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GCRI · 기후와 재해

기후·재해 과학을 위한 컴퓨팅

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.

01등록

Computing for climate and hazard science on the record.

방법 기록STEM 방법
  1. 방법고성능, 클라우드 및 엣지 컴퓨팅
  2. 적용 분야기후와 재해
  3. 데이터3 inputs
  4. 정본 페이지STEM 공유지
02신청서

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 위험 분석 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.

Running and storing ensembles

Large ensembles of climate and hazard models are run on shared high-performance 시스템, 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.

03지리

전 세계 기후 신호.

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

대화형 지도에는 JavaScript가 필요합니다. 레이어 목록과 출처는 아래에 있습니다.

레이어 3

이 페이지의 기후 신호

이 레이어 소개
증거
추정
출처
GPM IMERG(NASA GES DISC)
제공자
NASA GES DISC
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매일, 위성 추정값, 근실시간
빌드 시점 최신
2026-10-12
해결
약 2 km 격자
불확실성
근실시간 위성 추정값. 제공자가 게시한 그대로의 위성 또는 모형 래스터입니다. 구름, 관측 폭 공백, 산출 오차로 인해 빈틈과 잡음이 생기며, 값은 특정 장소의 측정치가 아니라 지표입니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
관측(지속적인 구름으로 여전히 빈틈이 남음)
출처
VIIRS NOAA-20 Level 3, 8일(NASA LANCE)
제공자
NASA LANCE
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
8일, 위성 8일 합성, 지속적인 구름으로 여전히 빈틈이 남음
빌드 시점 최신
2026-09-14
해결
약 1 km 격자
불확실성
표시된 날짜까지 8일간 지표면의 위성 관측 표면 온도로, 열 노출 지표이며 기온, 열지수, 폭염 경보가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
추정
출처
세계 격자 인구 v4.11(NASA SEDAC(CIESIN, 컬럼비아 대학교))
제공자
NASA SEDAC(CIESIN, 컬럼비아 대학교)
라이선스
CC BY 4.0
생산 연도
null; 인구조사 기반 추정치, 정적(2020)
해결
약 1 km 격자
불확실성
2020년 제곱킬로미터당 인구에 대한 인구총조사 기반 추정값으로 노출 맥락으로 표시되며, 어떤 재해로 영향받은 사람의 수가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
관측
출처
VIIRS NOAA-20 보정 반사율(NASA LANCE)
제공자
NASA LANCE
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매일, 위성 영상
빌드 시점 최신
2026-10-14
해결
약 250 m 격자
불확실성
위성 영상. 제공자가 게시한 그대로의 위성 또는 모형 래스터입니다. 구름, 관측 폭 공백, 산출 오차로 인해 빈틈과 잡음이 생기며, 값은 특정 장소의 측정치가 아니라 지표입니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
관측(구름이 있으면 빈틈이 생김)
출처
VIIRS 글로벌 홍수 산출물(NASA LANCE)
제공자
NASA LANCE
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매일, 위성 탐지, 구름이 있으면 빈틈이 생김
빌드 시점 최신
2026-10-14
해결
약 250 m 격자
불확실성
위성 탐지로, 구름이 있으면 빈틈이 생깁니다. 제공자가 게시한 그대로의 위성 또는 모형 래스터입니다. 구름, 관측 폭 공백, 산출 오차로 인해 빈틈과 잡음이 생기며, 값은 특정 장소의 측정치가 아니라 지표입니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
관측
출처
VIIRS Black Marble(VNP46A2)(NASA LAADS DAAC)
제공자
NASA LAADS DAAC
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매일, 달빛과 대기를 보정한 위성 복사휘도
빌드 시점 최신
2026-10-12
해결
약 500 m 격자
불확실성
표시된 날짜의 위성 야간 복사휘도로, 불빛은 전력 사용과 정전의 대리 지표이며 공급이나 접근성의 측정치가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다

제공 가능한 최신

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

최신 NASA 이미지를 불러오는 중입니다.

끌어서 이동합니다. Ctrl 또는 ⌘를 누른 채 스크롤하거나 핀치 또는 버튼으로 확대합니다. 포인터 아래의 값은 마우스를 올려 확인하며, 초기화하면 해당 지역으로 돌아갑니다.

전 세계를 중심으로 본 기후 신호.NASA가 게시한 그대로의 위성 및 모형 산출물로, 각각 고유한 날짜가 있습니다. 지표이며 어떤 장소에 대한 평가도 아닙니다.

