GCRI · Scienza dei sistemi e modellazione
Intercomparazione dei modelli
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.
Model intercomparison on the record.
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.
Common protocols isolate differences
When models share inputs, scenarios and output formats, remaining differences point to model structure and parameters rather than set-up.
Spread shows structural uncertainty
The range of results across credible models is a measure of how much the answer depends on modelling choices.
Ensembles are not independent
Models share code, data and ideas, so an ensemble can agree for shared reasons and overstate confidence.
Evaluation against observations weighs models
Comparing models with observations shows which reproduce key processes, which can inform how ensemble results are interpreted.
Pericoli ed esposizione in America settentrionale.
Flood water, population density and daytime surface heat over North America, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
La mappa interattiva richiede JavaScript; l'elenco dei livelli e le fonti sono riportati sotto.
Livelli 3
Pericoli ed esposizione, per questa pagina
Informazioni su questo livello
- Evidenza
- Osservato (le nuvole lasciano lacune)
- Fonte
- VIIRS Global Flood Product (NASA LANCE)
- Fornitore
- NASA LANCE
- Licenza
- Dati aperti NASA
- Annata
- giornaliero; rilevamento satellitare; le nuvole lasciano lacune
- Più recenti alla build
- 2026-10-14
- Risoluzione
- griglia di circa 250 m
- Incertezza
- Rilevamento satellitare; le nuvole lasciano lacune. Raster satellitare o di modello così come lo pubblica il fornitore. Nuvole, lacune di swath ed errori di recupero lasciano lacune e rumore; i valori sono indicatori, non misure in un luogo.
- Raggiungibile tramite
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
- Evidenza
- Stimato
- Fonte
- Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University))
- Fornitore
- NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University)
- Licenza
- CC BY 4.0
- Annata
- null; Stima basata sul censimento, statica (2020)
- Risoluzione
- griglia di circa 1 km
- Incertezza
- Stima basata sui censimenti delle persone per chilometro quadrato nel 2020, mostrata come contesto di esposizione; non è un conteggio delle persone colpite da alcun pericolo.
- Raggiungibile tramite
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
- Evidenza
- Osservato (la nuvolosità persistente lascia ancora lacune)
- Fonte
- VIIRS NOAA-20 livello 3, 8 giorni (NASA LANCE)
- Fornitore
- NASA LANCE
- Licenza
- Dati aperti NASA
- Annata
- 8 giorni; composito satellitare di 8 giorni; la nuvolosità persistente lascia ancora lacune
- Più recenti alla build
- 2026-09-14
- Risoluzione
- griglia di circa 1 km
- Incertezza
- Temperatura superficiale del suolo da satellite negli 8 giorni che terminano alla data indicata, un indicatore di esposizione al calore; non è la temperatura dell'aria, l'indice di calore né un'allerta di caldo.
- Raggiungibile tramite
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
- Evidenza
- Osservato
- Fonte
- VIIRS NOAA-20, riflettanza corretta (NASA LANCE)
- Fornitore
- NASA LANCE
- Licenza
- Dati aperti NASA
- Annata
- giornaliero; immagine satellitare
- Più recenti alla build
- 2026-10-14
- Risoluzione
- griglia di circa 250 m
- Incertezza
- Immagine satellitare. Raster satellitare o di modello così come lo pubblica il fornitore. Nuvole, lacune di swath ed errori di recupero lasciano lacune e rumore; i valori sono indicatori, non misure in un luogo.
- Raggiungibile tramite
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
- Evidenza
- Modellato (ultimo anno pubblicato da GIBS)
- Fonte
- MODIS Terra e Aqua, copertura del suolo (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
- Fornitore
- NASA LP DAAC
- Licenza
- Dati aperti NASA
- Annata
- annuale; classificazione satellitare; ultimo anno pubblicato da GIBS
- Più recenti alla build
- 2024-01-01
- Risoluzione
- griglia di circa 500 m
- Incertezza
- Classi satellitari di copertura del suolo per l'anno indicato, comprese le terre coltivate; una classificazione con errori noti, non un registro aziendale agricolo.
