江西烟区气象灾害综合风险评估及保险指数设计

为探究江西复杂地形下烟叶种植气象灾害风险,防范或减轻气象灾害造成的损失,基于江西省中南部40个烟叶种植县1959～2018年历史气象数据、2008～2012年烟叶产量数据、农民纯收入以及种植面积等数据资料,从致灾因子危险性、承灾体脆弱性和防灾减灾能力3个方面,构建江西烟区气象灾害综合风险评估模型。基于GIS技术,采用加权综合法、层次分析法和自然断点分级法,开展烟区气象灾害综合风险区划。结果表明:江西烟叶种植区气象灾害综合风险整体处于中高等级,其中高风险区主要分布在抚州市北部的东乡、临川、崇仁以及吉安市北部的新干、峡江、吉水等县区,上述地区需加强灾害防御;较高风险区主要位于赣州西部的崇义、遂川以及南部的龙南、定南、寻乌等县区,上述地区可适当增加烟叶种植面积。同时,设计了江西烟叶种植保险天气指数,得出了各类气象灾害不同程度受灾等级的保险气象指数阈值和保险系数,以期为江西烟叶种植决策和气象保险提供科学依据和支撑。     

水稻热带气旋灾害保险气象指数设计

利用登陆广东省的热带气旋(TC)资料、水稻发育期资料及广东省水稻生育期间TC致灾风险等级及其减产率,借用数理统计方法分析TC在水稻不同发育期登陆出现的概率。结果表明:水稻TC灾害保险赔付触发值为热带风暴或强热带风暴在早稻和晚稻后期、台风在早稻和晚稻中期或后期登陆;当热带风暴、强热带风暴在双季稻后期登陆时,水稻TC灾害保险气象指数分别为5、6、7、8,每667 m2赔付金额分别为20、24、28、32元;台风在双季稻中期和后期登陆时,水稻TC灾害保险气象指数分别为6、9,每667 m2赔付金额分别为24、36元。设计水稻热带气旋灾害保险气象指数,为开展水稻政策性农业保险提供技术支撑。     

福建省粮食产量气象灾害风险评估

利用福建省1978-2004年66个县(区)的粮食单产资料,通过统计处理得到相对气象产量,并以相对气象产量的变化来表征福建粮食产量气象灾害风险程度.采用歉年平均减产率,教年减产率变异系数,相对气象产量低于-5%的保证率3个风险指标作为综合风险评估指标,来评估福建粮食单产气象灾害风险.结果表明全省各县综合风险指数介于0.08～0.73之间,高风险区主要分布在平潭县、泉州和漳州的大部县市、龙岩和三明的西部县市、宁德市东北部和南平的部分县市,这些区域的台风、暴雨、干旱和寒害等灾害对粮食单产的影响较大;低风险区主要分布在福建中部沿海县市及内陆县市,气象灾害对对粮食单产的影响相对小些.     

农业气象指数保险服务系统的设计与实现

气象指数保险由于缺乏精算模型、数据获取难、因子选取与指数构建复杂、指数难以跟踪等问题导致该险种产品开发困难、运营效率低,无法满足农户多元化的风险保障需求。基于深度学习、微服务架构等关键技术,在技术层面上设计与实现了农业气象指数保险服务系统。系统通过内嵌农业气象灾害指数风险识别与农业气象指数保险产品设计两项关键模型,可以实现气象指数保险的在线自主开发、自助投保、在线跟踪指数和出险后的自动理赔等功能,为增强农业气象灾害风险的管理能力、提高气象指数保险的服务效率提供技术方案。     

农业气象保险在防御农业气象灾害中的作用

农业气象防灾减灾与农业保险是农业生产顺利进行的关键,是现代农业发展关注的最重要问题之一。通过对武汉市农业气象灾害、减灾方法及农业保险的分析,总结了武汉市农业气象存在的主要农业气象灾害类型,提出了对应各灾种的减灾建议,对武汉市农业保险的现状、存在的问题进行了分析,提出了解决方案,为武汉市农业气象减灾与农业保险的发展提出建议。     

