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GCRI · Water Nexus

水道網のためのセンサーとテレメトリー

Sensing and telemetry bring the gauge, the well and the pipe network online: continuous levels, flows, pressures and quality readings that forecasting and operations depend on, each with its calibration record.

問い合わせる Back to STEM foundation of Water Nexus
01目次

Sensors and telemetry for water networks in five parts.

プロトコル5 ステップ
  1. 01申請What sensors, IoT and observation networks does here
  2. 02データ手法が使用するもの
  3. 03検証結果の確認方法
  4. 04つながりこの手法に依拠するトピック
  5. 05スチュワードシップ手法を維持する者
02申請

What sensors, IoT and observation networks does here.

Sensors, IoT and observation networks collect continuous measurements of physical, environmental and operational conditions. They provide the real-time inputs that 早期警報 and asset monitoring depend upon. In water, climate and hazards and 重要インフラ, observation networks enable early warning and condition-based maintenance. They reveal how stresses in one system appear in connected システム in near real time. The canonical description is on STEM Commons.

Gauge and well telemetry

Level, flow and groundwater sensors report at fixed intervals over cellular or satellite links; gaps and drift are flagged automatically.

Utility network monitoring

Pressure, flow and quality sensors across a distribution network locate bursts, contamination and intrusion events.

Low-cost sensing with stated uncertainty

Community and low-cost sensors extend coverage where networks are thin, with calibration against reference instruments and their uncertainty carried into every use.

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
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
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（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
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 Black Marble（VNP46A2）（NASA LAADS DAAC）
提供者
NASA LAADS DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星放射輝度、月光と大気の補正済み
ビルド時点で最新
2026-10-12
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示日の夜間放射輝度の衛星観測値で、灯りは電力使用と停電の代理指標であり、供給やアクセス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）

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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • VIIRS Black Marble 夜間光、NASA ゴダード宇宙飛行センター。NASA レベル1・大気アーカイブ配布システム（LAADS 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
  • 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

  • トゥルーカラー：VIIRS NOAA-20 補正反射率、NASA LANCE・ 2026年10月13日
  • 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
  • 土地被覆タイプ（IGBP）、年次：MODIS Terra and Aqua 土地被覆（MCD12Q1）、NASA LP DAAC・ 2024
  • 根域土壌水分、0〜100 cm：SMAP Level 4、NASA NSIDC DAAC · 2026 年 10 月 11 日
  • 夜間光（日次）：VIIRS Black Marble（VNP46A2）、NASA LAADS DAAC · 2026 年 10 月 12 日

04データ

手法が使用するもの。

Datasets and records used by sensors, IoT and observation networks 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
Telemetered gauge networksReal-time flows and levels観測
Utility SCADAPressure, flow and quality観測
Low-cost sensor networksCoverage extension推定
05監視

Telemetry network.

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。

Telemetry network

Water · Sensors and telemetry for water · Run R-4107

  • Channels reporting
    92of 100平常
  • Median latency
    363ms
  • Records failing checks
    0.3per 1,000注視
  • Backlog
    6分
Gaps on 2 channelsGCRI・Water Nexus

Latency, p95

イベント

  1. 06:50警告するChannel C-45 stale
  2. 07:28情報Schema v4 accepted
  3. 08:54ErrorChecksum mismatch, batch quarantined
  4. 08:34完了Replay complete
Telemetry network: 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。

Sensors are calibrated against reference instruments and checked through co-location and redundancy. Data quality flags and automated range checks catch faults.

確認実施方法
Calibration scheduleEvery sensor has a calibration record; readings outside the calibrated range are labelled
Quality flagsDrift, spikes and gaps are flagged in the data stream, never silently filled
Security reviewTelemetry and control networks are assessed for unauthorised access

Sensor drift, power loss and connectivity gaps degrade data during the events of most interest. Dense networks raise security and privacy concerns.

07ツインとカスケードのシミュレーター

Model sensors and telemetry for water networks 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
08つながり

この手法に依拠するトピック。

09部門の特徴

The sector signature of sensors and telemetry for water networks.

The sectors sensors and telemetry for water networks 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。
10スチュワードシップ

手法を維持する者。

重要インフラ stewards sensors, IoT and observation networks for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

Canonical page: Sensors, IoT and observation networks

11手法とエビデンス

How sensors and telemetry for water networks 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 sensors and telemetry for water networks: 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
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プロセス

プロセスの進め方。

Process explorer · Process

Sensors and telemetry for water networks: Source to evidence record

10 steps4 段階2 つのゲート

プロセス

Sensors and telemetry for water networks: Source to evidence record

情報源は登録・評価され、その記録はラベル付けと分類がなされ、デジタル証拠パスポートが来歴を担います。訂正は依存するすべての記録に届きます。

  1. 01 受付

    1. 01情報源を特定する情報源 · 情報源のスチュワード発見は取り込みではありません。情報源の特定では、情報源の区分、スチュワード、機関としての役割、管轄を記録します。
    2. 03情報源を登録するステップ登録によって、発見された情報源はエビデンスのライフサイクルにおける統治された参加者となります。推薦や認証を意味するものではありません。

  2. 02 評価

    1. 04管轄と権利の分類ゲート権利の分類では、ライセンス、同意、機密性、再利用の制限を特定します。その結果がアクセスと振り分けを決めます。
    2. 05エビデンスの質の評価ステップ品質評価では、記録が定められた用途に適しているかどうかを決めます。品質は多次元的であり、単一のスコアでは決してありません。
    3. 06エビデンス・ラベルステップすべての知見には 9 つのエビデンス・ラベルのいずれかが付きます。欠けているデータは欠損として示され、ゼロとして示されることはありません。

  3. 03 記録

    1. 07エビデンスの分類記録分類によって、記録には「情報源確認済み」「公開可」「制限付き」などのライフサイクル上の状態が与えられます。状態は併存でき、エビデンスとしての使い方を定めます。
    2. 08情報源リリースと識別子記録・ NXS-GRX （正規データ、来歴、リスク）情報源リリースは、権利、対象期間、情報源の系譜を記録します。 UNI はカタログを通じて割り当てられ、手入力されることはありません。
    3. 09デジタル・エビデンス・パスポート記録パスポートは来歴、品質、権利、管轄、許可された用途、履歴を記録し、エビデンスが移動しても文脈を保てるようにします。

  4. 04 利用と訂正

    1. 02訂正が依存する記録に届く段階 · NXS-GRX（正規データ、来歴、リスク）情報源の訂正は、過去の結果を書き換えることなく、依存する抽出データや成果物に波及します。
    2. 10公開安全性レビューゲート公開可否の審査では、記録を公に共有できるかどうかを決めます。これは独立した段階であり、妥当性確認ではありません。

データ・プロトコル：エビデンスのライフサイクル · Data protocols: core data objects and evidence records · The Global Risks Index (NXS-GRX)Designed programme process, not a record of operation. No cycle has run and every programme is at service level R0. A gate is a programme decision, never a public-authority approval, certification or deployment authorisation. The data-protocol pages describe a design, not a running system.

14質問

質問と回答。

What are the limits of sensors, IoT and observation networks in this field?
Sensor drift, power loss and connectivity gaps degrade data during the events of most interest. Dense networks raise security and privacy concerns.
結果はどのように確認されますか？
Sensors are calibrated against reference instruments and checked through co-location and redundancy. Data quality flags and automated range checks catch faults.
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.

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法務

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