999精品在线视频,手机成人午夜在线视频,久久不卡国产精品无码,中日无码在线观看,成人av手机在线观看,日韩精品亚洲一区中文字幕,亚洲av无码人妻,四虎国产在线观看 ?

湘中地區(qū)水稻高溫熱害氣象保險指數(shù)探究

2020-11-23 07:38:38鄧梅吳夢瓊趙輝王雪琦陳鐵軍肖詩堯肖妙妮
湖北農(nóng)業(yè)科學 2020年18期

鄧梅 吳夢瓊 趙輝 王雪琦 陳鐵軍 肖詩堯 肖妙妮

摘要:選用湘中地區(qū)的水稻種植示范縣雙峰縣作為試點,采用雙峰縣1989—2018年的逐日氣象觀測資料、水稻產(chǎn)量和農(nóng)業(yè)氣象觀測站的水稻觀測數(shù)據(jù),結合水稻生育期內(nèi)主要的農(nóng)業(yè)氣象災害類型,確定對產(chǎn)量影響較大的氣象災害為保險致災因子,以此設計氣象保險指數(shù)。研究表明,高溫熱害是導致湘中地區(qū)一季稻減產(chǎn)的主要氣象災害,綜合危害熱積溫和持續(xù)日數(shù)建立了高溫熱害氣象保險指數(shù);通過計算歷年由于氣象災害造成水稻的減產(chǎn)和貨幣損失,確定了高溫熱害氣象保險指數(shù)的賠付觸發(fā)系數(shù)和賠付標準。

關鍵詞:高溫熱害;一季稻;農(nóng)業(yè)保險;氣象指數(shù)

中圖分類號:F842.6;S51? ? ? ? ?文獻標識碼:A

文章編號:0439-8114(2020)18-0029-04

DOI:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2020.18.007 開放科學(資源服務)標識碼(OSID):

Study on the meteorological insurance index of high temperature

and heat damage of rice in central of Hunan province

DENG Mei1,2, WU Meng-qiong1, ZHAO hui3, WANG Xue-qi1, CHEN Tie-jun1, XIAO Shi-yao4, XIAO Miao-ni1

(1.Loudi Municipal Meteorological Bureau, Loudi? 417000,Hunan,China;2.Hunan Provincial Key Laboratory of Meteorological Disaster Prevention and Mitigation, Changsha? 410000,China;3.Shuangfeng Meteorological Bureau, Shuangfeng? 417700,Hunan,China;4.Lengshuijiang Meteorological Bureau, Lengshuijiang? 417500,Hunan,China)

Abstract: A rice planting demonstration county in central of Hunan-Shuangfeng county was selected as a pilot, using daily weather observation data, rice yield and rice observation data of agricultural meteorological observatories from Shuangfeng county from 1989 to 2018, combined with the main types of agrometeorological disasters during the growth period of rice, the meteorological disasters with large impact on production were identified as insurance hazard factors to design the meteorological insurance index.The research showed that the high temperature heat damage was the main meteorological disaster that caused single cropping rice yield reduction in central of Hunan. High temperature heat damage meteorological insurance index was established based on the comprehensive hazard heat accumulation temperature and the number of continuous days; By calculating the rice production reduction and currency loss caused by meteorological disasters over the years, the compensation trigger coefficient and compensation standard of the high temperature heat damage meteorological insurance index were determined.

Key words: high temperature heat damage; single cropping rice; agricultural insurance; meteorological index

