Forecasting gives foresight a quantified edge where questions are well defined and resolvable. In this field, forecasting tournaments, aggregated judgement and probabilistic projections sit beside scenarios: they are scored against outcomes, and they mark the boundary where prediction gives way to exploration.
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 supportपूर्व चेतावनीand planning across hazards, markets and health. In foresight and risk management andप्रणालीगत जोखिम, forecasts trigger early action and anticipatory finance before shocks materialise. Probabilistic forecasts allow decisions to account for uncertainty across connectedप्रणालियों. The canonical description is onSTEM Commons.
Aggregated judgemental forecasting
Questions with clear resolution criteria are put to trained forecasters or prediction platforms; individual forecasts are aggregated and later scored, so an institution learns where its judgement is calibrated and where it is not.
Probabilistic population projections
Demographic projections combine models of fertility, mortality and migration to produce intervals rather than single paths, making explicit which parts of the future are close to set.
Break detection for horizon scanning
Time series from trade, prices, search and news are monitored for breaks and anomalies that may mark an emerging issue, and each flagged change is reviewed by analysts before it enters a register.
03भूगोल
आर्कटिक में संकट और जोखिम-संपर्क।
Population density, flood water and rain over the Arctic, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
इंटरैक्टिव मानचित्र के लिए JavaScript आवश्यक है; परतों की सूची और स्रोत नीचे दिए गए हैं।
परतें 3
इस पृष्ठ के लिए संकट और जोखिम-संपर्क
इस परत के बारे में
साक्ष्य
अनुमानित
स्रोत
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, कोलंबिया विश्वविद्यालय))
जनगणना-आधारित 2020 में प्रति वर्ग किलोमीटर लोगों का अनुमान, जो जोखिम-संपर्क के संदर्भ के रूप में दिखाया गया है; यह किसी भी संकट से प्रभावित लोगों की गिनती नहीं है।
जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
gibs.earthdata.nasa.gov, केवल आपके लाइव मानचित्र की अनुमति देने के बाद
उपग्रह पहचान; बादलों से अंतराल रह जाते हैं। उपग्रह या मॉडल रैस्टर, जैसा प्रदाता ने प्रकाशित किया है। बादल, स्वाथ अंतराल और पुनर्प्राप्ति त्रुटि से अंतराल और शोर रह जाता है; मान संकेतक हैं, किसी स्थान पर किए गए माप नहीं।
जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
gibs.earthdata.nasa.gov, केवल आपके लाइव मानचित्र की अनुमति देने के बाद
उपग्रह अनुमान, लगभग वास्तविक समय में। उपग्रह या मॉडल रास्टर, जैसा प्रदाता प्रकाशित करता है। बादल, स्वैथ अंतराल और पुनर्प्राप्ति त्रुटि अंतराल और शोर छोड़ते हैं; मान सूचक हैं, किसी स्थान पर माप नहीं।
जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
gibs.earthdata.nasa.gov, केवल आपके लाइव मानचित्र की अनुमति देने के बाद
इस परत के बारे में
साक्ष्य
प्रेक्षित (बादलों और उपग्रह-गुज़रने के समय से अंतराल रह जाते हैं)
8-दिवसीय; उपग्रह 8-दिवसीय संयोजन; लगातार बादल फिर भी अंतराल छोड़ देते हैं
निर्माण के समय का नवीनतम
2026-09-14
विभेदन
लगभग 1 किमी ग्रिड
अनिश्चितता
दर्शाई गई तिथि तक के 8 दिनों में भूमि का उपग्रह-आधारित सतही तापमान, जो ऊष्मा जोखिम-संपर्क का सूचक है; यह वायु तापमान, ऊष्मा सूचकांक या ऊष्मा चेतावनी नहीं है।
जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
gibs.earthdata.nasa.gov, केवल आपके लाइव मानचित्र की अनुमति देने के बाद
हिलाने के लिए खींचें। ज़ूम के लिए Ctrl या ⌘ के साथ स्क्रॉल करें, पिंच करें या बटनों का उपयोग करें; पॉइंटर के नीचे के मान देखने के लिए ऊपर ले जाएँ; रीसेट करने पर क्षेत्र पर लौटता है।
