Ecosystem service dependency
Evidence on pollination, water regulation and soil services is linked to the sectors and locations that depend on them.
GRA · 気候・自然関連の金融リスク
空間金融資本がハザード、エクスポージャー、移行と出会う場所
気候・自然関連の金融リスクのための生態学と生物多様性科学
Ecology explains how ecosystems function and how they degrade. In nature-related financial risk it supplies the evidence on ecosystem services, thresholds and condition that dependency and impact assessments rely on.
01登録
Ecology and biodiversity science for climate and nature financial risk on the record.
手法の記録STEM の手法
- 手法生態学と生物多様性科学
- スチュワードBiodiversity Nexus
- 適用先気候・自然関連の金融リスク
- データ3 inputs
- チェック3 つの検証ステップ
- 正式なページSTEM コモンズ
02申請
What ecology and biodiversity science does here.
Ecology studies the interactions among organisms and between organisms and their environment, from populations to ecosystems. It explains how biodiversity loss and ecosystem change alter services such as pollination, water regulation and disease control. In climate and hazards, biodiversity and nature and capital markets and investment, ecological assessment identifies dependencies of agriculture, water and health on natural システム. It supports nature-related disclosure and the evaluation of tipping-point risks. The canonical description is on STEM コモンズ.
Ecosystem condition at asset sites
Condition indicators for ecosystems near operations are assessed to judge whether the services a business depends on are at risk.
Thresholds and regime shifts
Evidence on ecosystem tipping points, such as forest dieback または fishery collapse, informs the design of severe nature scenarios.
03地理
Habitat condition in Southeast Asia.
Land cover, vegetation, night lights and population density over Southeast Asia, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
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 4
このページの生息地の状態
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）
- 提供元
- NASA LP DAAC
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- データ年次
- 年次、衛星分類、GIBS が公開する最新年
- ビルド時点の最新
- 2024-01-01
- 解像度
- 約 500 m グリッド
- 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。ライブマップを許可した後にのみ接続します
このレイヤーについて
- エビデンス
- 観測（雲による欠測あり）
- 出典
- MODIS Terra EVI（NASA LANCE）
- 提供元
- NASA LANCE
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- データ年次
- 日次、衛星指標、雲により欠測あり
- ビルド時点の最新
- 2026-10-13
- 解像度
- 約 250 m グリッド
- 不確実性
- 表示日までの 8 日間の衛星植生指数で、生息環境の状態を示す指標です。種や生物多様性の尺度ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov。ライブマップを許可した後にのみ接続します
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）
- 提供元
- NASA LAADS DAAC
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- データ年次
- 日次。衛星の放射輝度。月光と大気の影響を補正済み
- ビルド時点の最新
- 2026-10-12
- 解像度
- 約 500 m グリッド
- 不確実性
- 表示日の衛星による夜間放射輝度。光は電力使用や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。ライブマップを許可した後にのみ接続します
このレイヤーについて
- エビデンス
- 推定
- 出典
- Gridded Population of the World v4.11（NASA SEDAC（CIESIN、コロンビア大学））
- 提供元
- NASA SEDAC（CIESIN、コロンビア大学）
- ライセンス
- CC BY 4.0
- データ年次
- null。国勢調査に基づく推計値、静的（2020 年）
- 解像度
- 約 1 km グリッド
- 不確実性
- 国勢調査に基づく 2020 年の 1 平方キロメートルあたり人口の推計で、エクスポージャーの背景として表示しています。いかなるハザードによる被災者数でもありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov。ライブマップを許可した後にのみ接続します
このレイヤーについて
- エビデンス
- モデル化（GIBS が公開する最新の 8 日間）
