面向氣象指數(shù)保險(xiǎn)的水果冰雹災(zāi)害災(zāi)損評(píng)估方法*

欒慶祖，董鵬捷，葉彩華

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面向氣象指數(shù)保險(xiǎn)的水果冰雹災(zāi)害災(zāi)損評(píng)估方法*

欒慶祖1,2，董鵬捷3**，葉彩華2**

（1．北京城市氣象研究院，北京 100089；2．北京市氣候中心，北京 100089；3．北京市通州區(qū)氣象局，北京 101100）

冰雹災(zāi)害是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨的主要?dú)庀鬄?zāi)害之一，優(yōu)化制約冰雹災(zāi)害指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的災(zāi)損評(píng)估方法，對(duì)于發(fā)展穩(wěn)定、可持續(xù)的氣象指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品具有重要的科學(xué)價(jià)值，同時(shí)對(duì)大范圍推廣氣象指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品具有重要的指導(dǎo)意義。本研究結(jié)合氣象指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品的理賠指數(shù)設(shè)計(jì)的客觀要求，提出了一種基于動(dòng)量方程的水果冰雹災(zāi)害災(zāi)損評(píng)估方法。引入基于氣象雷達(dá)觀測(cè)的冰雹識(shí)別技術(shù)滿足保險(xiǎn)產(chǎn)品的理賠指數(shù)設(shè)計(jì)需求；通過(guò)分析果品在雹損過(guò)程中的受力關(guān)系，得到水果對(duì)冰雹撞擊的敏感性參數(shù)，構(gòu)建基于冰雹直徑和初始風(fēng)速的災(zāi)損評(píng)估模型，實(shí)現(xiàn)被冰雹撞擊后對(duì)果品損傷物理特性的量化表達(dá)。以北京平谷大桃為例，對(duì)該方法用于冰雹災(zāi)害損失評(píng)估的可行性進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明，模型可以有效評(píng)估冰雹對(duì)桃品的損傷程度，是一種簡(jiǎn)單、快捷、高效的損失評(píng)估方法，基于此方法設(shè)計(jì)水果冰雹災(zāi)害氣象指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品具有可行性。

果實(shí)硬度；臨界破損直徑；動(dòng)量方程；氣象指數(shù)保險(xiǎn)；雹譜分布

指數(shù)保險(xiǎn)（Index-based insurance）是區(qū)別于傳統(tǒng)的基于損害賠付（Indemnity-based insurance）的一種創(chuàng)新型保險(xiǎn)產(chǎn)品。其賠付觸發(fā)的條件與具體賠付的額度均以保險(xiǎn)合同中約定的指數(shù)為準(zhǔn)，而不以具體保險(xiǎn)標(biāo)的所遭受的實(shí)際損失為準(zhǔn)。與傳統(tǒng)保險(xiǎn)產(chǎn)品相比，氣象指數(shù)保險(xiǎn)具有理賠簡(jiǎn)單、經(jīng)營(yíng)成本低、道德風(fēng)險(xiǎn)和逆向選擇易于控制、風(fēng)險(xiǎn)分散等優(yōu)點(diǎn)[1]。世界銀行、國(guó)際農(nóng)業(yè)發(fā)展基金（IFAD）、聯(lián)合國(guó)世界糧食計(jì)劃署（WFP）等國(guó)際組織非常重視氣象指數(shù)保險(xiǎn)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用，相關(guān)產(chǎn)品在加拿大、墨西哥、印度、阿根廷、南非等國(guó)已經(jīng)順利推廣[2?4]。中國(guó)在氣象指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的理論與實(shí)踐方面也已經(jīng)有很多的案例[5?8]，但針對(duì)冰雹災(zāi)害的指數(shù)型保險(xiǎn)在國(guó)內(nèi)外尚未見(jiàn)相關(guān)報(bào)道。

冰雹災(zāi)害是一種局地性非常強(qiáng)、致災(zāi)程度非常高的自然災(zāi)害。據(jù)統(tǒng)計(jì)，中國(guó)是世界上冰雹災(zāi)害最嚴(yán)重的國(guó)家之一，每年因冰雹造成的直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)20億～30億元[9?10]。由于冰雹災(zāi)害發(fā)生歷時(shí)短、致災(zāi)不均衡等，保險(xiǎn)公司在核災(zāi)定損時(shí)普遍面臨較高的道德風(fēng)險(xiǎn)和基差風(fēng)險(xiǎn)。因此，開(kāi)發(fā)基于氣象指數(shù)的冰雹災(zāi)害保險(xiǎn)產(chǎn)品既是解決保險(xiǎn)產(chǎn)品創(chuàng)新的重要手段，也是實(shí)現(xiàn)冰雹災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移的有效途徑。

