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GCRI · Clima e ameaças

Projeções climáticas

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 aquecimento global 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.

01Registrar

Climate projections on the record.

02A pergunta

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.

Mecanismo

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.

Mecanismo

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.

Mecanismo

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.

Mecanismo

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

Sinais climáticos em todo o mundo.

Calor superficial diurno, chuva e calor marinho em todo o mundo, a partir do NASA GIBS. Cada camada traz sua própria data.

O mapa interativo requer JavaScript. A lista de camadas e as fontes estão abaixo.

Camadas 3

Sinais climáticos, para esta página

Sobre esta camada
Evidências
Observado (a nebulosidade persistente ainda deixa lacunas)
Fonte
VIIRS NOAA-20 nível 3, 8 dias (NASA LANCE)
Fornecedor
NASA LANCE
Licença
Dados abertos da NASA
Ano de referência
8 dias; composição de satélite de 8 dias; a nebulosidade persistente ainda deixa lacunas
Mais recentes na compilação
2026-09-14
Resolução
grade de cerca de 1 km
Incerteza
Temperatura da superfície do solo medida por satélite nos 8 dias que terminam na data indicada, um indicador de exposição ao calor; não é a temperatura do ar, o índice de calor nem um alerta de calor.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
Evidências
Estimado
Fonte
GPM IMERG (NASA GES DISC)
Fornecedor
NASA GES DISC
Licença
Dados abertos da NASA
Ano de referência
diário; estimativa por satélite, quase em tempo real
Mais recentes na compilação
2026-10-12
Resolução
grade de cerca de 2 km
Incerteza
Estimativa por satélite, quase em tempo real. Raster de satélite ou de modelo como o provedor o publica. Nuvens, lacunas de faixa e erro de recuperação deixam lacunas e ruído; os valores são indicadores, não medições em um local.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
Evidências
Observado
Fonte
GHRSST MUR25 (NASA JPL PO.DAAC)
Fornecedor
NASA JPL PO.DAAC
Licença
Dados abertos da NASA
Ano de referência
diário; análise de satélite
Mais recentes na compilação
2026-10-12
Resolução
grade de cerca de 2 km
Incerteza
Análise de satélite de quanto a temperatura do mar se afasta de seu valor habitual para a data indicada; um indicador de calor marinho, não um alerta de branqueamento de corais .
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
Evidências
Observado
Fonte
VIIRS NOAA-20, refletância corrigida (NASA LANCE)
Fornecedor
NASA LANCE
Licença
Dados abertos da NASA
Ano de referência
diário; imagem de satélite
Mais recentes na compilação
2026-10-14
Resolução
grade de cerca de 250 m
Incerteza
Imagem de satélite. Raster de satélite ou de modelo como o provedor o publica. Nuvens, lacunas de faixa e erro de recuperação deixam lacunas e ruído; os valores são indicadores, não medições em um local.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
Evidências
Modelado (último ano publicado pelo GIBS)
Fonte
MODIS Terra e Aqua, cobertura do solo (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
Fornecedor
NASA LP DAAC
Licença
Dados abertos da NASA
Ano de referência
anual; classificação por satélite; último ano publicado pelo GIBS
Mais recentes na compilação
2024-01-01
Resolução
grade de cerca de 500 m
Incerteza
Classes de cobertura do solo por satélite para o ano indicado, incluindo terras cultivadas; uma classificação com erros conhecidos, não um cadastro de propriedades agrícolas.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
Evidências
Observado (as nuvens deixam lacunas)
Fonte
Produto VIIRS de inundações globais (NASA LANCE)
Fornecedor
NASA LANCE
Licença
Dados abertos da NASA
Ano de referência
diário; detecção por satélite; as nuvens deixam lacunas
Mais recentes na compilação
2026-10-14
Resolução
grade de cerca de 250 m
Incerteza
Detecção por satélite; as nuvens deixam lacunas. Raster de satélite ou de modelo como o provedor o publica. Nuvens, lacunas de faixa e erro de recuperação deixam lacunas e ruído; os valores são indicadores, não medições em um local.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo

Mais recente disponível

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

Carregando as imagens mais recentes da NASA.

Arraste para mover. Use Ctrl ou ⌘ e role, o gesto de pinça ou os botões para ampliar. Passe o cursor para ver os valores sob o ponteiro. Redefinir volta à região.

Sinais climáticos, enquadrados no mundo.Produtos de satélite e de modelos como a NASA os publica, cada um com sua própria data. São indicadores, não avaliações de nenhum lugar.

