Il rischio siccità stima quanto un'area è soggetta a deficit prolungati di precipitazione, una minaccia per la disponibilità idrica dell'asset. Si misura con l'indice SPI a 6 mesi (SPI-6), che confronta le precipitazioni accumulate con la distribuzione storica del periodo di riferimento: più l'indice è negativo, più la precipitazione è scarsa rispetto alla norma e più alto è il rischio.
Indicatore. Standardized Precipitation Index a 6 mesi (SPI-6), adimensionale.
Dati. Variabile SPI-6 dal Copernicus Climate Data Store (CDS). Periodo di riferimento storico: 1950–1970 (finestra di 20 anni). Scenari: SSP1-2.6 / SSP2-4.5 / SSP3-7.0 / SSP5-8.5; proiezioni annuali 2015–2100.
Calcolo. Per ogni coppia (scenario, anno) si prende la media annuale dell'SPI-6 e la si classifica rispetto alle soglie (vedi sotto): più l'indice è negativo (deficit di precipitazione più marcato rispetto alla norma storica), più alto il livello di rischio.
Soglie → livello A–F.
• Soglie 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.
Le soglie -1, -1,5 e -2 sono i limiti delle categorie di siccità moderata, severa ed estrema di McKee et al. 1993 e della guida OMM; -0,5 e -2,5 sono una scelta di xNatura senza fonte pubblicata.
Da fisico a impatto. Il livello fisico (A–F) è combinato con la sensibilità del processo produttivo tramite la matrice di rischio (6 livelli fisici per 5 fasce di sensibilità) → livello di impatto. La Versione 2025 trasformava anche il livello di impatto in un valore a rischio con un fattore di danno per classe, stima di xNatura senza fonte pubblicata: non si usa più.
Danno economico. Versione 2026, fonte pubblicata: la produzione persa negli anni molto secchi, con l'effetto stimato dalla Banca Mondiale su 82 paesi, 1990-2014 (Zaveri, Damania, Engle 2023, tabella 3).
• Anno secco: pioggia annua sotto la media 1961-2014 del sito di almeno 1,6 deviazioni standard; nei paesi in via di sviluppo contano anche gli anni sotto 1,3, 1,0 e 0,8 deviazioni standard (le sole classi con effetto significativo).
• Effetto: crescita del PIL pro capite persa nell'anno secco, 0,39 punti nei paesi ad alto reddito; 0,86, 0,58, 0,47 e 0,39 nei paesi in via di sviluppo; gruppo di reddito dalla classificazione della Banca Mondiale; contata solo nell'anno secco, senza effetti negli anni dopo.
• Quota di anni secchi nei 20 anni attorno all'anno meno quella del 1995-2014, per ognuno dei dieci modelli NASA NEX-GDDP-CMIP6, poi media; meno anni secchi valgono 0.
• Perdita annua = addetti × valore aggiunto per addetto × Σ (variazione della quota di anni secchi × effetto).
Danno economico. Per questo rischio non c'è una stima della Versione 2026: le perdite da siccità pubblicate sono totali per regione e per settore, soprattutto agricoltura, energia e fornitura d'acqua, con danni agli edifici trascurabili (Naumann et al. 2021); nei paesi ad alto reddito gli studi sulle imprese non trovano un effetto misurabile dei giorni molto secchi sulle vendite (Gatti et al. 2024) e solo le siccità estreme riducono la crescita regionale (Zaveri et al. 2023). Il rischio mostra quindi solo la classe, senza importo in euro.
Fonti.
• [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).
Indicatore. Standardized Precipitation Index a 6 mesi (SPI-6), adimensionale.
Dati. Variabile SPI-6 dal Copernicus Climate Data Store (CDS). Periodo di riferimento storico: 1950–1970 (finestra di 20 anni). Scenari: SSP1-2.6 / SSP2-4.5 / SSP3-7.0 / SSP5-8.5; proiezioni annuali 2015–2100.
Calcolo. Per ogni coppia (scenario, anno) si prende la media annuale dell'SPI-6 e la si classifica rispetto alle soglie (vedi sotto): più l'indice è negativo (deficit di precipitazione più marcato rispetto alla norma storica), più alto il livello di rischio.
Soglie → livello A–F.
• Soglie 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.
Le soglie -1, -1,5 e -2 sono i limiti delle categorie di siccità moderata, severa ed estrema di McKee et al. 1993 e della guida OMM; -0,5 e -2,5 sono una scelta di xNatura senza fonte pubblicata.
Da fisico a impatto. Il livello fisico (A–F) è combinato con la sensibilità del processo produttivo tramite la matrice di rischio (6 livelli fisici per 5 fasce di sensibilità) → livello di impatto. La Versione 2025 trasformava anche il livello di impatto in un valore a rischio con un fattore di danno per classe, stima di xNatura senza fonte pubblicata: non si usa più.
Danno economico. Versione 2026, fonte pubblicata: la produzione persa negli anni molto secchi, con l'effetto stimato dalla Banca Mondiale su 82 paesi, 1990-2014 (Zaveri, Damania, Engle 2023, tabella 3).
• Anno secco: pioggia annua sotto la media 1961-2014 del sito di almeno 1,6 deviazioni standard; nei paesi in via di sviluppo contano anche gli anni sotto 1,3, 1,0 e 0,8 deviazioni standard (le sole classi con effetto significativo).
• Effetto: crescita del PIL pro capite persa nell'anno secco, 0,39 punti nei paesi ad alto reddito; 0,86, 0,58, 0,47 e 0,39 nei paesi in via di sviluppo; gruppo di reddito dalla classificazione della Banca Mondiale; contata solo nell'anno secco, senza effetti negli anni dopo.
• Quota di anni secchi nei 20 anni attorno all'anno meno quella del 1995-2014, per ognuno dei dieci modelli NASA NEX-GDDP-CMIP6, poi media; meno anni secchi valgono 0.
• Perdita annua = addetti × valore aggiunto per addetto × Σ (variazione della quota di anni secchi × effetto).
Danno economico. Per questo rischio non c'è una stima della Versione 2026: le perdite da siccità pubblicate sono totali per regione e per settore, soprattutto agricoltura, energia e fornitura d'acqua, con danni agli edifici trascurabili (Naumann et al. 2021); nei paesi ad alto reddito gli studi sulle imprese non trovano un effetto misurabile dei giorni molto secchi sulle vendite (Gatti et al. 2024) e solo le siccità estreme riducono la crescita regionale (Zaveri et al. 2023). Il rischio mostra quindi solo la classe, senza importo in euro.
Fonti.
• [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).