Skip to content

GCRI · Health Nexus

Моделирование сложных систем для здравоохранения

Complex системы 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.

Направить запрос Back to STEM foundation of Health Nexus
01Реестр

Complex systems modelling for health on the record.

Запись о методеSTEM-метод
  1. МетодComplex системы and agent-based modelling
  3. Применяется вHealth Nexus
  6. Каноническая страницаSTEM Commons
02Заявка

What complex systems and agent-based modelling does here.

Complex системы 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 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 волне жары 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.

03География

Подверженность воздействию факторов окружающей среды в Африке.

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

Для интерактивной карты нужен JavaScript. Список слоёв и источники приведены ниже.

Слои 3

Воздействие окружающей среды для этой страницы

Об этом слое
Доказательная база
Наблюдаемые данные (устойчивая облачность по-прежнему оставляет пропуски)
Источник
VIIRS NOAA-20 Level 3, 8 дней (NASA LANCE)
Поставщик
NASA LANCE
Лицензия
Открытые данные NASA
Год выпуска
8 дней; спутниковый 8-дневный композит; устойчивая облачность по-прежнему оставляет пропуски
Новейшие на момент сборки
2026-09-14
Разрешение
сетка около 1 км
Неопределённость
Спутниковая температура поверхности земли за 8 дней, заканчивающихся указанной датой, показатель подверженности жаре; это не температура воздуха, не индекс жары и не предупреждение о жаре.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
Доказательная база
Оценка
Источник
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Колумбийский университет))
Поставщик
NASA SEDAC (CIESIN, Колумбийский университет)
Лицензия
CC BY 4.0
Год выпуска
null; оценка на основе переписи, статическая (2020)
Разрешение
сетка около 1 км
Неопределённость
Оценка на основе переписи числа людей на квадратный километр в 2020 году, показанная как контекст подверженности; не является подсчётом людей, пострадавших от какой-либо опасности.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
Доказательная база
Наблюдаемые данные (облачность оставляет пропуски)
Источник
VIIRS NOAA-20 Deep Blue AOD (NASA LANCE)
Поставщик
NASA LANCE
Лицензия
Открытые данные NASA
Год выпуска
ежедневно; спутниковое восстановление параметров; облачность оставляет пропуски
Новейшие на момент сборки
2026-10-14
Разрешение
сетка около 2 км
Неопределённость
Спутниковое измерение дымки, дыма и пыли во всём столбе воздуха за указанный день; показатель подверженности, а не приземные PM2.5, не индекс качества воздуха и не предупреждение для здравоохранения.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
Доказательная база
Наблюдаемые данные
Источник
Скорректированная отражательная способность VIIRS NOAA-20 (NASA LANCE)
Поставщик
NASA LANCE
Лицензия
Открытые данные NASA
Год выпуска
ежедневно; спутниковое изображение
Новейшие на момент сборки
2026-10-14
Разрешение
сетка около 250 м
Неопределённость
Спутниковое изображение. Спутниковый или модельный растр в том виде, в каком его публикует поставщик. Облачность, пропуски в полосе обзора и ошибки восстановления параметров оставляют пропуски и шум; значения являются показателями, а не измерениями в конкретном месте.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
Доказательная база
Наблюдаемые данные (облачность оставляет пропуски)
Источник
OMI Aura (NASA GES DISC)
Поставщик
NASA GES DISC
Лицензия
Открытые данные NASA
Год выпуска
ежедневно; спутниковое восстановление параметров; облачность оставляет пропуски
Новейшие на момент сборки
2026-10-10
Разрешение
сетка около 2 км
Неопределённость
Спутниковый столб диоксида азота в нижней атмосфере за указанный день, образующийся в основном при сжигании топлива; это не приземная концентрация и не предупреждение для здравоохранения.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
Доказательная база
Смоделировано (последний год, публикуемый GIBS)
Источник
Земной покров MODIS Terra и Aqua (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
Поставщик
NASA LP DAAC
Лицензия
Открытые данные NASA
Год выпуска
ежегодно; спутниковая классификация; последний год, публикуемый GIBS
Новейшие на момент сборки
2024-01-01
Разрешение
сетка около 500 м
Неопределённость
Спутниковые классы земного покрова за указанный год, включая пахотные земли; классификация с известными ошибками, а не реестр ферм.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту

Последние доступные

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

Загрузка последних снимков NASA.

