Skip to content

GCRI · Iklim dan Bahaya

Bahaya majemuk

Compound hazards are combinations of drivers or hazards that together cause more harm than each would alone: heat with drought, gelombang badai disertai banjir sungai, kebakaran hutan followed by heavy rain on burned slopes, or an Gempa bumi 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.

Ajukan pertanyaan Kembali ke Topik
01Daftar

Compound hazards on the record.

BerkasClimate and Hazards · topic
  1. 01Pertanyaannya4 mekanisme
  2. 02Bidangpelat medan heksagonal
  3. 03Indikator6
  4. 04Sumber5
  5. 05Pemegang keputusan3
  6. 06Metode5
02Pertanyaannya

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.

Mekanisme

Concurrent drivers

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

Mekanisme

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.

Mekanisme

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.

Mekanisme

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.

03Geografi

Sinyal iklim di seluruh dunia.

Flood water, daytime surface heat and rain 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

Tentang lapisan ini
Bukti
Teramati (awan menyisakan celah)
Sumber
Produk Banjir Global VIIRS (NASA LANCE)
Penyedia
NASA LANCE
Lisensi
Data terbuka NASA
Tahun data
harian; deteksi satelit; awan menyisakan celah
Terbaru saat build
2026-10-14
Resolusi
kisi sekitar 250 m
Ketidakpastian
Deteksi satelit; awan menyisakan celah. Raster satelit atau model sebagaimana diterbitkan penyedia. Awan, celah jalur sapuan, dan galat pengambilan data menyisakan celah dan derau; nilai-nilainya adalah indikator, bukan pengukuran di suatu tempat.
Dijangkau melalui
gibs.earthdata.nasa.gov, hanya setelah Anda mengizinkan peta langsung
Tentang lapisan ini
Bukti
Teramati (awan yang menetap tetap menyisakan celah)
Sumber
VIIRS NOAA-20 Level 3, 8 harian (NASA LANCE)
Penyedia
NASA LANCE
Lisensi
Data terbuka NASA
Tahun data
8 harian; komposit satelit 8 hari; awan yang menetap tetap menyisakan celah
Terbaru saat build
2026-09-14
Resolusi
kisi sekitar 1 km
Ketidakpastian
Suhu kulit permukaan tanah dari satelit selama 8 hari hingga tanggal yang ditampilkan, indikator keterpaparan panas; bukan suhu udara, indeks panas, atau peringatan panas.
Dijangkau melalui
gibs.earthdata.nasa.gov, hanya setelah Anda mengizinkan peta langsung
Tentang lapisan ini
Bukti
Estimasi
Sumber
GPM IMERG (NASA GES DISC)
Penyedia
NASA GES DISC
Lisensi
Data terbuka NASA
Tahun data
harian; estimasi satelit, mendekati waktu nyata
Terbaru saat build
2026-10-12
Resolusi
kisi sekitar 2 km
Ketidakpastian
Estimasi satelit, mendekati waktu nyata. Raster satelit atau model sebagaimana diterbitkan penyedia. Awan, celah jalur sapuan, dan galat pengambilan data menyisakan celah dan derau; nilai-nilainya adalah indikator, bukan pengukuran di suatu tempat.
Dijangkau melalui
gibs.earthdata.nasa.gov, hanya setelah Anda mengizinkan peta langsung
Tentang lapisan ini
Bukti
Estimasi
Sumber
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Universitas Columbia))
Penyedia
NASA SEDAC (CIESIN, Universitas Columbia)
Lisensi
CC BY 4.0
Tahun data
null; estimasi berbasis sensus, statis (2020)
Resolusi
kisi sekitar 1 km
Ketidakpastian
Estimasi berbasis sensus jumlah penduduk per kilometer persegi pada 2020, ditampilkan sebagai konteks keterpaparan; bukan hitungan orang yang terdampak bahaya apa pun.
Dijangkau melalui
gibs.earthdata.nasa.gov, hanya setelah Anda mengizinkan peta langsung
Tentang lapisan ini
Bukti
Teramati
Sumber
Reflektansi terkoreksi VIIRS NOAA-20 (NASA LANCE)
Penyedia
NASA LANCE
Lisensi
Data terbuka NASA
Tahun data
harian; citra satelit
Terbaru saat build
2026-10-14
Resolusi
kisi sekitar 250 m
Ketidakpastian
Citra satelit. Raster satelit atau model sebagaimana diterbitkan penyedia. Awan, celah jalur sapuan, dan galat pengambilan data menyisakan celah dan derau; nilai-nilainya adalah indikator, bukan pengukuran di suatu tempat.
Dijangkau melalui
gibs.earthdata.nasa.gov, hanya setelah Anda mengizinkan peta langsung
Tentang lapisan ini
Bukti
Teramati
Sumber
GHRSST MUR25 (NASA JPL PO.DAAC)
Penyedia
NASA JPL PO.DAAC
Lisensi
Data terbuka NASA
Tahun data
harian; analisis satelit
Terbaru saat build
2026-10-12
Resolusi
kisi sekitar 2 km
Ketidakpastian
Analisis satelit tentang seberapa jauh suhu laut menyimpang dari nilai biasanya pada tanggal yang ditampilkan; indikator panas laut, bukan peringatan pemutihan karang .
Dijangkau melalui
gibs.earthdata.nasa.gov, hanya setelah Anda mengizinkan peta langsung

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.

