基于遙感植被指數的西藏那曲地區畜牧業旱災指數?保險產品設計研究

李懿珈 ，葉濤 ，德慶卓嘎，尹怡煒，拉巴

（1. 北京師范大學地理科學學部/環境演變與自然災害教育部重點實驗室，北京 100875；2. 西藏自治區氣象局，西藏 拉薩 850000；3. 民政部 教育部減災與應急管理研究院，北京 100875；4. 中國人民財產保險股份有限公司西藏自治區分公司，西藏 拉薩 850000）

農業指數保險是指依據合同中事先約定的、可客觀觀測、可靠測量、與保險標的損失高度相關且不受人為因素影響的由保險指數來決定保險賠付的一類產品[1-2]。作為一種創新型農業自然災害風險轉移工具，農業指數保險在全球范圍內得到了逐步推廣[3-5]。農業指數保險產品的特征使其特別適合地域廣闊、保險標的數量巨大且分布破碎和分散的情況，近年來在草場及畜牧業中的應用日趨增長。例如，法國針對牧草長勢中可能的旱災影響，利用光合有效輻射吸收比等5項指標開發了基于遙感數據的牧草指數保險產品[6]。肯尼亞利用歸一化差別植被指數構建了與雨季和旱季結束時牲畜死亡率之間的定量關系，開辦了畜牧業旱災指數保險產品[7]。蒙古的畜牧業指數保險則主要針對由于冬季雪災（Dzud）造成的牲畜死亡損失，依靠政府統計部門抽樣測量得到的牲畜死亡率作為定損標準進行賠付[8]。在上述背景下，我國也不斷開始針對氣象災害的天氣衍生品的創新[9-11]。在畜牧業方面，也出現了代表性的產品。如內蒙古自治區于2015年率先試點實施了畜牧業雪災指數保險[12]，保障因冬季雪災導致牧戶飼養成本的上升風險。進一步開展指數保險產品的開發與創新，對于擴大農業保險的覆蓋范圍，為適宜地區的農、林、牧業生產者提供更加簡便和快捷的風險保障，對于完善我國農業保險體系具有重要的意義。

青藏高原是我國最為重要的畜牧業基地之一[13]，也是全球海拔最高的天然牧場。傳統的游牧與半游牧方式，使得牧事活動終年受到天氣條件的嚴重影響。那曲地區位于青藏高原中部，是青藏高原最為重要的牧區。該地區牲畜膘情與草場長勢的季節性變化密切相關，有“夏飽（壯）、秋肥、冬瘦、春死”的描述[14]。相應地，旱災是除雪災之外影響該地區畜牧業生產的重要自然災害之一。歷史上，那曲地區曾在1956年、1966年、1994年、1998年和2015年出現過比較重大的旱情，對畜牧業生產造成了嚴重的危害。西藏自治區農牧系統草地資源監測網點的數據顯示，2015年夏季持續20多天無有效降水，旱災嚴重地影響了牧草返青和長勢，造成牧草產草量減少約40%。春、夏干旱導致牧草返青推遲、長勢較差，不僅可能造成夏、秋兩季牛羊饑餓、干渴[15]，且可能由于膘情較差而顯著增加牲畜越冬的風險。旱災已經給牧民的生產生活和當地的經濟與社會可持續發展造成了危害。因此，建立合理、有效的旱災風險防范與分散機制，對于當地而言具有重要的意義。

為此，本文以西藏那曲地區為案例研究區，開展畜牧業旱災指數保險產品設計研究。依據指數保險設計的一般原則[14]，本文首先分析了研究區當地畜牧業旱災特征與機制，然后對當前常用的氣象和遙感干旱指數進行了比較分析。在此基礎上，制定了相應的旱災指數保險賠付方案，并結合歷史數據給出了賠付示例。最后，進行了保險損失風險評估和費率厘定。本文的研究結果可為當地開辦相關旱災指數保險，有效轉移旱災風險、促進防災減災提供支撐。

1 研究區畜牧業旱災特征

1.1 研究區概況

那曲地區位于西藏自治區的北部，青藏高原的中部，地勢南北高、中間低，東部為高山峽谷，中西部為高原湖盆，平均海拔高度約4 500 m（圖1）。區域氣候特點為氣溫低，晝夜溫差大，積溫少；干季和雨季區分明顯，年平均降水量298.6～708.4 mm，受大氣環流和地形影響，降水總體分布趨勢由東向西，由南向北遞減。

