GCRI · Gesellschaft und menschliche Entwicklung
Humanitäres Risiko
Humanitarian risk is the chance that a crisis will overwhelm people’s ability to cope and require outside assistance. It combines hazards and conflict, people’s vulnerability and the capacity of institutions to respond. Assessing it helps agencies prepare and act early. This page sets out how humanitarian risk is analysed, how needs are estimated, and what evidence serves the humanitarian and development actors who use it. It names no third-party risk index.
Humanitarian risk on the record.
Humanitarian risk: how the risk develops.
Humanitarian and displacement analysis under safeguards. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Hazard, vulnerability and capacity combine
Humanitarian need arises where hazards or conflict meet vulnerable people and weak response capacity, so all three must be assessed together.
Crises compound
Conflict, economic collapse, disease and disasters often occur together, with each making the others harder to address.
Early action needs early analysis
Analysis of risk before crises peak lets agencies preposition supplies and act early, which costs less than late response.
Needs estimates shape funding
Estimates of people in need drive appeals and allocations, so their methods and assumptions matter greatly.
Hazards now in Latin America and the Caribbean.
Population density, flood water and active fires over Latin America and the Caribbean, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
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Ebenen 3
Aktuelle Gefahren für diese Seite
Über diese Ebene
- Evidenz
- Geschätzt
- Quelle
- Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University))
- Anbieter
- NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University)
- Lizenz
- CC BY 4.0
- Jahrgang
- null; Zensusbasierte Schätzung, statisch (2020)
- Auflösung
- Raster von etwa 1 km
- Unsicherheit
- Auf Volkszählungen beruhende Schätzung der Einwohner je Quadratkilometer im Jahr 2020, dargestellt als Expositionskontext; keine Zählung der von einer Gefahr betroffenen Menschen.
- Erreichbar über
- gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
- Evidenz
- Beobachtet (Wolken hinterlassen Lücken)
- Quelle
- VIIRS Global Flood Product (NASA LANCE)
- Anbieter
- NASA LANCE
- Lizenz
- Offene Daten der NASA
- Jahrgang
- täglich; Satellitenerkennung; Wolken hinterlassen Lücken
- Neueste beim Build
- 2026-10-14
- Auflösung
- Raster von etwa 250 m
- Unsicherheit
- Satellitenerkennung; Wolken hinterlassen Lücken. Satelliten- oder Modellraster, wie der Anbieter es veröffentlicht. Wolken, Streifenlücken und Ableitungsfehler hinterlassen Lücken und Rauschen; die Werte sind Indikatoren, keine Messungen an einem Ort.
- Erreichbar über
- gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
- Evidenz
- Beobachtet (Wolken und der Überflugzeitpunkt hinterlassen Lücken)
- Quelle
- VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS) (NASA LANCE FIRMS)
- Anbieter
- NASA LANCE FIRMS
- Lizenz
- Offene Daten der NASA
- Jahrgang
- täglich; Satellitenerkennung; Wolken und der Überflugzeitpunkt hinterlassen Lücken
- Neueste beim Build
- 2026-10-13
- Auflösung
- Raster von etwa 500 m
- Unsicherheit
- Satellitenerkennungen von Hotspots für den angezeigten Tag, einschließlich Gasfackeln und industrieller Wärme; kein bestätigter Brand, kein Vorfallbericht und keine Warnung.
- Erreichbar über
- gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
- Evidenz
- Beobachtet
- Quelle
- VIIRS NOAA-20, korrigierte Reflexion (NASA LANCE)
- Anbieter
- NASA LANCE
- Lizenz
- Offene Daten der NASA
- Jahrgang
- täglich; Satellitenbild
- Neueste beim Build
- 2026-10-14
- Auflösung
- Raster von etwa 250 m
- Unsicherheit
- Satellitenbild. Satelliten- oder Modellraster, wie der Anbieter es veröffentlicht. Wolken, Streifenlücken und Ableitungsfehler hinterlassen Lücken und Rauschen; die Werte sind Indikatoren, keine Messungen an einem Ort.
- Erreichbar über
- gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
- Evidenz
- Modelliert (jüngstes Jahr, das GIBS veröffentlicht)
- Quelle
- MODIS Terra und Aqua, Landbedeckung (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
- Anbieter
- NASA LP DAAC
- Lizenz
- Offene Daten der NASA
- Jahrgang
- jährlich; Satellitenklassifikation; jüngstes Jahr, das GIBS veröffentlicht
- Neueste beim Build
- 2024-01-01
- Auflösung
- Raster von etwa 500 m
- Unsicherheit
- Satellitengestützte Landbedeckungsklassen für das angezeigte Jahr, einschließlich Ackerland; eine Klassifikation mit bekannten Fehlern, kein Betriebsregister.
