Running and storing ensembles
Large ensembles of climate and hazard models are run on shared high-performance システム, and outputs are stored in standard formats with full provenance.
GCRI · 気候とハザード
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 リスク分析 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 システム, 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.
インタラクティブマップにはJavaScriptが必要です。レイヤー一覧と出典は以下にあります。
レイヤー 3
このページの気候シグナル
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最新の利用可能データ
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM(METI、NASA)· Blue Marble(NASA)· © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)· Natural Earth
最新のNASA画像を読み込んでいます。
ドラッグで移動。Ctrlまたは⌘を押しながらスクロール、ピンチ、またはボタンでズーム。ポインター下の値はホバーで表示。リセットで地域表示に戻ります。
世界を枠に収めた気候シグナル。NASA が公開するままの衛星およびモデルのプロダクトで、それぞれに固有の日付があります。指標であり、特定の場所の評価ではありません。
レイヤーと日付
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 出典の登録簿.
| データ | 役割 | ラベル |
|---|---|---|
| CMIP6 and CORDEX archives in cloud-optimised formats | Analysis-ready model output | モデル化 |
| ERA5 in cloud object stores | Reanalysis access | モデル化 |
| Workflow provenance logs | 再現性 | 観測 |
二つのストック、圧力と 適応能力という 2 つのストックが、自己強化的な成長ループ、遅れて働く均衡化の反応、圧力が能力を上回ったときの損害で結ばれています。閾値を越えるとシステムは転換しえます。明示された例示値を使う教育用モデルであり、予測ではありません。
管理策
読み取り値
| 年 | 圧力 | 能力 | 知覚された |
|---|---|---|---|
| 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.
6 本の柱を通じて、Nexus Consortium が主導
システム are tested through benchmarks, load testing and failover exercises. Numerical reproducibility is checked across hardware and software configurations.
| 確認 | 実施方法 |
|---|---|
| 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.
Assembled from the Nexus Standards area profile 気候リスクの標準: the hazards it names, the システム 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.
ハザード
システムと連成
管理策
NS-0 憲章と原則NS-1 社会を動かし続ける UNI と成果物カタログ(文法 v0.2:分野、部門、地域、環境の区分)NS-3 リスク記録の UNI(文法、旧体系との対照、割当権限)NS-3b データセットとプロダクトのメタデータ・プロファイル(STAC、DCAT、PROV-O)NS-9 文脈 UNI(展開、インスタンス、プログラム・インスタンス)NS-11 検証とモニタリング(エビデンス、証明、ゼロトラストの適合性観測)NS-14 適合性と外部標準との対照NRS-H65 ハザード・ファミリー:プラネタリー・バウンダリーの逸脱(NHS-1 planet.boundary)NRS-H62 ハザード・ファミリー:複合・マルチハザード事象(NHS-1 sys.compound)NRS-H71 ハザード分類:地質学的時間と宇宙の大災害(NHS-1 planet.deep-time)NRS-H79 ハザード・ファミリー:メンタルヘルスの危機(NHS-1 health.mental)NRS-H75 ハザード・ファミリー:気候に影響される疾患(NHS-1 health.climate-sensitive)NRS-H7 ハザード分類:大規模な循環の異常(NHS-1 atmo.climate-mode)観測
例示の地理
モデル、その仮定、データ、不確実性を、科学者やエンジニアが確認する形で示します。構造は公表された手法に従っています。描かれた値は例示であり、知見ではありません。
How far the outlook for computing for climate and hazard science could spread, shown as ranges rather than a single line.
データと計算資源 stewards high-performance, cloud and edge computing for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
報告書 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.
個人データ、重要インフラの機微な詳細、共有する権利のないものは決して送らないでください。寄稿は利用前にレビューされます。送付によって著作者としての権利や編集上の権利が生じることはなく、スポンサーシップで調査結果を買うことは決してできません。
情報提供と問い合わせは本日から受け付けています。問い合わせには参照番号が付き、次の手順が示されます。申請、支払い、計算資源の割り当て、登録は、担当チーム、規約、審査体制が整ってから開始します。
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