GCRI · 気候とハザード
複合ハザード
Compound hazards are combinations of drivers or hazards that together cause more harm than each would alone: heat with drought, 高潮 と 河川洪水, 林野火災 followed by heavy rain on burned slopes, or an 地震 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.
Compound hazards on the record.
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.
Concurrent drivers
Two hazards occur together because they share a cause or because chance aligns them, such as high river flow and 高潮 in the same coastal storm.
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.
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.
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.
世界の気候のシグナル。
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
このレイヤーについて
- エビデンス
- 観測(雲により欠測あり)
- 出典
- VIIRS 全球洪水プロダクト(NASA LANCE)
- 提供者
- NASA LANCE
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 日次、衛星による検出、雲により欠測あり
- ビルド時点で最新
- 2026-10-14
- 解決
- 約 250 m メッシュ
- 不確実性
- 衛星による検出、雲により欠測あり。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
- エビデンス
- 観測(持続的な雲により依然として欠測あり)
- 出典
- VIIRS NOAA-20 Level 3、8 日(NASA LANCE)
- 提供者
- NASA LANCE
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 8 日、衛星による 8 日間合成、持続的な雲により依然として欠測あり
- ビルド時点で最新
- 2026-09-14
- 解決
- 約 1 km メッシュ
- 不確実性
- 表示日までの 8 日間の地表面温度の衛星観測値で、暑熱エクスポージャーの指標です。気温、暑さ指数、熱波警報ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
- エビデンス
- 推定
- 出典
- GPM IMERG(NASA GES DISC)
- 提供者
- NASA GES DISC
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 日次、ほぼリアルタイムの衛星推定値
- ビルド時点で最新
- 2026-10-12
- 解決
- 約 2 km メッシュ
- 不確実性
- ほぼリアルタイムの衛星推定値です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
- エビデンス
- 推定
- 出典
- 世界人口グリッド v4.11(NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学))
- 提供者
- NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学)
- ライセンス
- CC BY 4.0
- 年次
- null。国勢調査に基づく推計値、静的(2020 年)
- 解決
- 約 1 km メッシュ
- 不確実性
- 2020 年の 1 平方キロメートル当たりの人口の国勢調査に基づく推定値で、エクスポージャーの文脈として示します。いずれかのハザードの影響を受けた人数ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
- エビデンス
- 観測
- 出典
- VIIRS NOAA-20 補正反射率(NASA LANCE)
- 提供者
- NASA LANCE
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 日次、衛星画像
- ビルド時点で最新
- 2026-10-14
- 解決
- 約 250 m メッシュ
- 不確実性
- 衛星画像です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
- エビデンス
- 観測
- 出典
- GHRSST MUR25(NASA JPL PO.DAAC)
- 提供者
- NASA JPL PO.DAAC
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 日次、衛星解析
- ビルド時点で最新
- 2026-10-12
- 解決
- 約 2 km メッシュ
- 不確実性
- 表示日の海面水温が平年値からどれだけ外れているかの衛星解析で、海洋熱波の指標です。 サンゴの白化 警報ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
キーボード(地図にフォーカスがある場合)
Ctrlまたは⌘を押しながらスクロールしてズーム
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。
データ:NASA GIBS・ASTER GDEM・Blue Marble・ © OpenStreetMap 寄稿者 ・Natural Earth・NASA EONET・NASA JPL OPERA DIST-ALERT・NASA AIRS情報源とライセンス
- 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). NASA オープンデータ
- 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). NASA オープンデータ
- VIIRS 準リアルタイム・プロダクト(洪水、地表面温度、積雪被覆、補正反射率)、NASA LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
- GPM IMERG 降水量、NASA 降水処理システム。NASA ゴダード地球科学データ情報サービスセンター(GES DISC)が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
- 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). CC BY 4.0 でライセンス。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
- GHRSST Level 4 MUR 解析、NASA ジェット推進研究所。NASA 物理海洋学 DAAC(PO.DAAC)が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
- ASTER GDEM は METI と NASA のプロダクトです(ASTER Global Digital Elevation Model V003、NASA LP DAAC)。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。引用: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. NASA オープンデータ
- Natural Earthを使用して作成。無料のベクターおよびラスター地図データ @ naturalearthdata.com。 パブリックドメイン
- © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)、NASA GIBS 経由(海岸線、境界、道路、地名)。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 ODbL
- Blue Marble、NASA Earth Observatory。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
- 地球儀と平面地図の背景情報:NASA GIBS参照レイヤーによる海岸線、境界、道路、地名(OpenStreetMapデータ、ODbL、© OpenStreetMap contributors)。オプションのベースとしてBlue Marble画像。ASTER GDEM標高カラー指数による3D地形と標高の読み取り(5 mから200 mの階級、判読しやすいよう誇張)。境界は公表されたとおりに描画しており、いかなる領域に関する立場を示すものでもありません。
- ライブイベント:NASA Earth Observatory Natural Event Tracker(EONET)。イベントは参考情報であり、元の出典へのリンクを保持しています。
- ライブ:NASA EONET。イベントは参考情報であり、当局の警報ではありません。
- 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).