Dados: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © colaboradores do OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · NASA JPL OPERA DIST-ALERT · NASA AIRSFontes e licenças

  • 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). Dados abertos da 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). Dados abertos da NASA
  • Produtos VIIRS em tempo quase real (cheias, temperatura da superfície terrestre, cobertura de neve, refletância corrigida), NASA LANCE; imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Dados abertos da NASA
  • Precipitação GPM IMERG, NASA Precipitation Processing System; distribuída pelo NASA Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC); imagens via NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em médias em células hexagonais quando indicado (modificado). Dados abertos da NASA
  • Análises GHRSST nível 4 MUR, NASA Jet Propulsion Laboratory; distribuídas pelo NASA Physical Oceanography DAAC (PO.DAAC); imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Dados abertos da NASA
  • Produtos terrestres MODIS (índices de vegetação, produção primária bruta, ocupação do solo), NASA LP DAAC e LANCE; imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Dados abertos da NASA
  • O ASTER GDEM é um produto do METI e da NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Citar como: 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. Dados abertos da NASA
  • Feito com Natural Earth. Dados cartográficos vetoriais e matriciais gratuitos em naturalearthdata.com. Domínio público
  • © Colaboradores do OpenStreetMap (ODbL), via NASA GIBS (costas, limites, estradas e nomes de locais). Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores com média em células hexagonais onde apresentados (modificado). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Dados abertos da NASA
  • Contexto no globo e no mapa plano: litorais, fronteiras, estradas e nomes de lugares das camadas de referência da NASA GIBS (dados do OpenStreetMap, ODbL, © colaboradores do OpenStreetMap). Imagens Blue Marble como base opcional. Terreno 3D e leitura de elevação a partir do índice de cores de elevação do ASTER GDEM (classes de 5 m a 200 m, exageradas para facilitar a leitura). As fronteiras são desenhadas como publicadas e não implicam posição sobre nenhum território.
  • Eventos ao vivo: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET). Os eventos são indicativos e mantêm os links para suas fontes originais.
  • Ao vivo: NASA EONET. Os eventos são indicativos, não alertas de autoridades.
  • 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).
  • Previsão da qualidade do ar, 5 dias, PM2.5 (CAMS via Open-Meteo): contém informação modificada do Copernicus Atmosphere Monitoring Service 2026.
  • Último ano, temperatura diária (ERA5 via Open-Meteo): contém informação modificada do Copernicus Climate Change Service 2026.
  • Último ano, temperatura e insolação diárias (NASA POWER): estes dados foram obtidos do projeto POWER do NASA Langley Research Center (LaRC), financiado pelo programa NASA Earth Science/Applied Science..
  • Dados meteorológicos por Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), licenciados sob 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.

Camadas e datas

  • Temperatura da superfície terrestre, dia, composto de 8 dias: VIIRS NOAA-20 Nível 3, 8 dias, NASA LANCE · 14 set. 2026
  • Taxa de precipitação, média diária: GPM IMERG, NASA GES DISC · 12 out. 2026
  • Anomalia da temperatura da superfície do mar: GHRSST MUR25, NASA JPL PO.DAAC · 12 out. 2026
  • Cor verdadeira: reflectância corrigida VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 out. 2026
  • Tipo de cobertura do solo (IGBP), anual: MODIS Terra e Aqua cobertura do solo (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • Água de inundação, composto de 3 dias: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 out. 2026

04Em todos os domínios

Projections reach decisions through each domain’s models.

Projection-based analyses are designed for the Série Perspectivas de Prospectiva, 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.
05Monitoramento

Perspetivas multirrisco.

A tela que uma equipe usaria para acompanhar esta matéria: suas medidas, estados e decisões. Os nomes são exemplos e os valores são ilustrativos.

Multi-hazard outlook: the screen’s structure, terms and states for Climate projections.Nomes de exemplo e valores ilustrativos; um projeto, não um registro nem um sistema ativo.
06Indicadores

O que é medido e com que qualidade.

Cada indicador leva sua unidade, sua periodicidade, o tipo de fonte por trás dele e a etiqueta de evidência que um valor levaria. Nenhum valor é mostrado: um programa os fornece sob sua própria autoridade.

IndicadorUnidadeCadênciaTipo de fonteRótulo
Change in annual mean temperaturedegrees Celsius at a stated warming levelper ensemble releaseCMIP6 and regional ensemblesMODELADO
Change in heavy precipitationpercent change in annual maximum daily rainfallper ensemble releaseModel ensemblesMODELADO
Change in hot daysdays above a threshold per yearper ensemble releaseModel ensemblesMODELADO
Ensemble spreadrange across modelsper ensemble releaseEnsemble statisticsMODELADO
Model agreement on sign of changepercent of modelsper ensemble releaseEnsemble statisticsMODELADO
Bias against observationsdifference over reference periodper modelAvaliação de modelosESTIMADO
07Simulador

Stocks, fluxos, atrasos e um limiar de rutura.

Dois stocks, a pressão e a capacidade de adaptação, ligados por um ciclo de crescimento que se reforça, uma resposta de equilíbrio com atraso e danos quando a pressão ultrapassa a capacidade; para lá do limiar, o sistema pode bascular. Modelo didático com valores ilustrativos declarados, não uma previsão.

Controles

Crescimento da pressão
6,0% ao ano
Eficácia da capacidade na redução da pressão
4,0% ao ano
Resposta do investimento à pressão percebida
20%
Atraso de perceção
4.0 anos
Limiar de rutura da pressão
60 índices
Amplificação para lá do limiar
2,0 vezes
Anos simulados
50 anos

Leituras

Pressão máxima
113 índices
Capacidade no final
Índice 186
Anos acima do limiar
15,8 anos
Números, métodos e fontes
AnoPressãoCapacidadePercebido
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

Métodos

  1. Dinâmica de sistemas Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
  2. Transições críticas e pontos de rutura Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
  3. Diagrama de ciclos causais Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
  4. Leque de incerteza (Monte Carlo de parâmetros) Spiegelhalter, Pearson e Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  5. Sensibilidade de um fator de cada vez (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Dados

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.

