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GCRI · Infraestructura crítica

Ingeniería de la resiliencia para la infraestructura

Reliability and resilience engineering is the method this platform stewards for the network. It designs infrastructure to withstand, absorb and recover from failure through redundancy, diversity, protection and planned restoration, and it measures how well sistemas perform when stressed.

Hacer una consulta Back to STEM foundation of Critical Infrastructure
01Contenido

Resilience engineering for infrastructure in five parts.

Protocolo5 pasos
  1. 01SolicitudWhat reliability and resilience engineering does here
  2. 02DatosLo que consume el método
  3. 03ValidaciónCómo se verifican los resultados
  4. 04ConexionesTemas que se basan en este método
  5. 05Custodia responsableQuién mantiene el método
02Solicitud

What reliability and resilience engineering does here.

Reliability and resilience engineering studies how sistemas fail, how failures can be prevented and how systems absorb, adapt and recover from disruption. It addresses both technical components and the organisations that operate them. In infraestructura crítica and cities and built environment, resilience engineering identifies critical components and recovery bottlenecks across connected systems. It informs redundancy, spares and restoration priorities. The canonical description is on STEM Commons.

Resilience metrics for lifelines

Service performance over time during and after disruption is described by robustness, rapidity of recovery and lost service, so that interventions can be compared on the same curve.

Reliability analysis of networks

Component failure rates and network structure are combined to estimate service availability, and the components that dominate unavailability are identified.

Restoration planning

Crews, spares and access are modelled to estimate restoration curves, and options to shorten them are compared.

03Geografía

Exposición de la infraestructura en Europa occidental.

Luces nocturnas, densidad de población y aguas de inundación sobre Europa Occidental, a partir de NASA GIBS. Cada capa lleva su propia fecha.

El mapa interactivo requiere JavaScript; la lista de capas y las fuentes figuran a continuación.

Capas 3

Exposición de la infraestructura, para esta página

Acerca de esta capa
Evidencia
Observado
Fuente
VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
Proveedor
NASA LAADS DAAC
Licencia
Datos abiertos de la NASA
Año de referencia
diario; radiancia satelital, corregida por la luz de la luna y la atmósfera
Más recientes en la compilación
2026-10-12
Resolución
cuadrícula de unos 500 m
Incertidumbre
Radiancia nocturna satelital de la fecha indicada; las luces son un indicador indirecto del uso de electricidad y de los apagones, no una medición del suministro ni del acceso.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
Evidencia
Estimado
Fuente
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Universidad de Columbia))
Proveedor
NASA SEDAC (CIESIN, Universidad de Columbia)
Licencia
CC BY 4.0
Año de referencia
null; estimación basada en el censo, estática (2020)
Resolución
cuadrícula de unos 1 km
Incertidumbre
Estimación basada en censos de personas por kilómetro cuadrado en 2020, mostrada como contexto de exposición; no es un recuento de las personas afectadas por ninguna amenaza.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
Evidencia
Observado (las nubes dejan lagunas)
Fuente
Producto VIIRS de inundaciones globales (NASA LANCE)
Proveedor
NASA LANCE
Licencia
Datos abiertos de la NASA
Año de referencia
diario; detección satelital; las nubes dejan lagunas
Más recientes en la compilación
2026-10-14
Resolución
cuadrícula de unos 250 m
Incertidumbre
Detección satelital; las nubes dejan lagunas. Ráster satelital o de modelo tal como lo publica el proveedor. Las nubes, los huecos de franja y el error de recuperación dejan lagunas y ruido; los valores son indicadores, no mediciones en un lugar.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
Evidencia
Observado
Fuente
VIIRS NOAA-20, reflectancia corregida (NASA LANCE)
Proveedor
NASA LANCE
Licencia
Datos abiertos de la NASA
Año de referencia
diario; imagen satelital
Más recientes en la compilación
2026-10-14
Resolución
cuadrícula de unos 250 m
Incertidumbre
Imagen satelital. Ráster satelital o de modelo tal como lo publica el proveedor. Las nubes, los huecos de franja y el error de recuperación dejan lagunas y ruido; los valores son indicadores, no mediciones en un lugar.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
Evidencia
Modelado (último año que publica GIBS)
Fuente
MODIS Terra y Aqua, cobertura del suelo (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
Proveedor
NASA LP DAAC
Licencia
Datos abiertos de la NASA
Año de referencia
anual; clasificación satelital; último año que publica GIBS
Más recientes en la compilación
2024-01-01
Resolución
cuadrícula de unos 500 m
Incertidumbre
Clases satelitales de cobertura del suelo del año indicado, incluidas las tierras de cultivo; una clasificación con errores conocidos, no un registro de explotaciones agrícolas.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
Evidencia
Observado (las nubes dejan lagunas)
Fuente
MODIS Terra EVI (NASA LANCE)
Proveedor
NASA LANCE
Licencia
Datos abiertos de la NASA
Año de referencia
diario; índice satelital; las nubes dejan lagunas
Más recientes en la compilación
2026-10-13
Resolución
cuadrícula de unos 250 m
Incertidumbre
Índice satelital de vegetación durante los 8 días hasta la fecha indicada, un indicador del estado de los hábitats; no es una medida de las especies ni de la biodiversidad.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo

