江蘇省水稻高溫?zé)岷ΡｋU(xiǎn)的天氣指數(shù)研制

陳雅子++申雙和

doi：10.15889/j.issn.1002-1302.2016.10.133

摘要：利用江蘇省近50年來的氣象數(shù)據(jù)及水稻關(guān)鍵生育期數(shù)據(jù)，結(jié)合實(shí)際情況，確定夏季水稻高溫?zé)岷χ笜?biāo)，通過對(duì)產(chǎn)量數(shù)據(jù)的分析，得到產(chǎn)量的時(shí)空分布特點(diǎn)，并運(yùn)用Copula函數(shù)計(jì)算可知夏季高溫與水稻產(chǎn)量具有顯著的相關(guān)性。根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)f將全省劃分為2個(gè)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，在受災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)較高的Ⅰ區(qū)和較低的Ⅱ區(qū)免賠額分別設(shè)為10%和5%，在此基礎(chǔ)上計(jì)算出2個(gè)區(qū)域的保險(xiǎn)費(fèi)率。對(duì)比發(fā)現(xiàn)，保險(xiǎn)費(fèi)率的分布與風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的分布相似，表明天氣指數(shù)保險(xiǎn)的設(shè)計(jì)有效地減小基差風(fēng)險(xiǎn)，具有可行性。

關(guān)鍵詞：水稻；高溫?zé)岷?；天氣指?shù)保險(xiǎn)；Copula函數(shù)；風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)；基差風(fēng)險(xiǎn)

中圖分類號(hào)： F840.66文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號(hào)：1002-1302（2016）10-0461-04

收稿日期：2015-08-23

基金項(xiàng)目：公益性行業(yè)（氣象）科研專項(xiàng)（編號(hào)：GYHY201506018）。

作者簡介：陳雅子（1991—），女，江蘇揚(yáng)州人，碩士研究生，研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃和天氣指數(shù)保險(xiǎn)。E-mail：chenyazi0618@163.com。

通信作者：申雙和，博士，教授，研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)氣象與生態(tài)環(huán)境氣象。E-mail：yqzhr@nuist.edu.cn。近幾十年來，氣候變化尤其是全球氣候變暖對(duì)自然環(huán)境、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)等方面造成了巨大的影響，高溫?zé)岷σ渤蕪?qiáng)度增大、頻次增多的趨勢，對(duì)水稻生長發(fā)育及產(chǎn)量的影響得到人們的關(guān)注[1]。水稻是江蘇省主要糧食作物之一[2-3]，以一季稻種植為主，通常在5月下旬播種，10月收獲，生長期內(nèi)，易遭受高溫、洪澇、病蟲害等影響[4-5]，其中以高溫?zé)岷ξ：^重。由于夏季高溫與水稻的高溫敏感期經(jīng)常相遇，高溫脅迫的概率高，高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)大，也是影響整個(gè)長江流域及其以南地區(qū)水稻生產(chǎn)的主要?dú)庀鬄?zāi)害之一[6]。近30年來，江蘇省整體平均氣溫呈上升趨勢，20世紀(jì)90年代后變暖趨勢更加顯著[7]。夏季7、8月受副熱帶高壓控制，常出現(xiàn)異常高溫天氣，此時(shí)全省大部分地區(qū)水稻正處在高溫敏感期，即孕穗、抽穗揚(yáng)花期[8]。高溫?zé)岷?huì)導(dǎo)致水稻產(chǎn)量降低，不穩(wěn)定性增大[9]。以2013年夏天為例，我國南方大范圍地區(qū)出現(xiàn)超過10 d 38 ℃以上高溫，而江蘇省許多地區(qū)則出現(xiàn)約45 d的持續(xù)高溫天氣，對(duì)水稻生產(chǎn)帶來嚴(yán)重威脅。

