Le risque changement climatique mesure le réchauffement de long terme du site et la mesure dans laquelle celui-ci accroît l'exposition globale. Il est estimé en comparant la température moyenne annuelle de chaque année future avec celle d'une période historique de référence : plus l'anomalie augmente par rapport au passé, plus le risque est élevé.
Indicateur. Anomalie de la température moyenne annuelle (°C) par rapport à la période historique de référence.
Données. Variable « monthly mean of daily mean temperature » (température moyenne près du sol, 2 m, °C) du Copernicus Climate Data Store (CDS) ; moyenne annuelle d'ensemble multi-modèles. Période de référence : 1950–1970. Scénarios : SSP1-2.6 / SSP2-4.5 / SSP3-7.0 / SSP5-8.5. Température observée du site : ERA5-Land (réanalyse ECMWF à environ 9 km, Muñoz-Sabater et al. 2021), moyenne 1995–2014, depuis l'archive Open-Meteo. Là où ERA5-Land n'a pas de cellule terrestre (petites îles, pleine mer), on utilise ERA5, la réanalyse dont il est issu (environ 25 km).
Calcul.
(1) Sur les données historiques 1950–1970, on calcule la moyenne des moyennes annuelles d'ensemble → une valeur de référence unique (°C).
(2) Pour chaque scénario et chaque année future, on prend la moyenne annuelle d'ensemble (°C).
(3) On calcule l'anomalie = valeur future − valeur de référence (°C).
(4) L'anomalie est classée par rapport à des seuils ordonnés.
(5) Les températures affichées sont corrigées sur la valeur observée du site (méthode delta change, correction linéaire : Teutschbein et Seibert 2012) : valeur des modèles + (moyenne ERA5-Land 1995–2014 du site − moyenne des modèles 1995–2014). C'est nécessaire car la cellule des modèles, large d'environ 100 km, mélange le site avec le territoire environnant (à Mendrisio 8,5 °C pour les modèles contre 12,7 °C pour ERA5-Land ; la station MétéoSuisse de Stabio mesure 11,5 °C). La classe ne change pas, car elle repose sur la hausse par rapport à 1950–1970.
Seuils → niveau A–F.
• anomalie < 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.
Du physique à l'impact. Le niveau physique (A–F) est combiné à la sensibilité du processus de production via la matrice de risque (6 niveaux physiques par 5 tranches de sensibilité) → niveau d'impact. La Version 2025 transformait aussi le niveau d'impact en valeur à risque avec un facteur de dommage par classe, estimation de xNatura sans source publiée : pour ce risque, ce montant n'est plus affiché.
Coût de l'énergie (Version 2026). Des journées plus chaudes changent ce que le site dépense en énergie pour le refroidissement et le chauffage : on estime le coût annuel supplémentaire en euros (affiché par employé et multiplié par les employés du site). Base : « estimation xNatura », car des réponses nationales de long terme sont appliquées à un seul site.
• Effet : van Ruijven, De Cian et Sue Wing 2019 (estimations de De Cian et Sue Wing 2019) donnent, pour l'industrie, le commerce et l'agriculture, en climat tempéré et tropical, la variation de la demande d'électricité et de gaz par jour chaud supplémentaire (moyenne journalière au-dessus de 27,5 °C) et par jour froid supplémentaire (en dessous de 12,5 °C) ; variation de la demande = exp(effet par jour chaud × jours chauds supplémentaires + effet par jour froid × jours froids supplémentaires) − 1, comme dans l'étude. Tempéré ou tropical selon la classe Köppen-Geiger du site (groupe A tropical), lecture au niveau du site de la règle par pays de l'étude. Secteurs selon les listes d'activités de l'étude ; industries de l'énergie, raffinage et transports n'ont pas d'estimation. Le gaz de l'industrie en climat tempéré est exclu : l'étude ne trouve pas de relation stable.
• Au-delà de 2060, la variation de la demande croît de façon linéaire à partir de sa valeur de 2060 (l'étude projette jusqu'à 2040-2060).
• Jours : jours chauds et froids avec la moyenne journalière prise comme (maximum + minimum) / 2, comme dans l'étude, à partir de NASA NEX-GDDP-CMIP6 pour chacun de dix modèles climatiques (l'ensemble ISIMIP3b) : variation entre les 20 années autour de l'année et 1995-2014, puis la moyenne des modèles.
• Énergie : électricité et gaz annuels du site en kWh saisis dans Locate ; à défaut, l'énergie par personne employée du secteur du site dans les données industrielles d'Eurostat, multipliée par les employés, là où Eurostat a la donnée.
• Prix : prix Eurostat pour les consommateurs non résidentiels hors TVA et taxes récupérables, dans la tranche de consommation du site ; électricité en Suisse : tarif médian ElCom de la catégorie la plus proche de la consommation du site (moyenne tension à 500 MWh, choix de xNatura). Sans prix (gaz en Suisse, pays hors Eurostat), ce combustible n'a pas de coût.
