Nei sistemi umani, il processo di adattamento al clima attuale o atteso e ai suoi effetti, al fine di moderare i danni o sfruttare le opportunità favorevoli. Nei sistemi naturali, il processo di adattamento al clima attuale e ai suoi effetti; l'intervento umano può facilitare l'adattamento al clima previsto e ai suoi effetti
La deviazione di una variabile dal suo valore medio calcolato su un periodo di riferimento.
Causato dagli esseri umani.
Con il termine cambiamento climatico ci si riferisce a un cambiamento dello stato del clima che persiste per un periodo di tempo prolungato (solitamente di decadi o più), e identificabile (per esempio, attraverso l'uso di test statistici) da cambiamenti della media e/o della variabilità delle sue proprietà. Il cambiamento climatico può essere dovuto a processi naturali interni, o a forzanti esterni, come le modulazioni dei cicli solari, le eruzioni vulcaniche, e i ripetuti cambiamenti antropogenici della composizione dell'atmosfera o dell'uso del suolo. Si noti che la Convenzione quadro delle Nazioni Unite sui cambiamenti climatici (UNFCCC - United Nations Framework Convention on Climate Change), nel suo articolo 1, definisce il cambiamento climatico come: "un cambiamento del clima, attribuibile direttamente o indirettamente all'attività umana, che altera la composizione dell'atmosfera globale e che si somma alla variabilità climatica naturale osservata nel corso di periodi di tempo confrontabili". Pertanto, l'UNFCCC fa una distinzione tra il cambiamento climatico imputabile alle attività umane che alterano la composizione dell'atmosfera, e la variabilità climatica attribuibile a cause naturali.
La capacità dei sistemi, delle istituzioni, degli esseri umani e degli altri organismi di adattarsi a potenziali danni, per sfruttare le opportunità, o per rispondere alle conseguenze (IPCC 2014).
Il cGAN è un tipo di rete neurale generativa avversaria in cui il generatore e il discriminatore sono condizionati da un input aggiuntivo, permettendo di generare dati realistici che rispettano determinate condizioni o caratteristiche specifiche. È utilizzato in applicazioni come la generazione di immagini realistiche, la modifica di immagini e il miglioramento della risoluzione.
Il clima in senso stretto è solitamente definito come il tempo meteorologico medio o, in maniera più rigorosa, come la descrizione statistica in termini di media e variabilità di grandezze rilevanti, nel corso di un periodo di tempo che va da mesi a migliaia o milioni di anni. Il periodo classico per calcolare la media di queste variabili è trent'anni, secondo la definizione dell'Organizzazione meteorologica mondiale (WMO - World Meteorological Organization). Le grandezze rilevanti sono nella maggior parte dei casi variabili superficiali, come temperatura, precipitazioni e venti. In senso più ampio e generale, il clima è lo stato, con l'inclusione di una descrizione statistica, del sistema climatico.
Il termine "climate proofing" si riferisce a un processo di integrazione del cambiamento climatico nelle strategie e nei programmi di mitigazione e/o adattamento. Spesso utilizzato nel contesto dello sviluppo, implica che lo sviluppo venga considerato attraverso la lente del cambiamento climatico. La Commissione Europea utilizza il termine in riferimento allo sviluppo di progetti infrastrutturali (EC, 2021b; Climate Policy Info Hub, n.a.).
