Il rischio frane valuta quante frane significative ci si aspetta ogni anno per km² intorno al sito, innescate dalla pioggia o dai terremoti. Si usa la mappa globale delle frane della Banca Mondiale (Arup 2021), costruita sulla predisposizione dei versanti a franare e sulla pioggia osservata dal 1980 al 2018. La classe è la stessa in tutti gli scenari, perché l'IPCC non considera affidabili le proiezioni delle frane.
Indicatore. Frequenza annua di frane significative per km² nella cella di 1 km del sito: somma della parte innescata dalla pioggia e di quella innescata dai terremoti. Si riporta anche la classe pubblicata (ThinkHazard!).
Dati. Global Landslide Hazard Map della Banca Mondiale e del GFDRR, realizzata da Arup (rapporto finale 2020, dati 2021), risoluzione 1 km, tra 60° S e 72° N: (a) frane da pioggia, mediana dei totali annui 1980–2018 di una regressione logistica per eventi rari (King e Zeng 2001) sulla pioggia giornaliera osservata e sulle frane del catalogo NASA, un modello per ciascuna classe di suscettibilità NASA; (b) frane da terremoto, suscettibilità NASA combinata con lo scuotimento sismico atteso secondo Nadim et al. (2006; 2013); (c) la classe qualitativa della loro somma. Scenari: SSP1-2.6 / SSP2-4.5 / SSP3-7.0 / SSP5-8.5, con la stessa classe.
Calcolo.
(1) Si leggono i tre valori pubblicati nella cella di 1 km che contiene il sito; se la cella è in mare (siti sulla costa) si usa la più vicina delle 8 celle di terra adiacenti.
(2) Le due frequenze si sommano, come nel rapporto Arup (sezione 3.5.1).
(3) La classe è la stessa in ogni scenario e anno: l'IPCC AR6 (WGI, Sintesi per i decisori, C.2.4) ha bassa fiducia nei cambiamenti futuri delle frane nella maggior parte delle regioni.
Nota: la mappa descrive il periodo 1980–2018; per alcune aree di montagna (Alpi, Himalaya, Taiwan settentrionale, zone di permafrost) l'IPCC (capitolo 12) si aspetta più frane, e la classe non lo include. La cella di 1 km può contenere versanti più ripidi del sito stesso.
Soglie → livello A–F. Frane significative per km² all'anno.
• da 0,03 → F
• 0,01–0,03 → E
• 0,003–0,01 → D
• 0,001–0,003 → C
• 0,0001–0,001 → B
• sotto 0,0001 → A.
Limiti 0,0001, 0,001 e 0,01 dalle classi ThinkHazard! del rapporto (tabella 7), gradini 0,003 e 0,03 dalla scala di Nadim et al. 2013 (tabella 6); la scala a sei livelli è una scelta di xNatura. Il raster della pioggia pubblica come 0 i valori sotto 0,001, quindi A e B vengono dalla classe 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. L'importo in euro di questo rischio è quello descritto nel paragrafo «Danno economico» (Versione 2026): il fattore di danno per classe della Versione 2025 non si usa più per questo rischio.
Danno economico. Oltre alla classe si stima la perdita attesa all'anno in euro, come quota del valore dell'asset. Base: «stima xNatura».
• Frequenza: le frane significative per km² all'anno della cella del sito, la stessa mappa usata per la classe.
• Area: 300 m² per frana, dentro l'intervallo 100-1.000 m² della definizione di frana significativa del rapporto Arup (scelta di xNatura: la mappa non pubblica l'area).
• Danno: il 30% del valore quando una frana raggiunge l'edificio (scelta di xNatura: non esiste una quota di danno pubblicata per edifici industriali in calcestruzzo armato o acciaio; gli studi di vulnerabilità come Uzielli et al. 2008 considerano le strutture armate le meno vulnerabili).
• Perdita attesa all'anno = frequenza × area della frana × 30% × valore. Nessuna perdita a un tempo di ritorno: in un singolo sito la frequenza è molto più bassa di una volta in 100 anni. Stesso valore in tutti gli scenari, come la classe.
Il raster della pioggia pubblica come 0 le frequenze sotto 0,001, quindi un pericolo molto basso non dà euro.
Fonti.
• [The Global Landslide Hazard Map](The Global Landslide Hazard Map)
• [Arup 2020, The Global Landslide Hazard Map: Final Project Report](Arup 2020, The Global Landslide Hazard Map: Final Project Report)
• [Global landslide and avalanche hotspots](Global landslide and avalanche hotspots)
• [Nadim et al. 2013, Assessment of global landslide hazard hotspots](Nadim et al. 2013, Assessment of global landslide hazard hotspots)
• [A heuristic approach to global landslide susceptibility mapping](A heuristic approach to global landslide susceptibility mapping)
• [A global landslide catalog for hazard applications: method, results, and limitations](A global landslide catalog for hazard applications: method, results, and limitations)
• [King and Zeng 2001, Logistic regression in rare events data](King and Zeng 2001, Logistic regression in rare events data)
• [ThinkHazard! methodology report (GFDRR)](ThinkHazard! methodology report (GFDRR))
• [IPCC AR6 WGI, Summary for Policymakers](IPCC AR6 WGI, Summary for Policymakers)
• [IPCC AR6 WGI, Chapter 12: Climate Change Information for Regional Impact and for Risk Assessment](IPCC AR6 WGI, Chapter 12: Climate Change Information for Regional Impact and for Risk Assessment)
• [Uzielli et al. 2008, A conceptual framework for quantitative estimation of physical vulnerability to landslides](Uzielli et al. 2008, A conceptual framework for quantitative estimation of physical vulnerability to landslides).
