廊坊市夏玉米干旱氣象保險指數研究
——以霸州市為例

侯奇奇，楊 帥，耿雪瑩，高宇俊

（廊坊市氣象局，河北 廊坊 065000）

玉米是廊坊市的主要糧食作物，2018年玉米播種面積為20.9萬hm2，約占全市糧食作物播種面積的72%［1］，是廊坊市重要的農業經濟來源。玉米分春夏兩季種植，夏玉米一般6月開始播種，9月中下旬成熟收獲，種植期間階段性干旱的頻繁發生，嚴重影響玉米的質量和產量，給農戶帶來嚴重的經濟損失。農業保險是規避自然風險、保障農業生產、穩定農民收入的重要手段，近年來，隨著國家對農業保險財政補貼力度的不斷增大，農業保險發展迅速，在轉移農業風險，保障農戶收入方面正發揮著越來越重要的作用。然而傳統的農業保險以實際災損作為賠付標準，在開展過程中投保承保雙方的信息不對稱帶來的逆向選擇、道德風險以及災后理賠時效低、成本高、難度大等問題嚴重困擾農業保險的市場化運作［2］。

氣象指數保險是指將氣象致災因子和它所造成的損失開展相關分析并進行天氣指數的設計，與傳統農業保險相比，具有產品設計形式簡單、基礎數據客觀權威、道德風險低、逆向選擇低、合同標準化程度高等優勢。國外對于氣象指數保險在前期開展了大量研究，Sherrick等［3］基于12個縣的玉米和大豆產量數據，擬合作物產量分布模型，厘定不同分布假設下各農場純費率；世界銀行在馬拉維地區制定花生、玉米的干旱氣象指數保險方案，并在摩洛哥、埃塞俄比亞等國家開展試點［4］。近年來，國內學者也相繼開展農業氣象指數保險研究，并取得了一定成果。婁偉平等［5-7］結合區域產量風險和氣象指數保險，設計了柑橘凍害氣象指數保險和水稻暴雨災害指數保險；任義方等［8，9］采用聚類分析方法，對河南省冬小麥干旱和江蘇省水稻高溫熱害進行研究，開展氣象指數保險風險評估和區劃。楊太明等［10］通過將歷史產量損失和主要氣象災害進行對比分析，設計了小麥種植天氣指數保險產品；劉亞靜［11］對河北省的玉米區域產量指數保險和氣象指數保險費率分別進行厘定，并進行分析比較；高桂芹等［12］通過分析遷西板栗相對氣象產量和果實膨大期降水量的對應關系，設計了板栗干旱指數模型。

據保險公司統計，廊坊市每年都有由于旱災造成的玉米保險理賠案件，當地農民和保險公司對于氣象指數保險仍存在巨大的潛在需求。關于廊坊市氣象指數保險的研究鮮見報道，本研究從廊坊市農業保險的實際需求出發，以霸州市夏玉米為研究對象，應用天氣指數保險理念，分析夏玉米生育期內相關氣象要素和最終產量損失的關系，構建玉米干旱減產率模型，厘定純保險費率，設計夏玉米干旱氣象指數保險產品，以期為廊坊市農業氣象指數保險工作的推廣應用提供技術指導。

1 資料與方法

1.1 資料來源

氣象資料選取霸州市國家氣象觀測站1980—2018年降水量、最高溫度、最低溫度、空氣相對濕度、日照時數、平均風速的逐日數據；玉米生育期及產量資料選取1993—2018年霸州市農業氣象觀測數據，以上數據均來自于河北省氣象信息中心。

1.2 研究方法

根據夏玉米生育期觀測資料，將夏玉米生育期劃分為播種期至出苗期（簡稱播種-出苗，下同）、出苗-拔節、拔節-抽雄、抽雄-乳熟、乳熟-成熟5個生育期，對不同生育期內氣象資料進行統計分析，通過分析夏玉米不同生育期氣象指數與玉米單產減產率的關系，選取關鍵生育期構建廊坊市霸州市夏玉米干旱氣象保險指數，并對其進行保險費率厘定。采用SPSS、Excel軟件進行數據統計分析。

1.2.1 夏玉米干旱氣象指數構建 干旱氣象指數用于表示夏玉米干旱災害程度，應具有人為因素影響小，計算簡單、相對穩定性好，與歷史災損符合較好，且方便投保人理解和推廣的特點。本研究參考曲思邈等［13］對吉林省玉米干旱天氣指數保險的研究方法，綜合分析夏玉米在不同生育期的降水量與作物需水量，將夏玉米不同生育期降水量低于該生育期作物需水量（即P＜ETm）時的水分虧缺率（CWD，Crop water deficit）的絕對值（I）作為夏玉米干旱氣象指數，其公式如下。

