貴州省辣椒干旱氣象指數(shù)保險研究及應(yīng)用

袁琦松，于 飛，袁淑杰※，胡家敏

（1. 成都信息工程大學(xué)，成都610225；2. 貴州省山地環(huán)境氣候研究所，貴陽550002）

0 引言

辣椒是貴州省重要的經(jīng)濟作物，不僅種植業(yè)規(guī)模大，還擁有全國最大的辣椒加工規(guī)模以及產(chǎn)品集散規(guī)模［1］。辣椒不但富含營養(yǎng)，還因其品種、口感豐富，廣受大眾喜愛。辣椒獨特的口感與風(fēng)味不僅能增強食欲，還有助于腸道異常物質(zhì)的發(fā)酵分解［2］。同時在改善心臟功能、促進血液循環(huán)、預(yù)防心血管疾病和降低血糖等方向也有不錯的效果［3］。通過深加工提取辣椒中所含的天然辣椒紅色素、辣椒素等物質(zhì)，辣椒還可投入食品、藥品、化妝品等生產(chǎn)。貴州省辣椒在全國占有舉足輕重的地位，發(fā)展前景廣闊。

由于水資源時空分布不均，貴州多發(fā)生旱災(zāi)，如2009—2010 年的連年特大旱災(zāi)［4］。旱災(zāi)對辣椒產(chǎn)量、品質(zhì)影響較大，導(dǎo)致農(nóng)戶收入不穩(wěn)定，為降低旱災(zāi)對農(nóng)戶造成的經(jīng)濟損失，諸多學(xué)者展開了氣象指數(shù)保險的相關(guān)研究。氣象指數(shù)保險不同于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)保險。傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)保險雖然保險覆蓋范圍較廣，如暴雨、內(nèi)澇、冰雹、大風(fēng)等自然災(zāi)害，但是理賠流程相對繁瑣，不僅需要勘探災(zāi)情以及根據(jù)最終產(chǎn)量損失計算理賠金額，還存在賠付不及時等問題。而氣象指數(shù)保險則相反，雖然保險內(nèi)容相對較少，主要是天氣指數(shù)方面，但是理賠高效快捷，賠付標(biāo)準透明公開［5］。

1997—1999 年間國外氣象指數(shù)保險處于理論研究階段；2002—2006 年，側(cè)重于氣象指數(shù)保險的設(shè)計應(yīng)用以及試點研究；至今國際社會對氣象指數(shù)保險投入迅速增加，不斷設(shè)計新的產(chǎn)品，更多國家參與氣象指數(shù)保險的研究與應(yīng)用［6］。在國外，如印度、墨西哥、馬拉維的農(nóng)業(yè)氣象指數(shù)保險業(yè)務(wù)開展已較為順利，得到了相關(guān)地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者以及政府的大力支持［6］。

2007 年中國保險監(jiān)督管理委員會印發(fā)的《關(guān)于做好保險業(yè)應(yīng)對全球變暖引發(fā)極端天氣氣候事件有關(guān)事項》標(biāo)志著我國正式引入氣象指數(shù)保險［7］。雖然我國引入氣象指數(shù)保險較晚，但已有豐富的研究成果。針對旱災(zāi)的氣象指數(shù)保險我國已有諸多學(xué)者進行了相關(guān)研究。吳榮軍等［8］提出了基于作物水分虧缺率、降水距平百分率抗旱指數(shù)構(gòu)建的干旱綜合風(fēng)險區(qū)劃模型，通過該模型對冬小麥的純保險費率進行了修正。楊帆等［9］通過構(gòu)建干旱指數(shù)，計算出的純保險費率與實際單產(chǎn)減產(chǎn)率相近，相關(guān)系數(shù)達到了0.89。楊太明等［10］通過建立干旱指數(shù)模型，進行干旱天氣指數(shù)保險費率的修訂，形成干旱天氣指數(shù)產(chǎn)品并進行了實際應(yīng)用。曲思邈等［11］通過Weibull 分布模型對純保險費率進行擬定，在不同區(qū)域采用了不同免賠額度，使得保險產(chǎn)品更貼合實際。曹雯等［1］通過定義降水負距平百分率作為冬小麥干旱氣象指數(shù)，建立相關(guān)模型，初步設(shè)計了冬小麥干旱氣象指數(shù)保險產(chǎn)品，并對其進行了基于風(fēng)險評估的修訂。

