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GCRI · जलवायु और संकट

संयुक्त संकट

Compound hazards are combinations of drivers or hazards that together cause more harm than each would alone: heat with drought, तूफ़ानी लहर के साथ नदी बाढ़, जंगल की आग followed by heavy rain on burned slopes, or an भूकंप 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.

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01रजिस्टर करें

Compound hazards on the record.

दस्तावेज़ पुलिंदाClimate and Hazards · topic
  1. 01प्रश्न4 तंत्र
  2. 02क्षेत्रषट्कोणीय क्षेत्र पट्टिका
  3. 03संकेतक6
  4. 04स्रोत5
  5. 05निर्णय धारक3
  6. 06पद्धतियाँ5
02प्रश्न

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.

तंत्र

Concurrent drivers

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

तंत्र

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.

तंत्र

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.

तंत्र

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.

03भूगोल

दुनिया भर में जलवायु संकेत।

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

इंटरैक्टिव मानचित्र के लिए JavaScript आवश्यक है; परतों की सूची और स्रोत नीचे दिए गए हैं।

परतें 3

इस पृष्ठ के लिए जलवायु संकेत

इस परत के बारे में
साक्ष्य
प्रेक्षित (बादल अंतराल छोड़ देते हैं)
स्रोत
VIIRS वैश्विक बाढ़ उत्पाद (NASA LANCE)
प्रदाता
NASA LANCE
लाइसेंस
NASA खुला डेटा
संस्करण-वर्ष
दैनिक; उपग्रह अभिज्ञान; बादल अंतराल छोड़ देते हैं
निर्माण के समय सबसे नया
2026-10-14
समाधान
लगभग 250 m ग्रिड
अनिश्चितता
उपग्रह अभिज्ञान; बादल अंतराल छोड़ देते हैं। उपग्रह या मॉडल रास्टर, जैसा प्रदाता प्रकाशित करता है। बादल, स्वैथ अंतराल और पुनर्प्राप्ति त्रुटि अंतराल और शोर छोड़ते हैं; मान सूचक हैं, किसी स्थान पर माप नहीं।
जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
साक्ष्य
प्रेक्षित (लगातार बादल अब भी अंतराल छोड़ते हैं)
स्रोत
VIIRS NOAA-20 Level 3, 8-दिवसीय (NASA LANCE)
प्रदाता
NASA LANCE
लाइसेंस
NASA खुला डेटा
संस्करण-वर्ष
8 दिन; उपग्रह 8-दिवसीय संयुक्त; लगातार बादल अब भी अंतराल छोड़ते हैं
निर्माण के समय सबसे नया
2026-09-14
समाधान
लगभग 1 km ग्रिड
अनिश्चितता
दिखाई गई तिथि पर समाप्त होने वाले 8 दिनों में भूमि का उपग्रह-आधारित त्वचा-तापमान, ताप जोखिम-संपर्क का सूचक; यह वायु तापमान, ताप सूचकांक या ताप चेतावनी नहीं है।
जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
साक्ष्य
अनुमानित
स्रोत
GPM IMERG (NASA GES DISC)
प्रदाता
NASA GES DISC
लाइसेंस
NASA खुला डेटा
संस्करण-वर्ष
दैनिक; उपग्रह अनुमान, लगभग वास्तविक समय
निर्माण के समय सबसे नया
2026-10-12
समाधान
लगभग 2 km ग्रिड
अनिश्चितता
उपग्रह अनुमान, लगभग वास्तविक समय में। उपग्रह या मॉडल रास्टर, जैसा प्रदाता प्रकाशित करता है। बादल, स्वैथ अंतराल और पुनर्प्राप्ति त्रुटि अंतराल और शोर छोड़ते हैं; मान सूचक हैं, किसी स्थान पर माप नहीं।
जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
साक्ष्य
अनुमानित
स्रोत
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, कोलंबिया विश्वविद्यालय))
प्रदाता
NASA SEDAC (CIESIN, कोलंबिया विश्वविद्यालय)
लाइसेंस
CC BY 4.0
संस्करण-वर्ष
null; जनगणना-आधारित अनुमान, स्थिर (2020)
समाधान
लगभग 1 km ग्रिड
अनिश्चितता
2020 में प्रति वर्ग किलोमीटर लोगों का जनगणना-आधारित अनुमान, जोखिम-संपर्क के संदर्भ के रूप में दिखाया गया; किसी संकट से प्रभावित लोगों की गिनती नहीं।
जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
साक्ष्य
प्रेक्षित
स्रोत
VIIRS NOAA-20 संशोधित परावर्तन (NASA LANCE)
प्रदाता
NASA LANCE
लाइसेंस
NASA खुला डेटा
संस्करण-वर्ष
दैनिक; उपग्रह चित्र
निर्माण के समय सबसे नया
2026-10-14
समाधान
लगभग 250 m ग्रिड
अनिश्चितता
उपग्रह चित्र। उपग्रह या मॉडल रास्टर, जैसा प्रदाता प्रकाशित करता है। बादल, स्वैथ अंतराल और पुनर्प्राप्ति त्रुटि अंतराल और शोर छोड़ते हैं; मान सूचक हैं, किसी स्थान पर माप नहीं।
जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
साक्ष्य
प्रेक्षित
स्रोत
GHRSST MUR25 (NASA JPL PO.DAAC)
प्रदाता
NASA JPL PO.DAAC
लाइसेंस
NASA खुला डेटा
संस्करण-वर्ष
दैनिक; उपग्रह विश्लेषण
निर्माण के समय सबसे नया
2026-10-12
समाधान
लगभग 2 km ग्रिड
अनिश्चितता
दिखाए गए दिन के लिए समुद्र तापमान अपने सामान्य मान से कितना भटका है, इसका उपग्रह विश्लेषण; समुद्री ताप का सूचक, प्रवाल विरंजन चेतावनी नहीं।
जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें

नवीनतम उपलब्ध

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

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जलवायु संकेत, विश्व पर केंद्रित।उपग्रह और मॉडल उत्पाद, जैसे NASA उन्हें प्रकाशित करता है, हर एक की अपनी तिथि के साथ। ये सूचक हैं, किसी स्थान का आकलन नहीं।

डेटा: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap योगदानकर्ता · Natural Earth · NASA EONET · NASA JPL OPERA DIST-ALERT · NASA AIRSस्रोत और लाइसेंस

  • 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). NASA खुला डेटा
  • 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). NASA खुला डेटा
  • VIIRS लगभग-वास्तविक-समय उत्पाद (बाढ़, भूमि सतह तापमान, हिम आवरण, संशोधित परावर्तन), NASA LANCE; चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
  • GPM IMERG वर्षा, NASA वर्षा प्रसंस्करण प्रणाली; NASA गोडार्ड पृथ्वी विज्ञान डेटा और सूचना सेवा केंद्र (GES DISC) द्वारा वितरित; चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
  • 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). CC BY 4.0 के अंतर्गत लाइसेंस प्राप्त। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • GHRSST Level 4 MUR विश्लेषण, NASA जेट प्रणोदन प्रयोगशाला; NASA भौतिक समुद्र विज्ञान DAAC (PO.DAAC) द्वारा वितरित; चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
  • ASTER GDEM, METI और NASA का उत्पाद है (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। उद्धरण: 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. NASA खुला डेटा
  • Natural Earth के साथ निर्मित। निःशुल्क वेक्टर और रास्टर मानचित्र डेटा @ naturalearthdata.com। सार्वजनिक क्षेत्र
  • © OpenStreetMap योगदानकर्ता (ODbL), NASA GIBS के माध्यम से (तटरेखाएँ, सीमाएँ, सड़कें और स्थान-नाम)। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
  • ग्लोब और सपाट मानचित्र पर संदर्भ: तटरेखाएँ, सीमाएँ, सड़कें और स्थान-नाम NASA GIBS संदर्भ परतों से (OpenStreetMap डेटा, ODbL, © OpenStreetMap contributors); वैकल्पिक आधार के रूप में Blue Marble इमेजरी; 3D भूभाग और ऊँचाई का पाठ्यांक ASTER GDEM ऊँचाई रंग सूचकांक से (5 m से 200 m वर्ग, पठनीयता के लिए अतिरंजित)। सीमाएँ जैसी प्रकाशित हैं वैसी ही खींची गई हैं और किसी भी क्षेत्र पर कोई रुख नहीं दर्शातीं।
  • प्रत्यक्ष घटनाएँ: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET)। घटनाएँ सांकेतिक हैं और अपने मूल स्रोत लिंक रखती हैं।
  • लाइव: NASA EONET की घटनाएँ संकेतात्मक हैं, आधिकारिक चेतावनियाँ नहीं।
  • 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).
  • वायु गुणवत्ता पूर्वानुमान, 5 दिन, PM2.5 (CAMS, Open-Meteo के माध्यम से): संशोधित Copernicus वायुमंडल निगरानी सेवा की 2026 की जानकारी शामिल है।
  • पिछले वर्ष का दैनिक तापमान (ERA5, Open-Meteo के माध्यम से): संशोधित Copernicus जलवायु परिवर्तन सेवा की 2026 की जानकारी शामिल है।
  • पिछले वर्ष का दैनिक तापमान और धूप (NASA POWER): यह डेटा NASA पृथ्वी विज्ञान/अनुप्रयुक्त विज्ञान कार्यक्रम द्वारा वित्तपोषित NASA लैंगली अनुसंधान केंद्र (LaRC) POWER परियोजना से प्राप्त किया गया।
  • Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), द्वारा मौसम डेटा। लाइसेंस: 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.

