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GCRI · Clima e pericoli

Proiezioni climatiche

Climate projections describe how the climate may change under different futures of emissions and land use. They come from ensembles of global models, often downscaled to regions, and are increasingly reported by riscaldamento globale level. This page sets out how projections are made, what their uncertainty contains, and how they serve planners who must make long-lived decisions about infrastructure, water and land.

01Registrare

Climate projections on the record.

02La domanda

Climate projections: how the risk develops.

Scenario models, ensembles and uncertainty. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

Meccanismo

Scenarios set the forcing

Shared Socioeconomic Pathways combine emissions and socioeconomic storylines. Projections are conditional on them; they are not forecasts of which future will happen.

Meccanismo

Models differ in sensitivity

Climate models differ in how much they warm for the same forcing and in regional patterns of rainfall. Ensembles sample this spread, and some models run hotter than assessed evidence supports.

Meccanismo

Natural variability blurs the signal

Year-to-year and decade-to-decade variability can mask or exaggerate the forced trend, especially for rainfall and at small scales. Over the next decades it is a large share of uncertainty.

Meccanismo

Downscaling adds detail and assumption

Regional models and statistical methods add local detail. They inherit errors from the driving model and add their own, so downscaled precision is not the same as accuracy.

03Geografia

Segnali climatici nel mondo.

Calore superficiale diurno, pioggia e calore marino in tutto il mondo, da NASA GIBS. Ogni livello riporta la propria data.

La mappa interattiva richiede JavaScript; l'elenco dei livelli e le fonti sono riportati sotto.

Livelli 3

Segnali climatici, per questa pagina

Informazioni su questo livello
Evidenza
Osservato (la nuvolosità persistente lascia ancora lacune)
Fonte
VIIRS NOAA-20 livello 3, 8 giorni (NASA LANCE)
Fornitore
NASA LANCE
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
8 giorni; composito satellitare di 8 giorni; la nuvolosità persistente lascia ancora lacune
Più recenti alla build
2026-09-14
Risoluzione
griglia di circa 1 km
Incertezza
Temperatura superficiale del suolo da satellite negli 8 giorni che terminano alla data indicata, un indicatore di esposizione al calore; non è la temperatura dell'aria, l'indice di calore né un'allerta di caldo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Stimato
Fonte
GPM IMERG (NASA GES DISC)
Fornitore
NASA GES DISC
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; stima satellitare, quasi in tempo reale
Più recenti alla build
2026-10-12
Risoluzione
griglia di circa 2 km
Incertezza
Stima satellitare, quasi in tempo reale. Raster satellitare o di modello così come lo pubblica il fornitore. Nuvole, lacune di swath ed errori di recupero lasciano lacune e rumore; i valori sono indicatori, non misure in un luogo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Osservato
Fonte
GHRSST MUR25 (NASA JPL PO.DAAC)
Fornitore
NASA JPL PO.DAAC
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; analisi satellitare
Più recenti alla build
2026-10-12
Risoluzione
griglia di circa 2 km
Incertezza
Analisi satellitare di quanto la temperatura del mare si discosta dal suo valore abituale per la data indicata; un indicatore di calore marino, non un'allerta di sbiancamento dei coralli .
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Osservato
Fonte
VIIRS NOAA-20, riflettanza corretta (NASA LANCE)
Fornitore
NASA LANCE
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; immagine satellitare
Più recenti alla build
2026-10-14
Risoluzione
griglia di circa 250 m
Incertezza
Immagine satellitare. Raster satellitare o di modello così come lo pubblica il fornitore. Nuvole, lacune di swath ed errori di recupero lasciano lacune e rumore; i valori sono indicatori, non misure in un luogo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Modellato (ultimo anno pubblicato da GIBS)
Fonte
MODIS Terra e Aqua, copertura del suolo (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
Fornitore
NASA LP DAAC
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
annuale; classificazione satellitare; ultimo anno pubblicato da GIBS
Più recenti alla build
2024-01-01
Risoluzione
griglia di circa 500 m
Incertezza
Classi satellitari di copertura del suolo per l'anno indicato, comprese le terre coltivate; una classificazione con errori noti, non un registro aziendale agricolo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Osservato (le nuvole lasciano lacune)
Fonte
VIIRS Global Flood Product (NASA LANCE)
Fornitore
NASA LANCE
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; rilevamento satellitare; le nuvole lasciano lacune
Più recenti alla build
2026-10-14
Risoluzione
griglia di circa 250 m
Incertezza
Rilevamento satellitare; le nuvole lasciano lacune. Raster satellitare o di modello così come lo pubblica il fornitore. Nuvole, lacune di swath ed errori di recupero lasciano lacune e rumore; i valori sono indicatori, non misure in un luogo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo

Ultimo disponibile

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © contributori di OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth

Caricamento delle immagini NASA più recenti.

Trascina per spostare. Ctrl o ⌘ e scorrimento, pizzico o i pulsanti per lo zoom; passa il puntatore per i valori sottostanti; il ripristino riporta alla regione.

Segnali climatici, inquadrati sul mondo.Prodotti satellitari e di modelli così come li pubblica la NASA, ciascuno con la propria data. Sono indicatori, non valutazioni di alcun luogo.

Dati: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © contributori di OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · NASA JPL OPERA DIST-ALERT · NASA AIRSFonti e licenze

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Dati aperti NASA
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Dati aperti NASA
  • Prodotti VIIRS quasi in tempo reale (alluvioni, temperatura della superficie terrestre, copertura nevosa, riflettanza corretta), NASA LANCE; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • Precipitazioni GPM IMERG, NASA Precipitation Processing System; distribuite dal NASA Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC); immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla mappa cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove indicato (modificato). Dati aperti NASA
  • Analisi GHRSST livello 4 MUR, NASA Jet Propulsion Laboratory; distribuite dal NASA Physical Oceanography DAAC (PO.DAAC); immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • Prodotti terrestri MODIS (indici di vegetazione, produzione primaria lorda, copertura del suolo), NASA LP DAAC e LANCE; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • ASTER GDEM è un prodotto di METI e NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Citare come: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. Dati aperti NASA
  • Realizzato con Natural Earth. Dati cartografici vettoriali e raster gratuiti @ naturalearthdata.com. Pubblico dominio
  • © Collaboratori di OpenStreetMap (ODbL), tramite NASA GIBS (coste, confini, strade e nomi di luoghi). Colori ridisegnati dalla mappa di colori pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • Contesto sul globo e sulla mappa piana: linee costiere, confini, strade e toponimi dai livelli di riferimento NASA GIBS (dati OpenStreetMap, ODbL, © contributori di OpenStreetMap); immagini Blue Marble come base facoltativa; terreno 3D e lettura dell'altitudine dall'indice cromatico di elevazione ASTER GDEM (classi da 5 m a 200 m, esagerate per leggibilità). I confini sono tracciati come pubblicati e non implicano alcuna posizione su alcun territorio.
  • Eventi in tempo reale: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET); gli eventi sono indicativi e conservano i link alle fonti originali.
  • In diretta: gli eventi NASA EONET sono indicativi e non costituiscono allerte delle autorità.
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • Observed (EO): NASA AIRS. We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • Previsione della qualità dell'aria, 5 giorni, PM2.5 (CAMS tramite Open-Meteo): contiene informazioni modificate del Copernicus Atmosphere Monitoring Service 2026.
  • Ultimo anno, temperatura giornaliera (ERA5 tramite Open-Meteo): contiene informazioni modificate del Copernicus Climate Change Service 2026.
  • Ultimo anno, temperatura e soleggiamento giornalieri (NASA POWER): questi dati provengono dal progetto POWER del NASA Langley Research Center (LaRC), finanziato dal programma NASA Earth Science/Applied Science..
  • Dati meteorologici di Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), con licenza CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • Optional layers (22 sources in the layer list: live, forecast, observed and context) print their provider credit on the map and here when switched on; forecasts are model output and derived indices are estimates.

