Le risque de changement du régime des précipitations capture l'intensification à la fois des pluies intenses et des périodes sèches prolongées. Il est évalué au moyen de deux indices, la pluie maximale sur 5 jours et la plus longue séquence de jours secs, comparés à la distribution historique : lorsque l'un des deux se détériore par rapport au passé, le risque croît.
Indicateur. Rx5day = maximum annuel de la pluie cumulée sur 5 jours (mm) ; CDD = plus longue séquence annuelle de jours secs consécutifs (jours), où jour sec = précipitation < 1 mm.
Données. Variable précipitation journalière (pr) du Copernicus Climate Data Store (CDS), convertie de kg m⁻² s⁻¹ en mm/jour. Période historique 1850–1970, utilisée pour les distributions de Rx5day et CDD. La pluie journalière est la moyenne des modèles climatiques : les valeurs affichées et la classe sont calculées sur cette moyenne. Scénarios : SSP1-2.6 / SSP2-4.5 / SSP3-7.0 / SSP5-8.5.
Calcul.
(1) On convertit les précipitations journalières en mm/jour.
(2) À partir de la période historique, on calcule Rx5day (maximum de la somme mobile sur 5 jours, par année) et CDD (plus longue séquence de jours avec pluie < 1 mm).
(3) On calcule les percentiles empiriques P20, P40, P60, P80, P95 des deux distributions historiques.
(4) Pour chaque scénario et chaque année, on calcule Rx5day et CDD et on les classe par rapport aux percentiles ; le niveau est le pire des deux indices.
Seuils → niveau A–F.
• F : Rx5day > P95 ou CDD > P95
• E : > P80
• D : > P60
• C : > P40
• B : > P20
• A : sinon.
Les percentiles 20 / 40 / 60 / 80 / 95 sont un choix de xNatura sans source publiée.
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. Le montant en euros de ce risque est celui décrit dans le paragraphe « Dommage à la production » (Version 2026) : le facteur de dommage par classe de la Version 2025 n'est plus utilisé pour ce risque.
Dommage à la production. La pluie compte pour ce qu'elle fait au travail du site plus qu'au bâtiment : on estime la valeur ajoutée perdue, en euros par employé et par an (multipliée par les employés du site). Base : « estimation xNatura », car une estimation régionale est appliquée à un seul site.
• Effet : Kotz, Levermann et Wenz 2022 mesurent, sur 1 554 régions de 1979 à 2019, comment la production de l'industrie manufacturière et des services varie avec le nombre de jours de pluie (jours avec plus de 1 mm) : un jour de pluie de plus vaut environ -0,07 % de la production dans l'industrie manufacturière et -0,09 % dans les services, un peu moins là où les jours de pluie sont déjà nombreux. Coefficients de l'industrie manufacturière pour l'industrie, les mines, l'énergie, l'eau et la construction, des services pour les autres activités (correspondance établie par xNatura) ; l'agriculture n'est pas significative dans l'étude et n'a pas de perte.
• Climat : pour chacun de dix modèles climatiques (l'ensemble ISIMIP3b), la pluie journalière NASA NEX-GDDP-CMIP6, cellules de 0,25° (environ 25 km), corrigée sur les observations (Thrasher et al. 2022) ; variation entre les 20 années autour de l'année et 1995-2014, puis la moyenne des modèles. La correction conserve la séquence journalière de chaque modèle, de sorte que les jours de pluie sont souvent environ moitié plus nombreux qu'aux stations météo : seule la variation à l'intérieur de chaque modèle est utilisée.
• La variation est appliquée comme un changement durable du niveau de la production, comme le font Waidelich et al. 2024 avec les mêmes fonctions. Là où il pleut moins qu'en 1995-2014, l'étude implique un petit gain, affiché comme 0.
• Euros : part perdue × valeur ajoutée annuelle par personne employée du pays et du secteur des processus de production du site, comme pour le stress thermique et la qualité de l'air (Eurostat en Europe, Banque mondiale et OIT ailleurs).
Sources.
• [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)).
Indicateur. Rx5day = maximum annuel de la pluie cumulée sur 5 jours (mm) ; CDD = plus longue séquence annuelle de jours secs consécutifs (jours), où jour sec = précipitation < 1 mm.
Données. Variable précipitation journalière (pr) du Copernicus Climate Data Store (CDS), convertie de kg m⁻² s⁻¹ en mm/jour. Période historique 1850–1970, utilisée pour les distributions de Rx5day et CDD. La pluie journalière est la moyenne des modèles climatiques : les valeurs affichées et la classe sont calculées sur cette moyenne. Scénarios : SSP1-2.6 / SSP2-4.5 / SSP3-7.0 / SSP5-8.5.
Calcul.
(1) On convertit les précipitations journalières en mm/jour.
(2) À partir de la période historique, on calcule Rx5day (maximum de la somme mobile sur 5 jours, par année) et CDD (plus longue séquence de jours avec pluie < 1 mm).
(3) On calcule les percentiles empiriques P20, P40, P60, P80, P95 des deux distributions historiques.
(4) Pour chaque scénario et chaque année, on calcule Rx5day et CDD et on les classe par rapport aux percentiles ; le niveau est le pire des deux indices.
Seuils → niveau A–F.
• F : Rx5day > P95 ou CDD > P95
• E : > P80
• D : > P60
• C : > P40
• B : > P20
• A : sinon.
Les percentiles 20 / 40 / 60 / 80 / 95 sont un choix de xNatura sans source publiée.
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. Le montant en euros de ce risque est celui décrit dans le paragraphe « Dommage à la production » (Version 2026) : le facteur de dommage par classe de la Version 2025 n'est plus utilisé pour ce risque.
Dommage à la production. La pluie compte pour ce qu'elle fait au travail du site plus qu'au bâtiment : on estime la valeur ajoutée perdue, en euros par employé et par an (multipliée par les employés du site). Base : « estimation xNatura », car une estimation régionale est appliquée à un seul site.
• Effet : Kotz, Levermann et Wenz 2022 mesurent, sur 1 554 régions de 1979 à 2019, comment la production de l'industrie manufacturière et des services varie avec le nombre de jours de pluie (jours avec plus de 1 mm) : un jour de pluie de plus vaut environ -0,07 % de la production dans l'industrie manufacturière et -0,09 % dans les services, un peu moins là où les jours de pluie sont déjà nombreux. Coefficients de l'industrie manufacturière pour l'industrie, les mines, l'énergie, l'eau et la construction, des services pour les autres activités (correspondance établie par xNatura) ; l'agriculture n'est pas significative dans l'étude et n'a pas de perte.
• Climat : pour chacun de dix modèles climatiques (l'ensemble ISIMIP3b), la pluie journalière NASA NEX-GDDP-CMIP6, cellules de 0,25° (environ 25 km), corrigée sur les observations (Thrasher et al. 2022) ; variation entre les 20 années autour de l'année et 1995-2014, puis la moyenne des modèles. La correction conserve la séquence journalière de chaque modèle, de sorte que les jours de pluie sont souvent environ moitié plus nombreux qu'aux stations météo : seule la variation à l'intérieur de chaque modèle est utilisée.
• La variation est appliquée comme un changement durable du niveau de la production, comme le font Waidelich et al. 2024 avec les mêmes fonctions. Là où il pleut moins qu'en 1995-2014, l'étude implique un petit gain, affiché comme 0.
• Euros : part perdue × valeur ajoutée annuelle par personne employée du pays et du secteur des processus de production du site, comme pour le stress thermique et la qualité de l'air (Eurostat en Europe, Banque mondiale et OIT ailleurs).
Sources.
• [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)).