- Erreichbar über
- gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
- Evidenz
- Geschätzt
- Quelle
- GPM IMERG (NASA GES DISC)
- Anbieter
- NASA GES DISC
- Lizenz
- Offene Daten der NASA
- Jahrgang
- täglich; Satellitenschätzung, nahezu in Echtzeit
- Neueste beim Build
- 2026-10-12
- Auflösung
- Raster von etwa 2 km
- Unsicherheit
- Satellitenschätzung, nahezu in Echtzeit. Satelliten- oder Modellraster, wie der Anbieter es veröffentlicht. Wolken, Streifenlücken und Ableitungsfehler hinterlassen Lücken und Rauschen; die Werte sind Indikatoren, keine Messungen an einem Ort.
- Erreichbar über
- gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Tastatur, bei fokussierter Karte
Strg oder ⌘ gedrückt halten und scrollen, um zu zoomen
Zuletzt verfügbar
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © OpenStreetMap-Mitwirkende (ODbL) · Natural Earth
Die neuesten NASA-Bilder werden geladen.
Zum Verschieben ziehen. Zum Zoomen Strg oder ⌘ gedrückt halten und scrollen, die Zwei-Finger-Geste oder die Schaltflächen verwenden; für die Werte unter dem Zeiger darüberfahren; Zurücksetzen kehrt zur Region zurück.
Hazards now, framed on Latin America and the Caribbean.Satelliten- und Modellprodukte, wie die NASA sie veröffentlicht, jeweils mit eigenem Datum. Sie sind Indikatoren, keine Bewertungen eines Ortes.
Daten: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap-Mitwirkende · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTQuellen und Lizenzen
- 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). Offene Daten der 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). Offene Daten der 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). Lizenziert unter CC BY 4.0. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
- VIIRS-Produkte nahezu in Echtzeit (Hochwasser, Landoberflächentemperatur, Schneebedeckung, korrigierte Reflektanz), NASA LANCE; Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
- Fire Information for Resource Management System (FIRMS) der NASA, VIIRS-375-m-Produkt aktiver Brände, NASA LANCE; Vektorkacheln über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
- MODIS-Landprodukte (Vegetationsindizes, Bruttoprimärproduktion, Landbedeckung), NASA LP DAAC und LANCE; Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
- GPM IMERG Niederschlag, NASA Precipitation Processing System; verbreitet vom NASA Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC); Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo dargestellt, in sechseckigen Zellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
- ASTER GDEM ist ein Produkt von METI und NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Zitieren als: 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. Offene Daten der NASA
- Erstellt mit Natural Earth. Freie Vektor- und Rasterkartendaten @ naturalearthdata.com. Gemeinfrei
- © OpenStreetMap-Mitwirkende (ODbL), über NASA GIBS (Küstenlinien, Grenzen, Straßen und Ortsnamen). Farben aus der veröffentlichten Farbtabelle neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). ODbL
- Blue Marble, NASA Earth Observatory; Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
- Kontext auf Globus und flacher Karte: Küstenlinien, Grenzen, Straßen und Ortsnamen aus den Referenzebenen von NASA GIBS (OpenStreetMap-Daten, ODbL, © OpenStreetMap contributors); Blue-Marble-Bilddaten als optionale Basis; 3D-Gelände und Höhenanzeige aus dem Höhenfarbindex des ASTER GDEM (Klassen von 5 m bis 200 m, zur besseren Lesbarkeit überhöht). Grenzen werden wie veröffentlicht dargestellt und beziehen keine Position zu einem Gebiet.
- Live-Ereignisse: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET). Die Ereignisse sind indikativ und behalten ihre ursprünglichen Quellenlinks.
- Live: Die NASA-EONET-Ereignisse sind Anhaltspunkte, keine behördlichen Warnungen.
- Live: Ereignisse des U.S. Geological Survey sind Hinweise, keine behördlichen Warnungen.
- 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).
- Abflussvorhersage für Flüsse, 30 Tage mit Spannweite (GloFAS über Open-Meteo): Enthält modifizierte Informationen des Copernicus Emergency Management Service 2026; keine Hochwasserwarnung.
