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，最后分析得到模型a,b,c参数敏感百分比

好的，根据您的要求，我会使用R语言对树高-直径模型进行敏感性分析，并得到模型参数a、b、c的敏感百分比。

首先，我们需要定义树高-直径模型的函数，可以使用如下代码：

tree_height <- function(D, a, b, c) {
  H <- -1.3 + a * (1 - exp(-b * D))^c
  return(H)
}

然后，我们需要确定a、b、c参数的范围和步长，可以使用如下代码：

a_range <- seq(0.5, 1.5, by = 0.1)
b_range <- seq(0.01, 0.1, by = 0.01)
c_range <- seq(1, 3, by = 0.2)

接着，我们可以使用sensitivity包中的SA函数进行敏感性分析，代码如下：

library(sensitivity)

model <- function(x) {
  tree_height(D = 10, a = x[1], b = x[2], c = x[3])
}

sobol_results <- SA(model = model, 
                    p = 3, 
                    q = "Sobol", 
                    n = 1000, 
                    lower = c(min(a_range), min(b_range), min(c_range)), 
                    upper = c(max(a_range), max(b_range), max(c_range)), 
                    method = "lhs")

在这段代码中，我们使用了sensitivity包中的SA函数，对模型进行了敏感性分析。其中，p参数表示模型参数的数量，q参数表示使用的敏感性分析方法，n参数表示模拟的样本数量，lower和upper参数表示每个参数的范围，method参数表示使用的采样方法。

最后，我们可以使用以下代码计算模型参数的敏感百分比：

sobol_indices <- sobol_results$S
total_sobol <- sum(sobol_indices)

a_sensitivity <- sobol_indices[1] / total_sobol
b_sensitivity <- sobol_indices[2] / total_sobol
c_sensitivity <- sobol_indices[3] / total_sobol

cat("a参数的敏感百分比为：", round(a_sensitivity * 100, 2), "%\n")
cat("b参数的敏感百分比为：", round(b_sensitivity * 100, 2), "%\n")
cat("c参数的敏感百分比为：", round(c_sensitivity * 100, 2), "%\n")

这段代码中，我们首先计算了每个参数的Sobol指数，然后将其除以总的Sobol指数，得到了每个参数的敏感百分比。

希望这个回答能够帮助到您！