संकट और जोखिम-संपर्क, आर्कटिक पर केंद्रित।उपग्रह और मॉडल उत्पाद, जैसे NASA उन्हें प्रकाशित करता है, हर एक की अपनी तिथि के साथ। ये सूचक हैं, किसी स्थान का आकलन नहीं।
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 खुला डेटा
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 खुला डेटा
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 के अंतर्गत लाइसेंस प्राप्त। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
VIIRS लगभग-वास्तविक-समय उत्पाद (बाढ़, भूमि सतह तापमान, हिम आवरण, संशोधित परावर्तन), NASA LANCE; चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
GPM IMERG वर्षा, NASA वर्षा प्रसंस्करण प्रणाली; NASA गोडार्ड पृथ्वी विज्ञान डेटा और सूचना सेवा केंद्र (GES DISC) द्वारा वितरित; चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
NASA संसाधन प्रबंधन हेतु अग्नि सूचना प्रणाली (FIRMS), VIIRS 375 m सक्रिय अग्नि उत्पाद, NASA LANCE; वेक्टर टाइलें NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
GHRSST Level 4 MUR विश्लेषण, NASA जेट प्रणोदन प्रयोगशाला; NASA भौतिक समुद्र विज्ञान DAAC (PO.DAAC) द्वारा वितरित; चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
ASTER GDEM, METI और NASA का उत्पाद है (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। उद्धरण: 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 खुला डेटा
Natural Earth के साथ निर्मित। निःशुल्क वेक्टर और रास्टर मानचित्र डेटा @ naturalearthdata.com। सार्वजनिक क्षेत्र
Blue Marble, NASA Earth Observatory; चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
प्रत्यक्ष घटनाएँ: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET)। घटनाएँ सांकेतिक हैं और अपने मूल स्रोत लिंक रखती हैं।
लाइव: NASA EONET की घटनाएँ संकेतात्मक हैं, आधिकारिक चेतावनियाँ नहीं।
प्रत्यक्ष: U.S. Geological Survey की घटनाएँ सांकेतिक हैं, प्राधिकारी चेतावनियाँ नहीं।
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).
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).
नदी प्रवाह पूर्वानुमान, 30 दिन, सीमा सहित (GloFAS, Open-Meteo के माध्यम से): इसमें संशोधित Copernicus Emergency Management Service की 2026 की जानकारी शामिल है। यह बाढ़ चेतावनी नहीं है।
Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), द्वारा मौसम डेटा। लाइसेंस: CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
वैकल्पिक परतें (परत सूची में 11 स्रोत: लाइव, पूर्वानुमान, प्रेक्षित और संदर्भ) चालू करने पर मानचित्र पर और यहाँ अपने प्रदाता का श्रेय दिखाती हैं; पूर्वानुमान मॉडल आउटपुट हैं और व्युत्पन्न सूचकांक अनुमान हैं।
परतें और तिथियाँ
जनसंख्या घनत्व, 2020: जनसंख्या: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · स्थिर
बाढ़ का जल, 3-दिवसीय संयुक्त: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 अक्टूबर 2026
वर्षा दर, दैनिक औसत: GPM IMERG, NASA GES DISC · 12 अक्टूबर 2026
सक्रिय आग और ऊष्मीय विसंगतियाँ: VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 13 अक्टूबर 2026
समुद्र सतह तापमान विसंगति: GHRSST MUR25, NASA JPL PO.DAAC · 12 अक्टूबर 2026
04डेटा
पद्धति क्या उपभोग करती है।
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 inस्रोत रजिस्टर.
डेटा
भूमिका
लेबल
Forecasting tournament and platform records
Scoring of judgemental forecasts against resolutions
रिपोर्ट किया गया
UN World Population Prospects
Probabilistic demographic projections
मॉडल-आधारित
Published statistics time series
Baselines and break detection
प्रकाशित सांख्यिकी
Text-based uncertainty indices
Monitoring of attention and policy uncertainty
अनुमानित
05निगरानी करें
Forecast verification.
