Approfondimenti
Quando il clima cambia più rapidamente delle infrastrutture, la differenza non la fa la capacità di reagire all’evento, ma quella di comprenderne in anticipo le possibili conseguenze.
Se il Climate Risk Assessment definisce il processo con cui si analizzano hazard, esposizione e vulnerabilità, il Climate Risk Model rappresenta il motore analitico che permette di stimare probabilità degli eventi climatici, intensità dei fenomeni, fragilità degli asset, impatti economici e funzionali e priorità di intervento.
Il suo obiettivo è rendere il rischio misurabile e utilizzabile nelle decisioni, non descriverlo in modo teorico.
In questo articolo parliamo di:
Un Climate Risk Model è un modello analitico progettato per stimare il rischio climatico fisico su asset, infrastrutture, reti, processi operativi e sistemi aziendali. Combina dati climatici, geospaziali, fisici, operativi ed economici per trasformare informazioni complesse in indicatori utilizzabili per il processo decisionale.
Nel Climate Risk Assessment vengono analizzate tre dimensioni fondamentali: hazard, exposure, vulnerability.
Il Climate Risk Model integra queste componenti e le traduce in valutazioni quantitative o semi-quantitative degli impatti attesi.
| Componente | Funzione nel modello | Esempio |
|---|---|---|
| Hazard | Identifica il pericolo climatico | Alluvione |
| Exposure | Valuta dove si trova l’asset | Impianto vicino a un’area flood-prone |
| Vulnerability | Misura la fragilità dell’asset | Protezioni insufficienti |
| Impact | Stima l’effetto potenziale | Downtime, danno fisico, aumento costi |
La finalità non è prevedere il meteo o determinare con certezza assoluta cosa accadrà in futuro. Il modello serve piuttosto a stimare scenari plausibili di rischio e a supportare decisioni concrete su dove intervenire, con quale priorità e con quale livello di investimento.
Il valore di un modello non si misura dalla capacità di eliminare l’incertezza, ma dalla sua capacità di renderla leggibile e governabile.
In questo modo il rischio climatico smette di essere un’informazione isolata e diventa un elemento integrabile nei processi aziendali e nelle strategie di adattamento.
I due strumenti sono diversi ma complementari, perché rispondono a domande differenti:
I Climate Change Models simulano l’evoluzione del sistema climatico nel tempo. Analizzano variabili come:
Questi modelli aiutano a comprendere come potrebbe evolvere il clima nei prossimi decenni sulla base di differenti scenari emissivi.
I Climate Risk Models aggiungono alle variabili dei Climate Change Models ulteriori livelli di analisi collegati agli asset e alle attività che devono essere protetti:
Esempio di integrazione dei due modelli
Immaginiamo un impianto industriale situato vicino a un fiume in un’area che negli ultimi decenni ha registrato eventi alluvionali sempre più frequenti.
Un Climate Change Model può mostrare che, nei prossimi trent’anni, in quel territorio aumenteranno intensità e frequenza delle precipitazioni estreme, rendendo più probabili episodi di esondazione.
Un Climate Risk Model utilizza queste informazioni per valutare come quel cambiamento potrebbe incidere sull’impianto. Può stimare la probabilità di allagamento delle aree produttive, i possibili danni alle apparecchiature, i giorni di fermo attività attesi e gli impatti economici associati, aiutando a definire priorità di intervento e investimenti per l’adattamento.
Due modelli, due prospettive sul rischio: sintesi delle differenze
| Aspetto | Climate Change Model | Climate Risk Model |
|---|---|---|
| Obiettivo | Simulare l’evoluzione climatica | Stimare impatti su asset e operations |
| Domanda principale | Come cambia il clima? | Quali asset sono più a rischio? |
| Output | Scenari climatici | Risk score, danni attesi, priorità |
| Dati principali | Variabili climatiche | Clima, asset, vulnerabilità e costi |
| Utilizzo | Ricerca e scenario planning | Decisioni operative e investimenti |
Due asset apparentemente simili possono presentare livelli di rischio molto diversi in base alla loro posizione geografica, alla quota altimetrica, alla vicinanza a fiumi, coste o aree franose, alle caratteristiche costruttive, al livello di manutenzione, alla ridondanza operativa, alle dipendenze da reti esterne e alla loro criticità per la continuità operativa.
Un Climate Risk Model serve a capire come il rischio può tradursi in conseguenze concrete sugli asset e quali interventi possono ridurne gli impatti nel tempo.
Permette di:
È attraverso la capacità di collegare scenari climatici, vulnerabilità e possibili conseguenze che il rischio diventa una variabile concreta a supporto delle decisioni.
Da un modello accurato è possibile stabilire che:
Come il modello supporta le decisioni
| Asset | Rischio climatico rilevante | Decisione supportata dal modello |
|---|---|---|
| Sottostazione elettrica | Alluvione, vento estremo | Priorità di protezione fisica e continuità |
| Linea ferroviaria | Caldo estremo, frane, piogge intense | Manutenzione predittiva e adattamento |
| Nodo logistico | Precipitazioni estreme, heatstress | Continuità operativa e riduzione downtime |
| Rete idrica | Siccità, frane, alluvioni | Investimenti in resilienza e ridondanza |
| Impianto industriale | Incendi, vento, caldo estremo | Strategie di protezione e continuità produttiva |
I modelli probabilistici di rischio climatico rappresentano oggi uno degli approcci più avanzati nella valutazione del rischio fisico.
