海南省芒果寒害气象指数保险费率厘定及保险合同设计研究

寒害严重影响和制约海南芒果种植业的发展,芒果寒害气象指数保险费率的厘定及其合同设计对于转移灾害风险、减少农民损失、促进海南经济发展具有重大意义。利用海南省18个市(县)1990-2010年的芒果产量数据和1961-2010年的气象数据,基于极值理论构建产量风险分布模型,厘定了各市(县)的纯保险费率及其空间分布。结果表明:纯保险费率高值区主要分布在中部山区的五指山、琼中和白沙,以及北部的澄迈,其中白沙最高,这些地区芒果寒害风险较高,且种植技术或防灾减灾能力较差,建议采用高免赔额费率;纯保险费率低值区主要分布在南部和东部,其中南部三亚和陵水无寒害,其他市(县)寒害风险较低,建议实行低免赔额费率。同时,设计了基于不同免赔额的保险产品及合同,可为海南建立和完善芒果政策性农业保险方案提供技术支撑。     

夏玉米产量动态预报方法研究

利用洛阳市1981—2014年夏玉米产量资料、生育期内的气象资料,结合夏玉米的生物学特性,分别构建夏玉米温度、光照、水分适宜度模型,利用夏玉米生长季内不同时段的气候适宜度指数与气象产量的相关关系,构建夏玉米产量预报模型,并分别利用1981—2010年、2011—2014年数据进行回代、预报检验。结果表明,气候适宜度与夏玉米气象产量存在显著的相关性,两者变化趋势一致。1981—2010年各时段预报模型的单产回代检验准确率在89.19%~91.42%之间,趋势回代检验准确率达89.66%~96.55%。2011—2014年预报检验,预报准确率最高为96.16%,最低为91.05%,趋势预报准确率最高为100%,最低为75%,预报准确率较高,建立的产量动态预报模型可以在业务上推广应用。     

茶叶寒冻害天气指数保险设计

以茶叶萌芽至展叶期寒冻害为突破口,利用1987—2016年福建省泉州市安溪县17个自动气象站2—4月的逐日气象数据及安溪各茶树种植区产量数据,确定茶叶寒冻害的天气指数保险气象指标,分析日极端最低气温与茶叶减产率的关系,建立了茶叶寒冻害指数模型。计算安溪不同区域茶叶种植区不同等级寒冻害的发生概率,应用纯保费率方法厘定了保险费率,并根据福建省政策性农业保险的实际情况,制定茶叶不同区域种植区寒冻害指数保险触发条件、赔付标准,设计了安溪县茶叶寒冻害天气指数保险合同。设计的茶叶寒冻害天气指数保险产品以客观气象数据作为定损依据,可以为茶农提供一种有效的风险转嫁方式,也为保险公司增加新险种提供了技术支撑。     

高温热浪致死风险的人群和城市分异及保险费率厘定的研究

在全球变暖背景下,高温热浪事件在世界各地频繁发生且大大加剧了人群致死的风险。基于3个研究地区（南京、广州和重庆）1951—2015年的逐日气象数据和2007—2013年逐日死亡数据,首先设计了热浪强度指数来量化热浪特征;其次采用分布滞后非线性模型构建高温热浪灾害下人群的脆弱性模型;最后采用蒙特卡洛仿真方法模拟随机高温热浪事件,并在此基础上开展概率风险评估与高温热浪生命保险费率的厘定。研究发现：老年人的高温热浪死亡风险与对应的费率水平是年轻人的9~28倍;其中,高温热浪费率水平与社会经济发展水平呈反比,即经济发展水平较高的地区费率水平较低。该研究成果为指数生命/健康保险产品的研发,为政府采取综合性的风险管理措施以减少公众健康风险等提供了一定的借鉴和参考。     

