Skip to content

GCRI · Климат и опасные явления

Составные опасные явления

Compound hazards are combinations of drivers or hazards that together cause more harm than each would alone: heat with drought, штормовой нагон вместе с речным паводком, лесные пожары followed by heavy rain on burned slopes, or an Землетрясение 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.

02Вопрос

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.

Механизм

Concurrent drivers

Two hazards occur together because they share a cause or because chance aligns them, such as high river flow and штормовой нагон in the same coastal storm.

Механизм

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.

Механизм

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.

Механизм

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.

03География

Климатические сигналы по всему миру.

Flood water, daytime surface heat and rain across the world, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

Для интерактивной карты нужен JavaScript. Список слоёв и источники приведены ниже.

Слои 3

Климатические сигналы для этой страницы

Об этом слое
Доказательная база
Наблюдаемые данные (облачность оставляет пропуски)
Источник
Глобальный продукт по паводкам VIIRS (NASA LANCE)
Поставщик
NASA LANCE
Лицензия
Открытые данные NASA
Год выпуска
ежедневно; спутниковое обнаружение; облачность оставляет пропуски
Новейшие на момент сборки
2026-10-14
Разрешение
сетка около 250 м
Неопределённость
Спутниковое обнаружение; облачность оставляет пропуски. Спутниковый или модельный растр в том виде, в каком его публикует поставщик. Облачность, пропуски в полосе обзора и ошибки восстановления параметров оставляют пропуски и шум; значения являются показателями, а не измерениями в конкретном месте.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
Доказательная база
Наблюдаемые данные (устойчивая облачность по-прежнему оставляет пропуски)
Источник
VIIRS NOAA-20 Level 3, 8 дней (NASA LANCE)
Поставщик
NASA LANCE
Лицензия
Открытые данные NASA
Год выпуска
8 дней; спутниковый 8-дневный композит; устойчивая облачность по-прежнему оставляет пропуски
Новейшие на момент сборки
2026-09-14
Разрешение
сетка около 1 км
Неопределённость
Спутниковая температура поверхности земли за 8 дней, заканчивающихся указанной датой, показатель подверженности жаре; это не температура воздуха, не индекс жары и не предупреждение о жаре.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
Доказательная база
Оценка
Источник
GPM IMERG (NASA GES DISC)
Поставщик
NASA GES DISC
Лицензия
Открытые данные NASA
Год выпуска
ежедневно; спутниковая оценка, почти в реальном времени
Новейшие на момент сборки
2026-10-12
Разрешение
сетка около 2 км
Неопределённость
Спутниковая оценка, почти в реальном времени. Спутниковый или модельный растр в том виде, в каком его публикует поставщик. Облачность, пропуски в полосе обзора и ошибки восстановления параметров оставляют пропуски и шум; значения являются показателями, а не измерениями в конкретном месте.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
Доказательная база
Оценка
Источник
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Колумбийский университет))
Поставщик
NASA SEDAC (CIESIN, Колумбийский университет)
Лицензия
CC BY 4.0
Год выпуска
null; оценка на основе переписи, статическая (2020)
Разрешение
сетка около 1 км
Неопределённость
Оценка на основе переписи числа людей на квадратный километр в 2020 году, показанная как контекст подверженности; не является подсчётом людей, пострадавших от какой-либо опасности.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
Доказательная база
Наблюдаемые данные
Источник
Скорректированная отражательная способность VIIRS NOAA-20 (NASA LANCE)
Поставщик
NASA LANCE
Лицензия
Открытые данные NASA
Год выпуска
ежедневно; спутниковое изображение
Новейшие на момент сборки
2026-10-14
Разрешение
сетка около 250 м
Неопределённость
Спутниковое изображение. Спутниковый или модельный растр в том виде, в каком его публикует поставщик. Облачность, пропуски в полосе обзора и ошибки восстановления параметров оставляют пропуски и шум; значения являются показателями, а не измерениями в конкретном месте.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
Доказательная база
Наблюдаемые данные
Источник
GHRSST MUR25 (NASA JPL PO.DAAC)
Поставщик
NASA JPL PO.DAAC
Лицензия
Открытые данные NASA
Год выпуска
ежедневно; спутниковый анализ
Новейшие на момент сборки
2026-10-12
Разрешение
сетка около 2 км
Неопределённость
Спутниковый анализ того, насколько температура моря отклоняется от обычного значения на указанную дату; показатель морского нагрева, а не предупреждение об обесцвечивании кораллов .
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту

Последние доступные

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

Загрузка последних снимков NASA.

Перетаскивайте для перемещения. Для масштабирования используйте Ctrl или ⌘ с прокруткой, жест щипка или кнопки; наведите курсор, чтобы увидеть значения под указателем; сброс возвращает к региону.

Климатические сигналы в масштабе мира.Спутниковые и модельные продукты в том виде, в каком их публикует NASA, каждый со своей датой. Это показатели, а не оценки какого-либо места.

Данные: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © участники OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · NASA JPL OPERA DIST-ALERT · NASA AIRSИсточники и лицензии

  • 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). Открытые данные 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). Открытые данные NASA
  • Продукты VIIRS почти реального времени (наводнения, температура поверхности суши, снежный покров, скорректированная отражательная способность), NASA LANCE; изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Открытые данные NASA
  • Осадки GPM IMERG, NASA Precipitation Processing System; распространяются NASA Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC); изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; значения, где показано, усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Открытые данные 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). Лицензия CC BY 4.0. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • Анализы уровня 4 GHRSST MUR, Лаборатория реактивного движения NASA; распространяются NASA Physical Oceanography DAAC (PO.DAAC); изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; значения, где показано, усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Открытые данные NASA
  • ASTER GDEM является продуктом METI и NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Ссылка: 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. Открытые данные NASA
  • Создано с использованием Natural Earth. Бесплатные векторные и растровые картографические данные @ naturalearthdata.com. Общественное достояние
  • © участники OpenStreetMap (ODbL), через NASA GIBS (береговые линии, границы, дороги и названия мест). Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; значения, где показано, усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Открытые данные NASA
  • Контекст на глобусе и плоской карте: береговые линии, границы, дороги и названия мест из справочных слоёв NASA GIBS (данные OpenStreetMap, ODbL, © участники OpenStreetMap); снимки Blue Marble как дополнительная подложка; 3D-рельеф и показания высоты по цветовому индексу высот ASTER GDEM (классы от 5 м до 200 м, с преувеличением для наглядности). Границы показаны в опубликованном виде и не выражают позиции в отношении какой-либо территории.
  • События в реальном времени: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET). События носят ориентировочный характер и сохраняют ссылки на первоначальный источник.
  • Текущие данные: события NASA EONET носят ориентировочный характер и не являются официальными предупреждениями.
  • 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).
  • Прогноз качества воздуха на 5 дней, PM2.5 (CAMS через Open-Meteo): содержит изменённую информацию Copernicus Atmosphere Monitoring Service 2026.
  • Прошедший год, суточная температура (ERA5 через Open-Meteo): содержит изменённую информацию Copernicus Climate Change Service 2026.
  • Прошедший год, суточная температура и солнечное сияние (NASA POWER): эти данные получены от проекта POWER Исследовательского центра NASA имени Лэнгли (LaRC), финансируемого программой NASA Earth Science/Applied Science..
  • Данные о погоде предоставлены Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), лицензия CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • Дополнительные слои (источников в списке слоёв: 22; оперативные, прогнозные, наблюдаемые и контекстные) при включении указывают своего поставщика на карте и здесь; прогнозы представляют собой результаты моделей, а производные индексы являются оценками.

