Spatial statistics estimate and compare conditions across neighbourhoods where direct data are sparse. In this field they produce small-area estimates of poverty, crowding and heat, test whether hazards and disadvantage coincide, and attach uncertainty to every map.
What spatial statistics and geostatistics does here.
Spatial statistics and geostatistics analyse data that vary across space, accounting for spatial dependence. They estimate values at unsampled locations and test for spatial patterns. In cities and built environment,kritische Infrastrukturand society and human development, spatial statistics produce continuous hazard and exposure surfaces with uncertainty. They reveal geographic clustering of risks and vulnerabilities across sectors. The canonical description is ondie STEM Commons.
Small-area estimation
Survey data are combined with census and satellite covariates to estimate indicators such as crowding or service access for neighbourhoods surveys do not cover.
Spatial clustering of disadvantage
Local indicators of spatial association identify clusters where heat, flood exposure and low income coincide.
Interpolating urban temperature
Readings from sparse urban stations and low-cost sensors are combined with land cover to map air temperature with prediction uncertainty.
03Geografie
Urbane Signale in Indien.
Nächtliche Lichter, Bevölkerungsdichte und Oberflächenhitze am Tag über Indien, aus NASA GIBS. Jede Ebene trägt ihr eigenes Datum.
Die interaktive Karte benötigt JavaScript; die Ebenenliste und die Quellen finden Sie unten.
täglich; Satellitenstrahldichte, korrigiert um Mondlicht und Atmosphäre
Neueste beim Build
2026-10-12
Auflösung
Raster von etwa 500 m
Unsicherheit
Nächtliche Strahldichte aus Satellitendaten für das angezeigte Datum; Lichter sind ein Näherungswert für Stromverbrauch und Ausfälle, keine Messung von Versorgung oder Zugang.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
Evidenz
Geschätzt
Quelle
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University))
Auf Volkszählungen beruhende Schätzung der Einwohner je Quadratkilometer im Jahr 2020, dargestellt als Expositionskontext; keine Zählung der von einer Gefahr betroffenen Menschen.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
Evidenz
Beobachtet (anhaltende Bewölkung hinterlässt weiterhin Lücken)
8 Tage; Satelliten-Komposit über 8 Tage; anhaltende Bewölkung hinterlässt weiterhin Lücken
Neueste beim Build
2026-09-14
Auflösung
Raster von etwa 1 km
Unsicherheit
Hauttemperatur des Bodens aus Satellitendaten über die 8 Tage bis zum angezeigten Datum, ein Indikator für Hitzeexposition; keine Lufttemperatur, kein Hitzeindex und keine Hitzewarnung.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Satellitenbild. Satelliten- oder Modellraster, wie der Anbieter es veröffentlicht. Wolken, Streifenlücken und Ableitungsfehler hinterlassen Lücken und Rauschen; die Werte sind Indikatoren, keine Messungen an einem Ort.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
Evidenz
Modelliert (jüngstes Jahr, das GIBS veröffentlicht)
Quelle
MODIS Terra und Aqua, Landbedeckung (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
jährlich; Satellitenklassifikation; jüngstes Jahr, das GIBS veröffentlicht
Neueste beim Build
2024-01-01
Auflösung
Raster von etwa 500 m
Unsicherheit
Satellitengestützte Landbedeckungsklassen für das angezeigte Jahr, einschließlich Ackerland; eine Klassifikation mit bekannten Fehlern, kein Betriebsregister.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Satellitensäule von Stickstoffdioxid in der unteren Atmosphäre am angezeigten Tag, überwiegend aus Verbrennung; keine bodennahe Konzentration und keine Gesundheitswarnung.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Tastatur, bei fokussierter Karte
Strg oder ⌘ gedrückt halten und scrollen, um zu zoomen
Zum Verschieben ziehen. Zum Zoomen Strg oder ⌘ gedrückt halten und scrollen, die Zwei-Finger-Geste oder die Schaltflächen verwenden; für die Werte unter dem Zeiger darüberfahren; Zurücksetzen kehrt zur Region zurück.
Urbane Signale, gerahmt auf Indien.Satelliten- und Modellprodukte, wie die NASA sie veröffentlicht, jeweils mit eigenem Datum. Sie sind Indikatoren, keine Bewertungen eines Ortes.
