Skip to content

GCRI · Klima und Gefahren

Zusammengesetzte Gefahren

Compound hazards are combinations of drivers or hazards that together cause more harm than each would alone: heat with drought, Sturmflut mit Flusshochwasser, Waldbrand followed by heavy rain on burned slopes, or an Erdbeben during a pandemic. They are often missed because data, models and agencies are organised by single hazard. This page sets out the types of compound event, how they are analysed, and what evidence serves those who must plan for them.

Eine Anfrage stellen Zurück zu Themen
01Registrieren

Compound hazards on the record.

DossierClimate and Hazards · topic
  1. 01Die Frage4 Mechanismen
  2. 02Feldhexagonale Feldplatte
  3. 03Indikatoren6
  4. 04Quellen5
  5. 05Entscheidungsträger3
  6. 06Methoden5
02Die Frage

Compound hazards: how the risk develops.

Multiple and cascading events. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

Mechanismus

Concurrent drivers

Two hazards occur together because they share a cause or because chance aligns them, such as high river flow and Sturmflut in the same coastal storm.

Mechanismus

Preconditioned systems

An earlier condition makes a later hazard worse: wet soils before heavy rain, drought before heat, or a burned slope before a storm.

Mechanismus

Spatially compounding events

The same hazard strikes several regions at once, such as simultaneous crop failures in major producers, overwhelming the capacity to substitute between them.

Mechanismus

Temporally compounding events

A sequence of hazards arrives before recovery from the first, so each one meets a weaker system and the total loss exceeds the sum of separate events.

03Geografie

Klimasignale weltweit.

Flood water, daytime surface heat and rain across the world, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

Die interaktive Karte benötigt JavaScript; die Ebenenliste und die Quellen finden Sie unten.

Ebenen 3

Klimasignale für diese Seite

Über diese Ebene
Evidenz
Beobachtet (Wolken hinterlassen Lücken)
Quelle
VIIRS Global Flood Product (NASA LANCE)
Anbieter
NASA LANCE
Lizenz
Offene Daten der NASA
Jahrgang
täglich; Satellitenerkennung; Wolken hinterlassen Lücken
Neueste beim Build
2026-10-14
Auflösung
Raster von etwa 250 m
Unsicherheit
Satellitenerkennung; Wolken hinterlassen Lücken. 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
Beobachtet (anhaltende Bewölkung hinterlässt weiterhin Lücken)
Quelle
VIIRS NOAA-20 Stufe 3, 8 Tage (NASA LANCE)
Anbieter
NASA LANCE
Lizenz
Offene Daten der NASA
Jahrgang
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
Über diese Ebene
Evidenz
Geschätzt
Quelle
GPM IMERG (NASA GES DISC)
Anbieter
NASA GES DISC
Lizenz
Offene Daten der NASA
Jahrgang
täglich; Satellitenschätzung, nahezu in Echtzeit
Neueste beim Build
2026-10-12
Auflösung
Raster von etwa 2 km
Unsicherheit
Satellitenschätzung, nahezu in Echtzeit. 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
Geschätzt
Quelle
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University))
Anbieter
NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University)
Lizenz
CC BY 4.0
Jahrgang
null; Zensusbasierte Schätzung, statisch (2020)
Auflösung
Raster von etwa 1 km
Unsicherheit
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
Quelle
VIIRS NOAA-20, korrigierte Reflexion (NASA LANCE)
Anbieter
NASA LANCE
Lizenz
Offene Daten der NASA
Jahrgang
täglich; Satellitenbild
Neueste beim Build
2026-10-14
Auflösung
Raster von etwa 250 m
Unsicherheit
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
Beobachtet
Quelle
GHRSST MUR25 (NASA JPL PO.DAAC)
Anbieter
NASA JPL PO.DAAC
Lizenz
Offene Daten der NASA
Jahrgang
täglich; Satellitenanalyse
Neueste beim Build
2026-10-12
Auflösung
Raster von etwa 2 km
Unsicherheit
Satellitenanalyse, wie weit die Meerestemperatur für das angezeigte Datum von ihrem üblichen Wert abweicht; ein Indikator für Meereshitze, keine Warnung vor Korallenbleiche .
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben

Zuletzt verfügbar

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © OpenStreetMap-Mitwirkende (ODbL) · Natural Earth

Die neuesten NASA-Bilder werden geladen.

