Skip to content

GCRI · Системная наука и моделирование

Методы анализа сложных систем

Complex системы and agent-based modelling is a method this platform stewards. It studies how interactions among many parts produce system behaviour, including tipping points, feedbacks and emergence, and sets documentation and validation practice for such models.

Направить запрос Back to STEM foundation of Systems Science and Modelling
01Содержание

Complex systems methods in five parts.

ПротоколШагов: 5
  1. 01ЗаявкаWhat complex systems and agent-based modelling does here
  2. 02ДанныеЧто потребляет метод
  3. 03ВалидацияКак проверяются результаты
  4. 04СвязиТемы, опирающиеся на этот метод
  5. 05Ведение и сопровождениеКто ведёт метод
02Заявка

What complex systems and agent-based modelling does here.

Complex системы and agent-based modelling study systems whose behaviour emerges from interactions among many components. They help explain nonlinear dynamics, tipping points and collective behaviour. In methods and modelling, risk management and системный риск and research and evidence, complex systems approaches explore how interacting risks can produce sudden, systemic shifts. They support stress testing of policies against emergent behaviour. The canonical description is on STEM Commons.

Agent-based model standards

Agent-based models across the network are documented with the ODD protocol and validated against multiple observed patterns.

Feedback and tipping point analysis

System dynamics and bifurcation analysis identify feedback loops and thresholds where small changes cause large shifts.

Early warning indicators

Statistical signals such as rising variance and autocorrelation are tested as possible warnings of approaching transitions, with false alarm rates stated.

03География

Опасные явления и подверженность в Северной Америке.

Паводковые воды, плотность населения и действующие пожары в Северной Америке по данным NASA GIBS. Каждый слой имеет собственную дату.

Для интерактивной карты нужен JavaScript. Список слоёв и источники приведены ниже.

Слои 3

Опасные явления и подверженность для этой страницы

Об этом слое
Доказательная база
Наблюдаемые данные (облачность оставляет пропуски)
Источник
Глобальный продукт по паводкам VIIRS (NASA LANCE)
Поставщик
NASA LANCE
Лицензия
Открытые данные NASA
Год выпуска
ежедневно; спутниковое обнаружение; облачность оставляет пропуски
Новейшие на момент сборки
2026-10-14
Разрешение
сетка около 250 м
Неопределённость
Спутниковое обнаружение; облачность оставляет пропуски. Спутниковый или модельный растр в том виде, в каком его публикует поставщик. Облачность, пропуски в полосе обзора и ошибки восстановления параметров оставляют пропуски и шум; значения являются показателями, а не измерениями в конкретном месте.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
Доказательная база
Оценка
Источник
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Колумбийский университет))
Поставщик
NASA SEDAC (CIESIN, Колумбийский университет)
Лицензия
CC BY 4.0
Год выпуска
null; оценка на основе переписи, статическая (2020)
Разрешение
сетка около 1 км
Неопределённость
Оценка на основе переписи числа людей на квадратный километр в 2020 году, показанная как контекст подверженности; не является подсчётом людей, пострадавших от какой-либо опасности.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
Доказательная база
Наблюдаемые данные (облачность и время пролёта спутника оставляют пропуски)
Источник
VIIRS NOAA-20 375 м (FIRMS) (NASA LANCE FIRMS)
Поставщик
NASA LANCE FIRMS
Лицензия
Открытые данные NASA
Год выпуска
ежедневно; спутниковое обнаружение; облачность и время пролёта спутника оставляют пропуски
Новейшие на момент сборки
2026-10-13
Разрешение
сетка около 500 м
Неопределённость
Спутниковые обнаружения горячих точек за указанный день, включая газовые факелы и промышленное тепло; это не подтверждённый пожар, не донесение об инциденте и не предупреждение.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
Доказательная база
Наблюдаемые данные
Источник
Скорректированная отражательная способность VIIRS NOAA-20 (NASA LANCE)
Поставщик
NASA LANCE
Лицензия
Открытые данные NASA
Год выпуска
ежедневно; спутниковое изображение
Новейшие на момент сборки
2026-10-14
Разрешение
сетка около 250 м
Неопределённость
Спутниковое изображение. Спутниковый или модельный растр в том виде, в каком его публикует поставщик. Облачность, пропуски в полосе обзора и ошибки восстановления параметров оставляют пропуски и шум; значения являются показателями, а не измерениями в конкретном месте.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
Доказательная база
Смоделировано (последний год, публикуемый GIBS)
Источник
Земной покров MODIS Terra и Aqua (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
Поставщик
NASA LP DAAC
Лицензия
Открытые данные NASA
Год выпуска
ежегодно; спутниковая классификация; последний год, публикуемый GIBS
Новейшие на момент сборки
2024-01-01
Разрешение
сетка около 500 м
Неопределённость
Спутниковые классы земного покрова за указанный год, включая пахотные земли; классификация с известными ошибками, а не реестр ферм.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
Доказательная база
Наблюдаемые данные (устойчивая облачность по-прежнему оставляет пропуски)
Источник
VIIRS NOAA-20 Level 3, 8 дней (NASA LANCE)
Поставщик
NASA LANCE
Лицензия
Открытые данные NASA
Год выпуска
8 дней; спутниковый 8-дневный композит; устойчивая облачность по-прежнему оставляет пропуски
Новейшие на момент сборки
2026-09-14
Разрешение
сетка около 1 км
Неопределённость
Спутниковая температура поверхности земли за 8 дней, заканчивающихся указанной датой, показатель подверженности жаре; это не температура воздуха, не индекс жары и не предупреждение о жаре.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту

Последние доступные

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

Загрузка последних снимков NASA.

Перетаскивайте для перемещения. Для масштабирования используйте Ctrl или ⌘ с прокруткой, жест щипка или кнопки; наведите курсор, чтобы увидеть значения под указателем; сброс возвращает к региону.

Опасные явления и подверженность в Северной Америке.Спутниковые и модельные продукты в том виде, в каком их публикует NASA, каждый со своей датой. Это показатели, а не оценки какого-либо места.

Данные: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © участники OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTИсточники и лицензии

  • 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). Открытые данные 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). Открытые данные NASA
  • Продукты VIIRS почти реального времени (наводнения, температура поверхности суши, снежный покров, скорректированная отражательная способность), NASA LANCE; изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Открытые данные 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). Лицензия CC BY 4.0. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • NASA Fire Information for Resource Management System (FIRMS), продукт VIIRS по активным пожарам с разрешением 375 м, NASA LANCE; векторные плитки через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Открытые данные NASA
  • Продукты MODIS по суше (вегетационные индексы, валовая первичная продукция, земной покров), NASA LP DAAC и LANCE; изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Открытые данные NASA
  • ASTER GDEM является продуктом METI и NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Ссылка: 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. Открытые данные NASA
  • Создано с использованием Natural Earth. Бесплатные векторные и растровые картографические данные @ naturalearthdata.com. Общественное достояние
  • © участники OpenStreetMap (ODbL), через NASA GIBS (береговые линии, границы, дороги и названия мест). Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; значения, где показано, усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Открытые данные NASA
  • Контекст на глобусе и плоской карте: береговые линии, границы, дороги и названия мест из справочных слоёв NASA GIBS (данные OpenStreetMap, ODbL, © участники OpenStreetMap); снимки Blue Marble как дополнительная подложка; 3D-рельеф и показания высоты по цветовому индексу высот ASTER GDEM (классы от 5 м до 200 м, с преувеличением для наглядности). Границы показаны в опубликованном виде и не выражают позиции в отношении какой-либо территории.
  • События в реальном времени: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET). События носят ориентировочный характер и сохраняют ссылки на первоначальный источник.
  • Текущие данные: события NASA EONET носят ориентировочный характер и не являются официальными предупреждениями.
  • Текущие данные: события Геологической службы США носят ориентировочный характер и не являются официальными предупреждениями.
  • 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).
  • Прогноз речного стока на 30 дней с диапазоном (GloFAS через Open-Meteo): содержит изменённую информацию Copernicus Emergency Management Service 2026; не является предупреждением о наводнении.
  • Данные о погоде предоставлены Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), лицензия CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • Дополнительные слои (источников в списке слоёв: 11; оперативные, прогнозные, наблюдаемые и контекстные) при включении указывают своего поставщика на карте и здесь; прогнозы представляют собой результаты моделей, а производные индексы являются оценками.

Слои и даты

  • Паводковые воды, 3-дневный композит: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 окт. 2026
  • Плотность населения, 2020: население: CIESIN, Колумбийский университет, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · статично
  • Активные пожары и термические аномалии: VIIRS NOAA-20 375 м (FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 13 окт. 2026
  • Естественные цвета: скорректированная отражательная способность VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 окт. 2026
  • Тип земного покрова (IGBP), ежегодно: MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • Температура поверхности суши, день, 8-дневный композит: VIIRS NOAA-20 уровень 3, 8 дней, NASA LANCE · 14 сент. 2026

04Данные

Что потребляет метод.

Datasets and records used by complex системы and agent-based modelling on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in реестре источников.

