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

No mundo do clima e dos seguros, o risco é geralmente entendido como uma equação simples que envolve três partes: o perigo em si, as coisas em seu caminho e a facilidade com que essas coisas quebram. O perigo é a tempestade; as coisas são as casas e os negócios; e a fragilidade é a vulnerabilidade. Por décadas, especialistas trataram as tempestades como eventos isolados, assumindo que uma casa danificada por uma única rajada não é mais ou menos propensa a ser danificada pela próxima do que era antes. Essa visão funciona bem quando as tempestades chegam sozinhas, mas tem dificuldades quando chegam em uma sequência de disparos rápidos. Quando múltiplas tempestades atingem a mesma região em sucessão rápida, o dano pode ser muito pior do que a soma dos eventos individuais. Isso acontece porque edifícios enfraquecidos pelo primeiro golpe podem não ter tempo para se recuperar antes que o segundo os atinja, deixando-os em um estado mais frágil. Compreender esse tempo é crucial para as seguradoras, que devem reservar dinheiro suficiente para pagar por esses desastres, e para os cientistas que tentam prever como as mudanças climáticas podem alterar a frequência de tais sequências perigosas.

Uma equipe de pesquisadores, trabalhando com dados de uma grande seguradora francesa, estabeleceu o objetivo de ver se a forma padrão de calcular os danos causados por tempestades estava perdendo essa peça crítica do quebra-cabeça. Eles se concentraram nas tempestades de vento de inverno que castigam a França, eventos que causaram bilhões em perdas nas últimas décadas. Ao analisar décadas de sinistros de seguros e cruzá-los com registros detalhados de padrões de vento, eles fizeram uma pergunta simples: o tempo das tempestades importa? Especificamente, queriam saber se uma casa atingida por duas tempestades seguidas sofre mais danos do que uma casa atingida por uma única tempestade de mesma intensidade, e se os modelos atuais usados para prever essas perdas estavam falhando em considerar isso.

Os pesquisadores descobriram que a abordagem padrão estava, de fato, incompleta. Eles descobriram que uma parte significativa dos danos na França ocorre durante períodos em que as tempestades se sucedem de perto, muitas vezes dentro de uma janela de apenas alguns dias. De fato, quando observaram uma janela de quatro dias, que é um intervalo de tempo comum usado por seguradoras para agrupar sinistros, mais da metade de todas as propriedades danificadas fazia parte de uma sequência de tempestades, em vez de um evento isolado. Ainda mais revelador, eles identificaram um grupo específico de locais que foram atingidos pelos ventos de múltiplas tempestades nesse curto intervalo. Esses locais de "ventos múltiplos" sofreram danos que não poderiam ser explicados apenas pela rajada mais forte. Quando os pesquisadores plotaram o dano contra a velocidade do vento, viram que, para a mesma intensidade de vento, as casas atingidas por tempestades sucessivas tinham uma taxa de sinistros maior do que aquelas atingidas por uma única tempestade. Os modelos padrão, que olhavam apenas para a velocidade máxima do vento, estavam subestimando o risco para esses eventos agrupados.

Para corrigir isso, a equipe desenvolveu uma nova maneira de medir o perigo. Em vez de apenas registrar a única rajada mais forte que um local experimentou, eles criaram um método que somava o efeito de todos os ventos fortes da sequência de tempestades. Imagine um agrupamento de tempestades como uma série de golpes pesados; o novo método trata o segundo e o terceiro golpes como algo que se adiciona à força total, mesmo que sejam mais fracos que o primeiro. Eles testaram diferentes maneiras de combinar esses ventos, descobrindo que o método mais eficaz dava peso total à rajada mais forte, mas também adicionava uma contribuição menor, porém significativa, das tempestades subsequentes. Essa abordagem, que chamam de agregação de vento, permitiu que construíssem um novo conjunto de curvas de dano que refletia com precisão a realidade das tempestades agrupadas.

Os resultados mostraram que este novo método funcionava muito melhor que o antigo. Quando aplicaram a métrica de vento agregado aos seus dados, a capacidade do modelo de prever o dano real melhorou significamente, especialmente para aqueles locais atingidos por múltiplas tempestades. A melhoria foi mais dramática para tempestades que ocorreram em um intervalo de uma semana entre si. À medida que o tempo entre as tempestades aumentava, o benefício de somar os ventos diminuía, sugerindo que os edifícios têm uma janela de cerca de uma semana para se recuperar antes da próxima tempestade. Se as tempestades estiverem mais espaçadas, o dano do segundo evento assemelha-se mais a um ataque novo em um edifício saudável, do que a um golpe de continuação em um edifício enfraquecido.

Este estudo não sugere que os modelos antigos sejam inúteis para tempestades isoladas; para eventos isolados, a velocidade máxima do vento continua sendo o melhor preditor de danos. No entanto, demonstra que, para o cenário cada vez mais comum de agrupamentos de tempestades, confiar apenas no pico do vento leva a uma visão enviesada do risco. Ao contabilizar explicitamente a sucessão de tempestades, os pesquisadores forneceram uma maneira de tornar os modelos de risco de seguros mais realistas. Isso significa que as seguradoras podem estimar melhor as perdas totais que podem enfrentar durante uma temporada de tempestades rápidas, levando a uma precificação mais precisa e a uma melhor preparação para o futuro. O trabalho confirma que o tempo da violência da natureza é tão importante quanto sua intensidade, e que ignorar a sequência de eventos pode nos deixar despreparados para o verdadeiro custo de uma temporada de tempestades.