Sensitivity analysis of flood risk estimation on hazard and damage models - application to insurance premiums in Italy

This study evaluates flood hazard modeling techniques for damage estimation and insurance premium calculations across Italian regions. Through comparative analy-sis of reference models, interpolation and reclassification models in flat (Lodi) and mountainous (Brescia) terrains, the research reveals that digital terrain model reso-lution significantly impacts model accuracy in urban environments to residential buildings. Moreover, reclassified approaches demonstrate superior reliability for meso-scale applications, but the Rapide methodology could be also considered for extreme periods in flat areas. Additionally, the integration of reclassified hazard maps with economic loss estimates presents a pragmatic methodology for flood in-surance applications. Different models (Carisi, Arrighi, Insyde) were analyzed to assess flood damage un-der various scenarios, emphasizing the importance of using calibrated models to prevent under- or overestimation of Expected Annual Losses (EAL). Additionally, two simple risk distribution techniques were evaluated, considering both flooded areas and building areas. Sensitivity analyses were also conducted to evaluate the impact of hazard data sources and the number of building floors, demonstrating that risk distribution is dependent on multiple variables. Despite notable progress in flood modeling methodologies, significant challenges persist in data standardization, computational efficiency, and the harmonization of technical assessments with insurance frameworks. These findings ultimately support the development of structured risk-based pricing mechanisms and contribute sub-stantially to flood resilience policies under both national and regional regulatory frameworks.

Questo studio valuta le tecniche di modellazione del rischio di alluvione per la stima dei danni e il calcolo dei premi assicurativi nelle regioni italiane. Attraverso un'analisi comparativa di modelli di riferimento, modelli di interpolazione e riclassificazione in terreni piani (Lodi) e di montagna (Brescia), la ricerca rivela che la risoluzione del modello digitale del terreno influisce significativamente sulla precisione del modello negli ambienti urbani per gli edifici residenziali. Inoltre, gli approcci riclassificati dimostrano una maggiore affidabilità per le applicazioni a mesoscala, ma il metodo Rapide potrebbe essere considerato anche per periodi estremi in aree piane. Inoltre, l'integrazione delle mappe di rischio riclassificate con le stime delle perdite economiche presenta una metodologia pragmatica per le applicazioni assicurative contro le alluvioni. Sono stati analizzati diversi modelli (Carisi, Arrighi, Insyde) per valutare i danni da alluvione in vari scenari, sottolineando l'importanza dell'uso di modelli calibrati per prevenire la sottostima o la sovrastima delle Perdite Annuali Attese (EAL). Inoltre, sono state valutate due semplici tecniche di distribuzione del rischio, considerando sia le aree allagate che le aree edificabili. Sono state condotte anche analisi di sensibilità per valutare l'impatto delle fonti di dati sul rischio e il numero di piani degli edifici, dimostrando che la distribuzione del rischio dipende da molteplici variabili. Nonostante i notevoli progressi nelle metodologie di modellazione delle alluvioni, persistono sfide significative nella standardizzazione dei dati, nell'efficienza computazionale e nell'armonizzazione delle valutazioni tecniche con i quadri assicurativi. Questi risultati supportano lo sviluppo di meccanismi strutturati di determinazione dei prezzi basati sul rischio e contribuiscono in modo sostanziale alle politiche di resilienza alle alluvioni nell'ambito dei normativi nazionali e regionali.