- 大気質予報、5 日、PM2.5(CAMS、Open-Meteo 経由):改変した Copernicus 大気モニタリング・サービスの 2026 年の情報を含みます。
- 過去1年の日別気温(ERA5、Open-Meteo 経由):改変した Copernicus 気候変動サービスの 2026 年の情報を含みます。
- 過去1年の日別気温と日照(NASA POWER):これらのデータは、NASA 地球科学・応用科学プログラムの資金による NASA ラングレー研究センター(LaRC)の POWER プロジェクトから取得しました。
- Open-Meteo.com の気象データ (https://open-meteo.com/), ライセンスは 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.
レイヤーと日付
- 洪水域、3日間合成:VIIRS Global Flood Product、NASA LANCE · 2026 年 10 月 14 日
- 地表面温度(日中、8日間合成):VIIRS NOAA-20 Level 3、8日間、NASA LANCE · 2026年9月14日
- 降水強度、日平均:GPM IMERG、NASA GES DISC · 2026 年 10 月 12 日
- 人口密度、2020年:人口:CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 静的
- トゥルーカラー:VIIRS NOAA-20 補正反射率、NASA LANCE・ 2026年10月13日
- 海面水温偏差:GHRSST MUR25、NASA JPL PO.DAAC · 2026 年 10 月 12 日
Compound hazards are where domain couplings show most.
- 水結合Flood after drought, or drought and heat together, break assumptions in sector plans.What to watchJoint occurrence of extremes
- 食料結合Concurrent extremes across breadbaskets are the food system’s worst case.What to watchConcurrent extremes in producing regions
- エネルギー結合Low wind with cold or heat stresses power systems with high renewable shares.What to watchProlonged low-generation periods
Compound hazard analyses are designed for the シナリオとストレステスト・シリーズ. 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.
ストック、フロー、遅れ、そして転換点の閾値。
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
- 圧力の増大
- 年 6.0%
- 圧力を下げる上での能力の効果
- 年 4.0%
- 認識された圧力への投資の反応
- 20%
- 認知の遅れ
- 4.0 年
- 圧力の転換しきい値
- 60 指数
- 閾値を越えた後の増幅
- 2.0 倍
- シミュレーションした年数
- 50 年
読み取り値
- 最大圧力
- 113 指数
- 最後に残る能力
- 186 指数
- 閾値を超えた年数
- 15.8 年
数値、手法、出典
| 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 |
手法
- システム・ダイナミクス Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
- 臨界転移と転換点 Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
- 因果ループ図 Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
- 不確実性ファン(パラメータ・モンテカルロ) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011)、Visualising uncertainty about the future、Science 333
- 一因子ずつの感度分析(トルネード図) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
データ
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
- 実験 ラボ
- 組み込み先 Foundry における気候とハザード
- 検証場所 Universe における気候とハザード
- 成文化先 Standards における気候と地球システム
- 掲載先 Reports における気候とハザード
- 開講先 Academy の地球・環境科学学部
何を、どの程度うまく測定しているか。
各指標には、その単位、更新頻度、背後にある出典の種類、値が持つことになるエビデンスのラベルが付いています。値は表示しません:プログラムが自らの権限のもとで値を提供します。
| 指標 | 単位 | 周期 | 出典の種類 | ラベル |
|---|---|---|---|---|
| Concurrent hot and dry days | count per season | seasonal | Station and reanalysis data | 観測 |
| Joint 再現期間 | years for the combined event | per analysis | Multivariate statistical models | 推定 |
| Dependence between drivers | correlation or tail dependence coefficient | per analysis | Statistical analysis of paired records | 推定 |
| Events with multiple hazard types | 件数 | 年次 | Disaster event databases | 報告値 |
| Simultaneous breadbasket shortfalls | count of regions below a yield threshold | 年次 | Crop monitoring | 推定 |
| Recovery interval between events | か月 | per event sequence | Event records | 観測 |
Model compound hazards as a system. Run the cascade.
