G.Tagliacozzo, A.Ferruzza, Climate change, extreme events disasters, sdg

Climate Change, Extreme Events and

Disasters, SDGs: una domanda di

informazione statistica integrata

Giovanna Tagliacozzo, Angela Ferruzza

Direzione centrale per le statistiche ambientali

e territoriali

DIPS

Istat

Verso un sistema nazionale di indicatori statistici agro-ambientali: primi risultati

Roma, 13 Febbraio 2017

1.Domanda di informazione statistica integrata su tematiche globali

multidisciplinari

2.Iniziative internazionali e framework di riferimento

SOMMARIO



Climate Change, Extreme Events and Disasters, SDGs:

una domanda di informazione statistica integrata

3.

Climate Change Related Statistics Indicators – CCRSI

Measuring Extreme Events and Disasters – MEED

Adjusting CES Recommendations to the Sustainable Development Goals – SDG

4. Sfide ed opportunità per la statistica ufficiale

Fenomeni globali multidimensionali che richiedono un approccio integrato:

Cambiamenti Climatici e fenomeni connessi, Eventi Estremi e Disastri, Sostenibilità

INS e SSN sono chiamati a rafforzare il loro contributo per la produzione di

statistiche per descrivere ed analizzare gli aspetti socio-economici e la loro interazione

con l’ambiente e le risorse naturali: differenti ambiti da mettere in connessione

Crescente domanda di informazione statistica ufficiale



Dimensione territoriale

• Domanda statistica: internazionale, nazionale, locale

• Analisi globali, regionali, locali (geografie variabili)

• Scala territoriale (georeferenziazione)

Contesto di riferimento (ambientali)

• Presenza di diversi produttori di dati, diverse fonti

• Necessità di cooperazione, coordinamento, linee guida, standardizzazione

FRAMEWORKS INTERNAZIONALI DI RIFERIMENTO

FDES

SEEA

SDG

CCRS

SENDAI

UNISDR Terminology&DRR

MEED

UNSD

COP21

OEIWG on Indicators &

Terminology relating to DRR

OEIWG: 7 Targets +38 IndicatorsCCRS: 5 Areas/Sectors 39 Indicators

SDG: 17 goal, 169 targets, circa 240 indicatori

COP22

Iniziative Internazionali & Framework

strumenti domanda



Frameworks statistici internazionali, sviluppati per le statistiche

ambientali e per fenomeni multidimensionali per organizzare le

informazioni, fornire linee guida, definizioni, schemi concettuali

Strumenti: frameworks internazionali ambientali

2. Environmental Resources and

their Use

3. Emissions,

Residuals and Waste

4. Disasters and

Extreme Events

6. Environment Protection,

Management and Engagement

5. Human Habitat

and Environmental

Health

1.Environmental Conditions and

Quality


their Use

3. Emissions,

Residuals and Waste

4. Disasters and

Extreme Events



5. Human Habitat

and Environmental

Health


Quality

UNSD-FDES2013-2015 Framework for

the Development of

Environment Statistics

UN SEEA-CFSystem of Environmental

Economic Accounting

Central Framework 2012

Approccio concettuale multifunzione;

standardizzazione di concetti,

definizioni, metodologie

Standard statistici per la

contabilità economico-ambientale



SEEA-Agriculture

SEEA- Water

satellite account

DPSIR: Driving force – Pressure – State – Impact – Response

IMA: impacts, mitigation and adaptation

Natural Capital Approach

UNECE TF Climate Change Related Statistics / CCRS

UNECE SG Climate Change Related Statistics / SG-CCRS

UNECE TF Climate Change Related Statistics Indicators /CCRSI

UNECE TF Measuring Extreme Events and Disasters / MEED

Progetti su CCRS e MEED in ambito UNECE

2011

56 countries /

70 international professional

organizations and other non-

governmental organizations

Chaired by Italy, Istat , Angela Ferruzza



2017 … …implementazione …. …

Annual Expert Forum for producers and users

2014

2016

Chaired by Italy, Istat , Angelica Tudini

La TF UNECE - Raccomandazioni CCRS (2014)

Obiettivo: rafforzare produzione statistica, definire ruolo INS

1. DEFINIZIONE DEGLI AMBITI



ENVIRONMENTAL,SOCIAL,ECONOMIC data that measure the

human causes of CC, the impacts of CC on human and natural

systems, the efforts of humans to avoid the consequences as

well as their efforts to adapt to the consequences

2. DEFINIZIONE delle CCRS

3. DIMENSIONI CCRSDRIVE

RS

ADAPTATION

MITIGATION

IMPACT

EMISSIONS

8

Tutti i DOMINI

della statistica

sono coinvolti /

rilevanti:

