在植物生长建模不断发展的格局中，机械模型的显着存在旨在通过实验数据的参数估计来捕获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，这是通过结构和实际可识别性分析解决的问题。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，导致指标多种多样，有时甚至不一致。这一研究差距强调需要一种标准化方法来评估实际可识别性。

2024年2月，Plant Phenomics 发表了题为“ Practical Identifiability of Plant Growth Models: A Unifying Framework and It Specific for Three Local Indices ”的研究文章。这项研究通过建立统一的可识别性分析框架来推进植物生长建模领域的发展，该框架巧妙地结合了对特定应用环境定制的各种定义。

在本研究中，通过关注共线性指数、轮廓似然和平均相对误差这三种主要方法，研究人员发现了它们在本地应用中的局限性，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效应，这掩盖了它们的独特识别。

此外，分析还扩展到探索产量随时间的动态变化，强调尽管参数值不同，但产量几乎无法区分。这种现象强调了参数交互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，这些参数对实现可靠的估计提出了挑战。创新的风险指数和基于轮廓可能性的置信区间的使用为评估可识别性提供了一个改进的视角，表明从二元指标转向更细致的风险量化。

总体而言，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用指导，为在建模研究中系统地纳入可识别性检查以确保模型预测的可信度铺平了道路。