Los riesgos climáticos se están volviendo impredecibles, aunque una mejor previsión puede ayudar. En esta tarea, una nueva generación de modeladores matemáticos podría desactivar una crisis de seguros que se avecina, señaló The Wall Street Journal en un artículo que fue replicado por El Diario de Chihuahua y el boletín Latino Insurance.
Primas
Unos días después del impacto del huracán Otis en Acapulco, el diario estadounidense publicó que las inundaciones, las tormentas eléctricas y los incendios forestales, junto con la inflación de las materias primas, están elevando las primas de los seguros contra catástrofes. Señaló que, en Estados Unidos, aseguradoras como Allstate, State Farm y Zurich Insurance Group se están retirando de zonas propensas a desastres.
Asimismo, la publicación indicó que, en América del Norte, sólo el 51% del riesgo de una catástrofe natural está cubierto, mientras que en Europa, el 44% y en Asia, apenas el 12%.
Modelos
Por otro lado, The Wall Street Journal detalló que la mayoría de los pronósticos climáticos se engloban en dos tipos de modelos:
– Circulación general. Utilizados por organismos como el Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático (IPCC, por sus siglas en inglés), que basan sus proyecciones en las leyes de la física. Son buenos para mapear grandes tendencias, pero no para predecir fenómenos localizados o simular huracanes y tornados.
– Riesgo de catástrofe, llamados CAT. Utilizan datos históricos para inferir la probabilidad futura de huracanes, terremotos y similares, así como la vulnerabilidad de edificios y estructuras.
Su adopción se extendió luego de que el huracán Andrew azotó a Estados Unidos en 1992, provocando la quiebra de once aseguradoras. El diario explicó que cuando impactó el huracán Katrina en 2005, ninguna aseguradora quebró porque habían adoptado modelos CAT. Sin embargo, éstos no son buenos para prever los eventos de menor escala que causaron estragos este año.
Riesgos climáticos
Además, The Wall Street Journal destacó que el cambio climático es un gran desafío. El uso de datos que se remontan a la década de 1960, cuando el clima era más frío, conduce a subestimaciones de las precipitaciones. Es así como las aseguradoras están empezando a combinar ambos modelos para obtener mejores pronósticos.
La empresa australiana Reask, por ejemplo, incorporó principios de física a sus modelos estadísticos de ciclones tropicales. Sus simulaciones, basadas en la compilación de datos ambientales en busca de patrones utilizando inteligencia artificial, generan probabilidades de catástrofes ajustadas al clima para un año determinado. Así es posible que se aclaren los patrones estacionales que los modelos climáticos tuvieron dificultades para pronosticar, como la oscilación entre las estaciones húmedas de El Niño y secas de La Niña.
En el artículo reseñado por El Diario de Chihuahua y Latino Insurance se advirtió que, en particular, las inundaciones son muy difíciles de modelar. Sin embargo, contar con mejores datos podría ayudar.
Modernización
Las imágenes satelitales y las bases de datos con la posición exacta de los edificios, los materiales utilizados en su construcción y el costo de las reparaciones pasadas están reemplazando la información más genérica que toman en cuenta las aseguradoras.
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