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GCRI · समाज और मानव विकास

मानवीय जोखिम

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.

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01रजिस्टर करें

Humanitarian risk on the record.

दस्तावेज़ पुलिंदाSociety and Human Development · topic
  1. 01प्रश्न4 तंत्र
  2. 02क्षेत्रषट्कोणीय क्षेत्र पट्टिका
  3. 03संकेतक6
  4. 04स्रोत5
  5. 05निर्णय धारक3
  6. 06पद्धतियाँ4
02प्रश्न

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.

तंत्र

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.

तंत्र

Crises compound

Conflict, economic collapse, disease and disasters often occur together, with each making the others harder to address.

तंत्र

Early action needs early analysis

Analysis of risk before crises peak lets agencies preposition supplies and act early, which costs less than late response.

तंत्र

Needs estimates shape funding

Estimates of people in need drive appeals and allocations, so their methods and assumptions matter greatly.

03भूगोल

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.

इंटरैक्टिव मानचित्र के लिए JavaScript आवश्यक है; परतों की सूची और स्रोत नीचे दिए गए हैं।

परतें 3

इस पृष्ठ के लिए अभी के संकट

इस परत के बारे में
साक्ष्य
अनुमानित
स्रोत
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, कोलंबिया विश्वविद्यालय))
प्रदाता
NASA SEDAC (CIESIN, कोलंबिया विश्वविद्यालय)
लाइसेंस
CC BY 4.0
संस्करण-वर्ष
null; जनगणना-आधारित अनुमान, स्थिर (2020)
समाधान
लगभग 1 km ग्रिड
अनिश्चितता
2020 में प्रति वर्ग किलोमीटर लोगों का जनगणना-आधारित अनुमान, जोखिम-संपर्क के संदर्भ के रूप में दिखाया गया; किसी संकट से प्रभावित लोगों की गिनती नहीं।
जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
साक्ष्य
प्रेक्षित (बादल अंतराल छोड़ देते हैं)
स्रोत
VIIRS वैश्विक बाढ़ उत्पाद (NASA LANCE)
प्रदाता
NASA LANCE
लाइसेंस
NASA खुला डेटा
संस्करण-वर्ष
दैनिक; उपग्रह अभिज्ञान; बादल अंतराल छोड़ देते हैं
निर्माण के समय सबसे नया
2026-10-14
समाधान
लगभग 250 m ग्रिड
अनिश्चितता
उपग्रह अभिज्ञान; बादल अंतराल छोड़ देते हैं। उपग्रह या मॉडल रास्टर, जैसा प्रदाता प्रकाशित करता है। बादल, स्वैथ अंतराल और पुनर्प्राप्ति त्रुटि अंतराल और शोर छोड़ते हैं; मान सूचक हैं, किसी स्थान पर माप नहीं।
जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
साक्ष्य
प्रेक्षित (बादल और ऊपरी गुज़रने का समय अंतराल छोड़ते हैं)
स्रोत
VIIRS NOAA-20 375 मी (FIRMS) (NASA LANCE FIRMS)
प्रदाता
NASA LANCE FIRMS
लाइसेंस
NASA खुला डेटा
संस्करण-वर्ष
दैनिक; उपग्रह अभिज्ञान; बादल और ऊपरी गुज़रने का समय अंतराल छोड़ते हैं
निर्माण के समय सबसे नया
2026-10-13
समाधान
लगभग 500 m ग्रिड
अनिश्चितता
दिखाए गए दिन के उपग्रह-आधारित ऊष्मा-बिंदु अभिज्ञान, जिनमें गैस ज्वालाएँ और औद्योगिक ताप शामिल हैं; यह पुष्ट आग, घटना रिपोर्ट या चेतावनी नहीं है।
जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
साक्ष्य
प्रेक्षित
स्रोत
VIIRS NOAA-20 संशोधित परावर्तन (NASA LANCE)
प्रदाता
NASA LANCE
लाइसेंस
NASA खुला डेटा
संस्करण-वर्ष
दैनिक; उपग्रह चित्र
निर्माण के समय सबसे नया
2026-10-14
समाधान
लगभग 250 m ग्रिड
अनिश्चितता
उपग्रह चित्र। उपग्रह या मॉडल रास्टर, जैसा प्रदाता प्रकाशित करता है। बादल, स्वैथ अंतराल और पुनर्प्राप्ति त्रुटि अंतराल और शोर छोड़ते हैं; मान सूचक हैं, किसी स्थान पर माप नहीं।
जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
साक्ष्य
मॉडल-आधारित (GIBS द्वारा प्रकाशित नवीनतम वर्ष)
स्रोत
MODIS Terra और Aqua भूमि आवरण (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
प्रदाता
NASA LP DAAC
लाइसेंस
NASA खुला डेटा
संस्करण-वर्ष
वार्षिक; उपग्रह वर्गीकरण; GIBS द्वारा प्रकाशित नवीनतम वर्ष
निर्माण के समय सबसे नया
2024-01-01
समाधान
लगभग 500 m ग्रिड
अनिश्चितता
दिखाए गए वर्ष के उपग्रह-आधारित भूमि आवरण वर्ग, जिनमें कृषि भूमि शामिल है; ज्ञात त्रुटियों वाला वर्गीकरण, कृषि पंजीकरण नहीं।
जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
साक्ष्य
अनुमानित
स्रोत
GPM IMERG (NASA GES DISC)
प्रदाता
NASA GES DISC
लाइसेंस
NASA खुला डेटा
संस्करण-वर्ष
दैनिक; उपग्रह अनुमान, लगभग वास्तविक समय
निर्माण के समय सबसे नया
2026-10-12
समाधान
लगभग 2 km ग्रिड
अनिश्चितता
उपग्रह अनुमान, लगभग वास्तविक समय में। उपग्रह या मॉडल रास्टर, जैसा प्रदाता प्रकाशित करता है। बादल, स्वैथ अंतराल और पुनर्प्राप्ति त्रुटि अंतराल और शोर छोड़ते हैं; मान सूचक हैं, किसी स्थान पर माप नहीं।
जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें

नवीनतम उपलब्ध

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

NASA की नवीनतम इमेजरी लोड हो रही है।

हिलाने के लिए खींचें। ज़ूम के लिए Ctrl या ⌘ के साथ स्क्रॉल करें, पिंच करें या बटनों का उपयोग करें; पॉइंटर के नीचे के मान देखने के लिए ऊपर ले जाएँ; रीसेट करने पर क्षेत्र पर लौटता है।

Hazards now, framed on Latin America and the Caribbean.उपग्रह और मॉडल उत्पाद, जैसे NASA उन्हें प्रकाशित करता है, हर एक की अपनी तिथि के साथ। ये सूचक हैं, किसी स्थान का आकलन नहीं।

डेटा: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap योगदानकर्ता · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTस्रोत और लाइसेंस

  • 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 खुला डेटा
  • 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 खुला डेटा
  • 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 के अंतर्गत लाइसेंस प्राप्त। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • VIIRS लगभग-वास्तविक-समय उत्पाद (बाढ़, भूमि सतह तापमान, हिम आवरण, संशोधित परावर्तन), NASA LANCE; चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
  • NASA संसाधन प्रबंधन हेतु अग्नि सूचना प्रणाली (FIRMS), VIIRS 375 m सक्रिय अग्नि उत्पाद, NASA LANCE; वेक्टर टाइलें NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
  • MODIS भूमि उत्पाद (वनस्पति सूचकांक, सकल प्राथमिक उत्पादन, भूमि आवरण), NASA LP DAAC और LANCE; चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
  • GPM IMERG वर्षा, NASA वर्षा प्रसंस्करण प्रणाली; NASA गोडार्ड पृथ्वी विज्ञान डेटा और सूचना सेवा केंद्र (GES DISC) द्वारा वितरित; चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
  • ASTER GDEM, METI और NASA का उत्पाद है (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। उद्धरण: 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 खुला डेटा
  • Natural Earth के साथ निर्मित। निःशुल्क वेक्टर और रास्टर मानचित्र डेटा @ naturalearthdata.com। सार्वजनिक क्षेत्र
  • © OpenStreetMap योगदानकर्ता (ODbL), NASA GIBS के माध्यम से (तटरेखाएँ, सीमाएँ, सड़कें और स्थान-नाम)। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
  • ग्लोब और सपाट मानचित्र पर संदर्भ: तटरेखाएँ, सीमाएँ, सड़कें और स्थान-नाम NASA GIBS संदर्भ परतों से (OpenStreetMap डेटा, ODbL, © OpenStreetMap contributors); वैकल्पिक आधार के रूप में Blue Marble इमेजरी; 3D भूभाग और ऊँचाई का पाठ्यांक ASTER GDEM ऊँचाई रंग सूचकांक से (5 m से 200 m वर्ग, पठनीयता के लिए अतिरंजित)। सीमाएँ जैसी प्रकाशित हैं वैसी ही खींची गई हैं और किसी भी क्षेत्र पर कोई रुख नहीं दर्शातीं।