데이터: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap 기여자 · Natural Earth · NASA EONET · NASA JPL OPERA DIST-ALERT · NASA AIRS출처와 라이선스

  • 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 공개 데이터
  • 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 공개 데이터
  • GPM IMERG 강수, NASA 강수 처리 시스템; NASA 고다드 지구과학 데이터·정보 서비스 센터(GES DISC)에서 배포; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • VIIRS 준실시간 산출물(홍수, 지표면 온도, 적설 피복, 보정 반사율), NASA LANCE; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • 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 라이선스. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • VIIRS Black Marble 야간 조명, NASA 고다드 우주비행센터; NASA 레벨1 및 대기 아카이브·배포 시스템(LAADS DAAC)에서 배포; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • ASTER GDEM은 METI와 NASA의 산출물입니다(ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC). 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). 인용: 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 공개 데이터
  • Natural Earth으로 제작. 무료 벡터 및 래스터 지도 데이터 @ naturalearthdata.com. 퍼블릭 도메인
  • © OpenStreetMap 기여자(ODbL), NASA GIBS 경유(해안선, 경계, 도로 및 지명). 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • 지구본과 평면 지도의 맥락 정보: NASA GIBS 참조 레이어의 해안선, 경계, 도로, 지명(OpenStreetMap 데이터, ODbL, © OpenStreetMap 기여자). 선택 기본 지도로 Blue Marble 영상. 3D 지형과 고도 표시는 ASTER GDEM 고도 색상 지수(5 m에서 200 m 구간, 가독성을 위해 과장). 경계는 공표된 대로 그렸으며 어떤 영토에 대한 입장도 뜻하지 않습니다.
  • 실시간 사건: NASA 지구관측소 자연 사건 추적기(EONET). 사건은 참고용이며 원출처 링크를 그대로 유지합니다.
  • 실시간: NASA EONET. 사건은 참고용이며 당국의 경보가 아닙니다.
  • 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).
  • 대기질 예보, 5일, PM2.5(CAMS, Open-Meteo 경유): 수정된 Copernicus 대기 모니터링 서비스 2026년 정보를 포함합니다.
  • 지난 1년 일별 기온(ERA5, Open-Meteo 경유): 수정된 Copernicus 기후변화 서비스 2026년 정보를 포함합니다.
  • 지난 1년 일별 기온과 일조(NASA POWER): 이 데이터는 NASA 지구과학/응용과학 프로그램의 지원을 받은 NASA 랭글리 연구센터(LaRC) POWER 프로젝트에서 얻었습니다.
  • Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), 제공 날씨 데이터, CC BY 4.0 라이선스 (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.

레이어와 날짜

  • 강수율, 일평균: GPM IMERG, NASA GES DISC · 2026년 10월 12일
  • 지표면 온도, 주간, 8일 합성: VIIRS NOAA-20 레벨 3, 8일, NASA LANCE · 2026년 9월 14일
  • 인구 밀도, 2020년: 인구: CIESIN, 컬럼비아 대학교, 세계 격자 인구 v4.11(2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 정적
  • 트루컬러: VIIRS NOAA-20 보정 반사도, NASA LANCE · 2026년 10월 13일
  • 홍수 수역, 3일 합성: VIIRS 전지구 홍수 산출물, NASA LANCE · 2026년 10월 14일
  • 야간 조명, 일별: VIIRS Black Marble(VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 2026년 10월 12일

04데이터

방법이 사용하는 입력.

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 출처 등록부.

데이터역할라벨
CMIP6 and CORDEX archives in cloud-optimised formatsAnalysis-ready model output모형 산출
ERA5 in cloud object storesReanalysis access모형 산출
Workflow provenance logs재현성관측
05시뮬레이터

저량, 유량, 지연, 그리고 티핑 임계값.

두 개의 저량, 압력과 적응 역량이라는 두 저량이 강화형 성장 순환, 지연된 균형 반응, 압력이 역량을 앞지를 때의 피해로 연결됩니다. 임계값을 넘으면 시스템은 급변할 수 있습니다. 명시된 예시 값을 쓰는 교육용 모형이며 예측이 아닙니다.

통제 수단

압력 증가
연 6.0%
압력을 줄이는 데 있어 역량의 효과
연 4.0%
인지된 압력에 대한 투자 반응
20%
인지 지연
4.0년
압력의 티핑 임계값
지수 60개
임계값 이후의 증폭
2.0배
모의 연수
50년

판독값

최대 압력
113 지수
마지막에 남는 역량
186 지수
임계값을 넘은 연수
15.8년
수치, 방법과 출처
연도압력역량인지된
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

방법

  1. 시스템 다이내믹스 Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
  2. 임계 전이와 티핑 포인트 Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
  3. 인과 순환 도표 Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
  4. 불확실성 팬(매개변수 몬테카를로) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  5. 단일 요인 민감도(토네이도) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

데이터

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.