- Wetterdaten von Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
- Optionale Ebenen (20 Quellen in der Ebenenliste: live, Prognose, beobachtet und Kontext) zeigen ihren Anbieternachweis auf der Karte und hier, sobald sie eingeschaltet sind. Prognosen sind Modellergebnisse, abgeleitete Indizes sind Schätzungen.
Ebenen und Daten
- Bevölkerungsdichte, 2020: Bevölkerung: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statisch
- Hochwasser, 3-Tage-Komposit: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14. Okt. 2026
- Aktive Brände und thermische Anomalien: VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 13. Okt. 2026
- Echtfarbe: VIIRS NOAA-20 korrigierte Reflektanz, NASA LANCE · 13. Okt. 2026
- Landbedeckungstyp (IGBP), jährlich: MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
- Niederschlagsrate, Tagesmittel: GPM IMERG, NASA GES DISC · 12. Okt. 2026
Humanitarian risk indices combine every domain’s hazards.
Findings are designed for the Reihe Risiko und Resilienz der Ländersysteme. Composite humanitarian risk methods are documented as methods; Nexus pages show indicators domain by domain, never a ranking.
- Humanitarian data through HDX.
- Critiques of composite indices.
Überblick über den humanitären Bedarf.
Die Ansicht, die ein Team nutzen würde, um dieses Thema zu verfolgen: seine Messgrößen, Zustände und Entscheidungen. Namen sind Beispiele, Werte sind illustrativ.
Was gemessen wird und wie gut.
Jeder Indikator trägt seine Einheit, seinen Rhythmus, die Art der zugrunde liegenden Quelle und die Evidenzkennzeichnung, die ein Wert tragen würde. Es werden keine Werte gezeigt: Ein Programm liefert sie unter seiner eigenen Autorität.
| Indikator | Einheit | Takt | Quellentyp | Kennzeichnung |
|---|---|---|---|---|
| People in need of humanitarian assistance | Anzahl | jährlich | Humanitarian needs overviews | GESCHÄTZT |
| Population in acute Ernährungsunsicherheit | people by IPC phase | per analysis | Integrated Food Security Phase Classification | GESCHÄTZT |
| Humanitarian appeal funding coverage | percent funded | jährlich | OCHA Financial Tracking Service | BERICHTET |
| Conflict events | Anzahl | wöchentlich | Conflict event data | BERICHTET |
| vorausschauendes Handeln triggers activated | Anzahl | per season | Behördenaufzeichnungen | BERICHTET |
| Access constraints | count of reported incidents | monatlich | Humanitarian access monitoring | BERICHTET |
Von der Gefahr zum Schaden: die Überschreitungskurve.
Wie oft ein bestimmter Schaden überschritten wird, ausgehend von einer Gumbel-Gefahr, einer lognormalen Fragilität und einem Schutzstandard; die Fläche unter der Kurve ist der mittlere jährliche Schaden. Teaching model with stated illustrative values, not a prediction. The map on this page shows Latin America and the Caribbean; the model itself is not tied to a place.
Steuerung
- Typische jährliche Gefahrenintensität (Ort)
- Intensitätsindex 1,00
- Streuung der Extreme (Skala)
- 0.80 Intensitätsindex
- Intensität, bei der die Hälfte des Werts verloren geht
- Intensitätsindex 4,00
- Streuung der Verwundbarkeit
- 0.55
- Wertanteil im Gefahren-Fußabdruck
- 40%
- Schutzstandard (Wiederkehrperiode)
- 50 Jahre
Messwerte
- Durchschnittlicher Jahresschaden
- 0.51% des Werts
- Verlust bei 1 in 100 Jahren
- 24.5% des Werts
- Schaden bei 1 in 250 Jahren
- 28.4% des Werts
- Intensität bei 1 in 100 Jahren
- 4.68 Intensitätsindex
Zahlen, Methoden und Quellen
| Wiederkehrperiode (Jahre) | Intensität (Intensitätsindex) | Schaden (% des Werts) |
|---|---|---|
| 1 | 0.09 | 0.00 |
| 2 | 1.27 | 0.00 |
| 4 | 1.91 | 0.00 |
| 7 | 2.47 | 0.00 |
| 13 | 3.00 | 0.00 |
| 24 | 3.51 | 0.00 |
| 44 | 4.02 | 0.00 |
| 82 | 4.53 | 23.55 |
| 154 | 5.03 | 26.44 |
| 287 | 5.53 | 28.87 |
| 536 | 6.03 | 30.88 |
| 1,000 | 6.53 | 32.53 |
Methoden
- Gumbel-Extremwertgefahr Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
- Lognormale Fragilität (Verwundbarkeit) FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual
- Überschreitungswahrscheinlichkeitskurve und durchschnittlicher Jahresschaden Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
- Deicheffekt Di Baldassarre and others (2013), Socio-hydrology, HESS 17