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.

Klimasignale, gerahmt auf die Welt.Satelliten- und Modellprodukte, wie die NASA sie veröffentlicht, jeweils mit eigenem Datum. Sie sind Indikatoren, keine Bewertungen eines Ortes.

Daten: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap-Mitwirkende · Natural Earth · NASA EONET · NASA JPL OPERA DIST-ALERT · NASA AIRSQuellen und Lizenzen

  • 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
  • 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
  • GPM IMERG Niederschlag, NASA Precipitation Processing System; verbreitet vom NASA Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC); Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo dargestellt, in sechseckigen Zellen 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
  • GHRSST-Level-4-MUR-Analysen, NASA Jet Propulsion Laboratory; bereitgestellt vom NASA Physical Oceanography DAAC (PO.DAAC); Bilder 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
  • © OpenStreetMap-Mitwirkende (ODbL), über NASA GIBS (Küstenlinien, Grenzen, Straßen und Ortsnamen). Farben aus der veröffentlichten Farbtabelle neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). ODbL
  • 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
  • Kontext auf Globus und flacher Karte: Küstenlinien, Grenzen, Straßen und Ortsnamen aus den Referenzebenen von NASA GIBS (OpenStreetMap-Daten, ODbL, © OpenStreetMap contributors); Blue-Marble-Bilddaten als optionale Basis; 3D-Gelände und Höhenanzeige aus dem Höhenfarbindex des ASTER GDEM (Klassen von 5 m bis 200 m, zur besseren Lesbarkeit überhöht). Grenzen werden wie veröffentlicht dargestellt und beziehen keine Position zu einem Gebiet.
  • 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.
  • 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).
  • Observed (EO): NASA AIRS. 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, Tagestemperatur (ERA5 über Open-Meteo): enthält veränderte Informationen des Copernicus Climate Change 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/).
  • Optional layers (22 sources in the layer list: live, forecast, observed and context) print their provider credit on the map and here when switched on; forecasts are model output and derived indices are estimates.

Ebenen und Daten

  • Hochwasser, 3-Tage-Komposit: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14. Okt. 2026
  • Landoberflächentemperatur, Tag, 8-Tage-Komposit: VIIRS NOAA-20 Level 3, 8 Tage, NASA LANCE · 14. Sept. 2026
  • Niederschlagsrate, Tagesmittel: GPM IMERG, NASA GES DISC · 12. Okt. 2026
  • Bevölkerungsdichte, 2020: Bevölkerung: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statisch
  • Echtfarbe: VIIRS NOAA-20 korrigierte Reflektanz, NASA LANCE · 13. Okt. 2026
  • Anomalie der Meeresoberflächentemperatur: GHRSST MUR25, NASA JPL PO.DAAC · 12. Okt. 2026

04Domänenübergreifend

Compound hazards are where domain couplings show most.

Compound hazard analyses are designed for the Reihe Szenarien und Stresstests. The typology of Zscheischler and colleagues (2018) classifies preconditioned, multivariate, temporally and spatially compounding events.

  • Documented compound events with dates and sources.
  • Joint statistics of extremes for a region.
05Simulator

Bestände, Flüsse, Verzögerungen und eine Kippschwelle.

Zwei Bestände, Druck und Anpassungsfähigkeit, verbunden durch eine sich verstärkende Wachstumsschleife, eine verzögerte ausgleichende Reaktion und Schäden, wenn der Druck die Fähigkeit übersteigt; jenseits der Schwelle kann das System kippen. Lehrmodell mit angegebenen illustrativen Werten, keine Vorhersage.

