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GCRI · Water Nexus

Estatística de valores extremos para inundações e secas

Extreme-value statistics gives the período de retorno its meaning: how rare a flow, a rainfall depth or a dry spell is, and how uncertain that estimate is when the record is short.

01Registrar

Extreme value statistics for floods and droughts on the record.

Registro do métodoMétodo CTEM
  1. MétodoExtreme value theory and risco de cauda
  2. Aplicado emWater Nexus
  3. Página canônicaCommons CTEM
02Candidatura

What extreme value theory and tail risk does here.

Extreme value theory and risco de cauda study the behaviour of rare, high-impact events. They provide methods to estimate the magnitude and frequency of extremes beyond the range of observed data. In water, climate and hazards and infraestrutura crítica, extreme value methods set design levels and capital buffers for rare events. Tail dependence analysis reveals when extremes in different sistemas tend to occur together. The canonical description is on o STEM Commons.

Return-period flows and rainfall

Generalised extreme-value or peaks-over-threshold distributions are fitted to annual maxima, with confidence intervals reported alongside the point estimate.

Regional frequency analysis

Short records are pooled across hydrologically similar catchments so ungauged sites inherit a defensible frequency curve.

Compound and non-stationary extremes

Dependence between rainfall and surge, or drought and heat, is modelled with copulas; trends in the record are tested and, where present, the frequency curve is allowed to move.

03Geografia

A água agora na Bacia do Nilo.

Chuva, águas de inundação e umidade do solo na zona radicular sobre a Bacia do Nilo, a partir do NASA GIBS. Cada camada traz sua própria data.

O mapa interativo requer JavaScript. A lista de camadas e as fontes estão abaixo.

Camadas 3

A água agora, para esta página

Sobre esta camada
Evidências
Estimado
Fonte
GPM IMERG (NASA GES DISC)
Fornecedor
NASA GES DISC
Licença
Dados abertos da NASA
Ano de referência
diário; estimativa por satélite, quase em tempo real
Mais recentes na compilação
2026-10-12
Resolução
grade de cerca de 2 km
Incerteza
Estimativa por satélite, quase em tempo real. Raster de satélite ou de modelo como o provedor o publica. Nuvens, lacunas de faixa e erro de recuperação deixam lacunas e ruído; os valores são indicadores, não medições em um local.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
Evidências
Observado (as nuvens deixam lacunas)
Fonte
Produto VIIRS de inundações globais (NASA LANCE)
Fornecedor
NASA LANCE
Licença
Dados abertos da NASA
Ano de referência
diário; detecção por satélite; as nuvens deixam lacunas
Mais recentes na compilação
2026-10-14
Resolução
grade de cerca de 250 m
Incerteza
Detecção por satélite; as nuvens deixam lacunas. Raster de satélite ou de modelo como o provedor o publica. Nuvens, lacunas de faixa e erro de recuperação deixam lacunas e ruído; os valores são indicadores, não medições em um local.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
Evidências
Modelado
Fonte
SMAP Level 4 (NASA NSIDC DAAC)
Fornecedor
NASA NSIDC DAAC
Licença
Dados abertos da NASA
Ano de referência
diário; modelo com assimilação de dados de satélite
Mais recentes na compilação
2026-10-11
Resolução
grade de cerca de 2 km
Incerteza
Modelo com assimilação de dados de satélite. Raster de satélite ou de modelo tal como o provedor o publica. Nuvens, lacunas de faixa e erro de recuperação deixam falhas e ruído; os valores são indicadores, não medições em um local.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
Evidências
Observado
Fonte
VIIRS NOAA-20, refletância corrigida (NASA LANCE)
Fornecedor
NASA LANCE
Licença
Dados abertos da NASA
Ano de referência
diário; imagem de satélite
Mais recentes na compilação
2026-10-14
Resolução
grade de cerca de 250 m
Incerteza
Imagem de satélite. Raster de satélite ou de modelo como o provedor o publica. Nuvens, lacunas de faixa e erro de recuperação deixam lacunas e ruído; os valores são indicadores, não medições em um local.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
Evidências
Modelado (último ano publicado pelo GIBS)
Fonte
MODIS Terra e Aqua, cobertura do solo (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
Fornecedor
NASA LP DAAC
Licença
Dados abertos da NASA
Ano de referência
anual; classificação por satélite; último ano publicado pelo GIBS
Mais recentes na compilação
2024-01-01
Resolução
grade de cerca de 500 m
Incerteza
Classes de cobertura do solo por satélite para o ano indicado, incluindo terras cultivadas; uma classificação com erros conhecidos, não um cadastro de propriedades agrícolas.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
Evidências
Observado (último mês publicado pelo GIBS)
Fonte
Mascons JPL do GRACE-FO (NASA JPL PO.DAAC)
Fornecedor
NASA JPL PO.DAAC
Licença
Dados abertos da NASA
Ano de referência
mensal; gravimetria por satélite; último mês que o GIBS publica
Mais recentes na compilação
2022-07-01
Resolução
grade de cerca de 2 km
Incerteza
Gravimetria por satélite; último mês que o GIBS publica. Raster de satélite ou de modelo tal como o provedor o publica. Nuvens, lacunas de faixa e erro de estimativa deixam falhas e ruído; os valores são indicadores, não medições em um lugar.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo

