GCRI · Systemwissenschaft und Modellierung
Reproduzierbare Modellierung
A model result should be reproducible: others should be able to rerun the model with the same code, data and settings and get the same result, and inspect every step. Many published models cannot be rerun because code, data or environments are missing. This page sets out how reproducible modelling is practised, how it is checked, and what evidence serves the modellers, publishers and institutions who depend on it.
Reproducible modelling on the record.
Reproducible modelling: how the risk develops.
Versioned models, data lineage and re-runnable results. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Code and data must be available
Without the exact code and inputs, a result cannot be checked. Archiving them with identifiers makes reruns possible.
Environments decay
Software dependencies change over time. Recording environments with containers or lock files keeps models runnable for longer.
Workflows record steps
Workflow tools record every step from raw data to final figures, removing undocumented manual steps from the chain.
Versioning supports correction
When errors are found, versioned models and data let corrections be traced and affected results updated.
Gefahren und Exposition in Nordamerika.
Population density, flood water and active fires over North America, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
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 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 (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 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
Tastatur, bei fokussierter Karte
Strg oder ⌘ gedrückt halten und scrollen, um zu zoomen
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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- Aktive Brände und thermische Anomalien: VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 13. Okt. 2026
- Nachtlichter, täglich: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12. Okt. 2026
Reproducibility lets every domain check model results.
Practice is designed for the Reihe Methods and Technical. FAIR principles for research software (2022) guide releases; code and data would carry identifiers under the proposed Nexus Standards.
- Reproducibility audits.
- Released code with tests.
Model reproducible modelling 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
- Natech event
- Chemical spill or leak (nachgelagert ausgelöst)
- Emergency-response overload (nachgelagert ausgelöst)
- Toxic gas release (set off downstream)
- Industrial fire (set off downstream)
Systeme und Kopplungen
Steuerung
NS-0Verfassung und GrundsätzeNS-3UNIs für Risikodatensätze (Grammatik, Altbestands-Crosswalk, Zuteilungsstelle)NS-9Kontextuelle UNIs (Bereitstellungen, Instanzen, Programminstanzen)NS-11Verifikation und Überwachung (Evidenz, Bescheinigungen, Beobachtung der Zero-Trust-Konformität)NRS-H61Gefahrenfamilie: kaskadierender Ausfall (NHS-1 sys.cascade)NRS-H62Gefahrenfamilie: Verbund- und Mehrfachgefahrenereignisse (NHS-1 sys.compound)NRS-H60Gefahrenfamilie: Störung von Lieferketten und Flüssen (NHS-1 sys.supply-chain)NRS-H94Gefahrenfamilie: systemische Cyberereignisse (NHS-1 cyber.systemic-cyber)NRS-H107Gefahrenfamilie: Konzentration und Monokultur digitaler Infrastruktur (NHS-1 tech.digital-concentration)NRS-H7Gefahrenfamilie: 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
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.
| Indikator | Einheit | Takt | Quellentyp | Kennzeichnung |
|---|---|---|---|---|
| Models with archived code | percent of published models | je Prüfung | Code archive checks | BEOBACHTET |
| Successful independent reruns | percent of attempted reruns | per audit | Reproduction studies | BEOBACHTET |
| Models with recorded environments | percent | je Prüfung | Repository checks | BEOBACHTET |
| Software with persistent identifiers | Anzahl | jährlich | Archive records | BEOBACHTET |
| Herausgegebene Korrekturen | count with reason | kontinuierlich | Correction logs | BEOBACHTET |
| Models meeting FAIR4RS criteria | percent | je Bewertung | FAIR assessment | GESCHÄTZT |
How reproducible modelling 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 reproducible modelling, the assumptions it makes and how each is tested.
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)Gefahr, Exposition, Verwundbarkeit und BewältigungskapazitätEAL = ∑k pk · Lküber Ereignisse k mit jährlicher Wahrscheinlichkeit pkxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| Annahme | Warum es entsteht | Wie es geprüft wird |
|---|---|---|
| Gefahr und Exposition sind innerhalb eines Ereignisses unabhängig | Hält das Schadensintegral berechenbar | Mit einer Copula-Anpassung an gemeinsamen Aufzeichnungen vergleichen |
| Kopplungen sind nahe dem Arbeitspunkt linear | Lässt Schocks sich über A ausbreiten | Über den linearen Bereich hinaus stören und vergleichen |
| Vulnerabilitätskurven lassen sich zwischen Orten übertragen | Lokale Kurven sind selten verfügbar | Anhand 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
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.
