Portfolio seismic risk assessment in Istanbul metropolitan area : effect of modelling uncertainty in loss estimation of multiple buildings

The coupling between a significant hazard and a great exposure leads Istanbul to be listed among the most important global cities with the highest level of seismic risk. Predicting the consequences of future earthquakes is of primary importance for risk management and a reliable estimate of potential seismic losses is a major concern for (re)insurance industry. The evaluation of seismic losses is achieved by means of a numerical catastrophe model capable of simulating the impact of such events in order to provide valuable insight into the potential severity and frequency of losses that could be sustained by a building inventory exposed to a seismic event. The aim of this work is to efficiently capture the uncertainties embedded in the mathematical models implemented to assess seismic risk through a sensitivity analysis. By better capturing uncertainty, indeed, decision-making result to be more robust. The main concern is whether and to which degree the modelled results could be affected by the input data quality, producing a gap between modelled and actual incurred losses. Specific districts of Istanbul, where specific buildings categories are located, are identified as ideal target areas of the analysis. Mindful of the spatially distributed nature of the analysed portfolios, a risk assessment model is implemented in order to investigate two sources of uncertainties: first, the incomplete knowledge of location and construction attributes of the building stock exposure and, secondly, the soil and site conditions characterization which affects the hazard assessment. The ultimate purpose of the sensitivity analysis is to provide a guideline to ensure the reliability of the expected damage estimate, avoiding an unreasonable computing time spent to perform the analysis, and to capture the deficiencies of the implemented procedures.

Tra le maggiori città al mondo, Istanbul è associata ad uno dei più alti valori di rischio sismico che è riconducibile alla combinazione di elevata pericolosità sismica e grande esposizione associate all’area metropolitana della città. La gestione del rischio sismico pone le sue fondamenta su una valutazione attendibile delle potenziali perdite che conseguono un sisma e, in maniera analoga, tale previsione è di notevole interesse per il settore (ri)assicurativo. La stima dei danni viene effettuata attraverso l’utilizzo di un modello numerico capace di simulare eventi sismici al fine di fornire informazioni significative su gravità e frequenza attesa dei danni potenzialmente subiti da un insieme di edifici soggetti a tale sollecitazione. Questa tesi ha lo scopo di studiare in modo efficiente le incertezze racchiuse nel modello matematico utilizzato per la valutazione del rischio sismico mediante un’analisi di sensitività. L'individuazione di tali incertezze, infatti, garantisce una maggiore solidità del processo decisionale che ne consegue. Il problema principale consiste nel capire se ed in quale misura i risultati del modello sono influenzati dalla qualità dei dati di input, in modo da creare una discrepanza tra i danni calcolati e quelli effettivamente rilevati. Le zone interessate dall’analisi sono quartieri di Istanbul selezionati in base a specifiche categorie di edifici dislocati in tali zone. Tenendo conto della natura spazialmente distribuita dei portafogli analizzati, è stato implementato un modello di rischio allo scopo di analizzare due fonti di incertezza: per primo viene studiato l’effetto dovuto alla conoscenza incompleta della posizione e delle caratteristiche costruttive relative agli edifici che fanno parte dell’esposizione, successivamente viene esaminata l’influenza della caratterizzazione del terreno sulla valutazione della pericolosità. Il fine ultimo di tali analisi di sensitività è quello di fornire una linea guida che garantisca l’affidabilità della stima dei danni attesi, mantenendo una misura ragionevole di tempo di calcolo, e di individuare quali sono le mancanze delle procedure adottate.