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GRA · Insurance Nexus

空間金融資本がハザード、エクスポージャー、移行と出会う場所

保険のハザードのための気候科学

Climate and atmospheric science explains how the hazards that drive 保険損失 are changing: storms, floods, heat, drought, 山火事 and sea level. On this platform it supplies the hazard evidence and scenarios on which catastrophe models, stress tests and insurability studies are conditioned, with their uncertainty.

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01登録

Climate science for insurance hazard on the record.

手法の記録STEM の手法
  1. 手法気候・大気科学
  2. スチュワード気候とハザード
  3. 適用先Insurance Nexus
  6. 正式なページSTEM コモンズ
02申請

What climate and atmospheric science does here.

Climate science studies the physical processes that govern the atmosphere, oceans, cryosphere and land surface over seasons to centuries. It provides the basis for understanding changes in hazard frequency and intensity that propagate through economic and social システム. In insurance and catastrophe, climate and hazards and health and biosecurity, climate projections frame long-horizon scenarios for infrastructure, insurance, food systems and public finance. They allow correlated hazards across regions and sectors to be examined together. The canonical description is on STEM コモンズ.

Climate-conditioned hazard catalogues

Stochastic event sets for a peril are adjusted to reflect current or projected climate, using reanalysis trends and climate model ensembles, and the change in modelled loss is reported as a scenario.

Supervisory climate stress scenarios

Physical risk scenarios for stress tests are built from NGFS scenarios and emission pathways, translated into hazard changes by region and peril, with every assumption documented.

Event footprints for claims and parametric triggers

Reanalysis, radar and satellite observations give rapid event footprints that support claims triage and the index measurements on which parametric payouts depend.

03空間金融

パラメトリック・トリガーを、地図上で読み解きます。

トリガー・ゾーンを横切る暴風が、どのように支払いを発動させるかを示します。地理は実在のもので、暴風と設計上の条件は合成です。

ジャマイカを通過する熱帯低気圧を、支払いを発動する 2 つの方式と照らし合わせて読み解きます。合成された暴風雨と設計上の条件であり、保険契約や価格ではありません。
04データ

手法が使用するもの。

Datasets and records used by climate and atmospheric science on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in 出典の登録簿.

データ役割ラベル
ERA5 reanalysisHistorical hazard climatologyモデル推計
CMIP6 climate projectionsFuture hazard scenariosモデル推計
NOAA and national station recordsObserved extremes観測
Copernicus Emergency Management Service mapsEvent footprints観測
NGFS シナリオReference supervisory scenariosモデル推計
05監視

Forecast verification.

この手法を追跡するためにチームが使う画面：その指標、状態、決定。名前は例であり、値はイメージです。

予報検証

Insurance · Climate science for insurance · Run R-5095

Skill above referenceGRA · Insurance Nexus

Forecast with range

手法カード

手法
気候・大気科学
参照番号
climatology
Lead times
1 to 6 steps
ラベル
モデル推計

Verification by lead time

held-out period

T+20.290.250.13Skilful
T+40.420.110.27Skilful
T+60.240.260.19Skilful
T+80.200.100.24Skilful
Forecast verification: the screen’s structure, terms and states for Insurance.例示の名称と説明用の値です。設計であり、記録でも稼働中のシステムでもありません。
06検証

結果の確認方法。

Models are evaluated against observed climatology, historical trends and paleoclimate records. Multi-model comparison and process-based diagnostics expose structural differences.

確認実施方法
Historical reproductionConditioned hazard catalogues must reproduce observed hazard statistics in the calibration period before any projection
Ensemble spreadResults are reported across climate models and scenarios, never from a single model
Downscaling validationRegional hazard from downscaled projections is compared with local observations before it enters a loss model

Projections depend on emission pathways and on parameterised processes such as clouds and convection. Regional detail and changes in rare extremes carry wide uncertainty.

