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GCRI · システム科学とモデル化

ネットワーク科学の手法

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.

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01登録

Network science methods on the record.

手法の記録STEM の手法
  1. 手法ネットワーク科学と伝播
  2. スチュワードシステム 科学とモデリング
  3. 適用先システム科学とモデリング
  4. データ3 inputs
  6. 正式なページSTEM コモンズ
02申請

What network science and contagion does here.

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 システム. In methods and modelling, risk management and システミック・リスク 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.

Common network representations

Dependency data from different platforms are represented in shared network formats, so cascade methods can be applied consistently.

Contagion model comparison

Threshold, load-redistribution and epidemic-type models are compared on the same networks to show how model choice changes results.

Multilayer analysis

Interdependent networks are analysed together to identify cross-layer cascades that a single-layer analysis would miss entirely.

03地理

北米のハザードとエクスポージャー。

NASA GIBS による、北米の人口密度、洪水水域、夜間光。各レイヤーにそれぞれの日付があります。

インタラクティブマップにはJavaScriptが必要です。レイヤー一覧と出典は以下にあります。

レイヤー 3

このページのハザードと曝露

このレイヤーについて
エビデンス
推定
出典
世界人口グリッド v4.11（NASA SEDAC（CIESIN、コロンビア大学））
提供者
NASA SEDAC（CIESIN、コロンビア大学）
ライセンス
CC BY 4.0
年次
null。国勢調査に基づく推計値、静的（2020 年）
解決
約 1 km メッシュ
不確実性
2020 年の 1 平方キロメートル当たりの人口の国勢調査に基づく推定値で、エクスポージャーの文脈として示します。いずれかのハザードの影響を受けた人数ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）
このレイヤーについて
エビデンス
観測（雲により欠測あり）
出典
VIIRS 全球洪水プロダクト（NASA LANCE）
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星による検出、雲により欠測あり
ビルド時点で最新
2026-10-14
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
衛星による検出、雲により欠測あり。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）
このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
VIIRS Black Marble（VNP46A2）（NASA LAADS DAAC）
提供者
NASA LAADS DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星放射輝度、月光と大気の補正済み
ビルド時点で最新
2026-10-12
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示日の夜間放射輝度の衛星観測値で、灯りは電力使用と停電の代理指標であり、供給やアクセスの測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）
このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
VIIRS NOAA-20 補正反射率（NASA LANCE）
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星画像
ビルド時点で最新
2026-10-14
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
衛星画像です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）
このレイヤーについて
エビデンス
モデル化（GIBS が公開する最新年）
出典
MODIS Terra and Aqua 土地被覆（MCD12Q1）（NASA LP DAAC）
提供者
NASA LP DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
年次、衛星分類、GIBS が公開する最新年
ビルド時点で最新
2024-01-01
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示年の衛星土地被覆区分で、耕作地を含みます。既知の誤差を伴う分類であり、農地台帳ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）
このレイヤーについて
エビデンス
観測（雲と通過時刻により欠測あり）
出典
VIIRS NOAA-20 375 m（FIRMS）（NASA LANCE FIRMS）
提供者
NASA LANCE FIRMS
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星による検出、雲と通過時刻により欠測あり
ビルド時点で最新
2026-10-13
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示日の衛星によるホットスポット検出で、ガスフレアや産業排熱を含みます。確認された火災、事故報告、警報ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）

最新の利用可能データ

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM（METI、NASA）· Blue Marble（NASA）· © OpenStreetMap 貢献者（ODbL）· Natural Earth

最新のNASA画像を読み込んでいます。

ドラッグで移動。Ctrlまたは⌘を押しながらスクロール、ピンチ、またはボタンでズーム。ポインター下の値はホバーで表示。リセットで地域表示に戻ります。

ハザードとエクスポージャー、北米を枠に収めて。NASA が公開するままの衛星およびモデルのプロダクトで、それぞれに固有の日付があります。指標であり、特定の場所の評価ではありません。

データ：NASA GIBS・ASTER GDEM・Blue Marble・ © OpenStreetMap 寄稿者 ・Natural Earth・NASA EONET・U.S. Geological Survey・NASA JPL OPERA DIST-ALERT情報源とライセンス