湘中地區(qū)水熱資源豐富,水稻為湘中地區(qū)的主要糧食作物,據(jù)分析統(tǒng)計,湘中地區(qū)一季稻的種植面積約99.06萬hm2,產(chǎn)量約663.6萬t,約占糧食作物總產(chǎn)量的50%[1,2]。但水稻作為露天農(nóng)業(yè),受天氣條件的制約性強,氣象災害是導致水稻減產(chǎn)的主要因素。目前,政策性農(nóng)業(yè)保險是各級政府保護和促進農(nóng)業(yè)發(fā)展的有效途徑之一,20世紀80年代以來,國際金融保險界開發(fā)了兩個農(nóng)業(yè)保險產(chǎn)品,即區(qū)域產(chǎn)量指數(shù)保險和氣象指數(shù)保險[3,4]。氣象指數(shù)保險指以特定的農(nóng)業(yè)氣象指標作為觸發(fā)機制,一旦超過了預定標準,保險人就要按照農(nóng)業(yè)保險模式進行賠償,具有客觀、快速理賠和無需現(xiàn)場勘查等特點,是一種新型的農(nóng)業(yè)保險。如墨西哥、印度、秘魯、肯尼亞、越南、美國等國采用降水指數(shù)保險降低旱澇災害對農(nóng)業(yè)造成的風險;加拿大采用氣象指數(shù)保險分散降低降雨造成的奶制品產(chǎn)出下降的風險,補償高溫帶來的玉米和飼草種植利益損失的風險等;南非的蘋果合作社應用氣象指數(shù)保險分散霜凍帶來的蘋果種植風險[5-7]。以上研究都應用了氣象指數(shù)保險,并取得了良好的社會效益。

高溫熱害對水稻的危害程度由其持續(xù)時間和強度共同決定。近年來,中國有部分學者開展了高溫熱害對水稻影響的研究,學者們往往將二者作為獨立影響因子評估其對水稻的影響[8-12],將其設計成氣象指數(shù)保險的研究較少[13],本研究選擇湘中地區(qū)水稻種植示范縣雙峰縣作為試點,依據(jù)綜合危害熱積溫和持續(xù)日數(shù),開展一季稻高溫熱害氣象指數(shù)保險設計和試驗,構建高溫熱害氣象保險指數(shù),并通過計算歷年由于氣象災害造成水稻的減產(chǎn)和貨幣損失,確定高溫熱害氣象保險指數(shù)的賠付觸發(fā)值和賠付標準。

1 資料與方法

1.1 資料

氣象資料:雙峰縣1989—2018年的逐日平均氣溫和最高氣溫等資料。

農(nóng)業(yè)統(tǒng)計資料:1989—2018年雙峰縣逐年的一季稻播種面積和產(chǎn)量來自婁底市歷年的統(tǒng)計年鑒,氣象災情數(shù)據(jù)來自民政局上報的歷史災情統(tǒng)計和雙峰縣農(nóng)業(yè)氣象觀測站的資料等。

1.2 方法

1.2.1 水稻減產(chǎn)率計算 采用5年滑動平均法將實際產(chǎn)量分離成氣象產(chǎn)量和趨勢產(chǎn)量。氣象產(chǎn)量主要由水稻生育期間氣象條件決定,趨勢產(chǎn)量是在各地的土壤條件、生產(chǎn)條件平均的情況下,因農(nóng)業(yè)生產(chǎn)逐步增加而得到的結果。三者之間的關系式如下:

Y=Yt+Yw? (1)

式中,Y為實際產(chǎn)量,Yt為趨勢產(chǎn)量,Yw為氣象產(chǎn)量,Yw>0時,說明氣象條件利于水稻生長發(fā)育,為豐年,反之則減產(chǎn)。

相對氣象產(chǎn)量Ki= (Y- Yt)/ Yt×100% (2)

當Ki<0時,其絕對值定義為減產(chǎn)率(x)。

1.2.2 氣象指數(shù)選定原則 根據(jù)前人研究涉及氣象指數(shù)保險選取的經(jīng)驗[14],選擇氣象指數(shù)時要優(yōu)先選取受人為因素影響較小的氣象災害,同時,選取的指數(shù)要先與歷史實際損失吻合,且要相對簡單,便于理解及推廣運用。

水稻抽穗開花期的適宜溫度為25~32 ℃,最高溫度超過35 ℃時,會影響正常開花授粉,造成結實率下降,水稻抽穗前后各10 d,即孕穗-抽穗揚花期對高溫最敏感[15]。據(jù)歷年氣象災害發(fā)生的情況,湘中地區(qū)水稻主要受高溫熱害、低溫冷害、洪澇、寒露風等氣象災害的影響,考慮致災范圍和發(fā)生頻率,洪澇和高溫熱害為高頻次發(fā)生的氣象災害,而洪澇一般受地勢、水流量和持續(xù)時間等因素的影響,難以用簡單的指標衡量;高溫熱害主要影響水稻開花和結實,主要受溫度的影響,人為影響因素小,適合作為農(nóng)業(yè)保險的天氣指數(shù)。