Data: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © kontributor OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · NASA JPL OPERA DIST-ALERT · NASA AIRSSumber dan lisensi

  • 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). Data terbuka 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). Data terbuka NASA
  • Produk mendekati waktu nyata VIIRS (banjir, suhu permukaan daratan, tutupan salju, reflektansi terkoreksi), NASA LANCE; citra melalui NASA GIBS. Warna digambar ulang dari peta warna yang dipublikasikan; nilai dirata-ratakan ke dalam sel heksagonal jika ditampilkan (dimodifikasi). Data terbuka NASA
  • Presipitasi GPM IMERG, NASA Precipitation Processing System; didistribusikan oleh NASA Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC); citra melalui NASA GIBS. Warna digambar ulang dari peta warna yang diterbitkan; nilai dirata-ratakan ke dalam sel heksagonal bila ditampilkan (dimodifikasi). Data terbuka 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). Dilisensikan di bawah CC BY 4.0. Warna digambar ulang dari peta warna yang dipublikasikan; nilai dirata-ratakan ke dalam sel heksagonal jika ditampilkan (dimodifikasi). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • Analisis GHRSST Level 4 MUR, NASA Jet Propulsion Laboratory; didistribusikan oleh NASA Physical Oceanography DAAC (PO.DAAC); citra melalui NASA GIBS. Warna digambar ulang dari peta warna yang diterbitkan; nilai dirata-ratakan ke dalam sel heksagonal bila ditampilkan (dimodifikasi). Data terbuka NASA
  • ASTER GDEM adalah produk METI dan NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); citra melalui NASA GIBS. Warna digambar ulang dari peta warna yang dipublikasikan; nilai dirata-ratakan ke dalam sel heksagonal jika ditampilkan (dimodifikasi). Kutip sebagai: 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. Data terbuka NASA
  • Dibuat dengan Natural Earth. Data peta vektor dan raster gratis @ naturalearthdata.com. Domain publik
  • © kontributor OpenStreetMap (ODbL), melalui NASA GIBS (garis pantai, batas wilayah, jalan, dan nama tempat). Warna digambar ulang dari peta warna yang diterbitkan; nilai dirata-ratakan ke dalam sel heksagonal bila ditampilkan (dimodifikasi). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; citra melalui NASA GIBS. Warna digambar ulang dari peta warna yang dipublikasikan; nilai dirata-ratakan ke dalam sel heksagonal jika ditampilkan (dimodifikasi). Data terbuka NASA
  • Konteks pada globe dan peta datar: garis pantai, batas wilayah, jalan, dan nama tempat dari lapisan acuan NASA GIBS (data OpenStreetMap, ODbL, © kontributor OpenStreetMap). Citra Blue Marble sebagai peta dasar opsional. Medan 3D dan keterangan elevasi dari indeks warna elevasi ASTER GDEM (kelas 5 m hingga 200 m, dilebih-lebihkan agar terbaca). Batas wilayah digambar sebagaimana diterbitkan dan tidak menyiratkan posisi atas wilayah mana pun.
  • Peristiwa langsung: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET). Peristiwa bersifat indikatif dan mempertahankan tautan sumber aslinya.
  • Langsung: NASA EONET. Peristiwa bersifat indikatif, bukan peringatan otoritas.
  • 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).
  • Prakiraan kualitas udara, 5 hari, PM2.5 (CAMS melalui Open-Meteo): Memuat informasi Copernicus Atmosphere Monitoring Service yang dimodifikasi, 2026.
  • Setahun terakhir, suhu harian (ERA5 melalui Open-Meteo): Memuat informasi Copernicus Climate Change Service yang dimodifikasi, 2026.
  • Setahun terakhir, suhu harian dan penyinaran matahari (NASA POWER): Data ini diperoleh dari Proyek POWER NASA Langley Research Center (LaRC) yang didanai melalui NASA Earth Science/Applied Science Program..
  • Data cuaca oleh Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), dilisensikan di bawah CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • Lapisan opsional (22 sumber dalam daftar lapisan: langsung, prakiraan, teramati, dan konteks) mencantumkan kredit penyedianya di peta dan di sini saat diaktifkan; prakiraan adalah keluaran model dan indeks turunan adalah estimasi.

