评估用于复杂决策问题的深度不确定性工具

《Environmental Science & Policy》：Evaluating deep uncertainty tools for complex decision problems

本文通过一个简化的多风险案例，评估了决策支持工具在应对复杂不确定性决策问题中的能力，提出了包含决策问题复杂性的新分类维度，扩展了现有工具分类体系，并分析了简化复杂性的策略与风险。

　　### 复杂决策问题的挑战与决策支持工具的评估

在当今社会，决策者常常面临多种、相互依赖且高度不确定的情境，这种不确定性使得传统决策支持工具的适用性变得模糊。深不确定性（Deep Uncertainty）指的是那些无法定义合适概率分布或达成一致模型以表征所关注系统的状况。这种情况下，传统的风险评估方法往往难以应对，因为它们无法充分考虑到不确定性之间的复杂交互以及干预措施对多个风险源的影响。本文旨在探讨决策支持工具如何应对这种复杂性，并提出新的分类维度以更全面地评估这些工具的有效性。

### 复杂决策问题的定义

复杂决策问题是指那些决策者需要在多个相互作用的不确定性条件和干预措施之间进行权衡与评估的问题。这些条件和干预措施之间的交互可能产生级联效应、叠加效应或整体效应，这使得评估风险和设计稳健的干预措施变得尤为复杂，特别是在适应决策中，这种复杂性尤为明显。例如，在应对气候变化灾害时，规划者需要评估多个风险源（如海岸洪水、降雨、地下水上升）以及它们的驱动因素（如海平面上升、天气模式变化、人口增长）和干预措施（如建造海堤、恢复湿地）之间的相互作用。

### 现有决策支持工具的分类与局限性

现有的一些决策支持工具，如假设基础规划（ABP）、稳健决策（RDM）、动态适应性政策路径（DAPP）和信息差距决策理论（IG），已经为应对不确定性提供了支持。然而，这些工具在处理复杂决策问题时存在局限性，尤其是它们在表示多维不确定性或评估干预措施对多个风险源的影响方面。这些工具通常基于单一的不确定性条件，或仅能处理独立的干预措施，无法充分捕捉条件之间的交互作用或干预措施之间的协同效应与权衡关系。

### 新的分类维度：决策问题的复杂性

为了弥补现有分类体系的不足，本文引入了一个新的分类维度：决策问题的复杂性。该维度旨在评估工具是否能够处理多个相互作用的不确定性条件以及干预措施之间的相互影响。这一分类不仅扩展了现有的DMDU工具分类体系，还为决策者提供了更清晰的依据，以选择或调整工具来应对日益复杂的和不确定的决策问题。

### 评估方法与案例

本文通过一个典型的案例，评估了多种DMDU工具的适用性。该案例涉及多个相互作用的不确定性条件和干预措施，包括海平面上升（UC1）和风暴频率/强度（UC2）对海岸洪水（R1）和海岸侵蚀（R2）的影响。干预措施包括海堤（A）、可淹没景观（B）、湿地恢复（C）和海滩补沙（D）。通过这一案例，评估了工具在多维不确定性表示和跨风险干预评估方面的能力。

### 工具的分类与评价

在评估过程中，工具被分为四个类别：多维（Multi-dimensional）、多条件-独立措施（Multi-condition - Independent Actions）、单一条件-依赖措施（Single condition - Dependent Actions）和单一条件-独立措施（Single condition - Independent Actions）。多维工具能够处理多个相互作用的不确定性条件，并评估干预措施对多个风险源的影响，而其他类别则在某些方面有所不足。

### 简化复杂性：策略与风险

在处理复杂决策问题时，简化是可行的策略之一。通过识别主导风险（Dominance），决策者可以将注意力集中在对结果影响最大的风险上，从而减少需要详细分析的其他风险。然而，这种简化可能会忽略次要风险在特定条件下的重要性，因此需要定期重新评估。此外，区分定义因素（Defining Factors）和信息因素（Informing Factors）也有助于保持对关键驱动因素的关注，同时认识到次要因素在设计稳健策略中的作用。然而，高维问题的计算负担较大，因此在资源有限的情况下，优先考虑关键条件是合理的。

### 过度简化的风险

过度简化可能会导致对决策问题的误解。例如，将所有气候灾害视为单一驱动因素（如全球平均气温或CO?浓度）的变化，可能会忽略每个灾害具有不同的阈值、变化速率和反馈机制。这种简化可能会导致多风险计划在应对复杂不确定性时出现偏差，从而影响决策的有效性。

### 结论与建议

本文的研究结果表明，应对复杂决策问题需要决策支持工具具备两个关键能力：一是能够独立表示多个不确定性条件并探索其相互作用，二是能够评估干预措施对多个风险源的影响，包括协同效应、权衡关系和意外后果。通过引入新的分类维度，本文为决策者提供了更清晰的工具选择依据，同时也指出了现有工具的局限性，并建议开发更高级别的方法或采用混合方法来应对更高维度的问题。在某些情况下，选择性简化可能是必要的，但必须权衡其可能带来的风险，以确保关键不确定性不会被遗漏。通过系统地理解现有工具的优势与局限，决策者可以更有效地应对日益复杂和不确定的挑战。