針對(duì)高溫對(duì)水稻產(chǎn)量的影響，前人提出了多種熱害指標(biāo)，一般認(rèn)為水稻花期的致害溫度為35 ℃，因此提出日平均氣溫 30 ℃且日最高氣溫 35 ℃作為自然高溫的致害指標(biāo)[10-12]。水稻在孕穗—抽穗揚(yáng)花期內(nèi)對(duì)溫度最敏感，日平均溫度大于30 ℃對(duì)開花結(jié)實(shí)有明顯傷害，日最高溫度連續(xù)3 d大于35 ℃為抽穗開花期的熱害指標(biāo)。有關(guān)研究表明，若水稻開花遇到連續(xù)7 d大于35 ℃的高溫，空殼率升高10倍[13]，王前和等將抽穗開花期日最高氣溫持續(xù)5 d以上 37 ℃作為造成大田空殼率發(fā)生的熱害指標(biāo)[14]。

天氣指數(shù)保險(xiǎn)作為新興的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)，具有分散農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)，提高作物種植的防災(zāi)、減災(zāi)和災(zāi)后恢復(fù)能力，減少自然風(fēng)險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的負(fù)面影響的特點(diǎn)，因此應(yīng)用天氣指數(shù)保險(xiǎn)在當(dāng)前背景下具有重要意義。天氣指數(shù)保險(xiǎn)的模式是在既定區(qū)域內(nèi)，以既定氣象事件或變量為基礎(chǔ)，以指定的農(nóng)業(yè)氣象指標(biāo)作為觸發(fā)機(jī)制，若超出制定值，保險(xiǎn)公司即對(duì)農(nóng)戶負(fù)責(zé)賠償，這種模式有效克服了信息不對(duì)稱導(dǎo)致的逆選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)的問題，降低了理賠和定損成本，在全球氣候變暖的背景下，各種氣象災(zāi)害呈現(xiàn)多發(fā)、頻發(fā)、重發(fā)的態(tài)勢，天氣指數(shù)保險(xiǎn)存在全球新興氣象風(fēng)險(xiǎn)和再保險(xiǎn)市場，天氣指數(shù)具有較強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)控制能力，可與其他金融服務(wù)捆綁組合，構(gòu)筑多元化農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)控制體系[15-16]。國外自20世紀(jì)90年代開始研究天氣指數(shù)，目前其產(chǎn)品已得到廣泛應(yīng)用。加拿大、印度、美國和墨西哥等國家分別將天氣指數(shù)保險(xiǎn)應(yīng)用于玉米、花生、煙草種植和制冷取暖等行業(yè)。同時(shí)，美國、墨西哥、南非和阿根廷采用氣象指數(shù)保險(xiǎn)來規(guī)避高溫?zé)岷?、低溫凍害、暴雨等極端天氣事件給農(nóng)業(yè)、畜牧業(yè)、種植業(yè)、金融業(yè)等造成的風(fēng)險(xiǎn)[17-19]。我國近些年關(guān)于天氣指數(shù)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的研究中，既有糧食作物，又有多種經(jīng)濟(jì)作物。婁偉平等設(shè)計(jì)了浙江水稻農(nóng)業(yè)氣象指數(shù)，降低暴雨對(duì)水稻產(chǎn)量及農(nóng)民收入的影響[20-22]；婁偉平等設(shè)計(jì)了浙江柑橘天氣指數(shù)，以反映低溫凍害和高溫?zé)岷?duì)柑橘產(chǎn)量的影響，為保險(xiǎn)費(fèi)率的厘定提供依據(jù)[23-26]。目前，對(duì)水稻高溫?zé)岷μ鞖庵笖?shù)保險(xiǎn)的研究鮮有報(bào)道。本研究采用Copula函數(shù)來度量江蘇省夏季高溫與水稻產(chǎn)量之間的關(guān)系，在風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)保險(xiǎn)費(fèi)率的厘定。

1資料及方法

1.1研究資料

本研究使用的資料包括氣象資料和產(chǎn)量資料。氣象資料為江蘇省57個(gè)氣象臺(tái)站的觀測數(shù)據(jù)，主要包括逐日平均氣溫、日最高氣溫、相對(duì)濕度等。產(chǎn)量資料包括該57個(gè)縣（市、區(qū)）夏季水稻產(chǎn)量和主要生育期起止時(shí)間。資料年限均為1961—2010年。

