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GCRI · Science des systèmes et modélisation

Intercomparaison de modèles

No single model captures a complex system fully. Model intercomparison runs several models on the same experiment with the same inputs, so that their agreement and disagreement can be seen and explained. It is how climate, crop, hydrology and epidemic modelling communities learned what their results can and cannot support. This page sets out how intercomparisons are designed, what they reveal, and what evidence serves the institutions that rely on model ensembles.

01Registre

Model intercomparison on the record.

02La question

Model intercomparison: how the risk develops.

Comparing models of the same system, and what disagreement tells you. 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

Common protocols isolate differences

When models share inputs, scenarios and output formats, remaining differences point to model structure and parameters rather than set-up.

Mécanisme

Spread shows structural uncertainty

The range of results across credible models is a measure of how much the answer depends on modelling choices.

Mécanisme

Ensembles are not independent

Models share code, data and ideas, so an ensemble can agree for shared reasons and overstate confidence.

Mécanisme

Evaluation against observations weighs models

Comparing models with observations shows which reproduce key processes, which can inform how ensemble results are interpreted.

03Géographie

Aléas et exposition en Amérique du Nord.

Flood water, population density and daytime surface heat over North America, from NASA GIBS. Each layer carries its own 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
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
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 (une nébulosité persistante laisse encore des lacunes)
Sources
VIIRS NOAA-20 niveau 3, 8 jours (NASA LANCE)
Fournisseur
NASA LANCE
Licence
Données ouvertes de la NASA
Millésime
8 jours ; composite satellitaire sur 8 jours ; une nébulosité persistante laisse encore des lacunes
Les plus récents à la construction
2026-09-14
Résolution
grille d'environ 1 km
Incertitude
Température de peau du sol mesurée par satellite sur les 8 jours se terminant à la date indiquée, un indicateur d'exposition à la chaleur ; ce n'est pas la température de l'air, l'indice de chaleur ni une alerte de chaleur.
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
Estimé
Sources
GPM IMERG (NASA GES DISC)
Fournisseur
NASA GES DISC
Licence
Données ouvertes de la NASA
Millésime
quotidien ; estimation satellitaire, en temps quasi réel
Les plus récents à la construction
2026-10-12
Résolution
grille d'environ 2 km
Incertitude
Estimation satellitaire, en temps quasi réel. 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

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
  • 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
  • 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 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
  • Précipitations GPM IMERG, NASA Precipitation Processing System ; distribuées par le NASA Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC) ; imagerie via NASA GIBS. Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées en cellules hexagonales lorsqu'elles sont 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

  • Eaux de crue, composite sur 3 jours : VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 oct. 2026
  • Densité de population, 2020 : Population : CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statique
  • Température de surface terrestre, jour, composite sur 8 jours : VIIRS NOAA-20 Level 3, 8-day, NASA LANCE · 14 sept. 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
  • Taux de précipitation, moyenne quotidienne : GPM IMERG, NASA GES DISC · 12 oct. 2026

04À travers les domaines

Intercomparison is how each domain learns where its models disagree.

05Suivi

Exécuteur de modèles couplés.

L'écran qu'une équipe utiliserait pour suivre ce sujet : ses mesures, ses états et ses décisions. Les noms sont des exemples et les valeurs sont illustratives.

Exécuteur de modèles couplés

Model intercomparison · Coupled model A · Scenario set 3

Ensemble en cours d'exécutionGCRI · Science des systèmes et modélisation

Graphe de couplage des modèles

nœuds : modèles · arêtes : variables échangées

Composants couplés

Hydrologie1 dayruissellementOui
Système électrique1 hdemande, pannesOui
Économie1 trimestreproduction, prixPartiel
Population1 yearexpositionOui

Sortie d'ensemble

Coupled model runner: the screen’s structure, terms and states for Model intercomparison.Noms donnés à titre d'exemple et valeurs illustratives ; une conception, non un enregistrement ni un système en service.
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
Models participating in an intercomparisonnombreper roundIntercomparison recordsDÉCLARÉ
Ensemble spreadrange or standard deviation across modelsper experimentIntercomparison outputsMODÉLISÉ
Agreement on sign of changepercent of modelsper experimentIntercomparison outputsMODÉLISÉ
Skill against observationserror metric by modelper evaluationÉvaluation des modèlesESTIMÉ
Shared code lineage between modelscount of related model familiespar évaluationModel genealogy studiesESTIMÉ
Outputs published in standard formatspourcentage des résultatsper roundArchive metadataOBSERVÉ
07Simulateur de jumeau et de cascade