Indicatore. Frequenza annua di frane significative per km² nella cella di 1 km del sito: somma della parte innescata dalla pioggia e di quella innescata dai terremoti. Si riporta anche la classe pubblicata (ThinkHazard!).
Dati. Global Landslide Hazard Map della Banca Mondiale e del GFDRR, realizzata da Arup (rapporto finale 2020, dati 2021), risoluzione 1 km, tra 60° S e 72° N: (a) frane da pioggia, mediana dei totali annui 1980–2018 di una regressione logistica per eventi rari (King e Zeng 2001) sulla pioggia giornaliera osservata e sulle frane del catalogo NASA, un modello per ciascuna classe di suscettibilità NASA; (b) frane da terremoto, suscettibilità NASA combinata con lo scuotimento sismico atteso secondo Nadim et al. (2006; 2013); (c) la classe qualitativa della loro somma. Scenari: SSP1-2.6 / SSP2-4.5 / SSP3-7.0 / SSP5-8.5, con la stessa classe.
Calcolo.
(1) Si leggono i tre valori pubblicati nella cella di 1 km che contiene il sito; se la cella è in mare (siti sulla costa) si usa la più vicina delle 8 celle di terra adiacenti.
(2) Le due frequenze si sommano, come nel rapporto Arup (sezione 3.5.1).
(3) La classe è la stessa in ogni scenario e anno: l'IPCC AR6 (WGI, Sintesi per i decisori, C.2.4) ha bassa fiducia nei cambiamenti futuri delle frane nella maggior parte delle regioni.
Nota: la mappa descrive il periodo 1980–2018; per alcune aree di montagna (Alpi, Himalaya, Taiwan settentrionale, zone di permafrost) l'IPCC (capitolo 12) si aspetta più frane, e la classe non lo include. La cella di 1 km può contenere versanti più ripidi del sito stesso.
Soglie → livello A–F. Frane significative per km² all'anno.
• da 0,03 → F
• 0,01–0,03 → E
• 0,003–0,01 → D
• 0,001–0,003 → C
• 0,0001–0,001 → B
• sotto 0,0001 → A.
Limiti 0,0001, 0,001 e 0,01 dalle classi ThinkHazard! del rapporto (tabella 7), gradini 0,003 e 0,03 dalla scala di Nadim et al. 2013 (tabella 6); la scala a sei livelli è una scelta di xNatura. Il raster della pioggia pubblica come 0 i valori sotto 0,001, quindi A e B vengono dalla classe 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. L'importo in euro di questo rischio è quello descritto nel paragrafo «Danno economico» (Versione 2026): il fattore di danno per classe della Versione 2025 non si usa più per questo rischio.
Danno economico. Oltre alla classe si stima la perdita attesa all'anno in euro, come quota del valore dell'asset. Base: «stima xNatura».
• Frequenza: le frane significative per km² all'anno della cella del sito, la stessa mappa usata per la classe.
• Area: 300 m² per frana, dentro l'intervallo 100-1.000 m² della definizione di frana significativa del rapporto Arup (scelta di xNatura: la mappa non pubblica l'area).
• Danno: il 30% del valore quando una frana raggiunge l'edificio (scelta di xNatura: non esiste una quota di danno pubblicata per edifici industriali in calcestruzzo armato o acciaio; gli studi di vulnerabilità come Uzielli et al. 2008 considerano le strutture armate le meno vulnerabili).
• Perdita attesa all'anno = frequenza × area della frana × 30% × valore. Nessuna perdita a un tempo di ritorno: in un singolo sito la frequenza è molto più bassa di una volta in 100 anni. Stesso valore in tutti gli scenari, come la classe.
Il raster della pioggia pubblica come 0 le frequenze sotto 0,001, quindi un pericolo molto basso non dà euro.
Fonti.
• [The Global Landslide Hazard Map](The Global Landslide Hazard Map)
• [Arup 2020, The Global Landslide Hazard Map: Final Project Report](Arup 2020, The Global Landslide Hazard Map: Final Project Report)
• [Global landslide and avalanche hotspots](Global landslide and avalanche hotspots)
• [Nadim et al. 2013, Assessment of global landslide hazard hotspots](Nadim et al. 2013, Assessment of global landslide hazard hotspots)
• [A heuristic approach to global landslide susceptibility mapping](A heuristic approach to global landslide susceptibility mapping)
• [A global landslide catalog for hazard applications: method, results, and limitations](A global landslide catalog for hazard applications: method, results, and limitations)
• [King and Zeng 2001, Logistic regression in rare events data](King and Zeng 2001, Logistic regression in rare events data)
• [ThinkHazard! methodology report (GFDRR)](ThinkHazard! methodology report (GFDRR))
• [IPCC AR6 WGI, Summary for Policymakers](IPCC AR6 WGI, Summary for Policymakers)
• [IPCC AR6 WGI, Chapter 12: Climate Change Information for Regional Impact and for Risk Assessment](IPCC AR6 WGI, Chapter 12: Climate Change Information for Regional Impact and for Risk Assessment)
• [Uzielli et al. 2008, A conceptual framework for quantitative estimation of physical vulnerability to landslides](Uzielli et al. 2008, A conceptual framework for quantitative estimation of physical vulnerability to landslides).