氣象指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)首先需要解決的一個(gè)關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題是構(gòu)建可量化表達(dá)的氣象指數(shù)與農(nóng)作物災(zāi)損之間的損失評(píng)估模型，科學(xué)、準(zhǔn)確的損失評(píng)估模型是氣象指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品穩(wěn)定、可靠、可持續(xù)運(yùn)行的基礎(chǔ)。當(dāng)前國(guó)內(nèi)大部分氣象指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)是基于統(tǒng)計(jì)分析方法建立保險(xiǎn)氣象指數(shù)與災(zāi)損之間的定量關(guān)系[11?12]，該方法存在的明顯不足是很難準(zhǔn)確地分離出單一氣象災(zāi)害造成的作物災(zāi)損[13]，并且建立的回歸方程存在統(tǒng)計(jì)意義上的不確定性問(wèn)題。同時(shí)，在國(guó)內(nèi)外大多數(shù)開(kāi)展降雹對(duì)作物經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估的研究中，采用的手段也同樣是通過(guò)收集地面降雹資料，利用宏觀統(tǒng)計(jì)的方法估算作物的經(jīng)濟(jì)損失[14?15]。由于冰雹災(zāi)害的突發(fā)性、非系統(tǒng)性和非持續(xù)性等災(zāi)害特點(diǎn)，構(gòu)建冰雹災(zāi)害的損失評(píng)估模型一直是災(zāi)害科學(xué)研究的一個(gè)難點(diǎn)。為了盡可能定量化地計(jì)算水果類(lèi)作物的雹災(zāi)損失程度，結(jié)合水果自身的特性篩選出具有保險(xiǎn)應(yīng)用價(jià)值的災(zāi)損評(píng)估模型始終是科學(xué)研究的重要方向[16]。本研究根據(jù)指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的技術(shù)需求，提出了一種基于動(dòng)量方程的冰雹災(zāi)害損失評(píng)估方法，從力學(xué)角度分析水果類(lèi)作物對(duì)冰雹損害的敏感性，以期為水果冰雹災(zāi)害氣象指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)提供一種新的思路和方法。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)果品

選擇北京市平谷區(qū)大桃為實(shí)驗(yàn)果品。平谷地區(qū)降雹頻繁，冰雹是該區(qū)的主要?dú)庀鬄?zāi)害之一。根據(jù)歷史資料統(tǒng)計(jì)，平谷地區(qū)冰雹多出現(xiàn)在5?9月，歷年最早冰雹出現(xiàn)在4月，最晚出現(xiàn)在10月，其中5?8月降雹次數(shù)約占全年的83.3%。

由于果實(shí)的生長(zhǎng)發(fā)育變化，處于不同生育期的果實(shí)其果肉硬度是不相同的。以平谷區(qū)常見(jiàn)的鮮桃為例（表1），不同品種的鮮桃果實(shí)硬度和成熟期差別較大，在開(kāi)發(fā)指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品過(guò)程中需要結(jié)合各自生育期特點(diǎn)區(qū)別對(duì)待。

1.2 方法

水果在遭受冰雹災(zāi)害時(shí)，所承受的雹塊撞擊力越大，受損越嚴(yán)重，災(zāi)害損失程度越高。對(duì)于水果類(lèi)作物而言，果實(shí)硬度特征反映了其對(duì)冰雹的敏感性特征，在物理意義上可表征水果的抗雹擊能力。因此，基于力學(xué)原理，提出一種基于動(dòng)量方程的災(zāi)損評(píng)估方法，并應(yīng)用該方法構(gòu)建面向氣象指數(shù)保險(xiǎn)的平谷大桃災(zāi)損評(píng)估模型。

表1 平谷區(qū)常見(jiàn)桃品種成熟期及果實(shí)硬度

Table 1 Common peach varieties in Pinggu district, Beijing and their maturation stage, fruit firmness

Note:E-is the first ten-day of a month；M-is the middle ten-day of a month；L-is the last ten-day of a month.

2 結(jié)果與分析

2.1 基于氣象指數(shù)的水果雹災(zāi)損失評(píng)估模型

2.1.1 水果雹災(zāi)損失評(píng)估算法

將雹塊與水果的碰撞瞬間看作一個(gè)彈性碰撞系統(tǒng)，根據(jù)物理學(xué)沖量定理，則有

假定冰雹碰撞使果品表面產(chǎn)生L（cm）的形變，碰撞后冰雹速度為0，則碰撞過(guò)程中的平均速度為0.5v（v為撞擊前速度，m×s?1），碰撞時(shí)間為