青岛市崂山地区樱桃产量预报方法研究

基于2000—2016年青岛市崂山地区樱桃产量资料和气象观测资料,利用全国农业气象产量预报业务系统(WAPFOS 2015.1.0版本),分析影响崂山地区樱桃产量形成的关键气象因子,建立崂山地区樱桃产量预报模型。基于2000—2014年樱桃产量资料进行樱桃趋势产量和气象产量分离,建立崂山地区樱桃趋势产量和气象产量预报的回归模型,并利用2015—2016年樱桃产量资料对模型进行试报检验。结果表明:2000—2014年崂山地区樱桃产量预报模型平均预报准确率达96.98%,2015年和2016年樱桃产量预报准确率分别为95.94%、96.80%,模型反映影响崂山地区樱桃产量的主要气象因子为3月上中旬平均最低气温、3月中下旬降雨量、4月上旬降雨量和4月中旬平均最低气温。崂山地区樱桃产量歉年3月上中旬平均最低气温低于-5.0℃,3月中下旬降雨量大于15.0 mm,4月上旬降雨量小于5.0 mm;丰年3月上中旬平均最低气温大于-3.0℃,3月中下旬降雨量小于5.0 mm,4月上旬降雨量大于15.0 mm。     

冬春温度与荔枝产量

增城县种植荔枝的面积有3万余亩,共约60万株。1949—1983年,年平均产量4.9万担。最高年产量为17.6万担,最低年产量仅3.2万担,两者相差5.5倍。 增城县1959年始有气象资料,其中1959、1964、1966、1971年6月份,分别受洪水、台风及虫害、产量大减。因而这4年未作分析。我们将各年荔枝产量与多年平均产量之比的百分率,称为当年的相对产量。并规定,相对产量≥105％为丰年,≤95％为歉年,两者之间为平年。则21年中丰年有11年,歉年有10年,非丰即歉,没有平年。 1.影响荔枝产量的气象因子     

广东经济林果寒害地面预警强信号和长期统计预报模式的研究

寒害是温度不低于零度 ,热带、亚热带植物因气温降低 (组织未结冰 )引起生理机能障碍 ,因而遭受损伤的一种农业气象灾害[1、2 ] ,对香蕉、荔枝等华南主要经济果树的影响非常严重。近年来 ,在冬季持续变暖的大趋势下极端气候事件 (如强的低温霜冻 )增多 ,导致荔枝、香蕉的寒害问题十分突出 ,经济损失巨大。本文根据 1 961年至 2 0 0 0年的广州气候资料和香蕉、荔枝寒害历史灾情记录 ,制定了香蕉、荔枝的寒害指标 ,并归纳出每年的寒害强度 ,整理成序列 ;探讨了对应于翌年寒害及其强度的前期气温异常的强信号信息 ,并利用强信号因子模拟出寒害…     

江西省油菜产量集成预测模型方法研究

基于气象要素建立关键气象因子模型、气候适宜度模型、辐热积模型,并根据模型预测准确率确定权重系数构建江西省油菜产量集成预测模型,对集成模型的预测效果和基础模型进行对比分析。结果表明:1)关键气象因子模型4月中旬预测准确率低于其他模型,三种基础模型的权重系数依次为0.3、0.35、0.35,5月中旬预测准确率基本一致,权重系数依次为0.34、0.33、0.33。2)对于集成模型趋势一致率,1991—2010年回代检验结果5月中旬最高,4月中旬仅次于气候适宜度模型;2011—2015年两个时次预测趋势一致率均为100%,达最高。3)2011—2015年集成模型预测检验RMSE最低,预测准确率均在97%以上。油菜集成模型预测的准确性和稳定性总体优于基础模型,可应用于江西省气象业务服务。     

渭北苹果花期冻害气象指数保险设计

为科学设计渭北苹果花期冻害气象指数保险产品，提供气象指数保险技术参考。研究选取旬邑县作为陕西省渭北地区苹果代表县，利用1991—2020年气象、苹果花期物候、产量等数据，选取苹果花期冻害极端低温和过程累积危害指数作为备选气象指数，采用滑动平均〖CD*2〗灰色预测法分离苹果气象产量。通过气象指数与苹果减产率的相关分析，确定苹果花期冻害气象指数，构建苹果花期冻害气象指数与减产率之间的关系模型。利用苹果单产风险分布特点，选取6种分布模型利用参数分布法进行拟合，并根据Anderson Darling(A D)检验结果和概率密度函数图筛选最优分布。最后根据保险触发值，厘定不同赔付触发条件下的保险纯费率。结果表明：代表县苹果花期冻害过程累积危害气象指数Ts与减产率的相关性显著强于苹果花期冻害极端低温气象指数Tc；Ts与减产率之间存在正向线性关系模型；苹果单产风险分布符合柯西分布；当赔付触发条件对应2%、4%、6%、8%减产率时，旬邑县各乡镇苹果花期冻害气象指数保险产品纯费率区间为0.40%～1.84%。相较传统苹果农业保险产品，苹果花期冻害气象指数保险产品可实现差异化费率，有利于发挥气象指数保险优势。     

