GCRI · Системная наука и моделирование
Межмодельное сравнение
No single model captures a complex system fully. Model intercomparison runs several models on the same experiment with the same inputs, so that their agreement and disagreement can be seen and explained. It is how climate, crop, hydrology and epidemic modelling communities learned what their results can and cannot support. This page sets out how intercomparisons are designed, what they reveal, and what evidence serves the institutions that rely on model ensembles.
Model intercomparison on the record.
Model intercomparison: how the risk develops.
Comparing models of the same system, and what disagreement tells you. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Common protocols isolate differences
When models share inputs, scenarios and output formats, remaining differences point to model structure and parameters rather than set-up.
Spread shows structural uncertainty
The range of results across credible models is a measure of how much the answer depends on modelling choices.
Ensembles are not independent
Models share code, data and ideas, so an ensemble can agree for shared reasons and overstate confidence.
Evaluation against observations weighs models
Comparing models with observations shows which reproduce key processes, which can inform how ensemble results are interpreted.
Опасные явления и подверженность в Северной Америке.
Flood water, population density and daytime surface heat over North America, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
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 (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
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
- Оценка
- Источник
- GPM IMERG (NASA GES DISC)
- Поставщик
- NASA GES DISC
- Лицензия
- Открытые данные NASA
- Год выпуска
- ежедневно; спутниковая оценка, почти в реальном времени
- Новейшие на момент сборки
- 2026-10-12
- Разрешение
- сетка около 2 км
- Неопределённость
- Спутниковая оценка, почти в реальном времени. 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
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.
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
- 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
- Осадки GPM IMERG, NASA Precipitation Processing System; распространяются NASA Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC); изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; значения, где показано, 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
- Температура поверхности суши, день, 8-дневный композит: VIIRS NOAA-20 уровень 3, 8 дней, NASA LANCE · 14 сент. 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
- Интенсивность осадков, среднесуточная: GPM IMERG, NASA GES DISC · 12 окт. 2026
Intercomparison is how each domain learns where its models disagree.
- ВодаВзаимосвязиHydrological and impact models are compared under ISIMIP protocols.What to watchModel spread
- ПродовольствиеВзаимосвязиCrop models are compared under AgMIP.What to watchSpread under heat
- ЭнергетикаВзаимосвязиEnergy system models are compared on common scenarios.What to watchScenario harmonisation
Intercomparisons are designed for the серию «Методы и техника». CMIP, ISIMIP and AgMIP set the protocols; models would carry NS-12 cards under the proposed Nexus Standards.
- Participation in intercomparisons.
- Shared evaluation datasets.
Запуск связанных моделей.
Экран, который команда использовала бы для отслеживания этой темы: её показатели, состояния и решения. Названия приведены для примера, а значения иллюстративны.
Запуск связанных моделей
Model intercomparison · Coupled model A · Scenario set 3
Граф связей моделей
узлы: модели · рёбра: обмениваемые переменные
Связанные компоненты
| Гидрология | 1 день | сток | Да |
| Энергосистема | 1 h | спрос, отключения | Да |
| Экономика | 1 квартал | выпуск, цены | Частично |
| Население | 1 год | подверженность | Да |
Результат ансамбля
Что измеряется и насколько хорошо.
Каждый показатель указывает свою единицу, периодичность, тип источника и метку доказательной базы, которую несло бы значение. Значения не показываются: программа предоставляет их под собственную ответственность.
| Индикатор | Единица | Периодичность | Тип источника | Метка |
|---|---|---|---|---|
| Models participating in an intercomparison | количество | per round | Intercomparison records | СООБЩЕНО |
| Ensemble spread | range or standard deviation across models | per experiment | Intercomparison outputs | СМОДЕЛИРОВАНО |
| Agreement on sign of change | percent of models | per experiment | Intercomparison outputs | СМОДЕЛИРОВАНО |
| Skill against observations | error metric by model | per evaluation | Оценка моделей | ОЦЕНЕНО |
| Shared code lineage between models | count of related model families | на каждую оценку | Model genealogy studies | ОЦЕНЕНО |
| Outputs published in standard formats | процент результатов | per round | Archive metadata | НАБЛЮДАЕМО |
Treat model intercomparison 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
- Natech-событие
- Разлив или утечка химических веществ (вызванный ниже по цепочке)
- Emergency-response overload (вызванный ниже по цепочке)
- Выброс токсичного газа (запущен ниже по цепочке)
- Промышленный пожар (запущен ниже по цепочке)
Системы и связи
Меры контроля
NS-0Устав и принципыNS-3UNI записей о рисках (грамматика, сопоставление с прежней системой, полномочия на присвоение)NS-9Контекстные UNI (развертывания, экземпляры, экземпляры программ)NS-11Верификация и мониторинг (доказательства, подтверждения, наблюдение за соответствием принципу нулевого доверия)NRS-H61Семейство опасностей: каскадный отказ (NHS-1 sys.cascade)NRS-H62Семейство опасностей: сложные и многофакторные события (NHS-1 sys.compound)NRS-H60Семейство опасностей: нарушения цепочек поставок и потоков (NHS-1 sys.supply-chain)NRS-H94Семейство опасных явлений: системные киберсобытия (NHS-1 cyber.systemic-cyber)NRS-H107Семейство опасностей: концентрация и монокультура цифровой инфраструктуры (NHS-1 tech.digital-concentration)NRS-H7Семейство 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
Откуда берётся доказательная база.
