Publications du Service canadien des forêts

Quantifying uncertainty in pest risk maps and assessments: adopting a risk-averse decision-maker's perspective. 2013. Yemshanov, D.; Koch, F.; Ducey, M.; Haack, R.; Siltanen, M.; Wilson, K. NeoBiota 18:193-218.

Année : 2013

Disponible au : Centre de foresterie des Grands Lacs

Numéro de catalogue : 34806

La langue : Anglais

Disponibilité au SCF : PDF (demande par courriel)

Disponible sur le site Web de la revue ou du journal.
DOI : 10.3897/neobiota.18.(2013)

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Abstract

La cartographie des risques phytosanitaires peut aider les gestionnaires forestiers à élaborer des stratégies en vue de diminuer l’introduction d’organismes envahissants. Les décideurs semblent appréhender le risque lorsque les activités de gestion d’un envahisseur sont coûteuses ou épineuses sur le plan social. Nous présentons donc une nouvelle technique de cartographie qui permet d’évaluer les risques phytosanitaires du point de vue d’un décideur qui évite les risques. Nous démontrons cette approche en supposant que des campeurs apportent du bois de chauffage infesté d’une espèce forestière envahissante dans une province canadienne ou dans un état américain. Nous avons testé l’effet de l’aversion au risque en ayant recours à divers possibles scénarios générés par un modèle géographiquement explicite et conçu à partir de données recueillies sur les déplacements des campeurs. À l’aide de deux techniques de modélisation, dont une qui comprenait la notion d’aversion au risque, nous avons favorisé les régions présentant de faibles risques et d’autres de hauts risques d’invasion par les ravageurs. Nous avons cerné les régions où la valeur liée au risque d’invasion avait beaucoup changé une fois que l’aversion au risque avait été incorporée. Alors que les deux méthodes ont identifié tant des régions à faible risque que d’autres à haut risque, elles se distinguaient dans leur façon d’identifier les régions jugées à moyen risque. De façon générale, la deuxième méthode a déterminé les régions jugées à moyen risque comme étant à faible risque. Notre approche offre une meilleure façon de faire face à l’incertitude liée à l’évaluation des risques et procure une méthode pour intégrer au résultat final les préférences associées à la prise de décisions.

Résumé en langage clair et simple

La cartographie des risques phytosanitaires peut aider les gestionnaires forestiers à élaborer des stratégies en vue de diminuer l’introduction d’organismes envahissants. Les décideurs semblent appréhender le risque lorsque les activités de gestion d’un envahisseur sont coûteuses ou épineuses sur le plan social. Nous présentons donc une nouvelle technique de cartographie qui permet d’évaluer les risques phytosanitaires du point de vue d’un décideur qui évite les risques. Nous démontrons cette approche en supposant que des campeurs apportent du bois de chauffage infesté d’une espèce forestière envahissante dans une province canadienne ou dans un état américain. Nous avons testé l’effet de l’aversion au risque en ayant recours à divers possibles scénarios générés par un modèle géographiquement explicite et conçu à partir de données recueillies sur les déplacements des campeurs. À l’aide de deux techniques de modélisation, dont une qui comprenait la notion d’aversion au risque, nous avons favorisé les régions présentant de faibles risques et d’autres de hauts risques d’invasion par les ravageurs. Nous avons cerné les régions où la valeur liée au risque d’invasion avait beaucoup changé une fois que l’aversion au risque avait été incorporée. Alors que les deux méthodes ont identifié tant des régions à faible risque que d’autres à haut risque, elles se distinguaient dans leur façon d’identifier les régions jugées à moyen risque. De façon générale, la deuxième méthode a déterminé les régions jugées à moyen risque comme étant à faible risque. Notre approche offre une meilleure façon de faire face à l’incertitude liée à l’évaluation des risques et procure une méthode pour intégrer au résultat final les préférences associées à la prise de décisions.