We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified).Offene Daten der NASA
We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified).Offene Daten der NASA
Nächtliche Lichter VIIRS Black Marble, NASA Goddard Space Flight Center; bereitgestellt vom NASA Level-1 and Atmosphere Archive and Distribution System (LAADS DAAC); Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). Lizenziert unter CC BY 4.0. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
VIIRS-Produkte nahezu in Echtzeit (Hochwasser, Landoberflächentemperatur, Schneebedeckung, korrigierte Reflektanz), NASA LANCE; Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
MODIS-Landprodukte (Vegetationsindizes, Bruttoprimärproduktion, Landbedeckung), NASA LP DAAC und LANCE; Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
OMI-Stickstoffdioxid (Aura) und OMPS-Aerosolindex (Suomi NPP), NASA; verbreitet durch das NASA GES DISC; Bilddaten über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
ASTER GDEM ist ein Produkt von METI und NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Zitieren als: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. Offene Daten der NASA
Erstellt mit Natural Earth. Freie Vektor- und Rasterkartendaten @ naturalearthdata.com. Gemeinfrei
Blue Marble, NASA Earth Observatory; Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
Live-Ereignisse: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET). Die Ereignisse sind indikativ und behalten ihre ursprünglichen Quellenlinks.
Live: Die NASA-EONET-Ereignisse sind Anhaltspunkte, keine behördlichen Warnungen.
Live: Ereignisse des U.S. Geological Survey sind Hinweise, keine behördlichen Warnungen.
Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
Luftqualitätsvorhersage, 5 Tage, PM2.5 (CAMS über Open-Meteo): enthält veränderte Informationen des Copernicus Atmosphere Monitoring Service 2026.
Vergangenes Jahr, tägliche Temperatur und Sonnenschein (NASA POWER): Diese Daten stammen aus dem POWER-Projekt des NASA Langley Research Center (LaRC), finanziert über das Programm NASA Earth Science/Applied Science..
Wetterdaten von Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
Optionale Ebenen (16 Quellen in der Ebenenliste: live, Vorhersage, beobachtet und Kontext) zeigen beim Einschalten ihren Anbietervermerk auf der Karte und hier; Vorhersagen sind Modellausgaben, abgeleitete Indizes sind Schätzungen.
Ebenen und Daten
Nachtlichter, täglich: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12. Okt. 2026
Bevölkerungsdichte, 2020: Bevölkerung: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statisch
Landbedeckungstyp (IGBP), jährlich: MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
Stickstoffdioxid, Säule der unteren Atmosphäre: OMI Aura, NASA GES DISC · 10. Okt. 2026
04Daten
Was die Methode verwendet.
Datasets and records used by spatial statistics and geostatistics on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed indem Quellenregister.
Daten
Rolle
Kennzeichnung
Household surveys
Indicator values
GESCHÄTZT
Census small-area data
Covariates
Veröffentlichte Statistiken
Satellite land cover and temperature
Covariates
BEOBACHTET
Sensor networks
Point observations
BEOBACHTET
05Monitoring
Spatial model.
Die Ansicht, die ein Team nutzen würde, um diese Methode zu verfolgen: ihre Messgrößen, Zustände und Entscheidungen. Namen sind Beispiele, Werte sind illustrativ.
Spatial model: the screen’s structure, terms and states for Cities.Beispielnamen und beispielhafte Werte; ein Entwurf, kein Eintrag und kein Live-System.
06Validierung
Wie Ergebnisse geprüft werden.
Predictions are tested using spatial cross-validation that respects dependence. Uncertainty maps are compared with independent observations.
Prüfen
Wie es gemacht wird
Modellvalidierung
Small-area estimates are compared with direct estimates where samples are large
Uncertainty maps
Every estimate map is accompanied by its uncertainty
Multiple testing control
Cluster detection accounts for testing many areas
Results depend on the scale and zoning of analysis. Sparse or clustered sampling limits prediction in unsampled areas.
07Simulator
Eine Kaskade durch voneinander abhängige Netze.
