GCRI · Ciencia de sistemas y modelización
Incertidumbre y validación
A model result is useful only when its uncertainty is stated and its fitness for a purpose has been tested. Verification checks that the code solves the equations intended; validation checks that the model represents the real system well enough for the decision at hand. This page sets out how uncertainty is quantified and models are verified and validated, and what evidence serves the decision makers who rely on model results.
Cómo se desarrolla el trabajo.
Ejecutor de modelos acoplados
Uncertainty and validation · 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
Fig.Coupled model runner: example names and illustrative values, not a record or a live system.
Uncertainty and validation: how the risk develops.
Quantifying uncertainty, validation against observations and the limits of calibration. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Verification precedes validation
Before asking whether a model matches reality, modellers check that the code is correct, through tests, convergence studies and comparison with known solutions.
Validation is purpose-specific
A model valid for one question may be invalid for another. Validation is judged against the accuracy a specific decision needs.
Uncertainty has several sources
Input data, parameters, model structure, numerical error and natural variability each contribute, and each needs a different treatment.
Calibration can hide error
Tuning parameters to match past data can make a model fit for the wrong reasons, so validation needs data not used in calibration.
Amenazas y exposición en América del Norte.
Flood water, population density and night lights 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
- 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
- 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
Teclado, con el mapa seleccionado
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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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
Validation must match the decision each domain faces.
Validation studies are designed for the serie Methods and Technical. ASME V&V 40, NASA-STD-7009 and Bayesian calibration (Kennedy and O’Hagan, 2001) set practice; análisis de sensibilidad is one of the five rules of Saltelli and colleagues (2020).
- Validation datasets.
- Documented model failures.
Model uncertainty and validation 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 |
|---|---|---|---|---|
| Verification tests passed | percent of test suite | por publicación | Model test records | OBSERVADO |
| Validation error against independent data | error metric | per validation | Validation studies | ESTIMADO |
| Prediction interval coverage | percent of observations inside stated intervals | per evaluation | Out-of-sample evaluation | OBSERVADO |
| Sensitivity indices | share of output variance by input | per analysis | Mundial análisis de sensibilidad | MODELADO |
| Models with documented credibility assessment | recuento | por evaluación | Model documentation | DECLARADO |
| Independent reviews completed | recuento | per model | Review records | NOTIFICADO |
How uncertainty and validation 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 uncertainty and validation, 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 |
|---|---|---|
| ASME V&V 10, V&V 20 and V&V 40 | Verification, validation and credibility standards | Licensed standards, purchase required |
| NASA-STD-7009 | Credibility assessment of models and simulations | Public domain, US government |
| IPCC uncertainty guidance note | Lenguaje de incertidumbre calibrado | Public, IPCC terms |
| SALib and other open análisis de sensibilidad libraries | Implementations of global sensitivity methods | Open source, MIT licence |
| Published validation studies in each field | Evidence on model performance | 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 |
|---|---|---|
| Model owners | Whether a model is fit for a stated purpose | Credibility assessments; validation reports |
| Decision makers | How much weight to give model results | Uncertainty statements |
| Reviewers and auditors | Whether verification and validation were adequate | Protocols and review records |
Productos que genera este tema
- Verification and validation protocols for network models
- Uncertainty statements in calibrated language
- Credibility assessments for models used in decisions
- Validation reports against independent data
What experts ask about uncertainty and validation.
- Which sources of uncertainty matter most for the decision at hand?
- How does uncertainty in inputs and parameters propagate to outputs?
- What observations can test the model, and are they independent of calibration data?
- How far beyond the calibration conditions can the model be trusted?
- How should uncertainty be communicated to people who must act on it?
Kinds of uncertainty and why calibration is not validation.
Modellers distinguish aleatory uncertainty, the inherent variability of a system, from epistemic uncertainty, which comes from incomplete knowledge and can in principle be reduced. Structural uncertainty, about whether the model’s equations are right, is often the largest and hardest to quantify. Incertidumbre profunda arises when experts cannot agree even on probability distributions.
Calibration adjusts parameters so that a model matches observations. A well-calibrated model may still be wrong: many parameter combinations can fit the same data, a problem called equifinality, and a model tuned to past conditions may fail under new ones. Validation therefore requires tests against data not used in calibration, and ideally under different conditions.
Validation is purpose-specific. A model may be adequate for estimating averages but not extremes, or for one region but not another.
Los métodos y sus límites.
- 01
Análisis de sensibilidad
Identifying which inputs drive output variation. Global methods are computationally demanding.
- 02
Probabilistic propagation
Monte Carlo and related methods, using probabilidad y estadística. Results depend on assumed input distributions.
- 03
Bayesian calibration
Updating parameter beliefs with data and representing model discrepancy. Priors and discrepancy models involve judgement.
- 04
Out-of-sample validation
Testing against independent data, held-out periods or different locations. Suitable data are often scarce for extremes.
No validation proves a model correct. It establishes confidence for a purpose, within stated conditions.
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
- 03Ingeniería de sistemasRequisitos de los modelos de decisión · Control de interfaces para modelos acopladosAplicado aquí
- 04Análisis de decisiones en condiciones de incertidumbreEncuadrar la decisión antes del modelo · Valor de la información para los modelosAplicado 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.
- ASME V&V 40-2018, assessing credibility of computational modelling (ASME)
- NASA-STD-7009, Norma para modelos y simulaciones (NASA)
- Kennedy and O’Hagan, Bayesian calibration of computer models, Journal of the Royal Statistical Society Series B 63 (2001)
- Saltelli and others, Five ways to ensure that models serve society: a manifesto, Nature 582 (2020)
Preguntas y respuestas.
What is the difference between verification and validation?
Can a model be validated for the future?
What is global sensitivity analysis?
Can uncertainty always be quantified?
What is equifinality?
Does GCRI validate models for regulators?
Why is calibration not enough?
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.
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