EARTHQUAKE-TSUNAMI INSURANCE RISK EXPOSURE ESTIMATION FOR THE DISTRICT OF TOFINO, BRITISH COLUMBIA
Notice bibliographique
Résumé
Southwestern British Columbia in Canada has a high likelihood of facing significant earthquake threats in the future. It is exposed to significant seismic and tsunami hazards, originating from the Cascadia subduction zone. A scenario of particular concern to residents and emergency managers is the future occurrence of a moment magnitude (M) 9.0-class megathrust earthquake in Cascadia. The scientific challenges in assessing the potential hazards and risks for residents and assets in British Columbia include the characterization of the earthquake rupture of future major Cascadia events and the modeling of their multi-hazard cascades which affect the population and built environment simultaneously. In addition, there are other significant seismic risk contributions from shallow crustal and deep inslab earthquakes. To protect households from potential financial risks due to the Cascadia and other seismic events via insurance, it is necessary to quantify the monetary losses from ground shaking and tsunamis. However, such multi-hazard risk assessments have not been carried out to determine insurance premiums (or annual expected loss) and to quantify tail risks. This study presents a probabilistic earthquake-tsunami loss model for the Cascadia subduction zone by focusing on the District of Tofino, British Columbia. The earthquake occurrence and rupture models for the Cascadia subduction zone are developed by incorporating the time-dependency of earthquake occurrence and by adopting a stochastic source modeling approach, which allows considering heterogeneous earthquake slip distributions. The results produce single-hazard and multi-hazard exceedance probability loss curves for earthquakes and tsunamis from the Cascadia subduction zone. In addition, earthquake risks due to other seismic sources are integrated with the above-mentioned multi-hazard loss curves due to the Cascadia events. In this way, a complete financial exposure from all major seismic and tsunami sources is evaluated. These loss curves can be used for determining the insurance rates for multi-hazard and multi-source risk coverage. The results are beneficial for providing more risk financing options via insurance against the future Cascadia and other seismic events.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».