Niket Nishant/Ashitha Shivaprasad/Manya Saini

路透7月27日 - 對於保險公司而言，周期性出現的「厄爾尼諾」 (link) 氣候現象歷來降低了大西洋颶風造成鉅額損失的風險，但數十年來沿海地區人口的增長和房產價值的上漲，正迫使它們重新審視這一假設。

「厄爾尼諾」現象以太平洋部分海域海表溫度高於平均水平為特徵，通常會通過形成不利於風暴形成的大氣條件，從而抑制大西洋颶風的生成。

美國政府科學家表示，厄爾尼諾現象於6月出現，這也恰逢大西洋颶風季的開始。他們預計2026年的颶風季 (link) 將低於平均水平，預計將出現8至14場命名風暴，以及1至3場重大颶風。

保險經紀人、巨災模型構建者及分析師指出，雖然從歷史角度來看，這對財產保險公司本應是好消息——近年來，這些公司每個颶風季平均面臨300億美元的承保損失——但如今情況卻越來越不如此。

聯邦數據顯示，數十年來美國沿海地區的開發導致暴露在颶風威脅下的財產數量急劇增加，自1970年以來，沿海各縣的人口增長了4000多萬。

加之房價 (link) 和重建成本 (link) 的上漲——過去十年間這兩項指標分別上漲了70%以上和60%以上——這種沿海擴張意味着，即使是一個相對平靜的颶風季，也可能造成嚴重的損失。

因此，保險公司高管表示，他們正在重新審視對巨災風險的評估和定價方式，不再主要關注風暴的數量，而是更側重於風暴的登陸地點及其路徑上財產的價值。

「只需一場颶風登陸，就足以造成我們前所未見的鉅額承保損失……而在厄爾尼諾年，這種情況絕對可能發生，」再保險經紀公司蓋伊·卡彭特（Guy Carpenter）北美風險諮詢負責人羅伯茨（Kimberly Roberts）表示。

風暴登陸地點至關重要

根據政府數據，一個颶風季平均會產生14場命名風暴，其中包括7場颶風，其中3場為大型颶風；據怡安（Aon）的數據，2016年至2024年間，年度保險損失平均約為300億美元。

每隔2至7年發生一次的厄爾尼諾周期，其保險損失數據無法直接比較，因為該現象沒有固定的日曆周期，持續時間從9個月到15個月不等。

據保險數據公司Verisk的熱帶氣旋建模高級科學家斯特朗（Jeffrey Strong）稱，自1950年以來，厄爾尼諾周期平均產生的命名風暴數量約減少了兩個。

但這些數字掩蓋了真正的風險。例如，1992年風暴季緊隨1991年厄爾尼諾現象之後，雖然形成的風暴和颶風數量僅為平均水平的一半左右，但其中就包括颶風「安德魯」——這是有史以來襲擊美國的最強風暴之一，它先後在南佛羅里達州和路易斯安那州登陸。

據瑞士再保險研究所稱，僅「安德魯」颶風造成的破壞就如此嚴重，若其今日登陸，將使保險業損失近1000億美元。

相比之下，該研究所指出，2020年這一創紀錄的颶風季雖非厄爾尼諾年，但出現了30場命名風暴、14場颶風和7場大型颶風，造成的保險損失僅約300億美元，這主要是因為這些風暴未襲擊人口稠密地區。

災難風險建模公司凱倫·克拉克公司（Karen Clark & Company）在本月的一份報告中指出，如今，如果一場重大颶風襲擊佛羅里達州的邁阿密或坦帕，或是休斯頓——這些都是人口稠密、資產價值極高的都市區——造成的保險損失可能超過1000億美元。

「颶風就像房地產：最重要的三件事是地段、地段、地段，」該公司補充道。

保險公司正在構建更復雜的模型

厄爾尼諾現象還導致美國南部部分地區降雨量高於平均水平，從而增加了洪水、山體滑坡及相關災害的發生概率——這也是保險公司必須日益重視的關聯風險。

「我們看到保險金額不斷攀升，沿海地區風險集中度加劇，供應鏈也日益複雜。這意味着如今單次災害事件的嚴重程度，可能遠高於十年前的水平，」瑞士再保險公司美國財產與意外險再保險業務首席執行官寧根（Monica Ningen）表示。

但對於巨災風險保險公司而言，厄爾尼諾現象只是日益複雜的氣候難題中的一環。

雖然颶風曾是他們面臨的主要巨災風險，但氣候變化正導致洪水和野火頻發，進而使風險建模變得更加複雜和具有挑戰性。

「歷史能教給我們的東西是有限的，」再保險經紀公司加拉格爾再保險（Gallagher Re）首席科學官鮑恩（Steve Bowen）表示，他指出，不斷變化的天氣模式可能會降低風險模型的預測價值。

作為應對之策，保險公司正在開發日益精密的巨災模型，將季節性氣候信號與物業層面的風險暴露數據相結合，以估算其可能因自然災害而面臨的財務損失範圍。

一些風險專家表示，保險公司還應更加關注那些正在重塑巨災風險的長期趨勢，例如房產重建成本的上升以及用於吸收損失所需的資本成本的變化。

該行業還正在採用人工智能來改進風險模型。eMarketer分析師托馬斯（Myra Thomas）表示，人工智能可幫助保險公司分析海量的氣象和風險暴露數據，但她同時指出，其作用「終究有限」。