Publications du Service canadien des forêts

A hypervolume approach for assessing risk under uncertainty. 2015.(PowerPoint) Yemshanov, D.; Koch, F.H.; Lu, B.; Fournier, R.E.; Cook, G.; Turgeon, J.J.; Cook, G.IX International Pest Risk Mapping Workshop; Fort Collins, CO, August 25-28, 2015. Risk Analysis for JEMA. 16 slides.

Année : 2016

Disponible au : Centre de foresterie des Grands Lacs

Numéro de catalogue : 36850

La langue : Anglais

Disponibilité au SCF : PDF (télécharger)

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Résumé en langage clair et simple

L’évaluation des risques d’événements incertains, mais potentiellement dommageables, tels que les épidémies et les invasions de ravageurs, est une étape analytique essentielle qui guide les décisions subséquentes sur la manière de réagir à ces événements. Nous présentons une mesure de risque continue qui est influencée par l’ampleur prévue du risque et son incertitude. Nous représentons d’abord un ensemble de valeurs de risque probabilistes (tel qu’un ensemble d’estimations du risque épidémique d’invasion à différents emplacements géographiques) par ses fonctions de distribution cumulative (FDC), puis, à l’aide de la règle de dominance stochastique de premier ordre, nous trouvons les sous-ensembles non dominants ordonnés de ces FDC, que nous utilisons pour identifier les différentes catégories de risque, allant de « élevé » à « faible ». Puisque chaque sous-ensemble non dominant est estimé au regard de tous les éléments de l’ensemble, l’incertitude des données sous-jacentes est prise en considération dans la délimitation des catégories de risque; essentiellement, peu de sous-ensembles non dominants peuvent être définis en portions de l’ensemble complet où les renseignements sont rares. Nous illustrons chaque pas d'échantillonnage non dominant. Pour chaque sous-ensemble, nous définissons alors un hypervolume qui est délimité par la frontière convexe la plus extérieure de ce nuage de points. Cela entraîne une collection d’hypervolumes pour chaque sous-ensemble non dominant, qui ensemble agissent comme une mesure de risque. Cette mesure de risque est continue et peut donc être plus utile, d’un point de vue pratique, que les mesures de classement du risque ordinales. Nous démontrons l’approche en évaluant les risques de dissémination du longicorne asiatique (LA, Anoplophora glabripennis) par les humains dans le Grand Toronto (Ontario, Canada). Nous avons calculé la mesure métrique de l’hypervolume à l’aide des estimations stochastiques de la dissémination de l’épidémie du LA par les humains dans l’environnement urbain, et nous avons comparé cette mesure métrique aux mesures de risque traditionnelles basées sur la probabilité de la dissémination de l’espèce. En général, l’approche offre un portrait précis du risque en cas d’incertitude puisqu’elle prend en considération l’incertitude présente dans les données grâce à la délimitation des sous-ensembles non dominants, et elle caractérise l’ampleur du risque avec une mesure continue pouvant être utilisée pour comparer les évaluations réalisées avec différents ensembles de données et hypothèses.