江西煙區氣象災害綜合風險評估及保險指數設計

周 雨，盛志軍，章開美*，龍余良，段藝萍

(1.江西省氣象服務中心，江西 南昌 330096；2.江西省氣象臺，江西 南昌 330096)

0 引言

災害風險評估作為氣象風險管理的主要手段之一[3]，對于區域防災減災工作具有重要的指導意義，相關研究也備受關注[4-6]。災害風險評估方法主要有層次分析法、熵權系數法、加權綜合評價法等[7-8]，其中加權綜合評價法是指綜合氣象災害風險是各類風險因子之和或乘積[9-10]。氣象災害風險評估經歷了單災種氣象災害風險評估向多災種綜合氣象災害風險評估[11]的發展。單災種氣象災害風險評估從高溫熱害、冰雹災害、暴雨洪澇等角度對氣象災害風險進行評估。如趙東杰等[12]運用回歸分析法，建立了江西省撫州地區煙葉熱害等級評估模型。李蒙等[13]基于GIS空間數據分析對云南煙區冰雹災害風險進行評價。李喜倉等[14]利用災害學原理、風險度指數，基于模糊綜合評價法對內蒙古地區暴雨洪澇災害風險進行綜合分析和評估。多災種風險評估綜合考慮了各種氣象災害作為致災因子，如陳懷亮等[15]運用多因子綜合風險指數模型，分析了主要農業氣象災害對河南小麥生產影響的綜合風險。李世奎等[11]從災害風險分析的角度，構建了一個由冬小麥干旱、漬澇以及夏季低溫冷害等組合的災害風險綜合評估體系。災害風險評估可為氣象風險管理提供科學依據，天氣指數保險[16-17]是我國氣象風險管理工具的創新研究，它是指把一個或幾個氣候條件(如氣溫、降水、風速等)對農作物損害程度指數化，當災害發生時，不論是否發生減產，只要氣象指標達到閾值，就能得到保險賠付。與產量指數保險相比，天氣指數保險可有效規避災害發生時逐戶定損的問題。查閱相關資料發現，目前江西煙區氣象災害的研究僅限于對煙葉氣象災害特征分析，對煙區氣象災害的綜合評估和氣象保險還處于空白，由于江西地形復雜、氣候多樣，僅限于對煙葉氣象災害分析遠不能滿足用戶需求。因此，亟需建立一個系統有效的風險評估和風險保障體系，以確保當地煙農的收入水平和煙葉生產的可持續發展。

本文以江西煙區為研究對象，分析造成江西煙葉減產的主要影響天氣，從致災因子危險性、承災體脆弱性和種植區防災減災能力3個方面，構建了江西煙區氣象災害風險評估指標體系，同時開展氣象保險指數設計，以期為規避和防范江西煙區氣象災害風險提供科學支撐，提升江西煙草氣象專業預報服務水平。

1 資料與方法

1.1 資料來源

江西省中南部40個煙葉種植縣1959～2018年歷史氣象數據來源于江西省氣象信息中心，包括氣溫、降水、冰雹、日照等，質控后的數據正確率接近99%；煙葉產量、種植面積、受災情況以及煙草全生育期指標來源于江西省煙草總公司，農民人均純收入數據來源于《江西統計年鑒》；基礎地理信息DEM高程數據來源于國際科學數據鏡像網站SRTM地形數據(http://www.gscloud.cn)，數據空間分辨率為90 m×90 m。

1.2 研究方法

1.2.1 氣象災害風險評價指標構建方法 根據自然災害風險理論，某一地區自然災害的形成是致災因子危險性、暴露性、脆弱性和防災減災能力共同作用的結果[18-19]。本文將暴露性納入脆弱性之中，從致災因子危險性、承災體脆弱性和防災減災能力3個方面構建江西煙區氣象災害風險綜合評估指標(圖1)，指標值越大，表明煙區受氣象災害影響的綜合風險程度越高。具體計算見公式(1)。

