GCRI · 系统科学与建模
耦合系统建模
Water, energy, food, health, the economy and infrastructure depend on each other, so models of one system miss effects that arrive through the others. Coupled modelling links models so that drought can reduce hydropower, raise food prices and strain health services in one simulation. This page sets out how coupled models are built, where coupling introduces error, and what evidence serves the institutions that use integrated assessments.
Coupled systems modelling: how the risk develops.
Linking water, energy, food, health and infrastructure models without hiding assumptions. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Feedbacks cross boundaries
Effects travel between 系统 and sometimes return, as when water scarcity raises energy demand for pumping, which raises water demand for cooling.
Scales and units must match
Coupled models must reconcile different time steps, spatial resolutions and units. Mismatches create artefacts that look like results.
Interfaces carry assumptions
What passes between models, and how often, is a modelling choice. Loose coupling is simpler; tight coupling captures feedback but is harder to test.
Uncertainty compounds
Uncertainty in each component propagates through the chain, so coupled results can be more uncertain than any single model.
北美的危害与暴露。
北美的人口密度、洪水水体和夜间灯光，来自 NASA GIBS。每个图层均标有各自日期。
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
- 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
- 观测
- 来源
- VIIRS Black Marble（VNP46A2）（NASA LAADS DAAC）
- 提供方
- NASA LAADS DAAC
- 许可协议
- NASA 开放数据
- 年份版本
- 每日；卫星辐射亮度，已校正月光和大气影响
- 构建时的最新内容
- 2026-10-12
- 处理结果
- 约 500 米网格
- 不确定性
- 所示日期的卫星夜间辐射亮度；灯光是用电和停电的替代指标，并非对供应或获得电力情况的测量。
- 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（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
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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。
拖动以移动。按住 Ctrl 或 ⌘ 并滚动、双指缩放或使用按钮缩放；悬停可查看指针下的数值；重置可返回该区域。
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
- 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
- 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
- VIIRS Black Marble 夜间灯光，NASA 戈达德航天中心；由 NASA Level-1 与大气档案和分发系统（LAADS DAAC）分发；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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 洪水水体，3 日合成：VIIRS 全球洪水产品，NASA LANCE · 2026年10月14日
- 夜间灯光，每日：VIIRS Black Marble（VNP46A2），NASA LAADS DAAC · 2026年10月12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
- 活跃火点与热异常：VIIRS NOAA-20 375 m（FIRMS），NASA LANCE FIRMS · 2026年10月13日
Coupled models are how the domains are joined in analysis.
Coupled analyses are designed for the 情景与压力测试系列. Linking models multiplies uncertainty; results are reported as scenario evidence.
- Coupling interface specifications.
- Coupled model evaluations.
Model coupled systems modelling as a system. Run the cascade.
Assembled from the Nexus Standards area profile 复合与级联危害标准: the hazards it names, the 系统 and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.
灾害
- Natech event
- Chemical spill or leak （在下游引发）
- Emergency-response overload （在下游引发）
- Toxic gas release (set off downstream)
- Industrial fire (set off downstream)
系统与耦合
- 复合与级联危害标准
- 水文气象危害标准 Compounding
- 地球物理危害标准 Triggering
- 关键基础设施与关键实体 级联
- 全球与系统性风险 机制
控制措施
NS-0章程与原则NS-3风险记录 UNI（语法、旧编码对照、分配机构）NS-9情境 UNI（部署、实例、计划实例）NS-11验证与监测（证据、证明、零信任符合性观测）NRS-H61危害族：级联失效（NHS-1 sys.cascade）NRS-H62危害类别：复合与多危害事件（NHS-1 sys.compound）NRS-H60危害类别：供应链与流动中断（NHS-1 sys.supply-chain）NRS-H94危害族：系统性网络事件（NHS-1 cyber.systemic-cyber）NRS-H107危害族：数字基础设施集中与单一化（NHS-1 tech.digital-concentration）NRS-H7危害类别：大尺度环流异常（NHS-1 atmo.climate-mode）
观测
- Copernicus EMS rapid mapping activations (listed for reference)
- OpenStreetMap planet and replication (listed for reference)
- ERA5 再分析（Copernicus Climate Data Store）（仅列作参考）
- 灾害造成的直接经济损失与全球国内生产总值之比
- Number of disruptions to basic services attributed to disasters
示例地理范围
- 孟加拉国：134 个六边形单元
- 今夜夜间灯光与停电（VIIRS 昼夜波段），NASA GIBS
- Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
- Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
衡量什么，以及衡量得如何。
每个指标都注明其单位、频率、背后的来源类型以及数值将附带的证据标签。此处不显示数值：数值由计划依据其自身权限提供。
| 指标 | 单位 | 节奏 | 来源类型 | 标签 |
|---|---|---|---|---|
| Components coupled | count of models in a coupled system | per configuration | Model documentation | 已声明 |
| Coupling frequency | exchanges per simulated period | per configuration | Model documentation | 已声明 |
| Conservation error at interfaces | imbalance of mass or energy | 每次运行 | Model diagnostics | 模型生成 |
| Coupled uncertainty range | range of outputs | per experiment | Ensemble runs | 模型生成 |
| Feedbacks represented | count by type | per configuration | Model documentation | 已声明 |
| Validation of coupled outputs | error against observations | per evaluation | Validation studies | 估算 |
How coupled systems modelling is modelled, measured and tested.
