Skip to content

GCRI · علوم النظم والنمذجة

النماذج القائمة على الوكلاء ونماذج التعقيد

Agent-based models represent many individual actors, such as households, firms, vehicles or cells, following rules and interacting, so that system patterns emerge from the bottom up. They suit questions where heterogeneity, adaptation and interaction matter, and they are hard to validate. This page sets out how agent-based and complexity models are built, documented and tested, and what evidence serves the institutions that use them.

02السؤال

Agent-based and complexity models: how the risk develops.

السلوك والتكيف والظهور في النظم. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

الآلية

Heterogeneity matters

Agents differ in resources, behaviour and location. Averages can hide the variation that drives outcomes such as who is harmed by a shock.

الآلية

Adaptation changes the system

Agents respond to each other and to policy, so the system changes as it is studied, which equation-based models may miss.

الآلية

Emergence can surprise

Simple rules can produce unexpected collective patterns, such as tipping points or segregation, which are useful but need careful explanation.

الآلية

Many parameters, little data

Agent-based models often have more parameters than data can constrain, so documentation and pattern-oriented validation are essential.

03الجغرافيا

الأخطار والتعرض في أمريكا الشمالية.

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

تتطلب الخريطة التفاعلية ⁨JavaScript⁩؛ وترد قائمة الطبقات ومصادرها أدناه.

الطبقات 3

المخاطر والتعرض، لهذه الصفحة

عن هذه الطبقة
الأدلة
مقدَّر
المصدر
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN، جامعة كولومبيا))
المزود
NASA SEDAC (CIESIN، جامعة كولومبيا)
الترخيص
⁨CC BY 4.0⁩
سنة الإصدار
null؛ تقدير قائم على التعداد، ثابت (2020)
الدقة
شبكة بدقة نحو 1 كم
عدم اليقين
تقدير مستند إلى التعداد لعدد الأشخاص في الكيلومتر المربع عام 2020، يُعرض بوصفه سياق تعرّض؛ وليس إحصاءً للمتضررين من أي خطر.
يمكن الوصول إليه عبر
gibs.earthdata.nasa.gov، فقط بعد أن تسمح بالخريطة المباشرة
عن هذه الطبقة
الأدلة
مرصود (تترك السحب فجوات)
المصدر
المنتج العالمي للفيضانات VIIRS (NASA LANCE)
المزود
NASA LANCE
الترخيص
بيانات ⁨NASA⁩ المفتوحة
سنة الإصدار
يومي؛ رصد ساتلي؛ تترك السحب فجوات
الأحدث عند البناء
2026-10-14
الدقة
شبكة بدقة نحو 250 م
عدم اليقين
