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Faire face au changement climatique par la modélisation des risques climatiques

Le changement climatique est maintenant bel et bien une réalité, ses conséquences se manifestent de plus en plus et la situation n’est pas près de s’améliorer. L’effet combiné des incendies de forêt extrêmes dans l’ouest des É.‑U. et du Canada, des inondations dévastatrices dans l’ouest de l’Europe,[1] d’une saison des ouragans record dans l’Atlantique en 2020, de l’élévation du niveau de la mer et d’autres facteurs force les entreprises à prendre les décisions qui s’imposent à l’égard des risques pour renforcer leur résilience.[2]

En 2020 seulement, les pertes économiques mondiales découlant uniquement des catastrophes naturelles totalisaient 258 milliards $, ce qui est supérieur de 29 % à la moyenne du 21e siècle; en outre, il s’agit de la cinquième année la plus coûteuse après les ajustements de l’inflation. 

 

Le changement climatique continue d’exercer une incidence importante sur le placement des polices liées aux risques de catastrophes naturelles et ce sont les risques environnementaux qui posent le plus grand risque pour l’économie mondiale. Alors que se poursuit le réchauffement de la planète, la fréquence et l’intensité des événements catastrophiques ne cessent d’aller en augmentant de manières impossibles à prévoir par le recours aux techniques classiques d’évaluation des risques.[3] À partir d’analyses des données et prédictives, les entreprises peuvent mesurer et étudier leur état actuel et le comparer aux normes de l’industrie, de manière à projeter les répercussions financières et à protéger les actifs tant corporels qu’incorporels.[4]

Cela comprend le recours à la modélisation climatique pour contribuer à gérer la transition climatique et à renforcer la résilience au risque ainsi qu’à atténuer l’effet de toute situation imprévue susceptible d’avoir une incidence négative sur une entreprise. Les modèles probabilistes aident les entreprises à prendre des décisions en matière de stratégie et de gestion des risques dans des conditions environnementales complexes et changeantes.

 

Quatre types de modèles climatiques servent chacun à une fin différente

Les modèles climatiques sont fondés sur des processus basés sur la physique qui sont bien documentés pour simuler le transfert d’énergie et de matières dans le système climatique. Actuellement, quatre principaux types de modèles sont utilisés et ils procurent au gestionnaire de risques un aperçu des différents risques et scénarios pouvant survenir dans le futur afin de lui permettre d’élaborer des hypothèses de risque en fonction de l’emplacement particulier considéré. Les gestionnaires de risque peuvent travailler avec un courtier possédant de l’expérience avec les modèles climatiques afin de prendre des décisions vitales en matière de résilience au risque, notamment en ce qui concerne les investissements futurs d’une entreprise dans son infrastructure, ses établissements et son effectif.

 

Voici un aperçu plus approfondi de chacun de ces modèles, qui vont des prévisions météorologiques à court terme aux modèles climatiques à plus long terme, qui permettent de voir comment les conditions de notre planète évolueront dans 10, voire 100 ans.

1

Modèle météorologique numérique. Il s’agit probablement du type le plus familier de données météorologiques modélisées, ce modèle étant employé pour les prévisions météorologiques, y compris la température, les précipitations et autres éléments par les professionnels de la météo dans les médias.[5]

 

2

Modèle climatique mondial (MCM). Il s’agit d’un examen mathématique complexe des principales composantes du climat, à savoir l’atmosphère, les terres, les océans et la glace de mer, qui permet de prévoir le comportement de l’atmosphère, des océans et du climat sur le long terme.[6] Par exemple, le MCM permet d’examiner divers scénarios et d’observer l’augmentation des émissions de dioxyde de carbone et la façon dont cela entraînera de nouvelles perturbations du courant-jet et des conditions météorologiques. Il procure un aperçu mondial du climat, mais il peut également descendre à un niveau plus régional.

