Edito
Risque climatique : mieux modéliser pour mieux s’adapter
Sécheresses décennales qui se produisent désormais presque tous les ans, grêles historiques en 2022, cyclone Chido en 2024… la sinistralité climatique s’emballe et déjoue les prévisions des spécialistes. Le risque d’inassurabilité prend de plus en plus corps, comme en témoigne la situation des départements et régions d’outre-mer (DROM) et plus encore de certains Etats des Etats-Unis.
Les mesures d’adaptation à cette nouvelle donne commencent à voir le jour. En France, la Trajectoire de Réchauffement de référence pour l’Adaptation au Changement Climatique (TRACC) doit permettre de s’adapter à une température moyenne à +4°C en 2100. A plus court terme, la réforme du régime Cat Nat vise à prolonger son rôle de protection mais il faudra aller beaucoup plus loin pour réellement le pérenniser. Le risque climatique s’intègre également progressivement dans la réglementation (scénarios
ORSA, CSRD).
Cette réalité impose d’améliorer la modélisation du changement climatique. Avec un premier enjeu : l’accès à des données climatologiques fiables et adaptées. S’y ajoute le perfectionnement des modèles pour déterminer des projections de tendances crédibles, y compris chez les acteurs qui ne disposent pas de modèles très complexes. Pour mesurer efficacement la vulnérabilité réelle des portefeuilles, la future génération de modèles climatiques devra aussi évoluer, en intégrant notamment les effets de mesures d’adaptation ou de prévention.
Ce nouveau guide SeaBird propose ainsi une synthèse des principales sources de données existantes, beaucoup étant disponibles en open data. Il propose également plusieurs types de modèles et deux cas d’application qu’il est possible de reproduire. Pour améliorer les capacités prédictives de vos modèles et vous aider à vous adapter aux changements climatiques et mieux mesurer leurs effets sur les équilibres techniques. Pour favoriser également le déploiement de mesures d’adaptation et de prévention, dans un contexte de remise en question des politiques de transition en Europe et plus encore aux Etats-Unis, qui pourrait aggraver les tendances projetées.
Sommaire
PARTIE 1 – PRÉSENTATION DES SOURCES DE DONNÉES CLIMATIQUES
- Les principales sources de données climatiques
- Variables climatiques disponibles par péril
PARTIE 2 – MÉTHODOLOGIES DE MODÉLISATION DU RISQUE CLIMATIQUE EN DOMMAGES
- Quelques rappels techniques pour modéliser le risque climatique
- Les techniques de modélisation des risques
- Défis et perspectives d’évolution
PARTIE 3 – RÉSULTATS ET ANALYSES
- Modèle employé
- Les résultats du modèle SeaBird
- Comparaison avec d’autres études