Mais recente disponível

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

Carregando as imagens mais recentes da NASA.

Arraste para mover. Use Ctrl ou ⌘ e role, o gesto de pinça ou os botões para ampliar. Passe o cursor para ver os valores sob o ponteiro. Redefinir volta à região.

A água agora, enquadrada na Bacia do Nilo.Produtos de satélite e de modelos como a NASA os publica, cada um com sua própria data. São indicadores, não avaliações de nenhum lugar.

Dados: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © colaboradores do OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · NASA GPM IMERG Early · NASA JPL OPERA DIST-ALERTFontes e licenças

  • 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). Dados abertos da 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). Dados abertos da NASA
  • Precipitação GPM IMERG, NASA Precipitation Processing System; distribuída pelo NASA Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC); imagens via NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em médias em células hexagonais quando indicado (modificado). Dados abertos da NASA
  • Produtos VIIRS em tempo quase real (cheias, temperatura da superfície terrestre, cobertura de neve, refletância corrigida), NASA LANCE; imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Dados abertos da NASA
  • Humidade do solo e massa de neve SMAP nível 4, NASA Global Modeling and Assimilation Office; distribuído pelo NASA National Snow and Ice Data Center DAAC; imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Dados abertos da NASA
  • Produtos terrestres MODIS (índices de vegetação, produção primária bruta, ocupação do solo), NASA LP DAAC e LANCE; imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Dados abertos da NASA
  • Solução mascon JPL do GRACE e GRACE-FO, NASA Jet Propulsion Laboratory; distribuída pelo NASA Physical Oceanography DAAC (PO.DAAC); imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Dados abertos da NASA
  • O ASTER GDEM é um produto do METI e da NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Citar como: 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. Dados abertos da NASA
  • Feito com Natural Earth. Dados cartográficos vetoriais e matriciais gratuitos em naturalearthdata.com. Domínio público
  • © Colaboradores do OpenStreetMap (ODbL), via NASA GIBS (costas, limites, estradas e nomes de locais). Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores com média em células hexagonais onde apresentados (modificado). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Dados abertos da NASA
  • Contexto no globo e no mapa plano: litorais, fronteiras, estradas e nomes de lugares das camadas de referência da NASA GIBS (dados do OpenStreetMap, ODbL, © colaboradores do OpenStreetMap). Imagens Blue Marble como base opcional. Terreno 3D e leitura de elevação a partir do índice de cores de elevação do ASTER GDEM (classes de 5 m a 200 m, exageradas para facilitar a leitura). As fronteiras são desenhadas como publicadas e não implicam posição sobre nenhum território.
  • Eventos ao vivo: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET). Os eventos são indicativos e mantêm os links para suas fontes originais.
  • Ao vivo: NASA EONET. Os eventos são indicativos, não alertas de autoridades.
  • 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).
  • Previsão de vazão fluvial, 30 dias com intervalo (GloFAS via Open-Meteo): contém informações modificadas do Copernicus Emergency Management Service 2026. Não é um alerta de inundação.
  • Último ano, temperatura diária (ERA5 via Open-Meteo): contém informação modificada do Copernicus Climate Change Service 2026.
  • Último ano, temperatura e insolação diárias (NASA POWER): estes dados foram obtidos do projeto POWER do NASA Langley Research Center (LaRC), financiado pelo programa NASA Earth Science/Applied Science..
  • Dados meteorológicos por Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), licenciados sob CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • As camadas opcionais (14 fontes na lista de camadas: em direto, previsão, observadas e contexto) mostram o crédito do seu fornecedor no mapa e aqui quando são ativadas; as previsões são resultados de modelos e os índices derivados são estimativas.

