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GCRI · Gestão do risco sistêmico

Engenharia de confiabilidade e resiliência

Reliability and resilience engineering supply the design methods that keep sistemas working through failure: redundancy, diversity, graceful degradation and recovery planning. In risco sistémico management they connect the analysis of risk to the engineering and organisational choices that reduce it.

01Registrar

Reliability and resilience engineering on the record.

Registro do métodoMétodo CTEM
  1. MétodoEngenharia de confiabilidade e resiliência
  2. Aplicado emrisco sistêmico Management
  3. Página canônicaCommons CTEM
02Candidatura

What reliability and resilience engineering does here.

Reliability and resilience engineering studies how sistemas fail, how failures can be prevented and how systems absorb, adapt and recover from disruption. It addresses both technical components and the organisations that operate them. In risk management and risco sistémico and methods and modelling, resilience engineering identifies critical components and recovery bottlenecks across connected systems. It informs redundancy, spares and restoration priorities. The canonical description is on o STEM Commons.

Redundancy and diversity design

Critical functions are given independent backup paths, with diversity in supplier, technology and location so that one common cause cannot disable both.

Graceful degradation planning

Services are designed to shed lower-priority functions under stress and keep essential ones, with the order of shedding agreed before an event.

Recovery time analysis

Recovery objectives are set for each service and tested in exercises, and the dependencies that lengthen recovery are identified and addressed.

03Geografia

Perigos e exposição na Ásia.

Águas de inundação, densidade populacional e incêndios ativos sobre a Ásia, a partir do NASA GIBS. Cada camada traz sua própria data.

O mapa interativo requer JavaScript. A lista de camadas e as fontes estão abaixo.

Camadas 3

Perigos e exposição, para esta página

Sobre esta camada
Evidências
Observado (as nuvens deixam lacunas)
Fonte
Produto VIIRS de inundações globais (NASA LANCE)
Fornecedor
NASA LANCE
Licença
Dados abertos da NASA
Ano de referência
diário; detecção por satélite; as nuvens deixam lacunas
Mais recentes na compilação
2026-10-14
Resolução
grade de cerca de 250 m
Incerteza
Detecção por satélite; as nuvens deixam lacunas. Raster de satélite ou de modelo como o provedor o publica. Nuvens, lacunas de faixa e erro de recuperação deixam lacunas e ruído; os valores são indicadores, não medições em um local.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
Evidências
Estimado
Fonte
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Universidade Columbia))
Fornecedor
NASA SEDAC (CIESIN, Universidade Columbia)
Licença
CC BY 4.0
Ano de referência
null; estimativa baseada em censo, estática (2020)
Resolução
grade de cerca de 1 km
Incerteza
Estimativa baseada em censos de pessoas por quilômetro quadrado em 2020, exibida como contexto de exposição; não é uma contagem de pessoas afetadas por qualquer ameaça.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
Evidências
Observado (as nuvens e o horário de passagem do satélite deixam lacunas)
Fonte
VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS) (NASA LANCE FIRMS)
Fornecedor
NASA LANCE FIRMS
Licença
Dados abertos da NASA
Ano de referência
diário; detecção por satélite; as nuvens e o horário de passagem do satélite deixam lacunas
Mais recentes na compilação
2026-10-13
Resolução
grade de cerca de 500 m
Incerteza
Detecções por satélite de pontos de calor no dia indicado, incluindo queimas de gás e calor industrial; não é um incêndio confirmado, um relatório de incidente nem um alerta.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
Evidências
Modelado (último ano publicado pelo GIBS)
Fonte
MODIS Terra e Aqua, cobertura do solo (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
Fornecedor
NASA LP DAAC
Licença
Dados abertos da NASA
Ano de referência
anual; classificação por satélite; último ano publicado pelo GIBS
Mais recentes na compilação
2024-01-01
Resolução
grade de cerca de 500 m
Incerteza
Classes de cobertura do solo por satélite para o ano indicado, incluindo terras cultivadas; uma classificação com erros conhecidos, não um cadastro de propriedades agrícolas.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
Evidências
Observado
Fonte
VIIRS NOAA-20, refletância corrigida (NASA LANCE)
Fornecedor
NASA LANCE
Licença
Dados abertos da NASA
Ano de referência
diário; imagem de satélite
Mais recentes na compilação
2026-10-14
Resolução
grade de cerca de 250 m
Incerteza
Imagem de satélite. Raster de satélite ou de modelo como o provedor o publica. Nuvens, lacunas de faixa e erro de recuperação deixam lacunas e ruído; os valores são indicadores, não medições em um local.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
Evidências
Observado (as nuvens deixam lacunas)
Fonte
MODIS Terra EVI (NASA LANCE)
Fornecedor
NASA LANCE
Licença
Dados abertos da NASA
Ano de referência
diário; índice de satélite; as nuvens deixam lacunas
Mais recentes na compilação
2026-10-13
Resolução
grade de cerca de 250 m
Incerteza
Índice de vegetação por satélite nos 8 dias até a data indicada, um indicador da condição dos habitats; não é uma medida de espécies nem de biodiversidade.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo

