GCRI · 社会と人間開発
人道リスク
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.
インタラクティブマップにはJavaScriptが必要です。レイヤー一覧と出典は以下にあります。
レイヤー 3
このページの現在のハザード
このレイヤーについて
- エビデンス
- 推定
- 出典
- 世界人口グリッド v4.11（NASA SEDAC（CIESIN、コロンビア大学））
- 提供者
- NASA SEDAC（CIESIN、コロンビア大学）
- ライセンス
- CC BY 4.0
- 年次
- null。国勢調査に基づく推計値、静的（2020 年）
- 解決
- 約 1 km メッシュ
- 不確実性
- 2020 年の 1 平方キロメートル当たりの人口の国勢調査に基づく推定値で、エクスポージャーの文脈として示します。いずれかのハザードの影響を受けた人数ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）
このレイヤーについて
- エビデンス
- 観測（雲により欠測あり）
- 出典
- VIIRS 全球洪水プロダクト（NASA LANCE）
- 提供者
- NASA LANCE
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 日次、衛星による検出、雲により欠測あり
- ビルド時点で最新
- 2026-10-14
- 解決
- 約 250 m メッシュ
- 不確実性
- 衛星による検出、雲により欠測あり。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）
このレイヤーについて
- エビデンス
- 観測（雲と通過時刻により欠測あり）
- 出典
- VIIRS NOAA-20 375 m（FIRMS）（NASA LANCE FIRMS）
- 提供者
- NASA LANCE FIRMS
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 日次、衛星による検出、雲と通過時刻により欠測あり
- ビルド時点で最新
- 2026-10-13
- 解決
- 約 500 m メッシュ
- 不確実性
- 表示日の衛星によるホットスポット検出で、ガスフレアや産業排熱を含みます。確認された火災、事故報告、警報ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）
このレイヤーについて
- エビデンス
- 観測
- 出典
- VIIRS NOAA-20 補正反射率（NASA LANCE）
- 提供者
- NASA LANCE
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 日次、衛星画像
- ビルド時点で最新
- 2026-10-14
- 解決
- 約 250 m メッシュ
- 不確実性
- 衛星画像です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）
このレイヤーについて
- エビデンス
- モデル化（GIBS が公開する最新年）
- 出典
- MODIS Terra and Aqua 土地被覆（MCD12Q1）（NASA LP DAAC）
- 提供者
- NASA LP DAAC
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 年次、衛星分類、GIBS が公開する最新年
- ビルド時点で最新
- 2024-01-01
- 解決
- 約 500 m メッシュ
- 不確実性
- 表示年の衛星土地被覆区分で、耕作地を含みます。既知の誤差を伴う分類であり、農地台帳ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）
このレイヤーについて
- エビデンス
- 推定
- 出典
- GPM IMERG（NASA GES DISC）
- 提供者
- NASA GES DISC
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 日次、ほぼリアルタイムの衛星推定値
- ビルド時点で最新
- 2026-10-12
- 解決
- 約 2 km メッシュ
- 不確実性
- ほぼリアルタイムの衛星推定値です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）
キーボード（地図にフォーカスがある場合）
Ctrlまたは⌘を押しながらスクロールしてズーム
最新の利用可能データ
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM（METI、NASA）· Blue Marble（NASA）· © OpenStreetMap 貢献者（ODbL）· Natural Earth
最新のNASA画像を読み込んでいます。
ドラッグで移動。Ctrlまたは⌘を押しながらスクロール、ピンチ、またはボタンでズーム。ポインター下の値はホバーで表示。リセットで地域表示に戻ります。
Hazards now, framed on Latin America and the Caribbean.NASA が公開するままの衛星およびモデルのプロダクトで、それぞれに固有の日付があります。指標であり、特定の場所の評価ではありません。
データ：NASA GIBS・ASTER GDEM・Blue Marble・ © OpenStreetMap 寄稿者 ・Natural Earth・NASA EONET・U.S. Geological Survey・NASA JPL OPERA DIST-ALERT情報源とライセンス
- 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 オープンデータ
- 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 オープンデータ
- 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 でライセンス。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
- VIIRS 準リアルタイム・プロダクト（洪水、地表面温度、積雪被覆、補正反射率）、NASA LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 NASA オープンデータ
- NASA 資源管理のための火災情報システム（FIRMS）、VIIRS 375 m アクティブ・ファイア・プロダクト、NASA LANCE。ベクタータイルは NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 NASA オープンデータ
- MODIS 陸域プロダクト（植生指数、総一次生産、土地被覆）、NASA LP DAAC と LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 NASA オープンデータ
- GPM IMERG 降水量、NASA 降水処理システム。NASA ゴダード地球科学データ情報サービスセンター（GES DISC）が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 NASA オープンデータ
- ASTER GDEM は METI と NASA のプロダクトです（ASTER Global Digital Elevation Model V003、NASA LP DAAC）。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。引用：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 オープンデータ
- Natural Earthを使用して作成。無料のベクターおよびラスター地図データ @ naturalearthdata.com。 パブリックドメイン
- © OpenStreetMap 貢献者（ODbL）、NASA GIBS 経由（海岸線、境界、道路、地名）。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 ODbL
- Blue Marble、NASA Earth Observatory。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 NASA オープンデータ
- 地球儀と平面地図の背景情報：NASA GIBS参照レイヤーによる海岸線、境界、道路、地名（OpenStreetMapデータ、ODbL、© OpenStreetMap contributors）。オプションのベースとしてBlue Marble画像。ASTER GDEM標高カラー指数による3D地形と標高の読み取り（5 mから200 mの階級、判読しやすいよう誇張）。境界は公表されたとおりに描画しており、いかなる領域に関する立場を示すものでもありません。
- ライブイベント：NASA Earth Observatory Natural Event Tracker（EONET）。イベントは参考情報であり、元の出典へのリンクを保持しています。
- ライブ：NASA EONET。イベントは参考情報であり、当局の警報ではありません。
- ライブ：米国地質調査所。イベントは参考情報であり、当局の警報ではありません。
- 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).
