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.
GCRI · 系统性风险管理
可靠性与韧性工程
Reliability and resilience engineering supply the design methods that keep 系统 working through failure: redundancy, diversity, graceful degradation and recovery planning. In 系统性风险 management they connect the analysis of risk to the engineering and organisational choices that reduce it.
02申请
What reliability and resilience engineering does here.
Reliability and resilience engineering studies how 系统 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 系统性风险 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 STEM Commons.
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.
03地理
亚洲的危害与暴露。
来自 NASA GIBS 的亚洲洪水、人口密度和活跃火点数据。每个图层都标注各自的日期。
交互式地图需要JavaScript；图层列表和来源见下文。
图层 3
本页面的危害与暴露
关于本图层
- 证据
- 观测（云层造成缺口）
- 来源
- VIIRS 全球洪水产品（NASA LANCE）
- 提供方
- NASA LANCE
- 许可协议
- NASA 开放数据
- 年份版本
- 每日；卫星探测；云层造成缺口
- 构建时的最新内容
- 2026-10-14
- 处理结果
- 约 250 米网格
- 不确定性
- 卫星探测；云层造成缺口。卫星或模型栅格数据，按提供方发布的原样呈现。云层、条带缺口和反演误差会造成缺口和噪声；数值是指标，而非某地的测量值。
- 经由以下途径到达
- gibs.earthdata.nasa.gov，仅在您允许实时地图后访问
关于本图层
- 证据
- 估计值
- 来源
- 世界网格化人口 v4.11（NASA SEDAC（哥伦比亚大学 CIESIN））
- 提供方
- NASA SEDAC（哥伦比亚大学 CIESIN）
- 许可协议
- CC BY 4.0
- 年份版本
- null；基于人口普查的估算，静态（2020）
- 处理结果
- 约 1 公里网格
- 不确定性
- 基于人口普查的 2020 年每平方公里人口估算，作为风险暴露背景展示；不是受任何危害影响的人数。
- 经由以下途径到达
- gibs.earthdata.nasa.gov，仅在您允许实时地图后访问
关于本图层
- 证据
- 观测（云层和过境时间造成缺口）
- 来源
- VIIRS NOAA-20 375 米（FIRMS）（NASA LANCE FIRMS）
- 提供方
- NASA LANCE FIRMS
- 许可协议
- NASA 开放数据
- 年份版本
- 每日；卫星探测；云层和过境时间造成缺口
- 构建时的最新内容
- 2026-10-13
- 处理结果
- 约 500 米网格
- 不确定性
- 所示日期的卫星热点探测结果，包括天然气火炬和工业热源；并非已确认的火情、事件报告或预警。
- 经由以下途径到达
- gibs.earthdata.nasa.gov，仅在您允许实时地图后访问
关于本图层
- 证据
- 模型生成（GIBS 发布的最新年份）
- 来源
- MODIS Terra 和 Aqua 土地覆盖（MCD12Q1）（NASA LP DAAC）
- 提供方
- NASA LP DAAC
- 许可协议
- NASA 开放数据
- 年份版本
- 每年；卫星分类；GIBS 发布的最新年份
- 构建时的最新内容
- 2024-01-01
- 处理结果
- 约 500 米网格
- 不确定性
- 所示年份的卫星土地覆盖类别，含农田；该分类存在已知误差，并非农场登记册。
- 经由以下途径到达
- gibs.earthdata.nasa.gov，仅在您允许实时地图后访问
关于本图层
- 证据
- 观测
- 来源
- VIIRS NOAA-20 校正反射率（NASA LANCE）
- 提供方
- NASA LANCE
- 许可协议
- NASA 开放数据
- 年份版本
- 每日；卫星图像
- 构建时的最新内容
- 2026-10-14
- 处理结果
- 约 250 米网格
- 不确定性
- 卫星图像。卫星或模型栅格数据，按提供方发布的原样呈现。云层、条带缺口和反演误差会造成缺口和噪声；数值是指标，而非某地的测量值。
- 经由以下途径到达
- gibs.earthdata.nasa.gov，仅在您允许实时地图后访问
关于本图层
- 证据
- 观测（云层造成缺口）
- 来源
- MODIS Terra EVI（NASA LANCE）
- 提供方
- NASA LANCE
- 许可协议
- NASA 开放数据
- 年份版本
- 每日；卫星指数；云层造成缺口
- 构建时的最新内容
- 2026-10-13
- 处理结果
- 约 250 米网格
- 不确定性
- 截至所示日期 8 天的卫星植被指数，是栖息地状况指标；不衡量物种或生物多样性。
- 经由以下途径到达
- gibs.earthdata.nasa.gov，仅在您允许实时地图后访问
键盘操作，地图获得焦点时
按住 Ctrl 或 ⌘ 并滚动以缩放
最新可用
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © OpenStreetMap贡献者 (ODbL) · Natural Earth
