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.
GCRI · Health Nexus
面向卫生的复杂系统建模
复杂 系统 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.
02申请
What complex systems and agent-based modelling does here.
复杂 系统 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.
Cascades across health and infrastructure
System dynamics models link power, water, staff and supply buffers to service capacity, tracing how a grid outage or 热浪 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.
03地理
非洲的环境风险暴露。
Daytime surface heat, population density and haze over Africa, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
交互式地图需要JavaScript；图层列表和来源见下文。
图层 3
本页的环境暴露
关于本图层
- 证据
- 观测（持续云层仍会造成缺口）
- 来源
- VIIRS NOAA-20 Level 3，8 天（NASA LANCE）
- 提供方
- NASA LANCE
- 许可协议
- NASA 开放数据
- 年份版本
- 8 天；卫星 8 天合成；持续云层仍会造成缺口
- 构建时的最新内容
- 2026-09-14
- 处理结果
- 约 1 公里网格
- 不确定性
- 截至所示日期的 8 天内地表的卫星皮肤温度，是高温风险暴露指标；不是气温、热指数，也不是高温预警。
- 经由以下途径到达
- gibs.earthdata.nasa.gov，仅在您允许实时地图后访问
关于本图层
- 证据
- 估计值
- 来源
- 世界网格化人口 v4.11（NASA SEDAC（哥伦比亚大学 CIESIN））
- 提供方
- NASA SEDAC（哥伦比亚大学 CIESIN）
- 许可协议
- CC BY 4.0
- 年份版本
- null；基于人口普查的估算，静态（2020）
- 处理结果
- 约 1 公里网格
- 不确定性
- 基于人口普查的 2020 年每平方公里人口估算，作为风险暴露背景展示；不是受任何危害影响的人数。
- 经由以下途径到达
- gibs.earthdata.nasa.gov，仅在您允许实时地图后访问
关于本图层
- 证据
- 观测（云层造成缺口）
- 来源
- VIIRS NOAA-20 Deep Blue AOD（NASA LANCE）
- 提供方
- NASA LANCE
- 许可协议
- NASA 开放数据
- 年份版本
- 每日；卫星反演；云层造成缺口
- 构建时的最新内容
- 2026-10-14
- 处理结果
- 约 2 公里网格
- 不确定性
- 对所示日期整个气柱中霾、烟和沙尘的卫星测量；是风险暴露指标，不是地面 PM2.5、空气质量指数，也不是健康预警。
- 经由以下途径到达
- gibs.earthdata.nasa.gov，仅在您允许实时地图后访问
关于本图层
- 证据
- 观测
- 来源
- VIIRS NOAA-20 校正反射率（NASA LANCE）
- 提供方
- NASA LANCE
- 许可协议
- NASA 开放数据
- 年份版本
- 每日；卫星图像
- 构建时的最新内容
- 2026-10-14
- 处理结果
- 约 250 米网格
- 不确定性
- 卫星图像。卫星或模型栅格数据，按提供方发布的原样呈现。云层、条带缺口和反演误差会造成缺口和噪声；数值是指标，而非某地的测量值。
- 经由以下途径到达
- gibs.earthdata.nasa.gov，仅在您允许实时地图后访问
关于本图层
- 证据
- 观测（云层造成缺口）
- 来源
- OMI Aura（NASA GES DISC）
- 提供方
- NASA GES DISC
- 许可协议
- NASA 开放数据
- 年份版本
- 每日；卫星反演；云层造成缺口
- 构建时的最新内容
- 2026-10-10
- 处理结果
- 约 2 公里网格
- 不确定性
- 所示日期低层大气二氧化氮的卫星柱含量，主要来自燃烧；不是地面浓度，也不是健康预警。
- 经由以下途径到达
- gibs.earthdata.nasa.gov，仅在您允许实时地图后访问
关于本图层
- 证据
- 模型生成（GIBS 发布的最新年份）
- 来源
- MODIS Terra 和 Aqua 土地覆盖（MCD12Q1）（NASA LP DAAC）
- 提供方
- NASA LP DAAC
- 许可协议
- NASA 开放数据
- 年份版本
- 每年；卫星分类；GIBS 发布的最新年份
- 构建时的最新内容
- 2024-01-01
- 处理结果
- 约 500 米网格
- 不确定性
- 所示年份的卫星土地覆盖类别，含农田；该分类存在已知误差，并非农场登记册。
- 经由以下途径到达
- gibs.earthdata.nasa.gov，仅在您允许实时地图后访问
键盘操作，地图获得焦点时
按住 Ctrl 或 ⌘ 并滚动以缩放
最新可用
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © OpenStreetMap贡献者 (ODbL) · Natural Earth
正在加载最新的NASA影像。
拖动以移动。按住 Ctrl 或 ⌘ 并滚动、双指缩放或使用按钮缩放；悬停可查看指针下的数值；重置可返回该区域。
环境风险暴露，以非洲为范围。NASA 发布的卫星和模型产品，各带自己的日期。它们是指标，而非对任何地点的评估。