Rappresenta la media statistica di una variabile meteorologica calcolata su un periodo di tempo standard, solitamente di 30 anni. Essa descrive le condizioni ambientali medie e la variabilità tipica di una località in un determinato periodo dell'anno. Questa baseline viene aggiornata ogni decennio (es. 1961-1990, 1991-2020) e funge da parametro di confronto per quantificare le anomalie, ovvero gli scostamenti (positivi o negativi) dei valori osservati rispetto alla norma storica
Copernicus è il programma di osservazione della Terra dell’Unione Europea, dedicato a monitorare l’intero pianeta. È servito da una serie di satelliti dedicati e da missioni partecipanti (satelliti commerciali e pubblici esistenti) gestite da organizzazioni nazionali, europee o internazionali. Copernicus raccoglie inoltre informazioni da sistemi in situ che forniscono dati acquisiti dai numerosi sensori posizionati al suolo, in mare o nell’atmosfera, utili a calibrare e validare i dati satellitari.Inoltre, analizzando ed elaborando i dati raccolti dai satelliti e dai sistemi in situ, i servizi Copernicus trasformano i dati in informazioni a valore aggiunto.
Il deep learning è una sotto-categoria del machine learning che utilizza reti neurali profonde, composte da molti strati di elaborazione, per modellare e apprendere rappresentazioni complesse dei dati. È particolarmente efficace in compiti come il riconoscimento di immagini, il processamento del linguaggio naturale e altre applicazioni che richiedono l'estrazione di caratteristiche complesse.
Una "grave alterazione del funzionamento di una comunità o di una società a qualsiasi scala, dovuta a eventi pericolosi che interagiscono con condizioni di esposizione, vulnerabilità e capacità, che porta a una o più delle seguenti conseguenze: perdite e impatti umani, materiali, economici e ambientali"(UNGA, 2016)
Un metodo che ricava informazioni a scala locale o regionale da modelli o analisi di dati a più ampia scala. Esistono due metodi principali: il downscaling dinamico e il downscaling empirico/statistico. Il metodo dinamico utilizza l'output di modelli climatici regionali, modelli globali con risoluzione spaziale variabile o modelli globali ad alta risoluzione. I metodi empirici/statistici si basano su osservazioni e sviluppano relazioni statistiche che collegano le variabili atmosferiche a larga scala con le variabili climatiche locali/regionali. In tutti i casi, la qualità del modello di riferimento rimane un'importante limitazione alla qualità delle informazioni prodotte dal downscaling. I due metodi possono essere combinati, ad esempio, applicando il downscaling empirico/statistico all'output di un modello climatico regionale, costituito da un downscaling dinamico di un modello climatico globale.
I "climatic impact-drivers" (CIDs) sono condizioni fisiche del sistema climatico (ad esempio, medie, eventi, estremi) che influenzano un elemento della società o degli ecosistemi. A seconda della tolleranza del sistema, i CIDs e i loro cambiamenti possono essere dannosi, benefici, neutri o una combinazione di questi effetti, a seconda degli elementi e delle regioni del sistema che interagiscono (IPCC, 2022a). L'AR6 dell'IPCC identifica 33 CIDs raggruppati in sette categorie principali: caldo e freddo, umido e secco, vento, neve e ghiaccio, aree costiere, oceano aperto e altro.
Un periodo eccezionale di carenza idrica per gli ecosistemi esistenti e per la popolazione umana (dovuto a scarse precipitazioni, alte temperature e/o vento).
La presenza di persone, specie o ecosistemi, funzioni ambientali, servizi, risorse, infrastrutture, funzioni economiche, sociali, beni culturali in luoghi che potrebbero essere influenzati negativamente (IPCC 2014).
L'occorrenza di un valore di una variabile meteorologica o climatica al di sopra (o al di sotto) di un valore soglia vicino all’estremità superiore (o inferiore) della gamma di valori osservati della variabile. Per definizione, le caratteristiche di ciò che viene chiamato tempo meteorologico estremo possono variare da luogo a luogo in senso assoluto. Quando un pattern di tempo meteorologico estremo persiste per un certo periodo, come una stagione, può essere classificato come un evento climatico estremo, specialmente se produce una media o un totale che è di per sé estremo (ad esempio, alta temperatura, siccità o forti precipitazioni durante una stagione). Per semplicità, sia gli eventi meteorologici estremi che gli eventi climatici estremi sono denominati collettivamente estremi climatici.
