Skip to content

GCRI · Системная наука и моделирование

Анализ решений для моделирования

Decision analysis under uncertainty connects models to choices. In this field it frames what decision a model serves, which outcomes matter, how uncertainty affects the choice and when more modelling would change the decision, so modelling effort goes where it adds value.

01Реестр

Decision analysis for modelling on the record.

Запись о методеSTEM-метод
  1. МетодАнализ решений в условиях неопределённости
  2. Применяется вСистемная наука и моделирование
  3. Данные3 inputs
  4. Каноническая страницаSTEM Commons
02Заявка

Что здесь делает анализ решений в условиях неопределённости.

Decision analysis under uncertainty provides structured methods for choosing among options when outcomes are uncertain and objectives conflict. It makes trade-offs and value judgements explicit. In methods and modelling, risk management and системный риск and research and evidence, decision analysis helps choose actions that perform acceptably across interconnected risks and uncertain futures. It clarifies when to act now and when to keep options open. The canonical description is on STEM Commons.

Framing the decision before the model

Decision makers and modellers agree the options, objectives and key uncertainties first, so the model is built to inform an actual choice.

Value of information for models

The expected improvement in a decision from reducing a model uncertainty is estimated before investing in further model development.

Communicating model results for decisions

Results are presented as consequences of options under uncertainty, with ranges and assumptions, rather than single predictions.

03Методы и доказательная база

How decision analysis for modelling is modelled, measured and tested.

Модель, её допущения, данные и неопределённость в том виде, в каком их проверил бы учёный или инженер. Структуры следуют опубликованным методам. Показанные значения являются иллюстративными, а не результатами.

Модель, уравнения и допущения

The model structure used for decision analysis for modelling, the assumptions it makes and how each is tested.

Риск элемента iRi = f(Hi, Ei, Vi, Ci)опасность, подверженность, уязвимость и потенциал реагирования
Ожидаемый годовой ущербEAL = ∑k pk · Lkпо событиям k с годовой вероятностью pk
Связанные системыxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error
ДопущениеЗачем это создаётсяКак это проверяется
В пределах события опасность и подверженность независимыДелает интеграл убытков вычислимымСравнить с подгонкой копулы по совместным записям
Вблизи рабочей точки связи линейныПозволяет потрясениям распространяться через AВыйдите за пределы линейного диапазона и сравните
Кривые уязвимости переносятся между местамиМестные кривые редко доступныПроверять по наблюдаемым убыткам там, где они есть
Исходные данные
версионированные наборы данных с указанием происхождения
Результаты
распределения, а не отдельные числа
Код
выпускается вместе с карточкой модели и тестами
Воспроизведение
те же данные, код, среда и начальное значение
Стандартные формулировки риска и пространства состояний; перечисленные допущения типичны для метода и приведены для рецензирования, а не как результаты.
Руководящие принципы FAIR · GO FAIR и FORCE11W3C PROV · Консорциум Всемирной паутиныРуководство по единообразному учёту неопределённостей · МГЭИКCEOS Analysis Ready Data · Комитет по спутникам наблюдения Земли
04Данные

Что потребляет метод.

Используемые на этой платформе наборы данных и записи по направлению «Анализ решений в условиях неопределённости», с ролью каждого и меткой, которую несут его значения. Источники перечислены в реестре источников.

ДанныеРольМетка
Elicited objectives and optionsFramingЗАДЕКЛАРИРОВАНО
Model outputsConsequencesСМОДЕЛИРОВАНО
Uncertainty estimatesЦенность информацииОЦЕНЕНО
05Процесс

Как устроен процесс.

Process explorer · Process

Decision analysis for modelling: Hazard, exposure, vulnerability

10 steps4 этапа

Процесс

Decision analysis for modelling: Hazard, exposure, vulnerability

In IPCC AR6 Working Group II, climate risk results from interactions between hazards and a system’s exposure and vulnerability, and responses can add risk.

