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GCRI · 系统科学与建模

依存关系与后果

The interdependence of this field with others is unusual: 系统 science is not one system among many, but the method through which the links between all other systems are represented. Its strengths and weaknesses propagate into every field that uses it. This page sets out how the field depends on others, how others depend on it, and the consequences when modelling goes wrong, as part of the field overview.

提出咨询 Back to Field overview
STEM 方法
8
该领域应用的规范方法
主题
8
该领域的主题页面
对口方
6
网络中共享领域的各平台
报告系列
2
它参与的 Reports 系列
01What the field depends on

Inputs that models cannot do without.

依赖关系为何重要Where it is studied
Domain scienceModels are only as good as the understanding of processes they encodeThe Global Centre for Risk and Innovation (GCRI) field platforms such as Water Nexus and Climate and Hazards
观测Calibration and validation require data空间与地球观测 and Data and Compute
ComputingLarge ensembles and coupled models need computeComputing in the STEM Commons
实验Testbeds provide controlled evidence实验室
02地理

北美的危害与暴露。

来自 NASA GIBS 的北美洲洪水、人口密度和活跃火点数据。每个图层都标注各自的日期。

交互式地图需要JavaScript；图层列表和来源见下文。

图层 3

本页面的危害与暴露

关于本图层
证据
观测（云层造成缺口）
来源
VIIRS 全球洪水产品（NASA LANCE）
提供方
NASA LANCE
许可协议
NASA 开放数据
年份版本
每日；卫星探测；云层造成缺口
构建时的最新内容
2026-10-14
处理结果
约 250 米网格
不确定性
卫星探测；云层造成缺口。卫星或模型栅格数据，按提供方发布的原样呈现。云层、条带缺口和反演误差会造成缺口和噪声；数值是指标，而非某地的测量值。
经由以下途径到达
gibs.earthdata.nasa.gov，仅在您允许实时地图后访问
关于本图层
证据
估计值
来源
世界网格化人口 v4.11（NASA SEDAC（哥伦比亚大学 CIESIN））
提供方
NASA SEDAC（哥伦比亚大学 CIESIN）
许可协议
CC BY 4.0
年份版本
null；基于人口普查的估算，静态（2020）
处理结果
约 1 公里网格
不确定性
基于人口普查的 2020 年每平方公里人口估算，作为风险暴露背景展示；不是受任何危害影响的人数。
经由以下途径到达
gibs.earthdata.nasa.gov，仅在您允许实时地图后访问
关于本图层
证据
观测（云层和过境时间造成缺口）
来源
VIIRS NOAA-20 375 米（FIRMS）（NASA LANCE FIRMS）
提供方
NASA LANCE FIRMS
许可协议
NASA 开放数据
年份版本
每日；卫星探测；云层和过境时间造成缺口
构建时的最新内容
2026-10-13
处理结果
约 500 米网格
不确定性
所示日期的卫星热点探测结果，包括天然气火炬和工业热源；并非已确认的火情、事件报告或预警。
经由以下途径到达
gibs.earthdata.nasa.gov，仅在您允许实时地图后访问
关于本图层
证据
观测
来源
VIIRS NOAA-20 校正反射率（NASA LANCE）
提供方
NASA LANCE
许可协议
NASA 开放数据
年份版本
每日；卫星图像
构建时的最新内容
2026-10-14
处理结果
约 250 米网格
不确定性
卫星图像。卫星或模型栅格数据，按提供方发布的原样呈现。云层、条带缺口和反演误差会造成缺口和噪声；数值是指标，而非某地的测量值。
经由以下途径到达
gibs.earthdata.nasa.gov，仅在您允许实时地图后访问
关于本图层
证据
模型生成（GIBS 发布的最新年份）
来源
MODIS Terra 和 Aqua 土地覆盖（MCD12Q1）（NASA LP DAAC）
提供方
NASA LP DAAC
许可协议
NASA 开放数据
年份版本
每年；卫星分类；GIBS 发布的最新年份
构建时的最新内容
2024-01-01
处理结果
约 500 米网格
不确定性
所示年份的卫星土地覆盖类别，含农田；该分类存在已知误差，并非农场登记册。
经由以下途径到达
gibs.earthdata.nasa.gov，仅在您允许实时地图后访问
关于本图层
证据
观测（持续云层仍会造成缺口）
来源
VIIRS NOAA-20 Level 3，8 天（NASA LANCE）
提供方
NASA LANCE
许可协议
NASA 开放数据
年份版本
8 天；卫星 8 天合成；持续云层仍会造成缺口
构建时的最新内容
2026-09-14
处理结果
约 1 公里网格
不确定性
截至所示日期的 8 天内地表的卫星皮肤温度，是高温风险暴露指标；不是气温、热指数，也不是高温预警。
经由以下途径到达
gibs.earthdata.nasa.gov，仅在您允许实时地图后访问

最新可用

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

正在加载最新的NASA影像。

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危害与风险暴露，以北美为取景。NASA 发布的卫星和模型产品，各带自己的日期。它们是指标，而非对任何地点的评估。

数据：NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap 贡献者 · Natural Earth · NASA EONET · 美国地质调查局 · NASA JPL OPERA DIST-ALERT来源与许可