基于实际蒸散量辽西地区春玉米生物量及产量评价

为了确定辽西地区春玉米各发育阶段生长状况及最终产量的评价方法,基于2011—2015锦州农业气象试验站开展的玉米分期播种试验,利用锦州地区气象观测数据、玉米发育期数据和玉米各发育阶段地上生物量及产量数据,采用Penman-Monteith方法和数理统计方法分析锦州地区玉米不同发育阶段实际蒸散量与地上气象生物量和气象产量的相关关系,并建立玉米各发育期生长状况及最终产量评估模型。结果表明:2011—2015年锦州地区玉米各发育阶段实际蒸散量与地上气象生物量和气象产量之间的线性关系显著,播种—七叶阶段二者呈显著的相关关系(P0.05),播种—拔节、播种—抽雄、播种—乳熟和播种—成熟阶段二者呈极显著的相关关系(P0.01)。建立的玉米各发育期生长状况及产量评估模型的预报准确率为77.8%—94.5%。辽西地区玉米正常生长全生育期水分供应的下限为333.2 mm,其中播种—七叶、七叶—拔节、拔节—抽雄、抽雄—乳熟和乳熟—成熟阶段水分供应的下限分别为49.9 mm、23.3 mm、83.4 mm、118.9 mm、57.7 mm。玉米各发育阶段干旱对产量影响的程度由重至轻依次为:拔节—抽雄抽雄—乳熟七叶—拔节播种—七叶乳熟—成熟。本文基于玉米实际蒸散建立的辽西地区春玉米生物量及产量评估方法,可以满足农业气象产量预报服务的需求,在实际业务中具有应用价值。     

基于WOFOST模型的辽西地区典型旱年不同播期玉米干旱损失评估

针对干旱灾害频发的辽西地区, 以春玉米为研究对象, 选取WOFOST作物模型, 利用干旱胁迫控制试验数据、田间试验数据和气象数据驱动模型, 进行典型旱年的模型适用性及不同播期的干旱损失评估研究。结果表明: 经过参数校准后的WOFOST模型能够较好的模拟辽西地区典型旱年春玉米产量及损失。辽西地区不同播期受干旱的影响程度不同, 因旱减产风险随播期推迟而减小, 2015年(中旱)干旱导致的平均减产率可达59%—61%, 2018年(轻旱)可达20%—39%, 2020年(中旱)可达36%—62%。不同生育期内干旱对产量的影响程度不同, 总体上拔节期—抽雄期和抽雄期—乳熟期持续重旱对产量的影响最大, 其次是抽雄期—乳熟期、拔节期—抽雄期。玉米各生育期受干旱影响程度, 朝阳站最大, 其次是黑山站和阜新站。辽西地区在旱年, 拔节期—抽雄期发生中旱和重旱风险随播期推迟而增加, 抽雄期—乳熟期发生中旱和重旱风险随播期推迟而减少, 当拔节期—抽雄期和抽雄期—乳熟期连续发生重旱, 干旱灾损程度随播期推迟而加重, 减产率可高达46%—84%。     

市域脑卒中疾病与气象因素的关系及预测

为了帮助医疗机构合理调配医务力量、床位和医疗药物,同时也帮助脑卒中高危人群及时采取干预措施,降低发病风险。本文对某市[1]四家医院2013—2016年脑卒中的就诊病例进行数据分析,将日就诊人数分为6个等级。然后,调取相应时段当地的逐日气象资料,采用支持向量机(SVM)和随机森林(RF)方法分别建立了日就诊人数预测模型和日就诊人数与气象因素的关系模型。研究结果表明:(1)脑卒中的日就诊人数为不平衡数据,这种数据特征将导致传统的预测模型正确率较低;(2)通过不断调整SVM预测模型的初始权重,经历了4次优化之后,使得日就诊人数的预测正确率从52.46%上升到94.56%;(3)随机森林模型的结果显示,影响脑卒中发病率的三大气象因素分别是最高气温、最低气温和平均气温。基于机器学习模型的脑卒中疾病与气象因素的研究成果,提高了医疗气象统计模型的预报准确率,具有较高的应用和推广价值。     

