Análise De Dados De Raios Para Validar Reclamações De Granizo
O seguro contra granizo é um dos acordos mais populares entre agronegócios e seguradoras, especialmente se as fazendas de clientes estiverem localizadas em regiões onde esse evento climático severo é frequente. Por exemplo, na Europa, o granizo é comum em áreas montanhosas e regiões pré-alpinas (Áustria e sul da França), enquanto Texas, Oklahoma, Nebraska, Dakota do Sul e Kansas foram os principais estados dos EUA em 2021 nesse assunto .
O granizo pode causar danos moderados (por exemplo, folhas e caules triturados) até a perda total das colheitas. A extensão da destruição depende do diâmetro e forma das pedras de granizo, velocidade do vento em que caem, orientação da queda, longevidade do granizo, tipo de plantas expostas a chuvas de granizo e estágio atual de crescimento das culturas.
Um dos desafios mais comuns que os provedores de seguros enfrentam é o envio tardio de reclamações de danos causados por granizo reclamações de danos causados por granizo (apesar da janela recomendada de 72 horas) e a falta de dados para verificar cada reclamação.
A equipa científica da EOSDA tem longa experiência na determinação de ocorrências de granizo para ajudar as seguradoras na avaliação de sinistros. Um desses projetos envolveu a deteção de granizo em nível de campo: definindo se aconteceu ou não e, portanto, foi o único motivo para danos ou perda de colheitas.
Desafio: Deteção De Eventos De Granizo Em Meio À Falta De Informações Atualizadas
O provedor de seguros teve que processar reclamações de danos causados por granizo para verificar se o evento climático discutido ocorreu em um determinado campo.
Infelizmente, isso se tornou mais difícil devido a vários fatores.
Primeiro, as tempestades de granizo se desenvolvem rapidamente e geralmente duram vários minutos; também são observados eventos de um quarto e meia hora.
Em segundo lugar, o granizo pode acontecer em uma área tão pequena quanto 500 metros quadrados.
A velocidade de resposta ao evento também é importante. Os agricultores podem não enviar imediatamente o aviso de perda, portanto, as seguradoras não podem enviar observadores imediatamente para avaliar os danos e relatar sobre eles. Além disso, o custo das inspeções de terras agrícolas e horas-pessoa que podem ser potencialmente gastas na coleta de informações em um único caso podem não ser justificados, dada a quantia de pagamento.
Pode ser que os proprietários de fazendas não tenham câmeras de vigilância para complementar sua reclamação com imagens. Por isso, outros meios de detectar a ocorrência do sinistro devem ser encontrados.
Solução: Analisando Dados De Raios E Dados Históricos De Danos Causados Por Granizo
Um cliente supôs que usaríamos imagens históricas de satélite de campos e detectaríamos colheitas danificadas ou nuvens de granizo acima. Mas a tarefa não era tão simples assim. A nebulosidade impede que um satélite faça imagens claras da superfície do planeta. É por isso que sugerimos a deteção de granizo com base na atividade de raios.
Os raios são típicos de condições climáticas extremas, como chuva forte e tempestades de granizo. Além disso, o aumento súbito na frequência (taxa) do flash, conhecido como salto de raio em um curto intervalo de tempo, indica esses eventos. Assim, o método de deteção de granizo sugerido pela equipa do projeto envolveu a análise de dados históricos de descargas atmosféricas para áreas de interesse.
Os dados de entrada da seguradora incluíam reclamações enviadas especificando a localização geográfica dos campos e suas áreas, uma data estimada de ocorrência de granizo e a porcentagem da área danificada.
EOSDA Crop Monitoring
A plataforma de monitoramento de campos, aproveitando imagens de satélite de alta resolução para identificar e reagir remotamente a quaisquer alterações!
A equipa obteve dados de iluminação da Earth Networks Total Lightning Detection Network (ENTLN). O provedor gerencia mais de 900 sensores de raios de banda larga em todo o mundo, capazes de detectar com precisão raios in-cloud (IC) e cloud-to-ground (CG) em tempo real . A eficiência média de deteção da rede é de 95,4% e 60,0% para os flashes cloud-ground e inter-cloud, respectivamente. Os resultados de localização 2D de saída do ENTLN contém as seguintes informações:
- Tempo
- Latitude
- Longitude
- Tipo de flash (IC ou CG)
- Intensidade atual de cada fonte radiante de pulso ou flash.
In-cloud (intra-cloud) raio acontece dentro da nuvem, enquanto cloud-to-ground raio (cloud-ground) é uma descarga entre uma nuvem de tempestade e o solo.
Os pesquisadores também usaram dados de nove campos danificados por granizo durante o verão de 2016, 2018 e 2019 para validar o algoritmo de deteção de granizo.
Os cientistas escolhem o algoritmo Lightning Jump (LJ) para resolver o problema. Eles propuseram quatro flashes por minuto como um limite para detetar a taxa de flash de LJ. Essa taxa de flash é um preditor confiável de granizo em áreas montanhosas, onde os campos para análise foram localizados.
Os dados de raios coletados foram para um raio de cinco quilómetros do centro do campo de duas semanas antes e duas semanas depois de um registo oficial do evento de granizo.
O raio tem suas dimensões geométricas, mas os processos que causam esse fenómeno e o granizo são muito maiores em escala. E se observarmos intensa atividade de trovoada em um raio de cinco quilómetros, a probabilidade de granizo nesta área é alta. Em seguida, analisamos o desenvolvimento temporal da atividade do raio para detetar o impacto do raio. Se o encontrarmos, presumimos que o granizo aconteceu em um campo com a mesma data do evento de granizo.
Resultado: Eventos De Granizo Detetados E Escala Real De Danos Avaliados
A equipa do projeto definiu o granizo em nove campos de girassol, trigo e cevada.
Nos oito campos, os eventos de granizo provavelmente ocorreram durante a coleta de dados (entre duas semanas antes e duas semanas após o registo oficial do evento de granizo). Em um campo, o LJ estava ausente e houve apenas quatro flashes no total, o que significa que a probabilidade de granizo era próxima de zero.
Nossa análise também mostra que, em alguns casos, a data do evento segurado (data do sinistro) é diferente da data de máxima incidência de raios quando pode ocorrer granizo. Em alguns campos, a data de atividade máxima do raio ocorreu na mesma data de reclamação, enquanto em outros foi mais tarde.
A equipa recebeu o pedido no outono de 2020 e concluiu a tarefa em duas semanas.
Sobre o promotor:
Lidiia Lelechenko possui um mestrado em Viticultura, Enologia e Marketing obtido na ESA (École supérieure d’agricultures d’Angers). Ela tem mais de 6 anos de experiência em várias funções relacionadas à venda de soluções SaaS e atividades de pesquisa em análise sensorial. Atualmente, Lidiia é responsável por fortalecer a presença e o reconhecimento da EOSDA nos mercados europeus como Executiva de Contas.
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