ДанныеРольМетка
Model archivesДокументацияЗАДЕКЛАРИРОВАНО
Time series of system statesРаннее предупреждение testsНАБЛЮДАЕМО
Behavioural dataAgent rulesСООБЩЕНО
05Мониторинг

Agent-based simulation.

Экран, который команда использовала бы для следования этому методу: его показатели, состояния и решения. Названия приведены для примера, а значения иллюстративны.

Agent-based simulation

Systems science · Complex systems methods · Run R-1662

202 runsGCRI · Системная наука и моделирование

Outcome across runs

Карточка метода

Метод
Сложные системы и агентное моделирование
Агенты
7583
Калибровка
pattern-oriented
Метка
СМОДЕЛИРОВАНО

Behavioural rules

Modelling leadadapts after 3 losses0.8survey, labelled
Ответственный за модельadapts after 3 losses0.6survey, labelled
Validation revieweradapts after 5 losses0.5survey, labelled
Agent-based simulation: the screen’s structure, terms and states for Systems science.Примеры названий и иллюстративные значения; макет, а не запись и не действующая система.
06Валидация

Как проверяются результаты.

Models are evaluated by matching multiple stylised facts and patterns at different scales. Sensitivity and robustness analysis test dependence on assumptions.

ПроверкаКак это делается
Pattern-oriented validationModels reproduce several patterns at different scales
Robustness of tipping pointsThresholds are tested under parameter variation
False alarm assessmentРаннее предупреждение indicators are tested where no transition occurred

Many plausible models can reproduce the same patterns. Calibration and validation data are often limited.

07Симулятор

Запасы, потоки, задержки и порог перелома.

Два запаса, давление и адаптивная способность, связанные усиливающим контуром роста, запаздывающим уравновешивающим откликом и ущербом, когда давление опережает способность; за порогом система может опрокинуться. Учебная модель с заданными иллюстративными значениями, а не прогноз. Карта на этой странице показывает Северную Америку; сама модель не привязана к месту.

Меры контроля

Рост давления
6.0% в год
Эффективность способности в снижении давления
4.0% в год
Инвестиционная реакция на воспринимаемое давление
20%
Задержка восприятия
4.0 года
Порог перелома давления
индекс 60
Усиление после прохождения порога
2.0 раза
Смоделированные годы
Лет: 50

Показания

Пиковое давление
113 индекс
Мощность в конце
индекс 186
Лет выше порога
15.8 года
Числа, методы и источники
ГодДавлениеМощностьВоспринимаемое
020.050.020.0
423.344.921.2
827.242.224.0
1231.742.327.7
1636.845.532.2
2042.351.537.2
2447.960.342.6
2853.271.348.0
3257.884.353.1
3666.498.458.4
4082.7115.969.7
4497.8139.783.8
48109.1169.497.3

Методы

  1. Системная динамика Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
  2. Критические переходы и точки перелома Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
  3. Диаграмма причинно-следственных петель Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
  4. Веер неопределённости (параметрический метод Монте-Карло) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  5. Анализ чувствительности по одному фактору (торнадо) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Данные

No observed data enters this model: it runs on the teaching values set by the controls, to be replaced with a programme’s own evidence.

Запасы, потоки, задержки и пороговое значение переломной точки. Иллюстративная учебная модель: она работает на значениях, заданных элементами управления, а не на измеренных данных. Методы: системная динамика (Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics); критические переходы и переломные точки (Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461); диаграмма причинно-следственных петель (Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill).

По шести опорам, под руководством Nexus Consortium

08Связи

Темы, опирающиеся на этот метод.

09Симулятор двойника и каскадов

Model complex systems methods as a system. Run the cascade.

Составлена на основе профиля области Nexus Standards профиль территории Стандарты в отношении комбинированных и каскадных опасностей: названные в нём опасные явления, системы и секторы, которые несут ущерб, меры, которые его смягчают, и данные, которые за ним наблюдают. Выберите компоненты, укажите исходное опасное явление и пройдите каскад шаг за шагом. Вид «Карта» помещает прогон на примерную географию с открытыми данными. Вес каждой связи это заявленное допущение, которое можно изменить. Учебная модель, а не прогноз, не оценка и не сертификация. Чтобы смоделировать выбранное вами место, откройте полный Конструктор систем.