Si tratta di un evento il cui verificarsi in un determinato luogo o periodo dell'anno è raro. Le definizioni della parola raro variano, ma un evento meteorologico estremo sarebbe normalmente raro quanto, o più raro del 10° o 90° percentile di una funzione di densità di probabilità stimata dalle osservazioni. Per definizione, le caratteristiche di ciò che viene chiamato tempo meteorologico estremo possono variare da luogo a luogo in senso assoluto.
Si tratta di una variazione del flusso di energia causato da un driver, ed è calcolato nella tropopausa o negli strati più alti dell'atmosfera. Viene espresso in Wm-2. Nel quinto rapporto IPCC, nei calcoli dei forzanti radiativi da miscele di gas serra e aerosol, le variabili fisiche, fatta eccezione per oceano e ghiaccio marino, possono rispondere alle perturbazioni con aggiustamenti rapidi. Il forzante risultante è denominato Forzante Radiativo Effettivo (ERF - Effective Radiative Forcing). Questo cambiamento riflette i progressi scientifici raggiunti dai precedenti rapporti e risulta in una migliore indicazione di un'eventuale risposta della temperatura a questi driver. Per tutti i driver diversi dal mix di gas serra e dagli aerosol, gli aggiustamenti rapidi sono meno ben caratterizzati e si presume siano piccoli, per cui viene utilizzato un Forzante Radiativo tradizionale (IPCC 2013b).
Una rappresentazione numerica del sistema atmosfera-oceano-ghiaccio marino basata sulle proprietà fisiche, chimiche e biologiche dei suoi componenti, le loro interazioni e i processi di feedback. I modelli di circolazione generale sono utilizzati per le previsioni meteorologiche, le previsioni stagionali e decennali e le proiezioni climatiche. Essi costituiscono la base dei più complessi modelli del sistema Terra (ESM).
Costituenti gassosi dell'atmosfera, sia naturali che antropogenici, che assorbono ed emettono radiazione a specifiche lunghezze d'onda all'interno dello spettro della radiazione emessa dalla superficie terrestre, dall'atmosfera stessa e dalle nuvole. Questa proprietà causa l'effetto serra. Il vapore acqueo (H2O), il biossido di carbonio (CO2), il protossido di azoto (N2O), il metano (CH4) e l'ozono (O3) sono i principali gas serra nell'atmosfera terrestre. I gas serra di origine antropica includono l'esafluoruro di zolfo (SF6), gli idrofluorocarburi (HFC), i clorofluorocarburi (CFC) e i perfluorocarburi (PFC); alcuni di questi sono anche responsabili della riduzione dell'ozono (e sono regolamentati dal Protocollo di Montreal).
Gli effetti dei rischi sui sistemi naturali e umani, dove i rischi derivano dalle interazioni tra pericoli legati al clima (inclusi eventi meteorologici/climatici estremi), esposizione e vulnerabilità. Gli impatti si riferiscono generalmente agli effetti su vite, mezzi di sussistenza, salute e benessere, ecosistemi e specie, beni economici, sociali e culturali, servizi (inclusi i servizi ecosistemici) e infrastrutture. Ci si riferisce inoltre agli impatti come a conseguenze ed esiti.
Uno stato di conoscenza incompleto dovuto a carenza di informazione o al disaccordo su ciò che è conosciuto o conoscibile. Può avere molte fonti, da errori quantificabili nei dati a concetti o terminologia definiti in modo ambiguo, o a proiezioni ipotetiche del comportamento umano. L’incertezza può quindi essere rappresentata da misure quantitative (ad esempio, una funzione di densità di probabilità) o da dichiarazioni qualitative (ad esempio, che riflettono il giudizio di un gruppo di esperti) (Moss and Schneider, 2000; IPCC, 2004; Mastrandrea et al., 2010).
