pik gerstengarbe gdv
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Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft e.V.
Herausforderung KlimawandelAntworten und Forderungen der deutschen Versicherer
Szenarien für DeutschlandAuswirkungen des Klimawandels auf die Schadensituation in der Versicherungswirtschaft
Prof. Dr. Friedrich-Wilhelm Gerstengarbe, PIK, Potsdam
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Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft e.V. - 2 -
Gliederung
1. Das Klimaproblem2. Datengrundlage des GDV3. Methodische Ansätze4. Modellvalidierung / abgeleitete Schadenprojektionen
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Das Klimaproblem
Was verstehen wir unter Klima?Unter Klima versteht man die komplexe statistische Beschreibung relevanter Klimaparameter bezogen auf einen Ort und/oder eine definierte Region im Rahmen einer festgelegten Zeitskala.
Quelle: Hupfer & Chmilewski 1990
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Das Klimaproblem
Anstieg der globalen Mitteltemperatur seit Mitte des 19. Jahrhunderts
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Das Klimaproblem
künftige Treibhausgasemissionen und Temperaturverläufe je nach Szenario Aktuelle Treibhausgasemissionen liegen über dem worst-case Szenario A1FI
Quellen: IPCC, PIK
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Das Klimaproblem
Winterstürme, Hagel, Überschwemmungen
Kyrill 18.01.2007
Villingen-Schwenningen 28.06.2006
Elbeflut August 2002
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Datengrundlage des GDV
In der Sachversicherung hat der Umgang mit wettergetriebenen Naturgefahren eine lange Tradition. Beispiel Gebäudeversicherung: Sturm/Hagel Elementar
• Hochwasser („Ausuferung größerer Fließgewässer“)• Starkregen• Erdbeben
Naturgefahren sind versicherungstechnisch besonders anspruchsvoll. Seltene sehr schwere Ereignisse verursachen hohe Kumulschäden: Stürme (z.B. Sturmserie 1990, Kyrill 2007) Überschwemmungen (z.B. Elbe-Flut 2002)
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Datengrundlage des GDV
Wohngebäude Sturm/Hagel: Schadensatzreihe 1970-2010
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Datengrundlage des GDV
Für die Analyse werden möglichst langfristige, regional und zeitlich fein aufgelöste Informationen benötigt Welche Ausgangsdaten zu Sturm/Hagel sind verfügbar?
• Kreisgenaue Daten ab 1981• Schadentag genaue Daten ab 1984
Winter:• Geprägt von seltenen schweren Stürmen (Kumulereignisse)• Ursache des starken Schwankens des jährlichen Sturmschadenaufkommens
Sommer:• v.a. durch Hagelschäden geprägt• Anteil am jährlichen Schadenaufkommen im langfristigen Mittel etwa 1/3 bis 1/4• In einzelnen Jahren sogar höheres Schadenaufkommen als im Winter
In den Schadenszenarien können Veränderungen nach Sommer und Winter getrennt analysiert werden
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Datengrundlage des GDV
Beispiele für Schadenereignisse Winter und Sommer
Sturm Lothar (25.-26.12.1999)800 Mio. EUR
Sturm Kyrill (18.-19.01.2007)2,2 Mrd. EUR
Scha
denh
äufig
keit
[‰]
Hagel Villingen-Schwenningen (28.06.2006)250 Mio. EUR
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Methodische Ansätze
Kernfragen der Versicherungswirtschaft zu den Auswirkungen des Klimawandels auf die Versicherungstechnik in Deutschland: Welchen Einfluss haben sich ändernde klimatische Verhältnisse auf die
Schadensituation der Naturgefahren Sturm/Hagel und Überschwemmung?• Wie ändert sich die jährliche Schadenerwartung?• Wie ändert sich die Kumulerwartung?
Mit welcher Robustheit der Aussagen können bzw. müssen wir „rechnen“? Welche Entwicklung könnte nach derzeitigem Kenntnisstand die
wahrscheinlichste sein?
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Methodische Ansätze
Antworten auf diese Fragen können nur zusammen mit der Wissenschaft –Klimaforschung gefunden werdenGründung des Projektes „PIK-Studie I“: Auswirkungen des Klimawandels auf die Schadensituation in der deutschen Versicherungswirtschaft“ Welche Kompetenzen sind für das Gelingen des Projektes erforderlich?