圖1 那曲地區地形圖Fig. 1 Terrain of the Qinghai-Tibet Plateau

那曲地區是西藏最大的天然牧場，草地面積35.25萬km2，約占全自治區草地面積的42.50%[16]。那曲地區是西藏自治區最主要的畜牧業生產基地，草原畜牧業生產有悠久的歷史，除嘉黎縣、比如縣、索縣有少量農業外，其他各縣均以牧業為主，畜牧業是當地社會經濟的第一大支柱。根據《西藏統計年鑒2015》數據，那曲地區畜牧業總產值達97 695萬元，畜牧業產值占農林牧副漁業總產值的51.7%，各類牲畜522萬頭（只），占整個西藏自治區的28.0%，其中大牲畜186萬頭（包括牛182萬頭，占西藏自治區的30.6%），羊335萬只（包含綿羊235萬只，占西藏自治區的31.3%）。

1.2 研究區畜牧業旱災特征

受自然環境因素的影響，春夏干旱成為影響那曲地區草場生長的重要災害，致使牧草返青期推遲或延緩其生長速度，牲畜食物匱乏、飲水困難。根據楊志剛等[17]利用1961—2008年氣象資料的統計，那曲地區春季干旱發生頻率在20%～50%之間，其中那曲縣、安多縣、申扎縣、班戈縣、尼瑪縣和雙湖縣等中西部縣春季干旱發生頻率最大，超過40%。1994年5月17日至7月21日，那曲地區的中東部出現持續干旱天氣，牧草枯死，牲畜沒有草吃處于饑餓、干渴狀態，返青的牧草提前1個月枯黃，最終造成直接經濟損失468萬元[18]。

那曲地區的牲畜膘情與草場長勢的季節性變化密切相關，有“夏飽（壯）、秋肥、冬瘦、春死”的描述[14]。春夏兩季出現的干旱與牧草生長期同步，主要影響地上生物量與產草量，進一步影響牲畜在夏秋兩季的抓膘[15]。這對于當季而言，不會造成直接的牲畜死亡影響，對于不以牛羊出欄換取經濟效益的藏區牧民而言，沒有明顯的直接經濟損失。然而，牲畜入冬時如膘情低于往年同期，會大大增加越冬的難度，嚴重增加冬春季節牲畜應對雪災和風災的脆弱性，表現出明顯的滯后性。

2 旱災指數保險產品設計框架

2.1 設計理念與基本框架

從保險產品設計的角度而言，那曲地區災害的滯后性影響決定其不能采用傳統的保險理念，針對直接損失進行保險補償。解決那曲地區旱災危害的核心是利用飼草料對旱災影響條件下的草畜平衡和牲畜膘情進行人工干預。因此，可以考慮在牧草生長季結束時，通過保險向牧民提供飼草料購置成本，從市場的角度進一步促進牧民積極備災、應對冬春季節的挑戰，力圖避免牧民遭受牲畜死亡的損失，以保險促進防災減損。其基本邏輯為：春夏草原干旱→牲畜草料不足、膘情較差→保險賠償飼草料采購資金→牧民加大草料儲備、應對冬季潛在危害。對于此種保險補償，可以有兩種理解方式：1）干旱導致牧草長勢較差，牲畜采食不足，保險賠償因干旱導致的牧草減少（的價值），利用秋冬季的補飼草料價格進行折算；2）保險向牧民提供冬季應對潛在危害的草料成本，以保險支撐防災。

在上述設計理念的指導下，那曲地區畜牧業旱災指數保險的保險責任可定義為：保障因春、夏兩季干旱導致牧草返青及長勢低于往年同期水平，導致放牧牲畜膘情下降、秋冬兩季青干草料儲備不足，牧民為了應對冬季潛在雪災風險而購置補飼草料成本。依據調研結果顯示，那曲當地補飼的基本支出為2～5元/(天·羊單位)；按那曲地方政府建議，夏季旱災主要發生在5—7月。因此，如利用等價置換的概念，可考慮在出現嚴重旱災的情況下，保險賠付對應長達3個月的補飼成本。在實際操作中，還可依據風險保障水平的充足程度，以及農牧民和財政資金的總體承擔能力酌情進行調整。

2.2 保險指數選取與構建

選取恰當的保險指數是指數保險準確反應實際損失、有效控制基差風險的根本保障。當前，用于草原干旱監測的指標/指數主要包括基于站點實測數據的氣象干旱指標，以及基于對地觀測數據的遙感植被指數兩大類。

