El riesgo de cambio climático mide el calentamiento de largo plazo del sitio y cuánto aumenta la exposición global. Se estima comparando la temperatura media anual de cada año futuro con la de un periodo histórico de referencia: cuanto más crece la anomalía respecto al pasado, mayor es el riesgo.
Indicador. Anomalía de la temperatura media anual (°C) respecto al periodo histórico de referencia.
Datos. Variable "monthly mean of daily mean temperature" (temperatura media en proximidad del suelo, 2 m, °C) del Copernicus Climate Data Store (CDS); media anual de ensemble multimodelo. Periodo de referencia: 1950–1970. Escenarios: SSP1-2.6 / SSP2-4.5 / SSP3-7.0 / SSP5-8.5. Temperatura observada del sitio: ERA5-Land (reanálisis del ECMWF a unos 9 km, Muñoz-Sabater et al. 2021), media 1995–2014, del archivo de Open-Meteo. Donde ERA5-Land no tiene celdas de tierra (islas pequeñas, mar abierto) se usa ERA5, el reanálisis del que deriva (unos 25 km).
Cálculo.
(1) Sobre los datos históricos 1950–1970 se calcula la media de las medias anuales de ensemble → un único valor de referencia (°C).
(2) Para cada escenario y año futuro se toma la media anual de ensemble (°C).
(3) Se calcula la anomalía = valor futuro − valor de referencia (°C).
(4) La anomalía se clasifica respecto a umbrales ordenados.
(5) Las temperaturas mostradas se corrigen sobre el valor observado del sitio (método delta change, corrección lineal: Teutschbein y Seibert 2012): valor de los modelos + (media ERA5-Land 1995–2014 del sitio − media de los modelos 1995–2014). Es necesario porque la celda de los modelos, de unos 100 km, mezcla el sitio con el territorio de alrededor (en Mendrisio 8,5 °C de los modelos frente a 12,7 °C de ERA5-Land; la estación de MeteoSuiza en Stabio mide 11,5 °C). La clase no cambia, porque se basa en el aumento respecto a 1950–1970.
Umbrales → nivel A–F.
• anomalía < 0,5 °C → A
• 0,5–1,0 → B
• 1,0–1,5 → C
• 1,5–2,0 → D
• 2,0–2,5 → E
• ≥ 2,5 °C → F.
De físico a impacto. El nivel físico (A–F) se combina con la sensibilidad del proceso productivo mediante la matriz de riesgo (6 niveles físicos por 5 franjas de sensibilidad) → nivel de impacto. La Versión 2025 convertía además el nivel de impacto en un valor en riesgo con un factor de daño por clase, estimación de xNatura sin fuente publicada: para este riesgo esa cifra ya no se muestra.
Coste de la energía (Versión 2026). Los días más cálidos cambian lo que el sitio gasta en energía para refrigeración y calefacción: se estima el coste anual adicional en euros (mostrado por empleado y multiplicado por los empleados del sitio). Base: «estimación de xNatura», porque se aplican respuestas nacionales de largo plazo a un solo sitio.
• Efecto: van Ruijven, De Cian y Sue Wing 2019 (estimaciones de De Cian y Sue Wing 2019) dan, para industria, comercio y agricultura, en climas templados y tropicales, cuánto cambia la demanda de electricidad y de gas por cada día cálido adicional (media diaria por encima de 27,5 °C) y por cada día frío adicional (por debajo de 12,5 °C); variación de la demanda = exp(efecto por día cálido × días cálidos adicionales + efecto por día frío × días fríos adicionales) − 1, como en el estudio. Templado o tropical según la clase Köppen-Geiger del sitio (grupo A tropical), una lectura a nivel de sitio de la regla por país del estudio. Sectores según las listas de actividades del estudio; las industrias de la energía, el refino y el transporte no tienen estimación. El gas de la industria en climas templados queda fuera: el estudio no encuentra una relación estable.
• Más allá de 2060, la variación de la demanda crece de forma lineal a partir de su valor de 2060 (el estudio proyecta hasta 2040-2060).
• Días: días cálidos y fríos con la media diaria tomada como (máxima + mínima) / 2, como hace el estudio, de NASA NEX-GDDP-CMIP6 para cada uno de diez modelos climáticos (el conjunto ISIMIP3b): variación entre los 20 años en torno al año y 1995-2014, luego la media de los modelos.
• Energía: electricidad y gas anuales del sitio en kWh introducidos en Locate; si faltan, la energía por persona ocupada del sector del sitio en los datos industriales de Eurostat, por los empleados, donde Eurostat tiene el dato.
