[論文レビュー] Software Uncertainty in Integrated Environmental Modelling: the role of Semantics and Open Science

Daniele de Rigo|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2013

Scientific Computing and Data Management被引用数 6

ひとこと要約

本稿は、複雑な環境モデリングコードにおける誤りに起因するソフトウェアの不確実性が、統合環境評価の信頼性を著しく損なうものであると提唱する。セマンティック的透明性とオープンサイエンスの実践、特に自由でモジュラーかつセマンティック的に検証されたソフトウェアを通じて、本研究は、横断的環境モデリングにおける再現性とモデルの結果に対する信頼性を向上させることを示している。

ABSTRACT

de Rigo, D., 2013. <strong>Software Uncertainty in Integrated Environmental Modelling: the role of Semantics and Open Science</strong>.<br><em>Geophysical Research Abstracts 15</em>, 13292+. ISSN 1607-7962, European Geosciences Union (EGU). arXiv:1311.4762 This is the author's version of the work. The definitive version is published in the Vol. 15 of Geophysical Research Abstracts (ISSN 1607-7962) and presented at the European Geosciences Union (EGU) General Assembly 2013, Vienna, Austria, 07-12 April 2013<br>http://www.egu2013.eu/ <strong>Software Uncertainty in Integrated Environmental Modelling: the role of Semantics and Open Science</strong> <strong><br></strong> Daniele de Rigo ¹ ² ¹ European Commission, Joint Research Centre, Institute for Environment and Sustainability,<br>Via E. Fermi 2749, I-21027 Ispra (VA), Italy ² Politecnico di Milano, Dipartimento di Elettronica e Informazione,<br>Via Ponzio 34/5, I-20133 Milano, Italy <strong>Excerpt:</strong> Computational aspects increasingly shape environmental sciences. Actually, transdisciplinary modelling of complex and uncertain environmental systems is challenging computational science (CS) and also the science-policy interface. Large spatial-scale problems falling within this category - i.e. wide-scale transdisciplinary modelling for environment (WSTMe) - often deal with factors (a) for which deep-uncertainty may prevent usual statistical analysis of modelled quantities and need different ways for providing policy-making with science-based support. Here, practical recommendations are proposed for tempering a peculiar - not infrequently underestimated - source of uncertainty. Software errors in complex WSTMe may subtly affect the outcomes with possible consequences even on collective environmental decision-making. Semantic transparency in CS and free software are discussed as possible mitigations. [...] <strong>References</strong> [1] Casagrandi, R., Guariso, G., 2009. Impact of ICT in environmental sciences: A citation analysis 1990-2007. Environmental Modelling &amp; Software 24 (7), 865-871. DOI:10.1016/j.envsoft.2008.11.013 <br><br>[2] de Rigo, D., (exp.) 2013. Behind the horizon of reproducible integrated environmental modelling at European scale: ethics and practice of scientific knowledge freedom. F1000 Research. Submitted<br><br>[3] Gomes, C. P 2009. Computational sustainability: Computational methods for a sustainable environment, economy, and society. The Bridge 39 (4), 5-13. http://www.nae.edu/File.aspx?id=17673<br><br>[4] Easterbrook, S. M., Johns, T. C., 2009. Engineering the software for understanding climate change. Computing in Science &amp; Engineering 11 (6), 65-74. DOI:10.1109/MCSE.2009.193<br><br>[5] Hamarat, C., Kwakkel, J. H., Pruyt, E., 2012. Adaptive robust design under deep uncertainty. Technological Forecasting and Social Change. DOI:10.1016/j.techfore.2012.10.004<br><br>[6] Bankes, S. C., 2002. Tools and techniques for developing policies for complex and uncertain systems. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 99 (Suppl 3), 7263-7266. DOI:10.1073/pnas.092081399<br><br>[7] Kandlikar, M., Risbey, J., Dessai, S., 2005. Representing and communicating deep uncertainty in climate-change assessments. Comptes Rendus Geoscience 337 (4), 443-455. DOI:10.1016/j.crte.2004.10.010 <br><br>[8] de Rigo, D., Corti, P Caudullo, G., McInerney, D., Di Leo, M., San-Miguel-Ayanz, J., 2013. Toward Open Science at the European scale: Geospatial Semantic Array Programming for Integrated Environmental Modelling. Geophysical Research Abstracts 15, 13245+ DOI:10.6084/m9.figshare.155703<br><br>[9] Rodriguez Aseretto, D., Di Leo, M., de Rigo, D., Corti, P., McInerney, D., Camia, A., San Miguel-Ayanz, J., 2013. Free and Open Source Software underpinning the European Forest Data Centre. Geophysical Research Abstracts 15, 12101+ DOI:10.6084/m9.figshare.155700<br><br>[10] de Rigo, D., Corti, P Caudullo, G., McInerney, D., Di Leo, M., San-Miguel-Ayanz, J., (exp.) 2013. Supporting Environmental Modelling and Science-Policy Interface at European Scale with Geospatial Semantic Array Programming. In prep.<br><br>[11] Lempert, R. J., 2002. A new decision sciences for complex systems. