低溫對天津日光溫室黃瓜產(chǎn)量的影響

柳 芳, 陳思寧, 黎貞發(fā)

(天津市氣候中心，天津 300074)

引 言

根據(jù)天津自然資源和地理位置，天津以沿海都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)為發(fā)展方向，設(shè)施農(nóng)業(yè)是其中重要的組成部分。至2016年，全市設(shè)施面積35.3千公頃，年增加經(jīng)濟效益超過60億元，占蔬菜總產(chǎn)值的85%以上。設(shè)施農(nóng)業(yè)已成為當(dāng)前天津農(nóng)業(yè)最大的經(jīng)濟增長點。

由于天津大陸性季風(fēng)氣候的特點，冬季寒冷，最冷月平均氣溫為-5.4～3.0 ℃，因此冬季低溫成為制約設(shè)施農(nóng)業(yè)的主要氣象災(zāi)害[1]。為補償災(zāi)害損失，提高災(zāi)后恢復(fù)能力，保證生產(chǎn)的穩(wěn)定發(fā)展，農(nóng)業(yè)保險成為行之有效的手段之一。傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)保險以實際災(zāi)害損失作為賠付依據(jù)，操作復(fù)雜，保險公司與投保戶雙方常在查險、定損、理賠、估價等方面存在較大分歧[2-4]。為了解決這一問題，許多國家相繼推出了天氣指數(shù)保險產(chǎn)品以改進傳統(tǒng)經(jīng)營模式。

天氣指數(shù)農(nóng)業(yè)保險的概念最早出現(xiàn)在20世紀(jì)90年代后期，是在事先指定的區(qū)域內(nèi)，以一種事先規(guī)定的氣象事件或變量如天氣事件、降水量、氣溫、風(fēng)速等的發(fā)生為基礎(chǔ)，確立損失補償支付合同的保險方式[5]。2009年11月24日，我國首款農(nóng)作物旱災(zāi)指數(shù)保險產(chǎn)品經(jīng)過中國保險監(jiān)督管理委員會批準(zhǔn)，在安徽省長豐縣部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)開展了試點工作。此后相繼有許多學(xué)者開展了這方面的研究工作。目前關(guān)于天氣指數(shù)農(nóng)業(yè)保險方面的研究主要包括三方面內(nèi)容:一是建立致災(zāi)指標(biāo)，進行保險風(fēng)險區(qū)劃，根據(jù)風(fēng)險值的高低建立參保指標(biāo)和等級。例如劉映寧[6]、楊小利[7]等以日最低氣溫為災(zāi)害指標(biāo)建立陜西、甘肅蘋果花期低溫凍害風(fēng)險指數(shù)，根據(jù)風(fēng)險指數(shù)的大小確定農(nóng)業(yè)保險的參保指標(biāo)和等級。王華等[8]選用日平均氣溫≤23 ℃積寒指數(shù)、晚稻生產(chǎn)力水平構(gòu)建廣東晚稻寒露風(fēng)保險風(fēng)險區(qū)劃指標(biāo)，制作保險風(fēng)險區(qū)劃圖。二是災(zāi)害指標(biāo)、減產(chǎn)率、產(chǎn)量風(fēng)險分布模型或災(zāi)害風(fēng)險分布模型相結(jié)合，厘定不同免賠額下的純保險費率。例如孫擎[9]、劉凱文[10]等以日最高氣溫≥35 ℃的持續(xù)天數(shù)為致災(zāi)指標(biāo)，結(jié)合減產(chǎn)率和災(zāi)害的概率分布函數(shù)，厘定了早稻和中稻高溫?zé)岷Σ煌赓r額下的純保險費率。楊帆等[11]參考作物蒸散量，結(jié)合逐日降水量資料構(gòu)建東北玉米干旱指數(shù)，依據(jù)干旱指數(shù)概率分布函數(shù)和減產(chǎn)率，計算不同時段的純保險費率。王春乙[12]、蔡大鑫[13]等選取最大降溫幅度、極端最低氣溫、日最低氣溫≤10 ℃持續(xù)日數(shù)和≤10 ℃積寒為致災(zāi)因子，建立海南省芒果、香蕉寒害指數(shù)，結(jié)合減產(chǎn)率和產(chǎn)量風(fēng)險分布模型，厘定不同免賠額下的純保險費率，設(shè)計了芒果寒害氣象指數(shù)保險合同。李睿濤[14]、曹雯[15]等分別以標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)月值、降水距平百分率的負值作為冬小麥干旱氣象指數(shù)，結(jié)合減產(chǎn)率及其風(fēng)險概率，計算不同免賠額下的純保險費率。丁燁毅等[16]以連續(xù)降水影響日數(shù)作為楊梅降水氣象指數(shù),結(jié)合減產(chǎn)率和降水指數(shù)風(fēng)險概率, 設(shè)計不同賠付觸發(fā)條件下的保險純費率和保險產(chǎn)品。三是根據(jù)災(zāi)害指數(shù)與減產(chǎn)率的關(guān)系，建立保險產(chǎn)品。婁偉平等[17]根據(jù)低溫強度、低溫持續(xù)時間及品種抗凍能力構(gòu)建柑橘低溫凍害指數(shù)，結(jié)合相對氣象產(chǎn)量，設(shè)計柑橘嚴(yán)重凍害保險氣象理賠指數(shù)。

