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GCRI · Water Nexus

水文予測

Forecasting turns observations into lead time: hours for flash floods, days for river floods, weeks to a season for drought. The value is in the lead time and the stated skill, not in a single number.

02申請

What forecasting and time-series analysis does here.

Forecasting and time-series analysis predict future values of variables from past observations and explanatory information. They support 早期警報 and planning across hazards, markets and health. In water, climate and hazards and 重要インフラ, forecasts trigger early action and anticipatory finance before shocks materialise. Probabilistic forecasts allow decisions to account for uncertainty across connected システム. The canonical description is on STEM Commons.

Flood forecasting by reach

Ensemble weather forecasts drive hydrological and hydraulic models to give the probability of exceeding warning thresholds at each gauge, by lead time.

Seasonal drought outlooks

Sub-seasonal and seasonal climate forecasts are combined with current storage and soil moisture to state the odds of deficit categories for the coming months.

Inflow forecasts for reservoirs

Operators receive inflow distributions, not point forecasts, so release rules can be set against the risk of both spill and shortage.

03地理

ナイル川流域の水の現在。

NASA GIBS によるナイル川流域の降雨、浸水、根域の土壌水分。各レイヤーにはそれぞれの日付があります。

インタラクティブマップにはJavaScriptが必要です。レイヤー一覧と出典は以下にあります。

レイヤー 3

このページの現在の水の状況

このレイヤーについて
エビデンス
推定
出典
GPM IMERG(NASA GES DISC)
提供者
NASA GES DISC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、ほぼリアルタイムの衛星推定値
ビルド時点で最新
2026-10-12
解決
約 2 km メッシュ
不確実性
ほぼリアルタイムの衛星推定値です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測(雲により欠測あり)
出典
VIIRS 全球洪水プロダクト(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星による検出、雲により欠測あり
ビルド時点で最新
2026-10-14
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
衛星による検出、雲により欠測あり。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
モデル化
出典
SMAP Level 4(NASA NSIDC DAAC)
提供者
NASA NSIDC DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次。衛星データを同化したモデル
ビルド時点で最新
2026-10-11
解決
約 2 km メッシュ
不確実性
衛星データを同化したモデル。提供元が公開する衛星またはモデルのラスター。雲、観測幅の隙間、推定誤差によって欠落やノイズが生じます。値は指標であり、特定の地点での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
VIIRS NOAA-20 補正反射率(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星画像
ビルド時点で最新
2026-10-14
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
衛星画像です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
モデル化(GIBS が公開する最新年)
出典
MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)(NASA LP DAAC)
提供者
NASA LP DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
年次、衛星分類、GIBS が公開する最新年
ビルド時点で最新
2024-01-01
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示年の衛星土地被覆区分で、耕作地を含みます。既知の誤差を伴う分類であり、農地台帳ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
推定
出典
世界人口グリッド v4.11(NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学))
提供者
NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学)
ライセンス
CC BY 4.0
年次
null。国勢調査に基づく推計値、静的(2020 年)
解決
約 1 km メッシュ
不確実性
2020 年の 1 平方キロメートル当たりの人口の国勢調査に基づく推定値で、エクスポージャーの文脈として示します。いずれかのハザードの影響を受けた人数ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)

最新の利用可能データ

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

最新のNASA画像を読み込んでいます。

ドラッグで移動。Ctrlまたは⌘を押しながらスクロール、ピンチ、またはボタンでズーム。ポインター下の値はホバーで表示。リセットで地域表示に戻ります。

ナイル川流域を枠組みとした水の現在。NASA が公開するままの衛星およびモデルのプロダクトで、それぞれに固有の日付があります。指標であり、特定の場所の評価ではありません。

データ:NASA GIBS・ASTER GDEM・Blue Marble・ © OpenStreetMap 寄稿者 · Natural Earth · NASA EONET · NASA GPM IMERG Early · NASA JPL OPERA DIST-ALERT情報源とライセンス

