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GCRI · Ciencia de sistemas y modelización

Métodos de sistemas complejos

Complejo sistemas and agent-based modelling is a method this platform stewards. It studies how interactions among many parts produce system behaviour, including tipping points, feedbacks and emergence, and sets documentation and validation practice for such models.

Hacer una consulta Back to STEM foundation of Systems Science and Modelling
01Contenido

Complex systems methods in five parts.

Protocolo5 pasos
  1. 01SolicitudWhat complex systems and agent-based modelling does here
  2. 02DatosLo que consume el método
  3. 03ValidaciónCómo se verifican los resultados
  4. 04ConexionesTemas que se basan en este método
  5. 05Custodia responsableQuién mantiene el método
02Solicitud

What complex systems and agent-based modelling does here.

Complejo sistemas and agent-based modelling study systems whose behaviour emerges from interactions among many components. They help explain nonlinear dynamics, tipping points and collective behaviour. In methods and modelling, risk management and riesgo sistémico and research and evidence, complex systems approaches explore how interacting risks can produce sudden, systemic shifts. They support stress testing of policies against emergent behaviour. The canonical description is on STEM Commons.

Agent-based model standards

Agent-based models across the network are documented with the ODD protocol and validated against multiple observed patterns.

Feedback and tipping point analysis

System dynamics and bifurcation analysis identify feedback loops and thresholds where small changes cause large shifts.

Early warning indicators

Statistical signals such as rising variance and autocorrelation are tested as possible warnings of approaching transitions, with false alarm rates stated.

03Geografía

Amenazas y exposición en América del Norte.

Aguas de inundación, densidad de población e incendios activos sobre América del Norte, de NASA GIBS. Cada capa lleva su propia fecha.

El mapa interactivo requiere JavaScript; la lista de capas y las fuentes figuran a continuación.

Capas 3

Amenazas y exposición, para esta página

Acerca de esta capa
Evidencia
Observado (las nubes dejan lagunas)
Fuente
Producto VIIRS de inundaciones globales (NASA LANCE)
Proveedor
NASA LANCE
Licencia
Datos abiertos de la NASA
Año de referencia
diario; detección satelital; las nubes dejan lagunas
Más recientes en la compilación
2026-10-14
Resolución
cuadrícula de unos 250 m
Incertidumbre
Detección satelital; las nubes dejan lagunas. Ráster satelital o de modelo tal como lo publica el proveedor. Las nubes, los huecos de franja y el error de recuperación dejan lagunas y ruido; los valores son indicadores, no mediciones en un lugar.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
Evidencia
Estimado
Fuente
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Universidad de Columbia))
Proveedor
NASA SEDAC (CIESIN, Universidad de Columbia)
Licencia
CC BY 4.0
Año de referencia
null; estimación basada en el censo, estática (2020)
Resolución
cuadrícula de unos 1 km
Incertidumbre
Estimación basada en censos de personas por kilómetro cuadrado en 2020, mostrada como contexto de exposición; no es un recuento de las personas afectadas por ninguna amenaza.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
Evidencia
Observado (las nubes y el momento de paso del satélite dejan lagunas)
Fuente
VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS) (NASA LANCE FIRMS)
Proveedor
NASA LANCE FIRMS
Licencia
Datos abiertos de la NASA
Año de referencia
diario; detección satelital; las nubes y el momento de paso del satélite dejan lagunas
Más recientes en la compilación
2026-10-13
Resolución
cuadrícula de unos 500 m
Incertidumbre
Detecciones satelitales de puntos calientes del día indicado, incluidas las quemas de gas y el calor industrial; no es un incendio confirmado, un informe de incidente ni una alerta.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
Evidencia
Observado
Fuente
VIIRS NOAA-20, reflectancia corregida (NASA LANCE)
Proveedor
NASA LANCE
Licencia
Datos abiertos de la NASA
Año de referencia
diario; imagen satelital
Más recientes en la compilación
2026-10-14
Resolución
cuadrícula de unos 250 m
Incertidumbre
Imagen satelital. Ráster satelital o de modelo tal como lo publica el proveedor. Las nubes, los huecos de franja y el error de recuperación dejan lagunas y ruido; los valores son indicadores, no mediciones en un lugar.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
Evidencia
Modelado (último año que publica GIBS)
Fuente
MODIS Terra y Aqua, cobertura del suelo (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
Proveedor
NASA LP DAAC
Licencia
Datos abiertos de la NASA
Año de referencia
anual; clasificación satelital; último año que publica GIBS
Más recientes en la compilación
2024-01-01
Resolución
cuadrícula de unos 500 m
Incertidumbre
Clases satelitales de cobertura del suelo del año indicado, incluidas las tierras de cultivo; una clasificación con errores conocidos, no un registro de explotaciones agrícolas.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
Evidencia
Observado (la nubosidad persistente aún deja lagunas)
Fuente
VIIRS NOAA-20 nivel 3, 8 días (NASA LANCE)
Proveedor
NASA LANCE
Licencia
Datos abiertos de la NASA
Año de referencia
8 días; composición satelital de 8 días; la nubosidad persistente aún deja lagunas
Más recientes en la compilación
2026-09-14
Resolución
cuadrícula de unos 1 km
Incertidumbre
Temperatura de la superficie del suelo medida por satélite durante los 8 días que terminan en la fecha indicada, un indicador de exposición al calor; no es la temperatura del aire, el índice de calor ni una alerta de calor.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo

Último disponible

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

Cargando las imágenes más recientes de la NASA.

Arrastre para desplazar. Ctrl o ⌘ y desplazamiento, pellizco o los botones para ampliar; pase el puntero para ver los valores; restablecer devuelve a la región.

Amenazas y exposición, encuadradas sobre América del Norte.Productos satelitales y de modelos tal como los publica la NASA, cada uno con su propia fecha. Son indicadores, no evaluaciones de ningún lugar.

Datos: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © colaboradores de OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTFuentes y licencias

  • 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). Datos abiertos de la 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). Datos abiertos de la NASA
  • Productos VIIRS en tiempo casi real (inundaciones, temperatura de la superficie terrestre, cubierta de nieve, reflectancia corregida), NASA LANCE; imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la 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). Con licencia CC BY 4.0. Colores redibujados a partir de la paleta publicada; valores promediados en celdas hexagonales cuando se muestran (modificado). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • Fire Information for Resource Management System (FIRMS) de la NASA, producto de incendios activos VIIRS 375 m, NASA LANCE; teselas vectoriales mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
  • Productos terrestres MODIS (índices de vegetación, producción primaria bruta, cobertura del suelo), NASA LP DAAC y LANCE; imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
  • ASTER GDEM es un producto del METI y la NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Cítese como: 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. Datos abiertos de la NASA
  • Elaborado con Natural Earth. Datos cartográficos vectoriales y ráster gratuitos en naturalearthdata.com. Dominio público
  • © Colaboradores de OpenStreetMap (ODbL), mediante NASA GIBS (costas, límites, carreteras y nombres de lugares). Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
  • Contexto en el globo y el mapa plano: costas, límites, carreteras y topónimos de las capas de referencia de NASA GIBS (datos de OpenStreetMap, ODbL, © colaboradores de OpenStreetMap); imágenes Blue Marble como base opcional; relieve 3D y lectura de elevación a partir del índice de color de elevación ASTER GDEM (clases de 5 m a 200 m, exageradas para facilitar la lectura). Los límites se representan tal como se publican y no implican posición alguna sobre ningún territorio.
  • Eventos en vivo: Rastreador de Eventos Naturales del Observatorio de la Tierra de la NASA (EONET); los eventos son indicativos y conservan sus enlaces de origen.
  • En directo: los eventos de NASA EONET son indicativos, no avisos oficiales.
  • En vivo: Servicio Geológico de los Estados Unidos. Los eventos son indicativos, no alertas de las autoridades.
  • 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).
  • Pronóstico de caudal fluvial, 30 días con rango (GloFAS a través de Open-Meteo): contiene información modificada del Servicio de Gestión de Emergencias de Copernicus 2026; no es una alerta de inundación.
  • Datos meteorológicos de Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), con licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • Las capas opcionales (11 fuentes en la lista de capas: en directo, pronóstico, observadas y contexto) muestran el crédito de su proveedor en el mapa y aquí cuando se activan; los pronósticos son resultados de modelos y los índices derivados son estimaciones.