Último disponible

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

Cargando las imágenes más recientes de la NASA.

Arrastre para desplazar. Ctrl o ⌘ y desplazamiento, pellizco o los botones para ampliar; pase el puntero para ver los valores; restablecer devuelve a la región.

Exposición de la infraestructura, encuadrada sobre Europa occidental.Productos satelitales y de modelos tal como los publica la NASA, cada uno con su propia fecha. Son indicadores, no evaluaciones de ningún lugar.

Datos: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © colaboradores de OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTFuentes y licencias

  • 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). Datos abiertos de la 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). Datos abiertos de la NASA
  • Luces nocturnas VIIRS Black Marble, NASA Goddard Space Flight Center; distribuidas por el NASA Level-1 and Atmosphere Archive and Distribution System (LAADS DAAC); imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la 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). Con licencia CC BY 4.0. Colores redibujados a partir de la paleta publicada; valores promediados en celdas hexagonales cuando se muestran (modificado). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • Productos VIIRS en tiempo casi real (inundaciones, temperatura de la superficie terrestre, cubierta de nieve, reflectancia corregida), NASA LANCE; imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
  • Productos terrestres MODIS (índices de vegetación, producción primaria bruta, cobertura del suelo), NASA LP DAAC y LANCE; imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
  • ASTER GDEM es un producto del METI y la NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Cítese como: 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. Datos abiertos de la NASA
  • Elaborado con Natural Earth. Datos cartográficos vectoriales y ráster gratuitos en naturalearthdata.com. Dominio público
  • © Colaboradores de OpenStreetMap (ODbL), mediante NASA GIBS (costas, límites, carreteras y nombres de lugares). Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
  • Contexto en el globo y el mapa plano: costas, límites, carreteras y topónimos de las capas de referencia de NASA GIBS (datos de OpenStreetMap, ODbL, © colaboradores de OpenStreetMap); imágenes Blue Marble como base opcional; relieve 3D y lectura de elevación a partir del índice de color de elevación ASTER GDEM (clases de 5 m a 200 m, exageradas para facilitar la lectura). Los límites se representan tal como se publican y no implican posición alguna sobre ningún territorio.
  • Eventos en vivo: Rastreador de Eventos Naturales del Observatorio de la Tierra de la NASA (EONET); los eventos son indicativos y conservan sus enlaces de origen.
  • En directo: los eventos de NASA EONET son indicativos, no avisos oficiales.
  • En vivo: Servicio Geológico de los Estados Unidos. Los eventos son indicativos, no alertas de las autoridades.
  • 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).
  • 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).
  • Pronóstico de caudal fluvial, 30 días con rango (GloFAS a través de Open-Meteo): contiene información modificada del Servicio de Gestión de Emergencias de Copernicus 2026; no es una alerta de inundación.
  • Datos meteorológicos de Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), con licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • Las capas opcionales (12 fuentes en la lista de capas: en directo, pronóstico, observadas y contexto) muestran el crédito de su proveedor en el mapa y aquí cuando se activan; los pronósticos son resultados de modelos y los índices derivados son estimaciones.

