Skip to content

GCRI · Health Nexus

보건 안보를 위한 역학

Epidemiology is the core science of this platform: it describes who becomes ill, where and when, identifies the determinants of disease, and evaluates what prevents it. Surveillance, outbreak investigation and burden estimation turn scattered reports into evidence that public health authorities can act on, with delays and biases stated.

문의하기 Back to STEM foundation of Health Nexus
01등록

Epidemiology for health security on the record.

방법 기록STEM 방법
  1. 방법역학 및 공중보건학
  2. 관리자Health Nexus
  3. 적용 분야Health Nexus
  4. 데이터입력 5개
  6. 정본 페이지STEM 공유지
02신청서

What epidemiology and public health science does here.

Epidemiology studies the distribution and determinants of health and disease in populations. It provides the evidence used to detect outbreaks, estimate burden and evaluate interventions. In health and biosecurity, epidemiological evidence informs preparedness, resource allocation and the economic consequences of disease. It shows how health shocks interact with travel, labour, supply chains and public finance. The canonical description is on STEM Commons.

Surveillance design and evaluation

Indicator-based reporting, sentinel sites and event-based signals are combined, and each stream is evaluated for sensitivity, timeliness, completeness and representativeness against agreed surveillance attributes.

Nowcasting under reporting delay

Delay distributions estimated from past reports adjust recent counts for cases not yet reported, so the latest weeks are shown with their uncertainty rather than as an artificial decline.

Indirect effects of service disruption

Expected service use and outcomes are modelled from trends before a shock and compared with observed data, separating the indirect harm of interrupted care from the direct effects of the shock.

03지리

아프리카의 환경 노출.

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

대화형 지도에는 JavaScript가 필요합니다. 레이어 목록과 출처는 아래에 있습니다.

레이어 3

이 페이지의 환경 노출

이 레이어 소개
증거
추정
출처
세계 격자 인구 v4.11(NASA SEDAC(CIESIN, 컬럼비아 대학교))
제공자
NASA SEDAC(CIESIN, 컬럼비아 대학교)
라이선스
CC BY 4.0
생산 연도
null; 인구조사 기반 추정치, 정적(2020)
해결
약 1 km 격자
불확실성
2020년 제곱킬로미터당 인구에 대한 인구총조사 기반 추정값으로 노출 맥락으로 표시되며, 어떤 재해로 영향받은 사람의 수가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
관측(지속적인 구름으로 여전히 빈틈이 남음)
출처
VIIRS NOAA-20 Level 3, 8일(NASA LANCE)
제공자
NASA LANCE
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
8일, 위성 8일 합성, 지속적인 구름으로 여전히 빈틈이 남음
빌드 시점 최신
2026-09-14
해결
약 1 km 격자
불확실성
표시된 날짜까지 8일간 지표면의 위성 관측 표면 온도로, 열 노출 지표이며 기온, 열지수, 폭염 경보가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
관측(구름이 있으면 빈틈이 생김)
출처
VIIRS NOAA-20 Deep Blue AOD(NASA LANCE)
제공자
NASA LANCE
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매일, 위성 산출, 구름이 있으면 빈틈이 생김
빌드 시점 최신
2026-10-14
해결
약 2 km 격자
불확실성
표시된 날짜 대기 전체 기둥의 연무, 연기, 먼지에 대한 위성 관측값으로, 노출 지표이며 지상 PM2.5, 대기질 지수, 건강 경보가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
관측
출처
VIIRS NOAA-20 보정 반사율(NASA LANCE)
제공자
NASA LANCE
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매일, 위성 영상
빌드 시점 최신
2026-10-14
해결
약 250 m 격자
불확실성
위성 영상. 제공자가 게시한 그대로의 위성 또는 모형 래스터입니다. 구름, 관측 폭 공백, 산출 오차로 인해 빈틈과 잡음이 생기며, 값은 특정 장소의 측정치가 아니라 지표입니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
모형 산출(GIBS가 게시한 최신 연도)
출처
MODIS Terra 및 Aqua 토지 피복(MCD12Q1)(NASA LP DAAC)
제공자
NASA LP DAAC
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매년, 위성 분류, GIBS가 게시한 최신 연도
빌드 시점 최신
2024-01-01
해결
약 500 m 격자
불확실성
표시된 연도의 위성 토지 피복 분류로, 농경지를 포함합니다. 알려진 오차가 있는 분류이며 농장 등록부가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
관측(구름이 있으면 빈틈이 생김)
출처
VIIRS 글로벌 홍수 산출물(NASA LANCE)
제공자
NASA LANCE
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매일, 위성 탐지, 구름이 있으면 빈틈이 생김
빌드 시점 최신
2026-10-14
해결
약 250 m 격자
불확실성
위성 탐지로, 구름이 있으면 빈틈이 생깁니다. 제공자가 게시한 그대로의 위성 또는 모형 래스터입니다. 구름, 관측 폭 공백, 산출 오차로 인해 빈틈과 잡음이 생기며, 값은 특정 장소의 측정치가 아니라 지표입니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다

