DOI: https://doi.org/10.5194/nhess-26-1727-2026
تاريخ النشر: 2026-04-15
المؤلف: Francesca Pianosi وآخرون
الموضوع الرئيسي: تقييم وإدارة مخاطر الفيضانات
نظرة عامة
تناقش ورقة البحث تطبيق تحليل الحساسية العالمي (GSA) على نماذج خسائر الفيضانات، وهي أدوات حيوية في قطاع (إعادة) التأمين ولتحليل السياسات المتعلقة بمخاطر الفيضانات. تواجه هذه النماذج، التي تقيم التفاعل بين مخاطر الفيضانات، والضعف، والتعرض، تحديات كبيرة بسبب تعقيد وعدم يقين بيانات المدخلات. يدعو المؤلفون إلى استخدام GSA كطريقة لفهم كيفية انتشار عدم اليقين عبر هذه النماذج، مما يعزز موثوقيتها ويعطي معلومات لعمليات اتخاذ القرار. يقدمون حالتين دراسيتين—واحدة لحوض نهر الراين في أوروبا وأخرى لكوينزلاند، أستراليا—تظهر أن قياس الضعف هو المصدر الرئيسي لعدم اليقين في تقديرات خسائر الفيضانات، مع رؤى إضافية حول تكرار الفيضانات وانحيازات تجميع البيانات.
تؤكد الورقة على أهمية اختيار وتوصيف عدم اليقين في المدخلات بعناية عند تطبيق GSA، حيث تؤثر هذه الخيارات بشكل كبير على النتائج. يشير المؤلفون إلى أنه بينما يمكن أن يحسن GSA دقة النموذج، إلا أنه لا يضمن الدقة، حيث يعمل ضمن حدود افتراضات النموذج. يبرزون الحاجة إلى الشفافية في الإبلاغ عن نتائج GSA، بما في ذلك الافتراضات المتعلقة بتوزيعات المدخلات وقيود التحليل. في النهاية، يجادل المؤلفون بأن GSA يجب أن يكون جزءًا لا يتجزأ من التقييم التشخيصي لنماذج خسائر الفيضانات، موجهًا جهود جمع البيانات المستقبلية وتحسين النموذج لتعزيز فعاليتها ومصداقيتها في تقييم مخاطر الفيضانات.
مقدمة
تمثل الفيضانات خطرًا عالميًا كبيرًا، تؤثر على 1.65 مليار شخص وتسبب خسائر اقتصادية كبيرة، حيث يُعزى 22% من الأضرار المتعلقة بالكوارث إلى الفيضانات من عام 2000 إلى 2019. تتطلب الزيادة في تكرار الفيضانات وشدتها، التي تفاقمت بسبب تغير المناخ والتنمية الحضرية، تحسين استراتيجيات إدارة مخاطر الفيضانات، بما في ذلك تعزيز تغلغل التأمين ضد الفيضانات لمعالجة “فجوة الحماية”. يستخدم المؤمنون بشكل متزايد نماذج احتمالية، تُعرف بنماذج الخسارة أو الكارثة، لتقدير الخسائر المتوقعة من الفيضانات. تدمج هذه النماذج ثلاثة مكونات أساسية: الخطر (شدة الفيضانات)، والتعرض (الأصول المؤمنة)، والضعف (تقييم الأضرار).
على الرغم من أهمية هذه النماذج، لا يزال تقييمها يمثل تحديًا بسبب نقص طرق التحقق القياسية وعدم اليقين الكامن في عمليات الفيضانات. تركز الممارسات الحالية للتقييم بشكل أساسي على إما نتائج النماذج أو عمليات النمذجة نفسها، وغالبًا ما تستخدم تحليل الحساسية المحلي الذي يفشل في التقاط التفاعلات بين المدخلات. تدعو هذه الورقة إلى التحول نحو تحليل الحساسية العالمي (GSA)، الذي يقيم التغير المتزامن لعدة مدخلات لفهم تأثيرها الجماعي على مخرجات النموذج بشكل أفضل. يهدف المؤلفون إلى معالجة تحديات تطبيق GSA على نماذج خسائر الفيضانات واسعة النطاق، موضحين إمكانياته من خلال التطبيقات على نموذج خسائر الفيضانات لشركة JBA Risk Management في حوض نهر الراين وكوينزلاند، أستراليا. ستوضح هذه التطبيقات كيف يمكن أن يعزز GSA شفافية النموذج ويعطي معلومات لاستراتيجيات إدارة المخاطر من خلال تحديد عدم اليقين الرئيسي في الخطر، والضعف، والتعرض.
نقاش
تحدد قسم النقاش في ورقة البحث هيكل ومكونات نموذج خسائر الفيضانات واسع النطاق، مع التركيز بشكل خاص على نموذج JBA Risk Management الخاص. يقدر هذا النموذج مخاطر الفيضانات والخسائر المالية المرتبطة بها من خلال دمج عوامل الخطر، والتعرض، والضعف. يتم حساب الخسارة لأصل واحد خلال حدث فيضاني باستخدام الصيغة \( L_{s,k} = EV_s \times DR(FD_{s,k}) \)، حيث \( EV_s \) هو قيمة الأصل، و\( FD_{s,k} \) هو عمق الفيضانات، و\( DR(•) \) هو نسبة الأضرار المشتقة من منحنى الضعف. يستخدم النموذج كتالوج أحداث اصطناعية يمتد على 10,000 سنة لتقدير توزيعات الخسائر السنوية، والتي تعتبر حيوية لقطاع التأمين، خاصة في حساب متوسط الخسارة السنوية (AAL) ومقاييس تجاوز الخسارة (LE(p)).