• Wissenschaft: Klima- und Klimafolgenforschung- Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung- Freie Universität Berlin- Universität zu Köln
• Versicherungswirtschaft: Modellierungs- und Kalkulations-Know-how von Erst- und Rückversicherern und dem GDV
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Methodische Ansätze
A1B: Sturm, Hagel
A1B, B1, A2: Hochwasser
Im Projekt angenommene Temperaturantriebe gemäß B1, A1B und A2
A1B: Sturm HagelA1B, B1, A2: Hochwasser
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Methodische Ansätze
Statistisches KlimamodellViele Szenarien in kurzer Zeit
Dynamisches KlimamodellNeue Entwicklungen
Statistisch-DynamischesKlimamodell
+Kombination
Verwendete Klimamodelle
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Methodische Ansätze
ArbeitsschritteSchritt 1: Resimulation der bekannten Vergangenheit
Wenn das Modell die Vergangenheit zuverlässig erklären undabbilden kann, dann besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit dafür,dass auch die Zukunft plausibel abgebildet wird
Klimamodellz.B. 1970-2000
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Methodische Ansätze
ArbeitsschritteSchritt 2: Simulation der Zukunft
Wenn das Modell die Vergangenheit zuverlässig erklären und abbilden kann, dann besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit dafür, dass auch die Zukunft plausibel abgebildet wird
Klimamodell2011-2100
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Statistisches Klimamodell
Statistisches Klimamodell
2011-2070Zukunft
1984-2008Vergangenheit
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Statistisches KlimamodellNiederschlagsänderung je 1°C Temperaturanstieg
Gute Übereinstimmung:Statistisches Modellliegt im Schwankungs-bereich von 23 globalen Klimamodellen
∆N / ∆T [mm/K]
CRU-PIK DWD-PIK GCM GCM STAR 2K
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Statistisches Klimamodell
Statistisches Klimamodell
2011-2070Zukunft
1984-2008Vergangenheit
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Abgeleitete Schadenprojektionen
Statistisches Schadenmodell Sturm/-Hagel des PIK Räumliche Verteilung der Schadensätze und deren Änderungen im A1B-Szenario
gegenüber 1984-2008; Mittelwerte des 30-jährigen Zeitraums
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Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft e.V. - 21 -
Abgeleitete Schadenprojektionen
Statistisches Schadenmodell Sturm/-Hagel des PIK Räumliche Verteilung der Schadensätze und deren Änderungen im A1B-Szenario
gegenüber 1984-2008; Mittelwerte des 30-jährigen Zeitraums
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Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft e.V. - 22 -
Abgeleitete Schadenprojektionen
Statistisches Schadenmodell Sturm/-Hagel des PIK Räumliche Verteilung der Schadensätze und deren Änderungen im A1B-Szenario
gegenüber 1984-2008; Mittelwerte des 30-jährigen Zeitraums
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Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft e.V. - 23 -
Abgeleitete Schadenprojektionen
Statistisches Schadenmodell Sturm/-Hagel des PIKDargestellt sind versicherte Jahresschäden der Referenzperiode und für die Zukunft bis 2070 unter dem A1B-Szenario. Drastische Verkürzung der Wiederkehrperioden 1971-2000 vs. 2041-2070:20-jährliche Schäden werden zu 10-jährlichen Schäden 50-jährliche Schäden werden zu 25-jährlichen Schäden
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Dynamisches Klimamodell
2011-2100Zukunft
1997-2007Vergangenheit
Dynamisches Klimamodell
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Beobachtete Schäden des GDV [‰]
Modellierte Schäden aus dem Sturmschadenmodell [‰]
Modellvalidierung
Dynamisches Sturmschadenmodell der FU Berlin Hohe Übereinstimmung mit GDV-Schadendaten (Korrelation 0,98) Vergleich mittlerer jährlicher Schadensatz durch Sturmschäden im Winterhalbjahr
1997-2007
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Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft e.V. - 26 -
Modellvalidierung
Dynamisches Sturmschadenmodell der FU Berlin Schadenmodell mit regional differenzierender Schadenschätzung Hohe Übereinstimmung zwischen Schadenmodell und Schadenerfahrung
(Schadensatz ‰) des GDV
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Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft e.V. - 27 -
Dynamisches Klimamodell
2011-2100Zukunft
1997-2007Vergangenheit
Dynamisches Klimamodell
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Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft e.V. - 28 -
Abgeleitete Schadenprojektionen
Dynamisches Sturmschadenmodell der FU Berlin Aussagen zu künftigen Änderungen der Schäden durch Winterstürme möglich Relative Änderungen im A1B-Szenario 2071-2100 gegenüber simulierten
