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GRA · 再保険とカタストロフィ

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

Hydrology and water science for reinsurance and catastrophe

Hydrology explains how rainfall becomes river and surface water flooding. In catastrophe reinsurance it supplies the flood hazard maps, event footprints and defence assumptions behind flood models and post-event claims analysis.

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01登録

Hydrology and water science for reinsurance and catastrophe on the record.

手法の記録STEM の手法
  1. 手法水文学と水科学
  2. スチュワードWater Nexus
  3. 適用先再保険とカタストロフィ
  6. 正式なページSTEM コモンズ
02申請

What hydrology and water science does here.

Hydrology studies the movement, distribution and quality of water across the land surface, subsurface and atmosphere. It underpins the assessment of floods, droughts and water supply, which affect food, energy, health and infrastructure together. In insurance and catastrophe, climate and hazards and disaster and crisis, hydrological estimates set design standards for dams, levees and drainage and inform water allocation between competing users. They link climate hazards to downstream effects on power generation, crops and public health. The canonical description is on STEM コモンズ.

River flood event sets

Spatially coherent rainfall and flow events are simulated across basins so that a single event can affect many locations at once.

Flood defence assumptions

Defence standards and failure probabilities are represented explicitly, since small changes in them change modelled flood loss sharply.

Pluvial flood mapping

Surface water flooding from intense rain is mapped at fine resolution where drainage data allow.

03空間金融

A drought index against its attachment point.

How a dry season is read against the point where drought cover starts to pay. Synthetic season and design terms.

A rainfall season across the Sahel, read against the points where drought cover would start and stop paying.Synthetic season and design terms; no cover is implied.
04データ

手法が使用するもの。

Datasets and records used by hydrology and water 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
River gauge recordsFlow statistics観測
Flood extent observationsキャリブレーション観測
Digital elevation models地形観測
Defence databases保障報告値
05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

Typical annual flood depth (location)
0.40 m water depth
極値の広がり（尺度）
0.45 m water depth
価値の半分が失われる強度
1.60 m water depth
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
0.64% of value
100 年に 1 度の損失
31.4% of value
250 年に 1 度の損失
34.3% of value
100 年に 1 度の強度
2.47 m water depth
数値、手法、出典
再現期間（年）Intensity (m water depth)損失（価値に対する %）
1−0.110.00
20.550.00
40.910.00
71.230.00
131.530.00
241.810.00
442.100.00
822.3830.62
1542.6632.93
2872.9534.66
5363.2335.96
1,0003.5136.93

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

06検証

結果の確認方法。

Models are calibrated on one period of observed flows and tested on an independent period or neighbouring catchment. Skill scores and comparison with surveyed flood extents are used to judge performance.

確認実施方法
Event footprint realismSimulated events are compared with observed multi-basin floods
Defence sensitivityResults are shown with and without defence assumptions
Resolution adequacyMap resolution is matched to the exposure data used

Assumptions of stationarity weaken as climate and land use change. Ungauged basins, karst aquifers and rapid urbanisation are poorly represented by parameters fitted elsewhere.

07ツインとカスケードのシミュレーター

Trace a shock 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
08つながり

この手法に依拠するトピック。

09部門の特徴

Where exposure in hydrology and water science for reinsurance and catastrophe travels.

The sectors that carry exposure in hydrology and water science for reinsurance and catastrophe and how a loss in one passes to the others, across portfolios and public finances.

角を選択・線にカーソルを合わせる15 の関係のうち 6

署名

水とそのパートナー

水は食料に灌漑（0.8）を、エネルギーに冷却水と水力（0.6）を、生物多様性に環境流量（0.6）をもたらします。

W · E · I · F · H · B

セクター
4 全 6
関係
6 全 15
結合
0.43 全体に占める割合

作用している最も強い関係

  • Food → Biodiversity ・土地転換0.6
  • Water → Energy ・冷却水と水力発電0.6
  • Water → Food ・灌漑0.8
  • Water → Biodiversity ・環境流量0.6
典型的な都市圏のための教育用の値であり、どの場所の測定値でもありません。結合度は、働いている関係の強さの合計を、全 15 の関係に対する割合で示したものです。
10スチュワードシップ

手法を維持する者。

Water Nexus stewards hydrology and water science for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

Canonical page: Hydrology and water science

11エクスポージャー、損失、資本

What it 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 hydrology and water science for reinsurance and catastrophe 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 hydrology and water science in this field?
Assumptions of stationarity weaken as climate and land use change. Ungauged basins, karst aquifers and rapid urbanisation are poorly represented by parameters fitted elsewhere.
結果はどのように確認されますか？
Models are calibrated on one period of observed flows and tested on an independent period or neighbouring catchment. Skill scores and comparison with surveyed flood extents are used to judge performance.
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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