式中，CWD為水分虧缺率（%）；P為累積降水量（mm）；ETm為潛在蒸散量（mm），是作物參考蒸散量ET（0mm）與作物系數（Kc）的乘積，ET0采用聯合國糧農組織（Food and Agriculture Organization of the United Nations，FAO）推薦的Penman-Monteith公式［14］計算，公式如下。

式中，ET0為作物參考蒸散量（mm/d）；Rn為地表凈輻射［MJ（/m2·d）］；G為土壤熱通量［MJ（/m2·d）］；Tmean為日平均氣溫（℃）；u2為2 m高處風速（m/s）；es為飽和水汽壓（kPa）；ea為實際水汽壓（kPa）；Δ為飽和水汽壓曲線斜率（kPa/℃）；γ為干濕表常數（kPa/℃）。其中地表凈輻射、日平均溫度和水汽壓等參數均可通過日照時數、最高溫度和最低溫度等氣象要素求得。作物系數參考曹永強等［15］對河北省夏玉米作物系數的研究結果。

1.2.2 夏玉米減產率計算 為區分氣候因素對作物產量的影響，作物產量一般由趨勢產量、氣候產量和隨機誤差3部分組成，趨勢產量反映歷史時期生產力發展水平的長周期產量分量，也被稱為技術產量，氣候產量則反映受氣候要素波動為主的短周期產量分量，隨機誤差一般較小，忽略不計［16］。本研究利用1993—2018年夏玉米單產資料，采用3年滑動平均方法模擬趨勢產量，進而分離出氣象產量和相對氣象產量，相對氣象產量為負值則表示作物減產，減產率（D）為相對氣象產量中減產部分。公式如下。

式中，Ym為氣象產量；Y為作物單產；Yt為趨勢產量；Yp為相對氣象產量。

1.2.3 干旱氣象指數賠付標準 參考曹雯等［17］對河南省冬小麥干旱天氣指數的研究方法，干旱氣象指數保險的賠付公式如下。

式中，M是單位面積保險賠償金額（元/hm2）；D為減產率；Dmin是賠付觸發值對應的減產率；Dmax是最高減產率；Q是保險金額（元/hm2）。

1.2.4 純保險費率厘定 保險費率由純費率和附加費率共同組成，純費率是保險損失的期望值，也稱凈費率，是保險費率的主要部分，公式［17］如下。

式中，R為保險純費率；E［LOSS］為產量損失的數學期望；Lr為不同干旱氣象指數的減產率；Pi為不同干旱氣象指數發生概率（%）。

2 結果與分析

2.1 不同生育期干旱氣象指數與夏玉米相對氣象產量關系

選取生育期降水量低于該生育期作物需水量時的干旱氣象指數與當年的相對氣象產量進行相關分析，結果見表1。夏玉米在不同生育期內對水分的需求存在差異，抽雄-乳熟期為夏玉米需水高峰期，該時期干旱氣象指數與相對氣象產量的相關系數為-0.732，呈極顯著負相關，拔節-抽雄期的相關系數次之，為-0.656，呈顯著負相關，出苗-拔節期夏玉米干旱氣象指數與相對氣象產量相關系數最小。綜合分析夏玉米全生育期和拔節-乳熟期的干旱氣象指數與相對氣象產量的關系，相關系數分別為-0.586、-0.570，且均通過0.05水平的顯著檢驗。

表1 不同生育期干旱氣象指數與夏玉米相對氣象產量的相關系數

2.2 夏玉米災損模型

考慮不同生育期干旱對夏玉米產量的影響和農戶在實際投保過程中的可操作性，本研究選取玉米需水關鍵期（拔節-乳熟期）和全生育期的夏玉米干旱氣象指數分別與夏玉米減產率進行回歸分析，建立夏玉米減產率回歸模型（表2），其回歸判定系數分別為0.577、0.346，均通過了0.05水平顯著檢驗。

表2 夏玉米干旱氣象指數與減產率回歸模型

根據回歸方程，得出不同干旱氣象指數對應夏玉米減產率，干旱氣象指數越大，夏玉米干旱程度越嚴重，減產率越高。只考慮拔節-乳熟期干旱災害，當夏玉米干旱氣象指數為40%時，夏玉米減產率為9%；當夏玉米干旱氣象指數為75%時，減產率為29%；當拔節-乳熟期沒有降水，即干旱氣象指數為100%時，減產率為43%。在綜合考慮全生育期情況下，當夏玉米干旱氣象指數為40%時，夏玉米減產率為13%；當夏玉米干旱氣象指數為60%時，減產率為22%；當夏玉米干旱氣象指數為70%時，減產率為27%；若夏玉米整個生育期沒有降水，即干旱氣象指數為100%時，減產率為41%。

