Deterministik ve olasılıksal risk
https://www.preventionweb.net/disaster-risk/concepts/deterministic-probabilistic/
Deterministik risk, tek bir risk senaryosunun etkisini dikkate alırken, olasılıklı risk, tüm olası senaryoları, olasılıklarını ve ilişkili etkileri dikkate alır.
Belirli bir tehlike senaryosunun afet etkilerini değerlendirmek için deterministik yaklaşımlar kullanılırken, tehlike frekansları ve hasarlarının daha rafine edilmiş tahminlerini elde etmek için olasılıklı yöntemler kullanılır. Olasılıklı değerlendirmeler, kısmen tehlikelerin doğal rastlantısallığıyla ilgili ve kısmen de göz önünde bulundurulan tehlikeleri, maruziyeti ve savunmasızlığı tam olarak anlamamamız ve ölçmemizden kaynaklanan doğal belirsizliklerle karakterize edilir (OECD, 2012).
Belirleyici ve olasılıksal risk arasındaki fark nedir?
Tarihsel kayıplar geçmişi açıklayabilirken, geleceğe illa ki iyi bir kılavuz sağlamazlar; meydana gelebilecek felaketlerin çoğu henüz gerçekleşmemişti (UNISDR, 2013a). Olasılıksal risk değerlendirmesi, bilimsel kanıtlara dayalı olarak meydana gelmesi muhtemel olan gelecekteki felaketleri simüle eder (UNISDR, 2015). Sonuç olarak, bu risk değerlendirmeleri, tarihsel verilerin sınırlarının ortaya çıkardığı sorunu çözer (UNISDR, 2015). Bu nedenle olasılık modelleri, fenomenlerin fiziğini yeniden üreterek ve çok sayıda sentetik olayın yoğunluğunu yeniden oluşturarak tarihsel kayıtları "tamamlar" (UNISDR, 2015).
Buna karşılık, deterministik bir model, bir olayın olasılığını sonlu olarak ele alır. Belirleyici yaklaşım tipik olarak, girdi değerlerinin bilindiği ve sonucun gözlemlendiği senaryoları modeller.
Belirleyici ve olasılıksal modellemede örtüşme vardır. Örneğin, olasılıksal modelleme (yani, farklı gerçekleşme olasılıklarında birden çok senaryo çalıştırma) deterministik bir senaryo oluşturmak için kullanılabilir; tipik senaryolar şunları içerebilir:
- En kötü durum, örneğin maksimum kayıplar
- En iyi durum, örneğin absorbe edilebilecek kayıplar
- Büyük olasılıkla, örneğin meydana gelme olasılığı en yüksek olan kayıplar
Belirleyici bir yaklaşımla, olası sonuçların tamamını dikkate almaması ve bu sonuçların her birinin olasılığını ölçmemesi de dahil olmak üzere bir dizi sorun vardır. Sonuç olarak, deterministik senaryo planlaması aslında potansiyel riski olduğundan az tahmin ediyor olabilir. Bu kısa düşüşü ele almak için olasılıkçı bir yaklaşım benimsemeliyiz.
Olasılıksal risk, olumsuz bir şeyin meydana gelme şansıdır. Bu yöntem, bir olayın / olayların olasılığını değerlendirir ve rastlantısallık kavramını içerdiği için belirsizlik fikrini içerir.
Afet riski bağlamında olasılık , tehlikeli olaylarla ilişkili kayıpların meydana gelme sıklığını veya geri dönüş süresini ifade eder . İade süresi derken neyi kastediyoruz? UNISDR Küresel Değerlendirme Raporu 2015'ten uyarlanan aşağıdaki örneği ele alalım:
Şekil, 1000 yıllık farklı boyutlarda (büyüklüklerde) rekor bir kaybı göstermektedir - bu süre zarfında dokuz olay '60' kaybını aşmıştır. Dokuz kayıp arasındaki süre altmış yıldan 200 yıla kadar değişmektedir, yani ortalama olarak 60 büyüklüğünde kayıp her 100 yılda bir - bu kaybın geri dönüş süresi - aşılmıştır. Basitçe ifade etmek gerekirse, 100 yıllık geri dönüş süresi kaybı (örneğimizde 60 büyüklüğü) ortalama olarak her 100 yılda bir meydana gelir. Şekilde görüldüğü gibi, iade süresi, kaybın her 100 yılda bir meydana geldiği anlamına gelmez. Aynı şekilde, bu kayıp bugün meydana gelirse, bir 100 yıl daha tekrar etmeyeceği anlamına gelmez. Geri dönüş süresi, her yıl bu büyüklükte bir kayıp yaşamanın yıllık olasılığını temsil eder.
İade dönemleri UNISDR (2015a)
Belirleyici veya olasılıkçı bir yaklaşım kullanıp kullanmamamız, genellikle cevaplanacak sorunun türüne ve alınacak afet riski yönetimi kararına bağlıdır.