  • 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). NASA オープンデータ
  • 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). NASA オープンデータ
  • 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). CC BY 4.0 でライセンス。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • VIIRS 準リアルタイム・プロダクト（洪水、地表面温度、積雪被覆、補正反射率）、NASA LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 NASA オープンデータ
  • VIIRS Black Marble 夜間光、NASA ゴダード宇宙飛行センター。NASA レベル1・大気アーカイブ配布システム（LAADS DAAC）が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 NASA オープンデータ
  • MODIS 陸域プロダクト（植生指数、総一次生産、土地被覆）、NASA LP DAAC と LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 NASA オープンデータ
  • NASA 資源管理のための火災情報システム（FIRMS）、VIIRS 375 m アクティブ・ファイア・プロダクト、NASA LANCE。ベクタータイルは NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 NASA オープンデータ
  • ASTER GDEM は METI と NASA のプロダクトです（ASTER Global Digital Elevation Model V003、NASA LP DAAC）。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。引用：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. NASA オープンデータ
  • Natural Earthを使用して作成。無料のベクターおよびラスター地図データ @ naturalearthdata.com。 パブリックドメイン
  • © OpenStreetMap 貢献者（ODbL）、NASA GIBS 経由（海岸線、境界、道路、地名）。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 ODbL
  • Blue Marble、NASA Earth Observatory。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 NASA オープンデータ
  • 地球儀と平面地図の背景情報：NASA GIBS参照レイヤーによる海岸線、境界、道路、地名（OpenStreetMapデータ、ODbL、© OpenStreetMap contributors）。オプションのベースとしてBlue Marble画像。ASTER GDEM標高カラー指数による3D地形と標高の読み取り（5 mから200 mの階級、判読しやすいよう誇張）。境界は公表されたとおりに描画しており、いかなる領域に関する立場を示すものでもありません。
  • ライブイベント：NASA Earth Observatory Natural Event Tracker（EONET）。イベントは参考情報であり、元の出典へのリンクを保持しています。
  • ライブ：NASA EONET。イベントは参考情報であり、当局の警報ではありません。
  • ライブ：米国地質調査所。イベントは参考情報であり、当局の警報ではありません。
  • 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).
  • 河川流量予測、30日間・幅付き（Open-Meteo経由のGloFAS）：Copernicus緊急管理サービスの改変情報を含みます（2026年）。洪水警報ではありません。
  • Open-Meteo.com の気象データ (https://open-meteo.com/), ライセンスは CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • 任意レイヤー（レイヤー一覧に 11 の情報源：ライブ、予報、観測、背景）は、オンにすると地図上とここに提供者のクレジットが表示されます。予報はモデルの出力であり、派生指数は推計値です。

レイヤーと日付

  • 人口密度、2020年：人口：CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 静的
  • 洪水域、3日間合成：VIIRS Global Flood Product、NASA LANCE · 2026 年 10 月 14 日
  • 夜間光（日次）：VIIRS Black Marble（VNP46A2）、NASA LAADS DAAC · 2026 年 10 月 12 日
  • トゥルーカラー：VIIRS NOAA-20 補正反射率、NASA LANCE・ 2026年10月13日
  • 土地被覆タイプ（IGBP）、年次：MODIS Terra and Aqua 土地被覆（MCD12Q1）、NASA LP DAAC・ 2024
  • 活動火災と熱異常：VIIRS NOAA-20 375 m（FIRMS）、NASA LANCE FIRMS · 2026年10月13日

04データ

手法が使用するもの。

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 出典の登録簿.

データ役割ラベル
Benchmark networksMethod testing観測
Platform dependency dataApplications申告済み
Event records検証報告値
05ツインとカスケードのシミュレーター

Model network science methods as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile 複合・連鎖ハザードの標準: the hazards it names, the システム 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 System Builder.

ハザード

管理策

  • NS-0 憲章と原則
  • NS-3 リスク記録の UNI（文法、旧体系との対照、割当権限）
  • NS-9 文脈 UNI（展開、インスタンス、プログラム・インスタンス）
  • NS-11 検証とモニタリング（エビデンス、証明、ゼロトラストの適合性観測）
  • NRS-H61 ハザード・ファミリー：連鎖的な機能不全（NHS-1 sys.cascade）
  • NRS-H62 ハザード・ファミリー：複合・マルチハザード事象（NHS-1 sys.compound）
  • NRS-H60 ハザード分類：サプライチェーンと流れの途絶（NHS-1 sys.supply-chain）
  • NRS-H94 ハザード・ファミリー：システミック・サイバー事象（NHS-1 cyber.systemic-cyber）
  • NRS-H107 ハザード・ファミリー：デジタルインフラの集中とモノカルチャー（NHS-1 tech.digital-concentration）
  • NRS-H7 ハザード分類：大規模な循環の異常（NHS-1 atmo.climate-mode）

観測

  • Copernicus EMS rapid mapping activations (listed for reference)
  • OpenStreetMap planet and replication (listed for reference)
  • ERA5 再解析（Copernicus Climate Data Store）（参考として掲載）
  • 世界の GDP に対する災害による直接経済損失
  • Number of disruptions to basic services attributed to disasters

例示の地理

  • バングラデシュ：134 の六角形セル
  • 今夜の夜間光と停電（VIIRS Day/Night Band）、NASA GIBS
  • Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
  • Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
06検証

結果の確認方法。

Models are checked by reproducing observed cascades and outbreaks. Robustness of results to missing or uncertain links is tested.