رصد ساتلي؛ تترك السحب فجوات. شبكة ساتلية أو نموذجية كما ينشرها المزوّد. وتترك السحب وفجوات المسح وأخطاء الاسترجاع فجوات وضوضاء؛ والقيم مؤشرات وليست قياسات في مكان بعينه.
يمكن الوصول إليه عبر
gibs.earthdata.nasa.gov، فقط بعد أن تسمح بالخريطة المباشرة
عن هذه الطبقة
الأدلة
مرصود (تترك السحب وتوقيت المرور فجوات)
المصدر
VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS) (NASA LANCE FIRMS)
المزود
NASA LANCE FIRMS
الترخيص
بيانات ⁨NASA⁩ المفتوحة
سنة الإصدار
يومي؛ رصد ساتلي؛ تترك السحب وتوقيت المرور فجوات
الأحدث عند البناء
2026-10-13
الدقة
شبكة بدقة نحو 500 م
عدم اليقين
رصد ساتلي لبؤر الحرارة في اليوم المعروض، بما في ذلك مشاعل الغاز والحرارة الصناعية؛ وهو ليس حريقًا مؤكدًا ولا تقرير حادث ولا إنذارًا.
يمكن الوصول إليه عبر
gibs.earthdata.nasa.gov، فقط بعد أن تسمح بالخريطة المباشرة
عن هذه الطبقة
الأدلة
مرصود
المصدر
الانعكاسية المصحَّحة VIIRS NOAA-20 (NASA LANCE)
المزود
NASA LANCE
الترخيص
بيانات ⁨NASA⁩ المفتوحة
سنة الإصدار
يومي؛ صورة ساتلية
الأحدث عند البناء
2026-10-14
الدقة
شبكة بدقة نحو 250 م
عدم اليقين
صورة ساتلية. شبكة ساتلية أو نموذجية كما ينشرها المزوّد. وتترك السحب وفجوات المسح وأخطاء الاسترجاع فجوات وضوضاء؛ والقيم مؤشرات وليست قياسات في مكان بعينه.
يمكن الوصول إليه عبر
gibs.earthdata.nasa.gov، فقط بعد أن تسمح بالخريطة المباشرة
عن هذه الطبقة
الأدلة
منمذج (أحدث سنة تنشرها GIBS)
المصدر
الغطاء الأرضي MODIS Terra وAqua (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
المزود
NASA LP DAAC
الترخيص
بيانات ⁨NASA⁩ المفتوحة
سنة الإصدار
سنوي؛ تصنيف ساتلي؛ أحدث سنة تنشرها GIBS
الأحدث عند البناء
2024-01-01
الدقة
شبكة بدقة نحو 500 م
عدم اليقين
فئات الغطاء الأرضي الساتلية للسنة المعروضة، بما فيها الأراضي المزروعة؛ تصنيف له أخطاء معروفة، وليس سجلًا للمزارع.
يمكن الوصول إليه عبر
gibs.earthdata.nasa.gov، فقط بعد أن تسمح بالخريطة المباشرة
عن هذه الطبقة
الأدلة
مرصود (ما زالت السحب المستمرة تترك فجوات)
المصدر
VIIRS NOAA-20 Level 3، 8 أيام (NASA LANCE)
المزود
NASA LANCE
الترخيص
بيانات ⁨NASA⁩ المفتوحة
سنة الإصدار
8 أيام؛ مركّب ساتلي لمدة 8 أيام؛ وما زالت السحب المستمرة تترك فجوات
الأحدث عند البناء
2026-09-14
الدقة
شبكة بدقة نحو 1 كم
عدم اليقين
درجة حرارة سطح الأرض الساتلية على مدى 8 أيام تنتهي في التاريخ المعروض، وهي مؤشر على التعرّض للحرارة؛ وليست درجة حرارة الهواء ولا مؤشر الحر ولا إنذارًا من الحر.
يمكن الوصول إليه عبر
gibs.earthdata.nasa.gov، فقط بعد أن تسمح بالخريطة المباشرة