| Quelle | Was es liefert | Lizenzklasse |
|---|---|---|
| Software Heritage archive | Archived source code with identifiers | Open, archive terms |
| Zenodo and institutional repositories | Deposited models and data with DOIs | Open, licence per record |
| FAIR-Prinzipien für Forschungssoftware (FAIR4RS) | Principles for reusable research software | Offen, CC BY 4.0 |
| CoMSES Net and model archives | Archived models with documentation | Open, licence per model |
| Reproducibility studies in computational science | Measured reproduction rates | Licence per publication |
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 entscheidet | Die Frage | Evidenz, der diese Seite dient |
|---|---|---|
| Modelling teams | How to package models so others can rerun them | Checklists; archiving guides |
| Publishers and report editors | What reproducibility evidence to require | Rerun audits |
| Funders | Whether to fund archiving and research software engineering | Reproduction rate evidence |
Ergebnisse, die dieses Thema hervorbringt
- Reproducibility checklists for models
- Model archiving and versioning guides
- Rerun audits of published model results
- Open teaching material on reproducible modelling
What experts ask about reproducibility.
- Is the exact model version used for a result recorded and retrievable?
- Can the input data be traced back to their sources, with every processing step?
- Are software environments, random seeds and hardware differences documented?
- Can an independent team re-run the analysis without the original authors?
- How are errors found after publication corrected and communicated?
Why modelling results fail to reproduce.
Models change constantly as code is fixed and improved. Without version control, it may be impossible to know which version produced a published result. Input data are revised, cleaned and transformed through steps that are often undocumented. Software libraries change behaviour between versions, and stochastic models depend on random seeds.
Coupled models multiply these problems, since each component has its own versions, data and settings. A result may depend on a particular combination that is never recorded.
Incentives play a role: documenting and sharing models takes time that is rarely rewarded. But irreproducible results cannot be verified, and errors in widely used models can spread into many decisions.
Practices and their limits.
- 01
Version control
Recording every change to code and configuration. It requires discipline and shared conventions.
- 02
Data lineage
Documenting sources and processing steps for every input, using statistical and data stewardship practice. Some data cannot be shared.
- 03
Computational environments
Capturing software dependencies so models can be re-run. Long-term preservation remains difficult.
- 04
Independent re-runs
Having another team reproduce key results before publication. Costly but highly effective.
Reproducibility does not make a model right; it makes it checkable. Replication with independent models and data is a further step, covered in Modell-Intercomparison.
Wie es untersucht wird und was die Methoden nicht sagen können.
- 01Hochleistungs-, Cloud- und Edge-ComputingEnsembledesign im Rahmen von Budgets · Workflow-Orchestrierung · Reproduzierbare UmgebungenHier angewandt
- 02SystemtechnikAnforderungen an Entscheidungsmodelle · Schnittstellensteuerung für gekoppelte ModelleHier angewandt
- 03Wahrscheinlichkeit und StatistikBayessche Kalibrierung · Strikt korrekte Bewertung von Vorhersagen · EnsemblestatistikHier angewandt
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.
Fragen und Antworten.
What is computational reproducibility?
Why archive model code?
What are the FAIR4RS principles?
Is open-source code required?
What is data lineage?
Does reproducibility mean the model is correct?
How are errors corrected?
Evidenz von dieser Seite aus beitragen.
Berichte 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.
- E-MailZugang GW-GCRIVon dieser Seite aus sendenEvidenz, eine Korrektur, ein Fall, eine Methode, eine Prüfung, eine Übersetzung oder ein Beitrag zu einem Profil. Sie kommt mit dieser Seite gekennzeichnet an, sodass die zuständige Redaktion sie erhält.
- ZenodoOffene HinterlegungHinterlegen und bei der Community einreichenVeröffentlichen Sie Ihren eigenen Eintrag auf Zenodo mit Ihrer ORCID iD und reichen Sie ihn dort bei der Reports-Community ein. Kuratorinnen und Kuratoren prüfen ihn; der DOI bleibt bei Ihnen.
- BerichteGCRIAlle Wege zum Beitragen ansehenDie Beitragsarten, wie jede geprüft wird, welche Nennung Sie erhalten, die Lizenz und was nie angenommen wird.
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