Mais recente disponível

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

Carregando as imagens mais recentes da NASA.

Arraste para mover. Use Ctrl ou ⌘ e role, o gesto de pinça ou os botões para ampliar. Passe o cursor para ver os valores sob o ponteiro. Redefinir volta à região.

Ameaças e exposição, enquadradas na Ásia.Produtos de satélite e de modelos como a NASA os publica, cada um com sua própria data. São indicadores, não avaliações de nenhum lugar.

Dados: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © colaboradores do OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTFontes e licenças

  • 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). Dados abertos da 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). Dados abertos da NASA
  • Produtos VIIRS em tempo quase real (cheias, temperatura da superfície terrestre, cobertura de neve, refletância corrigida), NASA LANCE; imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Dados abertos da 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). Com licença CC BY 4.0. Cores redesenhadas a partir da paleta publicada; valores com média em células hexagonais quando mostrados (modificado). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • Fire Information for Resource Management System (FIRMS) da NASA, produto de incêndios ativos VIIRS 375 m, NASA LANCE; mosaicos vetoriais através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Dados abertos da NASA
  • Produtos terrestres MODIS (índices de vegetação, produção primária bruta, ocupação do solo), NASA LP DAAC e LANCE; imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Dados abertos da NASA
  • O ASTER GDEM é um produto do METI e da NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Citar como: 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. Dados abertos da NASA
  • Feito com Natural Earth. Dados cartográficos vetoriais e matriciais gratuitos em naturalearthdata.com. Domínio público
  • © Colaboradores do OpenStreetMap (ODbL), via NASA GIBS (costas, limites, estradas e nomes de locais). Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores com média em células hexagonais onde apresentados (modificado). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Dados abertos da NASA
  • Contexto no globo e no mapa plano: litorais, fronteiras, estradas e nomes de lugares das camadas de referência da NASA GIBS (dados do OpenStreetMap, ODbL, © colaboradores do OpenStreetMap). Imagens Blue Marble como base opcional. Terreno 3D e leitura de elevação a partir do índice de cores de elevação do ASTER GDEM (classes de 5 m a 200 m, exageradas para facilitar a leitura). As fronteiras são desenhadas como publicadas e não implicam posição sobre nenhum território.
  • Eventos ao vivo: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET). Os eventos são indicativos e mantêm os links para suas fontes originais.
  • Ao vivo: NASA EONET. Os eventos são indicativos, não alertas de autoridades.
  • Ao vivo: U.S. Geological Survey. Os eventos são indicativos, não alertas de autoridades.
  • 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).
  • Previsão de vazão fluvial, 30 dias com intervalo (GloFAS via Open-Meteo): contém informações modificadas do Copernicus Emergency Management Service 2026. Não é um alerta de inundação.
  • Dados meteorológicos por Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), licenciados sob CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • As camadas opcionais (11 fontes na lista de camadas: ao vivo, previsão, observadas e contexto) mostram o crédito do fornecedor no mapa e aqui quando ativadas; as previsões são saídas de modelos e os índices derivados são estimativas.

Camadas e datas

  • Água de inundação, composto de 3 dias: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 out. 2026
  • Densidade populacional, 2020: População: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · estático
  • Focos de incêndio ativos e anomalias térmicas: VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 13 out. 2026
  • Tipo de cobertura do solo (IGBP), anual: MODIS Terra e Aqua cobertura do solo (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • Cor verdadeira: reflectância corrigida VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 out. 2026
  • Índice de vegetação melhorado, móvel de 8 dias: MODIS Terra EVI, NASA LANCE · 13 out. 2026

04Dados

O que o método consome.