- 出典
- MODIS Aqua GPP（MYD17）（NASA LP DAAC）
- 提供元
- NASA LP DAAC
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- データ年次
- 8 日、衛星駆動モデル、GIBS が公開する最新の 8 日間
- ビルド時点の最新
- 2026-09-30
- 解像度
- 約 500 m グリッド
- 不確実性
- 表示期間の 8 日間に植物が取り込んだ炭素のモデル推定値で、成長の指標です。収穫量や生産量ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov。ライブマップを許可した後にのみ接続します
このレイヤーについて
- エビデンス
- 観測（雲と通過時刻による欠測あり）
- 出典
- VIIRS NOAA-20 375 m（FIRMS）（NASA LANCE FIRMS）
- 提供元
- NASA LANCE FIRMS
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- データ年次
- 日次。衛星による検出。雲と通過時刻による欠測あり
- ビルド時点の最新
- 2026-10-13
- 解像度
- 約 500 m グリッド
- 不確実性
- 表示日の衛星による熱源検出で、ガスフレアや産業排熱を含みます。確認された火災、インシデント報告、警報ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov。ライブマップを許可した後にのみ接続します
キーボード（地図にフォーカスがある場合）
Ctrlまたは⌘を押しながらスクロールしてズーム
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。
Habitat condition, framed on Southeast Asia.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 JPL OPERA DIST-ALERT · CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE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
- 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
- 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
- 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
- NASA 資源管理のための火災情報システム（FIRMS）、VIIRS 375 m アクティブ・ファイア・プロダクト、NASA LANCE。ベクタータイルは 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。
- 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).
- 背景：CIESIN/Columbia、NASA SEDAC HBASE。Center for International Earth Science Information Network（CIESIN）, Columbia University, and NASA Socioeconomic Data and Applications Center（SEDAC）: Global Human Built-up And Settlement Extent（HBASE）2010; Seto, Guneralp and Hutyra 2012, Global Grid of Probabilities of Urban Expansion to 2030; Global Urban Heat Island（UHI）Data Set, 2013.
- 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).
- Optional layers (7 sources in the layer list: live, forecast, observed and context) print their provider credit on the map and here when switched on; forecasts are model output and derived indices are estimates.
レイヤーと日付
- 土地被覆タイプ（IGBP）、年次：MODIS Terra and Aqua 土地被覆（MCD12Q1）、NASA LP DAAC・ 2024
- 強化植生指数、移動 8 日：MODIS Terra EVI、NASA LANCE · 2026年10月13日
- 夜間光（日次）：VIIRS Black Marble（VNP46A2）、NASA LAADS DAAC · 2026 年 10 月 12 日
- 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
- 総一次生産、8 日合計：MODIS Aqua GPP（MYD17）、NASA LP DAAC · 2026 年 9 月 30 日
- 活動火災と熱異常：VIIRS NOAA-20 375 m（FIRMS）、NASA LANCE FIRMS · 2026年10月13日
04データ
手法が使用するもの。
Datasets and records used by ecology and biodiversity science 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 |
|---|---|---|
| ENCORE dependency data | Sector dependencies | 推定 |
| Biodiversity and protected area data | Site sensitivity | 公表統計 |
| Ecosystem condition indicators | State of nature | 観測 |
05シナリオ・モデル
ポートフォリオにおける移行リスクと物理的リスク。
Three scenario families after the NGFS framework move a sector portfolio through carbon costs and warming damages; the transmission view follows the losses to lenders, investors, public finances and households. Scenario: named assumptions about the future, not a forecast. The map on this page shows Southeast Asia; the model itself is not tied to a place.