2.2.1 草原氣象干旱指數 氣象干旱指數是利用氣象要素根據一定的計算方法所獲得的指標，用于監測或評價某區域某時間段內由于天氣氣候異常引起的水分虧缺程度。監測數據為國家氣象部門發布的站點實測數據，由于干旱問題十分復雜、涉及面廣，反映干旱的指標較多，如降水、土壤濕度、土壤蒸發量等。在考慮數據獲取難易程度和計算操作便捷性的條件下，不同的指標算法組合產生了不同的氣象干旱指數。

當前，我國關于草場氣象干旱的規范和標準主要是《北方牧區草原干旱等級》（GB/T 29366—2012）。該標準是由青海省氣象局等5家單位于2012年聯合起草的針對北方牧區草原干旱的災害劃分的國家標準，用于北方牧區對牧草生長情況的監測與草原干旱的評定。標準中首先將干旱劃分為從“無旱”到“特旱”5個等級。與此同時，該標準還給出了不同干旱等級條件下，牧草生長的“返青期”、“分蘗期—成熟期”和“全生育期”三個不同時段干旱影響程度（“旱相特征”）的描述，并且給出了半定量的損失測度。在旱相特征中，加入了部分區間性的定量指標，使得對旱相特征的描述相對更加準確。例如，在“重旱”等級下，返青期的旱相特征描述是“因水分虧缺，牧草返青率在20%～50%”，而分蘗期—成熟期相應的旱相特征描述則是“50%～80%牧草葉片萎蔫卷曲，葉色發灰，葉片干枯易脫落，生長發育嚴重受影響，籽粒不能正常灌漿，大部分為秕粒”。

此標準中使用降水距平百分率、土壤相對濕度和相對蒸降差（蒸發量與降水量之差值）3項指標，對于植被干旱的表征能力各有不同。降水量距平百分率指標在氣象業務中多用于評估月、季、年發生的干旱事件，適合于半濕潤、半干旱地區平均氣溫高于10 ℃的時段。由于降水量距平百分率對干旱程度的判斷只依據當月降水數據，而忽略了地表基本特征；因此，在干旱研究中，降水量距平百分率屬于干旱影響指示性相對較差的指標。土壤相對濕度適合于某時刻土壤水分盈虧監測，2006年國標采用10～20 cm深度的土壤相對濕度，適用范圍為旱地農作區，一般依托農業和牧業氣象站點進行測量。由于土壤相對濕度是對耕作層植被根系可獲取水分的直接測度，這一指標在農業旱災監測中通常作為十分有效的干旱致災強度指標使用。蒸降差是綜合反映土壤水分來源和支出盈虧的重要指標，又是水分平衡和熱量平衡的重要組成部分[19]，其時空變化對天然草原生態系統的演替具有舉足輕重的作用。相對蒸降差指標通過逐旬計算的降水和蒸發相對關系判定干旱等級，對于草原地區具有較好的適用性。也有研究表明，相對蒸降差這一物理量與牧草生長發育及產草量的關系密切[20]。因此，對于草原旱災而言，相對蒸降差屬于干旱指示性較強的指標。

2.2.2 遙感植被指數 利用遙感技術對草地植被指數進行測定，以此為依據對草地生物量進行估測，可在不破壞草地的條件下對草地產量和長勢進行準確、動態的監測。當前，針對西藏地區、特別是藏北地區草地資源進行遙感監測、擬合定量關系的研究主要包括以下三組。中國氣象局成都高原氣象研究所拉薩分部[21-22]利用2004年5—9月藏北地區草地地上生物量最大時期的地面實測鮮重數據，結合同期的Terra MODIS NDVI、EVI等指數數據，建立了草地地上生物量的遙感監測和估算模型，回歸的決定系數R2基本在0.5以上，效果較好。南京信息工程大學[23-24]利用《西藏自治區草地資源》數據庫中記錄的1987—1988年的全區草地抽樣數據，選取生長時間6—10月的NDVI數據，分別針對高寒草原、高寒草甸等7大類草地類型進行建模分析。從結果來看，回歸R2基本達到0.5以上，與那曲地區密切相關的高寒草甸類型的R2為0.561。張正健等[25]利用2006—2008年的中國草地資源信息系統中記錄的西藏地區草地生物量實測數據，結合SPOT VEGETATION S10數據集計算得到的當年最大歸一化植被指數，輔以地區多年平均降水量、多年平均日氣溫、氣溫高于10 ℃的年積溫、采樣點高程等指標，依據不同的草地類型構建了定量關系。這些關系中，高寒草甸、高寒草原和高寒荒漠草原的R2分別達到了0.919、0.636和0.596。