1.2研究方法與模型

本研究采用Copula函數(shù)來度量近50年來江蘇省高溫?zé)岷εc水稻產(chǎn)量之間的關(guān)系，對(duì)采用的2種Copula函數(shù)進(jìn)行相關(guān)性計(jì)算并進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，這為天氣指數(shù)保險(xiǎn)中費(fèi)率的厘定提供了基礎(chǔ)。

3結(jié)論與討論

本研究采用Copula函數(shù)來度量夏季高溫與水稻產(chǎn)量之間的非線性相關(guān)關(guān)系，避免采用簡單的線性相關(guān)系數(shù)帶來的基差風(fēng)險(xiǎn)較高的問題，并成功檢驗(yàn)了水稻高溫?zé)岷χ笜?biāo)的合理性，驗(yàn)證了夏季高溫?zé)岷χ笜?biāo)與水稻減產(chǎn)之間的相關(guān)關(guān)系，為天氣指數(shù)保險(xiǎn)的設(shè)計(jì)提供基礎(chǔ)。出于減小基差風(fēng)險(xiǎn)的原則，在厘定保險(xiǎn)費(fèi)率之前首先對(duì)江蘇省進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃，將全省分為2個(gè)區(qū)域，并在各區(qū)域內(nèi)設(shè)置不同的免賠額，計(jì)算出最終的保險(xiǎn)費(fèi)率。保險(xiǎn)費(fèi)率的分布與風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的分布相似，可見本研究設(shè)計(jì)的天氣指數(shù)保險(xiǎn)具有可行性。本設(shè)計(jì)目前僅處于探索階段，仍存在許多問題有待解決：第一，江蘇省內(nèi)雖以平原為主，但江南地區(qū)仍有許多山地存在，且有長江、淮河2條主要河流經(jīng)過，造成各地小氣候差異顯著，采用相同的天氣指數(shù)可能會(huì)帶來誤差，因此天氣指數(shù)保險(xiǎn)的設(shè)計(jì)不能完全脫離實(shí)地勘察，須在勘察定損的基礎(chǔ)上不斷完善；第二，天氣指數(shù)設(shè)計(jì)時(shí)采用的氣象數(shù)據(jù)，其觀測地點(diǎn)與參保地塊之間存在一定距離，兩者之間的環(huán)境差異也可能會(huì)產(chǎn)生誤差；第三，存在氣候周期如厄爾尼諾、微觀氣候等系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，投保周期會(huì)影響其施行效果。

參考文獻(xiàn)：

[1]秦大河. 影響我國的主要?dú)庀鬄?zāi)害及其發(fā)展態(tài)勢[J]. 中國應(yīng)急救援，2008（6）：4-6.

[2]艾玉春，董搖月，汪吉東，等. 水稻產(chǎn)量主要養(yǎng)分限制因子及養(yǎng)分運(yùn)籌應(yīng)對(duì)技術(shù)研究[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2015，31（3）：558-563.

[3]劉紅江，蔣銀濤，陳留根，等. 不同播栽方式對(duì)水稻根系生長及產(chǎn)量形成的影響[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2015，31（2）：310-316.

[4]宋偉豐，陶波. 不同除草劑對(duì)水稻旱播田雜草的防效[J]. 雜草科學(xué)，2015，33（1）：65-66.

[5]左嬌，王雪君，郭運(yùn)玲，等. 南繁區(qū)轉(zhuǎn)基因水稻田雜草種類調(diào)查[J]. 雜草科學(xué)，2014，32（4）：40-44.

[6]田小海，松井勤，李守華，等. 水稻花期高溫脅迫研究進(jìn)展與展望[J]. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2007，18（11）：2632-2636.

[7]朱珠. 江蘇省水稻產(chǎn)量對(duì)氣候變化的響應(yīng)特征[D]. 南京：南京信息工程大學(xué)，2013.

[8]任義方，高蘋，王春乙. 江蘇高溫?zé)岷?duì)水稻的影響及成因分析[J]. 自然災(zāi)害學(xué)報(bào)，2010，19（5）：101-107.

[9]包云軒，劉維，高蘋，等. 氣候變暖背景下江蘇省水稻熱害發(fā)生規(guī)律及其對(duì)產(chǎn)量的影響[J]. 中國農(nóng)業(yè)氣象，2012，33（2）：289-296.