ZH=α·ZI+β·CI+(1-γ)·FI

(1)

式(1)中，ZH為氣象災害綜合風險指數，ZI、CI、FI分別為致災因子危險性、承災體脆弱性、防災減災能力評價因子，α、β、γ分別為各評價因子的權重。

在“性 別”的分布方面，本樣本中 包含男性共79名（27.0%），包含女性共214名（73.0%）。在“學年”的分布情況方面，本樣本中包含大一學年學生共78名（26.6%），大二學年學生83名，占總人數中的28.3%，大三學年學生84名，占總人數中的28.7%，大四學年學生48名，占總人數中的16.4%。最后，對于“所學專業是否為填報的第一志愿”的調查結果顯示，第一志愿填報本專業的人數共75名，占總人數中的25.6%，非第一志愿填報本專業的人數共218名，占總人數中的74.4%。

由于不同災害類型有不同的量級和量綱單位，為方便因子之間的比較，對各類災害因子進行歸一化處理，計算公式如下:

(2)

式(2)中，Yi為第i個致災因子歸一化值，Xi為第i個致災因子值，mini和maxi分別為第i個因子最小值和最大值。

根據各評價指標Ci對評價因子Bi的影響程度，采用加權綜合評價法計算氣象災害綜合風險指數，公式如下:

(3)

式(3)中，Bj為評價因子，wi為第i個指標的權重，Ci為歸一化后第i個指標的數值。

1.2.2 層次分析法 層次分析法(AHP)即權重決策分析方法[20]，是一種對指標進行定性定量風險評估的方法。該方法將風險評估問題分解為若干個評價因子和層次指標，作為評估的指標體系；建立判斷矩陣，并計算各判斷矩陣的最大特征值和特征向量，作為各評價指標的重要程度；通過層次排序和一致性檢驗，最終得到各指標的權重。表1給出了本研究中基于層次分析法得出的各評價因子和評價指標的權重大小。

圖1 江西煙葉種植氣象災害風險評估模型

表1 基于層次分析法的各評價因子和評價指標權重系數

1.2.3 空間數據分析方法 為提升危險性評估的精細化程度，考慮地形和海拔影響，基于ArcGIS軟件空間分析功能，采用反距離加權插值、柵格計算和自然斷點分級法實現煙區氣象災害風險等級區劃。自然斷點分級法是一種用統計公式來確定屬性值的自然聚類，其優勢是減少同級差異、增加級間差異，具體公式如下:

(4)

式(4)中，A是一個長度為k的數組，meani-j為每個等級中的平均值。

2 氣象災害風險分析

2.1 致災危險性分析

充足的光照、適宜的溫度和水分是生產優質煙葉的必備條件，根據江西氣候特征，結合烤煙生物學規律及其全生育期特點，影響江西煙區的主要氣象災害是暴雨、冰雹、連陰雨、低溫冰凍和高溫熱害，而干旱和臺風影響相對較小。選取移栽-成熟期(1月下旬至7月上旬)最大日降水量和年均暴雨日數、旺長-成熟期(4月上旬至7月上旬)冰雹直徑和冰雹累計日數、移栽期(3月中旬至4月上旬)連續3 d或以上日降水量>1 mm且日照時數<0.5 h的持續日數、育苗期(1月下旬至3月上旬)最低氣溫<0 ℃且均溫<5 ℃的累計日數，成熟-采收期(5月中旬～7月上旬)最高氣溫>33 ℃的累計日數5個指標，分別作為移栽-成熟期暴雨澇害(C1)、旺長-成熟期冰雹災害(C2)、移栽期低溫陰雨(C3)、育苗期低溫冰凍(C4)和成熟-采收期高溫熱害(C5)5個致災危險性表征指標(表2)。

