Common network representations
Dependency data from different platforms are represented in shared network formats, so cascade methods can be applied consistently.
GCRI · Ilmu Sistem dan Pemodelan
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 sistem. In methods and modelling, risk management and risiko sistemik 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 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.
Kepadatan penduduk, air banjir, dan cahaya malam di Amerika Utara, dari NASA GIBS. Setiap lapisan memiliki tanggalnya sendiri.
Peta interaktif memerlukan JavaScript. Daftar lapisan dan sumber tersedia di bawah.
Lapisan 3
Bahaya dan keterpaparan, untuk halaman ini
Papan ketik, dengan peta terfokus
Tahan Ctrl atau ⌘ dan gulir untuk memperbesar
Terbaru yang tersedia
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © kontributor OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth
Memuat citra NASA terbaru.
Seret untuk menggeser. Ctrl atau ⌘ dan gulir, cubit, atau gunakan tombol untuk memperbesar. Arahkan kursor untuk melihat nilai di bawah penunjuk. Setel ulang untuk kembali ke wilayah.
Bahaya dan keterpaparan, dibingkai pada Amerika Utara.Produk satelit dan model sebagaimana diterbitkan NASA, masing-masing dengan tanggalnya sendiri. Produk ini adalah indikator, bukan penilaian atas tempat mana pun.
Lapisan dan tanggal
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 register sumber.
| Data | Peran | Label |
|---|---|---|
| Benchmark networks | Method testing | TERAMATI |
| Platform dependency data | Applications | DINYATAKAN |
| Event records | Validasi | DILAPORKAN |
Disusun dari profil bidang Nexus Standards profil area Standar bahaya majemuk dan berantai: bahaya yang disebutkannya, sistem dan sektor yang menanggung kerugian, kendali yang meredamnya, dan data yang mengamatinya. Pilih komponen, tentukan bahaya pemicu, dan telusuri kaskade langkah demi langkah. Tampilan Peta menempatkan proses pada contoh geografi dengan data terbuka. Setiap bobot keterkaitan adalah asumsi yang dinyatakan dan dapat Anda ubah. Model pengajaran, bukan prakiraan, penilaian, atau sertifikasi. Untuk memodelkan tempat pilihan Anda sendiri, buka System Builder.
Bahaya
Sistem dan keterkaitan
Kendali
NS-0 Anggaran dasar dan prinsipNS-3 UNI catatan risiko (tata bahasa, pemetaan ke sistem lama, kewenangan alokasi)NS-9 UNI kontekstual (penerapan, instans, instans program)NS-11 Verifikasi dan pemantauan (bukti, atestasi, pengamatan kesesuaian zero trust)NRS-H61 Kelompok bahaya: Kegagalan berantai (NHS-1 sys.cascade)NRS-H62 Keluarga bahaya: Peristiwa majemuk dan multibahaya (NHS-1 sys.compound)NRS-H60 Kelompok bahaya: Gangguan rantai pasok dan aliran (NHS-1 sys.supply-chain)NRS-H94 Keluarga bahaya: Peristiwa siber sistemik (NHS-1 cyber.systemic-cyber)NRS-H107 Keluarga bahaya: Konsentrasi dan monokultur infrastruktur digital (NHS-1 tech.digital-concentration)NRS-H7 Keluarga bahaya: Anomali sirkulasi skala besar (NHS-1 atmo.climate-mode)Pengamatan
Contoh geografi
Models are checked by reproducing observed cascades and outbreaks. Robustness of results to missing or uncertain links is tested.
| Pemeriksaan | Cara pelaksanaannya |
|---|---|
| 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.
Model, asumsi, data, dan ketidakpastiannya, dalam bentuk yang akan diperiksa ilmuwan atau insinyur. Strukturnya mengikuti metode yang dipublikasikan. Nilai yang digambar bersifat ilustratif, bukan temuan.
The model structure used for network science methods, the assumptions it makes and how each is tested.
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)bahaya, keterpaparan, kerentanan, dan kapasitas penanggulanganEAL = ∑k pk · Lkatas peristiwa k dengan probabilitas tahunan pkxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| Asumsi | Mengapa ini dibuat | Bagaimana ini diuji |
|---|---|---|
| Bahaya dan eksposur bersifat independen dalam satu peristiwa | Menjaga integral kerugian tetap dapat dihitung | Bandingkan dengan pencocokan kopula pada catatan gabungan |
| Keterkaitan bersifat linear di dekat titik operasi | Membiarkan guncangan merambat melalui A | Uji di luar rentang linear lalu bandingkan |
| Kurva kerentanan dapat dipindahkan antartempat | Kurva lokal jarang tersedia | Validasi terhadap kerugian teramati jika tersedia |
Process explorer · Process
8 langkah·4 tahap
Proses
An initial hazard can trigger later risks and events; this illustration draws one cascade across sistem 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.
Sistem Science and Modelling stewards network science and contagion for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
Laporan 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.
Jangan pernah mengirim data pribadi, rincian infrastruktur sensitif, atau apa pun yang tidak berhak Anda bagikan. Kontribusi ditinjau sebelum digunakan. Mengirimkannya tidak memberikan hak kepenulisan atau editorial, dan sponsor tidak pernah membeli sebuah temuan.
Informasi dan pertanyaan sudah terbuka hari ini. Sebuah pertanyaan menerima nomor referensi dan menyebutkan langkah berikutnya; lamaran, pembayaran, alokasi komputasi, dan pendaftaran hanya dibuka ketika tim, ketentuan, dan kapasitas tinjauannya tersedia.
Peta, data, dan gambar di situs ini ditampilkan untuk konteks dan informasi umum. Semua itu bukan nasihat, prakiraan, atau peringatan; batasan informasinya dijelaskan dalam Penafian dan Pemberitahuan Data.
This site uses only strictly necessary cookies to work and to remember your privacy choices. Nothing loads from other companies, and we never sell or share your personal information.
This site uses only strictly necessary cookies to work and to remember your privacy choices. Nothing loads from other companies, and we never sell or share your personal information. We run no advertising. You can review your choices at any time through Privacy choices at the foot of every page.