bizonytalanságkezelési

A bizonytalanságkezelési megközelítések a bizonytalanság azonosítására, jellemzésére, mérésére és kezelésére irányuló gyakorlatok összessége, amely a döntéshozatal, a modellezés és a tervezés különböző területein alkalmazható. Célja, hogy a bizonytalansági tényezőket ne csak figyelmen kívül hagyják, hanem megfelelő módon figyelembe vegyék a kimenetek értelmezésében és a döntések megalapozásában.

A bizonytalanság két fő típusa, az aleatorikus és az epistemikus, különböző forrásokból eredhet, például hiányos adatokból, modellezési egyszerűsítésekből vagy nem teljes körű ismeretekből. A bizonytalanságmérés és -kommunikáció kulcskomponensei közé tartozik az optimális kockázatkezelés, a bizonytalanság kvantifikálása, valamint a világelvárások és kimenetek értelmezése a döntéshozatalhoz.

A fontos módszerek közé tartozik az bizonytalanság quantifikálása (uncertainty quantification), valószínűségi modellek, Bayes-folyamatok, Monte Carlo-szimulációk, scenárióelemzések, érzékenységvizsgálatok, illetve a robusztus döntéshozatal és az információ-alapú megközelítések. Emellett alkalmazhatók a közelítő és fuzzy logikai modellek, az intervallum-analízis és a különböző adaptív stratégiák.

A folyamat jellemző lépései közé tartozik a problémamegfogalmazás, a bizonytalanságok azonosítása, adatok gyűjtése és modellek kiválasztása, a modellkalibráció és validáció, a bizonytalanság terjesztésének elemzése, az eredmények értelmezése és kommunikálása, illetve a döntési stratégiák kidolgozása, például tartalékképzés, kontingencia-tervek vagy adaptív menedzsment.

Alkalmazási területek széles skálán találhatók, köztük az infrastrukturális és műszaki tervezés, a pénzügyi elemzés, az energiatervezés, a klímapolitika, a közegészségügy és a projektmenedzsment. A bizonytalanságkezelési megközelítések összefüggnek az uncertainty quantification, a kockázat-elemzéssel és a döntéselmélettel, és fontos eszköznek számítanak a bizonytalan jövő feltárásában és a fenntartható döntések meghozatalában.