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Expert and local knowledge in decision support for natural resource management : analysis of capture and use

by Van Cauwenbergh, Nora

Abstract (Summary)
Efficient management of natural resources (NRM) needs to be built on a correct understanding of the objectives of different stakeholders. Therefore, it is required to actively involve experts and stakeholders in the decision making process. However, the introduction of these knowledge claims is controversial. This is due to differences in the quality of the underlying involvement methods. The principle objective of this study was therefore to develop, apply and critically analyse improved (hybrid) methodologies to integrate expert and local knowledge in existing NRM decision making frameworks. Research is performed on 2 case studies. The SAFE case study deals with the development of a framework for evaluating sustainability levels in agricultural systems in Belgium, while the ALERT case study deals with sustainable management of water resources in semi-arid regions, applied to the Andarax catchment in Spain. The analysis of pro's and contra's of both the technocratic and the pure participatory approaches sets the blueprint for a hybrid decision making framework. Experience shows that decision support is improved when an indicator-based assessment structure is embedded in the participatory approach. This is facilitated through the use of soft operational research techniques. A sound methodology for participatory indicator selection is presented and clear-cut answers to problems with reliability of judgments are provided. The design of different typologies of membership functions is an important step to future deliberation of participatory-based norms. A computerized decision support system (DSS) is developed as it proves to be an important means to deal with increased information and complexity in decision support for NRM. In response to calls for greater collaboration with local actors, the DSS contains different functionalities that are designed to be interactive, while optimal default values ensure basic quality standards. Multi-criteria analysis allows an evaluation of alternatives and scenarios in the hybrid decision making framework. We deal with important choices that have to be made when interpreting spatio-temporal variabilities in management performances and the implications thereof on the final projections towards decision makers. The propagation of uncertainty in the hybrid decision making frameworks is critically evaluated. In order to consider uncertainty in an integrated way, a combined uncertainty/sensitivity analysis is presented. This analysis includes uncertainty related to norms, weights and indicators. Finally, guidelines for communication of the findings towards decision makers are drafted. / Pour être efficace, la gestion des ressources naturelles (GRN) doit prendre en compte correctement les objectifs de différents acteurs. Il est dès lors recommandé d’inclure activement les experts et les parties prenantes dans le processus de prise de décision. Cependant, la meilleure manière de prendre en compte différents types de savoir est sujette à controverse. L’objectif principal de cette étude est donc de développer, appliquer et évaluer des méthodes améliorées (hybrides) de prise en compte du savoir des parties prenantes et des experts dans les systèmes actuels de prise de décision pour la GRN. Cette recherche a été appliquée sur deux cas d’étude. Le premier, appelé SAFE, traite du développement d’un cadre pour évaluer la durabilité des systèmes agraires en Belgique. Le second, ALERT, traite de la gestion durable de l’eau dans des régions semi-arides, appliquée ici au bassin de l’Andarax (Espagne). L’analyse comparée des points forts et des points faibles des approches participatives et technocratiques fournit le cadre pour une approche hybride de prise de décision. Les expériences montrent que l’aide à la décision est améliorée lorsqu’une évaluation par des indicateurs est ancrée dans une approche participative. Des techniques de « recherche opérationnelle douce » permettent cette prise en compte. Nous présentons une méthode pour définir les indicateurs d’une façon participative qui permet de donner des réponses claires aux problèmes liés à la fiabilité des jugements. La définition d’une typologie de fonctions d’appartenance spécifique pour les indicateurs est une étape importante pour le choix participatif des normes. Un système informatisé d'aide à la décision (SIAD) a été développé afin de faire face à l’accroissement de la quantité d’information et de la complexité dans l'aide à la décision. En réponse à la demande d'une plus grande collaboration avec les acteurs locaux, le SIAD contient différentes fonctionnalités qui peuvent être configurées interactivement. Par default on propose des valeurs optimalisées pour assurer des standards de qualité. L'analyse multicritère permet une évaluation des alternatives de gestion et des scénarios dans le cadre de la prise de décision hybride. Nous traitons des choix importants à faire lors de l'interprétation des variations spatio-temporelles des performances de gestion et des implications de ceux-ci sur les avis finaux relayés aux décideurs. La propagation des incertitudes dans la prise de décision des cadres hybrides est aussi évaluée. Afin d'examiner l'incertitude d'une manière intégrée, une analyse mixte de sensibilité et d’incertitude est présentée. Celle-ci porte sur l’incertitude liée aux normes, aux poids et aux indicateurs. Afin de mener à une gestion efficace et durable des ressources naturelles, nous proposons des solutions techniques aux décideurs pour mieux valoriser la connaissance intrinsèque des acteurs de terrain et des gestionnaires.
Bibliographical Information:

Advisor:

School:Université catholique de Louvain

School Location:Belgium

Source Type:Master's Thesis

Keywords:natural resource management incertitude optimization participative recherche opérationelle indicateurs gestion de ressources naturelles analyse multi critère optimisation aide à la décision sensitivity uncertainty sensitivité indicators participatory criteria analysis operational research decision support reference values

ISBN:

Date of Publication:01/28/2008

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