Bir dizi farklı olayın olasılığını belirlemek için olasılıkçı bir yaklaşım kullanırdık. Seçilmiş bir olaya karşı bir tahliye planını veya azaltma stratejisini test etmek için belirleyici bir yaklaşım benimseyebiliriz. Bununla birlikte, belirli bir olay için belirli bir risk senaryosunu bilmekle ilgileniyor olsak bile, bunu olasılıklı bir değerlendirmeden elde edebiliriz. Aslında, olasılıkçı yaklaşımlar, senaryoları tanımlamamıza ve modellememize izin verirken aynı zamanda geri dönüş sürelerini de hesaba katmamızı sağlar. Olayların olasılığının ölçülmesi, karar vericilerin daha bilgili olmaları ve farklı senaryolar için uygun stratejileri daha iyi seçebilmeleri anlamına gelir; örneğin, kapsamlı riskler durumunda risk azaltma ve daha yüksek etkili (ancak daha az olası) olaylar durumunda risk transferi. .
Riski olasılıksal olarak değerlendirmek, özellikle hesaba katılması gereken faktörlerin sayısı ve risk statik olmadığından ve iklim değişikliği de dahil olmak üzere bir dizi başka faktörden giderek daha fazla etkilendiğinden, bir zorluk olmaya devam etmektedir. Ancak olasılıksal risk değerlendirmeleri, daha kapsamlı yaklaşım oldukları için, afet risk değerlendirmesi için giderek daha fazla standart haline geliyor. Bu değerlendirmeler, bize olayların etkisini ve olasılığını ölçmek için bir araç sağlarken, aynı zamanda ilgili belirsizliği de hesaba katar.
HİKAYE
Kuraklığın Neden Olduğu Hasar ve Zararı Değerlendirme: Deterministik Değerlendirme Örneği
Küresel
Kuraklık hasarı, kuraklığın zaman içinde nasıl değişebileceğini hesaba katmadan geçmiş olaylara göre değerlendirilme eğilimindedir.
KAYNAK: GFDRR'DEN (2014A) UYARLANMIŞTIR
Belirsizlik nedir?
Doğal ve sosyal bilimlerden elde edilen çok az bulgu, tehlikelerin doğal rastlantısallığı ve süreçlerin bilgi ve anlayışının eksik olması nedeniyle% 100 kesindir. Buna rağmen, direnç oluşturmak için kararlar vermemiz gerekiyor.
Bir risk modeli çok kesin bir sonuç üretebilir - örneğin, 100 yılda 1 bir selin 388.123 kişiyi etkileyeceğini gösterebilir - ancak gerçekte modelin ve girdi verilerinin doğruluğu yalnızca bir büyüklük sıralaması sağlayabilir. tahmin. Benzer şekilde, bir tehlike haritasında keskin bir şekilde tanımlanmış sel bölgeleri, tahminle ilişkili belirsizliği yeterince yansıtmaz ve kritik tesislerin taşkın hattının hemen dışında konumlandırılması gibi kararlara yol açabilir; burada gerçek risk, tesis içerideymiş gibi aynıdır. taşkın bölgesi (GFDRR, 2014a).
Bilgiye dayalı herhangi bir karar ve eylem, ilişkili belirsizlik ve bunun sonuçlarının tam olarak anlaşılmasıyla alındığı sürece, belirsiz olan bilgileri kullanma konusunda endişeli olmamalıyız. Unutulmamalıdır ki, belirsizlik genellikle, belirsizliğin olumlu bir tezahürü olan sağlam kararlara yol açması gereken analitik bir tartışmayı teşvik eder. Güvenilir bilimsel bilgilerde ayrıca herhangi bir ilişkili belirsizlik açıkça sunulacaktır (Duncan ve diğerleri, 2014).
Belirleyici ve olasılıksal riski nasıl modelliyoruz?
Tehlike, maruz kalma, güvenlik açığı ve kayıp (veya etki) için bir dizi bileşen (bazen modüller olarak adlandırılır) kullanarak riski hem belirleyici hem de olasılıksal olarak modelliyoruz. Belirleyici modellerde, modelin çıktısı tamamen parametre değerleri ve başlangıç değerleri tarafından belirlenirken, olasılıklı (veya stokastik) modeller yaklaşımlarında rastgeleliği içerir. Sonuç olarak, aynı parametre değerleri kümesi ve başlangıç koşulları bir grup farklı çıktıya yol açacaktır. Spesifik tehlike olayının parametrelerini girerek deterministik bir analiz yapmak için olasılıksal risk modellerini de kullanabiliriz.
Tehlike katalogları ve olay setleri, risk modelleriyle birlikte deterministik veya olasılıklı bir şekilde kullanılabilir. Belirli olayların maruziyet üzerindeki etkisini değerlendirmek için deterministik risk modelleri kullanılır. Belirleyici bir analiz için tipik senaryolar, geçmiş tarihsel olayların yorumlarını, en kötü senaryoları veya farklı dönüş dönemlerindeki olası olayları içerir. Örneğin, deterministik bir risk (veya etki) analizi, tek bir tehlike senaryosundan (GFDRR, 2014a) potansiyel bina hasarı, mortalite / morbidite ve ekonomik kayıp için sağlam bir tahmin sağlayacaktır. Risk modelleri, bir olay seti en uzun getiri döneminde veya en küçük olasılıkla ilgili risk tahmini için yeterli sayıda olay içerdiğinde olasılık anlamında kullanılır (GFDRR, 2014a).