Livelli e date

  • Temperatura della superficie terrestre, diurna, composito di 8 giorni: VIIRS NOAA-20 Level 3, 8 giorni, NASA LANCE · 14 set. 2026
  • Intensità delle precipitazioni, media giornaliera: GPM IMERG, NASA GES DISC · 12 ott 2026
  • Anomalia della temperatura superficiale del mare: GHRSST MUR25, NASA JPL PO.DAAC · 12 ott 2026
  • Colori reali: riflettanza corretta VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 ott 2026
  • Tipo di copertura del suolo (IGBP), annuale: copertura del suolo MODIS Terra e Aqua (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • Acqua di inondazione, composito a 3 giorni: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 ott 2026

04Tra i domini

Projections reach decisions through each domain’s models.

Projection-based analyses are designed for the Serie Prospettive di previsione, labelled as projections under named pathways. CMIP6 and ScenarioMIP (O’Neill and others, 2016) provide the climate side; the next phase of CMIP is in preparation.

  • Downscaling evaluations for a region.
  • Impact model intercomparisons.
05Monitoraggio

Prospettive multirischio.

La schermata che un gruppo utilizzerebbe per seguire questo tema: misure, stati e decisioni. I nomi sono esempi e i valori sono illustrativi.

Multi-hazard outlook: the screen’s structure, terms and states for Climate projections.Nomi di esempio e valori illustrativi; un progetto, non un registro né un sistema attivo.
06Indicatori

Cosa viene misurato e con quale accuratezza.

Ogni indicatore riporta la sua unità, la sua cadenza, il tipo di fonte su cui si basa e l'etichetta di evidenza che un valore riporterebbe. Non sono mostrati valori: un programma li fornisce sotto la propria autorità.

IndicatoreUnitàCadenzaTipo di fonteEtichetta
Change in annual mean temperaturedegrees Celsius at a stated warming levelper ensemble releaseCMIP6 and regional ensemblesMODELLATO
Change in heavy precipitationpercent change in annual maximum daily rainfallper ensemble releaseModel ensemblesMODELLATO
Change in hot daysdays above a threshold per yearper ensemble releaseModel ensemblesMODELLATO
Ensemble spreadrange across modelsper ensemble releaseEnsemble statisticsMODELLATO
Model agreement on sign of changepercent of modelsper ensemble releaseEnsemble statisticsMODELLATO
Bias against observationsdifference over reference periodper modelValutazione dei modelliSTIMATO
07Simulatore

Stock, flussi, ritardi e una soglia critica.

Due stock, la pressione e la capacità di adattamento, legati da un ciclo di crescita che si rafforza, una risposta di bilanciamento ritardata e danni quando la pressione supera la capacità; oltre la soglia il sistema può ribaltarsi. Modello didattico con valori illustrativi dichiarati, non una previsione.

Comandi

Crescita della pressione
6,0% all'anno
Efficacia della capacità nel ridurre la pressione
4,0% all'anno
Risposta degli investimenti alla pressione percepita
20%
Ritardo di percezione
4.0 anni
Soglia critica della pressione
60 indici
Amplificazione oltre la soglia
2,0 volte
Anni simulati
50 anni

Letture

Pressione massima
113 indici
Capacità alla fine
Indice 186
Anni sopra la soglia
15,8 anni
Numeri, metodi e fonti
AnnoPressioneCapacitàPercepito
020.050.020.0
423.344.921.2
827.242.224.0
1231.742.327.7
1636.845.532.2
2042.351.537.2
2447.960.342.6
2853.271.348.0
3257.884.353.1
3666.498.458.4
4082.7115.969.7
4497.8139.783.8
48109.1169.497.3

Metodi

  1. Dinamica dei sistemi Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
  2. Transizioni critiche e punti di non ritorno Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
  3. Diagramma a ciclo causale Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
  4. Ventaglio di incertezza (Monte Carlo sui parametri) Spiegelhalter, Pearson e Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  5. Sensibilità un fattore alla volta (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Dati

No observed data enters this model: it runs on the teaching values set by the controls, to be replaced with a programme’s own evidence.

Stock, flussi, ritardi e una soglia di non ritorno. Modello didattico illustrativo: funziona con i valori impostati dai controlli, non con dati misurati. Metodi: dinamica dei sistemi (Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics); transizioni critiche e punti di non ritorno (Scheffer e altri (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461); diagramma dei cicli causali (Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill).

Nei sei pilastri, sotto la guida di Nexus Consortium

08Fonti

Da dove provengono le evidenze.