परतें और तिथियाँ

  • बाढ़ का जल, 3-दिवसीय संयुक्त: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 अक्टूबर 2026
  • भू-सतह तापमान, दिन, 8-दिवसीय संयोजन: VIIRS NOAA-20 Level 3, 8-दिवसीय, NASA LANCE · 14 सितंबर 2026
  • वर्षा दर, दैनिक औसत: GPM IMERG, NASA GES DISC · 12 अक्टूबर 2026
  • जनसंख्या घनत्व, 2020: जनसंख्या: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · स्थिर
  • वास्तविक रंग: VIIRS NOAA-20 संशोधित परावर्तकता, NASA LANCE · 13 अक्टूबर 2026
  • समुद्र सतह तापमान विसंगति: GHRSST MUR25, NASA JPL PO.DAAC · 12 अक्टूबर 2026

04सभी क्षेत्रों में

Compound hazards are where domain couplings show most.

Compound hazard analyses are designed for the परिदृश्य और तनाव-परीक्षण शृंखला. 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.
05सिम्युलेटर

स्टॉक, प्रवाह, विलंब और एक टिपिंग सीमा।

दो भंडार, दबाव और अनुकूली क्षमता, एक सुदृढ़कारी वृद्धि लूप, एक विलंबित संतुलनकारी प्रतिक्रिया और दबाव के क्षमता से आगे निकलने पर होने वाली क्षति से जुड़े हैं; सीमा पार करने पर प्रणाली पलट सकती है। बताए गए उदाहरण मानों वाला शिक्षण मॉडल, भविष्यवाणी नहीं।

नियंत्रण

दबाव की वृद्धि
प्रति वर्ष 6.0%
दबाव कम करने में क्षमता की प्रभावकारिता
प्रति वर्ष 4.0%
अनुभूत दबाव पर निवेश प्रतिक्रिया
20%
बोध में देरी
4.0 वर्ष
दबाव की टिपिंग सीमा
60 सूचकांक
सीमा के पार प्रवर्धन
2.0 गुना
अनुकरण किए गए वर्ष
50 वर्ष

पाठ्यांक

अधिकतम दबाव
113 सूचकांक
अंत में क्षमता
186 सूचकांक
सीमा से ऊपर के वर्ष
15.8 वर्ष
संख्याएँ, विधियाँ और स्रोत
वर्षदबावक्षमताअनुभूत
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

पद्धतियाँ

  1. सिस्टम डायनेमिक्स Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
  2. क्रांतिक संक्रमण और टिपिंग बिंदु Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
  3. कारणात्मक लूप आरेख Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
  4. अनिश्चितता पंखा (प्राचल मोंटे कार्लो) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  5. एक-एक करके संवेदनशीलता (टॉरनेडो) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

डेटा

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.

भंडार, प्रवाह, विलंब और एक संक्रमण-सीमा। दृष्टांत के लिए शिक्षण मॉडल: यह मापे गए डेटा पर नहीं, नियंत्रणों से तय मानों पर चलता है। पद्धतियाँ: प्रणाली गतिकी (Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics); क्रांतिक संक्रमण और टिपिंग पॉइंट (Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461); कारण-चक्र आरेख (Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill)।

छह स्तंभों में, Nexus Consortium के नेतृत्व में

06संकेतक

क्या मापा जाता है, और कितनी अच्छी तरह।

प्रत्येक संकेतक अपनी इकाई, आवृत्ति, उसके पीछे के स्रोत का प्रकार और वह साक्ष्य लेबल वहन करता है जो किसी मान पर होगा। कोई मान नहीं दिखाए जाते: कोई कार्यक्रम उन्हें अपने अधिकार के तहत प्रदान करता है।