2 結果與分析

2.1 天氣指數(shù)設定

因湘中地區(qū)高溫主要出現(xiàn)在7—8月,而一季稻抽穗開花期在7月下旬至8月上中旬[16]。將7月21日至8月20日期間日最高氣溫大于等于35 ℃,連續(xù)3 d或以上,統(tǒng)計日最高氣溫與35 ℃的差額,定義為危害熱積溫。研究高溫熱害對水稻產(chǎn)量的影響可用Logistic曲線方程定量描述[17],故綜合危害熱積溫和高溫持續(xù)日數(shù)是兩個影響水稻產(chǎn)量的最重要因子,構建Logistic曲線方程的水稻高溫熱害氣象保險指數(shù)(Index)計算公式如下:

[Index=i=1n11+αe-βHi×11+γe-δdi]? ? (3)

式中,Hi為第i次高溫過程的危害熱積溫,di為第i次高溫過程持續(xù)日數(shù),n為高溫過程總次數(shù),? ? α | β | γ | δ為方程系數(shù)。根據(jù)《水稻熱害評價方法(征求意見稿)》[18]、高素華等[8]的研究成果,分析得到水稻高溫熱害強度等級(表1)。

根據(jù)建立的高溫熱害氣象指數(shù),統(tǒng)計分析1989—2018年雙峰縣一季稻孕穗至灌漿期高溫熱害發(fā)生情況和高溫熱害氣象指數(shù)(表2),由表2可以看出,1989—2018年除1993年、1996年和2002年未發(fā)生高溫熱害外,其他年份基本每年都有高溫熱害出現(xiàn),以此得出雙峰縣高溫熱害天氣出現(xiàn)的概率為90%。

2.2 水稻產(chǎn)量損失計算

根據(jù)歷年雙峰縣水稻產(chǎn)量得到一季稻單產(chǎn)中位數(shù)(Yt)為6 825 kg/hm2,由式(1)得Y=Yw+6 825,當Yw>0時,表明水稻并未因氣象災害發(fā)生損失;當Yw<0,則認為是因氣象災害引發(fā)的實際損失,每公頃水稻的損失金額(S)計算公式為:

S=-Yw×p? ? (4)

式中,p為當年一季稻單價(元/kg),設定一季稻為2.1元/kg。挑選7月21日至8月20日期間有高溫熱害出現(xiàn),且單產(chǎn)的減產(chǎn)率大于等于3%的年份,作為一季稻高溫熱害的災損年,避免因洪澇、陰雨天氣和日照不足等其他氣象災害造成損失的年份。根據(jù)式(4)計算出雙峰縣1989—2018年水稻氣象災害損失金額(表3)。

2.3 水稻高溫熱害氣象指數(shù)保險模型設計

保險產(chǎn)品設計中的3個關鍵要素為賠付觸發(fā)值、賠付額與保費,水稻高溫熱害氣象指數(shù)保險模型設計主要需確定這3個要素。

統(tǒng)計分析1989—2018年雙峰縣高溫熱害氣象保險指數(shù)和一季稻的損失金額得出兩者的相關性達94%。根據(jù)歷年高溫熱害發(fā)生、致災和損失賠付等情況,結合實地調(diào)研和試點反饋,分析得出高溫熱害系數(shù)的發(fā)生賠率和觸發(fā)系數(shù)等(表4),選定高溫熱害氣象保險指數(shù)(Index)為0.7作為賠付觸發(fā)系數(shù)。通過表4可計算雙峰縣一季稻高溫熱害指數(shù)保險的賠付金額(P)(元/hm2),計算公式如下:

P=60×(I-C)×A+B? ? (5)