  • प्रत्यक्ष घटनाएँ: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET)। घटनाएँ सांकेतिक हैं और अपने मूल स्रोत लिंक रखती हैं।
  • लाइव: NASA EONET की घटनाएँ संकेतात्मक हैं, आधिकारिक चेतावनियाँ नहीं।
  • प्रत्यक्ष: U.S. Geological Survey की घटनाएँ सांकेतिक हैं, प्राधिकारी चेतावनियाँ नहीं।
  • 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).
  • नदी प्रवाह पूर्वानुमान, 30 दिन, सीमा सहित (GloFAS, Open-Meteo के माध्यम से): इसमें संशोधित Copernicus Emergency Management Service की 2026 की जानकारी शामिल है। यह बाढ़ चेतावनी नहीं है।
  • Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), द्वारा मौसम डेटा। लाइसेंस: CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • वैकल्पिक परतें (परत सूची में 20 स्रोत: लाइव, पूर्वानुमान, प्रेक्षित और संदर्भ) चालू करने पर मानचित्र पर और यहाँ अपने प्रदाता का श्रेय प्रदर्शित करती हैं; पूर्वानुमान मॉडल के आउटपुट हैं और व्युत्पन्न सूचकांक अनुमान हैं।

परतें और तिथियाँ

  • जनसंख्या घनत्व, 2020: जनसंख्या: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · स्थिर
  • बाढ़ का जल, 3-दिवसीय संयुक्त: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 अक्टूबर 2026
  • सक्रिय आग और ऊष्मीय विसंगतियाँ: VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 13 अक्टूबर 2026
  • वास्तविक रंग: VIIRS NOAA-20 संशोधित परावर्तकता, NASA LANCE · 13 अक्टूबर 2026
  • भूमि आवरण प्रकार (IGBP), वार्षिक: MODIS Terra और Aqua भूमि आवरण (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • वर्षा दर, दैनिक औसत: GPM IMERG, NASA GES DISC · 12 अक्टूबर 2026

04सभी क्षेत्रों में

Humanitarian risk indices combine every domain’s hazards.

Findings are designed for the देश प्रणाली जोखिम और लचीलापन शृंखला. 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.
05निगरानी करें

मानवीय आवश्यकताओं का अवलोकन।

वह स्क्रीन जिसका उपयोग कोई टीम इस विषय का अनुसरण करने के लिए करेगी: इसके माप, अवस्थाएँ और निर्णय। नाम उदाहरण हैं और मान उदाहरणात्मक हैं।

Humanitarian needs overview: the screen’s structure, terms and states for Humanitarian risk.उदाहरण नाम और दृष्टांत मान; एक डिज़ाइन, कोई अभिलेख या चालू प्रणाली नहीं।
06संकेतक

क्या मापा जाता है, और कितनी अच्छी तरह।

प्रत्येक संकेतक अपनी इकाई, आवृत्ति, उसके पीछे के स्रोत का प्रकार और वह साक्ष्य लेबल वहन करता है जो किसी मान पर होगा। कोई मान नहीं दिखाए जाते: कोई कार्यक्रम उन्हें अपने अधिकार के तहत प्रदान करता है।