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 99 (Suppl 3), 7309-7313. DOI:10.1073/pnas.082081699<br><br>[12] Gober, P Kirkwood, C. W., 2010. Vulnerability assessment of climate-induced water shortage in Phoenix. Proceedings of the National Academy of Sciences 107 (50), 21295-21299. DOI:10.1073/pnas.0911113107<br><br>[13] de Rigo, D., 2012. Semantic Array Programming for Environmental Modelling: Application of the Mastrave library. In: Seppelt, R., Voinov, A. A., Lange, S., Bankamp, D. (Eds.), International Environmental Modelling and Software Society (iEMSs) 2012 International Congress on Environmental Modelling and Software. Managing Resources of a Limited Planet: Pathways and Visions under Uncertainty, Sixth Biennial Meeting. pp. 1167-1176. http://www.iemss.org/iemss2012/proceedings/D3_1_0715_deRigo.pdf<br><br>[14] de Rigo, D., 2012. Semantic Array Programming with Mastrave - Introduction to Semantic Computational Modelling. http://mastrave.org/doc/MTV-1.012-1 <br><br>[15] Free Software Foundation, 2012. What is free software? http://www.gnu.org/philosophy/free-sw.html (revision 1.118 archived at http://www.webcitation.org/6DXqCFAN3 )<br><br>[16] Stallman, R. M., 2009. Viewpoint: Why "open source" misses the point of free software. Communications of the ACM 52 (6), 31-33. DOI:10.1145/1516046.1516058 (free access version: http://www.gnu.org/philosophy/open-source-misses-the-point.html )<br><br>[17] de Rigo, D., 2012. Integrated Natural Resources Modelling and Management: minimal redefinition of a known challenge for environmental modelling. Excerpt from the Call for a shared research agenda toward scientific knowledge freedom, Maieutike Research Initiative. http://www.citeulike.org/groupfunc/15400/home<br><br>[18] Morin, A., Urban, J., Adams, P D., Foster, I., Sali, A., Baker, D., Sliz, P., 2012. Shining light into black boxes. Science 336 (6078), 159-160. DOI:10.1126/science.1218263<br><br>[19] Lempert, R., Schlesinger, M. E., 2001. Climate-change strategy needs to be robust. Nature 412 (6845), 375. DOI:10.1038/35086617<br><br>[20] Shell, K. M., 2012. Constraining cloud feedbacks. Science 338 (6108), 755-756. DOI:10.1126/science.1231083<br><br>[21] van der Sluijs, J. P 2012. Uncertainty and dissent in climate risk assessment: A Post-Normal perspective. Nature and Culture 7 (2), 174-195. DOI:10.3167/nc.2012.070204<br><br>[22] Lenton, T. M., Held, H., Kriegler, E., Hall, J. W., Lucht, W., Rahmstorf, S., Schellnhuber, H. J., 2008. Tipping elements in the earth’s climate system. Proceedings of the National Academy of Sciences 105 (6), 1786-1793. DOI:10.1073/pnas.0705414105<br><br>[23] Hastings, A., Wysham, D. B., 2010. Regime shifts in ecological systems can occur with no warning. Ecology Letters 13 (4), 464-472. DOI:10.1111/j.1461-0248.2010.01439.x<br><br>[24] Barnosky, A. D., Hadly, E. A., Bascompte, J., Berlow, E. L., Brown, J. H., Fortelius, M., Getz, W. M., Harte, J., Hastings, A., Marquet, P A., Martinez, N. D., Mooers, A., Roopnarine, P., Vermeij, G., Williams, J. W., Gillespie, R., Kitzes, J., Marshall, C., Matzke, N., Mindell, D. P., Revilla, E., Smith, A. B., 2012. Approaching a state shift in earth’s biosphere. Nature 486 (7401), 52-58. DOI:10.1038/nature11018<br><br>[25] Milly, P C. D., Betancourt, J., Falkenmark, M., Hirsch, R. M., Kundzewicz, Z. W., Lettenmaier, D. P., Stouffer, R. J., 2008. Stationarity is dead: Whither water management? Science 319 (5863), 573-574. DOI:10.1126/science.1151915<br><br>[26] Sloan, S., Pelletier, J., 2012. How accurately may we project tropical forest-cover change? A validation of a forward-looking baseline for REDD. Global Environmental Change 22 (2), 440-453. DOI:10.1016/j.gloenvcha.2012.02.001<br><br>[27] Nabuurs, G. J., van Putten, B., Knippers, T. S., Mohren, G. M. J., 2008. Comparison of uncertainties in carbon sequestration estimates for a tropical and a temperate forest. Forest Ecology and Management 256 (3), 237-245. DOI:10.1016/j.foreco.2008.04.010<br><br>[28] Green, D. G., Sadedin, S., 2005. Interactions matter – complexity in landscapes and ecosystems. Ecological Complexity 2 (2), 117-130. DOI:10.1016/j.ecocom.2004.11.006<br><br>[29] Baker, R., Koch, F., Kriticos, D., Rafoss, T., Venette, R., van der Werf, W. (Eds.), 2012. Advancing risk assessment models for invasive alien species in the food chain: contending with climate change, economics and uncertainty. Bioforsk FOKUS 7. Bioforsk, Frederik A. Dahls vei 20, 1432 Ås, Norway. http://www.pestrisk.org/2012/BioforskFOKUS7-10_IPRMW-VI.pdf<br><br>[30] de Rigo, D., Caudullo, G., San-Miguel-Ayanz, J., Stancanelli, G., 2012. Mapping European forest tree species distribution to support pest risk assessment. In: Baker, R., Koch, F., Kriticos, D., Rafoss, T., Venette, R., van der Werf, W. (Eds.), Advancing risk assessment models for invasive alien species in the food chain: contending with climate change, economics and uncertainty. Bioforsk FOKUS 7. Bioforsk, Frederik A. Dahls vei 20, 1432 ås, Norway. http://www.pestrisk.org/2012/BioforskFOKUS7-10_IPRMW-VI.pdf<br><br>[31] Thompson, I., Mackey, B., McNulty, S., Mosseler, A., 2009. Forest resilience, biodiversity, and climate change: a synthesis of the biodiversity/resilience/stability relationship in forest ecosystems. Vol. 43 of Technical Series. Secretariat of the Convention on Biological Diversity. ISBN: 9292251376<br><br>[32] Center for International Forestry Research., FAO Regional Office for Asia and the Pacific, 2005. Forests and floods: drowning in fiction or thriving on facts? Center for International Forestry Research; Food and Agriculture Organization of the United Nations, Regional Office for Asia and the Pacific. http://www.worldcat.org/isbn/9793361646<br><br>[33]

