Early warning of regime shifts
Rising variance, autocorrelation and slower recovery in long ecological series are tested as signals of approaching transitions in lakes, reefs and drylands.
GCRI · Biodiversity Nexus
Ecosystems and the social and economic systèmes that use them interact through feedbacks, thresholds and networks. Complex systems methods explore how those interactions produce regime shifts, cascades of extinction and correlated losses that simpler models miss, and they stress test management against them.
Complex systèmes and agent-based modelling study systems whose behaviour emerges from interactions among many components. They help explain nonlinear dynamics, tipping points and collective behaviour. In biodiversity and nature, climate and hazards and oceans and coasts, complex systems approaches explore how interacting risks can produce sudden, systemic shifts. They support stress testing of policies against emergent behaviour. The canonical description is on les STEM Commons.
Rising variance, autocorrelation and slower recovery in long ecological series are tested as signals of approaching transitions in lakes, reefs and drylands.
Interaction networks of plants, pollinators, predators and prey are simulated to see how the loss of one species propagates through the web.
Farmers, fishers, traders and regulators are represented as agents to explore how incentives, rules and ecology together drive clearing, overfishing or recovery.
Land cover, vegetation and plant growth over the Amazon Basin, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
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Couches 3
État de l'habitat, pour cette page
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Dernière version disponible
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © contributeurs d'OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth
Chargement des dernières images de la NASA.
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État des habitats, cadré sur le bassin amazonien.Produits satellitaires et de modèles tels que la NASA les publie, chacun avec sa propre date. Ce sont des indicateurs, non des évaluations d'un lieu quelconque.
Couches et dates
Datasets and records used by complex systèmes and agent-based modelling on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in le registre des sources.
| Données | Rôle | Étiquette |
|---|---|---|
| Long-term ecological time series | Alerte précoce indicateurs | OBSERVÉ |
| Species interaction networks | Network structure | OBSERVÉ |
| Land-use and fisheries surveys | Calibration of agent behaviour | DÉCLARÉ |
| Model ensembles | Structural uncertainty | MODÉLISÉ |
L'écran qu'une équipe utiliserait pour suivre cette méthode : ses mesures, ses états et ses décisions. Les noms sont des exemples et les valeurs sont illustratives.
Biodiversity · Complex systems in ecology · Run R-7901
| Autorité des aires protégées | adapts after 5 losses | 0.2 | survey, labelled |
| Environment ministry | adapts after 5 losses | 0.2 | survey, labelled |
| Indigenous and local community council | adapts after 2 losses | 0.4 | survey, labelled |
Models are evaluated by matching multiple stylised facts and patterns at different scales. Sensitivity and robustness analysis test dependence on assumptions.
| Vérifier | Comment c'est fait |
|---|---|
| Pattern-oriented validation | Models must reproduce several observed patterns at different scales, not a single target |
| Sensitivity and robustness | Conclusions are tested across parameter ranges and alternative model structures |
| False alarm testing | Alerte précoce methods are tested on series with and without known transitions |
Many plausible models can reproduce the same patterns. Calibration and validation data are often limited.
Deux stocks, la pression et la capacité d'adaptation, joined by a reinforcing growth loop, a delayed balancing response and damage when pressure outruns capacity; past the threshold the system can tip. Teaching model with stated illustrative values, not a prediction. The map on this page shows The Amazon Basin; the model itself is not tied to a place.
Commandes
Relevés
| Année | Pression | Capacité | Perçu |
|---|---|---|---|
| 0 | 20.0 | 50.0 | 20.0 |
| 4 | 23.3 | 44.9 | 21.2 |
| 8 | 27.2 | 42.2 | 24.0 |
| 12 | 31.7 | 42.3 | 27.7 |
| 16 | 36.8 | 45.5 | 32.2 |
| 20 | 42.3 | 51.5 | 37.2 |
| 24 | 47.9 | 60.3 | 42.6 |
| 28 | 53.2 | 71.3 | 48.0 |
| 32 | 57.8 | 84.3 | 53.1 |
| 36 | 66.4 | 98.4 | 58.4 |
| 40 | 82.7 | 115.9 | 69.7 |
| 44 | 97.8 | 139.7 | 83.8 |
| 48 | 109.1 | 169.4 | 97.3 |
No observed data enters this model: it runs on the teaching values set by the controls, to be replaced with a programme’s own evidence.
Sur les six piliers, sous la conduite de Nexus Consortium
Assembled from the Nexus Standards area profile Normes sur les risques liés à la biodiversité et à la nature: the hazards it names, the systèmes and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full Constructeur de systèmes.
Aléas
Systèmes et couplages
Commandes
NS-0 Constitution et principesNS-1 Le UNI et le catalogue d'artefacts (grammaire v0.2 : segments de domaine, de secteur, de région et d'environnement)NS-3 UNI des enregistrements de risque (grammaire, table de correspondance héritée, autorité d'attribution)NS-3b Profil de métadonnées des jeux de données et produits (STAC, DCAT, PROV-O)NS-5 Norme pour les figures, cartes et visualisations (avec le kit UI/UX)NS-9 UNI contextuels (déploiements, instances, instances de programme)NS-11 Vérification et suivi (éléments probants, attestations, observation de la conformité zero trust)NRS-N5 Risques et résilience liés à la biodiversité et à la natureNRS-H65 Famille d'aléas : dépassement des limites planétaires (NHS-1 planet.boundary)NRS-H27 Famille d'aléas : Biodiversité et stress sur les espèces (NHS-1 eco.species)NRS-H26 Famille d'aléas : dégradation des terres et des zones humides (NHS-1 eco.land)NRS-H28 Famille d'aléas : basculements de l'état climatique (NHS-1 eco.climate-state)NRS-H64 Famille d'aléas : basculements de régime des écosystèmes (NHS-1 eco.regime-shift)Observation
Géographie d'exemple
Science des systèmes et modélisation stewards complex systèmes and agent-based modelling for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
Le modèle, ses hypothèses, ses données et son incertitude, sous la forme qu'un scientifique ou un ingénieur vérifierait. Les structures suivent des méthodes publiées. Les valeurs représentées sont illustratives, ce ne sont pas des résultats.
How a satellite or sensor record becomes evidence on complex systems in ecology, and where each step adds uncertainty.
Rapports is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
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