超越预期值：当测量结果重要时，利用信息分析的价值做出环境决策

在生态和环境方面，有时必须紧急选择管理行动。信息价值（VoI）分析提供了一个定量工具，用于预测在进行额外测量后预期的改进管理结果。然而，传统的VoI分析将指标报告为预期值（即风险中性）。这可能会有问题，因为预期值隐藏了预测中的不确定性。测量的真实值只有在测量结果已知后才能知道，在测量之前，测量值存在很大的不确定性。因此，传统VoI分析中产生的预期价值指标可能与希望避免低价值衡量结果的风险规避决策者的优先级不一致。在目前的工作中，我们引入了四个新的VoI指标，可以解决决策者对不同测量结果的风险厌恶。我们通过两个生态案例研究证明了新指标的好处，而传统的VoI分析之前已经应用于这两个案例研究。在第一个关于在潜在的青蛙易位位点检测疾病存在的案例研究中，传统的VoI分析预测，该检测会产生大约10只青蛙的额外预期增益。然而，我们的新VoI指标也强调了测试无价值的40%风险；这种知识可能会阻止规避风险的决策者进行测试。在第二个案例研究中，关于大规模海龟放归前的试验释放设计，传统和新的VoI指标对选择哪种设计具有一致的预测。然而，虽然最佳的试验释放设计只会使野生海龟的预期存活率增加3%，但新的VoI指标发现，该试验设计有94%的概率改进大规模海龟放归的设计。使用新的指标，我们还证明了VoI中经常分离的环境决策学科与实验优化设计之间的明确数学联系。这种数学联系有可能促进生态学家和统计学家之间未来的合作，共同定量地解决至关重要的环境决策问题。总的来说，引入的VoI指标补充了现有指标，为决策者提供了拟议监测或测量活动的价值和相关风险的全面视图。当必须紧急作出决定时，这对于改善环境结果至关重要。