式中,C為觸發(fā)系數(shù),A為啟動賠付系數(shù),B為賠付基數(shù)(表4)。發(fā)生高溫熱害時,保險人可按照式(5)計算賠償金額。

3 小結與討論

本研究綜合危害熱積溫和持續(xù)日數(shù)建立了高溫熱害氣象保險指數(shù),并通過計算歷年由于氣象災害造成水稻的減產(chǎn)和貨幣損失,確定了高溫熱害氣象保險指數(shù)的賠付觸發(fā)值和賠付標準,并在湖南省雙峰縣進行試點,統(tǒng)計分析高溫熱害氣象指數(shù)與水稻損失金額的相關性達94%,由此可見高溫熱害氣象指數(shù)保險的設計和賠付均較合理。

1)據(jù)歷年氣象災害發(fā)生的情況,高溫熱害主要影響水稻開花和結實,主要受溫度的影響,人為影響因素小,適合作為農(nóng)業(yè)保險的天氣指數(shù),是一種自然災害險[19]產(chǎn)品,在實際應用中可避免參保人和賠付對象的異議。

2)綜合危害熱積溫和高溫持續(xù)日數(shù)2個影響水稻產(chǎn)量的最重要因子,構建了Logistic曲線方程的水稻高溫熱害氣象保險指數(shù),具體以客觀的氣象資料為依據(jù),與實際產(chǎn)量無關,無需實地勘測,理賠程序操作簡單、方便;同時,可推動風險區(qū)農(nóng)民參保的積極性。

3)根據(jù)高溫熱害對一季稻產(chǎn)量的減損風險,設計了雙峰縣高溫熱害氣象保險指數(shù)的賠付觸發(fā)系數(shù)和賠付標準,選定高溫熱害指數(shù)為0.7作為賠付觸發(fā)系數(shù),均是根據(jù)長序列的歷史氣象資料分析計算獲得,客觀可信度較高。

影響一季稻產(chǎn)量的因素是多方面的,本研究僅從溫度方面探索了氣象指數(shù)保險的設計,并未考慮其他氣象災害的疊加效應,如何剔除其他氣象災害的影響是下一步研究的關鍵;由于文中用于計算的氣象數(shù)據(jù)為雙峰縣國家氣象站的數(shù)據(jù),但實際參保人員分布在各鄉(xiāng)各村,需要精準到鄉(xiāng)鎮(zhèn),因此,會存在一些基差風險,后期研究將根據(jù)區(qū)域站的數(shù)據(jù)來推算高溫熱害氣象保險指數(shù),檢驗基差的大小。

參考文獻:

[1] 湖南省統(tǒng)計局,國家統(tǒng)計局湖南調(diào)查總隊.湖南統(tǒng)計年鑒2018[M].北京:中國統(tǒng)計出版社,2018.

[2] 陸魁東,羅伯良,黃晚華,等.影響湖南早稻生產(chǎn)的五月低溫的風險評估[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2011,32(2):283 -289.

[3] SKEES J R,HAZELL P,MIRANDA M. New approaches to crop yieldinsurance in developing countries. Eptd discussion paper No.55[R].Washington,DC,USA:International food policy research institute,1999.

[4] WENNER M D,ARIAS D. Agricultural insurance in Latin America:Where are we?[J]. Sexually transmitted infections,2003,89(4):63-68.

[5] BARNETTB J,MAHUL O. Weather index insurance for agriculture and rural areas in lower-income countries[J]. American journal of agricultural economics,2007,89(5):1241-1247.

[6] MURNANE R J,CROWE M,EUSTIS A,et al. The weather risk management industry's climate forecast and data needs: A workshop report[J]. Bull Amer Meteor Soc,2002,83(8):1193-1198.

[7] HESS U,SYROKA J. Weather-based insurance in Southern Africa: The case of Malawi. Agriculture and rural development discussion paper 13[R].Washington,DC,USA,The world bank,2005.1-78.

[8] 高素華,王培娟,萬素琴,等.長江中游高溫熱害及對水稻的影響[M].北京:氣象出版社,2009.87-92.

[9] 趙海燕,姚鳳梅,張 勇,等.長江中下游水稻開花灌漿期氣象要素與結實率和粒重的相關性分析[J].中國農(nóng)業(yè)科學,2006,? ? ? 39(9):1765-1771.

[10] KIM J,SHON J,LEE C K,et al. Relationship between grain filling duration and leaf senescence of temperate rice under high temperature[J]. Field crops research,2011,122(3):207-213.

