GCRI · Systemwissenschaft und Modellierung

Netze und Kaskaden

Many systemic risks travel along networks: supply chains, power grids, financial exposures, transport and contact networks. Network models represent who is connected to whom and simulate how a failure or infection spreads. This page sets out how networks are built and analysed, how cascade models work and fail, and what evidence serves the institutions that use network analysis to manage interconnected risk.

01Arbeitsfläche

Wie die Arbeit abläuft.

System · rund um dieses ThemaBeispielhaft

Ausführung gekoppelter Modelle

Networks and cascades · Coupled model A · Scenario set 3

Ensemble läuftGCRI · Systemwissenschaft und Modellierung

Kopplungsgraph der Modelle

Knoten: Modelle · Kanten: ausgetauschte Variablen

Gekoppelte Komponenten

Hydrologie1 dayAbflussJa
Stromsystem1 hNachfrage, AusfälleJa
Wirtschaft1 QuartalProduktion, PreiseTeilweise
Bevölkerung1 yearExpositionJa

Ensembleausgabe

Coupled model runner: the screen’s structure, terms and states for Networks and cascades.Beispielnamen und beispielhafte Werte; ein Entwurf, kein Eintrag und kein Live-System.

Abb.Coupled model runner: example names and illustrative values, not a record or a live system.

02Die Frage

Networks and cascades: how the risk develops.

Netzwerkwissenschaft für Abhängigkeit, Ansteckung und Kaskadenausfällen. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

Mechanismus

Structure shapes spread

Highly connected nodes, short paths and clusters determine how fast and far a cascade travels. The same shock spreads differently on different structures.

Mechanismus

Thresholds and load matter

Nodes fail when stress exceeds a threshold, and failed nodes shift load to neighbours, which can trigger further failures.

Mechanismus

Missing links distort results

Real networks are rarely fully observed. Missing links can make a system look more or less fragile than it is.

Mechanismus

Networks are layered

Real Systeme form multilayer networks, such as power and communications, where failures jump between the layers.

03Geografie

Gefahren und Exposition in Nordamerika.

Bevölkerungsdichte, Hochwasser und nächtliche Lichter über Nordamerika, aus 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
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 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
Beobachtet
Quelle
VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
Anbieter
NASA LAADS DAAC
Lizenz
Offene Daten der NASA
Jahrgang
täglich; Satellitenstrahldichte, korrigiert um Mondlicht und Atmosphäre
Neueste beim Build
2026-10-12
Auflösung
Raster von etwa 500 m
Unsicherheit
Nächtliche Strahldichte aus Satellitendaten für das angezeigte Datum; Lichter sind ein Näherungswert für Stromverbrauch und Ausfälle, keine Messung von Versorgung oder Zugang.
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
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
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

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
  • 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
  • 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
  • Nächtliche Lichter VIIRS Black Marble, NASA Goddard Space Flight Center; bereitgestellt vom NASA Level-1 and Atmosphere Archive and Distribution System (LAADS DAAC); Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
  • 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

  • Bevölkerungsdichte, 2020: Bevölkerung: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statisch
  • Hochwasser, 3-Tage-Komposit: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14. Okt. 2026
  • Nachtlichter, täglich: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12. Okt. 2026
  • Echtfarbe: VIIRS NOAA-20 korrigierte Reflektanz, NASA LANCE · 13. Okt. 2026
  • Aktive Brände und thermische Anomalien: VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 13. Okt. 2026
  • Landbedeckungstyp (IGBP), jährlich: MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024

04Domänenübergreifend

Network models trace cascades across domains.

Network studies are designed for the Serie Globales Systemrisiko und Resilienz. Buldyrev and colleagues (2010) showed abrupt collapse in coupled networks; real Systeme have operators and buffers the theory omits.

  • Network datasets under terms.
  • Cascade case studies.
05Zwillings- und Kaskadensimulator

Model networks and cascades as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile Standards zu Verbund- und Kaskadengefahren: the hazards it names, the Systeme 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.

