GCRI · システミックリスク管理
カスケードと相互依存
システミック・リスク arises when システム depend on one another, so that a failure in one travels into others: a power outage stops water pumping, a port closure stalls manufacturing, a サイバー・インシデント halts payments. Cascades can amplify a modest shock into a large loss, or be absorbed by buffers and substitutes. This page sets out how cascades develop and propagate, how dependencies are mapped, and what the evidence serves for those responsible for connected systems.
Cascades and interdependence on the record.
Cascades and interdependence: how the risk develops.
Network, common-cause and correlated failures. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Failure propagates through dependency
When one system supplies another with power, data, materials or services, its failure removes an input the second system needs. Each link adds a path, and paths combine into chains that cross sectors and borders.
Buffers set the timing
Stocks, backup generation, redundant routes and spare staff delay the effect of a lost input. The cascade arrives when the first buffer runs out, which can be hours or months after the trigger.
Concentration creates single points
Where many システム rely on the same supplier, hub, cloud region or chokepoint, one failure reaches all of them at once. Concentration often grows unseen because each dependent made a reasonable choice alone.
Feedback amplifies the loss
Losses can feed back: an outage reduces revenue, which cuts maintenance, which raises the chance of the next outage. Reinforcing loops turn a contained event into a longer and wider one.
アジアのハザードとエクスポージャー。
Population density, flood water and night lights over Asia, 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
このページのハザードと曝露
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
- 出典
- VIIRS Black Marble（VNP46A2）（NASA LAADS DAAC）
- 提供者
- NASA LAADS DAAC
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 日次、衛星放射輝度、月光と大気の補正済み
- ビルド時点で最新
- 2026-10-12
- 解決
- 約 500 m メッシュ
- 不確実性
- 表示日の夜間放射輝度の衛星観測値で、灯りは電力使用と停電の代理指標であり、供給やアクセス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
- 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
- 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（持続的な雲により依然として欠測あり）
- 出典
- VIIRS NOAA-20 Level 3、8 日（NASA LANCE）
- 提供者
- NASA LANCE
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 8 日、衛星による 8 日間合成、持続的な雲により依然として欠測あり
- ビルド時点で最新
- 2026-09-14
- 解決
- 約 1 km メッシュ
- 不確実性
- 表示日までの 8 日間の地表面温度の衛星観測値で、暑熱エクスポージャーの指標です。気温、暑さ指数、熱波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）
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。
ハザードとエクスポージャー、アジアを枠に収めて。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
- VIIRS Black Marble 夜間光、NASA ゴダード宇宙飛行センター。NASA レベル1・大気アーカイブ配布システム（LAADS DAAC）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
- 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
- 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/).
- 任意レイヤー（レイヤー一覧に 11 の情報源：ライブ、予報、観測、背景）は、オンにすると地図上とここに提供者のクレジットが表示されます。予報はモデルの出力であり、派生指数は推計値です。
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
- 夜間光（日次）：VIIRS Black Marble（VNP46A2）、NASA LAADS DAAC · 2026 年 10 月 12 日
- トゥルーカラー：VIIRS NOAA-20 補正反射率、NASA LANCE・ 2026年10月13日
- 活動火災と熱異常：VIIRS NOAA-20 375 m（FIRMS）、NASA LANCE FIRMS · 2026年10月13日
- 地表面温度（日中、8日間合成）：VIIRS NOAA-20 Level 3、8日間、NASA LANCE · 2026年9月14日
The cascades this topic studies run through the five domains.
- エネルギー結合Power loss is the most frequent trigger of cross-sector cascades.What to watchServices without backup power
- 水結合Water and power depend on each other in both directions.What to watchJoint water and power outage records
- 食料結合Food shocks cascade through prices into health and stability.What to watchPrice transmission after supply shocks
Cascade analyses are designed for the シナリオとストレステスト・シリーズ. Interdependency classes follow Rinaldi and colleagues (2001), and propagation models would carry model cards under NS-12 of the proposed Nexus Standards.
- Documented cascades with a source for every step.
- Permitted dependency data for a city or sector.
Model cascades and interdependence as a system. Run the cascade.
