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GCRI · Systemwissenschaft und Modellierung

Abhängigkeiten und Folgen

The interdependence of this field with others is unusual: Systeme science is not one system among many, but the method through which the links between all other systems are represented. Its strengths and weaknesses propagate into every field that uses it. This page sets out how the field depends on others, how others depend on it, and the consequences when modelling goes wrong, as part of the field overview.

MINT-Methoden
8
Kanonische Methoden, die dieses Feld anwendet
Themen
8
Themenseiten im Fachgebiet
Partner
6
Plattformen in gemeinsamen Feldern im gesamten Netz
Berichtsreihen
2
Reports-Reihen, zu denen es beiträgt
01What the field depends on

Inputs that models cannot do without.

AbhängigkeitWarum das wichtig istWhere it is studied
Domain scienceModels are only as good as the understanding of processes they encodeThe Global Centre for Risk and Innovation (GCRI) field platforms such as Water Nexus and Climate and Hazards
BeobachtungenCalibration and validation require dataWeltraum und Erdbeobachtung and Data and Compute
ComputingLarge ensembles and coupled models need computeComputing in the STEM Commons
ExperimenteTestbeds provide controlled evidenceLabore
02Geografie

Gefahren und Exposition in Nordamerika.

Hochwasser, Bevölkerungsdichte und aktive Brände über Nordamerika, von NASA GIBS. Jede Ebene trägt ihr eigenes Datum.

Die interaktive Karte benötigt JavaScript; die Ebenenliste und die Quellen finden Sie unten.

Ebenen 3

Gefahren und Exposition für diese Seite

Über diese Ebene
Evidenz
Beobachtet (Wolken hinterlassen Lücken)
Quelle
VIIRS Global Flood Product (NASA LANCE)
Anbieter
NASA LANCE
Lizenz
Offene Daten der NASA
Jahrgang
täglich; Satellitenerkennung; Wolken hinterlassen Lücken
Neueste beim Build
2026-10-14
Auflösung
Raster von etwa 250 m
Unsicherheit
Satellitenerkennung; Wolken hinterlassen Lücken. Satelliten- oder Modellraster, wie der Anbieter es veröffentlicht. Wolken, Streifenlücken und Ableitungsfehler hinterlassen Lücken und Rauschen; die Werte sind Indikatoren, keine Messungen an einem Ort.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
Evidenz
Geschätzt
Quelle
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University))
Anbieter
NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University)
Lizenz
CC BY 4.0
Jahrgang
null; Zensusbasierte Schätzung, statisch (2020)
Auflösung
Raster von etwa 1 km
Unsicherheit
Auf Volkszählungen beruhende Schätzung der Einwohner je Quadratkilometer im Jahr 2020, dargestellt als Expositionskontext; keine Zählung der von einer Gefahr betroffenen Menschen.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
Evidenz
Beobachtet (Wolken und der Überflugzeitpunkt hinterlassen Lücken)
Quelle
VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS) (NASA LANCE FIRMS)
Anbieter
NASA LANCE FIRMS
Lizenz
Offene Daten der NASA
Jahrgang
täglich; Satellitenerkennung; Wolken und der Überflugzeitpunkt hinterlassen Lücken
Neueste beim Build
2026-10-13
Auflösung
Raster von etwa 500 m
Unsicherheit
Satellitenerkennungen von Hotspots für den angezeigten Tag, einschließlich Gasfackeln und industrieller Wärme; kein bestätigter Brand, kein Vorfallbericht und keine Warnung.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
Evidenz
Beobachtet
Quelle
VIIRS NOAA-20, korrigierte Reflexion (NASA LANCE)
Anbieter
NASA LANCE
Lizenz
Offene Daten der NASA
Jahrgang
täglich; Satellitenbild
Neueste beim Build
2026-10-14
Auflösung
Raster von etwa 250 m
Unsicherheit
Satellitenbild. Satelliten- oder Modellraster, wie der Anbieter es veröffentlicht. Wolken, Streifenlücken und Ableitungsfehler hinterlassen Lücken und Rauschen; die Werte sind Indikatoren, keine Messungen an einem Ort.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
Evidenz
Modelliert (jüngstes Jahr, das GIBS veröffentlicht)
Quelle
MODIS Terra und Aqua, Landbedeckung (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
Anbieter
NASA LP DAAC
Lizenz
Offene Daten der NASA
Jahrgang
jährlich; Satellitenklassifikation; jüngstes Jahr, das GIBS veröffentlicht
Neueste beim Build
2024-01-01
Auflösung
Raster von etwa 500 m
Unsicherheit
Satellitengestützte Landbedeckungsklassen für das angezeigte Jahr, einschließlich Ackerland; eine Klassifikation mit bekannten Fehlern, kein Betriebsregister.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
Evidenz
Beobachtet (anhaltende Bewölkung hinterlässt weiterhin Lücken)
Quelle
VIIRS NOAA-20 Stufe 3, 8 Tage (NASA LANCE)
Anbieter
NASA LANCE
Lizenz
Offene Daten der NASA
Jahrgang
8 Tage; Satelliten-Komposit über 8 Tage; anhaltende Bewölkung hinterlässt weiterhin Lücken
Neueste beim Build
2026-09-14
Auflösung
Raster von etwa 1 km
Unsicherheit
Hauttemperatur des Bodens aus Satellitendaten über die 8 Tage bis zum angezeigten Datum, ein Indikator für Hitzeexposition; keine Lufttemperatur, kein Hitzeindex und keine Hitzewarnung.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben

Zuletzt verfügbar

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

Die neuesten NASA-Bilder werden geladen.

Zum Verschieben ziehen. Zum Zoomen Strg oder ⌘ gedrückt halten und scrollen, die Zwei-Finger-Geste oder die Schaltflächen verwenden; für die Werte unter dem Zeiger darüberfahren; Zurücksetzen kehrt zur Region zurück.

Gefahren und Exposition, gerahmt auf Nordamerika.Satelliten- und Modellprodukte, wie die NASA sie veröffentlicht, jeweils mit eigenem Datum. Sie sind Indikatoren, keine Bewertungen eines Ortes.

Daten: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap-Mitwirkende · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTQuellen und Lizenzen

  • 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). Offene Daten der 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). Offene Daten der NASA
  • VIIRS-Produkte nahezu in Echtzeit (Hochwasser, Landoberflächentemperatur, Schneebedeckung, korrigierte Reflektanz), NASA LANCE; Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der 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). Lizenziert unter CC BY 4.0. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • Fire Information for Resource Management System (FIRMS) der NASA, VIIRS-375-m-Produkt aktiver Brände, NASA LANCE; Vektorkacheln über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
  • MODIS-Landprodukte (Vegetationsindizes, Bruttoprimärproduktion, Landbedeckung), NASA LP DAAC und LANCE; Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
  • ASTER GDEM ist ein Produkt von METI und NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Zitieren als: 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. Offene Daten der NASA
  • Erstellt mit Natural Earth. Freie Vektor- und Rasterkartendaten @ naturalearthdata.com. Gemeinfrei
  • © OpenStreetMap-Mitwirkende (ODbL), über NASA GIBS (Küstenlinien, Grenzen, Straßen und Ortsnamen). Farben aus der veröffentlichten Farbtabelle neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
  • Kontext auf Globus und flacher Karte: Küstenlinien, Grenzen, Straßen und Ortsnamen aus den Referenzebenen von NASA GIBS (OpenStreetMap-Daten, ODbL, © OpenStreetMap contributors); Blue-Marble-Bilddaten als optionale Basis; 3D-Gelände und Höhenanzeige aus dem Höhenfarbindex des ASTER GDEM (Klassen von 5 m bis 200 m, zur besseren Lesbarkeit überhöht). Grenzen werden wie veröffentlicht dargestellt und beziehen keine Position zu einem Gebiet.
  • Live-Ereignisse: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET). Die Ereignisse sind indikativ und behalten ihre ursprünglichen Quellenlinks.
  • Live: Die NASA-EONET-Ereignisse sind Anhaltspunkte, keine behördlichen Warnungen.
  • Live: Ereignisse des U.S. Geological Survey sind Hinweise, keine behördlichen Warnungen.
  • 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).
  • Abflussvorhersage für Flüsse, 30 Tage mit Spannweite (GloFAS über Open-Meteo): Enthält modifizierte Informationen des Copernicus Emergency Management Service 2026; keine Hochwasserwarnung.
  • Wetterdaten von Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • Optionale Ebenen (11 Quellen in der Ebenenliste: live, Vorhersage, beobachtet und Kontext) zeigen ihren Anbieternachweis auf der Karte und hier, wenn sie eingeschaltet sind; Vorhersagen sind Modellausgaben, abgeleitete Indizes sind Schätzungen.

