Experiences with Modelling Issues in Building Probabilistic Networks

Abstract. Building a probabilistic network for a real-life application is a difficult and time-consuming task. Methodologies for building such a network, however, are still lacking. Also, literature on network-specific modelling issues is quite scarce. As we have developed a large proba-bilistic network for a complex medical domain, we have encountered and resolved numerous non-trivial modelling issues. Since many of these is-sues pertain not only to our application but are likely to emerge for other applications as well, we feel that sharing them will contribute to engineering probabilistic networks in general.

BAYESIAN APPROACH TO THE PROCESS OF IDENTIFICATION OF THE DETERMINANTS OF INNOVATIVENESS

Bayesian belief networks are applied in determining the most important factors of the innovativeness level of national economies. The paper is divided into two parts. The first presentsthe basic theory of Bayesian networks whereas in the second, the belief networks have been generated by an inhouse developed computer system called BeliefSEEKER which was implemented to generate the determinants influencing the innovativeness level of national economies.Qualitative analysis of the generated belief networks provided a way to define a set of the most important dimensions influencing the innovativeness level of economies and then the indicators that form these dimensions. It has been proven that Bayesian networks are very effective methods for multidimensional analysis and forming conclusions and recommendations regarding the strength of each innovative determinant influencing the overall performance of a country’s economy

Una nueva aproximación metodológica basada en redes conceptuales y redes probabilísticas para evaluar la provisión de servicios de los ecosistemas

10-17En los últimos años han surgido varias herramientas para evaluar la provisión de servicios de los ecosistemas (SE) desde un punto de vista ecológico. No obstante, la complejidad de los SE desalienta los intentos de adoptar una única aproximación metodológica. El objetivo de este trabajo consistió en evaluar un nuevo marco de análisis de la provisión de SE, sobre la base de redes conceptuales y redes probabilísticas. Para cumplir con el objetivo se describió el desarrollo de una red conceptual y se representó el conjunto de variables que determinan la provisión de ocho SE de la Región Pampeana. Luego, se parametrizó esa red mediante una metodología probabilística conocida como Redes Bayesianas, para ser, después, aplicada a tres zonas agrícolas pampeanas. Por último, se plantearon ventajas y desventajas de este nuevo marco de análisis mediante una comparación con otras aproximaciones para el estudio de la provisión de SE, desarrolladas en Argentina y en otras partes del mundo, tales como InVEST, RIOS, ARIES y ECOSER. El enfoque aquí presentado puede ser útil para: a) evaluar la sustentabilidad de los agroecosistemas pampeanos desde una dimensión ecológica, y/o b) asistir a los tomadores de decisión (i.e., productores y asesores agropecuarios) para implementar estrategias sustentables de uso de la tierra

Sustentabilidad de los agroecosistemas pampeanos : análisis cualitativo y cuantitativo de la provisión de servicios de los ecosistemas

La conversión de ecosistemas naturales en sistemas agrícolas ha promovido un creciente interés por la sustentabilidad de los agroecosistemas, pudiendo ser evaluada a través de su capacidad de proveer servicios de los ecosistemas (SE). El abordaje de esta temática se realizó a partir del desarrollo de un modelo conceptual representando, de manera cualitativa, el conjunto de variables que determinan la provisión de ocho SE (Balance de C del suelo, Balance de N del suelo, Mantenimiento de la estructura del suelo, Balance hídrico en el suelo, Control de emisión de N2O, Regulación de adversidades bióticas, Control de contaminación del agua subterránea, Mantenimiento de la riqueza de especies) en Región Pampeana. La parametrización de cuatro sectores (Balance de C y N del suelo, Control de emisión de N2O, Control de contaminación del agua subterránea) desprendidos del modelo conceptual se realizó mediante una metodología probabilística denominada Redes Bayesianas, en la cual se vislumbran de manera clara y sencilla el conocimiento y la incertidumbre inherentes al funcionamiento de los agroecosistemas. Posteriormente, la aplicación (y cuantificación) de dichos modelos en tres zonas agrícolas pampeanas con distintas características agro-ecológicas permitió establecer los niveles de provisión de los SE seleccionados. Los aportes originales más destacados de esta tesis fueron los siguientes: 1) presencia de tres relaciones negativas (trade-offs) y dos positivas (sinergias) entre SE; 2) ausencia de un patrón diferencial de influencia de variables ambientales y variables productivas sobre la provisión de SE tanto desde un punto de vista cualitativo como cuantitativo; y 3) nivel de provisión de SE seleccionados, en términos probabilísticos, mayor al 50 por ciento salvo en el caso de Balance de N del suelo (que no superó el valor de 20 por ciento). El enfoque analítico aquí desarrollado puede ser de utilidad para 1) evaluar la sustentabilidad de los agroecosistemas pampeanos desde una dimensión ecológica, y/o 2) asistir a los stakeholders en la toma de decisiones con el objetivo de llevar a cabo estrategias sustentables de uso de la tierra