確認実施方法
Missing link sensitivityResults are tested under perturbed network structure
Model comparisonSeveral contagion models are applied before conclusions
Event validationSimulated cascades are compared with documented events

Network data are often incomplete or confidential. Static network models may miss adaptive behaviour during cascades.

07手法とエビデンス

How network science methods is modelled, measured and tested.

モデル、その仮定、データ、不確実性を、科学者やエンジニアが確認する形で示します。構造は公表された手法に従っています。描かれた値は例示であり、知見ではありません。

モデル、方程式、仮定

The model structure used for network science methods, the assumptions it makes and how each is tested.

要素 i のリスクRi = f(Hi, Ei, Vi, Ci)ハザード、エクスポージャー、脆弱性、対処能力
年間期待損失EAL = ∑k pk · Lk年間確率 pk
結合システムxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error
仮定作られる理由検証の方法
一つの事象の中では、ハザードとエクスポージャーは独立している損失の積分を扱いやすく保つ同時記録に当てはめたコピュラと比較
結合は動作点の近くで線形であるショックを A を通じて伝播させる線形範囲を超えて摂動を与えて比較する
脆弱性曲線は場所を越えて適用できる地域固有の曲線はめったに得られない観測された損失がある場合はそれに照らして検証
入力
来歴付きのバージョン管理されたデータセット
成果物
分布であり、単一の数値ではない
コード
モデルカードと試験とともに公開
再現
同じデータ、コード、環境、シード
標準的なリスクおよび状態空間の定式化です。挙げた前提はこの手法に典型的なもので、審査のために示しており、結果ではありません。
FAIR 原則・GO FAIR と FORCE11W3C PROV・World Wide Web Consortium不確実性の一貫した扱いに関するガイダンス・IPCCCEOS 解析即応データ・地球観測衛星委員会
08つながり

この手法に依拠するトピック。

09プロセス

プロセスの進め方。

Process explorer · Process

Network science methods: Cascade across systems

8 ステップ4 段階

プロセス

Network science methods: Cascade across systems

An initial hazard can trigger later risks and events; this illustration draws one cascade across システム such as energy, water, ICT, health and transport.

  1. 01 ハザード

    1. 01Initiating hazardDataset · Modelling leadCascading risk is the risk that hazard events trigger later risks and events, through chains of interrelated hazards or impacts.

  2. 02 First-order systems

    1. 02Example system: energyModel · System operatorAn example of a system a hazard can hit first. What depends on it is set by a dependency survey.
    2. 03Example system: waterModel · System operatorA second example of a system a hazard can hit first. Its links to other systems are shown as examples only.

  3. 03 Second-order systems

    1. 04Example system: ICTModel · System operatorAn example of a system that may depend on others, for example on backup power. Survey data set the real dependencies.
    2. 05Example system: health servicesModel · System operatorAn example of a system that may depend on water, power and data. Survey data set the real dependencies.
    3. 06Example system: transportModel · System operatorAn example of a system that may depend on ICT, fuel and logistics. Survey data set the real dependencies.

  4. 04 Limiting the cascade

    1. 07Buffers and redundancyStep · Modelling leadBuffers, redundancy and restoration can limit how far an impact spreads. The OECD report moves from single assets to system resilience.
    2. 08復旧の優先順位Decision · Modelling leadThe responsible party sets which services are restored first, under its own rules.

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.

10スチュワードシップ

手法を維持する者。

システム Science and Modelling stewards network science and contagion for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

Canonical page: Network science and contagion

11質問

質問と回答。

What are the limits of network science and contagion in this field?
Network data are often incomplete or confidential. Static network models may miss adaptive behaviour during cascades.
結果はどのように確認されますか？
Models are checked by reproducing observed cascades and outbreaks. Robustness of results to missing or uncertain links is tested.
このページの値は実際のものですか？
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
この手法は他にどこで適用されていますか？
社会を動かし続ける 正式な手法のページ には、それを適用するすべてのプラットフォームが掲載されています。
報告書貢献する

このページからエビデンスを提供する。

報告書 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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システム科学とモデリング

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情報提供と問い合わせは本日から受け付けています。問い合わせには参照番号が付き、次の手順が示されます。申請、支払い、計算資源の割り当て、登録は、担当チーム、規約、審査体制が整ってから開始します。

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法務

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