آخر المتاح

⁨NASA GIBS⁩ / ⁨EOSDIS⁩ · ⁨ASTER GDEM⁩ (⁨METI⁩، ⁨NASA⁩) · ⁨Blue Marble⁩ (⁨NASA⁩) · © المساهمون في ⁨OpenStreetMap⁩ (⁨ODbL⁩) · ⁨Natural Earth⁩

جارٍ تحميل أحدث صور ⁨NASA⁩.

اسحب للتحريك. اضغط ⁨Ctrl⁩ أو ⌘ مع التمرير، أو اقرص، أو استخدم الأزرار للتكبير؛ وحرّك المؤشر لرؤية القيم تحته؛ وتعيد إعادة الضبط العرض إلى الإقليم.

المخاطر الطبيعية والتعرّض، في إطار أمريكا الشمالية.منتجات السواتل والنماذج كما تنشرها NASA، ولكل منها تاريخها. وهي مؤشرات، وليست تقييمات لأي مكان.

البيانات: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © المساهمون في OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTالمصادر والتراخيص

  • 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). بيانات ⁨NASA⁩ المفتوحة
  • 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). بيانات ⁨NASA⁩ المفتوحة
  • ⁨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). مرخّص بموجب ⁨CC BY 4.0⁩. أُعيد رسم الألوان من خريطة الألوان المنشورة؛ وحُسب متوسط القيم في خلايا سداسية حيثما عُرضت (معدّل). doi:10.7927/H49C6VHW. ⁨CC BY 4.0⁩
  • منتجات ⁨VIIRS⁩ شبه الآنية (الفيضانات، ودرجة حرارة سطح الأرض، والغطاء الثلجي، والانعكاسية المصححة)، ⁨NASA LANCE⁩؛ والصور عبر ⁨NASA GIBS⁩. أُعيد رسم الألوان من خريطة الألوان المنشورة؛ وحُسب متوسط القيم في خلايا سداسية حيثما عُرضت (معدّل). بيانات ⁨NASA⁩ المفتوحة
  • ⁨NASA Fire Information for Resource Management System⁩ (⁨FIRMS⁩)، منتج الحرائق النشطة من ⁨VIIRS⁩ بدقة 375 م، ⁨NASA LANCE⁩؛ والبلاطات المتجهية عبر ⁨NASA GIBS⁩. أُعيد رسم الألوان من خريطة الألوان المنشورة؛ وحُسب متوسط القيم في خلايا سداسية حيثما عُرضت (معدّل). بيانات ⁨NASA⁩ المفتوحة
  • منتجات ⁨MODIS⁩ البرية (مؤشرات الغطاء النباتي، والإنتاج الأولي الإجمالي، والغطاء الأرضي)، ⁨NASA LP DAAC⁩ و⁨LANCE⁩؛ والصور عبر ⁨NASA GIBS⁩. أُعيد رسم الألوان من خريطة الألوان المنشورة؛ وحُسب متوسط القيم في خلايا سداسية حيثما عُرضت (معدّل). بيانات ⁨NASA⁩ المفتوحة
  • ⁨ASTER GDEM⁩ منتج من ⁨METI⁩ و⁨NASA⁩ (⁨ASTER Global Digital Elevation Model V003⁩، ⁨NASA LP DAAC⁩)؛ والصور عبر ⁨NASA GIBS⁩. أُعيد رسم الألوان من خريطة الألوان المنشورة؛ وحُسب متوسط القيم في خلايا سداسية حيثما عُرضت (معدّل). يُستشهد به هكذا: ⁨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. بيانات ⁨NASA⁩ المفتوحة
  • أُنجز باستخدام ⁨Natural Earth⁩. بيانات خرائط متجهية ونقطية مجانية على ⁨naturalearthdata.com⁩. ملك عام
  • © المساهمون في ⁨OpenStreetMap⁩ (⁨ODbL⁩)، عبر ⁨NASA GIBS⁩ (السواحل والحدود والطرق وأسماء الأماكن). أُعيد رسم الألوان من خريطة الألوان المنشورة؛ ومتوسط القيم محسوب ضمن خلايا سداسية حيث يظهر ذلك (معدّل). ⁨ODbL⁩
  • ⁨Blue Marble⁩، ⁨NASA Earth Observatory⁩؛ والصور عبر ⁨NASA GIBS⁩. أُعيد رسم الألوان من خريطة الألوان المنشورة؛ وحُسب متوسط القيم في خلايا سداسية حيثما عُرضت (معدّل). بيانات ⁨NASA⁩ المفتوحة
  • السياق على الكرة الأرضية والخريطة المسطحة: السواحل والحدود والطرق وأسماء الأماكن من طبقات المرجع في ⁨NASA GIBS⁩ (بيانات ⁨OpenStreetMap⁩، ⁨ODbL⁩، © مساهمو ⁨OpenStreetMap⁩)؛ وصور ⁨Blue Marble⁩ كخلفية اختيارية؛ والتضاريس بعرض ⁨3D⁩ وقراءة الارتفاع من مؤشر ألوان الارتفاع في ⁨ASTER GDEM⁩ (فئات من 5 م إلى 200 م، مبالغ فيها للوضوح). تُرسم الحدود كما هي منشورة، ولا تعني اتخاذ موقف من أي إقليم.
  • أحداث آنية: متتبّع الأحداث الطبيعية في ⁨NASA Earth Observatory⁩ (⁨EONET⁩)؛ الأحداث استرشادية وتحتفظ بروابط مصادرها الأصلية.
  • مباشر: ⁨NASA EONET⁩. الأحداث إرشادية وليست تحذيرات رسمية.
  • آني: هيئة المسح الجيولوجي الأمريكية. الأحداث استرشادية، وليست إنذارات رسمية.
  • 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).
  • توقعات تصريف الأنهار، 30 يومًا مع النطاق (⁨GloFAS⁩ عبر ⁨Open-Meteo⁩): يتضمن معلومات معدّلة من خدمة ⁨Copernicus⁩ لإدارة الطوارئ 2026؛ وليس إنذارًا بالفيضان.
  • بيانات الطقس من ⁨Open-Meteo.com⁩ (⁨https://open-meteo.com/),⁩ بترخيص ⁨CC BY 4.0⁩ (⁨https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).⁩
  • تطبع الطبقات الاختيارية (المصادر في قائمة الطبقات: 11، حية وتنبؤية ومرصودة وسياقية) اسم مزوّدها على الخريطة وهنا عند تفعيلها؛ والتنبؤات مخرجات نماذج، والمؤشرات المشتقة تقديرات.