제공 가능한 최신

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

최신 NASA 이미지를 불러오는 중입니다.

끌어서 이동합니다. Ctrl 또는 ⌘를 누른 채 스크롤하거나 핀치 또는 버튼으로 확대합니다. 포인터 아래의 값은 마우스를 올려 확인하며, 초기화하면 해당 지역으로 돌아갑니다.

아프리카를 기준으로 한 환경 노출.NASA가 게시한 그대로의 위성 및 모형 산출물로, 각각 고유한 날짜가 있습니다. 지표이며 어떤 장소에 대한 평가도 아닙니다.

데이터: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap 기여자 · Natural Earth · NASA EONET · NASA JPL OPERA DIST-ALERT출처와 라이선스

  • 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 공개 데이터
  • 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 공개 데이터
  • 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). CC BY 4.0 라이선스. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • VIIRS 준실시간 산출물(홍수, 지표면 온도, 적설 피복, 보정 반사율), NASA LANCE; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • MODIS 및 VIIRS 대기 산출물, NASA LANCE 및 LAADS DAAC; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • MODIS 육상 산출물(식생 지수, 총일차생산량, 토지 피복), NASA LP DAAC 및 LANCE; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • ASTER GDEM은 METI와 NASA의 산출물입니다(ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC). 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). 인용: 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 공개 데이터
  • Natural Earth으로 제작. 무료 벡터 및 래스터 지도 데이터 @ naturalearthdata.com. 퍼블릭 도메인
  • © OpenStreetMap 기여자(ODbL), NASA GIBS 경유(해안선, 경계, 도로 및 지명). 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • 지구본과 평면 지도의 맥락 정보: NASA GIBS 참조 레이어의 해안선, 경계, 도로, 지명(OpenStreetMap 데이터, ODbL, © OpenStreetMap 기여자). 선택 기본 지도로 Blue Marble 영상. 3D 지형과 고도 표시는 ASTER GDEM 고도 색상 지수(5 m에서 200 m 구간, 가독성을 위해 과장). 경계는 공표된 대로 그렸으며 어떤 영토에 대한 입장도 뜻하지 않습니다.
  • 실시간 사건: NASA 지구관측소 자연 사건 추적기(EONET). 사건은 참고용이며 원출처 링크를 그대로 유지합니다.
  • 실시간: NASA EONET. 사건은 참고용이며 당국의 경보가 아닙니다.
  • 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).
  • 대기질 예보, 5일, PM2.5(CAMS, Open-Meteo 경유): 수정된 Copernicus 대기 모니터링 서비스 2026년 정보를 포함합니다.
  • 지난 1년 일별 기온(ERA5, Open-Meteo 경유): 수정된 Copernicus 기후변화 서비스 2026년 정보를 포함합니다.
  • Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), 제공 날씨 데이터, CC BY 4.0 라이선스 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • 선택 레이어(레이어 목록의 출처 14개: 실시간, 예보, 관측, 배경)는 켜면 지도와 이곳에 제공자 출처를 표시합니다. 예보는 모형 출력이며 파생 지수는 추정치입니다.