Estoques, fluxos, atrasos e um limiar de inflexão. Modelo didático ilustrativo: funciona com os valores definidos pelos controles, não com dados medidos. Métodos: dinâmica de sistemas (Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics); transições críticas e pontos de inflexão (Scheffer e outros (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461); diagrama de ciclos causais (Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill).
08Fontes

De onde vêm as evidências.

Conjuntos de dados públicos nomeados e registros institucionais, cada um com sua classe de licença. As fontes obtidas por acordo só são usadas nos seus termos e nunca são republicadas.

FonteO que ofereceClasse de licença
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)
09Simulador de gêmeo e cascata

Model climate projections as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile Normas sobre risco climático: the hazards it names, the sistemas 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 Construtor de sistemas.

Ameaças

  • subida do nível do mar
  • Coastal flood (desencadeado a jusante)
  • Maré de tempestade (desencadeado a jusante)
  • 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)
  • Deslocamento em massa (desencadeado a jusante)

Controles

  • NS-0 Constituição e princípios
  • NS-1 A UNI e o catálogo de artefatos (gramática v0.2: segmentos de domínio, setor, região e ambiente)
  • NS-3 UNIs de registros de risco (gramática, correspondência legada, autoridade de atribuição)
  • NS-3b Perfil de metadados de conjuntos de dados e produtos (STAC, DCAT, PROV-O)
  • NS-9 UNIs contextuais (implantações, instâncias, instâncias de programa)
  • NS-11 Verificação e monitoramento (evidências, atestações, observação da conformidade de confiança zero)
  • NS-14 Conformidade e correspondência com normas externas
  • NRS-H65 Família de ameaças: transgressão dos limites planetários (NHS-1 planet.boundary)
  • NRS-H62 Família de ameaças: eventos compostos e multiameaças (NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H71 Família de ameaças: catástrofes cósmicas e do tempo profundo (NHS-1 planet.deep-time)
  • NRS-H79 Família de ameaças: crises de saúde mental (NHS-1 health.mental)
  • NRS-H75 Família de perigos: doenças sensíveis ao clima (NHS-1 health.climate-sensitive)
  • NRS-H7 Família de ameaças: anomalias da circulação de grande escala (NHS-1 atmo.climate-mode)

Observação

  • 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 (listado para referência)
  • Número de mortes, pessoas desaparecidas e pessoas diretamente afetadas atribuídas a desastres por 100.000 habitantes
  • Total greenhouse gas emissions per year
  • Perdas econômicas diretas atribuídas a desastres em relação ao PIB mundial

Geografia de exemplo

  • Pacific Island states: 150 hexagonal cells
  • Luzes noturnas desta noite, apagões (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Água superficial através das nuvens, 30 m (radar OPERA DSWx-S1), NASA GIBS
  • Taxa de chuva, última meia hora (IMERG), NASA GIBS
  • Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
10Decisões

Quem decide, e a que servem as evidências.

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

Quem decideA perguntaEvidências a que esta página serve
Infrastructure owners and design standards bodiesQuais alterações climáticas 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

Produtos que este tema gera

  • Projection summaries by aquecimento global 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
11Métodos e evidência

How climate projections is modelled, measured and tested.

O modelo, os seus pressupostos, os seus dados e a sua incerteza, na forma que um cientista ou engenheiro verificaria. As estruturas seguem métodos publicados. Os valores representados são ilustrativos, não conclusões.

Bandas de incerteza

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

Agora+5+10+15+20+25+30 yaltobaixointervalo muito provávelintervalo provável
Estimativa central
mediana do conjunto
Intervalos
provável e muito provável, na linguagem calibrada do IPCC
Conjunto
membros, cenários e condições iniciais declarados
Ler com
a sensibilidade do resultado a cada entrada
Dispersão ilustrativa de conjunto em uma escala de índice; a forma segue a orientação do IPCC sobre incerteza. Não é uma projeção.
Princípios orientadores FAIR · GO FAIR e FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumOrientação sobre o tratamento consistente das incertezas · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Committee on Earth Observation Satellites
12Questões centrais

O que os especialistas perguntam.

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?
13Mecanismos

Mecanismos e fatores.

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.

14Métodos e dados

Como é estudado e onde param os métodos.

Método ou dadosO que mostraLimites
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
15Métodos

Como é estudado e o que os métodos não podem dizer.

16Where this page’s references

Where this page’s references lead.

Os organismos e documentos à luz dos quais esta página é lida. O estado e as edições mudam; cada ligação leva ao organismo emissor.

18Perguntas

Perguntas e respostas.

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.
RelatóriosContribuir

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Relatórios is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

GCRIClima e ameaçasRisco e resiliência de sistemas globaisSinal do ObservatoryCenários e testes de estresse
Clima e ameaças

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