Datasets and records used by reliability and resilience engineering on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in registro de fontes.

DadosFunçãoRótulo
Asset and component failure recordsReliability inputsOBSERVADO
Continuity test resultsRecovery performanceOBSERVADO
Design documentationRedundancy and diversity structureDECLARADO
Incident and near-miss reportsFailure modes in practiceREPORTADO
05Monitoramento

Reliability model.

A tela que uma equipe usaria para acompanhar este método: suas medidas, estados e decisões. Os nomes são exemplos e os valores são ilustrativos.

Reliability model

Systemic risk · Reliability and resilience · Run R-9568

Ponto único de falhaGCRI · Gestão do risco sistêmico

Grafo de dependências

nodes: assets · edges: dependencies

Failure modes

N3147035Critical
N466005Normal
N5249915Normal
N663952Normal

Cascade size under removal

Reliability model: the screen’s structure, terms and states for Systemic risk.Nomes de exemplo e valores ilustrativos; um projeto, não um registro nem um sistema ativo.
06Validação

Como os resultados são verificados.

Reliability predictions are compared with field failure data. Exercises and post-event reviews check whether recovery performed as planned.

VerificarComo é feito
Common-cause analysisRedundant paths are checked for shared dependencies that could fail together
Exercise verificationRecovery objectives are verified in tests, not assumed from design
Failure mode reviewFailure modes and effects are reviewed with operators who know the system

Common-cause failures and rare events are hard to estimate from limited data. Human and organisational factors resist quantification.

07Simulador

Stocks, fluxos, atrasos e um limiar de rutura.

Dois stocks, a pressão e a capacidade de adaptação, unidos por um ciclo de crescimento reforçador, uma resposta de equilíbrio atrasada e danos quando a pressão supera a capacidade; passado o limiar, o sistema pode virar. Modelo didático com valores ilustrativos declarados, não uma previsão. O mapa desta página mostra a Ásia; o modelo em si não está ligado a um lugar.

Controles

Crescimento da pressão
6,0% ao ano
Eficácia da capacidade na redução da pressão
4,0% ao ano
Resposta do investimento à pressão percebida
20%
Atraso de perceção
4.0 anos
Limiar de rutura da pressão
60 índices
Amplificação para lá do limiar
2,0 vezes
Anos simulados
50 anos

Leituras

Pressão máxima
113 índices
Capacidade no final
Índice 186
Anos acima do limiar
15,8 anos
Números, métodos e fontes
AnoPressãoCapacidadePercebido
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

Métodos

  1. Dinâmica de sistemas Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
  2. Transições críticas e pontos de rutura Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
  3. Diagrama de ciclos causais Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
  4. Leque de incerteza (Monte Carlo de parâmetros) Spiegelhalter, Pearson e Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  5. Sensibilidade de um fator de cada vez (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Dados

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.

Estoques, fluxos, atrasos e um limiar de inflexão. Modelo didático ilustrativo: funciona com os valores definidos pelos controles, não com dados medidos. Métodos: dinâmica de sistemas (Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics); transições críticas e pontos de inflexão (Scheffer e outros (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461); diagrama de ciclos causais (Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill).
08Conexões

Temas que se apoiam neste método.

09Simulador de gêmeo e cascata

Model reliability and resilience engineering as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile Risco global e risco sistêmico: the hazards it names, the sistemas 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 Construtor de sistemas.

Ameaças

  • Rompimento de barragem
  • Contágio financeiro
  • Inundação fluvial (desencadeado a jusante)
  • Flash flood (set off downstream)
  • Deslocamento em massa (desencadeado a jusante)
  • Apagão generalizado (desencadeado a jusante)
  • Déficit de abastecimento de água (desencadeado a jusante)
  • Sovereign debt crisis (set off downstream)
  • Currency crisis (set off downstream)