  • 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). NASA 开放数据
  • 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). NASA 开放数据
  • VIIRS 近实时产品（洪水、地表温度、积雪覆盖、校正反射率），NASA LANCE；影像来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。 NASA 开放数据
  • 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). 采用 CC BY 4.0 许可。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。 doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • NASA 资源管理火灾信息系统（FIRMS），VIIRS 375 m 活跃火点产品，NASA LANCE；矢量瓦片来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。 NASA 开放数据
  • MODIS 陆地产品（植被指数、总初级生产力、土地覆盖），NASA LP DAAC 和 LANCE；影像来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。 NASA 开放数据
  • ASTER GDEM 是 METI 和 NASA 的产品（ASTER Global Digital Elevation Model V003，NASA LP DAAC）；影像来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。引用格式：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. NASA 开放数据
  • 使用 Natural Earth 制作。免费矢量和栅格地图数据，见 naturalearthdata.com。 公有领域
  • © OpenStreetMap 贡献者（ODbL），经由 NASA GIBS（海岸线、边界、道路和地名）。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。 ODbL
  • Blue Marble，NASA Earth Observatory；影像来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。 NASA 开放数据
  • 地球仪和平面地图上的背景信息：海岸线、边界、道路和地名来自 NASA GIBS 参考图层（OpenStreetMap 数据，ODbL，© OpenStreetMap contributors）；Blue Marble 影像可作为可选底图；3D 地形和高程读数来自 ASTER GDEM 高程色彩指数（5 m 至 200 m 分级，为便于辨识而作了夸张处理）。边界按已发布的样式绘制，不代表对任何领土的立场。
  • 实时事件：NASA Earth Observatory Natural Event Tracker（EONET）；事件仅供参考，并保留其原始来源链接。
  • 实时：NASA EONET。事件仅供参考，不是主管机构的预警。
  • 实时：美国地质调查局。事件仅供参考，不是主管机构的预警。
  • 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).
  • 河流流量预报，30天及区间（GloFAS，经Open-Meteo）：包含经修改的Copernicus Emergency Management Service 2026年信息；非洪水警报。
  • 天气数据来自 Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), 依据 CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). 授权。
  • 可选图层（图层列表中有 11 个来源：实时、预报、观测和背景）开启时会在地图上和此处显示其提供方署名；预报是模型输出，派生指数是估计值。

图层与日期

  • 洪水水体，3 日合成：VIIRS 全球洪水产品，NASA LANCE · 2026年10月14日
  • 人口密度，2020 年：人口：哥伦比亚大学 CIESIN，世界网格化人口 v4.11（2018），NASA SEDAC， CC BY 4.0 · 静态
  • 活跃火点与热异常：VIIRS NOAA-20 375 m（FIRMS），NASA LANCE FIRMS · 2026年10月13日
  • 真彩色：VIIRS NOAA-20 校正反射率，NASA LANCE · 2026年10月13日
  • 土地覆盖类型（IGBP），年度：MODIS Terra 和 Aqua 土地覆盖（MCD12Q1），NASA LP DAAC · 2024
  • 地表温度，日间，8 天合成：VIIRS NOAA-20 3 级产品，8 天，NASA LANCE · 2026年9月14日

03What depends on the field

Where model quality travels.

领域

Every platform

Each Nexus field uses statistics, networks, optimisation or simulation.

系统

Foundry tools

The Foundry NXS-DSS（决策案例与审议） system relies on validated models and stated uncertainty.

金融

Risk models

Financial risk models share methods, developed with GRA’s 精算与量化风险.

04监测

领域概览。

团队跟踪该主题时会使用的界面：其指标、状态与决策。名称为示例，数值仅作示意。

Field overview: the screen’s structure, terms and states for Systems science.示例名称和示意数值；是设计方案，并非记录或实时系统。
05Consequences of failure

What happens when modelling goes wrong.

  • False precision: results reported without uncertainty lead decision-makers to overconfidence.
  • Hidden assumptions: when models are coupled, assumptions in one can silently constrain another.
  • Common-mode error: when many institutions use similar models, they may share the same blind spots, a concern also studied by 金融稳定.
  • Irreproducibility: results that cannot be re-run cannot be checked or corrected. See 可复现的建模.
  • Misplaced trust in twins: digital replicas taken as reality rather than representations. See 数字孪生：方法与局限.
06Feedback with society

Models change the systems they describe.

Models are not neutral observers. When a flood model informs zoning, it changes where people build; when a market model is widely used, it can change how markets behave. Social scientists call this reflexivity. It means that models of social-technical 系统 must be revisited as their use changes the system, a theme explored in 基于主体与复杂性模型.

At The Global Risks Forum (GRF), the Policy Nexus convenes dialogue on how model evidence enters policy decisions.

07问题

问题与解答。

Why is this field described as a dependency of every other field?
Because every field relies on its methods, so improvements and errors in modelling methods propagate across the Consortium.
What is common-mode model error?
Error that many users share because they use similar models or assumptions, so their mistakes are correlated rather than independent.
How is model failure reported?
Through the correction routes on the platform’s trust page, with dated corrections kept visible.
How does the platform reduce common-mode error?
By comparing independently built models, documenting shared components and assumptions, and reporting where models agree only because they share the same lineage.
报告贡献

从本页贡献证据。

报告 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.

GCRI系统科学与建模方法与技术情景与压力测试

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系统科学与建模

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法律

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