Я разрабатываю агентную модель, моделирующую отдельные популяции в клетках ландшафта. Уравнение, которое используется для моделирования отдельных популяций в клетках, выглядит следующим образом:
N[i,t] <- a*N[i,t-1] + b^(ta)*N[i,t-ta-1]
где
N[i,t] is the number of individuals in cell i at time t,
N[i,t-1] is the number of individuals in cell i at time t-1,
N[i,t-ta-1] is the number of individuals in cell i at time t-ta-1,
a and b are survival rates, and
ta is a development duration.
Из этого уравнения я хотел бы воспроизвести сезонную модель, представленную на рисунке ниже:
Уравнение для построения этой кривой известно. Для учета сезонных изменений плотности особей я ввел в уравнение коэффициент w (от 0 до 1) следующим образом:
N[i,t] = (a*N[i,t-1] + b^(ta)*N[i,t-ta-1])*w
Чтобы определить w, я нормализовал данные кривой (см. Кривую выше) в диапазоне 0-1 и применил простое правило w <- ifelse(t > 365 || t < 90, 0, 1). Используя этот метод, я могу определить периоды времени, когда особи присутствуют или отсутствуют в ячейке, но я не могу представить бимодальные распределения, имеющие два пика в плотности особей. Есть ли более эффективный способ воспроизвести ожидаемую сезонную модель в модели?