Camadas e datas

  • Taxa de precipitação, média diária: GPM IMERG, NASA GES DISC · 12 out. 2026
  • Água de inundação, composto de 3 dias: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 out. 2026
  • Humidade do solo na zona radicular, 0 a 100 cm: SMAP nível 4, NASA NSIDC DAAC · 11 out. 2026
  • Cor verdadeira: reflectância corrigida VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 out. 2026
  • Tipo de cobertura do solo (IGBP), anual: MODIS Terra e Aqua cobertura do solo (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • Anomalia mensal do armazenamento de água: mascons GRACE-FO JPL, NASA JPL PO.DAAC · julho de 2022

04Dados

O que o método consome.

Datasets and records used by extreme value theory and risco de cauda on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in registro de fontes.

DadosFunçãoRótulo
Annual maximum seriesDistribution fittingOBSERVADO
Peaks over thresholdDistribution fittingOBSERVADO
Regional catchment descriptorsPooling groupsESTIMADO
Climate model projectionsNon-stationary scenariosMODELADO
05Simulador

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.

Controles

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

Leituras

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%
Números, métodos e fontes
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

Métodos

  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. Leque de incerteza (Monte Carlo de parâmetros) Spiegelhalter, Pearson e Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  5. Sensibilidade de um fator de cada vez (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Dados

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:

  • Rios Natural Earth
  • Lakes and reservoirs Natural Earth
  • Cidades Natural Earth
  • Intensidade da chuva, última meia hora (IMERG) NASA GPM IMERG Early · registo nasa.gibs.context-live-layers
  • Previsão do caudal fluvial, 30 dias com intervalo (GloFAS através do Open-Meteo) Open-Meteo.com (CC BY 4.0), Copernicus GloFAS · registo 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).

Nos seis pilares, sob a liderança do Nexus Consortium

06Validação

Como os resultados são verificados.

Fits are checked with diagnostic plots, goodness-of-fit tests and out-of-sample comparison. Sensitivity to threshold and record length is reported.

VerificarComo é feito
Goodness of fitSeveral distributions are compared; the choice and its effect on the estimate are reported
Bootstrap uncertaintyConfidence intervals are resampled, not assumed
Stationarity testsTrend and change-point tests precede any quoted período de retorno

Extrapolation far beyond the data is highly uncertain. Changing climates and markets violate stationarity assumptions.

07Simulador de gêmeo e cascata

Model extreme value statistics for floods and droughts as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile Normas de risco hídrico: the hazards it names, the sistemas 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 Construtor de sistemas.

Ameaças

  • Inundação repentina
  • Seca meteorológica
  • esgotamento das águas subterrâneas
  • Rompimento de barragem
  • Debris flow (set off downstream)
  • Seca agrícola (desencadeada a jusante)
  • Hydrological drought (set off downstream)
  • Incêndios florestais (desencadeado a jusante)
  • Peat and underground fire (set off downstream)
  • Forest dieback (set off downstream)
  • Déficit de abastecimento de água (desencadeado a jusante)
  • Acute food crisis (set off downstream)
  • Dust storm (set off downstream)
  • Land subsidence (set off downstream)
  • Saltwater intrusion (set off downstream)
  • Inundação fluvial (desencadeada a jusante)
  • Deslocamento em massa (desencadeado a jusante)
  • Amazon rainforest dieback (set off downstream)

Controles

  • NS-0 Constituição e princípios
  • NS-1 A UNI e o catálogo de artefatos (gramática v0.2: segmentos de domínio, setor, região e ambiente)
  • NS-3 UNIs de registros de risco (gramática, correspondência legada, autoridade de atribuição)
  • NS-3b Perfil de metadados de conjuntos de dados e produtos (STAC, DCAT, PROV-O)
  • NS-9 UNIs contextuais (implantações, instâncias, instâncias de programa)
  • NS-10 Políticas e cláusulas (obrigações legíveis por máquina: definição, caráter vinculante, avaliação e execução)
  • NS-11 Verificação e monitoramento (evidências, atestações, observação da conformidade de confiança zero)
  • NRS-U28 Universo platform profile: Water Nexus
  • NRS-H61 Família de perigos: falha em cascata (NHS-1 sys.cascade)
  • NRS-K42 Perfil do pacote de domínio: bacias transfronteiriças (DOMAIN-042)
  • NRS-N1 Risco hídrico e resiliência
  • NRS-N7 Acoplamento do nexo água-energia-alimentação-saúde-biodiversidade-infraestruturas
  • NRS-H62 Família de ameaças: eventos compostos e multiameaças (NHS-1 sys.compound)