Опасности

Меры контроля

  • NS-0 Устав и принципы
  • NS-3 UNI записей о рисках (грамматика, сопоставление с прежней системой, полномочия на присвоение)
  • NS-9 Контекстные UNI (развертывания, экземпляры, экземпляры программ)
  • NS-11 Верификация и мониторинг (доказательства, подтверждения, наблюдение за соответствием принципу нулевого доверия)
  • NRS-H61 Семейство опасностей: каскадный отказ (NHS-1 sys.cascade)
  • NRS-H62 Семейство опасностей: сложные и многофакторные события (NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H60 Семейство опасностей: нарушения цепочек поставок и потоков (NHS-1 sys.supply-chain)
  • NRS-H94 Семейство опасных явлений: системные киберсобытия (NHS-1 cyber.systemic-cyber)
  • NRS-H107 Семейство опасностей: концентрация и монокультура цифровой инфраструктуры (NHS-1 tech.digital-concentration)
  • NRS-H7 Семейство опасностей: аномалии крупномасштабной циркуляции (NHS-1 atmo.climate-mode)

Наблюдение

  • Активации оперативного картографирования Copernicus EMS (приведены для справки)
  • OpenStreetMap planet и репликация (приведены для справки)
  • Реанализ ERA5 (Copernicus Climate Data Store) (приведен для справки)
  • Прямой экономический ущерб от бедствий по отношению к мировому ВВП
  • Число перебоев в предоставлении базовых услуг, вызванных бедствиями

Пример географии

  • Бангладеш: 134 шестиугольные ячейки
  • Ночные огни сегодня, отключения (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Угарный газ, перенос дыма (AIRS), NASA GIBS
  • Оповещения о нарушениях растительного покрова, 30 м (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
10Ведение и сопровождение

Кто ведёт метод.

Системная Science and Modelling stewards complex systems and agent-based modelling for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

Canonical page: Complex systems and agent-based modelling

11Методы и доказательная база

How complex systems methods is modelled, measured and tested.

Модель, её допущения, данные и неопределённость в том виде, в каком их проверил бы учёный или инженер. Структуры следуют опубликованным методам. Показанные значения являются иллюстративными, а не результатами.

Модель, уравнения и допущения

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

Риск элемента iRi = f(Hi, Ei, Vi, Ci)опасность, подверженность, уязвимость и потенциал реагирования
Ожидаемый годовой ущербEAL = ∑k pk · Lkпо событиям k с годовой вероятностью pk
Связанные системыxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error
ДопущениеЗачем это создаётсяКак это проверяется
В пределах события опасность и подверженность независимыДелает интеграл убытков вычислимымСравнить с подгонкой копулы по совместным записям
Вблизи рабочей точки связи линейныПозволяет потрясениям распространяться через AВыйдите за пределы линейного диапазона и сравните
Кривые уязвимости переносятся между местамиМестные кривые редко доступныПроверять по наблюдаемым убыткам там, где они есть
Исходные данные
версионированные наборы данных с указанием происхождения
Результаты
распределения, а не отдельные числа
Код
выпускается вместе с карточкой модели и тестами
Воспроизведение
те же данные, код, среда и начальное значение
Стандартные формулировки риска и пространства состояний; перечисленные допущения типичны для метода и приведены для рецензирования, а не как результаты.
Руководящие принципы FAIR · GO FAIR и FORCE11W3C PROV · Консорциум Всемирной паутиныРуководство по единообразному учёту неопределённостей · МГЭИКCEOS Analysis Ready Data · Комитет по спутникам наблюдения Земли
12Вопросы

Вопросы и ответы.

What are the limits of complex systems and agent-based modelling in this field?
Many plausible models can reproduce the same patterns. Calibration and validation data are often limited.
Как проверяются результаты?
Models are evaluated by matching multiple stylised facts and patterns at different scales. Sensitivity and robustness analysis test dependence on assumptions.
Значения на этой странице реальные?
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.
Где ещё применяется этот метод?
Observatory Каноническая страница метода перечисляет все применяющие его платформы.
ОтчётыВнести вклад

Поделитесь доказательствами с этой страницы.

Отчёты 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.

GCRIСистемная наука и моделированиеМетоды и технические материалыСценарии и стресс-тесты

Никогда не отправляйте персональные данные, сведения о чувствительной инфраструктуре или то, чем вы не вправе делиться. Материал проходит рассмотрение перед использованием; его отправка не дает авторских или редакционных прав, а спонсорство никогда не покупает выводы.

Системная наука и моделирование

Предложите метод, набор данных или вопрос.

Информация и запросы открыты уже сегодня. Запрос получает номер и указывает следующий шаг; заявки, платежи, выделение вычислительных ресурсов и регистрации открываются только тогда, когда существуют их команда, условия и возможности для проверки.

Предложить метод Все контакты для обращений
Правовая информация

Карты, данные и рисунки на этом сайте приводятся для контекста и общей информации. Они не являются советом, прогнозом или предупреждением; ограничения информации изложены в Оговорках и уведомлениях о данных.