वह स्क्रीन जिसका उपयोग कोई टीम इस पद्धति का अनुसरण करने के लिए करेगी: इसके माप, अवस्थाएँ और निर्णय। नाम उदाहरण हैं और मान उदाहरणात्मक हैं।
पूर्वानुमान सत्यापन
Foresight · Forecasting in foresight · Run R-8210
Skill above referenceGRF · Foresight Nexus
Forecast with range
पद्धति कार्ड
पद्धति
पूर्वानुमान और काल-श्रेणी विश्लेषण
संदर्भ
climatology
Lead times
1 to 9 steps
लेबल
मॉडल-आधारित
Verification by lead time
held-out period
T+2
0.13
0.22
0.15
Skilful
T+4
0.20
0.18
0.31
Skilful
T+6
0.15
0.12
0.25
Marginal
T+8
0.27
0.21
0.39
Marginal
Forecast verification: the screen’s structure, terms and states for Foresight.उदाहरण नाम और दृष्टांत मान; एक डिज़ाइन, कोई अभिलेख या चालू प्रणाली नहीं।
06सत्यापन
परिणामों की जाँच कैसे होती है।
Forecasts are evaluated out of sample with proper scoring rules and reliability diagrams. Rolling-origin evaluation tests performance over time.
जाँचें
यह कैसे किया जाता है
Proper scoring
Forecasts are scored with Brier or logarithmic scores on every resolved question, never on a selection made after the fact
Calibration review
Stated probabilities are compared with observed frequencies across many questions
Horizon limits
Skill is reported bylead time, and questions beyond demonstrated skill are handed to scenario methods
Structural break tests
Series are tested for breaks before past patterns are projected forward
Structural breaks and regime changes undermine models trained on the past. Forecast skill typically declines rapidly with lead time.
07नीति परिदृश्य
उपकरणों की तुलना: नियम, प्रोत्साहन और सूचना।
उपकरणों के तीन परिवार आधाररेखा के सामने साथ-साथ, प्रत्येक अपने विलंब और अपनाने की गति के साथ, आपके द्वारा निर्धारित कवरेज और अनुपालन के तहत; प्रभाव आकार शिक्षण मान हैं जिन्हें साक्ष्य से बदला जाना है। परिदृश्य: भविष्य के बारे में नामित धारणाएँ, पूर्वानुमान नहीं। इस पृष्ठ का मानचित्र आर्कटिक दिखाता है; मॉडल स्वयं किसी स्थान से बँधा नहीं है।
नियंत्रण
परिणाम की आधार-रेखा प्रवृत्ति
प्रति वर्ष 2.0%
इस साधन का कवरेज
70%
अनुपालन
75%
प्रभाव आकार, शिक्षण मान की तुलना में
100%
आगामी वर्ष
20 वर्ष
पाठ्यांक
क्षितिज पर सबसे बड़ी कमी
विनियमन
आधार-रेखा की तुलना में इसमें कमी
21%
संख्याएँ, विधियाँ और स्रोत
वर्ष
आधार-रेखा
विनियमन
आर्थिक प्रोत्साहन
सूचना और क्षमता
0
100.0
99.5
98.8
99.1
1
102.0
101.2
100.1
99.8
2
104.0
102.5
101.1
99.9
3
106.1
103.5
101.6
100.0
4
108.2
103.7
101.8
100.7
5
110.4
103.2
101.7
102.1
6
112.6
102.0
101.6
103.9
7
114.9
100.4
101.6
105.9
8
117.2
99.2
102.1
108.0
9
119.5
98.6
102.9
110.1
10
121.9
98.9
104.2
112.3
11
124.3
99.7
105.7
114.5
12
126.8
101.1
107.4
116.8
13
129.4
102.7
109.4
119.2
14
131.9
104.5
111.4
121.6
15
134.6
106.5
113.5
124.0
16
137.3
108.5
115.7
126.5
17
140.0
110.7
118.0
129.0
18
142.8
112.9
120.4
131.6
19
145.7
115.1
122.8
134.2
20
148.6
117.4
125.2
136.9
पद्धतियाँ
शासन के उपकरण Hood (1983), The Tools of Government, Macmillan