• Une économie (moins de jours froids, moins de chauffage) est affichée comme 0.
Sources.
• [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)).
Indicateur. Anomalie de la température moyenne annuelle (°C) par rapport à la période historique de référence.
Données. Variable « monthly mean of daily mean temperature » (température moyenne près du sol, 2 m, °C) du Copernicus Climate Data Store (CDS) ; moyenne annuelle d'ensemble multi-modèles. Période de référence : 1950–1970. Scénarios : SSP1-2.6 / SSP2-4.5 / SSP3-7.0 / SSP5-8.5. Température observée du site : ERA5-Land (réanalyse ECMWF à environ 9 km, Muñoz-Sabater et al. 2021), moyenne 1995–2014, depuis l'archive Open-Meteo. Là où ERA5-Land n'a pas de cellule terrestre (petites îles, pleine mer), on utilise ERA5, la réanalyse dont il est issu (environ 25 km).
Calcul.
(1) Sur les données historiques 1950–1970, on calcule la moyenne des moyennes annuelles d'ensemble → une valeur de référence unique (°C).
(2) Pour chaque scénario et chaque année future, on prend la moyenne annuelle d'ensemble (°C).
(3) On calcule l'anomalie = valeur future − valeur de référence (°C).
(4) L'anomalie est classée par rapport à des seuils ordonnés.
(5) Les températures affichées sont corrigées sur la valeur observée du site (méthode delta change, correction linéaire : Teutschbein et Seibert 2012) : valeur des modèles + (moyenne ERA5-Land 1995–2014 du site − moyenne des modèles 1995–2014). C'est nécessaire car la cellule des modèles, large d'environ 100 km, mélange le site avec le territoire environnant (à Mendrisio 8,5 °C pour les modèles contre 12,7 °C pour ERA5-Land ; la station MétéoSuisse de Stabio mesure 11,5 °C). La classe ne change pas, car elle repose sur la hausse par rapport à 1950–1970.
Seuils → niveau A–F.
• anomalie < 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.
Du physique à l'impact. Le niveau physique (A–F) est combiné à la sensibilité du processus de production via la matrice de risque (6 niveaux physiques par 5 tranches de sensibilité) → niveau d'impact. La Version 2025 transformait aussi le niveau d'impact en valeur à risque avec un facteur de dommage par classe, estimation de xNatura sans source publiée : pour ce risque, ce montant n'est plus affiché.
Coût de l'énergie (Version 2026). Des journées plus chaudes changent ce que le site dépense en énergie pour le refroidissement et le chauffage : on estime le coût annuel supplémentaire en euros (affiché par employé et multiplié par les employés du site). Base : « estimation xNatura », car des réponses nationales de long terme sont appliquées à un seul site.
• Effet : van Ruijven, De Cian et Sue Wing 2019 (estimations de De Cian et Sue Wing 2019) donnent, pour l'industrie, le commerce et l'agriculture, en climat tempéré et tropical, la variation de la demande d'électricité et de gaz par jour chaud supplémentaire (moyenne journalière au-dessus de 27,5 °C) et par jour froid supplémentaire (en dessous de 12,5 °C) ; variation de la demande = exp(effet par jour chaud × jours chauds supplémentaires + effet par jour froid × jours froids supplémentaires) − 1, comme dans l'étude. Tempéré ou tropical selon la classe Köppen-Geiger du site (groupe A tropical), lecture au niveau du site de la règle par pays de l'étude. Secteurs selon les listes d'activités de l'étude ; industries de l'énergie, raffinage et transports n'ont pas d'estimation. Le gaz de l'industrie en climat tempéré est exclu : l'étude ne trouve pas de relation stable.
• Au-delà de 2060, la variation de la demande croît de façon linéaire à partir de sa valeur de 2060 (l'étude projette jusqu'à 2040-2060).
• Jours : jours chauds et froids avec la moyenne journalière prise comme (maximum + minimum) / 2, comme dans l'étude, à partir de NASA NEX-GDDP-CMIP6 pour chacun de dix modèles climatiques (l'ensemble ISIMIP3b) : variation entre les 20 années autour de l'année et 1995-2014, puis la moyenne des modèles.
• Énergie : électricité et gaz annuels du site en kWh saisis dans Locate ; à défaut, l'énergie par personne employée du secteur du site dans les données industrielles d'Eurostat, multipliée par les employés, là où Eurostat a la donnée.
• Prix : prix Eurostat pour les consommateurs non résidentiels hors TVA et taxes récupérables, dans la tranche de consommation du site ; électricité en Suisse : tarif médian ElCom de la catégorie la plus proche de la consommation du site (moyenne tension à 500 MWh, choix de xNatura). Sans prix (gaz en Suisse, pays hors Eurostat), ce combustible n'a pas de coût.
• Une économie (moins de jours froids, moins de chauffage) est affichée comme 0.
Sources.
• [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)).