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

기상 및 보험 분야에서 위험은 보통 세 가지 요소가 포함된 단순한 방정식으로 이해됩니다: 바로 위험 그 자체, 그 경로에 있는 것들, 그리고 그것들이 얼마나 쉽게 부서지는가 하는 점입니다. 위험이 폭풍이라면, 그 대상은 가옥과 사업체이며, 취약성은 그 물건들이 얼마나 쉽게 부서지는지를 의미합니다. 수십 년 동안 전문가들은 폭풍을 독립적인 사건으로 취급해 왔으며, 한 차례의 강풍에 피해를 입은 가옥이 다음 강풍이 불어올 때 이전보다 더 혹은 덜 피해를 입을 가능성은 변하지 않는다고 가정해 왔습니다. 이러한 관점은 폭풍이 단독으로 발생할 때는 잘 작동하지만, 폭풍이 연달아 빠르게 몰아칠 때는 한계가 있습니다. 여러 차의 폭풍이 짧은 간격으로 동일한 지역을 강타할 때, 피해는 개별 사건들의 합보다 훨씬 더 커질 수 있습니다. 이는 첫 번째 타격으로 약해진 건물들이 두 번째 타격이 닥치기 전까지 회복할 시간을 갖지 못해 더욱 취약한 상태에 놓이기 때문입니다. 이러한 타이밍을 이해하는 것은 보험사가 이러한 재난에 대비해 충분한 자금을 적립하도록 하는 데 있어 매우 중요하며, 기후 변화가 이러한 위험한 연속 현상의 빈도를 어떻게 변화시킬지 예측하려는 과학자들에게도 매우 중요합니다.

프랑스의 한 대형 보험사 데이터를 활용하여 연구 중인 한 연구팀은, 폭풍 피해를 계산하는 기존 방식이 이 결정적인 퍼즐 조각을 놓치고 있는 것은 아닌지 확인하고자 했습니다. 그들은 지난 수십 년간 수십억 유로의 손실을 초래한 프랑스의 겨울철 강풍 폭풍에 초점을 맞추었습니다. 수십 년간의 보험 청구 데이터를 상세한 풍속 기록과 대조하여 분석함으로써, 그들은 다음과 같은 간단한 질문을 던졌습니다: 폭풍이 발생하는 타이밍이 중요한가? 구체적으로, 그들은 두 번의 폭풍을 연달아 맞은 가옥이 동일한 강도의 폭풍을 한 번 맞은 가옥보다 더 큰 피해를 입는지, 그리고 이러한 손실을 예측하는 데 사용되는 현재의 모델들이 이를 반영하지 못하고 있는지 알고 싶었습니다.

연구진은 기존의 접근 방식이 확실히 불완전하다는 것을 발견했습니다. 그들은 프랑스에서 발생하는 피해의 상당 부분이 폭풍들이 서로 밀접하게 뒤따르는 시기에 발생하며, 종종 불과 며칠 이내의 간격으로 일어난다는 사실을 발견했습니다. 실제로 보험사들이 청구를 그룹화할 때 흔히 사용하는 기간인 4일의 창(window)을 기준으로 보았을 때, 피해를 입은 부동산의 절반 이상이 단독 사건이 아닌 일련의 폭풍 과정의 일부였습니다. 더욱 결정적으로, 그들은 짧은 시간 내에 여러 폭풍의 바람을 맞은 특정 지역들을 식별해 냈습니다. 이러한 '다중 풍속' 지역들은 가장 강한 돌풍 하나만으로는 설명될 수 없는 피해를 입었습니다. 연구진이 피해를 풍속에 따라 도식화했을 때, 동일한 풍속에서도 연속적인 폭풍을 맞은 가옥들이 단일 폭풍을 맞은 가옥들보다 더 높은 청구율을 보인다는 것을 확인했습니다. 최절정 풍속만을 고려하는 기존 모델들은 이러한 밀집된 사건들에 대한 위험을 과소평가하고 있었습니다.

이를 해결하기 위해 연구팀은 위험을 측정하는 새로운 방법을 개발했습니다. 단순히 특정 지점에서 경험한 단 한 번의 가장 강한 돌풍을 기록하는 대신, 그들은 일련의 폭풍에서 발생하는 모든 강한 바람의 효과를 합산하는 방식을 만들었습니다. 폭풍 클러스터를 일련의 무거운 타격이라고 상상해 보십시오. 새로운 방식은 두 번째와 세 번째 타격이 첫 번째보다 약하더라도 전체 힘에 더해지는 것으로 처리합니다. 그들은 이 바람들을 결합하는 다양한 방법을 테스트했으며, 가장 효과적인 방법은 가장 강한 돌풍에는 전체 가중치를 부여하되, 이어지는 폭풍들로부터는 작지만 유의미한 기여분을 더하는 것이라는 점을 찾아냈습니다. '바람 집적(wind aggregation)'이라 명명된 이 접근 방식은 실제 밀집된 폭풍의 현실을 정확하게 반영하는 새로운 손해 곡선을 구축할 수 있게 해주었습니다.

결과는 이 새로운 방식이 기존 방식보다 훨씬 더 효과적임을 보여주었습니다. 연구팀이 집적된 풍속 지표를 데이터에 적용했을 때, 특히 여러 차례의 폭풍을 맞은 지역에 대한 모델의 실제 피해 예측 능력이 크게 향상되었습니다. 이러한 개선은 폭풍 사이의 간격이 일주일 이내일 때 가장 극적으로 나타났습니다. 폭풍 사이의 시간이 길어질수록 바람을 합산하는 것의 이점은 줄어들었는데, 이는 건물이 다음 폭풍이 오기 전까지 약 일주일 정도의 회복 시간을 가진다는 것을 시사합니다. 만약 폭풍들이 더 멀리 떨어져 있다면, 두 번째 사건으로부터의 피해는 약해진 건물에 가해지는 후속 타격이라기보다 건강한 건물에 대한 새로운 공격처럼 보이게 됩니다.

이 연구는 기존 모델이 단일 폭풍에 대해 무용하다는 것을 의미하는 것은 아닙니다. 고립된 사건의 경우, 최절정 풍속이 여전히 피해를 예측하는 가장 좋은 지표입니다. 그러나 이 연구는 폭풍 클러스터가 점점 더 빈번해지는 상황에서 최절정 풍속에만 의존하는 것이 위험에 대한 편향된 시각을 초래한다는 점을 보여줍니다. 연구진은 폭풍의 연속성을 명시적으로 고려함으로써 보험 위험 모델을 더욱 현실적으로 만드는 방법을 제공했습니다. 이는 보험사가 급격히 몰아치는 폭풍 시즌 동안 직면할 수 있는 총 손실을 더 잘 추정할 수 있게 하여, 더 정확한 가격 책정과 더 나은 미래 대비를 가능하게 합니다. 이 연구는 자연의 격렬함에 있어서 그 타이밍이 강도만큼이나 중요하다는 점을 확인시켜 주며, 사건의 순서를 무시하는 것이 우리가 폭풍 시즌의 진정한 비용에 대해 대비하지 못하게 만들 수 있음을 보여줍니다.