水稻保险气象保险指数研究——以连云港市为例

以江苏省连云港市近30年水稻单产以及近30年来的气象要素,利用5年直线滑动均值法,分离出气象产量,并将气象产量与各种气象要素进行相关性检验,根据相关性结果选取日照时数作为农业气象保险指数因子,投保时间选取水稻对日照最敏感的抽穗开花期与灌浆成熟期,同时建立水稻减产率与寡照时数的关系模型。再依据连云港市各区县日照气象数据,采用Weibull分布模型模拟不同地区发生寡照气象灾害的概率,结合减产率模型确定不同灾害触发等级下保险纯费率。结果表明,连云港市各区县水稻减产率与寡照时数呈三次函数关系;其中灌云灌南发生寡照灾害概率较高,而赣榆最低;连云港市各区县寡照气象灾害指数保险纯费率呈南高北低的趋势,灌南地区的纯费率最高,在轻度灾害赔付触发等级下,纯费率高达8.32%,而赣榆地区的纯费率最低,仅为2.98%。研究认为在中度或中重度灾害触发等级下纯费率较适宜,研究结果可为连云港市各区县水稻开展政策性气象指数保险提供科学依据。     

我国粮食主产区粮食巨灾保险纯费率的厘定及政策建议

粮食保险属干政策性农业保险,准确的费率厘定将有助干政府制订出科学的保险支农政策.粮食巨灾事件属于极值事件,故本文基于极值理论进行研究,根据诊断以GPD作为粮食灾损数据的尾部分布,采用极大似然法估计GPD参数,按照费率厘定的期望损失法思路,探讨了粮食巨灾保险的纯费率厘定方法,进而对主产区粮食巨灾保险的纯费率进行了厘定.厘定结果表明,各主产区的纯费率较高且差异明显,北方主产区的平均纯费率高于南方主产区.据此提出政策建议:政府应加大对各主产区粮食巨灾保险的扶持力度,对各主产区的保费补贴应依费率不同而区别对待,对北方主产区的扶持力度应相对更大.     

水稻农业气象指数保险产品设计——以浙江省为例

【目的】设计水稻农业气象保险指数产品,为水稻政策性农业保险可持续发展提供技术支撑。【方法】利用水稻产量灾损与气象因子、大气环流指数的密切关系,建立单季稻产量灾损模型。利用长序列的历史气象资料,基于Beta方法,计算全省各县(市)各级灾损的风险概率,设计不同诱发系数下的纯保险费率及保费,综合区域产量指数保险和气象指数保险优点,设计水稻农业气象指数保险合同。【结果】依据水稻减产风险概率,确定沿海台州、温州、舟山、宁波地区中18个县(市)的诱发系数为7.5%,兰溪等16个县(市)的诱发系数为5.0%,嘉兴等34个县(市)的诱发系数为2.5%;确定了3个区域不同诱发系数下的纯保险费率及保费;依据诱发系数及灾损模型,设计了农业气象保险指数的合同。【结论】农业气象保险指数依据保险经营需求设计,充分运用气象部门水稻产量预测的成熟技术,采用客观的气象数据定损,是水稻农业保险方案的重要创新。该指数的运用,有助于降低逆选择,基本解决传统农业保险中理赔时效低、成本高以及理赔准确度低的弊病,促进农业保险的可持续发展。     

玉米气象指数保险纯费率厘定的实证研究——以河北省为例

以1993-2010年河北省各市玉米单产和气象因素的面板数据,构建面板数据模型,推算各市气象单产数据,并运用单产分布模型厘定各市玉米气象指数保险纯费率,以期为河北省玉米气象指数保险的发展提供理论及技术支持。研究表明:各市玉米气象指数保险的纯费率普遍偏高,介于2.40%～8.50%,且各市间纯费率差别较大,纯费率最高的张家口市高出最低的秦皇岛市3倍多,这与河北省的玉米种植风险实际情况一致,说明气象指数保险理论具有可行性,这将为我国农业保险的发展提供一个新的思路和方法。     

杨梅降水气象指数保险产品设计——以慈溪市为例

选取杨梅采摘期易对产量造成影响的降水因子作为保险设计的气象致害指标,定义连续降水影响日数作为杨梅降水指数;经杨梅产量分离和去趋势化处理,分析1995—2015年产量损失率和降水指数的关系,建立杨梅产量灾损模型;利用长序列历史降水资料,选用韦伯分布模型计算不同等级降水指数的风险概率,设计不同赔付触发条件下的保险纯费率和杨梅降水气象指数保险产品,为杨梅农业保险可持续发展提供技术支撑。该指数保险产品具有可操作性,可为宁波地区杨梅降水保险业务提供参考,以便在降水灾害发生后客观、便捷地开展保险理赔工作。     

