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GCRI · Health Nexus

Modellazione dei sistemi complessi per la salute

Complessi sistemi methods show how health risk emerges from interactions: people mixing and moving, hospitals sharing patients and staff, supply networks sharing suppliers, and health services depending on power and water. Agent-based and system dynamics models let these interactions be explored as scenarios, with every assumption visible.

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01Registrare

Complex systems modelling for health on the record.

Registro del metodoMetodo STEM
  1. MetodoComplessi sistemi and agent-based modelling
  3. Applicato inHealth Nexus
  6. Pagina canonicaBeni comuni STEM
02Domanda di adesione

What complex systems and agent-based modelling does here.

Complessi sistemi and agent-based modelling study systems whose behaviour emerges from interactions among many components. They help explain nonlinear dynamics, tipping points and collective behaviour. In health and biosecurity, complex systems approaches explore how interacting risks can produce sudden, systemic shifts. They support stress testing of policies against emergent behaviour. The canonical description is on gli STEM Commons.

Contact and mobility networks

Agent-based models represent households, schools, workplaces and travel, so the effect of contact patterns and public health measures on transmission can be explored under stated parameters.

Cascades across health and infrastructure

System dynamics models link power, water, staff and supply buffers to service capacity, tracing how a grid outage or ondata di calore propagates into hospital functions over hours and days.

Patient transfer networks

Networks of referrals and transfers between hospitals are analysed to see where surges concentrate and how resistant organisms can spread between facilities.

03Geografia

Esposizione ambientale in Africa.

Daytime surface heat, population density and haze over Africa, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

La mappa interattiva richiede JavaScript; l'elenco dei livelli e le fonti sono riportati sotto.

Livelli 3

Esposizione ambientale, per questa pagina

Informazioni su questo livello
Evidenza
Osservato (la nuvolosità persistente lascia ancora lacune)
Fonte
VIIRS NOAA-20 livello 3, 8 giorni (NASA LANCE)
Fornitore
NASA LANCE
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
8 giorni; composito satellitare di 8 giorni; la nuvolosità persistente lascia ancora lacune
Più recenti alla build
2026-09-14
Risoluzione
griglia di circa 1 km
Incertezza
Temperatura superficiale del suolo da satellite negli 8 giorni che terminano alla data indicata, un indicatore di esposizione al calore; non è la temperatura dell'aria, l'indice di calore né un'allerta di caldo.
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 NOAA-20 Deep Blue AOD (NASA LANCE)
Fornitore
NASA LANCE
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; recupero satellitare; le nuvole lasciano lacune
Più recenti alla build
2026-10-14
Risoluzione
griglia di circa 2 km
Incertezza
Misura satellitare di foschia, fumo e polvere lungo l'intera colonna d'aria nel giorno indicato; un indicatore di esposizione, non il PM2.5 a livello del suolo, un indice di qualità dell'aria né un avviso sanitario.
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
Osservato (le nuvole lasciano lacune)
Fonte
OMI Aura (NASA GES DISC)
Fornitore
NASA GES DISC
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; recupero satellitare; le nuvole lasciano lacune
Più recenti alla build
2026-10-10
Risoluzione
griglia di circa 2 km
Incertezza
Colonna satellitare di biossido di azoto nella bassa atmosfera nel giorno indicato, proveniente per lo più dalla combustione; non è una concentrazione a livello del suolo né un avviso sanitario.
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

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 ambientale, inquadrata sull'Africa.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 · ESA Copernicus Sentinel-5P TROPOMI · 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
  • 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
  • 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 atmosferici MODIS e VIIRS, NASA LANCE e LAADS DAAC; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla mappa cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • Biossido di azoto OMI (Aura) e indice degli aerosol OMPS (Suomi NPP), NASA; distribuiti dal NASA GES DISC; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla mappa 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.
  • Observed (EO): ESA Copernicus Sentinel-5P TROPOMI (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 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 qualità dell'aria, 5 giorni, PM2.5 (CAMS tramite Open-Meteo): contiene informazioni modificate del Copernicus Atmosphere Monitoring Service 2026.
  • Ultimo anno, temperatura giornaliera (ERA5 tramite Open-Meteo): contiene informazioni modificate del Copernicus Climate Change Service 2026.
  • 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 (14 fonti nell'elenco dei livelli: in diretta, previsione, osservati e contesto) mostrano il credito del fornitore sulla mappa e qui quando sono attivati; le previsioni sono output di modelli e gli indici derivati sono stime.