Gli indicatori climatici sono parametri utilizzati per descrivere le caratteristiche del clima di una determinata regione o per evidenziare gli effetti dei cambiamenti climatici nel tempo. Essi sintetizzano le caratteristiche del clima ritenute di particolare rilevanza sulla base della conoscenza del territorio e degli eventi atmosferici che hanno prodotto, nel passato, importanti impatti sui sistemi analizzati. In genere vengono elaborati a partire da variabili fondamentali come temperatura, precipitazioni, umidità relativa e vento. A livello internazionale si sono affermati numerosi indicatori standardizzati (definiti in modo uniforme a livello globale, consentendo il confronto dei dati tra Paesi diversi e tra differenti regioni climatiche), ma la scelta e la definizione di un indicatore dipendono dall’obiettivo specifico per cui viene utilizzato.Gli indicatori climatici possono essere assunti come “proxy” (o indicatore indiretto)per quantificare in modo standardizzato i principali impatti meteo-indotti su società, economia e ambiente, traducendo complesse variabili meteorologiche in informazioni chiare per la pianificazione e l'adattamento.
Una serie temporale costruita da variabili climatiche che fornisce un riepilogo aggregato dello stato del sistema climatico. Per esempio, la differenza tra la pressione al livello del mare in Islanda e nelle Azzorre fornisce un indice storico semplice ma utile dell'Oscillazione Nord Atlantica (NAO). Per le loro proprietà ottimali, gli indici climatici sono spesso definiti usando componenti principali - combinazioni lineari di variabili climatiche in diverse località che hanno varianza massima soggetta a determinati vincoli di normalizzazione (ad esempio, gli indici del Modo Anulare Settentrionale (NAM) e del Modo Anulare Meridionale (SAM) che sono componenti principali delle anomalie di pressione su griglia rispettivamente dell'emisfero settentrionale e meridionale). Le definizioni degli indici osservativi per i Modi di variabilità climatica si possono trovare nell'Allegato VI del rapporto AR6 WGI.
Il Gruppo intergovernativo sul cambiamento climatico (IPCC) è l'organismo delle Nazioni Unite per la valutazione della scienza relativa al cambiamento climatico.
Fenomeno per cui le aree urbanizzate tendono a raggiungere temperature superficiali significativamente più elevate rispetto alle zone rurali o naturali circostanti. Questo effetto è principalmente causato dalla sostituzione della vegetazione con superfici artificiali, come asfalto, cemento ed edifici, che assorbono e trattengono il calore in misura molto maggiore. Il risultato è un'alterazione del microclima locale che può avere conseguenze rilevanti sul comfort abitativo, sui consumi energetici e sulla salute della popolazione.
Il livello della superficie degli oceani in uno specifico punto, mediato su un periodo di tempo prolungato, come un mese o un anno. Il livello medio del mare è spesso utilizzato come datum nazionale cui sono riferite le altezze terrestri.
Il machine learning è un ramo dell'intelligenza artificiale che permette ai sistemi di apprendere e migliorare le proprie prestazioni attraverso l'analisi di dati, senza essere esplicitamente programmati. Si basa su algoritmi che identificano pattern e relazioni nei dati per fare previsioni o decisioni.
Le misure di adattamento sono azioni la cui attuazione contribuisce al raggiungimento degli obiettivi politici. Di solito affrontate insieme alla politica, rispondono alla necessità di adattamento climatico in modi distinti, ma a volte sovrapposti (Lim et al., 2004). Mentre la politica si riferisce ai principi da applicare per affrontare una specifica questione o situazione, la misura è qualcosa da fare per attuare la politica, e quindi implica un'azione concreta. Le misure di adattamento possono essere interventi individuali o consistere in pacchetti di misure correlate. Misure specifiche possono includere azioni che promuovono la direzione politica scelta, come l'attuazione di un progetto di infrastruttura verde o l'istituzione di un programma di informazione e allerta precoce per i cittadini. Entrambe queste misure contribuirebbero all'obiettivo nazionale di ridurre la vulnerabilità (Lim et al., 2004; Levina & Tirpak, 2006).