雖然有關(guān)旱災(zāi)氣象指數(shù)保險的研究已取得諸多成果，但是農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)保險的認知水平還相對較低［13］，并且當(dāng)前研究的對象主要集中于冬小麥、玉米等作物，而鮮有辣椒干旱氣象指數(shù)保險的研究報道。因此該文通過辣椒干旱氣象指數(shù)保險純保險費率研究，為干旱氣象指數(shù)保險在辣椒生產(chǎn)保險中的應(yīng)用提供了信息參考，同時為實現(xiàn)貴州省辣椒種植業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供新視角。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

貴州省位于云貴高原，海拔高度介于235～2 235 m 之間，整體由西北部地區(qū)向東部及南部地區(qū)遞減，境內(nèi)丘陵、河谷、盆地等地貌縱橫交錯，生態(tài)環(huán)境良好，有十分良好的天然隔離條件，有助于高品質(zhì)辣椒種植。并且貴州省種植辣椒以及吃辣椒有著悠久的歷史，貴州人為了抵御濕冷進而日常飲食中通常添加辣椒［14］。貴州省辣椒種植面積在全國名列第一，辣椒品種豐富，具有較高的品牌影響力以及市場占有率［14］。但是受制于貴州省地形，辣椒種植區(qū)域長期處于不連片的狀態(tài)，且部分地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施落后，難以抵御自然災(zāi)害，導(dǎo)致除了安順地區(qū)、六盤水地區(qū)、畢節(jié)地區(qū)等外的其余地區(qū)，辣椒單產(chǎn)普遍較低［14］。貴州省水資源時空分布不均，雖然年降水在800～1 700 mm 之間，但是降水分布嚴重不均，西南地區(qū)降水較多，北部地區(qū)降水較少，容易出現(xiàn)旱災(zāi)。

圖1 研究區(qū)地理位置Fig.1 Location of study area

1.2 研究數(shù)據(jù)

該文研究數(shù)據(jù)包括1990—2019 年共30 年貴州省降水量數(shù)據(jù)（單位：mm），數(shù)據(jù)來自貴州省氣象局的84 個國家氣象站點。該數(shù)據(jù)以小時（h）為時間分辨率。數(shù)字高程地圖（DEM）由地理數(shù)據(jù)云網(wǎng)站提供。貴州省矢量邊界地圖以及84 個氣象站點的經(jīng)緯度、海拔高度數(shù)據(jù)。

2 研究方法

2.1 辣椒干旱指標(biāo)

考慮洪澇后連續(xù)干旱或連續(xù)干旱后洪澇的極端情況，參考干旱K 指數(shù)標(biāo)準［15］，把實際降水量連續(xù)低于某臨界值的天數(shù)作為衡量干旱的標(biāo)準。辣椒生育期的不同階段需水量差距較大，在幼苗期需水量最小僅占總需水量的16%，在隨后的開花采收前期、盛收期以及末收期辣椒需水量大幅增加，分別達到26%、37%和21%［16］。7—9 月主要為辣椒的開花采收前期、盛收期以及末收期，干旱對辣椒產(chǎn)量品質(zhì)的影響主要集中在此階段。因此，把7—9 月連續(xù)降水量小于5 mm 的天數(shù)D 作為辣椒干旱指標(biāo)，結(jié)合相關(guān)調(diào)查結(jié)果，制定辣椒產(chǎn)量損失率，具體如表1 所示。如果15 ≤D＜25，則記做發(fā)生一次輕旱災(zāi)害事件，其余類推。通過該干旱指標(biāo)與逐日降水?dāng)?shù)據(jù)可以分別得出84 站點在30 年間發(fā)生各級干旱的總次數(shù)，從而計算出各站點發(fā)生各級干旱的年頻率P。