A Gefahren-Fußabdruck legt gemeinsam gelegene Anlagen in jeder Schicht lahm; Fragmentierung, Abhängigkeit zwischen Schichten und Überlastung der verbleibenden Elemente verbreiten den Ausfall dann weiter. Die 3D-Ansicht trennt die Schichten in der Tiefe. Lehrmodell mit angegebenen illustrativen Werten, keine Vorhersage. Die Karte auf dieser Seite zeigt Indien; das Modell selbst ist an keinen Ort gebunden.
Steuerung
Anlagen je Ebene
18
Gefahrenausdehnung
8 % der Fläche
Vermögenswerte, die von einer anderen Ebene abhängen
60%
Reservekapazität (Toleranz)
30%
Messwerte
Von der Gefahr getroffene Anlagen
9%
Noch funktionierende Anlagen
33%
Verstärkung des Anfangsschadens
7.2 times
Schritte bis zur Abwicklung
3
Zahlen, Methoden und Quellen
Schritt
Verkehr in Betrieb (%)
Stromversorgung in Betrieb (%)
Telekommunikation in Betrieb (%)
0
83
94
94
1
61
72
39
2
39
50
39
3
22
44
33
Methoden
Voneinander abhängige Netze Buldyrev and others (2010), Catastrophic cascade of failures in interdependent networks, Nature 464
Überlastkaskaden Motter and Lai (2002), Physical Review E 66
Zwischenzentralitätslast Brandes (2001), Journal of Mathematical Sociology 25
Mehrschichtige Netzwerke Kivela and others (2014), Journal of Complex Networks 2
Infrastrukturabhängigkeiten Rinaldi, Peerenboom and Kelly (2001), IEEE Control Systems 21(6)
Unsicherheitsfächer (Parameter-Monte-Carlo) Spiegelhalter, Pearson und Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
Sensitivität mit jeweils einem Faktor (Tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
Daten
The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:
Naturereignisse (NASA EONET) NASA EONET · Register nasa.eonet.events
Eine Kaskade über voneinander abhängige Netzwerke. Illustratives Lehrmodell: Es läuft mit den über die Regler eingestellten Werten, nicht mit Messdaten. Methoden: voneinander abhängige Netzwerke (Buldyrev und andere (2010), Catastrophic cascade of failures in interdependent networks, Nature 464); Überlastkaskaden (Motter und Lai (2002), Physical Review E 66); Betweenness-Last (Brandes (2001), Journal of Mathematical Sociology 25).
Über die sechs Säulen, unter Leitung von Nexus Consortium
Model spatial statistics for cities as a system. Run the cascade.
Assembled from theNexus Standardsarea profileStädte und gebaute Umwelt: the hazards it names, theSystemeand 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 fullSystem-Builder.
How spatial statistics for cities is modelled, measured and tested.
Das Modell, seine Annahmen, seine Daten und seine Unsicherheit in der Form, in der eine Wissenschaftlerin oder ein Ingenieur sie prüfen würde. Die Strukturen folgen veröffentlichten Methoden. Die dargestellten Werte sind illustrativ, keine Befunde.
Systemmodell
The couplings between the systems in spatial statistics for cities: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.
Causal loop diagram from the page’s systems; signs show the direction of influence. Illustrative structure for a system dynamics or network model, not estimated couplings.
FAIR-Leitprinzipien · GO FAIR und FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumHinweise zur einheitlichen Behandlung von Unsicherheiten · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Committee on Earth Observation Satellites
What are the limits of spatial statistics and geostatistics in this field?
Results depend on the scale and zoning of analysis. Sparse or clustered sampling limits prediction in unsampled areas.
Wie werden Ergebnisse geprüft?
Predictions are tested using spatial cross-validation that respects dependence. Uncertainty maps are compared with independent observations.
Sind die Werte auf dieser Seite echt?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
Berichteis 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.
GCRIStädte und gebaute UmweltGlobales Sektorrisiko und ResilienzEvidenzpapier
Senden Sie nie personenbezogene Daten, sensible Infrastrukturdetails oder etwas, das Sie nicht weitergeben dürfen. Ein Beitrag wird vor der Nutzung geprüft; das Einsenden begründet weder Urheberschaft noch redaktionelle Rechte, und Sponsoring erkauft nie ein Ergebnis.
Städte und gebaute Umwelt
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