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GCRI · Ciência de sistemas e modelagem

Redes e cascatas

Many systemic risks travel along networks: supply chains, power grids, financial exposures, transport and contact networks. Network models represent who is connected to whom and simulate how a failure or infection spreads. This page sets out how networks are built and analysed, how cascade models work and fail, and what evidence serves the institutions that use network analysis to manage interconnected risk.

01Canvas

Como decorre o trabalho.

sistemas · em torno deste temaIlustrativo

Executor de modelos acoplados

Networks and cascades · Coupled model A · Scenario set 3

Conjunto em execuçãoGCRI · Ciência de sistemas e modelagem

Grafo de acoplamento de modelos

nós: modelos · arestas: variáveis trocadas

Componentes acoplados

Hidrologia1 dayescoamentoSim
Sistema elétrico1 hdemanda, interrupçõesSim
Economia1 trimestreprodução, preçosParcial
População1 yearexposiçãoSim

Saída do conjunto

Coupled model runner: the screen’s structure, terms and states for Networks and cascades.Nomes de exemplo e valores ilustrativos; um projeto, não um registro nem um sistema ativo.

Fig.Coupled model runner: example names and illustrative values, not a record or a live system.

02A pergunta

Networks and cascades: how the risk develops.

Ciência de redes para a dependência, o contágio e a falhas em cascata. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

Mecanismo

Structure shapes spread

Highly connected nodes, short paths and clusters determine how fast and far a cascade travels. The same shock spreads differently on different structures.

Mecanismo

Thresholds and load matter

Nodes fail when stress exceeds a threshold, and failed nodes shift load to neighbours, which can trigger further failures.

Mecanismo

Missing links distort results

Real networks are rarely fully observed. Missing links can make a system look more or less fragile than it is.

Mecanismo

Networks are layered

Real sistemas form multilayer networks, such as power and communications, where failures jump between the layers.

03Geografia

Perigos e exposição na América do Norte.

Densidade populacional, águas de inundação e luzes noturnas sobre a América do Norte, a partir do NASA GIBS. Cada camada traz sua própria data.

O mapa interativo requer JavaScript. A lista de camadas e as fontes estão abaixo.

Camadas 3

Perigos e exposição, para esta página

Sobre esta camada
Evidências
Estimado
Fonte
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Universidade Columbia))
Fornecedor
NASA SEDAC (CIESIN, Universidade Columbia)
Licença
CC BY 4.0
Ano de referência
null; estimativa baseada em censo, estática (2020)
Resolução
grade de cerca de 1 km
Incerteza
Estimativa baseada em censos de pessoas por quilômetro quadrado em 2020, exibida como contexto de exposição; não é uma contagem de pessoas afetadas por qualquer ameaça.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
Evidências
Observado (as nuvens deixam lacunas)
Fonte
Produto VIIRS de inundações globais (NASA LANCE)
Fornecedor
NASA LANCE
Licença
Dados abertos da NASA
Ano de referência
diário; detecção por satélite; as nuvens deixam lacunas
Mais recentes na compilação
2026-10-14
Resolução
grade de cerca de 250 m
Incerteza
Detecção por satélite; as nuvens deixam lacunas. Raster de satélite ou de modelo como o provedor o publica. Nuvens, lacunas de faixa e erro de recuperação deixam lacunas e ruído; os valores são indicadores, não medições em um local.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
Evidências
Observado
Fonte
VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
Fornecedor
NASA LAADS DAAC
Licença
Dados abertos da NASA
Ano de referência
diário; radiância de satélite, corrigida para luar e atmosfera
Mais recentes na compilação
2026-10-12
Resolução
grade de cerca de 500 m
Incerteza
Radiância noturna por satélite na data indicada; as luzes são um indicador indireto do uso de eletricidade e de interrupções, não uma medição de fornecimento ou acesso.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
Evidências
Observado
Fonte
VIIRS NOAA-20, refletância corrigida (NASA LANCE)
Fornecedor
NASA LANCE
Licença
Dados abertos da NASA
Ano de referência
diário; imagem de satélite
Mais recentes na compilação
2026-10-14
Resolução
grade de cerca de 250 m
Incerteza
Imagem de satélite. Raster de satélite ou de modelo como o provedor o publica. Nuvens, lacunas de faixa e erro de recuperação deixam lacunas e ruído; os valores são indicadores, não medições em um local.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
Evidências
Observado (as nuvens e o horário de passagem do satélite deixam lacunas)
Fonte
VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS) (NASA LANCE FIRMS)
Fornecedor
NASA LANCE FIRMS
Licença
Dados abertos da NASA
Ano de referência
diário; detecção por satélite; as nuvens e o horário de passagem do satélite deixam lacunas
Mais recentes na compilação
2026-10-13
Resolução
grade de cerca de 500 m
Incerteza
Detecções por satélite de pontos de calor no dia indicado, incluindo queimas de gás e calor industrial; não é um incêndio confirmado, um relatório de incidente nem um alerta.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
Evidências
Modelado (último ano publicado pelo GIBS)
Fonte
MODIS Terra e Aqua, cobertura do solo (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
Fornecedor
NASA LP DAAC
Licença
Dados abertos da NASA
Ano de referência
anual; classificação por satélite; último ano publicado pelo GIBS
Mais recentes na compilação
2024-01-01
Resolução
grade de cerca de 500 m
Incerteza
Classes de cobertura do solo por satélite para o ano indicado, incluindo terras cultivadas; uma classificação com erros conhecidos, não um cadastro de propriedades agrícolas.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo

Mais recente disponível

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

Carregando as imagens mais recentes da NASA.

Arraste para mover. Use Ctrl ou ⌘ e role, o gesto de pinça ou os botões para ampliar. Passe o cursor para ver os valores sob o ponteiro. Redefinir volta à região.

Ameaças e exposição, enquadradas na América do Norte.Produtos de satélite e de modelos como a NASA os publica, cada um com sua própria data. São indicadores, não avaliações de nenhum lugar.

Dados: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © colaboradores do OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTFontes e licenças

  • 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). Dados abertos da 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). Dados abertos da 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). Com licença CC BY 4.0. Cores redesenhadas a partir da paleta publicada; valores com média em células hexagonais quando mostrados (modificado). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • Produtos VIIRS em tempo quase real (cheias, temperatura da superfície terrestre, cobertura de neve, refletância corrigida), NASA LANCE; imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Dados abertos da NASA
  • Luzes noturnas VIIRS Black Marble, NASA Goddard Space Flight Center; distribuídas pelo NASA Level-1 and Atmosphere Archive and Distribution System (LAADS DAAC); imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Dados abertos da NASA
  • Fire Information for Resource Management System (FIRMS) da NASA, produto de incêndios ativos VIIRS 375 m, NASA LANCE; mosaicos vetoriais através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Dados abertos da NASA
  • Produtos terrestres MODIS (índices de vegetação, produção primária bruta, ocupação do solo), NASA LP DAAC e LANCE; imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Dados abertos da NASA
  • O ASTER GDEM é um produto do METI e da NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Citar como: 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. Dados abertos da NASA
  • Feito com Natural Earth. Dados cartográficos vetoriais e matriciais gratuitos em naturalearthdata.com. Domínio público
  • © Colaboradores do OpenStreetMap (ODbL), via NASA GIBS (costas, limites, estradas e nomes de locais). Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores com média em células hexagonais onde apresentados (modificado). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Dados abertos da NASA
  • Contexto no globo e no mapa plano: litorais, fronteiras, estradas e nomes de lugares das camadas de referência da NASA GIBS (dados do OpenStreetMap, ODbL, © colaboradores do OpenStreetMap). Imagens Blue Marble como base opcional. Terreno 3D e leitura de elevação a partir do índice de cores de elevação do ASTER GDEM (classes de 5 m a 200 m, exageradas para facilitar a leitura). As fronteiras são desenhadas como publicadas e não implicam posição sobre nenhum território.
  • Eventos ao vivo: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET). Os eventos são indicativos e mantêm os links para suas fontes originais.
  • Ao vivo: NASA EONET. Os eventos são indicativos, não alertas de autoridades.
  • Ao vivo: U.S. Geological Survey. Os eventos são indicativos, não alertas de autoridades.
  • 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).
  • Previsão de vazão fluvial, 30 dias com intervalo (GloFAS via Open-Meteo): contém informações modificadas do Copernicus Emergency Management Service 2026. Não é um alerta de inundação.
  • Dados meteorológicos por Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), licenciados sob CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • As camadas opcionais (11 fontes na lista de camadas: ao vivo, previsão, observadas e contexto) mostram o crédito do fornecedor no mapa e aqui quando ativadas; as previsões são saídas de modelos e os índices derivados são estimativas.