從上述研究的結果綜合來看：1）遙感植被數據，包括NDVI和EVI，能夠對草地的地上生物量和鮮草重進行定量估計，估計誤差在允許范圍之內，可以用于構建表征產草量的關系指數，實現對干旱影響的估計。2）前述三類方案均對草地生物量具有較好的估計能力。其中，國家氣象局高原所拉薩分部的研究結果著重體現了定量關系在不同生育期的差異性。南京信息工程大學的研究結果具有更好的空間代表性，且擁有不同草場類型的分類結果，但總體而言回歸的決定系數偏低。成都信息工程大學的結果從擬合優度的角度而言為三組中最佳。

2.2.3 指數比較與選取 對于保險指數的選取，有若干重要的標準[26]。在本文中，主要考慮指數與實際損失之間的關聯性（也稱“敏感性”）、權威性和空間代表性。氣象干旱指標是依據國家標準制定，使用規范化、業務化運行的氣象指標構建指數，具有很強的權威性。然而，干旱指標、干旱等級與實際的地上生物量減少存在較大不確定性，難以反映草地干旱的內在機理、干物質積累的響應等。此外，干旱指數均依據站點數據計算，但當前氣象部門在那曲地區11縣僅設置7個國家基準站。相對于那曲地區的面積而言，這些站點的空間代表性受到很大限制，基差風險可能較大。

從指數的權威性而言，遙感指數本身尚未納入國家法定的數據觀測和發布序列。但是西藏自治區氣象局自身已具備了EOS/MODIS原生數據接收的能力，并相應建立了基于MODIS-NDVI序列對地表植被長勢以及干旱監測的業務化運行體系；相關的產品已經成為自治區氣象部門向政府進行災害監測的重要依據，因此具備一定的權威性。從指數的敏感性而言，遙感反演地上生物量雖然存在一定的誤差，但仍然屬于對地表進行直接觀測的結果，因此這一指數在對實際損失進行指示的敏感性上優于部分氣象干旱指數。與此同時，如在鄉鎮或縣一級水平上進行平均，還可進一步降低估計誤差。最后，這一指數屬于遙感觀測數據，可以實現中高分辨率（＞500 m）的空間連續觀測，且自治區氣象局具備生產和發布相關數據的能力，在空間代表性上優于氣象干旱指數，可以比較好地控制基差風險的問題。

綜上，在本產品中建議選取基于衛星遙感植被指數預測的產草量作為旱災指數保險的關鍵指數。在各項遙感指數的方案中，主要使用國家氣象局高原所拉薩分部研究結果作為示例。

3 賠付方案設計

3.1 賠付方案設計

基于上述分析，擬選擇基于衛星遙感植被指數預測的草地鮮重作為旱災指數保險的關鍵指數。在此前提下，可結合遙感估算的多年平均草地鮮重，計算草地的相對減產率，以作為賠付的標準。定義牧草相對減產率：

式中：δt是當月牧草相對減產率；s為依據遙感植被指數測算的當月多年平均草地鮮重；st為第t月依據遙感植被指數測算的實際草地鮮重。由于草原旱災存在著明顯的季節性特征，上式中的相對減產率以月為基本時間單元進行測算，而月份t=5，6，7。此時，總保險賠付可定義為：

式中：mt是月份t的最大保額，依據2.1節中的基本原則進行確定。式中設定了10%的起賠點，當月相對減產率低于10%時，不予賠付；當減產率高于（含）10%時，按實際減產率計算賠付。在國標《北方牧區草原干旱等級》中，將牧草地上生物量較正常年份偏少10%以上才定義為“輕旱”等級，因此10%的起賠點符合當地特征。

因遙感植被指數的測算結果均以像元為基本單位，在實現空間連續的像元測算的基礎上，需要依據行政單元邊界進行分區統計，利用地理中心點位原則或區域內平均原則，獲得各行政單元對應的牧草相對減產率。考慮到那曲地區的縣級行政單元空間范圍較大，建議使用鄉鎮一級邊界進行統計。保險公司依據標定完成的各月、各鄉鎮單元的干旱等級，確定每個鄉鎮單元在旱災指數保險時期內的賠付觸發情況，并計算每個羊單位的賠付金額；依據約定投保羊單位數計算并發放賠償。