Controles

  • NS-0 Constituição e princípios
  • NS-3 UNIs de registros de risco (gramática, correspondência legada, autoridade de atribuição)
  • NS-9 UNIs contextuais (implantações, instâncias, instâncias de programa)
  • NS-10 Políticas e cláusulas (obrigações legíveis por máquina: definição, caráter vinculante, avaliação e execução)
  • NS-11 Verificação e monitoramento (evidências, atestações, observação da conformidade de confiança zero)
  • NS-14 Conformidade e correspondência com normas externas
  • NRS-H120 Família de perigos: fragilidade estrutural dos sistemas interligados (NHS-1 sys.fragility)
  • NRS-C6 Risco sistêmico e em cascata
  • NRS-H61 Família de perigos: falha em cascata (NHS-1 sys.cascade)
  • NRS-H62 Família de ameaças: eventos compostos e multiameaças (NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H94 Família de perigos: eventos cibernéticos sistémicos (NHS-1 cyber.systemic-cyber)
  • NRS-H60 Família de ameaças: perturbação de cadeias de abastecimento e fluxos (NHS-1 sys.supply-chain)

Observação

  • INFORM Risk Index (listado para referência)
  • World Bank Open Data and World Development Indicators API (listed for reference)
  • Serviços de dados do FMI (WEO, IFS, FSI via SDMX) (listados para referência)
  • Perdas econômicas diretas atribuídas a desastres em relação ao PIB mundial
  • Painel macroeconômico

Geografia de exemplo

  • Bangladesh: 134 células hexagonais
  • Luzes noturnas desta noite, apagões (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Água superficial através das nuvens, 30 m (radar OPERA DSWx-S1), NASA GIBS
  • Taxa de chuva, última meia hora (IMERG), NASA GIBS
  • Umidade superficial do solo (SMAP), NASA GIBS
10Gestão responsável

Quem mantém o método.

Infraestrutura crítica stewards reliability and resilience engineering for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

11Métodos e evidência

How reliability and resilience engineering is modelled, measured and tested.

O modelo, os seus pressupostos, os seus dados e a sua incerteza, na forma que um cientista ou engenheiro verificaria. As estruturas seguem métodos publicados. Os valores representados são ilustrativos, não conclusões.

Modelo, equações e pressupostos

The model structure used for reliability and resilience engineering, the assumptions it makes and how each is tested.

Risco do elemento iRi = f(Hi, Ei, Vi, Ci)ameaça, exposição, vulnerabilidade e capacidade de enfrentamento
Perda anual esperadaEAL = ∑k pk · Lksobre os eventos k com probabilidade anual pk
Sistemas acopladosxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error
PressupostoPorque é feitoComo é testado
A ameaça e a exposição são independentes dentro de um eventoMantém tratável o integral de perdasComparar com um ajuste de cópula sobre registros conjuntos
Os acoplamentos são lineares perto do ponto de funcionamentoPermite que os choques se propaguem através de APerturbar para além do intervalo linear e comparar
As curvas de vulnerabilidade transferem-se entre lugaresAs curvas locais raramente estão disponíveisValidar face às perdas observadas quando existam
Entradas
conjuntos de dados versionados com proveniência
Resultados
distribuições, nunca números isolados
Código
publicado com a ficha de modelo e os testes
Reprodução
mesmos dados, código, ambiente e semente
Formulações padrão de risco e de espaço de estados; os pressupostos listados são típicos do método, indicados para revisão, não resultados.
Princípios orientadores FAIR · GO FAIR e FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumOrientação sobre o tratamento consistente das incertezas · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Committee on Earth Observation Satellites
13Perguntas

Perguntas e respostas.

What are the limits of reliability and resilience engineering in this field?
Common-cause failures and rare events are hard to estimate from limited data. Human and organisational factors resist quantification.
Como os resultados são verificados?
Reliability predictions are compared with field failure data. Exercises and post-event reviews check whether recovery performed as planned.
Os valores desta página são reais?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
Onde mais este método é aplicado?
A página canônica do método lista todas as plataformas que o aplicam.
RelatóriosContribuir

Contribua com evidências a partir desta página.

Relatórios 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.

GCRIGestão de riscos sistêmicosCenários e testes de estresseMétodos e documentos técnicosPortfólio e prontidão
Gestão de riscos sistêmicos

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A informação e os pedidos estão abertos hoje. Um pedido recebe uma referência e indica o próximo passo; candidaturas, pagamentos, alocações de computação e registros só abrem quando existem a equipa, os termos e a capacidade de revisão.