数据：NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap 贡献者 · Natural Earth · NASA EONET · ESA Copernicus Sentinel-5P TROPOMI · NASA JPL OPERA DIST-ALERT来源与许可
- 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 开放数据
- 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 开放数据
- VIIRS 近实时产品（洪水、地表温度、积雪覆盖、校正反射率），NASA LANCE；影像来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。 NASA 开放数据
- 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). 采用 CC BY 4.0 许可。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。 doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
- MODIS 和 VIIRS 大气产品，NASA LANCE 和 LAADS DAAC；影像来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。 NASA 开放数据
- OMI 二氧化氮（Aura）和 OMPS 气溶胶指数（Suomi NPP），NASA；由 NASA GES DISC 分发；影像来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。 NASA 开放数据
- MODIS 陆地产品（植被指数、总初级生产力、土地覆盖），NASA LP DAAC 和 LANCE；影像来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。 NASA 开放数据
- ASTER GDEM 是 METI 和 NASA 的产品（ASTER Global Digital Elevation Model V003，NASA LP DAAC）；影像来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。引用格式：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 开放数据
- 使用 Natural Earth 制作。免费矢量和栅格地图数据，见 naturalearthdata.com。 公有领域
- © OpenStreetMap 贡献者（ODbL），经由 NASA GIBS（海岸线、边界、道路和地名）。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。 ODbL
- Blue Marble，NASA Earth Observatory；影像来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。 NASA 开放数据
- 地球仪和平面地图上的背景信息：海岸线、边界、道路和地名来自 NASA GIBS 参考图层（OpenStreetMap 数据，ODbL，© OpenStreetMap contributors）；Blue Marble 影像可作为可选底图；3D 地形和高程读数来自 ASTER GDEM 高程色彩指数（5 m 至 200 m 分级，为便于辨识而作了夸张处理）。边界按已发布的样式绘制，不代表对任何领土的立场。
- 实时事件：NASA Earth Observatory Natural Event Tracker（EONET）；事件仅供参考，并保留其原始来源链接。
- 实时：NASA EONET。事件仅供参考，不是主管机构的预警。
- 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).
- 空气质量预报，5 天，PM2.5（CAMS，经由 Open-Meteo）：包含经修改的 Copernicus 大气监测服务 2026 年信息。
- 过去一年的每日气温（ERA5，经由 Open-Meteo）：包含经修改的 Copernicus 气候变化服务 2026 年信息。
- 天气数据来自 Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), 依据 CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). 授权。
- 可选图层（图层列表中有 14 个来源：实时、预报、观测和背景）在开启时会在地图上和此处显示其提供方署名；预报是模型输出，派生指数是估计值。
图层与日期
- 地表温度，日间，8 天合成：VIIRS NOAA-20 3 级产品，8 天，NASA LANCE · 2026年9月14日
- 人口密度，2020 年：人口：哥伦比亚大学 CIESIN，世界网格化人口 v4.11（2018），NASA SEDAC， CC BY 4.0 · 静态
- 气溶胶光学厚度，每日：VIIRS NOAA-20 Deep Blue AOD，NASA LANCE · 2026年10月13日
- 真彩色：VIIRS NOAA-20 校正反射率，NASA LANCE · 2026年10月13日
- 二氧化氮，低层大气柱：OMI Aura，NASA GES DISC · 2026年10月10日
- 土地覆盖类型（IGBP），年度：MODIS Terra 和 Aqua 土地覆盖（MCD12Q1），NASA LP DAAC · 2024
04数据
该方法使用的输入。
Datasets and records used by complex 系统 and agent-based modelling on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in 来源登记册.
