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GCRI · Science des systèmes et modélisation

Modélisation des systèmes couplés

Water, energy, food, health, the economy and infrastructure depend on each other, so models of one system miss effects that arrive through the others. Coupled modelling links models so that drought can reduce hydropower, raise food prices and strain health services in one simulation. This page sets out how coupled models are built, where coupling introduces error, and what evidence serves the institutions that use integrated assessments.

01Registre

Coupled systems modelling on the record.

02La question

Coupled systems modelling: how the risk develops.

Linking water, energy, food, health and infrastructure models without hiding assumptions. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

Mécanisme

Feedbacks cross boundaries

Effects travel between systèmes and sometimes return, as when water scarcity raises energy demand for pumping, which raises water demand for cooling.

Mécanisme

Scales and units must match

Coupled models must reconcile different time steps, spatial resolutions and units. Mismatches create artefacts that look like results.

Mécanisme

Interfaces carry assumptions

What passes between models, and how often, is a modelling choice. Loose coupling is simpler; tight coupling captures feedback but is harder to test.

Mécanisme

Uncertainty compounds

Uncertainty in each component propagates through the chain, so coupled results can be more uncertain than any single model.

03Géographie

Aléas et exposition en Amérique du Nord.

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

À propos de cette couche
Preuves
Estimé
Sources
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Université Columbia))
Fournisseur
NASA SEDAC (CIESIN, Université Columbia)
Licence
CC BY 4.0
Millésime
null ; estimation fondée sur le recensement, statique (2020)
Résolution
grille d'environ 1 km
Incertitude
Estimation fondée sur le recensement du nombre d'habitants par kilomètre carré en 2020, présentée comme contexte d'exposition ; ce n'est pas un décompte des personnes touchées par un aléa.
Accessible par
gibs.earthdata.nasa.gov, uniquement après que vous avez autorisé la carte en direct
À propos de cette couche
Preuves
Observé (les nuages laissent des lacunes)
Sources
Produit VIIRS d'inondation mondiale (NASA LANCE)
Fournisseur
NASA LANCE
Licence
Données ouvertes de la NASA
Millésime
quotidien ; détection satellitaire ; les nuages laissent des lacunes
Les plus récents à la construction
2026-10-14
Résolution
grille d'environ 250 m
Incertitude
Détection satellitaire ; les nuages laissent des lacunes. Raster satellitaire ou de modèle tel que le fournisseur le publie. Les nuages, les lacunes de fauchée et les erreurs de restitution laissent des lacunes et du bruit ; les valeurs sont des indicateurs, et non des mesures en un lieu donné.
Accessible par
gibs.earthdata.nasa.gov, uniquement après que vous avez autorisé la carte en direct
À propos de cette couche
Preuves
Observé
Sources
VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
Fournisseur
NASA LAADS DAAC
Licence
Données ouvertes de la NASA
Millésime
quotidien ; radiance satellitaire, corrigée de la lumière lunaire et de l'atmosphère
Les plus récents à la construction
2026-10-12
Résolution
grille d'environ 500 m
Incertitude
Radiance nocturne satellitaire pour la date indiquée ; les lumières sont un indicateur indirect de la consommation d'électricité et des pannes, et non une mesure de l'approvisionnement ou de l'accès.
Accessible par
gibs.earthdata.nasa.gov, uniquement après que vous avez autorisé la carte en direct
À propos de cette couche
Preuves
Observé
Sources
VIIRS NOAA-20, réflectance corrigée (NASA LANCE)
Fournisseur
NASA LANCE
Licence
Données ouvertes de la NASA
Millésime
quotidien ; image satellitaire
Les plus récents à la construction
2026-10-14
Résolution
grille d'environ 250 m
Incertitude
Image satellitaire. Raster satellitaire ou de modèle tel que le fournisseur le publie. Les nuages, les lacunes de fauchée et les erreurs de restitution laissent des lacunes et du bruit ; les valeurs sont des indicateurs, et non des mesures en un lieu donné.
Accessible par
gibs.earthdata.nasa.gov, uniquement après que vous avez autorisé la carte en direct
À propos de cette couche
Preuves
Modélisé (dernière année publiée par GIBS)
Sources
MODIS Terra et Aqua, occupation du sol (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
Fournisseur
NASA LP DAAC
Licence
Données ouvertes de la NASA
Millésime
annuel ; classification satellitaire ; dernière année publiée par GIBS
Les plus récents à la construction
2024-01-01
Résolution
grille d'environ 500 m
Incertitude
Classes d'occupation du sol par satellite pour l'année indiquée, y compris les terres cultivées ; une classification comportant des erreurs connues, et non un registre des exploitations agricoles.
Accessible par
gibs.earthdata.nasa.gov, uniquement après que vous avez autorisé la carte en direct
À propos de cette couche
Preuves
Observé (les nuages et l'heure de passage du satellite laissent des lacunes)
Sources
VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS) (NASA LANCE FIRMS)
Fournisseur
NASA LANCE FIRMS
Licence
Données ouvertes de la NASA
Millésime
quotidien ; détection satellitaire ; les nuages et l'heure de passage du satellite laissent des lacunes
Les plus récents à la construction
2026-10-13
Résolution
grille d'environ 500 m
Incertitude
Détections satellitaires de points chauds pour le jour indiqué, y compris les torchères de gaz et la chaleur industrielle ; ce n'est pas un incendie confirmé, un rapport d'incident ni une alerte.
Accessible par
gibs.earthdata.nasa.gov, uniquement après que vous avez autorisé la carte en direct

