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GCRI · Clima e pericoli

Calcolo per la scienza del clima e dei pericoli

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.

Fai una richiesta Back to STEM foundation of Climate and Hazards
01Registrare

Computing for climate and hazard science on the record.

Registro del metodoMetodo STEM
  1. MetodoCalcolo ad alte prestazioni, cloud ed edge
  3. Applicato inClima e pericoli
  6. Pagina canonicaBeni comuni STEM
02Domanda di adesione

What high-performance, cloud and edge computing does here.

High-performance, cloud and edge computing provide the processing and storage capacity for simulation, analytics and digital services. They are both an enabler of analisi del rischio 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 gli STEM Commons.

Running and storing ensembles

Large ensembles of climate and hazard models are run on shared high-performance sistemi, and outputs are stored in standard formats with full provenance.

Analysis near the data

Analyses run on cloud copies of reanalyses and model archives, avoiding large downloads and keeping analysis code beside the data version it used.

Edge processing for observations

Automatic stations and sensors filter and compress data before transmission where bandwidth is limited, with quality flags kept.

03Geografia

Segnali climatici nel mondo.

Rain, daytime surface heat and population density across the world, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

La mappa interattiva richiede JavaScript; l'elenco dei livelli e le fonti sono riportati sotto.

Livelli 3

Segnali climatici, per questa pagina

Informazioni su questo livello
Evidenza
Stimato
Fonte
GPM IMERG (NASA GES DISC)
Fornitore
NASA GES DISC
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; stima satellitare, quasi in tempo reale
Più recenti alla build
2026-10-12
Risoluzione
griglia di circa 2 km
Incertezza
Stima satellitare, quasi in tempo reale. Raster satellitare o di modello così come lo pubblica il fornitore. Nuvole, lacune di swath ed errori di recupero lasciano lacune e rumore; i valori sono indicatori, non misure in un luogo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Osservato (la nuvolosità persistente lascia ancora lacune)
Fonte
VIIRS NOAA-20 livello 3, 8 giorni (NASA LANCE)
Fornitore
NASA LANCE
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
8 giorni; composito satellitare di 8 giorni; la nuvolosità persistente lascia ancora lacune
Più recenti alla build
2026-09-14
Risoluzione
griglia di circa 1 km
Incertezza
Temperatura superficiale del suolo da satellite negli 8 giorni che terminano alla data indicata, un indicatore di esposizione al calore; non è la temperatura dell'aria, l'indice di calore né un'allerta di caldo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Stimato
Fonte
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University))
Fornitore
NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University)
Licenza
CC BY 4.0
Annata
null; Stima basata sul censimento, statica (2020)
Risoluzione
griglia di circa 1 km
Incertezza
Stima basata sui censimenti delle persone per chilometro quadrato nel 2020, mostrata come contesto di esposizione; non è un conteggio delle persone colpite da alcun pericolo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Osservato
Fonte
VIIRS NOAA-20, riflettanza corretta (NASA LANCE)
Fornitore
NASA LANCE
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; immagine satellitare
Più recenti alla build
2026-10-14
Risoluzione
griglia di circa 250 m
Incertezza
Immagine satellitare. Raster satellitare o di modello così come lo pubblica il fornitore. Nuvole, lacune di swath ed errori di recupero lasciano lacune e rumore; i valori sono indicatori, non misure in un luogo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Osservato (le nuvole lasciano lacune)
Fonte
VIIRS Global Flood Product (NASA LANCE)
Fornitore
NASA LANCE
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; rilevamento satellitare; le nuvole lasciano lacune
Più recenti alla build
2026-10-14
Risoluzione
griglia di circa 250 m
Incertezza
Rilevamento satellitare; le nuvole lasciano lacune. Raster satellitare o di modello così come lo pubblica il fornitore. Nuvole, lacune di swath ed errori di recupero lasciano lacune e rumore; i valori sono indicatori, non misure in un luogo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Osservato
Fonte
VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
Fornitore
NASA LAADS DAAC
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; radianza satellitare, corretta per luce lunare e atmosfera
Più recenti alla build
2026-10-12
Risoluzione
griglia di circa 500 m
Incertezza
Radianza notturna satellitare per la data indicata; le luci sono un indicatore indiretto dell'uso di elettricità e delle interruzioni, non una misura di fornitura o accesso.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo

Ultimo disponibile

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

Caricamento delle immagini NASA più recenti.

Trascina per spostare. Ctrl o ⌘ e scorrimento, pizzico o i pulsanti per lo zoom; passa il puntatore per i valori sottostanti; il ripristino riporta alla regione.

Segnali climatici, inquadrati sul mondo.Prodotti satellitari e di modelli così come li pubblica la NASA, ciascuno con la propria data. Sono indicatori, non valutazioni di alcun luogo.