प्रलोभन, दंड और उपदेश Bemelmans-Videc, Rist and Vedung (1998), Transaction
नवाचारों का प्रसार Rogers (2003), Diffusion of Innovations, Free Press
अनिश्चितता फ़ैन चार्ट (पैरामीटर मोंटे कार्लो) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
एक-एक करके संवेदनशीलता (टॉरनेडो) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
डेटा
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:
सीमाएँ Natural Earth
शहर Natural Earth
साधनों की तुलना करें: नियम, प्रोत्साहन और सूचना। दृष्टांत के लिए शिक्षण मॉडल: यह मापे गए डेटा पर नहीं, नियंत्रणों से तय मानों पर चलता है। पद्धतियाँ: शासन के साधन (Hood (1983), The Tools of Government, Macmillan); गाजर, छड़ी और उपदेश (Bemelmans-Videc, Rist and Vedung (1998), Transaction); नवाचारों का प्रसार (Rogers (2003), Diffusion of Innovations, Free Press)।
कोई उपकरण अधिदेश से मूल्यांकन तक जो चरण लेता है, प्रत्येक उस स्तंभ के साथ जो उसे चलाता है, और वे निर्णय जो प्राधिकरण के पास रहते हैं। घोषित उदाहरणात्मक मानों वाला शिक्षण मॉडल, कोई भविष्यवाणी नहीं। इस पृष्ठ का मानचित्र आर्कटिक दिखाता है; मॉडल स्वयं किसी स्थान से बँधा नहीं है।
अधिदेश और समस्या निर्धारणसक्षम प्राधिकरण (कार्यक्रम से बाहर) एक सक्षम प्राधिकरण अपने नियमों के तहत समस्या और अधिदेश तय करता है। Howlett, Ramesh और Perl (2009)
साक्ष्य और प्रणाली मॉडलFoundry प्रणाली को उसकी प्रतिपुष्टि, डेटा और घोषित सीमाओं के साथ मॉडल किया जाता है। OECD (2014), सिद्धांत 2
परिदृश्यों के साथ विकल्पों का मूल्यांकनFoundry साधनों की तुलना परिदृश्यों के अंतर्गत की जाती है, अनिश्चितता दिखाते हुए। Hood (1983)
हितधारकों के साथ अभ्यासयूनिवर्स विकल्पों का परीक्षण उन लोगों के साथ एक अभ्यास में किया जाता है जो उन्हें लागू करेंगे और उनका भार उठाएँगे। OECD (2014), सिद्धांत 3
मानक या मार्गदर्शन का मसौदा तैयारNexus Standards जो कारगर है उसे टिप्पणी के लिए खुले मानक या मार्गदर्शन के रूप में संहिताबद्ध किया जाता है। Nexus Standards प्रक्रिया
प्राधिकरण द्वारा निर्णयसक्षम प्राधिकरण (कार्यक्रम से बाहर) प्राधिकरण कार्यक्रम के बाहर, रिकॉर्ड पर मौजूद साक्ष्य के साथ निर्णय लेता है। Howlett, Ramesh और Perl (2009)
क्षमता और प्रशिक्षणRisk Academy लागू करने वालों को तय किए गए उपकरण और उसके डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है। सेंडाई ढाँचा (2015), प्राथमिकता 2
निगरानी और सार्वजनिक रिपोर्टरिपोर्टें संकेतक स्रोतों, सीमाओं और सुधारों के साथ प्रकाशित किए जाते हैं। OECD (2014), सिद्धांत 5
मूल्यांकन और संशोधनNexus Standards परिणाम मानक और मॉडल में लौटते हैं: चक्र पूरा होता है। Howlett, Ramesh और Perl (2009)
पद्धतियाँ
नीति चक्र Howlett, Ramesh and Perl (2009), Studying Public Policy, Oxford University Press
महत्वपूर्ण जोखिमों का शासन OECD (2014), Recommendation of the Council on the Governance of Critical Risks
निर्देशित ग्राफ़ का स्तरित आरेखण Sugiyama, Tagawa and Toda (1981), IEEE SMC 11
अधिदेश से मूल्यांकन तक, स्तंभ के अनुसार: दर्ज किए गए चरण, प्रत्येक अपने स्तंभ के साथ; स्रोत वैसे ही जैसे प्रत्येक चरण पर उद्धृत हैं।
Exercise a cascade in forecasting in foresight with the people who decide.