3.2 賠付案例

為了更好地說明旱災遙感指數保險產品的運作機制，利用2003年牧草生長季的NDVI數據作為賠付案例。在依據賠付方案操作之前，必須確定賠付所參照的多年平均草地鮮重的標準。在此，利用除多[27]提出的經驗估算模型對歷年像元水平的草地鮮重進行估計。對于5、6兩月的草地鮮重，可使用經驗公式：

st=10.001×exp(4.8528·NDVI)

式中：t=5, 6。

對于7月的草地鮮重，則可使用經驗公式：

s7=13.425×exp(3.6691·NDVI)

式中：所涉及的NDVI數據取自2001—2014年牧草生長季[28]（每年5—7月）的MODIS/TERRA-NDVI月最大合成數據(中國科學院計算機網絡信息中心地理空間數據云，http://www.gscloud.cn）。在此基礎上，利用分區統計工具對那曲地區各縣域的平均草地鮮重進行統計。最終可獲得那曲地區各縣歷年5—7月草地鮮重的多年平均值（圖2和表1）。

圖2 歷史同期那曲地區5—7月平均草地鮮重的空間分布Fig. 2 Historical average distribution of grassland fresh weight in Naqu from May to July

從季節性變化來看，5—7月為生物量的增長期，5月份生物量值最小，7月達到生長季峰值。從空間差異來看，那曲東南部草地地上生物量值均較大，北部高海拔區域地上生物量較小，草地的生產能力較弱。各縣中，植被生長季索縣平均地上生物量值均最大，并在7月份達到最大值為146.85 g/m2；雙湖縣5月生物量只有15.39 g/m2，是全區地表生物量最小的縣。在此基礎上，即可依據賠付方案，對2003年的旱災遙感指數保險賠付進行計算。賠付的計算過程包括（表1）：

1）比照各縣5—7月草地鮮重，計算得出各縣5—7月的草地鮮重相對減產率。從表1中可知，2003年5—7月那曲地區出現了大范圍的旱情，多個縣區的草地鮮重均低于多年平均值。其中，位于東部地區的嘉黎縣和索縣旱情較為嚴重，5、6月的草地鮮重減產率均超過了20%。

2）依據10%的起賠水平，月減產率在10%以內的均不予賠付，超過10%的按照損失率×月最大保額分月計算賠付。如假定賠付標準為5元/(天·羊單位)，則5、6、7三月的總保額分別為155、150和155元/羊單位。相應地，嘉黎縣在2003年度5月和6月的賠付標準應分別為55.38和35.06元/羊單位，合計為90.44元/羊單位。對于安多縣而言，因5月和7月的減產率均未達到10%，不觸發指數保險的賠付，因此當年的賠付僅針對6月，對應的標準為17.48元/羊單位。

從上述示例可以看出，本文所設計的賠付方案，在擁有NDVI數據和草地鮮重估算模型的前提下，直觀、便捷，可以準確、快速地估算旱情等級，并計算保險賠付標準。

表1 那曲地區多年平均草地鮮重與2003年各縣草地鮮重水平、減產率以及單位賠付金額Table 1 Grassland fresh weight, yield loss rate, and indemnity per sheep unit by county in Naqu Prefecture in 2003

4 保險費率厘定

依據費率厘定的基本原則，純風險損失率是保額損失率的期望值。依據前述測算得到的歷年5—7月草地鮮重的相對減產率，對其期望值進行估計，即可相應計算得到各縣逐月的多年平均保額損失率，近似為純風險損失率，并依據5、6、7三個月的不同保額，折算整個保險時期的綜合純風險損失率（圖3）。

綜合來看，那曲地區旱災純風險損失率自東南向西北逐步遞減，旱災純風險損失率在各縣之間差異較大，且同一個縣在各月之間也有變化。其中，嘉黎縣綜合純風險損失率最高，為5.2%，西北部的雙湖特區最低，僅為0.3%。從季節性來看，那曲地區東、中、西部各縣之間也展現出完全不同的特征。位于東部的嘉黎、巴青兩縣，易在生長季前期受旱，5月的期望損失率最高、7月最低。隨著往中部地區過渡，比如、索縣、聶榮、那曲、安多等地，則均表現為6月的期望損失率最高，5月次之、7月最低。位于中西部的申扎和班戈兩縣，生長季內三個月的期望損失率較為接近。位于那曲地區最西側的雙湖特區和尼瑪縣，則各月的期望損失率都很低。