 

3

Modélisation des catastrophes. Compte tenu de l’augmentation des sinistres catastrophiques et des pertes au cours des 25 dernières années, la modélisation des catastrophes prend de plus en plus d’importance. La modélisation des catastrophes a été élaborée dans les années 1980 et elle n’a pas cessé de s’améliorer depuis. Les assureurs et les réassureurs y ont recours principalement pour évaluer et gérer le risque lié à divers types de catastrophes, allant des ouragans et inondations aux tremblements de terre et aux feux de forêt. Les modèles sont créés par des équipes interdisciplinaires réunissant des professionnels qui travaillent ensemble à la création de logiciels, de données et d’algorithmes qui servent à simuler l’impact financier potentiel que les catastrophes peuvent avoir dans des circonstances précises.

 

4

Modèle de risque climatique. Le modèle de risque climatique constitue une combinaison du modèle climatique mondial et de la modélisation des catastrophes, ce dernier comprenant ici un moteur financier. Bien que le modèle de risque climatique comporte un niveau élevé d’incertitude, il est utile pour les entreprises dans la planification des risques climatiques futurs et l’évolution du changement climatique, notamment l’élévation du niveau de la mer, qui devrait entraîner des tempêtes plus fortes et des changements dans les risques d’inondation. Ce modèle s’appuie sur différents scénarios et voies.

 

Utilisation des modèles climatiques

Les modèles climatiques mondiaux sont généralement utilisés au niveau universitaire, mais les assureurs, les réassureurs, les courtiers et, finalement, les entreprises cherchent plus fréquemment des moyens de convertir certains de leurs résultats de modélisation en décisions stratégiques. Les assureurs et les réassureurs utilisent de plus en plus les résultats à court terme des modèles pour aider à quantifier le risque climatique dans leurs portefeuilles et faire des modifications qui permettront de prendre de meilleures décisions en matière de tarification, d’investissements et de gestion de l’exposition, maintenant et à long terme. Tel que mentionné précédemment, un courtier expérimenté en modélisation du changement climatique peut aider les entreprises à interpréter les résultats de ces modèles complexes et, en fonction de leur profil de risque, à déterminer un programme de gestion du risque adéquat qui renforce la résilience des clients.

 

L’avenir de la modélisation climatique

Les scientifiques s’entendent généralement pour dire que le climat mondial change en grande partie à cause de l’activité humaine et que la température moyenne de la planète et le niveau de la mer continueront d’augmenter.[7] Ils s’accordent également à dire que cette évolution du climat continuera à provoquer des phénomènes météorologiques plus inhabituels que par le passé.[8] L’utilisation de la modélisation climatique est intrinsèquement mondiale et, par conséquent, elle fait l’objet d’une culture ouverte basée sur une collaboration mondiale. Le principal exemple est le projet CMIP (Coupled Model Intercomparison Project, ou Projet de comparaison de modèles couplés) qui, depuis 1996, combine tous les 6-7 ans les modèles et scénarios climatiques du monde entier en un ensemble de simulations. Le résultat est un référentiel de données mondiales qui sert de base sous-jacente au Groupe d’experts intergouvernementaux sur l’évolution du climat (GIEC). La phase 6 du Projet d’intercomparaison des modèles couplés (CMIP6) constitue une mise à jour de ce référentiel et elle a été publiée cette année, en même temps que les principales conclusions du sixième rapport d’évaluation du GIEC.

En outre, la puissance des ordinateurs ne cessant de croître, la modélisation climatique continuera de s’affiner, de s’adapter aux sites et de donner aux utilisateurs une plus grande confiance dans la façon dont les impacts seront ressentis.


 

Toutes ces ressources sont en anglais : 

[1] “The world is on the brink of ‘catastrophe,’ leader of next UN climate talks warns,” CNN

[2] [3] “Weather, Climate & Catastrophe Insight. 2020 Annual Report,” Aon 

[4] “Cambridge Global Risk Index 2020,” University of Cambridge

[5] “Numerical Weather Prediction,” National Oceanic and Atmospheric Association

[6] “Climate Modeling,” Geophysical Fluid Dynamics Laboratory

[7] “Predictions of Future Global Climate,” University Corporation for Atmospheric Research

[8] “How Do We Predict Climate Change?” California Institute of Technology