確率モデルはハリケーン・ハーヴィーの豪雨による洪水損失推定の不確実性を大幅に低減します

都市の洪水リスク評価では豪雨による洪水リスクはほとんど考慮されていません。しかし、豪雨による洪水のリスクは、極端な雨嵐の増加が進行中の世界的な都市化と相まって、増大しています。降雨量が都市の排水システムの能力を超えた場合、影響が最小限に抑えられる洪水タイプと見なされていますが、ハリケーン・ハーヴィーやその他のイベントにおける降雨トリガーの洪水の結果は、豪雨による洪水リスクを評価する必要性を示しています。地域の範囲や小規模な変動のため、豪雨洪水リスクの定量化には高い空間解像度でのリスク評価が必要です。洪水危険と曝露情報はますます正確になっていますが、損失の推定は依然として豪雨洪水リスクの定量化において理解が不十分な要素です。私たちは、新しい確率的多変量モデルアプローチを使用して、関連する不確実性を明示的に考慮しながら、個々の建物の豪雨洪水損失を推定します。水深を共通の最も重要な予測因子として除けば、損失の有無や損失の程度に影響を与える要因は異なることを特定しました。このアプローチを使用して、ハリケーン・ハーヴィー中の建物構造損失をプロパティレベルのデータセットを使って推定および検証したところ、予測される損失分布の信頼性と分散は、モデルやプロパティレベルの損失推定の集計レベルに応じて大きく異なることがわかりました。私たちの結果は、多変量ゼロインフレートベータモデルを使用することにより、ハリケーン・ハーヴィーの建物構造損失推定の90%予測区間を平均で78%（合計U.S. 38億ドル）削減できることを示しています。