由于冰雹是強(qiáng)對(duì)流天氣的產(chǎn)物，常與大風(fēng)、暴雨同時(shí)出現(xiàn)。當(dāng)伴有大風(fēng)天氣時(shí)，冰雹碰撞前速度應(yīng)為自由落體末速度（垂直向）與風(fēng)速（水平向）的矢量和，即，

根據(jù)力與承受面積之間的關(guān)系，當(dāng)冰雹砸向水果時(shí)，冰雹對(duì)水果的沖擊力還可表達(dá)為

將雹塊與水果的接觸面視為準(zhǔn)圓形，當(dāng)冰雹傷及水果的深度達(dá)到L（cm）時(shí)，接觸面積表達(dá)式為

S = π[R2?(R?L)2] = π(DL?L2) （8）

其中，R、D分別為冰雹半徑和直徑（cm）。

則冰雹對(duì)水果的沖力表達(dá)式（7）可轉(zhuǎn)換為

對(duì)于水果而言，果實(shí)硬度是指水果單位面積S(cm2)承受測(cè)力彈簧的壓力（N），即他們的比值（壓強(qiáng)p）被定義為果實(shí)硬度。根據(jù)《農(nóng)業(yè)大詞典》[18]，中國(guó)一般采用壓力計(jì)測(cè)定每平方厘米的千克壓力（kg×cm?2）表示。為便于區(qū)分，用P表示硬度，g表示重力常數(shù)，則冰雹對(duì)水果的沖力表達(dá)式（9）可寫(xiě)為

將式（2）、（3）、（5）、（6）、（10）代入式（1），g取9.8N×kg?1，得到水果硬度與冰雹直徑、水平風(fēng)速及撞擊深度的關(guān)系式為

從式（11）可見(jiàn)，影響冰雹對(duì)水果致災(zāi)程度的因子主要包括4個(gè)：水果硬度P（kg×cm?2）、冰雹直徑D（cm）、水平風(fēng)速v風(fēng)（m×s?1）及撞擊深度L（cm）?；谑剑?1），結(jié)合不同類(lèi)型水果的不同生理特性，可以進(jìn)一步構(gòu)建相應(yīng)的災(zāi)損評(píng)估模型。

2.1.2 水果雹災(zāi)保險(xiǎn)理賠的氣象指數(shù)設(shè)計(jì)

由式（11）計(jì)算某次冰雹發(fā)生過(guò)程中的沖擊強(qiáng)度，與水果的硬度進(jìn)行對(duì)比，當(dāng)沖擊強(qiáng)度大于表皮硬度時(shí)，水果表皮會(huì)出現(xiàn)破損，形成災(zāi)害；根據(jù)冰雹傷及水果的深度（L值）大小，可量化得到災(zāi)害損失程度。因此，可將冰雹平均直徑和平均風(fēng)速作為指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品的理賠指數(shù)。氣象指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品中要求理賠指數(shù)必須建立在簡(jiǎn)單、易量化、適用性強(qiáng)的基礎(chǔ)上，并能定量化表達(dá)保險(xiǎn)作物產(chǎn)量因?yàn)?zāi)害造成的損失。氣象業(yè)務(wù)上對(duì)冰雹的常規(guī)觀測(cè)是基于人工測(cè)量的方式記錄冰雹的直徑[19]，一方面不是客觀的、不受人工干擾的觀測(cè)數(shù)據(jù)，另一方面冰雹局地突發(fā)性強(qiáng)的特點(diǎn)經(jīng)常導(dǎo)致不能有效、及時(shí)獲取準(zhǔn)確的觀測(cè)數(shù)據(jù)，因此完全不能滿足指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品所要求的指數(shù)值定量化、客觀化需求。隨著雙偏振雷達(dá)設(shè)備的快速發(fā)展，基于雷達(dá)觀測(cè)的冰雹識(shí)別和參數(shù)反演技術(shù)使冰雹觀測(cè)可以實(shí)現(xiàn)定量化、客觀化[20]。蘇德斌等[21]建立了一種簡(jiǎn)單、高效的冰雹識(shí)別算法。即

式中，ZH、ZHV分別為雷達(dá)發(fā)射水平偏振波接收到水平和垂直偏振波產(chǎn)生的反射率因子，ZV、ZVH分別為雷達(dá)發(fā)射垂直偏振波接收到垂直和水平偏振波產(chǎn)生的反射率因子。ZDR定義為差分反射率（dB），λ為波長(zhǎng)。σHH、σHV分別為雷達(dá)發(fā)射水平偏振波接收到水平和垂直偏振波降水粒子的后向反射截面（mm2）、σVV、σVH分別為雷達(dá)發(fā)射垂直偏振波接收到垂直和水平偏振波降水粒子的后向反射截面（mm2）。N(D)為降水粒子譜分布，D為降水粒子等效直徑（mm），K為介電常數(shù)。HDR為冰雹識(shí)別指數(shù)，HDR>0可識(shí)別為該區(qū)域有冰雹存在，即保險(xiǎn)產(chǎn)品只對(duì)該區(qū)域水果進(jìn)行災(zāi)損賠償，同時(shí)基于式（12）可計(jì)算得到理賠的氣象指數(shù)即冰雹粒的平均直徑D。

