GCRI · Системная наука и моделирование
Сети и каскады
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.
Как ведётся работа.
Запуск связанных моделей
Networks and cascades · 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
Рис.Coupled model runner: example names and illustrative values, not a record or a live system.
Networks and cascades: how the risk develops.
Сетевая наука для зависимостей, распространения и каскадных отказов. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
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.
Thresholds and load matter
Nodes fail when stress exceeds a threshold, and failed nodes shift load to neighbours, which can trigger further failures.
Missing links distort results
Real networks are rarely fully observed. Missing links can make a system look more or less fragile than it is.
Networks are layered
Real системы form multilayer networks, such as power and communications, where failures jump between the layers.
Опасные явления и подверженность в Северной Америке.
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
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 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
- Наблюдаемые данные
- Источник
- VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
- Поставщик
- NASA LAADS DAAC
- Лицензия
- Открытые данные NASA
- Год выпуска
- ежедневно; спутниковая яркость с поправкой на лунный свет и атмосферу
- Новейшие на момент сборки
- 2026-10-12
- Разрешение
- сетка около 500 м
- Неопределённость
- Спутниковая ночная яркость на указанную дату; освещённость служит косвенным показателем потребления электроэнергии и отключений, а не измерением поставок или доступа.
- 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
- 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
- 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
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
- 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 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
- Ночные огни VIIRS Black Marble, Центр космических полётов имени Годдарда NASA; распространяются Системой архивирования и распространения данных NASA уровня 1 и атмосферы (LAADS DAAC); изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; значения усреднены по шестиугольным ячейкам там, где они показаны (изменено). Открытые данные NASA
- 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
- Плотность населения, 2020: население: CIESIN, Колумбийский университет, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · статично
- Паводковые воды, 3-дневный композит: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 окт. 2026
- Ночное освещение, ежедневно: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12 окт. 2026
- Естественные цвета: скорректированная отражательная способность VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 окт. 2026
- Активные пожары и термические аномалии: VIIRS NOAA-20 375 м (FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 13 окт. 2026
- Тип земного покрова (IGBP), ежегодно: MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
Network models trace cascades across domains.
Network studies are designed for the серия «Риск и устойчивость глобальных систем». Buldyrev and colleagues (2010) showed abrupt collapse in coupled networks; real системы have operators and buffers the theory omits.
- Network datasets under terms.
- Cascade case studies.
Model networks and cascades 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
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 |
|---|---|---|---|---|
| Network size | nodes and links | per dataset | Network data | НАБЛЮДАЕМО |
| Degree distribution | distribution shape | per dataset | Сетевой анализ | ОЦЕНЕНО |
| Centrality of key nodes | centrality score | per analysis | Сетевой анализ | ОЦЕНЕНО |
| Cascade size in simulation | share of nodes failed | per scenario | Cascade models | СМОДЕЛИРОВАНО |
| Data completeness | estimated share of links observed | per dataset | Data assessment | ОЦЕНЕНО |
| Interlayer dependencies | количество | per dataset | Multilayer network data | ЗАДЕКЛАРИРОВАНО |
How networks and cascades 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 networks and cascades, 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
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 |
|---|---|---|
| Published network datasets such as SNAP and Netzschleuder | Benchmark networks for methods testing | Open, licence per dataset |
| Input-output and trade networks (OECD ICIO, BACI) | Economic dependency networks | Public, OECD terms; open, Etalab licence |
| Power grid network models for research | Grid topology datasets | Licence per dataset (to check) |
| NetworkX, igraph and graph-tool | Open-source network analysis software | Open source, BSD and GPL licences |
| Network science literature on cascades | Models and validation studies | Licence per publication |
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 |
|---|---|---|
| Analysts across Nexus platforms | Which network methods suit their dependency data | Строительство guides; model comparisons |
| Regulators and operators | How to read network-based risk findings | Sensitivity analyses |
| Data owners | Which links most need to be observed | Missing link sensitivity |
Результаты, которые даёт эта тема
- Network construction guides for dependency data
- Cascade model comparisons
- Sensitivity analyses for missing links
- Method notes for platforms using network analysis
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?
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 системы depend on communications for control, which depend on power. Failures can bounce between networks, producing larger collapses than either network alone would suffer.
Методы и их ограничения.
- 01
Graph metrics
Centrality, connectivity and clustering measures, using сетевой науке. They describe structure but not dynamics.
- 02
Cascade models
Simulating failure propagation with load-redistribution or threshold rules. Results depend on assumed rules.
- 03
Interdependent network models
Coupling networks to study cross-system failure. Data on real interdependencies are scarce.
- 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.
Как это изучается и чего методы не могут сказать.
- 01Наука о сетях и распространение зараженияОбщие представления сетей · Сравнение моделей распространения · Многослойный анализПрименяется здесь
- 02Сложные системы и агентное моделированиеСтандарты агентных моделей · Анализ обратных связей и переломных точек · Индикаторы раннего предупрежденияПрименяется здесь
- 03Теория вероятностей и статистикаБайесовская калибровка · Корректная оценка прогнозов · Статистика ансамблейПрименяется здесь
- 04Высокопроизводительные, облачные и периферийные вычисленияПроектирование ансамблей в рамках бюджета · Оркестрация рабочих процессов · Воспроизводимые средыПрименяется 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 cascade in network science?
What is a multilayer network?
Why do missing links matter?
Are hubs always a weakness?
Can cascades be prevented?
What data are needed?
Do financial networks behave like power grids?
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.
- 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.