廊坊市夏玉米干旱气象保险指数研究——以霸州市为例

利用廊坊市霸州市农业气象观测站点1980—2018年的逐日气象资料和1993—2018年夏玉米产量资料,基于水分亏缺率构建夏玉米干旱气象指数,通过分析夏玉米干旱气象指数与相对气象产量之间的关系,构建夏玉米灾损模型,提出夏玉米干旱保险赔付标准,厘定干旱保险纯费率,设计夏玉米干旱气象指数保险产品。结果表明,在拔节期至乳熟期内发生干旱对夏玉米产量影响最大,选取拔节期至乳熟期和全生育期的干旱气象指数进行灾损分析,构建减产率模型,将夏玉米分为轻旱、中旱、重旱和严重干旱4个等级。设计夏玉米干旱保险赔付标准,起赔标准为干旱气象指数40%,在拔节期至乳熟期保险费率为5.6%,保费357.6元/hm~2,全生育期保险费率6.5%,保费395.7元/hm~2。     

贵州省辣椒干旱气象指数保险研究及应用

【目的】为促进贵州省辣椒干旱气象指数保险业务开展，降低旱灾对辣椒种植农户造 成经济损失的风险。【方法】文章利用 1990—2019 年贵州省 84 个国家气象站共 30 年的气 象数据，并根据制定出的干旱等级标准进行处理，最终得出各站点各级干旱频率，以及各 站点的纯保险费率。并通过克里金差值绘制出各级干旱频率分布图以及纯保险费率分布图。 【结果】受干旱影响较大的辣椒种植地区主要集中于贵州省东南部以及中部部分区域；受干 旱影响较小的辣椒种植地区主要分布在西部。贵州省东部的纯保险费率普遍高于 9%，西部 则相对较低（约 4%）。【结论】干旱灾害空间分布以及纯保险费率空间分布结果显示，贵州 省辣椒干旱气象指数保险市场广阔。在贵州省尤其是贵州省东部需要辣椒干旱气象指数保险 产品，来降低当地辣椒种植户因干旱导致的收入不稳定风险，同时帮助农户灾后快速获得补 偿恢复生产，最终促进贵州辣椒产业健康稳定持续发展。     

嘉善黄桃农业气象指数保险产品初探

利用1987—2016年嘉善黄桃产量与气象数据,分析黄桃产量与气象要素的相关性。结果显示,与嘉善黄桃气象产量相关性最强的气象因子是4—5月平均气温日较差。线性回归分析显示,4—5月平均气温日较差仅能解释气象产量25%的变化,两者间对应关系较弱。根据经验分析,台风对黄桃产量有较明显影响,依据历史台风灾害确定各级台风强度对应的黄桃灾损率,并设计黄桃气象指数保险产品。     

台山晚稻天气指数保险纯费率厘定方法的比较与选择

为找出更合适确定台山晚稻天气指数保险纯费率的方法,采用回归方程模拟法,根据台山市1987～2016年晚稻实际产量和台山国家气象观测站的相关气象资料,分离出晚稻的趋势产量和气象产量,利用气象产量和气象因子建立多元逐步回归模型,求出晚稻拟合产量,再利用拟合产量数据建立Normal、Gamma和Weibull参数模型分布进行分析比较。研究表明:Normal分布模型最适合台山晚稻产量确定,台山晚稻天气指数保险纯费率为3.47%,毛保险费率为5.03%,比目前当地现行的水稻毛保险费率4%偏高1.03%,证明本地的水稻毛保险费率偏低。本研究减少了当前台山水稻农业保险中存在的不足,为完善水稻政策性农业保险方案提供技术支持。     

水稻暴雨灾害保险气象理赔指数设计

【目的】设计水稻暴雨灾害保险气象理赔指数,为开展水稻政策性农业保险提供技术支撑。【方法】根据水稻遭受暴雨灾害造成的减产率与气象因子、下垫面条件的关系,建立单季稻暴雨灾害减产率模型,利用GIS技术将减产率确定到各种复杂地形下,综合区域产量指数保险和气象指数保险的优点,设计精细化到自然村或村民小组一级的水稻暴雨灾害保险气象理赔指数。【结果】确定了以自然村或村民小组为基本区域的水稻暴雨灾害保险气象理赔指数。不同的典型降雨过程和0716号强台风"罗莎"影响过程资料对单季稻暴雨灾害减产率模型的模拟结果表明,该模型能有效地模拟复杂地形下单季稻遭受暴雨灾害减产率分布,能提供可信度高的单季稻暴雨灾害灾损评估。当模型计算的水稻减产率≤30%时,理赔指数为0,赔付率为0;水稻减产率大于30%时,理赔指数等于水稻减产率,赔付率为水稻减产率。【结论】单季稻暴雨灾害减产率模型能根据降水量、风力计算浙江省杭州市余杭区各自然村单季稻遭受暴雨灾害的减产率,在此基础上结合区域产量和气象指数优点设计的气象理赔指数,在一定程度上有助于降低目前中国传统农业保险中存在的弊病。     