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。     

我国农业气象灾害风险评估的研究概述

概述了农业气象灾害风险的关键概念、评估原理和方法,并回顾了我国主要农业气象灾害风险评估的研究进展,以期为我国农业气象灾害风险评估提供系统的理论和方法的参考依据。     

气象灾害风险评估研究进展

阐述了自然灾害风险的基本概念,分析了孕灾环境、致灾因子、承灾体和灾情4个气象灾害风险因素。提出了气象灾害风险评估和区划的基本思路,并探讨了3种常用风险评价方法的原理和优缺点。     

基于GIS的汉中市气象灾害风险评估

基于GIS软件以1971～2010年汉中市气象数据作为数据源,对该区域的暴雨、干旱、连阴雨、低温等气象灾害的空间分布进行了研究,并采用风险指数法对各气象灾害进行了风险评估;在此基础上对汉中市综合气象灾害的空间分布特征进行了插值分析。结果显示:汉中市23%的地区为气象灾害低风险区,且集中在中部盆地;而海拔较高的山地地区为综合气象灾害高风险区,占全市总面积的70%左右。     

基于GIS的汉中市气象灾害风险评估

基于GIS软件以1971～2010年汉中市气象数据作为数据源,对该区域的暴雨、干旱、连阴雨、低温等气象灾害的空间分布进行了研究,并采用风险指数法对各气象灾害进行了风险评估;在此基础上对汉中市综合气象灾害的空间分布特征进行了插值分析。结果显示:汉中市23%的地区为气象灾害低风险区,且集中在中部盆地;而海拔较高的山地地区为综合气象灾害高风险区,占全市总面积的70%左右。     

浅论吉林市气象灾害风险评估

吉林省吉林市地处长白山向松嫩平原的过渡地带,地形复杂,山区、半山区、丘陵、平原、盆地、谷地和湖泊交错分布,气候多样,气象灾害发生频繁,气象灾害风险评估尤为重要。但由于吉林经济社会历史等原因,气象灾害风险评估工作在吉林市还处于零运行状态。为此,论证了气象灾害风险评估工作在吉林市开展的可行性和重要性。     

基于模糊综合评价法的江西烟叶种植气象灾害危险性区划

利用江西中南部40个气象站1959—2018年的常规观测资料,参考烟叶全生育期指标,运用模糊综合评价法和层次分析法,基于ArcGIS空间分析功能,对江西烟叶种植气象灾害危险性特征进行分析和风险区划.结果表明:影响江西中南部烟叶种植的主要气象灾害按权重大小依次为暴雨、冰雹、连阴雨、低温冰冻和高温热害,其中暴雨洪涝灾害致灾...     

基于GIS的沧州市小麦干旱气象灾害风险评估

基于自然灾害风险评估理论,建立以致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、灾害承受体脆弱性和防灾抗灾能力为主的评估体系,选取河北省沧州市1986—2017年的逐日降水量、小麦播种面积、减产率等指标,利用GIS分析技术和加权综合评价方法,对河北省沧州市小麦干旱气象灾害风险进行评估。结果表明,大面积的小麦干旱灾害高风险区主要分布在青县地区、沧州市区,大多是由于干旱致灾因子危险性较大所致;东部承载体易损性相对低,导致干旱灾害发生的风险较低;沧州市区西部的环境敏感性特别高,市区北部防灾减灾能力较差,市区西部的小麦干旱灾害发生风险高于东部。     

基于GIS的沧州市暴雨气象灾害风险评估

基于自然灾害风险评估理论,建立以致灾因素危险性、孕灾环境敏感性、灾害承受体脆弱性和防灾抗灾能力为主的评估体系,选取河北省2010—2018年的暴雨频次、暴雨强度、自然环境和社会经济等指标,利用GIS分析技术和加权综合评价方法,对沧州市暴雨气象灾害风险进行了评估。结果表明,大面积的暴雨灾害高风险区主要分布在东部的海兴、黄骅和盐山地区,该地区暴雨发生危险性和环境敏感性较大;中南部地势低且平坦,环境敏感性和承载体易损性相对低,导致暴雨灾害发生的风险较低;沧州市区的承载体易损性特别高,市区西部的防灾减灾能力也较差,导致沧州市区西部的暴雨灾害发生风险高于东部。     

