Common network representations
Dependency data from different platforms are represented in shared network formats, so cascade methods can be applied consistently.
GCRI · Scienza dei sistemi e modellazione
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 sistemi. In methods and modelling, risk management and rischio sistemico 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 gli 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.
Densità di popolazione, acque di piena e luci notturne sul Nord America, da NASA GIBS. Ogni livello riporta la propria data.
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Livelli 3
Pericoli ed esposizione, per questa pagina
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Ultimo disponibile
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © contributori di OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth
Caricamento delle immagini NASA più recenti.
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Pericoli ed esposizione, inquadrati sull'America settentrionale.Prodotti satellitari e di modelli così come li pubblica la NASA, ciascuno con la propria data. Sono indicatori, non valutazioni di alcun luogo.
Livelli e date
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 registro delle fonti.
| Dati | Ruolo | Etichetta |
|---|---|---|
| Benchmark networks | Method testing | OSSERVATO |
| Platform dependency data | Applications | DICHIARATO |
| Event records | Validazione | RIPORTATO |
Assembled from the Nexus Standards area profile Standard sui pericoli composti e a cascata: the hazards it names, the sistemi 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 Costruttore di sistemi.
Pericoli
Sistemi e accoppiamenti
Comandi
NS-0 Costituzione e principiNS-3 UNI dei record di rischio (grammatica, corrispondenza legacy, autorità di assegnazione)NS-9 UNI contestuali (distribuzioni, istanze, istanze di programma)NS-11 Verifica e monitoraggio (evidenze, attestazioni, osservazione della conformità zero trust)NRS-H61 Famiglia di pericoli: guasto a cascata (NHS-1 sys.cascade)NRS-H62 Famiglia di pericoli: eventi composti e multipericolo (NHS-1 sys.compound)NRS-H60 Famiglia di pericoli: interruzione delle catene di approvvigionamento e dei flussi (NHS-1 sys.supply-chain)NRS-H94 Famiglia di pericoli: eventi cyber sistemici (NHS-1 cyber.systemic-cyber)NRS-H107 Famiglia di pericoli: concentrazione e monocoltura dell'infrastruttura digitale (NHS-1 tech.digital-concentration)NRS-H7 Famiglia di pericoli: anomalie della circolazione su grande scala (NHS-1 atmo.climate-mode)Osservazione
Geografia di esempio
Models are checked by reproducing observed cascades and outbreaks. Robustness of results to missing or uncertain links is tested.
| Verifica | Come si fa |
|---|---|
| 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.
Il modello, le sue ipotesi, i suoi dati e la sua incertezza, nella forma in cui uno scienziato o un ingegnere li verificherebbe. Le strutture seguono metodi pubblicati. I valori rappresentati sono illustrativi, non risultati.
The model structure used for network science methods, the assumptions it makes and how each is tested.
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)pericolo, esposizione, vulnerabilità e capacità di rispostaEAL = ∑k pk · Lksu eventi k con probabilità annua pkxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| Ipotesi | Perché è realizzato | Come viene testato |
|---|---|---|
| Pericolo ed esposizione sono indipendenti all'interno di un evento | Mantiene trattabile l'integrale delle perdite | Confrontare con un adattamento di copula su registrazioni congiunte |
| Gli accoppiamenti sono lineari vicino al punto di funzionamento | Consente agli shock di propagarsi attraverso A | Perturbare oltre l'intervallo lineare e confrontare |
| Le curve di vulnerabilità si trasferiscono da un luogo all'altro | Le curve locali sono raramente disponibili | Validare rispetto alle perdite osservate, dove esistono |
Process explorer · Process
8 passaggi·4 fasi
Processo
An initial hazard can trigger later risks and events; this illustration draws one cascade across sistemi 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.
sistemi Science and Modelling stewards network science and contagion for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
Rapporti 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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