Dati: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © contributori di OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · NASA JPL OPERA DIST-ALERT · NASA AIRSFonti e licenze

  • 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). Dati aperti 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). Dati aperti NASA
  • Precipitazioni GPM IMERG, NASA Precipitation Processing System; distribuite dal NASA Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC); immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla mappa cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove indicato (modificato). Dati aperti NASA
  • Prodotti VIIRS quasi in tempo reale (alluvioni, temperatura della superficie terrestre, copertura nevosa, riflettanza corretta), NASA LANCE; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti 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). Con licenza CC BY 4.0. Colori ridisegnati dalla palette pubblicata; valori mediati in celle esagonali ove mostrati (modificato). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • Luci notturne VIIRS Black Marble, NASA Goddard Space Flight Center; distribuite dal NASA Level-1 and Atmosphere Archive and Distribution System (LAADS DAAC); immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • ASTER GDEM è un prodotto di METI e NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Citare come: 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. Dati aperti NASA
  • Realizzato con Natural Earth. Dati cartografici vettoriali e raster gratuiti @ naturalearthdata.com. Pubblico dominio
  • © Collaboratori di OpenStreetMap (ODbL), tramite NASA GIBS (coste, confini, strade e nomi di luoghi). Colori ridisegnati dalla mappa di colori pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • Contesto sul globo e sulla mappa piana: linee costiere, confini, strade e toponimi dai livelli di riferimento NASA GIBS (dati OpenStreetMap, ODbL, © contributori di OpenStreetMap); immagini Blue Marble come base facoltativa; terreno 3D e lettura dell'altitudine dall'indice cromatico di elevazione ASTER GDEM (classi da 5 m a 200 m, esagerate per leggibilità). I confini sono tracciati come pubblicati e non implicano alcuna posizione su alcun territorio.
  • Eventi in tempo reale: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET); gli eventi sono indicativi e conservano i link alle fonti originali.
  • In diretta: gli eventi NASA EONET sono indicativi e non costituiscono allerte delle autorità.
  • 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).
  • Previsione della qualità dell'aria, 5 giorni, PM2.5 (CAMS tramite Open-Meteo): contiene informazioni modificate del Copernicus Atmosphere Monitoring Service 2026.
  • Ultimo anno, temperatura giornaliera (ERA5 tramite Open-Meteo): contiene informazioni modificate del Copernicus Climate Change Service 2026.
  • Ultimo anno, temperatura e soleggiamento giornalieri (NASA POWER): questi dati provengono dal progetto POWER del NASA Langley Research Center (LaRC), finanziato dal programma NASA Earth Science/Applied Science..
  • Dati meteorologici di Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), con licenza 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.

Livelli e date

  • Intensità delle precipitazioni, media giornaliera: GPM IMERG, NASA GES DISC · 12 ott 2026
  • Temperatura della superficie terrestre, diurna, composito di 8 giorni: VIIRS NOAA-20 Level 3, 8 giorni, NASA LANCE · 14 set. 2026
  • Densità di popolazione, 2020: Popolazione: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statico
  • Colori reali: riflettanza corretta VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 ott 2026
  • Acqua di inondazione, composito a 3 giorni: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 ott 2026
  • Luci notturne, giornaliere: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12 ott 2026

04Dati

Cosa utilizza il metodo.

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 registro delle fonti.

DatiRuoloEtichetta
CMIP6 and CORDEX archives in cloud-optimised formatsAnalysis-ready model outputMODELLATO
ERA5 in cloud object storesReanalysis accessMODELLATO
Workflow provenance logsRiproducibilitàOSSERVATO
05Simulatore

Stock, flussi, ritardi e una soglia critica.

Due stock, la pressione e la capacità di adattamento, legati da un ciclo di crescita che si rafforza, una risposta di bilanciamento ritardata e danni quando la pressione supera la capacità; oltre la soglia il sistema può ribaltarsi. Modello didattico con valori illustrativi dichiarati, non una previsione.

Comandi

Crescita della pressione
6,0% all'anno
Efficacia della capacità nel ridurre la pressione
4,0% all'anno
Risposta degli investimenti alla pressione percepita
20%
Ritardo di percezione
4.0 anni
Soglia critica della pressione
60 indici
Amplificazione oltre la soglia
2,0 volte
Anni simulati
50 anni

Letture

Pressione massima
113 indici
Capacità alla fine
Indice 186
Anni sopra la soglia
15,8 anni
Numeri, metodi e fonti
AnnoPressioneCapacitàPercepito
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

Metodi

  1. Dinamica dei sistemi Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
  2. Transizioni critiche e punti di non ritorno Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
  3. Diagramma a ciclo causale Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
  4. Ventaglio di incertezza (Monte Carlo sui parametri) Spiegelhalter, Pearson e Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  5. Sensibilità un fattore alla volta (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Dati

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.

Stock, flussi, ritardi e una soglia di non ritorno. Modello didattico illustrativo: funziona con i valori impostati dai controlli, non con dati misurati. Metodi: dinamica dei sistemi (Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics); transizioni critiche e punti di non ritorno (Scheffer e altri (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461); diagramma dei cicli causali (Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill).

Nei sei pilastri, sotto la guida di Nexus Consortium

06Validazione

Come vengono verificati i risultati.

sistemi are tested through benchmarks, load testing and failover exercises. Numerical reproducibility is checked across hardware and software configurations.

