GCRI · Scienza dei sistemi e modellazione
Incertezza e validazione
A model result is useful only when its uncertainty is stated and its fitness for a purpose has been tested. Verification checks that the code solves the equations intended; validation checks that the model represents the real system well enough for the decision at hand. This page sets out how uncertainty is quantified and models are verified and validated, and what evidence serves the decision makers who rely on model results.
Come si svolge il lavoro.
Esecutore di modelli accoppiati
Uncertainty and validation · 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
Fig.Coupled model runner: example names and illustrative values, not a record or a live system.
Uncertainty and validation: how the risk develops.
Quantifying uncertainty, validation against observations and the limits of calibration. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Verification precedes validation
Before asking whether a model matches reality, modellers check that the code is correct, through tests, convergence studies and comparison with known solutions.
Validation is purpose-specific
A model valid for one question may be invalid for another. Validation is judged against the accuracy a specific decision needs.
Uncertainty has several sources
Input data, parameters, model structure, numerical error and natural variability each contribute, and each needs a different treatment.
Calibration can hide error
Tuning parameters to match past data can make a model fit for the wrong reasons, so validation needs data not used in calibration.
Pericoli ed esposizione in America settentrionale.
Flood water, population density and night lights 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
- 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
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
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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
- 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
- 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
- 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
- Luci notturne, giornaliere: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12 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
Validation must match the decision each domain faces.
Validation studies are designed for the serie Methods and Technical. ASME V&V 40, NASA-STD-7009 and Bayesian calibration (Kennedy and O’Hagan, 2001) set practice; analisi di sensibilità is one of the five rules of Saltelli and colleagues (2020).
- Validation datasets.
- Documented model failures.
Model uncertainty and validation 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
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 |
|---|---|---|---|---|
| Verification tests passed | percent of test suite | per rilascio | Model test records | OSSERVATO |
| Validation error against independent data | error metric | per validation | Validation studies | STIMATO |
| Prediction interval coverage | percent of observations inside stated intervals | per evaluation | Out-of-sample evaluation | OSSERVATO |
| Sensitivity indices | share of output variance by input | per analysis | Globale analisi di sensibilità | MODELLATO |
| Models with documented credibility assessment | conteggio | per valutazione | Model documentation | DICHIARATO |
| Independent reviews completed | conteggio | per model | Review records | RIPORTATO |
How uncertainty and validation 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 uncertainty and validation, 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
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 |
|---|---|---|
| ASME V&V 10, V&V 20 and V&V 40 | Verification, validation and credibility standards | Licensed standards, purchase required |
| NASA-STD-7009 | Credibility assessment of models and simulations | Public domain, US government |
| IPCC uncertainty guidance note | Linguaggio calibrato dell'incertezza | Public, IPCC terms |
| SALib and other open analisi di sensibilità libraries | Implementations of global sensitivity methods | Open source, MIT licence |
| Published validation studies in each field | Evidence on model performance | Licence per publication |
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 |
|---|---|---|
| Model owners | Whether a model is fit for a stated purpose | Credibility assessments; validation reports |
| Decision makers | How much weight to give model results | Uncertainty statements |
| Reviewers and auditors | Whether verification and validation were adequate | Protocols and review records |
Output prodotti da questo argomento
- Verification and validation protocols for network models
- Uncertainty statements in calibrated language
- Credibility assessments for models used in decisions
- Validation reports against independent data
What experts ask about uncertainty and validation.
- Which sources of uncertainty matter most for the decision at hand?
- How does uncertainty in inputs and parameters propagate to outputs?
- What observations can test the model, and are they independent of calibration data?
- How far beyond the calibration conditions can the model be trusted?
- How should uncertainty be communicated to people who must act on it?
Kinds of uncertainty and why calibration is not validation.
Modellers distinguish aleatory uncertainty, the inherent variability of a system, from epistemic uncertainty, which comes from incomplete knowledge and can in principle be reduced. Structural uncertainty, about whether the model’s equations are right, is often the largest and hardest to quantify. Incertezza profonda arises when experts cannot agree even on probability distributions.
Calibration adjusts parameters so that a model matches observations. A well-calibrated model may still be wrong: many parameter combinations can fit the same data, a problem called equifinality, and a model tuned to past conditions may fail under new ones. Validation therefore requires tests against data not used in calibration, and ideally under different conditions.
Validation is purpose-specific. A model may be adequate for estimating averages but not extremes, or for one region but not another.
Metodi e loro limiti.
- 01
Analisi di sensibilità
Identifying which inputs drive output variation. Global methods are computationally demanding.
- 02
Probabilistic propagation
Monte Carlo and related methods, using probabilità e statistica. Results depend on assumed input distributions.
- 03
Bayesian calibration
Updating parameter beliefs with data and representing model discrepancy. Priors and discrepancy models involve judgement.
- 04
Out-of-sample validation
Testing against independent data, held-out periods or different locations. Suitable data are often scarce for extremes.
No validation proves a model correct. It establishes confidence for a purpose, within stated conditions.
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
- 03Ingegneria dei sistemiRequisiti per i modelli decisionali · Controllo delle interfacce per i modelli accoppiatiApplicato qui
- 04Analisi delle decisioni in condizioni di incertezzaInquadrare la decisione prima del modello · Valore dell'informazione per i modelliApplicato 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.
- ASME V&V 40-2018, assessing credibility of computational modelling (ASME)
- NASA-STD-7009, Standard per modelli e simulazioni (NASA)
- Kennedy and O’Hagan, Bayesian calibration of computer models, Journal of the Royal Statistical Society Series B 63 (2001)
- Saltelli and others, Five ways to ensure that models serve society: a manifesto, Nature 582 (2020)
Domande e risposte.
What is the difference between verification and validation?
Can a model be validated for the future?
What is global sensitivity analysis?
Can uncertainty always be quantified?
What is equifinality?
Does GCRI validate models for regulators?
Why is calibration not enough?
Contribuisci con evidenze da questa pagina.
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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