[11] 田小海,昊晨陽,袁 立,等.普通氣候年景下江漢平原超級雜交稻結實率及其與氣候條件的關系[J].中國水稻科學,2010,24(5):539-543.

[12] 曾 凱,周 玉,宋忠華.氣候變暖對江南雙季稻灌漿期的影響及其觀測規(guī)范探討[J].氣象,2011,37(4):468-473.

[13] 楊太明,孫喜波,劉布春,等.安徽省水稻高溫熱害保險天氣指數(shù)模型設計[J].中國農(nóng)業(yè)氣象, 2015,36(2):220-226.

[14] 楊太明,劉布春,孫喜波,等.安徽省冬小麥種植保險天氣指數(shù)設計與應用[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2013,34(2):229-235.

[15] 譚中和,藍泰源,任昌福,等.雜交秈稻開花期高溫危害及其對策的研究[J].作物學報,1985,11(2):103-108.

[16] 陸魁東,劉富來,李民華,等.湖南氣候與作物氣象[M].長沙:湖南科學技術出版社,2015.136-147.

[17] 柳新偉,孟亞利,周治國,等.水稻穎花與籽粒發(fā)育模擬的初步研究[J].中國水稻科學,2004,18(3):249-254.

[18] GB/T 37744—2019,水稻熱害評價方法[S].

[19] 李世奎.中國農(nóng)業(yè)災害風險評價與對策[M].北京:氣象出版社,1999.129-149.

主站蜘蛛池模板: 欧美性久久久久| 国产亚洲精品自在久久不卡| 无码av免费不卡在线观看| 日韩精品一区二区三区大桥未久 | 国产精品无码制服丝袜| 国产中文一区二区苍井空| 亚洲男人天堂网址| 无码AV日韩一二三区| 亚洲精品自在线拍| 国产经典在线观看一区| 免费一级毛片完整版在线看| 九九九精品视频| 在线播放91| 日韩av手机在线| 制服丝袜国产精品| 欧美精品影院| 国产aⅴ无码专区亚洲av综合网| 丰满人妻久久中文字幕| 天天综合网在线| 亚洲欧美成人在线视频| 精品三级网站| 欧美日韩亚洲国产| 福利小视频在线播放| 国产精品成人免费视频99| 色综合手机在线| 亚洲成人免费在线| 亚洲午夜久久久精品电影院| jizz国产视频| 成年女人a毛片免费视频| 人人91人人澡人人妻人人爽| 一区二区三区四区在线| 韩日午夜在线资源一区二区| 国产一级特黄aa级特黄裸毛片 | 国产福利不卡视频| 成人av专区精品无码国产| 狠狠色综合网| 亚洲αv毛片| 91精品久久久久久无码人妻| 亚洲综合九九| 夜夜高潮夜夜爽国产伦精品| 天天综合亚洲| 午夜免费小视频| 亚洲中文无码h在线观看| 91亚洲精选| 国模视频一区二区| 国产网友愉拍精品视频| 欧美久久网| 青青青国产视频手机| 九色视频线上播放| 国产99免费视频| 成人在线观看一区| 在线中文字幕网| 亚洲天堂2014| 国产农村1级毛片| 国产精品性| 999福利激情视频| 国产视频你懂得| 九九九国产| 麻豆国产精品一二三在线观看| 一级毛片在线播放免费观看| 麻豆精品在线视频| 国产理论最新国产精品视频| 内射人妻无码色AV天堂| 欧美亚洲欧美| 午夜福利免费视频| 在线国产欧美| 日韩美毛片| 日韩 欧美 小说 综合网 另类| 欧美另类精品一区二区三区| 国产精品专区第1页| 欧美成人精品一级在线观看| 18禁黄无遮挡免费动漫网站| 2020精品极品国产色在线观看| 亚洲第一综合天堂另类专| 97视频精品全国在线观看| 好紧太爽了视频免费无码| 亚洲精品视频免费观看| 国产一区二区三区在线精品专区| 亚洲精品无码专区在线观看| 国产第二十一页| 国产麻豆精品久久一二三| 亚洲日韩第九十九页|