《Environmental Modelling & Software》：Model support tools for Informed Decision Making MIDAS and sensitivity analysis
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欧盟委员会通过MIDAS模型库存系统和不确定性敏感性分析工具，提升政策制定中模型透明度与可信度，确保符合FAIR原则，并增强决策的科学性与公众信任。
马修·哈迪（Matthew Hardy）|埃莱娜·巴斯蒂亚诺ン（Elena Bastianon）|达蒂斯·坎奇斯（D'Artis Kancs）|恩里科·皮索尼（Enrico Pisoni）|罗萨娜·罗萨蒂（Rossana Rosati）
欧洲委员会，联合研究中心（JRC），意大利伊斯普拉（Ispra）
摘要
模型在基于证据的政策制定中发挥着关键作用，尤其是在解决复杂的社会-经济-环境问题时。为了促进明智的决策和负责任地使用模型，欧洲委员会（EC）开发了一系列工具和程序，以确保建模工作的可信度。本文介绍了欧洲委员会的两种互补的建模实践工具，并详细阐述了它们在提高建模透明度方面的重要作用。MIDAS是一个公开可访问的元数据库，它整合了关于模型的标准化信息，并为基于模型的欧盟立法文件提供实时信息，从而确保了模型使用的FAIR原则（公平、准确、开放和可靠）。不确定性和敏感性分析方法可以帮助我们识别和优先处理不确定性来源，并可视化模型不确定性如何影响决策。为了说明敏感性分析在政策制定中的作用，本文以“空气高排放潜力筛选”（SHERPA）模型为例进行了说明。欧洲委员会开发的SIML@B工具也被用于全球敏感性分析。
引言
政策与社会、经济和环境之间的相互作用日益复杂，这要求我们采取整体和系统性的思维方式。鉴于模型能够帮助我们深入理解社会、经济和环境系统之间的动态互动，它们在社会环境系统分析中变得不可或缺。然而，随着模型的不断开发和传播，滥用模型或误解其能力的风险也在增加（Crout等人，2009年）。无论模型是用于模拟、预测、决策还是科学分析的沟通，其开发和应用都必须遵循能够最大化模型及其结果的科学合理性、实用性和可辩护性的实践或标准。尽管时间和资源有限，但社会环境系统的复杂性和不确定性使得遵循良好的建模实践尤为重要。本文旨在分享欧洲委员会在负责任地使用模型方面的做法，这些做法考虑了不确定性的多个方面，并促进了在追求稳健可靠结果过程中的透明度。
在欧洲委员会，模型在为基于证据的政策决策提供信息方面的潜力及其在解决复杂社会问题中的关键作用越来越受到重视，近年来模型在增强证据基础方面的应用也在不断增加。因此，基于模型的证据在欧洲委员会的政策制定中发挥着越来越重要的作用，尤其是在所有重大立法提案中都必须进行的欧盟影响评估中。通过支持决策过程并评估不同政策选项的影响，事前模拟模型在塑造欧盟政策方面发挥了重要作用。欧洲委员会是开发、运行和维护用于支持欧盟政策的数学模型的主要机构。
同时，各方普遍认识到，需要确保用于政策支持的模型在科学层面和政策制定者看来都是可信和透明的。因此，欧盟的“更好的监管”（Better Regulation, BR）政策旨在使决策过程公开透明，并确保欧盟政策行动基于最佳可用证据和对潜在影响的理解。欧洲委员会的“更好的监管”议程（European Commission, 2023）提出了一个指导框架，以确保基于证据的、透明的欧盟立法。这一议程通过“更好的监管”指南和工具箱得到了补充，为整个政策周期提供了指导，以确保证据的透明性和一致性使用，从而确保模型的可信度、显著性和合法性——正如van Voorn等人（2016年）所讨论的那样。
在本文中，我们介绍了欧洲委员会“更好的监管”工具箱中的两个提高模型透明度的工具：模型清单和知识管理系统（MIDAS）（BR工具#61）以及不确定性分析和敏感性分析（UA-SA）（BR工具#65）（欧洲委员会，2023年）。为了促进模型使用的FAIR原则并增强用于欧盟政策支持的模型的合法性，欧洲委员会开发了该模型清单。1例如，MIDAS通过一个包容性的过程帮助选择特定政策问题所需的模型。此外，MIDAS还能确保模型接受同行科学家、政策制定者、公民和其他利益相关者的审查，这对于建立公众信任和确保模型合法性至关重要。所有相关信息，如模型架构、关键理论和实证假设、数据来源和处理步骤、情景中的政策表示、模型验证和确认、模拟结果的可重复性等，都公开提供给公众，特别是当模型结果用于欧盟政策立法时。MIDAS的独特之处在于，国际组织和国家建模机构中不存在类似的实践，因为研究机构通常开发的和维护的模型数量要少得多。实际上，MIDAS中注册了超过60个模型，这些模型正在被欧盟政策服务机构积极用于支持决策制定。