Перетаскивайте для перемещения. Для масштабирования используйте Ctrl или ⌘ с прокруткой, жест щипка или кнопки; наведите курсор, чтобы увидеть значения под указателем; сброс возвращает к региону.

Подверженность воздействию факторов окружающей среды на примере Африки.Спутниковые и модельные продукты в том виде, в каком их публикует NASA, каждый со своей датой. Это показатели, а не оценки какого-либо места.

Данные: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © участники OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · ESA Copernicus Sentinel-5P TROPOMI · NASA JPL OPERA DIST-ALERTИсточники и лицензии

  • 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). Открытые данные 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). Открытые данные NASA
  • Продукты VIIRS почти реального времени (наводнения, температура поверхности суши, снежный покров, скорректированная отражательная способность), NASA LANCE; изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Открытые данные 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). Лицензия CC BY 4.0. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • Атмосферные продукты MODIS и VIIRS, NASA LANCE и LAADS DAAC; изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; значения усреднены по шестиугольным ячейкам там, где они показаны (изменено). Открытые данные NASA
  • Диоксид азота OMI (Aura) и индекс аэрозолей OMPS (Suomi NPP), NASA; распространяются NASA GES DISC; изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; значения усреднены по шестиугольным ячейкам там, где они показаны (изменено). Открытые данные NASA
  • Продукты MODIS по суше (вегетационные индексы, валовая первичная продукция, земной покров), NASA LP DAAC и LANCE; изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Открытые данные NASA
  • ASTER GDEM является продуктом METI и NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Ссылка: 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. Открытые данные NASA
  • Создано с использованием Natural Earth. Бесплатные векторные и растровые картографические данные @ naturalearthdata.com. Общественное достояние
  • © участники OpenStreetMap (ODbL), через NASA GIBS (береговые линии, границы, дороги и названия мест). Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; значения, где показано, усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Открытые данные NASA
  • Контекст на глобусе и плоской карте: береговые линии, границы, дороги и названия мест из справочных слоёв NASA GIBS (данные OpenStreetMap, ODbL, © участники OpenStreetMap); снимки Blue Marble как дополнительная подложка; 3D-рельеф и показания высоты по цветовому индексу высот ASTER GDEM (классы от 5 м до 200 м, с преувеличением для наглядности). Границы показаны в опубликованном виде и не выражают позиции в отношении какой-либо территории.
  • События в реальном времени: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET). События носят ориентировочный характер и сохраняют ссылки на первоначальный источник.
  • Текущие данные: события NASA EONET носят ориентировочный характер и не являются официальными предупреждениями.
  • 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).
  • Прогноз качества воздуха на 5 дней, PM2.5 (CAMS через Open-Meteo): содержит изменённую информацию Copernicus Atmosphere Monitoring Service 2026.
  • Прошедший год, суточная температура (ERA5 через Open-Meteo): содержит изменённую информацию Copernicus Climate Change Service 2026.
  • Данные о погоде предоставлены Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), лицензия CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • Дополнительные слои (источников в списке слоёв: 14; оперативные, прогнозные, наблюдаемые и контекстные) при включении указывают своего поставщика на карте и здесь; прогнозы представляют собой результаты моделей, а производные индексы являются оценками.

Слои и даты

  • Температура поверхности суши, день, 8-дневный композит: VIIRS NOAA-20 уровень 3, 8 дней, NASA LANCE · 14 сент. 2026
  • Плотность населения, 2020: население: CIESIN, Колумбийский университет, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · статично
  • Аэрозольная оптическая толщина, ежедневно: VIIRS NOAA-20 Deep Blue AOD, NASA LANCE · 13 окт. 2026
  • Естественные цвета: скорректированная отражательная способность VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 окт. 2026
  • Диоксид азота, нижний слой атмосферы: OMI Aura, NASA GES DISC · 10 окт. 2026
  • Тип земного покрова (IGBP), ежегодно: MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024

04Данные

Что потребляет метод.

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

ДанныеРольМетка
Social contact surveysMixing matrices by age and settingНАБЛЮДАЕМО
Aggregated mobility data from transport and telecommunicationsMovement between placesОЦЕНЕНО
Hospital transfer recordsReferral network structureСООБЩЕНО
Facility dependency inventoriesBuffers and failure thresholdsОпубликованная статистика
05Симулятор

Запасы, потоки, задержки и порог перелома.

