El riesgo de cambio del régimen de precipitaciones capta la intensificación tanto de las lluvias intensas como de los periodos secos prolongados. Se evalúa con dos índices, la lluvia máxima en 5 días y la secuencia más larga de días secos, comparados con la distribución histórica: cuando uno de los dos empeora respecto al pasado, el riesgo crece.
Indicador. Rx5day = máximo anual de la lluvia acumulada en 5 días (mm); CDD = máxima secuencia anual de días secos consecutivos (días), donde día seco = precipitación < 1 mm.
Datos. Variable precipitación diaria (pr) del Copernicus Climate Data Store (CDS), convertida de kg m⁻² s⁻¹ a mm/día. Periodo histórico 1850–1970, usado para las distribuciones de Rx5day y CDD. La lluvia diaria es la media de los modelos climáticos: los valores mostrados y la clase se calculan sobre esta media. Escenarios: SSP1-2.6 / SSP2-4.5 / SSP3-7.0 / SSP5-8.5.
Cálculo.
(1) Se convierten las precipitaciones diarias a mm/día.
(2) Del periodo histórico se calculan Rx5day (máximo de la suma móvil en 5 días, por año) y CDD (máxima secuencia de días con lluvia < 1 mm).
(3) Se calculan los percentiles empíricos P20, P40, P60, P80, P95 de las dos distribuciones históricas.
(4) Para cada escenario y año se calculan Rx5day y CDD y se clasifican respecto a los percentiles; el nivel es el peor entre los dos índices.
Umbrales → nivel A–F.
• F: Rx5day > P95 o CDD > P95
• E: > P80
• D: > P60
• C: > P40
• B: > P20
• A: en caso contrario.
Los percentiles 20 / 40 / 60 / 80 / 95 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. El importe en euros de este riesgo es el descrito en el párrafo «Daño a la producción» (Versión 2026): el factor de daño por clase de la Versión 2025 ya no se usa para este riesgo.
Daño a la producción. La lluvia cuenta por lo que hace al trabajo del sitio más que al edificio: se estima el valor añadido perdido, en euros por empleado y año (multiplicado por los empleados del sitio). Base: «estimación de xNatura», porque una estimación regional se aplica a un solo sitio.
• Efecto: Kotz, Levermann y Wenz 2022 miden, en 1.554 regiones de 1979 a 2019, cómo cambia la producción de la industria manufacturera y de los servicios con el número de días de lluvia (días con más de 1 mm): un día de lluvia más equivale a alrededor de -0,07 % de la producción en la industria manufacturera y -0,09 % en los servicios, algo menos donde los días de lluvia ya son muchos. Coeficientes de la industria manufacturera para industria, minería, energía, agua y construcción, de los servicios para las demás actividades (correspondencia de xNatura); la agricultura no es significativa en el estudio y no tiene pérdida.
• Clima: para cada uno de diez modelos climáticos (el conjunto ISIMIP3b), la lluvia diaria NASA NEX-GDDP-CMIP6, celdas de 0,25° (unos 25 km), corregida con observaciones (Thrasher et al. 2022); variación entre los 20 años en torno al año y 1995-2014, luego la media de los modelos. La corrección mantiene la secuencia diaria de cada modelo, por lo que los días de lluvia suelen ser alrededor de la mitad más que en las estaciones meteorológicas: solo se usa la variación dentro de cada modelo.
• La variación se aplica como un cambio duradero del nivel de la producción, como hacen Waidelich et al. 2024 con las mismas funciones. Donde llueve menos que en 1995-2014 el estudio implica una pequeña ganancia, que se muestra como 0.
• Euros: cuota perdida × valor añadido anual por persona ocupada del país y del sector de los procesos productivos del sitio, como para el estrés térmico y la calidad del aire (Eurostat en Europa, Banco Mundial y OIT fuera).
Fuentes.
• [Copernicus Climate Data Store (CDS)](Copernicus Climate Data Store (CDS))
• [ETCCDI Climate Change Indices](ETCCDI Climate Change Indices)
• [Climate Change 2021: The Physical Science Basis](Climate Change 2021: The Physical Science Basis)
• [Indices for monitoring changes in extremes based on daily temperature and precipitation data](Indices for monitoring changes in extremes based on daily temperature and precipitation data)
• [Kotz et al. 2022, The effect of rainfall changes on economic production](Kotz et al. 2022, The effect of rainfall changes on economic production)
• [Waidelich et al. 2024, Climate damage projections beyond annual temperature](Waidelich et al. 2024, Climate damage projections beyond annual temperature)
• [Thrasher et al. 2022, NASA Global Daily Downscaled Projections, CMIP6](Thrasher et al. 2022, NASA Global Daily Downscaled Projections, CMIP6)
• [Eurostat, national accounts by industry (nama_10_a64)](Eurostat, national accounts by industry (nama_10_a64))
• [World Bank, gross value added at basic prices](World Bank, gross value added at basic prices)
• [ILOSTAT, employment (ILO modelled estimates)](ILOSTAT, employment (ILO modelled estimates)).
