增强植物生长模型的可识别性：一个精确性和可靠性的综合框架

在植物生长建模的演变过程中，有一种独特的机制模型，旨在通过实验数据的参数估计来捕捉植物发育的复杂动态。然而，这些模型在确保参数解的唯一性方面面临挑战，这是结构和实际可识别性分析所解决的问题

尽管文献中对结构可识别性的定义总体一致，但实际可识别性缺乏统一的量化方法，导致指标多样，有时不一致。这一研究差距凸显了评估实际可识别性的标准化方法的必要性

2024年2月，植物表型学发表了一篇题为《植物生长模型的实用可识别性：三个局部指标的统一框架及其规范》的研究文章。该研究通过建立可识别性分析的统一框架，推进了植物生长建模领域，其熟练地结合了针对特定应用上下文定制的各种定义

在本研究中，通过关注三种主要方法—共线性指数、轮廓似然和平均相对误差，研究人员揭示了它们在局部应用中的局限性，并提出了一种基于轮廓似然置信区间的新型风险指数，以增强实际的可识别性分析。通过对离散时间个体植物生长模型（LNAS）和连续时间植物种群流行病模型的细致案例研究，研究人员证明了该方法的实用性

研究结果还揭示了对这些模型中的可识别性挑战的重要见解。例如，在旨在预测甜菜生物量分配的LNAS模型中，研究人员强调了参数之间的补偿效应，特别是消光系数和辐射利用效率之间的补偿作用，这掩盖了它们的独特识别

此外，该分析扩展到探索产量随时间的动态，强调了尽管参数值不同，但产量几乎无法区分。这一现象突显了参数相互作用引起的实际可识别性问题。同样，在植物种群流行病模型中，研究人员确定了关键参数，由于它们的相互依赖性，这些参数在实现可靠估计方面面临挑战

创新的风险指数和基于轮廓似然的置信区间的使用为评估可识别性提供了一个精细的视角，表明从二元指标转向更细致的风险量化

总的来说，这项研究不仅阐明了可识别性分析的复杂性，而且为建模者提供了实际指导，为将可识别性检查系统地纳入建模研究铺平了道路，以确保模型预测的可信度