气候变化背景下广东冬种生产季气象灾害时空分布特征

根据生产实践,影响广东冬种生产的主要气象灾害为寒害、干旱、低温阴雨。从程度和频度两个方面分析气候变暖前后1961—1996年与1997—2015年两个时段广东冬种生产季气象灾害变化特征。结果表明,1997年以来(气候变暖后),(1)寒害、低温阴雨均呈明显减弱趋势,为冬种生产提供了更为有利的气候条件;(2)寒害偏重发生频率明显减弱,广东大部分地区处在频率 < 30%的区域;(3)干旱偏重发生频率增加,其中频率>30%的区域有所增加,主要分布在粤北、潮汕、茂名和湛江等地区;(4)低温阴雨偏重发生频率明显减弱,广东大部分地区处在频率 < 30%的区域。      

基于GIS的广东省香蕉寒害风险区划

根据广东省86个气象观测站1980—2013年逐日气温资料,采用日最低气温≤5.0℃的有害积寒作为区划指标,通过GIS技术和逐步回归分析,建立了基于地理信息的有害积寒小网格空间推算模型,对广东省香蕉寒害风险进行了区域划分。结果表明,香蕉寒害高风险区主要分布在粤北的韶关、清远北部以及海拔较高的山区;中等风险区主要分布在粤北韶关、清远、河源、梅州的南部地区,以及中南部的云浮、肇庆、佛山、广州、惠州等地;低风险区主要分布在沿海地区,包括潮州、汕头、揭阳、汕尾、深圳、东莞、中山、珠海、江门、阳江、茂名和湛江等。     

河南省冬小麦拔节-抽穗期干旱天气指数保险研究

利用1971—2014年河南103个台站地面气象逐日观测资料和冬小麦产量资料,选择对产量有明显影响的拔节-抽穗期干旱作为天气指数保险设计的气象灾害类型,分析了河南冬小麦拔节-抽穂期干旱发生基本规律,并开展干旱风险评估。定义降水负距平百分率作为冬小麦干旱天气指数,并利用173组典型灾害样本建立了冬小麦拔节-抽穗期干旱天气指数与减产率的关系模型;在此基础上,初步设计了冬小麦干旱天气指数保险产品,并基于风险评估结果对天气指数产品费率进行修订。结果表明,河南冬小麦干旱程度总体由西南向东北增强;拔节-抽穂期,豫北地区的干旱风险最高;其次是豫西北、豫东和豫中;豫西南和豫南的风险相对较低;基于天气指数模型和历史赔付状况分析,将降水负距平百分率60%作为触发值,并确定了不同干旱天气指数等级的赔付标准;基于干旱风险评估结果修订后的河南各地区的天气指数保险费率在9. 2%～11. 2%,单位面积保费在29. 8～36. 3元·亩~(-1)。     

增城香蕉产量的气象预报模型

利用增城1992—2021年香蕉种植面积、产量资料与同期气象资料,对增城香蕉产量预报方法进行研究。结果表明:(1)增城香蕉产量气象波动指数为0.2784,占实际产量变异系数的98.32%,气象因素是影响增城香蕉产量波动的最主要因子。(2)1992—2021年中气象丰年8年(占比27%)、气象平年7年(占比23%)、气象歉年15年(占比50%);丰年气象产量波动大,歉年气象产量较为平稳。(3)日照时数、平均气温以及最大风速是影响增城地区香蕉产量的最关键气象因子。(4)预报模型对历年香蕉产量预报平均误差为8%,平均准确率达94.1%,预报准确率基本满足日常业务服务,研究成果可为日常农业气象服务及乡村振兴气象保障服务提供科学决策依据。     

石家庄樱桃低温冻害天气指数保险纯费率的厘定

利用典型樱桃园区2018—2020年物候观测数据及相近区域气象观测站气温数据、2006—2020年国家自动气象观测站气温数据,确定了低温冻害研究时段,并按照积温(Growing Degree Days, GDD)模型划分了樱桃生育期气象指标,参照QX/T 88—2008作物霜冻害等级中樱桃不同生育期低温冻害指标,构建了以日最低气温、日平均气温、持续时间构成的低温冻害指数模型,进而建立了低温冻害指数与减产率线性回归模型;通过对比分析泊松分布、信息扩散方法、正态分布、韦伯分布4种概率分布模型在樱桃低温冻害指数分布中的适用检验,选取通过卡方拟合优度检验且差值标准差最小的信息扩散方法模型,厘定了石家庄露天樱桃低温冻害天气指数在不同触发条件下的保险纯费率,最高为2.045%,最低为0.173%。研究表明：在数据量较小的情况下,信息扩散方法模型的分布形态更加符合真实的概率分布形态,为尚未开展长序列观测的农作物天气指数保险产品的设计提供了理论思考。     