露地大白菜低温冻害气象指数保险费率厘定方法研究

【目的】为科学厘定露地大白菜低温冻害保险费率提供方法,为其他气象因子指数保险的保险费率厘定提供参考,为政策性农业保险的可持续发展提供助力。【方法】将1957—2018年每年初、终霜冻日期转化为儒历日,计算平均初、终霜冻日期,将平均初、终霜冻日期设定为低温冻害指数保险中的时间起赔阈值,并利用标准差分级法,对起赔阈值设置的合理性进行检验。精确统计大白菜各生长期投入成本,根据灾损率进行加权计算得出赔付比例。通过计算发生概率、灾损率与赔付比例3个因子综合得出露地大白菜低温冻害保险费率,并对种植区域进行加权计算,得出区域内的露地大白菜低温冻害保险费率。【结果】设计了露地大白菜低温冻害气象指数保险中时间和气温起赔阈值的计算方法,并制定了时间起赔阈值的检验方法。设计了低温冻害保险费率3个决定因子发生概率、灾损率和赔付比例的计算方法。【结论】经过检验,将平均初、终霜冻日期设定为丰宁满族自治县地区露地大白菜低温冻害气象指数保险的时间起赔阈值是合理的。露地大白菜在遭受轻、中、重三级低温冻害时的灾损率分别为0.3、0.7和1.0;发芽期赔付比例最高为45%,秧苗期赔付比例最高为75%,莲座期以后赔付比例最高为100%。各乡镇露地大白菜低温冻害气象指数保险费率为2%～3%,经过加权计算得出丰宁满族自治县地区低温冻害保险费率为2.14%。     

柑橘气象指数保险合同费率厘定分析及设计

目的设计柑橘气象指数保险合同,为开展柑橘政策性农业保险提供技术支撑。方法根据柑橘减产率与气象因子的关系,应用极值理论分析导致巨灾结果的气象风险的尾部分布,确定保险费率,综合区域产量指数保险和气象指数保险优点,设计柑橘气象指数保险合同。结果确定了浙江省西部地区各县的纯保险费率和气象灾害赔付金额。淳安、兰溪、金华市区、丽水市区气象灾害纯保险费率为1.8%—3.0%,建德、常山、江山、龙游、衢州市区气象灾害纯保险费率为5.5%—6.6%。结论气象指数保险合同针对政策性农业保险经营需求设计,可以有效解决传统农业保险和国外指数保险存在的问题,设计成气象衍生品进入金融市场。     

通辽地区玉米天气指数保险研究与设计

摘要：通辽地区作为我国北方玉米重要产区之一,极端天气较多,严重影响农业生产,研究通辽地区天气指数保险的设计,可以有效推动保险行业理赔模式创新及推动农业高质量发展。通过设计通辽地区玉米单因子和多因子的天气指数保险,结果表明：（1）奈曼旗干旱灾害风险等级最高。通辽地区玉米干旱指数纯保费率为22.93—25.76元/亩,玉米干旱指数保险的触发值为-0.79。（2）玉米生育期内,降水量、气温、日照时数在适宜值范围内,气象产量才达到最高,玉米产量与降水量、气温、日照时数不是线性关系。（3）通辽地区综合指数保险赔付触发值为1167斤/亩（气象产量）,大于该值则保险公司无需赔付,否则需要赔付。计算出通辽地区玉米多因子的综合天气指数纯保费率为78.67元/亩。     

安徽省茶叶霜冻害气象指数保险费率厘定研究——以黄山、六安为例

气象指数保险是当前最有效的转移气象灾害风险的金融工具，厘定合理的保险费率是设计气象指数保险产品的核心工作。研究根据安徽省黄山市和六安市历年气象数据、茶区产量数据及年单产量数据，利用差分预测、logit回归模型及正交多项式等方法计算各县市纯保险费率和基准保险费率。结果表明：六安市辖区及其下辖的舒城县、金寨县、霍山县茶叶霜冻害纯保险费率分别为5.90%、0.78%、8.11%、1.66%，均值为4.11%，最高的是金寨县，最低是舒城县；黄山市辖区及其下辖的歙县、休宁县、黟县、祁门县茶叶霜冻害纯保险费率分别为4.36%、0.66%、5.21%、2.01%、7.60%，均值为3.97%，最高是祁门县，最低是歙县，六安市保险纯费率均值略高于黄山市。基于此，提出设计差别保额保险产品、实施费率优惠政策等建议。     

农作物保险费率厘订问题的探讨

从保险经营的财务稳定性出发，对农作物保险费率的厘订从技术和理论上进行探讨，设计出农作物保险费率的计算公式，比较了计算纯费率的不同方法，讨论了损失率平均时段问题，指出农险费率的计算应根据农作物单产分布和灾害发生规律，选用不同的技术和方法，并且在实际应用中要不断调整     