الطبقات والتواريخ

  • الكثافة السكانية، 2020: السكان: ⁨CIESIN⁩، جامعة كولومبيا، ⁨Gridded Population of the World v4.11⁩ (2018)، ⁨NASA SEDAC⁩، ⁨CC BY 4.0⁩ · ثابت
  • مياه الفيضان، مركّب 3 أيام: ⁨VIIRS Global Flood Product⁩، ⁨NASA LANCE⁩ · 14 أكتوبر 2026
  • الحرائق النشطة والشذوذ الحراري: ⁨VIIRS NOAA-20 375⁩ م (⁨FIRMS⁩)، ⁨NASA LANCE FIRMS⁩ · 13 أكتوبر 2026
  • الألوان الحقيقية: الانعكاسية المصححة من ⁨VIIRS NOAA-20⁩، ⁨NASA LANCE⁩ · 13 أكتوبر 2026
  • نوع الغطاء الأرضي (IGBP)، سنويًا: MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1)، NASA LP DAAC · 2024
  • درجة حرارة سطح اليابسة، نهارًا، تركيب 8 أيام: ⁨VIIRS NOAA-20 Level 3⁩, ⁨8-day⁩، ⁨NASA LANCE⁩ · 14 سبتمبر 2026

04عبر المجالات

Agent-based models capture behaviour in every domain.

05المحاكي

المخزونات والتدفقات والتأخيرات وعتبة التحول.

مخزونان، الضغط و القدرة على التكيف، يربط بينهما حلقة نمو معززة واستجابة موازِنة متأخرة وضرر حين يتجاوز الضغط القدرة؛ وبعد العتبة قد ينقلب النظام. نموذج تعليمي بقيم توضيحية معلنة، وليس تنبؤا. وتعرض الخريطة في هذه الصفحة أمريكا الشمالية؛ أما النموذج نفسه فلا يرتبط بمكان.

الضوابط

تزايد الضغط
6.0% في السنة
فعالية القدرة في خفض الضغط
4.0% في السنة
استجابة الاستثمار للضغط المُدرك
20%
تأخر الإدراك
4.0 سنوات
عتبة تحول الضغط
مؤشر 60
التضخم بعد تجاوز العتبة
2.0 مرة
السنوات المحاكاة
50 عامًا

القراءات

ذروة الضغط
113 مؤشرا
القدرة في النهاية
مؤشر 186
السنوات فوق العتبة
15.8 سنة
الأرقام والأساليب والمصادر
السنةالضغطالقدرةالمُدرك
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

الأساليب

  1. ديناميكا النظم ⁨Forrester⁩ (1961)، ⁨Industrial Dynamics⁩، ⁨MIT Press⁩؛ ⁨Sterman⁩ (2000)، ⁨Business Dynamics⁩
  2. التحولات الحرجة ونقاط التحول ⁨Scheffer and others⁩ (2009)، ⁨Early-warning signals for critical transitions⁩، ⁨Nature 461⁩
  3. مخطط الحلقات السببية ⁨Sterman⁩ (2000)، ⁨Business Dynamics⁩، ⁨McGraw-Hill⁩
  4. مروحة عدم اليقين (مونت كارلو للمعاملات) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011)، Visualising uncertainty about the future، Science 333
  5. تحليل الحساسية لعامل واحد في كل مرة (مخطط الإعصار) ⁨Saltelli and others⁩ (2008)، ⁨Global Sensitivity Analysis⁩: ⁨The Primer⁩، ⁨Wiley⁩

البيانات

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.

