GCRI · Ciencia de sistemas y modelización
Intercomparación de modelos
No single model captures a complex system fully. Model intercomparison runs several models on the same experiment with the same inputs, so that their agreement and disagreement can be seen and explained. It is how climate, crop, hydrology and epidemic modelling communities learned what their results can and cannot support. This page sets out how intercomparisons are designed, what they reveal, and what evidence serves the institutions that rely on model ensembles.
Model intercomparison on the record.
Model intercomparison: how the risk develops.
Comparing models of the same system, and what disagreement tells you. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Common protocols isolate differences
When models share inputs, scenarios and output formats, remaining differences point to model structure and parameters rather than set-up.
Spread shows structural uncertainty
The range of results across credible models is a measure of how much the answer depends on modelling choices.
Ensembles are not independent
Models share code, data and ideas, so an ensemble can agree for shared reasons and overstate confidence.
Evaluation against observations weighs models
Comparing models with observations shows which reproduce key processes, which can inform how ensemble results are interpreted.
Amenazas y exposición en América del Norte.
Flood water, population density and daytime surface heat over North America, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
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 (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
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
- Estimado
- Fuente
- GPM IMERG (NASA GES DISC)
- Proveedor
- NASA GES DISC
- Licencia
- Datos abiertos de la NASA
- Año de referencia
- diario; estimación satelital, casi en tiempo real
- Más recientes en la compilación
- 2026-10-12
- Resolución
- cuadrícula de unos 2 km
- Incertidumbre
- Estimación satelital, casi en tiempo real. 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
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.
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
- 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
- Precipitación GPM IMERG, Sistema de Procesamiento de Precipitación de la NASA; distribuida por el Centro de Servicios de Datos e Información de Ciencias de la Tierra Goddard de la NASA (GES DISC); imágenes a través de 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
- Temperatura de la superficie terrestre, día, compuesto de 8 días: VIIRS NOAA-20 Level 3, 8-day, NASA LANCE · 14 sept. 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
- Tasa de precipitación, media diaria: GPM IMERG, NASA GES DISC · 12 oct 2026
Intercomparison is how each domain learns where its models disagree.
- AguaAcoplamientoHydrological and impact models are compared under ISIMIP protocols.What to watchModel spread
- AlimentaciónAcoplamientoCrop models are compared under AgMIP.What to watchSpread under heat
- EnergíaAcoplamientoEnergy system models are compared on common scenarios.What to watchScenario harmonisation
Intercomparisons are designed for the serie Methods and Technical. CMIP, ISIMIP and AgMIP set the protocols; models would carry NS-12 cards under the proposed Nexus Standards.
- Participation in intercomparisons.
- Shared evaluation datasets.
Ejecutor de modelos acoplados.
La pantalla que utilizaría un equipo para seguir esta materia: sus mediciones, estados y decisiones. Los nombres son ejemplos y los valores son ilustrativos.
Ejecutor de modelos acoplados
Model intercomparison · Coupled model A · Scenario set 3
Grafo de acoplamiento de modelos
nodos: modelos · aristas: variables intercambiadas
Componentes acoplados
| Hidrología | 1 day | escorrentía | Sí |
| Sistema eléctrico | 1 h | demanda, apagones | Sí |
| Economía | 1 trimestre | producción, precios | Parcial |
| Población | 1 year | exposición | Sí |
Salida del conjunto
Qué se mide y con qué calidad.
Cada indicador lleva su unidad, su periodicidad, el tipo de fuente que lo respalda y la etiqueta de evidencia que llevaría un valor. No se muestran valores: un programa los aporta bajo su propia autoridad.
| Indicador | Unidad | Cadencia | Tipo de fuente | Etiqueta |
|---|---|---|---|---|
| Models participating in an intercomparison | recuento | per round | Intercomparison records | NOTIFICADO |
| Ensemble spread | range or standard deviation across models | per experiment | Intercomparison outputs | MODELADO |
| Agreement on sign of change | percent of models | per experiment | Intercomparison outputs | MODELADO |
| Skill against observations | error metric by model | per evaluation | Evaluación de modelos | ESTIMADO |
| Shared code lineage between models | count of related model families | por evaluación | Model genealogy studies | ESTIMADO |
| Outputs published in standard formats | porcentaje de los productos | per round | Archive metadata | OBSERVADO |
Treat model intercomparison 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
- Natech event
- Chemical spill or leak (desencadenado aguas abajo)
- Emergency-response overload (desencadenado aguas abajo)
- Toxic gas release (set off downstream)
- Industrial fire (set off downstream)
Sistemas y acoplamientos
Controles
NS-0Constitución y principiosNS-3UNI de registros de riesgo (gramática, tabla de correspondencia heredada, autoridad de asignación)NS-9UNI contextuales (despliegues, instancias, instancias de programa)NS-11Verificación y seguimiento (evidencia, atestaciones, observación de la conformidad de confianza cero)NRS-H61Familia de amenazas: fallo en cascada (NHS-1 sys.cascade)NRS-H62Familia de amenazas: eventos compuestos y multiamenaza (NHS-1 sys.compound)NRS-H60Familia de amenazas: perturbación de cadenas de suministro y flujos (NHS-1 sys.supply-chain)NRS-H94Familia de amenazas: eventos cibernéticos sistémicos (NHS-1 cyber.systemic-cyber)NRS-H107Familia de amenazas: concentración y monocultivo de la infraestructura digital (NHS-1 tech.digital-concentration)NRS-H7Familia 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
De dónde procede la evidencia.