레이어와 날짜

  • 인구 밀도, 2020년: 인구: CIESIN, 컬럼비아 대학교, 세계 격자 인구 v4.11(2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 정적
  • 지표면 온도, 주간, 8일 합성: VIIRS NOAA-20 레벨 3, 8일, NASA LANCE · 2026년 9월 14일
  • 에어로졸 광학 두께, 일별: VIIRS NOAA-20 Deep Blue AOD, NASA LANCE · 2026년 10월 13일
  • 트루컬러: VIIRS NOAA-20 보정 반사도, NASA LANCE · 2026년 10월 13일
  • 토지 피복 유형(IGBP), 연간: MODIS Terra 및 Aqua 토지 피복(MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • 홍수 수역, 3일 합성: VIIRS 전지구 홍수 산출물, NASA LANCE · 2026년 10월 14일

04데이터

방법이 사용하는 입력.

Datasets and records used by epidemiology and public health science on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in 출처 등록부.

데이터역할라벨
Notifiable disease reporting 시스템Case counts by place, time and person보고됨
Sentinel influenza and respiratory surveillanceTrends under stable case definitions관측
Vital registrationMortality baselines and excess deaths공표 통계
Household and health surveysPrevalence and coverage with sampling weights추정
Routine health information systemsService volumes and facility reporting보고됨
05모니터링

Epidemic model.

팀이 이 방법을 따라가는 데 사용할 화면으로, 그 지표, 상태, 결정을 보여 줍니다. 이름은 예시이며 값은 설명용입니다.

Epidemic model

Health · Epidemiology for health security · Run R-8417

Rt above oneGCRI · Health Nexus

유행 곡선

방법 카드

방법
역학 및 공중보건학
모델링
SEIR, fitted
Generation time
5 days
라벨
모형 산출

매개변수

Rt1.30.841.6
Doubling time (days)18429
Reporting fraction0.40.20.9
Epidemic model: the screen’s structure, terms and states for Health.예시 이름과 예시 값으로, 실제 기록이나 운영 중인 시스템이 아닌 설계안입니다.
06검증

결과가 점검되는 방식.

Findings are checked through replication, sensitivity analyses and comparison of independent surveillance streams. Transmission models are assessed by out-of-sample forecasting of case counts.

점검수행 방식
Surveillance attribute reviewSensitivity, timeliness, completeness and representativeness are assessed against established surveillance evaluation guidelines
Independent stream comparisonTrends in notifications are compared with laboratory, sentinel and mortality data before a change is described
Case definition stabilityChanges in definitions, testing or reporting are logged and their effect on trends assessed
Out-of-sample scoringTransmission models are scored on periods they were not fitted to

Reporting delays, under-ascertainment and confounding bias estimates. Behaviour change during outbreaks alters the parameters models rely on.

07시뮬레이터

장소 네트워크 위의 SEIR.

An outbreak seeded in one place spreads through a small-world network by the share of contacts people make elsewhere; play it to see the order of arrival and how the timing of measures moves the peak. Teaching model with stated illustrative values, not a prediction. The map on this page shows Africa; the model itself is not tied to a place.

통제 수단

기초감염재생산수 R0
2.5
잠복기
3.0 days
감염 기간
5.0 days
다른 장소에서 이루어진 접촉 비율
8%
네트워크 속 장소
24
조치 시작일
40
조치에 따른 접촉 감소
40%
모의 일수
240 days

판독값

신규 감염 정점
4.02 per 1,000 a day
정점의 날
186
누적 감염 비율
55%
도달한 장소
100%
조치 하의 재생산 수
1.50
수치, 방법과 출처
일1,000명당 신규 감염누적 감염(%)
00.000.0
170.020.0
340.240.2
510.741.1
681.452.9
852.336.2
1022.9510.8
1193.0716.0
1363.1221.2
1533.4226.7
1703.8332.9
1874.0139.6
2043.6646.2
2212.7151.7
2381.5755.2

