开源巨灾模型发展动态（一）：概述

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背景

巨灾风险管理愈发重要

近年来，受全球气候变化、自然环境破坏等因素影响，世界各国自然灾害的强度不断增大、频率日益增加；另一方面，随着经济总量的增长和人类活动范围的扩大，自然灾害对经济社会的影响也越发突出，巨灾损失规模连连创造历史记录。由于巨灾事件的严重破坏性和灾后重建占用大量资源严重影响社会经济发展，世界各国都对巨灾风险管理开展研究，并逐步建立各自的巨灾风险管理制度。

在巨灾风险管理中，巨灾保险扮演着十分重要的角色。但是，1992年安德鲁飓风、1994年加州北岭地震和2005年卡特里娜飓风等造成保险业损失惨重，保险公司对巨灾风险的承保更加谨慎，我国保险公司更是将多数巨灾风险除外。
之所以出现以上局面，是因为巨灾风险具有损失频率低、损失幅度大且风险难以预料的特性，导致传统的精算方法难以适用，巨灾风险评估和保险费率厘定成为难题。

为了应对这一难题，巨灾模型应运而生。所谓巨灾模型，并不是预测地震或者台风何时何地发生，而是通过计算机仿真的方法，随机产生大量巨灾事件模拟灾害损失并得到统计结果，从而可以定量评估给定区域或风险标的集合遭受巨灾打击的概率及受损程度。

巨灾模型不可或缺

与一般保险定价模型相比，巨灾模型是自然科学、工程科学、保险金融、信息技术等多学科多领域融会贯通的结晶，在拥有巨大应用和商业价值的同时，也意味着具有很高的开发难度和门槛。在过去的几十年中，巨灾模型已经在（再）保险行业中得到广泛应用，巨灾模型所覆盖的地理区域更加广泛、针对的灾害类型更加多样、评估模型更加复杂和精细，但是巨灾模型的使用门槛、算力要求和商业价格也相应提高。

目前，在巨灾模型领域已经诞生了许多专门提供模型开发与服务的商业公司，最为成功的当属AIR Worldwide和RMS公司。一方面，保险公司购买商用巨灾模型需要投入大量资源；另一方面，这些模型对于使用者相当于“黑箱”模型，为了保证结果的可靠性，保险公司经常需要购买多个模型进行校验和整合。此外，商用巨灾模型高昂的价格也限制了巨灾模型的推广和巨灾风险管理理念的普及。

在这一背景下，随着开源运动的不断发展，开源巨灾模型也从无到有、从小到大，成长为一支不可忽视的力量。

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开源模型方兴未艾

事实上，开放或者开源巨灾模型同样已经发展了许多年，例如美国洪水计划采用的HAZUS洪水模型。学术界开发入门级的巨灾模型或者提供巨灾模型方法论的情形数见不鲜(e.g. Powell et al., 2005; Varghese and Rau-Chaplin, 2013; Punge et al., 2014)，但是，这些模型要么成为更大的商业产品的一部分（例如Hailcalc Europe整合入RMS），要么就是研究没有转化为真正的产品，例如MATRIX项目。

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对于巨灾模型市场而言，2011年是具有转折意义的意见，主要出于以下原因：

  1. 2011年的保险损失约为1300亿美元，创下了新的历史最高记录，而且相当程度是由于典型灾害之外的灾害造成的，例如泰国洪水，这些受灾地区并没有被商业模型覆盖。
  2. 一家主要模型公司的模型版本升级，导致多家（再）保险公司遭遇预期之外的、实质性的损失。
  3. 偿付能力II对巨灾模型使用的相关要求，（再）保险公司需要更好地理解运用巨灾模型并且证明他们了解监管机构的模型。

因此，整个市场呼唤更加透明和更加开放的巨灾模型。因此，2011年新的巨灾模型和模型供应商的增加，部分原因就是试图填补前述模型不足。新的模型提供者倾向于简历具有开放精神的巨灾模型。例如KatRisk声称允许模型订阅者查看所有底层代码，JBA和Impact Forecasting允许订阅者查看所有易损性曲线和灾害风险图。据不完全统计，目前有超过80个开源或者可以免费获取的模型供人们自由下载和使用。

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开源巨灾模型概述

近年来涌现出的开源或者开放巨灾模型往往难以做到像传统巨灾模型一样全面的功能，而是主攻细分领域，形成自身的特色。

世界银行全球减灾和恢复基金（Global Facility for Disaster Reduction and Recovery，GFDRR）对80余个开源（开放）巨灾模型进行了评估，评估模块超过10个，具体分项指标超过100个。根据GFDRR的评估，近年来开源（开放）模型的质量已经显著提高。

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依据不同的分类方式，可以将这些模型分为不同的类别，主要包括如下分类方式：

按照开放程度分类

依据“开放”程度的不同，开放模型可以分为开源（open source）和免费（open access）模型两大类。开源模型，顾名思义，使用者可以获取、并且查看模型的源代码。当然，开源本身又可以细分为不同的类型，例如有些允许直接修改源代码，有些只允许查看但不许修改代码，有些则必须经过注册后方可查看代码。另一方面，免费模型虽然不允许查看和修改大妈，但是可以自由下载使用，其可以是完全免费的，也可以只开放部分功能免费。显然，开源模型比免费模型提供了一个更加透明的框架。