目前災(zāi)害天氣指數(shù)保險產(chǎn)品多涉及糧食、經(jīng)濟林果、煙葉等領(lǐng)域，關(guān)于設(shè)施蔬菜方面的保險產(chǎn)品研究尚比較少見。郭小芹等[18]根據(jù)日光溫棚的大風(fēng)、低溫、寡照三種氣象災(zāi)害指標(biāo)，用熵權(quán)法評判不同災(zāi)害等級的風(fēng)險度，設(shè)計棚內(nèi)外賠付指數(shù)并約定不同生育期兌付標(biāo)準(zhǔn)。杜子璇等[19-20]以日最低氣溫、逐日日照時數(shù)≤3 h為致災(zāi)指標(biāo)，對河南日光溫室黃瓜寡照、西紅柿低溫冷害進行風(fēng)險區(qū)劃，對兩種災(zāi)害的年際發(fā)生次數(shù)和空間分布情況進行了探討。上述關(guān)于設(shè)施蔬菜天氣指數(shù)保險產(chǎn)品的研究大多是從氣象指標(biāo)方面入手，作物災(zāi)損率方面考慮得較少。這主要是因為設(shè)施蔬菜較其他作物在產(chǎn)量形成上有很大的不同，多次采收，有多次產(chǎn)量，造成產(chǎn)量波動的因素較復(fù)雜。其次，設(shè)施蔬菜發(fā)生氣象災(zāi)害主要是受設(shè)施內(nèi)小氣候環(huán)境的影響，而后者又受設(shè)施類型、生產(chǎn)管理等多方面的影響，氣象致災(zāi)指標(biāo)缺乏一致性。此外設(shè)施生產(chǎn)的發(fā)展歷史相對偏短，災(zāi)害數(shù)據(jù)樣本收集比較困難。

針對上述問題，本研究根據(jù)設(shè)施蔬菜多次采收的特點，將單次采收的產(chǎn)量作為一個獨立樣本，整個收獲期可形成一個產(chǎn)量序列，對產(chǎn)量樣本采用趨勢分離方法剔除生產(chǎn)管理的影響，計算減產(chǎn)率。由于災(zāi)害數(shù)據(jù)樣本缺乏，本研究建立的天氣指數(shù)保險產(chǎn)品需要進一步經(jīng)過實際災(zāi)害數(shù)據(jù)的檢驗。

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究所用溫室數(shù)據(jù)來自天津農(nóng)科院武清區(qū)創(chuàng)新基地內(nèi)的新型二代溫室。溫室東西長65 m，南北跨度10 m，脊高5.2 m，后墻高3.7 m，后墻材料為磚加苯板。產(chǎn)量數(shù)據(jù)時間為2013-2014年和2014-2015年2年溫室蔬菜產(chǎn)量觀測數(shù)據(jù)，蔬菜為多次采摘作物，每次采摘的重量可作為1個產(chǎn)量樣本，每年18個產(chǎn)量數(shù)據(jù)。為保證數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性，對2年的產(chǎn)量數(shù)據(jù)進行平均。氣象數(shù)據(jù)時間選取對應(yīng)的2013-2014年、2014-2015年溫室內(nèi)的小氣候觀測資料。環(huán)境氣象數(shù)據(jù)為天津市13個國家級氣象站2005-2014年氣象觀測資料。

