Large scale atmospheric cross-peril stochastic catastrophe models
Notice bibliographique
Résumé
Impact Forecasting, a catastrophe model development branch of Aon, develops catastrophe models for various countries and perils, including floods, windstorms, earthquakes, wildfires, hurricanes, and typhoons. These models are crucial for the insurance and reinsurance industry to estimate losses in terms of severity and frequency. To address the increasing demand for evaluating losses across multiple countries and perils, Impact Forecasting has started using large ensembles of global climate models (GCM) and regional climate models (RCM). These models serve as a common forcing input for catastrophe models related to atmospheric perils such as flooding (fluvial, pluvial, and coastal), summer storms, windstorms, and wildfires. The use of GCM/RCM as common forcing input offers two main advantages: Spatial Consistency: The data are spatially consistent at a global or continental scale, which helps in addressing the issue of cross-country correlations. Variability: The large number of available ensembles provides sufficient variability to build a representative stochastic catalogue of potential catastrophes. We will present several examples of this approach (Pan-European flood model, the Canadian flood and wildfire models), where common GCM/RCM inputs are used to provide a consistent view of losses across large regions and various perils. We will also show how we adress the issue of low resolution of GCM/RCM models using machine learning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».