Lượng nước cần hoặc Năng suất cây trồng Các chỉ tiêu xác định Tiêu chuẩn của IPTRID rơi vào loại "chỉ tiêu ngoại lai", và RAP cũng lập ra 1 danh sách dài các chỉ tiêu ngoại lai. Đặc tính chung của các chỉ tiêu ngoại lai là chúng kiểm định các số liệu đầu vào và đầu ra của 1 hệ thống. Các chỉ tiêu ngoại lai là sự thể hiện hiệu quả bằng nhiều hình thức khác nhau, ví dụ như hiệu quả có tương xứng với kinh phí, nước, hoặc năng suất cây trồng hay không. Hơn thế nữa, chỉ tiêu ngoại lai chỉ cần có hiểu biết về số liệu đầu vào và đầu ra của hệ thống. Chỉ với bản thân các chỉ tiêu ngoại lai thì chúng không đưa ra những hiểu biết về công việc phải làm để cải tiến hoạt động hoặc nâng cao hiệu quả. Việc xác định các hoạt động cần tiến hành để nâng cao các chỉ tiêu ngoại lai này xuất phát từ việc kiểm định các chỉ tiêu nội tại; những chỉ tiêu này sẽ kiểm định các qui trình và phần cứng sử dụng trong hệ thống. Tuy nhiên, chỉ tiêu ngoại lai hình thành những giá trị chính - ví dụ như bảo toàn nước có cần hay không (không nêu ra việc làm thế nào để công việc đó được thành công). Theo đó, các giá trị thấp của chỉ tiêu ngoại lai thường đưa ra sự đánh giá về việc hiện đại hoá các hệ thống - dự đoán rằng việc hiện đại hoá hoặc sự can thiệp sẽ nâng cao giá trị của các chỉ tiêu đó. Các chỉ tiêu ngoại lai của RAP tập trung vào các mục cân bằng nước điển hình. Theo đó, các giá trị như bay hơi bề mặt cây trồng, mưa hiệu quả, và cấp nước phải được thu thập. Mục đích ban đầu của 3 bảng tính đầu tiên trong bảng EXCEL là để dự đoán các chỉ tiêu ngoại lai có liên quan đến nước. Khoảng tin cậy. 1 lượng sai số hoặc độ không chắc chắn là điều hiển nhiên trong tất cả các quá trình đo đạc và dự đoán. Do đó, chúng ta thật sự không biết những giá trị là trung thực hay đúng trong các khối lượng nước cần để tính toán những tiêu chuẩn như "Hiệu quả tưới". Các dự đoán phải được lập theo các khối lượng thành phần dựa trên những đo đạc và tính toán. Trong các báo cáo đưa ra dự đoán về các mục như năng suất cây trồng và các tỉ lệ cân bằng nước như "Hiệu quả tưới" và "Cung cấp nước tương đối", những điểm không chắc chắn với những dự đoán đó cần phải được xác định và định lượng. Nếu không những người làm kế hoạch sẽ không biết liệu những giá trị thật trong hiệu quả được nêu 70% là nằm trong khoảng từ 65% đến 75%, hay trong khoảng từ 50% đến 90%. 1 phương pháp biểu hiện tính không ổn định trong 1 dự đoán giá trị đơn là cụ thể hoá khoảng tin cậy (CI- viết tắt của Confident Interval) cho dự đoán đó. Nếu tin rằng việc thẩm định hợp lý các số liệu chỉ ra rằng giá trị đúng nằm trong 5 đơn vị của 70, thì có thể nói rằng số lượng đó tương đương với 70±5. Cụ thể hơn, phần cơ bản trong 1 khoảng tin cậy cần được minh hoạ như sau khi thảo luận về 1 khối lượng được dự đoán:
Theo phương pháp thống kê 1 CI có liên quan đến hệ số biến đổi (cv), trong đó
và
Giả thiết số liệu được phân bổ bình thường, xấp xỉ 68% thời gian giá trị thực được tìm thấy hơn hoặc kém trong vòng 1 độ lệch tiêu chuẩn. Tương tự, xấp xỉ 95% thời gian (từ đó có câu “chúng tôi tin tưởng 95%”) giá trị thực được tìm thấy hơn hoặc kém trong vòng 2 độ lệch tiêu chuẩn của giá trị dự đoán. Theo đó có thể đặt câu hỏi “Bạn tin tưởng như thế nào về CI đã được lựa chon?”. Câu trả lời cho 1 RAP là “CI thì không chính xác, tuy vậy nó cũng tạo 1 ý tốt cho người thẩm định về sự chính xác của nhiều giá trị khác nhau.” Đương nhiên sẽ tốt hơn nhiều nếu cung cấp 1 chỉ tiêu tương đối về tính không ổn định của 1 giá trị, hơn là bỏ qua tính không ổn định và để mọi người coi các giá trị dự đoán như những giá trị tuyệt đối. Trong khi thực hiện RAP, người thẩm định được yêu cầu cung cấp các dự đoán về CI cho nhiều lượng số liệu khác nhau. Các dự đoán CI đó được điền bằng tay vào các ô trống của bảng tính 4 (4. Chỉ tiêu ngoại lai). Sau đó tài liệu sẽ tự động tính toán các dự đoán CI cho các chỉ tiêu dùng những số liệu đó. Cách tính CI thông thường nhất của 1 giá trị tính toán (kết quả) như sau: 1. Nếu 2 lượng dự đoán độc lập được thêm vào, các CI được liên quan bởi: CIr = CI của kết quả 2. Nếu 2 lượng dự đoán độc lập được nhân với nhau thì các CI được liên quan bởi: Có thể chỉ ra đúng rằng 1 dự đoán CIs chính xác cần giao các giá trị CI cho từng số liệu gốc trong 3 bảng tính “số liệu đầu vào” đầu tiên của bảng tài liệu EXCEL. Tuy nhiên, đối với 1 RAP điển hình thì không cần phải cố gắng để có được các kết quả chính xác hơn những kết quả có được bằng cách điền những dự đoán CI vào bảng “Tóm tắt các chỉ tiêu”. Để thuận tiện cho người thẩm định, bảng “Tóm tắt các chỉ tiêu” sẽ tự động tính CIr cho những số lượng có liên quan, sử dụng các giá trị CI khác nhau do người thẩm định cung cấp. |
 |
   |
của
giá trị dự đoán.