Ebenen und Daten

  • Hochwasser, 3-Tage-Komposit: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14. Okt. 2026
  • Bevölkerungsdichte, 2020: Bevölkerung: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statisch
  • Aktive Brände und thermische Anomalien: VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 13. Okt. 2026
  • Echtfarbe: VIIRS NOAA-20 korrigierte Reflektanz, NASA LANCE · 13. Okt. 2026
  • Landbedeckungstyp (IGBP), jährlich: MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • Landoberflächentemperatur, Tag, 8-Tage-Komposit: VIIRS NOAA-20 Level 3, 8 Tage, NASA LANCE · 14. Sept. 2026

03What depends on the field

Where model quality travels.

Felder

Every platform

Each Nexus field uses statistics, networks, optimisation or simulation.

System

Foundry tools

The Foundry NXS-DSS (Entscheidungsfälle und Beratung) system relies on validated models and stated uncertainty.

Finanzen

Risk models

Financial risk models share methods, developed with GRA’s Versicherungsmathematische und quantitative Risiken.

04Monitoring

Überblick über das Fachgebiet.

Die Ansicht, die ein Team nutzen würde, um dieses Thema zu verfolgen: seine Messgrößen, Zustände und Entscheidungen. Namen sind Beispiele, Werte sind illustrativ.

Field overview: the screen’s structure, terms and states for Systems science.Beispielnamen und beispielhafte Werte; ein Entwurf, kein Eintrag und kein Live-System.
05Consequences of failure

What happens when modelling goes wrong.

  • False precision: results reported without uncertainty lead decision-makers to overconfidence.
  • Hidden assumptions: when models are coupled, assumptions in one can silently constrain another.
  • Common-mode error: when many institutions use similar models, they may share the same blind spots, a concern also studied by Finanzstabilität.
  • Irreproducibility: results that cannot be re-run cannot be checked or corrected. See reproduzierbare Modellierung.
  • Misplaced trust in twins: digital replicas taken as reality rather than representations. See digitale Zwillinge: Methode und Grenzen.
06Feedback with society

Models change the systems they describe.

Models are not neutral observers. When a flood model informs zoning, it changes where people build; when a market model is widely used, it can change how markets behave. Social scientists call this reflexivity. It means that models of social-technical Systeme must be revisited as their use changes the system, a theme explored in agentenbasierten und Komplexitätsmodellen.

At The Global Risks Forum (GRF), the Policy Nexus convenes dialogue on how model evidence enters policy decisions.

07Fragen

Fragen und Antworten.

Why is this field described as a dependency of every other field?
Because every field relies on its methods, so improvements and errors in modelling methods propagate across the Consortium.
What is common-mode model error?
Error that many users share because they use similar models or assumptions, so their mistakes are correlated rather than independent.
How is model failure reported?
Through the correction routes on the platform’s trust page, with dated corrections kept visible.
How does the platform reduce common-mode error?
By comparing independently built models, documenting shared components and assumptions, and reporting where models agree only because they share the same lineage.
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