管理策
- 対象期間末の炭素価格（秩序ある経路）
- tCO2 あたり 200
- 無秩序な移行までの猶予
- 期間の 50%
- 顧客に転嫁されるコスト
- 50%
- 産業革命前からの現在の気温上昇
- 1.30°C
- 10 年あたりの気温上昇（現行政策）
- 0.25°C
- 損害係数
- °C² あたり 0.24%
- 将来の年数
- 25 年
読み取り値
- 期末における最悪のシナリオ
- 価値の −33.6%
数値、手法、出典
| 年 | 秩序ある移行（価値の %） | 遅延した無秩序な移行（価値 %） | 現行政策（価値の %） |
|---|---|---|---|
| 0 | −0.38 | −0.38 | −0.38 |
| 3 | −2.87 | −0.53 | −0.67 |
| 6 | −5.36 | −0.68 | −0.97 |
| 9 | −7.84 | −0.84 | −1.27 |
| 12 | −10.33 | −0.99 | −1.57 |
| 15 | −12.82 | −7.12 | −1.87 |
| 18 | −15.31 | −15.05 | −2.17 |
| 21 | −17.80 | −23.00 | −2.48 |
| 24 | −20.29 | −30.94 | −2.79 |
手法
- 気候シナリオ群 NGFS (2023), Climate Scenarios for central banks and supervisors, Phase IV
- 金融システムの気候ストレステスト Battiston and others (2017), Nature Climate Change 7
- 損害関数 Nordhaus（2017）、Revisiting the social cost of carbon、PNAS 114
- 波及経路 BCBS (2021), Climate-related risk drivers and their transmission channels
- 不確実性のファンチャート（パラメータ・モンテカルロ） Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- 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:
- 都市域 Natural Earth
- 港湾 Natural Earth
- 過去 1 年間の日別気温（Open-Meteo 経由の ERA5） Open-Meteo.com（CC BY 4.0）、Copernicus ERA5（C3S/ECMWF） · レジスター open-meteo.public-pages
- 地表気温（日中）（AIRS） NASA AIRS · レジスター nasa.gibs.context-live-layers
6 本の柱を通じて、Nexus Consortium が主導
06検証
結果の確認方法。
Predictions are compared with independent survey data and long-term monitoring sites. Experimental manipulations and natural experiments test causal mechanisms.
| 確認 | 実施方法 |
|---|---|
| Location specificity | Assessments use site data, not only sector averages |
| Indicator validity | Condition metrics are matched to the service assessed |
| 専門家レビュー | Ecological inferences are reviewed by ecologists |
Ecosystems show nonlinear responses and thresholds that are hard to anticipate from past data. Sampling is uneven across regions and taxa.
07ツインとカスケードのシミュレーター
Trace a shock to the balance sheet.
Assembled from the Nexus Standards area profile 生物多様性・自然リスクの標準: the shocks it names, the システム and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Pick an initiating shock and step through the cascade to see which exposures it reaches and where losses could concentrate. The Map view places the run on an example geography with open data. Every weight is a stated assumption. An exercise, not a forecast, a valuation, a rating or investment advice. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.
ハザード
- Deforestation
- Biodiversity loss （下流で誘発）
- Soil erosion （下流で誘発）
- Land-system change boundary transgression (set off downstream)
- Amazon rainforest dieback (set off downstream)
- Slope slide (set off downstream)
- Flash flood (set off downstream)
- Zoonotic spillover event (set off downstream)
- 山火事 （下流で誘発）
- Emerging arbovirus outbreak (set off downstream)
- Malaria resurgence (set off downstream)
システムと連成
- 生物多様性・自然リスクの標準
- 気候リスクの標準 フィードバック
- 健康リスクの標準 カスケード
- 食料・農業リスクの標準 Dependency
- 環境劣化ハザードの標準 Shared hazard records
管理策
NS-0憲章と原則NS-1社会を動かし続ける UNI and the artefact catalogue (grammar v0.2: domain, sector, region and environment segments)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-5図表・地図・可視化の標準（UI/UX キットと併用）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-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-N5生物多様性と自然のリスクとレジリエンスNRS-H65ハザード・ファミリー：プラネタリー・バウンダリーの逸脱（NHS-1 planet.boundary）NRS-H27ハザードファミリー：生物多様性と種へのストレス（NHS-1 eco.species）NRS-H26ハザード・ファミリー：土地と湿地の劣化（NHS-1 eco.land）NRS-H28ハザード分類：気候状態の移行（NHS-1 eco.climate-state）NRS-H64ハザード・ファミリー：生態系のレジーム・シフト（NHS-1 eco.regime-shift）
観測
- GBIF occurrence API and downloads (listed for reference)
- World Database on Protected and Conserved Areas (listed for reference)
- Global Forest Watch tree cover loss (Hansen/UMD) and alerts (listed for reference)
- ESA WorldCover 10 m land cover (listed for reference)
- Copernicus Land Monitoring Service products (listed for reference)
- Red List Index
- Forest area as a proportion of total land area
- Proportion of important sites for terrestrial and freshwater biodiversity covered by protected areas
例示の地理
- 太平洋島嶼国：150 の六角形セル
- Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), 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
- 直近 30 分間の降雨強度（IMERG）、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
Where exposure in ecology and biodiversity science for climate and nature financial risk travels.