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.

Faites glisser pour déplacer. Ctrl ou ⌘ et défilement, pincement ou boutons pour zoomer ; survolez pour lire les valeurs sous le pointeur ; la réinitialisation ramène à la région.

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.

Données : NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © contributeurs d'OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTSources et licences

  • 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). Données ouvertes 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). Données ouvertes 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). Sous licence CC BY 4.0. Couleurs redessinées à partir de la palette publiée ; valeurs moyennées dans des cellules hexagonales lorsque présentées (modifié). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • Produits VIIRS en quasi-temps réel (inondation, température de surface terrestre, couverture neigeuse, réflectance corrigée), NASA LANCE ; imagerie via NASA GIBS. Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées dans des cellules hexagonales lorsque affichées (modifié). Données ouvertes de la NASA
  • Lumières nocturnes VIIRS Black Marble, NASA Goddard Space Flight Center ; distribuées par le NASA Level-1 and Atmosphere Archive and Distribution System (LAADS DAAC) ; imagerie via NASA GIBS. Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées dans des cellules hexagonales lorsque affichées (modifié). Données ouvertes de la NASA
  • Produits terrestres MODIS (indices de végétation, production primaire brute, occupation du sol), NASA LP DAAC et LANCE ; imagerie via NASA GIBS. Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées dans des cellules hexagonales lorsque affichées (modifié). Données ouvertes de la NASA
  • Fire Information for Resource Management System (FIRMS) de la NASA, produit de feux actifs VIIRS 375 m, NASA LANCE ; tuiles vectorielles via NASA GIBS. Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées dans des cellules hexagonales lorsque affichées (modifié). Données ouvertes de la NASA
  • ASTER GDEM est un produit du METI et de la NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC) ; imagerie via NASA GIBS. Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées dans des cellules hexagonales lorsque affichées (modifié). Citer comme : 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. Données ouvertes de la NASA
  • Réalisé avec Natural Earth. Données cartographiques vectorielles et matricielles libres sur naturalearthdata.com. Domaine public
  • © Contributeurs d'OpenStreetMap (ODbL), via NASA GIBS (côtes, frontières, routes et noms de lieux). Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées en cellules hexagonales lorsqu'elles sont affichées (modifié). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory ; imagerie via NASA GIBS. Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées dans des cellules hexagonales lorsque affichées (modifié). Données ouvertes de la NASA
  • Contexte sur le globe et la carte plane : côtes, frontières, routes et toponymes issus des couches de référence NASA GIBS (données OpenStreetMap, ODbL, © contributeurs d'OpenStreetMap) ; imagerie Blue Marble comme fond facultatif ; relief 3D et lecture de l'altitude à partir de l'indice de couleur d'altitude ASTER GDEM (classes de 5 m à 200 m, exagérées pour la lisibilité). Les frontières sont tracées telles que publiées et n'impliquent aucune position sur un territoire.
  • Événements en direct : suivi des événements naturels de l'Observatoire de la Terre de la NASA (EONET) ; les événements sont indicatifs et conservent les liens de leur source d'origine.
  • En direct : les événements NASA EONET sont indicatifs et ne constituent pas des alertes officielles.
  • En direct : U.S. Geological Survey. Les événements sont indicatifs et ne constituent pas des alertes d'autorités.
  • 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).
  • Prévision du débit des cours d'eau sur 30 jours, avec fourchette (GloFAS via Open-Meteo) : contient des informations modifiées du service de gestion des urgences Copernicus 2026 ; ne constitue pas une alerte de crue.
  • Données météorologiques d'Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), sous licence CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • Les couches facultatives (11 sources dans la liste des couches : en direct, prévision, observées et contexte) affichent le crédit de leur fournisseur sur la carte et ici lorsqu'elles sont activées ; les prévisions sont des sorties de modèles et les indices dérivés sont des estimations.