Lapisan dan tanggal

  • Genangan banjir, komposit 3 hari: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 Okt 2026
  • Suhu permukaan daratan, siang hari, komposit 8 hari: VIIRS NOAA-20 Level 3, 8 hari, NASA LANCE · 14 Sep 2026
  • Laju curah hujan, rata-rata harian: GPM IMERG, NASA GES DISC · 12 Okt 2026
  • Kepadatan penduduk, 2020: Penduduk: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statis
  • Warna asli: reflektansi terkoreksi VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 Okt 2026
  • Anomali suhu permukaan laut: GHRSST MUR25, NASA JPL PO.DAAC · 12 Okt 2026

04Di seluruh domain

Compound hazards are where domain couplings show most.

Compound hazard analyses are designed for the Seri Skenario dan Uji Tekanan. 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

Stok, aliran, jeda, dan ambang titik balik.

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

Pertumbuhan tekanan
6,0% per tahun
Efektivitas kapasitas dalam menurunkan tekanan
4,0% per tahun
Respons investasi terhadap tekanan yang dirasakan
20%
Jeda persepsi
4.0 tahun
Ambang titik balik tekanan
indeks 60
Penguatan setelah melewati ambang
2.0 kali
Tahun yang disimulasikan
50 tahun

Pembacaan

Tekanan puncak
113 indeks
Kapasitas di akhir
indeks 186
Tahun di atas ambang
15.8 tahun
Angka, metode, dan sumber
TahunTekananKapasitasDirasakan
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

Metode

  1. Dinamika sistem Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
  2. Transisi kritis dan titik balik Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
  3. Diagram lingkaran kausal Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
  4. Kipas ketidakpastian (Monte Carlo parameter) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  5. Sensitivitas satu per satu (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Data

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.

Stok, aliran, tundaan, dan ambang titik kritis. Model pengajaran ilustratif: model ini berjalan pada nilai yang ditetapkan oleh kontrol, bukan pada data terukur. Metode: Dinamika sistem (Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics); Transisi kritis dan titik kritis (Scheffer dan lainnya (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461); Diagram lingkar kausal (Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill).

Di seluruh enam pilar, dipimpin oleh Nexus Consortium

06Indikator

Apa yang diukur, dan seberapa baik.

Setiap indikator membawa satuan, frekuensi, jenis sumber di baliknya, dan label bukti yang akan dibawa suatu nilai. Tidak ada nilai yang ditampilkan: sebuah program menyediakannya berdasarkan wewenangnya sendiri.

IndikatorUnitKadensiJenis sumberLabel
Concurrent hot and dry dayscount per seasonseasonalStation and reanalysis dataTERAMATI
Joint periode ulangyears for the combined eventper analysisMultivariate statistical modelsESTIMASI
Dependence between driverscorrelation or tail dependence coefficientper analysisStatistical analysis of paired recordsESTIMASI
Events with multiple hazard typesjumlahtahunanDisaster event databasesDILAPORKAN
Simultaneous breadbasket shortfallscount of regions below a yield thresholdtahunanCrop monitoringESTIMASI
Recovery interval between eventsbulanper event sequenceEvent recordsTERAMATI
07Simulator kembaran dan rantai dampak

Model compound hazards as a system. Run the cascade.

Disusun dari profil bidang Nexus Standards profil area Standar bahaya majemuk dan berantai: 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

Kendali

  • NS-0 Anggaran dasar dan prinsip
  • NS-3 UNI catatan risiko (tata bahasa, pemetaan ke sistem lama, kewenangan alokasi)
  • NS-9 UNI kontekstual (penerapan, instans, instans program)
  • NS-11 Verifikasi dan pemantauan (bukti, atestasi, pengamatan kesesuaian zero trust)
  • NRS-H61 Kelompok bahaya: Kegagalan berantai (NHS-1 sys.cascade)
  • NRS-H62 Keluarga bahaya: Peristiwa majemuk dan multibahaya (NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H60 Kelompok bahaya: Gangguan rantai pasok dan aliran (NHS-1 sys.supply-chain)
  • NRS-H94 Keluarga bahaya: Peristiwa siber sistemik (NHS-1 cyber.systemic-cyber)
  • NRS-H107 Keluarga bahaya: Konsentrasi dan monokultur infrastruktur digital (NHS-1 tech.digital-concentration)
  • NRS-H7 Keluarga bahaya: Anomali sirkulasi skala besar (NHS-1 atmo.climate-mode)

Pengamatan

  • Aktivasi pemetaan cepat Copernicus EMS (dicantumkan sebagai rujukan)
  • OpenStreetMap planet dan replikasi (dicantumkan sebagai rujukan)
  • Reanalisis ERA5 (Copernicus Climate Data Store) (dicantumkan sebagai rujukan)
  • Kerugian ekonomi langsung akibat bencana terhadap PDB global
  • Jumlah gangguan layanan dasar yang disebabkan bencana

Contoh geografi

  • Bangladesh: 134 sel heksagonal
  • Cahaya malam hari ini, pemadaman (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Karbon monoksida, sebaran asap (AIRS), NASA GIBS
  • Peringatan gangguan vegetasi, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
08Sumber

Asal bukti.