- Unsicherheitsfächer (Parameter-Monte-Carlo) Spiegelhalter, Pearson und Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- Sensitivität mit jeweils einem Faktor (Tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
Daten
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:
- Flüsse Natural Earth
- Siedlungsflächen Natural Earth
- Städte Natural Earth
- Erdbeben M4.5+, vergangene Woche (USGS) U.S. Geological Survey · Register usgs.earthquake.summary-feeds
- Niederschlagsrate, letzte halbe Stunde (IMERG) NASA GPM IMERG Early · Register nasa.gibs.context-live-layers
- Abflussvorhersage, 30 Tage mit Bandbreite (GloFAS über Open-Meteo) Open-Meteo.com (CC BY 4.0), Copernicus GloFAS · Register open-meteo.public-pages
- Bebaute Fläche und Siedlungsausdehnung, 2010 (HBASE, Landsat) CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE · Register sedac.context-urban-layers
Über die sechs Säulen, unter Leitung von Nexus Consortium
- Experimente Labore
- Erstellt in Gesellschaft und menschliche Entwicklung in Foundry
- Getestet am Gesellschaft und menschliche Entwicklung in Universe
- Kodifiziert in Governance, Sicherheit und Gesellschaft in Standards
- Veröffentlicht in Gesellschaft und menschliche Entwicklung in Reports
- Gelehrt in Fakultät für Gesundheit und Gesellschaft in der Akademie
Woher die Evidenz stammt.
Benannte öffentliche Datensätze und institutionelle Aufzeichnungen, jeweils mit ihrer Lizenzklasse. Quellen auf Vereinbarungsbasis werden nur zu ihren Bedingungen genutzt und niemals weiterveröffentlicht.
| Quelle | Was es liefert | Lizenzklasse |
|---|---|---|
| OCHA Global Humanitarian Overview and Humanitarian Needs Overviews | People in need and appeal requirements | Öffentlich, Nutzungsbedingungen der UN |
| Integrated Food Security Phase Classification analyses | Acute Ernährungsunsicherheit classifications | Public, IPC terms |
| ACLED conflict event data | Political violence and protest events | Free with registration, ACLED terms |
| OCHA Humanitarian Data Exchange | Shared humanitarian datasets | Open, licence per dataset |
| FEWS NET food security outlooks | Food security projections | Public domain, US government (to check current status) |
Model humanitarian risk as a system. Run the cascade.
Assembled from the Nexus Standards area profile Humanitäre Hilfe und Zivilgesellschaft: the hazards it names, the Systeme 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.
Gefahren
Systeme und Kopplungen
Steuerung
NS-0Verfassung und GrundsätzeNS-3UNIs für Risikodatensätze (Grammatik, Altbestands-Crosswalk, Zuteilungsstelle)NS-9Kontextuelle UNIs (Bereitstellungen, Instanzen, Programminstanzen)NS-10Richtlinien und Klauseln (maschinenlesbare Verpflichtungen: Definition, Bindung, Evaluierung und Durchsetzung)NS-11Verifikation und Überwachung (Evidenz, Bescheinigungen, Beobachtung der Zero-Trust-Konformität)NRS-C7Frühwarnung, triggers and vorausschauendes HandelnNRS-S9System profile: NXS-AAP (Anticipatory action and triggers)NRS-H114Gefahrenfamilie: makroökonomische und fiskalische Schocks (NHS-1 soc.macro-fiscal)NRS-D3Humanitäre Hilfe und resilienter WiederaufbauNRS-E1Jährlicher Programmzyklus, Übungen und GatesNRS-H18Gefahrenfamilie: Eruptionsprodukte und vulkanische Unruhe (NHS-1 geo.eruptive)
Beobachtung
- Humanitarian Data Exchange (listed for reference)
- Financial Tracking Service (listed for reference)
- IATI Datastore (listed for reference)
- IPC food insecurity classifications (listed for reference)
- Refugee Data Finder (listed for reference)
- INFORM Risk Index (zur Referenz aufgeführt)
- Zahl der Todesopfer, Vermissten und direkt Betroffenen infolge von Katastrophen je 100.000 Einwohner
- Prevalence of moderate or severe food insecurity in the population, based on the Food Insecurity Experience Scale
- Percentage of population exposed to or at risk from disasters protected through pre-emptive evacuation following early warning
- Number of directly affected people attributed to disasters, per 100,000 population
Beispielgeografie
- East Africa: 189 hexagonal cells
- Nachtlichter heute Nacht, Ausfälle (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
Wer entscheidet und wozu die Evidenz dient.