Couches et dates

  • Densité de population, 2020 : Population : CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statique
  • Eaux de crue, composite sur 3 jours : VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 oct. 2026
  • Lumières nocturnes, quotidien : VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12 oct. 2026
  • Couleurs naturelles : réflectance corrigée VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 oct. 2026
  • Type de couverture terrestre (IGBP), annuel : MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • Feux actifs et anomalies thermiques : VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 13 oct. 2026

04À travers les domaines

Coupled models are how the domains are joined in analysis.

05Simulateur de jumeau et de cascade

Model coupled systems modelling as a system. Run the cascade.

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

Commandes

  • NS-0 Constitution et principes
  • NS-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

  • Copernicus EMS rapid mapping activations (listed for reference)
  • OpenStreetMap planet and replication (listed for reference)
  • ERA5 reanalysis (Copernicus Climate Data Store) (listed for reference)
  • Pertes économiques directes attribuées aux catastrophes par rapport au PIB mondial
  • Number of disruptions to basic services attributed to disasters

Géographie d'exemple

  • Bangladesh : 134 cellules hexagonales
  • Lumières nocturnes de ce soir, pannes (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
  • Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
06Indicateurs

Ce qui est mesuré, et avec quelle qualité.

Chaque indicateur porte son unité, sa périodicité, le type de source qui le sous-tend et l'étiquette de preuve que porterait une valeur. Aucune valeur n'est affichée : un programme les fournit sous sa propre autorité.

IndicateurUnitéFréquenceType de sourceÉtiquette
Components coupledcount of models in a coupled systemper configurationModel documentationDÉCLARÉ
Coupling frequencyexchanges per simulated periodper configurationModel documentationDÉCLARÉ
Conservation error at interfacesimbalance of mass or energypar exécutionModel diagnosticsMODÉLISÉ
Coupled uncertainty rangerange of outputsper experimentEnsemble runsMODÉLISÉ
Feedbacks representedcount by typeper configurationModel documentationDÉCLARÉ
Validation of coupled outputserror against observationsper evaluationValidation studiesESTIMÉ
07Méthodes et preuves

How coupled systems modelling is modelled, measured and tested.

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.

Modèle, équations et hypothèses

The model structure used for coupled systems modelling, the assumptions it makes and how each is tested.

Risque de l'élément iRi = f(Hi, Ei, Vi, Ci)aléa, exposition, vulnérabilité et capacité à faire face
Perte annuelle attendueEAL = ∑k pk · Lksur les événements k de probabilité annuelle pk
Systèmes couplésxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error
HypothèsePourquoi il est réaliséComment il est testé
Aléa et exposition sont indépendants au sein d'un événementGarde l'intégrale des pertes calculableComparer avec un ajustement de copule sur des relevés conjoints
Les couplages sont linéaires près du point de fonctionnementLaisse les chocs se propager à travers APerturber au-delà de la plage linéaire et comparer
Les courbes de vulnérabilité se transposent d'un lieu à l'autreLes courbes locales sont rarement disponiblesValider par rapport aux pertes observées lorsqu'elles existent
Entrées
jeux de données versionnés avec provenance
Productions
des distributions, jamais des nombres isolés
Code
publié avec la fiche de modèle et les tests
Reproduction
mêmes données, code, environnement et graine
Formulations standard du risque et de l'espace d'états ; les hypothèses énumérées sont typiques de la méthode, énoncées pour examen, et non des résultats.
Principes directeurs FAIR · GO FAIR et FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumOrientations sur le traitement cohérent des incertitudes · GIECCEOS Analysis Ready Data · Comité sur les satellites d'observation de la Terre
08Sources

D'où proviennent les données probantes.

