GCRI · Ciencia de sistemas y modelización
Modelización reproducible
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.
Amenazas y exposición en América del Norte.
Population density, flood water and active fires 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
- 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 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 (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 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
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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- Incendios activos y anomalías térmicas: VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 13 oct. 2026
- Luces nocturnas, diario: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12 oct 2026
Reproducibility lets every domain check model results.
Practice is designed for the serie 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 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
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 with archived code | percent of published models | por revisión | Code archive checks | OBSERVADO |
| Successful independent reruns | percent of attempted reruns | per audit | Reproduction studies | OBSERVADO |
| Models with recorded environments | percent | por revisión | Repository checks | OBSERVADO |
| Software with persistent identifiers | recuento | anual | Archive records | OBSERVADO |
| Correcciones emitidas | count with reason | continuo | Correction logs | OBSERVADO |
| Models meeting FAIR4RS criteria | percent | por evaluación | FAIR assessment | ESTIMADO |
How reproducible modelling 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 reproducible modelling, 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
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 |
|---|---|---|
| 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 |
| Principios FAIR para el software de investigación (FAIR4RS) | Principles for reusable research software | Abierta, 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 |
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 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 |
Productos que genera este tema
- 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 intercomparación de modelos.
Cómo se estudia y lo que los métodos no pueden decir.
- 01Computación de alto rendimiento, en la nube y en el bordeDiseño de conjuntos dentro de presupuestos · Orquestación de flujos de trabajo · Entornos reproduciblesAplicado aquí
- 02Ingeniería de sistemasRequisitos de los modelos de decisión · Control de interfaces para modelos acopladosAplicado aquí
- 03Probabilidad y estadísticaCalibración bayesiana · Puntuación adecuada de las predicciones · Estadística de conjuntosAplicado 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 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?
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.
- 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.
- ZenodoDepósito abiertoDeposítelo y envíelo a la comunidadPublique su propio registro en Zenodo con su ORCID iD y luego envíelo a la comunidad de Reports allí. Los curadores lo revisan; el DOI sigue siendo suyo.
- serie ReportsGCRIVer todas las formas de contribuirLos tipos de contribución, cómo se revisa cada uno, qué crédito recibe, la licencia y qué nunca se acepta.
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.
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.
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.