Conjuntos de datos públicos y registros institucionales identificados, cada uno con su tipo de licencia. Las fuentes obtenidas por acuerdo solo se utilizan conforme a sus condiciones y nunca se republican.
| Fuente | Lo que aporta | Tipo de licencia |
|---|---|---|
| CMIP6 archive via the Earth System Grid Federation | Climate model outputs from common experiments | Open, CC BY 4.0 for most models (to check per model) |
| ISIMIP repository | Impact model outputs for water, agriculture, health and other sectors | Open, licence per dataset (to check) |
| AgMIP crop model intercomparisons | Crop model ensemble protocols and results | Public, terms per project |
| Scenario Modeling Hub publications for epidemics | Multi-model epidemic scenario projections | Public, terms per hub |
| Literature on model genealogy and ensemble independence | Analysis of shared model components | Licence per publication |
How model intercomparison 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 model intercomparison, 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 |
- 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
Quién decide y a qué sirve la evidencia.
sistemas Science and Modelling prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| Quién decide | La pregunta | Evidencia a la que sirve esta página |
|---|---|---|
| Modelling groups | Which experiments and protocols to adopt | Protocol designs; evaluation reports |
| Institutions using model results | How much confidence to place in ensemble findings | Ensemble summaries with spread |
| Financiadores de la investigación | Whether to fund intercomparison infrastructure | Evidence on value of intercomparison |
Productos que genera este tema
- Intercomparison protocol designs for cross-sector models
- Ensemble summaries with spread and agreement stated
- Model evaluation reports against observations
- Method notes in serie Reports Métodos y técnica
What experts ask about intercomparison.
- Do independently built models agree, and on which outputs?
- Where they disagree, is it because of structure, parameters, inputs or errors?
- Is the spread of an ensemble a meaningful measure of uncertainty?
- Are the models truly independent, or do they share code, data and assumptions?
- How should results be weighted when some models perform better against observations?
What disagreement tells you.
Every model embodies choices: which processes to include, how to represent them and how to calibrate them. Two well-built models can therefore produce different answers. When models agree, confidence increases, though not to certainty, since they may share the same flaw. When they disagree, the disagreement is information: it reveals structural uncertainty that no single model can show.
Interpreting an ensemble is not straightforward. Models are rarely independent; many share components, data or lineage. An ensemble’s spread may underestimate true uncertainty if the models share errors, or overstate it if poor models are included. Methods for weighting models by performance and independence are an active research area.
Intercomparison also improves models. Diagnosing why one model differs often reveals errors or missing processes, and shared protocols raise standards across a community.
Los métodos y sus límites.
- 01
Common protocols
Shared inputs, scenarios, output variables and formats. Designing them takes time and agreement.
- 02
Ensemble statistics
Means, spreads and distributions across models, using probabilidad y estadística. Spread is not a probability unless justified.
- 03
Performance and independence weighting
Weighting models by skill and distinctness, using cuantificación de la incertidumbre. Weights depend on chosen metrics.
- 04
Process diagnostics
Comparing internal variables to find sources of difference. Requires access to model internals.
Agreement among models is not proof of correctness. Intercomparison results state which models took part and how they relate.
Cómo se estudia y lo que los métodos no pueden decir.
- 01Cuantificación de la incertidumbre y validación de modelosPresupuestos de incertidumbre · Modelos sustitutos para simulaciones costosas · Evaluación de la credibilidadAplicado aquí
- 02Probabilidad y estadísticaCalibración bayesiana · Puntuación adecuada de las predicciones · Estadística de conjuntosAplicado aquí
- 03Computación de alto rendimiento, en la nube y en el bordeDiseño de conjuntos dentro de presupuestos · Orquestación de flujos de trabajo · Entornos reproduciblesAplicado aquí
- 04Ingeniería de sistemasRequisitos de los modelos de decisión · Control de interfaces para modelos acopladosAplicado aquí
Where this page’s references lead.
Los organismos y documentos con los que se lee esta página. El estado y las ediciones cambian; cada enlace lleva al organismo emisor.
Preguntas y respuestas.
What is a model intercomparison project?
Does agreement between models mean they are right?
What is structural uncertainty?
Does intercomparison find the best model?
Why not just average the models?
Can private models take part?
Is the Universe exercise an intercomparison?
Aporte evidencia desde esta página.
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.
- Correo electrónicoPasarela GW-GCRIEnvíelo desde esta páginaEvidencia, una corrección, un caso, un método, una revisión, una traducción o un aporte a un perfil. Llega etiquetado con esta página, de modo que lo recibe el editor responsable.
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Documentos jurídicos.
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.