安徽省水稻高温热害保险天气指数模型设计

利用安徽省南陵县1991-2011年逐日气象数据,通过调查区域水稻生长期的主要农业气象灾害类型,选择易对授粉产生影响并导致减产的中稻孕穗-灌浆期高温热害作为保险设计的气象灾害类型;定义7月21日-8月15日连续3d日最高气温在35℃（含35℃）以上为一个高温过程,计算日有效高温差累计值,作为水稻高温热害保险天气指数（ST）;以10℃作为赔付触发值,并按照灾害程度越大赔付标准越高的思路确定不同灾害程度下的具体赔付标准（即启动赔付系数）;通过对南陵县1991-2011年水稻产量的分离和去趋势化处理,计算历年由于气象条件变化造成的产量和货币损失,对比历史天气指数发生概率与历史产量损失率,确定指数保险赔付的触发值及赔付标准,建立高温热害天气指数模型;与实际灾害情况相结合,通过设定参数值详细给出了模型在安徽省南陵县应用的计算过程。该天气指数保险产品操作性强,可为同类地区高温热害保险提供参考,以便在灾害发生后客观、快捷地为保户提供经济补偿。     

江西早稻高温逼熟气象灾害指数保险费率的厘定

以江西早稻“五优157”为试材,于2012年在早稻灌浆期利用人工气候室模拟高温逼熟的气候模式（白天35℃/夜间28℃分别持续2、4、6、8、10、12、14、16d）,建立早稻减产率与高温持续天数间的关系模型.再依据江西省11个市1960-2007年气象数据,采用Weibull分布模型模拟不同地区发生高温逼熟的概率,结合减产率模型确定免赔额为15％、30％、45％的保险纯费率.结果表明：“五优157”的减产率（y,％）与灌浆期高温持续天数（x）呈对数函数关系,即y=32.082lnx-22.681;鹰潭和赣州地区的高温逼熟发生概率较高,达87.5％,抚州、景德镇、宜春和萍乡等地区较低,均在70％以下;江西省高温逼熟气象灾害指数保险纯费率呈北高南低的趋势,鹰潭地区的纯费率最高,达4.707％,宜春地区的纯费率最低,为2.138％.研究认为在免赔额为30％时的纯费率较适宜,研究结果可为江西省早稻开展政策性气象指数保险提供科学依据.     

江西省双季早稻灌浆乳熟期高温热害影响评估

依据江西省14个农业气象观测站2000-2013年农业气象观测资料、6月下旬-7月中旬逐日最高气温资料,探讨早稻高温热害的主要影响因子,建立江西省双季早稻灌浆乳熟期高温热害影响评估模型,并利用2000-2012年早稻产量、灾害调查资料和2012-2013年早稻分期播种试验资料进行验证。结果表明,过程最大升温幅度、过程极端最高气温和高温持续日数,为早稻高温热害的主要影响因子。在此基础上,结合主成分分析法构建灌浆乳熟期高温热害评估和指数计算模型,其历史回代和分期播种试验检验的准确率均比较高,可以用来定量评价江西省早稻灌浆乳熟期高温热害发生程度。据此确定的高温热害评价指标为：高温热害指数（HTDI）≥0.60时为重度高温热害,早稻减产率＞10%;HTDI在0.30～0.60时,发生中度高温热害,早稻减产5%～10%;HTDI在0.10～0.30时,发生轻度高温热害,早稻减产小于5%。     

基于干旱综合风险指标的冬小麦保险费率厘定

基于自然水分亏缺率指数、降水距平百分率指数和抗旱指数以及三者权重系数构建干旱综合风险指标,对西藏林芝地区冬小麦种植风险进行评估;同时,利用冬小麦单产减产率与不同干旱指标建立回归方程,发现单产减产率与干旱综合风险指标回归方程的决定系数最高（R2=0.904,P＜0.05）;在此基础上利用非参数法计算出不同保障水平下的修正纯保险费率,得到适于研究区的保险费率厘定模型.结果表明,保障水平高于80％时修正的纯保险费率可作为农户投保的标准;100％、95％、90％保障水平下修正纯保险费率最高的为察隅,85％、80％保障水平下修正纯保险费率最高的为米林,保险公司可根据投保农户选取的冬小麦保障水平和种植区域支付相应的费率.     

