Validation of a foreign flood damage model in the italian context

Flood damage models exhibit significant limitations when transferred across different geographical contexts, particularly when calibrated on datasets from restricted geographical areas or single events, which reduces their robustness in new application contexts. This thesis investigates model transferability through a comparative analysis based on a residential building archetype, comparing the ARUP model, developed for the United States, and INSYDE 2.0, calibrated for Italian building stock. The research examines whether a U.S.-developed damage model can provide reliable estimates when applied to Italian territory, characterized by different building typologies and construction practices. The analysis evaluates both models' performance at microscale under consistent flood scenarios, identifying factors that influence transferability success. The findings contribute to understanding the conditions for successful model transfer between contexts and provide insights for improving damage assessment practices in risk management applications, highlighting the importance of context-specific calibration. The comparative analysis reveals that the ARUP model systematically overestimates damage relative to all INSYDE 2.0 scenarios across the entire range of water depths considered, with Loss Ratio values up to 83% higher at maximum depth and Expected Annual Damage approximately twice as large. This overestimation is attributed to multiple compounding factors: the use of American building components and unit repair costs, the adoption of seismic-derived damage states that are physically inappropriate for flood contexts, and the application of a pluvial flood framework to a fluvial flood scenario. Furthermore, the probabilistic structure of the ARUP model — which incorporates repair cost uncertainty and scale economy factors from PACT — produces a standard deviation approximately one order of magnitude higher than that of INSYDE 2.0, reflecting a fundamentally different treatment of epistemic uncertainty between the two approaches. The findings contribute to understanding the conditions for successful model transfer between contexts and provide insights for improving damage assessment practices in risk management applications, highlighting the importance of context-specific calibration.

I modelli di danno alluvionale presentano limitazioni significative quando trasferiti tra diversi contesti geografici, in particolare quando calibrati su dataset provenienti da aree geografiche ristrette o da singoli eventi, riducono la loro robustezza in nuovi contesti applicativi. Questa tesi indaga la trasferibilità dei modelli attraverso un'analisi comparativa basata su un archetipo edilizio residenziale, confrontando il modello ARUP, sviluppato per gli Stati Uniti, e INSYDE 2.0, calibrato per il patrimonio edilizio italiano. La ricerca esamina se un modello di danno sviluppato negli Stati Uniti possa fornire stime affidabili quando applicato al territorio italiano, caratterizzato da diverse tipologie costruttive e pratiche edificatorie. L'analisi valuta le prestazioni di entrambi i modelli alla microscala in scenari di alluvione coerenti, identificando i fattori che influenzano il successo della trasferibilità. I risultati contribuiscono alla comprensione delle condizioni necessarie per un trasferimento efficace dei modelli tra contesti diversi e forniscono indicazioni per migliorare le pratiche di valutazione del danno nelle applicazioni di gestione del rischio, evidenziando l'importanza della calibrazione specifica al contesto. L'analisi comparativa rivela che il modello ARUP sovrastima sistematicamente il danno rispetto a tutti gli scenari di INSYDE 2.0 sull'intero intervallo di tiranti idrici considerati, con valori di Loss Ratio fino all'83% più elevati al tirante massimo e un Danno Annuo Atteso circa il doppio. Questa sovrastima è attribuita a molteplici fattori concorrenti: l'utilizzo di componenti edilizi americani e costi unitari di riparazione statunitensi, l'adozione di stati di danno derivati da contesti sismici che risultano fisicamente inappropriati per scenari alluvionali, e l'applicazione di un framework per alluvioni pluviali a uno scenario di piena fluviale. Inoltre, la struttura probabilistica del modello ARUP — che incorpora l'incertezza sui costi di riparazione e i fattori di economia di scala derivati da PACT — produce una deviazione standard di circa un ordine di grandezza superiore a quella di INSYDE 2.0, riflettendo un trattamento fondamentalmente diverso dell'incertezza epistemica tra i due approcci. I risultati contribuiscono alla comprensione delle condizioni necessarie per un trasferimento efficace dei modelli tra contesti diversi e forniscono indicazioni per migliorare le pratiche di valutazione del danno nelle applicazioni di gestione del rischio, evidenziando l'importanza della calibrazione specifica al contesto.