Gestão do risco: fenómenos extremos

Sendo cada vez mais frequentes, as catástrofes naturais são um elemento essencial na definição dos preços dos seguros e na gestão do risco de exposição. Um grupo de investigadores procura criar uma nova metodologia que possa ajudar as seguradoras a estimar riscos potenciais associados às cheias de águas pluviais.

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As cheias formadas por águas pluviais acontecem após uma curta e intensa queda de água que não é rapidamente drenada e que não consegue infiltrar-se na terra. Este tipo de fenómeno é difícil de prever e acontece em áreas suscetíveis a cheias, representando um risco significativo para muitas regiões por todo o mundo, incluindo em áreas urbanas com elevada densidade populacional.

Para as seguradoras, as cheias podem ter ter um grande impacto financeiro. Os métodos existentes para calcular o risco de exposição a chuvas intensas são pouco eficientes e, para além disso, as alterações climáticas fazem com que as consequências destes fenómenos naturais sejam uma ameaça ainda maior.

 

SIMULAR EVENTOS CLIMÁTICOS REAIS

Desde o início de 2012 que Bruno Guillaume, líder de projeto de um grupo de investigadores da Aria Technologies em França, tem trabalhado para construir um novo modelo meteorológico e um algoritmo que simula, entre outros fenómenos, as chuvas intensas.

“O desenvolvimento de um chamado ‘gerador de eventos’ é algo desejado especialmente pela indústria seguradora, que poderá utilizar esta nova ferramenta para avaliar o risco de cheias numa região em particular. Este projeto, o OASIS-rain, é também um importante componente da Climate-KIC OASIS, uma de três KIC’s (Knowledge and Innovation Communities) criadas em 2010 pelo Instituto Europeu da Inovação e Tecnologia, um projeto mais abrangente e global”, diz Guillaume.

“Este projeto propõe o desenvolvimento de um modelo de catástrofes open source que reúne um conjunto de eventos climáticos extremos (e não apenas uma chuva intensa isolada), catalogando-os a nível da sua frequência e da sua intensidade, relacionando cada evento a um determinado local”, explica.

Guillaume diz que as seguradoras podem usar esta base de dados para construir anualmente os seus próprios possíveis cenários de catástrofes naturais e, com base nestes, podem basear o valor dos serviços prestados e estimar os danos de propriedades ou bens.

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Figura 1: Esquema geral de um modelo de catástrofe (Furacão Andrew).

 

 

A HOLANDA EM ANÁLISE

A Holanda foi o país estudado no projecto de I&D premiado pelo PRACE, no qual foi simulada a queda de chuva extrema e os seus possíveis riscos.

“As ocorrências inseridas na base de dados representam a classe de acontecimentos que, no modelo, são representativos das incidências e catástrofes que acontecem ao longo do tempo.” Na base de dados, a cada ocorrência é associado um mapa detalhado da sua intensidade por região, ou seja, são registadas as “pegadas do evento”. Estas são depois definidas espacialmente com um determinado nível de detalhe – neste caso, são localizadas com base numa grelha desenhada sobre a superfície da terra.

Guillaume diz que, tradicionalmente, os especialistas em riscos usam modelos estatísticos que se baseiam em observações feitas em eventos passados. No entanto, os dados são muitas vezes escassos e não cobrem a totalidade dos danos, devido à sua grande extensão.

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Figura 2: Conjuntos de três áreas de simulações para conseguir a resolução final de 3 km x 3 km ao longo de toda a Holanda.

 

Por isso, a equipa de Guillaume usa agora um modelo atmosférico e meteorológico mais preciso baseado no modelo comunitário do Weather Research and Forecast (WRF). Este modelo é capaz de simular com precisão o comportamento da evaporação, das nuvens e a formação da chuva, ao mesmo tempo que prevê o transporte do vapor de água através do ar, como sendo um fluído que interage com a radiação solar.

“Este modelo atmosférico e meteorológico tem-se tornado cada vez mais eficaz nos últimos 10 anos, com uma resolução de cerca de 3km2 sobre a “grelha” que ocupa todo o território holandês, o que permitiu reproduzir com precisão alguns dos eventos extremos, como chuvas intensas”, diz Guillaume.

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Figura 3: Comparação da pluviosidade (mm/dia), observada versus simulada, para as chuvas de 26/08/2010. Esquerda: dados radar com uma resolução de 2,5 km x 2,5 km na Holanda (sem contar com a área marítima). Direita: simulação com o modelo WRF numa resolução de 3 km x 3 km.

 

 

RECURSOS DO PRACE E A EFICIÊNCIA

Como é que os recursos do PRACE permitiram completar este projeto? O modelo do OASIS-rain não tem sido testado com os recursos de supercomputação do PRACE porque até agora a equipa de investigação apenas fez pequenas simulações. À medida que o estudo prossegue, o papel do PRACE vai sendo cada vez mais importante pois os seus recursos permitem aumentar a resolução dos modelos e reduzir o tempo das simulações.

“Os recursos do PRACE, mais particularmente o supercomputador Curie Tier-0 HPC, serão usados durante este ano para analisar um modelo em que será necessário usar 2000 a 8000 processadores ao mesmo tempo, permitindo simular 56 representações de uma amostra de 20 anos, com a duração de 3 a 6 meses, para um total de 6 milhões de horas de cálculo. Imagine o tempo que demoraria numa estrutura mais pequena de 100 processadores!”, refere Guilhaume.

Guillaume acrescenta que o próximo passo será integrar esta base de dados na plataforma tecnológica de simulação de perdas do OASIS,  para ser distribuída comercialmente no mercado virtual deste projecto em conjunto com outras bases de dados.

 

Para mais informações:

http://oasislmf.org

 

Artigo apoiado pelo PRACE (www.prace-ri.eu)

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