Kuraklık riskinin analizi, sadece küresel modellerin kaba verileriyle yetinildiğinde eksik kalabiliyor. Özellikle çevre mühendisleri ve sürdürülebilirlik uzmanları, daha yerel ve daha güvenilir verilere ihtiyaç duyuyor. Bir önceki yazımızda, IPCC verilerinin çözünürlük kısıtlarından söz etmiştik. Şimdi, UrClimate Next platformunun makine öğrenimi (ML) ile nasıl yüksek çözünürlüklü veri elde ettiğini, hangi validasyon süreçlerinden geçtiğini ve finans sektöründe (özellikle sigortacılık ve bankacılıkta) nasıl kullanıldığını ele alacağız.
Makine Öğrenimi ve Validasyon
UrClimate Next, IPCC’nin düşük çözünürlüklü projeksiyonlarını otomatik aşağı ölçekleme teknikleriyle iyileştirirken bir yandan da makine öğrenimi yöntemlerini kullanır. Burada amaç, bir bölgede geçmiş gözlemlerle model verilerini karşılaştırıp, modellenen yağış miktarları ve sıcaklık dağılımları arasındaki farkı istatistiksel yöntemlerle düzeltmektir. Veriye dayalı bu “bias düzeltme” veya “bias correction” adımı, özellikle kuraklık analizlerinde son derece önemlidir.
Ekibin uyguladığı doğrulama aşamasında, mevcut meteorolojik istasyon verileri ve bağımsız modellerle kıyaslamalar yapılır. Örneğin, 1990’dan 2020’ye kadar fiili yağış verileri incelenerek platformun ürettiği tarihi simülasyonların ne kadar doğru olduğu tespit edilir. Eğer sonuçlar tutarlı değilse, sistem otomatik olarak parametreleri yeniden uyarlar. Bu süreç, tıpkı bir navigasyon uygulamasının sürekli kendi konum hassasiyetini artırmasına benzetilebilir. Sonuçta elde edilen veri katmanları, 1 km gibi yüksek çözünürlükle coğrafi bilgi sistemlerine aktarılabilir hale gelir.
Doğru Senaryo Seçimi
IPCC Atlas veya benzeri platformlarda, kullanıcılar onlarca modeli ve senaryoyu tek tek inceleyerek kendi bölgesi için en mantıklı seçeneği belirlemeye çalışırlar. Ancak bu oldukça karmaşık ve zaman alıcı bir süreçtir. UrClimate Next, arka planda bütün senaryoları (örneğin SSP2-4.5 veya SSP5-8.5) değerlendirir ve sektörlere göre en uygun projeksiyon verilerini sunar. Yani tarım odaklı bir kullanıcı, yüksek sıcaklık ve düşük yağış senaryosunu; enerji sektörü odaklı bir kullanıcı ise hidrolojik kuraklık senaryosunu öncelikli olarak görebilir.
Böylece “Model seçimi için hangi parametreleri dikkate almalıyım?” sorusu büyük ölçüde ortadan kalkar. Sadece hangi riskin (tarımsal mı, hidrolojik mi, sosyo-ekonomik mi) sizin için daha kritik olduğunu belirtmeniz yeterli olur. Platform size olası kuraklık eğilimlerini ve belirsizlik aralıklarını anlaşılır bir şekilde sunar.
CBS Tabanlı Analizler: Sigorta ve Bankacılık Örnekleri
1. Sigorta Sektörü (Allianz ve Eureko vb.)
Allianz gibi büyük sigorta şirketlerinin doğal afet kaynaklı hasar tahminlerinde ve poliçe fiyatlamalarında coğrafi risk haritaları uzun süredir kullanılıyor. Ancak kuraklık, yavaş gelişen bir risk olduğu için geçmişte bu değerlendirmeler bazen ikinci planda kalabiliyordu. Günümüzde ise tarım sigortalarından orman sigortalarına kadar pek çok branş kuraklık faktörünü dikkate alıyor.
UrClimate Next, sağladığı yüksek çözünürlüklü kuraklık risk skorlarını CBS tabanlı haritalar halinde sunuyor. Böylece Allianz veya Eureko gibi sigorta şirketleri, belirli bir bölgedeki tarım arazilerinin 2030-2040 senaryosunda ne kadar kuraklık riskine sahip olduğunu tek bakışta görebilir. Bu sadece tazminat planlamasını kolaylaştırmakla kalmaz, aynı zamanda çiftçilere hangi dönemde hangi ürünün daha az riskli olabileceğine dair ön önerilerde bulunma imkânı da sunar. Bu, sigorta-sektörünün zarar etme ihtimalini azaltırken, sürdürülebilir tarım politikalarına da destek olur.
2. Bankalar (Kredi Stres Testleri)
Bankalar ise iklim kaynaklı fiziksel riskleri “kredi riski” olarak değerlendirmeye başladı. Zira bir bölge kuraklık nedeniyle tarımsal gelirini kaybederse, o bölgedeki kredilerin geri ödenme ihtimali de azalabilir. Aynı durum suya bağımlı sanayi kolları için de geçerli.
UrClimate Next, bankalara lokasyon bazlı “kuraklık duyarlılığı” analizi yapma fırsatı veriyor. Örneğin, bir bankanın elinde yüzlerce sahada, fabrikada veya tarım işletmesinde ipotekli kredi bulunabilir. Platformu CBS ile entegre şekilde çalıştırdığınızda, her bir konumun gelecekteki kuraklık risk skorunu anında hesaplayabiliyorsunuz. Bu verileri finansal modellerle birleştirerek, “hangi krediler yüksek risk kategorisine girmeli?” sorusunu yanıtlayabilir ve portföy bazında stres testleri hazırlayabilirsiniz. Böylece, Avrupa Merkez Bankası veya yerel düzenleyici kuruluşların talep ettiği iklim stres testlerini daha net ve hızlı yapma olanağı doğuyor.
Sonuç
Kuraklık, iklim değişikliğinin en sessiz ama etkisi derin olan tehditlerinden biridir. Tarım, enerji, içme suyu yönetimi ve ekonomi için ciddi sonuçlar doğurur. İlk yazımızda kuraklığın türleri ve IPCC verilerinin sınırlılığından bahsetmiştik. Bu ikinci bölümde ise makine öğrenimi tabanlı yaklaşım ve CBS entegrasyonu ile nasıl yüksek çözünürlüklü, güvenilir analizler yapılabileceğini gördük.
UrClimate Next, IPCC’nin küresel projeksiyonlarındaki çözünürlük açığını kapatarak, validasyon süreçleriyle desteklenen ve sektör ihtiyaçlarına göre özelleştirilmiş veriler sunar. Mühendislik risk yöneticileri, sürdürülebilirlik danışmanları, sigorta ve bankacılık temsilcileri için bu tür veri odaklı araçlar, hem büyük resme hâkim olmayı hem de en küçük lokasyona kadar inerek karar vermeyi kolaylaştırır.
Kuraklık riskleri gelecekte daha da önem kazanacak gibi görünüyor. Dolayısıyla makine öğrenimi, doğru senaryo seçimi ve CBS destekli analizlerin harmanlandığı bu yeni nesil veri platformları, uzun vadeli ve sürdürülebilir stratejiler oluşturmanın anahtarı haline geliyor. Kendinizi ve projelerinizi kuraklık riskine karşı hazırlamak istiyorsanız, yüksek çözünürlüklü model verileri ve doğru validasyon mekanizmalarına yatırım yapmanız şart. UrClimate Next bunun için yenilikçi ve kolay bir çözüm sunuyor.