Skip to content

GCRI · Systemisches Risikomanagement

Identifikation und Risikotaxonomie

Risks that are not named are not managed. Identification finds the hazards, threats, vulnerabilities and consequences that matter, and a taxonomy gives them shared names and classes so that registers can be compared, aggregated and linked. This page sets out how identification works, where taxonomies help and where they hide interconnection, and the reference vocabularies that make one register readable beside another.

01Arbeitsfläche

Wie die Arbeit abläuft.

System · rund um dieses ThemaBeispielhaft

Risikoregister

Identification and risk taxonomy · Enterprise A · Review cycle Q3

Drei Risiken über dem RisikoappetitGCRI · Systemisches Risikomanagement

Restrisiko

Wahrscheinlichkeit × Auswirkung, Risiken je Zelle

Anzahl der Risiken je Zelle. Die Schattierung folgt den Appetitbändern.

Über dem Risikoappetit

AnbieterkonzentrationBeschaffungHoch▲ 1
Überflutung von RechenzentrenBetriebHoch▲ 0
Modellfehler in der PreisbildungFinanzenMittel▲ 0
Verlust von SchlüsselpersonalBevölkerungMittel▼ 0

Risikomanagementprozess nach der internationalen Norm

  1. Geltungsbereich, Kontext, Kriterienfestlegen
  2. IdentifizierenTaxonomie
  3. AnalysierenEintrittswahrscheinlichkeit · Auswirkung
  4. Evaluierengegenüber dem Risikoappetit
  5. BehandelnPläne
  6. Überwachen und überprüfenKRIs
  7. Erfassen und berichtenGremium

Behandlungsmaßnahmen

  1. T-11Kritische Komponente aus zwei QuellenVerantwortlich: Beschaffung · überfällig4 d verspätet
  2. T-14Ausweichstandort über Überflutungshöhe verlegenVerantwortlich: Betriebfällig in 28 d
  3. T-17Unabhängige ModellvalidierungVerantwortlich: Finanzenfällig in 27 d
Risk register: the screen’s structure, terms and states for Identification and risk taxonomy.Beispielnamen und beispielhafte Werte; ein Entwurf, kein Eintrag und kein Live-System.

Abb.Risikoregister: Beispielnamen und beispielhafte Werte, kein Eintrag und kein Live-System.

02Die Frage

Identification and risk taxonomy: how the risk develops.

Risikoidentifikation beyond registers. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

Mechanismus

Identification follows experience

Workshops and registers list the risks people have seen before. Novel, slow or cross-sector risks are under-identified unless horizon scanning, scenario work and external sources are used deliberately.

Mechanismus

Categories set what is seen

A taxonomy that sorts risks into separate boxes, such as operational, financial and strategic, can hide the links between them. Risks that span categories are split or counted twice.

Mechanismus

Names differ between registers

Two organisations describe the same hazard in different terms and at different levels of detail. Without a shared reference vocabulary, their registers cannot be combined into a picture of shared exposure.

Mechanismus

Registers go stale

A register reviewed once a year misses emerging risks and keeps retired ones. Without triggers for review, the list drifts away from the organisation’s real exposure.

03Geografie

Gefahren und Exposition in Asien.

Population density, flood water and active fires over Asia, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

Die interaktive Karte benötigt JavaScript; die Ebenenliste und die Quellen finden Sie unten.

Ebenen 3

Gefahren und Exposition 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
Beobachtet (anhaltende Bewölkung hinterlässt weiterhin Lücken)
Quelle
VIIRS NOAA-20 Stufe 3, 8 Tage (NASA LANCE)
Anbieter
NASA LANCE
Lizenz
Offene Daten der NASA
Jahrgang
8 Tage; Satelliten-Komposit über 8 Tage; anhaltende Bewölkung hinterlässt weiterhin Lücken
Neueste beim Build
2026-09-14
Auflösung
Raster von etwa 1 km
Unsicherheit
Hauttemperatur des Bodens aus Satellitendaten über die 8 Tage bis zum angezeigten Datum, ein Indikator für Hitzeexposition; keine Lufttemperatur, kein Hitzeindex und keine Hitzewarnung.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben

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.

