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GCRI · 시스템 과학과 모델링

네트워크 과학 방법

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.

문의하기 Back to STEM foundation of Systems Science and Modelling
01등록

Network science methods on the record.

방법 기록STEM 방법
  1. 방법네트워크 과학과 전염
  2. 관리자시스템 과학과 모델링
  3. 적용 분야시스템 과학과 모델링
  4. 데이터3 inputs
  6. 정본 페이지STEM 공유지
02신청서

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 시스템. In methods and modelling, risk management and 시스템 리스크 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.

03지리

북미의 재해와 노출.

NASA GIBS의 북미 인구 밀도, 홍수, 야간 조명. 각 레이어에는 고유한 날짜가 있습니다.

대화형 지도에는 JavaScript가 필요합니다. 레이어 목록과 출처는 아래에 있습니다.

레이어 3

이 페이지의 재해와 노출

이 레이어 소개
증거
추정
출처
세계 격자 인구 v4.11(NASA SEDAC(CIESIN, 컬럼비아 대학교))
제공자
NASA SEDAC(CIESIN, 컬럼비아 대학교)
라이선스
CC BY 4.0
생산 연도
null; 인구조사 기반 추정치, 정적(2020)
해결
약 1 km 격자
불확실성
2020년 제곱킬로미터당 인구에 대한 인구총조사 기반 추정값으로 노출 맥락으로 표시되며, 어떤 재해로 영향받은 사람의 수가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
관측(구름이 있으면 빈틈이 생김)
출처
VIIRS 글로벌 홍수 산출물(NASA LANCE)
제공자
NASA LANCE
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매일, 위성 탐지, 구름이 있으면 빈틈이 생김
빌드 시점 최신
2026-10-14
해결
약 250 m 격자
불확실성
위성 탐지로, 구름이 있으면 빈틈이 생깁니다. 제공자가 게시한 그대로의 위성 또는 모형 래스터입니다. 구름, 관측 폭 공백, 산출 오차로 인해 빈틈과 잡음이 생기며, 값은 특정 장소의 측정치가 아니라 지표입니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
관측
출처
VIIRS Black Marble(VNP46A2)(NASA LAADS DAAC)
제공자
NASA LAADS DAAC
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매일, 달빛과 대기를 보정한 위성 복사휘도
빌드 시점 최신
2026-10-12
해결
약 500 m 격자
불확실성
표시된 날짜의 위성 야간 복사휘도로, 불빛은 전력 사용과 정전의 대리 지표이며 공급이나 접근성의 측정치가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
관측
출처
VIIRS NOAA-20 보정 반사율(NASA LANCE)
제공자
NASA LANCE
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매일, 위성 영상
빌드 시점 최신
2026-10-14
해결
약 250 m 격자
불확실성
위성 영상. 제공자가 게시한 그대로의 위성 또는 모형 래스터입니다. 구름, 관측 폭 공백, 산출 오차로 인해 빈틈과 잡음이 생기며, 값은 특정 장소의 측정치가 아니라 지표입니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
모형 산출(GIBS가 게시한 최신 연도)
출처
MODIS Terra 및 Aqua 토지 피복(MCD12Q1)(NASA LP DAAC)
제공자
NASA LP DAAC
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매년, 위성 분류, GIBS가 게시한 최신 연도
빌드 시점 최신
2024-01-01
해결
약 500 m 격자
불확실성
표시된 연도의 위성 토지 피복 분류로, 농경지를 포함합니다. 알려진 오차가 있는 분류이며 농장 등록부가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
관측(구름과 통과 시각으로 인해 빈틈이 생김)
출처
VIIRS NOAA-20 375 m(FIRMS)(NASA LANCE FIRMS)
제공자
NASA LANCE FIRMS
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매일, 위성 탐지, 구름과 통과 시각으로 인해 빈틈이 생김
빌드 시점 최신
2026-10-13
해결
약 500 m 격자
불확실성
표시된 날짜의 위성 열점 탐지 결과로, 가스 플레어와 산업 열을 포함합니다. 확인된 화재, 사고 보고서 또는 경보가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다

제공 가능한 최신

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © OpenStreetMap 기여자 (ODbL) · Natural Earth

최신 NASA 이미지를 불러오는 중입니다.

