El riesgo de sequía estima cuánto está expuesta un área a déficits prolongados de precipitación, una amenaza para la disponibilidad hídrica del activo. Se mide con el índice SPI a 6 meses (SPI-6), que compara las precipitaciones acumuladas con la distribución histórica del periodo de referencia: cuanto más negativo es el índice, más escasa es la precipitación respecto a la norma y mayor es el riesgo.
Indicador. Standardized Precipitation Index a 6 meses (SPI-6), adimensional.
Datos. Variable SPI-6 del Copernicus Climate Data Store (CDS). Periodo de referencia histórico: 1950–1970 (ventana de 20 años). Escenarios: SSP1-2.6 / SSP2-4.5 / SSP3-7.0 / SSP5-8.5; proyecciones anuales 2015–2100.
Cálculo. Para cada par (escenario, año) se toma la media anual del SPI-6 y se clasifica respecto a los umbrales (ver abajo): cuanto más negativo es el índice (déficit de precipitación más marcado respecto a la norma histórica), mayor es el nivel de riesgo.
Umbrales → nivel A–F.
• Umbrales SPI-6: -0,5 / -1,0 / -1,5 / -2,0 / -2,5
• A: SPI-6 ≥ -0,5
• B: -1,0 ≤ SPI-6 < -0,5
• C: -1,5 ≤ SPI-6 < -1,0
• D: -2,0 ≤ SPI-6 < -1,5
• E: -2,5 ≤ SPI-6 < -2,0
• F: SPI-6 < -2,5.
Los umbrales -1, -1,5 y -2 son los límites de las categorías de sequía moderada, severa y extrema de McKee et al. 1993 y de la guía de la OMM; -0,5 y -2,5 son una elección de xNatura sin fuente publicada.
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: ya no se usa.
Daño económico. Versión 2026, fuente publicada: la producción perdida en los años muy secos, con el efecto estimado por el Banco Mundial en 82 países, 1990-2014 (Zaveri, Damania, Engle 2023, tabla 3).
• Año seco: lluvia anual por debajo de la media 1961-2014 del sitio en al menos 1,6 desviaciones estándar; en los países en desarrollo cuentan también los años por debajo de 1,3, 1,0 y 0,8 desviaciones estándar (las únicas clases con efecto significativo).
• Efecto: crecimiento del PIB per cápita perdido en el año seco, 0,39 puntos en los países de ingreso alto; 0,86, 0,58, 0,47 y 0,39 en los países en desarrollo; grupo de ingreso según la clasificación del Banco Mundial; contado solo en el año seco, sin efecto en los años siguientes.
• Cuota de años secos en los 20 años alrededor del año menos la de 1995-2014, para cada uno de los diez modelos NASA NEX-GDDP-CMIP6, luego media; menos años secos cuentan como 0.
• Pérdida anual = empleados × valor añadido por empleado × Σ (variación de la cuota de años secos × efecto).
Daño económico. Para este riesgo no hay una estimación de la Versión 2026: las pérdidas por sequía publicadas son totales por región y sector, sobre todo agricultura, energía y suministro de agua, con daños a los edificios despreciables (Naumann et al. 2021); en los países de renta alta, los estudios sobre empresas no encuentran un efecto medible de los días muy secos sobre las ventas (Gatti et al. 2024), y solo las sequías extremas reducen el crecimiento regional (Zaveri et al. 2023). Por eso el riesgo muestra solo la clase, sin importe en euros.
Fuentes.
• [Copernicus Climate Data Store (CDS)](Copernicus Climate Data Store (CDS))
• [The Relationship of Drought Frequency and Duration to Time Scales](The Relationship of Drought Frequency and Duration to Time Scales)
• [Standardized Precipitation Index User Guide](Standardized Precipitation Index User Guide)
• [Naumann et al. 2021, Increased economic drought impacts in Europe with anthropogenic warming](Naumann et al. 2021, Increased economic drought impacts in Europe with anthropogenic warming)
• [Gatti et al. 2024, Thirsty Business: A Global Analysis of Extreme Weather Shocks on Firms](Gatti et al. 2024, Thirsty Business: A Global Analysis of Extreme Weather Shocks on Firms)
• [Zaveri et al. 2023, Droughts and Deficits: The Global Impact of Droughts on Economic Growth](Zaveri et al. 2023, Droughts and Deficits: The Global Impact of Droughts on Economic Growth).