Observação

  • 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

Geografia de exemplo

  • The Ganges and Brahmaputra Basin: 178 hexagonal cells
  • Água superficial através das nuvens, 30 m (radar OPERA DSWx-S1), NASA GIBS
  • Taxa de chuva, última meia hora (IMERG), NASA GIBS
  • Umidade superficial do solo (SMAP), NASA GIBS
  • Luzes noturnas desta noite, apagões (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
08Conexões

Temas que se apoiam neste método.

09Risco e resposta

Risco acoplado, resposta aplicada.

Os setores afetados pela inundação urbana e a intensidade de sua interdependência: o que um estudo precisa observar e modelar em conjunto.

Escolher um contexto

ARisco acoplado em seis setores6 / 15 relações

Setores · Inundação urbanaEstresse

Ilustrativo: uma cascata didática sobre valores didáticos, não medições.
BResposta aplicada em seis pilares11 / 18 transferências

Pilares · Inundação urbanaKPI

Aplicações ilustrativas; os valores são referências publicadas, citadas na leitura dos resultados.

Neste contextoDependência ou transferência; quanto mais espesso, mais forteFora deste contexto

Contexto

Inundação urbana

Ruas inundadas derrubam ao mesmo tempo subestações, estações de bombeamento e o acesso a clínicas. A água potável falha quando a energia falha.

W · E · I · F · H · B

Risco

Setores
4 de 6
Relações
6 de 15
Acoplamento
0.46 parcela do total

Passe o cursor sobre um canto, uma linha ou uma fileira para rastreá-lo nos dois lados.

Rota

Aplicado à inundação urbana

L · F · U · S · R · A

Resposta

Pilares
5 de 6
Transferências
11 de 18
Laços
8 fechado

Valor esperado

O que está em jogo
US$ 390 bino mínimo por ano, em custos de interrupção de infraestrutura para famílias e empresas em países de renda baixa e médiaBanco Mundial, Lifelines, 2019
Retorno sobre a resiliência
4 : 1benefício sobre custoBanco Mundial, Lifelines, 2019
Perda evitada
30%less damage with 24 hours’ warning of a storm or onda de calorComissão Global de Adaptação, Adapt Now, 2019

Passe o cursor sobre um pilar, uma linha ou uma fileira para ler como é aplicado.

A: uma cascata didática (choque 0,6, ganho 0,35, quatro rodadas) sobre valores didáticos para uma região urbana típica, não medições. B: aplicações ilustrativas e o KPI de que cada pilar responde. Os valores são referências publicadas, citadas, não previsões. Eventos abertos: NASA EONET, ao vivo.

10Gestão responsável

Quem mantém o método.

Resseguro e catástrofes stewards extreme value theory and risco de cauda for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

11Métodos e evidência

How extreme value statistics for floods and droughts is modelled, measured and tested.

O modelo, os seus pressupostos, os seus dados e a sua incerteza, na forma que um cientista ou engenheiro verificaria. As estruturas seguem métodos publicados. Os valores representados são ilustrativos, não conclusões.

Modelo de sistema

The couplings between the systems in extreme value statistics for floods and droughts: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.

++−++ÁguaClimaInfraestrutura críticaComunidadesEconomiaR de reforçoB equilíbrio
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.
Princípios orientadores FAIR · GO FAIR e FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumOrientação sobre o tratamento consistente das incertezas · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Committee on Earth Observation Satellites
13Perguntas

Perguntas e respostas.

What are the limits of extreme value theory and tail risk in this field?
Extrapolation far beyond the data is highly uncertain. Changing climates and markets violate stationarity assumptions.
Como os resultados são verificados?
Fits are checked with diagnostic plots, goodness-of-fit tests and out-of-sample comparison. Sensitivity to threshold and record length is reported.
Os valores desta página são reais?
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.
Onde mais este método é aplicado?
A página canônica do método lista todas as plataformas que o aplicam.
RelatóriosContribuir

Contribua com evidências a partir desta página.

Relatórios 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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A informação e os pedidos estão abertos hoje. Um pedido recebe uma referência e indica o próximo passo; candidaturas, pagamentos, alocações de computação e registros só abrem quando existem a equipa, os termos e a capacidade de revisão.