Bloomberg — Cuando Zillow Group Inc (Z) eliminó el mes pasado las puntuaciones de riesgo climático de sus listados de viviendas, tras una queja del sector inmobiliario, muchos observadores acudieron a la prensa y a las redes sociales para advertir de que la desaparición de los datos no elimina el riesgo.
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En un mundo azotado por fenómenos meteorológicos extremos, los propietarios y compradores de viviendas necesitan conocer la vulnerabilidad de sus propiedades ante incendios forestales o inundaciones. Las calificaciones como las que eliminó Zillow, que utilizan la ciencia más avanzada, la informática de última generación y las imágenes por satélite, suponen una gran mejora con respecto a los mapas federales de inundaciones y los mapas estatales de incendios forestales, que a menudo están desactualizados.
Pero están lejos de ser perfectos, demuestra un creciente cuerpo de investigaciones, con diferentes modelos que a menudo dan resultados distintos.
En octubre, un grupo industrial británico, el Climate Financial Risk Forum, analizó cómo 13 empresas diferentes de riesgos climáticos calificaron cada una a las mismas 100 propiedades en todo el mundo. Las audiencias estaban por todas partes. Por ejemplo, algunos consideraban que una propiedad era muy vulnerable a inundaciones, mientras que otros no veían ningún riesgo allí. Para 20 de las propiedades, los diseñadores del estudio proporcionaron datos de ubicación incompletos para ver si los modelos podían localizar la dirección exacta. Un modelo situó “una tienda muy conocida en Boston” en una carretera de Atlanta con nombre similar.
La modelización de riesgos “es una disciplina relativamente nueva y llevará tiempo que surjan y establezcan las normas”, escribieron los autores.
Bloomberg Green comparó el año pasado dos modelos de riesgo de inundación, uno de First Street Technology Inc —la empresa que generó las puntuaciones que usó Zillow— y otro de investigadores de la Universidad de California en Irvine, y descubrió que solo coincidían en el 21% de las veces.
Si las empresas simplifican en exceso sus proyecciones de impacto climático —o peor aún, se equivocan— podrían deprimir el valor de los activos de algunas personas sin motivo y distorsionar la fijación de precios en el mercado.
La eliminación de la puntuación a nivel de todo el sitio de Zillow entró en vigor el 14 de noviembre y fue informada por primera vez por The New York Times dos semanas después. Según un portavoz, la empresa actuó para cumplir con los “requisitos variables” de un importante agregador de listados inmobiliarios. La empresa sigue proporcionando enlaces a la página web de First Street.
El agregador, California Regional Multiple Listing Service, dijo que durante auditorías rutinarias de portales inmobiliarios encontró que muchas casas presentaban probabilidades muy altas de inundación, a pesar de no haberse inundado en décadas. “Nos volvimos muy sospechosos”, dijo Art Carter, el CEO del servicio de listado, en un comunicado.
First Street, que comenzó como una organización sin ánimo de lucro y se reorganizó en una empresa de capital cerrado, es una startup de alto perfil en un sector en crecimiento. A medida que ha aumentado el número de desastres climáticos, también ha aumentado la demanda de información sobre los riesgos para el sector inmobiliario. Moody’s Corp (MCO), S&P Global Inc (SPGI), Cotality (el nombre operativo de CoreLogic Inc.) y Swiss Re AG han adquirido empresas más pequeñas o han desarrollado sus propios productos de riesgo climático en los últimos años.
Matthew Eby, fundador y CEO de First Street, reconoce rápidamente que el espectro de las calificaciones no es tan sencillo como parece. “La complejidad de los modelos físicos de riesgo climático es difícil de entender”, afirmó. “Y si no eres un experto del sector, los matices son difíciles de seguir”.
Cuando los modelos climáticos globales se reducen a una manzana o a un solar residencial, y cuando las proyecciones se desplazan más en el tiempo, el grado de incertidumbre aumenta.
Y los peligros de fenómenos meteorológicos extremos son solo una parte del perfil de riesgo.
“Hay que saber algo sobre la estructura individual — su cimiento, la presencia de un sótano, la altura de la primera planta”, dice Howard Botts, científico jefe de Cotality.
Cada suposición que hace un modelo, implícita o explícitamente, añade otra capa: pendiente del terreno, el uso de un edificio, cuántas plantas tiene.
“El ‘riesgo climático’ es mucho más que el simple peligro físico”, coincide Adam Pollack. “La relación entre el peligro y el entorno construido — y el daño — es el riesgo real”.
Pollack, profesor asistente entrante en la Universidad de Iowa especializado en gestión del riesgo de inundaciones, publicó recientemente una herramienta de software de código abierto que espera ayude a investigadores o empresas a reflexionar sobre las incertidumbres relacionadas con los edificios físicos.
Las puntuaciones de riesgo de First Street estiman la exposición de una estructura a un peligro —no a posibles daños— durante un periodo acumulado de 30 años (la duración de una hipoteca convencional). Si una casa con una alta puntuación de exposición está rodeada por dos pies de agua de inundación, pero su elevación en la planta baja es de tres pies, el daño sería cero, a pesar de la exposición.
“Nuestras puntuaciones no te dicen qué tan probable es que esa casa sufra daños”, dijo Eby. “Nuestras puntuaciones te indican el nivel de exposición de dónde se sitúa esa estructura”.
Existe un debate constante sobre cómo reconciliar los muchos modelos y enfoques del riesgo climático. Los científicos evalúan públicamente sus modelos. Las aseguradoras envían actuarios a las suyas para intentar mejorarlas.
Cualquier dato de riesgo presentado públicamente “debe ser absolutamente preciso”, dijo Emily Norton, directora ejecutiva de la Charles River Watershed Association en Boston. La falta de opciones públicas llevó a su organización a desarrollar su propio modelo de precipitaciones e inundaciones. “Creo que realmente debería haber un papel sólido para que el gobierno interviniera y dijera: ‘Tienes que revelar esto y este es el modelo que deberías usar’, o ‘Aquí tienes los datos que deberías usar’”.
Los modelos públicos son una recomendación común porque proporcionan una referencia para evaluar los privados. Florida, por ejemplo, tiene un modelo público de catástrofes de huracanes. Pero los nuevos mapas nacionales solo para el riesgo de inundaciones podrían costar entre US$3.000 y US$12.000 millones, según Susan Crawford, profesora de Derecho en la Universidad de Harvard que escribe sobre adaptación al clima. Y esos no se completarían de la noche a la mañana.
Estandarizar un enfoque para los datos de riesgo climático ayudaría a resolver el problema fundamental: los mercados saludables necesitan información fiable para valorar con precisión las viviendas, pero nadie quiere vender su casa por menos de lo que pide.
“¿Qué nivel de divulgación de la salida del modelo es apropiado en el dominio público?” preguntó Oliver Wing, director científico y de producto en Fathom, un modelador de inundaciones que forma parte de Swiss Re. “No tengo una respuesta clara y coherente a eso”.
Lo que está más claro, dijo: “Mayor transparencia sobre los riesgos climáticos, que el público general sea consciente de los riesgos de inundaciones cuando compran una propiedad — me parece brillante. Eso es una fuerza para el bien en conjunto”.
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