संकेतकइकाईलयस्रोत प्रकारलेबल
Concurrent hot and dry dayscount per seasonseasonalStation and reanalysis dataप्रेक्षित
Joint पुनरावृत्ति अवधिyears for the combined eventper analysisMultivariate statistical modelsअनुमानित
Dependence between driverscorrelation or tail dependence coefficientper analysisStatistical analysis of paired recordsअनुमानित
Events with multiple hazard typesगणनावार्षिकDisaster event databasesरिपोर्ट किया गया
Simultaneous breadbasket shortfallscount of regions below a yield thresholdवार्षिकCrop monitoringअनुमानित
Recovery interval between eventsमहीनेper event sequenceEvent recordsप्रेक्षित
07ट्विन और कैस्केड सिम्युलेटर

Model compound hazards as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile संयुक्त और शृंखलाबद्ध संकट मानक: the hazards it names, the प्रणालियाँ 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 सिस्टम बिल्डर.

संकट

नियंत्रण

  • NS-0 संविधान और सिद्धांत
  • NS-3 जोखिम अभिलेख UNI (व्याकरण, पुरानी प्रणाली से मिलान, आवंटन प्राधिकार)
  • NS-9 प्रासंगिक UNI (परिनियोजन, इंस्टेंस, कार्यक्रम इंस्टेंस)
  • NS-11 सत्यापन और निगरानी (साक्ष्य, सत्यापन-पत्र, शून्य-विश्वास अनुरूपता अवलोकन)
  • NRS-H61 संकट कुल: क्रमिक विफलता (NHS-1 sys.cascade)
  • NRS-H62 संकट परिवार: मिश्रित और बहु-संकट घटनाएँ (NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H60 संकट परिवार: आपूर्ति-शृंखला और प्रवाह व्यवधान (NHS-1 sys.supply-chain)
  • NRS-H94 संकट कुल: प्रणालीगत साइबर घटनाएँ (NHS-1 cyber.systemic-cyber)
  • NRS-H107 संकट कुल: डिजिटल अवसंरचना का संकेंद्रण और एकल-संस्कृति (NHS-1 tech.digital-concentration)
  • NRS-H7 संकट परिवार: बड़े पैमाने पर परिसंचरण विसंगतियाँ (NHS-1 atmo.climate-mode)

अवलोकन

  • Copernicus EMS rapid mapping activations (listed for reference)
  • OpenStreetMap planet and replication (listed for reference)
  • ERA5 पुनर्विश्लेषण (Copernicus Climate Data Store) (संदर्भ के लिए सूचीबद्ध)
  • वैश्विक GDP के सापेक्ष आपदाओं के कारण प्रत्यक्ष आर्थिक हानि
  • Number of disruptions to basic services attributed to disasters

उदाहरण भूगोल

  • बांग्लादेश: 134 षट्कोणीय सेल
  • आज रात की रात्रि रोशनी, बिजली कटौती (VIIRS दिन/रात बैंड), NASA GIBS
  • Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
  • Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
08स्रोत

साक्ष्य कहाँ से आता है।

नामित सार्वजनिक डेटासेट और संस्थागत अभिलेख, प्रत्येक अपने लाइसेंस वर्ग के साथ। समझौते द्वारा प्राप्त स्रोतों का उपयोग केवल उनकी शर्तों के तहत होता है और कभी पुनः प्रकाशित नहीं किया जाता।

स्रोतयह क्या देता हैलाइसेंस वर्ग
IPCC AR6 Working Group I, chapter on weather and climate extremesAssessment of compound events and their changesPublic, IPCC terms of use
UNDRR-ISC संकट सूचना प्रोफ़ाइलHazard definitions with notes on linked and cascading hazardsPublic, UNDRR and ISC terms of use
EM-DAT अंतरराष्ट्रीय आपदा डेटाबेस (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 फ़सल निगरानीMonthly crop conditions in major producing and at-risk countriesPublic, GEOGLAM terms
09पद्धतियाँ और साक्ष्य

How compound hazards is modelled, measured and tested.

