Common network representations
Dependency data from different platforms are represented in shared network formats, so cascade methods can be applied consistently.
GCRI · Ciencia de sistemas y modelización
Network science and contagion is a method this platform stewards for the network. It provides common tools for representing dependencies and simulating spread, used across infrastructure, finance, supply chains, health and information.
Network science and contagion study how the structure of connections among entities shapes the spread of failures, information and disease. It provides tools to analyse interdependent infrastructure, supply chains and financial sistemas. In methods and modelling, risk management and riesgo sistémico and research and evidence, network science identifies critical nodes and pathways through which shocks propagate across sectors. It informs targeted protection and diversification to limit cascades. The canonical description is on STEM Commons.
Dependency data from different platforms are represented in shared network formats, so cascade methods can be applied consistently.
Threshold, load-redistribution and epidemic-type models are compared on the same networks to show how model choice changes results.
Interdependent networks are analysed together to identify cross-layer cascades that a single-layer analysis would miss entirely.
Densidad de población, aguas de inundación y luces nocturnas sobre América del Norte, a partir 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
Teclado, con el mapa seleccionado
Mantenga pulsado Ctrl o ⌘ y desplace para ampliar
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.
Capas y fechas
Datasets and records used by network science and contagion on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in el registro de fuentes.
| Datos | Función | Etiqueta |
|---|---|---|
| Benchmark networks | Method testing | OBSERVADO |
| Platform dependency data | Applications | DECLARADO |
| Event records | Validación | NOTIFICADO |
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
Sistemas y acoplamientos
Controles
NS-0 Constitución y principiosNS-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
Geografía de ejemplo
Models are checked by reproducing observed cascades and outbreaks. Robustness of results to missing or uncertain links is tested.
| Verificación | Cómo se hace |
|---|---|
| Missing link sensitivity | Results are tested under perturbed network structure |
| Model comparison | Several contagion models are applied before conclusions |
| Event validation | Simulated cascades are compared with documented events |
Network data are often incomplete or confidential. Static network models may miss adaptive behaviour during cascades.
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.
The model structure used for network science methods, the assumptions it makes and how each is tested.
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)amenaza, exposición, vulnerabilidad y capacidad de afrontamientoEAL = ∑k pk · Lksobre los eventos k con probabilidad anual pkxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| Supuesto | Por qué se hace | Cómo se prueba |
|---|---|---|
| La amenaza y la exposición son independientes dentro de un evento | Mantiene manejable la integral de pérdidas | Comparar con un ajuste de cópula sobre registros conjuntos |
| Los acoplamientos son lineales cerca del punto de operación | Permite que las perturbaciones se propaguen a través de A | Perturbar más allá del rango lineal y comparar |
| Las curvas de vulnerabilidad se transfieren entre lugares | Las curvas locales rara vez están disponibles | Validar frente a las pérdidas observadas cuando existan |
Process explorer · Process
8 pasos·4 etapas
Proceso
An initial hazard can trigger later risks and events; this illustration draws one cascade across sistemas such as energy, water, ICT, health and transport.
Outline of an external standard or method, from its public sources. It describes what the framework says, not a record of any run. It does not show that Nexus or any partner performs, certifies or approves a step. A gate is a step of the method, never a Nexus approval. The dependencies are examples. A dependency survey for the place sets them.
sistemas Science and Modelling stewards network science and contagion for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
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.
No envíe nunca datos personales, detalles sensibles de infraestructura ni nada que no tenga derecho a compartir. Un aporte se revisa antes de su uso; enviarlo no confiere autoría ni derechos editoriales, y el patrocinio nunca compra un hallazgo.
La información y las consultas están abiertas hoy. Una consulta recibe una referencia e indica el siguiente paso; las solicitudes, pagos, asignaciones de cómputo y registros solo se abren cuando existen su equipo, sus condiciones y la capacidad de revisión.
Los mapas, datos y cifras de este sitio se muestran como contexto e información general. No son consejos, pronósticos ni avisos; los límites de la información se exponen en los Descargos de responsabilidad y los Avisos sobre datos.
This site uses only strictly necessary cookies to work and to remember your privacy choices. Nothing loads from other companies, and we never sell or share your personal information.
This site uses only strictly necessary cookies to work and to remember your privacy choices. Nothing loads from other companies, and we never sell or share your personal information. We run no advertising. You can review your choices at any time through Privacy choices at the foot of every page.