Gefahren

Steuerung

  • NS-0 Verfassung und Grundsätze
  • NS-3 UNIs für Risikodatensätze (Grammatik, Altbestands-Crosswalk, Zuteilungsstelle)
  • NS-9 Kontextuelle UNIs (Bereitstellungen, Instanzen, Programminstanzen)
  • NS-11 Verifikation und Überwachung (Evidenz, Bescheinigungen, Beobachtung der Zero-Trust-Konformität)
  • NRS-H61 Gefahrenfamilie: kaskadierender Ausfall (NHS-1 sys.cascade)
  • NRS-H62 Gefahrenfamilie: Verbund- und Mehrfachgefahrenereignisse (NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H60 Gefahrenfamilie: Störung von Lieferketten und Flüssen (NHS-1 sys.supply-chain)
  • NRS-H94 Gefahrenfamilie: systemische Cyberereignisse (NHS-1 cyber.systemic-cyber)
  • NRS-H107 Gefahrenfamilie: Konzentration und Monokultur digitaler Infrastruktur (NHS-1 tech.digital-concentration)
  • NRS-H7 Gefahrenfamilie: großräumige Zirkulationsanomalien (NHS-1 atmo.climate-mode)

Beobachtung

  • Copernicus EMS rapid mapping activations (listed for reference)
  • OpenStreetMap planet and replication (listed for reference)
  • ERA5 reanalysis (Copernicus Climate Data Store) (listed for reference)
  • Direkte wirtschaftliche Schäden infolge von Katastrophen im Verhältnis zum globalen BIP
  • Number of disruptions to basic services attributed to disasters

Beispielgeografie

  • Bangladesch: 134 Sechseckzellen
  • Nachtlichter heute Nacht, Ausfälle (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
  • Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
06Indikatoren

Was gemessen wird und wie gut.

Jeder Indikator trägt seine Einheit, seinen Rhythmus, die Art der zugrunde liegenden Quelle und die Evidenzkennzeichnung, die ein Wert tragen würde. Es werden keine Werte gezeigt: Ein Programm liefert sie unter seiner eigenen Autorität.

IndikatorEinheitTaktQuellentypKennzeichnung
Network sizenodes and linksper datasetNetwork dataBEOBACHTET
Degree distributiondistribution shapeper datasetNetzwerkanalyseGESCHÄTZT
Centrality of key nodescentrality scoreper analysisNetzwerkanalyseGESCHÄTZT
Cascade size in simulationshare of nodes failedper scenarioCascade modelsMODELLIERT
Data completenessestimated share of links observedper datasetData assessmentGESCHÄTZT
Interlayer dependenciesAnzahlper datasetMultilayer network dataDEKLARIERT
07Methoden und Evidenz

How networks and cascades is modelled, measured and tested.

Das Modell, seine Annahmen, seine Daten und seine Unsicherheit in der Form, in der eine Wissenschaftlerin oder ein Ingenieur sie prüfen würde. Die Strukturen folgen veröffentlichten Methoden. Die dargestellten Werte sind illustrativ, keine Befunde.

Modell, Gleichungen und Annahmen

The model structure used for networks and cascades, the assumptions it makes and how each is tested.

Risiko des Elements iRi = f(Hi, Ei, Vi, Ci)Gefahr, Exposition, Verwundbarkeit und Bewältigungskapazität
Erwarteter jährlicher SchadenEAL = ∑k pk · Lküber Ereignisse k mit jährlicher Wahrscheinlichkeit pk
Gekoppelte Systemext+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error
AnnahmeWarum es entstehtWie es geprüft wird
Gefahr und Exposition sind innerhalb eines Ereignisses unabhängigHält das Schadensintegral berechenbarMit einer Copula-Anpassung an gemeinsamen Aufzeichnungen vergleichen
Kopplungen sind nahe dem Arbeitspunkt linearLässt Schocks sich über A ausbreitenÜber den linearen Bereich hinaus stören und vergleichen
Vulnerabilitätskurven lassen sich zwischen Orten übertragenLokale Kurven sind selten verfügbarAnhand beobachteter Schäden validieren, wo es sie gibt
Eingaben
versionierte Datensätze mit Herkunftsnachweis
Ergebnisse
Verteilungen, nie einzelne Zahlen
Code
mit Modellkarte und Tests veröffentlicht
Reproduktion
gleiche Daten, Code, Umgebung und Seed
Standardformulierungen für Risiko und Zustandsraum; die aufgeführten Annahmen sind für die Methode typisch und zur Prüfung benannt, keine Ergebnisse.
FAIR-Leitprinzipien · GO FAIR und FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumHinweise zur einheitlichen Behandlung von Unsicherheiten · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Committee on Earth Observation Satellites
08Quellen

Woher die Evidenz stammt.

