GCRI · システム科学とモデル化
再現可能なモデリング
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.
Reproducible modelling on the record.
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.
Code and data must be available
Without the exact code and inputs, a result cannot be checked. Archiving them with identifiers makes reruns possible.
Environments decay
Software dependencies change over time. Recording environments with containers or lock files keeps models runnable for longer.
Workflows record steps
Workflow tools record every step from raw data to final figures, removing undocumented manual steps from the chain.
Versioning supports correction
When errors are found, versioned models and data let corrections be traced and affected results updated.
北米のハザードとエクスポージャー。
Population density, flood water and active fires over North America, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
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 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）
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）
キーボード（地図にフォーカスがある場合）
Ctrlまたは⌘を押しながらスクロールしてズーム
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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 夜間光（日次）：VIIRS Black Marble（VNP46A2）、NASA LAADS DAAC · 2026 年 10 月 12 日
Reproducibility lets every domain check model results.
Practice is designed for the 手法と技術シリーズ. 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.
Model reproducible modelling 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
- Natech event
- Chemical spill or leak （下流で誘発）
- Emergency-response overload （下流で誘発）
- Toxic gas release (set off downstream)
- Industrial fire (set off downstream)
システムと連成
- 複合・連鎖ハザードの標準
- 水文気象ハザードの標準 Compounding
- 地球物理ハザードの標準 Triggering
- 重要インフラと重要事業体 カスケード
- グローバルおよびシステミックリスク メカニズム
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
何を、どの程度うまく測定しているか。
各指標には、その単位、更新頻度、背後にある出典の種類、値が持つことになるエビデンスのラベルが付いています。値は表示しません：プログラムが自らの権限のもとで値を提供します。
| 指標 | 単位 | 周期 | 出典の種類 | ラベル |
|---|---|---|---|---|
| Models with archived code | percent of published models | レビューごと | Code archive checks | 観測 |
| Successful independent reruns | percent of attempted reruns | per audit | Reproduction studies | 観測 |
| Models with recorded environments | percent | レビューごと | Repository checks | 観測 |
| Software with persistent identifiers | 件数 | 年次 | Archive records | 観測 |
| 発行された訂正 | count with reason | 継続的 | Correction logs | 観測 |
| Models meeting FAIR4RS criteria | percent | 評価ごと | FAIR assessment | 推定 |
How reproducible modelling 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 reproducible modelling, the assumptions it makes and how each is tested.
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EAL = ∑k pk · Lk年間確率 pkxt+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
エビデンスの出所。
名前の明示された公開データセットと機関の記録。それぞれにライセンス区分があります。合意に基づく出典は、その条件のもとでのみ使用し、再公開することはありません。
| 出典 | 提供するもの | ライセンス区分 |
|---|---|---|
| Software Heritage archive | Archived source code with identifiers | Open, archive terms |
| Zenodo and institutional repositories | Deposited models and data with DOIs | Open, licence per record |
| 研究ソフトウェアのための FAIR 原則（FAIR4RS） | Principles for reusable research software | オープン、CC BY 4.0 |
| CoMSES Net and model archives | Archived models with documentation | Open, licence per model |
| Reproducibility studies in computational science | Measured reproduction rates | Licence per publication |
誰が決め、エビデンスが何に役立つか。
システム Science and Modelling prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| 誰が決定するか | 質問 | このページが提供するエビデンス |
|---|---|---|
| Modelling teams | How to package models so others can rerun them | Checklists; archiving guides |
| Publishers and report editors | What reproducibility evidence to require | Rerun audits |
| Funders | Whether to fund archiving and research software engineering | Reproduction rate evidence |
このトピックが生み出す成果物
- Reproducibility checklists for models
- Model archiving and versioning guides
- Rerun audits of published model results
- Open teaching material on reproducible modelling
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?
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.
Practices and their limits.
- 01
Version control
Recording every change to code and configuration. It requires discipline and shared conventions.
- 02
Data lineage
Documenting sources and processing steps for every input, using statistical and data stewardship practice. Some data cannot be shared.
- 03
Computational environments
Capturing software dependencies so models can be re-run. Long-term preservation remains difficult.
- 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 モデル相互比較.
Where this page’s references lead.
このページの読解の基準となる機関と文書。状態と版は変わります。各リンクは発行機関へ移動します。
質問と回答。
What is computational reproducibility?
Why archive model code?
What are the FAIR4RS principles?
Is open-source code required?
What is data lineage?
Does reproducibility mean the model is correct?
How are errors corrected?
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.
- メールゲートウェイ GW-GCRIこのページから送信するエビデンス、訂正、事例、手法、レビュー、翻訳、プロファイルへの入力。このページのタグが付いて届くため、担当の編集者が受け取ります。
- Zenodoオープンな寄託寄託してコミュニティに提出するORCID iD を使って Zenodo に自分の記録を公開し、そこから Reports コミュニティに提出してください。キュレーターが審査し、DOI は引き続きあなたのものです。
- 報告書GCRI貢献のすべての方法を見る貢献の種類、それぞれの審査方法、受け取るクレジット、ライセンス、決して受け付けないもの。
個人データ、重要インフラの機微な詳細、共有する権利のないものは決して送らないでください。寄稿は利用前にレビューされます。送付によって著作者としての権利や編集上の権利が生じることはなく、スポンサーシップで調査結果を買うことは決してできません。
手法、データセット、または問いを持ち込んでください。
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。
法的文書。
このサイトの地図、データ、図表は、背景と一般的な情報として示すものです。助言、予報、警報ではありません。情報の限界は免責事項とデータに関する注意事項に記載しています。