安徽河蟹养殖高温热害天气指数模型设计与实践

基于安徽省当涂县2012-2016年3个河蟹养殖池塘的物联网水温观测数据和河蟹产量数据、死亡率数据,以及1985-2016年当涂县逐日气象数据,分析不同深度水温与河蟹产量的相关性,确定池塘河蟹高温热害关键致灾因子和致灾临界值。通过构建关键致灾因子与气温的关系模型,推算池塘养殖河蟹的高温热害致灾临界气象条件,定义高温热害天气指数。在此基础上,结合河蟹高温热害死亡率样本,利用K-均值聚类分析方法,建立高温热害等级指标,设计池塘养殖河蟹高温热害天气指数保险产品,并试点应用。结果表明:池塘养殖河蟹高温热害关键致灾因子为60cm深度日平均水温,其致灾临界值为31℃。60cm深度日平均水温与前一日平均气温相关性最高,根据其关系模型可知,发生高温热害的临界气象条件为日平均气温≥30.5℃。因此,池塘养殖河蟹高温热害指数(S)定义为:6月21日-9月10日,日平均气温≥30.5℃的天数。池塘养殖河蟹高温热害等级指标为:轻度死亡率0～1%(0S14)、中度1%～3%(14≤S21)、重度3%～5%(21≤S30)和特重5%～10%(S≥30)。检验结果表明,该等级指标可以有效评估高温对河蟹的影响。以指数21作为赔付触发值,确定赔付标准;基于当涂县历史灾害平均损失率厘定河蟹高温热害天气指数纯保险费率为5.0%,保费为100元·667m~(-2)。试点应用表明该天气指数产品基本合理,可为同类地区的池塘养殖河蟹高温热害保险提供参考。     

江苏水稻高温热害气象指数保险风险综合区划

以江苏省为例,利用1980-2015年气象资料和水稻观测数据,基于Logistic曲线方程构建高温热害保险气象指数,并分别采用正态分布、正态对数分布和Weibull分布三种参数模型,以及基于信息扩散方法的非参数模型对水稻高温热害发生概率进行拟合。通过拟合优度检验发现,非参数模型可以较好地估算江苏各县水稻孕穗-抽穗扬花阶段高温热害发生概率,进而结合最优拟合模型,考虑农业保险的经营需求,从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾减灾能力四个方面出发,确定相应评估指数并构建综合指数,采用聚类分析的方法进行县级水平的水稻高温热害保险风险综合区划。评估分析表明,江苏水稻高温热害保险风险呈现“西南高东北低”的特征,中高风险区是需要依靠农业保险转移风险的重点关注区域。     

云南核桃干旱气象指数保险产品设计

为有效减少传统森林保险市场的逆向选择以及道德风险，降低理赔成本，提高理赔效率，本研究基于云南核桃产业发展的情况设计干旱气象指数保险，依据年降水量距平百分率测算干旱指数，采用HP滤波法计算核桃减产率，构建回归模型确定干旱指数与减产率之间的相关关系，科学厘定纯费率以及风险区划。结果表明：云南不同州（市）核桃干旱指数保险的纯费率在1.26%～34.39%，聚类分析发现，各州（市）风险损失概率差异显著，曲靖、普洱等区域处于轻度生态脆弱区，干旱灾害较少，而昭通、红河等区域处于强度生态脆弱地区，干旱灾害较多。可依据纯费率的风险区划聚类分析，不同州（市）设置不同的保费补贴比例，从而健全保费补贴政策制度。根据云南核桃种植分布以及区域干旱情况，滇北地区纯费率较高的昭通市彝良县，滇西地区生态脆弱的保山市昌宁县，滇东地区“中国核桃之乡”楚雄州大姚县以及大理州漾濞县可先行试点，根据实际情况反馈，对保险产品进行优化。     