07損失モデル

超過損失、年間平均損失、予想最大損失。

フットプリント内のポートフォリオが、年間で、また保険会社や貸し手が価格付けに用いる 100 年に 1 度と 250 年に 1 度の水準で、どれだけの損失を見込むかを示します。あらゆる カタストロフィ・モデル uses. Teaching model with stated illustrative values, not a prediction. The map on this page shows The Gulf of Mexico coast; the model itself is not tied to a place.

管理策

典型的な年間ハザード強度（所在地）
1.00 強度指数
極値の広がり（尺度）
強度指数 0.80
価値の半分が失われる強度
4.00 強度指数
脆弱性のばらつき
0.55
ハザードの影響範囲内にある価値の割合
40%
防護水準（再現期間）
50 年

読み取り値

年間平均損失
価値の 0.51%
100 年に 1 度の損失
価値の 24.5%
250 年に 1 度の損失
価値の 28.4%
100 年に 1 度の強度
強度指数 4.68
数値、手法、出典
再現期間（年）強度（強度指数）損失（価値に対する %）
10.090.00
21.270.00
41.910.00
72.470.00
133.000.00
243.510.00
444.020.00
824.5323.55
1545.0326.44
2875.5328.87
5366.0330.88
1,0006.5332.53

手法

  1. Gumbel 極値ハザード Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
  2. 対数正規フラジリティ（脆弱性） FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual
  3. 超過確率曲線と年間平均損失 Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
  4. 堤防効果 Di Baldassarre and others (2013), Socio-hydrology, HESS 17
  5. 不確実性のファンチャート（パラメータ・モンテカルロ） Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  6. 一因子ずつの感度分析（トルネード図） Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

データ

The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:

  • 河川 Natural Earth
  • 都市域 Natural Earth
  • 都市 Natural Earth
  • 過去 1 週間の M4.5+ の地震（USGS） 米国地質調査所 · 登録 usgs.earthquake.summary-feeds
  • 降雨強度、直近 30 分（IMERG） NASA GPM IMERG Early · 登録 nasa.gibs.context-live-layers
  • 河川流量予報、30 日間と幅（Open-Meteo 経由の GloFAS） Open-Meteo.com（CC BY 4.0）、Copernicus GloFAS · 登録 open-meteo.public-pages
  • 市街地と居住地の範囲、2010 年（HBASE、Landsat） CIESIN/Columbia、NASA SEDAC HBASE · 登録 sedac.context-urban-layers
損失超過確率、年間平均損失、予想最大損失。例示用の教育モデルであり、測定データではなく、コントロールで設定した値に基づいて動作します。手法：Gumbel 極値ハザード（Gumbel（1958）、Statistics of Extremes、Columbia University Press）、対数正規の脆弱性（FEMA（2003）、HAZUS-MH Technical Manual）、超過確率曲線と年間平均損失（Grossi と Kunreuther（2005）、Catastrophe Modeling、Springer）。

6 本の柱を通じて、Nexus Consortium が主導

08つながり

この手法に依拠するトピック。

09ツインとカスケードのシミュレーター

Trace a shock in climate science for insurance hazard to the balance sheet.

Assembled from the Nexus Standards area profile 保険と再保険: the shocks it names, the システム and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Pick an initiating shock and step through the cascade to see which exposures it reaches and where losses could concentrate. The Map view places the run on an example geography with open data. Every weight is a stated assumption. An exercise, not a forecast, a valuation, a rating or investment advice. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.

ハザード

  • 熱帯低気圧
  • 地震
  • アイスジャム洪水
  • 山火事
  • Storm surge （下流で誘発）
  • Intense rainfall （下流で誘発）
  • 河川洪水（下流で誘発）
  • Flash flood (set off downstream)
  • 危険な高波（下流で誘発）
  • 広域停電（下流で誘発）
  • 大規模な避難（下流で誘発）
  • 沿岸洪水（下流で誘発）
  • Aftershock sequence (set off downstream)
  • Fault surface rupture (set off downstream)
  • Soil liquefaction (set off downstream)
  • Slope slide (set off downstream)
  • Rockfall (set off downstream)
  • Tsunami (set off downstream)