1.2 研究方法

1.2.1 研究對象和研究時段的確定

基于對天津市溫室蔬菜種植種類、種植面積和經(jīng)濟效益的調(diào)研，同等面積同樣管理水平的溫室種植果菜的經(jīng)濟效益約為葉菜類兩倍。果類蔬菜中種植面積較大的是黃瓜和西紅柿。兩種果類蔬菜中，黃瓜對環(huán)境氣象條件的敏感性更高，因此本文選擇黃瓜作為主要研究對象。

天津市日光溫室黃瓜種植主要分為三種茬口，秋冬茬、越冬一大茬和冬春茬。三種茬口的黃瓜整個生長期均會受到外界氣象條件的影響。從不利氣象條件造成經(jīng)濟損失的嚴(yán)重程度去比較，收獲期遭受氣象災(zāi)害時損失最大。此外氣象條件對日光溫室黃瓜生長的不利影響主要表現(xiàn)在氣溫和日照兩個方面。天津地區(qū)冬季是一年中氣溫最低和光照最少的季節(jié),也是設(shè)施蔬菜氣象災(zāi)害發(fā)生最多最嚴(yán)重的季節(jié)。因此，本研究以收獲期在冬季(12月至次年2月，下同)的越冬一大茬黃瓜為研究對象，研究的關(guān)鍵發(fā)育期為收獲期。

1.2.2 減產(chǎn)率的計算

對黃瓜產(chǎn)量數(shù)據(jù)采用直線滑動平均的方法模擬趨勢產(chǎn)量，其中滑動步長為11天。根據(jù)趨勢產(chǎn)量可分別計算氣象產(chǎn)量和相對氣象產(chǎn)量,相對氣象產(chǎn)量的負值可定義為災(zāi)害天氣造成的減產(chǎn)率。直線滑動平均是一種線性回歸模擬與滑動平均模擬相結(jié)合的模擬方法[21]。該方法的優(yōu)點在于既不必主觀假定(或判定)產(chǎn)量歷史演變的曲線類型, 同時又不損失樣本序列的數(shù)量。則趨勢產(chǎn)量、氣象產(chǎn)量、相對氣象產(chǎn)量可由下式得出：

Yw=Y-Yt

(1)

X=Yw/Yt

(2)

式中,Yw為氣象產(chǎn)量，Y為實際產(chǎn)量，Yt為趨勢產(chǎn)量，X為相對氣象產(chǎn)量。

計算相同時段減產(chǎn)率和低溫天氣的定量對應(yīng)關(guān)系，確定低溫天氣農(nóng)業(yè)保險理賠閾值。計算近10年低溫的發(fā)生概率，參考已有農(nóng)業(yè)保險產(chǎn)品災(zāi)害天氣的發(fā)生概率，初步建立低溫天氣指數(shù)保險產(chǎn)品。

2 結(jié)果與分析

2.1 低溫導(dǎo)致的減產(chǎn)率

選取2013-2014年和2014-2015年冬季黃瓜產(chǎn)量資料為樣本，計算因低溫造成的減產(chǎn)率。由于溫室黃瓜采收時間間隔不一致，采用數(shù)學(xué)平均，將黃瓜產(chǎn)量數(shù)據(jù)換算為同時間間隔的產(chǎn)量序列，然后以該產(chǎn)量序列為樣本，采用直線滑動平均的方法分別計算趨勢產(chǎn)量、氣象產(chǎn)量和相對氣象產(chǎn)量，滑動步長為11天。相對氣象產(chǎn)量的負值，可認為是由低溫造成的減產(chǎn)率。圖1為黃瓜實際產(chǎn)量、趨勢產(chǎn)量和氣象產(chǎn)量變化圖。

由圖1可以看出，趨勢產(chǎn)量、氣象產(chǎn)量與實際產(chǎn)量的變化趨勢基本一致。趨勢產(chǎn)量能解釋實際產(chǎn)量的80%以上，在圖上表現(xiàn)為一條光滑的曲線。實際單產(chǎn)則表現(xiàn)為一條不連續(xù)變化的折線，其波動特征和氣象產(chǎn)量一致，說明氣象條件是造成產(chǎn)量波動的主要原因。

圖1 黃瓜實際產(chǎn)量、趨勢產(chǎn)量及氣象產(chǎn)量變化圖

根據(jù)公式(1)(2)可得出相對氣象產(chǎn)量序列。選取低溫發(fā)生時段(參考陳思寧等[22]研究成果劃分低溫發(fā)生時段)，根據(jù)同時段與其對應(yīng)的減產(chǎn)率(相對氣象產(chǎn)量為負值)，可得出對應(yīng)不同低溫指標(biāo)的損失率(表1)。

