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GCRI · Scienza dei sistemi e modellazione

Modellazione riproducibile

A model result should be reproducible: others should be able to rerun the model with the same code, data and settings and get the same result, and inspect every step. Many published models cannot be rerun because code, data or environments are missing. This page sets out how reproducible modelling is practised, how it is checked, and what evidence serves the modellers, publishers and institutions who depend on it.

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01Registrare

Reproducible modelling on the record.

DossierSystems Science and Modelling · topic
  1. 01La domanda4 meccanismi
  2. 02Campolastra di campo esagonale
  3. 03Indicatori6
  4. 04Fonti5
  5. 05Titolari delle decisioni3
  6. 06Metodi3
02La domanda

Reproducible modelling: how the risk develops.

Versioned models, data lineage and re-runnable results. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

Meccanismo

Code and data must be available

Without the exact code and inputs, a result cannot be checked. Archiving them with identifiers makes reruns possible.

Meccanismo

Environments decay

Software dependencies change over time. Recording environments with containers or lock files keeps models runnable for longer.

Meccanismo

Workflows record steps

Workflow tools record every step from raw data to final figures, removing undocumented manual steps from the chain.

Meccanismo

Versioning supports correction

When errors are found, versioned models and data let corrections be traced and affected results updated.

03Geografia

Pericoli ed esposizione in America settentrionale.

Population density, flood water and active fires 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
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 (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
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
Osservato (le nuvole e i tempi di passaggio del satellite lasciano lacune)
Fonte
VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS) (NASA LANCE FIRMS)
Fornitore
NASA LANCE FIRMS
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; rilevamento satellitare; le nuvole e i tempi di passaggio del satellite lasciano lacune
Più recenti alla build
2026-10-13
Risoluzione
griglia di circa 500 m
Incertezza
Rilevamenti satellitari di hot spot per il giorno indicato, comprese fiaccole di gas e calore industriale; non è un incendio confermato, un rapporto di incidente né un'allerta.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Osservato
Fonte
VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
Fornitore
NASA LAADS DAAC
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; radianza satellitare, corretta per luce lunare e atmosfera
Più recenti alla build
2026-10-12
Risoluzione
griglia di circa 500 m
Incertezza
Radianza notturna satellitare per la data indicata; le luci sono un indicatore indiretto dell'uso di elettricità e delle interruzioni, non una misura di fornitura o accesso.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo

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
  • 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 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
  • 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
  • Fire Information for Resource Management System (FIRMS) della NASA, prodotto incendi attivi VIIRS 375 m, NASA LANCE; tile vettoriali tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • Luci notturne VIIRS Black Marble, NASA Goddard Space Flight Center; distribuite dal NASA Level-1 and Atmosphere Archive and Distribution System (LAADS DAAC); immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (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

  • Densità di popolazione, 2020: Popolazione: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statico
  • Acqua di inondazione, composito a 3 giorni: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 ott 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
  • Incendi attivi e anomalie termiche: VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 13 ott 2026
  • Luci notturne, giornaliere: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12 ott 2026

04Tra i domini

Reproducibility lets every domain check model results.

Practice is designed for the serie Methods and Technical. FAIR principles for research software (2022) guide releases; code and data would carry identifiers under the proposed Nexus Standards.

  • Reproducibility audits.
  • Released code with tests.
05Simulatore di gemello e cascata

Model reproducible modelling 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

Comandi

  • NS-0 Costituzione e principi
  • NS-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

  • 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
06Indicatori

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.

IndicatoreUnitàCadenzaTipo di fonteEtichetta
Models with archived codepercent of published modelsper revisioneCode archive checksOSSERVATO
Successful independent rerunspercent of attempted rerunsper auditReproduction studiesOSSERVATO
Models with recorded environmentspercentper revisioneRepository checksOSSERVATO
Software with persistent identifiersconteggioannualeArchive recordsOSSERVATO
Correzioni emessecount with reasoncontinuoCorrection logsOSSERVATO
Models meeting FAIR4RS criteriapercentper valutazioneFAIR assessmentSTIMATO
07Metodi ed evidenze

How reproducible modelling 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 reproducible modelling, the assumptions it makes and how each is tested.

Rischio dell'elemento iRi = f(Hi, Ei, Vi, Ci)pericolo, esposizione, vulnerabilità e capacità di risposta
Perdita annua attesaEAL = ∑k pk · Lksu eventi k con probabilità annua pk
Sistemi accoppiatixt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error
IpotesiPerché è realizzatoCome viene testato
Pericolo ed esposizione sono indipendenti all'interno di un eventoMantiene trattabile l'integrale delle perditeConfrontare con un adattamento di copula su registrazioni congiunte
Gli accoppiamenti sono lineari vicino al punto di funzionamentoConsente agli shock di propagarsi attraverso APerturbare oltre l'intervallo lineare e confrontare
Le curve di vulnerabilità si trasferiscono da un luogo all'altroLe curve locali sono raramente disponibiliValidare 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
Formulazioni standard del rischio e dello spazio degli stati; le ipotesi elencate sono tipiche del metodo, dichiarate per la revisione, non risultati.
Principi guida FAIR · GO FAIR e FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumGuidance on consistent treatment of uncertainties · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Comitato sui satelliti per l'osservazione della Terra
08Fonti

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.

