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GCRI · Science des systèmes et modélisation

Réseaux et cascades

Many systemic risks travel along networks: supply chains, power grids, financial exposures, transport and contact networks. Network models represent who is connected to whom and simulate how a failure or infection spreads. This page sets out how networks are built and analysed, how cascade models work and fail, and what evidence serves the institutions that use network analysis to manage interconnected risk.

01Canevas

Comment le travail se déroule.

systèmes · autour de ce sujetIllustratif

Exécuteur de modèles couplés

Networks and cascades · 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 Networks and cascades.Noms donnés à titre d'exemple et valeurs illustratives ; une conception, non un enregistrement ni un système en service.

Fig.Coupled model runner: example names and illustrative values, not a record or a live system.

02La question

Networks and cascades: how the risk develops.

La science des réseaux pour la dépendance, la contagion et les défaillance en cascade. 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

Structure shapes spread

Highly connected nodes, short paths and clusters determine how fast and far a cascade travels. The same shock spreads differently on different structures.

Mécanisme

Thresholds and load matter

Nodes fail when stress exceeds a threshold, and failed nodes shift load to neighbours, which can trigger further failures.

Mécanisme

Missing links distort results

Real networks are rarely fully observed. Missing links can make a system look more or less fragile than it is.

Mécanisme

Networks are layered

Real systèmes form multilayer networks, such as power and communications, where failures jump between the layers.

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
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
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

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
  • 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
  • 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
  • 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
  • Feux actifs et anomalies thermiques : VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 13 oct. 2026
  • Type de couverture terrestre (IGBP), annuel : MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024

04À travers les domaines

Network models trace cascades across domains.

05Simulateur de jumeau et de cascade

Model networks and cascades 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
Network sizenodes and linksper datasetNetwork dataOBSERVÉ
Degree distributiondistribution shapeper datasetAnalyse de réseauxESTIMÉ
Centrality of key nodescentrality scoreper analysisAnalyse de réseauxESTIMÉ
Cascade size in simulationshare of nodes failedper scenarioCascade modelsMODÉLISÉ
Data completenessestimated share of links observedper datasetData assessmentESTIMÉ
Interlayer dependenciesnombreper datasetMultilayer network dataDÉCLARÉ
07Méthodes et preuves

How networks and cascades 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 networks and cascades, 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
Published network datasets such as SNAP and NetzschleuderBenchmark networks for methods testingOpen, licence per dataset
Input-output and trade networks (OECD ICIO, BACI)Economic dependency networksPublic, OECD terms; open, Etalab licence
Power grid network models for researchGrid topology datasetsLicence per dataset (to check)
NetworkX, igraph and graph-toolOpen-source network analysis softwareOpen source, BSD and GPL licences
Network science literature on cascadesModels and validation studiesLicence per publication
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
Analysts across Nexus platformsWhich network methods suit their dependency dataConstruction guides; model comparisons
Regulators and operatorsHow to read network-based risk findingsSensitivity analyses
Data ownersWhich links most need to be observedMissing link sensitivity

Résultats que produit ce thème

  • Network construction guides for dependency data
  • Cascade model comparisons
  • Sensitivity analyses for missing links
  • Method notes for platforms using network analysis
10Questions essentielles

What experts ask about networks.

  • Which nodes or links, if removed, would cause the largest disruption?
  • How does network structure, such as clustering or hubs, affect the spread of failures?
  • When do small shocks trigger large cascades?
  • How do interdependent networks, such as power and communications, amplify failures?
  • How can redundancy and modularity make networks more robust?
11Mécanismes et facteurs

How cascades happen.

Network science has shown that many real networks have heterogeneous structures, with a few highly connected hubs. Such networks are robust to random failures but vulnerable to targeted loss of hubs. The same structure that makes them efficient makes them fragile in specific ways.

Cascades occur when a failure overloads neighbours, which then fail in turn. In power grids, a line failure shifts flow to other lines; in finance, a default imposes losses on creditors; in supply chains, a missing part halts downstream production. Whether a shock stays local or spreads depends on load, capacity and connectivity.

Interdependent networks add risk. Power systèmes depend on communications for control, which depend on power. Failures can bounce between networks, producing larger collapses than either network alone would suffer.

12Méthodes et données

Les méthodes et leurs limites.

  1. 01

    Graph metrics

    Centrality, connectivity and clustering measures, using science des réseaux. They describe structure but not dynamics.

  2. 02

    Cascade models

    Simulating failure propagation with load-redistribution or threshold rules. Results depend on assumed rules.

  3. 03

    Interdependent network models

    Coupling networks to study cross-system failure. Data on real interdependencies are scarce.

  4. 04

    Robustness optimisation

    Designing redundancy, using optimisation. Trade-offs with cost and efficiency.

Network data are often incomplete or confidential, and stylised models may not capture operational detail.

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 cascade in network science?
A sequence of failures or adoptions that spreads from node to node along network links, often triggered by a small initial event.
What is a multilayer network?
A network with several types of links or several interconnected networks, such as power and communications, where nodes in one layer depend on another.
Why do missing links matter?
Because cascade size and critical nodes depend on structure, so incomplete data can lead to wrong conclusions about fragility.
Are hubs always a weakness?
They make networks efficient and robust to random failures, but vulnerable to targeted or correlated loss.
Can cascades be prevented?
Their likelihood and size can be reduced with redundancy, buffers and controlled separation, at a cost.
What data are needed?
Data on nodes, links and capacities. Such data are often confidential, which limits public analysis.
Do financial networks behave like power grids?
They share structural features, but mechanisms differ. Methods transfer with adaptation.
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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