Qualsiasi intervento umano che riduca le fonti di rilascio (sources) o rafforzi e potenzi le fonti di assorbimento (sinks) di gas serra (IPCC 2014).
Per modello climatico si intende, in generale, uno strumento che consenta di avere informazioni circa le principali variabili fisiche che regolano i processi atmosferici e l’interazione suolo-atmosfera.Il sistema climatico può essere rappresentato da modelli di varia complessità; cioè, per ogni componente o combinazione di componenti si può identificare uno spettro o una gerarchia di modelli, che differiscono per aspetti quali il numero di dimensioni spaziali, la misura in cui i processi fisici, chimici o biologici sono esplicitamente rappresentati o il livello di parametrizzazione empirica. I modelli climatici rappresentano uno strumento di ricerca per studiare e simulare il clima e per scopi operativi, comprese le previsioni climatiche mensili, stagionali e interannuali.
All’interno di un campione statistico formato da realizzazioni di una variabile casuale, il percentile corrispondente a un livello di probabilità pari a X% è il valore al di sotto del quale si trova il X% degli elementi del campione (compreso il valore stesso). Il percentile è spesso utilizzato per stimare gli estremi della distribuzione. Ad esempio, il 90-simo (10-mo) percentile può essere utilizzato come riferimento per la soglia dei valori più alti (bassi).
Gli scenari comprendono serie temporali di emissioni e concentrazioni di tutti i gas a effetto serra (GHG), aerosol e gas chimicamente attivi, oltre all'uso del suolo e alla copertura del territorio. Il termine "representative" indica che ogni RCP rappresenta solo uno dei molti possibili scenari che portano a specifiche caratteristiche di forzatura radiativa. Il termine "pathway" sottolinea che non solo i livelli di concentrazione a lungo termine sono rilevanti, ma anche la traiettoria temporale per raggiungere tali livelli. Gli RCP si riferiscono generalmente alla parte del percorso di concentrazione che si estende fino al 2100, per il quale i modelli di valutazione integrata hanno prodotto scenari di emissione corrispondenti. I percorsi di concentrazione estesi descrivono le proiezioni degli RCP dal 2100 al 2300, calcolate utilizzando regole semplici sviluppate attraverso consultazioni con le parti interessate, e non rappresentano scenari pienamente coerenti. I seguenti quattro RCP, sviluppati da modelli di valutazione integrata e selezionati dalla letteratura pubblicata, sono stati utilizzati nel Quinto Rapporto di Valutazione dell'IPCC e anche nell'AR6 per confronto. Essi coprono un intervallo che va da un riscaldamento inferiore a 2°C a stime di riscaldamento elevato (>4°C) entro la fine del XXI secolo (IPCC, 2021a): RCP2.6, RCP4.5, RCP6.0, RCP8.5. Le valutazioni integrate hanno inoltre evidenziato due importanti conclusioni: Gli RCP con minore forzatura climatica (RCP2.6 e RCP4.5) non sono realizzabili senza uno sforzo significativo di mitigazione climatica. L'RCP con la maggiore forzatura climatica (RCP8.5) è possibile solo in un insieme ristretto di condizioni socioeconomiche. Con il rilascio degli SSP (Shared Socioeconomic Pathways), i modellatori hanno ampliato la gamma di obiettivi di mitigazione considerati, sviluppando tre nuovi RCP per colmare queste lacune: RCP1.9, RCP3.4 e RCP7.0. RCP1.9 è un nuovo percorso che si concentra sul limitare il riscaldamento a meno di 1,5°C, obiettivo auspicato dall'Accordo di Parigi. RCP3.4 rappresenta un percorso intermedio tra il “molto stringente” RCP2.6 e gli sforzi di mitigazione meno rigorosi associati all'RCP4.5. RCP7.0 rappresenterà l'estremo medio-alto della gamma delle emissioni e del riscaldamento futuri, essendo un risultato di base piuttosto che un obiettivo di mitigazione. Potrebbe offrire un'alternativa o un complemento convincente al comunemente utilizzato RCP8.5 per studi che confrontano scenari di mitigazione e "business-as-usual" (Hausfather, 2018; GLISA, 2021).