FonteCosa fornisceClasse di licenza
Software Heritage archiveArchived source code with identifiersOpen, archive terms
Zenodo and institutional repositoriesDeposited models and data with DOIsOpen, licence per record
Principi FAIR per il software di ricerca (FAIR4RS)Principles for reusable research softwareAperto, CC BY 4.0
CoMSES Net and model archivesArchived models with documentationOpen, licence per model
Reproducibility studies in computational scienceMeasured reproduction ratesLicence per publication
09Decisioni

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 decideLa domandaEvidenze fornite da questa pagina
Modelling teamsHow to package models so others can rerun themChecklists; archiving guides
Publishers and report editorsWhat reproducibility evidence to requireRerun audits
FundersWhether to fund archiving and research software engineeringReproduction rate evidence

Output prodotti da questo argomento

  • Reproducibility checklists for models
  • Model archiving and versioning guides
  • Rerun audits of published model results
  • Open teaching material on reproducible modelling
10Questioni centrali

What experts ask about reproducibility.

  • Is the exact model version used for a result recorded and retrievable?
  • Can the input data be traced back to their sources, with every processing step?
  • Are software environments, random seeds and hardware differences documented?
  • Can an independent team re-run the analysis without the original authors?
  • How are errors found after publication corrected and communicated?
11Meccanismi e fattori

Why modelling results fail to reproduce.

Models change constantly as code is fixed and improved. Without version control, it may be impossible to know which version produced a published result. Input data are revised, cleaned and transformed through steps that are often undocumented. Software libraries change behaviour between versions, and stochastic models depend on random seeds.

Coupled models multiply these problems, since each component has its own versions, data and settings. A result may depend on a particular combination that is never recorded.

Incentives play a role: documenting and sharing models takes time that is rarely rewarded. But irreproducible results cannot be verified, and errors in widely used models can spread into many decisions.

12Metodi e dati

Practices and their limits.

  1. 01

    Version control

    Recording every change to code and configuration. It requires discipline and shared conventions.

  2. 02

    Data lineage

    Documenting sources and processing steps for every input, using statistical and data stewardship practice. Some data cannot be shared.

  3. 03

    Computational environments

    Capturing software dependencies so models can be re-run. Long-term preservation remains difficult.

  4. 04

    Independent re-runs

    Having another team reproduce key results before publication. Costly but highly effective.

Reproducibility does not make a model right; it makes it checkable. Replication with independent models and data is a further step, covered in intercomparazione di modelli.

13Metodi

Come viene studiato, e cosa i metodi non possono dire.

  1. Calcolo ad alte prestazioni, cloud ed edgeProgettazione di insiemi di simulazioni entro i budget · Orchestrazione dei flussi di lavoro · Ambienti riproducibiliApplicato qui
    Canonico · STEM Commons
  2. Ingegneria dei sistemiRequisiti per i modelli decisionali · Controllo delle interfacce per i modelli accoppiatiApplicato qui
    Canonico · STEM Commons
  3. Probabilità e statisticaCalibrazione bayesiana · Punteggio proprio delle previsioni · Statistica degli insiemiApplicato qui
    Canonico · STEM Commons
14Where this page’s references

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.

15Domande

Domande e risposte.

What is computational reproducibility?
The ability to obtain the same results by rerunning the same code on the same data in the same computational environment.
Why archive model code?
Because without the exact code, others cannot check how results were produced, and errors cannot be found or corrected.
What are the FAIR4RS principles?
Principles adapting FAIR to research software, so that software is findable, accessible, interoperable and reusable.
Is open-source code required?
Open code helps reproducibility but is not always possible. Where code cannot be shared, independent re-runs and detailed documentation are designed to compensate.
What is data lineage?
A record of where each input came from and every step applied to it, so that it can be traced and re-created.
Does reproducibility mean the model is correct?
No. It means the result can be checked. Correctness requires validation and comparison.
How are errors corrected?
Through dated corrections linked to the original result, reported via the platform’s trust page.
RapportiContribuisci

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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.

GCRIScienza dei sistemi e modellazioneMetodi e aspetti tecniciScenari e stress test

Non inviare mai dati personali, dettagli su infrastrutture sensibili o qualsiasi cosa che tu non abbia il diritto di condividere. Un contributo viene sottoposto a revisione prima dell'uso; inviarlo non conferisce diritti di paternità né editoriali, e la sponsorizzazione non compra mai un risultato.

Scienza dei sistemi e modellazione

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