  • 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 オープンデータ
  • 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 オープンデータ
  • GPM IMERG 降水量、NASA 降水処理システム。NASA ゴダード地球科学データ情報サービスセンター(GES DISC)が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • VIIRS 準リアルタイム・プロダクト(洪水、地表面温度、積雪被覆、補正反射率)、NASA LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • SMAP Level 4 土壌水分と積雪水量、NASA 全球モデリング・同化オフィス。NASA 国立雪氷データセンター DAAC が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • MODIS 陸域プロダクト(植生指数、総一次生産、土地被覆)、NASA LP DAAC と LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • 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). CC BY 4.0 でライセンス。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • ASTER GDEM は METI と NASA のプロダクトです(ASTER Global Digital Elevation Model V003、NASA LP DAAC)。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。引用: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 オープンデータ
  • Natural Earthを使用して作成。無料のベクターおよびラスター地図データ @ naturalearthdata.com。 パブリックドメイン
  • © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)、NASA GIBS 経由(海岸線、境界、道路、地名)。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 ODbL
  • Blue Marble、NASA Earth Observatory。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • 地球儀と平面地図の背景情報:NASA GIBS参照レイヤーによる海岸線、境界、道路、地名(OpenStreetMapデータ、ODbL、© OpenStreetMap contributors)。オプションのベースとしてBlue Marble画像。ASTER GDEM標高カラー指数による3D地形と標高の読み取り(5 mから200 mの階級、判読しやすいよう誇張)。境界は公表されたとおりに描画しており、いかなる領域に関する立場を示すものでもありません。
  • ライブイベント:NASA Earth Observatory Natural Event Tracker(EONET)。イベントは参考情報であり、元の出典へのリンクを保持しています。
  • ライブ:NASA EONET。イベントは参考情報であり、当局の警報ではありません。
  • Live: NASA GPM IMERG Early. 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).
  • 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).
  • 河川流量予測、30日間・幅付き(Open-Meteo経由のGloFAS):Copernicus緊急管理サービスの改変情報を含みます(2026年)。洪水警報ではありません。
  • 過去1年の日別気温(ERA5、Open-Meteo 経由):改変した Copernicus 気候変動サービスの 2026 年の情報を含みます。
  • 過去1年の日別気温と日照(NASA POWER):これらのデータは、NASA 地球科学・応用科学プログラムの資金による NASA ラングレー研究センター(LaRC)の POWER プロジェクトから取得しました。
  • Open-Meteo.com の気象データ (https://open-meteo.com/), ライセンスは CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • 任意レイヤー(レイヤー一覧に 14 のソース:ライブ、予報、観測、背景)は、オンにすると地図上とここに提供元のクレジットを表示します。予報はモデル出力であり、派生指数は推定値です。

レイヤーと日付

  • 降水強度、日平均:GPM IMERG、NASA GES DISC · 2026 年 10 月 12 日
  • 洪水域、3日間合成:VIIRS Global Flood Product、NASA LANCE · 2026 年 10 月 14 日
  • 根域土壌水分、0〜100 cm:SMAP Level 4、NASA NSIDC DAAC · 2026 年 10 月 11 日
  • トゥルーカラー:VIIRS NOAA-20 補正反射率、NASA LANCE・ 2026年10月13日
  • 土地被覆タイプ(IGBP)、年次:MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)、NASA LP DAAC・ 2024
  • 人口密度、2020年:人口:CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 静的

04データ

手法が使用するもの。

Datasets and records used by forecasting and time-series analysis on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in 出典の登録簿.

データ役割ラベル
Ensemble numerical weather predictionForcing予報
Seasonal climate forecastsOutlook forcing予報
Real-time gauge telemetryデータ同化観測
Snow and soil-moisture stateInitial conditionsモデル化
05監視

Forecast verification.

この手法を追跡するためにチームが使う画面:その指標、状態、決定。名前は例であり、値はイメージです。

予報検証

Water · Hydrological forecasting · Run R-0460

Skill above referenceGCRI・Water Nexus

Forecast with range

手法カード

手法
予測と時系列分析
参照番号
climatology
Lead times
1 to 11 steps
ラベル
モデル化

Verification by lead time

held-out period

T+20.330.290.19Skilful
T+40.200.260.33Skilful
T+60.260.090.39Marginal
T+80.330.300.28Marginal
Forecast verification: the screen’s structure, terms and states for Water.例示の名称と説明用の値です。設計であり、記録でも稼働中のシステムでもありません。
06検証

結果の確認方法。

Forecasts are evaluated out of sample with proper scoring rules and reliability diagrams. Rolling-origin evaluation tests performance over time.

確認実施方法
Hindcast verificationSkill is measured on past forecasts against what happened, by lead time and threshold
Reliability diagramsA forecast of thirty percent must come true about thirty percent of the time
Warning performanceHits, misses and false alarms are reported for every threshold

Structural breaks and regime changes undermine models trained on the past. Forecast skill typically declines rapidly with lead time.

07シミュレーター

Route a storm through a river network.

Rain becomes runoff by the curve number method, drains each sub-catchment through a linear reservoir and travels down the main stem by Muskingum routing; play it to watch the flood wave move and flatten. Teaching model with stated illustrative values, not a prediction. The map on this page shows The Nile Basin; the model itself is not tied to a place.