- Raggiungibile tramite
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
- Evidenza
- Stimato
- Fonte
- GPM IMERG (NASA GES DISC)
- Fornitore
- NASA GES DISC
- Licenza
- Dati aperti NASA
- Annata
- giornaliero; stima satellitare, quasi in tempo reale
- Più recenti alla build
- 2026-10-12
- Risoluzione
- griglia di circa 2 km
- Incertezza
- Stima satellitare, quasi in tempo reale. Raster satellitare o di modello così come lo pubblica il fornitore. Nuvole, lacune di swath ed errori di recupero lasciano lacune e rumore; i valori sono indicatori, non misure in un luogo.
- Raggiungibile tramite
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
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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.
Trascina per spostare. Ctrl o ⌘ e scorrimento, pizzico o i pulsanti per lo zoom; passa il puntatore per i valori sottostanti; il ripristino riporta alla regione.
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.
Dati: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © contributori di OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTFonti e licenze
- 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). Dati aperti 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). Dati aperti NASA
- Prodotti VIIRS quasi in tempo reale (alluvioni, temperatura della superficie terrestre, copertura nevosa, riflettanza corretta), NASA LANCE; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti 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). Con licenza CC BY 4.0. Colori ridisegnati dalla palette pubblicata; valori mediati in celle esagonali ove mostrati (modificato). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
- Prodotti terrestri MODIS (indici di vegetazione, produzione primaria lorda, copertura del suolo), NASA LP DAAC e LANCE; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
- Precipitazioni GPM IMERG, NASA Precipitation Processing System; distribuite dal NASA Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC); immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla mappa cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove indicato (modificato). Dati aperti NASA
- ASTER GDEM è un prodotto di METI e NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Citare come: 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. Dati aperti NASA
- Realizzato con Natural Earth. Dati cartografici vettoriali e raster gratuiti @ naturalearthdata.com. Pubblico dominio
- © Collaboratori di OpenStreetMap (ODbL), tramite NASA GIBS (coste, confini, strade e nomi di luoghi). Colori ridisegnati dalla mappa di colori pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). ODbL
- Blue Marble, NASA Earth Observatory; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
- Contesto sul globo e sulla mappa piana: linee costiere, confini, strade e toponimi dai livelli di riferimento NASA GIBS (dati OpenStreetMap, ODbL, © contributori di OpenStreetMap); immagini Blue Marble come base facoltativa; terreno 3D e lettura dell'altitudine dall'indice cromatico di elevazione ASTER GDEM (classi da 5 m a 200 m, esagerate per leggibilità). I confini sono tracciati come pubblicati e non implicano alcuna posizione su alcun territorio.
- Eventi in tempo reale: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET); gli eventi sono indicativi e conservano i link alle fonti originali.
- In diretta: gli eventi NASA EONET sono indicativi e non costituiscono allerte delle autorità.
- In tempo reale: gli eventi dell'U.S. Geological Survey sono indicativi, non allerte delle autorità.
- 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).
- Previsione della portata fluviale, 30 giorni con intervallo (GloFAS tramite Open-Meteo): contiene informazioni modificate del Copernicus Emergency Management Service 2026; non è un'allerta alluvione.
- Dati meteorologici di Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), con licenza CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
- I livelli facoltativi (11 fonti nell'elenco dei livelli: in tempo reale, previsione, osservati e contesto) mostrano il credito del fornitore sulla mappa e qui quando sono attivi; le previsioni sono output di modelli e gli indici derivati sono stime.
Livelli e date
- Acqua di inondazione, composito a 3 giorni: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 ott 2026
- Densità di popolazione, 2020: Popolazione: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statico
- Temperatura della superficie terrestre, diurna, composito di 8 giorni: VIIRS NOAA-20 Level 3, 8 giorni, NASA LANCE · 14 set. 2026
- Colori reali: riflettanza corretta VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 ott 2026
- Tipo di copertura del suolo (IGBP), annuale: copertura del suolo MODIS Terra e Aqua (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
- Intensità delle precipitazioni, media giornaliera: GPM IMERG, NASA GES DISC · 12 ott 2026
Intercomparison is how each domain learns where its models disagree.