المخزونات والتدفقات والتأخيرات وعتبة نقطة التحول. نموذج تعليمي توضيحي: يعمل بالقيم التي تحددها أدوات التحكم لا بالبيانات المقيسة. الأساليب: ديناميات النظم (Forrester (1961)، Industrial Dynamics، MIT Press؛ Sterman (2000)، Business Dynamics)؛ التحولات الحرجة ونقاط التحول (Scheffer and others (2009)، Early-warning signals for critical transitions، Nature 461)؛ مخطط الحلقة السببية (Sterman (2000)، Business Dynamics، McGraw-Hill).

عبر الركائز الست، بقيادة ⁨Nexus Consortium⁩

06المؤشرات الفرعية

ما الذي يُقاس، ومدى جودة قياسه.

يحمل كل مؤشر وحدته ووتيرته ونوع المصدر الذي يستند إليه ووسم الأدلة الذي ستحمله القيمة. ولا تُعرض أي قيم: فالبرنامج يقدّمها بموجب سلطته الخاصة.

المؤشرالوحدةوتيرة الإصدارنوع المصدرالوسم
Models documented with the ODD protocolpercent of published modelsلكل مراجعةLiterature reviewمرصود
Patterns reproduced in validationcount of target patternsper modelValidation studiesمُقدَّر
Parameters calibrated to datapercent of parametersper modelModel documentationمُعلَن
Code publishedpercent of published modelsلكل مراجعةCode archivesمرصود
تحليل الحساسية performedpercent of published modelsلكل مراجعةLiterature reviewمرصود
Runs per experimentcount of stochastic replicatesper experimentModel documentationمُعلَن
07محاكي التوأم والتتاليات

Model agent-based and complexity models as a system. Run the cascade.

مجمّعة من ملف مجال ⁨Nexus Standards⁩ area profile معايير الأخطار المركّبة والمتتالية: الأخطار التي يسميها، و النظم والقطاعات التي تتحمل الخسارة، والضوابط التي تخففها، والبيانات التي ترصدها. اختر المكونات، وحدد خطرا مطلقا، وتتبع التتالي خطوة بخطوة. يضع عرض الخريطة التشغيل على جغرافيا نموذجية ببيانات مفتوحة. وكل وزن اقتران افتراض معلن يمكنك تغييره. نموذج تعليمي، وليس تنبؤا ولا تقييما ولا اعتمادا. ولنمذجة مكان تختاره بنفسك، افتح ⁨System Builder⁩.

الأخطار

الضوابط

  • NS-0 الدستور والمبادئ
  • NS-3 معرّفات ⁨UNI⁩ لسجلات المخاطر (القواعد، والمقابلة مع النظام السابق، وسلطة التخصيص)
  • NS-9 معرّفات ⁨UNI⁩ السياقية (عمليات النشر، والنُّسخ، ونُسخ البرامج)
  • NS-11 التحقق والرصد (الأدلة، والإقرارات، ورصد المطابقة لمبدأ انعدام الثقة الضمنية)
  • NRS-H61 فئة الأخطار: الإخفاق المتتالي (⁨NHS-1 sys.cascade⁩)
  • NRS-H62 عائلة الأخطار: الأحداث المركبة والمتعددة الأخطار (⁨NHS-1 sys.compound⁩)
  • NRS-H60 فئة الأخطار: اضطراب سلاسل الإمداد والتدفقات (⁨NHS-1 sys.supply-chain⁩)
  • NRS-H94 فئة المخاطر: الأحداث السيبرانية النظمية (⁨NHS-1 cyber.systemic-cyber⁩)
  • NRS-H107 فئة المخاطر: تركز البنية التحتية الرقمية وأحاديتها (⁨NHS-1 tech.digital-concentration⁩)
  • NRS-H7 فئة المخاطر: شذوذات الدوران واسعة النطاق (⁨NHS-1 atmo.climate-mode⁩)

