Structural health monitoring
Strain, vibration and displacement sensors on bridges and buildings track changes that indicate damage or deterioration.
GCRI · Infrastrutture critiche
Rilevamento e IoT per le infrastrutture
Sensors, the internet of things and observation networks give operators continuous information on asset condition and service performance. In this field they support condition monitoring, leak and fault detection, and situational awareness during events.
01Registrare
Sensing and IoT for infrastructure on the record.
Registro del metodoMetodo STEM
- MetodoSensori, IoT e reti di osservazione
- CustodeInfrastrutture critiche
- Applicato inInfrastrutture critiche
- Dati3 inputs
- Verifiche3 fasi di validazione
- Pagina canonicaBeni comuni STEM
02Domanda di adesione
What sensors, IoT and observation networks does here.
Sensors, IoT and observation networks collect continuous measurements of physical, environmental and operational conditions. They provide the real-time inputs that allerta precoce and asset monitoring depend upon. In infrastrutture critiche and cities and built environment, observation networks enable early warning and condition-based maintenance. They reveal how stresses in one system appear in connected sistemi in near real time. The canonical description is on gli STEM Commons.
Leak and pressure monitoring
Pressure and flow sensors and acoustic loggers locate leaks and bursts in water networks, so crews reach them before they grow.
Grid sensing
Phasor measurement units and smart meters show grid conditions and outage locations in near real time.
03Geografia
Esposizione delle infrastrutture nell'Europa occidentale.
Luci notturne, densità di popolazione e acque di piena sull'Europa occidentale, da NASA GIBS. Ogni livello riporta la propria data.
La mappa interattiva richiede JavaScript; l'elenco dei livelli e le fonti sono riportati sotto.
Livelli 3
Esposizione delle infrastrutture, per questa pagina
Informazioni su questo livello
- Evidenza
- Osservato
- Fonte
- VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
- Fornitore
- NASA LAADS DAAC
- Licenza
- Dati aperti NASA
- Annata
- giornaliero; radianza satellitare, corretta per luce lunare e atmosfera
- Più recenti alla build
- 2026-10-12
- Risoluzione
- griglia di circa 500 m
- Incertezza
- Radianza notturna satellitare per la data indicata; le luci sono un indicatore indiretto dell'uso di elettricità e delle interruzioni, non una misura di fornitura o accesso.
- Raggiungibile tramite
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
- Evidenza
- Stimato
- Fonte
- Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University))
- Fornitore
- NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University)
- Licenza
- CC BY 4.0
- Annata
- null; Stima basata sul censimento, statica (2020)
- Risoluzione
- griglia di circa 1 km
- Incertezza
- Stima basata sui censimenti delle persone per chilometro quadrato nel 2020, mostrata come contesto di esposizione; non è un conteggio delle persone colpite da alcun pericolo.
- Raggiungibile tramite
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
- Evidenza
- Osservato (le nuvole lasciano lacune)
- Fonte
- VIIRS Global Flood Product (NASA LANCE)
- Fornitore
- NASA LANCE
- Licenza
- Dati aperti NASA
- Annata
- giornaliero; rilevamento satellitare; le nuvole lasciano lacune
- Più recenti alla build
- 2026-10-14
- Risoluzione
- griglia di circa 250 m
- Incertezza
- Rilevamento satellitare; le nuvole lasciano lacune. Raster satellitare o di modello così come lo pubblica il fornitore. Nuvole, lacune di swath ed errori di recupero lasciano lacune e rumore; i valori sono indicatori, non misure in un luogo.
- Raggiungibile tramite
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
- Evidenza
- Osservato
- Fonte
- VIIRS NOAA-20, riflettanza corretta (NASA LANCE)
- Fornitore
- NASA LANCE
- Licenza
- Dati aperti NASA
- Annata
- giornaliero; immagine satellitare
- Più recenti alla build
- 2026-10-14
- Risoluzione
- griglia di circa 250 m
- Incertezza
- Immagine satellitare. Raster satellitare o di modello così come lo pubblica il fornitore. Nuvole, lacune di swath ed errori di recupero lasciano lacune e rumore; i valori sono indicatori, non misure in un luogo.