- AcquaAccoppiamentoHydrological and impact models are compared under ISIMIP protocols.What to watchModel spread
- CiboAccoppiamentoCrop models are compared under AgMIP.What to watchSpread under heat
- EnergiaAccoppiamentoEnergy system models are compared on common scenarios.What to watchScenario harmonisation
Intercomparisons are designed for the serie Methods and Technical. CMIP, ISIMIP and AgMIP set the protocols; models would carry NS-12 cards under the proposed Nexus Standards.
- Participation in intercomparisons.
- Shared evaluation datasets.
Esecutore di modelli accoppiati.
La schermata che un gruppo utilizzerebbe per seguire questo tema: misure, stati e decisioni. I nomi sono esempi e i valori sono illustrativi.
Esecutore di modelli accoppiati
Model intercomparison · Coupled model A · Scenario set 3
Grafo di accoppiamento dei modelli
nodi: modelli · archi: variabili scambiate
Componenti accoppiati
| Idrologia | 1 day | deflusso | Sì |
| Sistema elettrico | 1 h | domanda, interruzioni | Sì |
| Economia | 1 trimestre | produzione, prezzi | Parziale |
| Popolazione | 1 year | esposizione | Sì |
Output dell'ensemble
Cosa viene misurato e con quale accuratezza.
Ogni indicatore riporta la sua unità, la sua cadenza, il tipo di fonte su cui si basa e l'etichetta di evidenza che un valore riporterebbe. Non sono mostrati valori: un programma li fornisce sotto la propria autorità.
| Indicatore | Unità | Cadenza | Tipo di fonte | Etichetta |
|---|---|---|---|---|
| Models participating in an intercomparison | conteggio | per round | Intercomparison records | RIPORTATO |
| Ensemble spread | range or standard deviation across models | per experiment | Intercomparison outputs | MODELLATO |
| Agreement on sign of change | percent of models | per experiment | Intercomparison outputs | MODELLATO |
| Skill against observations | error metric by model | per evaluation | Valutazione dei modelli | STIMATO |
| Shared code lineage between models | count of related model families | per valutazione | Model genealogy studies | STIMATO |
| Outputs published in standard formats | percentuale degli output | per round | Archive metadata | OSSERVATO |
Treat model intercomparison as a system. Run the cascade.
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
- Natech event
- Chemical spill or leak (innescato a valle)
- Emergency-response overload (innescato a valle)
- Toxic gas release (set off downstream)
- Industrial fire (set off downstream)
Sistemi e accoppiamenti
Comandi
NS-0Costituzione e principiNS-3UNI dei record di rischio (grammatica, corrispondenza legacy, autorità di assegnazione)NS-9UNI contestuali (distribuzioni, istanze, istanze di programma)NS-11Verifica e monitoraggio (evidenze, attestazioni, osservazione della conformità zero trust)NRS-H61Famiglia di pericoli: guasto a cascata (NHS-1 sys.cascade)NRS-H62Famiglia di pericoli: eventi composti e multipericolo (NHS-1 sys.compound)NRS-H60Famiglia di pericoli: interruzione delle catene di approvvigionamento e dei flussi (NHS-1 sys.supply-chain)NRS-H94Famiglia di pericoli: eventi cyber sistemici (NHS-1 cyber.systemic-cyber)NRS-H107Famiglia di pericoli: concentrazione e monocoltura dell'infrastruttura digitale (NHS-1 tech.digital-concentration)NRS-H7Famiglia di pericoli: anomalie della circolazione su grande scala (NHS-1 atmo.climate-mode)
Osservazione
- Copernicus EMS rapid mapping activations (listed for reference)
- OpenStreetMap planet and replication (listed for reference)
- ERA5 reanalysis (Copernicus Climate Data Store) (listed for reference)
- Perdite economiche dirette attribuite ai disastri in rapporto al PIL mondiale
- Number of disruptions to basic services attributed to disasters
Geografia di esempio
- Bangladesh: 134 celle esagonali
- Luci notturne di stanotte, blackout (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
- Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
- Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
Da dove provengono le evidenze.