Capas y fechas

  • Luces nocturnas, diario: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12 oct 2026
  • Densidad de población, 2020: Población: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · estático
  • Aguas de inundación, compuesto de 3 días: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 oct 2026
  • Color verdadero: reflectancia corregida VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 oct. 2026
  • Tipo de cobertura terrestre (IGBP), anual: MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • Índice de vegetación mejorado, móvil de 8 días: MODIS Terra EVI, NASA LANCE · 13 oct. 2026

04Datos

Lo que consume el método.

Datasets and records used by reliability and resilience engineering on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in el registro de fuentes.

DatosFunciónEtiqueta
Outage and failure recordsFailure ratesOBSERVADO
Asset registersNetwork compositionEstadísticas publicadas
Restoration records from past eventsRecovery curvesOBSERVADO
Hazard scenariosStress inputsMODELADO
05Seguimiento

Reliability model.

La pantalla que utilizaría un equipo para seguir este método: sus mediciones, estados y decisiones. Los nombres son ejemplos y los valores son ilustrativos.

Reliability model

Critical infrastructure · Resilience engineering · Run R-6113

Punto único de falloGCRI · Infraestructura crítica

Grafo de dependencias

nodes: assets · edges: dependencies

Failure modes

N3134344Critical
N4636314Normal
N573096Normal
N6224936Normal

Cascade size under removal

Reliability model: the screen’s structure, terms and states for Critical infrastructure.Nombres de ejemplo y valores ilustrativos; un diseño, no un registro ni un sistema en vivo.
06Validación

Cómo se verifican los resultados.

Reliability predictions are compared with field failure data. Exercises and post-event reviews check whether recovery performed as planned.

VerificaciónCómo se hace
Back-casting eventsModels reproduce outage and restoration patterns of past events
Common-cause reviewRedundant elements are checked for shared failure causes
Operator reviewAssumptions about crews and spares are confirmed with operators

Common-cause failures and rare events are hard to estimate from limited data. Human and organisational factors resist quantification.

07Simulador

Una cascada a través de redes interdependientes.

A huella de amenaza inutiliza los activos colocalizados en cada capa; la fragmentación, la dependencia entre capas y la sobrecarga de los supervivientes propagan luego el fallo. La vista 3D separa las capas en profundidad. Modelo didáctico con valores ilustrativos declarados, no una predicción. El mapa de esta página muestra Europa occidental; el modelo en sí no está ligado a un lugar.

Controles

Activos por capa
18
Huella de la amenaza
8 % de la superficie
Activos que dependen de otra capa
60%
Capacidad de reserva (tolerancia)
30%

Lecturas

Activos afectados por la amenaza
11%
Activos que siguen funcionando
22%
Amplificación del daño inicial
7.0 times
Pasos hasta la liquidación
5
Cifras, métodos y fuentes
PasoTransporte en funcionamiento (%)Funcionamiento eléctrico (%)Telecomunicaciones operativas (%)
0898989
1445672
2393939
3283933
4173933
5173911

Métodos

  1. Redes interdependientes Buldyrev and others (2010), Catastrophic cascade of failures in interdependent networks, Nature 464
  2. Cascadas de sobrecarga Motter and Lai (2002), Physical Review E 66
  3. Carga de intermediación Brandes (2001), Journal of Mathematical Sociology 25
  4. Redes multicapa Kivela and others (2014), Journal of Complex Networks 2
  5. Interdependencias de infraestructuras Rinaldi, Peerenboom and Kelly (2001), IEEE Control Systems 21(6)
  6. Abanico de incertidumbre (Monte Carlo de parámetros) Spiegelhalter, Pearson y Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  7. Sensibilidad de un factor a la vez (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Datos

The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:

  • Carreteras principales Natural Earth
  • Ferrocarriles Natural Earth
  • Puertos marítimos Natural Earth
  • Aeropuertos Natural Earth
  • Extensiones urbanas Natural Earth
  • Luces nocturnas esta noche, cortes (banda día/noche VIIRS) NASA/NOAA VIIRS (Suomi NPP) · registro nasa.gibs.context-live-layers
  • Eventos naturales (NASA EONET) NASA EONET · registro nasa.eonet.events
Una cascada a través de redes interdependientes. Modelo didáctico ilustrativo: funciona con los valores fijados por los controles, no con datos medidos. Métodos: redes interdependientes (Buldyrev y otros (2010), Catastrophic cascade of failures in interdependent networks, Nature 464); cascadas de sobrecarga (Motter y Lai (2002), Physical Review E 66); carga de intermediación (Brandes (2001), Journal of Mathematical Sociology 25).