- 河川流量予測、30日間・幅付き（Open-Meteo経由のGloFAS）：Copernicus緊急管理サービスの改変情報を含みます（2026年）。洪水警報ではありません。
- Open-Meteo.com の気象データ (https://open-meteo.com/), ライセンスは CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
- オプションのレイヤー（レイヤー一覧に20のソース：ライブ、予測、観測、背景情報）は、有効にすると地図上とここに提供者のクレジットを表示します。予測はモデルの出力であり、派生指数は推定値です。
レイヤーと日付
- 人口密度、2020年：人口：CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 静的
- 洪水域、3日間合成：VIIRS Global Flood Product、NASA LANCE · 2026 年 10 月 14 日
- 活動火災と熱異常：VIIRS NOAA-20 375 m（FIRMS）、NASA LANCE FIRMS · 2026年10月13日
- トゥルーカラー：VIIRS NOAA-20 補正反射率、NASA LANCE・ 2026年10月13日
- 土地被覆タイプ（IGBP）、年次：MODIS Terra and Aqua 土地被覆（MCD12Q1）、NASA LP DAAC・ 2024
- 降水強度、日平均：GPM IMERG、NASA GES DISC · 2026 年 10 月 12 日
Humanitarian risk indices combine every domain’s hazards.
Findings are designed for the Country Systems Risk and Resilience series. 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.
人道ニーズの概観。
このテーマを追跡するためにチームが使う画面：その指標、状態、決定。名前は例であり、値はイメージです。
何を、どの程度うまく測定しているか。
各指標には、その単位、更新頻度、背後にある出典の種類、値が持つことになるエビデンスのラベルが付いています。値は表示しません：プログラムが自らの権限のもとで値を提供します。
| 指標 | 単位 | 周期 | 出典の種類 | ラベル |
|---|---|---|---|---|
| People in need of humanitarian assistance | 件数 | 年次 | Humanitarian needs overviews | 推定 |
| Population in acute 食料不安 | people by IPC phase | per analysis | Integrated Food Security Phase Classification | 推定 |
| Humanitarian appeal funding coverage | percent funded | 年次 | OCHA Financial Tracking Service | 報告値 |
| Conflict events | 件数 | 毎週 | Conflict event data | 報告値 |
| 予測に基づく行動 triggers activated | 件数 | per season | 機関の記録 | 報告値 |
| Access constraints | count of reported incidents | 月次 | Humanitarian access monitoring | 報告値 |
ハザードから損失へ：超過確率曲線。
ある損失が超過される頻度を、ガンベル分布のハザード、対数正規の脆弱性、 防護水準から求めます。曲線の下の面積が 年間平均損失. 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.