Capas y fechas

  • Aguas de inundación, compuesto de 3 días: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 oct 2026
  • Densidad de población, 2020: Población: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · estático
  • Incendios activos y anomalías térmicas: VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 13 oct. 2026
  • Color verdadero: reflectancia corregida VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 oct. 2026
  • Tipo de cobertura terrestre (IGBP), anual: MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • Temperatura de la superficie terrestre, día, compuesto de 8 días: VIIRS NOAA-20 Level 3, 8-day, NASA LANCE · 14 sept. 2026

04Datos

Lo que consume el método.

Datasets and records used by complex sistemas and agent-based modelling on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in el registro de fuentes.

DatosFunciónEtiqueta
Model archivesDocumentaciónDECLARADO
Time series of system statesAlerta temprana testsOBSERVADO
Behavioural dataAgent rulesNOTIFICADO
05Seguimiento

Agent-based simulation.

La pantalla que utilizaría un equipo para seguir este método: sus mediciones, estados y decisiones. Los nombres son ejemplos y los valores son ilustrativos.

Agent-based simulation

Systems science · Complex systems methods · Run R-1662

202 runsGCRI · Ciencia de sistemas y modelización

Outcome across runs

Ficha del método

Método
Sistemas complejos y modelización basada en agentes
Agentes
7583
Calibración
pattern-oriented
Etiqueta
MODELADO

Behavioural rules

Modelling leadadapts after 3 losses0.8survey, labelled
Custodio del modeloadapts after 3 losses0.6survey, labelled
Validation revieweradapts after 5 losses0.5survey, labelled
Agent-based simulation: the screen’s structure, terms and states for Systems science.Nombres de ejemplo y valores ilustrativos; un diseño, no un registro ni un sistema en vivo.
06Validación

Cómo se verifican los resultados.

Models are evaluated by matching multiple stylised facts and patterns at different scales. Sensitivity and robustness analysis test dependence on assumptions.

VerificaciónCómo se hace
Pattern-oriented validationModels reproduce several patterns at different scales
Robustness of tipping pointsThresholds are tested under parameter variation
False alarm assessmentAlerta temprana indicators are tested where no transition occurred

Many plausible models can reproduce the same patterns. Calibration and validation data are often limited.

07Simulador

Stocks, flujos, retardos y un umbral de inflexión.

Dos stocks, la presión y la capacidad de adaptación, unidos por un bucle de crecimiento reforzador, una respuesta de equilibrio retardada y daños cuando la presión supera la capacidad; pasado el umbral, el sistema puede volcarse. Modelo didáctico con valores ilustrativos declarados, no una predicción. El mapa de esta página muestra América del Norte; el modelo en sí no está ligado a un lugar.

Controles

Crecimiento de la presión
6,0 % al año
Eficacia de la capacidad para reducir la presión
4,0 % al año
Respuesta de la inversión a la presión percibida
20%
Retraso de percepción
4.0 años
Umbral de inflexión de la presión
60 índices
Amplificación más allá del umbral
2,0 veces
Años simulados
50 años

Lecturas

Presión máxima
113 índices
Capacidad al final
Índice 186
Años por encima del umbral
15,8 años
Cifras, métodos y fuentes
AñoPresiónCapacidadPercibido
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

Métodos

  1. Dinámica de sistemas Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
  2. Transiciones críticas y puntos de inflexión Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
  3. Diagrama de bucles causales Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
  4. Abanico de incertidumbre (Monte Carlo de parámetros) Spiegelhalter, Pearson y Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  5. Sensibilidad de un factor a la vez (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Datos

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.

Stocks, flujos, retardos y un umbral de inflexión. Modelo didáctico ilustrativo: funciona con los valores fijados por los controles, no con datos medidos. Métodos: dinámica de sistemas (Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics); transiciones críticas y puntos de inflexión (Scheffer y otros (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461); diagrama de bucles causales (Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill).

En los seis pilares, bajo la dirección de Nexus Consortium

08Conexiones

Temas que se basan en este método.

09Simulador de gemelo y cascada

Model complex systems methods as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile Normas sobre amenazas compuestas y en cascada: the hazards it names, the sistemas 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 Constructor de sistemas.