Schadensätzen 1961-2000 Änderungen gegenüber heute um bis zu 100%
Globales Klimamodell ECHAM5
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Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft e.V. - 29 -
Abgeleitete Schadenprojektionen
Dynamisches Sturmschadenmodell der FU BerlinDargestellt sind versicherte Jahresschäden der Referenz-periode und für die Zukunft bis 2100 unter dem A1B-Szenario. Drastische Verkürzung der Wiederkehrperioden1971-2000 vs. 2071-2100:20-jährliche Schäden werden zu 6-jährlichen Schäden 50-jährliche Schäden werden zu 9-jährlichen Schäden 100-jährliche Schäden werden 12-jährlichen Schäden
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Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft e.V. - 30 -
Modellvalidierung
Dynamisches Sturmschadenmodell der FU Berlin Mit ECHAM5 simulierte Schäden der Referenzperiode und der Zukunft bis 2100:
Intensivierung der extremsten Stürme bei sonst relativ unverändertem Sturmgeschehen
![Page 31: PIK Gerstengarbe GDV](https://reader031.vdokument.com/reader031/viewer/2022030300/621ecb22b53c787f6f6dd4bf/html5/thumbnails/31.jpg)
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Überschwemmungen
Hochwasserschadenmodell des PIKUntersuchung von Hochwasser entlang von Fließgewässern, kein Starkregen, keine Sturzfluten5473 untersuchte Flussabschnitte in den Einzugsgebieten des Rheins, der Donau, der Elbe, der Weser und der Ems (88 % der Fläche der BRD)Eingesetzte Modelkette: globales Klimamodell ECHAM5–regionale Klimamodelle CCLM/REMO – hydrologisches Modell SWIM –Hochwasserschadenmodell HQ Kumul
Rhein
Donau
ElbeWeser
Ems
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Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft e.V. - 32 -
Dynamisches Klimamodell
2011-2100Zukunft
1961-1990Vergangenheit
Dynamisches Klimamodell
![Page 33: PIK Gerstengarbe GDV](https://reader031.vdokument.com/reader031/viewer/2022030300/621ecb22b53c787f6f6dd4bf/html5/thumbnails/33.jpg)
Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft e.V. - 33 -
Modellvalidierung
Hochwasserschadenmodell des PIK Hydrologisches Modell SWIM gibt das beobachtetes Abflussverhalten gut wieder Hohe Übereinstimmung zwischen simulierten und beobachteten Abflüssen
![Page 34: PIK Gerstengarbe GDV](https://reader031.vdokument.com/reader031/viewer/2022030300/621ecb22b53c787f6f6dd4bf/html5/thumbnails/34.jpg)
Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft e.V. - 34 -
Dynamisches Klimamodell
2011-2100Zukunft
1961-1990Vergangenheit
Dynamisches Klimamodell
![Page 35: PIK Gerstengarbe GDV](https://reader031.vdokument.com/reader031/viewer/2022030300/621ecb22b53c787f6f6dd4bf/html5/thumbnails/35.jpg)
Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft e.V. - 35 -
Abgeleitete Schadenprojektionen
Hochwasserschadenmodell des PIK Entwicklung des langjährigen Schadenniveaus: hydrologische Modellierungen in
verschiedenen Szenarien basierend auf CCLM- bzw. REMO-Klimadaten. Werte in Mio. EUR
Heute rechnen wir im Durchschnitt mit einem Schaden von 500 Mio. EUR pro Jahr durch Hochwasser.In Zukunft dürfte diese Schadenerwartung deutlich steigen. Aber auch hier zeigen sich deutliche Spannbreiten möglicher Entwicklungen
![Page 36: PIK Gerstengarbe GDV](https://reader031.vdokument.com/reader031/viewer/2022030300/621ecb22b53c787f6f6dd4bf/html5/thumbnails/36.jpg)
Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft e.V. - 36 -
Abgeleitete Schadenprojektionen
Hochwasserschadenmodell des PIK Mittlerer Schaden pro Wiederkehrintervall: Mittelwerte aus mehreren hydrologischen
Modellierungen. Werte in Mio. EUR
Hochwasserschäden, die heute alle 50 Jahre wiederkehren und einen Schaden von etwa 750 Mio. EUR verursachen, könnten in Zukunft mehr als doppelt so teuer werden.
![Page 37: PIK Gerstengarbe GDV](https://reader031.vdokument.com/reader031/viewer/2022030300/621ecb22b53c787f6f6dd4bf/html5/thumbnails/37.jpg)
Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft e.V. - 37 -
Zusammenfassung
Auswirkungen eines A1B-Szenarios auf die Schadensituation in der deutschen Versicherungswirtschaft Winterstürme
• Verkürzung der Wiederkehrperioden: Aus einem 50-jährlichen Ereignis kann künftig ein 10-jährliches Ereignis werden
• Intensivierung einzelner außergewöhnlich heftiger Stürme bei sonst nicht wesentlich verändertem Schadengeschehen
• Sturmschäden könnten bis 2100 um über 50% zunehmen Hochwasser
• Starkregen, Hochwasser und Überschwemmungen werden zunehmen• Aus einem 50-jährlichen Ereignis kann künftig ein 25-jährliches Ereignis werden• Überschwemmungsschäden könnten sich bis 2100 verdoppeln oder gar verdreifachen
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Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft e.V. - 38 -
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!