2.2 災(zāi)損評(píng)估模型在平谷大桃中的應(yīng)用

2.2.1 基于雹傷深度的指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品災(zāi)損評(píng)估方法

依據(jù)式（11）可知，與冰雹直徑D相比，冰雹傷及果品的深度L是個(gè)微小量，為便于計(jì)算L，將式（11）簡(jiǎn)化為

即

對(duì)于保險(xiǎn)產(chǎn)品而言，通常承保的水果類(lèi)型和承保時(shí)間是確定的，因此，根據(jù)水果的生物特性可以確定水果的硬度范圍和生育期，即在保險(xiǎn)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)過(guò)程中，硬度P值的范圍基本可以確定。為便于對(duì)比分析，分別計(jì)算桃的硬度為6.0、9.0、12.0和16.0kg×cm?2時(shí)，不同直徑和風(fēng)速組合對(duì)桃的致傷深度，具體見(jiàn)表2?表5，其中風(fēng)力等級(jí)對(duì)應(yīng)的風(fēng)速按照GB/T 28591-2012《風(fēng)力等級(jí)》規(guī)定的每一等級(jí)的上限值計(jì)算。

表2 不同風(fēng)力等級(jí)下不同直徑冰雹對(duì)硬度6.0kg×cm?2桃的致傷深度L (cm)

表3 不同風(fēng)力等級(jí)下不同直徑冰雹對(duì)硬度9.0kg×cm?2桃的致傷深度L (cm)

表4 不同風(fēng)力等級(jí)下不同直徑冰雹對(duì)硬度12.0kg×cm?2桃的致傷深度L (cm)

表5 不同風(fēng)力等級(jí)下不同直徑冰雹對(duì)硬度16.0kg×cm?2桃的致傷深度L (cm)

對(duì)比表2、表3、表4、表5之間的雹傷深度結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，不同硬度值的桃子在同樣的冰雹直徑和風(fēng)力等級(jí)條件下，雹傷深度存在明顯的差異，差異的大小隨著冰雹直徑的增加和風(fēng)力的增大逐漸擴(kuò)大。以直徑1.0cm冰雹在靜風(fēng)（0級(jí)風(fēng)）條件下為例，當(dāng)硬度分別為6.0、9.0、12.0和16.0kg×cm?2時(shí)，果品的雹擊深度依次為0.17、0.14、0.12、0.10cm，差距在0.02～0.07cm；在8級(jí)風(fēng)條件下，雹擊深度分別為0.29、0.23、0.20、0.18cm，差距在0.02～0.11cm。對(duì)于桃子而言，0.1cm的雹傷深度產(chǎn)生的損失程度具有明顯的差距，因此在進(jìn)行災(zāi)損評(píng)估時(shí)，有必要針對(duì)桃子的硬度特性區(qū)別對(duì)待。

在理想條件下，冰雹傷及果品的深度L越大，果品的受災(zāi)程度越高，因此可以基于雹傷深度構(gòu)建損失評(píng)估模型。由于不同生長(zhǎng)階段不同品種的桃子的硬度不同，故定義：當(dāng)果品的硬度和果皮厚度已知時(shí)，在一定水平風(fēng)速條件下，將能夠擊穿果品表皮厚度時(shí)的冰雹直徑稱之為臨界破損直徑D0。雖然不同品種的桃子的表皮厚度略有差別，但差別不大。設(shè)定桃的表皮厚度為1mm，在靜風(fēng)條件下，表2中的臨界破損直徑D0為8mm（取整），表3和表4中為9mm，表5中為10mm。

為給出定量的災(zāi)損評(píng)估結(jié)果，可結(jié)合果品生物特性定義不同的災(zāi)損等級(jí)。按照表6中的標(biāo)準(zhǔn)定義災(zāi)損程度等級(jí)，構(gòu)建災(zāi)損評(píng)估模型，在指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程中，當(dāng)對(duì)表1中品種為艷豐I號(hào)的鮮桃進(jìn)行承保時(shí)，其硬度值為12.0kg×cm?2，對(duì)應(yīng)表4中的雹傷深度矩陣，設(shè)計(jì)保險(xiǎn)產(chǎn)品時(shí)將承保時(shí)期定為9月上中旬（可根據(jù)物侯期、氣候條件再詳細(xì)約定說(shuō)明），需要構(gòu)建的災(zāi)損評(píng)估模型結(jié)果如表7所示。