Livelli e date

  • Temperatura della superficie terrestre, diurna, composito di 8 giorni: VIIRS NOAA-20 Level 3, 8 giorni, NASA LANCE · 14 set. 2026
  • Densità di popolazione, 2020: Popolazione: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statico
  • Spessore ottico degli aerosol, giornaliero: VIIRS NOAA-20 Deep Blue AOD, NASA LANCE · 13 ott 2026
  • Colori reali: riflettanza corretta VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 ott 2026
  • Biossido di azoto, colonna della bassa atmosfera: OMI Aura, NASA GES DISC · 10 ott 2026
  • Tipo di copertura del suolo (IGBP), annuale: copertura del suolo MODIS Terra e Aqua (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024

04Dati

Cosa utilizza il metodo.

Datasets and records used by complex sistemi and agent-based modelling on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in registro delle fonti.

DatiRuoloEtichetta
Social contact surveysMixing matrices by age and settingOSSERVATO
Aggregated mobility data from transport and telecommunicationsMovement between placesSTIMATO
Hospital transfer recordsReferral network structureRIPORTATO
Facility dependency inventoriesBuffers and failure thresholdsStatistiche pubblicate
05Simulatore

Stock, flussi, ritardi e una soglia critica.

Due stock, la pressione e la capacità di adattamento, collegati da un ciclo di crescita rinforzante, una risposta di bilanciamento ritardata e danni quando la pressione supera la capacità; oltre la soglia il sistema può ribaltarsi. Modello didattico con valori illustrativi dichiarati, non una previsione. La mappa di questa pagina mostra l'Africa; il modello in sé non è legato a un luogo.

Comandi

Crescita della pressione
6,0% all'anno
Efficacia della capacità nel ridurre la pressione
4,0% all'anno
Risposta degli investimenti alla pressione percepita
20%
Ritardo di percezione
4.0 anni
Soglia critica della pressione
60 indici
Amplificazione oltre la soglia
2,0 volte
Anni simulati
50 anni

Letture

Pressione massima
113 indici
Capacità alla fine
Indice 186
Anni sopra la soglia
15,8 anni
Numeri, metodi e fonti
AnnoPressioneCapacitàPercepito
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

Metodi

  1. Dinamica dei sistemi Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
  2. Transizioni critiche e punti di non ritorno Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
  3. Diagramma a ciclo causale Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
  4. Ventaglio di incertezza (Monte Carlo sui parametri) Spiegelhalter, Pearson e Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  5. Sensibilità un fattore alla volta (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Dati

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.

Stock, flussi, ritardi e una soglia di non ritorno. Modello didattico illustrativo: funziona con i valori impostati dai controlli, non con dati misurati. Metodi: dinamica dei sistemi (Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics); transizioni critiche e punti di non ritorno (Scheffer e altri (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461); diagramma dei cicli causali (Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill).

Nei sei pilastri, sotto la guida di Nexus Consortium

06Validazione

Come vengono verificati i risultati.

Models are evaluated by matching multiple stylised facts and patterns at different scales. Sensitivity and robustness analysis test dependence on assumptions.

VerificaCome si fa
Pattern-oriented validationModels must reproduce several observed patterns at different scales, not a single curve
Globale analisi di sensibilitàThe parameters that drive most of the outcome range are identified and reported
Structural alternativesResults are compared with simpler or differently structured models before conclusions are drawn

Many plausible models can reproduce the same patterns. Calibration and validation data are often limited.

