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GCRI · Water Nexus

Previsão hidrológica

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.

02Candidatura

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 alerta precoce and planning across hazards, markets and health. In water, climate and hazards and infraestrutura crítica, forecasts trigger early action and anticipatory finance before shocks materialise. Probabilistic forecasts allow decisions to account for uncertainty across connected sistemas. The canonical description is on o 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.

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
Estimado
Fonte
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Universidade Columbia))
Fornecedor
NASA SEDAC (CIESIN, Universidade Columbia)
Licença
CC BY 4.0
Ano de referência
null; estimativa baseada em censo, estática (2020)
Resolução
grade de cerca de 1 km
Incerteza
Estimativa baseada em censos de pessoas por quilômetro quadrado em 2020, exibida como contexto de exposição; não é uma contagem de pessoas afetadas por qualquer ameaça.
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
  • 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). Com licença CC BY 4.0. Cores redesenhadas a partir da paleta publicada; valores com média em células hexagonais quando mostrados (modificado). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • 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
  • Densidade populacional, 2020: População: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · estático

04Dados

O que o método consome.

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 registro de fontes.

DadosFunçãoRótulo
Ensemble numerical weather predictionForcingPREVISÃO
Seasonal climate forecastsOutlook forcingPREVISÃO
Real-time gauge telemetryAssimilação de dadosOBSERVADO
Snow and soil-moisture stateInitial conditionsMODELADO
05Monitoramento

Forecast verification.

A tela que uma equipe usaria para acompanhar este método: suas medidas, estados e decisões. Os nomes são exemplos e os valores são ilustrativos.

Verificação de previsões

Water · Hydrological forecasting · Run R-0460

Skill above referenceGCRI · Water Nexus

Forecast with range

Ficha do método

Método
Previsão e análise de séries temporais
Referência
climatology
Lead times
1 to 11 steps
Rótulo
MODELADO

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.Nomes de exemplo e valores ilustrativos; um projeto, não um registro nem um sistema ativo.
06Validação

Como os resultados são verificados.

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

VerificarComo é feito
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.

07Simulador

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

09Simulador de gêmeo e cascata

Model hydrological forecasting 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
10Gestão responsável

Quem mantém o método.

Clima e ameaças stewards forecasting and time-series analysis for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

11Assinatura do setor

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.

Selecione cantos · passe o cursor sobre as linhas6 / 15 relações

Assinatura

A água e os seus parceiros

A água fornece rega à alimentação (0,8), água de arrefecimento e hidroeletricidade à energia (0,6) e caudais ecológicos à biodiversidade (0,6).

W · E · I · F · H · B

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

Relações mais fortes em jogo

  • Alimentos → Biodiversidade · conversão do solo0.6
  • Água → Energia · água de resfriamento e energia hidrelétrica0.6
  • Água → Alimentos · irrigação0.8
  • Água → Biodiversidade · vazões ambientais0.6
Valores didáticos para uma cidade-região típica, não medições de nenhum lugar. O acoplamento é a soma da intensidade das relações em jogo, como parte das quinze.
12Ligado

Para onde esta página leva em todo o Consórcio.

13Métodos e evidência

How hydrological forecasting 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 hydrological forecasting: 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
14Perguntas

Perguntas e respostas.

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.
Como os resultados são verificados?
Forecasts are evaluated out of sample with proper scoring rules and reliability diagrams. Rolling-origin evaluation tests performance over time.
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.

GCRIWater NexusRisco e resiliência setoriais globaisRisco e Resiliência dos Sistemas NacionaisSinal do Observatory
Water Nexus

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