संकेतकइकाईलयस्रोत प्रकारलेबल
People in need of humanitarian assistanceगणनावार्षिकHumanitarian needs overviewsअनुमानित
Population in acute खाद्य असुरक्षाpeople by IPC phaseper analysisIntegrated Food Security Phase Classificationअनुमानित
Humanitarian appeal funding coveragepercent fundedवार्षिकOCHA Financial Tracking Serviceरिपोर्ट किया गया
Conflict eventsगणनासाप्ताहिकConflict event dataरिपोर्ट किया गया
प्रत्याशी कार्रवाई triggers activatedगणनाper seasonएजेंसी अभिलेखरिपोर्ट किया गया
Access constraintscount of reported incidentsमासिकHumanitarian access monitoringरिपोर्ट किया गया
07सिम्युलेटर

संकट से नुकसान तक: अतिक्रमण वक्र।

Gumbel संकट, लॉगनॉर्मल भंगुरता और एक सुरक्षा मानकसे कोई दिया गया नुकसान कितनी बार पार होता है; वक्र के नीचे का क्षेत्र औसत वार्षिक नुकसान. 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.

नियंत्रण

विशिष्ट वार्षिक संकट तीव्रता (स्थान)
1.00 तीव्रता सूचकांक
चरम मानों का फैलाव (पैमाना)
0.80 तीव्रता सूचकांक
वह तीव्रता जिस पर आधा मूल्य खो जाता है
4.00 तीव्रता सूचकांक
भेद्यता का प्रसार
0.55
संकट पदचिह्न में मूल्य का हिस्सा
40%
सुरक्षा मानक (पुनरावृत्ति अवधि)
50 वर्ष

पाठ्यांक

औसत वार्षिक हानि
मूल्य का 0.51%
100 वर्षों में 1 पर हानि
मूल्य का 24.5%
250 वर्षों में 1 पर हानि
मूल्य का 28.4%
100 वर्षों में 1 पर तीव्रता
4.68 तीव्रता सूचकांक
संख्याएँ, विधियाँ और स्रोत
वापसी अवधि (वर्ष)तीव्रता (तीव्रता सूचकांक)नुकसान (मूल्य का %)
10.090.00
21.270.00
41.910.00
72.470.00
133.000.00
243.510.00
444.020.00
824.5323.55
1545.0326.44
2875.5328.87
5366.0330.88
1,0006.5332.53

पद्धतियाँ

  1. Gumbel चरम-मान संकट Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
  2. लघुगणकीय-सामान्य भंगुरता (भेद्यता) FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual
  3. अतिक्रमण-प्रायिकता वक्र और औसत वार्षिक हानि Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
  4. तटबंध प्रभाव Di Baldassarre and others (2013), Socio-hydrology, HESS 17
  5. अनिश्चितता पंखा (प्राचल मोंटे कार्लो) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  6. एक-एक करके संवेदनशीलता (टॉरनेडो) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

डेटा

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:

  • नदियाँ Natural Earth
  • शहरी विस्तार Natural Earth
  • शहर Natural Earth
  • पिछले सप्ताह के M4.5+ भूकंप (USGS) अमेरिकी भूवैज्ञानिक सर्वेक्षण · रजिस्टर usgs.earthquake.summary-feeds
  • वर्षा दर, पिछला आधा घंटा (IMERG) NASA GPM IMERG Early · रजिस्टर nasa.gibs.context-live-layers
  • नदी प्रवाह पूर्वानुमान, सीमा सहित 30 दिन (Open-Meteo के माध्यम से GloFAS) Open-Meteo.com (CC BY 4.0), Copernicus GloFAS · रजिस्टर open-meteo.public-pages
  • निर्मित और बस्ती विस्तार, 2010 (HBASE, Landsat) CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE · रजिस्टर sedac.context-urban-layers
संकट से हानि तक: अतिक्रमण वक्र। दृष्टांत के लिए शिक्षण मॉडल: यह मापे गए डेटा पर नहीं, नियंत्रणों से तय मानों पर चलता है। पद्धतियाँ: गम्बेल चरम-मान संकट (Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press); लॉगनॉर्मल नाज़ुकता (भेद्यता) (FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual); अतिक्रमण-प्रायिकता वक्र और औसत वार्षिक हानि (Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer)।

