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.     

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%(0相似文献   

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。     

基于热害累计指数的四川单季稻高温热害综合风险评价

高温热害是四川主要农业气象灾害之一,研究高温热害对水稻的风险区划,对保障水稻产量及农业可持续发展有重要意义。本文利用四川单季稻种植区1986-2015年气象观测资料、农业气象观测资料、社会统计资料以及基础地理信息资料,以单季稻生育敏感期（抽穗扬花期和灌浆结实期）为研究时段,选取热害累积指数、地形、产量变异度、农村经济等因子,分别构建了危险性、脆弱性、暴露性和防灾减灾能力4个风险因子,利用灰色关联度方法构建了四川单季稻高温热害"四因子"风险评价模型并对种植区进行风险区划。结果显示,高风险区主要分布在盆东平行岭谷区、盆中浅丘区、盆周边缘山地区的西部,以及盆南丘陵区的南部,该类型区域地势平缓,高温热害频繁。中等风险区主要集中在盆西平丘区和川西南中山山地区,该类型区域灌溉条件优越,社会经济水平发达,应对高温热害风险水平较高。低风险区主要集中在川西南中山宽谷区以及盆周边缘山地区,该类型区域地形较复杂,水稻种植较少,受高温热害影响偏小。四川盆地单季稻高温热害风险存在显著地区差异,应根据各自区域的风险特征选用适合的品种和方式提高防灾减灾能力。     

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。     

氮磷钾施用量及比例对水稻抗高温热害能力的影响

2003年单季水稻发生高温热害。在N、P2O5、K2O施用量试验中的N80P120K160处理和开花期喷施NaB4O7.10H2O和KH2PO4混合溶液处理,表现出极显著抗高温热害能力,结实率和千粒重大幅度提高,减轻了灾害损失。为以后水稻遇高温热害提供了施肥抗灾的参考依据。     

安徽省冬小麦种植保险天气指数设计与应用

利用安徽省宿州市1993-2009年的逐日气象数据并结合区域冬小麦生育期的主要农业气象灾害,通过对历史产量损失与主要灾害的气象指标进行对比分析,为设计小麦种植天气指数保险产品,确定了干旱指数、倒春寒指数、干热风指数、阴雨日数指数Ⅰ、阴雨日数指数Ⅱ共5个小麦关键生育期天气指数.通过历史天气指数赔付率与历史产量损失率的对比,定义基差风险函数和最小化基差风险,确定指数保险赔付的触发值及赔付标准.将设计的保险产品在安徽省宿州市试验应用,2010-2012年成功销售推广1300hm2,总保费约11万元,因触发干旱指数,实际赔付额超过22万元.表明天气指数保险产品的应用,能客观、快捷地提供灾害的经济补偿.     

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。     

中稻花期致害高温主导的田间气象特征及其对不同杂交组合水稻结实的影响

采用分期播种、大田实地测定法研究了中稻花期致害高温主导的田间气象条件及其对不同杂交组合水稻结实的影响.结果表明,水稻开花期遭遇到的高温与常温相比,白天温度和光照强度在10:00～14:00时差异明显.8:00～10:00和16:00～18:00差异不大.相对湿度同期差异不显著,且高温条件下始终低于常温条件.与常温条件相比,高温使各供试品种的结实率显著降低,平均降低约8%.对高温影响结实率的原因分析表明.高温条件下3个供试品种的花粉活力和每柱授粉数显著降低,平均分别降低6.0%和8.4粒.品种之间的比较分析表明,高温条件下3个供试品种的结实率无显著差异;但与"汕优63"相比,"金优448"和"两优培九"高温和常温下的结实率、花粉活力和每柱花粉数相差较大,说明"汕优63"较另外2个品种对高温的反应相对较小,稳定性较强.     

早稻乳熟初期高温热害气象指标试验研究

以杂交稻品种淦鑫203为试验材料,于乳熟初期在人工气候箱中进行日最高气温34~39℃高温控制试验,以同期自然温度为对照,采用主成分分析和聚类分析法,对各组材料结实率、秕谷率、千粒重和单株产量4个与早稻乳熟初期高温热害密切相关的因子进行分析,以探讨早稻乳熟初期高温热害气象等级指标。结果表明,早稻乳熟初期高温热害气象指标可分为轻、中、重3个等级,日最高气温达35℃持续5d或36℃持续4d或37℃持续3~4d或≥38℃持续3d,为轻度高温热害;日最高气温达35℃持续6~8d或36~37℃持续5d或≥38℃持续4~5d,为中度高温热害;日最高气温达35℃持续8d以上或≥36℃持续6d及以上,为重度高温热害。本文建立的高温热害指标不仅考虑了高温强度和持续时间,且综合考虑了它们之间的相互配置,每个灾害等级均有各自的临界日最高气温和对应的持续时间,对高温热害的识别性更敏感。研究结果可为早稻高温热害监测预警、风险评估及区划等提供科学依据。     

基于灰色模型的黑龙江省水稻生育期热量指数分析及预测

选择黑龙江省11个水稻农气观测站点为研究对象,利用1971-2016年逐旬气温资料和水稻发育期资料,将黑龙江省划分为东、西、南三个区域,使用微分方程动态建模方法建立3个区域5、6、7、8月热量指数的灰色预测模型,在此基础上滚动预报水稻生育期的总热量指数,以期开展黑龙江省水稻低温冷害的预测服务。结果表明热量指数能够很好地反映水稻生育期热量条件,且与低温冷害年有很好的对应关系。黑龙江省不同水稻产区热量指数灰色模型模拟结果与原序列关联度均达到0.88以上,通过了关联度检验和残差检验,1971-2010年拟合平均准确率为94.6%～97.6%,且7、8月的预报准确率普遍高于5、6月;2011-2016年的试报准确率均在97%以上,说明各模型的模拟效果很好。利用灰色模型预测黑龙江省水稻生长季热量指数是可行的,可以满足水稻生长发育过程中延迟性冷害的实时评估需求。