Mémoires d'Actuariat
Actualisation climatique des inondations de plaine
Auteur(s) REGENT-KLOECKNER B.
Année 2025
Résumé
Dans ce mémoire, nous décrivons, calibrons et appliquons un modèle log-linéaire d'« actualisation climatique » permettant de prendre en compte l'impact du réchauffement climatique dans l'évaluation des dommages futurs causés par les inondations de plaine. Ce modèle simple, initialement proposé par Jewson, Maynard et Dottori, peut être calibré par les données scientifiques ouvertes du projet Européen PESETA~IV. Nous proposons un traitement statistique par modèle mixte permettant de mener ce calibrage en prenant en compte aussi bien les incertitudes de chacune des simulations sous-tendant les données utilisée, que la variation entre ces simulations. Nous appliquons ensuite ce modèle, d'abord à l'échelle du territoire européen de la France pour comparer les dommages causés par les inondations de plaine qu'on peut attendre sur la période 2020--2050 rapportée à 1989--2019. Dans la trajectoire centrale SSP2-4.5 d'émissions de gaz à effets de serre, nous projetons une augmentation de 82% en valeur médiane, nettement supérieure aux projections de France Assureurs et de la CCR. Cependant les limites des données utilisée et de notre traitement et les incertitudes importantes ne permettent pas de remettre ces travaux en cause. Enfin nous montrons sur un portefeuille fictif comment cette actualisation climatique permet de prendre en compte le réchauffement climatique sur des données synthétiques (dommages et enjeux assurés par région et par an). On retient que l'impact est important même pour des projections à un an du fait du réchauffement entre le passé et le présent, et l'impact sur la variabilité est plus marqué que sur les valeurs centrales. Mots-clés : Inondations de plaine, réchauffement climatique, estimation de dommages, estimation statistique, modèles mixtes.
Abstract
In this memoir, we describe, calibrate and apply a log-linear model for “climatic updating”, that can be used to take Global Warming into account when estimating future damages caused by river floods. This simple model, initialy proposed by Jewson, Maynard and Dottori, can be calibrated using open data from European scientific project PESETA~IV. We develop statistical estimations based on mixed models to perform the model calibration, taking into account both uncertainties of each simulation underlying the data, and the variability between simulations. We then proceed to apply this model, first to the European territory of France to compare possible damages of river floods in the 2020-2050 and 1989-2019 periods. In the central greenhouse gaz emission pathway SSP2-4.5, we project a 82% increase of damages for the central scenario, much higher than previous estimates by France Assureurs and CCR. However, the limitations of the data we used and of our processing, and the very large uncertainties do not permit to question these previous studies. Last, we show on a hypothetical portfolio how to use climatic updating to take Global Warming into account on synthetic data (yearly regional damages and insured values). The main takeaways are that the impact of global Warming is large even for one-year projections, due to the Warming between past and present, and that this impact is even more acute on extreme values than on central estimates. Keywords: river floods, Global Warming, damage estimates, statistical estimation, mixed models.
Mémoire complet
Auteur(s) REGENT-KLOECKNER B.
Année 2025
Résumé
Dans ce mémoire, nous décrivons, calibrons et appliquons un modèle log-linéaire d'« actualisation climatique » permettant de prendre en compte l'impact du réchauffement climatique dans l'évaluation des dommages futurs causés par les inondations de plaine. Ce modèle simple, initialement proposé par Jewson, Maynard et Dottori, peut être calibré par les données scientifiques ouvertes du projet Européen PESETA~IV. Nous proposons un traitement statistique par modèle mixte permettant de mener ce calibrage en prenant en compte aussi bien les incertitudes de chacune des simulations sous-tendant les données utilisée, que la variation entre ces simulations. Nous appliquons ensuite ce modèle, d'abord à l'échelle du territoire européen de la France pour comparer les dommages causés par les inondations de plaine qu'on peut attendre sur la période 2020--2050 rapportée à 1989--2019. Dans la trajectoire centrale SSP2-4.5 d'émissions de gaz à effets de serre, nous projetons une augmentation de 82% en valeur médiane, nettement supérieure aux projections de France Assureurs et de la CCR. Cependant les limites des données utilisée et de notre traitement et les incertitudes importantes ne permettent pas de remettre ces travaux en cause. Enfin nous montrons sur un portefeuille fictif comment cette actualisation climatique permet de prendre en compte le réchauffement climatique sur des données synthétiques (dommages et enjeux assurés par région et par an). On retient que l'impact est important même pour des projections à un an du fait du réchauffement entre le passé et le présent, et l'impact sur la variabilité est plus marqué que sur les valeurs centrales. Mots-clés : Inondations de plaine, réchauffement climatique, estimation de dommages, estimation statistique, modèles mixtes.
Abstract
In this memoir, we describe, calibrate and apply a log-linear model for “climatic updating”, that can be used to take Global Warming into account when estimating future damages caused by river floods. This simple model, initialy proposed by Jewson, Maynard and Dottori, can be calibrated using open data from European scientific project PESETA~IV. We develop statistical estimations based on mixed models to perform the model calibration, taking into account both uncertainties of each simulation underlying the data, and the variability between simulations. We then proceed to apply this model, first to the European territory of France to compare possible damages of river floods in the 2020-2050 and 1989-2019 periods. In the central greenhouse gaz emission pathway SSP2-4.5, we project a 82% increase of damages for the central scenario, much higher than previous estimates by France Assureurs and CCR. However, the limitations of the data we used and of our processing, and the very large uncertainties do not permit to question these previous studies. Last, we show on a hypothetical portfolio how to use climatic updating to take Global Warming into account on synthetic data (yearly regional damages and insured values). The main takeaways are that the impact of global Warming is large even for one-year projections, due to the Warming between past and present, and that this impact is even more acute on extreme values than on central estimates. Keywords: river floods, Global Warming, damage estimates, statistical estimation, mixed models.
Mémoire complet
