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GCRI · Clima e pericoli

Pericoli composti

Compound hazards are combinations of drivers or hazards that together cause more harm than each would alone: heat with drought, mareggiata con piena fluviale, incendi boschivi followed by heavy rain on burned slopes, or an terremoto during a pandemic. They are often missed because data, models and agencies are organised by single hazard. This page sets out the types of compound event, how they are analysed, and what evidence serves those who must plan for them.

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01Registrare

Compound hazards on the record.

DossierClimate and Hazards · topic
  1. 01La domanda4 meccanismi
  2. 02Campolastra di campo esagonale
  3. 03Indicatori6
  4. 04Fonti5
  5. 05Titolari delle decisioni3
  6. 06Metodi5
02La domanda

Compound hazards: how the risk develops.

Multiple and cascading events. 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

Concurrent drivers

Two hazards occur together because they share a cause or because chance aligns them, such as high river flow and mareggiata in the same coastal storm.

Meccanismo

Preconditioned systems

An earlier condition makes a later hazard worse: wet soils before heavy rain, drought before heat, or a burned slope before a storm.

Meccanismo

Spatially compounding events

The same hazard strikes several regions at once, such as simultaneous crop failures in major producers, overwhelming the capacity to substitute between them.

Meccanismo

Temporally compounding events

A sequence of hazards arrives before recovery from the first, so each one meets a weaker system and the total loss exceeds the sum of separate events.

03Geografia

Segnali climatici nel mondo.

Flood water, daytime surface heat and rain across the world, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

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 (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
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
Stimato
Fonte
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University))
Fornitore
NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University)
Licenza
CC BY 4.0
Annata
null; Stima basata sul censimento, statica (2020)
Risoluzione
griglia di circa 1 km
Incertezza
Stima basata sui censimenti delle persone per chilometro quadrato nel 2020, mostrata come contesto di esposizione; non è un conteggio delle persone colpite da alcun pericolo.
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
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

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
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). Con licenza CC BY 4.0. Colori ridisegnati dalla palette pubblicata; valori mediati in celle esagonali ove mostrati (modificato). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • 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
  • 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

  • Acqua di inondazione, composito a 3 giorni: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 ott 2026
  • 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
  • Densità di popolazione, 2020: Popolazione: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statico
  • Colori reali: riflettanza corretta VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 ott 2026
  • Anomalia della temperatura superficiale del mare: GHRSST MUR25, NASA JPL PO.DAAC · 12 ott 2026

04Tra i domini

Compound hazards are where domain couplings show most.

Compound hazard analyses are designed for the Serie Scenari e stress test. The typology of Zscheischler and colleagues (2018) classifies preconditioned, multivariate, temporally and spatially compounding events.

  • Documented compound events with dates and sources.
  • Joint statistics of extremes for a region.
05Simulatore

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

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
Concurrent hot and dry dayscount per seasonseasonalStation and reanalysis dataOSSERVATO
Joint periodo di ritornoyears for the combined eventper analysisMultivariate statistical modelsSTIMATO
Dependence between driverscorrelation or tail dependence coefficientper analysisStatistical analysis of paired recordsSTIMATO
Events with multiple hazard typesconteggioannualeDisaster event databasesRIPORTATO
Simultaneous breadbasket shortfallscount of regions below a yield thresholdannualeCrop monitoringSTIMATO
Recovery interval between eventsmesiper event sequenceEvent recordsOSSERVATO
07Simulatore di gemello e cascata

Model compound hazards as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile Standard sui pericoli composti e a cascata: 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

Comandi

  • NS-0 Costituzione e principi
  • NS-3 UNI dei record di rischio (grammatica, corrispondenza legacy, autorità di assegnazione)
  • NS-9 UNI contestuali (distribuzioni, istanze, istanze di programma)
  • NS-11 Verifica e monitoraggio (evidenze, attestazioni, osservazione della conformità zero trust)
  • NRS-H61 Famiglia di pericoli: guasto a cascata (NHS-1 sys.cascade)
  • NRS-H62 Famiglia di pericoli: eventi composti e multipericolo (NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H60 Famiglia di pericoli: interruzione delle catene di approvvigionamento e dei flussi (NHS-1 sys.supply-chain)
  • NRS-H94 Famiglia di pericoli: eventi cyber sistemici (NHS-1 cyber.systemic-cyber)
  • NRS-H107 Famiglia di pericoli: concentrazione e monocoltura dell'infrastruttura digitale (NHS-1 tech.digital-concentration)
  • NRS-H7 Famiglia di pericoli: anomalie della circolazione su grande scala (NHS-1 atmo.climate-mode)

Osservazione

  • Copernicus EMS rapid mapping activations (listed for reference)
  • OpenStreetMap planet and replication (listed for reference)
  • ERA5 reanalysis (Copernicus Climate Data Store) (listed for reference)
  • Perdite economiche dirette attribuite ai disastri in rapporto al PIL mondiale
  • Number of disruptions to basic services attributed to disasters