Benannte öffentliche Datensätze und institutionelle Aufzeichnungen, jeweils mit ihrer Lizenzklasse. Quellen auf Vereinbarungsbasis werden nur zu ihren Bedingungen genutzt und niemals weiterveröffentlicht.

QuelleWas es liefertLizenzklasse
Published network datasets such as SNAP and NetzschleuderBenchmark networks for methods testingOpen, licence per dataset
Input-output and trade networks (OECD ICIO, BACI)Economic dependency networksPublic, OECD terms; open, Etalab licence
Power grid network models for researchGrid topology datasetsLicence per dataset (to check)
NetworkX, igraph and graph-toolOpen-source network analysis softwareOpen source, BSD and GPL licences
Network science literature on cascadesModels and validation studiesLicence per publication
09Entscheidungen

Wer entscheidet und wozu die Evidenz dient.

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

Wer entscheidetDie FrageEvidenz, der diese Seite dient
Analysts across Nexus platformsWhich network methods suit their dependency dataBauwesen guides; model comparisons
Regulators and operatorsHow to read network-based risk findingsSensitivity analyses
Data ownersWhich links most need to be observedMissing link sensitivity

Ergebnisse, die dieses Thema hervorbringt

  • Network construction guides for dependency data
  • Cascade model comparisons
  • Sensitivity analyses for missing links
  • Method notes for platforms using network analysis
10Kernfragen

What experts ask about networks.

  • Which nodes or links, if removed, would cause the largest disruption?
  • How does network structure, such as clustering or hubs, affect the spread of failures?
  • When do small shocks trigger large cascades?
  • How do interdependent networks, such as power and communications, amplify failures?
  • How can redundancy and modularity make networks more robust?
11Mechanismen und Treiber

How cascades happen.

Network science has shown that many real networks have heterogeneous structures, with a few highly connected hubs. Such networks are robust to random failures but vulnerable to targeted loss of hubs. The same structure that makes them efficient makes them fragile in specific ways.

Cascades occur when a failure overloads neighbours, which then fail in turn. In power grids, a line failure shifts flow to other lines; in finance, a default imposes losses on creditors; in supply chains, a missing part halts downstream production. Whether a shock stays local or spreads depends on load, capacity and connectivity.

Interdependent networks add risk. Power Systeme depend on communications for control, which depend on power. Failures can bounce between networks, producing larger collapses than either network alone would suffer.

12Methoden und Daten

Methoden und ihre Grenzen.

  1. 01

    Graph metrics

    Centrality, connectivity and clustering measures, using Netzwerkwissenschaft. They describe structure but not dynamics.

  2. 02

    Cascade models

    Simulating failure propagation with load-redistribution or threshold rules. Results depend on assumed rules.

  3. 03

    Interdependent network models

    Coupling networks to study cross-system failure. Data on real interdependencies are scarce.

  4. 04

    Robustness optimisation

    Designing redundancy, using optimisation. Trade-offs with cost and efficiency.

Network data are often incomplete or confidential, and stylised models may not capture operational detail.

14Where this page’s references

Where this page’s references lead.

Die Gremien und Dokumente, vor deren Hintergrund diese Seite gelesen wird. Status und Ausgaben ändern sich; jeder Link führt zur herausgebenden Stelle.

15Fragen

Fragen und Antworten.

What is a cascade in network science?
A sequence of failures or adoptions that spreads from node to node along network links, often triggered by a small initial event.
What is a multilayer network?
A network with several types of links or several interconnected networks, such as power and communications, where nodes in one layer depend on another.
Why do missing links matter?
Because cascade size and critical nodes depend on structure, so incomplete data can lead to wrong conclusions about fragility.
Are hubs always a weakness?
They make networks efficient and robust to random failures, but vulnerable to targeted or correlated loss.
Can cascades be prevented?
Their likelihood and size can be reduced with redundancy, buffers and controlled separation, at a cost.
What data are needed?
Data on nodes, links and capacities. Such data are often confidential, which limits public analysis.
Do financial networks behave like power grids?
They share structural features, but mechanisms differ. Methods transfer with adaptation.
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