Warum Rückversicherer Klimarisiken Ernst nehmen – und wie 2ter Teil: Wie stellen wir sicher, dass Wetter- und Klimainformationen in Entscheidungen adäquat berücksichtigt werden?
Dr. David N. Bresch Professor für Wetter- und Klimarisiken Institut für Umweltentscheidungen (IED) ETH Zürich/MeteoSchweiz dbresch@ethz.ch, dbresch@meteoswiss.ch
Naturgefahrenschäden nehmen zu und: Grosse Lücke zwischen ökonomischen und versicherten Schäden Naturgefahrenschäden 1970-2014, in Dollarmilliarden
450,000 400,000 350,000 300,000
Unversicherte Schäden Uninsured losses Insured losses Versicherte Schäden Total Insured Losses Gleitendes Mittel versicherte Schäden 10-year moving average insured losses Gleitendes Mittel unversicherte Schäden Total Eco Losses
250,000 200,000 150,000 100,000 50,000 0 Note: Loss amounts indexed to 2010 2009
Source: Swiss Re Re,sigma sigmacatastrophe No 2/2010 database
Quelle: Swiss Re Economic Research & Consulting und Cat Perils
2
Ocean Drive, FL, 1926
Ocean Drive, FL, 2000
3
Entwicklung muss klimakompatibel sein Ă–konomische Entwicklung 'GrĂźne' Wirtschaft
KlimaResilienz Klimakompatible Entwicklung
Emissionsreduktion
Klimaanpassung
4
Klimaresiliente Entwicklung muss Klimarisiken umfassend bewerten und adressieren Das Ziel ist es, 
Entscheidungsträger mit den notwendigen Fakten im Hinblick auf die Entwicklung einer Klimaanpassungsstrategie zu versorgen

die Faktenbasis zur Ausgestaltung der Finanzierung zu liefern
5
Economics of Climate Adaptation (ECA) Die Economics of Climate Adaptation (ECA) Methodik besteht in einem umfassenden Risikomanagement-Ansatz zur Bewertung des gesamten Klimarisikos, also der Summe des heutigen Risikos + des zusätzlichen Risikos infolge der wirtschaftlichen Entwicklung + der Verschärfung der Situation aufgrund des Klimawandels der Erstellung einer umfassenden Liste von Anpassungsmassnahmen und deren Bewertung bezüglich Kosten/Nutzen und Priorisierung
6
Faktum: Wenn man den Topf erhitzt, beginnt das Wasser zu kochen Unsicherheit:
? ? ???
Wo genau die Blasen aufsteigen ist aufgrund der Turbulenz nicht vorhersagbar
ďƒ Nutzen von Szenarien und probabilistischen Modellen UnterstĂźtzt durch climada, ein probabilistisches Naturgefahrenbewertungsmodell mit offenem Quellcode 7
Klimaanpassung: Die wirtschaftliche Entwicklung treibt die Kosten Beispiel: Stadt Hull in Nordostengland, in Millionen USD, starker Klimawandel Einfluss der wirtsch. Entwicklung
+17
+23 Mรถglicher Einfluss des Klimawandels
Risiko heute (2008)
Risiko 2030
http://media.swissre.com/documents/Economics_of_Climate_Adaption_UK_Factsheet.pdf
8
Reduzierter Schaden pro investierten Dollar
Klimaanpassung: Schadenminderung ist attraktiv >60% der Schäden können kostengünstig vermieden werden
Versicherung wird dadurch günstiger investiere 4 Millionen um 40 Millionen an Schäden zu vermeiden
Vermiedener Schaden (USD mio) http://media.swissre.com/documents/Economics_of_Climate_Adaption_UK_Factsheet.pdf
9
Mehr als zwanzig Anpassungsstudien weltweit
US Gulf Coast: Hurricane risk to the energy system
New York:
Hull, UK: Flood
China: Drought
Cyclones and surge risk to a metropolis
and storm risk to urban property
risk to agriculture
Bangladesh: Flood risk to a fastdeveloping city
Florida: Hurricane
