R语言 SoilR包 TwopFeedbackModel()函数中文帮助文档(中英文对照)

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TwopFeedbackModel(SoilR)
TwopFeedbackModel()所属R语言包：SoilR

                                        Implementation of a two pool model with feedback structure
                                         反馈结构模型的两个池的实现

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function creates a model for two pools connected with feedback. It is a wrapper for the more general function GeneralModel.
这个函数创建一个模型，两个连接池与反馈。这是一个更普遍的功能GeneralModel的包装。


用法----------Usage----------


TwopFeedbackModel(t, ks, a21, a12, C0, In, 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 2 with the values of the decomposition rate for pools 1 and 2.
池1和2的分解率的值的长度为2的向量。


参数：a21
A scalar with the value of the transfer rate from pool 1 to pool 2.
标量的传输速率从池1池2的值。


参数：a12
A scalar with the value of the transfer rate from pool 2 to pool 1.
标量的传输速率从2池池1的值。


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 data.frame object specifying the amount of litter inputs by time.
数据框对象，指定的凋落物输入量。


参数：xi
A scalar or data.frame object specifying the external (environmental and/or edaphic) effects on decomposition rates.
一个标量或数据框对象指定的外部（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, TwopSeriesModel
TwopParallelModel，TwopSeriesModel


实例----------Examples----------



#This example show the difference between the three types of two-pool models  [此示例显示的三种类型的两池模型之间的差异]
times=seq(0,20,by=0.1)
ks=c(k1=0.8,k2=0.00605)
C0=c(C10=5,C20=5)
  
Temp=rnorm(times,15,2)
WC=runif(times,10,20)
TempEffect=data.frame(times,fT=fT.Daycent1(Temp))
MoistEffect=data.frame(times, fW=fW.Daycent2(WC)[2])

Inmean=1
InRand=data.frame(times,Random.inputs=rnorm(length(times),Inmean,0.2))
InSin=data.frame(times,Inmean+0.5*sin(times*pi*2))
      
Parallel=TwopParallelModel(t=times,ks=ks,C0=C0,In=Inmean,gam=0.9,
                           xi=(fT.Daycent1(15)*fW.Demeter(15)))
Series=TwopSeriesModel(t=times,ks=ks,a21=0.2*ks[1],C0=C0,In=InSin,
                       xi=(fT.Daycent1(15)*fW.Demeter(15)))
Feedback=TwopFeedbackModel(t=times,ks=ks,a21=0.2*ks[1],a12=0.5*ks[2],C0=C0,
                           In=InRand,xi=MoistEffect)

CtP=getC(Parallel)
CtS=getC(Series)
CtF=getC(Feedback)

RtP=getReleaseFlux(Parallel)
RtS=getReleaseFlux(Series)
RtF=getReleaseFlux(Feedback)

par(mfrow=c(2,1),mar=c(4,4,1,1))
plot(times,rowSums(CtP),type="l",ylim=c(0,20),ylab="Carbon stocks (arbitrary units)",xlab=" ")
lines(times,rowSums(CtS),col=2)
lines(times,rowSums(CtF),col=3)
legend("topleft",c("Two-pool Parallel","Two-pool Series","Two-pool Feedback"),
       lty=c(1,1,1),col=c(1,2,3),bty="n")
      
plot(times,rowSums(RtP),type="l",ylim=c(0,3),ylab="Carbon release (arbitrary units)", xlab="Time")
lines(times,rowSums(RtS),col=2)
lines(times,rowSums(RtF),col=3)
par(mfrow=c(1,1))


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