表6 表皮厚度為1mm的桃子災(zāi)損等級(jí)定義

從表7的評(píng)估結(jié)果來(lái)看，對(duì)艷豐I號(hào)進(jìn)行承保時(shí)，出現(xiàn)直徑大于0.7cm的冰雹，無(wú)論風(fēng)速多大，都會(huì)產(chǎn)生輕度及以上災(zāi)害；出現(xiàn)直徑大于1cm的冰雹，無(wú)論風(fēng)速多大，都會(huì)產(chǎn)生中度及以上災(zāi)害；出現(xiàn)直徑大于1.2cm的冰雹時(shí)，無(wú)論風(fēng)速多大，都會(huì)產(chǎn)生重度災(zāi)害。在設(shè)計(jì)冰雹災(zāi)害指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品時(shí)，可根據(jù)受災(zāi)等級(jí)設(shè)定災(zāi)損賠付比例。

表7 承保艷豐I號(hào)鮮桃冰雹災(zāi)害時(shí)災(zāi)損評(píng)估模型

Table 7 Loss assessment model for insured Yanfeng I peaches with 6.0kg×cm?2

2.2.2 考慮雹譜分布的雹災(zāi)損失評(píng)估方法

在一次降雹過(guò)程中，到達(dá)地面的冰雹并不是單一直徑的冰雹，而是呈現(xiàn)多種雹塊直徑譜分布。因此，在冰雹指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程中，除了考慮冰雹的臨界破損直徑外，還可考慮降雹過(guò)程中的雹譜分布，確定雹塊直徑超過(guò)果品臨界破損直徑的比例，從而對(duì)雹災(zāi)損失給出更加精確的評(píng)估。

通常情況下，雹譜分布多為單峰或雙峰型[22?23]。多數(shù)雹的直徑相對(duì)集中，且隨著雹塊直徑的增長(zhǎng)，所占降雹比例快速減少。根據(jù)金永利等[24?25]的研究結(jié)果統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，北京及周邊區(qū)域的降雹過(guò)程中，等于和小于平均直徑的冰雹占比均在30%左右，兩類(lèi)占比之和達(dá)到60%；平均直徑至2倍平均直徑的冰雹占比約為20%，2倍平均值以上占比約為20%。根據(jù)中國(guó)自然災(zāi)害統(tǒng)計(jì)制度[26?27]，農(nóng)作物受災(zāi)比例在10%～30%時(shí)為“受災(zāi)”，30%～80%時(shí)為“成災(zāi)”，80%以上時(shí)為“絕收”[28]。據(jù)此，指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品可按照以下定義的水果雹災(zāi)損失評(píng)估模型開(kāi)展理賠結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及費(fèi)率厘定。

3 討論與結(jié)論

3.1 結(jié)論

本研究提出了一種基于動(dòng)量方程的水果冰雹災(zāi)害災(zāi)損評(píng)估方法，初步構(gòu)建了冰雹直徑與水果災(zāi)損程度的損失評(píng)估模型。在北京平谷大桃冰雹災(zāi)損評(píng)估的應(yīng)用試驗(yàn)表明，該評(píng)估模型可以有效評(píng)估冰雹對(duì)桃品的損傷程度，是一種簡(jiǎn)單、快捷、高效的損失評(píng)估方法，基于此方法設(shè)計(jì)水果冰雹災(zāi)害氣象指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品具有可行性。

3.2 討論

冰雹災(zāi)害的損失評(píng)估一直是農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究領(lǐng)域的一個(gè)難點(diǎn)，一是因?yàn)橹聻?zāi)因子難以量化，二是因?yàn)橹聻?zāi)機(jī)理難以模型化。本研究通過(guò)對(duì)冰雹下降物理過(guò)程及撞擊水果物理過(guò)程的分解，闡明了水果冰雹災(zāi)害的致災(zāi)機(jī)理，詳細(xì)論述了冰雹災(zāi)害發(fā)生時(shí)冰雹及水果的物理變化過(guò)程，解決了致災(zāi)機(jī)理難以模型化的問(wèn)題。并提出基于動(dòng)量方程的水果冰雹災(zāi)害損失評(píng)估方法，詳細(xì)闡明了冰雹災(zāi)害的致災(zāi)關(guān)鍵參數(shù)，解決了致災(zāi)因子量化的問(wèn)題。同時(shí)，結(jié)合當(dāng)前冰雹觀測(cè)研究的最新進(jìn)展，給出了實(shí)現(xiàn)指數(shù)保險(xiǎn)所需要的冰雹直徑參數(shù)的客觀化獲取方法，解決了氣象指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)過(guò)程中的理賠指數(shù)設(shè)計(jì)問(wèn)題，為指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)過(guò)程中的理賠結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和費(fèi)率厘定提供了理論基礎(chǔ)。

