赤水市金釵石斛高溫干旱氣象保險指數研究

任青峰，姚 熠，敖 芹，黃富林，謝輝鈺

(1.貴州省赤水市氣象局，貴州 赤水 564700；2.遵義市氣象局,貴州 遵義 563000)

1 引言

赤水市是金釵石斛的原產地之一，據《赤水縣志》記載人工栽培已有100多年歷史。近年來，赤水市積極拓展金釵石斛種植[1]。研究發現，金釵石斛的種植受到氣候的影響很大，石斛為陰生植物，適宜潮濕、陰冷生長的環境，也不耐干旱和寒冷低溫，低溫凍害、高溫干旱等氣象災害會對石斛生長造成不利影響[2]。低溫會導致金釵石斛花芽凍傷，影響產量；而干旱則會導致金釵石斛分蘗和莖葉生長受阻[3]。赤水市2011年、2019～2020年均有石斛受到高溫干旱災害的記錄，特別是2011年赤水市遭受了大范圍的高溫干旱天氣影響，統計受災面積達14000畝，占種植面積的47%。

當前，赤水金釵石斛種植戶均主要通過購買種植保險來規避風險，種植保險要求金釵石斛全部死亡才能理賠，然而金釵石斛不容易全部死亡，雖然受高溫干旱影響產量下降，但只要條件適合，它又能恢復生長，不符合保險公平原則。

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[4]。2007年中國保險監督管理委員會印發《關于做好保險業應對全球變暖引發極端天氣氣候事件有關事項》開啟了我國氣象指數保險的探索[5]，目前主要通過采用聚類分析、對比分析、相關性分析等方法，對氣象產量、損失和氣象因子開展研究，逐步設計了臍橙、小麥、玉米、板栗等指氣象指數保險模型和風險區劃等產品[6，9]。賀金娜等應用信息擴散理論方法設計了鮮食葡萄氣象指數保險產品[10]，雷鐘瓊等設計了油菜氣象指數保險產品[11]，于小兵等通過主成分分析法構建了綜合氣象指數[12]。總體取得了一定的成效，但在對于赤水市金釵石斛保險指數的研究仍然屬于空白。

由此，本文針對赤水市金釵石斛高溫干旱災害“天氣指數保險”開展研究，通過指數模型定價開展保險費率厘定， 使用氣象要素(例如降雨量、高溫日數等)來指數化石斛受高溫干旱災害損失，為鞏固脫貧攻堅成果，發展地方經濟提供有力支撐。

2 資料與方法

2.1 資料來源

通過調研和文獻查閱了解到赤水歷史災害記錄中金釵石斛主要受干旱和低溫影響比較大，考慮受災記錄的完整性和連續性，選取金釵石斛干旱災害作為本文的主要研究方向。

本文氣象資料來源于赤水市國家氣象觀測站1991～2020年逐日氣象數據以氣溫和降雨數據為主。石斛受災情況來源于歷史記錄的赤水市石斛高溫干旱記錄以及太平洋保險公司在赤水市開展石斛保險中的高溫干旱受損理賠記錄。對比選取其中真實性和代表性較強的2011年及2019～2020年受災數據作為基礎開展研究分析。

2.2 數據處理

2.2.1 石斛災情數據處理

整理赤水市金釵石斛干旱災情記錄，以赤水市金釵石斛2011年石斛高溫干旱受災資料和2019～2020年石斛保險理賠情況為基礎，研究受災情況與氣象因子的關系。

表1 赤水石斛有記錄以來的高溫干旱災害統計

2.2.2 氣象數據處理

由于2011年赤水市鄉鎮石斛種植區附近無氣象站點，而官渡鎮與赤水城區海拔接近，氣候特點相似，為減少不同觀測站點安裝條件差異導致的誤差，故本文全部采用赤水國家氣象站觀測1991-2020年資料分析氣象因子與受災情況的關系。

2.3 研究方法

2.3.1 天氣指數的選取與災損模型的建立

通過SPSS軟件研究金釵石斛受高溫干旱影響的受損情況與相關氣象數據之間的關系，選取相關性強的氣象因子，建立氣象因子與金釵石斛受損情況的回歸方程，從而建立災損模型[9]。

2.3.2 災害頻率計算

以赤水市國家氣象觀測站觀測數據為基礎，回代計算近30年不同海拔的赤水市金釵石斛氣象災害發生頻率，即與金釵石斛干旱災害最具相關性氣象因子的歷史出現頻率。

2.3.3 保險純費率的厘定

單位保險金額所收取的保費即為保險純費率，保金中純保費所占的比例，可以通過由受損失的概率確定，對本文來說即為金釵石斛遭受干旱災害的頻率。以保險平衡原理為基礎，保險損失的期望值可以通過保險純費率R(%)計算[13]，以確定赤水市金釵石斛高溫干旱氣象指數保險的具體指標。

R=E[loss]=∑(LR×Pi)

(1)

式(1)中：loss為金釵石斛受損率；E[loss]為金釵石斛受損的期望值；LR為高溫干旱災害受損率序列；Pi為高溫干旱災害概率密度序列[5]。通過計算歷年高溫干旱災害受損率序列和災害概率的分布序列，從而分別計算出赤水市不同海拔金釵石斛高溫干旱氣象保險純費率。