• Precio: precio de Eurostat para consumidores no domésticos sin IVA ni impuestos recuperables, en la franja del consumo del sitio; electricidad en Suiza: tarifa mediana de ElCom de la categoría más cercana al consumo del sitio (media tensión a 500 MWh, elección de xNatura). Sin precio (gas en Suiza, países fuera de Eurostat) ese combustible no tiene coste.
• Un ahorro (menos días fríos, menos calefacción) se muestra como 0.
Fuentes.
• [Copernicus Climate Data Store (CDS)](Copernicus Climate Data Store (CDS))
• [Climate Change 2021: The Physical Science Basis](Climate Change 2021: The Physical Science Basis)
• [Climate Change 2022: Impacts, Adaptation and Vulnerability](Climate Change 2022: Impacts, Adaptation and Vulnerability)
• [Global Warming of 1.5 ºC](Global Warming of 1.5 ºC)
• [Allowable CO2 emissions based on regional and impact-related climate targets](Allowable CO2 emissions based on regional and impact-related climate targets)
• [Tipping elements in the Earth's climate system](Tipping elements in the Earth's climate system)
• [Teutschbein and Seibert 2012, Bias correction of regional climate model simulations](Teutschbein and Seibert 2012, Bias correction of regional climate model simulations)
• [Muñoz-Sabater et al. 2021, ERA5-Land](Muñoz-Sabater et al. 2021, ERA5-Land)
• [van Ruijven et al. 2019, Amplification of future energy demand growth due to climate change](van Ruijven et al. 2019, Amplification of future energy demand growth due to climate change)
• [Thrasher et al. 2022, NASA Global Daily Downscaled Projections, CMIP6](Thrasher et al. 2022, NASA Global Daily Downscaled Projections, CMIP6)
• [De Cian and Sue Wing 2019, Global Energy Consumption in a Warming Climate](De Cian and Sue Wing 2019, Global Energy Consumption in a Warming Climate)
• [Eurostat, energy consumption of industry by NACE (nrg_d_indq_n)](Eurostat, energy consumption of industry by NACE (nrg_d_indq_n))
• [Eurostat, electricity prices for non-household consumers (nrg_pc_205)](Eurostat, electricity prices for non-household consumers (nrg_pc_205))
• [Eurostat, gas prices for non-household consumers (nrg_pc_203)](Eurostat, gas prices for non-household consumers (nrg_pc_203))
• [ElCom, median electricity tariff for Switzerland (opendata.swiss)](ElCom, median electricity tariff for Switzerland (opendata.swiss)).
Indicador. Anomalía de la temperatura media anual (°C) respecto al periodo histórico de referencia.
Datos. Variable "monthly mean of daily mean temperature" (temperatura media en proximidad del suelo, 2 m, °C) del Copernicus Climate Data Store (CDS); media anual de ensemble multimodelo. Periodo de referencia: 1950–1970. Escenarios: SSP1-2.6 / SSP2-4.5 / SSP3-7.0 / SSP5-8.5. Temperatura observada del sitio: ERA5-Land (reanálisis del ECMWF a unos 9 km, Muñoz-Sabater et al. 2021), media 1995–2014, del archivo de Open-Meteo. Donde ERA5-Land no tiene celdas de tierra (islas pequeñas, mar abierto) se usa ERA5, el reanálisis del que deriva (unos 25 km).
Cálculo.
(1) Sobre los datos históricos 1950–1970 se calcula la media de las medias anuales de ensemble → un único valor de referencia (°C).
(2) Para cada escenario y año futuro se toma la media anual de ensemble (°C).
(3) Se calcula la anomalía = valor futuro − valor de referencia (°C).
(4) La anomalía se clasifica respecto a umbrales ordenados.
(5) Las temperaturas mostradas se corrigen sobre el valor observado del sitio (método delta change, corrección lineal: Teutschbein y Seibert 2012): valor de los modelos + (media ERA5-Land 1995–2014 del sitio − media de los modelos 1995–2014). Es necesario porque la celda de los modelos, de unos 100 km, mezcla el sitio con el territorio de alrededor (en Mendrisio 8,5 °C de los modelos frente a 12,7 °C de ERA5-Land; la estación de MeteoSuiza en Stabio mide 11,5 °C). La clase no cambia, porque se basa en el aumento respecto a 1950–1970.
Umbrales → nivel A–F.
• anomalía < 0,5 °C → A
• 0,5–1,0 → B
• 1,0–1,5 → C
• 1,5–2,0 → D
• 2,0–2,5 → E
• ≥ 2,5 °C → F.