表2 主要氣象致災因子及影響評價

考慮到地形高度影響，首先按照式(2)對各類因子進行歸一化處理，然后建立觀測站點海拔高度、經緯度與災害危險性指數的多元回歸方程。基于ArcGIS軟件柵格計算和圖層疊加功能，運用反距離權重插值、加權綜合評價方法和自然斷點分級法，最終得到江西煙葉種植區致災危險性指數分布圖(圖2a)。由圖2a可知，特重危險區主要位于贛中的北部地區，包括撫州市北部的臨川、東鄉、金溪等縣、吉安市及其東北部的部分地區，區域內各縣災害性天氣致災強度大，發生頻次高；嚴重危險區主要位于贛中的南部地區，包括撫州市南部的黎川、南豐、宜黃等縣以及吉安市南部的泰和、永新和萬安縣；中等危險區主要位于贛州市的北部地區，包括寧都、興國、贛縣、石城等縣；一般危險區分布在大余、會昌、信豐和瑞金縣；輕度危險區分布在贛州市的南部地區。

2.2 承災體脆弱性分析

承災體的脆弱性綜合考慮了承災體的暴露性和孕災環境的敏感性。本研究暴露性用煙葉種植區各縣種植煙葉面積大小占總種植面積的比例(C6)來表示，承受的災害風險程度與種植面積有密切關系，種植面積越大，暴露性越高，其所承受的災害風險程度越高。環境敏感性表示不同強度的致災因子作用下導致的產量損失，以2012～2018年煙葉種植區平均減產率(Y)、變異系數(CV)和災年出現率(P0)3個指標來表征，其中減產率是指實際單產低于當年趨勢產量的百分率，又稱相對氣象產量。對于各煙葉種植區相對氣象產量x(界定x<0為歉年)，m為歉年樣本數,則當年平均減產率Y為:

(5)

變異系數(CV)指標是用來度量歉收年份減產率的幅度偏離當年平均值程度的物理量，其計算公式為:

(6)

災年出現率(P0)指標是用來度量相對氣象產量小于某一臨界值(X0)的累計概率的物理量，假定相對氣象產量小于X0的概率為y,則有:

P(x

(7)

根據公式(5)～公式(7)，計算2012～2018年江西煙區各指標值和敏感性指數，結果如表3所示。2012～2018年江西煙區歉年平均減產率分布在2%～46%之間，其中有9個縣市歉年平均減產率分布在超過30%，10個縣市歉年平均減產率分布在10%～48%，只有寧都、石城、樂安歉年平均減產率低于10%。歉年變異系數分布在5%～130%,大于50%的有信豐、宜黃、資溪、安福、泰和，30%～50%之間的有會昌、黎川、廣昌、崇仁、萬安，有7個縣區低于30%，以贛縣和樂安5%最低。災年出現率分布在14%～60%之間,超過50%的有信豐、宜黃、資溪、崇仁、南豐、峽江和泰和7個縣區，最低出現贛縣和樂安地區，為14%。樂安的歉年平均減產率最大,但變異系數最小,說明該地區存在產量穩定性差、嚴重減產的年份。災年出現率分布在14%～60%之間,災年出現率越高，說明該地災年越容易發生,表中南豐災年出現率最高，贛縣和石城最低。

由圖2b可知，煙區脆弱性總體呈現自東向西減小的分布形態，中高等級脆弱性范圍較廣。高危險區主要分布在撫州和贛州兩市東部，包括黎川、南豐、廣昌、石城、瑞金、會昌和尋烏等縣，煙葉種植極易受到氣象災害影響造成減產；較高危險區主要分布在撫州市西部、贛州市中部地區，包括崇仁、宜黃、興國、贛縣、于都等縣，煙葉種植易受氣象災害影響造成減產；中等危險區主要分布在吉安中東部地區，包括吉水、吉安、萬安等縣，煙葉種植受氣象災害影響一般；較低危險區主要分布在安福、永新、崇義、上猶和大余，煙葉種植產量受氣象災害影響較低；低值區分布在井岡山和遂川，煙葉種植受氣象災害影響較小。