끌어서 이동합니다. Ctrl 또는 ⌘를 누른 채 스크롤하거나 핀치 또는 버튼으로 확대합니다. 포인터 아래의 값은 마우스를 올려 확인하며, 초기화하면 해당 지역으로 돌아갑니다.

북미를 중심으로 본 재해와 노출.NASA가 게시한 그대로의 위성 및 모형 산출물로, 각각 고유한 날짜가 있습니다. 지표이며 어떤 장소에 대한 평가도 아닙니다.

데이터: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap 기여자 · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERT출처와 라이선스

  • 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 공개 데이터
  • 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 공개 데이터
  • 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 라이선스. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • VIIRS 준실시간 산출물(홍수, 지표면 온도, 적설 피복, 보정 반사율), NASA LANCE; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • VIIRS Black Marble 야간 조명, NASA 고다드 우주비행센터; NASA 레벨1 및 대기 아카이브·배포 시스템(LAADS DAAC)에서 배포; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • MODIS 육상 산출물(식생 지수, 총일차생산량, 토지 피복), NASA LP DAAC 및 LANCE; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • NASA 자원 관리용 화재 정보 시스템(FIRMS), VIIRS 375 m 활성 화재 산출물, NASA LANCE; 벡터 타일은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • ASTER GDEM은 METI와 NASA의 산출물입니다(ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC). 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). 인용: 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 공개 데이터
  • Natural Earth으로 제작. 무료 벡터 및 래스터 지도 데이터 @ naturalearthdata.com. 퍼블릭 도메인
  • © OpenStreetMap 기여자(ODbL), NASA GIBS 경유(해안선, 경계, 도로 및 지명). 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • 지구본과 평면 지도의 맥락 정보: NASA GIBS 참조 레이어의 해안선, 경계, 도로, 지명(OpenStreetMap 데이터, ODbL, © OpenStreetMap 기여자). 선택 기본 지도로 Blue Marble 영상. 3D 지형과 고도 표시는 ASTER GDEM 고도 색상 지수(5 m에서 200 m 구간, 가독성을 위해 과장). 경계는 공표된 대로 그렸으며 어떤 영토에 대한 입장도 뜻하지 않습니다.
  • 실시간 사건: NASA 지구관측소 자연 사건 추적기(EONET). 사건은 참고용이며 원출처 링크를 그대로 유지합니다.
  • 실시간: NASA EONET. 사건은 참고용이며 당국의 경보가 아닙니다.
  • 실시간: 미국 지질조사국. 사건은 참고용이며 당국의 경보가 아닙니다.
  • 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).
  • 하천 유량 예측, 범위를 포함한 30일 (Open-Meteo를 통한 GloFAS): 수정된 Copernicus 긴급상황관리서비스 정보 2026 포함. 홍수 경보가 아닙니다.
  • Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), 제공 날씨 데이터, CC BY 4.0 라이선스 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • 선택 레이어(레이어 목록의 출처 11개: 실시간, 예보, 관측 및 배경)는 켜면 지도와 이곳에 제공자 출처가 표시됩니다. 예보는 모형 산출물이며 파생 지수는 추정치입니다.

레이어와 날짜

  • 인구 밀도, 2020년: 인구: CIESIN, 컬럼비아 대학교, 세계 격자 인구 v4.11(2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 정적
  • 홍수 수역, 3일 합성: VIIRS 전지구 홍수 산출물, NASA LANCE · 2026년 10월 14일
  • 야간 조명, 일별: VIIRS Black Marble(VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 2026년 10월 12일
  • 트루컬러: VIIRS NOAA-20 보정 반사도, NASA LANCE · 2026년 10월 13일
  • 토지 피복 유형(IGBP), 연간: MODIS Terra 및 Aqua 토지 피복(MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • 활성 화재 및 열 이상: VIIRS NOAA-20 375 m(FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 2026년 10월 13일

04데이터

방법이 사용하는 입력.

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 출처 등록부.

데이터역할라벨
Benchmark networksMethod testing관측
Platform dependency dataApplications신고됨
Event records검증보고됨
05트윈 및 캐스케이드 시뮬레이터

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

Assembled from the Nexus Standards area profile 복합 및 연쇄 재해 표준: the hazards it names, the 시스템 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.

