Extrapolationsdomänanalys
Extrapolationsdomänanalys (EDA) är en metod för att identifiera geografiska områden som verkar lämpliga för införande av innovativa ekosystemförvaltningsmetoder på grundval av platser som uppvisar likheter i förhållanden som klimat, markanvändning och socioekonomiska indikatorer. Även om det har tillämpats på vattenforskningsprojekt i nio pilotbassänger, är konceptet generiskt och kan tillämpas på alla projekt där accelererande förändring betraktas som ett centralt utvecklingsmål.
Resultaten av metoden hittills har använts för att kvantifiera den globala ekonomiska effekten av att implementera särskilda innovationer tillsammans med dess effekt på vattenresurserna . Forskningen har stimulerat medlemmar i flera av Utmaningsprogrammet för vatten och livsmedelsprojekt att utforska potentiella områden för utskalning. Så är fallet med Quesungual agroforestry -systemet i Honduras , som går mot nya områden parallellt med områden som identifierats med EDA-metoden.
EDA är ett kombinerat tillvägagångssätt som innehåller ett antal rumsliga analystekniker . Det undersöktes första gången 2006, då det användes för att bedöma hur likhetsanalys kan användas för att skala ut forskningsresultat inom sju Andes pilotsystem av bassänger. Metoden vidareutvecklade forskningen kring Jones 'Homolog'-analys genom att inkludera socioekonomiska variabler i sökandet efter liknande platser runt tropikerna. Den har sedan dess använts för att utvärdera " påverkansvägar " och global effektanalys. "Homolog" utvecklades för att fastställa likheten mellan klimatförhållandena över ett geografiskt område och de som visades av pilotplatsen; pixelupplösningen vid vilken detta bearbetas är 2,43 bågminuter, eller 4,5 km vid ekvatorn.
För att härleda extrapolationsdomänerna används Bayesianska och frekventistiska statistiska modelleringstekniker. Metodiken för bevisvikt (WofE) tillämpas; detta bygger till stor del på begreppen Bayesian probabilistiska resonemang . I grund och botten är statistisk slutledning baserad på att bestämma sannolikheten för att målplatser antar förändringen som påvisats i pilotområden. Antagandet är att en samling träningspunkter sammantaget kommer att ha gemensamma egenskaper som gör att deras närvaro på andra liknande platser kan förutsägas. Den är baserad på insamlingen av faktorer (används för att skapa bevisande temadatalager) som visar sig vara förenliga med framgångsrik implementering på pilotplatser och antar att om målplatser uppvisar liknande socioekonomiska, tillsammans med klimat- och landskapsattribut för pilotplatser, då finns det starka bevis som tyder på att utskalning [ förtydligande behövs ] till dessa platser kommer att lyckas.
- ^ a b Bouman, Bas, Simon Cook, Boru Douthwaite, Claudia Ringler, Jorge Rubiano och Tingju Zhu. Juni 2007. "Påverkanspotential för "Tempererat och tropiskt aerobiskt ris (STAR) i Asien". Internt dokument utarbetat av CPWF Impact Project för den externa granskningsgruppen.
- ^ "Fokus" .
- ^ Luis Alvarez Welches och Ian Cherrett. "The Quesungual-systemet i Honduras / Ett alternativ till slash-and-burn" . Arkiverad från originalet 2016-03-11.
- ^ Otero, MF, Rubiano, J., Soto, V. och Lema, G. 2006. Använda likhetsanalyser för att skala ut forskning. Water International. Vol 31 nr 3. 376–386 s.
- ^ Jones, PG, W. Diaz och JH Cock. 2005. Homolog: Ett datorsystem för att identifiera liknande miljöer i hela den tropiska världen. Version Beta a.0. CIAT, Colombia.
- ^ http://www.cifor.org/publications/pdf_files/Books/BCarmenza0501.pdf#22 [ bar URL PDF ]
- ^ Bonham-Carter, GF, FP Agterberg och DF Wright. 1989. Weights of evidence modeling: a new approach to mapping mineral potential. I Statistical Applications in the Earth Sciences, red. Agternerg, FP och Bonham-Carter, GF Geological Survey of Canada. Papper 89-9. 171–183.
- ^ Bonham-Carter, GF. 2002. Geografiska informationssystem för geovetare: Modellering med GIS. I: Merriam DF, redaktörer. Datormetoder i geovetenskaperna. New York: Pergamon/Elsevier; 302–334.
- Jorge E. Rubiano M., Simon Cook, Maya Rajasekharan & Boru Douthwaite (2016). En Bayesiansk metod för att stödja global utskalning av vatteneffektiva risteknologier från pilotprojektområden. Water International