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按照模型机理分类

依据模型机理的不同， 巨灾模型可以分为概率性模型和确定性模型。例如RiskSCAPE (https://riskscape.niwa.co.nz/)和 CAPRA (http://ecapra.org/) 属于概率性模型，提供了多种灾害模块化的风险分析，而作为确定性模型，InaSAFE (http://inasafe.org/en/)在易用性和直观性上具有更加明显的优势。

按照覆盖范围分类

覆盖范围又可以分为覆盖的灾害种类（单灾种vs多灾种），覆盖的地理区域（地区性vs全球性）。典型的单一灾种的巨灾模型包括GEM的OpenQuake地震模型 (http://www.global quakemodel.org/)，USACE的Hec(suite)洪水模型 (http:// www.hec.usace.army.mil/software/) 以及澳大利亚的TCRM台风模型(https://github.com/GeosienceAustralia/tcrm/wiki/Tropical-Cyclone-Risk-Model)。目前多数开源巨灾模型是针对局部地区的，但是也有针对全球范围的模型，例如OpenQuake地震模型，Delft-3D洪水模型等。

按照开发者分类

目前，除商业机构外，依据从事巨灾模型开发的组织的不同主要可以分为以下几类：

  1. 受政府或者（再）保险公司支持的开源组织开发或维护，例如GEM基金会最早起源于OECD 全球科学论坛，并得到了慕尼黑再保险的资金支持，开发出OpenQuake地震模型；Oasis LMF则是在瑞士再保险、Guy Carpenter、AXA等诸多保险机构的支持下运作，在2018年从19家公司、机构获得了超过90个巨灾模型。
  2. 由负责巨灾风险管理的政府机构或类政府组开发的模型，例如负责HAZUS的FEMA，联合开发InaSAFE的印度尼西亚、澳大利亚政府和世界银行。
  3. 由从事巨灾风险管理研究的学者或高校开发的模型，例如瑞士联邦苏黎世理工大学（ETH Zürich）David N. Bresch教授主持开发CLIMADA模型（https://github.com/davidnbresch/climada）。

开源模型总结与展望

随着开源模型的不断发展成熟，诸如USGS PAGER、GEM和GAR15等组织机构不仅提供巨灾模型的数据集免费开放使用，而且还提供了损失估计和不同的损失指标，例如超越概率曲线。但是，传统的开源巨灾模型也存在着明显的局限性，主要包括：

  1. 多数开源模型的主要目的是用于风险识别和宣传，提高公共部门和社会公众对风险的认知，因此通常不会输出ELT、YLT等信息。
  2. 开源巨灾模型往往考虑大范围内的普遍情况，那么就存在高分辨率的细节调整、实用性和结果校准等相关的固有缺陷。此外，目前的开源模型通常只考虑直接损失。
  3. 开源巨灾模型，对保险相关的金融模块处理较为简单，不能满足（再）保险公司的需求。

我们必须要承认，开源模型为提高社会公众的巨灾风险认知、并且提供最新的学术成果等方面具有重要价值。但是，它们本身的局限性也必须在选择和使用时加以考虑。

为了解决开源巨灾模型存在的这些问题，Oasis计划旨在构建并提供一个由（再）保险公司拥有和支持的新的开源损失建模框架Oasis LMF。Oasis LMF的愿景是能够导入不同格式的风险暴露数据，可以广泛运行在各种计算机和移动设备上，并且能够以可扩展的方式将任何巨灾模型提供给任何用户组织。

目前来看，Oasis、GEM以及其他新兴开放模型还没有能够显著改变终端用户使用巨灾模型的方式和习惯。但是，随着新的开发模式不断迭代升级和用户习惯的逐渐培养，包括商用模型在内的巨灾模型将可能呈现如下的发展趋势：

  1. 巨灾模型组成结构的标准化。由于对不同巨灾模型的结果进行相互比较和印证的需要，现有巨灾模型架构可能会成为事实上的行业标准，即风险暴露数据+灾害随机事件集+金融模块的体系。
  2. 类似地，模型性能验证与模型结果评价方法的标准化。
  3. 不同巨灾模型软件包和体系结构之间组件的互操作性。
  4. 巨灾模型供应商由提供软件产品向提供服务的模式转变。
  5. 巨灾模型变得更加用户用好，用户可以通过云平台查看巨灾模型目录，并选择使用符合要求的巨灾模型。

另一方面，巨灾模型开放甚至开源对于用户（保险公司、政府、组织等）也意味着新的转变，主要包括：

  1. 更加多样化的风险视角，使得用户能够更好地评估巨灾模型，更加明智地选择和使用巨灾模型，从而提高巨灾风险管理的水平。
  2. 随着数据的开放、组件的开源，保险公司可以依靠软件技术公司独立开发软件和集成服务，从而实现平台创新。
  3. 创造一个更加活跃的巨灾模型市场，降低先用巨灾模型的许可证费用和运营成本。
  4. 巨灾模型组件和建模方法的标准化为巨灾模型创新提供了基础，例如在二次不确定性、相关性等方面的处理方法。

参考文献

  1. Grossi P., Kunreuther H., Windeler D. (2005) An Introduction to Catastrophe Models and Insurance. In: Grossi P., Kunreuther H. (eds) Catastrophe Modeling: A New Approach to Managing Risk. Catastrophe Modeling, vol 25. Springer, Boston, MA
  2. https://understandrisk.org/publication/review-of-open-source-and-open-access-software-packages-available-to-quantify-risk-from-natural-hazards/
  3. https://www.air-worldwide.com/Models/About-Catastrophe-Modeling/
  4. https://www.rms.com/products/models

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