I percorsi Socioeconomici Condivisi (Shared Socio-economic Pathways, SSPs) sono stati sviluppati per integrare i Percorsi di Concentrazione Rappresentativi (RCPs). Gli SSP descrivono possibili condizioni socioeconomiche, cambiamenti nell'uso del suolo e altri fattori climatici causati dall'uomo che influenzano le emissioni di gas serra, incidendo così sulla forzatura radiativa. Azioni di mitigazione potenziali possono essere "applicate" all'interno di questi scenari socioeconomici di base per valutarne l'efficacia nel raggiungere vari obiettivi. Le cinque famiglie di scenari basati sugli SSP sono (climatedata, n.a.): SSP1 (Sostenibilità): presenta basse sfide sia per la mitigazione che per l'adattamento. In questo scenario, le politiche si concentrano sul benessere umano, sulle tecnologie energetiche pulite e sulla conservazione dell'ambiente naturale. SSP2 (Via di Mezzo): rappresenta sfide moderate sia per la mitigazione che per l'adattamento. SSP3 (Rivalità Regionale): è caratterizzato da sfide elevate sia per la mitigazione che per l'adattamento. In questo scenario, il nazionalismo guida le politiche, con un'attenzione maggiore alle questioni locali e regionali rispetto a quelle globali. SSP4 (Disuguaglianza): definito da elevate sfide per l'adattamento e basse per la mitigazione. SSP5 (Sviluppo Basato sui Combustibili Fossili): caratterizzato da alte sfide per la mitigazione e basse per l'adattamento. Gli RCP sono stati progettati per essere privi di associazioni con un particolare sviluppo socioeconomico. Questo consente di esplorare diversi livelli di emissioni e cambiamenti climatici (dimensione RCP) in combinazione con percorsi di sviluppo socioeconomico (dimensione SSP) in una matrice. Questo quadro integrativo SSP-RCP è ampiamente utilizzato nella letteratura su impatti climatici e analisi delle politiche. Con lo sviluppo degli SSP, sono stati creati nuovi scenari di emissione che combinano gli SSP con i livelli di forzatura radiativa. Gli SSP si riferiscono quindi sia alle cinque famiglie socioeconomiche di base (SSP1, SSP2, ecc.) sia agli scenari di emissione, come SSP1-1.9, SSP1-2.6, ecc., che raggiungono livelli di forzatura radiativa specifici entro il 2100 grazie a regole di politica condivise (Shared Policy Assumptions, SPAs). Principali scenari SSP-RCP: SSP1-1.9: Limita il riscaldamento a circa 1,5°C rispetto al periodo 1850–1900 entro il 2100, con emissioni nette zero di CO2 intorno alla metà del secolo. È l'obiettivo più vicino all'Accordo di Parigi. SSP1-2.6: Mantiene il riscaldamento sotto i 2°C (1850–1900) e prevede emissioni nette zero nella seconda metà del secolo. SSP2-4.5: Scenario "via di mezzo", con forzatura radiativa nominale di 4,5 W/m² entro il 2100 e stime di riscaldamento tra 2,1°C e 3,5°C. SSP3-7.0: Scenario di riferimento medio-alto, con raddoppio delle emissioni di CO2 rispetto ai livelli attuali entro il 2100. Il riscaldamento stimato è tra 2,8°C e 4,6°C. SSP5-8.5: Scenario con alte emissioni basato su uno sviluppo intensivo di combustibili fossili. Il riscaldamento stimato è tra 3,3°C e 5,7°C entro il 2100. Secondo Hausfather e Peters (2020), SSP5-8.5 è considerato altamente improbabile, SSP3-7.0 improbabile, mentre SSP2-4.5 è considerato probabile.