[10]柳軍，岳偉，鄧斌. 江淮地區(qū)一季稻高溫?zé)岷χ笜?biāo)及其特征研究[J]. 農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究，2011（1）：63-66.

[11]嘉興地區(qū)農(nóng)科所調(diào)研組.高溫對(duì)早稻開花結(jié)實(shí)的影響和予防措施[J]. 浙江農(nóng)業(yè)科學(xué)，1978（2）：21-25.

[12]譚中和，藍(lán)泰源，任昌福，等. 雜交秈稻開花期高溫危害及其對(duì)策的研究[J]. 作物學(xué)報(bào)，1985，11（2）：103-108.

[13]陶炳炎，湯志成，彭釗安，等. 江蘇雜交水稻氣候分析和區(qū)劃[J]. 南京氣象學(xué)院學(xué)報(bào)，1981（1）：65-73.

[14]王前和，潘俊輝，李晏斌，等. 武漢地區(qū)中稻大面積空殼形成的原因及防止途徑[J]. 湖北農(nóng)業(yè)科學(xué)，2004（1）：27-30.

[15]曹前進(jìn). 農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)創(chuàng)新是解決農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)問題的出路[J]. 財(cái)經(jīng)科學(xué)，2005（3）：155-160.

[16]楊太明，劉布春，孫喜波，等. 安徽省冬小麥種植保險(xiǎn)天氣指數(shù)設(shè)計(jì)與應(yīng)用[J]. 中國農(nóng)業(yè)氣象，2013（2）：229-235.

[17]Barnett B 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.

[18]陳盛偉. 農(nóng)業(yè)氣象指數(shù)保險(xiǎn)在發(fā)展中國家的應(yīng)用及在我國的探索[J]. 保險(xiǎn)研究，2010（3）：82-88.

[19]Skees J R. Developing rainfall-based index insurance in Morocco[M]. World Bank Publications，2001.

[20]婁偉平，吳利紅，姚益平. 水稻暴雨災(zāi)害保險(xiǎn)氣象理賠指數(shù)設(shè)計(jì)[J]. 中國農(nóng)業(yè)科學(xué)，2010，43（3）：632-639.

[21]吳利紅，婁偉平，姚益平，等. 水稻農(nóng)業(yè)氣象指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)——以浙江省為例[J]. 中國農(nóng)業(yè)科學(xué)，2010，43（23）：4942-4950.

[22]吳利紅，毛裕定，苗長明，等. 浙江省晚稻生產(chǎn)的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分布[J]. 中國農(nóng)業(yè)氣象，2007，28（2）：217-220，230.

[23]婁偉平，吳利紅，邱新法，等. 柑橘農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)[J]. 自然資源學(xué)報(bào)，2009，24（6）：1030-1040.

[24]婁偉平，吳利紅，倪滬平，等. 柑橘凍害保險(xiǎn)氣象理賠指數(shù)設(shè)計(jì)[J]. 中國農(nóng)業(yè)科學(xué)，2009，42（4）：1339-1347.

[25]婁偉平，吳利紅，陳華江，等. 柑橘氣象指數(shù)保險(xiǎn)合同費(fèi)率厘定分析及設(shè)計(jì)[J]. 中國農(nóng)業(yè)科學(xué)，2010，43（9）：1904-1911.

[26]毛裕定，吳利紅，苗長明，等. 浙江省柑橘凍害氣象指數(shù)保險(xiǎn)參考設(shè)計(jì)[J]. 中國農(nóng)業(yè)氣象，2007，28（2）：226-230.

[27]郭生練，閆寶偉，肖義，等. Copula函數(shù)在多變量水文分析計(jì)算中的應(yīng)用及研究進(jìn)展[J]. 水文，2008，28（3）：1-7.

[28]儲(chǔ)小俊，曹杰. 基于Copula方法的天氣指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)——以南通棉花降水指數(shù)保險(xiǎn)為例[J]. 生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2014，30（10）：34-37.

[29]扈海波，董鵬捷，潘進(jìn)軍. 基于災(zāi)損評(píng)估的北京地區(qū)冰雹災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃[J]. 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào)，2011，22（5）：612-620.