表1 辣椒干旱指標(biāo)及產(chǎn)量損失率Table 1 Pepper drought index and yield loss rate

2.2 辣椒干旱的純保險費率

純保險費率指單位保險金額收取的保險費的標(biāo)準，純保費占保險金額的比率，由損失概率確定。根據(jù)保險平衡原理，純保險費率等于保險損失的期望值［17］，即

式（1）中，Pr 為純保險費率，Lr為不低于免賠額的各級減產(chǎn)率，P為該級減產(chǎn)事故出現(xiàn)的概率（頻率），M為免賠額，該文取10%進行計算。受災(zāi)的概率越高以及受災(zāi)造成的損失越大，則需要繳納的純保險費越高。

2.3 空間差值分析

該文采取克里金插值法，對84 站點的各級干旱頻率、損失率、純保險費率進行空間插值，并通過ArgGIS 繪制區(qū)域分布填色圖。通過插值得出各級干旱頻率空間分布圖、辣椒損失率空間分布圖以及純保險費率空間分布圖，從而進行空間分布特征分析。

相較于反距離權(quán)重插值法，克里金插值法在理論與實際應(yīng)用中效果更好。反距離權(quán)重法雖然效率較高，但僅在差值點分布較為均勻的情況下差值效果較好，且更容易受到極值的影響。而克里金差值即使在差值點較少時，效果依舊遠優(yōu)于反距離權(quán)重差值法。因而克里金算法被廣泛應(yīng)用于地理科學(xué)、大氣科學(xué)、環(huán)境科學(xué)等領(lǐng)域。

3 結(jié)果與分析

3.1 辣椒干旱空間分布以及年損失率空間分布

根據(jù)表1 的干旱指標(biāo)標(biāo)準以及1990—2019 年貴州省84 個氣象站逐日降水量資料，判斷出84 個站點在過去30 年間發(fā)生各級干旱次數(shù)。從而根據(jù)各站各級干旱發(fā)生次數(shù)計算出各站點發(fā)生各級干旱的年頻率；最后根據(jù)式（1）可計算84 個站點的年均損失率。

3.1.1 干旱空間分布

由圖2 可以看出，貴州省輕旱主要發(fā)生地區(qū)分布于貴州省東部一帶以及中部部分地區(qū)。在東部輕旱地區(qū)北起道真南至黎平，東部一帶輕旱發(fā)生頻率基本都高于0.33。在中部，以黔西、修文、播州組成的三角區(qū)域同樣輕旱發(fā)生頻率達到了0.38 以上。而在其他區(qū)域，輕旱發(fā)生的頻率相對較低，基本都在0.27 以下，尤其是在西南地區(qū)，低至0.17。這說明了，在貴州省東部以及中部部分地區(qū)，發(fā)生輕旱頻率較高，且發(fā)生輕旱地區(qū)相對集中，有較明顯的區(qū)域性。

中旱的分布與輕旱的分布大致類似，但是具體位置有些許偏移。相較于輕旱，中旱發(fā)生頻率較高的中部片區(qū)位置更偏南，即位于清鎮(zhèn)、惠州、花溪片區(qū)；帶狀區(qū)北部偏西，南部更偏南，呈現(xiàn)為從北部桐梓到東南從江一帶，該帶狀呈現(xiàn)西北東南走向。在東部銅仁、萬山出現(xiàn)了新的中旱高頻區(qū)。在中旱頻率高發(fā)帶上、中部片區(qū)以及東部銅仁地區(qū)，中旱發(fā)生頻率達到了0.17 以上。西南地區(qū)中旱發(fā)生頻率依舊最低，均低于0.10。

圖2 貴州省干旱發(fā)生頻率分布Fig.2 Distribution map of drought frequency in Guizhou province

重旱高頻發(fā)生區(qū)域更加集中，主要位于在東南部，相較于輕旱、中旱，除了東南高發(fā)地區(qū)，其余地區(qū)發(fā)生重旱頻率大幅降低。在東南部重旱發(fā)生頻率均高于0.07，鎮(zhèn)遠發(fā)生頻率最高，達到了0.17。重旱發(fā)生頻率最低的地區(qū)依舊位于西南部，發(fā)生頻率均低于0.03。