- Raggiungibile tramite
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
- Evidenza
- Modellato (ultimo anno pubblicato da GIBS)
- Fonte
- MODIS Terra e Aqua, copertura del suolo (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
- Fornitore
- NASA LP DAAC
- Licenza
- Dati aperti NASA
- Annata
- annuale; classificazione satellitare; ultimo anno pubblicato da GIBS
- Più recenti alla build
- 2024-01-01
- Risoluzione
- griglia di circa 500 m
- Incertezza
- Classi satellitari di copertura del suolo per l'anno indicato, comprese le terre coltivate; una classificazione con errori noti, non un registro aziendale agricolo.
- Raggiungibile tramite
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
- Evidenza
- Osservato (le nuvole lasciano lacune)
- Fonte
- MODIS Terra EVI (NASA LANCE)
- Fornitore
- NASA LANCE
- Licenza
- Dati aperti NASA
- Annata
- giornaliero; indice satellitare; le nuvole lasciano lacune
- Più recenti alla build
- 2026-10-13
- Risoluzione
- griglia di circa 250 m
- Incertezza
- Indice satellitare di vegetazione sugli 8 giorni fino alla data indicata, un indicatore dello stato degli habitat; non è una misura delle specie né della biodiversità.
- Raggiungibile tramite
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
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Ultimo disponibile
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © contributori di OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth
Caricamento delle immagini NASA più recenti.
Trascina per spostare. Ctrl o ⌘ e scorrimento, pizzico o i pulsanti per lo zoom; passa il puntatore per i valori sottostanti; il ripristino riporta alla regione.
Esposizione delle infrastrutture, inquadrata sull'Europa occidentale.Prodotti satellitari e di modelli così come li pubblica la NASA, ciascuno con la propria data. Sono indicatori, non valutazioni di alcun luogo.
Dati: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © contributori di OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTFonti e licenze
- 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). Dati aperti 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). Dati aperti NASA
- Luci notturne VIIRS Black Marble, NASA Goddard Space Flight Center; distribuite dal NASA Level-1 and Atmosphere Archive and Distribution System (LAADS DAAC); immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti 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 licenza CC BY 4.0. Colori ridisegnati dalla palette pubblicata; valori mediati in celle esagonali ove mostrati (modificato). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
- Prodotti VIIRS quasi in tempo reale (alluvioni, temperatura della superficie terrestre, copertura nevosa, riflettanza corretta), NASA LANCE; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
- Prodotti terrestri MODIS (indici di vegetazione, produzione primaria lorda, copertura del suolo), NASA LP DAAC e LANCE; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
- ASTER GDEM è un prodotto di METI e NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Citare come: 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. Dati aperti NASA
- Realizzato con Natural Earth. Dati cartografici vettoriali e raster gratuiti @ naturalearthdata.com. Pubblico dominio
- © Collaboratori di OpenStreetMap (ODbL), tramite NASA GIBS (coste, confini, strade e nomi di luoghi). Colori ridisegnati dalla mappa di colori pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). ODbL
- Blue Marble, NASA Earth Observatory; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
- Contesto sul globo e sulla mappa piana: linee costiere, confini, strade e toponimi dai livelli di riferimento NASA GIBS (dati OpenStreetMap, ODbL, © contributori di OpenStreetMap); immagini Blue Marble come base facoltativa; terreno 3D e lettura dell'altitudine dall'indice cromatico di elevazione ASTER GDEM (classi da 5 m a 200 m, esagerate per leggibilità). I confini sono tracciati come pubblicati e non implicano alcuna posizione su alcun territorio.
- Eventi in tempo reale: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET); gli eventi sono indicativi e conservano i link alle fonti originali.
- In diretta: gli eventi NASA EONET sono indicativi e non costituiscono allerte delle autorità.
- In tempo reale: gli eventi dell'U.S. Geological Survey sono indicativi, non allerte delle autorità.
- 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).
- Previsione della portata fluviale, 30 giorni con intervallo (GloFAS tramite Open-Meteo): contiene informazioni modificate del Copernicus Emergency Management Service 2026; non è un'allerta alluvione.