방법

  1. SEIR 구획 Kermack과 McKendrick(1927), Proc. R. Soc. A 115
  2. 이동에 의한 메타개체군 결합 Balcan and others (2009), PNAS 106
  3. 좁은 세상 네트워크 Watts and Strogatz (1998), Nature 393
  4. 감염병 모델링 Keeling and Rohani (2008), Princeton University Press
  5. 불확실성 팬(매개변수 몬테카를로) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  6. 단일 요인 민감도(토네이도) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

데이터

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:

  • 도시 Natural Earth
  • 공항 Natural Earth
  • 주요 도로 Natural Earth
장소 네트워크 위의 SEIR. 예시용 교육 모형으로, 측정 데이터가 아니라 조절 장치로 설정한 값에 따라 작동합니다. 방법: SEIR 구획(Kermack and McKendrick (1927), Proc. R. Soc. A 115), 이동성에 의한 메타개체군 결합(Balcan and others (2009), PNAS 106), 스몰월드 네트워크(Watts and Strogatz (1998), Nature 393).

여섯 기둥 전반에 걸쳐, Nexus Consortium 주도

08연결

이 방법에 의존하는 주제.

09트윈 및 캐스케이드 시뮬레이터

Model epidemiology for health security as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile 보건 안보와 원헬스: the hazards it names, the 시스템 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.

재해

통제 수단

  • NS-0 헌장과 원칙
  • NS-3 리스크 기록 UNI(문법, 기존 체계 대응, 할당 권한)
  • NS-9 맥락 UNI(배치, 인스턴스, 프로그램 인스턴스)
  • NS-10 정책과 조항(기계 판독 가능한 의무: 정의, 구속, 평가 및 집행)
  • NS-11 검증 및 모니터링(근거, 증명, 제로 트러스트 적합성 관찰)
  • NRS-H83 재해군: 보건 시스템 역량 실패(NHS-1 health.system)
  • NRS-H42 재해 계열: 희귀 및 지속성 인간 감염(NHS-1 health.other-human)
  • NRS-H41 재해군: 동물에서 인간으로의 전파(NHS-1 health.zoonotic)
  • NRS-H43 재해군: 가축 및 양식 동물 전염병(NHS-1 health.animal-health)
  • NRS-D3 인도적 대응과 회복력 있는 복구
  • NRS-H46 재해 계열: 환경 및 제품으로 인한 인체 피해(NHS-1 health.harm)

관측

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

예시 지리

  • West Africa: 59 hexagonal cells
  • 오늘 밤 야간 조명과 정전(VIIRS 주야간 밴드), NASA GIBS
  • 구름을 투과한 지표수, 30 m(OPERA DSWx-S1 레이더), NASA GIBS
  • 최근 30분 강우율(IMERG), NASA GIBS
10스튜어드십

방법을 유지하는 주체.

Health Nexus stewards epidemiology and public health science for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

Canonical page: Epidemiology and public health science

11리스크와 대응

결합 리스크, 실천하는 대응.

The sectors pandemic touches and how strongly they depend on each other: what a study has to observe and model together.

맥락 선택

A여섯 부문에 걸친 결합 리스크6 / 15 관계

부문 · 팬데믹스트레스

예시: 측정값이 아니라 교육용 값으로 만든 교육용 연쇄 반응.
B여섯 기둥에 걸친 적용 대응인계 10 / 18건

기둥 · 팬데믹KPI

예시용 적용 사례로, 값은 공표된 기준값이며 판독 결과에 인용되어 있습니다.

이 맥락에서의존 또는 인계, 굵을수록 강함이 맥락 밖

맥락

팬데믹

인력 공백은 진료소에서 전력망 운영, 물류, 농업 노동력으로 파급됩니다.

