GCRI · 系统性风险管理
韧性工程
Resilience engineering studies how 系统 and organisations keep functioning when conditions exceed what designers expected. It looks at the capacity to anticipate, monitor, respond and learn, and at the margins that let people adapt when procedures run out. This page sets out how resilience is built and eroded, how it can be measured without false precision, and what the evidence serves for those who run critical systems.
Resilience engineering: how the risk develops.
连续性、恢复和 适应能力. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Anticipation and monitoring
Resilient 系统 watch for signals that conditions are changing and prepare before a threshold is crossed. Monitoring that only tracks normal performance misses the drift toward the edge of safe operation.
Margins are traded away
Efficiency pressure removes spare capacity, staff and stock that appear unused. Each removal is reasonable alone, but together they erode the margin that absorbs disruption.
People fill the gap
When procedures do not fit the situation, operators adapt. That adaptive capacity is a source of resilience, and it depends on training, authority to act and time to think.
Learning closes the loop
Organisations that study what went right and what nearly went wrong, as well as failures, adjust designs and procedures. Without learning, the same weaknesses recur.
亚洲的危害与暴露。
Population density, flood water and active fires over Asia, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
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
- 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
- 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
- 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
- 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（持续云层仍会造成缺口）
- 来源
- VIIRS NOAA-20 Level 3，8 天（NASA LANCE）
- 提供方
- NASA LANCE
- 许可协议
- NASA 开放数据
- 年份版本
- 8 天；卫星 8 天合成；持续云层仍会造成缺口
- 构建时的最新内容
- 2026-09-14
- 处理结果
- 约 1 公里网格
- 不确定性
- 截至所示日期的 8 天内地表的卫星皮肤温度，是高温风险暴露指标；不是气温、热指数，也不是高温预警。
- 经由以下途径到达
- gibs.earthdata.nasa.gov，仅在您允许实时地图后访问
键盘操作，地图获得焦点时
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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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 洪水水体，3 日合成：VIIRS 全球洪水产品，NASA LANCE · 2026年10月14日
- 活跃火点与热异常：VIIRS NOAA-20 375 m（FIRMS），NASA LANCE FIRMS · 2026年10月13日
- 真彩色：VIIRS NOAA-20 校正反射率，NASA LANCE · 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
- 地表温度，日间，8 天合成：VIIRS NOAA-20 3 级产品，8 天，NASA LANCE · 2026年9月14日
Resilience engineering looks at how systems adapt, across domains.
- 能源耦合Operators keep grids stable through adaptive control and reserves.What to watchOperator interventions during disturbances
- 卫生耦合Hospitals adapt through surge plans and workarounds when supplies fail.What to watchWorkarounds recorded in after-action reviews
- 水耦合Utilities adapt with alternative sources, pressure management and rationing plans.What to watchContingency supply options
Resilience findings are designed for the Global Sector Risk and Resilience 系列. The discipline, set out by Woods, Hollnagel and colleagues, studies the capacity to respond, monitor, anticipate and learn; evidence comes from operations and exercises, recorded under NS-11 of the proposed Nexus Standards.
- Operational accounts of how staff kept a service running.
- Exercise records with independent evaluation.
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
衡量什么，以及衡量得如何。
每个指标都注明其单位、频率、背后的来源类型以及数值将附带的证据标签。此处不显示数值：数值由计划依据其自身权限提供。
| 指标 | 单位 | 节奏 | 来源类型 | 标签 |
|---|---|---|---|---|
| Spare capacity | percent of peak demand available as reserve | 每月 | Operational records | 观测 |
| Recovery time objective met | percent of tested services restored within objective | per exercise | Continuity test records | 观测 |
| Near misses reported | 每期计数 | 每月 | Safety and incident reporting 系统 | 已报告 |
| Lessons implemented | percent of recorded lessons with completed actions | 每季度 | Learning and action tracking | 已报告 |
| Staff trained for degraded operation | percent of critical roles | 年度 | 培训记录 | 已报告 |
| Single-skill critical roles | count of roles with one qualified holder | 年度 | Workforce records | 观测 |
Model 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
证据来自何处。
具名公共数据集与机构记录，各自注明许可类别。依协议获得的来源仅按其条款使用，绝不再次发布。
| 来源 | 它提供什么 | 许可类别 |
|---|---|---|
| ISO 22301 业务连续性 管理 系统 | Requirements for continuity planning, objectives and exercises | Licensed standard, purchase required |
| ISO 22316 Organisational resilience principles and attributes | Principles and attributes of organisational resilience | Licensed standard, purchase required |
| Safety investigation reports from transport and industrial safety boards | Detailed accounts of failures, near misses and contributing factors | Public records, terms per board |
| Resilience Engineering Association publications | Research on 适应能力, the resilience potentials and safety | Licence per publication |
| 国家 关键基础设施 resilience guidance | Government guidance on resilience planning for operators | Public records, licence per government |
How 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 resilience engineering, the assumptions it makes and how each is tested.
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)危害、风险暴露、脆弱性和应对能力EAL = ∑k pk · Lk对年概率为 pkxt+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
由谁决定，以及证据服务于什么。
系统性风险 Management prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| 谁来决定 | 问题 | 本页面服务的证据 |
|---|---|---|
| Operators of critical 系统 | Where to restore margins and invest in 适应能力 | Margin inventories; recovery tests; single-skill roles |
| Safety and continuity managers | Which exercises and learning reviews to run | Near-miss patterns; lessons implemented |
| Regulators of critical sectors | What resilience expectations to set for operators | Resilience assessments against named standards |
该主题产生的产出
- Resilience assessments organised around anticipating, monitoring, responding and learning
- Margin inventories that show where spare capacity has been removed
- Exercise designs for degraded and manual operation
- Learning reviews that cover near misses and successful adaptation
What resilience engineers ask.
- Which services must continue under any disruption, and what is the longest interruption they can tolerate?
- How does the system degrade under stress: gracefully, or suddenly?
- How quickly can it recover, and what does recovery depend on?
- Can the organisation learn and adapt, or does it repeat the same failures?
Capacities that make systems resilient.
Resilience research distinguishes the capacity to absorb a shock, the capacity to recover from it and the capacity to adapt so that the next shock does less harm. Different investments strengthen each, and an organisation strong in one can be weak in another.
Buffers and margins
Spare capacity, stocks and slack that absorb shocks. Efficiency drives often remove them.
Restoration paths
Plans, spares, skills and relationships that bring services back quickly.
Learning and flexibility
The ability to change how the system works when conditions change, and to learn from near misses.
How resilience is studied and built.
- 01
- 02
Business continuity analysis
Identifies critical services, tolerances for disruption and dependencies. It depends on honest assessment of what is truly critical.
- 03
韧性指标
Measures such as time to recover and service level under stress. No single metric captures resilience, and metrics can be gamed.
- 04
Learning reviews
Studies of how work is actually done, including successful adaptation, not only failures. They require a culture that does not punish honesty.
Where this page’s references lead.
阅读本页时所对照的机构和文件。状态和版本会变化；每个链接都指向发布机构。
问题与解答。
What is resilience engineering?
How is resilience different from robustness?
Can resilience be measured?
Is resilience the same as robustness?
Does resilience cost efficiency?
从本页贡献证据。
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法律文件。
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