La disponibilidad de datos suficientes en cantidad y calidad ha sido una de las principales restricciones para el adecuado análisis de riesgo y modelado de datos para la generación de modelos predictivos. Esto ha llevado a que, en algunos casos, los programas de gestión de riesgo, como los seguros agropecuarios, enfrenten retos en los procesos actuariales y en su diseño técnico. De ahí surge la conocida frase: “la falta de información se llena con prima”.

Contar con información detallada y sólida, como registros climáticos históricos (especialmente de eventos extremos), ubicaciones de riesgos y su relación con condiciones de amenaza y exposición, es clave para un proceso de suscripción adecuado. De acuerdo con la encuesta global de gestión de riesgos de AON de 2023, cuatro de los principales diez riesgos globales están relacionados con el clima.

La agricultura, como una de las industrias más expuestas, enfrenta un nivel de riesgo significativo. El informe de perspectivas globales en agricultura de McKinsey para 2024 reveló que los fenómenos meteorológicos extremos, junto con el aumento de precios de insumos y la volatilidad de los precios de productos básicos, son los tres principales riesgos para los agricultores en los próximos dos años. Además, la percepción de riesgo ante eventos climáticos extremos aumentó seis puntos porcentuales respecto a 2022.

En el caso de América Latina, obtener datos climáticos de calidad constituye un gran desafío. En muchos países, la información está dispersa, tiene largas series de datos faltantes o, debido al proceso operativo con que se registró, carece de confiabilidad. Por esta razón, los datos grillados a escala global son cada vez más utilizados en modelos de análisis de riesgo y en el diseño de productos de seguro agropecuario.

¿Qué son los datos grillados?

Los datos grillados son conjuntos de información climática representados en una rejilla de celdas uniformes, donde cada celda o grilla contiene valores estimados de variables como temperatura, precipitación o viento. En el contexto de los seguros agropecuarios, estos datos son fundamentales para evaluar riesgos climáticos, identificando patrones de precipitación que permiten diseñar coberturas ajustadas a las necesidades de los productores y garantizar una mayor precisión en los modelos actuariales. Se obtienen combinando mediciones puntuales de estaciones meteorológicas, sensores remotos (satélites) y modelos climáticos, utilizando técnicas de interpolación y análisis geoestadístico. Estos datos permiten realizar análisis históricos y monitoreo climático en lugares donde no se cuenta con información meteorológica suficiente a nivel local. Sin embargo, debido a la resolución espacial de las grillas, pueden no representar adecuadamente las condiciones de microclima en sitios específicos.

Calidad y consideraciones de uso

Son muchas las investigaciones realizadas respecto a la calidad de estos datos y su posible implementación. Entre los hallazgos más destacados se incluyen:

• Validaciones locales: La precisión de los modelos de datos grillados varía según las zonas geográficas y las resoluciones temporales utilizadas. De manera general, las escalas mensuales tienden a ser más precisas.
• Complementariedad con fuentes adicionales: Los modelos que se complementan con datos adicionales, como estaciones meteorológicas, logran una representatividad más robusta de la variabilidad climática y mejoran la resolución espacial de los datos.
• Continuidad y actualización: Es fundamental garantizar la actualización y continuidad de los datos. Algunas iniciativas prometedoras de servicios meteorológicos nacionales han enfrentado problemas de sostenibilidad en el tiempo.

Caso de uso - Análisis climático para el desarrollo de un programa de seguros en Colombia

Como parte del desarrollo de un programa de aseguramiento agropecuario, en Innterra analizamos datos de precipitación de una zona rural. El objetivo era determinar si los datos de la base de datos CHIRPS (Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data) eran representativos para esta ubicación y cuál escala temporal reflejaba mejor las condiciones de precipitación de la zona.

Hallazgos:

• La resolución temporal a escala mensual fue la que presentó un mayor ajuste comparado con los datos diarios y decadales.
• Se obtuvo un coeficiente de correlación de 0.83 y un coeficiente de determinación (R²) del 69.53%.

Este análisis permitió confirmar que, para las condiciones locales, los datos grillados son útiles y confiables para realizar estimaciones de precipitaciones a gran escala. Su implementación impactó significativamente en el diseño del programa de aseguramiento agropecuario, al proporcionar una base sólida para identificar patrones climáticos, optimizar la evaluación de riesgos y ajustar los parámetros de cobertura. Esto garantizó que las estrategias fueran más precisas y adecuadas a las condiciones específicas de la región. La alta correlación encontrada (0.83) y el coeficiente de determinación (R² de 69.53%) evidencian que estos datos capturan con precisión las tendencias climáticas mensuales, proporcionando una base estadística robusta para modelar riesgos climáticos.

Este enfoque de validación local permitió generar confianza entre todos los actores involucrados en el programa de aseguramiento, fortaleciendo la transparencia y la base técnica sobre la que se desarrollaron las estrategias de mitigación de riesgos.

En Innterra contamos con las capacidades para el análisis y modelado de datos climáticos que fundamentan el diseño de soluciones adaptadas a las necesidades específicas de cada región. Además, nuestras herramientas permiten que, a partir de estos análisis y modelos, se facilite la gestión operativa de proyectos de gestión de riesgos y seguros agropecuarios. Nuestro equipo combina metodologías avanzadas y experiencia en el sector para maximizar el aprovechamiento de estas herramientas, promoviendo soluciones basadas en datos que contribuyen a decisiones más informadas, confiables y sostenibles para la gestión de riesgos en el sector agropecuario.