저량, 유량, 지연, 임계 전환점. 예시용 교육 모형으로, 측정 데이터가 아니라 조절 장치로 설정한 값에 따라 작동합니다. 방법: 시스템 다이내믹스(Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics), 임계 전이와 티핑 포인트(Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461), 인과 순환 다이어그램(Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill).

여섯 기둥 전반에 걸쳐, Nexus Consortium 주도

06검증

결과가 점검되는 방식.

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

점검수행 방식
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.

07트윈 및 캐스케이드 시뮬레이터

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

Assembled from the Nexus Standards area profile 기후 리스크 표준: the hazards it names, the 시스템 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.

재해

  • 해수면 상승
  • Coastal flood (하류에서 유발)
  • 폭풍해일 (하류에서 유발)
  • 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)
  • 대규모 실향(하류에서 유발)

통제 수단

  • NS-0 헌장과 원칙
  • NS-1 사회를 움직이는 UNI 와 산출물 카탈로그(문법 v0.2: 영역, 부문, 지역, 환경 구간)
  • NS-3 리스크 기록 UNI(문법, 기존 체계 대응, 할당 권한)
  • NS-3b 데이터셋 및 제품 메타데이터 프로파일(STAC, DCAT, PROV-O)
  • NS-9 맥락 UNI(배치, 인스턴스, 프로그램 인스턴스)
  • NS-11 검증 및 모니터링(근거, 증명, 제로 트러스트 적합성 관찰)
  • NS-14 적합성 및 외부 표준과의 대응
  • NRS-H65 재해 계열: 행성 경계 초과(NHS-1 planet.boundary)
  • NRS-H62 재해 유형: 복합 및 다중 재해 사건(NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H71 재해 계열: 지질 시대 및 우주적 대재앙(NHS-1 planet.deep-time)
  • NRS-H79 재해 유형: 정신건강 위기(NHS-1 health.mental)
  • NRS-H75 재해 계열: 기후 민감성 질환(NHS-1 health.climate-sensitive)
  • NRS-H7 재해 계열: 대규모 순환 이상(NHS-1 atmo.climate-mode)

관측

  • ERA5 재분석(Copernicus Climate Data Store)(참고용으로 게재)
  • CMIP6 기후 전망(Copernicus Climate Data Store)(참고용으로 게재)
  • NGFS Scenario Explorer(참고용으로 게재)
  • INFORM Risk Index(참고용으로 게재)
  • 인구 100,000명당 재난으로 인한 사망자, 실종자 및 직접 피해자 수
  • Total greenhouse gas emissions per year
  • 세계 GDP 대비 재난으로 인한 직접 경제 손실

예시 지리

  • 태평양 도서국: 150개 육각형 셀
  • 오늘 밤 야간 조명과 정전(VIIRS 주야간 밴드), NASA GIBS
  • 구름을 투과한 지표수, 30 m(OPERA DSWx-S1 레이더), NASA GIBS
  • 최근 30분 강우율(IMERG), NASA GIBS
  • Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
08연결

이 방법에 의존하는 주제.

09방법과 근거

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

모형, 그 가정, 데이터, 불확실성을 과학자나 엔지니어가 확인할 형태로 제시합니다. 구조는 발행된 방법을 따릅니다. 제시된 값은 예시이며 결과가 아닙니다.

불확실성 구간

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

지금+5+10+15+20+25+30 y높음낮음매우 가능성 높은 범위가능성 높은 범위
중앙 추정치
앙상블의 중앙값
범위
IPCC 보정 표현의 '가능성 높음'과 '매우 가능성 높음'
앙상블
멤버, 시나리오, 초기 조건 명시
함께 읽기
각 입력에 대한 결과의 민감도
지수 척도 위의 예시 앙상블 분산으로, 형식은 IPCC 불확실성 지침을 따릅니다. 전망이 아닙니다.
FAIR 지침 원칙 · GO FAIR와 FORCE11W3C PROV · 월드 와이드 웹 컨소시엄불확실성의 일관된 처리에 관한 지침 · IPCCCEOS 분석 준비 데이터(Analysis Ready Data) · 지구관측위성위원회
10스튜어드십

방법을 유지하는 주체.

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

11연결됨

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12질문

질문과 답변.

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.
결과는 어떻게 점검됩니까?
Systems are tested through benchmarks, load testing and failover exercises. Numerical reproducibility is checked across hardware and software configurations.
이 페이지의 값은 실제입니까?
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.
이 방법은 다른 어디에 적용됩니까?
사회를 움직이는 정본 방법 페이지 는 이를 적용하는 모든 플랫폼을 나열합니다.
보고서기여하기

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보고서 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.

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기후와 재해

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