Set di dati pubblici e registri istituzionali specifici, ciascuno con la sua classe di licenza. Le fonti soggette ad accordo sono utilizzate solo alle relative condizioni e mai ripubblicate.
| Fonte | Cosa fornisce | Classe di licenza |
|---|---|---|
| CMIP6 archive via the Earth System Grid Federation | Climate model outputs from common experiments | Open, CC BY 4.0 for most models (to check per model) |
| ISIMIP repository | Impact model outputs for water, agriculture, health and other sectors | Open, licence per dataset (to check) |
| AgMIP crop model intercomparisons | Crop model ensemble protocols and results | Public, terms per project |
| Scenario Modeling Hub publications for epidemics | Multi-model epidemic scenario projections | Public, terms per hub |
| Literature on model genealogy and ensemble independence | Analysis of shared model components | Licence per publication |
How model intercomparison is modelled, measured and tested.
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.
Modello, equazioni e ipotesi
The model structure used for model intercomparison, 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 |
- Input
- set di dati versionati con provenienza
- Risultati
- distribuzioni, mai valori singoli
- Codice
- pubblicato con la scheda del modello e i test
- Riproduzione
- stessi dati, codice, ambiente e seed
Chi decide, e a cosa servono le evidenze.
sistemi Science and Modelling prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| Chi decide | La domanda | Evidenze fornite da questa pagina |
|---|---|---|
| Modelling groups | Which experiments and protocols to adopt | Protocol designs; evaluation reports |
| Institutions using model results | How much confidence to place in ensemble findings | Ensemble summaries with spread |
| Finanziatori della ricerca | Whether to fund intercomparison infrastructure | Evidence on value of intercomparison |
Output prodotti da questo argomento
- Intercomparison protocol designs for cross-sector models
- Ensemble summaries with spread and agreement stated
- Model evaluation reports against observations
- Method notes in Rapporti Metodi e aspetti tecnici
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?
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.
Metodi e loro limiti.
- 01
Common protocols
Shared inputs, scenarios, output variables and formats. Designing them takes time and agreement.
- 02
Ensemble statistics
Means, spreads and distributions across models, using probabilità e statistica. Spread is not a probability unless justified.
- 03
Performance and independence weighting
Weighting models by skill and distinctness, using quantificazione dell'incertezza. Weights depend on chosen metrics.
- 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.
Come viene studiato, e cosa i metodi non possono dire.
- 01Quantificazione dell'incertezza e validazione dei modelliBudget di incertezza · Modelli surrogati per simulazioni costose · Valutazione della credibilitàApplicato qui
- 02Probabilità e statisticaCalibrazione bayesiana · Punteggio proprio delle previsioni · Statistica degli insiemiApplicato qui
- 03Calcolo ad alte prestazioni, cloud ed edgeProgettazione di insiemi di simulazioni entro i budget · Orchestrazione dei flussi di lavoro · Ambienti riproducibiliApplicato qui
- 04Ingegneria dei sistemiRequisiti per i modelli decisionali · Controllo delle interfacce per i modelli accoppiatiApplicato qui
Where this page’s references lead.
Gli organismi e i documenti alla luce dei quali si legge questa pagina. Stato ed edizioni cambiano; ogni link porta all'organismo emittente.
Domande e risposte.
What is a model intercomparison project?
Does agreement between models mean they are right?
What is structural uncertainty?
Does intercomparison find the best model?
Why not just average the models?
Can private models take part?
Is the Universe exercise an intercomparison?
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Reports 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.
- E-mailPortale GW-GCRIInvialo da questa paginaUn'evidenza, una correzione, un caso, un metodo, una revisione, una traduzione o un contributo a un profilo. Arriva etichettata con questa pagina, così la riceve la persona redattrice che ne è responsabile.
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