Assembled from the Nexus Standards area profile 複合・連鎖ハザードの標準: 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
- Natech event
- Chemical spill or leak (下流で誘発)
- Emergency-response overload (下流で誘発)
- Toxic gas release (set off downstream)
- Industrial fire (set off downstream)
システムと連成
- 複合・連鎖ハザードの標準
- 水文気象ハザードの標準 Compounding
- 地球物理ハザードの標準 Triggering
- 重要インフラと重要事業体 カスケード
- グローバルおよびシステミックリスク メカニズム
管理策
NS-0憲章と原則NS-3リスク記録の UNI(文法、旧体系との対照、割当権限)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)NRS-H61ハザード・ファミリー:連鎖的な機能不全(NHS-1 sys.cascade)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-H60ハザード分類:サプライチェーンと流れの途絶(NHS-1 sys.supply-chain)NRS-H94ハザード・ファミリー:システミック・サイバー事象(NHS-1 cyber.systemic-cyber)NRS-H107ハザード・ファミリー:デジタルインフラの集中とモノカルチャー(NHS-1 tech.digital-concentration)NRS-H7ハザード分類:大規模な循環の異常(NHS-1 atmo.climate-mode)
観測
- Copernicus EMS rapid mapping activations (listed for reference)
- OpenStreetMap planet and replication (listed for reference)
- ERA5 再解析(Copernicus Climate Data Store)(参考として掲載)
- 世界の GDP に対する災害による直接経済損失
- Number of disruptions to basic services attributed to disasters
例示の地理
- バングラデシュ:134 の六角形セル
- 今夜の夜間光と停電(VIIRS Day/Night Band)、NASA GIBS
- Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
- Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
エビデンスの出所。
名前の明示された公開データセットと機関の記録。それぞれにライセンス区分があります。合意に基づく出典は、その条件のもとでのみ使用し、再公開することはありません。
| 出典 | 提供するもの | ライセンス区分 |
|---|---|---|
| IPCC AR6 Working Group I, chapter on weather and climate extremes | Assessment of compound events and their changes | Public, IPCC terms of use |
| UNDRR-ISC ハザード情報プロファイル | Hazard definitions with notes on linked and cascading hazards | Public, UNDRR and ISC terms of use |
| EM-DAT 国際災害データベース(CRED、ルーヴァン・カトリック大学) | Events recorded with associated hazards | Free for non-commercial use with registration |
| ERA5 reanalysis | Consistent multi-variable fields for joint analysis | Free and open with attribution, Copernicus licence (to check current terms) |
| GEOGLAM 作物モニター | Monthly crop conditions in major producing and at-risk countries | Public, GEOGLAM terms |
How compound hazards is modelled, measured and tested.
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。
不確実性の幅
How far the outlook for compound hazards could spread, shown as ranges rather than a single line.
- 中央推定値
- アンサンブルの中央値
- 範囲
- IPCC の較正された表現における「可能性が高い」と「可能性が非常に高い」
- アンサンブル
- メンバー、シナリオ、初期条件を明示
- あわせて読む
- 各入力に対する結果の感度
誰が決め、エビデンスが何に役立つか。
Climate and Hazards prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| 誰が決定するか | 質問 | このページが提供するエビデンス |
|---|---|---|
| Civil protection and emergency agencies | Which combinations of hazards to plan and exercise for | Compound event typologies and storylines |
| Coastal and flood defence agencies | How joint surge and river flow change design standards | Joint return periods with dependence stated |
| Food security and trade ministries | How to prepare for simultaneous shortfalls among suppliers | Spatially compounding event analyses |
このトピックが生み出す成果物
- 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
専門家が問うこと。
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?
メカニズムと要因。
Many hazards share drivers. Large-scale atmospheric patterns can bring heat and drought together, or set up storms that deliver both surge and 極端な降雨. Modes of 気候変動性 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. 林野火災 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 システム are already stressed, for example when a flood strikes during an outbreak.
どのように研究され、手法がどこで止まるか。
| 手法またはデータ | 表示内容 | 限界 |
|---|---|---|
| Multivariate statistics and copulas | Dependence between hazard variables | Need long records; tail dependence is hard to estimate |
| Large ensembles of climate model runs | Rare combinations not seen in observations | Model biases can distort joint behaviour |
| Event-set and storyline approaches | Plausible, physically coherent combined events | Storylines are not probabilities |
| Impact-based and システム モデル | How combined hazards affect infrastructure and services | Depend on uncertain vulnerability and dependency data |
どのように研究され、手法が言えないことは何か。
Where this page’s references lead.
このページの読解の基準となる機関と文書。状態と版は変わります。各リンクは発行機関へ移動します。
質問と回答。
What is a compound event?
Why are compound events underestimated?
What is a climate storyline?
What is a storyline approach?
Is the Universe mission theme on compound hazards active?
このページからエビデンスを提供する。
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.
- メールゲートウェイ GW-GCRIこのページから送信するエビデンス、訂正、事例、手法、レビュー、翻訳、プロファイルへの入力。このページのタグが付いて届くため、担当の編集者が受け取ります。
- Zenodoオープンな寄託寄託してコミュニティに提出するORCID iD を使って Zenodo に自分の記録を公開し、そこから Reports コミュニティに提出してください。キュレーターが審査し、DOI は引き続きあなたのものです。
- 報告書GCRI貢献のすべての方法を見る貢献の種類、それぞれの審査方法、受け取るクレジット、ライセンス、決して受け付けないもの。
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。
手法、データセット、または問いを持ち込んでください。
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。
法的文書。
このサイトの地図、データ、図表は、背景と一般的な情報として示すものです。助言、予報、警報ではありません。情報の限界は免責事項とデータに関する注意事項に記載しています。