Camadas e datas

  • Densidade populacional, 2020: População: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · estático
  • Água de inundação, composto de 3 dias: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 out. 2026
  • Luzes noturnas, diárias: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12 out. 2026
  • Cor verdadeira: reflectância corrigida VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 out. 2026
  • Focos de incêndio ativos e anomalias térmicas: VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 13 out. 2026
  • Tipo de cobertura do solo (IGBP), anual: MODIS Terra e Aqua cobertura do solo (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024

04Em todos os domínios

Network models trace cascades across domains.

05Simulador de gêmeo e cascata

Model networks and cascades as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile Normas sobre ameaças compostas e em cascata: the hazards it names, the sistemas 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 Construtor de sistemas.

Ameaças

Controles

  • NS-0 Constituição e princípios
  • NS-3 UNIs de registros de risco (gramática, correspondência legada, autoridade de atribuição)
  • NS-9 UNIs contextuais (implantações, instâncias, instâncias de programa)
  • NS-11 Verificação e monitoramento (evidências, atestações, observação da conformidade de confiança zero)
  • NRS-H61 Família de perigos: falha em cascata (NHS-1 sys.cascade)
  • NRS-H62 Família de ameaças: eventos compostos e multiameaças (NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H60 Família de ameaças: perturbação de cadeias de abastecimento e fluxos (NHS-1 sys.supply-chain)
  • NRS-H94 Família de perigos: eventos cibernéticos sistémicos (NHS-1 cyber.systemic-cyber)
  • NRS-H107 Família de perigos: concentração e monocultura da infraestrutura digital (NHS-1 tech.digital-concentration)
  • NRS-H7 Família de ameaças: anomalias da circulação de grande escala (NHS-1 atmo.climate-mode)

Observação

  • Copernicus EMS rapid mapping activations (listed for reference)
  • OpenStreetMap planet and replication (listed for reference)
  • ERA5 reanalysis (Copernicus Climate Data Store) (listed for reference)
  • Perdas econômicas diretas atribuídas a desastres em relação ao PIB mundial
  • Number of disruptions to basic services attributed to disasters

Geografia de exemplo

  • Bangladesh: 134 células hexagonais
  • Luzes noturnas desta noite, apagões (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
  • Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
06Indicadores

O que é medido e com que qualidade.

Cada indicador leva sua unidade, sua periodicidade, o tipo de fonte por trás dele e a etiqueta de evidência que um valor levaria. Nenhum valor é mostrado: um programa os fornece sob sua própria autoridade.

IndicadorUnidadeCadênciaTipo de fonteRótulo
Network sizenodes and linksper datasetNetwork dataOBSERVADO
Degree distributiondistribution shapeper datasetAnálise de redesESTIMADO
Centrality of key nodescentrality scoreper analysisAnálise de redesESTIMADO
Cascade size in simulationshare of nodes failedper scenarioCascade modelsMODELADO
Data completenessestimated share of links observedper datasetData assessmentESTIMADO
Interlayer dependenciescontagemper datasetMultilayer network dataDECLARADO
07Métodos e evidência

How networks and cascades is modelled, measured and tested.

O modelo, os seus pressupostos, os seus dados e a sua incerteza, na forma que um cientista ou engenheiro verificaria. As estruturas seguem métodos publicados. Os valores representados são ilustrativos, não conclusões.

Modelo, equações e pressupostos

The model structure used for networks and cascades, the assumptions it makes and how each is tested.

Risco do elemento iRi = f(Hi, Ei, Vi, Ci)ameaça, exposição, vulnerabilidade e capacidade de enfrentamento
Perda anual esperadaEAL = ∑k pk · Lksobre os eventos k com probabilidade anual pk
Sistemas acopladosxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error
PressupostoPorque é feitoComo é testado
A ameaça e a exposição são independentes dentro de um eventoMantém tratável o integral de perdasComparar com um ajuste de cópula sobre registros conjuntos
Os acoplamentos são lineares perto do ponto de funcionamentoPermite que os choques se propaguem através de APerturbar para além do intervalo linear e comparar
As curvas de vulnerabilidade transferem-se entre lugaresAs curvas locais raramente estão disponíveisValidar face às perdas observadas quando existam
Entradas
conjuntos de dados versionados com proveniência
Resultados
distribuições, nunca números isolados
Código
publicado com a ficha de modelo e os testes
Reprodução
mesmos dados, código, ambiente e semente
Formulações padrão de risco e de espaço de estados; os pressupostos listados são típicos do método, indicados para revisão, não resultados.
Princípios orientadores FAIR · GO FAIR e FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumOrientação sobre o tratamento consistente das incertezas · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Committee on Earth Observation Satellites
08Fontes

De onde vêm as evidências.