管理策

Storm rainfall depth
120 mm
Storm duration
12 h
Curve number (soil and land cover)
78
Catchment area
800 km²
Reaches on the main stem
5
Travel time per reach (Muskingum K)
6.0 h
Muskingum X (storage weighting)
0.20
Channel capacity per unit area
300 L/s per km²

読み取り値

Peak discharge at the outlet
452 m³/s
Time to peak
21.6 h
Attenuation by the channel
61%
Hours over capacity
26.4 h
Runoff coefficient
52%
数値、手法、出典
HourOutlet (m³/s)Unrouted (m³/s)Upper reach (m³/s)
2.40.0678.90.0
12.0308.31,151.4181.8
21.6452.435.173.7
31.2363.31.111.1
40.8198.80.01.5
50.479.30.00.2
60.025.40.00.0
69.66.90.00.0
79.21.70.00.0
88.80.40.00.0
98.40.10.00.0
108.00.00.00.0
117.60.00.00.0
127.20.00.00.0
136.80.00.00.0

手法

  1. Curve number runoff USDA Soil Conservation Service (1972), National Engineering Handbook, Section 4: Hydrology
  2. Linear reservoir Nash (1957), The form of the instantaneous unit hydrograph, IAHS 45
  3. Muskingum channel routing McCarthy (1938); Cunge (1969), Journal of Hydraulic Research 7
  4. 不確実性ファン(パラメータ・モンテカルロ) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011)、Visualising uncertainty about the future、Science 333
  5. 一因子ずつの感度分析(トルネード図) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

データ

The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:

  • 河川 Natural Earth
  • Lakes and reservoirs Natural Earth
  • 都市 Natural Earth
  • 降雨強度、直近 30 分(IMERG) NASA GPM IMERG Early · 登録 nasa.gibs.context-live-layers
  • 河川流量予報、30 日間と幅(Open-Meteo 経由の GloFAS) Open-Meteo.com(CC BY 4.0)、Copernicus GloFAS · 登録 open-meteo.public-pages
  • Surface soil moisture (SMAP) NASA SMAP · register nasa.gibs.context-live-layers
  • Surface water, 30 m (OPERA DSWx-HLS) NASA JPL OPERA DSWx-HLS (contains modified Copernicus Sentinel data 2026) · register nasa.gibs.context-live-layers
  • Surface water through cloud, 30 m (OPERA DSWx-S1 radar) NASA JPL OPERA DSWx-S1 (contains modified Copernicus Sentinel-1 data 2026) · register nasa.gibs.context-live-layers
Route a storm through a river network. Illustrative teaching model: it runs on the values set by the controls, not on measured data. Methods: Curve number runoff (USDA Soil Conservation Service (1972), National Engineering Handbook, Section 4: Hydrology); Linear reservoir (Nash (1957), The form of the instantaneous unit hydrograph, IAHS 45); Muskingum channel routing (McCarthy (1938); Cunge (1969), Journal of Hydraulic Research 7).
09ツインとカスケードのシミュレーター

Model hydrological forecasting as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile 水リスクの標準: the hazards it names, the システム 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.

ハザード

  • 鉄砲水
  • 気象干ばつ
  • 地下水の枯渇
  • ダム決壊
  • 土石流(下流で誘発)
  • 農業干ばつ(下流で誘発)
  • 水文学的干ばつ(下流で誘発)
  • 林野火災 (下流で誘発)
  • 泥炭火災と地下火災(下流で誘発)
  • Forest dieback (set off downstream)
  • 給水不足(下流で誘発)
  • Acute food crisis (set off downstream)
  • Dust storm (set off downstream)
  • Land subsidence (set off downstream)
  • Saltwater intrusion (set off downstream)
  • 河川洪水(下流で誘発)
  • 大規模な避難(下流で誘発)
  • Amazon rainforest dieback (set off downstream)