W · E · I · F · H · B

리스크

부문
4 / 6
관계
6 / 15
연계
0.41 전체 대비 비율

꼭짓점, 선, 행에 마우스를 올리면 양쪽에 걸친 연결을 추적합니다.

경로

팬데믹에 적용

L · F · U · S · R · A

대응

기둥
4 / 6
인계
10 / 18
순환 고리
5 종료됨

기댓값

회복력 투자수익
–공표된 기준값 없음
회피된 손실
–공표된 기준값 없음

기둥, 선, 행에 마우스를 올리면 어떻게 적용되는지 확인할 수 있습니다.

A: 전형적인 도시권의 교육용 값에 대한 교육용 연쇄(충격 0.6, 이득 0.35, 4회전)이며 측정값이 아닙니다. B: 예시 적용과 각 기둥이 답하는 KPI이며, 값은 인용된 공표 벤치마크로 예측이 아닙니다. 공개 사건: NASA EONET, 실시간.

12질문

질문과 답변.

What are the limits of epidemiology and public health science in this field?
Reporting delays, under-ascertainment and confounding bias estimates. Behaviour change during outbreaks alters the parameters models rely on.
결과는 어떻게 점검됩니까?
Findings are checked through replication, sensitivity analyses and comparison of independent surveillance streams. Transmission models are assessed by out-of-sample forecasting of case counts.
이 페이지의 값은 실제입니까?
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.
이 방법은 다른 어디에 적용됩니까?
사회를 움직이는 정본 방법 페이지 는 이를 적용하는 모든 플랫폼을 나열합니다.
13방법과 근거

How epidemiology for health security is modelled, measured and tested.

모형, 그 가정, 데이터, 불확실성을 과학자나 엔지니어가 확인할 형태로 제시합니다. 구조는 발행된 방법을 따릅니다. 제시된 값은 예시이며 결과가 아닙니다.

불확실성 구간

How far the outlook for epidemiology for health security could spread, shown as ranges rather than a single line.

지금+5+10+15+20+25+30 y높음낮음매우 가능성 높은 범위가능성 높은 범위
중앙 추정치
앙상블의 중앙값
범위
IPCC 보정 표현의 '가능성 높음'과 '매우 가능성 높음'
앙상블
멤버, 시나리오, 초기 조건 명시
함께 읽기
각 입력에 대한 결과의 민감도
지수 척도 위의 예시 앙상블 분산으로, 형식은 IPCC 불확실성 지침을 따릅니다. 전망이 아닙니다.
FAIR 지침 원칙 · GO FAIR와 FORCE11W3C PROV · 월드 와이드 웹 컨소시엄불확실성의 일관된 처리에 관한 지침 · IPCCCEOS 분석 준비 데이터(Analysis Ready Data) · 지구관측위성위원회
보고서기여하기

이 페이지에서 증거를 기여하십시오.

보고서 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.

GCRIHealth Nexus글로벌 부문 리스크와 회복력국가 시스템 리스크와 회복력근거 브리프

개인정보, 민감한 인프라 세부 정보, 공유할 권리가 없는 자료는 절대 보내지 마십시오. 기여물은 사용 전에 검토됩니다. 기여물을 보낸다고 해서 저작자 지위나 편집 권한이 부여되지 않으며, 후원으로 조사 결과를 얻을 수 없습니다.

Health Nexus

방법, 데이터세트 또는 질문을 가져오십시오.

정보와 문의는 오늘부터 열려 있습니다. 문의에는 참조 번호가 부여되고 다음 단계가 안내됩니다. 신청, 결제, 컴퓨팅 할당, 등록은 해당 팀, 약관, 심사 역량이 갖추어졌을 때만 열립니다.

방법 제안 모든 연락 경로 보기
법률

이 사이트의 지도, 데이터와 그림은 맥락과 일반 정보로 제시됩니다. 조언, 예보 또는 경보가 아니며, 정보의 한계는 면책 고지와 데이터 고지에 나와 있습니다.