La siccità è uno dei fenomeni più complessi da interpretare nei sistemi di previsione. Non per la difficoltà nel rilevarne il segnale fisico, ma per la distanza che separa questo segnale dai suoi effetti. Una deviazione nelle precipitazioni non è, di per sé, un impatto: lo diventa quando attraversa sistemi agricoli, idrici, energetici e sociali, interagendo con condizioni di esposizione e vulnerabilità che ne determinano conseguenze profondamente diverse.
È in questo continuum tra fenomeno meteorologico e impatto che si inserisce il concetto di impact-based forecast: un approccio che mira a prevedere non solo cosa accadrà dal punto di vista climatico, ma cosa accadrà ai sistemi esposti, traducendo la previsione in termini di effetti attesi e possibili azioni. Ma cosa implica questo approccio quando applicato alla siccità?
Il co-development come metodo scientifico: una risposta alle sfide della siccità
La siccità si configura come un rischio sistemico, i cui effetti si propagano tra settori, territori e attori, influenzando sicurezza alimentare, disponibilità idrica, sistemi energetici e dinamiche socio-economiche. Dal punto di vista scientifico, la difficoltà non risiede solo nella previsione del pericolo, ma nella modellazione delle sue conseguenze. È un processo lento e cumulativo, caratterizzato da ritardi, effetti di memoria e non linearità, in cui la relazione tra segnale climatico e impatto dipende fortemente dal contesto.
Questo implica che la costruzione di sistemi di allertamento impact-based non possa essere ridotta a un problema di selezione di indicatori, ma richieda una struttura metodologica capace di integrare dimensioni eterogenee (fisiche, ambientali e socio-economiche) in una rappresentazione del rischio che sia coerente con il contesto di utilizzo e con le configurazioni socio-ecologiche locali, le priorità settoriali e le specifiche esigenze decisionali.
Per questo, la progettazione richiede il coinvolgimento diretto, fin dalle fasi iniziali, di istituzioni continentali e regionali, centri climatici, organizzazioni umanitarie e attori scientifici, come parte integrante della costruzione di un sistema di allertamento precoce che sia impact-based.
Questo approccio non è solo una scelta operativa, ma una necessità metodologica che si traduce in un processo esplicito di co-development, attraverso il confronto tra attori scientifici e operativi, in cui non solo le soluzioni, ma anche le domande sono messe in discussione: cosa significa “impact-based” nel contesto della siccità? Quali settori sono prioritari? Quali informazioni sono realmente utili per supportare decisioni a diversi livelli?
Costruire un sistema impact-based continentale
Nel contesto africano, questa transizione assume una rilevanza particolare. È in questo quadro che si inserisce il percorso di integrazione di informazioni impact-based all’interno dell’Africa Drought Watch, realizzato nell’ambito del Programme for a Continental Coordination, Early Warning and Action System in Africa. L’obiettivo è quindi quello di trasformare questo sistema di monitoraggio basato su indicatori fisici, in uno strumento in grado di supportare la gestione del rischio siccità a scala continentale, integrando dati, modelli e capacità istituzionali, anticipandone gli impatti e supportando le decisioni.
Questo passaggio non è stato affrontato come una semplice estensione tecnica del sistema esistente, ma come una ridefinizione della sua architettura metodologica, strutturata non come uno sviluppo modellistico centralizzato, seguito da una fase di validazione, ma come un processo iterativo di co-development e co-production.
Con questa visione, nel dicembre 2025, si è svolto a Nairobi il Technical Workshop for the Co-Development of Impact-based Drought Analytics. Un incontro che ha avviato una fase di convergenza metodologica in cui ipotesi, opzioni tecniche ed esigenze operative sono state esplicitate, confrontate e progressivamente allineate.
Una rappresentazione condivisa e multisettoriale del rischio
Uno degli esiti di questo processo è la definizione di una struttura multisettoriale del rischio siccità, articolata lungo quattro ambiti principali: agricoltura e allevamento, risorse idriche, energia e popolazione, migrazioni e sicurezza.
Questa articolazione non risponde a una classificazione teorica, ma emerge dal confronto tra attori con esigenze e responsabilità diverse, riflettendo la necessità di rappresentare il rischio in modo rilevante per chi deve gestirlo.
Allo stesso tempo, il lavoro ha evidenziato la natura interconnessa di questi ambiti, in cui gli impatti si propagano tra settori generando effetti a cascata. In particolare, la dimensione legata alla popolazione e alla sicurezza è stata riconosciuta come una componente trasversale, il cui livello di rischio dipende in larga parte dalle dinamiche che si sviluppano negli altri settori.
Costruire informazione utilizzabile in condizioni di incertezza
Il processo di co-development ha riguardato anche le scelte metodologiche legate ai dati e alla modellazione. La disponibilità di informazioni su esposizione e vulnerabilità, così come la qualità dei dati sugli impatti, infatti, varia significativamente tra regioni e settori. Questo rende difficile costruire modelli basati su relazioni quantitative tra hazard e impatti osservati.
In questo contesto, la costruzione del rischio è stata affrontata come un processo iterativo, in cui approcci diversi (dalla combinazione di indicatori alla definizione di classi relative di severità) vengono utilizzati per produrre informazioni che siano allo stesso tempo scientificamente coerenti e operativamente rilevanti.
La sfida è quindi riuscire a descrivere in modo coerente queste interconnessioni all’interno di sistemi decisionali complessi.
Dalla co-production della conoscenza alla capacità di anticipare
L’approccio adottato evidenzia, dunque, un cambiamento più profondo nel modo di costruire sistemi di early warning. La previsione non è più un prodotto finale, ma il risultato di un processo condiviso, in cui conoscenze scientifiche, esigenze operative e contesti istituzionali vengono integrate fin dall’inizio. In questo senso, la co-production non è un elemento accessorio, ma parte integrante della struttura del sistema.
Nel caso dell’Africa Drought Watch, questo significa costruire uno strumento che non solo descriva la siccità, ma che sia in grado di anticiparne gli impatti in modo coerente con i contesti in cui verrà utilizzato. È in questo passaggio dalla produzione di dati alla costruzione condivisa del rischio, che la previsione smette di essere osservazione e diventa capacità di anticipare.