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GCRI · Ciencia de sistemas y modelización

Redes y cascadas

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.

01Lienzo

Cómo se desarrolla el trabajo.

sistemas · en torno a este temaIlustrativo

Ejecutor de modelos acoplados

Networks and cascades · Coupled model A · Scenario set 3

Conjunto en ejecuciónGCRI · Ciencia de sistemas y modelización

Grafo de acoplamiento de modelos

nodos: modelos · aristas: variables intercambiadas

Componentes acoplados

Hidrología1 dayescorrentíaSí
Sistema eléctrico1 hdemanda, apagonesSí
Economía1 trimestreproducción, preciosParcial
Población1 yearexposiciónSí

Salida del conjunto

Coupled model runner: the screen’s structure, terms and states for Networks and cascades.Nombres de ejemplo y valores ilustrativos; un diseño, no un registro ni un sistema en vivo.

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

02La pregunta

Networks and cascades: how the risk develops.

Ciencia de redes para la dependencia, el contagio y las fallas en cascada. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

Mecanismo

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.

Mecanismo

Thresholds and load matter

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

Mecanismo

Missing links distort results

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

Mecanismo

Networks are layered

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

03Geografía

Amenazas y exposición en América del Norte.

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

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 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
Observado
Fuente
VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
Proveedor
NASA LAADS DAAC
Licencia
Datos abiertos de la NASA
Año de referencia
diario; radiancia satelital, corregida por la luz de la luna y la atmósfera
Más recientes en la compilación
2026-10-12
Resolución
cuadrícula de unos 500 m
Incertidumbre
Radiancia nocturna satelital de la fecha indicada; las luces son un indicador indirecto del uso de electricidad y de los apagones, no una medición del suministro ni del acceso.
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
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
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

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
  • 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 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
  • Luces nocturnas VIIRS Black Marble, NASA Goddard Space Flight Center; distribuidas por el NASA Level-1 and Atmosphere Archive and Distribution System (LAADS DAAC); 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
  • 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

  • Densidad de población, 2020: Población: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · estático
  • Aguas de inundación, compuesto de 3 días: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 oct 2026
  • Luces nocturnas, diario: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12 oct 2026
  • Color verdadero: reflectancia corregida VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 oct. 2026
  • Incendios activos y anomalías térmicas: VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 13 oct. 2026
  • Tipo de cobertura terrestre (IGBP), anual: MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024

04En todos los dominios

Network models trace cascades across domains.

05Simulador de gemelo y cascada

Model networks and cascades 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
06Indicadores

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.

IndicadorUnidadCadenciaTipo de fuenteEtiqueta
Network sizenodes and linksper datasetNetwork dataOBSERVADO
Degree distributiondistribution shapeper datasetAnálisis de redesESTIMADO
Centrality of key nodescentrality scoreper analysisAnálisis de redesESTIMADO
Cascade size in simulationshare of nodes failedper scenarioCascade modelsMODELADO
Data completenessestimated share of links observedper datasetData assessmentESTIMADO
Interlayer dependenciesrecuentoper datasetMultilayer network dataDECLARADO
07Métodos y evidencia

How networks and cascades 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 networks and cascades, 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
08Fuentes

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.

FuenteLo que aportaTipo de licencia
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
09Decisiones

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 decideLa preguntaEvidencia a la que sirve esta página
Analysts across Nexus platformsWhich network methods suit their dependency dataConstrucción guides; model comparisons
Regulators and operatorsHow to read network-based risk findingsSensitivity analyses
Data ownersWhich links most need to be observedMissing link sensitivity

Productos que genera este tema

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

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?
11Mecanismos y factores impulsores

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 sistemas depend on communications for control, which depend on power. Failures can bounce between networks, producing larger collapses than either network alone would suffer.

12Métodos y datos

Los métodos y sus límites.

  1. 01

    Graph metrics

    Centrality, connectivity and clustering measures, using ciencia de redes. 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.

Los organismos y documentos con los que se lee esta página. El estado y las ediciones cambian; cada enlace lleva al organismo emisor.

15Preguntas

Preguntas y respuestas.

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.
serie ReportsContribuir

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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
Ciencia de sistemas y modelización

Aporte un método, un conjunto de datos o una pregunta.

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.