研究の動機と目的

• 広範な横断的環境モデリング（WSTMe）において、しばしば無視されがちなソフトウェアの不確実性を、重要な誤差要因として特定すること。
• ブラックボックス型ソフトウェアや特許権のあるコードに依存することによる、環境モデリングにおける透明性および再現性の欠如に対処すること。
• ソフトウェア関連の不確実性を低減し、モデルの信頼性を向上させる手段として、オープンサイエンスおよびセマンティック検証を推進すること。
• 自由でモジュラーかつセマンティック的に強化されたソフトウェアが、環境モデリングのパイプラインにおける透明性と正しさをどのように向上させるかを実証すること。

提案手法

• 理論的D-TM（Y = f*(X)）と実際のD-TM（Y = fζ(X, θζ, ζ)）の明確な区別を提唱し、ζはソフトウェアの不確実性を表す。
• モーダル論理（□）を用いて、入力・出力・モデル動作に関する事前条件および事後条件を強制するセマンティック的に強化されたD-TM（Y = ::f(θ, X, ζ)::sem）を導入する。
• 中間データレイヤーやソースコードを露出するモジュラーで自由なソフトウェアアーキテクチャを提唱し、検証可能性と再現可能性を可能にする。
• セマンティック的配列プログラミング（SemAP）および地理空間拡張機能を活用して、環境モデリングにおけるコードの可読性、正しさ、監査可能性を向上させる。
• 複雑で相互に接続されたモデリングチェーン全体にわたるモデル整合性を保証するため、セマンティック的チェックを不変条件として統合することを提言する。
• 特にソースコードおよび中間出力への自由なアクセスを含むオープンサイエンスの原則を推進し、環境科学における再現可能な研究を支援する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ソフトウェアの不確実性は、複雑で相互に接続された環境モデリングチェーンを通じてどのように伝搬され、政策に影響を与える結果に及ぼす影響は何か？
• RQ2 セマンティック検証およびオープンサイエンスの実践は、統合環境モデリングにおけるソフトウェア関連の不確実性をどの程度低減できるか？
• RQ3 ソフトウェアの透明性は、環境モデルの再現性および信頼性を向上させるために果たす役割は何か？
• RQ4 モジュラーで自由かつセマンティック的にアノテートされたソフトウェアは、環境モデリングシステムの監査可能性および正しさをどのように向上させるか？

主な発見

• 複雑な環境モデリングシステムにおけるソフトウェアエラーは、微妙ではあるが顕著にモデルの結果を変化させ、集団的な環境意思決定にリスクをもたらす。
• モデルコンポonentにセマンティックチェック（□sem）を用いることで、入力・出力・内部論理が指定された制約に適合していることが保証され、検出されないエラーのリスクが低減される。
• モジュラーで自由かつセマンティック的に強化されたソフトウェアは、コードの検査だけでなく、モデル動作の理解と是正を可能にし、透明性を向上させる。
• ソースコードが入手不可またはセマンティック的に検証されていない場合でさえ、結果が発表されていても、環境モデリングにおける再現性は根本的に損なわれる。
• セマンティック的配列プログラミング（SemAP）は、透明性があり検証可能で保守可能な環境モデリングシステムを構築する実用的なフレームワークを提供する。
• ブラックボックス型モデルから、オープンでモジュラーかつセマンティック的に検証されたソフトウェアチェーンへの移行は、環境科学における不確実性の低減と信頼性の向上に不可欠である。