Gelecekteki riski tahmin etmek için geçmiş olaylara dair bilgilerimize tamamen güvenemeyiz, çünkü gerçekleşebilecek bazı felaketler henüz gerçekleşmemiştir.
Olasılıkçı bir yaklaşım, bu sınırlamaları en aza indirir. Fiziksel olarak meydana gelebilen ancak tarihsel kayıtta temsil edilmeyen olayları simüle etmek için tarihsel olayları, uzman bilgisini ve teoriyi kullanır. Olasılıkçı bir yaklaşım, olası tüm olayların, her olayın gerçekleşme olasılığının ve bunlarla ilişkili kayıpların bir kataloğunu oluşturabilir (Di Mauro, 2014). Bu nedenle, gelecekteki risklerin tam spektrumunun geçmiş verilerle mümkün olandan daha eksiksiz bir resmini sağlarlar. Kullanılan bilimsel veriler ve bilgiler hala eksik olsa da, içsel belirsizliklerinin tanınması koşuluyla, bu modeller risklerin olası “büyüklük sıralaması” hakkında rehberlik sağlayabilir (UNISDR, 2015a).
Olasılıklı risk modellerinin sonuçları normal olarak ortalama yıllık kayıp (AAL) gibi standart ölçüler (ölçüler) olarak sunulur. AAL, uzun bir zaman dilimi içinde meydana gelebilecek tüm olayları göz önünde bulundurarak yıllık beklenen ortalama kayıptır. Belirsizliğe karşı düşük duyarlılığa sahip kompakt bir metriktir. Geçmiş tahminlerden farklı olarak, AAL, uzun geri dönüş dönemlerinde çok yoğun kayıplar da dahil olmak üzere gelecekte meydana gelebilecek tüm felaketleri hesaba katar ve böylece geçmiş afet kaybı verilerinden elde edilen tahminlerle ilişkili sınırlamaların üstesinden gelir. Olasılıklı risk değerlendirmelerinin çoğu ticari olarak sigorta sektörü için geliştirilmiştir ve özellikle yüksek gelirli ülkelerde belirli riskleri kapsamaktadır. Ancak, nadiren erişilebilir durumdadırlar ve tescilli modellere dayanırlar.
İkinci bir çıktı, farklı dönüş dönemleri için olası maksimum kayıptır (PML). PML'ler, belirli bir kayıp miktarının farklı zaman dilimlerinde aşılma olasılığı olarak ifade edilebilir. Bu nedenle, bin yıllık bir geri dönüş süresi durumunda bile, 50 yıllık bir zaman dilimi içinde bir PML'nin aşılma olasılığı hala% 5'dir. Bu metrik, örneğin, yatırımların beklenen 50 yıllık bir ömür için yapılabileceği altyapı projelerinin planlayıcıları ve tasarımcıları için geçerlidir (UNISDR, 2015a).
Risk modellerinin geliştirilmesinde girdi bileşenleri olarak birçok farklı veri seti kullanılmaktadır. Belirsizlik seviyesi, doğrudan giriş verilerinin kalitesiyle bağlantılıdır. Ek olarak, azaltılamayan rastgele belirsizlik de vardır. Model geliştirme sırasında birçok durumda, tarihsel verilerin yokluğunda uzman yargısı ve temsilciler kullanılır ve sonuçlar bu varsayımların ve girdi verilerindeki değişikliklerin çoğuna karşı çok hassastır. Bu nedenle, bu modellerin çıktıları, kesin değerler olarak değil, risklerin büyüklük sırasına ilişkin göstergeler olarak düşünülmelidir. Daha iyi veri kalitesi ve bilim ve modelleme metodolojilerindeki ilerlemeler belirsizlik düzeyini azaltır, ancak kaçınılmaz belirsizlik zeminine göre herhangi bir risk değerlendirmesinin sonuçlarını yorumlamak çok önemlidir (UNISDR, 2015a).
HİKAYE
UNISDR liderliğindeki Küresel Risk Değerlendirmesi
Küresel
Olasılıklı risk değerlendirmelerinin çoğu ticari olarak sigorta sektörü için geliştirilmiştir ve özellikle yüksek gelirli ülkelerde belirli riskleri kapsamaktadır. Ancak, nadiren erişilebilir durumdadırlar ve tescilli modellere dayanırlar. Açık erişimli UNISDR liderliğindeki küresel risk değerlendirmesi, riski anlamada büyük bir boşluğu dolduruyor.
KAYNAK: UNISDR (2015A) [GAR15]
Yorumlar
Yorum Gönder