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Il contributo illustra lo stato dell’arte nella ricerca sul rischio climatico, delineando le priorità di analisi nel settore agricolo e i possibili sviluppi degli studi in corso. L’inquadramento della tematica rispetto agli studi e agli statement dell’IPCC sulle calamità naturali nel contesto dei CC evidenzia la stringente necessità di studi sugli eventi estremi a scale adeguate, approfondendo aspetti quali l’impatto sulle produzioni, la riduzione del rischio nelle aziende e la definizione di strumenti efficaci per gestire il post-calamità. Sono poi descritte le banche dati disponibili, esempi metodologici di analisi meteo-climatiche e i modelli di impatto in uso, nonché le loro prospettive di applicazione a supporto del contesto agricolo italiano (progetto CREA AgroModelli, obiettivi e risultati attesi). Il contributo si conclude con riflessioni su ulteriori necessità di innovazione, quali studi di impatto su diverse colture di interesse nazionale (vite, altre arboree), sviluppo di modelli previsionali stagionali, integrazione tra dati storici, geostatistica e remote sensing.
The paper illustrates the state of the art of research on climate risk assessment, by outlining the priorities in the analysis of the agricultural sector. According to the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), the steadily increasing frequency and magnitude of natural disasters highlights the urgent need for studies on the impact of extreme weather events on crop productivity at a proper scale (minimizing the farmers’ and companies’ risk exposure, definition of effective tools to manage the post-disaster phase). In this context, available databases, methodological examples of weather-climate analysis and statistical/processed-based impact models are described in light of the potential for their combined application within the Italian agricultural compartment (CREA AgroModelli project, objectives and expected results). The last section of the paper deals with further research questions to be tackled: studies on most relevant Italian crops, e.g. grapevine, early forecasting and warning systems, the integration between historical data, geostatistics and remote sensing approaches.
