ThreepParallelModel(SoilR)
ThreepParallelModel()所属R语言包:SoilR
Implementation of a three pool model with parallel structure
三池模型实现平行结构
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
The function creates a model for three independent (parallel) pools. It is a wrapper for the more general function
该函数创建三个独立的(水货)池的模型。这是一个包装的更一般的功能
用法----------Usage----------
ThreepParallelModel(t, ks, C0, In, gam1, gam2, xi = 1, solver = deSolve.lsoda.wrapper)
参数----------Arguments----------
参数:t
A vector containing the points in time where the solution is sought.
一种向量,包含的点的时间寻求溶液。
参数:ks
A vector of length 3 containing the decomposition rates for the 3 pools.
一个向量的长度为3的分解速率为3个游泳池。
参数:C0
A vector of length 2 containing the initial amount of carbon for the 2 pools.
的长度为2的向量含有的碳为2池的初始量。
参数:In
A scalar or a data.frame object specifying the amount of litter inputs by time.
一个标量或数据框对象指定的凋落物输入量。
参数:gam1
A scalar representing the partitioning coefficient, i.e. the proportion from the total amount of inputs that goes to pool 1.
标量的分配系数,即从“池1的总投入量的比例。
参数:gam2
A scalar representing the partitioning coefficient, i.e. the proportion from the total amount of inputs that goes to pool 2.
标量的分配系数,即从“池2的总投入量的比例。
参数:xi
A scalar or a data.frame specifying the external (environmental and/or edaphic) effects on decomposition rates.
一个标量或数据框指定的外部(环境和/或土壤)的分解率的影响。
参数:solver
A function that solves the system of ODEs. This can be euler or ode or any other user provided function with the same interface.
的功能,解决了系统的微分方程。这可能是euler或ode或任何其他用户提供的函数具有相同的接口。
值----------Value----------
A Model Object that can be further queried
一个模型对象,可以进一步查询
(作者)----------Author(s)----------
Carlos A. Sierra <csierra@bgc-jena.mpg.de>, Markus Mueller <mamueller@bgc-jena.mpg.de>
参见----------See Also----------
TwopParallelModel and ParallelModel
TwopParallelModel和ParallelModel
实例----------Examples----------
t_start=0
t_end=10
tn=50
timestep=(t_end-t_start)/tn
t=seq(t_start,t_end,timestep)
Ex=ThreepParallelModel(t,ks=c(k1=0.5,k2=0.2,k3=0.1),C0=c(c10=100, c20=150,c30=50),In=20,gam1=0.7,gam2=0.1,xi=0.5)
Ct=getC(Ex)
plot(t,rowSums(Ct),type="l",lwd=2,ylab="Carbon stocks (arbitrary units)",xlab="Time",ylim=c(0,sum(Ct[1,])))
lines(t,Ct[,1],col=2)
lines(t,Ct[,2],col=4)
lines(t,Ct[,3],col=3)
legend("topright",c("Total C","C in pool 1", "C in pool 2","C in pool 3"),lty=c(1,1,1,1),col=c(1,2,4,3),lwd=c(2,1,1,1),bty="n")
Rt=getReleaseFlux(Ex)
plot(t,rowSums(Rt),type="l",ylab="Carbon released (arbitrary units)",xlab="Time",lwd=2,ylim=c(0,sum(Rt[1,])))
lines(t,Rt[,1],col=2)
lines(t,Rt[,2],col=4)
lines(t,Rt[,3],col=3)
legend("topright",c("Total C release","C release from pool 1", "C release from pool 2","C release from pool 3"),lty=c(1,1,1,1),col=c(1,2,4,3),lwd=c(2,1,1,1),bty="n")
转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。
注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
|