A differenza dei modelli deterministici, non restituiscono un singolo valore assoluto, ma producono una distribuzione di possibili scenari, associando a ciascuno una probabilità di accadimento.
Questo approccio è particolarmente utile perché il rischio climatico contiene inevitabilmente margini di incertezza.
Questo tipo di modello può stimare:
Tra gli output più utilizzati troviamo:
Quando il rischio viene tradotto in informazioni chiare, diventa più semplice valutare le opzioni disponibili e orientare le decisioni.
Chi gestisce asset e infrastrutture può:
Dati di input per un Climate Risk Model
La qualità di un modello dipende direttamente dalla qualità dei dati che lo alimentano.
Più i dati sono accurati, granulari e aggiornati, maggiore sarà l’affidabilità delle stime prodotte.
Nel Climate Risk Assessment i dati geospaziali rappresentano già una componente fondamentale. All’interno di un Climate Risk Model diventano invece uno degli elementi centrali per la simulazione degli scenari e la quantificazione degli impatti.
Le principali categorie di input comprendono:
Dati climatici
Dati geospaziali
Dati sugli asset
Dati operativi ed economici
Il ruolo dei dati nella costruzione del modello
| Categoria dati | Esempi | Perché è utile |
|---|---|---|
| Climatici | Piogge, temperature, vento | Definiscono l’hazard |
| Geospaziali | Coordinate, altimetria | Misurano l’esposizione |
| Asset | Materiali, età, progettazione | Valutano la vulnerabilità |
| Economici e operativi | CAPEX, OPEX, downtime | Quantificano l’impatto |
La validazione dei modelli di rischio è ciò che permette di distinguere un risultato affidabile da un output difficile da interpretare o utilizzare nelle decisioni.
Per questo ogni Climate Risk Model deve essere sottoposto a verifiche continue che ne valutino solidità, coerenza e capacità di rappresentare il rischio in modo realistico.
Questo richiede analisi condotte su più livelli:
La validazione non serve soltanto a misurare l’accuratezza delle simulazioni. Serve anche a comprendere come il modello reagisce al cambiamento delle condizioni iniziali e quanto siano solide le sue stime in contesti differenti.
Per questo un modello non dovrebbe essere valutato esclusivamente per la sua complessità tecnica. Diventano altrettanto importanti:
Uno degli errori più comuni consiste nell’affidarsi a un output numerico senza comprendere le ipotesi, i limiti e i margini di incertezza che ne influenzano il risultato.
Le best practice più avanzate non si limitano a restituire un risultato numerico. Ogni output viene accompagnato da spiegazioni metodologiche, livelli di confidenza e scenari alternativi che aiutano a interpretare correttamente il rischio e a utilizzarlo nelle decisioni.
Un Climate Risk Model crea valore solo quando diventa parte del processo decisionale. Non è uno strumento da consultare occasionalmente, ma una base informativa che supporta scelte operative, strategiche e di investimento.
L’integrazione dei modelli nei processi aziendali contribuisce a migliorare attività come:
Perché questo avvenga, il modello deve essere inserito in un processo continuo che accompagna l’intero ciclo di gestione degli asset.
L’integrazione del modello nei processi aziendali si sviluppa attraverso alcune attività chiave:
Il modello non deve essere considerato un’analisi una tantum. Per continuare a supportare decisioni efficaci deve evolvere insieme agli asset, alle condizioni operative e agli scenari climatici, diventando uno strumento vivo capace di accompagnare l’organizzazione nel tempo.
Ogni decisione resiliente nasce dalla capacità di collegare ciò che potrebbe accadere a ciò che è possibile fare oggi.
Airis è la piattaforma sviluppata da Eoliann per trasformare dati climatici complessi in indicazioni operative.
Integrando dati climatici, geospaziali e asset-level, consente di analizzare il rischio fisico su infrastrutture e asset strategici, osservandone l’evoluzione in diversi scenari climatici.
Attraverso mappe, indicatori e modelli ad alta risoluzione, Airis permette di:
In questo modo il rischio climatico diventa un’informazione utilizzabile per definire priorità, indirizzare gli investimenti e preparare asset e infrastrutture alle condizioni future.
Scopri come trasformare il rischio climatico in decisioni operative: prenota una demo personalizzata di Airis!
Un Climate Risk Model utilizza diverse categorie di dati, tra cui dati climatici storici e futuri, informazioni geospaziali, caratteristiche fisiche degli asset, indicatori di vulnerabilità, costi operativi, CAPEX, OPEX e informazioni sulla criticità dell’asset per il business o per la continuità operativa.
Il rischio climatico è caratterizzato da un livello intrinseco di incertezza. I modelli probabilistici consentono di valutare molteplici scenari possibili, stimare probabilità di accadimento e quantificare diversi livelli di impatto, fornendo una base più robusta per le decisioni di adattamento e investimento.
Un Climate Risk Model aiuta a identificare dove investire per ridurre vulnerabilità future e dove intervenire per contenere costi operativi, manutenzioni straordinarie, downtime e inefficienze. In questo modo supporta una pianificazione più efficace sia degli investimenti infrastrutturali sia della gestione operativa nel lungo periodo.
Vuoi andare più a fondo?