Слои и даты

  • Паводковые воды, 3-дневный композит: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 окт. 2026
  • Температура поверхности суши, день, 8-дневный композит: VIIRS NOAA-20 уровень 3, 8 дней, NASA LANCE · 14 сент. 2026
  • Интенсивность осадков, среднесуточная: GPM IMERG, NASA GES DISC · 12 окт. 2026
  • Плотность населения, 2020: население: CIESIN, Колумбийский университет, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · статично
  • Естественные цвета: скорректированная отражательная способность VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 окт. 2026
  • Аномалия температуры поверхности моря: GHRSST MUR25, NASA JPL PO.DAAC · 12 окт. 2026

05Симулятор

Запасы, потоки, задержки и порог перелома.

Два запаса, давление и адаптивная способность, связаны усиливающей петлёй роста, запаздывающей балансирующей реакцией и ущербом, когда давление опережает способность; за порогом система может опрокинуться. Учебная модель с заявленными иллюстративными значениями, а не прогноз.

Меры контроля

Рост давления
6.0% в год
Эффективность способности в снижении давления
4.0% в год
Инвестиционная реакция на воспринимаемое давление
20%
Задержка восприятия
4.0 года
Порог перелома давления
индекс 60
Усиление после прохождения порога
2.0 раза
Смоделированные годы
Лет: 50

Показания

Пиковое давление
113 индекс
Мощность в конце
индекс 186
Лет выше порога
15.8 года
Числа, методы и источники
ГодДавлениеМощностьВоспринимаемое
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

Методы

  1. Системная динамика Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
  2. Критические переходы и точки перелома Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
  3. Диаграмма причинно-следственных петель Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
  4. Веер неопределённости (параметрический метод Монте-Карло) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  5. Анализ чувствительности по одному фактору (торнадо) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Данные

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.

Запасы, потоки, задержки и пороговое значение переломной точки. Иллюстративная учебная модель: она работает на значениях, заданных элементами управления, а не на измеренных данных. Методы: системная динамика (Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics); критические переходы и переломные точки (Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461); диаграмма причинно-следственных петель (Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill).

По шести опорам, под руководством Nexus Consortium

06Индикаторы

Что измеряется и насколько хорошо.

Каждый показатель указывает свою единицу, периодичность, тип источника и метку доказательной базы, которую несло бы значение. Значения не показываются: программа предоставляет их под собственную ответственность.

ИндикаторЕдиницаПериодичностьТип источникаМетка
Concurrent hot and dry dayscount per seasonseasonalStation and reanalysis dataНАБЛЮДАЕМО
Joint период повторяемостиyears for the combined eventper analysisMultivariate statistical modelsОЦЕНЕНО
Dependence between driverscorrelation or tail dependence coefficientper analysisStatistical analysis of paired recordsОЦЕНЕНО
Events with multiple hazard typesколичествоежегодноDisaster event databasesСООБЩЕНО
Simultaneous breadbasket shortfallscount of regions below a yield thresholdежегодноCrop monitoringОЦЕНЕНО
Recovery interval between eventsмесяцыper event sequenceEvent recordsНАБЛЮДАЕМО
07Симулятор двойника и каскадов

Model compound hazards as a system. Run the cascade.

Составлена на основе профиля области Nexus Standards профиль территории Стандарты в отношении комбинированных и каскадных опасностей: названные в нём опасные явления, системы и секторы, которые несут ущерб, меры, которые его смягчают, и данные, которые за ним наблюдают. Выберите компоненты, укажите исходное опасное явление и пройдите каскад шаг за шагом. Вид «Карта» помещает прогон на примерную географию с открытыми данными. Вес каждой связи это заявленное допущение, которое можно изменить. Учебная модель, а не прогноз, не оценка и не сертификация. Чтобы смоделировать выбранное вами место, откройте полный Конструктор систем.