與常規(guī)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法[29]或基于衛(wèi)星遙感[30]的方法相比，本研究構(gòu)建的方法具有三方面優(yōu)點(diǎn)。一是機(jī)理明確，評(píng)估方法的每一個(gè)參數(shù)都具有清晰的物理意義，而無(wú)論是統(tǒng)計(jì)方法還是遙感方法都存在統(tǒng)計(jì)意義上的不確定性。二是簡(jiǎn)單高效，一方面不依賴于歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)，另一方面評(píng)估過(guò)程只需獲取常規(guī)雷達(dá)觀測(cè)數(shù)據(jù)且時(shí)效性高，相對(duì)于衛(wèi)星數(shù)據(jù)獲取的低時(shí)效和高價(jià)格具有明顯優(yōu)勢(shì)。三是應(yīng)用靈活，由于模型過(guò)程物理意義清晰，可對(duì)過(guò)程參數(shù)進(jìn)行適當(dāng)擴(kuò)展或分解，例如可用式（11）及式（14）兩種形式；或者衍生出其它形式的模型應(yīng)用，如基于雹傷深度和雹譜分布的兩種評(píng)估方法。

當(dāng)然，本研究構(gòu)建的評(píng)估方法也存在一定的局限性和不足。首先是該方法是以X波段雙偏振雷達(dá)識(shí)別冰雹粒子為基礎(chǔ)的，最終設(shè)計(jì)的指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品中基差風(fēng)險(xiǎn)的最大來(lái)源是對(duì)冰雹識(shí)別及粒子半徑和風(fēng)速計(jì)算的準(zhǔn)確度，而準(zhǔn)確度的提高依賴于區(qū)域匹配度較好的雹譜分布模型。其次，對(duì)該方法的精度進(jìn)行評(píng)估需要進(jìn)一步深入。不同水果的物理特性不同，因此尚需開(kāi)展適用性及精度驗(yàn)證和評(píng)估。由于水果冰雹災(zāi)害災(zāi)情評(píng)估數(shù)據(jù)的可獲得性、數(shù)據(jù)完整性和數(shù)據(jù)可靠性限制，未能收集到足夠且有效的數(shù)據(jù)對(duì)構(gòu)建的災(zāi)損評(píng)估方法進(jìn)行精度驗(yàn)證及評(píng)估。未來(lái)可結(jié)合水果的生育期和生理特性，有針對(duì)性地開(kāi)展冰雹災(zāi)害監(jiān)測(cè)及水果冰雹災(zāi)害災(zāi)情評(píng)估試驗(yàn)，進(jìn)一步對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)估。

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

Chen S W.The application of agro-weather index insurance in developing countries and its development in China[J]. Insurance Studies,2010,(3):82-88.(in Chinese)

[2] The World Bank.Managing agricultural production risk[R]. The World Bank,2005.

[3] The World Bank.Index insurance for weather risk in lower- income countries[R].The World Bank,2007.

[4] O’Donnell.Practice review on innovations in finance for disaster risk management[R].The 2009 ISDR Global Assessment Report on Disaster Risk Reduction,2009.

[5] 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(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué),2009,42(4):1339-1347.

Lou W P,Wu L H,Ni H P,et al.Design of weather claiming index for citrus freezing damage insurance[J].Scientia Agricultura Sinica,2009,42(4):1339-1347.(in Chinese)

[6] 劉凱文,劉可群,鄧愛(ài)娟,等.基于開(kāi)花期地域差異的中稻高溫?zé)岷μ鞖庵笖?shù)保險(xiǎn)設(shè)計(jì)[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象,2017,38(10): 679-688.

Liu K W,Liu K Q,Deng A J,et al.Weather index insurance design of middle-season rice heat damage based on regional difference of flowering stage[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2017,38(10):679-688.(in Chinese)

[7] 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(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué),2010,43(3):632-639.

Lou W P,Wu L H,Yao Y P.Design of weather-based indemnity indices for paddy rice heavy rain damage insurance[J]. Scientia Agricultura Sinica,2010,43(3):632-639.(in Chinese)

[8] 楊太明,孫喜波,劉布春,等.安徽省水稻高溫?zé)岷ΡｋU(xiǎn)天氣指數(shù)模型設(shè)計(jì)[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象,2015,36(2):220-226.

Yang T M,Sun X B,Liu B C,et al.Design on weather indices model for insurance of rice heat damage in Anhui province [J].Chinese Journal of Agrometeorology,2015,36(2):220-226. (in Chinese)

[9] 馬玉玲,劉南江,李群.2015年全國(guó)自然災(zāi)害基本情況分析[J].中國(guó)減災(zāi),2016,(3):20-23.