表3 江西主要煙葉種植區減產率、變異系數和災年出現率

2.3 防災減災能力分析

防災減災能力反映的是人類社會為減少氣象災害對煙葉種植的威脅而采取的預測防范能力。防災減災能力越高，由災害性天氣造成的損失越小，災害風險等級越低。本研究防災減災能力評價因子主要選取農民的純收入和趨勢產量2個指標。這是因為一方面防災資金的投入有助于提高防災減災能力；另一方面煙葉趨勢產量是一種長周期產量分量，能夠反映一定時期農業生產力發展水平，趨勢產量值越大，則表明當地生產力水平越高，災害防御能力越強。

由圖2c可知，研究區整體氣象災害防御能力不高。防災指數高值區主要位于吉安市北部地區，包括安福、峽江、新干、樂安以及石城等縣，災害防御能力非常薄弱；防災指數較高區主要分布在贛州市南部地區，包括瑞金、信豐、安遠、尋烏等縣，災害防御能力較為薄弱；贛中南部各縣煙葉種植氣象災害防御能力中等，只有石城、新干、樂安、安福、峽江5個縣和贛南南部氣象災害防御能力較強。總體而言，整個煙葉種植區整體氣象災害防御能力還需進一步加強。

2.4 氣象災害綜合風險區劃及評估分析

根據上述計算得到4個評價因子的結果，按照公式(1)計算得到江西煙葉種植區氣象災害風險綜合評估指數(圖2d)。江西煙區氣象災害綜合風險整體處于中高等級，亟需進行風險管理，為當地煙葉種植區提供風險保障。具體而言，中等及以下綜合風險等級區只分布在贛南西部的崇義、遂川以及南部的龍南、定南、尋烏、全南等地區，該區域移栽-旺長期連陰雨、育苗期低溫凍害以及成熟-采收期高溫熱害危險性等級均比較低，盡管脆弱性和災害防御能力較高，但所占比重較低，因此該區域氣象災害風險等級屬于輕-中度，是理想的煙葉種植區。較高風險區主要分布在贛州市北部和吉安市大部分地區，包括萬安、泰和、寧都、石城、瑞金等地區，該區域移栽-成熟期洪澇災害等級呈“東高西低”分布、旺長-成熟期冰雹災害等級為中等及以上，此外成熟-采收期高溫熱害、移栽-旺長期連陰雨以及育苗期低溫凍害危險性等級均比較高，加之區域內脆弱性指數處在中高等級，而災害防御能力處在中低等級，因此綜合來看該地區氣象災害綜合風險屬于較高等級，需加強保障和災害防范。高風險區主要分布在撫州市北部的東鄉、臨川、崇仁以及吉安市北部的新干、峽江、吉水、吉安等縣，該區域移栽-成熟期暴雨洪澇災害、旺長-成熟期冰雹災害、育苗期低溫凍害和成熟-采收期高溫熱害致災危險均較高，同時煙葉種植脆弱性較高，雖然新干、峽江災害防御能力較高，但是其致災因子危險性也非常高，且對綜合風險等級高低起決定性作用，因此高致災危險性和高脆弱性決定了該區域的有重度及以上的氣象災害風險，尤其是高海拔山區，不適宜煙葉種植。

3 氣象保險指數設計

農業氣象保險指數作為幫助農民應對極端自然災害的風險處理機制，是近年來興起的一種新型的農業保險形式，它把影響農作物產量的主要氣象致災因子損害程度指數化。農業氣象保險指數當標的物確定后，不考慮農作物實際受災情況，只要出現超過氣象保險指數閾值，保險公司即可根據特定氣象災害的參數要素閾值，作出快速賠付。本研究中針對江西煙葉種植面臨的氣象災害風險，設計了幾種保險氣象指數，以期利用農業保險產品轉移氣象災害風險，實現氣象助力扶貧，保障煙農收入穩定。