管理策

  • NS-0 憲章と原則
  • NS-3 リスク記録の UNI（文法、旧体系との対照、割当権限）
  • NS-9 文脈 UNI（展開、インスタンス、プログラム・インスタンス）
  • NS-10 方針と条項（機械可読な義務：定義、拘束、評価、執行）
  • NS-11 検証とモニタリング（エビデンス、証明、ゼロトラストの適合性観測）
  • NS-14 適合性と外部標準との対照
  • NRS-F3 保険、カタストロフィ・リスク、保護ギャップ
  • NRS-H113 ハザード・ファミリー：金融システムの脆弱性（NHS-1 soc.financial-system）
  • NRS-U17 ユニバース platform profile: Insurance Nexus
  • NRS-H71 ハザード分類：地質学的時間と宇宙の大災害（NHS-1 planet.deep-time）
  • NRS-H65 ハザード・ファミリー：プラネタリー・バウンダリーの逸脱（NHS-1 planet.boundary）
  • NRS-F8 パラメトリックおよびインデックス型のリスク移転

観測

  • OECD Data Explorer (incl. Creditor Reporting System, insurance and pension statistics) (listed for reference)
  • Insurance statistics (listed for reference)
  • USGS earthquake GeoJSON summary feeds (listed for reference)
  • Direct economic loss attributed to disasters in relation to global gross domestic product (GDP)
  • Direct economic loss attributed to disasters in relation to global gross domestic product
  • (a) Number of commercial bank branches per 100,000 adults and (b) number of automated teller machines (ATMs) per 100,000 adults

例示の地理

  • 西ヨーロッパ：152 の六角形セル
  • 直近 30 分間の降雨強度（IMERG）、NASA GIBS
  • 今夜の夜間光と停電（VIIRS Day/Night Band）、NASA GIBS
  • 雲を透過した地表水、30 m（OPERA DSWx-S1 レーダー）、NASA GIBS
  • Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
10スチュワードシップ

手法を維持する者。

気候とハザード stewards climate and atmospheric science for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

Canonical page: Climate and atmospheric science

11エクスポージャー、損失、資本

What climate science for insurance hazard means for exposure, loss and capital.

リスク責任者、監督当局、財務省が求めるエクスポージャー、損失、シナリオ、資本のビューと、それらが報告の根拠とする枠組み。構造は監督実務とアクチュアリー実務に従います。値は例示であり、価格、格付け、助言では決してありません。

再現期間ごとのエクスポージャーと損失

How losses from climate science for insurance hazard grow with severity, gross and net of reinsurance, against capital.

10 年に 1 度50 年に 1 度100 年に 1 度250 年に 1 度総額再保険控除後800
再現期間年間確率総損失純損失純額、資本 = 100
10 年に 1 度0.10141010
50 年に 1 度0.02332121
100 年に 1 度0.01462727
250 年に 1 度0.004683939
年間平均損失3.12.22.2
例示のポートフォリオ（資本 = 100）の説明用損失指数：保険会社と監督当局が読む超過確率の形式です。いずれの機関のデータでもなく、価格や格付けでもありません。
NGFS 気候シナリオ · 気候変動リスク等に係る金融当局ネットワークIFRS S2 気候関連開示 · ISSBTCFD 提言 · 金融安定理事会 TCFD気候関連金融リスクの実効的な管理のための諸原則 · バーゼル銀行監督委員会
12接続済み

このページがコンソーシアム全体でどこへつながるか。

13質問

質問と回答。

What are the limits of climate and atmospheric science in this field?
Projections depend on emission pathways and on parameterised processes such as clouds and convection. Regional detail and changes in rare extremes carry wide uncertainty.
結果はどのように確認されますか？
Models are evaluated against observed climatology, historical trends and paleoclimate records. Multi-model comparison and process-based diagnostics expose structural differences.
このページの値は実際のものですか？
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
この手法は他にどこで適用されていますか？
社会を動かし続ける 正式な手法のページ には、それを適用するすべてのプラットフォームが掲載されています。
報告書貢献する

このページからエビデンスを提供する。

報告書 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

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