Strettamente

connessi

Connessi

Indirettamente

connessi

Cla

ssific

atio

n o

f Sta

tistic

al A

ctiv

ities (C

SA

)

Recommendations on CCRS (2014) : improving statistics related to CC collected by NSSs

Climate Change Related Statistics: UNECE TF CCRS



1. Dati necessari per gli INVENTARI DI GAS SERRA

2. Dati necessari per le ‘ALTRE STATISTICHE’ connesse ai CC

3. Infrastrutture statistiche necessarie

Gli INS (SSN) devono avere maggiore consapevolezza di come

i dati di base (activity data) sono usati o possono essere utilizzati

per la predisposizione degli inventari GHG, avere ruolo chiaro

nel processo. Migliorare produzione e qualità

dati utili per CCRS ma raccolti con altri scopi sono da rendere

fruibili ed accessibili….

Strutture organizzative di riferimento, adeguamento normativa,

confidentiality, know ledge-how, capacity building, revisione delle

classificazioni statistiche, utilizzabilità dei registri dei dati

amministrativi, big data, etc …

Procedere nella implementazione step by step/road map

Cause

Conseguenze

La TF CCRS indicators: un SET indicatori chiave per CCRS

Criteri per gli indicatori:

• coerenza con il System of Environmental-Economic Accounting Central Framework(SEEA-CF) e altri framework statistici, come il Framework for the Development ofEnvironment Statistics (FDES)

• tenere conto degli indicatori sviluppati per SDGs, del Sendai Framework on DisasterRisk Reduction e dell’accordo di Parigi (COP21)


their Use

3. Emissions,

Residuals and Waste

4. Disasters and

Extreme Events



5. Human Habitat

and Environmental

Health


Quality


their Use

3. Emissions,

Residuals and Waste

4. Disasters and

Extreme Events



5. Human Habitat

and Environmental

Health


Quality

Criteri nella selezione degli indicatori

• ‘painting the picture’ of CCRS, rappresentare le 5 aree

• domanda informazione statistica, policy questions

• rilevanza, metodologia, disponibilità

• analisi della copertura, suddivisione in sotto settori



H: Sviluppare un insieme di statistiche e indicatori relativi ai cambiamenti climatici confrontabili a livello internazionale

DRIVERS

ADAPTATION

MITIGATION

IMPACT

EMISSION

Suddivisione in sottosettori

Physical conditions

Land, land cover, ecosystems and biodiversity

Extreme events and disasters

Water resources

Human settlements and environmental health

Agriculture, forestry and fishery

Expenditures

Energy resources

Environmental governance and regulation

National total

Production

Consumpion



Insieme di indicatori sui cambiamenti climatici - UNECE TF CCRSI – provvisorio

Area Sub-area No. Indicator Tier

1 Total primary energy supply (TPES) I

2 Share of fossil fuels in total primary energy supply (TPES) I

3 Losses of land covered by (semi-) natural vegetation III

4 Total support for fossil fuels / GDP II

5 Total energy intensity of production activities II

6 CO2 intensity of energy for the economy II

7 Emission intensity of agricultural commodities II

Consumption 8 Energy consumption by households / capita I

9 Total GHG emissions I

10 CO2 emissions from fuel combustion I

11 GHG emissions from land use I

12 Total GHG emissions of production activities I

13 GHG emission intensity of production activities I

14 Direct GHG emissions from households I

15 Carbon footprint III

Drivers

Production

Consumption

Production

National total

National total

Emissions




Area Sub-area No. Indicator TierSDG indicator

Sendai Framework indicator16 Annual average surface temperature I

17Percentage of land area suffering from unusual wet or dry conditions (Standard

Precipitation Index)I

Water

resources18

Level of water stress: freshwater withdrawal as a proportion of available

freshwater resourcesI 6.4.2 (tier 1)

19 Cumulative number of alien species III

20 Carbon stock in soil III

21 Proportion of land that is degraded over total land area III

22Number of deaths and missing persons attributed to hydro-meteorological

disasters, per 100,000 populationIII

1.5.1 (tier 2), 11.5.1 (tier 2) and 13.1.2 (tier 2)

Sendai Framework indicator A-1

23 Occurrence of extreme weather events II

24Direct economic loss attributed to hydro-meteorological disasters in relation to