Amenazas

Controles

  • NS-0 Constitución y principios
  • NS-3 UNI de registros de riesgo (gramática, tabla de correspondencia heredada, autoridad de asignación)
  • NS-9 UNI contextuales (despliegues, instancias, instancias de programa)
  • NS-11 Verificación y seguimiento (evidencia, atestaciones, observación de la conformidad de confianza cero)
  • NRS-H61 Familia de amenazas: fallo en cascada (NHS-1 sys.cascade)
  • NRS-H62 Familia de amenazas: eventos compuestos y multiamenaza (NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H60 Familia de amenazas: perturbación de cadenas de suministro y flujos (NHS-1 sys.supply-chain)
  • NRS-H94 Familia de amenazas: eventos cibernéticos sistémicos (NHS-1 cyber.systemic-cyber)
  • NRS-H107 Familia de amenazas: concentración y monocultivo de la infraestructura digital (NHS-1 tech.digital-concentration)
  • NRS-H7 Familia de amenazas: anomalías de la circulación a gran escala (NHS-1 atmo.climate-mode)

Observación

  • Copernicus EMS rapid mapping activations (listed for reference)
  • OpenStreetMap planet and replication (listed for reference)
  • ERA5 reanalysis (Copernicus Climate Data Store) (listed for reference)
  • Pérdidas económicas directas atribuidas a desastres en relación con el PIB mundial
  • Number of disruptions to basic services attributed to disasters

Geografía de ejemplo

  • Bangladesh: 134 celdas hexagonales
  • Luces nocturnas de esta noche, apagones (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
  • Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
10Custodia responsable

Quién mantiene el método.

sistemas Science and Modelling stewards complex systems and agent-based modelling for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

Canonical page: Complex systems and agent-based modelling

11Métodos y evidencia

How complex systems methods is modelled, measured and tested.

El modelo, sus supuestos, sus datos y su incertidumbre, en la forma en que un científico o un ingeniero los comprobaría. Las estructuras siguen métodos publicados. Los valores representados son ilustrativos, no hallazgos.

Modelo, ecuaciones y supuestos

The model structure used for complex systems methods, the assumptions it makes and how each is tested.

Riesgo del elemento iRi = f(Hi, Ei, Vi, Ci)amenaza, exposición, vulnerabilidad y capacidad de afrontamiento
Pérdida anual esperadaEAL = ∑k pk · Lksobre los eventos k con probabilidad anual pk
Sistemas acopladosxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error
SupuestoPor qué se haceCómo se prueba
La amenaza y la exposición son independientes dentro de un eventoMantiene manejable la integral de pérdidasComparar con un ajuste de cópula sobre registros conjuntos
Los acoplamientos son lineales cerca del punto de operaciónPermite que las perturbaciones se propaguen a través de APerturbar más allá del rango lineal y comparar
Las curvas de vulnerabilidad se transfieren entre lugaresLas curvas locales rara vez están disponiblesValidar frente a las pérdidas observadas cuando existan
Entradas
conjuntos de datos versionados con procedencia
Resultados
distribuciones, nunca cifras únicas
Código
publicado con la ficha de modelo y las pruebas
Reproducción
mismos datos, código, entorno y semilla
Formulaciones estándar de riesgo y de espacio de estados; los supuestos enumerados son los típicos del método, expuestos para su revisión, no resultados.
Principios rectores FAIR · GO FAIR y FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumOrientación para un tratamiento coherente de las incertidumbres · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Comité sobre Satélites de Observación de la Tierra
12Preguntas

Preguntas y respuestas.

What are the limits of complex systems and agent-based modelling in this field?
Many plausible models can reproduce the same patterns. Calibration and validation data are often limited.
¿Cómo se verifican los resultados?
Models are evaluated by matching multiple stylised facts and patterns at different scales. Sensitivity and robustness analysis test dependence on assumptions.
¿Son reales los valores de esta página?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
¿Dónde más se aplica este método?
La página canónica del método enumera todas las plataformas que lo aplican.
serie ReportsContribuir

Aporte evidencia desde esta página.

serie Reports 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.

GCRICiencia de sistemas y modelizaciónMétodos y técnicaEscenarios y pruebas de estrés

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Legal

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