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Integrating local multi-criteria evaluation with spatially explicit uncertainty-sensitivity analysis

机译：将局部多准则评估与空间明确的不确定性-敏感性分析相结合

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The conventional methods of Multi-Criteria Evaluation (MCE) fail to account for local variability in criteria values and criteria preferences, disregarding local influence in spatial decision making. Moreover, understanding the interaction between MCE model input and output has paramount importance in terms of the level of confidence in the model results and their subsequent use in decision making. This research contributes to spatial MCE methodology by articulating the presence of uncertainty included in criteria weights and extending a local MCE technique with a spatially explicit uncertainty and sensitivity analysis. The article presents a methodology for multi-criteria evaluation extended by an integrated uncertainty-sensitivity analysis and illustrates it on the example of a land prioritization model for conservation practices.
机译：传统的多标准评估（MCE）方法无法考虑标准值和标准偏好中的局部可变性，而忽略了空间决策中的局部影响。此外，就模型结果的置信度及其在决策中的后续使用而言，了解MCE模型输入和输出之间的交互作用至关重要。这项研究通过阐明标准权重中包含的不确定性的存在，并通过空间明确的不确定性和敏感性分析扩展了局部MCE技术，为空间MCE方法学做出了贡献。本文介绍了通过综合的不确定性-敏感性分析扩展的多标准评估方法，并以保护实践的土地优先排序模型为例进行了说明。

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