Conjuntos de dados públicos nomeados e registros institucionais, cada um com sua classe de licença. As fontes obtidas por acordo só são usadas nos seus termos e nunca são republicadas.

FonteO que ofereceClasse de licença
Published network datasets such as SNAP and NetzschleuderBenchmark networks for methods testingOpen, licence per dataset
Input-output and trade networks (OECD ICIO, BACI)Economic dependency networksPublic, OECD terms; open, Etalab licence
Power grid network models for researchGrid topology datasetsLicence per dataset (to check)
NetworkX, igraph and graph-toolOpen-source network analysis softwareOpen source, BSD and GPL licences
Network science literature on cascadesModels and validation studiesLicence per publication
09Decisões

Quem decide, e a que servem as evidências.

sistemas Science and Modelling prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

Quem decideA perguntaEvidências a que esta página serve
Analysts across Nexus platformsWhich network methods suit their dependency dataConstrução guides; model comparisons
Regulators and operatorsHow to read network-based risk findingsSensitivity analyses
Data ownersWhich links most need to be observedMissing link sensitivity

Produtos que este tema gera

  • Network construction guides for dependency data
  • Cascade model comparisons
  • Sensitivity analyses for missing links
  • Method notes for platforms using network analysis
10Questões centrais

What experts ask about networks.

  • Which nodes or links, if removed, would cause the largest disruption?
  • How does network structure, such as clustering or hubs, affect the spread of failures?
  • When do small shocks trigger large cascades?
  • How do interdependent networks, such as power and communications, amplify failures?
  • How can redundancy and modularity make networks more robust?
11Mecanismos e fatores

How cascades happen.

Network science has shown that many real networks have heterogeneous structures, with a few highly connected hubs. Such networks are robust to random failures but vulnerable to targeted loss of hubs. The same structure that makes them efficient makes them fragile in specific ways.

Cascades occur when a failure overloads neighbours, which then fail in turn. In power grids, a line failure shifts flow to other lines; in finance, a default imposes losses on creditors; in supply chains, a missing part halts downstream production. Whether a shock stays local or spreads depends on load, capacity and connectivity.

Interdependent networks add risk. Power sistemas depend on communications for control, which depend on power. Failures can bounce between networks, producing larger collapses than either network alone would suffer.

12Métodos e dados

Métodos e seus limites.

  1. 01

    Graph metrics

    Centrality, connectivity and clustering measures, using ciência de redes. They describe structure but not dynamics.

  2. 02

    Cascade models

    Simulating failure propagation with load-redistribution or threshold rules. Results depend on assumed rules.

  3. 03

    Interdependent network models

    Coupling networks to study cross-system failure. Data on real interdependencies are scarce.

  4. 04

    Robustness optimisation

    Designing redundancy, using optimisation. Trade-offs with cost and efficiency.

Network data are often incomplete or confidential, and stylised models may not capture operational detail.

14Where this page’s references

Where this page’s references lead.

Os organismos e documentos à luz dos quais esta página é lida. O estado e as edições mudam; cada ligação leva ao organismo emissor.

15Perguntas

Perguntas e respostas.

What is a cascade in network science?
A sequence of failures or adoptions that spreads from node to node along network links, often triggered by a small initial event.
What is a multilayer network?
A network with several types of links or several interconnected networks, such as power and communications, where nodes in one layer depend on another.
Why do missing links matter?
Because cascade size and critical nodes depend on structure, so incomplete data can lead to wrong conclusions about fragility.
Are hubs always a weakness?
They make networks efficient and robust to random failures, but vulnerable to targeted or correlated loss.
Can cascades be prevented?
Their likelihood and size can be reduced with redundancy, buffers and controlled separation, at a cost.
What data are needed?
Data on nodes, links and capacities. Such data are often confidential, which limits public analysis.
Do financial networks behave like power grids?
They share structural features, but mechanisms differ. Methods transfer with adaptation.
RelatóriosContribuir

Contribua com evidências a partir desta página.

Relatórios 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.

GCRICiência de sistemas e modelagemMétodos e documentos técnicosCenários e testes de estresse
Ciência de sistemas e modelagem

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