GDPIII

11.5.2 (tier 2) Sendai Framework indicator C-

1

25Number of people whose destroyed dwellings were attributed to hydro-

meteorological disastersIII Sendai Framework indicator B-4

26 Distribution of cases of vector-borne diseases I

27 Heat-related mortality II

Agriculture,

forestry and

fishery

28 Direct agricultural loss attributed to hydro-meteorological disasters III

Extreme

Events and

Disasters

Land, Land

Cover,

Ecosystems

and

Physical

Conditions

Impacts

Human

settlements

and human

health



14


Countries start to pilot implement the set of indicators

Area Sub-area No. Indicator TierSDG indicator

Sendai Framework indicatorEnergy

resources29 Renewable energy share in the total final energy consumption I 7.2.1 (tier 1)

Expenditures 30 Share of climate change mitigation expenditure relative to GDP III

31Share of energy and transport related taxes as percentage of total taxes and

social contributionsI

32 Total climate change related subsidies and similar transfers / GDP III

33 Average carbon price I

34Mobilized amount of USD per year starting in 2020 accountable towards the USD

100 billion commitmentIII 13a.1 (tier 3)

Expenditures 35 Share of government adaptation expenditure to GDP III

Water

resources36 Change in water use efficiency over time III 6.4.1 (tier 3)

Human

settlements

and human

health

37Proportion of population living in dwellings with air conditioners or air

conditioningIII

38 Progress towards sustainable forest management III 15.2.1 (tier 3)

39 Proportion of agricultural area under productive and sustainable agriculture III 2.4.1 (tier 3)

Agriculture,

forestry and

fishery

Adaptation

MitigationEnvironmental

governance

and regulation



La TF “Measuring Extreme Events and Disasters” TF UNECE MEED

Obiettivo

• Definire il ruolo degli Uffici di Statistica e del Sistema statistico

nazionale nel misurare ‘eventi estremi’ e ‘disastri’ (MEED)

• Fornire input per la definizione degli indicatori relativi al monitoraggio delSendai Framework, considerando le interconnessioni con SDGs e CCRS

• Armonizzare classificazioni e definizioni

Strumenti/Attività

• Indagine presso gli uffici di statistica nazionali: ruolo, attività, sfide

• Global Partnership: attività di UNECE in corso con UNISDR, UNESCAP

• Draft Recommendations sulle future attività del Sistema Statistico Nazionale



PREVENZIONE E RIDUZIONE DEI RISCHI - DRR

• Terremoti, attività vulcaniche

• Inondazioni, frane

• Tempeste, cicloni

• Temperature estreme

• Siccità, incendi

• Epidemie, pandemie

• Inquinamento

• ……

Lavori in corso in merito alle classificazioni

Origine del rischio:

NATURALE, AMBIENTALE, BIOLOGICO, ANTROPOGENICO

• Erosione

• Deforestazione

• Salinizzazione, desertificazione

• Perdita suolo

• Innalzamento livello mare

• Scioglimento ghiacciai

• Esplosioni, contaminazioni

• …….

RACCORDO CON SENDAI

FRAMEWORK

Measuring Extreme Events and Disasters TF UNECE MEED



Global Partnership UNECE UNISDR UNESCAP OEIWG Terminology Indicators

MEED Occurrence

MEED Impacts

(a) Reduce Mortality

(b) Reduce Affected People

(c) Reduce Direct Economic Loss

(d) Reduce Damage to Critical Infrastructure and Disruption of Basic Services

(e) Increase the Number of Countries with National and Local DRR Strategies

(f) Enhance International Cooperation

(g) Increase the Availability and Access to Multi-hazard Early Warning System

and Disaster Risk Information and Assessment

Open-ended intergovernmental expert working group (OEIWG) ha lavorato

sulle definizioni e sugli indicatori che dovranno essere usati per il monitoraggio

dei target

Monitoraggio dell’implementazione del

SENDAI FRAMEWORK for Disaster Risk Reduction: 7 target

Extreme Events and Disasters - SENDAI Framework

RACCORDO MEED - SENDAI



Global Target A

Substantially reduce global disaster

mortality by 2030, aiming to lower

average per 100,000 global mortality

between 2020-2030 compared to 2005-

2015

A1 Number of deaths and missing persons attributed to disasters per 100,000 pop

A2 Number of deaths attributed to …

A3 Number of missing persons attributed to …..

Global Target B

Substantially reduce the number of

affected people globally by 2030,

aiming to lower the average global

figure per 100,000 between 2020-2030

compared to 2005-2015

B1 Number of directly affected people …..

