Running and storing ensembles
Large ensembles of climate and hazard models are run on shared high-performance sistem, and outputs are stored in standard formats with full provenance.
GCRI · Iklim dan Bahaya
High-performance, cloud and edge computing run the models and handle the data volumes that hazard science needs. In this field computing determines which ensembles, resolutions and analyses are feasible, and how reproducible they are.
High-performance, cloud and edge computing provide the processing and storage capacity for simulation, analytics and digital services. They are both an enabler of analisis risiko and a critical dependency for society. In climate and hazards and disaster and crisis, computing capacity determines how fast and at what resolution risks can be modelled. Its concentration is itself a systemic dependency for finance, health and government services. The canonical description is on STEM Commons.
Large ensembles of climate and hazard models are run on shared high-performance sistem, and outputs are stored in standard formats with full provenance.
Analyses run on cloud copies of reanalyses and model archives, avoiding large downloads and keeping analysis code beside the data version it used.
Automatic stations and sensors filter and compress data before transmission where bandwidth is limited, with quality flags kept.
Rain, daytime surface heat and population density across the world, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
Peta interaktif memerlukan JavaScript. Daftar lapisan dan sumber tersedia di bawah.
Lapisan 3
Sinyal iklim, untuk halaman ini
Papan ketik, dengan peta terfokus
Tahan Ctrl atau ⌘ dan gulir untuk memperbesar
Terbaru yang tersedia
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © kontributor OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth
Memuat citra NASA terbaru.
Seret untuk menggeser. Ctrl atau ⌘ dan gulir, cubit, atau gunakan tombol untuk memperbesar. Arahkan kursor untuk melihat nilai di bawah penunjuk. Setel ulang untuk kembali ke wilayah.
Sinyal iklim, dibingkai pada dunia.Produk satelit dan model sebagaimana diterbitkan NASA, masing-masing dengan tanggalnya sendiri. Produk ini adalah indikator, bukan penilaian atas tempat mana pun.
Lapisan dan tanggal
Datasets and records used by high-performance, cloud and edge computing on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in register sumber.
| Data | Peran | Label |
|---|---|---|
| CMIP6 and CORDEX archives in cloud-optimised formats | Analysis-ready model output | DIMODELKAN |
| ERA5 in cloud object stores | Reanalysis access | DIMODELKAN |
| Workflow provenance logs | Reproduksibilitas | TERAMATI |
Dua stok, tekanan dan kapasitas adaptif, dihubungkan oleh lingkar pertumbuhan yang saling menguatkan, respons penyeimbang yang tertunda, dan kerusakan ketika tekanan melampaui kapasitas; melewati ambang, sistem dapat berbalik. Model pengajaran dengan nilai ilustratif yang dinyatakan, bukan prediksi.
Kendali
Pembacaan
| Tahun | Tekanan | Kapasitas | Dirasakan |
|---|---|---|---|
| 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.
Di seluruh enam pilar, dipimpin oleh Nexus Consortium
Sistem are tested through benchmarks, load testing and failover exercises. Numerical reproducibility is checked across hardware and software configurations.
| Pemeriksaan | Cara pelaksanaannya |
|---|---|
| Bit-for-bit reproducibility | Key analyses are re-run from recorded code and data versions to confirm identical outputs |
| Format and metadata compliance | Outputs follow CF conventions so that other tools read them correctly |
| Resource accounting | Compute and storage used by each analysis are recorded |
Concentration in few providers or regions creates shared points of failure. Energy, water and supply chain constraints limit capacity growth.
Disusun dari profil bidang Nexus Standards profil area Standar risiko iklim: bahaya yang disebutkannya, sistem dan sektor yang menanggung kerugian, kendali yang meredamnya, dan data yang mengamatinya. Pilih komponen, tentukan bahaya pemicu, dan telusuri kaskade langkah demi langkah. Tampilan Peta menempatkan proses pada contoh geografi dengan data terbuka. Setiap bobot keterkaitan adalah asumsi yang dinyatakan dan dapat Anda ubah. Model pengajaran, bukan prakiraan, penilaian, atau sertifikasi. Untuk memodelkan tempat pilihan Anda sendiri, buka System Builder.
Bahaya
Sistem dan keterkaitan
Kendali
NS-0 Anggaran dasar dan prinsipNS-1 Observatory UNI dan katalog artefak (tata bahasa v0.2: segmen domain, sektor, wilayah, dan lingkungan)NS-3 UNI catatan risiko (tata bahasa, pemetaan ke sistem lama, kewenangan alokasi)NS-3b Profil metadata dataset dan produk (STAC, DCAT, PROV-O)NS-9 UNI kontekstual (penerapan, instans, instans program)NS-11 Verifikasi dan pemantauan (bukti, atestasi, pengamatan kesesuaian zero trust)NS-14 Kesesuaian dan pemetaan silang ke standar eksternalNRS-H65 Keluarga bahaya: Pelampauan batas planet (NHS-1 planet.boundary)NRS-H62 Keluarga bahaya: Peristiwa majemuk dan multibahaya (NHS-1 sys.compound)NRS-H71 Keluarga bahaya: Bencana zaman purba dan kosmik (NHS-1 planet.deep-time)NRS-H79 Keluarga bahaya: Krisis kesehatan jiwa (NHS-1 health.mental)NRS-H75 Keluarga bahaya: Penyakit yang peka iklim (NHS-1 health.climate-sensitive)NRS-H7 Keluarga bahaya: Anomali sirkulasi skala besar (NHS-1 atmo.climate-mode)Pengamatan
Contoh geografi
Model, asumsi, data, dan ketidakpastiannya, dalam bentuk yang akan diperiksa ilmuwan atau insinyur. Strukturnya mengikuti metode yang dipublikasikan. Nilai yang digambar bersifat ilustratif, bukan temuan.
How far the outlook for computing for climate and hazard science could spread, shown as ranges rather than a single line.
Data dan Komputasi stewards high-performance, cloud and edge computing for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
Laporan 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.
Jangan pernah mengirim data pribadi, rincian infrastruktur sensitif, atau apa pun yang tidak berhak Anda bagikan. Kontribusi ditinjau sebelum digunakan. Mengirimkannya tidak memberikan hak kepenulisan atau editorial, dan sponsor tidak pernah membeli sebuah temuan.
Informasi dan pertanyaan sudah terbuka hari ini. Sebuah pertanyaan menerima nomor referensi dan menyebutkan langkah berikutnya; lamaran, pembayaran, alokasi komputasi, dan pendaftaran hanya dibuka ketika tim, ketentuan, dan kapasitas tinjauannya tersedia.
Peta, data, dan gambar di situs ini ditampilkan untuk konteks dan informasi umum. Semua itu bukan nasihat, prakiraan, atau peringatan; batasan informasinya dijelaskan dalam Penafian dan Pemberitahuan Data.
This site uses only strictly necessary cookies to work and to remember your privacy choices. Nothing loads from other companies, and we never sell or share your personal information.
This site uses only strictly necessary cookies to work and to remember your privacy choices. Nothing loads from other companies, and we never sell or share your personal information. We run no advertising. You can review your choices at any time through Privacy choices at the foot of every page.