Set di dati pubblici e registri istituzionali specifici, ciascuno con la sua classe di licenza. Le fonti soggette ad accordo sono utilizzate solo alle relative condizioni e mai ripubblicate.

FonteCosa fornisceClasse di licenza
CMIP6 archive via the Earth System Grid FederationGlobal climate model output for standard experimentsOpen, CC BY 4.0 for most models (to check per model)
CORDEX regional climate downscalingRegional model ensembles for defined domainsOpen, terms per domain and model (to check)
IPCC WGI Interactive AtlasRegional projections and observations by warming level and scenarioPublic, CC BY 4.0
NASA NEX-GDDP-CMIP6Statistically downscaled daily projectionsOpen, NASA data policy
Copernicus Climate Data Store projectionsGlobal and regional projections with documentationFree and open with attribution, Copernicus licence (to check current terms)
09Simulatore di gemello e cascata

Model climate projections as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile Standard sul rischio climatico: the hazards it names, the sistemi and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full Costruttore di sistemi.

Pericoli

  • innalzamento del livello del mare
  • Coastal flood (innescato a valle)
  • Mareggiata (innescato a valle)
  • High-tide flooding (set off downstream)
  • Coastal erosion (set off downstream)
  • Saltwater intrusion (set off downstream)
  • Estuary flood (set off downstream)
  • Coastal habitat squeeze (set off downstream)
  • Wetland loss (set off downstream)
  • Mangrove loss (set off downstream)
  • Groundwater flood (set off downstream)
  • Climate-driven migration and relocation (set off downstream)
  • Sfollamenti di massa (innescati a valle)

Comandi

  • NS-0 Costituzione e principi
  • NS-1 Il UNI e il catalogo di artefatti (grammatica v0.2: segmenti di dominio, settore, regione e ambiente)
  • NS-3 UNI dei record di rischio (grammatica, corrispondenza legacy, autorità di assegnazione)
  • NS-3b Profilo di metadati di dataset e prodotti (STAC, DCAT, PROV-O)
  • NS-9 UNI contestuali (distribuzioni, istanze, istanze di programma)
  • NS-11 Verifica e monitoraggio (evidenze, attestazioni, osservazione della conformità zero trust)
  • NS-14 Conformità e corrispondenza con standard esterni
  • NRS-H65 Famiglia di pericoli: superamento dei confini planetari (NHS-1 planet.boundary)
  • NRS-H62 Famiglia di pericoli: eventi composti e multipericolo (NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H71 Famiglia di pericoli: catastrofi cosmiche e del tempo profondo (NHS-1 planet.deep-time)
  • NRS-H79 Famiglia di pericoli: crisi di salute mentale (NHS-1 health.mental)
  • NRS-H75 Famiglia di pericoli: malattie sensibili al clima (NHS-1 health.climate-sensitive)
  • NRS-H7 Famiglia di pericoli: anomalie della circolazione su grande scala (NHS-1 atmo.climate-mode)

Osservazione

  • ERA5 reanalysis (Copernicus Climate Data Store) (listed for reference)
  • CMIP6 climate projections (Copernicus Climate Data Store) (listed for reference)
  • NGFS Scenario Explorer (listed for reference)
  • INFORM Risk Index (indicato come riferimento)
  • Numero di decessi, persone disperse e persone direttamente colpite attribuiti ai disastri ogni 100.000 abitanti
  • Total greenhouse gas emissions per year
  • Perdite economiche dirette attribuite ai disastri in rapporto al PIL mondiale

Geografia di esempio

  • Pacific Island states: 150 hexagonal cells
  • Luci notturne di stanotte, blackout (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Acque superficiali attraverso le nuvole, 30 m (radar OPERA DSWx-S1), NASA GIBS
  • Intensità delle precipitazioni, ultima mezz'ora (IMERG), NASA GIBS
  • Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
10Decisioni

Chi decide, e a cosa servono le evidenze.