Gefahren und Exposition, gerahmt auf Asien.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
  • 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 (11 Quellen in der Ebenenliste: live, Vorhersage, beobachtet und Kontext) zeigen ihren Anbieternachweis auf der Karte und hier, wenn sie eingeschaltet sind; Vorhersagen sind Modellausgaben, 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
  • Landoberflächentemperatur, Tag, 8-Tage-Komposit: VIIRS NOAA-20 Level 3, 8 Tage, NASA LANCE · 14. Sept. 2026

04Domänenübergreifend

A taxonomy decides which cross-domain risks are seen at all.

05Simulator

Bestände, Flüsse, Verzögerungen und eine Kippschwelle.

Zwei Bestände, Druck und Anpassungsfähigkeit, verbunden durch eine verstärkende Wachstumsschleife, eine verzögerte ausgleichende Reaktion und Schäden, wenn der Druck die Kapazität übersteigt; jenseits der Schwelle kann das System kippen. Lehrmodell mit benannten illustrativen Werten, keine Vorhersage. Die Karte auf dieser Seite zeigt Asien; das Modell selbst ist an keinen Ort gebunden.

Steuerung

Wachstum des Drucks
6,0 % pro Jahr
Wirksamkeit der Kapazität bei der Druckminderung
4,0 % pro Jahr
Investitionsreaktion auf wahrgenommenen Druck
20%
Wahrnehmungsverzögerung
4.0 Jahre
Kippschwelle des Drucks
60 Indizes
Verstärkung jenseits der Schwelle
2,0-mal
Simulierte Jahre
50 Jahre

Messwerte

Spitzendruck
113 Index
Kapazität am Ende
Index 186
Jahre über der Schwelle
15,8 Jahre
Zahlen, Methoden und Quellen
JahrDruckKapazitätWahrgenommen
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

Methoden

  1. Systemdynamik Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
  2. Kritische Übergänge und Kipppunkte Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
  3. Kausalschleifendiagramm Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
  4. Unsicherheitsfächer (Parameter-Monte-Carlo) Spiegelhalter, Pearson und Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  5. Sensitivität mit jeweils einem Faktor (Tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Daten

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.

Bestände, Flüsse, Verzögerungen und eine Kipp-Schwelle. Illustratives Lehrmodell: Es läuft mit den über die Regler eingestellten Werten, nicht mit Messdaten. Methoden: Systemdynamik (Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics); kritische Übergänge und Kipppunkte (Scheffer und andere (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461); Kausalschleifendiagramm (Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill).
06Indikatoren

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.

IndikatorEinheitTaktQuellentypKennzeichnung
Register entries mapped to a reference taxonomypercent of entriesje PrüfungRisikoregisterBERICHTET
Emerging risks addedcount per review cycleje PrüfungHorizont-Scanning DatensätzeBERICHTET
Risks spanning more than one categoryAnzahlje PrüfungRisk register with linked categoriesBERICHTET
Time since last register reviewMonatekontinuierlichRegister metadataBEOBACHTET
Hazards covered against a reference listpercent of applicable hazard profilesjährlichComparison with UNDRR-ISC Hazard Information ProfilesGESCHÄTZT
External sources consulted in identificationcount by typeje PrüfungIdentification method recordDEKLARIERT
07Zwillings- und Kaskadensimulator

Model identification and risk taxonomy as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile Globales und systemisches Risiko: 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

  • Dammbruch
  • Finanzielle Ansteckung
  • Flusshochwasser (nachgelagert ausgelöst)
  • Flash flood (set off downstream)
  • Massenvertreibung (stromabwärts ausgelöst)
  • Großflächiger Stromausfall (stromabwärts ausgelöst)
  • Wasserversorgungsengpass (nachgelagert ausgelöst)
  • Sovereign debt crisis (set off downstream)
  • Currency crisis (set off downstream)

Steuerung

  • NS-0 Verfassung und Grundsätze
  • NS-3 UNIs für Risikodatensätze (Grammatik, Altbestands-Crosswalk, Zuteilungsstelle)
  • NS-9 Kontextuelle UNIs (Bereitstellungen, Instanzen, Programminstanzen)
  • NS-10 Richtlinien und Klauseln (maschinenlesbare Verpflichtungen: Definition, Bindung, Evaluierung und Durchsetzung)
  • NS-11 Verifikation und Überwachung (Evidenz, Bescheinigungen, Beobachtung der Zero-Trust-Konformität)
  • NS-14 Konformität und Abgleich mit externen Standards
  • NRS-H120 Gefahrenfamilie: strukturelle Fragilität vernetzter Systeme (NHS-1 sys.fragility)
  • NRS-C6 Systemische und Kaskadenrisiken
  • NRS-H61 Gefahrenfamilie: kaskadierender Ausfall (NHS-1 sys.cascade)
  • NRS-H62 Gefahrenfamilie: Verbund- und Mehrfachgefahrenereignisse (NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H94 Gefahrenfamilie: systemische Cyberereignisse (NHS-1 cyber.systemic-cyber)
  • NRS-H60 Gefahrenfamilie: Störung von Lieferketten und Flüssen (NHS-1 sys.supply-chain)