气候变化对东北玉米干旱指数保险纯费率厘定的影响

基于东北三省68个气象站1961-2010年的逐日气象数据,利用Penmen Monteith公式计算玉米生育期内的逐日参考作物蒸散量,结合逐日降水量资料构建干旱指数（CWD）;将整个分析期按照3个准30a周期（1961-1990、1971-2000和1981-2010年）进行统计,计算不同周期内东北地区CWD的理论概率分布函数,分别求得累积概率≤5%、≤15%和≤25%时各站的CWD值作为重旱、中旱和轻旱划分标准的阈值,并以不同时间尺度分别厘定保险纯费率;对3个时段的结果进行对比,以分析气候变化对干旱指数保险产品纯费率厘定的影响。结果表明,干旱指数CWD能很好地指示东北玉米干旱风险,1961-2010玉米生育期内全区干旱风险由东向西递增,西部为常年干旱区;各时段内多数站点表现为旱情加重;从重灾到轻灾,旱情加重的站点减少而旱情减轻的站点增多;基于CWD厘定的玉米旱灾保险纯费率与单产减产率的厘定结果近似（相关系数0.893）,时间变化上表现为先增后降。这说明一种公平科学的保险纯费率应考虑气候变化的影响,随各时段灾害风险的不同作适当调整。     

四川省水稻高温热害风险及灾损评估

高温热害是四川省最主要的农业气象灾害之一,研究高温热害对水稻的影响对于四川省农业可持续发展、保障水稻的安全生产具有重要意义。本文以1981—2015年四川省84个气象台站的逐日气象资料、农业气象观测站水稻生育期资料和县级水稻产量资料为基础,利用水稻高温热害指数,构建四川省水稻关键生育期和全生育期综合高温热害风险模型;分离水稻气象产量,建立高温热害影响下水稻气象产量与高温热害指数间的统计模型,开展1981—2015年四川省水稻高温热害风险和灾损评估。研究结果表明：四川省水稻抽穗扬花期,高温热害较高风险区和高风险区主要集中在盆地东北大部和盆地南部的个别地区,其中达州、广安和泸州的部分地区为高风险区。而低风险区主要分布在盆地西部、南部和川西南的大部地区。灌浆结实期,水稻高温热害较高风险区和高风险区主要集中在盆地东北和盆地南部的大部分地区,其中泸州大部、南充和宜宾的个别地区为高风险区。而低风险区主要分布在盆地北部、西部和川西南的大部地区。水稻全生育阶段高温热害较高风险区和高风险区主要集中在盆地东北和盆地南部的大部分地区,其中泸州、南充和达州的部分地区为高风险区。而低风险区主要分布在盆地北部、西部和川西南的大部地区。构建的水稻高温热害灾损评估模型简单实用,验证结果表明高温热害年水稻统计产量与模拟产量间的相对误差绝对值都小于1.5%,建立的模型能反映四川省高温热害对水稻产量的影响,同时能够较好地评估高温热害下四川省水稻的产量损失。进一步的灾损评估结果表明,高温热害危害下代表站点水稻的减产率为5.6%~10.2%。     

安徽省中季稻生育期高温热害发生规律分析

根据安徽省1961-2013年常规气象资料和1980-2011年中稻产量资料,采用数理统计、Morlet小波分析和ArcGIS的空间分析功能,对安徽省各等级高温热害发生时间分布、年际变化、周期性及空间分布规律进行分析。结果表明：（1）1961-2013年,安徽省中季稻生育期高温热害发生频次较高的时段主要集中在7月中、下旬和8月上旬,尤以8月上旬最高,轻、中、重级高温热害平均2.15a、3.81a、4.69a发生1次,且轻度热害发生次数最多;（2）53a来安徽中稻生育期内各级别高温热害发生频次均呈先减少后增加的趋势,其中80年代发生频次最少;（3）各级别高温热害发生次数均有显著的周期性震荡规律,存在48a、28a、12a的变化周期;（4）各级别高温热害发生频次空间分布总体呈南部偏多,并由西南部向周围递减的趋势,尤以安庆最为严重;（5）安徽中稻产量与高温热害频次的相关性并不显著。     