Steuerung

Wachstum des Drucks
6,0 % pro Jahr
Wirksamkeit der Kapazität bei der Druckminderung
4,0 % pro Jahr
Investitionsreaktion auf wahrgenommenen Druck
20%
Wahrnehmungsverzögerung
4.0 Jahre
Kippschwelle des Drucks
60 Indizes
Verstärkung jenseits der Schwelle
2,0-mal
Simulierte Jahre
50 Jahre

Messwerte

Spitzendruck
113 Index
Kapazität am Ende
Index 186
Jahre über der Schwelle
15,8 Jahre
Zahlen, Methoden und Quellen
JahrDruckKapazitätWahrgenommen
020.050.020.0
423.344.921.2
827.242.224.0
1231.742.327.7
1636.845.532.2
2042.351.537.2
2447.960.342.6
2853.271.348.0
3257.884.353.1
3666.498.458.4
4082.7115.969.7
4497.8139.783.8
48109.1169.497.3

Methoden

  1. Systemdynamik Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
  2. Kritische Übergänge und Kipppunkte Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
  3. Kausalschleifendiagramm Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
  4. Unsicherheitsfächer (Parameter-Monte-Carlo) Spiegelhalter, Pearson und Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  5. Sensitivität mit jeweils einem Faktor (Tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Daten

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.

Bestände, Flüsse, Verzögerungen und eine Kipp-Schwelle. Illustratives Lehrmodell: Es läuft mit den über die Regler eingestellten Werten, nicht mit Messdaten. Methoden: Systemdynamik (Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics); kritische Übergänge und Kipppunkte (Scheffer und andere (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461); Kausalschleifendiagramm (Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill).

Über die sechs Säulen, unter Leitung von Nexus Consortium

06Indikatoren

Was gemessen wird und wie gut.

Jeder Indikator trägt seine Einheit, seinen Rhythmus, die Art der zugrunde liegenden Quelle und die Evidenzkennzeichnung, die ein Wert tragen würde. Es werden keine Werte gezeigt: Ein Programm liefert sie unter seiner eigenen Autorität.

IndikatorEinheitTaktQuellentypKennzeichnung
Concurrent hot and dry dayscount per seasonseasonalStation and reanalysis dataBEOBACHTET
Joint Wiederkehrperiodeyears for the combined eventper analysisMultivariate statistical modelsGESCHÄTZT
Dependence between driverscorrelation or tail dependence coefficientper analysisStatistical analysis of paired recordsGESCHÄTZT
Events with multiple hazard typesAnzahljährlichDisaster event databasesBERICHTET
Simultaneous breadbasket shortfallscount of regions below a yield thresholdjährlichCrop monitoringGESCHÄTZT
Recovery interval between eventsMonateper event sequenceEvent recordsBEOBACHTET
07Zwillings- und Kaskadensimulator

Model compound hazards as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile Standards zu Verbund- und Kaskadengefahren: the hazards it names, the Systeme 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 System-Builder.

Gefahren

Steuerung

  • NS-0 Verfassung und Grundsätze
  • NS-3 UNIs für Risikodatensätze (Grammatik, Altbestands-Crosswalk, Zuteilungsstelle)
  • NS-9 Kontextuelle UNIs (Bereitstellungen, Instanzen, Programminstanzen)
  • NS-11 Verifikation und Überwachung (Evidenz, Bescheinigungen, Beobachtung der Zero-Trust-Konformität)
  • NRS-H61 Gefahrenfamilie: kaskadierender Ausfall (NHS-1 sys.cascade)
  • NRS-H62 Gefahrenfamilie: Verbund- und Mehrfachgefahrenereignisse (NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H60 Gefahrenfamilie: Störung von Lieferketten und Flüssen (NHS-1 sys.supply-chain)
  • NRS-H94 Gefahrenfamilie: systemische Cyberereignisse (NHS-1 cyber.systemic-cyber)
  • NRS-H107 Gefahrenfamilie: Konzentration und Monokultur digitaler Infrastruktur (NHS-1 tech.digital-concentration)
  • NRS-H7 Gefahrenfamilie: großräumige Zirkulationsanomalien (NHS-1 atmo.climate-mode)

Beobachtung

  • Copernicus EMS rapid mapping activations (listed for reference)
  • OpenStreetMap planet and replication (listed for reference)
  • ERA5 reanalysis (Copernicus Climate Data Store) (listed for reference)
  • Direkte wirtschaftliche Schäden infolge von Katastrophen im Verhältnis zum globalen BIP
  • Number of disruptions to basic services attributed to disasters

Beispielgeografie

  • Bangladesch: 134 Sechseckzellen
  • Nachtlichter heute Nacht, Ausfälle (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
  • Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
08Quellen

Woher die Evidenz stammt.

