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GCRI · 气候与灾害

面向气候与危害科学的计算

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.

01登记

Computing for climate and hazard science on the record.

方法记录STEM 方法
  1. 方法高性能计算、云计算与边缘计算
  2. 应用于气候与灾害
  3. 数据3 inputs
  4. 规范页面STEM 公共资源
02申请

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 风险分析 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.

Running and storing ensembles

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

03地理

全球气候信号。

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

交互式地图需要JavaScript;图层列表和来源见下文。

图层 3

本页的气候信号

关于本图层
证据
估计值
来源
GPM IMERG(NASA GES DISC)
提供方
NASA GES DISC
许可协议
NASA 开放数据
年份版本
每日;近实时卫星估算
构建时的最新内容
2026-10-12
处理结果
约 2 公里网格
不确定性
近实时卫星估算。卫星或模型栅格数据,按提供方发布的原样呈现。云层、条带缺口和反演误差会造成缺口和噪声;数值是指标,而非某地的测量值。
经由以下途径到达
gibs.earthdata.nasa.gov,仅在您允许实时地图后访问
关于本图层
证据
观测(持续云层仍会造成缺口)
来源
VIIRS NOAA-20 Level 3,8 天(NASA LANCE)
提供方
NASA LANCE
许可协议
NASA 开放数据
年份版本
8 天;卫星 8 天合成;持续云层仍会造成缺口
构建时的最新内容
2026-09-14
处理结果
约 1 公里网格
不确定性
截至所示日期的 8 天内地表的卫星皮肤温度,是高温风险暴露指标;不是气温、热指数,也不是高温预警。
经由以下途径到达
gibs.earthdata.nasa.gov,仅在您允许实时地图后访问
关于本图层
证据
估计值
来源
世界网格化人口 v4.11(NASA SEDAC(哥伦比亚大学 CIESIN))
提供方
NASA SEDAC(哥伦比亚大学 CIESIN)
许可协议
CC BY 4.0
年份版本
null;基于人口普查的估算,静态(2020)
处理结果
约 1 公里网格
不确定性
基于人口普查的 2020 年每平方公里人口估算,作为风险暴露背景展示;不是受任何危害影响的人数。
经由以下途径到达
gibs.earthdata.nasa.gov,仅在您允许实时地图后访问
关于本图层
证据
观测
来源
VIIRS NOAA-20 校正反射率(NASA LANCE)
提供方
NASA LANCE
许可协议
NASA 开放数据
年份版本
每日;卫星图像
构建时的最新内容
2026-10-14
处理结果
约 250 米网格
不确定性
卫星图像。卫星或模型栅格数据,按提供方发布的原样呈现。云层、条带缺口和反演误差会造成缺口和噪声;数值是指标,而非某地的测量值。
经由以下途径到达
gibs.earthdata.nasa.gov,仅在您允许实时地图后访问
关于本图层
证据
观测(云层造成缺口)
来源
VIIRS 全球洪水产品(NASA LANCE)
提供方
NASA LANCE
许可协议
NASA 开放数据
年份版本
每日;卫星探测;云层造成缺口
构建时的最新内容
2026-10-14
处理结果
约 250 米网格
不确定性
卫星探测;云层造成缺口。卫星或模型栅格数据,按提供方发布的原样呈现。云层、条带缺口和反演误差会造成缺口和噪声;数值是指标,而非某地的测量值。
经由以下途径到达
gibs.earthdata.nasa.gov,仅在您允许实时地图后访问
关于本图层
证据
观测
来源
VIIRS Black Marble(VNP46A2)(NASA LAADS DAAC)
提供方
NASA LAADS DAAC
许可协议
NASA 开放数据
年份版本
每日;卫星辐射亮度,已校正月光和大气影响
构建时的最新内容
2026-10-12
处理结果
约 500 米网格
不确定性
所示日期的卫星夜间辐射亮度;灯光是用电和停电的替代指标,并非对供应或获得电力情况的测量。
经由以下途径到达
gibs.earthdata.nasa.gov,仅在您允许实时地图后访问

最新可用

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

正在加载最新的NASA影像。

拖动以移动。按住 Ctrl 或 ⌘ 并滚动、双指缩放或使用按钮缩放;悬停可查看指针下的数值;重置可返回该区域。

气候信号,以全球为取景。NASA 发布的卫星和模型产品,各带自己的日期。它们是指标,而非对任何地点的评估。

数据:NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap 贡献者 · Natural Earth · NASA EONET · NASA JPL OPERA DIST-ALERT · NASA AIRS来源与许可