5 結論與建議

5.1 結論

那曲地區畜牧業旱災嚴重增加冬春季節牲畜應對雪災和風災的脆弱性，表現出明顯的滯后性。旱災指數保險產品的設計擬通過保險向牧民提供飼草料購置成本，實現保險促進防災的基本理念。比較氣象干旱指數和遙感植被指數，考慮指數與實際損失之間的關聯性（也稱“敏感性”）、權威性和空間代表性，選取遙感指數作為那曲地區的旱災指數。

圖3 那曲地區各縣旱災遙感指數保險費率厘定結果Fig. 3 Premium rating results for the drought remote sensing index insurance by county in Naqu Prefecture

從賠付示例可知，畜牧業旱災指數保險在擁有NDVI相關數據和可靠定量關系的前提下，直觀、快捷、有效，符合指數保險特點并能夠發揮其優勢。那曲地區旱災純風險損失率自東南向西北逐步遞減，旱災純風險損失率在各縣之間差異較大，且同一個縣在各月之間也有變化。其中，嘉黎縣綜合純風險損失率最高，為5.2%，西北部的雙湖特區最低，僅為0.3%。

本文通過保險補償的方式，向牧民提供冬季應對潛在危害的草料成本，從而減輕因入冬前膘情不足而引起的潛在雪災風險。這一產品設計體現了“保險支撐防災”的核心理念，能夠為研究區當地畜牧業旱災乃至雪災的風險防范提供科技支撐。

5.2 建議

1）依托詳細的鄉鎮級別行政區劃邊界數據，測算分鄉鎮的純風險損失率，實施區域差異化的費率水平，真正實現風險高低與費率水平的匹配。本文受到數據限制，只提供了分縣水平觸發標準和純風險損失率。那曲地區地域面積較大，受到地形與氣候的影響，東、中、西部無論是在畜牧業還是在旱災的風險程度上都存在很大的差異性。然而，廣大的地域面積上只有9個縣區、100余個鄉鎮。只有細化到鄉鎮一級水平上，區內差異性才能夠得到較好的控制，從而比較有效的控制相應導致的基差風險問題。

2）應進一步綜合考慮牧民期望的保障水平和承受能力確定產品的保額、起賠以及免賠等條件。本文中所取日補飼成本5元/(天·羊單位)，折合保險時期（5—7月）總保額460元/羊單位，并設置草地地上鮮重減產率10%的起賠點，是在實地調研與聽取相關部門專家意見的基礎上給出的。總體而言，設置相對較低的觸發標準和起賠條件，設置相對較高的日均賠付單價（即補飼成本），對于參保農牧民而言是有利的；但更高的保額、更寬松的賠付發生條件同時也意味著更高的費率和更高的應繳保費，無論對于農牧民自身，或是財政補貼資金而言，都會形成更大的壓力[29]。在產品最終落地的過程中，應充分考慮雙方面的因素，確定適宜于那曲地區實際情況的產品參數。

3）宜優先從中部縣區開展產品的試點工作。在相關產品落地實施的過程中，考慮到產品參數設置，農牧民接受能力，以及承保公司和氣象等政府部門對業務運行系統和規范的建立，均需要時間和實踐進行檢驗和調整。在那曲地區內部，宜優先從中部縣區如安多、班戈、申扎等地挑選部分縣區或部分鄉鎮進行試點。這一地區的風險水平在全區居中，保費水平中等而觸發賠付的機率又相對較高，特別適宜作為試點和示范。第二優先級別是西部縣區。那曲地區的東三縣，多為高山峽谷區，與中、西部地區的地形差異很大，區內異質性很強，僅在部分鄉鎮具備開展相關產品的前提條件。

4） 需建立配套的大災風險應對機制。研究指出，指數保險大災風險可能高于相對的損失補償型產品[30-31]。那曲地區涉及的大小牲畜可折合1 258萬個羊單位；畜牧業規模最小的雙湖特區也有接近50萬個羊單位；而規模最大的那曲縣則涉及226萬個羊單位。一旦旱災發生，則可能需要大額度的保險賠付。本文中受到NDVI時間序列數據的限制，只依據2001年以來的數據測算了純風險損失率，對潛在的大災損失尚未能有效估計。因此，在后續落地實施時應對大災風險準備金的規模進行更加謹慎的考慮。