システムと連成

管理策

  • NS-0 憲章と原則
  • NS-1 社会を動かし続ける UNI と成果物カタログ(文法 v0.2:分野、部門、地域、環境の区分)
  • NS-3 リスク記録の UNI(文法、旧体系との対照、割当権限)
  • NS-3b データセットとプロダクトのメタデータ・プロファイル(STAC、DCAT、PROV-O)
  • NS-9 文脈 UNI(展開、インスタンス、プログラム・インスタンス)
  • NS-10 方針と条項(機械可読な義務:定義、拘束、評価、執行)
  • NS-11 検証とモニタリング(エビデンス、証明、ゼロトラストの適合性観測)
  • NRS-U28 ユニバース platform profile: Water Nexus
  • NRS-H61 ハザード・ファミリー:連鎖的な機能不全(NHS-1 sys.cascade)
  • NRS-K42 ドメイン・パックのプロファイル:越境流域(DOMAIN-042)
  • NRS-N1 水リスクとレジリエンス
  • NRS-N7 水・エネルギー・食料・保健・生物多様性・インフラのネクサス結合
  • NRS-H62 ハザード・ファミリー:複合・マルチハザード事象(NHS-1 sys.compound)

観測

  • USGS Water Data APIs (listed for reference)
  • GloFAS global flood forecasts and reanalysis (listed for reference)
  • GRACE/GRACE-FO terrestrial water storage mascons (listed for reference)
  • Aqueduct 4.0 Water Risk Atlas (listed for reference)
  • CHIRPS quasi-global gridded precipitation (listed for reference)
  • Level of water stress: freshwater withdrawal as a proportion of available freshwater resources
  • Proportion of transboundary basin area with an operational arrangement for water cooperation
  • Proportion of population using safely managed drinking water services
  • Number of disruptions to basic services attributed to disasters

例示の地理

  • The Ganges and Brahmaputra Basin: 178 hexagonal cells
  • 雲を透過した地表水、30 m(OPERA DSWx-S1 レーダー)、NASA GIBS
  • 直近 30 分間の降雨強度(IMERG)、NASA GIBS
  • 表層土壌水分(SMAP)、NASA GIBS
  • 今夜の夜間光と停電(VIIRS Day/Night Band)、NASA GIBS
10スチュワードシップ

手法を維持する者。

気候とハザード stewards forecasting and time-series analysis for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

11部門の特徴

The sector signature of hydrological forecasting.

The sectors hydrological forecasting touches and how strongly they depend on each other: what a study has to observe and model together.

角を選択・線にカーソルを合わせる15 の関係のうち 6

署名

水とそのパートナー

水は食料に灌漑(0.8)を、エネルギーに冷却水と水力(0.6)を、生物多様性に環境流量(0.6)をもたらします。

W · E · I · F · H · B

セクター
4 全 6
関係
6 全 15
結合
0.43 全体に占める割合

作用している最も強い関係

  • Food → Biodiversity ・土地転換0.6
  • Water → Energy ・冷却水と水力発電0.6
  • Water → Food ・灌漑0.8
  • Water → Biodiversity ・環境流量0.6
典型的な都市圏のための教育用の値であり、どの場所の測定値でもありません。結合度は、働いている関係の強さの合計を、全 15 の関係に対する割合で示したものです。
12接続済み

このページがコンソーシアム全体でどこへつながるか。

13手法とエビデンス

How hydrological forecasting is modelled, measured and tested.

モデル、その仮定、データ、不確実性を、科学者やエンジニアが確認する形で示します。構造は公表された手法に従っています。描かれた値は例示であり、知見ではありません。

システム・モデル

The couplings between the systems in hydrological forecasting: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.

++−++水気候重要インフラコミュニティ経済R 自己強化B バランス
Causal loop diagram from the page’s systems; signs show the direction of influence. Illustrative structure for a system dynamics or network model, not estimated couplings.
FAIR 原則・GO FAIR と FORCE11W3C PROV・World Wide Web Consortium不確実性の一貫した扱いに関するガイダンス・IPCCCEOS 解析即応データ・地球観測衛星委員会
14質問

質問と回答。

What are the limits of forecasting and time-series analysis in this field?
Structural breaks and regime changes undermine models trained on the past. Forecast skill typically declines rapidly with lead time.
結果はどのように確認されますか?
Forecasts are evaluated out of sample with proper scoring rules and reliability diagrams. Rolling-origin evaluation tests performance over time.
このページの値は実際のものですか?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
この手法は他にどこで適用されていますか?
社会を動かし続ける 正式な手法のページ には、それを適用するすべてのプラットフォームが掲載されています。
報告書貢献する

このページからエビデンスを提供する。

報告書 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.

GCRIWater Nexusグローバル部門のリスクとレジリエンス国のシステム・リスクとレジリエンスオブザーバトリー・シグナル
Water Nexus

手法、データセット、または問いを持ち込んでください。

情報提供と問い合わせは本日から受け付けています。問い合わせには参照番号が付き、次の手順が示されます。申請、支払い、計算資源の割り当て、登録は、担当チーム、規約、審査体制が整ってから開始します。