Climate and Hazards prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

Chi decideLa domandaEvidenze fornite da questa pagina
Infrastructure owners and design standards bodiesQuali cambiamento climatico allowances to build into long-lived assetsProjections by warming level with spread and agreement
Water resources plannersHow to plan supply and storage for a range of futuresProjected changes in rainfall, evaporation and extremes
National adaptation planning teamsWhich climate futures to plan againstProjection summaries and limitation statements

Output prodotti da questo argomento

  • Projection summaries by riscaldamento globale level, with ensemble spread
  • Guidance on selecting models and downscaled products for a region
  • Bias evaluation notes against local observations
  • Scenario limitation statements for planners
11Metodi ed evidenze

How climate projections is modelled, measured and tested.

Il modello, le sue ipotesi, i suoi dati e la sua incertezza, nella forma in cui uno scienziato o un ingegnere li verificherebbe. Le strutture seguono metodi pubblicati. I valori rappresentati sono illustrativi, non risultati.

Bande di incertezza

How far the outlook for climate projections could spread, shown as ranges rather than a single line.

Ora+5+10+15+20+25+30 yaltobassointervallo molto probabileintervallo probabile
Stima centrale
mediana dell'ensemble
Intervalli
probabile e molto probabile, nel linguaggio calibrato dell'IPCC
Ensemble
membri, scenari e condizioni iniziali dichiarati
Da leggere con
la sensibilità del risultato a ogni input
Dispersione illustrativa dell'ensemble su una scala di indice; la forma segue le linee guida IPCC sull'incertezza. Non è una proiezione.
Principi guida FAIR · GO FAIR e FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumGuidance on consistent treatment of uncertainties · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Comitato sui satelliti per l'osservazione della Terra
12Questioni centrali

Cosa si chiedono gli esperti.

Projection questions are about what could happen, and how far to trust it.

  • Which scenarios are being used, and what do they assume about emissions and society?
  • How much do models agree, and where do they disagree?
  • Which part of the uncertainty comes from scenarios, from model differences and from natural variability?
  • At what spatial scale can projections be trusted, and how were they downscaled?
  • How should low-likelihood, high-impact outcomes be handled?
13Meccanismi

Meccanismi e fattori.

Global climate models solve equations for the flow of energy, water and momentum on a grid, with processes too small to resolve, such as clouds, represented by approximations. Different models make different approximations, which is one reason they disagree. Scenarios describe possible futures for emissions and land use; they are not forecasts and carry no probability on their own.

Uncertainty has three main sources: the scenario, the model and internal variability, which is the chaotic year-to-year fluctuation of the climate. Over the next few decades internal variability and model differences dominate many regional projections; later in the century the scenario matters most. Downscaling to local scales adds detail but also adds its own assumptions.

14Metodi e dati

Come viene studiato, e dove si fermano i metodi.

Metodo o datiCosa mostraLimiti
Multi-model ensemblesThe range of projections across modelsModels share some biases, so spread may understate uncertainty
Large single-model ensemblesThe role of internal variabilityReflect one model’s physics
Statistical and dynamical downscalingRegional and local detailAdd uncertainty and depend on the driving model
Bias adjustmentProjections aligned with observed statisticsCan distort physical relationships between variables
Emulators and storylinesRapid exploration and coherent narrativesSimplify the underlying physics
16Where this page’s references

Where this page’s references lead.

Gli organismi e i documenti alla luce dei quali si legge questa pagina. Stato ed edizioni cambiano; ogni link porta all'organismo emittente.

18Domande

Domande e risposte.

What is a global warming level?
A level of global mean surface warming relative to pre-industrial, such as one and a half or two degrees, used to report regional changes independently of when that level is reached.
What is the difference between a projection and a forecast?
A forecast predicts what will happen from current conditions. A projection describes what would happen under a stated scenario of future emissions and land use.
Should I use downscaled projections?
They add local detail useful for planning, but they inherit and add errors. Using several models and methods, and checking against observations, shows whether the detail is reliable.
Is a scenario a prediction?
No. A scenario is a coherent assumption about the future used to explore consequences. Projections under a scenario show what could happen if that assumption held.
Why not just use the average of all models?
The average hides the range of plausible outcomes, including those that matter most for risk. Good practice reports the spread and explains why models differ.
Can projections be used at the scale of a single site?
With caution. Local detail requires downscaling, which adds uncertainty. Site decisions should rely on qualified analysis that states its methods and limits.
RapportiContribuisci

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Clima e pericoli

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