B2 Number of injured or ill people……

B3 Number of people whose damaged dwelling were attributed to…

B4 Number of people whose destroyed dwelling …

B5 Number of people whose livelihoods were disrupted or destroyed …

Global Target C

Reduce direct disaster economic

loss in relation to global gross

domestic product (GDP) by 2030

C1 Direct economic loss attributed to disasters in relation to global gross domestic product

C2 Direct agricultural loss attributed to disasters. Agriculture is understood to include

the crops, livestock, fisheries, apiculture, aquaculture and forest sectors as well as

associated facilities and infrastructure

C3 Direct economic loss to all other damaged or destroyed productive assets…

C4 Direct economic loss in the housing sector…

C5 Direct economic loss resulting from damaged or destroyed critical infrastructure…

C6 Direct economic loss to cultural heritage damaged or destroyed….

Global Target D

Substantially reduce disaster

damage to critical infrastructure and

disruption of basic services, among

them health and educational facilities,

including through developing their

resilience by 2030

D1 Damage to critical infrastructure …

D2 Number of destroyed or damaged health facilities …

D3 Number of destroyed or damaged educational facilities …

D4 Number of other destroyed or damaged critical infrastructure units and facilities…

D5 Number of disruptions to basic services attributed to disasters

D6 Number of disruptions to educational services attributed to disasters

D7 Number of disruptions to health services

D8 Number of disruptions to other basic services




Global Target E

Substantially increase the number of

countries with national and local

disaster risk reduction strategies by

2020

E1 Number of countries that adopt and implement national disaster risk reduction

strategies in line with the Sendai Framework for Disaster Risk Reduction 2015-2030

E2 Percentage of local governments that adopt and implement local disaster risk

reduction strategies in line with national strategies

Global Target F

Substantially enhance international

cooperation to developing countries

through adequate and sustainable

support to complement their national

actions for implementation of this

framework by 2030

F1 Total official international support, (ODA plus other official flows), for national DRR

actions

F2 …………………………………………provided by multilateral agencies

F3 …………………………………………provided bilaterally

F4 ……… …………………for the transfer and exchange of DRR related technology

F5 Number of international, regional and bilateral programmes and initiatives for the

transfer and exchange of science, technology and innovation in disaster risk reduction for

developing countries

F6 Total official international support (ODA plus other official flows) for disaster risk

reduction capacity building

F7 Number of international, regional and bilateral programmes and initiatives for DRR

related capacity building in developing countries

F8 Number of developing countries supported by international, regional, bilateral initiatives

to strengthen their DRR related statistical capacity

Global Target G

Substantially increase the availability

of and access to multi-hazard early

warning systems and disaster risk

information and assessments to the

people by 2030

G1 Number of countries that have multi-hazard early warning system

G2 Number of countries that have multi-hazard monitoring and forecasting systems

G3 Number of people per 100,000 that are covered by early warning information through

local governments or through national dissemination mechanisms

G4 Percentage of local governments having a plan to act on early warnings

G5 Number of countries that have accessible, understandable, usable and relevant

disaster risk information and assessment available to the people at the national and local

level

G6 Percentage of population exposed or at risk from disasters protected through pre-

emptive evacuation following early warning




Diffusione del primo insieme di indicatori (14 Dicembre 2016)

o Ricognizione per valutarne la disponibilità

o Selezione attuale di indicatori “prevalentemente statistici”

o Priorità a quelli maggiormente consolidati

o Sviluppo delle metodologie e attività necessarie

per gli indicatori mancanti (2017-2019)

o Successiva diffusione di ulteriori indicatori nel 2017

L’Istat e gli indicatori SDG

http://www.istat.it/it/benessere-e-sostenibilit%C3%A0/obiettivi-di-sviluppo-sostenibil/i-17-sdgs



Domanda informazione statistica – SDG



Goal 2 - End hunger, achieve food security and improved nutrition and promote sustainable agriculture

Quota di superficie agricola

utilizzata (SAU) investita

da coltivazioni biologiche /

Indagine sulla struttura e

produzioni delle aziende

agricole

Propensione alla spesa in

agricoltura delle

amministrazioni pubbliche/ Produzione e valore aggiunto

dell'agricoltura, silvicoltura,

pesca + Spese della pubblica

amministrazione per funzione

Produzione per unità di

lavoro delle aziende

agricole / Risultati

economici delle aziende

agricole

Goal 15 -

Protect, restore

and promote

sustainable use

of

terrestrial

ecosystems,

sustainably

manage

forests,

combat

desertification,

and halt and

reverse

land

degradation

and halt

biodiversity

loss

Italia: Quali dati statistici?

