Integração de dados do seguro rural com dados de zoneamento agrícola na análise de riscos climáticos : estudo de caso no sul do Brasil

Abstract

Resumo: O aprimoramento da análise de seguro rural com dados de zoneamento agrícola é uma abordagem inovadora que busca tornar a gestão de riscos no setor agrícola mais eficiente e sustentável. Nesse contexto, o seguro agrícola surge como instrumento econômico indispensável para mitigar riscos, proporcionando estabilidade econômica aos agricultores. Com base nisto, este trabalho integra dados de zoneamento agrícola em análise de risco para seguro rural, com foco na região Sul do Brasil. A metodologia utiliza informações do Zoneamento Agrícola de Risco Climático (ZARC) e dados de seguros disponibilizados pelo Ministério da Agricultura, convertendo-os em variáveis distribucionais para um modelo probabilístico Bayesiano. Isso permite avaliação detalhada de risco, considerando cenários otimistas e pessimistas baseados em dados de solo do ZARC. Esses cenários são combinados com informações de seguros para gerar distribuições de risco mais precisas. O método possibilita a comparação de riscos entre estados, municípios e culturas agrícolas, de soja e trigo, contribuindo para uma classificação de risco robusta na região Sul. A abordagem proposta pode aprimorar significativamente a gestão de riscos no setor agrícola, beneficiando seguradoras, resseguradoras e órgãos governamentais e privados

Abstract: The enhancement of rural insurance analysis with agricultural zoning data is an innovative approach aimed at making risk management in the agricultural sector more efficient and sustainable. In this context, agricultural insurance emerges as an indispensable tool to mitigate risks, providing economic stability for farmers. Based on this, the present study integrates agricultural zoning data into risk analyses for rural insurance, focusing on the southern region of Brazil. The methodology utilizes information from the Agricultural Zoning for Climate Risk (ZARC) and insurance data provided by the Ministry of Agriculture, converting them into distributional variables for a Bayesian model. This approach enables detailed risk assessments by considering optimistic and pessimistic scenarios based on ZARC soil data. These scenarios are combined with insurance information to generate more accurate risk distributions. The method allows for risk comparisons across states, municipalities, and agricultural crops such as soybeans and wheat, contributing to a robust risk classification in southern Brazil. The proposed approach has the potential to significantly improve risk management in the agricultural sector, benefiting insurers, reinsurers, and both governmental and private institutions