- Dati meteorologici di Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), con licenza CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
- I livelli facoltativi (12 fonti nell'elenco dei livelli: in tempo reale, previsione, osservati e contesto) mostrano il credito del fornitore sulla mappa e qui quando sono attivi; le previsioni sono output di modelli e gli indici derivati sono stime.
Livelli e date
- Luci notturne, giornaliere: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12 ott 2026
- Densità di popolazione, 2020: Popolazione: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statico
- Acqua di inondazione, composito a 3 giorni: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 ott 2026
- Colori reali: riflettanza corretta VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 ott 2026
- Tipo di copertura del suolo (IGBP), annuale: copertura del suolo MODIS Terra e Aqua (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
- Indice di vegetazione migliorato, mobile su 8 giorni: MODIS Terra EVI, NASA LANCE · 13 ott 2026
04Dati
Cosa utilizza il metodo.
Datasets and records used by sensors, IoT and observation networks on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in registro delle fonti.
| Dati | Ruolo | Etichetta |
|---|---|---|
| SCADA and sensor telemetry | Operational data | OSSERVATO |
| Smart meter data | Customer-level service status | OSSERVATO |
| Inspection records | Verità a terra | OSSERVATO |
05Simulatore
Una cascata attraverso reti interdipendenti.
A impronta di pericolo mette fuori uso i beni co-localizzati in ogni livello; frammentazione, dipendenza tra livelli e sovraccarico dei superstiti propagano poi il guasto. La vista 3D separa i livelli in profondità. Modello didattico con valori illustrativi dichiarati, non una previsione. La mappa di questa pagina mostra l'Europa occidentale; il modello in sé non è legato a un luogo.
Comandi
- Beni per livello
- 18
- Impronta del pericolo
- 8% della superficie
- Beni che dipendono da un altro livello
- 60%
- Capacità di riserva (tolleranza)
- 30%
Letture
- Beni colpiti dal pericolo
- 22%
- Beni ancora funzionanti
- 7%
- Amplificazione del danno iniziale
- 4.2 times
- Passaggi fino al regolamento
- 3
Numeri, metodi e fonti
| Passaggio | Trasporto in funzione (%) | Funzionamento dell'alimentazione (%) | Telecomunicazioni funzionanti (%) |
|---|---|---|---|
| 0 | 89 | 61 | 83 |
| 1 | 44 | 28 | 44 |
| 2 | 17 | 17 | 6 |
| 3 | 17 | 0 | 6 |
Metodi
- Reti interdipendenti Buldyrev and others (2010), Catastrophic cascade of failures in interdependent networks, Nature 464
- Cascate di sovraccarico Motter and Lai (2002), Physical Review E 66
- Carico di intermediazione Brandes (2001), Journal of Mathematical Sociology 25
- Reti multistrato Kivela and others (2014), Journal of Complex Networks 2
- Interdipendenze delle infrastrutture Rinaldi, Peerenboom and Kelly (2001), IEEE Control Systems 21(6)
- Ventaglio di incertezza (Monte Carlo sui parametri) Spiegelhalter, Pearson e Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- Sensibilità un fattore alla volta (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
Dati
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:
- Strade principali Natural Earth
- Ferrovie Natural Earth
- Porti marittimi Natural Earth
- Aeroporti Natural Earth
- Estensioni urbane Natural Earth
- Luci notturne stanotte, interruzioni (banda giorno/notte VIIRS) NASA/NOAA VIIRS (Suomi NPP) · registro nasa.gibs.context-live-layers
- Eventi naturali (NASA EONET) NASA EONET · registro nasa.eonet.events
Nei sei pilastri, sotto la guida di Nexus Consortium
- Esperimenti Laboratori
- Costruito in Infrastrutture critiche in Foundry
- Testato a Infrastrutture critiche in Universe
- Codificato in Energia e infrastrutture critiche in Standards
- Pubblicato in Infrastrutture critiche in Reports
- Insegnato in Facoltà di Infrastrutture, energia e industria in Academy
06Validazione
Come vengono verificati i risultati.