Два запаса, давление и адаптивная способность, связанные усиливающим контуром роста, запаздывающим уравновешивающим откликом и ущербом, когда давление опережает способность; за порогом система может опрокинуться. Учебная модель с заданными иллюстративными значениями, а не прогноз. Карта на этой странице показывает Африку; сама модель не привязана к месту.

Меры контроля

Рост давления
6.0% в год
Эффективность способности в снижении давления
4.0% в год
Инвестиционная реакция на воспринимаемое давление
20%
Задержка восприятия
4.0 года
Порог перелома давления
индекс 60
Усиление после прохождения порога
2.0 раза
Смоделированные годы
Лет: 50

Показания

Пиковое давление
113 индекс
Мощность в конце
индекс 186
Лет выше порога
15.8 года
Числа, методы и источники
ГодДавлениеМощностьВоспринимаемое
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

Методы

  1. Системная динамика Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
  2. Критические переходы и точки перелома Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
  3. Диаграмма причинно-следственных петель Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
  4. Веер неопределённости (параметрический метод Монте-Карло) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  5. Анализ чувствительности по одному фактору (торнадо) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Данные

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.

Запасы, потоки, задержки и пороговое значение переломной точки. Иллюстративная учебная модель: она работает на значениях, заданных элементами управления, а не на измеренных данных. Методы: системная динамика (Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics); критические переходы и переломные точки (Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461); диаграмма причинно-следственных петель (Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill).

По шести опорам, под руководством Nexus Consortium

06Валидация

Как проверяются результаты.

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

ПроверкаКак это делается
Pattern-oriented validationModels must reproduce several observed patterns at different scales, not a single curve
Глобальный уровень анализа чувствительностиThe 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.

07Симулятор двойника и каскадов

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

Составлена на основе профиля области Nexus Standards профиль территории Безопасность здоровья и концепция «Единое здоровье»: названные в нём опасные явления, системы и секторы, которые несут ущерб, меры, которые его смягчают, и данные, которые за ним наблюдают. Выберите компоненты, укажите исходное опасное явление и пройдите каскад шаг за шагом. Вид «Карта» помещает прогон на примерную географию с открытыми данными. Вес каждой связи это заявленное допущение, которое можно изменить. Учебная модель, а не прогноз, не оценка и не сертификация. Чтобы смоделировать выбранное вами место, откройте полный Конструктор систем.

Опасности

Меры контроля

  • NS-0 Устав и принципы
  • NS-3 UNI записей о рисках (грамматика, сопоставление с прежней системой, полномочия на присвоение)
  • NS-9 Контекстные UNI (развертывания, экземпляры, экземпляры программ)
  • NS-10 Политики и положения (машиночитаемые обязательства: определение, обязательность, оценка и обеспечение исполнения)
  • NS-11 Верификация и мониторинг (доказательства, подтверждения, наблюдение за соответствием принципу нулевого доверия)
  • NRS-H83 Семейство опасностей: отказ потенциала системы здравоохранения (NHS-1 health.system)
  • NRS-H42 Семейство опасностей: редкие и хронические инфекции человека (NHS-1 health.other-human)
  • NRS-H41 Семейство опасностей: перенос инфекций от животных к человеку (NHS-1 health.zoonotic)
  • NRS-H43 Семейство опасных явлений: эпизоотии в животноводстве и аквакультуре (NHS-1 health.animal-health)
  • NRS-D3 Гуманитарное реагирование и устойчивое восстановление
  • NRS-H46 Семейство опасностей: вред людям от окружающей среды и продукции (NHS-1 health.harm)

Наблюдение

  • Сводки ВОЗ о вспышках болезней (приведены для справки)
  • События здоровья животных WAHIS (приведены для справки)
  • Сетка населения WorldPop (приведена для справки)
  • Международным медико-санитарным правилам и готовность к чрезвычайным ситуациям в области здравоохранения
  • Доля инфекций кровотока, вызванных отдельными организмами, устойчивыми к противомикробным препаратам

Пример географии

  • Западная Африка: 59 шестиугольных ячеек
  • Ночные огни сегодня, отключения (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Поверхностные воды сквозь облачность, 30 m (радар OPERA DSWx-S1), NASA GIBS
  • Интенсивность осадков за последние полчаса (IMERG), NASA GIBS
08Связи

Темы, опирающиеся на этот метод.