| 数据 | 角色 | 标签 |
|---|---|---|
| Social contact surveys | Mixing matrices by age and setting | 观测 |
| Aggregated mobility data from transport and telecommunications | Movement between places | 估算 |
| Hospital transfer records | Referral network structure | 已报告 |
| Facility dependency inventories | Buffers and failure thresholds | 已发布统计 |
05模拟器
存量、流量、延迟和一个临界阈值。
两个存量，即压力和 适应能力，由一个增强型增长回路、一个延迟的平衡响应以及压力超过能力时造成的损害联系在一起；越过阈值后，系统可能发生突变。这是带有明示示意数值的教学模型，不是预测。本页地图显示非洲；模型本身不与任何地点绑定。
控制措施
- 压力增长
- 每年 6.0%
- 能力在降低压力方面的效力
- 每年 4.0%
- 对感知压力的投资响应
- 20%
- 感知延迟
- 4.0 年
- 压力的临界阈值
- 60 项指数
- 越过阈值后的放大
- 2.0 倍
- 模拟年数
- 50 年
读数
- 峰值压力
- 113 指数
- 期末能力
- 186 指数
- 超过阈值的年数
- 15.8 年
数字、方法与来源
| 年份 | 压力 | 能力 | 感知 |
|---|---|---|---|
| 0 | 20.0 | 50.0 | 20.0 |
| 4 | 23.3 | 44.9 | 21.2 |
| 8 | 27.2 | 42.2 | 24.0 |
| 12 | 31.7 | 42.3 | 27.7 |
| 16 | 36.8 | 45.5 | 32.2 |
| 20 | 42.3 | 51.5 | 37.2 |
| 24 | 47.9 | 60.3 | 42.6 |
| 28 | 53.2 | 71.3 | 48.0 |
| 32 | 57.8 | 84.3 | 53.1 |
| 36 | 66.4 | 98.4 | 58.4 |
| 40 | 82.7 | 115.9 | 69.7 |
| 44 | 97.8 | 139.7 | 83.8 |
| 48 | 109.1 | 169.4 | 97.3 |
方法
- 系统动力学 Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
- 临界转变与临界点 Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
- 因果回路图 Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
- 不确定性扇形图（参数蒙特卡罗） Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- 单因素敏感性（龙卷风图） Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
数据
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.
贯穿六大支柱，由 Nexus Consortium 牵头
06验证
结果如何核查。
Models are evaluated by matching multiple stylised facts and patterns at different scales. Sensitivity and robustness analysis test dependence on assumptions.
| 核查 | 如何开展 |
|---|---|
| Pattern-oriented validation | Models must reproduce several observed patterns at different scales, not a single curve |
| 全球 敏感性分析 | The parameters that drive most of the outcome range are identified and reported |
| Structural alternatives | Results 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.
07孪生与级联模拟器
Model complex systems modelling for health as a system. Run the cascade.
Assembled from the Nexus Standards area profile 卫生安全与同一健康: the hazards it names, the 系统 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.
灾害
- Antimicrobial resistance
- Tuberculosis surge （在下游引发）
- Typhoid and paratyphoid fever （在下游引发）
- Health-system overload (set off downstream)
系统与耦合
- 卫生安全与同一健康
- 生物危害标准 机制
- 生物多样性与自然风险标准 共同驱动因素
- 粮食与农业风险标准 机制
- 全球与系统性风险 级联
控制措施
NS-0章程与原则NS-3风险记录 UNI（语法、旧编码对照、分配机构）NS-9情境 UNI（部署、实例、计划实例）NS-10政策和条款（机器可读的义务：定义、约束、评估和执行）NS-11验证与监测（证据、证明、零信任符合性观测）NRS-H83危害族：卫生系统能力失效（NHS-1 health.system）NRS-H42危害类别：罕见和持续性人类感染（NHS-1 health.other-human）NRS-H41危害族：动物向人类的溢出（NHS-1 health.zoonotic）NRS-H43危害族：畜牧业和水产养殖动物疫病（NHS-1 health.animal-health）NRS-D3人道主义响应与韧性恢复NRS-H46危害类别：环境与产品对人的伤害（NHS-1 health.harm）
观测
- WHO Disease Outbreak News (listed for reference)
- WAHIS animal health events (listed for reference)
- WorldPop gridded population (listed for reference)
- 《国际卫生条例》 capacity and health emergency preparedness
- Percentage of bloodstream infections due to selected antimicrobial-resistant organisms
示例地理范围
- West Africa: 59 hexagonal cells
- 今夜夜间灯光与停电（VIIRS 昼夜波段），NASA GIBS
- 穿透云层的地表水，30 m（OPERA DSWx-S1 雷达），NASA GIBS
- 过去半小时降雨率（IMERG），NASA GIBS
09部门特征
The sector signature of complex systems modelling for health.