3 結果與分析

3.1 受災比例與氣象因子的相關性分析

由于選取石斛的受災和減產理賠數據記錄均為高溫干旱災害，故考慮實際主要為降水和氣溫因子對石斛減產造成的影響。可以代表干旱的氣象標準多樣，如降水、蒸發、土壤濕度、高溫等，若綜合考慮全部氣象因子設計多指標，數據序列的完整性難以保障，保險設計成果也失去了方便操作的基礎，又由于各種氣象因子的相互作用關系錯綜復雜，綜合保險指標的靈敏、穩定、時效等因素[14，15]，通過專家座談、走訪調研和綜合文獻，將日平均氣溫≥30 ℃、≥28 ℃、≥26 ℃，日最高氣溫≥35 ℃、≥37 ℃、≥40 ℃，7～9月份最長連續無雨日數、無雨日數、月降雨量等氣象因子確定為研究因子，將其與石斛受災減產率之間進行相關性分析，結果如表2所示。

表2計算結果表明，石斛減產情況與最高氣溫≥40 ℃、≥37 ℃日數，日平均氣溫≥30 ℃、≥28 ℃、≥26 ℃顯著相關。

表2 石斛受災比例與氣象因子的相關性分析

3.2 回歸方程

通過逐步回歸的方式[7]對將石斛減產情況與日最高氣溫≥40 ℃、≥37 ℃日數，日平均氣溫≥30 ℃、≥28 ℃、≥26 ℃建立回歸方程，排除擬合度較差的因子，最終結果表明日最高氣溫≥37 ℃日數與石斛減產率線性回歸的擬合度最好，其中R2的值為0.999，且顯著相關(表3)，故最終建立線性回歸公式(公式2)作為石斛氣象指數計算公式：

表3 石斛減產比例與氣象因子線性回歸計算結果

y=-18.462+2.181x

(2)

式(2)中，y表示石斛受災比例，x代表日最高氣溫≥37 ℃日數。

應用回歸方程(公式2)，計算出不同日最高氣溫≥37 ℃日數的石斛減產率，結果如表4所示。其中日最高氣溫≥37 ℃日數小于9 d時，表明高溫與與石斛減產率負相關，說明9 d以內的高溫天氣對石斛未造成明顯影響，故小于9 d的日最高氣溫≥37 ℃日數不視為石斛災損啟動閾值。

表4 石斛減產率與日最高氣溫≥37 ℃日數關系

3.3 氣象災害頻率計算

由于收集資料的局限性，采用回歸計算的方法對赤水市日最高氣溫≥37 ℃日數按海拔分布進行標準化處理，對赤水市金釵石斛高溫干旱災害發生概率估算[16～19]。以目前，赤水金釵石斛產業主要分布在300～700 m海拔范圍之間，海拔的不同導致氣象因子也存在不同，故通過1991～2020年赤水市國家氣象站數據訂正計算出赤水市在350 m海拔、450 m海拔、550 m海拔、650 m海拔為代表的不同日最高氣溫≥37 ℃日數發生頻率，分別代表300～400 m海拔、400～500 m海拔、500～600 m海拔、600～700 m海拔范圍地區的日最高氣溫≥37 ℃日數發生頻率，結果如圖1所示。

4 保險純費率

金釵石斛受災損失越大，受災風險的概率越高，則保險純費率越高[21]。根據公式1及表4減產率和圖1氣象災害頻率計算結果對石斛高溫災害保險純費率進行計算[20]，結果300～400 m海拔范圍保險純費率為20.5%，400～500 m海拔范圍保險純費率為6%，500～600 m海拔范圍保險純費率為3.3%，600～700 m海拔范圍保險純費率為2.6%。

圖1 1991～2020年赤水市不同海拔范圍日最高氣溫≥37 ℃日數出現頻率

5 結論與討論

(1)研究表明赤水市金釵石斛在夏季遭受到高溫干旱災害的影響較大，本文通過對赤水市金釵石斛受高溫干旱與氣象因子開展研究，將日平均氣溫≥30 ℃、≥28 ℃、≥26 ℃，日最高氣溫≥35 ℃、≥37 ℃、≥40 ℃，7～9月最長連續無雨日數、無雨日數、月降雨量等氣象因子確定為研究因子，與石斛受災減產率之間進行相關性分析表明：赤水市金釵石斛高溫干旱的損失與夏季日最高氣溫≥37 ℃日數相關性最大。

(2)將≥37 ℃日數與石斛損失率通過逐步回歸的方式，建立線性回歸公式相關模型，式中R2的值為0.999，呈顯著相關。應用回歸方程計算出不同日最高氣溫≥37 ℃日數的石斛減產率，結果表明：最高氣溫≥37 ℃日數小于9 d時，高溫因子與石斛損失率負相關，最高氣溫≥37 ℃日數≥9 d時，高溫因子與石斛損失率正相關。通過相關模型和鄉鎮不同海拔范圍日最高氣溫≥37 ℃日數歷史災害頻率計算出保險純費率在10.5%-2.6%之間。

(3)氣象指數保險在中國總體上仍然屬于初步探索階段，還沒有形成系統、成熟的研究體系[14]，大部分研究成果的客觀數據與設計期望存在差距，還是有較大的基差風險，阻礙了氣象指數保險的實際運用[22]。以本文研究的金釵石斛氣象指數保險為例，雖然針對各鄉鎮不同海拔計算不同的保險純費率，使保險費率更加符合實際需求，但部分分析數據仍然與實際情況存在差異，需要通過進一步收集相關基礎數據，完善指標，降低基差風險。