特旱就相對有些特殊，發(fā)生過特旱的地區(qū)主要分布在貴州省中部偏東地區(qū)，其中在1990—2019 年間，發(fā)生過2 次及以上的地區(qū)僅有仁懷、綏陽、施秉和榕江。僅有榕江發(fā)生了3 次，發(fā)生次數(shù)為全省最多。發(fā)生過特旱的地區(qū)呈現(xiàn)為西北東南走向的帶狀分布，該帶狀分布與中旱的帶狀分布重合較好。發(fā)生頻率最高地區(qū)位于東南部的榕江，頻率高達0.10。其余地區(qū)，尤其是西南地區(qū)，在30 年間未發(fā)生過特旱。

綜合來看干旱發(fā)生頻率較高的區(qū)域主要集中在東部地區(qū)以及貴州省中部部分地區(qū)。在東南地區(qū)發(fā)生各級干旱的頻率較高，干旱影響較大；在西南等地區(qū)則干旱發(fā)生頻率較低，干旱對西南地區(qū)的影響較小。

圖3 貴州省辣椒年損失率分布Fig.3 Distribution map of annual loss rate of pepper in Guizhou province

3.1.2 辣椒年均損失率空間分布

由圖3 可以看出，在貴州省東部大部分地區(qū)由于輕旱導(dǎo)致的損失超過3.1%，在黎平損失率最高，并達到了5.7%。在中部，以黔西、修文、播州組成的三角區(qū)域每年由于輕旱導(dǎo)致的損失達到了3.6%以上。而在其他區(qū)域，輕旱導(dǎo)致的損失率相對較低，尤其是在西南地區(qū)，均低于1.6%。

中旱導(dǎo)致的辣椒損失率分布與輕旱相似，但位置有所偏移。在損失率較高的西北東南走向的帶狀區(qū)域與中部部分區(qū)域損失率均大于3.3%，其中在東南部的從江損失率最大，達到了6.6%。西南地區(qū)依舊損失率最低，均低于1.9%。

重旱導(dǎo)致?lián)p失率較高的地區(qū)更為集中，主要分布于東南地區(qū)，損失率均大于2.3%，且在鎮(zhèn)遠達到最高值5.1%。同樣西南地區(qū)損失率為全省最低，均低于1.0%。

在1990—2019 年間特旱發(fā)生次數(shù)較少，發(fā)生過多次特旱的地區(qū)更稀少，僅有仁懷、綏陽、施秉和榕江4 個地區(qū)發(fā)生過2 次及以上的特旱，其中在榕江發(fā)生特旱次數(shù)最高，年均損失率就高達4.5%。而西南地區(qū)30 年間均未發(fā)生過特旱。

干旱發(fā)生頻率與損失率有著密切關(guān)系，因此對比圖2 和圖3 可以發(fā)現(xiàn)各級干旱頻率與損失率分布圖十分相似。從圖3 各級干旱導(dǎo)致的損失率來看，各級干旱雖然發(fā)生頻率、致災(zāi)損失率不同，即雖然輕旱單次致災(zāi)損失率較低，但是頻率較高；特旱雖然發(fā)生頻率極地，但單次致災(zāi)損失率很高。但是最終的年均損失率則相差較小，這說明不能忽視任何一次干旱對辣椒產(chǎn)量、品質(zhì)的影響，各級干旱對辣椒種植戶收入的穩(wěn)定性均有著重大影響。

圖4 貴州省辣椒純保險費率分布Fig.4 Distribution map of pure pepper insurance premium rate in Guizhou province

3.2 辣椒純保險費率空間分布分析

如圖4 所示，可以發(fā)現(xiàn)純保險費率較高的地區(qū)主要分布在東部以及中部部分區(qū)域。其中在施秉的純保險費率最高，達到了15.3%，而發(fā)生特旱次數(shù)最高的榕江，純保險費率也達到了14.7%。這說明特旱發(fā)生次數(shù)最高的地區(qū)不一定是干旱損失最大的地區(qū)，但也是損失較大的地區(qū)之一。在施秉雖然各級干旱發(fā)生頻率都不是最高，但各級干旱發(fā)生頻率也不低，因而綜合計算后在施秉有著最高的純保險費率，以及最高的干旱致災(zāi)損失率。