India: Drought
risk to public and private assets
risk to agriculture
Tanzan ia El Salvador:
Guyana: Flash Mali: Risk of Tanzania: Samoa: Risk of Flood and flood risk to a Hurricane risk to climate zone shift Drought risk to sea level rise to a landslide risk to developing urban small islands to agriculture health and power small island state vulnerable people area generation Economics of Climate Adaptation (ECA) Working Group, a partnership between the Global Environment Facility, McKinsey & Company, Swiss Re, the Rockefeller Foundation, ClimateWorks Foundation, the European Commission, and Standard Caribbean:
Wie stellen wir sicher, dass Wetter- und Klimainformationen in Entscheidungen adäquat berücksichtigt werden? Dr. David N. Bresch Professor für Wetter- und Klimarisiken Institut für Umweltentscheidungen (IED) ETH Zürich/MeteoSchweiz dbresch@ethz.ch, dbresch@meteoswiss.ch
ständnis Systemleistung
Auf der Nachfrageseite, Entscheidungsträger fragen: 1. Was ist der mögliche Einfluss von Wetter und Klima auf die Gesellschaft/ mein Geschäft heute und in den kommenden Dekaden? 2. Wie können wir mit diesen Chancen/Risiken vorausschauend umgehen, welche Massnahmen bieten sich an? 3. Welche Investitionen sind nötig – und: überwiegt der Nutzen im Vergleich zu den Kosten? Will Wissenschaft für Entscheidungen relevant sein, so müssen diese Fragen einer Antwort zugeführt werden.
Nachfrageseite
Angebotsseite
Herausforderung: Abstimmung von Angebot und Nachfrage von Wetter- und Klimainformationen
Systemverständnis
Bessere Charakterisierung
Von Extremereignissen
Plattform - Dialog - Szenarien - Simulation
Systemleistung
Erarbeitung der Kenntnis der
(Extrem)Wetterabhängigkeit
Stärkung der Resilienz des Systems Die Plattform stellt eine zentrale Komponente des Swiss National Center for Climate Services (NCCS, an der MeteoSchweiz) dar Die Klimaszenarien CH2018 bieten die Chance mit Endanwendern zusammenzuarbeiten und Entscheidungsunterstützungssysteme aufzubauen
Nachfrageseite
Angebotsseite
Ziel: Nahtlose Bereitstellung von Wetter- und Klimadienstleistungen
Simulationsplattform: Ereignisbasierte Risikoanalyse und umfassende Beurteilung von Minderungsoptionen Klimaszenarien
Minderungsoptionen
Wetter Gefährdung
Risikoanalyse Risk assessment: + Risikokartierung, Risk mapping & Frühwarnsysteme ... Early warning system climada: probabilistisch ereignisbasierte Simulation
Exponierung
Beurteilung von Minderungsoptionen (inkl. Wirtschaftlichkeit, iterate! Kosten/Nutzen) Bsp: Gebäudeschäden
Schaden
Schadenempfindlichkeit
Intensität
Welker, Martius, Stucki, Bresch, Dierer & Brönnimann, 2015 Schwierz, Köllner-Heck, Zenklusen, Bresch, Vidale, Wild, Schär, 2010 Della-Marta, Liniger, Appenzeller, Bresch, Köllner-Heck, Muccione, 2010
Dialog: Risiko, Unsicherheit und Entscheidung 1. Problemdefinition und Ziele 8. Monitoring
2. Entscheidungskriterien
7. Umsetzung
3. Risikoanalyse
Simulations
5. PrĂźfe Optionenplattform
6. Entscheidung
Diagrammbasis: IPCC und UKCIP
4.Finde Optionen
Sundsvall a largely wood-built city in Sweden
Sundsvall in ruins after the fire 25 June 1888
Sundsvall rebuilt in stone after the 1888 fire Quelle: Eleonora Rohland, 2011, Sharing the Tisk: Fire Climate and Disaster, Swiss Re 1864-1906
16