R 正在修复为x:y而不是仅为1:y运行的函数

我定义了一个函数来计算树的高度（h）和直径（dbh）之间的关系，基于从2份出版物中提取的方程。我的目标是使用论文1（香桃）中建立的关系来预测论文2（Marechaux和Chave）中方程中变量的值。我想测试一下纸张2生成的

nls（）

曲线适合纸张1的直径范围。目前，我一直收到一个错误（我相信

plot（）

）

xy.coords（x，y，xlabel，ylabel，log）中出现错误：

“x”和“y”长度不同

如果我对

[x:y]

使用x=1以外的任何值，即

胸径.min:dbh.max

我的职能如下：

# Plant.Functional.Type constants...
Dsb1 <- 2.09
Dsb2 <- 0.54
Db1 <- 0.93
Db2 <- 0.84
BDb1 <- 2.66
BDb2 <- 0.48
Eb1 <- 1.41
Eb2 <- 0.65
# # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # #
Generate.curve <- function(b1, b2, dbh.min, dbh.max){
# calculate Xiangtao's allometry...
  tmp_h <- c(dbh.min:dbh.max)
  for (dbh in dbh.min:dbh.max)
  {
    h = b1*dbh^(b2)
    tmp_h[dbh] = h
  }
# plot to check curve
  plot(dbh.min:dbh.max, tmp_h)

# define secondary function for Marechaux and Chave allometry
  h_fxn <- function(hlim,dbh,ah){
    h = hlim * (dbh / (dbh + ah))
    return(h)
  }

# use nonlinear least squares model to solve for ah and hlim
  # set model inputs
  start.ah <- 1 
  start.hlim <- 5
  tmp_v <- cbind(dbh.min:dbh.max,tmp_h)

tmp.fit <- nls(tmp_h ~ h_fxn(hlim,dbh.min:dbh.max,ah), start = list(hlim = start.hlim, 
                ah = start.ah), algorithm = "port", upper = list(hlim = 75, ah = 99))  
# seems to be no way of extracting ah and hlim from tmp.fit via subset
# extract manually and then check fit with
  # lines(dbh.min:dbh.max, hlim * (dbh.min:dbh.max/(dbh.min:dbh.max + ah)))
  # for equation h = hlim * (dbh / (dbh + ah)) from Marechaux and Chave
return(tmp.fit)
}
# # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # #

但我也希望能够在

[80:100]

等范围内检查曲线拟合。

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我一直在试图弄清楚为什么

Generate.curve（Dsb1、Dsb2、80100）

现在大约3天都返回一个错误。感谢您的帮助。

您的问题在于此部分：

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tmp\u h这不太重要，因为我通常仍然可以获得所需的信息，但是当我使用dbhmin和dbhmax彼此保持一定距离时，例如
Generate.curve（Dsb1，Dsb2,40,80）
I get
nls中的错误（tmp\u h~h\u fxn（hlim，dbh.min:dbh.max，ah），start=list（hlim=start.hlim，：收敛失败：错误收敛（8）
知道原因吗？@sethparker我认为这只是因为数据点太少无法拟合模型。
Generate.curve(Dsb1,Dsb2,1,100)
lines(1:100, 36.75 * (1:100/(1:100 + 52.51)))