正在加载最新的NASA影像。
拖动以移动。按住 Ctrl 或 ⌘ 并滚动、双指缩放或使用按钮缩放；悬停可查看指针下的数值；重置可返回该区域。
危害与风险暴露，以亚洲为取景。NASA 发布的卫星和模型产品，各带自己的日期。它们是指标，而非对任何地点的评估。
数据：NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap 贡献者 · Natural Earth · NASA EONET · 美国地质调查局 · NASA JPL OPERA DIST-ALERT来源与许可
- 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 开放数据
- 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 开放数据
- VIIRS 近实时产品（洪水、地表温度、积雪覆盖、校正反射率），NASA LANCE；影像来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。 NASA 开放数据
- 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). 采用 CC BY 4.0 许可。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。 doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
- NASA 资源管理火灾信息系统（FIRMS），VIIRS 375 m 活跃火点产品，NASA LANCE；矢量瓦片来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。 NASA 开放数据
- MODIS 陆地产品（植被指数、总初级生产力、土地覆盖），NASA LP DAAC 和 LANCE；影像来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。 NASA 开放数据
- ASTER GDEM 是 METI 和 NASA 的产品（ASTER Global Digital Elevation Model V003，NASA LP DAAC）；影像来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。引用格式：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 开放数据
- 使用 Natural Earth 制作。免费矢量和栅格地图数据，见 naturalearthdata.com。 公有领域
- © OpenStreetMap 贡献者（ODbL），经由 NASA GIBS（海岸线、边界、道路和地名）。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。 ODbL
- Blue Marble，NASA Earth Observatory；影像来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。 NASA 开放数据
- 地球仪和平面地图上的背景信息：海岸线、边界、道路和地名来自 NASA GIBS 参考图层（OpenStreetMap 数据，ODbL，© OpenStreetMap contributors）；Blue Marble 影像可作为可选底图；3D 地形和高程读数来自 ASTER GDEM 高程色彩指数（5 m 至 200 m 分级，为便于辨识而作了夸张处理）。边界按已发布的样式绘制，不代表对任何领土的立场。
- 实时事件：NASA Earth Observatory Natural Event Tracker（EONET）；事件仅供参考，并保留其原始来源链接。
- 实时：NASA EONET。事件仅供参考，不是主管机构的预警。
- 实时：美国地质调查局。事件仅供参考，不是主管机构的预警。
- 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).
- 河流流量预报，30天及区间（GloFAS，经Open-Meteo）：包含经修改的Copernicus Emergency Management Service 2026年信息；非洪水警报。
- 天气数据来自 Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), 依据 CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). 授权。
- 可选图层（图层列表中有 11 个来源：实时、预报、观测和背景）开启时会在地图上和此处显示其提供方署名；预报是模型输出，派生指数是估计值。
图层与日期
- 洪水水体，3 日合成：VIIRS 全球洪水产品，NASA LANCE · 2026年10月14日
- 人口密度，2020 年：人口：哥伦比亚大学 CIESIN，世界网格化人口 v4.11（2018），NASA SEDAC， CC BY 4.0 · 静态
- 活跃火点与热异常：VIIRS NOAA-20 375 m（FIRMS），NASA LANCE FIRMS · 2026年10月13日
- 土地覆盖类型（IGBP），年度：MODIS Terra 和 Aqua 土地覆盖（MCD12Q1），NASA LP DAAC · 2024
- 真彩色：VIIRS NOAA-20 校正反射率，NASA LANCE · 2026年10月13日
- 增强型植被指数，滚动 8 天：MODIS Terra EVI，NASA LANCE · 2026年10月13日
04数据
该方法使用的输入。
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 来源登记册.