Indicador. Standardized Precipitation Index a 6 meses (SPI-6), adimensional.
Datos. Variable SPI-6 del Copernicus Climate Data Store (CDS). Periodo de referencia histórico: 1950–1970 (ventana de 20 años). Escenarios: SSP1-2.6 / SSP2-4.5 / SSP3-7.0 / SSP5-8.5; proyecciones anuales 2015–2100.
Cálculo. Para cada par (escenario, año) se toma la media anual del SPI-6 y se clasifica respecto a los umbrales (ver abajo): cuanto más negativo es el índice (déficit de precipitación más marcado respecto a la norma histórica), mayor es el nivel de riesgo.
Umbrales → nivel A–F.
• Umbrales SPI-6: -0,5 / -1,0 / -1,5 / -2,0 / -2,5
• A: SPI-6 ≥ -0,5
• B: -1,0 ≤ SPI-6 < -0,5
• C: -1,5 ≤ SPI-6 < -1,0
• D: -2,0 ≤ SPI-6 < -1,5
• E: -2,5 ≤ SPI-6 < -2,0
• F: SPI-6 < -2,5.
Los umbrales -1, -1,5 y -2 son los límites de las categorías de sequía moderada, severa y extrema de McKee et al. 1993 y de la guía de la OMM; -0,5 y -2,5 son una elección de xNatura sin fuente publicada.
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: ya no se usa.
Daño económico. Versión 2026, fuente publicada: la producción perdida en los años muy secos, con el efecto estimado por el Banco Mundial en 82 países, 1990-2014 (Zaveri, Damania, Engle 2023, tabla 3).
• Año seco: lluvia anual por debajo de la media 1961-2014 del sitio en al menos 1,6 desviaciones estándar; en los países en desarrollo cuentan también los años por debajo de 1,3, 1,0 y 0,8 desviaciones estándar (las únicas clases con efecto significativo).
• Efecto: crecimiento del PIB per cápita perdido en el año seco, 0,39 puntos en los países de ingreso alto; 0,86, 0,58, 0,47 y 0,39 en los países en desarrollo; grupo de ingreso según la clasificación del Banco Mundial; contado solo en el año seco, sin efecto en los años siguientes.
• Cuota de años secos en los 20 años alrededor del año menos la de 1995-2014, para cada uno de los diez modelos NASA NEX-GDDP-CMIP6, luego media; menos años secos cuentan como 0.
• Pérdida anual = empleados × valor añadido por empleado × Σ (variación de la cuota de años secos × efecto).
Daño económico. Para este riesgo no hay una estimación de la Versión 2026: las pérdidas por sequía publicadas son totales por región y sector, sobre todo agricultura, energía y suministro de agua, con daños a los edificios despreciables (Naumann et al. 2021); en los países de renta alta, los estudios sobre empresas no encuentran un efecto medible de los días muy secos sobre las ventas (Gatti et al. 2024), y solo las sequías extremas reducen el crecimiento regional (Zaveri et al. 2023). Por eso el riesgo muestra solo la clase, sin importe en euros.
Fuentes.
• [Copernicus Climate Data Store (CDS)](Copernicus Climate Data Store (CDS))
• [The Relationship of Drought Frequency and Duration to Time Scales](The Relationship of Drought Frequency and Duration to Time Scales)
• [Standardized Precipitation Index User Guide](Standardized Precipitation Index User Guide)
• [Naumann et al. 2021, Increased economic drought impacts in Europe with anthropogenic warming](Naumann et al. 2021, Increased economic drought impacts in Europe with anthropogenic warming)
• [Gatti et al. 2024, Thirsty Business: A Global Analysis of Extreme Weather Shocks on Firms](Gatti et al. 2024, Thirsty Business: A Global Analysis of Extreme Weather Shocks on Firms)
• [Zaveri et al. 2023, Droughts and Deficits: The Global Impact of Droughts on Economic Growth](Zaveri et al. 2023, Droughts and Deficits: The Global Impact of Droughts on Economic Growth).