En los seis pilares, bajo la dirección de Nexus Consortium

08Conexiones

Temas que se basan en este método.

09Simulador de gemelo y cascada

Model resilience engineering for infrastructure as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile Infraestructura crítica y entidades críticas: the hazards it names, the sistemas 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 Constructor de sistemas.

Amenazas

Controles

  • NS-0 Constitución y principios
  • NS-3 UNI de registros de riesgo (gramática, tabla de correspondencia heredada, autoridad de asignación)
  • NS-9 UNI contextuales (despliegues, instancias, instancias de programa)
  • NS-10 Políticas y cláusulas (obligaciones legibles por máquina: definición, carácter vinculante, evaluación y cumplimiento)
  • NS-11 Verificación y seguimiento (evidencia, atestaciones, observación de la conformidad de confianza cero)
  • NRS-H61 Familia de amenazas: fallo en cascada (NHS-1 sys.cascade)
  • NRS-H94 Familia de amenazas: eventos cibernéticos sistémicos (NHS-1 cyber.systemic-cyber)
  • NRS-H107 Familia de amenazas: concentración y monocultivo de la infraestructura digital (NHS-1 tech.digital-concentration)
  • NRS-K31 Perfil de paquete de dominio: resiliencia nacional ciber (DOMAIN-031)
  • NRS-K36 Perfil del paquete de dominio: infraestructura crítica (DOMAIN-036)
  • NRS-K48 Perfil de paquete de dominio: resiliencia del sistema financiero (DOMAIN-048)

Observación

  • OpenStreetMap planet and replication (listed for reference)
  • Global Power Plant Database (listed for reference)
  • NASA Black Marble night-time lights (VNP46) (listed for reference)
  • Global Human Settlement Layer (listed for reference)
  • Daños a infraestructuras críticas atribuidos a desastres
  • Number of disruptions to basic services attributed to disasters
  • Proportion of the rural population who live within 2 km of an all-season road

Geografía de ejemplo

  • Europe: 113 hexagonal cells
  • Luces nocturnas de esta noche, apagones (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Agua superficial a través de nubes, 30 m (radar OPERA DSWx-S1), NASA GIBS
  • Intensidad de la lluvia, última media hora (IMERG), NASA GIBS
  • Humedad superficial del suelo (SMAP), NASA GIBS
10Custodia responsable

Quién mantiene el método.

Infraestructura crítica stewards reliability and resilience engineering for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

Canonical page: Reliability and resilience engineering

11Métodos y evidencia

How resilience engineering for infrastructure is modelled, measured and tested.

El modelo, sus supuestos, sus datos y su incertidumbre, en la forma en que un científico o un ingeniero los comprobaría. Las estructuras siguen métodos publicados. Los valores representados son ilustrativos, no hallazgos.

Modelo de sistema

The couplings between the systems in resilience engineering for infrastructure: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.

++−+Infraestructura críticaCiudadesComunidadesEconomíaR de refuerzoB equilibrio
Causal loop diagram from the page’s systems; signs show the direction of influence. Illustrative structure for a system dynamics or network model, not estimated couplings.
Principios rectores FAIR · GO FAIR y FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumOrientación para un tratamiento coherente de las incertidumbres · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Comité sobre Satélites de Observación de la Tierra
12Preguntas

Preguntas y respuestas.

What are the limits of reliability and resilience engineering in this field?
Common-cause failures and rare events are hard to estimate from limited data. Human and organisational factors resist quantification.
¿Cómo se verifican los resultados?
Reliability predictions are compared with field failure data. Exercises and post-event reviews check whether recovery performed as planned.
¿Son reales los valores de esta página?
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.
¿Dónde más se aplica este método?
La página canónica del método enumera todas las plataformas que lo aplican.
serie ReportsContribuir

Aporte evidencia desde esta página.

serie Reports 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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