الرصد

  • تفعيلات الرسم السريع للخرائط في ⁨Copernicus EMS⁩ (مدرجة للرجوع إليها)
  • ⁨OpenStreetMap planet⁩ والنسخ المتماثل (مدرجة للرجوع إليها)
  • إعادة التحليل ⁨ERA5⁩ (⁨Copernicus Climate Data Store⁩) (مُدرجة للرجوع إليها)
  • الخسائر الاقتصادية المباشرة الناجمة عن الكوارث نسبةً إلى الناتج المحلي الإجمالي العالمي
  • عدد حالات انقطاع الخدمات الأساسية المنسوبة إلى الكوارث

جغرافيا مثالية

  • بنغلاديش: 134 خلية سداسية
  • أضواء الليل الليلة، وانقطاعات الكهرباء (⁨VIIRS Day/Night Band⁩)، ⁨NASA GIBS⁩
  • أول أكسيد الكربون، انتقال الدخان (⁨AIRS⁩)، ⁨NASA GIBS⁩
  • إنذارات اضطراب الغطاء النباتي، 30 م (⁨OPERA DIST-ALERT⁩)، ⁨NASA GIBS⁩
08المصادر

من أين تأتي الأدلة.

مجموعات بيانات عامة مسمّاة وسجلات مؤسسية، لكلٍّ منها فئة ترخيصها. ولا تُستخدم المصادر المتاحة بموجب اتفاق إلا وفق شروطها، ولا يُعاد نشرها أبدًا.

المصدرما يقدّمهفئة الترخيص
CoMSES Net Computational Model LibraryArchive of agent-based models with code and ODD documentationOpen, licence per model
ODD protocol publicationsDocumentation standard for agent-based modelsLicence per publication
NetLogo and MesaOpen-source agent-based modelling platformsOpen source, GPL and Apache licences
Journal of Artificial Societies and Social SimulationPeer-reviewed agent-based researchOpen access, CC BY
Pattern-oriented modelling literatureValidation approaches for complex modelsLicence per publication
09الأساليب والأدلة

How agent-based and complexity models is modelled, measured and tested.

النموذج وافتراضاته وبياناته وعدم اليقين فيه، بالصورة التي يفحصها بها عالم أو مهندس. وتتبع البنى أساليب منشورة. والقيم المرسومة توضيحية، وليست نتائج.

النموذج والمعادلات والافتراضات

The model structure used for agent-based and complexity models, the assumptions it makes and how each is tested.

مخاطر العنصر iRi = f(Hi, Ei, Vi, Ci)الخطر والتعرّض وقابلية التأثر والقدرة على المواجهة
الخسارة السنوية المتوقعةEAL = ∑k pk · Lkعلى الأحداث k ذات الاحتمال السنوي p⁨k⁩
النظم المقترنةxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error
افتراضلماذا أُعدّكيف يُختبر
الخطر والتعرّض مستقلان داخل الحدث الواحديُبقي تكامل الخسارة قابلًا للحسابقارن بمطابقة دالة ربط (⁨copula⁩) على السجلات المشتركة
تكون الروابط خطية قرب نقطة التشغيليسمح بانتشار الصدمات عبر ⁨A⁩ادفع خارج النطاق الخطي وقارن
منحنيات الهشاشة قابلة للنقل بين الأماكننادرًا ما تتوافر المنحنيات المحليةالتحقق مقابل الخسائر المرصودة حيثما وُجدت
المدخلات
مجموعات بيانات ذات إصدارات ومزودة ببيان المصدر
المخرجات
توزيعات، لا أرقام منفردة أبدا
الرمز
يُصدر مع بطاقة النموذج والاختبارات
إعادة الإنتاج
البيانات نفسها والشيفرة نفسها والبيئة نفسها والبذرة نفسها
صيغ معيارية للمخاطر وفضاء الحالة؛ والافتراضات المدرجة نموذجية للأسلوب ومعلنة للمراجعة، وليست نتائج.
مبادئ FAIR التوجيهية · GO FAIR وFORCE11⁨W3C PROV⁩ · اتحاد الشبكة العالميةإرشادات بشأن المعالجة المتسقة لأوجه عدم اليقين · الهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخبيانات CEOS الجاهزة للتحليل · لجنة سواتل رصد الأرض
10القرارات

من يقرر، وما الذي تخدمه الأدلة.

