我有一些来自当地溪流的年度峰值流量数据,并想创建一个洪水频率图。以下是我的数据示例:
#Set up maximum flow data
flow=sample(seq(10,1000,20),100,replace=TRUE)
#Order flows from largest to smallest
flow=as.data.frame(flow[order(flow, decreasing=TRUE)])
names(flow)="max"
#rank flows from largest to smallest
flow$"rank"=seq(1,nrow(flow),1)
#Calculate the return interval in years
flow$"RI"=(nrow(flow)+1)/flow$"rank"
plot(flow$"max"~flow$"RI",type='p', log='xy',xlab='Return Interval', ylab='Max flow')
接下来,我能够找出最适合的行的对数函数:
logMod = nls( max ~ (a*log10(RI)+b), data=flow,
start = list(a = 0, b = 0))
现在我真正的问题是如何在上面创建的 log-log 图上绘制这条线,而不必每次检查在我的 nls 函数中创建的变量是什么?我想要某种方法来快速绘制出最佳拟合线,如果我不喜欢它,请将 nls 函数更改为一种新的非线性方程。例如,如果对数线与数据对齐不好,我可以将 nls 函数中的公式更改为指数或多项式函数。
您可以使用
predict()
x <- seq(min(flow$RI), max(flow$RI), length.out=100)
y <- predict(logMod, data.frame(RI=x))
lines(x,y, col="red")