Wind aggregation for storm clusters improves the design of vulnerability curves for insurance companies

En el mundo del clima y los seguros, el riesgo se entiende habitualmente como una ecuación sencilla que consta de tres partes: el peligro en sí mismo, las cosas en su trayectoria y la facilidad con la que esas cosas se rompen. El peligro es la tormenta; las cosas son las casas y los negocios; y la fragilidad es la vulnerabilidad. Durante décadas, los expertos han tratado las tormentas como eventos solitarios, asumiendo que una casa dañada por un solo vendaval no es más ni menos propensa a ser dañada por el siguiente que lo era antes. Esta visión funciona bien cuando las tormentas llegan solas, pero tiene dificultades cuando llegan en una secuencia de ráfagas rápidas. Cuando múltiples tormentas golpean una misma región en rápida sucesión, el daño puede ser mucho mayor que la suma de los eventos individuales. Esto sucede porque los edificios debilitados por el primer golpe pueden no tener tiempo de recuperarse antes de que el segundo los golpee, dejándolos en un estado más frágil. Comprender este factor temporal es crucial para las compañías de seguros, que deben reservar suficiente dinero para pagar por estos desastres, y para los científicos que intentan predecir cómo el cambio climático podría alterar la frecuencia de tales secuencias peligrosas.

Un equipo de investigadores, trabajando con datos de una importante compañía de seguros francesa, se propuso ver si la forma estándar de calcular los daños por tormentas estaba pasando por alto esta pieza crítica del rompecabezas. Se centraron en las tormentas de viento invernales que azotan Francia, eventos que han causado miles de millones en pérdidas durante las últimas décadas. Al observar décadas de reclamaciones de seguros y cotejarlas con registros detallados de patrones de viento, se plantearon una pregunta sencilla: ¿importa el tiempo de las tormentas? Específicamente, querían saber si una casa golpeada por dos tormentas seguidas sufre más daños que una casa golpeada por una sola tormenta de la misma intensidad, y si los modelos actuales utilizados para predecir estas pérdidas estaban fallando al no tenerlo en cuenta.

Los investigadores descubrieron que el enfoque estándar era, de hecho, incompleto. Descubrieron que una parte significativa de los daños en Francia ocurre durante periodos en los que las tormentas se suceden de cerca, a menudo dentro de una ventana de apenas unos pocos días. De hecho, cuando observaron una ventana de cuatro días, que es un marco de tiempo común utilizado por los aseguradores para agrupar reclamaciones, más de la mitad de las propiedades dañadas formaban parte de una secuencia de tormentas en lugar de ser un evento aislado. Aún más revelador, identificaron un grupo específico de ubicaciones que fueron golpeadas por los vientos de múltiples tormentas en ese corto intervalo. Estas ubicaciones de "viento múltiple" sufrieron daños que no podían explicarse únicamente por la ráfaga más fuerte. Cuando los investigadores trazaron los daños frente a la velocidad del viento, observaron que, para la misma intensidad de viento, las casas golpeadas por tormentas sucesivas tenían una tasa de reclamaciones más alta que aquellas golpeadas por una sola tormenta. Los modelos estándar, que solo consideraban la velocidad máxima del viento, estaban subestimando el riesgo para estos eventos agrupados.

Para solucionar esto, el equipo desarrolló una nueva forma de medir el peligro. En lugar de simplemente registrar la única ráfaga más fuerte que experimentó una ubicación, crearon un método que sumaba el efecto de todos los vientos fuertes de la secuencia de tormentas. Imaginen un grupo de tormentas como una serie de golpes pesados; el nuevo método trata el segundo y tercer golpe como algo que se añade a la fuerza total, incluso si son más débiles que el primero. Probaron diferentes formas de combinar estos vientos, encontrando que el método más efectivo otorgaba todo el peso a la ráfaga más fuerte, pero también añadía una contribución menor, aunque significativa, de las tormentas subsiguientes. Este enfoque, que llaman agregación de viento, les permitió construir un nuevo conjunto de curvas de daños que reflejaban con precisión la realidad de las tormentas agrupadas.

Los resultados mostraron que este nuevo método funcionaba mucho mejor que el anterior. Cuando aplicaron la métrica de viento agregado a sus datos, la capacidad del modelo para predecir el daño real mejoró significamente, especialmente para aquellas ubicaciones golpeadas por múltiples tormentas. La mejora fue más dramática para las tormentas que ocurrieron con menos de una semana de diferencia entre sí. A medida que el tiempo entre tormentas aumentaba, el beneficio de sumar los vientos se desvanecía, lo que sugiere que los edificios tienen una ventana de aproximadamente una semana para recuperarse antes de la llegada de la siguiente tormenta. Si las tormentas están espaciadas más tiempo, el daño del segundo evento se parece más a un ataque fresco sobre un edificio sano, en lugar de un segundo golpe a un edificio debilitado.

Este estudio no sugiere que los modelos antiguos sean inútiles para las tormentas aisladas; para eventos aislados, la velocidad máxima del viento sigue siendo el mejor predictor de los daños. Sin embargo, demuestra que para el escenario cada vez más común de los grupos de tormentas, confiar únicamente en la velocidad máxima conduce a una visión sesgada del riesgo. Al contabilizar explícitamente la sucesión de tormentas, los investigadores proporcionaron una forma de hacer que los modelos de riesgo de seguros sean más realistas. Esto significa que las compañías de seguros pueden estimar mejor las pérdidas totales que podrían enfrentar durante una temporada de tormentas rápidas y sucesivas, lo que conduce a una fijación de precios más precisa y una mejor preparación para el futuro. El trabajo confirma que el tiempo de la violencia de la naturaleza es tan importante como su intensidad, y que ignorar la secuencia de los eventos puede dejarnos sin preparación ante el verdadero costo de una temporada de tormentas.