  1. 01 Движущие факторы

    1. 01ОпасностьDataset · Model stewardВозможное наступление природного или антропогенного физического события или тенденции, которые могут причинить вред людям, имуществу, услугам или экосистемам.
    2. 02ПодверженностьDataset · Model stewardПрисутствие людей, источников средств к существованию, видов, экосистем, инфраструктуры или активов в местах и условиях, которые могут подвергнуться неблагоприятному воздействию.
    3. 03ЧувствительностьDataset · Model stewardСтепень, в которой система или вид подвергается неблагоприятному или благоприятному воздействию изменчивости климата или его изменения.
    4. 04Потенциал реагирования и адаптацииDataset · Model stewardСпособность системы, учреждений, людей и других организмов приспосабливаться к ущербу, использовать возможности или реагировать на последствия.
  2. 02 Оценка

    1. 05Риск, создаваемый мерами реагированияComponent · Model stewardРиски, связанные с мерами реагирования на изменение климата, возникают, когда эти меры не достигают своих целей, либо из-за компромиссов или негативных побочных эффектов.
    2. 06УязвимостьComponent · Model stewardСклонность или предрасположенность к неблагоприятному воздействию. Она включает чувствительность к вреду и недостаток потенциала реагирования и адаптации.
    3. 07РискModel · Systems Science and ModellingRisk results from dynamic interactions between hazards and the system’s exposure and vulnerability. Each may be uncertain and change.
  3. 03 Реагирование

    1. 08Управление рисками и реагированиеStep · Model stewardУправление рисками охватывает планы, действия, стратегии или политику, снижающие вероятность или масштаб неблагоприятных последствий.
    2. 09Остаточный рискRecord · Model stewardРиск климатических воздействий, сохраняющийся после усилий по адаптации и смягчению последствий изменения климата. Адаптация может перераспределять риск между территориями и группами.
  4. 04 Решение

    1. 10Решение ответственной стороныDecision · Model stewardПостановка не называет единственного лица, принимающего решения. Решения о мерах реагирования принимает ответственная сторона по своим правилам.

Описание внешнего стандарта или метода по его публичным источникам. Оно описывает, что говорит рамочная основа, а не запись о каком-либо прогоне. Оно не показывает, что Nexus или какой-либо партнёр выполняет, сертифицирует или утверждает какой-либо шаг. Этап является шагом метода и никогда не является утверждением Nexus.

06Валидация

Как проверяются результаты.

Анализ проверяется посредством анализа чувствительности, экспертного рецензирования и проверки заинтересованными сторонами. Ретроспективное рецензирование сопоставляет решения с результатами.

ПроверкаКак это делается
Decision relevance reviewModelling plans are reviewed for relevance to the decision
Sensitivity of choiceAnalysis tests whether uncertainty changes the preferred option
Communication testingResult presentations are tested with intended users

Результаты зависят от выявленных вероятностей и предпочтений, которые могут быть смещены. Глубокая неопределённость может сделать сравнение ожидаемых значений вводящим в заблуждение.

08Ведение и сопровождение

Кто ведёт метод.

Управление системными рисками ведёт и сопровождает анализ решений в условиях неопределённости для Консорциума и проводит рецензирование его применения на платформах.

10Вопросы

Вопросы и ответы.

Каковы пределы анализа решений в условиях неопределённости в этой области?
Результаты зависят от выявленных вероятностей и предпочтений, которые могут быть смещены. Глубокая неопределённость может сделать сравнение ожидаемых значений вводящим в заблуждение.
Как проверяются результаты?
Анализ проверяется посредством анализа чувствительности, экспертного рецензирования и проверки заинтересованными сторонами. Ретроспективное рецензирование сопоставляет решения с результатами.
Значения на этой странице реальные?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
Где ещё применяется этот метод?
Observatory Каноническая страница метода перечисляет все применяющие его платформы.
ОтчётыВнести вклад

Поделитесь доказательствами с этой страницы.

Отчёты is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

GCRIСистемная наука и моделированиеМетоды и технические материалыСценарии и стресс-тесты

Никогда не отправляйте персональные данные, сведения о чувствительной инфраструктуре или то, чем вы не вправе делиться. Материал проходит рассмотрение перед использованием; его отправка не дает авторских или редакционных прав, а спонсорство никогда не покупает выводы.

Системная наука и моделирование

Предложите метод, набор данных или вопрос.

Информация и запросы открыты уже сегодня. Запрос получает номер и указывает следующий шаг; заявки, платежи, выделение вычислительных ресурсов и регистрации открываются только тогда, когда существуют их команда, условия и возможности для проверки.

Правовая информация

Карты, данные и рисунки на этом сайте приводятся для контекста и общей информации. Они не являются советом, прогнозом или предупреждением; ограничения информации изложены в Оговорках и уведомлениях о данных.