Treat model intercomparison 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
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
CMIP6 archive via the Earth System Grid FederationClimate model outputs from common experimentsOpen, CC BY 4.0 for most models (to check per model)
ISIMIP repositoryImpact model outputs for water, agriculture, health and other sectorsOpen, licence per dataset (to check)
AgMIP crop model intercomparisonsCrop model ensemble protocols and resultsPublic, terms per project
Scenario Modeling Hub publications for epidemicsMulti-model epidemic scenario projectionsPublic, terms per hub
Literature on model genealogy and ensemble independenceAnalysis of shared model componentsLicence per publication
09Méthodes et preuves

How model intercomparison 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 model intercomparison, 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
10Décisions

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
Modelling groupsWhich experiments and protocols to adoptProtocol designs; evaluation reports
Institutions using model resultsHow much confidence to place in ensemble findingsEnsemble summaries with spread
Bailleurs de fonds de la rechercheWhether to fund intercomparison infrastructureEvidence on value of intercomparison

Résultats que produit ce thème

  • Intercomparison protocol designs for cross-sector models
  • Ensemble summaries with spread and agreement stated
  • Model evaluation reports against observations
  • Method notes in Rapports Méthodes et technique
11Questions essentielles

What experts ask about intercomparison.

  • Do independently built models agree, and on which outputs?
  • Where they disagree, is it because of structure, parameters, inputs or errors?
  • Is the spread of an ensemble a meaningful measure of uncertainty?
  • Are the models truly independent, or do they share code, data and assumptions?
  • How should results be weighted when some models perform better against observations?
12Mécanismes et facteurs

What disagreement tells you.

Every model embodies choices: which processes to include, how to represent them and how to calibrate them. Two well-built models can therefore produce different answers. When models agree, confidence increases, though not to certainty, since they may share the same flaw. When they disagree, the disagreement is information: it reveals structural uncertainty that no single model can show.

Interpreting an ensemble is not straightforward. Models are rarely independent; many share components, data or lineage. An ensemble’s spread may underestimate true uncertainty if the models share errors, or overstate it if poor models are included. Methods for weighting models by performance and independence are an active research area.

Intercomparison also improves models. Diagnosing why one model differs often reveals errors or missing processes, and shared protocols raise standards across a community.

13Méthodes et données

Les méthodes et leurs limites.

  1. 01

    Common protocols

    Shared inputs, scenarios, output variables and formats. Designing them takes time and agreement.

  2. 02

    Ensemble statistics

    Means, spreads and distributions across models, using les probabilités et la statistique. Spread is not a probability unless justified.

  3. 03

    Performance and independence weighting

    Weighting models by skill and distinctness, using quantification de l'incertitude. Weights depend on chosen metrics.

  4. 04

    Process diagnostics

    Comparing internal variables to find sources of difference. Requires access to model internals.

Agreement among models is not proof of correctness. Intercomparison results state which models took part and how they relate.

15Where 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.

16Questions

Questions et réponses.

What is a model intercomparison project?
A coordinated effort in which several modelling groups run the same experiments with shared inputs and output formats, so that their results can be compared systematically.
Does agreement between models mean they are right?
Not necessarily. Models can share errors through common components and assumptions. Agreement increases confidence only when models are evaluated against observations.
What is structural uncertainty?
Uncertainty that comes from the way a model is built, such as which processes it includes and how, which shows up as differences between models.
Does intercomparison find the best model?
It can show which models perform better on chosen tests, but different models may be better for different purposes.
Why not just average the models?
Because models are not independent and not equally good. Simple averages can mislead without considering both.
Can private models take part?
Intercomparisons can be designed to include them, with rules on what is disclosed. Each protocol states its rules.
Is the Universe exercise an intercomparison?
The designed cross-system integration exercise uses intercomparison methods, described on the Universe page.
RapportsContribuer

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Science des systèmes et modélisation

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