Il potenziale verificarsi di un evento o di una tendenza fisica naturale o indotta dall'uomo che può causare la perdita di vite umane, lesioni o altri impatti sulla salute, nonché danni e perdite a proprietà, infrastrutture, mezzi di sussistenza, fornitura di servizi, ecosistemi e risorse ambientali.
L’arco temporale descrittivo del clima corrente rispetto al quale si vogliono analizzare gli eventuali cambiamenti nelle caratteristiche climatiche di un orizzonte temporale futuro. Per la sua selezione, bisogna considerare almeno due esigenze: da un lato, la sua ampiezza deve essere sufficientemente, ma non eccessivamente, estesa, in modo da ritenere, all’interno del periodo, il clima omogeneo e valutabile in modo robusto; dall’altro, si deve trattare di un arco temporale all’interno del quale siano disponibili dati sufficienti (in termini di copertura e risoluzione spaziale e temporale) per le variabili fisiche che si intende analizzare, come ad esempio precipitazione e temperatura.
Le immagini satellitari sono composte da pixel, ciascuno dei quali rappresenta una porzione di suolo di cui viene misurata la temperatura. Un pixel si definisce 'valido' quando è privo di copertura nuvolosa e di artefatti strumentali, ed è quindi utilizzabile nel calcolo della LST e delle anomalie termiche.
Un modello climatico ad alta risoluzione su un'area limitata. Tali modelli sono utilizzati per il downscaling dei risultati climatici globali su specifici domini regionali.
La capacità di un sistema sociale, economico o ambientale di far fronte a un evento pericoloso, o anomalie, rispondendo e riorganizzando in modo da preservare le sue funzioni essenziali, l'identità e la struttura, mantenendo tuttavia anche le capacità di adattamento, apprendimento trasformazione (Arctic Council, 2016).
Ricostruzioni sistematiche delle condizioni atmosferiche e climatiche del passato, ottenute combinando modelli matematici dell'atmosfera con l'insieme dei dati osservativi storicamente disponibili, come misure da stazioni meteorologiche, radiosonde, boe oceaniche e satelliti. Il risultato è una rappresentazione continua, omogenea e globale del clima su decenni o secoli, priva delle lacune spaziali e temporali tipiche delle reti di osservazione tradizionali. Grazie a questa caratteristica, le rianalisi costituiscono uno strumento fondamentale per studiare l'evoluzione del clima, costruire climatologie di riferimento e contestualizzare le anomalie osservate a scala locale in un quadro climatico più ampio.
Le potenziali conseguenze in cui qualcosa di valore è in gioco e dove il risultato è incerto, riconoscendo la diversità dei valori. Il potenziale di conseguenze negative per i sistemi umani o ecologici, riconoscendo la diversità dei valori e degli obiettivi associati a tali sistemi. Nel contesto dei cambiamenti climatici, i rischi possono derivare dai potenziali impatti dei cambiamenti climatici e dalle risposte umane ai cambiamenti climatici. Nel contesto degli impatti dei cambiamenti climatici, i rischi derivano dalle interazioni dinamiche tra i pericoli legati al clima e l'esposizione e la vulnerabilità del sistema umano o ecologico colpito ai pericoli. I pericoli, l'esposizione e la vulnerabilità possono essere soggetti a incertezza in termini di magnitudo e probabilità di accadimento, e ciascuno di essi può cambiare nel tempo e nello spazio a causa dei cambiamenti socio-economici e del processo decisionale umano (si veda anche la gestione del rischio, l'adattamento e la mitigazione). Nel contesto delle risposte ai cambiamenti climatici, i rischi derivano dalla possibilità che tali risposte non raggiungano gli obiettivi prefissati, o da potenziali compromessi con, o effetti collaterali negativi su, altri obiettivi della società, come gli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile (SDGs) . I rischi possono derivare, ad esempio, dall'incertezza nell'attuazione, nell'efficacia o nei risultati delle politiche climatiche, degli investimenti legati al clima, dello sviluppo o dell'adozione di tecnologie e delle transizioni di sistema.
