帮我用R语言对H=- 1.3 + a * (1 - exp(-b * D))^c的树高-直径模型进行敏感性分析，分析a,b,c参数对模型影响的百分比

好的，针对你的问题，我可以提供以下的解决方案：

1. 首先，我们需要使用R语言来拟合树高-直径模型，使用非线性最小二乘法拟合模型，得到参数a、b、c的估计值。

下面是拟合代码示例：

# 构建树高-直径模型
h_d_model <- function(par, D){
  a <- par[1]
  b <- par[2]
  c <- par[3]
  H <- -1.3 + a * (1 - exp(-b * D))^c
  return(H)
}

# 模型参数的初始值
par0 <- c(1, 1, 1)

# 拟合模型
fit <- nls(h ~ h_d_model(par, D), data = your_data, start = list(par = par0))

其中，`your_data` 是你的数据集，`h` 和 `D` 分别是树高和直径的变量名。

2. 拟合完成后，我们可以使用 `sensitivity` 包中的 `sensitivity()` 函数来进行敏感性分析，计算参数 a、b、c 对模型影响的百分比。

下面是代码示例：

# 安装并加载 sensitivity 包
install.packages("sensitivity")
library(sensitivity)

# 构建敏感性分析模型
model <- model.sensitivity(fit, varnames = c("a", "b", "c"), method = "sobol")

# 计算参数影响的百分比
param_effects <- as.data.frame(model$sa$S1)
param_effects$Parameter <- row.names(param_effects)

其中，`fit` 是上一步拟合得到的模型，`varnames` 参数是需要进行敏感性分析的参数列表，`method` 参数是敏感性分析的方法，这里使用 Sobol 方法。

计算完成后，`param_effects` 数据框中包含了每个参数对模型影响的一阶敏感性指数（即百分比）。

希望这些信息对你有所帮助。