Common network representations
Dependency data from different platforms are represented in shared network formats, so cascade methods can be applied consistently.
GCRI · Science des systèmes et modélisation
Network science and contagion is a method this platform stewards for the network. It provides common tools for representing dependencies and simulating spread, used across infrastructure, finance, supply chains, health and information.
Network science and contagion study how the structure of connections among entities shapes the spread of failures, information and disease. It provides tools to analyse interdependent infrastructure, supply chains and financial systèmes. In methods and modelling, risk management and risque systémique and research and evidence, network science identifies critical nodes and pathways through which shocks propagate across sectors. It informs targeted protection and diversification to limit cascades. The canonical description is on les STEM Commons.
Dependency data from different platforms are represented in shared network formats, so cascade methods can be applied consistently.
Threshold, load-redistribution and epidemic-type models are compared on the same networks to show how model choice changes results.
Interdependent networks are analysed together to identify cross-layer cascades that a single-layer analysis would miss entirely.
Densité de population, eaux de crue et lumières nocturnes sur l'Amérique du Nord, d'après NASA GIBS. Chaque couche porte sa propre date.
La carte interactive requiert JavaScript ; la liste des couches et les sources figurent ci-dessous.
Couches 3
Aléas et exposition, pour cette page
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Dernière version disponible
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © contributeurs d'OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth
Chargement des dernières images de la NASA.
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Aléas et exposition, cadrés sur l'Amérique du Nord.Produits satellitaires et de modèles tels que la NASA les publie, chacun avec sa propre date. Ce sont des indicateurs, non des évaluations d'un lieu quelconque.
Couches et dates
Datasets and records used by network science and contagion on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in le registre des sources.
| Données | Rôle | Étiquette |
|---|---|---|
| Benchmark networks | Method testing | OBSERVÉ |
| Platform dependency data | Applications | DÉCLARÉ |
| Event records | Validation | DÉCLARÉ |
Assembled from the Nexus Standards area profile Normes sur les aléas composés et en cascade: the hazards it names, the systèmes 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 Constructeur de systèmes.
Aléas
Systèmes et couplages
Commandes
NS-0 Constitution et principesNS-3 UNI des enregistrements de risque (grammaire, table de correspondance héritée, autorité d'attribution)NS-9 UNI contextuels (déploiements, instances, instances de programme)NS-11 Vérification et suivi (éléments probants, attestations, observation de la conformité zero trust)NRS-H61 Famille d'aléas : défaillance en cascade (NHS-1 sys.cascade)NRS-H62 Famille d'aléas : événements composés et multialéas (NHS-1 sys.compound)NRS-H60 Famille d'aléas : perturbation des chaînes d'approvisionnement et des flux (NHS-1 sys.supply-chain)NRS-H94 Famille d'aléas : événements cyber systémiques (NHS-1 cyber.systemic-cyber)NRS-H107 Famille d'aléas : concentration et monoculture de l'infrastructure numérique (NHS-1 tech.digital-concentration)NRS-H7 Famille d'aléas : anomalies de la circulation à grande échelle (NHS-1 atmo.climate-mode)Observation
Géographie d'exemple
Models are checked by reproducing observed cascades and outbreaks. Robustness of results to missing or uncertain links is tested.
| Vérifier | Comment c'est fait |
|---|---|
| Missing link sensitivity | Results are tested under perturbed network structure |
| Model comparison | Several contagion models are applied before conclusions |
| Event validation | Simulated cascades are compared with documented events |
Network data are often incomplete or confidential. Static network models may miss adaptive behaviour during cascades.
Le modèle, ses hypothèses, ses données et son incertitude, sous la forme qu'un scientifique ou un ingénieur vérifierait. Les structures suivent des méthodes publiées. Les valeurs représentées sont illustratives, ce ne sont pas des résultats.
The model structure used for network science methods, the assumptions it makes and how each is tested.
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)aléa, exposition, vulnérabilité et capacité à faire faceEAL = ∑k pk · Lksur les événements k de probabilité annuelle pkxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| Hypothèse | Pourquoi il est réalisé | Comment il est testé |
|---|---|---|
| Aléa et exposition sont indépendants au sein d'un événement | Garde l'intégrale des pertes calculable | Comparer avec un ajustement de copule sur des relevés conjoints |
| Les couplages sont linéaires près du point de fonctionnement | Laisse les chocs se propager à travers A | Perturber au-delà de la plage linéaire et comparer |
| Les courbes de vulnérabilité se transposent d'un lieu à l'autre | Les courbes locales sont rarement disponibles | Valider par rapport aux pertes observées lorsqu'elles existent |
Process explorer · Process
8 étapes·4 étapes
Processus
An initial hazard can trigger later risks and events; this illustration draws one cascade across systèmes such as energy, water, ICT, health and transport.
Outline of an external standard or method, from its public sources. It describes what the framework says, not a record of any run. It does not show that Nexus or any partner performs, certifies or approves a step. A gate is a step of the method, never a Nexus approval. The dependencies are examples. A dependency survey for the place sets them.
systèmes Science and Modelling stewards network science and contagion for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
Rapports 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.
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