The sectors that carry exposure in ecology and biodiversity science for climate and nature financial risk and how a loss in one passes to the others, across portfolios and public finances.
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
生物多様性とそのパートナー
生物多様性は食料に受粉と土壌（0.6）を、水に流域の調整（0.5）を、健康に人獣共通感染症の波及と医薬品（0.4）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
- 0.46 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 → Food ・灌漑0.8
- Water → Biodiversity ・環境流量0.6
- Food → Health ・栄養0.7
10スチュワードシップ
手法を維持する者。
Biodiversity Nexus stewards ecology and biodiversity science for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
11エクスポージャー、損失、資本
What it means for exposure, loss and capital.
リスク責任者、監督当局、財務省が求めるエクスポージャー、損失、シナリオ、資本のビューと、それらが報告の根拠とする枠組み。構造は監督実務とアクチュアリー実務に従います。値は例示であり、価格、格付け、助言では決してありません。
シナリオ経路
How ecology and biodiversity science for climate and nature financial risk could be stressed under the scenario families central banks and supervisors use.
| シナリオ・ファミリー | 移行リスク | 物理的リスク | ストレステストが問うこと |
|---|---|---|---|
| 秩序ある | 早期の段階的な政策 | 低 | ポートフォリオは、着実な金利再設定を吸収できるか。 |
| 無秩序 | 遅く急激な政策 | 低から中 | 急な再評価と信用格付の移行で、何が破綻するか。 |
| ホットハウス・ワールド | 限定的な政策 | 高く、上昇中 | 物理的損失は、担保と保険のどこに集中するか。 |
NGFS 気候シナリオ · 気候変動リスク等に係る金融当局ネットワークIFRS S2 気候関連開示 · ISSBTCFD 提言 · 金融安定理事会 TCFD気候関連金融リスクの実効的な管理のための諸原則 · バーゼル銀行監督委員会
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質問
質問と回答。
What are the limits of ecology and biodiversity science in this field?
Ecosystems show nonlinear responses and thresholds that are hard to anticipate from past data. Sampling is uneven across regions and taxa.
結果はどのように確認されますか？
Predictions are compared with independent survey data and long-term monitoring sites. Experimental manipulations and natural experiments test causal mechanisms.
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.
グローバル・リスク・アライアンス（Global Risks Alliance）気候・自然関連の金融リスク金融・保険の準備度シナリオとストレステスト
- メールゲートウェイ GW-GRAこのページから送信するエビデンス、訂正、事例、手法、レビュー、翻訳、プロファイルへの入力。このページのタグが付いて届くため、担当の編集者が受け取ります。
- Zenodoオープンな寄託寄託してコミュニティに提出するORCID iD を使って Zenodo に自分の記録を公開し、そこから Reports コミュニティに提出してください。キュレーターが審査し、DOI は引き続きあなたのものです。
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個人データ、重要インフラの機微な詳細、共有する権利のないものは決して送らないでください。寄稿は利用前にレビューされます。送付によって著作者としての権利や編集上の権利が生じることはなく、スポンサーシップで調査結果を買うことは決してできません。
気候・自然関連の金融リスク
エクスポージャーまたは資本に関する問いをアライアンスに持ち込む。
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。
法務
法的文書。
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