分析結果表明，暴雨、冰雹、連陰雨、低溫凍害和高溫熱害是影響江西煙葉種植區產量的主要致災氣象因子。參考相關研究[21-24]，設計保險指數如表4所示，以Zb、Zh、Zl、Zd和Zg分別表示暴雨、冰雹、連陰雨、低溫冰凍和高溫熱害災害指數。

a.危險性指數;b.脆弱性指數;c.防災減災能力指數;d.綜合風險指數圖2 江西煙葉種植區氣象災害風險度指數的空間分布

表4 主要氣象災害保險氣象指數設計

通過綜合各類氣象災害對煙葉種植區實際產損情況，結合氣象觀測數據的綜合分析，按照災損程度10%、20%、30%、大于50%對氣象致災因子指標重新進行量化等級劃分，劃分出輕度、中度、重度和特重4個等級，各等級對應的保險氣象指數閾值(表5)。當氣象災害指數值達到或超過輕度等級時，即可認為觸發了閾值指標，應給予賠付。

將不同等級災損程度乘以表1中各類氣象災害的權重系數，得到不同氣象災害類型不同等級災害對應的影響系數(表6)，以1500元/667 m2為最高賠付，則有綜合氣象災害賠付金額M計算公式如下:

(8)

其中，i=1,2,…,5表示5類氣象災害，k=1，2，3，4表示有4類災害等級，CIik為某類氣象災害某種災害等級對應的影響系數。

表5 江西煙葉種植氣災害指數閾值

注:R為一次暴雨過程累計降水量，D為冰雹最大直徑，t為降雹時間，RZ為日照時數，Td為最低氣溫，Tg為最高氣溫。

表6 主要氣象災害不同等級對應的影響系數

4 結論與討論

(1)本文以江西中南部煙區為研究對象，利用歷史氣象數據、煙葉產量、種植面積、受災情況、人均收入等資料，基于GIS技術，從氣象致災因子危險性、承災體脆弱性和防災減災能力3個方面構建江西煙區氣象災害風險評估模型，從孕災背景、發生強度和頻次、災害程度角度客觀的對江西煙區氣象災害風險進行評估，結果顯示:江西煙區氣象災害綜合風險整體處于中高等級。中等及以下風險等級區只分布在贛南西部的崇義、遂川以及南部的龍南、定南、尋烏、全南等縣區，可適當增加煙葉種植面積。較高風險區主要分布在贛州市北部和吉安市大部分地區，包括萬安、泰和、寧都、石城、瑞金等縣區；高風險區主要分布在撫州市北部的東鄉、臨川、崇仁以及吉安市北部的新干、峽江、吉水、吉安等縣區。

(2)與以往江西煙葉研究相比，本研究聚焦各類災害性天氣對煙區影響，綜合評估暴雨、冰雹、連陰雨、低溫冰凍和高溫熱害5類主要致災天氣災害風險性，評估指標選取更加切合江西煙區的實際氣候特征。但是，由于不同縣區各風險指標對綜合風險貢獻或作用不盡相同，全省煙區采用統一的風險指標權重分配存在一定不合理的地方，今后研究中可分區域對風險指標權重進行界定，使權重分配更趨科學、合理。

(3)在承災體脆弱性評估時，文中將孕災環境脆弱性和敏感性綜合考慮，然而江西煙葉種植區多山地丘陵地形，不同坡度、不同坡向以及河網分布也會在一定程度上對煙葉產量和品質造成一定的影響，因而更精細化的評估研究也需考慮上述因子。

(4)引入了相對氣象產量、變異系數和災年出現率3個指標，實現了氣象條件對煙葉產量影響的定量評估，并開展江西煙葉種植保險天氣指數設計，得出了江西煙區不同氣象災害不同受災等級保險氣象指數閾值和保險系數。與傳統農業保險相比，保險氣象指數具有保險條款透明、損失厘定簡單、賠付過程高效的優點，是現行農業保險的一種有力補充。本研究結果可為煙葉種植決策、煙葉種植氣象保險提供理論依據和技術支撐。