| 数据 | 角色 | 标签 |
|---|---|---|
| Asset and component failure records | Reliability inputs | 观测 |
| Continuity test results | Recovery performance | 观测 |
| Design documentation | Redundancy and diversity structure | 已声明 |
| Incident and near-miss reports | Failure modes in practice | 已报告 |
05监测
Reliability model.
团队遵循该方法时会使用的界面：其指标、状态与决策。名称为示例，数值仅作示意。
Reliability model
Systemic risk · Reliability and resilience · Run R-9568
单点故障GCRI · 系统性风险管理
依赖关系图
nodes: assets · edges: dependencies
Failure modes
| N3 | 1470 | 35 | Critical |
| N4 | 6600 | 5 | 正常 |
| N5 | 2499 | 15 | 正常 |
| N6 | 6395 | 2 | 正常 |
Cascade size under removal
06验证
结果如何核查。
Reliability predictions are compared with field failure data. Exercises and post-event reviews check whether recovery performed as planned.
| 核查 | 如何开展 |
|---|---|
| Common-cause analysis | Redundant paths are checked for shared dependencies that could fail together |
| Exercise verification | Recovery objectives are verified in tests, not assumed from design |
| Failure mode review | Failure 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.
07模拟器
存量、流量、延迟和一个临界阈值。
两个存量，即压力和 适应能力，由一个增强型增长回路、一个延迟的平衡响应以及压力超过能力时的损害连接在一起；越过阈值后，系统可能发生突变。这是带有说明性取值的教学模型，不是预测。本页地图显示亚洲；模型本身并不绑定某个地点。
控制措施
- 压力增长
- 每年 6.0%
- 能力在降低压力方面的效力
- 每年 4.0%
- 对感知压力的投资响应
- 20%
- 感知延迟
- 4.0 年
- 压力的临界阈值
- 60 项指数
- 越过阈值后的放大
- 2.0 倍
- 模拟年数
- 50 年
读数
- 峰值压力
- 113 指数
- 期末能力
- 186 指数
- 超过阈值的年数
- 15.8 年
数字、方法与来源
| 年份 | 压力 | 能力 | 感知 |
|---|---|---|---|
| 0 | 20.0 | 50.0 | 20.0 |
| 4 | 23.3 | 44.9 | 21.2 |
| 8 | 27.2 | 42.2 | 24.0 |
| 12 | 31.7 | 42.3 | 27.7 |
| 16 | 36.8 | 45.5 | 32.2 |
| 20 | 42.3 | 51.5 | 37.2 |
| 24 | 47.9 | 60.3 | 42.6 |
| 28 | 53.2 | 71.3 | 48.0 |
| 32 | 57.8 | 84.3 | 53.1 |
| 36 | 66.4 | 98.4 | 58.4 |
| 40 | 82.7 | 115.9 | 69.7 |
| 44 | 97.8 | 139.7 | 83.8 |
| 48 | 109.1 | 169.4 | 97.3 |
方法
- 系统动力学 Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
- 临界转变与临界点 Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
- 因果回路图 Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
- 不确定性扇形图（参数蒙特卡罗） Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- 单因素敏感性（龙卷风图） Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
数据
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.
贯穿六大支柱，由 Nexus Consortium 牵头
- 实验 实验室
- 构建于 Foundry 中的系统性风险管理
- 检验地点 Universe 中的系统性风险管理
- 编入 Standards 中的系统性风险
- 发表于 Reports 中的系统性风险管理
- 授课于 Academy 中的风险科学与方法学院
09孪生与级联模拟器
Model reliability and resilience engineering as a system. Run the cascade.
Assembled from the Nexus Standards area profile 全球与系统性风险: the hazards it names, the 系统 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.