छह स्तंभों में, Nexus Consortium के नेतृत्व में

08स्रोत

साक्ष्य कहाँ से आता है।

नामित सार्वजनिक डेटासेट और संस्थागत अभिलेख, प्रत्येक अपने लाइसेंस वर्ग के साथ। समझौते द्वारा प्राप्त स्रोतों का उपयोग केवल उनकी शर्तों के तहत होता है और कभी पुनः प्रकाशित नहीं किया जाता।

स्रोतयह क्या देता हैलाइसेंस वर्ग
OCHA Global Humanitarian Overview and Humanitarian Needs OverviewsPeople in need and appeal requirementsसार्वजनिक, संयुक्त राष्ट्र उपयोग शर्तें
Integrated Food Security Phase Classification analysesAcute खाद्य असुरक्षा classificationsPublic, IPC terms
ACLED conflict event dataPolitical violence and protest eventsFree with registration, ACLED terms
OCHA Humanitarian Data ExchangeShared humanitarian datasetsOpen, licence per dataset
FEWS NET food security outlooksFood security projectionsPublic domain, US government (to check current status)
09ट्विन और कैस्केड सिम्युलेटर

Model humanitarian risk as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile मानवीय क्षेत्र और नागरिक समाज: the hazards it names, the प्रणालियाँ 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 सिस्टम बिल्डर.

नियंत्रण

  • NS-0 संविधान और सिद्धांत
  • NS-3 जोखिम अभिलेख UNI (व्याकरण, पुरानी प्रणाली से मिलान, आवंटन प्राधिकार)
  • NS-9 प्रासंगिक UNI (परिनियोजन, इंस्टेंस, कार्यक्रम इंस्टेंस)
  • NS-10 नीतियाँ और खंड (मशीन-पठनीय दायित्व: परिभाषा, बाध्यता, मूल्यांकन और प्रवर्तन)
  • NS-11 सत्यापन और निगरानी (साक्ष्य, सत्यापन-पत्र, शून्य-विश्वास अनुरूपता अवलोकन)
  • NRS-C7 पूर्व चेतावनी, triggers and पूर्वानुमानित कार्रवाई
  • NRS-S9 System profile: NXS-AAP (Anticipatory action and triggers)
  • NRS-H114 संकट परिवार: समष्टि-आर्थिक और राजकोषीय आघात (NHS-1 soc.macro-fiscal)
  • NRS-D3 मानवीय प्रतिक्रिया और लचीली पुनर्प्राप्ति
  • NRS-E1 वार्षिक कार्यक्रम चक्र, अभ्यास और द्वार
  • NRS-H18 संकट परिवार: विस्फोट उत्पाद और ज्वालामुखीय अशांति (NHS-1 geo.eruptive)

अवलोकन

  • 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 (संदर्भ के लिए सूचीबद्ध)
  • प्रति 100,000 जनसंख्या पर आपदाओं के कारण मृत, लापता और प्रत्यक्ष रूप से प्रभावित व्यक्तियों की संख्या
  • 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

उदाहरण भूगोल

  • East Africa: 189 hexagonal cells
  • आज रात की रात्रि रोशनी, बिजली कटौती (VIIRS दिन/रात बैंड), NASA GIBS
10निर्णय

कौन निर्णय लेता है, और साक्ष्य किसकी सेवा करता है।

Society and Human Development prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

निर्णय कौन लेता हैप्रश्नयह पृष्ठ जिस साक्ष्य की सेवा करता है
Humanitarian coordinators and agenciesWhere to prepare and prioritise assistanceRisk analyses; needs estimates
DonorsHow to allocate humanitarian and anticipatory fundingFunding and risk evidence
National disaster and सामाजिक सुरक्षा authoritiesHow to link national प्रणालियाँ with humanitarian responseEarly action evidence

इस विषय से उत्पन्न आउटपुट

  • Humanitarian risk analyses combining hazard, vulnerability and capacity
  • Needs estimation method reviews
  • पूर्व चेतावनी and early action evidence summaries
  • Evidence notes for humanitarian planning
11पद्धतियाँ और साक्ष्य

How humanitarian risk is modelled, measured and tested.

