Common network representations
Dependency data from different platforms are represented in shared network formats, so cascade methods can be applied consistently.
GCRI · Системная наука и моделирование
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.
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 системы. In methods and modelling, risk management and системный риск 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.
Dependency data from different platforms are represented in shared network formats, so cascade methods can be applied consistently.
Threshold, load-redistribution and epidemic-type models are compared on the same networks to show how model choice changes results.
Interdependent networks are analysed together to identify cross-layer cascades that a single-layer analysis would miss entirely.
Плотность населения, паводковые воды и ночные огни над Северной Америкой 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
Клавиатура при фокусе на карте
Удерживайте Ctrl или ⌘ и прокручивайте для масштабирования
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.
Слои и даты
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 реестре источников.
| Данные | Роль | Метка |
|---|---|---|
| Benchmark networks | Method testing | НАБЛЮДАЕМО |
| Platform dependency data | Applications | ЗАДЕКЛАРИРОВАНО |
| Event records | Валидация | СООБЩЕНО |
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
Системы и связи
Меры контроля
NS-0 Устав и принципыNS-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
Пример географии
Models are checked by reproducing observed cascades and outbreaks. Robustness of results to missing or uncertain links is tested.
| Проверка | Как это делается |
|---|---|
| Missing link sensitivity | Results are tested under perturbed network structure |
| Model comparison | Several contagion models are applied before conclusions |
| Event validation | Simulated cascades are compared with documented events |
Network data are often incomplete or confidential. Static network models may miss adaptive behaviour during cascades.
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.
The model structure used for network science methods, the assumptions it makes and how each is tested.
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)опасность, подверженность, уязвимость и потенциал реагированияEAL = ∑k pk · Lkпо событиям k с годовой вероятностью pkxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| Допущение | Зачем это создаётся | Как это проверяется |
|---|---|---|
| В пределах события опасность и подверженность независимы | Делает интеграл убытков вычислимым | Сравнить с подгонкой копулы по совместным записям |
| Вблизи рабочей точки связи линейны | Позволяет потрясениям распространяться через A | Выйдите за пределы линейного диапазона и сравните |
| Кривые уязвимости переносятся между местами | Местные кривые редко доступны | Проверять по наблюдаемым убыткам там, где они есть |
Process explorer · Process
8 шагов·4 этапа
Процесс
An initial hazard can trigger later risks and events; this illustration draws one cascade across системы such as energy, water, ICT, health and transport.
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.
Системная Science and Modelling stewards network science and contagion for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
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.
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.
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.
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.
This site uses only strictly necessary cookies to work and to remember your privacy choices. Nothing loads from other companies, and we never sell or share your personal information.
This site uses only strictly necessary cookies to work and to remember your privacy choices. Nothing loads from other companies, and we never sell or share your personal information. We run no advertising. You can review your choices at any time through Privacy choices at the foot of every page.