Опасности

Меры контроля

  • NS-0 Устав и принципы
  • NS-3 UNI записей о рисках (грамматика, сопоставление с прежней системой, полномочия на присвоение)
  • NS-9 Контекстные UNI (развертывания, экземпляры, экземпляры программ)
  • NS-11 Верификация и мониторинг (доказательства, подтверждения, наблюдение за соответствием принципу нулевого доверия)
  • NRS-H61 Семейство опасностей: каскадный отказ (NHS-1 sys.cascade)
  • NRS-H62 Семейство опасностей: сложные и многофакторные события (NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H60 Семейство опасностей: нарушения цепочек поставок и потоков (NHS-1 sys.supply-chain)
  • NRS-H94 Семейство опасных явлений: системные киберсобытия (NHS-1 cyber.systemic-cyber)
  • NRS-H107 Семейство опасностей: концентрация и монокультура цифровой инфраструктуры (NHS-1 tech.digital-concentration)
  • NRS-H7 Семейство опасностей: аномалии крупномасштабной циркуляции (NHS-1 atmo.climate-mode)

Наблюдение

  • Активации оперативного картографирования Copernicus EMS (приведены для справки)
  • OpenStreetMap planet и репликация (приведены для справки)
  • Реанализ ERA5 (Copernicus Climate Data Store) (приведен для справки)
  • Прямой экономический ущерб от бедствий по отношению к мировому ВВП
  • Число перебоев в предоставлении базовых услуг, вызванных бедствиями

Пример географии

  • Бангладеш: 134 шестиугольные ячейки
  • Ночные огни сегодня, отключения (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Угарный газ, перенос дыма (AIRS), NASA GIBS
  • Оповещения о нарушениях растительного покрова, 30 м (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
08Источники

Откуда берётся доказательная база.

Названные публичные наборы данных и институциональные записи, каждый со своим классом лицензии. Источники по соглашению используются только на их условиях и никогда не публикуются повторно.

ИсточникЧто он даётКласс лицензии
IPCC AR6 Working Group I, chapter on weather and climate extremesAssessment of compound events and their changesPublic, IPCC terms of use
Информационные профили опасностей UNDRR-ISCHazard definitions with notes on linked and cascading hazardsPublic, UNDRR and ISC terms of use
Международная база данных о бедствиях EM-DAT (CRED, UCLouvain)Events recorded with associated hazardsFree for non-commercial use with registration
ERA5 reanalysisConsistent multi-variable fields for joint analysisFree and open with attribution, Copernicus licence (to check current terms)
GEOGLAM Crop MonitorMonthly crop conditions in major producing and at-risk countriesPublic, GEOGLAM terms
09Методы и доказательная база

How compound hazards is modelled, measured and tested.

Модель, её допущения, данные и неопределённость в том виде, в каком их проверил бы учёный или инженер. Структуры следуют опубликованным методам. Показанные значения являются иллюстративными, а не результатами.

Полосы неопределённости

How far the outlook for compound hazards could spread, shown as ranges rather than a single line.

Сейчас+5+10+15+20+25+30 летвысокаянизкаяочень вероятный диапазонвероятный диапазон
Центральная оценка
медиана ансамбля
Диапазоны
вероятно и очень вероятно, в калиброванных формулировках МГЭИК
Ансамбль
члены ансамбля, сценарии и начальные условия указаны
Читать вместе с
чувствительность результата к каждому входному параметру
Иллюстративный разброс ансамбля по шкале индекса; форма следует руководству МГЭИК по неопределённости. Не прогноз.
Руководящие принципы FAIR · GO FAIR и FORCE11W3C PROV · Консорциум Всемирной паутиныРуководство по единообразному учёту неопределённостей · МГЭИКCEOS Analysis Ready Data · Комитет по спутникам наблюдения Земли
10Решения

Кто принимает решения и чему служит доказательная база.

Climate and Hazards prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

Кто принимает решениеВопросДоказательная база, которую обслуживает эта страница
Civil protection and emergency agenciesWhich combinations of hazards to plan and exercise forCompound event typologies and storylines
Coastal and flood defence agenciesHow joint surge and river flow change design standardsJoint return periods with dependence stated
Food security and trade ministriesHow to prepare for simultaneous shortfalls among suppliersSpatially compounding event analyses

Результаты, которые даёт эта тема

  • 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
11Ключевые вопросы

Что спрашивают эксперты.

