US Wildfire Model

KatRisk US Wildfire е напълно вероятностен модел за катастрофи за съседните Съединени щати, създаден за застрахователи и презастрахователи, които трябва да надминат историческите загуби и статичните зони на пожарна опасност. Стохастичен каталог с продължителност 50 000 години на точки на възпламеняване и размери на пожари, изграден от исторически данни за пожари и метеорологични данни и съсредоточен върху пожари с площ над 1 000 акра, се обработва чрез физическия двигател за разпространение на пожари на Technosylva върху горивни материали и терен на мрежа с размер 30 м. Резултатът са приблизително 22 милиона симулирани отпечатъци от пожари, като искри, разпространение на огън и градски пожари са моделирани експлицитно; компонентът за градски пожари е разработен съвместно с CAL FIRE и PG&E. KatRisk описва горивните входни данни като собственически горивни слоеве; неговата майчина компания Technosylva изгражда собствените си горивни слоеве от LiDAR, сателитни изображения, данни от БПЛА и наземни точки за проверка.

Димът се симулира за всяко събитие като последваща опасност, използвайки генериране на дим, задвижвано от биомаса, и Индекса за качество на въздуха, така че излагането извън периметъра се улавя. Функциите за щети, обусловени от скоростта на разпространение и дължината на пламъка, усъвършенствани чрез модификатори на сгради и квартали като тип покрив, вентилационни отвори, почистване на растителност и местоположение на границата между дивата природа и урбанизираната зона, произвеждат средногодишна загуба, криви на вероятност за превишаване, таблици за загуби по събития и години и опасност и загуба с период на връщане на ниво имот, сметка и портфейл. Корелацията на възпламеняване се задвижва от същия стохастичен набор от данни за валежи като модела за наводнения на KatRisk и се поддържат климатични сценарии. Моделът беше валидиран спрямо пожарите Palisades и Eaton през 2025 г. Той се доставя в SpatialKat 7.0 (потребителски интерфейс и API), а Juniper Re го лицензира през септември 2026 г.