未来气候变化背景下我国橡胶树寒害事件的变化特征

利用1981—2010年历史气象数据和2031—2060年（RCP2.6和RCP8.5）气候情景数据,根据橡胶寒害等级指标,结合插值分析、提取分析和地图代数等空间分析方法,研究在未来气候情景下我国橡胶树寒害事件的变化特征。结果表明：(1) RCP2.6和RCP8.5气候情景下2031—2060年我国橡胶种植适宜区基本呈现寒害发生降低的趋势,其中次适宜区（III）和局部可植区（IV）的降低幅度较为明显,有向高一等级适宜区转化的趋势。(2)我国橡胶树寒害中心的纬度,由1981—2010年的22.5°~23.5°N向北移动至2031—2060年RCP2.6情景下的24.0°~24.5°N和RCP8.5情景下的23.5°~24.0°N。(3) 2种气候情景下,2031—2060年我国海南、广西、广东、福建等植胶区橡胶树寒害发生概率（较基准时段1981—2010年）主要呈现降低趋势,云南植胶区在2种气候情景下有明显的差异,表现为RCP2.6情景下,轻度和特重寒害呈现降低趋势,中度和重度寒害呈现增加趋势;RCP8.5情景下,轻度和重度寒害呈现降低趋势,中度和特重寒害呈现增加趋势。(4)对比2种气候情景较基准时段的变化情况,RCP2.6情景对橡胶树轻度和特重寒害影响较大,RCP8.5情景对橡胶树中度和重度寒害影响较大。     

气象要素对青岛崂山茶叶产量影响分析

为了研究茶叶产量与气象要素的关系,基于青岛市崂山区1994—2015年气温、降水量、日照时数、空气相对湿度及茶叶产量数据,利用数理统计方法,筛选影响崂山茶产量的关键气象因子,利用通径分析评价各因子的影响。利用1994—2013年产量资料与气象资料建立多元回归模型,2014—2015年做独立样本检验,结果表明:当5—7月中旬降水量偏多(少),5月中旬—6月上旬平均气温偏高(低),但是该时段最高气温偏低(高),而9月平均气温偏高(低),7—8月平均最高气温偏低(高)时,有(不)利于崂山茶叶的生长和提高茶叶气象产量。同时分析表明:当12月—下年2月日最低气温低于-10℃日数偏少(多),7月日照时数偏少(多),也有(不)利于崂山茶叶气象产量的增加。表明崂山茶叶生长季节适宜于雨量偏多、平均温度偏高,温度变化趋势平稳,极端高(低)温少的气象条件。利用这些关键气象因子建立的影响茶叶气象产量回归模型,能够较好的拟合崂山茶叶产量,研究结果为开展崂山茶叶产量评估与气象服务提供了技术支撑。     

基于作物模型的河南省旱稻干旱风险评估

采用作物模型与数理统计相结合的方法,利用长期历史气象资料,以作物模型和地理信息系统技术为工具,系统分析了河南地区旱稻生育期水分盈亏情况。以模型模拟的雨养条件下实际蒸散量相对于潜在条件下的蒸散量(即需水量)的亏缺率,即水分亏缺指数,以雨养条件下产量相对于潜在产量的损失率(即灾损指数)作为产量灾损强度评价指标,从受旱程度和产量损失两个角度构建干旱风险评估模型,进行干旱风险评估。结果表明:河南省旱稻生育期集中在6—9月,水分亏缺最多的阶段为出苗—穗分化阶段,水分亏缺指数变化在0.50~0.60,其次是开花—成熟阶段和穗分化—开花阶段,水分亏缺指数变化在0.11~0.43;全生育期水分亏缺指数在0.36~0.50。出苗—穗分化阶段干旱发生的风险最大,其次是开花—成熟阶段,穗分化—开花阶段的最小。河南旱稻生育期干旱风险呈现为由东南向西北逐渐升高的分布,其中三门峡、济源西部一带风险最高,洛阳南部和南阳西北部一带最低,黄河以北大部地区和豫东、豫南地区风险居中。