Стандартные функции ущерба от глубины, используемые при оценке климатических рисков — включая те, что лежат в основе моделей воздействия CLIMADA и JRC, — рассматривают ущерб от затопления как мгновенную функцию глубины воды, игнорируя длительность затопления.
Мы расширяем обобщённую логистическую функцию (Ричардса) параметрами, зависящими от длительности, и калибруем её по 317 943 страховым требованиям FEMA National Flood Insurance Program, охватывающим три крупных урагана в США: Сэнди (2012, ~36 ч), Харви (2017, ~288 ч) и Катрина (2005, ~120 ч). Чтобы перенести калибровку с жилых объектов на нежилые, мы вводим отраслевой поправочный множитель , откалиброванный по 82 650 требованиям NFIP, сгруппированным по этажности и покрытию, в сочетании с экстраполяцией по градиенту покрытия до корпоративного масштаба.
Продолжительное затопление увеличивает коэффициент структурного ущерба в 2,6 раза при той же глубине воды; этот эффект действует исключительно через сдвиг точки перегиба кривой (), тогда как фундаментальная форма остаётся универсальной для всех событий. Модель снижает среднюю абсолютную ошибку примерно на 50 % по сравнению со стандартными кривыми и достигает коэффициента Спирмена () относительно фактического финансового ущерба в 301 почтовом индексе. Вневыборочная валидация на 24 компаниях по шести событиям затопления даёт медианное отношение прогноза к факту 0,90× (23 из 24 в диапазоне 0,4–2,5×), при этом данные о потерях не участвовали в калибровке.
Длительность — детерминант первого порядка, который существующие фреймворки уязвимости систематически упускают. Мы демонстрируем полный конвейер на 12 подверженных затоплению объектах Archer Daniels Midland на Среднем Западе, получая оценки ущерба на уровне объектов с учётом длительности, разложением CapEx/OpEx и зачётами. Фреймворк переводит физический ущерб в сдвиги вероятности дефолта через подход на основе коэффициента покрытия процентов, что позволяет напрямую интегрировать его во внутренние кредитные риск-модели банков.