Beobachtung

  • INFORM Risk Index (zur Referenz aufgeführt)
  • World Bank Open Data and World Development Indicators API (listed for reference)
  • IWF-Datendienste (WEO, IFS, FSI über SDMX) (zur Referenz aufgeführt)
  • Direkte wirtschaftliche Schäden infolge von Katastrophen im Verhältnis zum globalen BIP
  • Makroökonomisches Dashboard

Beispielgeografie

  • Bangladesch: 134 Sechseckzellen
  • Nachtlichter heute Nacht, Ausfälle (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Oberflächenwasser durch Wolken, 30 m (Radar OPERA DSWx-S1), NASA GIBS
  • Niederschlagsrate, letzte halbe Stunde (IMERG), NASA GIBS
  • Bodenfeuchte an der Oberfläche (SMAP), NASA GIBS
08Quellen

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.

QuelleWas es liefertLizenzklasse
UNDRR-ISC-GefahreninformationsprofileStandard definitions and descriptions of hazards across natural, technological, biological and societal clustersPublic, UNDRR and ISC terms of use
UNDRR terminology on disaster risikominderungAgreed definitions of hazard, exposure, vulnerability, capacity and related termsÖffentlich, Nutzungsbedingungen der UN
National risk registers and national risk assessmentsGovernment-published lists of risks with their descriptions and assessment approachPublic records, licence per government (UK under Open Government Licence)
IEC 31010 Verfahren zur Risikobeurteilung techniquesDescriptions of identification techniques such as checklists, HAZOP and scenario analysisLicensed standard, purchase required
IRDR Peril Classification and Hazard GlossaryA hierarchical classification of perils used in loss databasesPublic, IRDR terms of use (to check)
09Methoden und Evidenz

How identification and risk taxonomy 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.

Modell, Gleichungen und Annahmen

The model structure used for identification and risk taxonomy, the assumptions it makes and how each is tested.

Risiko des Elements iRi = f(Hi, Ei, Vi, Ci)Gefahr, Exposition, Verwundbarkeit und Bewältigungskapazität
Erwarteter jährlicher SchadenEAL = ∑k pk · Lküber Ereignisse k mit jährlicher Wahrscheinlichkeit pk
Gekoppelte Systemext+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error
AnnahmeWarum es entstehtWie es geprüft wird
Gefahr und Exposition sind innerhalb eines Ereignisses unabhängigHält das Schadensintegral berechenbarMit einer Copula-Anpassung an gemeinsamen Aufzeichnungen vergleichen
Kopplungen sind nahe dem Arbeitspunkt linearLässt Schocks sich über A ausbreitenÜber den linearen Bereich hinaus stören und vergleichen
Vulnerabilitätskurven lassen sich zwischen Orten übertragenLokale Kurven sind selten verfügbarAnhand beobachteter Schäden validieren, wo es sie gibt
Eingaben
versionierte Datensätze mit Herkunftsnachweis
Ergebnisse
Verteilungen, nie einzelne Zahlen
Code
mit Modellkarte und Tests veröffentlicht
Reproduktion
gleiche Daten, Code, Umgebung und Seed
Standardformulierungen für Risiko und Zustandsraum; die aufgeführten Annahmen sind für die Methode typisch und zur Prüfung benannt, keine Ergebnisse.
FAIR-Leitprinzipien · GO FAIR und FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumHinweise zur einheitlichen Behandlung von Unsicherheiten · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Committee on Earth Observation Satellites
10Entscheidungen

Wer entscheidet und wozu die Evidenz dient.

systemischer Risiken Management prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

Wer entscheidetDie FrageEvidenz, der diese Seite dient
Chief risk officers and risk teamsWhich taxonomy the register should follow, and how emerging risks enter itCrosswalks; register health checks; identification protocols
National Risikobewertung teamsWhich hazards and threats belong in the national registerCoverage against reference hazard profiles; peer register comparison
Sektorale AufsichtsbehördenWhich risk classes regulated entities must report in a common formatTaxonomy options with their mapping to existing reporting

Ergebnisse, die dieses Thema hervorbringt

  • Crosswalks between organisational registers and reference hazard profiles
  • Identification protocols that combine workshops, horizon scanning and external data
  • Linked taxonomies that record dependencies between risk classes
  • Register health checks covering completeness, ownership and review dates
11Kernfragen

What identification experts ask.