为了提高建模结果的可靠性和稳健性，已经开发了一个专门的不确定性和敏感性分析工具箱，并提供给所有基于模型的欧盟影响评估2。不确定性分析侧重于量化模型假设或输入对模型结果的影响，帮助欧盟决策者了解模型预测的变异性程度。而敏感性分析通过检查输入变化对结果的影响来识别最显著影响模型输出不确定性的输入因素。通过突出最具有影响力的变量，敏感性分析提供了对模拟结果置信区间的洞察。不同的假设会导致不同的结果，从而可能导致不同的政策决策，因此，不确定性和敏感性分析旨在考虑所有合理的假设，并最终确定驱动政策决策的关键不确定假设。通过将模型输入的不确定性通过模型传播，并通过后续统计分析推断出相关的输入不确定性，可以确保影响评估的透明性和稳健性。这种增强的证据基础承认并在可能的情况下尝试量化模型结果中的不确定性以及各个输入对结果不确定性的影响。该工具还向政策制定者展示了模型不确定性可能如何影响决策。
选择这两个提高透明度的工具的依据是FAIR原则，这些原则旨在确保所使用模型的方法论、数据和假设的透明度，并使外部利益相关者能够审查和复制建模结果。因此，本文介绍的两种工具——MIDAS和敏感性分析——都有助于确保一个可信的建模工作流程。鉴于数学模型本质上涉及假设，而这些假设是内在不确定性的主要来源，因此在事前分析中无法完全消除不确定性。解决这些问题需要提高建模过程的可信度、显著性和合法性。这包括让广泛的利益相关者参与选择最适合解决特定政策问题的模型，确保模型的适用性，公开模型数据和基础方法论，定期用最新的理论和实证证据更新模型，并确保明确和公开地传达剩余的局限性和不确定性。
本文的结构如下：第2节介绍了欧洲委员会的模型清单和知识管理系统，描述了其主要特点，并解释了其在促进FAIR原则方面的贡献。讨论包括了关于MIDAS的附加价值和主要挑战的详尽评论。接下来的部分说明了不确定性和敏感性分析在知情决策中的作用，并以欧洲委员会开发的“空气高排放潜力筛选”（SHERPA）模型为例进行了说明。第4节探讨了MIDAS和敏感性分析工具在良好建模实践背景下的相关性和可转移性。最后一部分总结了当前工作的主要观察结果、局限性以及可能的进一步贡献。
部分摘录
MIDAS
欧洲委员会的模型清单和知识管理系统（MIDAS）是欧洲委员会（EC）用于政策支持的模型信息系统。MIDAS的目标是使模型和建模过程对利益相关者更加透明和负责。更好地理解模型的优势、关键假设和局限性可以确保模型的适用性，从而为政策提供更好的证据基础，进而改善欧盟的决策。
用于政策决策的敏感性分析
现在，不确定性被视为建模的一个结构性元素，而不再仅仅被视为可能降低模型可靠性的未知错误或意外（Saltelli等人，2008年；Tarantola等人，2024年）。作为模型的一部分，不确定性不应被视为一个问题，而应该被研究、量化、描述，并以透明的方式正确传达。因此，承认和考虑不确定性应被视为建模的一个固有部分。
与良好建模实践的相关性
数学模型已成为处理复杂社会环境系统的不可或缺的工具，无论是为了系统理解、预测还是社会学习。科学建模的局限性在于模型通常不是完整的表示。
7一般来说，事前分析和基于模型的模拟都与不确定性相关，因为不可能完全模拟所有因素
结论
地方政策干预与全球经济、行业和社会问题（从技术和创新到贸易和环境、劳动力市场影响以及性别平等）之间的相互依赖性的日益增加，对政策制定者提出了更高的要求。加强立法过程的透明度、质量和可信度是政策制定和政策发展的重要组成部分。在这方面，欧洲委员会表现出持续的
CRediT作者贡献声明
马修·哈迪（Matthew Hardy）：撰写——原始草稿。埃莱娜·巴斯蒂亚诺ン（Elena Bastianon）：撰写——原始草稿。达蒂斯·坎奇斯（D'Artis Kancs）：撰写——原始草稿。恩里科·皮索尼（Enrico Pisoni）：撰写——原始草稿。罗萨娜·罗萨蒂（Rossana Rosati）：撰写——原始草稿
未引用的参考文献
Da, 2015; 欧洲委员会；Saltelli, 2008; Sobol’, 1993; Sobol’, 1990; Sobol’, 2001.
数据和软件可用性
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软件名称：SHERPA-Cloud。
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开发者：Pisoni, De Marchi, Di Taranto, Bessagnet, ZauliSajani, De Meij, Thunis。
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首次可用时间：2023年。
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硬件要求：在线工具
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软件要求：无特定要求
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编程语言：Python 3.8。
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成本：免费。
支持这些发现的数据
利益冲突声明
? 作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。