两湖地区水稻抽穗开花期高温热害时空分布

根据两湖地区(湖北省和湖南省)34个气象站1961-2017年逐日气象资料和早、中稻各28个农业气象站1981?2011年生育期观测资料,采用数理统计、线性回归法、ArcGIS的反距离权重（IDW）空间分析功能,对两湖地区各省早、中稻抽穗开花期高温热害的时空分布进行分析。结果表明：（1）湖北省、湖南省早稻高温热害日数和频次在21世纪00年代最多,20世纪60年代、2010?2017年次之,80年代最少;两省中稻高温热害日数和频次在70年代最多,60年代、21世纪00年代、2010-2017年次之,80年代最少。（2）早稻高温热害日数和频次高值区分布在鄂东南、湘南,低值区分布在鄂西南、湘西;中稻高温热害日数和频次的高值区分布在鄂东北、鄂东南、鄂西南、湘西、湘南,低值区分布在鄂西北、湘西。（3）各级别早、中稻高温热害在湖北、湖南两省的发生频数表现为轻度＞中度＞重度,且湖南省发生程度比湖北严重;两省均表现为中稻高温热害发生比早稻严重。     

Se肥施用方式和施用时期对水稻含Se量及产量的影响

在田间小区的试验条件下研究不同硒(Se)肥的施用方法及施用时期对水稻植株和籽粒中Se的吸收与富集的影响。研究表明:水稻在生长前期和旺盛时期对Se的吸收和积累有很大差异。与对照相比,苗床施Se、土壤施Se和叶面喷Se 3种方式均能明显提高各生育期水稻植株和籽粒中Se的含量,富Se效果达到差异极显著水平。从稻米富Se效果看,富Se含量在0.163~0.207 mg·kg-1之间,Se含量增加了5.8~7.6倍,且都在安全范围内。从水稻富Se的方式上,不同施Se方式富Se效果依次为水稻扬花期喷Se土壤施Se育苗期喷Se对照。从叶面喷施Se的时间上,稻米富Se效果依次是扬花期喷Se育苗期喷Se灌浆期喷Se齐穗期喷Se对照。从水稻富Se类型上看,外源无机Se和有机Se都能明显促进水稻对Se的积累。水稻育苗期和扬花期叶面喷Se在提高水稻稻米中含Se量的同时,并没有降低水稻产量。因此水稻叶面喷Se是一条安全、简单、易操作的途径。     

气象要素对陇东塬区玉米产量影响的通径分析

采用通径分析方法分析了陇东塬区玉米产量构成因素中单株籽粒重、百粒重、果穗长、双穗率与光、热、水三要素的关系。结果表明：单株籽粒重和果穗长共同对产量的贡献最大,决定系数为0.3052;其次是单株籽粒重,决定系数为0.2538;果穗长位居第三,决定系数为0.2114。不同发育期各气象因子对单株籽粒重和果穗长影响不同,降水和平均气温在抽雄以前对果穗长和单株籽粒重贡献的直接效应最大;≥10℃积温在播种-拔节期通过平均气温和日照时数对果穗长的贡献以间接效应为主,在拔节-抽雄期对果穗长和单株籽粒重贡献以直接效应为主;日照时数在播种-拔节期对果穗长的影响以直接效应为主,在拔节-抽雄期对果穗长和单株籽粒重的贡献以间接效应为主;抽雄-成熟期各气象要素对果穗长和单株籽粒重影响较小。气象因子对产量构成因素影响主要是在苗期和穗期,灌浆期对其影响明显下降,因此重视田间管理和合理密植等非气象因子也是获取高产的关键。     

陕西县域苹果种植风险评估与保险费率厘定

苹果是陕西农业特色经济的支柱产业,但在种植过程中面临着严重的气象灾害风险,农业保险在分散和转移其风险方面未能充分发挥效能。根据陕西省30个苹果基地县1981−2019年苹果种植面积、产量和单产数据,采用数理统计、产量损失分布模型和最优分布模型筛选等方法,评估各基地县苹果种植风险并厘定苹果种植保险费率。结果表明：1981−2019年,陕西省30个苹果基地县苹果种植面积、产量和单产均呈波动上升趋势,洛川、礼泉和淳化种植面积和产量位居前列,多年平均种植面积分别为2.12万hm²、2.01万hm²和1.94万hm²,平均产量分别为33.19万t、51.26万t和34.28万t;礼泉和扶风县单产较高,多年平均单产分别为19.71t•hm⁻²和16.89t•hm⁻²。30个基地县苹果发生灾害的平均概率为29.72%,轻、中、重和巨灾发生的平均概率分别为17.41%、7.21%、2.99%和2.11%;延川和千阳县巨灾发生概率最高,分别为24.18%和20.79%。研究区域重灾和巨灾发生概率与种植面积呈负相关,其相关系数均为−0.50。30个基地县苹果种植的平均费率为5.23%,费率最高的是延川县的18.37%,其次是千阳县的16.61%;礼泉、洛川和淳化县三大苹果种植基地县的费率则相对较低,分别为7.12%、7.35%和8.63%。因此,延川和千阳等高风险种植区“北进西扩”需谨慎,洛川、礼泉和淳化的种植优势可继续保持,凤翔等低风险地区应考虑扩种。在自然灾害风险较低的地区增加苹果种植面积能在空间上有效分散风险,在推进苹果农业保险时,建议因地制宜实行差异化费率,保证费率的科学性,提高农业保险的效能。     

