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

気象と保険の世界において、リスクは通常、3つの要素を含む単純な方程式として理解されている。それは、現象そのもの、その経路にあるもの、そしてそれらがどれほど壊れやすいかである。現象は嵐であり、経路にあるものは家屋や企業であり、壊れやすさは脆弱性である。数十年にわたり、専門家たちは嵐を単独の事象として扱ってきた。つまり、一度の強風によって被害を受けた家屋は、その前よりも次の強風によって被害を受ける可能性が低いわけではない、という前提に基づいていた。この見方は、嵐が単独でやってくる場合にはうまく機能するが、嵐が立て続けに襲来する場合には苦戦する。複数の嵐が短期間に同じ地域を襲うとき、被害は個々の事象の合計よりもはるかに大きくなることがある。これは、最初の衝撃によって弱まった建物が、二度目の衝撃が襲う前に回復する時間がなく、より脆弱な状態にあるために起こる。このタイミングを理解することは、保険会社にとって、これらの災害に支払うための十分な資金を確保するために極めて重要であり、また、気候変動がこのような危険な連鎖の頻度をどのように変えるかを予測しようとする科学者にとっても重要である。

ある研究チームは、フランスの大手保険会社のデータを用いて、標準的な嵐の被害計算方法が、この重要なパズルのピースを見落としているのではないかという検証を行った。彼らは、過去数十年にわたり数十億ユーロの損失をもたらしてきた、フランスを襲う冬季の暴風に焦点を当てた。数十年分の保険請求データを、詳細な風のパターン記録と照らし合わせることで、彼らは「嵐のタイミングは重要なのか？」という単純な問いを投げかけた。具体的には、2回の嵐を連続して受けた家屋は、同じ強さの単発の嵐を受けた家屋よりも大きな被害を受けるのか、そして、これらの損失を予測するために使用されている現在のモデルが、このことを考慮できていないのではないか、ということを知りたかったのである。

研究者たちは、標準的なアプローチが確かに不完全であることを発見した。フランスにおける被害の大部分は、嵐が互いに接近して発生している時期に起こっていることが判明した。これは、多くの場合、わずか数日間の窓の中に収まるものである。実際、保険会社が請求をグループ化するために用いる一般的な期間である4日間の窓で見たところ、被害を受けた物件の半分以上が、単独の事象ではなく、一連の嵐の一部であった。さらに明白なことに、彼らはその短い期間内に複数の嵐の風に襲われた特定の場所のグループを特定した。これらの「複数回の風（multiple-wind）」に見舞われた場所では、最強の突風だけでは説明できない被害が発生していた。研究者が被害を風速に対してプロットすると、同じ風の強さであっても、連続して嵐に見舞われた家屋は、単発の嵐を受けた家屋よりも請求率が高くなることが分かった。最強の突風のみに着目していた標準的なモデルは、これらの集中した事象に対するリスクを過小評価していたのである。

これを修正するために、チームはハザード（危険度）を測定する新しい方法を開発した。単一の場所が経験した最も強い突風だけを記録するのではなく、一連の嵐によるすべての強い風の効果を合算する方法を作成したのである。嵐のクラスター（集まり）を、重い打撃の連続であると想像してほしい。新しい手法では、二度目や三度目の打撃が最初よりも弱かったとしても、それらが総計の力に加わるものとして扱う。彼らは、これらの風を組み合わせるさまざまな方法をテストし、最も効果的な方法は、最強の突風に全重量を置く一方で、その後の嵐からも、より小さいながらも重要な寄与を加えるものであることを見出した。彼らが「風の集約（wind aggregation）」と呼ぶこのアプローチにより、集中的に発生する嵐の実態を正確に反映した、新しい一連の被害曲線を作成することが可能となった。

結果は、この新手法が旧来の手法よりもはるかに優れていることを示した。集約された風の指標をデータに適用したところ、モデルの実際の被害予測能力は大幅に向上し、特に複数の嵐に見舞われた場所において顕著であった。この改善は、嵐の間隔が1週間以内の場合に最も劇的であった。嵐の間隔が長くなるにつれて、風を合算することによる恩恵は衰退した。このことは、建物が次の嵐に見舞われる前に、約1週間の回復期間を持っていることを示唆している。もし嵐の間隔がもっと離れていれば、二度目の事象による被害は、弱った建物への追撃というよりも、健全な建物への新たな攻撃のように見えるのである。

この研究は、単独の嵐に対して旧来のモデルが無用であることを示唆しているわけではない。単独の事象については、ピーク時の風速が依然として最良の予測因子である。しかし、嵐のクラスターがますます一般的になっているシナリオにおいては、ピーク時の風速だけに頼ることは、リスクに対して偏った見方をもたらすことを実証している。研究者たちは、嵐の継承性を明示的に考慮することで、保険リスクモデルをより現実的なものにする方法を提供した。これは、保険会社が、立て続けに発生する嵐のシーズンにおける総損失をより適切に推定できることを意味し、結果として、より正確な価格設定と将来へのより良い備えにつながる。彼らの研究は、自然の暴力のタイミングは、その強さと同じくらい重要であることを裏付けており、事象の連鎖を無視することは、嵐のシーズンの真のコストに対して、私たちを無防備な状態に置くことになるのである。