The sectors complex 系统 modelling for health touches and how strongly they depend on each other: what a study has to observe and model together.
选择角点 · 悬停连线6 / 15 项关系
签名
卫生及其合作伙伴
卫生部门为基础设施提供运营人力（0.3），为粮食提供农业劳动力（0.3），为水提供公用事业人力（0.2）。
W · E · I · F · H · B
- 部门
- 4 共 6
- 关系
- 6 共 15
- 耦合
- 0.42 占总量份额
当前最强的关系
- 水 → 粮食 · 灌溉0.8
- 粮食 → 健康 · 营养0.7
- 基础设施 → 水 · 管道、水坝和处理设施0.6
- 水 → 健康 · 饮用水和卫生设施0.7
11方法与证据
How complex systems modelling for health is modelled, measured and tested.
模型、其假设、数据和不确定性，以科学家或工程师会核查的形式呈现。结构遵循已发表的方法。所取数值仅为示意，不是研究发现。
模型、方程与假设
The model structure used for complex systems modelling for health, the assumptions it makes and how each is tested.
要素 i 的风险
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)危害、风险暴露、脆弱性和应对能力预期年度损失
EAL = ∑k pk · Lk对年概率为 pk耦合系统
xt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| 假设 | 为何制作 | 如何检验 |
|---|---|---|
| 在一次事件中，危害与暴露相互独立 | 使损失积分保持可计算 | 与基于联合记录拟合的 copula 进行比较 |
| 耦合在工作点附近是线性的 | 让冲击通过 A 传播 | 在线性范围之外施加扰动并比较 |
| 脆弱性曲线可以在不同地点之间迁移使用 | 很少有本地曲线可用 | 在有观测损失的地方据此进行验证 |
- 输入
- 带溯源信息的版本化数据集
- 成果
- 分布，绝不是单一数字
- 代码
- 连同模型卡和测试一起发布
- 复现
- 相同的数据、代码、环境和随机种子
FAIR 指导原则 · GO FAIR 和 FORCE11W3C PROV · 万维网联盟关于一致处理不确定性的指南 · IPCCCEOS 分析就绪数据 · 地球观测卫星委员会
12已关联
本页在整个联合体中通向何处。
13问题
问题与解答。
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.
结果如何核查？
Models are evaluated by matching multiple stylised facts and patterns at different scales. Sensitivity and robustness analysis test dependence on assumptions.
本页面上的数值是真实的吗？
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.
该方法还应用于何处？
维持社会运转的 规范方法页面 列出应用该方法的每个平台。
报告贡献
从本页贡献证据。
报告 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 Nexus全球部门风险与韧性国家系统风险与韧性证据简报
- 电子邮件网关 GW-GCRI从本页发送证据、更正、案例、方法、审查、翻译或概况投稿。它会带上本页标签送达，由负责的编辑接收。
- Zenodo开放存缴存缴并提交到社区用您的 ORCID iD 在 Zenodo 上发布您自己的记录，然后提交到那里的 Reports 社区。由策展人审核；DOI 仍归您所有。
- 报告GCRI查看所有贡献方式贡献类型、各自的评审方式、您获得的署名、许可协议，以及绝不接受的内容。
切勿发送个人数据、敏感基础设施细节或您无权分享的任何内容。贡献在使用前会经过审查；发送贡献不赋予署名权或编辑权，赞助也绝不能换取研究结论。
法律
法律文件。
本网站上的地图、数据和图表仅作为背景和一般信息展示。它们不是建议、预测或预警；信息的局限见免责声明和数据说明。