模型、其假设、数据和不确定性，以科学家或工程师会核查的形式呈现。结构遵循已发表的方法。所取数值仅为示意，不是研究发现。
模型、方程与假设
The model structure used for coupled systems modelling, the assumptions it makes and how each is tested.
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)危害、风险暴露、脆弱性和应对能力EAL = ∑k pk · Lk对年概率为 pkxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| 假设 | 为何制作 | 如何检验 |
|---|---|---|
| 在一次事件中，危害与暴露相互独立 | 使损失积分保持可计算 | 与基于联合记录拟合的 copula 进行比较 |
| 耦合在工作点附近是线性的 | 让冲击通过 A 传播 | 在线性范围之外施加扰动并比较 |
| 脆弱性曲线可以在不同地点之间迁移使用 | 很少有本地曲线可用 | 在有观测损失的地方据此进行验证 |
- 输入
- 带溯源信息的版本化数据集
- 成果
- 分布，绝不是单一数字
- 代码
- 连同模型卡和测试一起发布
- 复现
- 相同的数据、代码、环境和随机种子
证据来自何处。
具名公共数据集与机构记录，各自注明许可类别。依协议获得的来源仅按其条款使用，绝不再次发布。
| 来源 | 它提供什么 | 许可类别 |
|---|---|---|
| Integrated assessment model documentation (IAMC wiki) | Structure and assumptions of integrated assessment models | Public, terms to check |
| ISIMIP cross-sectoral simulations | Linked impact model results | Open, licence per dataset (to check) |
| Coupling frameworks such as OASIS, BMI and preCICE documentation | Technical standards for linking models | Open source, licence per project |
| Water-energy-food nexus modelling literature | Approaches and case studies | Licence per publication |
| National integrated planning models where published | Applied coupled models | Licence per publisher |
由谁决定，以及证据服务于什么。
系统 Science and Modelling prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| 谁来决定 | 问题 | 本页面服务的证据 |
|---|---|---|
| Planning ministries and integrated assessment teams | Which interactions to represent in national scenarios | Coupling designs; comparisons |
| Modelling groups | How to link models soundly | Interface checks |
| Users of integrated scenarios | How much to trust coupled results | Uncertainty analyses |
该主题产生的产出
- Coupling designs for cross-sector scenarios
- Interface and conservation checks
- Coupled uncertainty analyses
- Comparisons of coupled and uncoupled results
What experts ask about coupling.
- Which interactions between 系统 matter enough to represent explicitly?
- How are differences in time step, spatial resolution and units reconciled?
- Is the coupling one-way, with outputs passed downstream, or two-way, with feedback?
- How does uncertainty propagate across coupled models?
- Which assumptions in one model constrain another, and are they visible?
Why coupling is difficult.
Each sector model is built for its own purpose. A hydrological model may run daily on river basins; a power system model may run hourly on grid nodes; an economic model may run annually on national sectors. Coupling them requires translating between scales, which involves aggregation and disaggregation choices that can change results.
Feedbacks matter. In a two-way coupling, reduced river flow lowers power output, which changes electricity prices, which changes water pumping demand. One-way couplings miss such loops; two-way couplings are harder to build and to stabilise numerically.
Assumptions travel silently. A demand projection embedded in one model becomes a hidden constraint on another. Without documentation, users of the coupled system may not know which assumptions drive the result.
方法及其局限。
- 01
Soft and hard coupling
Exchanging outputs between separate models, or integrating them in one framework. Hard coupling is more consistent but less flexible.
- 02
Scale bridging
Aggregation, downscaling and interpolation between resolutions. Each step adds error.
- 03
Interface standards
Shared data formats and variable definitions, drawing on 系统工程.
- 04
Coupled uncertainty analysis
Propagating uncertainty through the chain, using 不确定性量化. Computationally demanding.
Coupled models can show interactions that single models miss, but their complexity makes errors harder to detect. Results state which couplings were represented and which were not.
Where this page’s references lead.
阅读本页时所对照的机构和文件。状态和版本会变化；每个链接都指向发布机构。
问题与解答。
What is a coupled model?
What is the water-energy-food nexus?
Why not build one large model?
Should every model be coupled to every other?
What is the difference between soft and hard coupling?
How are hidden assumptions avoided?
Does the platform maintain a coupled model?
从本页贡献证据。
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法律文件。
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