재해

통제 수단

  • NS-0 헌장과 원칙
  • NS-3 리스크 기록 UNI(문법, 기존 체계 대응, 할당 권한)
  • NS-9 맥락 UNI(배치, 인스턴스, 프로그램 인스턴스)
  • NS-11 검증 및 모니터링(근거, 증명, 제로 트러스트 적합성 관찰)
  • NRS-H61 재해군: 연쇄 실패(NHS-1 sys.cascade)
  • NRS-H62 재해 유형: 복합 및 다중 재해 사건(NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H60 재해 계열: 공급망 및 흐름 차질(NHS-1 sys.supply-chain)
  • NRS-H94 재해군: 시스템적 사이버 사건(NHS-1 cyber.systemic-cyber)
  • NRS-H107 재해군: 디지털 인프라 집중과 단일화(NHS-1 tech.digital-concentration)
  • NRS-H7 재해 계열: 대규모 순환 이상(NHS-1 atmo.climate-mode)

관측

  • Copernicus EMS rapid mapping activations (listed for reference)
  • OpenStreetMap planet and replication (listed for reference)
  • ERA5 재분석(Copernicus Climate Data Store)(참고용으로 게재)
  • 세계 GDP 대비 재난으로 인한 직접 경제 손실
  • Number of disruptions to basic services attributed to disasters

예시 지리

  • 방글라데시: 육각형 셀 134개
  • 오늘 밤 야간 조명과 정전(VIIRS 주야간 밴드), NASA GIBS
  • Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
  • Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
06검증

결과가 점검되는 방식.

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

점검수행 방식
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.

07방법과 근거

How network science methods is modelled, measured and tested.

모형, 그 가정, 데이터, 불확실성을 과학자나 엔지니어가 확인할 형태로 제시합니다. 구조는 발행된 방법을 따릅니다. 제시된 값은 예시이며 결과가 아닙니다.

모형, 방정식 및 가정

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

요소 i의 리스크Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)재해, 노출, 취약성, 대처 역량
연간 기대 손실EAL = ∑k pk · Lk연간 확률이 pk
결합 시스템xt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error
가정만드는 이유시험 방법
한 사건 안에서 재해와 노출은 서로 독립적임손실 적분을 다루기 쉽게 유지함결합 기록에 적합한 코퓰러와 비교
결합은 운전점 근처에서 선형이다충격이 A를 통해 전파되게 함선형 범위를 넘어 섭동을 주고 비교하십시오
취약성 곡선은 장소 간에 옮겨 쓸 수 있다지역 곡선은 거의 없다관측된 손실이 있는 곳에서는 이에 대해 검증
투입 자료
출처 정보가 있는 버전 관리 데이터세트
산출물
분포이며 결코 단일 숫자가 아님
코드
모델 카드 및 시험과 함께 공개
재현
같은 데이터, 코드, 환경과 시드
표준 리스크 및 상태공간 정식화로, 나열된 가정은 해당 방법에 일반적인 것이며 검토를 위해 명시한 것으로 결과가 아닙니다.
FAIR 지침 원칙 · GO FAIR와 FORCE11W3C PROV · 월드 와이드 웹 컨소시엄불확실성의 일관된 처리에 관한 지침 · IPCCCEOS 분석 준비 데이터(Analysis Ready Data) · 지구관측위성위원회
08연결

이 방법에 의존하는 주제.

09절차

프로세스가 진행되는 방식.

Process explorer · Process

Network science methods: Cascade across systems

8단계4단계

절차

Network science methods: Cascade across systems

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

  1. 01 재해

    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. 08복구 우선순위Decision · 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.

10스튜어드십

방법을 유지하는 주체.

시스템 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

11질문

질문과 답변.

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.
결과는 어떻게 점검됩니까?
Models are checked by reproducing observed cascades and outbreaks. Robustness of results to missing or uncertain links is tested.
이 페이지의 값은 실제입니까?
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.
이 방법은 다른 어디에 적용됩니까?
사회를 움직이는 정본 방법 페이지 는 이를 적용하는 모든 플랫폼을 나열합니다.
보고서기여하기

이 페이지에서 증거를 기여하십시오.

보고서 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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