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?
12Механизмы

Механизмы и движущие факторы.

Many hazards share drivers. Large-scale atmospheric patterns can bring heat and drought together, or set up storms that deliver both surge and экстремальные осадки. Modes of изменчивости климата 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. Природные пожары 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 системы are already stressed, for example when a flood strikes during an outbreak.

13Методы и данные

Как это изучается и где пределы методов.

Метод или данныеЧто он показываетОграничения
Multivariate statistics and copulasDependence between hazard variablesNeed long records; tail dependence is hard to estimate
Large ensembles of climate model runsRare combinations not seen in observationsModel biases can distort joint behaviour
Event-set and storyline approachesPlausible, physically coherent combined eventsStorylines are not probabilities
Impact-based and системы моделейHow combined hazards affect infrastructure and servicesDepend on uncertain vulnerability and dependency data
14Методы

Как это изучается и чего методы не могут сказать.

  1. Теория экстремальных значений и «хвостовые» рискиОценка уровней повторяемости · Нестационарные экстремальные значения · Региональный частотный анализПрименяется здесь
  2. Наука о климате и атмосфереВыявление изменений и их атрибуция · Атрибуция экстремальных событий · Оценка моделей на основе процессовПрименяется здесь
  3. Пространственная статистика и геостатистикаИнтерполяция данных станций · Объединение спутниковых и наземных данных · Пространственная кластеризация событийПрименяется здесь
  4. Гидрология и наука о водеМоделирование паводков на водосборах · Распространение засухи · Частота наводнений в меняющемся климатеПрименяется здесь
  5. Прогнозирование и анализ временных рядовИнтерпретация ансамблевых прогнозов · Использование сезонных прогнозов · Верификация прогнозовПрименяется здесь
15Where this page’s references

Where this page’s references lead.

Органы и документы, с которыми сопоставляется эта страница. Статусы и редакции меняются; каждая ссылка ведёт к выпускающему органу.

16Вопросы

Вопросы и ответы.

What is a compound event?
A combination of multiple drivers or hazards that contributes to societal or environmental risk, in IPCC usage, including concurrent, preconditioned, spatially and temporally compounding events.
Why are compound events underestimated?
Because risk analysis often treats each hazard separately and assumes independence, while drivers are frequently linked. Ignoring that dependence understates how often extreme combinations occur.
What is a climate storyline?
A physically consistent description of how a past or plausible future event unfolds, used to explore impacts and decisions without assigning a probability.
What is a storyline approach?
A physically coherent description of how a specific combined event could unfold, used to test plans and systems. It complements probability-based analysis but does not assign a probability.
Is the Universe mission theme on compound hazards active?
The registry lists a compound hazard season as a candidate mission theme for this platform. Mission selection is decided by The Global Risks Forum (GRF) within its instruments, and nothing is active until it is on the record.
ОтчётыВнести вклад

Поделитесь доказательствами с этой страницы.

Отчёты 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.

GCRIКлимат и опасностиГлобальные риски систем и устойчивостьСигнал ObservatoryСценарии и стресс-тесты

Никогда не отправляйте персональные данные, сведения о чувствительной инфраструктуре или то, чем вы не вправе делиться. Материал проходит рассмотрение перед использованием; его отправка не дает авторских или редакционных прав, а спонсорство никогда не покупает выводы.

Климат и опасности

Предложите метод, набор данных или вопрос.

Информация и запросы открыты уже сегодня. Запрос получает номер и указывает следующий шаг; заявки, платежи, выделение вычислительных ресурсов и регистрации открываются только тогда, когда существуют их команда, условия и возможности для проверки.

Правовая информация

Карты, данные и рисунки на этом сайте приводятся для контекста и общей информации. Они не являются советом, прогнозом или предупреждением; ограничения информации изложены в Оговорках и уведомлениях о данных.