Ma Y L,Liu N J,Li Q.Analysis of Chinese nature disaster situation in 2015[J].Disaster Reduction China,2016,(3):20-23. (in Chinese)

[10] 劉志明,晏明,李鐵強(qiáng),等.冰雹災(zāi)害的衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)方法初探[J].氣象,2004,(9):50-53.

Liu Z M,Yan M,Li T Q,et al.Survey of hail disaster with satellite remote sensing[J].Meteorological Monthly,2004,(9): 50-53.(in Chinese)

[11] 婁衛(wèi)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(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué),2010,43(9):1904-1911.

Lou W P,Wu L H,Chen H J,et al.Analysis and design of premium rates determined for weather-based index insurance contract of citrus[J].Scientia Agricultura Sinica, 2010,43(9):1904-1911.(in Chinese)

[12] 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(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué),2010,43(23):4942-4950.

Wu L H,Lou W P,Yao Y P,et al.Design of products for rice agro-meteorological index insurance:a case in Zhejiang province[J].Scientia Agricultura Sinica,2010,43(23):4942- 4950.(in Chinese)

[13] 牛浩,陳盛偉.農(nóng)業(yè)氣象指數(shù)保險(xiǎn)研究綜述[J].山東農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2016,18(3):69-74.

Niu H,Chen S W.Research summary of the agricultural meteorological index insurance[J].Journal of Shandong Agricultural University(Social Science Edition),2016,18(3): 69-74.(in Chinese)

[14] Roberts M E,Vasudevan S.Fine-grained multi-factor hail damage modelling[A].Conference on Technologies and Applications of Artificial Intelligence(TAAI) [C].IEEE,2015: 517-524.

[15] Natho S,Thieken A H.Implementation and adaptation of a macro-scale method to assess and monitor direct economic losses caused by natural hazards[J].International Journal of Disaster Risk Reduction,2018,28:191-205.

[16] 于寧寧,陳盛偉.天氣指數(shù)保險(xiǎn)國(guó)內(nèi)外研究綜述[J].山東農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2009,11(4):64-69.

Yu N N,Chen S W. Review of weather-based index insurance studies[J].Journal of Shandong Agricultural University(Social Science Edition),2009,11(4):64-69.(in Chinese)

[17] 王雨增,李鳳聲,伏傳林.人工防雹實(shí)用技術(shù)[M].北京:氣象出版社,1994.

Wang Y Z,Li F S,Fu C L.Practical technology for artificial hail suppression[M].Beijing:China Meteorology Press,1994. (in Chinese)

[18] 農(nóng)業(yè)大詞典編輯委員會(huì).農(nóng)業(yè)大詞典[M].北京:中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社,1998.

Committee of the. Agriculture dictionary[M].Beijing:Chinese Agriculture Press,1998.(in Chinese)

[19] 中國(guó)氣象局.地面氣象觀測(cè)業(yè)務(wù)技術(shù)規(guī)定(2016版)[S].北京:中國(guó)氣象局,2016.

China Meteorological Administration.Standard business procedure for landserface meteorology observation (Version 2016)[S].Beijing:China Meteorological Administration,2016. (in Chinese)

[20] 曹俊武,劉黎平.雙線偏振多普勒天氣雷達(dá)識(shí)別冰雹區(qū)方法研究[J].氣象,2006,(6):13-19.

Cao J W,Liu L P.Hail identification with dual-linear polarimetric radar observations[J].Meteorological Monthly, 2006,(6): 13-19.(in Chinese)

[21] 蘇德斌,馬建立,張薔,等.X波段雙線偏振雷達(dá)冰雹識(shí)別初步研究[J].氣象,2011,37(10):1228-1232.

Su D B,Ma J L,Zhang Q,et al.Preliminary research on method of hail detection with X band dual linear polarization radar[J].Meteorological Monthly,2011,37(10): 1228-1232.(in Chinese)

[22] 牛生杰,馬磊,翟濤.冰雹譜分布及Z_e-E關(guān)系的初步分析[J].氣象學(xué)報(bào),1999,57(2):217-225.

Niu S J,Ma L,Zhai T.Preliminary analysis of the hailstone spectra distribution and the relations between Zeand E[J]. Acta Meteorologica Sinica,1999,57(2):217-225.(in Chinese)

[23] 劉曉莉,水旭瓊.青海兩次多單體降雹過(guò)程的雹譜分布特征[J].大氣科學(xué)學(xué)報(bào),2015,38(6):845-854.

