Rainfall Extremes in a Changing Climate: Implications for Flood Risk and (Re)Insurance
Notice bibliographique
Résumé
Flooding represents a growing concern for the (re)insurance industry, with precipitation extremes as a key driver of flood risk. Some of the most destructive flood events in 2024 were driven by extreme rainfall occurrences, although with important differences in spatial and temporal scales (e.g. Dubai floods, Ex-Hurricane Debby floods in Canada, Central Europe Floods, Hurricane Helene flooding in Georgia and North Carolina, Valencia floods).Ongoing climate trends introduce additional uncertainty in the estimates of intensity, frequency, and distribution of rainfall extremes, complicating their quantification and risk assessment. Understanding and modelling these extremes is critical for improving flood risk management and financial preparedness.This study investigates rainfall extremes in the United States across various temporal scales, focusing on their role in different types of flood risks. We compare multiple statistical models to estimate extreme precipitation values, including approaches that incorporate climate trends. By analysing spatial and temporal patterns of extremes, we evaluate how well these models capture underlying processes and improve predictive accuracy.Our findings suggest that integrating additional information about climate trends and hydrometeorological processes enhances the accuracy of extreme rainfall estimates, moving in the right direction, although given the rare nature of these extremes looking at historical data alone leaves space for future unexpected outcomes. These results provide valuable insights for improving catastrophe models and stress-testing (re)insurance portfolios.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».