VerificaCome si fa
Bit-for-bit reproducibilityKey analyses are re-run from recorded code and data versions to confirm identical outputs
Format and metadata complianceOutputs follow CF conventions so that other tools read them correctly
Resource accountingCompute 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.

07Simulatore di gemello e cascata

Model computing for climate and hazard science as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile Standard sul rischio climatico: the hazards it names, the sistemi 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 Costruttore di sistemi.

Pericoli

  • innalzamento del livello del mare
  • Coastal flood (innescato a valle)
  • Mareggiata (innescato a valle)
  • High-tide flooding (set off downstream)
  • Coastal erosion (set off downstream)
  • Saltwater intrusion (set off downstream)
  • Estuary flood (set off downstream)
  • Coastal habitat squeeze (set off downstream)
  • Wetland loss (set off downstream)
  • Mangrove loss (set off downstream)
  • Groundwater flood (set off downstream)
  • Climate-driven migration and relocation (set off downstream)
  • Sfollamenti di massa (innescati a valle)

Comandi

  • NS-0 Costituzione e principi
  • NS-1 Il UNI e il catalogo di artefatti (grammatica v0.2: segmenti di dominio, settore, regione e ambiente)
  • NS-3 UNI dei record di rischio (grammatica, corrispondenza legacy, autorità di assegnazione)
  • NS-3b Profilo di metadati di dataset e prodotti (STAC, DCAT, PROV-O)
  • NS-9 UNI contestuali (distribuzioni, istanze, istanze di programma)
  • NS-11 Verifica e monitoraggio (evidenze, attestazioni, osservazione della conformità zero trust)
  • NS-14 Conformità e corrispondenza con standard esterni
  • NRS-H65 Famiglia di pericoli: superamento dei confini planetari (NHS-1 planet.boundary)
  • NRS-H62 Famiglia di pericoli: eventi composti e multipericolo (NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H71 Famiglia di pericoli: catastrofi cosmiche e del tempo profondo (NHS-1 planet.deep-time)
  • NRS-H79 Famiglia di pericoli: crisi di salute mentale (NHS-1 health.mental)
  • NRS-H75 Famiglia di pericoli: malattie sensibili al clima (NHS-1 health.climate-sensitive)
  • NRS-H7 Famiglia di pericoli: anomalie della circolazione su grande scala (NHS-1 atmo.climate-mode)

Osservazione

  • ERA5 reanalysis (Copernicus Climate Data Store) (listed for reference)
  • CMIP6 climate projections (Copernicus Climate Data Store) (listed for reference)
  • NGFS Scenario Explorer (listed for reference)
  • INFORM Risk Index (indicato come riferimento)
  • Numero di decessi, persone disperse e persone direttamente colpite attribuiti ai disastri ogni 100.000 abitanti
  • Total greenhouse gas emissions per year
  • Perdite economiche dirette attribuite ai disastri in rapporto al PIL mondiale

Geografia di esempio

  • Pacific Island states: 150 hexagonal cells
  • Luci notturne di stanotte, blackout (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Acque superficiali attraverso le nuvole, 30 m (radar OPERA DSWx-S1), NASA GIBS
  • Intensità delle precipitazioni, ultima mezz'ora (IMERG), NASA GIBS
  • Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
08Collegamenti

Argomenti che si basano su questo metodo.

09Metodi ed evidenze

How computing for climate and hazard science is modelled, measured and tested.

Il modello, le sue ipotesi, i suoi dati e la sua incertezza, nella forma in cui uno scienziato o un ingegnere li verificherebbe. Le strutture seguono metodi pubblicati. I valori rappresentati sono illustrativi, non risultati.

Bande di incertezza

How far the outlook for computing for climate and hazard science could spread, shown as ranges rather than a single line.

Ora+5+10+15+20+25+30 yaltobassointervallo molto probabileintervallo probabile
Stima centrale
mediana dell'ensemble
Intervalli
probabile e molto probabile, nel linguaggio calibrato dell'IPCC
Ensemble
membri, scenari e condizioni iniziali dichiarati
Da leggere con
la sensibilità del risultato a ogni input
Dispersione illustrativa dell'ensemble su una scala di indice; la forma segue le linee guida IPCC sull'incertezza. Non è una proiezione.
Principi guida FAIR · GO FAIR e FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumGuidance on consistent treatment of uncertainties · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Comitato sui satelliti per l'osservazione della Terra
10Custodia

Chi mantiene il metodo.

Dati e calcolo stewards high-performance, cloud and edge computing for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

Canonical page: High-performance, cloud and edge computing

11Connesso

Dove porta questa pagina nel Consorzio.

12Domande

Domande e risposte.

What are the limits of high-performance, cloud and edge computing in this field?
Concentration in few providers or regions creates shared points of failure. Energy, water and supply chain constraints limit capacity growth.
Come vengono verificati i risultati?
Systems are tested through benchmarks, load testing and failover exercises. Numerical reproducibility is checked across hardware and software configurations.
I valori di questa pagina sono reali?
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.
Dove altro viene applicato questo metodo?
Il pagina canonica del metodo elenca ogni piattaforma che lo applica.
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Note legali

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