Assembled from the Nexus Standards area profile グローバルおよびシステミックリスク: 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
- グローバルおよびシステミックリスク
- 複合・連鎖ハザードの標準 メカニズム
- 金融安定とプルーデンス・リスク メカニズム
- サプライチェーンと貿易のリスク カスケード
- 将来世代と長期リスク 共通の要因
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）NS-14適合性と外部標準との対照NRS-H120ハザード・ファミリー：相互接続システムの構造的脆弱性（NHS-1 sys.fragility）NRS-C6システミック・リスクと連鎖リスクNRS-H61ハザード・ファミリー：連鎖的な機能不全（NHS-1 sys.cascade）NRS-H62ハザード・ファミリー：複合・マルチハザード事象（NHS-1 sys.compound）NRS-H94ハザード・ファミリー：システミック・サイバー事象（NHS-1 cyber.systemic-cyber）NRS-H60ハザード分類：サプライチェーンと流れの途絶（NHS-1 sys.supply-chain）
観測
- INFORM Risk Index（参考として掲載）
- World Bank Open Data と World Development Indicators API（参考として掲載）
- IMF データサービス（WEO、IFS、FSI、SDMX 経由）（参考として掲載）
- 世界の GDP に対する災害による直接経済損失
- マクロ経済ダッシュボード
例示の地理
- バングラデシュ：134 の六角形セル
- 今夜の夜間光と停電（VIIRS Day/Night Band）、NASA GIBS
- 雲を透過した地表水、30 m（OPERA DSWx-S1 レーダー）、NASA GIBS
- 直近 30 分間の降雨強度（IMERG）、NASA GIBS
- 表層土壌水分（SMAP）、NASA GIBS
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 |
|---|---|---|---|---|
| Mapped critical dependencies | count of supplier and service dependencies recorded | 年次 | Dependency inventories | 申告済み |
| Single points of failure | count of dependencies without a substitute | 年次 | 依存関係分析 | 推定 |
| Buffer endurance | hours or days of operation after loss of an input | per asset | Continuity plans and asset records | 申告済み |
| 供給者の集中 | Herfindahl-Hirschman index of spend or volume | 年次 | Procurement records | 観測 |
| Cascade depth in scenarios | number of システム affected downstream | per scenario | Interdependency models | モデル化 |
| Restoration sequence time | hours to restore dependent services | 事象ごと | Incident and restoration records | 観測 |
How cascades and interdependence 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 cascades and interdependence: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.
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 |
|---|---|---|
| Incident reports from infrastructure operators and regulators | Documented failures with their causes and downstream effects | 公的記録、条件は発行者ごと |
| UNDRR 世界評価報告書 | Analysis of systemic and 連鎖的リスク across sectors and scales | 公開、国連の利用規約 |
| OECD national supply and use tables and Inter-Country Input-Output tables | Economic dependencies between industries and countries | Open, OECD terms of use |
| Grid and network operator outage databases | Records of outages, duration and customers affected | Public summaries; full data by agreement (to check) |
| Academic interdependency case libraries | Reconstructed cascades from past events, with methods described | Licence per publication |
誰が決め、エビデンスが何に役立つか。
システミック・リスク Management 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 |
|---|---|---|
| Infrastructure operators | Which upstream dependencies need backup, diversification or contractual protection | Dependency maps; single points of failure; buffer endurance |
| Emergency management agencies | Which services must be restored first after a widespread outage | Restoration sequences; cascade scenarios with timing |
| Sector regulators and competition authorities | Whether concentration in a shared provider needs oversight | Concentration analysis with its data gaps stated |
| Treasury and planning ministries | Where public investment in redundancy reduces the most shared exposure | Cascade depth in scenarios; restoration evidence |
このトピックが生み出す成果物
- Dependency maps across energy, water, communications, transport and finance
- Cascade scenarios with buffers and timing stated
- Concentration analysis of shared suppliers, hubs and providers
- Restoration sequencing notes for interdependent services
What cascade analysts ask.
- Which components, if they failed, would cause the widest loss across the system?
- Which apparently independent risks are in fact correlated through a common cause?
- Where are the feedback loops that could amplify a shock rather than damp it?
- How close is the system to a threshold beyond which recovery becomes much harder?
How cascades work.
In a network, each node carries load or provides service to others. When a node fails, its load shifts to neighbours. If they are close to capacity, they fail too, and the cascade continues until the remaining system can carry the load or the network fragments. Highly connected hubs make networks robust to random failures but vulnerable to targeted or hub failures.
Common-cause failure defeats redundancy. Two backup システム that share a power supply, a software version, a supplier or a location may fail together. Correlation often rises under stress: assets, markets and infrastructures that move independently in normal times move together in a crisis. Feedback loops, such as forced selling or panic buying, can turn a moderate shock into a severe one.
How cascades are analysed.
- 01
Network models
ネットワーク科学と伝播 models simulate how failures spread across a mapped network. They depend on knowing the network, which is often partial.
- 02
Fault and causal networks
Fault trees and Bayesian networks represent how combinations of failures lead to outcomes. They capture common causes when those causes are known.
- 03
Dependence modelling
Statistical models of joint extremes, from 確率と統計, capture tail dependence. Data on joint extremes is scarce by nature.
- 04
Agent-based models
Simulate behaviour of many interacting actors. They are useful for insight but hard to validate.
どのように研究され、手法が言えないことは何か。
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。
このページがコンソーシアム全体でどこへつながるか。
質問と回答。
What is a cascading failure?
What is the difference between systemic and cascading risk?
Can cascades be predicted?
Is redundancy enough to prevent cascades?
Why do correlations rise in a crisis?
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。
- 報告書GCRI貢献のすべての方法を見る貢献の種類、それぞれの審査方法、受け取るクレジット、ライセンス、決して受け付けないもの。
個人データ、重要インフラの機微な詳細、共有する権利のないものは決して送らないでください。寄稿は利用前にレビューされます。送付によって著作者としての権利や編集上の権利が生じることはなく、スポンサーシップで調査結果を買うことは決してできません。
手法、データセット、または問いを持ち込んでください。
情報提供と問い合わせは本日から受け付けています。問い合わせには参照番号が付き、次の手順が示されます。申請、支払い、計算資源の割り当て、登録は、担当チーム、規約、審査体制が整ってから開始します。
法的文書。
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