基于信息间隙理论的污染物修复决策分析
地球物理
2011-11-01 v1 数据分析、统计与概率
应用统计
摘要
在严重缺乏信息的情况下进行决策是工程、政策和科学几乎每个应用领域中普遍存在的情况。严重缺乏信息使我们无法确定影响决策的事件或条件的发生频率；因此，由于严重缺乏信息而导致的决策不确定性无法用概率来表征。为规避这一问题，发展了信息间隙（info-gap）理论，以明确识别并量化决策中信息间隙的影响。本文提出了一种基于为污染物修复情景开发的信息间隙理论的决策分析。该分析提供了决策支持，用于在缺乏关于进入含水层的污染物质量通量信息的情况下，确定应从环境中去除的污染物质量分数。开发了一种信息间隙不确定性模型，以表征由于缺乏关于污染物通量的信息而产生的不确定性。该信息间隙不确定性模型根据污染物通量随时间变化的函数与标称污染物通量的偏离程度，将其分组为嵌套的凸集。标称污染物通量基于现有信息定义了随时间变化的合理污染物通量。推导了鲁棒性函数，以量化仍能确保每项决策合规的相对于标称值的最大偏离水平。推导了机会性函数，以表征达到期望污染物浓度水平的可能性。该决策分析评估了鲁棒性和机会性如何随修复后的时间以及去除的污染物质量分数而变化。
引用
@article{arxiv.1110.6460,
title = {Contaminant remediation decision analysis using information gap theory},
author = {Dylan R. Harp and Velimir V. Vesselinov},
journal= {arXiv preprint arXiv:1110.6460},
year = {2011}
}