Set data publik bernama dan catatan kelembagaan, masing-masing dengan kelas lisensinya. Sumber berdasarkan perjanjian hanya digunakan sesuai ketentuannya dan tidak pernah diterbitkan ulang.

SumberApa yang diberikannyaKelas lisensi
IPCC AR6 Working Group I, chapter on weather and climate extremesAssessment of compound events and their changesPublic, IPCC terms of use
Profil Informasi Bahaya UNDRR-ISCHazard definitions with notes on linked and cascading hazardsPublic, UNDRR and ISC terms of use
Basis data bencana internasional 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
09Metode dan bukti

How compound hazards is modelled, measured and tested.

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.

Pita ketidakpastian

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

Sekarang+5+10+15+20+25+30 thntinggirendahrentang sangat mungkinrentang mungkin
Estimasi tengah
median ansambel
Rentang
mungkin dan sangat mungkin, dalam bahasa terkalibrasi IPCC
Ansambel
anggota, skenario, dan kondisi awal dinyatakan
Baca bersama
sensitivitas hasil terhadap setiap masukan
Sebaran ensambel ilustratif pada skala indeks; bentuknya mengikuti panduan ketidakpastian IPCC. Bukan proyeksi.
Prinsip panduan FAIR · GO FAIR dan FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumPanduan penanganan ketidakpastian secara konsisten · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Committee on Earth Observation Satellites
10Keputusan

Siapa yang memutuskan, dan apa yang dilayani bukti.

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

Siapa yang memutuskanPertanyaannyaBukti yang dilayani halaman ini
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

Keluaran yang dihasilkan topik ini

  • 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
11Pertanyaan inti

Apa yang ditanyakan pakar.

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?
12Mekanisme

Mekanisme dan pendorong.

Many hazards share drivers. Large-scale atmospheric patterns can bring heat and drought together, or set up storms that deliver both surge and hujan ekstrem. Modes of variabilitas iklim 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. Kebakaran hutan dan lahan 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 sistem are already stressed, for example when a flood strikes during an outbreak.

13Metode dan data

Cara hal ini dikaji, dan di mana batas metodenya.

Metode atau dataApa yang ditampilkannyaBatasan
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 sistem modelHow combined hazards affect infrastructure and servicesDepend on uncertain vulnerability and dependency data
14Metode

Cara hal ini dikaji, dan apa yang tidak dapat dinyatakan metodenya.

  1. Teori nilai ekstrem dan risiko ekorEstimasi tingkat periode ulang · Ekstrem nonstasioner · Analisis frekuensi regionalDiterapkan di sini
    Kanonis · STEM Commons
  2. Ilmu iklim dan atmosferDeteksi dan atribusi perubahan · Atribusi peristiwa ekstrem · Evaluasi model berbasis prosesDiterapkan di sini
    Kanonis · STEM Commons
  3. Statistik spasial dan geostatistikInterpolasi data stasiun · Penggabungan data satelit dan alat ukur · Pengelompokan spasial peristiwaDiterapkan di sini
    Kanonis · STEM Commons
  4. Hidrologi dan ilmu airPemodelan banjir daerah tangkapan · Perambatan kekeringan · Frekuensi banjir dengan iklim yang berubahDiterapkan di sini
    Kanonis · STEM Commons
  5. Peramalan dan analisis deret waktuInterpretasi prakiraan ensambel · Penggunaan prospek musiman · Verifikasi prakiraanDiterapkan di sini
    Kanonis · STEM Commons
15Where this page’s references

Where this page’s references lead.

Badan dan dokumen yang menjadi acuan halaman ini. Status dan edisi berubah; setiap tautan menuju badan penerbitnya.

16Pertanyaan

Tanya jawab.

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.
LaporanBerkontribusi

Kontribusikan bukti dari halaman ini.

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.

GCRIIklim dan BahayaRisiko dan Ketahanan Sistem GlobalSinyal ObservatoriumSkenario dan Uji Tekanan

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.

Iklim dan Bahaya

Bawa metode, dataset, atau pertanyaan.

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.

Usulkan metode Lihat semua jalur kontak
Hukum

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.