मॉडल, उसकी मान्यताएँ, उसका डेटा और उसकी अनिश्चितता, उस रूप में जिसे कोई वैज्ञानिक या अभियंता जाँचेगा। संरचनाएँ प्रकाशित पद्धतियों का अनुसरण करती हैं। लिए गए मान उदाहरणात्मक हैं, निष्कर्ष नहीं।

प्रणाली मॉडल

The couplings between the systems in humanitarian risk: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.

++−+समाजजानकारीसमुदायअर्थव्यवस्थाR सुदृढ़ीकरणB संतुलन
Causal loop diagram from the page’s systems; signs show the direction of influence. Illustrative structure for a system dynamics or network model, not estimated couplings.
FAIR मार्गदर्शक सिद्धांत · GO FAIR और FORCE11W3C PROV · World Wide Web Consortiumअनिश्चितताओं के सुसंगत उपचार पर मार्गदर्शन · IPCCCEOS विश्लेषण-योग्य डेटा · Committee on Earth Observation Satellites
12मूल प्रश्न

विशेषज्ञ कौन से प्रश्न पूछते हैं।

  • Where are crises likely to cause the greatest मानवीय आवश्यकता 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?
13तंत्र

Composite risk and early warning.

Humanitarian risk models typically combine three dimensions: hazard and exposure, including conflict; vulnerability of the population; and lack of सामना करने की क्षमता, including weak institutions and infrastructure. Indicators are aggregated into indices that rank or classify areas. Forecasting of खाद्य असुरक्षा, 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.

14पद्धतियाँ और डेटा

Methods and safeguards.

सूचकांक

Composite indicators

Indices summarise risk across many indicators; weighting choices and data gaps shape results.

Forecasts

Predictive models

Statistical and machine-learning forecasts of need; skill varies and must be verified.

रक्षोपाय

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.

15पद्धतियाँ

इसका अध्ययन कैसे होता है, और पद्धतियाँ क्या नहीं बता सकतीं।

  1. सामाजिक और व्यवहार विज्ञानकठिनाई से पहुँचे जाने वाले समूहों के लिए सर्वेक्षण डिज़ाइन · गुणात्मक और सहभागी अनुसंधानयहाँ लागू
    प्रामाणिक · STEM Commons
  2. स्थानिक सांख्यिकी और भू-सांख्यिकीलघु-क्षेत्र ग़रीबी अनुमान · भेद्यता और संकट अधिव्यापनयहाँ लागू
    प्रामाणिक · STEM Commons
  3. कारणात्मक अनुमान और प्रभाव मूल्यांकननकद अंतरण का मूल्यांकन · परिवारों पर आपदाओं के प्रभाव · शिक्षा कार्यक्रम मूल्यांकनयहाँ लागू
    प्रामाणिक · STEM Commons
  4. अर्थमितिपैनल डेटा से ग़रीबी की गतिशीलता · मूल्य आघात का प्रभाव · असमानता का विघटनयहाँ लागू
    प्रामाणिक · STEM Commons
16Where this page’s references

Where this page’s references lead.

वे निकाय और दस्तावेज़ जिनके विरुद्ध यह पृष्ठ पढ़ा जाता है। स्थिति और संस्करण बदलते हैं; हर लिंक जारी करने वाले निकाय तक जाता है।

17प्रश्न

प्रश्न और उत्तर।

What is the IPC?
The Integrated Food Security Phase Classification, a common scale used by governments and agencies to classify the severity of food insecurity in five phases.
How is humanitarian need estimated?
Through joint analysis of surveys, assessments and secondary data that estimates how many people need assistance and in which sectors, with methods stated in each needs overview.
Why act before a crisis peaks?
Because early action based on risk analysis can protect lives and livelihoods at lower cost than responding after losses have occurred.
Does the platform issue humanitarian alerts?
No. It studies risk analysis methods and evidence. Alerts and appeals belong to humanitarian and national authorities.
Are risk rankings published?
Only in reviewed outputs with methods, uncertainty and safeguards, and never as a judgement of a government.
How are people protected in this analysis?
By aggregation, access control, review of every data use and a rule never to publish information that could locate or identify vulnerable people.
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