Benannte öffentliche Datensätze und institutionelle Aufzeichnungen, jeweils mit ihrer Lizenzklasse. Quellen auf Vereinbarungsbasis werden nur zu ihren Bedingungen genutzt und niemals weiterveröffentlicht.

QuelleWas es liefertLizenzklasse
IPCC AR6 Working Group I, chapter on weather and climate extremesAssessment of compound events and their changesPublic, IPCC terms of use
UNDRR-ISC-GefahreninformationsprofileHazard definitions with notes on linked and cascading hazardsPublic, UNDRR and ISC terms of use
Internationale Katastrophendatenbank EM-DAT (CRED, UCLouvain)Events recorded with associated hazardsFree for non-commercial use with registration
ERA5 reanalysisConsistent multi-variable fields for joint analysisFree and open with attribution, Copernicus licence (to check current terms)
GEOGLAM Crop MonitorMonthly crop conditions in major producing and at-risk countriesPublic, GEOGLAM terms
09Methoden und Evidenz

How compound hazards 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.

Unsicherheitsbänder

How far the outlook for compound hazards could spread, shown as ranges rather than a single line.

Jetzt+5+10+15+20+25+30 yhochniedrigsehr wahrscheinliche Bandbreitewahrscheinliche Spanne
Zentrale Schätzung
Median des Ensembles
Wertebereiche
wahrscheinlich und sehr wahrscheinlich, in der kalibrierten Sprache des IPCC
Ensemble
Member, Szenarien und Anfangsbedingungen angegeben
Lesen zusammen mit
die Empfindlichkeit des Ergebnisses gegenüber jeder Eingabe
Beispielhafte Ensemblestreuung auf einer Indexskala; die Form folgt den IPCC-Hinweisen zur Unsicherheit. Keine Projektion.
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
10Entscheidungen

Wer entscheidet und wozu die Evidenz dient.

Climate and Hazards prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

Wer entscheidetDie FrageEvidenz, der diese Seite dient
Civil protection and emergency agenciesWhich combinations of hazards to plan and exercise forCompound event typologies and storylines
Coastal and flood defence agenciesHow joint surge and river flow change design standardsJoint return periods with dependence stated
Food security and trade ministriesHow to prepare for simultaneous shortfalls among suppliersSpatially compounding event analyses

Ergebnisse, die dieses Thema hervorbringt

  • Typologies of compound events relevant to a country or sector
  • Joint probability analyses with dependence stated
  • Storylines that trace a compound event through its impacts
  • Event sequence records showing recovery intervals
11Kernfragen

Was Fachleute fragen.

The core question is what happens when hazards line up.

  • Which combinations of hazards drive the largest impacts in a given system?
  • Are the hazards statistically dependent, for example because they share a weather pattern?
  • Can one event precondition another, such as drought before heavy rain?
  • Could several regions that supply the same market be hit at once?
  • Are emergency resources and insurance capacity sized for simultaneous events?
12Mechanismen

Mechanismen und Treiber.

Many hazards share drivers. Large-scale atmospheric patterns can bring heat and drought together, or set up storms that deliver both surge and Extremniederschlag. Modes of Klimavariabilität can make simultaneous droughts or floods in distant regions more likely in the same year. Ignoring that dependence and treating hazards as independent tends to underestimate the chance of extreme combined outcomes.

Preconditioning and triggering create sequences. Waldbrände leaves slopes prone to debris flows; earthquakes loosen slopes before monsoon rains; a first storm can leave defences damaged before a second arrives. Impacts compound further when Systeme are already stressed, for example when a flood strikes during an outbreak.