De físico a impacto. El nivel físico (A–F) se combina con la sensibilidad del proceso productivo mediante la matriz de riesgo (6 niveles físicos por 5 franjas de sensibilidad) → nivel de impacto. La Versión 2025 convertía además el nivel de impacto en un valor en riesgo con un factor de daño por clase, estimación de xNatura sin fuente publicada: para este riesgo esa cifra ya no se muestra.
Coste de la energía (Versión 2026). Los días más cálidos cambian lo que el sitio gasta en energía para refrigeración y calefacción: se estima el coste anual adicional en euros (mostrado por empleado y multiplicado por los empleados del sitio). Base: «estimación de xNatura», porque se aplican respuestas nacionales de largo plazo a un solo sitio.
• Efecto: van Ruijven, De Cian y Sue Wing 2019 (estimaciones de De Cian y Sue Wing 2019) dan, para industria, comercio y agricultura, en climas templados y tropicales, cuánto cambia la demanda de electricidad y de gas por cada día cálido adicional (media diaria por encima de 27,5 °C) y por cada día frío adicional (por debajo de 12,5 °C); variación de la demanda = exp(efecto por día cálido × días cálidos adicionales + efecto por día frío × días fríos adicionales) − 1, como en el estudio. Templado o tropical según la clase Köppen-Geiger del sitio (grupo A tropical), una lectura a nivel de sitio de la regla por país del estudio. Sectores según las listas de actividades del estudio; las industrias de la energía, el refino y el transporte no tienen estimación. El gas de la industria en climas templados queda fuera: el estudio no encuentra una relación estable.
• Más allá de 2060, la variación de la demanda crece de forma lineal a partir de su valor de 2060 (el estudio proyecta hasta 2040-2060).
• Días: días cálidos y fríos con la media diaria tomada como (máxima + mínima) / 2, como hace el estudio, de NASA NEX-GDDP-CMIP6 para cada uno de diez modelos climáticos (el conjunto ISIMIP3b): variación entre los 20 años en torno al año y 1995-2014, luego la media de los modelos.
• Energía: electricidad y gas anuales del sitio en kWh introducidos en Locate; si faltan, la energía por persona ocupada del sector del sitio en los datos industriales de Eurostat, por los empleados, donde Eurostat tiene el dato.
• Precio: precio de Eurostat para consumidores no domésticos sin IVA ni impuestos recuperables, en la franja del consumo del sitio; electricidad en Suiza: tarifa mediana de ElCom de la categoría más cercana al consumo del sitio (media tensión a 500 MWh, elección de xNatura). Sin precio (gas en Suiza, países fuera de Eurostat) ese combustible no tiene coste.
• Un ahorro (menos días fríos, menos calefacción) se muestra como 0.
Fuentes.
• [Copernicus Climate Data Store (CDS)](Copernicus Climate Data Store (CDS))
• [Climate Change 2021: The Physical Science Basis](Climate Change 2021: The Physical Science Basis)
• [Climate Change 2022: Impacts, Adaptation and Vulnerability](Climate Change 2022: Impacts, Adaptation and Vulnerability)
• [Global Warming of 1.5 ºC](Global Warming of 1.5 ºC)
• [Allowable CO2 emissions based on regional and impact-related climate targets](Allowable CO2 emissions based on regional and impact-related climate targets)
• [Tipping elements in the Earth's climate system](Tipping elements in the Earth's climate system)
• [Teutschbein and Seibert 2012, Bias correction of regional climate model simulations](Teutschbein and Seibert 2012, Bias correction of regional climate model simulations)
• [Muñoz-Sabater et al. 2021, ERA5-Land](Muñoz-Sabater et al. 2021, ERA5-Land)
• [van Ruijven et al. 2019, Amplification of future energy demand growth due to climate change](van Ruijven et al. 2019, Amplification of future energy demand growth due to climate change)
• [Thrasher et al. 2022, NASA Global Daily Downscaled Projections, CMIP6](Thrasher et al. 2022, NASA Global Daily Downscaled Projections, CMIP6)
• [De Cian and Sue Wing 2019, Global Energy Consumption in a Warming Climate](De Cian and Sue Wing 2019, Global Energy Consumption in a Warming Climate)
• [Eurostat, energy consumption of industry by NACE (nrg_d_indq_n)](Eurostat, energy consumption of industry by NACE (nrg_d_indq_n))
• [Eurostat, electricity prices for non-household consumers (nrg_pc_205)](Eurostat, electricity prices for non-household consumers (nrg_pc_205))
• [Eurostat, gas prices for non-household consumers (nrg_pc_203)](Eurostat, gas prices for non-household consumers (nrg_pc_203))
• [ElCom, median electricity tariff for Switzerland (opendata.swiss)](ElCom, median electricity tariff for Switzerland (opendata.swiss)).