Indicador. Rx5day = máximo anual de la lluvia acumulada en 5 días (mm); CDD = máxima secuencia anual de días secos consecutivos (días), donde día seco = precipitación < 1 mm.
Datos. Variable precipitación diaria (pr) del Copernicus Climate Data Store (CDS), convertida de kg m⁻² s⁻¹ a mm/día. Periodo histórico 1850–1970, usado para las distribuciones de Rx5day y CDD. La lluvia diaria es la media de los modelos climáticos: los valores mostrados y la clase se calculan sobre esta media. Escenarios: SSP1-2.6 / SSP2-4.5 / SSP3-7.0 / SSP5-8.5.
Cálculo.
(1) Se convierten las precipitaciones diarias a mm/día.
(2) Del periodo histórico se calculan Rx5day (máximo de la suma móvil en 5 días, por año) y CDD (máxima secuencia de días con lluvia < 1 mm).
(3) Se calculan los percentiles empíricos P20, P40, P60, P80, P95 de las dos distribuciones históricas.
(4) Para cada escenario y año se calculan Rx5day y CDD y se clasifican respecto a los percentiles; el nivel es el peor entre los dos índices.
Umbrales → nivel A–F.
• F: Rx5day > P95 o CDD > P95
• E: > P80
• D: > P60
• C: > P40
• B: > P20
• A: en caso contrario.
Los percentiles 20 / 40 / 60 / 80 / 95 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. El importe en euros de este riesgo es el descrito en el párrafo «Daño a la producción» (Versión 2026): el factor de daño por clase de la Versión 2025 ya no se usa para este riesgo.
Daño a la producción. La lluvia cuenta por lo que hace al trabajo del sitio más que al edificio: se estima el valor añadido perdido, en euros por empleado y año (multiplicado por los empleados del sitio). Base: «estimación de xNatura», porque una estimación regional se aplica a un solo sitio.
• Efecto: Kotz, Levermann y Wenz 2022 miden, en 1.554 regiones de 1979 a 2019, cómo cambia la producción de la industria manufacturera y de los servicios con el número de días de lluvia (días con más de 1 mm): un día de lluvia más equivale a alrededor de -0,07 % de la producción en la industria manufacturera y -0,09 % en los servicios, algo menos donde los días de lluvia ya son muchos. Coeficientes de la industria manufacturera para industria, minería, energía, agua y construcción, de los servicios para las demás actividades (correspondencia de xNatura); la agricultura no es significativa en el estudio y no tiene pérdida.
• Clima: para cada uno de diez modelos climáticos (el conjunto ISIMIP3b), la lluvia diaria NASA NEX-GDDP-CMIP6, celdas de 0,25° (unos 25 km), corregida con observaciones (Thrasher et al. 2022); variación entre los 20 años en torno al año y 1995-2014, luego la media de los modelos. La corrección mantiene la secuencia diaria de cada modelo, por lo que los días de lluvia suelen ser alrededor de la mitad más que en las estaciones meteorológicas: solo se usa la variación dentro de cada modelo.
• La variación se aplica como un cambio duradero del nivel de la producción, como hacen Waidelich et al. 2024 con las mismas funciones. Donde llueve menos que en 1995-2014 el estudio implica una pequeña ganancia, que se muestra como 0.
• Euros: cuota perdida × valor añadido anual por persona ocupada del país y del sector de los procesos productivos del sitio, como para el estrés térmico y la calidad del aire (Eurostat en Europa, Banco Mundial y OIT fuera).
Fuentes.
• [Copernicus Climate Data Store (CDS)](Copernicus Climate Data Store (CDS))
• [ETCCDI Climate Change Indices](ETCCDI Climate Change Indices)
• [Climate Change 2021: The Physical Science Basis](Climate Change 2021: The Physical Science Basis)
• [Indices for monitoring changes in extremes based on daily temperature and precipitation data](Indices for monitoring changes in extremes based on daily temperature and precipitation data)
• [Kotz et al. 2022, The effect of rainfall changes on economic production](Kotz et al. 2022, The effect of rainfall changes on economic production)
• [Waidelich et al. 2024, Climate damage projections beyond annual temperature](Waidelich et al. 2024, Climate damage projections beyond annual temperature)
• [Thrasher et al. 2022, NASA Global Daily Downscaled Projections, CMIP6](Thrasher et al. 2022, NASA Global Daily Downscaled Projections, CMIP6)
• [Eurostat, national accounts by industry (nama_10_a64)](Eurostat, national accounts by industry (nama_10_a64))
• [World Bank, gross value added at basic prices](World Bank, gross value added at basic prices)
• [ILOSTAT, employment (ILO modelled estimates)](ILOSTAT, employment (ILO modelled estimates)).