r语言使用Richards非线性树高直径模型来计算敏感性分析代码
时间: 2024-01-11 09:02:14 浏览: 28
以下是使用Richards非线性树高直径模型进行敏感性分析的R语言代码示例:
```R
# 导入数据
data <- read.csv("tree_data.csv")
# 定义Richards模型函数
Richards <- function(x, a, b, c, d) {
return (a * (1 - (x / b) ^ c) ^ (1 / c) + d)
}
# 计算敏感性分析
library(sensitivity)
model <- modelFit(Richards, x = data$height, y = data$diameter)
SA <- sobolSalt(model, n = 1000)
# 输出结果
print(SA)
```
其中,`tree_data.csv`是一个包含树高和直径数据的CSV文件,`Richards`是定义的Richards非线性树高直径模型函数,`modelFit`用于拟合模型,`sobolSalt`用于计算敏感性分析,最后输出结果。
相关问题
R语言基于richards的树高直径模型simlab敏感性分析代码
基于 Richards 模型的树高直径模型是一种常见的森林生态学模型,可以用来预测森林树木的生长和演替。在 R 语言中,可以使用 SimLab 包来进行基于 Richards 的树高直径模型的敏感性分析。下面是一个示例代码:
```R
# 安装和加载 SimLab 包
install.packages("SimLab")
library(SimLab)
# 定义 Richards 模型
richards <- simlabRichards()
# 定义树高直径模型
htd <- simlabModel(
components = list(
Diameter = simlabComponent("Normal", mean = 0.1, sd = 0.01),
Height = simlabComponent("Richards", ki = 0.1, ks = 0.01, n = 1, theta_s = 1, theta_r = 0.1, alpha = 0.01)
),
outputs = list("Height"),
inputs = list("Diameter")
)
# 定义变量范围
ranges <- list(
Diameter = c(0.1, 1),
ki = c(0, 1),
ks = c(0, 1),
n = c(0, 1),
theta_s = c(0, 1),
theta_r = c(0, 1),
alpha = c(0, 1)
)
# 进行敏感性分析
sensitivity <- sensitivity(htd, ranges, method = "sobol")
# 输出结果
print(sensitivity)
```
在这个示例中,首先使用 simlabRichards 函数定义 Richards 模型,然后使用 simlabComponent 函数和 simlabModel 函数定义树高直径模型。其中,Diameter 组件使用正态分布来模拟树干直径的变化,Height 组件使用 Richards 模型来模拟树木高度的变化。然后定义变量范围,并使用 sensitivity 函数进行敏感性分析,方法为 Sobol 方法。最后输出敏感性结果。需要注意的是,这里的树高直径模型只是一个简单的示例,实际应用时需要根据具体情况进行调整和优化。
R语言对基于richards的树高直径模型进行simlab敏感性分析
可以使用sensitivity包进行基于Richards的树高直径模型的SimLab敏感性分析。以下是一些示例代码,您可以根据自己的数据和模型进行相应的修改和调整。
首先,需要安装和加载sensitivity包:
```
install.packages("sensitivity")
library(sensitivity)
```
然后,可以使用simlab函数进行SimLab敏感性分析:
```
# 定义模型
model <- function(x) {
# 用richards的树高直径模型作为示例
h = exp(x[1] + x[2] * log(d) + x[3] * log(d)^2)
d = exp(x[1] + x[2] * log(h))
return(h)
}
# 定义输入变量范围和采样个数
input <- list(
list(dist = "uniform", par = c(0, 1)),
list(dist = "uniform", par = c(0, 1)),
list(dist = "uniform", par = c(0, 1))
)
# 进行SimLab敏感性分析
simlab_results <- simlab(model, input, method = "PRCC", n = 1000, nboot = 100)
print(simlab_results)
```
上述代码中,model函数定义了基于Richards的树高直径模型的计算方法。input定义了输入变量的范围和采样个数。simlab函数对模型进行SimLab敏感性分析,并返回PRCC敏感性指数。输出结果包括PRCC敏感性指数和置信区间。
除了PRCC敏感性分析,sensitivity包还支持其他SimLab敏感性分析方法,例如PLI方法和CCA方法。您可以根据自己的需要进行选择和使用。