Gen-14 158 215 187 187 541 583 222 408 482 150 Feb-14 150 190 144 138 298 364 166 281 191 132 Mar-14 71 87 77 118 116 119 85 90 116 59 Apr-14 67 58 75 50 79 82 62 69 85 77 Mag-14 61 52 42 28 63 77 32 54 54 55 Giu-14 41 73 79 49 72 97 55 68 73 74 Lug-14 113 120 116 168 271 183 200 165 197 110 Ago-14 32 34 38 9 47 57 17 25 29 27 Set-14 85 119 69 69 130 85 89 142 150 87 Ott-14 45 67 80 85 134 171 73 99 122 46 Nov-14 183 198 216 193 414 496 204 230 307 188 Dic-14 73 57 117 84 114 85 73 78 96 74 Tot-14 1079 1270 1240 1178 2279 2399 1278 1709 1902 1079
Da questa serie di numeri quanto rappresentato nella mappa delle precipitazioni, presentata poco prima, trova una netta corrispondenza. Infatti dall’ultima riga, che rappresenta le precipitazioni cumulate per ogni provincia per il 2014, risultano ancora Massa-Carrara e Lucca le cittadine che hanno registrato massimi livelli di piovosità.
Se confrontiamo invece i dati in tabella 2 con i fenomeni alluvionali troviamo alcune discrepanze. Vediamo perché:
Se partiamo dall’evento alluvionale più recente, 5 novembre registrato a Carrara, possiamo vedere come dal report mensile del mese di novembre 2014 le province di Massa e Lucca hanno registrato elevati livelli di piovosità, rispettivamente 496 e 414. Quindi abbiamo una buona corrispondenza dei dati.
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Lo stesso non si può invece dire invece per l’evento registrato il 21 luglio a Lucca in quanto, dal report mensile risulta un livello di piovosità di 271, non certo elevatissimo e paragonabile ai livelli di emergenza che superano di norma i 400. In questo caso però ci sono delle considerazioni da fare. Intanto Luglio generalmente non è un periodo caratterizzato da elevati livelli di piovosità, quindi possibilmente i 271 mm di pioggia si possono ritenere elevati per il periodo. Inoltre c’è la possibilità che, visto che la media delle precipitazioni per le altre province si aggira intorno ai 152,4 mm, si può ipotizzare che la concentrazione della pioggia sia stata elevata a Lucca tanto da causare lo stato alluvionale.
Altro caso ancora si evidenzia invece a gennaio. Infatti dai report pluviometrici livelli di piovosità estremi sono stati registrati a Massa (583) e Lucca (541). Nonostante ciò però non si sono registrati fenomeni alluvionali. Altresì il 31 gennaio 2014 si regista l’alluvione nel Pisano. Infatti la cittadina di Ponsacco viene inondata dalle acque del fiume Era. Dai report pluviometrici proposti è alquanto improbabile immaginare un alluvione nel pisano dove la precipitazioni medie registrate sono state di 222 mm. Questa incongruenza ci suggerisce che è importante sapere la distribuzione delle piogge nel corso del mese infatti se piove più o meno regolarmente non è detto che livelli elevati, sopra o 400 mm, provochino un alluvione (vedi Massa e Lucca in gennaio 2014) ma se improvvise, violente e prolungate precipitazioni colpiscono un intera area, allora ecco che anche se nel corso del mese non ci sono state molte piogge, che il fenomeno alluvionale si può manifestare ugualmente (vedi Ponsacco gennaio 2014). Quindi sarebbe meglio al fine della nostra analisi valutare i dati non mensili ma settimanali in quanto ci permetterebbero di valutare anche la concentrazione delle precipitazioni in un arco di tempo più ristretto e quindi più significativo di quello mensile.
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Infine se prendiamo in considerazione i dati per il 2015 (Figura 17) vediamo come risultano sempre Lucca e Massa le province con maggiore piovosità (1151 e 1036) ma in questo caso non abbiamo avuto nel corso dell’anno nessun evento particolare che ha dato luogo a eventi alluvionali. Ciò vuol dire che le piogge sono state più distribuite nel corso del tempo non dando luogo a picchi caratteristici.
Figura 17 – Distribuzione delle piogge 2015 per le provincie toscane.