  • 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 开放数据
  • 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 开放数据
  • GPM IMERG 降水,NASA 降水处理系统;由 NASA 戈达德地球科学数据和信息服务中心(GES DISC)分发;影像来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘;显示处的数值已按六边形网格平均(经修改)。 NASA 开放数据
  • VIIRS 近实时产品(洪水、地表温度、积雪覆盖、校正反射率),NASA LANCE;影像来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘;显示处的数值已按六边形网格平均(经修改)。 NASA 开放数据
  • 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). 采用 CC BY 4.0 许可。颜色依据已发布的色标重绘;显示处的数值已按六边形网格平均(经修改)。 doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • VIIRS Black Marble 夜间灯光,NASA 戈达德航天中心;由 NASA Level-1 与大气档案和分发系统(LAADS DAAC)分发;影像来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘;显示处的数值已按六边形网格平均(经修改)。 NASA 开放数据
  • ASTER GDEM 是 METI 和 NASA 的产品(ASTER Global Digital Elevation Model V003,NASA LP DAAC);影像来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘;显示处的数值已按六边形网格平均(经修改)。引用格式: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 开放数据
  • 使用 Natural Earth 制作。免费矢量和栅格地图数据,见 naturalearthdata.com。 公有领域
  • © OpenStreetMap 贡献者(ODbL),经由 NASA GIBS(海岸线、边界、道路和地名)。颜色依据已发布的色标重绘;显示处的数值已按六边形网格平均(经修改)。 ODbL
  • Blue Marble,NASA Earth Observatory;影像来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘;显示处的数值已按六边形网格平均(经修改)。 NASA 开放数据
  • 地球仪和平面地图上的背景信息:海岸线、边界、道路和地名来自 NASA GIBS 参考图层(OpenStreetMap 数据,ODbL,© OpenStreetMap contributors);Blue Marble 影像可作为可选底图;3D 地形和高程读数来自 ASTER GDEM 高程色彩指数(5 m 至 200 m 分级,为便于辨识而作了夸张处理)。边界按已发布的样式绘制,不代表对任何领土的立场。
  • 实时事件:NASA Earth Observatory Natural Event Tracker(EONET);事件仅供参考,并保留其原始来源链接。
  • 实时:NASA EONET。事件仅供参考,不是主管机构的预警。
  • 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).
  • 空气质量预报,5 天,PM2.5(CAMS,经由 Open-Meteo):包含经修改的 Copernicus 大气监测服务 2026 年信息。
  • 过去一年的每日气温(ERA5,经由 Open-Meteo):包含经修改的 Copernicus 气候变化服务 2026 年信息。
  • 过去一年的每日气温和日照(NASA POWER):这些数据来自 NASA 兰利研究中心(LaRC)POWER 项目,该项目由 NASA 地球科学/应用科学计划资助。
  • 天气数据来自 Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), 依据 CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). 授权。
  • 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.

图层与日期

  • 降水率,日均值:GPM IMERG,NASA GES DISC · 2026年10月12日
  • 地表温度,日间,8 天合成:VIIRS NOAA-20 3 级产品,8 天,NASA LANCE · 2026年9月14日
  • 人口密度,2020 年:人口:哥伦比亚大学 CIESIN,世界网格化人口 v4.11(2018),NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 静态
  • 真彩色:VIIRS NOAA-20 校正反射率,NASA LANCE · 2026年10月13日
  • 洪水水体,3 日合成:VIIRS 全球洪水产品,NASA LANCE · 2026年10月14日
  • 夜间灯光,每日:VIIRS Black Marble(VNP46A2),NASA LAADS DAAC · 2026年10月12日

04数据

该方法使用的输入。

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 来源登记册.

数据角色标签
CMIP6 and CORDEX archives in cloud-optimised formatsAnalysis-ready model output模型生成
ERA5 in cloud object storesReanalysis access模型生成
Workflow provenance logs可复现性观测
05模拟器

存量、流量、延迟和一个临界阈值。

两个存量,即压力和 适应能力,由一个增强的增长回路、一个延迟的平衡响应以及压力超过能力时产生的损害相连;越过阈值后,系统可能发生突变。这是使用明示示例数值的教学模型,不是预测。

控制措施

压力增长
每年 6.0%
能力在降低压力方面的效力
每年 4.0%
对感知压力的投资响应
20%
感知延迟
4.0 年
压力的临界阈值
60 项指数
越过阈值后的放大
2.0 倍
模拟年数
50 年

读数

峰值压力
113 指数
期末能力
186 指数
超过阈值的年数
15.8 年
数字、方法与来源
年份压力能力感知
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

方法

  1. 系统动力学 Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
  2. 临界转变与临界点 Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
  3. 因果回路图 Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
  4. 不确定性扇形图(参数蒙特卡罗) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  5. 单因素敏感性(龙卷风图) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

数据

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.

