Document de recherche 2002/125
Rôle de la modélisation dans l'évaluation et la gestion des dangers pour l'écologie, en particulier pour le secteur des hydrocarbures extracôtiers.
Par Cretney, W., Sinclair, A., Wright, C., et Burd, B.
Résumé
Les modèles mathématiques sont devenus des outils indispensables pour l'évaluation et la gestion des dangers pour l'écologie. Comme notre cerveau n'a pas la capacité de traiter les multiples interactions qui peuvent être incluses dans les modèles, la gestion moderne de l'environnement doit reposer sur les prévisions quantitatives tirées de ceux-ci. Cela dit, les modèles ne rendent pas la réalité. Au mieux, ils ne reproduisent que l'essence de la réalité, essence qui doit y être précisée. De plus, l'écart entre la réalité et les modèles signifie qu'une gamme de modèles concurrents peuvent être utilisés. Une mauvaise compréhension, un mauvais emploi, des formes structurelles inexactes des processus modélisés et des estimations erronées des paramètres peuvent mener à la représentation erronée de la réalité dans les modèles et à des erreurs conséquentes dans l'évaluation et la gestion. Les modèles doivent donc être confrontés à la réalité et utilisés par ceux qui connaissent bien la réalité modélisée. En outre, une gamme de modèles et de valeurs de paramètres disponibles devraient être évalués afin d'établir l'écart entre les modèles et la réalité.
L'évaluation des dangers pour l'écologie (EDE) a été définie comme le processus d'attribution de grandeurs et de probabilités aux effets nuisibles des activités humaines ou des catastrophes naturelles (Suter, 1993), et la gestion des dangers pour l'écologie (GDE) comme le processus d'identification, d'évaluation, de choix et de mise en oeuvre de mesures intégrées et efficaces en terme de coûts permettant de gérer les risques pour les systèmes environnementaux tout en mettant accent sur des considérations de faisabilité technologique et d'ordre scientifique, social, économique, culturel, politique et juridique (Pittinger et al., 1998). L'EDE est le domaine de l'évaluateur versé dans les sciences, qui tente de fournir des évaluations objectives des dangers, tandis que la GDE est le domaine du gestionnaire informé qui tente de prendre des décisions éclairées pour réduire les dangers. L'évaluateur des risques doit savoir pourquoi l'évaluation est faite et quelles décisions doivent être prises pour être en mesure de fournir des réponses utiles au gestionnaire des risques. Par contre, il ne doit pas avoir à composer avec des pressions de la part des gestionnaires pour fournir des résultats prédéterminés.
Les changements de paradigme qui paraissent imminents pourraient fortement compliquer l'EDE et la GDE au cours de la prochaine décennie, qui pourrait être la période qui verra l'établissement d'un secteur des hydrocarbures au large des côtes de la Colombie-Britannique. La toxicologie des produits chimiques est en voie de prendre un virage, de l'estimation de la probabilité des effets reposant sur le milieu d'exposition à l'estimation reposant sur les résidus dans les tissus. Ce virage est piloté dans une certaine mesure par le concept inhérent à la toxicité voulant que les modes non carcinogènes de toxicité semblent liés à différentes gammes de résidus de substances chimiques toxiques dans les organismes. Il sépare en outre les processus d'absorption de l'effet toxique en se rapprochant du site d'action, c.-à-d., du milieu (p. ex., eau, sédiments) au corps. Un autre changement de paradigme, en toxicologie à nouveau, est piloté par l'importance renouvelée donnée à l'hormèse, découverte à la fin du XIXe et au début du XXe siècles, qui met au défi l'orthodoxie du modèle linéaire de la dose sans seuil d'exposition et de la réaction de l'EDE. L'hormèse, qu'il ne faut pas confondre avec l'homéopathie, est un phénomène bien documenté qui veut que certaines substances toxiques administrées à faibles doses ont une action stimulante sur un organisme. Les statistiques bayésiennes sortent aussi des ténèbres où elles étaient enfouies pendant la plus grande partie du XXe siècle. Ces statistiques permettent d'estimer la probabilité qu'une hypothèse est vraie à la lumière des faits. Dans le cas de la GDE, elles permettent d'obtenir de l'information utile sur le niveau de croyance dans les diverses hypothèses, ce qui permet aux décideurs de choisir entre les résultats opposés. Les statistiques des fréquences, qui ont régné pendant environ sept décennies, sont incapables de donner des résultats aussi faciles à comprendre, car elles se limitent à établir la probabilité d'obtenir la preuve, étant donné que l'hypothèse nulle est vraie.
L'analyse de décision est un processus permettant de prendre des décisions complexes, dont l'outil de base est l'arbre de décision. Celui-ci permet de décomposer un problème complexe et de le reconstituer d'une manière cohérente et constante. L'analyse de décision, tout comme l'EDE, est un service à la disposition des décideurs.
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