मॉडल, उसकी मान्यताएँ, उसका डेटा और उसकी अनिश्चितता, उस रूप में जिसे कोई वैज्ञानिक या अभियंता जाँचेगा। संरचनाएँ प्रकाशित पद्धतियों का अनुसरण करती हैं। लिए गए मान उदाहरणात्मक हैं, निष्कर्ष नहीं।

अनिश्चितता पट्टियाँ

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

अभी+5+10+15+20+25+30 yउच्चनिम्नअति संभावित सीमासंभावित सीमा
केंद्रीय अनुमान
समुच्चय की माध्यिका
सीमाएँ
IPCC की अंशांकित भाषा में संभावित और अति संभावित
समुच्चय
सदस्य, परिदृश्य और प्रारंभिक स्थितियाँ घोषित
साथ में पढ़ें
प्रत्येक इनपुट के प्रति परिणाम की संवेदनशीलता
सूचकांक पैमाने पर दृष्टांत के लिए एन्सेम्बल प्रसार; रूप IPCC की अनिश्चितता-मार्गदर्शिका का अनुसरण करता है। यह पूर्वानुमान नहीं है।
FAIR मार्गदर्शक सिद्धांत · GO FAIR और FORCE11W3C PROV · World Wide Web Consortiumअनिश्चितताओं के सुसंगत उपचार पर मार्गदर्शन · IPCCCEOS विश्लेषण-योग्य डेटा · Committee on Earth Observation Satellites
10निर्णय

कौन निर्णय लेता है, और साक्ष्य किसकी सेवा करता है।

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

निर्णय कौन लेता हैप्रश्नयह पृष्ठ जिस साक्ष्य की सेवा करता है
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

इस विषय से उत्पन्न आउटपुट

  • 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
11मूल प्रश्न

विशेषज्ञ क्या पूछते हैं।

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?
12तंत्र

तंत्र और चालक।

Many hazards share drivers. Large-scale atmospheric patterns can bring heat and drought together, or set up storms that deliver both surge and अत्यधिक वर्षा. Modes of जलवायु परिवर्तनशीलता 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. दावानल 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 प्रणालियाँ are already stressed, for example when a flood strikes during an outbreak.

13पद्धतियाँ और डेटा

इसका अध्ययन कैसे होता है, और पद्धतियाँ कहाँ रुकती हैं।

पद्धति या डेटायह क्या दिखाता हैसीमाएँ
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 प्रणालियाँ मॉडलHow combined hazards affect infrastructure and servicesDepend on uncertain vulnerability and dependency data
14पद्धतियाँ

इसका अध्ययन कैसे होता है, और पद्धतियाँ क्या नहीं बता सकतीं।

  1. चरम मान सिद्धांत और पुच्छ जोखिमप्रत्यावर्ती स्तर का अनुमान · अस्थिर चरम स्थितियाँ · क्षेत्रीय आवृत्ति विश्लेषणयहाँ लागू
    प्रामाणिक · STEM Commons
  2. जलवायु और वायुमंडलीय विज्ञानपरिवर्तन की पहचान और कारण-निर्धारण · चरम घटना कारण-निर्धारण · प्रक्रिया-आधारित मॉडल मूल्यांकनयहाँ लागू
    प्रामाणिक · STEM Commons
  3. स्थानिक सांख्यिकी और भू-सांख्यिकीस्टेशन डेटा का प्रक्षेप · उपग्रह और वर्षामापी डेटा का विलय · घटनाओं का स्थानिक समूहनयहाँ लागू
    प्रामाणिक · STEM Commons
  4. जल विज्ञान और जलीय विज्ञानजलग्रहण बाढ़ मॉडलिंग · सूखे का प्रसार · बदलती जलवायु में बाढ़ आवृत्तियहाँ लागू
    प्रामाणिक · STEM Commons
  5. पूर्वानुमान और काल-श्रेणी विश्लेषणसमूह पूर्वानुमान की व्याख्या · मौसमी पूर्वावलोकन का उपयोग · पूर्वानुमान सत्यापनयहाँ लागू
    प्रामाणिक · STEM Commons
15Where this page’s references

Where this page’s references lead.

वे निकाय और दस्तावेज़ जिनके विरुद्ध यह पृष्ठ पढ़ा जाता है। स्थिति और संस्करण बदलते हैं; हर लिंक जारी करने वाले निकाय तक जाता है।

16प्रश्न

प्रश्न और उत्तर।

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.
रिपोर्टयोगदान दें

इस पृष्ठ से साक्ष्य का योगदान करें।

रिपोर्ट 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.

GCRIजलवायु और संकटवैश्विक प्रणाली जोखिम और लचीलापनवेधशाला संकेतपरिदृश्य और तनाव-परीक्षण

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