09Отраслевая сигнатура

The sector signature of complex systems modelling for health.

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

Выберите углы · наведите на линии6 из 15 связей

Подпись

Здоровье и его партнёры

Здоровье даёт инфраструктуре рабочую силу для эксплуатации (0,3), продовольствию сельскохозяйственный труд (0,3) и воде персонал коммунальных служб (0,2).

W · E · I · F · H · B

Отрасли
4 из 6
Связи
6 из 15
Взаимосвязи
0.42 доля от общего числа

Самые сильные задействованные связи

  • Вода → продовольствие · орошение0.8
  • Продовольствие → здоровье · питание0.7
  • Инфраструктура → вода · трубопроводы, плотины и очистные сооружения0.6
  • Вода → здоровье · питьевая вода и санитария0.7
Учебные значения для типичного города-региона, а не измерения для какого-либо места. Связность это суммарная сила задействованных связей как доля всех пятнадцати.
10Ведение и сопровождение

Кто ведёт метод.

Системная наука и моделирование stewards complex системы and agent-based modelling for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

Canonical page: Complex systems and agent-based modelling

11Методы и доказательная база

How complex systems modelling for health is modelled, measured and tested.

Модель, её допущения, данные и неопределённость в том виде, в каком их проверил бы учёный или инженер. Структуры следуют опубликованным методам. Показанные значения являются иллюстративными, а не результатами.

Модель, уравнения и допущения

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

Риск элемента iRi = f(Hi, Ei, Vi, Ci)опасность, подверженность, уязвимость и потенциал реагирования
Ожидаемый годовой ущербEAL = ∑k pk · Lkпо событиям k с годовой вероятностью pk
Связанные системыxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error
ДопущениеЗачем это создаётсяКак это проверяется
В пределах события опасность и подверженность независимыДелает интеграл убытков вычислимымСравнить с подгонкой копулы по совместным записям
Вблизи рабочей точки связи линейныПозволяет потрясениям распространяться через AВыйдите за пределы линейного диапазона и сравните
Кривые уязвимости переносятся между местамиМестные кривые редко доступныПроверять по наблюдаемым убыткам там, где они есть
Исходные данные
версионированные наборы данных с указанием происхождения
Результаты
распределения, а не отдельные числа
Код
выпускается вместе с карточкой модели и тестами
Воспроизведение
те же данные, код, среда и начальное значение
Стандартные формулировки риска и пространства состояний; перечисленные допущения типичны для метода и приведены для рецензирования, а не как результаты.
Руководящие принципы FAIR · GO FAIR и FORCE11W3C PROV · Консорциум Всемирной паутиныРуководство по единообразному учёту неопределённостей · МГЭИКCEOS Analysis Ready Data · Комитет по спутникам наблюдения Земли
12Связано

Куда ведёт эта страница в рамках Консорциума.

13Вопросы

Вопросы и ответы.

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.
Как проверяются результаты?
Models are evaluated by matching multiple stylised facts and patterns at different scales. Sensitivity and robustness analysis test dependence on assumptions.
Значения на этой странице реальные?
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.
Где ещё применяется этот метод?
Observatory Каноническая страница метода перечисляет все применяющие его платформы.
ОтчётыВнести вклад

Поделитесь доказательствами с этой страницы.

Отчёты 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 NexusГлобальные отраслевые риски и устойчивостьРиски и устойчивость страновых системАналитическая справка по доказательной базе

Никогда не отправляйте персональные данные, сведения о чувствительной инфраструктуре или то, чем вы не вправе делиться. Материал проходит рассмотрение перед использованием; его отправка не дает авторских или редакционных прав, а спонсорство никогда не покупает выводы.

Health Nexus

Предложите метод, набор данных или вопрос.

Информация и запросы открыты уже сегодня. Запрос получает номер и указывает следующий шаг; заявки, платежи, выделение вычислительных ресурсов и регистрации открываются только тогда, когда существуют их команда, условия и возможности для проверки.

Предложить метод Все контакты для обращений
Правовая информация

Карты, данные и рисунки на этом сайте приводятся для контекста и общей информации. Они не являются советом, прогнозом или предупреждением; ограничения информации изложены в Оговорках и уведомлениях о данных.