Названные публичные наборы данных и институциональные записи, каждый со своим классом лицензии. Источники по соглашению используются только на их условиях и никогда не публикуются повторно.
| Источник | Что он даёт | Класс лицензии |
|---|---|---|
| CMIP6 archive via the Earth System Grid Federation | Climate model outputs from common experiments | Open, CC BY 4.0 for most models (to check per model) |
| ISIMIP repository | Impact model outputs for water, agriculture, health and other sectors | Open, licence per dataset (to check) |
| AgMIP crop model intercomparisons | Crop model ensemble protocols and results | Public, terms per project |
| Scenario Modeling Hub publications for epidemics | Multi-model epidemic scenario projections | Public, terms per hub |
| Literature on model genealogy and ensemble independence | Analysis of shared model components | Licence per publication |
How model intercomparison 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 model intercomparison, 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 |
- 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
Кто принимает решения и чему служит доказательная база.
Системная Science and Modelling prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| Кто принимает решение | Вопрос | Доказательная база, которую обслуживает эта страница |
|---|---|---|
| Modelling groups | Which experiments and protocols to adopt | Protocol designs; evaluation reports |
| Institutions using model results | How much confidence to place in ensemble findings | Ensemble summaries with spread |
| Организации, финансирующие исследования | Whether to fund intercomparison infrastructure | Evidence on value of intercomparison |
Результаты, которые даёт эта тема
- Intercomparison protocol designs for cross-sector models
- Ensemble summaries with spread and agreement stated
- Model evaluation reports against observations
- Method notes in Отчёты Методы и технические материалы
What experts ask about intercomparison.
- Do independently built models agree, and on which outputs?
- Where they disagree, is it because of structure, parameters, inputs or errors?
- Is the spread of an ensemble a meaningful measure of uncertainty?
- Are the models truly independent, or do they share code, data and assumptions?
- How should results be weighted when some models perform better against observations?
What disagreement tells you.
Every model embodies choices: which processes to include, how to represent them and how to calibrate them. Two well-built models can therefore produce different answers. When models agree, confidence increases, though not to certainty, since they may share the same flaw. When they disagree, the disagreement is information: it reveals structural uncertainty that no single model can show.
Interpreting an ensemble is not straightforward. Models are rarely independent; many share components, data or lineage. An ensemble’s spread may underestimate true uncertainty if the models share errors, or overstate it if poor models are included. Methods for weighting models by performance and independence are an active research area.
Intercomparison also improves models. Diagnosing why one model differs often reveals errors or missing processes, and shared protocols raise standards across a community.
Методы и их ограничения.
- 01
Common protocols
Shared inputs, scenarios, output variables and formats. Designing them takes time and agreement.
- 02
Ensemble statistics
Means, spreads and distributions across models, using теорию вероятностей и статистику. Spread is not a probability unless justified.
- 03
Performance and independence weighting
Weighting models by skill and distinctness, using количественной оценке неопределённости. Weights depend on chosen metrics.
- 04
Process diagnostics
Comparing internal variables to find sources of difference. Requires access to model internals.
Agreement among models is not proof of correctness. Intercomparison results state which models took part and how they relate.
Как это изучается и чего методы не могут сказать.
- 01Количественная оценка неопределённости и валидация моделейБюджеты неопределённости · Суррогатные модели для ресурсоёмких симуляций · Оценка достоверностиПрименяется здесь
- 02Теория вероятностей и статистикаБайесовская калибровка · Корректная оценка прогнозов · Статистика ансамблейПрименяется здесь
- 03Высокопроизводительные, облачные и периферийные вычисленияПроектирование ансамблей в рамках бюджета · Оркестрация рабочих процессов · Воспроизводимые средыПрименяется здесь
- 04Системная инженерияТребования к моделям для принятия решений · Управление интерфейсами сопряжённых моделейПрименяется здесь
Where this page’s references lead.
Органы и документы, с которыми сопоставляется эта страница. Статусы и редакции меняются; каждая ссылка ведёт к выпускающему органу.
Вопросы и ответы.
What is a model intercomparison project?
Does agreement between models mean they are right?
What is structural uncertainty?
Does intercomparison find the best model?
Why not just average the models?
Can private models take part?
Is the Universe exercise an intercomparison?
Поделитесь доказательствами с этой страницы.
Reports 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.
- Электронная почтаШлюз GW-GCRIОтправьте с этой страницыДоказательная база, исправление, случай, метод, рецензия, перевод или вклад в профиль. Материал приходит с пометкой этой страницы, поэтому его получает редактор, отвечающий за неё.
- ZenodoОткрытый депозитДепонируйте и подайте в сообществоОпубликуйте собственную запись на Zenodo со своим идентификатором ORCID iD, затем подайте её в сообщество Reports. Кураторы проверяют её; DOI остаётся за вами.
- ОтчётыGCRIВсе способы внести вкладВиды вклада, порядок рецензирования каждого из них, указание авторства, лицензия и то, что никогда не принимается.
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.
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.
Юридические документы.
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.