La probabilità che, in un determinato periodo di tempo, si verifichino gravi alterazioni nel normale funzionamento di una comunità o di una società a causa di eventi fisici pericolosi che interagiscono con condizioni sociali vulnerabili, provocando effetti negativi diffusi a livello umano, materiale, economico o ambientale che richiedono una risposta immediata all'emergenza per soddisfare i bisogni umani critici e che possono richiedere un sostegno esterno per il recupero.
Una descrizione plausibile di come potrebbe svilupparsi il futuro, basata su un insieme coerente e internamente consistente di ipotesi sulle principali forze trainanti (ad esempio, il tasso di cambiamento tecnologico, i prezzi) e sulle relazioni. Si noti che gli scenari non sono né previsioni né predizioni, ma vengono utilizzati per fornire una visione delle implicazioni degli sviluppi e delle azioni.
Il sistema altamente complesso costituito da cinque componenti principali: atmosfera, idrosfera, criosfera, litosfera, biosfera, e le interazioni fra loro. Il sistema climatico evolve nel tempo sotto l'influenza di proprie dinamiche interne, e per effetto di forzanti esterni, come eruzioni vulcaniche, variabilità solare, e forzanti antropogenici come la variazione di composizione dell'atmosfera e il cambiamento di uso del suolo (IPCC 2014).
I Percorsi Socioeconomici Condivisi – Shared Socioeconomic Pathways (SSP) sono una raccolta di scenari climatici, introdotti per la prima volta nel sesto Rapporto di Valutazione dell’IPCC sul cambiamento climatico (AR6, IPCC 2021). Gli scienziati hanno esaminato cinque diverse “narrazioni” che corrispondono ad altrettanti possibili futuri socioeconomici. Gli scenari così definiti coprono alternative che vanno da “emissioni molto basse” (SSP1 – 1.9) a “emissioni molto alte” (SSP3 – 8.5), passando, tra i vari scenari, per “emissioni basse” (SSP1 – 2.6), “intermedie” (SSP2 – 4.5) e “alte” (SSP3 – 7.0).
Le “climate stripes” mostrano l’anomalia termica calcolata come differenza delle temperature medie annuali nel corso del tempo rispetto a un periodo di riferimento, con un focus specifico sull'evoluzione del riscaldamento globale.
Rappresenta la temperatura radiativa della superficie terrestre, ovvero la temperatura che un sensore satellitare misura rilevando la radiazione infrarossa emessa dal suolo. A differenza della temperatura dell'aria misurata dalle stazioni meteorologiche tradizionali, la LST descrive direttamente il comportamento termico della superficie, che si tratti di suolo nudo, vegetazione, asfalto o edifici, rendendola uno strumento particolarmente efficace per monitorare il clima urbano e le sue trasformazioni nel tempo.
Con il termine variabilità climatica ci si riferisce alle variazioni dello stato medio e di altre statistiche (come la deviazione standard, l'occorrenza di eventi estremi, etc.) del clima a tutte le scale spaziali e temporali oltre a quella dei singoli eventi meteorologici. La variabilità può essere dovuta a processi interni naturali, all'interno del sistema climatico (variabilità interna), o a variazioni del forzante esterno naturale o antropogenico (variabilità esterna).
Propensione o predisposizione a subire effetti negativi. La vulnerabilità comprende una varietà di concetti ed elementi, tra cui la sensibilità o la suscettibilità al danno e la mancanza di capacità di far fronte e adattarsi (IPCC, 2022a)