江淮地区冬小麦渍害指标与风险评估模型研究

为研究溃害对冬小麦生长发育及产量的影响,确定渍害指标,建立冬小麦渍害风险评估的技术体系.对多种气象资料、地理背景资料、冬小麦产量资料的进行统计分析,采用逐年的相对气象产量值,构建冬小麦渍害减产率,分析江淮地区冬小麦渍害孕灾环境和渍害基本特征进行.结果表明,渍害是冬小麦减产的主要因素,淮河以南区域冬小麦减产率≥10%的情况有80%是渍害引起的.综合考虑降水量、降水日数和日照的作用,基于灾损率和致灾因子确定了冬小麦渍害灾害分级指标,构建了反映冬小麦渍害程度的评估模型.     

引入风险预防因子的天气指数保险研究——以湖南省水稻主产区为例

天气指数保险存在基差风险大、"高费率、高赔付率"等问题。以湖南省水稻主产区为例,在考虑自然致灾因素的基础上,通过引入反映农民抵抗气象灾害能力的"风险预防因子",建立了水稻相对气象损失率与相关因子的回归模型。结果显示,引入风险预防因子后的回归模型比只包含自然致灾因子的回归模型拟合效果更好,从而证明将风险预防因子引入天气指数保险产品的设计在理论上是有效的,为中国天气指数的构建提供了新的思路。     

江苏省水稻高温热害气象指数保险区划

在准确评估农业生产风险基础上,合理区划可以有效地减小气象指数保险产品的基差风险,是我国政策性农业保险可持续发展的重要保障。结合历史气象资料和水稻产量资料,以江苏省为例,采用Logistic曲线方程定量描述高温热害对水稻产量损失的影响程度,通过灾害分离和去偏离值的方法选取样本,利用最优化技术确定参数,构建水稻高温热害保险气象指数。在此基础上,利用关联灾损的热害表征量划分区域,通过与高温致灾因子区划结果进行空间对比以及典型高温热害年份灾损发生情况的定量分析,来评估水稻高温热害的发生特征和规律。经研究发现,江苏省水稻高温热害呈现"西南重、东北轻"的特征,典型发生年份的高温热害指数与减产率有较好的对应关系。气象指数保险风险区划结果在表征灾害发生规律的同时更好地体现了相应的灾损情况,进一步说明高温热害保险指数具有较好的适用性,有利于减小基差风险,提高后续单一灾害保险产品设计的精确性。     

气象灾害对江西省不同季水稻产量影响的灰色关联分析

选取1986—2014年江西省早稻、中稻、晚稻单产数据以及水稻因不同气象灾害(旱灾、洪涝灾、风雹、霜冻和台风)造成的受灾、成灾和绝收面积数据,运用灰色关联分析法计算不同季水稻单产与5种气象灾害的关联系数,并利用相关数据计算不同季水稻的灾损量和灾损率。结果表明,不同季水稻单产与洪涝灾害的关联系数大,说明洪涝灾害对水稻产量的影响程度大;从时间跨度看,不同季水稻单产受气象灾害影响程度除风雹外都在减弱;不同季水稻由于播种和收获时间不同,受到气象灾害的影响程度不同,中稻受影响程度高于早稻和晚稻。灾损量分析结果显示,江西省气象灾害造成稻谷年均减产162.9万t,相当于年均31.33万hm2水稻种植面积的产量。最后,提出了建设高标准农田、加强农田水利、路渠配套等基础设施建设实现旱涝保收,合理规划不同季水稻种植区域等水稻生产和防灾减灾方面的对策建议。     

四川盆区冬小麦灌浆结实期阴雨寡照空间分布特征

利用1980—2017年四川盆区113个气象站点资料和盆区24个冬小麦(Triticum aestivum L.)农业气象观测站生育期资料,将四川盆区小麦种植区分为5个片区,在分析冬小麦产量构成要素与灌浆结实期气象因子之间相关性的基础上,确定冬小麦灌浆结实期间的平均气温、最高气温、最低气温、日照时间、连阴雨时间为指标因子,根据主成分分析法,构建低温阴雨寡照致灾综合指数(F)。选取代表站点,划分等级阈值,确定小麦灌浆结实期连阴雨灾情为轻、中、重3个等级,且各个致灾等级的阈值分别为0.45F0.70、0.70≤F0.87、F≥0.87。通过计算各站点不同等级连阴雨发生的频率,统计分析冬小麦灌浆结实期阴雨寡照轻、中、重度灾害发生频率的空间分布特征。结果表明,四川盆区大部分地区发生连阴雨的概率在30%左右,东南地区的概率较高,西北地区的概率相对较低。