Quali fonti di dati?

Quali produttori di dati?

Si evidenziano una molteplicità di fonti

Diverse esperienze che richiedono un

approccio integrato

Fonti e produttori di dati in italia



Esempio: MEED Survey Italy



15.8 18.0 18.7 19.4 19.5

0.0

10.0

20.0

30.0

1982 1990 2000 2010 2013

FONTE: Istat Censimento Agricoltura e Struttura

e Produzione della zienda agricole (Spa)

Pratiche di irrigazione

FONTE: Dati meteo climatici ed idrologici

0102030405060708090

100110120130140150160170180190200

Superficie destinata all'agricolturabiologica (SPA 2013)

Esempio: integrazione di fonti – Water Statistics / Agriculture

Stocks of water availability

Share of irrigated area on the total

utilized agricultural area

Pressione sulla risorsa acqua

Water used by sector. Year 2012, crop

year 2009-2010 (billions of cubic meters)

FONTE: Istat - Censimento delle acque per uso civile,

Censimento agricoltura, Uso delle risorse idriche

2.2

5.2

5.5

11.6

Thermoelectric…

Public water supply -…

Manufacturing industy

Irrigation

Eventi meterologici estremi



Gli indicatori agroambientali

o Pratiche di gestione delle aziende agricole

o Sistemi di coltivazione e di allevamento del bestiame

o Consumo di concimi minerali, di pesticidi

o Cambiamenti nell'uso del suolo

o Superficie destinata all'agricoltura biologica

o Erosione del suolo

o Irrigazione, estrazione d'acqua

o Qualità del suolo, delle acque, diversità genetica

o Consumi energetici

o Produzione di energie rinnovabili

o Emissioni di gas serra

‘Direttamente rilevanti’ per i fenomeni considerati, consentono non solo di

rispondere alla domanda di informazione statistica ‘globale’, ma anche di

conservare e sviluppare la dimensione nazionale e le analisi a livello locale,

laddove gli indicatori richiesti a livello ‘globale’ risentono della disponibilità di

metodologia e dati nei diversi Paesi



Sfide, criticità, opportunità (1/2)

Analisi dei gap informativi con riferimento a questa domanda informativa



• Potenziamento delle statistiche esistenti(es..: energia, trasporti, infrastrutture, agricoltura, ambiente, salute …)da rendere maggiormente accessibili, fruibili per questi temi

• disponibilità di lunghe serie storiche• maggiore dettaglio territoriale• georeferenziazione dei dati ed analisi geo-statistiche

• Produzione di nuove statistiche• trasformare la molteplicità di dati esistenti in statistiche (data rich - information

poor)• potenziare uso di dati amministrativi e dei big data• sviluppo di ’new capacity building’

INS e SSN sono chiamati a soddisfare tale crescente domanda di informazione statistica

Implementazione deve procedere step by step / passi concreti

Framework in continua ‘evoluzione’, aggiornamenti

Essenziale mantenere e sviluppare la dimensione nazionale e le analisi a livello locale



Sfide, criticità, opportunità (2/2)

Integrazione della domanda informativa

Costruzione di indicatori statistici affidabili correlata a tale domanda

considerando gli ambiti ambientali- sociali-economici

• Linee guida, standardizzazione di definizioni e metodi, frame temporalicomuni per dati ed indicatori, per garantire omogeneità a livello nazionaleed internazionale

• Coordinamento e cooperazione tra i diversi produttori d’informazionestatistica, condivisione di obiettivi tra le istituzioni coinvolte, creazionesinergie, condivisione di esperienze e buone pratiche

E’ UN PERCORSO DA SVILUPPARE IN UNA PROSPETTIVA INTEGRATA

DI BREVE, MEDIO, LUNGO PERIODO

L’ISTAT È IMPEGNATO ATTIVAMENTE NELLO SVILUPPO E NELLA

IMPLEMENTAZIONE DI QUESTI PROCESSI

[email protected]

[email protected]

Grazie per l’attenzione

«Better Data, Better Lives: Statistics to Serve Society»

Direzione Centrale per le Statistiche

Ambientali e Territoriali

mailto:[email protected]

mailto:[email protected]

G.Tagliacozzo, A.Ferruzza, Climate change, extreme events disasters, sdg

Education

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