Interpolating station data
Kriging and related methods estimate rainfall or temperature between stations using elevation and other covariates, with a prediction variance mapped beside each field.
GCRI · 気候とハザード
Spatial statistics and geostatistics interpolate, smooth and compare hazard data across space. In this field they turn scattered stations into gridded fields with uncertainty, detect spatial patterns in events, and combine sources of different resolution.
Spatial statistics and geostatistics analyse data that vary across space, accounting for spatial dependence. They estimate values at unsampled locations and test for spatial patterns. In climate and hazards and disaster and crisis, spatial statistics produce continuous hazard and exposure surfaces with uncertainty. They reveal geographic clustering of risks and vulnerabilities across sectors. The canonical description is on STEM Commons.
Kriging and related methods estimate rainfall or temperature between stations using elevation and other covariates, with a prediction variance mapped beside each field.
Satellite estimates are corrected with gauge observations through statistical blending, so that fields keep satellite coverage and gauge accuracy.
Landslide or fire occurrences are tested for clustering and related to terrain and climate covariates.
Flood water, daytime surface heat and rain 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 spatial statistics and geostatistics 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 |
|---|---|---|
| Station networks | Point observations | 観測 |
| Digital elevation models | Covariates | 観測 |
| Satellite precipitation | Spatial coverage | 推定 |
| Event inventories | Point patterns | 報告値 |
この手法を追跡するためにチームが使う画面:その指標、状態、決定。名前は例であり、値はイメージです。
Predictions are tested using spatial cross-validation that respects dependence. Uncertainty maps are compared with independent observations.
| 確認 | 実施方法 |
|---|---|
| Cross-validation | Stations are withheld in turn and predicted from the rest to measure interpolation error |
| Variogram review | Spatial dependence models are examined and justified |
| Uncertainty maps | Prediction variance is mapped with every interpolated field |
Results depend on the scale and zoning of analysis. Sparse or clustered sampling limits prediction in unsampled areas.
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 spatial statistics for hazards could spread, shown as ranges rather than a single line.
宇宙と地球観測 stewards spatial statistics and geostatistics for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
Process explorer · Process
7 steps·4 段階·1 gate
プロセス
レイヤーはその権利とともに取り込まれ、位置合わせされ、分析され、不確実性を確認されたうえで、公開しても安全かのレビューを経て公開されます。地図は、ガバナンスのもとにある空間的な主張です。
時空間インテリジェンス · Data protocols: semantic, jurisdictional and temporal intelligence · NXS-EOPDesigned programme process, not a record of operation. No cycle has run and every programme is at service level R0. A gate is a programme decision, never a public-authority approval, certification or deployment authorisation. The pages cited are design doctrine.
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。
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