يناقش القسم أيضًا استيفاء أعماق الفيضانات باستخدام خرائط المخاطر التي تم إنشاؤها من نموذج هيدروديناميكي ثنائي الأبعاد للفيضانات، JFlow، الذي يحاكي الفيضانات تحت فترات عودة مختلفة. يتم تعديل هذه الخرائط للمناطق التي تحتوي على دفاعات ضد الفيضانات، مما يضمن أن النموذج يعكس بدقة مستوى الحماية. علاوة على ذلك، تبرز الورقة التحديات المرتبطة بتطبيق تحليل الحساسية العالمي (GSA) على مثل هذه النماذج المعقدة، بما في ذلك إدارة عدم اليقين في المدخلات والأعباء الحسابية. تشمل الحلول المقترحة نهج “العودة من النهاية” للتركيز على المكون الأخير من سلسلة النمذجة واستخدام طرق مثل PAWN لتحليل الحساسية بكفاءة. تختتم الورقة بتقديم مثالين للتطبيق: حوض نهر الراين وكوينزلاند، موضحة الآثار العملية لـ GSA في نمذجة مخاطر الفيضانات وأهمية توصيف محافظ التعرض بدقة.
DOI: https://doi.org/10.5194/nhess-26-1727-2026
Publication Date: 2026-04-15
Author(s): Francesca Pianosi et al.
Primary Topic: Flood Risk Assessment and Management
Overview
The research paper discusses the application of global sensitivity analysis (GSA) to flood loss models, which are critical tools in the (re)insurance sector and for policy analysis regarding flood risks. These models, which assess the interplay between flood hazards, vulnerability, and exposure, face significant challenges due to the complexity and uncertainty of input data. The authors advocate for GSA as a method to better understand how uncertainties propagate through these models, thereby enhancing their reliability and informing decision-making processes. They present two case studies—one for the Rhine River basin in Europe and another for Queensland, Australia—demonstrating that the quantification of vulnerability is the primary source of uncertainty in flood loss estimates, with additional insights on flood frequency and data aggregation biases.
The paper emphasizes the importance of carefully selecting and characterizing input uncertainties when applying GSA, as these choices significantly influence the results. The authors note that while GSA can improve model precision, it does not guarantee accuracy, as it operates within the confines of the model’s assumptions. They highlight the need for transparency in reporting GSA findings, including the assumptions made about input distributions and the limitations of the analysis. Ultimately, the authors argue that GSA should be integral to the diagnostic evaluation of flood loss models, guiding future data collection and model refinement efforts to enhance their effectiveness and credibility in assessing flood risks.
Introduction
Floods represent a significant global risk, impacting 1.65 billion people and causing substantial economic losses, with 22% of disaster-related damages attributed to flooding from 2000 to 2019. The increasing frequency and intensity of floods, exacerbated by climate change and urban development, necessitate improved flood risk management strategies, including enhanced flood insurance penetration to address the “protection gap.” Insurers are increasingly utilizing probabilistic models, known as loss or catastrophe models, to estimate expected losses from floods. These models integrate three core components: hazard (flood intensity), exposure (insured assets), and vulnerability (damage assessment).
Despite the importance of these models, their evaluation remains challenging due to a lack of standardized validation methods and the inherent uncertainties in flood processes. Current evaluation practices primarily focus on either the outcomes of the models or the modeling processes themselves, often employing local sensitivity analysis that fails to capture interactions between inputs. This paper advocates for a shift towards global sensitivity analysis (GSA), which assesses the simultaneous variation of multiple inputs to better understand their collective impact on model outputs. The authors aim to address the challenges of applying GSA to large-scale flood loss models, demonstrating its potential through applications to JBA Risk Management’s flood loss model in the Rhine River basin and Queensland, Australia. These applications will illustrate how GSA can enhance model transparency and inform risk management strategies by identifying key uncertainties in hazard, vulnerability, and exposure.
Discussion
The discussion section of the research paper outlines the structure and components of a large-scale Flood Loss Model, specifically focusing on JBA Risk Management’s proprietary model. This model estimates flood risk and associated monetary losses by integrating hazard, exposure, and vulnerability factors. The loss for a single asset during a flood event is calculated using the formula \( L_{s,k} = EV_s \times DR(FD_{s,k}) \), where \( EV_s \) is the asset’s value, \( FD_{s,k} \) is the flood depth, and \( DR(•) \) is the damage ratio derived from a vulnerability curve. The model employs a synthetic event catalogue spanning 10,000 years to estimate annual loss distributions, which are critical for the insurance sector, particularly in calculating average annual loss (AAL) and loss exceedance (LE(p)) metrics.
The section also discusses the interpolation of flood depths using hazard maps generated from a two-dimensional hydrodynamic flood model, JFlow, which simulates flooding under various return periods. These maps are adjusted for areas with flood defenses, ensuring that the model accurately reflects the protection level. Furthermore, the paper highlights the challenges of applying global sensitivity analysis (GSA) to such complex models, including managing input uncertainties and computational burdens. Proposed solutions include a “backward-from-the-end” approach to focus on the last component of the modeling chain and the use of methods like PAWN for efficient sensitivity analysis. The paper concludes by presenting two application examples: the Rhine River basin and Queensland, demonstrating the practical implications of GSA in flood risk modeling and the importance of accurately characterizing exposure portfolios.