将植物生长模型与病虫害(P&D)模型耦合起来并考虑相互作用后的长期反馈，仍是一个具有挑战性的任务。虽然许多研究试验了各种方法，但它们都没有提供一个通用框架以能够在不深入更新其架构的情况下承载现有模型及其代码。MIMIC(用于模型内部耦合的中介接口)是我们为此目的开发的开放访问框架/工具。MIMIC允许以多种方式将植物生长和P&D模型结合起来。用户可以试验各种交互配置，从由模型之间的输入和输出的直接交换介导的弱耦合到若模型的数据或操作周期不一致则利用第三方工具的高级耦合。

关于模型耦合(工厂和P&D)局限性的文献表明，反馈没有被考虑在内，而且在不修改所涉及模型的结构和逻辑的情况下找到一个框架来做到这一点是具有挑战性的。因此，研究人员和工程师必须对模型及其功能有充分的了解。本文提出的框架旨在解决这些问题，并提供了一个关联预构建模型的平台。该框架由工具MIMIC描述，MIMIC表示“用于模型内部耦合的中介接口”。MIMIC提供了以多种方式耦合模型的能力，从模型之间的直接数据传输到更复杂的交互原则，这些原则需要第三方工具添加新元素并修改交互模型的输出。MIMIC的主要好处是它为用户提供了构建他们自己的交互的工具和自由。由于MIMIC的所有耦合模型和组件都被表示为伪模型，Julia的高速元编程实现了快速的交互结果，从而有助于这些性能的提高。MIMIC在Julia中的实现为编码经验有限的用户提供了一个灵活而直接的算法环境，并与其他面向建模的编程语言(R, python, Matlab)进行了良好的权衡。

图1 P&D动力学与咖啡物候的相互作用。叶部病害影响生物量积累并对植物长期生长产生累积效应的案例

图2 “模型内部耦合的中介接口”(MIMIC)示意图，说明了与P&D模型(左绿色框)和植物生长模型(右绿色框)耦合示例上的核心组件(蓝色)

图3 女性CBB生命周期表征。圆圈代表阶段；箭头表示转换的平均持续时间，单位为天；条纹箭头表示新一代的循环重新开始

表1 CBB的队列分布，基于种群孵化日和定殖水果类别

图4 MIMIC和models的“层”组成。框架由三层组成:第1层(绿色)代表外部模型，第2层bloc(红色)包含伪模型，第3层(蓝色)包含模拟功能组件

图5 用UML表示伪模型(红色bloc图4)伪模型的结构(由MIMIC生成)及其变量和函数域。中介字段将伪模型链接到内核，而“CallModel”函数链接到它的“外部模型”。注意:在这个UML图(及以下):变量值(输入/输出)所使用的组件,而函数是特定项目相关的组件

图6 拟态的核心UML表示(蓝色bloc图4)，描述了通过通信总线(蓝色柱体)连接的拟态主要组件(周期同步器、交互状态和数据记录器和交互系统状态服务器)的数据结构

表2 案例研究任务列表和10个模拟步骤后的时间表。(A)提交给调度器的事件列表。(B)计划任务的事件议程。

图7 拟态(功能如图4所示)与用户之间的交互结构。读取用户提供的数据并用于创建元数据，用于构建“用户-拟态通信”中的交互，使用元数据创建和填充伪模型

表3 植物模型上的YAML模型定义模式示例

表4 在实例化表3中的定义的案例研究中使用的参数

图8 模拟结果与印度尼西亚两棵咖啡树的现场数据进行了比较。(A)代表树C52， (B)代表树C22。点数表示CBB在树的6个结果枝条上定植的收获果实数。线表示与观测数据相同日期的MIMIC模拟结果。条形图表示记录的收获水果总数(健康和定植)

表5 研究用例的运行时性能和代码复杂性。(橙色)用户模型和初始化(蓝色)拟态内核(绿色)外部模型。运行时和内存分配列包含第一次和第二次执行的信息