灾害
控制措施
NS-0章程与原则NS-3风险记录 UNI（语法、旧编码对照、分配机构）NS-9情境 UNI（部署、实例、计划实例）NS-10政策和条款（机器可读的义务：定义、约束、评估和执行）NS-11验证与监测（证据、证明、零信任符合性观测）NS-14符合性及与外部标准的对照NRS-H120危害族：互联系统的结构性脆弱（NHS-1 sys.fragility）NRS-C6系统性风险与级联风险NRS-H61危害族：级联失效（NHS-1 sys.cascade）NRS-H62危害类别：复合与多危害事件（NHS-1 sys.compound）NRS-H94危害族：系统性网络事件（NHS-1 cyber.systemic-cyber）NRS-H60危害类别：供应链与流动中断（NHS-1 sys.supply-chain）
观测
- INFORM Risk Index（仅列作参考）
- World Bank Open Data 和 World Development Indicators API（仅列作参考）
- IMF 数据服务（WEO、IFS、FSI，通过 SDMX）（仅列作参考）
- 灾害造成的直接经济损失与全球国内生产总值之比
- 宏观经济仪表板
示例地理范围
- 孟加拉国：134 个六边形单元
- 今夜夜间灯光与停电（VIIRS 昼夜波段），NASA GIBS
- 穿透云层的地表水，30 m（OPERA DSWx-S1 雷达），NASA GIBS
- 过去半小时降雨率（IMERG），NASA GIBS
- 地表土壤湿度（SMAP），NASA GIBS
10管理责任
由谁维护该方法。
关键基础设施 stewards reliability and resilience engineering for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
11方法与证据
How reliability and resilience engineering is modelled, measured and tested.
模型、其假设、数据和不确定性，以科学家或工程师会核查的形式呈现。结构遵循已发表的方法。所取数值仅为示意，不是研究发现。
模型、方程与假设
The model structure used for reliability and resilience engineering, the assumptions it makes and how each is tested.
要素 i 的风险
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)危害、风险暴露、脆弱性和应对能力预期年度损失
EAL = ∑k pk · Lk对年概率为 pk耦合系统
xt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| 假设 | 为何制作 | 如何检验 |
|---|---|---|
| 在一次事件中，危害与暴露相互独立 | 使损失积分保持可计算 | 与基于联合记录拟合的 copula 进行比较 |
| 耦合在工作点附近是线性的 | 让冲击通过 A 传播 | 在线性范围之外施加扰动并比较 |
| 脆弱性曲线可以在不同地点之间迁移使用 | 很少有本地曲线可用 | 在有观测损失的地方据此进行验证 |
- 输入
- 带溯源信息的版本化数据集
- 成果
- 分布，绝不是单一数字
- 代码
- 连同模型卡和测试一起发布
- 复现
- 相同的数据、代码、环境和随机种子
FAIR 指导原则 · GO FAIR 和 FORCE11W3C PROV · 万维网联盟关于一致处理不确定性的指南 · IPCCCEOS 分析就绪数据 · 地球观测卫星委员会
12已关联
本页在整个联合体中通向何处。
13问题
问题与解答。
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.
结果如何核查？
Reliability predictions are compared with field failure data. Exercises and post-event reviews check whether recovery performed as planned.
本页面上的数值是真实的吗？
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.
该方法还应用于何处？
维持社会运转的 规范方法页面 列出应用该方法的每个平台。
报告贡献
从本页贡献证据。
报告 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.
GCRI系统性风险管理情景与压力测试方法与技术组合与准备度
- 电子邮件网关 GW-GCRI从本页发送证据、更正、案例、方法、审查、翻译或概况投稿。它会带上本页标签送达，由负责的编辑接收。
- Zenodo开放存缴存缴并提交到社区用您的 ORCID iD 在 Zenodo 上发布您自己的记录，然后提交到那里的 Reports 社区。由策展人审核；DOI 仍归您所有。
- 报告GCRI查看所有贡献方式贡献类型、各自的评审方式、您获得的署名、许可协议，以及绝不接受的内容。
切勿发送个人数据、敏感基础设施细节或您无权分享的任何内容。贡献在使用前会经过审查；发送贡献不赋予署名权或编辑权，赞助也绝不能换取研究结论。
法律
法律文件。
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