13Methoden und Daten

Wie es untersucht wird und wo die Methoden enden.

Methode oder DatenWas es zeigtGrenzen
Multivariate statistics and copulasDependence between hazard variablesNeed long records; tail dependence is hard to estimate
Large ensembles of climate model runsRare combinations not seen in observationsModel biases can distort joint behaviour
Event-set and storyline approachesPlausible, physically coherent combined eventsStorylines are not probabilities
Impact-based and Systeme ModelleHow combined hazards affect infrastructure and servicesDepend on uncertain vulnerability and dependency data
14Methoden

Wie es untersucht wird und was die Methoden nicht sagen können.

  1. Extremwerttheorie und Tail-RisikoSchätzung von Wiederkehrwerten · Nichtstationäre Extreme · Regionale HäufigkeitsanalyseHier angewandt
    Kanonisch · STEM Commons
  2. Klima- und AtmosphärenwissenschaftenErkennung und Attribution von Veränderungen · Attribution von Extremereignissen · Prozessbasierte ModellevaluierungHier angewandt
    Kanonisch · STEM Commons
  3. Raumstatistik und GeostatistikInterpolation von Stationsdaten · Zusammenführung von Satelliten- und Pegeldaten · Räumliche Clusterung von EreignissenHier angewandt
    Kanonisch · STEM Commons
  4. Hydrologie und WasserwissenschaftenHochwassermodellierung für Einzugsgebiete · Dürreausbreitung · Hochwasserhäufigkeit bei sich änderndem KlimaHier angewandt
    Kanonisch · STEM Commons
  5. Vorhersage und ZeitreihenanalyseInterpretation von Ensemblevorhersagen · Nutzung saisonaler Ausblicke · VorhersageverifikationHier angewandt
    Kanonisch · STEM Commons
15Where this page’s references

Where this page’s references lead.

Die Gremien und Dokumente, vor deren Hintergrund diese Seite gelesen wird. Status und Ausgaben ändern sich; jeder Link führt zur herausgebenden Stelle.

16Fragen

Fragen und Antworten.

What is a compound event?
A combination of multiple drivers or hazards that contributes to societal or environmental risk, in IPCC usage, including concurrent, preconditioned, spatially and temporally compounding events.
Why are compound events underestimated?
Because risk analysis often treats each hazard separately and assumes independence, while drivers are frequently linked. Ignoring that dependence understates how often extreme combinations occur.
What is a climate storyline?
A physically consistent description of how a past or plausible future event unfolds, used to explore impacts and decisions without assigning a probability.
What is a storyline approach?
A physically coherent description of how a specific combined event could unfold, used to test plans and systems. It complements probability-based analysis but does not assign a probability.
Is the Universe mission theme on compound hazards active?
The registry lists a compound hazard season as a candidate mission theme for this platform. Mission selection is decided by The Global Risks Forum (GRF) within its instruments, and nothing is active until it is on the record.
BerichteBeitragen

Evidenz von dieser Seite aus beitragen.

Berichte 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.

GCRIKlima und GefahrenGlobales Systemrisiko und ResilienzObservatory-SignalSzenario und Stresstest

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.

Klima und Gefahren

Bringen Sie eine Methode, einen Datensatz oder eine Frage mit.

Information und Anfragen sind heute offen. Eine Anfrage erhält ein Aktenzeichen und nennt den nächsten Schritt; Bewerbungen, Zahlungen, Rechenzuteilungen und Registrierungen öffnen erst, wenn Team, Bedingungen und Prüfkapazität bestehen.

Eine Methode vorschlagen Alle Kontaktwege ansehen
Rechtliches

Karten, Daten und Zahlen auf dieser Website werden zu Kontext- und allgemeinen Informationszwecken gezeigt. Sie sind weder Beratung noch Prognosen oder Warnungen; die Grenzen der Information sind in den Haftungsausschlüssen und Datenhinweisen dargelegt.