Sensors are calibrated against reference instruments and checked through co-location and redundancy. Data quality flags and automated range checks catch faults.
| Verifica | Come si fa |
|---|---|
| Sensor calibration | Sensors are calibrated and drift is tracked |
| Data quality flags | Missing and suspect values are flagged before analysis |
| Security of sensor networks | Connected sensors are assessed for cyber risk before deployment |
Sensor drift, power loss and connectivity gaps degrade data during the events of most interest. Dense networks raise security and privacy concerns.
07Simulatore di gemello e cascata
Model Sensing and IoT for infrastructure as a system. Run the cascade.
Assembled from the Nexus Standards area profile Infrastrutture critiche ed entità critiche: the hazards it names, the sistemi 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 Costruttore di sistemi.
Pericoli
- Cedimento di diga
- Alluvione fluviale (innescato a valle)
- Alluvione lampo (innescato a valle)
- Sfollamenti di massa (innescati a valle)
- Blackout diffuso (innescato a valle)
- Carenza di approvvigionamento idrico (innescata a valle)
Sistemi e accoppiamenti
Comandi
NS-0Costituzione e principiNS-3UNI dei record di rischio (grammatica, corrispondenza legacy, autorità di assegnazione)NS-9UNI contestuali (distribuzioni, istanze, istanze di programma)NS-10Politiche e clausole (obblighi leggibili dalle macchine: definizione, vincolo, valutazione e applicazione)NS-11Verifica e monitoraggio (evidenze, attestazioni, osservazione della conformità zero trust)NRS-H61Famiglia di pericoli: guasto a cascata (NHS-1 sys.cascade)NRS-H94Famiglia di pericoli: eventi cyber sistemici (NHS-1 cyber.systemic-cyber)NRS-H107Famiglia di pericoli: concentrazione e monocoltura dell'infrastruttura digitale (NHS-1 tech.digital-concentration)NRS-K31Profilo del pacchetto di dominio: resilienza nazionale cyber (DOMAIN-031)NRS-K36Profilo del pacchetto di dominio: infrastrutture critiche (DOMAIN-036)NRS-K48Profilo del pacchetto di dominio: resilienza del sistema finanziario (DOMAIN-048)
Osservazione
- 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)
- Danni alle infrastrutture critiche attribuiti ai disastri
- Number of disruptions to basic services attributed to disasters
- Proportion of the rural population who live within 2 km of an all-season road
Geografia di esempio
- Europe: 113 hexagonal cells
- Luci notturne di stanotte, blackout (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
- Acque superficiali attraverso le nuvole, 30 m (radar OPERA DSWx-S1), NASA GIBS
- Intensità delle precipitazioni, ultima mezz'ora (IMERG), NASA GIBS
- Umidità superficiale del suolo (SMAP), NASA GIBS
08Collegamenti
Argomenti che si basano su questo metodo.
09Metodi ed evidenze
How Sensing and IoT for infrastructure is modelled, measured and tested.
Il modello, le sue ipotesi, i suoi dati e la sua incertezza, nella forma in cui uno scienziato o un ingegnere li verificherebbe. Le strutture seguono metodi pubblicati. I valori rappresentati sono illustrativi, non risultati.
Modello di sistema
The couplings between the systems in Sensing and IoT for infrastructure: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.
Principi guida FAIR · GO FAIR e FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumGuidance on consistent treatment of uncertainties · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Comitato sui satelliti per l'osservazione della Terra
10Custodia
Chi mantiene il metodo.
Infrastrutture critiche stewards sensors, IoT and observation networks for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
11Domande
Domande e risposte.
What are the limits of sensors, IoT and observation networks in this field?
Sensor drift, power loss and connectivity gaps degrade data during the events of most interest. Dense networks raise security and privacy concerns.
Come vengono verificati i risultati?
Sensors are calibrated against reference instruments and checked through co-location and redundancy. Data quality flags and automated range checks catch faults.
I valori di questa pagina sono reali?
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.
Dove altro viene applicato questo metodo?
Il pagina canonica del metodo elenca ogni piattaforma che lo applica.
RapportiContribuisci
Contribuisci con evidenze da questa pagina.
Rapporti 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.
GCRIInfrastrutture criticheSistemi strategiciScenari e stress test
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