管理策
- 典型的な年間ハザード強度（所在地）
- 1.00 強度指数
- 極値の広がり（尺度）
- 強度指数 0.80
- 価値の半分が失われる強度
- 4.00 強度指数
- 脆弱性のばらつき
- 0.55
- ハザードの影響範囲内にある価値の割合
- 40%
- 防護水準（再現期間）
- 50 年
読み取り値
- 年間平均損失
- 価値の 0.51%
- 100 年に 1 度の損失
- 価値の 24.5%
- 250 年に 1 度の損失
- 価値の 28.4%
- 100 年に 1 度の強度
- 強度指数 4.68
数値、手法、出典
| 再現期間（年） | 強度（強度指数） | 損失（価値に対する %） |
|---|---|---|
| 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 |
手法
- Gumbel 極値ハザード Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
- 対数正規フラジリティ（脆弱性） FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual
- 超過確率曲線と年間平均損失 Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
- 堤防効果 Di Baldassarre and others (2013), Socio-hydrology, HESS 17
- 不確実性ファン（パラメータ・モンテカルロ） Spiegelhalter, Pearson and Short (2011)、Visualising uncertainty about the future、Science 333
- 一因子ずつの感度分析（トルネード図） Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
データ
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:
- 河川 Natural Earth
- 都市域 Natural Earth
- 都市 Natural Earth
- 過去 1 週間の M4.5+ の地震（USGS） 米国地質調査所 · 登録 usgs.earthquake.summary-feeds
- 降雨強度、直近 30 分（IMERG） NASA GPM IMERG Early · 登録 nasa.gibs.context-live-layers
- 河川流量予報、30 日間と幅（Open-Meteo 経由の GloFAS） Open-Meteo.com（CC BY 4.0）、Copernicus GloFAS · 登録 open-meteo.public-pages
- 市街地と居住地の範囲、2010 年（HBASE、Landsat） CIESIN/Columbia、NASA SEDAC HBASE · 登録 sedac.context-urban-layers
6 本の柱を通じて、Nexus Consortium が主導
- 実験 ラボ
- 組み込み先 Foundry における社会と人間開発
- 検証場所 Universe における社会と人間開発
- 成文化先 Standards におけるガバナンス、セキュリティ、社会
- 掲載先 Reports における社会と人間開発
- 開講先 Academy の保健・社会学部
エビデンスの出所。
名前の明示された公開データセットと機関の記録。それぞれにライセンス区分があります。合意に基づく出典は、その条件のもとでのみ使用し、再公開することはありません。
| 出典 | 提供するもの | ライセンス区分 |
|---|---|---|
| OCHA Global Humanitarian Overview and Humanitarian Needs Overviews | People in need and appeal requirements | 公開、国連の利用規約 |
| Integrated Food Security Phase Classification analyses | Acute 食料不安 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 人道支援と市民社会: the hazards it names, the システム 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.
ハザード
システムと連成
- 人道支援と市民社会
- 農業と土地利用 結合
- 保健システム 結合
- 国際機関と多国間機関 結合
- 防衛と民間防護 結合
管理策
NS-0憲章と原則NS-3リスク記録の UNI（文法、旧体系との対照、割当権限）NS-9文脈 UNI（展開、インスタンス、プログラム・インスタンス）NS-10方針と条項（機械可読な義務：定義、拘束、評価、執行）NS-11検証とモニタリング（エビデンス、証明、ゼロトラストの適合性観測）NRS-C7早期警戒, triggers and 予測に基づく行動NRS-S9System profile: NXS-AAP (Anticipatory action and triggers)NRS-H114ハザード・ファミリー：マクロ経済・財政ショック（NHS-1 soc.macro-fiscal）NRS-D3人道対応とレジリエントな復興NRS-E1年間のプログラム・サイクル、演習、ゲートNRS-H18ハザード・ファミリー：噴出物と火山活動の活発化（NHS-1 geo.eruptive）
観測
- 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（参考として掲載）
- 人口 100,000 人当たりの災害による死者、行方不明者、直接被災者の数
- 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
例示の地理
- East Africa: 189 hexagonal cells
- 今夜の夜間光と停電（VIIRS Day/Night Band）、NASA GIBS
誰が決め、エビデンスが何に役立つか。
Society and Human Development prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| 誰が決定するか | 質問 | このページが提供するエビデンス |
|---|---|---|
| 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 社会保障 authorities | How to link national システム with humanitarian response | Early action evidence |
このトピックが生み出す成果物
- Humanitarian risk analyses combining hazard, vulnerability and capacity
- Needs estimation method reviews
- 早期警戒 and early action evidence summaries
- Evidence notes for humanitarian planning
How humanitarian risk is modelled, measured and tested.
モデル、その仮定、データ、不確実性を、科学者やエンジニアが確認する形で示します。構造は公表された手法に従っています。描かれた値は例示であり、知見ではありません。
システム・モデル
The couplings between the systems in humanitarian risk: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.
専門家が問う問い。
- Where are crises likely to cause the greatest 人道的ニーズ 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 対処能力, including weak institutions and infrastructure. Indicators are aggregated into indices that rank or classify areas. Forecasting of 食料不安, 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.
Where this page’s references lead.
このページの読解の基準となる機関と文書。状態と版は変わります。各リンクは発行機関へ移動します。
質問と回答。
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?
このページからエビデンスを提供する。
報告書 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.
- メールゲートウェイ GW-GCRIこのページから送信するエビデンス、訂正、事例、手法、レビュー、翻訳、プロファイルへの入力。このページのタグが付いて届くため、担当の編集者が受け取ります。
- Zenodoオープンな寄託寄託してコミュニティに提出するORCID iD を使って Zenodo に自分の記録を公開し、そこから Reports コミュニティに提出してください。キュレーターが審査し、DOI は引き続きあなたのものです。
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手法、データセット、または問いを持ち込んでください。
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法的文書。
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