其中在東部地區(qū)以及中部部分地區(qū)，純保險費率均在9%以上，這說明貴州省東部以及中部部分地區(qū)干旱致災(zāi)損失相當(dāng)巨大，在這些地區(qū)尤其需要氣象指數(shù)保險來為農(nóng)戶降低受災(zāi)損失風(fēng)險，尤其是重旱、特旱高發(fā)的東部地區(qū)。

該文僅通過1990—2019 年間的數(shù)據(jù)進行純保險費率計算，發(fā)現(xiàn)干旱影響到了貴州省中部部分地區(qū)以及東部大部分地區(qū)，且由干旱導(dǎo)致的年均損失達到了9%以上。在東部尤其是在施秉、榕江、鎮(zhèn)遠、等地區(qū)發(fā)生重旱、特旱的頻率較高，這些地區(qū)相較于其余地區(qū)有更高概率遭受旱災(zāi)，進而造成巨額損失。因此在這些地區(qū)推行氣象指數(shù)保險就顯得尤為必要，通過氣象指數(shù)保險可以顯著保護當(dāng)?shù)乩苯贩N植農(nóng)戶，能夠在經(jīng)歷高強度旱災(zāi)后快速恢復(fù)生產(chǎn)，且能夠通過保險挽回大部分損失。從而提高當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶的抗干旱風(fēng)險能力，進而促進農(nóng)戶更加積極地種植辣椒，最終實現(xiàn)促進貴州省辣椒產(chǎn)業(yè)的健康穩(wěn)定持續(xù)地增長。

4 結(jié)論

該文通過1990—2019 年間的氣象數(shù)據(jù)，針對干旱對辣椒產(chǎn)品品質(zhì)的影響，設(shè)計出初步的純保險費率進行參考。從各級干旱的空間分布圖看出，干旱著實影響了貴州省的大部分地區(qū)，尤其是中部部分區(qū)域以及東部。在這30 年間就有1/3 的站點出現(xiàn)過特旱，而輕旱、中旱等出現(xiàn)頻率更是相當(dāng)之高。干旱對貴州省辣椒的影響不可謂不大，該文初略計算出了貴州省的純保險費率，通過純保險費率能更加直觀地反應(yīng)貴州省干旱造成的損失。

從純保險費率來看，東部以及部分中部地區(qū)由于干旱導(dǎo)致的年均損失到達了9%以上。雖然理論上農(nóng)戶遭受重旱、特旱概率不高，但是巨額的受災(zāi)損失卻時刻威脅著農(nóng)戶，因此通過氣象指數(shù)保險則可以大大降低農(nóng)戶遭受嚴重旱災(zāi)的損失風(fēng)險。即使不幸遭受嚴重旱災(zāi)，氣象指數(shù)保險相較于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)保險更快捷的賠付流程與公開透明的賠付標(biāo)準，不僅能夠最大限度挽回農(nóng)戶受到的損失，還能讓農(nóng)戶得以更快速的恢復(fù)生產(chǎn)，且不會影響來年的種植計劃。

通過對貴州辣椒干旱氣象指數(shù)保險的純保險費率研究，得出在貴州省有著廣闊的氣象指數(shù)保險應(yīng)用前景。希望借此促進氣象指數(shù)保險的研究與應(yīng)用推廣，通過推廣氣象指數(shù)保險的應(yīng)用，降低辣椒種植戶遭受嚴重旱災(zāi)的收入不穩(wěn)定風(fēng)險，幫助農(nóng)戶持續(xù)穩(wěn)定地發(fā)展辣椒種植業(yè)，最終促進貴州省辣椒產(chǎn)業(yè)健康穩(wěn)定的增長。

該文在設(shè)計各級干旱造成損失時，僅通過參考相關(guān)研究與歷史經(jīng)驗得出，在后續(xù)產(chǎn)品設(shè)計中可通過近年產(chǎn)量數(shù)據(jù)等進一步優(yōu)化，且后續(xù)還應(yīng)該考慮到地區(qū)差異，劃分不同危險等級區(qū)域，根據(jù)區(qū)域的不同采用不同定價策略等。