基于障碍型冷害损失评估模型推算东北水稻无障碍型冷害终日

利用东北地区35个气象站1981-2012年逐日气象资料和水稻生育期数据,借助水稻障碍型冷害损失评估模型,模拟不同耐寒性粳稻幼穗分化期后逐日空壳率的变化,并以空壳率在80%保证率下不超过生理空壳率(7.62%)的终日作为无障碍型冷害终日(NSCI)。结果显示,东北地区粳稻NSCI大体呈纬向分布规律,随纬度增加而提前;黑龙江省耐寒性较弱、耐寒性较强和耐寒性强3种类型水稻的NSCI分别为7月14、17和22日,吉林省分别为7月18、21和25日,辽宁省分别为7月28日、8月4日和8月10日;近30a东北地区水稻NSCI年际波动较大,1981-2000年,NSCI没有明显变化趋势,以年际波动为主;2001-2012年,部分地区NSCI呈现显著延迟的趋势;NSCI前后30d及实际抽穗期前后30d低温冷害发生次数和强度的对比分析表明,参考模型推算的NSCI安排水稻生产,可以有效减轻水稻孕穗-灌浆结实期低温冷害的影响,说明由模型推算的不同耐寒性水稻安全齐穗期对保障东北水稻安全生产具有一定的参考价值。     

不同氮素水平对豫麦49-198籽粒灌浆及淀粉合成相关酶活性的调控效应

为了明确不同氮素水平下小麦干物质运转、 籽粒灌浆及有关淀粉酶活性的变化规律,以豫麦49 198为材料,在河南科技大学试验农场,通过设置120 kg/hm2（N1）、 180 kg/hm2（N2）、 240 kg/hm2（N3）和300 kg/hm2（N4）4个氮素水平,研究了小麦茎鞘物质运转、 籽粒灌浆和淀粉合成有关酶活性。结果表明,在一定范围内增施氮肥有利于提高茎鞘干物重以及抽穗后茎鞘物质输出量、 输出率、 转化率,各指标均以N3处理最高,N1处理最低。适量增施氮肥能提高籽粒生长潜势、 最大灌浆速率和平均灌浆速率,缩短籽粒生长活跃期,使品种达最大灌浆速率的时间提前,其中N3处理最佳,其最大灌浆速率和平均灌浆速率分别为0.55710-2 和0.37310-2 g/(grainsd),N4处理最差,其最大灌浆速率和平均灌浆速率分别为0.40610-2 和0.272 10-2 g/(grainsd)。适量增施氮肥能增强籽粒灌浆过程中可溶性淀粉合成酶（SSS）、 Q酶和ADPG焦磷酸化酶3种酶活性,各处理中,酶活性均以N3处理最高,N4处理最低,N3和N4处理相比SSS、 Q和ADPG焦磷酸化酶最大酶活性分别提高了22.0%、 23.2%和9.5%。但过量施氮,降低了茎鞘干物重的积累、 运输和转化能力以及籽粒灌浆速率和3种淀粉合成有关酶活性。抽穗期茎鞘干物重、 抽穗后茎鞘干物质输出量和输出率均与籽粒产量呈显著正相关。试验表明,在适宜氮肥水平下小麦具有较高的茎鞘物质输出率和转化率、 籽粒灌浆速率及淀粉合成有关酶活性,是产量较高的生理基础。