Liu X L,Shui X Q.The hail size distribution characteristics of two multi-cell hail processes in Qinghai[J].Transactions of Atmospheric Sciences,2015,38(6):845-854.(in Chinese)

[24] 金永利,張薔.北京地區(qū)一次降雹過(guò)程和冰雹微物理特征[J].氣象,2002,28(1):18-20.

Jin Y L,Zhang Q.A case study of synoptic process and inner structure of hails in Beijing[J].Meteorological Monthly, 2002,28(1):18-20.(in Chinese)

[25] 石安英.冰雹譜分布特征的探討[J].高原氣象,1989,8(3): 279-283.

Shi A Y.Discussion on hail size distribution characteristic [J].Plateau Meteorology,1989,8(3):279-283.(in Chinese)

[26] 民政部.關(guān)于印發(fā)《自然災(zāi)害情況統(tǒng)計(jì)制度》的通知[Z].北京:民政部,2008.

Ministry of Civil Affairs of People’s Republic of China.Notice about releasing “Statistical System for Nature Disaster Situation”[Z].Beijing:Ministry of Civil Affairs of People’s Republic of China,2008.

[27] 國(guó)家減災(zāi)委員會(huì)辦公室.關(guān)于印發(fā)《特別重大自然災(zāi)害損失統(tǒng)計(jì)制度》的通知[Z].北京:國(guó)家減災(zāi)委員會(huì)辦公室, 2014.

Office of National Disaster Mitigation Committee.Notice about releasing “Statistical System for Especially Severe Nature Disaster Loss”[Z].Beijing:Office of National Disaster Mitigation Committee,2014.(in Chinese)

[28] 國(guó)家減災(zāi)委員會(huì)辦公室.GB/T 24438.1-2009自然災(zāi)害災(zāi)情統(tǒng)計(jì):基本指標(biāo)[S].北京:中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社,2009.

Office of National Disaster Mitigation Committee.GB/T 24438.1-2009 Statistic for nature disaster situation:basic indices[S].Beijing:China Standard Press,2009.

[29] Daniell J E,Wenzel F,Schaefer A M.The use of historic loss data for insurance and total loss modeling[M]. Elsevier, 2018:107-137.

[30] Prabhakar M,Gopinath K A,Reddy A G K,et al.Mapping hailstorm damaged crop area using multispectral satellite data[J].The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science,2018,22(1):73-79.

A Weather-index-based Insurance-oriented Method for Hail Disaster Assessment on Fruits Loss

LUAN Qing-zu1,2, DONG Peng-jie3, YE Cai-hua2

(1. Institute of Urban Meteorology, CMA, Beijing 100089, China; 2.Beijing Municipal Climate Center, Beijing 100089; 3.Beijing Tongzhouqu Meteorological Bureau, Beijing 101100）

Hail disaster is one of meteorological disasters threatening agricultural producing in China. Solving the problem of loss assessment methods that has been restraining index-based insurance production design for hail is of scientific value for developing stable and sustainable weather-index-based insurance(WII) productions, and also is of guiding significance for promoting WII productions in wide rang. Considering objective demanding of claiming index design for WII productions, a loss assessment method for fruits suffering from hail disaster was proposed based on momentum equation in this paper. The method satisfied claiming index design requirements for WII productions by introducing hail recognition technology relying on meteorological radar observation.And also, it revealed the disaster-causing mechanism of hail damage to fruits by attaining fruits’ sensitive parameters to hail crash, through analyzing the stress relation of fruits in the process of hail damage and quantifying fruits’ physical characteristics representation after crash by hail. Feasibility in application of loss assessment for hail was analyzed in the case of peaches growing in Pinggu district of Beijing. Results showed that the method was so simple, rapid and efficient that was able to assess peaches’ damage level caused by hail, based on which designing fruits WII productions for hail was practically viable.

Fruit firmness; Critical damage-incurred diameter; Momentum equation; Weather-index-based insurance; Hail size distribution

10.3969/j.issn.1000-6362.2019.06.007

收稿日期：2018?03?03

通訊作者。E-mail：ych681012@163.com；dongpengjie@bjmb.gov.cn

北京市氣象局科技項(xiàng)目“北京地區(qū)生態(tài)價(jià)值演變遙感監(jiān)測(cè)與驅(qū)動(dòng)力分析（BMBKJ201704003）”；“氣候品質(zhì)認(rèn)證與直通式氣象服務(wù)鏈研究（BMBKJ201704011）”

欒慶祖（1981?），高級(jí)工程師，博士，主要從事農(nóng)業(yè)氣象與生態(tài)遙感應(yīng)用研究。E-mail：luoriying@163.com

欒慶祖,董鵬捷,葉彩華.面向氣象指數(shù)保險(xiǎn)的水果冰雹災(zāi)害災(zāi)損評(píng)估方法[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象,2019,40(6):402-410