按照與干旱等級相一致的原則，以及夏玉米干旱氣象指數與減產率之間的關系，將霸州市夏玉米干旱等級進行劃分（表3）。當減產率低于10%時，夏玉米為輕旱；當減產率在10%～20%時，判定為中旱；當減產率在20%～30%時，為重旱；當減產率超過30%，此時夏玉米為嚴重干旱。

表3 霸州市夏玉米干旱等級劃分

2.3 夏玉米干旱氣象保險產品設計

根據市場調查可知，在沒有災害發生情況下，霸州市夏玉米產量可達6 750 kg/hm2，按照當前市場價格2.2元/kg進行推算，豐產產值可達14 850元/hm2。由表4可知，只考慮拔節-乳熟期干旱災害，最高可導致玉米減產43%，約造成經濟損失6 385.5元/hm2；考慮全生育期夏玉米干旱災害，最高可導致夏玉米減產41%，造成經濟損失約6 088.5元/hm2。參考楊太明等［18］對夏玉米的研究，并結合霸州市當地實際情況，均選擇干旱氣象指數40%作為干旱保險賠付的觸發值。

基于1980—2018年霸州市氣象站觀測數據，計算不同干旱氣象指數發生概率及其對應減產率，利用式（7）計算獲得拔節-乳熟期夏玉米干旱指數保險費率為5.6%，全生育期夏玉米干旱指數保險費率為6.5%，拔節-乳熟期夏玉米干旱指數保費=保險金額×純保險費率=357.6元/hm2，全生育期夏玉米干旱指數保費為395.7元/hm2。表4中列出部分干旱氣象指數對應的減產率、賠付比例和單位面積賠償金額。

3 小結與討論

本研究以廊坊市霸州市夏玉米為研究對象，利用分析氣象資料、夏玉米生育期和歷年單產資料構建夏玉米干旱氣象指數，分析干旱氣象指數與減產率之間相互關系，建立減產率模型，厘定保險純費率，設計夏玉米干旱氣象保險產品。

根據研究可知，廊坊市霸州市夏玉米在拔節-乳熟期的干旱氣象指數與相對氣象產量相關性較高，說明該時期對水分需求較高，發生干旱對夏玉米生長和產量形成具有嚴重影響，這與劉曉英等［19］對安徽省夏玉米研究結果一致。選取拔節-乳熟期和全生育期2個時期分別開展夏玉米干旱氣象指數研究，構建夏玉米減產率模型，并將夏玉米干旱分為輕旱、中旱、重旱和嚴重干旱4個等級。當干旱氣象指數均為100%時，拔節-乳熟期的減產率較全生育期更大，其原因可能是本研究中未出現全生育期無降水的極端干旱情況，拔節-乳熟期干旱氣象指數與減產率相關性更大，但在實際應用中該結果還需進行進一步研究與修正。與之前學者對干旱氣象指數的研究結果［10，13，20］相比，相同減產率情況下，本研究中干旱氣象指數較高，是由于本研究站點在夏玉米生長期間對其進行了灌溉，灌溉用水來自附近河流，灌溉存在較大隨機性且其數據不易觀測和記錄，本研究中僅對降水量進行分析，忽略了灌溉對夏玉米生產的影響，干旱氣象指數較高。通過對歷史干旱理賠發生概率和賠付金額進行統計，對廊坊市霸州市夏玉米干旱氣象保險產品進行設計，確定起賠標準為干旱氣象指數＞40%，在拔節-乳熟期保險費率為5.6%，全生育期為6.5%，這與當地保險公司開展保險業務中的實際費率較為一致，具有較好的參考性。

本研究選取水分虧缺率作為干旱氣象指數，依據氣象資料即可進行計算，指標客觀實際，理賠操作簡單，在一定程度上解決了傳統農業保險存在的道德風險和逆向選擇等問題。但在實際生產過程中，干旱對夏玉米產量的影響還受土壤類型、玉米品種、灌溉管理和種植規模等因素影響，保險條例和相關費率厘定也與市場和政策密切相關，在以后的研究中還需加強氣象與農業、保險等多學科融合，以更好地滿足保險產業業務需求。