PROVINCE AREZZO FIRENZE GROSSETO LIVORNO LUCCA MASSA PISA PRATO PISTOIA SIENA
Gen-15 59 65 42 60 134 134 70 86 112 84 Feb-15 77 76 103 109 152 138 84 92 115 83 Mar-15 128 103 113 87 92 58 84 126 124 108 Apr-15 60 80 63 70 95 81 60 102 105 54 Mag-15 67 59 33 21 51 54 28 54 57 40 Giu-15 66 48 55 35 55 33 33 65 59 60 Lug-15 7 17 13 5 15 12 15 7 6 35 Ago-15 82 89 74 88 89 114 118 95 69 140 Set-15 38 39 28 21 70 77 29 47 64 29 Ott-15 153 206 123 200 328 279 195 291 332 137 Nov-15 46 41 36 28 55 30 31 50 53 34 Dic-15 3 7 6 15 15 26 15 12 13 4 Tot-15 786 830 689 739 1151 1036 762 1027 1109 808
Risulta importante, ai fini della nostra analisi, esaminare il Luglio 2015 e confrontarlo con lo stesso mese dell’anno precedente. Nell’anno precedente si registrano livelli di piovosità completamente opposti rispetto al luglio 2015 che invece risulta avere livelli bassissimi. Nel 2014 tutte le province toscane hanno raggiunto almeno il livello 100 mm, mentre nel 2015 nessuna ha superato i 50 mm. I dati registrati per il 2015 sono più in linea con le medie del periodo e con le aspettative di un osservatore in quanto nel periodo estivo è più facile aspettarsi scarsa piovosità. Questa discrepanza fra i due anni, invece, dà ancora più valenza a quanto detto in precedenza, cioè che il Luglio 2014 sia stato
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caratterizzato da intense e concentrate piogge che hanno provocato alluvione anche in un periodo in cui si caratterizza storicamente per assenza di fenomeni alluvionali connessi a precipitazioni.
4.4. Ipotetica copertura con emissione di Cat-bond da parte delle province della regione Toscana. Ipotesi basata su dati reali, biennio 2014-2015.
I Cat Bonds, come definiti al capitolo terzo di questo studio, sono degli interessanti strumenti innovativi che vengono utilizzati per la copertura di particolari tipologie di rischio, quali i rischi catastrofali. Il tratto caratteristico di tali strumenti è che al verificarsi di un evento stabilito dal contratto chi sottoscrive il cat bond subisce detrazioni delle proprie entrate nonché del capitale investito.
In Italia tali strumenti non sono molto diffusi, un po’ per il conservatorismo degli investitori che generalmente non si coprono verso rischi catastrofali un po’ per la mancanza di una adeguate offerta, visto e considerato che il nostro paese è esposto a frequenti e spiacevoli eventi catastrofici, quali terremoti e alluvioni. Al fine del nostro studio risulta interessante voler ipotizzare delle emissioni di cat-bond da parte delle varie provincie toscane. Infatti le varie città potrebbero utilizzare questi strumenti proprio come forma di finanziamento per eventuali danni provocati dalle alluvioni.
Prendendo in considerazione i dati poco prima analizzati relativi alle distribuzioni cumulate per ogni provincia per gli anni 2014, 2015 e per i primi mesi del 2016 e ipotizzando delle condizioni standard per ogni emissione si possono costruire vari prospetti che ci fanno capire il funzionamento dei Cat- bond e notare le differenze tra i vari pay off di investitori e provincia emittente a seconda di vari casi.
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Tra le condizioni di tali emissioni ci sono sicuramente i costi sostenuti dalle pubbliche amministrazioni in caso di evento. In base ai dati precedentemente esposti in tabella 2 è possibile creare una funzione dei costi che le alluvioni provocano. Sfruttando a pieno i dati relativi a danni provocati in milioni di euro e numero si sfollati relativi alle recenti alluvioni di Carrara a novembre 2014 (140 mln e 450 sfollati), Ponsacco e provincia di Pisa a gennaio 2014 (19 mln e 300 sfollati) ed infine Grosseto e provincia di Grosseto, novembre 2012 (225 mln e 700 sfollati) possiamo tracciare l’andamento dei costi.
Figura 18 – Andamento dei costi per le alluvioni
Dal grafico è evidente che i costi hanno una generale tendenza a crescere all’aumentare degli sfollati, quindi delle abitazioni colpite o danneggiate dall’alluvione. La linea di tendenza, che è quella tratteggiata è quindi crescente, anche se inizialmente si nota che i costi crescono lentamente, superata la soglia dei 300 sfollati crescono molto più celermente verso elevati livelli di costo. Determinati quindi i seguenti dati, possiamo analizzare 4 casi per ognuna delle province Toscane in cui si sono verificate alluvioni nel 2014: Pisa, Lucca e Massa.
19 mln 140 mln 225 mln -50 0 50 100 150 200 250 300 0 100 200 300 400 500 600 700 800 Da n n i in mil ion i d i eur o Numero di sfollati