07Simulatore di gemello e cascata

Model complex systems modelling for health as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile Sicurezza sanitaria e One Health: 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

Comandi

  • NS-0 Costituzione e principi
  • NS-3 UNI dei record di rischio (grammatica, corrispondenza legacy, autorità di assegnazione)
  • NS-9 UNI contestuali (distribuzioni, istanze, istanze di programma)
  • NS-10 Politiche e clausole (obblighi leggibili dalle macchine: definizione, vincolo, valutazione e applicazione)
  • NS-11 Verifica e monitoraggio (evidenze, attestazioni, osservazione della conformità zero trust)
  • NRS-H83 Famiglia di pericoli: cedimento della capacità del sistema sanitario (NHS-1 health.system)
  • NRS-H42 Famiglia di pericoli: infezioni umane rare e persistenti (NHS-1 health.other-human)
  • NRS-H41 Famiglia di pericoli: spillover dall'animale all'uomo (NHS-1 health.zoonotic)
  • NRS-H43 Famiglia di pericoli: epizoozie di bestiame e acquacoltura (NHS-1 health.animal-health)
  • NRS-D3 Risposta umanitaria e ripresa resiliente
  • NRS-H46 Famiglia di pericoli: danni ambientali e da prodotti alle persone (NHS-1 health.harm)

Osservazione

  • WHO Disease Outbreak News (listed for reference)
  • WAHIS animal health events (listed for reference)
  • WorldPop gridded population (listed for reference)
  • Regolamento sanitario internazionale capacity and health emergency preparedness
  • Percentage of bloodstream infections due to selected antimicrobial-resistant organisms

Geografia di esempio

  • West Africa: 59 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
08Collegamenti

Argomenti che si basano su questo metodo.

09Firma del settore

The sector signature of complex systems modelling for health.

The sectors complex sistemi modelling for health touches and how strongly they depend on each other: what a study has to observe and model together.

Seleziona gli angoli · passa il cursore sulle linee6 / 15 relazioni

Firma

La salute e i suoi partner

La salute fornisce forza lavoro operativa alle infrastrutture (0,3), manodopera agricola al cibo (0,3) e personale dei gestori all'acqua (0,2).

W · E · I · F · H · B

Settori
4 di 6
Relazioni
6 di 15
Accoppiamento
0.42 quota sul totale

Relazioni più forti in gioco

  • Acqua → Cibo · irrigazione0.8
  • Cibo → Salute · nutrizione0.7
  • Infrastrutture → Acqua · condotte, dighe e impianti di trattamento0.6
  • Acqua → Salute · acqua potabile e servizi igienico-sanitari0.7
Valori didattici per una città-regione tipo, non misure di un luogo. L'accoppiamento è la somma delle intensità delle relazioni in gioco, come quota delle quindici.
10Custodia

Chi mantiene il metodo.

Scienza dei sistemi e modellazione stewards complex sistemi and agent-based modelling for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

Canonical page: Complex systems and agent-based modelling

11Metodi ed evidenze

How complex systems modelling for health 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, equazioni e ipotesi

The model structure used for complex systems modelling for health, the assumptions it makes and how each is tested.

Rischio dell'elemento iRi = f(Hi, Ei, Vi, Ci)pericolo, esposizione, vulnerabilità e capacità di risposta
Perdita annua attesaEAL = ∑k pk · Lksu eventi k con probabilità annua pk
Sistemi accoppiatixt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error
IpotesiPerché è realizzatoCome viene testato
Pericolo ed esposizione sono indipendenti all'interno di un eventoMantiene trattabile l'integrale delle perditeConfrontare con un adattamento di copula su registrazioni congiunte
Gli accoppiamenti sono lineari vicino al punto di funzionamentoConsente agli shock di propagarsi attraverso APerturbare oltre l'intervallo lineare e confrontare
Le curve di vulnerabilità si trasferiscono da un luogo all'altroLe curve locali sono raramente disponibiliValidare rispetto alle perdite osservate, dove esistono
Input
set di dati versionati con provenienza
Risultati
distribuzioni, mai valori singoli
Codice
pubblicato con la scheda del modello e i test
Riproduzione
stessi dati, codice, ambiente e seed
Formulazioni standard del rischio e dello spazio degli stati; le ipotesi elencate sono tipiche del metodo, dichiarate per la revisione, non risultati.
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
12Connesso

Dove porta questa pagina nel Consorzio.

13Domande

Domande e risposte.

What are the limits of complex systems and agent-based modelling in this field?
Many plausible models can reproduce the same patterns. Calibration and validation data are often limited.
Come vengono verificati i risultati?
Models are evaluated by matching multiple stylised facts and patterns at different scales. Sensitivity and robustness analysis test dependence on assumptions.
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

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