Modelos de catástrofes são excelentes em mapear onde os desastres ocorrem, mas carecem de dados críticos sobre quando e como os eventos se desenrolam ao longo do tempo.
A modelagem de catástrofes passou os últimos 20 anos se tornando mais precisa sobre onde uma catástrofe aconteceu e o que foi afetado. Geocodificação em nível de lote, vulnerabilidade em nível de edifício, modificadores secundários mais precisos e dados de terreno de alta resolução são exemplos desse foco. No entanto, quase nenhum progresso foi feito sobre quando os eventos ocorreram durante a catástrofe. A resolução de dados não é mais a restrição limitante para a compreensão do risco, a cadência é.
Em meus anos trabalhando com compradores de seguros de dados de sensoriamento remoto, um refrão surgia constantemente: “isso é ótimo”, diziam eles sobre imagens aéreas ou de satélite de alta resolução, “mas eu também preciso saber o que está acontecendo antes, durante e depois de um evento para entender totalmente meu risco.”
Não há exemplo mais claro dessa lacuna temporal do que o incêndio florestal. As condições de incêndios florestais podem ser previstas, mas, diferentemente de um furacão iminente, não há dias de aviso para quando eles começam, apenas o risco permanente de que um possa começar a qualquer momento. E, ao contrário da maioria dos outros perigos, os incêndios florestais podem ser retardados ou contidos. Podemos fazer mais do que construir melhor e alertar as pessoas – com os dados certos na hora certa, podemos mudar o resultado de um evento.
Infelizmente, existem lacunas de dados em nossos sistemas existentes que limitam nossa capacidade de fazer isso hoje. Satélites meteorológicos geoestacionários fornecem um instantâneo a cada 20 minutos em uma resolução infravermelha de dois quilômetros, e o piso de detecção publicado para o produto de incêndio GOES-R é de amplos 60 x 60 metros. Sensores de Órbita Terrestre Baixa fornecem pixels muito mais finos, mas têm apenas algumas observações por dia. Sensores aéreos são ainda menos frequentes e são limitados pelo clima. Sensores in situ têm alcance geográfico limitado e raramente veem o fogo em si. Esses sistemas fornecem excelentes instantâneos, mas são ruins em contar a história completa de um incêndio florestal da ignição à extinção.
Sistemas comerciais de sensoriamento remoto GEO são projetados para fechar essa lacuna. Eles são implantados mais distantes na órbita da Terra, correspondendo assim à velocidade de rotação da Terra, “ficando parados” sobre uma grande região geográfica para fornecer dados contínuos.
Existem vantagens óbvias em um fluxo de dados ao vivo sobre uma grande área geográfica, sendo a resposta a eventos a maior delas. No entanto, as mais impactantes são menos sobre o que está acontecendo agora e mais sobre um melhor registro temporal do que aconteceu durante a vida do evento. Estas incluem validação de modelo, cláusulas de horas, gatilhos paramétricos e créditos de mitigação.
Todo modelo de catástrofe é calibrado em relação aos resultados: pegada final (“footprint”), profundidade e estado de dano. O processo é inferido a partir do resultado em vez da observação da progressão do evento, e a inferência é onde reside a divergência do modelo. Isso é semelhante a pular páginas enquanto se lê um livro. Você sabe como a história termina, mas não entende como chegou lá, o que no caso de uma metodologia de modelagem de catástrofe é crítico.
O incêndio florestal é a versão extrema. Sabemos onde os incêndios terminaram; sabemos muito menos sobre o registro de data e hora da ignição, a taxa de propagação da primeira hora, as horas em que a supressão se manteve e a hora em que parou. Um registro infravermelho contínuo transforma cada incêndio em uma série temporal, em vez de um punhado de instantâneos de perímetro. Dois modelos podem produzir a mesma queima de 40.000 acres por motivos inteiramente diferentes e inteiramente errados.
As cláusulas de horas são o caso mais claro do nosso mercado precificando algo que não consegue medir bem. O aparato assume que podemos dizer quando uma ocorrência começou, quando terminou e quais perdas pertencem a ela. Na prática, isso é reconstruído a partir de relatórios de incidentes, dados de agências e argumentos.
Com incêndios florestais, ignições separadas se tornam um único evento. Um registro contínuo com data e hora de ignição, fusão e progressão dá à cedente e ao ressegurador um único relógio para ler. Isso importa para disputas de agregação, anexo de retenção e negociação ao vivo de Cat (catástrofes), onde o mercado precifica com base na cobertura de notícias e filmagens de helicóptero.
Os gatilhos de incêndios florestais hoje se apoiam em uma área queimada mapeada a partir de imagens ópticas, tipicamente dias após o evento. Os profissionais admitem que a precisão do gatilho é o jogo todo, e que os dados subjacentes determinam quão bem uma liquidação acompanha a perda.
A observação contínua move o gatilho do resíduo para o evento, e é por isso que os sensores funcionam bem. Ela registra o início, o que torna os gatilhos de duração graváveis. Um satélite geossíncrono faz isso em uma enorme área geográfica, não apenas naquela coberta por sensores.
O vento mostra o que um crédito defensável exige. Após o furacão Sally, o regulador do Alabama executou uma chamada de dados de sinistros e encomendou um estudo revisado por pares. A construção FORTIFIED reduziu a frequência de perdas em pelo menos 55% a 74%. É por isso que os descontos de mitigação de vento sobrevivem a uma audiência de taxas.
Esse método funciona quando o risco deixa uma consequência legível. O incêndio florestal não deixa. Uma estrutura destruída não diz quase nada sobre o que o fogo estava fazendo quando chegou. Enquanto isso, o relógio regulatório está correndo. A Califórnia introduziu os primeiros descontos obrigatórios de segurança contra incêndios florestais em 2022 e agora exige que os modelos de catástrofes reflitam a mitigação. Bilhões estão indo para espaço defensável, fortalecimento de casas e manejo de vegetação, creditados no julgamento de engenharia e em boas intenções.
A observação contínua, combinada com registros de mitigação no nível de lote e resultados de sinistros, fornece uma distribuição observada de resultados para exposições fortalecidas versus não fortalecidas sob um comportamento de fogo comparável. O crédito de mitigação deixa de ser um palpite fundamentado e se torna uma variável de precificação justificável.
Fechar a lacuna temporal muda o que é possível saber, nos dando um registro de uma catástrofe conforme ela aconteceu, em vez de uma reconstrução. Precisamos começar a criar um registro agora para uma modelagem de riscos aprimorada que se tornará o padrão para as próximas décadas.
Escrito por Elizabeth Foughty, Chief Business Officer e cofundadora da Orbital Sentry.
