基于贝叶斯决策网络的海平面上升适应性综合评估

海平面上升(SLR)风险暴露在更广泛的关于全球环境变化的可能后果的辩论中成为一个具有挑战性的问题，原因至少有四个：潜在的严重影响、SLR的未来预测及其影响的高度不确定性。关于环境和社会经济系统，涉及的多重尺度，以及需要就气候变化适应问题采取有效的管理决策。不幸的是，机械模型通常显示出有限的能力来适当地详细描述复杂的沿海系统及其组成部分可如何对气候变化驱动因素和可能的适应举措作出反应。本文报道的研究开发了一个创新的方法学框架，它将不同的研究领域——参与性和概率建模，以及决策分析——集成在旨在提供决策支持的协调进程中。利用贝叶斯决策网络（BDN）模型评估了意大利东北部一个泻湖中替代性适应措施的有效性，该模型是根据选定专家的判断而建立的。系统的概念图最初是在集体头脑风暴环境中开发的，后来发展为BDN模型，从而提供了简化的定量结构。条件概率，量化SLR对研究领域的直接和间接后果之间的因果联系，是从专家那里引出的。所提出的方法框架允许对属于不同知识领域的因素和过程进行综合评估。此外，它启动了由纪律专家和决策者参与的知情和透明的参与过程，其中主要风险因素与适应备选方案的预期效果一起被考虑，不确定性的有效处理和沟通普遍存在。SLR问题。最后，该框架显示出进一步开发和应用以考虑新证据和/或不同适应策略的潜力，并且其结果足够灵活以在其他类似案例研究中被采用和有效重用。

集锦

该方法提供了一种评估气候适应政策的通用方法。该项目催化了关于海平面上升的地方性辩论。_BDN连接了科学和政策，并加强了透明的决策过程。_BDNs代表了整合经验数据和专家估计的有效平台。方法框架显示了在其他上下文中重用的潜力。

关键词

贝叶斯；决策；网络；不确定性；全局变化

1。介绍

全球环境变化包括自然或人为来源的生态系统的物理和生物地球化学改变，这些改变对我们的社会具有直接或间接的影响。鉴于沿海地区由于多种不同原因(人类住区密度、生物多样性丰富度、生命维持功能等)而具有相关性，海平面上升(SLR)因其对沿海生境的潜在影响而被认为是全球变化的最相关现象之一。以及生态系统，但也涉及社会经济活动(Klein and Nicholls, 1998; Smith and Raper, 2000; EEA, 2004)。海平面上升的生物地球物理效应，如洪水频率的增加、侵蚀、盐水入侵等，直接影响生态系统和沿海生境，并直接或间接地破坏社会经济活动和基础设施。

在许多沿海地区，不可持续的开发和对自然资源的过度开采，通过降低系统的弹性，使其“应对额外压力的能力”更加容易受到与海平面变化有关的自然动力和影响的影响。“（克莱因，2002）。全球环境变化可能潜在地增强系统所承受的压力，而这些系统通常已经处于巨大的压力之下。特别地，暴露于SLR风险成为一个具有挑战性的问题，至少有四个原因：(一)潜在的严重影响，