东北地区玉米主要气象灾害风险评价与区划

【目的】东北地区是中国重要的粮食生产基地,冷害、干旱、涝害是造成该地区玉米产量不稳定的主要气象灾害,本文旨在准确、定量评估东北玉米不同发育阶段和生育期主要气象灾害风险,为区域农业生产规划、气象灾害的预防和减轻提供科学依据。【方法】基于自然灾害风险理论和农业气象灾害风险形成机理,利用构建的东北玉米发育阶段主要气象灾害风险评价指标体系、发育阶段及生育期主要气象灾害风险评价模型,对播种-七叶、七叶-抽雄、抽雄-乳熟、乳熟-成熟4个发育阶段冷害、干旱、涝害的危险性,承灾体的暴露性和脆弱性,人类防灾减灾能力4要素分别进行评价,对发育阶段及生育期主要气象灾害风险进行评估,利用系统聚类方法对评价结果进行区划。【结果】发育阶段冷害危险性大致由西向东递增,基本呈带状分布,生育早期,冷害危险性中高值区主要分布在长白山地和黑龙江东南部;生育后期,冷害危险性中高值区主要位于长白山地、黑龙江研究区东南及北部地区。4个发育阶段干旱危险性均大致由东向西或由东南向西北递增,呈带状分布。发育阶段涝害危险性具有明显的区域差异,辽宁东南部为涝害易发区,播种-七叶,整个研究区涝害危险性较低,发生涝害的可能性较小;后3个发育阶段,涝害危险性高值区主要分布在辽宁东南部。播种-七叶,主要气象灾害风险呈东北-西南走向的带状分布,中低值区分布在东北地区中部,中高值区主要分布在东北地区西部和东部。七叶-抽雄,主要气象灾害风险基本由东北向西南方向递增,中低值区主要分布在黑龙江、吉林中部和东北部,中高值区主要分布在东北地区西部、吉林东南部、辽宁东部和南部,抽雄-乳熟、乳熟-成熟及生育期,主要气象灾害风险基本由东向西递增,中高值区主要位于黑龙江研究区西部、吉林西部及辽宁大部分地区。播种-七叶,主要气象灾害高风险区分布在青冈、东宁、白城、乾安、长白,大部分地区为中等风险;七叶-抽雄,高风险区分布在辽宁东南部的宽甸、岫岩、庄河;前两个发育阶段,高风险区零星分布或者区域面积较小。抽雄-乳熟、乳熟-成熟及生育期,高风险区域面积增大,呈片状分布在黑龙江研究区西部、吉林西部及辽宁东部的宽甸、岫岩。【结论】东北玉米不同发育阶段和生育期冷害、干旱、涝害主要气象灾害风险呈不同的分布形式。前两个发育阶段高风险区域较小;后两个阶段及生育期,高风险区域面积增大,呈片状分布在黑龙江研究区西部、吉林西部及辽宁东部的宽甸、岫岩。     

关中地区气象灾害分析评价

根据陕西省关中地区42个站点1951²005年冰雹、大风以及雷电灾害的观测资料,对关中地区这3种气象灾害进行了分析评价。结果表明:(1)关中地区的3种气象灾害主要发生在42005年冰雹、大风以及雷电灾害的观测资料,对关中地区这3种气象灾害进行了分析评价。结果表明:(1)关中地区的3种气象灾害主要发生在4⁹月份,其中冰雹和大风的发生频率较高,而雷暴的发生频率较小;(2)关中平原地区的灾害性天气发生最少;北部地区的白水,东部的华山、华阴等地,西部以及西南部的太白、凤县、陇县、千阳等地的气象灾害最为严重。     

关中地区气象灾害分析评价

根据陕西省关中地区42个站点1951~2005年冰雹、大风以及雷电灾害的观测资料,对关中地区这3种气象灾害进行了分析评价。结果表明:(1)关中地区的3种气象灾害主要发生在4~9月份,其中冰雹和大风的发生频率较高,而雷暴的发生频率较小;(2)关中平原地区的灾害性天气发生最少;北部地区的白水,东部的华山、华阴等地,西部以及西南部的太白、凤县、陇县、千阳等地的气象灾害最为严重。