Society and Human Development prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| Wer entscheidet | Die Frage | Evidenz, der diese Seite dient |
|---|---|---|
| Humanitarian coordinators and agencies | Where to prepare and prioritise assistance | Risk analyses; needs estimates |
| Donors | How to allocate humanitarian and anticipatory funding | Funding and risk evidence |
| National disaster and sozialen Schutz authorities | How to link national Systeme with humanitarian response | Early action evidence |
Ergebnisse, die dieses Thema hervorbringt
- Humanitarian risk analyses combining hazard, vulnerability and capacity
- Needs estimation method reviews
- Frühwarnung and early action evidence summaries
- Evidence notes for humanitarian planning
How humanitarian risk is modelled, measured and tested.
Das Modell, seine Annahmen, seine Daten und seine Unsicherheit in der Form, in der eine Wissenschaftlerin oder ein Ingenieur sie prüfen würde. Die Strukturen folgen veröffentlichten Methoden. Die dargestellten Werte sind illustrativ, keine Befunde.
Systemmodell
The couplings between the systems in humanitarian risk: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.
Die Fragen, die Fachleute stellen.
- Where are crises likely to cause the greatest humanitärer Bedarf in coming months?
- Which combinations of hazard, conflict and vulnerability drive that need?
- How reliable are early indicators, and how much lead time do they offer?
- How should uncertainty in forecasts be communicated to decision-makers?
- Which data uses create risks for affected people, and how are they prevented?
Composite risk and early warning.
Humanitarian risk models typically combine three dimensions: hazard and exposure, including conflict; vulnerability of the population; and lack of Bewältigungskapazität, including weak institutions and infrastructure. Indicators are aggregated into indices that rank or classify areas. Forecasting of Ernährungsunsicherheit, displacement or disease outbreaks uses climate forecasts, market prices, conflict data and seasonal patterns to give warning before needs peak.
Anticipatory approaches link forecasts to pre-agreed actions, aiming to act before a shock becomes a crisis. Their value depends on forecast skill, the time needed to act and the cost of acting when the event does not occur. Conflict-driven crises are harder to anticipate than seasonal hazards, and compound crises challenge models built for single shocks.
Verification closes the loop. Comparing past forecasts with what actually happened shows whether indicators and models deserve trust, which thresholds work and where biases lie. Publishing that verification, including failures, is part of responsible humanitarian analysis.
Methods and safeguards.
Composite indicators
Indices summarise risk across many indicators; weighting choices and data gaps shape results.
Predictive models
Statistical and machine-learning forecasts of need; skill varies and must be verified.
Responsible data
Aggregation, access controls and review prevent data from identifying or targeting people.
Limits: indices can mask local drivers, models trained on past crises may miss new patterns, and false alarms and missed events both carry costs. Data about locations of vulnerable groups can be dangerous in conflict settings.
Wie es untersucht wird und was die Methoden nicht sagen können.
- 01Sozial- und VerhaltenswissenschaftenErhebungsdesign für schwer erreichbare Gruppen · Qualitative und partizipative ForschungHier angewandt
- 02Raumstatistik und GeostatistikKleinräumige Armutsschätzung · Überlagerung von Verwundbarkeit und GefahrHier angewandt
- 03Kausale Inferenz und WirkungsevaluationEvaluierung von Bargeldtransfers · Auswirkungen von Katastrophen auf Haushalte · Evaluierung von BildungsprogrammenHier angewandt
- 04ÖkonometrieArmutsdynamik mit Paneldaten · Inzidenz von Preisschocks · Zerlegung von UngleichheitHier angewandt
Where this page’s references lead.
Die Gremien und Dokumente, vor deren Hintergrund diese Seite gelesen wird. Status und Ausgaben ändern sich; jeder Link führt zur herausgebenden Stelle.
Fragen und Antworten.
What is the IPC?
How is humanitarian need estimated?
Why act before a crisis peaks?
Does the platform issue humanitarian alerts?
Are risk rankings published?
How are people protected in this analysis?
Evidenz von dieser Seite aus beitragen.
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