Climate Change and Heavy Rainfall-Related Water Damage Insurance Claims and Losses in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this paper was to project possible impacts of climate change on heavy rainfall-related water damage insurance claims and incurred losses for four selected cites (Kitchener-Waterloo, London, Ottawa, and Toronto) located at Ontario, Canada. To achieve this goal, the future climate change scenarios and rainfall simulations, at local scale, were needed. A statistical downscaling method was used to downscale five global climate model (GCM) scenarios to selected weather stations. The downscaled meteorological variables included surface and upper-air hourly temperature, dew point, west-east and south-north winds, air pressure, and total cloud cover. These variables are necessary to project future daily rainfall quantities using within-weather-type rainfall simulation models. A model result verification process has been built into the whole exercise, including rainfall simulation modeling and the development of downscaling transfer functions. The results of the verification, based on historical observations of the outcome variables simulated by the models, showed a very good agreement. To effectively evaluate heavy rainfall-related water damage insurance claims and incurred losses, a rainfall index was developed considering rainfall intensity and duration. The index was evaluated to link with insurance data as to determination of a critical threshold of the rainfall index for triggering high numbers of rainfall-related water damage insurance claims and incurred losses. The relationship between rainfall index and insurance data was used with future rainfall simulations to project changes in future heavy rainfall-related sewer flood risks in terms of water damage insurance claims and incurred losses. The modeled results showed that, averaged over the five GCM scenarios and across the study area, both the monthly total number of rainfall-related water damage claims and incurred losses could increase by about 13%, 20% and 30% for the periods 2016-2035, 2046-2065, and 2081-2100, respectively (from the four-city seasonal average of 12 ± 1.7 thousand claims and $88 ± $21 million during April-September 1992-2002). Within the context of this study, increases in the future number of insurance claims and incurred losses in the study area are driven by only increases in future heavy rainfall events.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».