النظم Science and Modelling prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

من يقررالسؤالالأدلة التي تخدمها هذه الصفحة
ModellersHow to document, calibrate and validate agent-based modelsTemplates; validation designs
Institutions using simulation resultsWhen agent-based results are credible enough to inform decisionsValidation and sensitivity evidence
Journals and reviewersWhat documentation to requireDocumentation evidence

المخرجات التي يُنتجها هذا الموضوع

  • Agent-based model documentation and review templates
  • Pattern-oriented validation designs
  • Sensitivity and calibration protocols
  • Teaching material on complexity methods
11الأسئلة الجوهرية

What experts ask about agent-based models.

  • Which behaviours and interactions must be represented to capture the phenomenon of interest?
  • How are agent rules grounded in evidence rather than assumption?
  • How sensitive are emergent results to small changes in rules or parameters?
  • How can agent-based models be validated against real-world data?
  • When does an agent-based approach add value over simpler models?
12الآليات والمحرّكات

How emergence arises.

In complex النظم, simple local rules can produce large-scale patterns: traffic jams form without a cause at the front; panic buying spreads through observation of others; markets can swing as traders follow trends. These effects arise from interaction, feedback and heterogeneity, which equation-based models that assume average behaviour may miss.

Agents adapt. People change behaviour in response to risk, warnings and the actions of others; firms adjust strategies; institutions change rules. Adaptation can stabilise systems or create new risks, as when protection encourages development in hazard areas.

Complex systems can show tipping points, where small changes cause abrupt shifts, and path dependence, where history constrains future possibilities.

13المناهج والبيانات

المناهج وحدودها.

  1. 01

    Agent-based simulation

    Computational models of interacting agents, using complex systems methods. Many parameters can be hard to estimate.

  2. 02

    Behavioural data

    Surveys, experiments and observations to ground agent rules. Behaviour in crises is hard to observe in advance.

  3. 03

    Pattern-oriented validation

    Testing whether models reproduce several observed patterns at once. Matching patterns does not prove mechanisms.

  4. 04

    Sensitivity and ensemble runs

    Exploring outcome ranges across rules and parameters, using الحوسبة resources.

Agent-based models are powerful for exploring mechanisms but difficult to calibrate and validate. Results are presented as explorations, not predictions, unless validation supports more.

14الأساليب

كيف يُدرس، وما لا تستطيع المناهج قوله.

15Where this page’s references

Where this page’s references lead.

الهيئات والوثائق التي تُقرأ هذه الصفحة في ضوئها. وتتغير الحالات والإصدارات؛ ويقود كل رابط إلى الهيئة المُصدِرة.

16أسئلة

أسئلة وأجوبة.

What is an agent-based model?
A computational model that simulates many autonomous agents following rules and interacting, from which system-level patterns emerge.
What is the ODD protocol?
Overview, Design concepts and Details: a standard structure for describing agent-based models so others can understand and reproduce them.
What is emergence?
System-level behaviour that arises from interactions among parts and is not obvious from the rules of individual parts.
Are agent-based models predictive?
Sometimes, when well validated. More often they are used to explore mechanisms and scenarios.
Why not use equations?
Equation-based models are often simpler and more transparent. Agent-based models add value when heterogeneity and interaction matter.
How are agent rules chosen?
Ideally from behavioural evidence. Where evidence is lacking, assumptions are stated and tested.
What is a tipping point?
A threshold at which a small change causes a large, often abrupt, shift in system behaviour.
التقاريرساهم

ساهم بأدلة من هذه الصفحة.

التقارير 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.

GCRIعلوم النظم والنمذجةالأساليب والجوانب التقنيةالسيناريو واختبار الإجهاد
علوم النظم والنمذجة

قدّم منهجية أو مجموعة بيانات أو سؤالا.

المعلومات والاستفسارات متاحة اليوم. ويحصل الاستفسار على رقم مرجعي ويحدد الخطوة التالية؛ ولا تُفتح الطلبات والمدفوعات وتخصيصات الحوسبة والتسجيلات إلا حين يتوافر فريقها وشروطها وقدرة المراجعة.