Geografia di esempio

  • Bangladesh: 134 celle esagonali
  • Luci notturne di stanotte, blackout (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
  • Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
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
IPCC AR6 Working Group I, chapter on weather and climate extremesAssessment of compound events and their changesPublic, IPCC terms of use
Profili informativi sui pericoli UNDRR-ISCHazard definitions with notes on linked and cascading hazardsPublic, UNDRR and ISC terms of use
Banca dati internazionale sui disastri EM-DAT (CRED, UCLouvain)Events recorded with associated hazardsFree for non-commercial use with registration
ERA5 reanalysisConsistent multi-variable fields for joint analysisFree and open with attribution, Copernicus licence (to check current terms)
GEOGLAM Crop MonitorMonthly crop conditions in major producing and at-risk countriesPublic, GEOGLAM terms
09Metodi ed evidenze

How compound hazards 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 compound hazards 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
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
Civil protection and emergency agenciesWhich combinations of hazards to plan and exercise forCompound event typologies and storylines
Coastal and flood defence agenciesHow joint surge and river flow change design standardsJoint return periods with dependence stated
Food security and trade ministriesHow to prepare for simultaneous shortfalls among suppliersSpatially compounding event analyses

Output prodotti da questo argomento

  • Typologies of compound events relevant to a country or sector
  • Joint probability analyses with dependence stated
  • Storylines that trace a compound event through its impacts
  • Event sequence records showing recovery intervals
11Questioni centrali

Cosa si chiedono gli esperti.

The core question is what happens when hazards line up.

  • Which combinations of hazards drive the largest impacts in a given system?
  • Are the hazards statistically dependent, for example because they share a weather pattern?
  • Can one event precondition another, such as drought before heavy rain?
  • Could several regions that supply the same market be hit at once?
  • Are emergency resources and insurance capacity sized for simultaneous events?
12Meccanismi

Meccanismi e fattori.

Many hazards share drivers. Large-scale atmospheric patterns can bring heat and drought together, or set up storms that deliver both surge and pioggia estrema. Modes of variabilità climatica can make simultaneous droughts or floods in distant regions more likely in the same year. Ignoring that dependence and treating hazards as independent tends to underestimate the chance of extreme combined outcomes.

Preconditioning and triggering create sequences. Incendi boschivi leaves slopes prone to debris flows; earthquakes loosen slopes before monsoon rains; a first storm can leave defences damaged before a second arrives. Impacts compound further when sistemi are already stressed, for example when a flood strikes during an outbreak.

13Metodi e dati

Come viene studiato, e dove si fermano i metodi.

Metodo o datiCosa mostraLimiti
Multivariate statistics and copulasDependence between hazard variablesNeed long records; tail dependence is hard to estimate
Large ensembles of climate model runsRare combinations not seen in observationsModel biases can distort joint behaviour
Event-set and storyline approachesPlausible, physically coherent combined eventsStorylines are not probabilities
Impact-based and sistemi paeseHow combined hazards affect infrastructure and servicesDepend on uncertain vulnerability and dependency data
14Metodi

Come viene studiato, e cosa i metodi non possono dire.

  1. Teoria dei valori estremi e rischio di codaStima dei livelli di ritorno · Estremi non stazionari · Analisi regionale delle frequenzeApplicato qui
    Canonico · STEM Commons
  2. Scienze del clima e dell'atmosferaRilevamento e attribuzione dei cambiamenti · Attribuzione degli eventi estremi · Valutazione dei modelli basati sui processiApplicato qui
    Canonico · STEM Commons
  3. Statistica spaziale e geostatisticaInterpolazione dei dati delle stazioni · Fusione di dati satellitari e pluviometrici · Raggruppamento spaziale degli eventiApplicato qui
    Canonico · STEM Commons
  4. Idrologia e scienze dell'acquaModellazione delle alluvioni di bacino · Propagazione della siccità · Frequenza delle alluvioni con il clima che cambiaApplicato qui
    Canonico · STEM Commons
  5. Previsione e analisi delle serie storicheInterpretazione delle previsioni d'insieme · Uso delle prospettive stagionali · Verifica delle previsioniApplicato qui
    Canonico · STEM Commons
15Where 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.

16Domande

Domande e risposte.

What is a compound event?
A combination of multiple drivers or hazards that contributes to societal or environmental risk, in IPCC usage, including concurrent, preconditioned, spatially and temporally compounding events.
Why are compound events underestimated?
Because risk analysis often treats each hazard separately and assumes independence, while drivers are frequently linked. Ignoring that dependence understates how often extreme combinations occur.
What is a climate storyline?
A physically consistent description of how a past or plausible future event unfolds, used to explore impacts and decisions without assigning a probability.
What is a storyline approach?
A physically coherent description of how a specific combined event could unfold, used to test plans and systems. It complements probability-based analysis but does not assign a probability.
Is the Universe mission theme on compound hazards active?
The registry lists a compound hazard season as a candidate mission theme for this platform. Mission selection is decided by The Global Risks Forum (GRF) within its instruments, and nothing is active until it is on the record.
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