存量、流量、延迟和临界阈值。示意性教学模型:它依据控件设定的数值运行,而非实测数据。方法:System dynamics (Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics);Critical transitions and tipping points (Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461);Causal loop diagram (Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill)。
06验证

结果如何核查。

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

核查如何开展
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.

07孪生与级联模拟器

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

Assembled from the Nexus Standards area profile 气候风险标准: the hazards it names, the 系统 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.

灾害

  • 海平面上升
  • Coastal flood (在下游引发)
  • 风暴潮 (在下游引发)
  • 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)
  • 大规模流离失所(在下游引发)

控制措施

  • NS-0 章程与原则
  • NS-1 维持社会运转的 UNI 与制品目录(语法 v0.2:领域、部门、区域和环境分段)
  • NS-3 风险记录 UNI(语法、旧编码对照、分配机构)
  • NS-3b 数据集与产品元数据规范(STAC、DCAT、PROV-O)
  • NS-9 情境 UNI(部署、实例、计划实例)
  • NS-11 验证与监测(证据、证明、零信任符合性观测)
  • NS-14 符合性及与外部标准的对照
  • NRS-H65 危害类别:超越行星边界(NHS-1 planet.boundary)
  • NRS-H62 危害类别:复合与多危害事件(NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H71 危害类别:深时与宇宙灾难(NHS-1 planet.deep-time)
  • NRS-H79 危害类别:精神卫生危机(NHS-1 health.mental)
  • NRS-H75 危害类别:气候敏感性疾病(NHS-1 health.climate-sensitive)
  • NRS-H7 危害类别:大尺度环流异常(NHS-1 atmo.climate-mode)

观测

  • ERA5 再分析(Copernicus Climate Data Store)(仅列作参考)
  • CMIP6 气候预估(Copernicus Climate Data Store)(仅列作参考)
  • NGFS Scenario Explorer(仅列作参考)
  • INFORM Risk Index(仅列作参考)
  • 每100,000人中因灾害死亡、失踪和直接受影响的人数
  • Total greenhouse gas emissions per year
  • 灾害造成的直接经济损失与全球国内生产总值之比

示例地理范围

  • 太平洋岛国:150 个六边形网格
  • 今夜夜间灯光与停电(VIIRS 昼夜波段),NASA GIBS
  • 穿透云层的地表水,30 m(OPERA DSWx-S1 雷达),NASA GIBS
  • 过去半小时降雨率(IMERG),NASA GIBS
  • Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
08关联

依赖该方法的主题。

09方法与证据

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

模型、其假设、数据和不确定性,以科学家或工程师会核查的形式呈现。结构遵循已发表的方法。所取数值仅为示意,不是研究发现。

不确定性区间

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

现在+5+10+15+20+25+30 y高低很可能区间可能区间
中心估计值
集合的中位数
范围
IPCC 校准用语中的“可能”和“很可能”
集合
明示成员、情景和初始条件
配合阅读
结果对每项输入的敏感性
示意性的指数尺度集合离散度;形式遵循 IPCC 不确定性指南。并非预测。
FAIR 指导原则 · GO FAIR 和 FORCE11W3C PROV · 万维网联盟关于一致处理不确定性的指南 · IPCCCEOS 分析就绪数据 · 地球观测卫星委员会
10管理责任

由谁维护该方法。

数据与算力 stewards high-performance, cloud and edge computing for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

12问题

问题与解答。

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.
结果如何核查?
Systems are tested through benchmarks, load testing and failover exercises. Numerical reproducibility is checked across hardware and software configurations.
本页面上的数值是真实的吗?
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.
该方法还应用于何处?
维持社会运转的 规范方法页面 列出应用该方法的每个平台。
报告贡献

从本页贡献证据。

报告 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.

GCRI气候与灾害全球系统风险与韧性观测站信号情景与压力测试
气候与灾害

带来一种方法、一个数据集或一个问题。

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