  • What risks do we face that do not fit neatly into any category of our taxonomy?
  • Which risks share causes or pathways, even though they sit in different parts of the register?
  • What has changed in our environment, technology or dependencies since the register was last rebuilt?
  • Whose knowledge is missing: front-line staff, suppliers, affected communities?
12Mechanismen

Why risks are missed.

Identification fails less from lack of effort than from the way organisations are built. Registers mirror the organisation chart, so each unit reports the risks it owns and few report the risks that arise between units or outside the organisation altogether.

Silos

Categories hide links

A taxonomy that separates operational, financial and strategic risks can hide a single cause behind all three.

Inertia

Registers age

Registers are updated incrementally and drift away from how the organisation and its environment actually work.

Bias

Familiarity and optimism

People overweight recent and vivid events and underweight unfamiliar ones.

13Methoden und Grenzen

How risks are found and organised.

  1. 01

    Risk ontology

    A formal structure of concepts and relationships, such as cause, event, consequence and control, that lets risks be linked rather than only listed. Building one takes sustained effort and agreement on terms.

  2. 02

    Causal mapping

    Bow-tie diagrams, fault trees and causal loop diagrams expose shared causes and pathways. They are only as complete as the knowledge of those who build them.

  3. 03

    Horizont-Scanning

    Structured search for weak signals of neu entstehenden Risiken. It produces many false alarms and needs disciplined follow-up.

  4. 04

    Structured workshops

    Pre-mortems, red teams and cross-functional reviews widen perspective. Group dynamics can still suppress dissent.

14Methoden

Wie es untersucht wird und was die Methoden nicht sagen können.

  1. Entscheidungsanalyse unter UnsicherheitMultikriterielle Wahl der Behandlung · Entscheidungsbäume für EventualpläneHier angewandt
  2. Netzwerkwissenschaft und AnsteckungKartierung von Abhängigkeitsnetzen · Zentralität und Konzentration · Simulation der AusfallausbreitungHier angewandt
  3. Unsicherheitsquantifizierung und ModellvalidierungFortpflanzung der Eingangsunsicherheit · Unterscheidung von Unsicherheitsarten · Rahmung tiefer UnsicherheitHier angewandt
15Where this page’s references

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.

16Fragen

Fragen und Antworten.

What is a risk taxonomy?
A structured set of risk names and categories, often hierarchical, used so that risks are described consistently across an organisation or between organisations.
Why use the UNDRR-ISC Hazard Information Profiles?
They give agreed definitions for hundreds of hazards, which lets national and organisational registers describe the same hazard in the same terms and supports comparison and data exchange.
How often should a risk register be reviewed?
On a fixed cycle set by the organisation and also when triggers occur, such as a major incident, a new activity, a change in a dependency or new external evidence.
What is the difference between a taxonomy and an ontology?
A taxonomy sorts risks into categories. An ontology also records relationships, such as which events share a cause or which controls address several risks, so that links can be analysed.
How often should a register be rebuilt rather than updated?
There is no fixed rule. A rebuild is warranted when the organisation, its dependencies or its environment change substantially.
Can the platform review my register?
No. It publishes methods that organisations can apply themselves.
BerichteBeitragen

Evidenz von dieser Seite aus beitragen.

Berichte 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.

GCRISystemisches RisikomanagementSzenario und StresstestMethoden und TechnikPortfolio und Einsatzbereitschaft
Systemisches Risikomanagement

Bringen Sie eine Methode, einen Datensatz oder eine Frage mit.

Information und Anfragen sind heute offen. Eine Anfrage erhält ein Aktenzeichen und nennt den nächsten Schritt; Bewerbungen, Zahlungen, Rechenzuteilungen und Registrierungen öffnen erst, wenn Team, Bedingungen und Prüfkapazität bestehen.