Jeux de données publics et registres institutionnels nommés, chacun avec sa catégorie de licence. Les sources fournies dans le cadre d'accords ne sont utilisées que selon leurs conditions et ne sont jamais republiées.

SourcesCe qu'elle apporteCatégorie de licence
Integrated assessment model documentation (IAMC wiki)Structure and assumptions of integrated assessment modelsPublic, terms to check
ISIMIP cross-sectoral simulationsLinked impact model resultsOpen, licence per dataset (to check)
Coupling frameworks such as OASIS, BMI and preCICE documentationTechnical standards for linking modelsOpen source, licence per project
Water-energy-food nexus modelling literatureApproaches and case studiesLicence per publication
National integrated planning models where publishedApplied coupled modelsLicence per publisher
09Décisions

Qui décide, et à quoi servent les données probantes.

systèmes Science and Modelling prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

Qui décideLa questionDonnées probantes servies par cette page
Planning ministries and integrated assessment teamsWhich interactions to represent in national scenariosCoupling designs; comparisons
Modelling groupsHow to link models soundlyInterface checks
Users of integrated scenariosHow much to trust coupled resultsUncertainty analyses

Résultats que produit ce thème

  • Coupling designs for cross-sector scenarios
  • Interface and conservation checks
  • Coupled uncertainty analyses
  • Comparisons of coupled and uncoupled results
10Questions essentielles

What experts ask about coupling.

  • Which interactions between systèmes matter enough to represent explicitly?
  • How are differences in time step, spatial resolution and units reconciled?
  • Is the coupling one-way, with outputs passed downstream, or two-way, with feedback?
  • How does uncertainty propagate across coupled models?
  • Which assumptions in one model constrain another, and are they visible?
11Mécanismes et facteurs

Why coupling is difficult.

Each sector model is built for its own purpose. A hydrological model may run daily on river basins; a power system model may run hourly on grid nodes; an economic model may run annually on national sectors. Coupling them requires translating between scales, which involves aggregation and disaggregation choices that can change results.

Feedbacks matter. In a two-way coupling, reduced river flow lowers power output, which changes electricity prices, which changes water pumping demand. One-way couplings miss such loops; two-way couplings are harder to build and to stabilise numerically.

Assumptions travel silently. A demand projection embedded in one model becomes a hidden constraint on another. Without documentation, users of the coupled system may not know which assumptions drive the result.

12Méthodes et données

Les méthodes et leurs limites.

  1. 01

    Soft and hard coupling

    Exchanging outputs between separate models, or integrating them in one framework. Hard coupling is more consistent but less flexible.

  2. 02

    Scale bridging

    Aggregation, downscaling and interpolation between resolutions. Each step adds error.

  3. 03

    Interface standards

    Shared data formats and variable definitions, drawing on ingénierie des systèmes.

  4. 04

    Coupled uncertainty analysis

    Propagating uncertainty through the chain, using quantification de l'incertitude. Computationally demanding.

Coupled models can show interactions that single models miss, but their complexity makes errors harder to detect. Results state which couplings were represented and which were not.

14Where this page’s references

Where this page’s references lead.

Les organismes et documents à l'aune desquels cette page se lit. Les statuts et éditions changent ; chaque lien mène à l'organisme émetteur.

15Questions

Questions et réponses.

What is a coupled model?
A set of models linked so that outputs of one become inputs to others during a simulation, representing interactions between systems.
What is the water-energy-food nexus?
The interdependence of water, energy and food systems, where decisions in one affect the others.
Why not build one large model?
Because specialised models capture each system better. Coupling them keeps that expertise while representing interactions, at the cost of interface complexity.
Should every model be coupled to every other?
No. Coupling adds complexity and error. Only interactions that matter for the question should be represented.
What is the difference between soft and hard coupling?
Soft coupling passes outputs between separate models; hard coupling integrates them in one framework with consistent equations.
How are hidden assumptions avoided?
Through documentation of each component’s assumptions and interfaces, and through sensitivity tests on the coupled system.
Does the platform maintain a coupled model?
Not yet. Its designed work is to document coupling methods and run intercomparisons.
RapportsContribuer

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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.

GCRIScience des systèmes et modélisationMéthodes et techniqueScénarios et tests de résistance
Science des systèmes et modélisation

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