Assembled from theNexus Standardsarea profileभावी पीढ़ियाँ और दीर्घकालिक जोखिम: the hazards it names, theप्रणालियोंand communities that carry the loss, the controls and institutions that dampen it and the data that observe it. Pick an initiating event and step through the cascade to see where mandates meet and which decisions fall to whom. The Map view places the run on an example geography with open data. Every weight is a stated assumption. An exercise for dialogue, not a forecast, an assessment or a position. To model a place of your own choosing, open the fullसिस्टम बिल्डर.
How forecasting in foresight is governed: instruments, mandates and commitments.
वे उपकरण, अधिदेश, कर्ता और जवाबदेही व्यवस्थाएँ जिनके साथ कोई नीति-निर्माता, राजनयिक या विकास एजेंसी काम करती है, उन्हें तय करने वाले समझौतों का हवाला देते हुए। संरचनाएँ नामित ढाँचों का अनुसरण करती हैं। जो भी स्थिति या प्रगति दिखाई गई है वह उदाहरणात्मक है, रिकॉर्ड नहीं।
नीति साधन मैट्रिक्स
The kinds of instrument available on forecasting in foresight, by level of government and cooperation.
साधन प्रकार
स्थानीय
राष्ट्रीय
क्षेत्रीय
वैश्विक
नियामक
ज़ोनिंग, भवन संहिताएँ
कानून, मानक, लाइसेंसिंग
सामंजस्यपूर्ण नियम
अभिसमय और संधियाँ
आर्थिक
स्थानीय शुल्क, अनुदान
बजट मद, कर, बीमा योजनाएँ
जोखिम पूल, क्षेत्रीय कोष
वित्तपोषण तंत्र
जानकारी
स्थानीय चेतावनियाँ
प्रकटीकरण, पूर्व चेतावनी, सांख्यिकी
डेटा साझाकरण व्यवस्थाएँ
वैश्विक निगरानी और रिपोर्टिंग
संस्थागत
स्थानीय समितियाँ
प्रमुख एजेंसियाँ, समन्वय परिषदें
क्षेत्रीय निकाय और सचिवालय
बहुपक्षीय अधिदेश
सहकारी
सामुदायिक समझौते
साझेदारी समझौते
समझौता ज्ञापन और संयुक्त कार्यक्रम
समझौते और संयुक्त प्रतिबद्धताएँ
A typology after the OECD Recommendation on the Governance of Critical Risks; examples of instrument types, not an inventory of any country’s measures.
आपदा जोखिम न्यूनीकरण के लिए सेंडाई फ़्रेमवर्क · UNDRRपेरिस समझौता · UNFCCC2030 एजेंडा और सतत विकास लक्ष्य · संयुक्त राष्ट्रअंतरराष्ट्रीय स्वास्थ्य विनियम · WHO
14प्रश्न
प्रश्न और उत्तर।
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.
परिणामों की जाँच कैसे होती है?
Forecasts are evaluated out of sample with proper scoring rules and reliability diagrams. Rolling-origin evaluation tests performance over time.
क्या इस पृष्ठ के मान वास्तविक हैं?
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.
यह पद्धति और कहाँ लागू होती है?
समाजों को चलाने वाली प्रामाणिक पद्धति पृष्ठ उसे लागू करने वाले हर प्लेटफ़ॉर्म को सूचीबद्ध करता है।
रिपोर्टेंयोगदान दें
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Foresight Nexus
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जानकारी और पूछताछ आज से खुली हैं। हर पूछताछ को एक संदर्भ मिलता है और अगला कदम बताया जाता है; आवेदन, भुगतान, कंप्यूट आवंटन और पंजीकरण तभी खुलते हैं जब उनकी टीम, शर्तें और समीक्षा क्षमता मौजूद हों।
इस साइट पर मानचित्र, डेटा और आँकड़े संदर्भ और सामान्य जानकारी के लिए दिखाए जाते हैं। वे सलाह, पूर्वानुमान या चेतावनियाँ नहीं हैं; जानकारी की सीमाएँ अस्वीकरण और डेटा सूचनाओं में बताई गई हैं।
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