表1 不同低溫天氣下黃瓜的減產(chǎn)率

2.2 近10年低溫天氣發(fā)生概率

2.2.1 四種低溫指標(biāo)的發(fā)生概率

近10年(2005-2014年)冬季低溫天氣發(fā)生概率的計算結(jié)果如圖2。由圖2可以看出，4種低溫天氣發(fā)生概率的空間分布不同。日平均氣溫在-3 ℃以上的低溫天氣，表現(xiàn)為南部發(fā)生概率高，北部發(fā)生概率低。日平均氣溫在-3 ℃以下的低溫天氣，則與-3 ℃以上的相反，其中日平均氣溫在-6 ℃以下的低溫天氣發(fā)生概率有兩個高值區(qū)，分別為北部的寶坻和東部的寧河。

圖2 2005-2014年黃瓜收獲期4種低溫天氣發(fā)生概率圖(a)日平均氣溫0～1.6 ℃,(b)日平均氣溫-3～0 ℃,(c)日平均氣溫-6～-3 ℃,(d)日平均氣溫≤-6 ℃

由上述數(shù)據(jù)可以看出，冬季接近40%的天數(shù)日平均氣溫為-3～0 ℃，發(fā)生概率在4個等級指標(biāo)中最高，0～1.6 ℃造成的災(zāi)害程度較輕，故這兩級指標(biāo)不作為低溫農(nóng)業(yè)保險理賠的天氣指標(biāo)。本研究選取日平均氣溫為-6～-3 ℃及-∞～-6 ℃作為低溫農(nóng)業(yè)保險的理賠天氣指標(biāo)。

2.2.2 兩種低溫指標(biāo)不同持續(xù)天數(shù)的概率

近10年(2005-2014年)上述兩級農(nóng)業(yè)保險理賠天氣不同持續(xù)天數(shù)的發(fā)生概率(持續(xù)天數(shù)設(shè)定為2天,3天,4天,…,10天)見圖3和圖4。由于圖片太多，本文僅顯示持續(xù)5～10天低溫發(fā)生概率空間分布圖。

由圖3可以看出，-6～-3 ℃低溫天氣持續(xù)天數(shù)為6天時，全市發(fā)生概率在1以下，即一年一遇；持續(xù)天數(shù)為8天時，全市發(fā)生概率在0.5以下，即兩年一遇；持續(xù)天數(shù)為10天時，全市發(fā)生概率在0.3以下，即十年三遇。

圖3 2005-2014年日平均氣溫在-6～-3 ℃的不同持續(xù)天數(shù)的發(fā)生概率(a)持續(xù)5天，(b)持續(xù)6天，(c)持續(xù)7天，(d)持續(xù)8天，(e)持續(xù)9天，(f)持續(xù)10天

由圖4可以看出，日平均氣溫低于-6 ℃的低溫天氣持續(xù)6天時，全市的發(fā)生概率在0.5以下，兩年一遇；持續(xù)8天時，發(fā)生概率在0.3以下，十年三遇；持續(xù)9天以上時，發(fā)生概率在0.2以下，五年一遇。

圖4 2005-2014年日平均氣溫≤-6 ℃的不同持續(xù)天數(shù)的發(fā)生概率(a)持續(xù)5天，(b)持續(xù)6天，(c)持續(xù)7天，(d)持續(xù)8天，(e)持續(xù)9天，(f)持續(xù)10天

參考保險公司干旱災(zāi)害農(nóng)業(yè)保險產(chǎn)品，選取投保的災(zāi)害天氣指標(biāo)發(fā)生概率為0.1，考慮溫室生產(chǎn)經(jīng)濟效益、生產(chǎn)成本較同等面積大田生產(chǎn)的高，蔬菜對環(huán)境氣象條件的敏感程度、脆弱程度都較大田作物的高，此處選取低溫發(fā)生概率為0.3以下的持續(xù)天數(shù)為投保的災(zāi)害發(fā)生天數(shù)。因此日光溫室黃瓜果期低溫的農(nóng)業(yè)保險天氣指標(biāo)可分為-6～-3 ℃和≤-6 ℃兩級(見表2)。

表2 日光溫室黃瓜果期低溫農(nóng)業(yè)保險天氣指標(biāo)

2007年天津市政府啟動政策性農(nóng)業(yè)保險試點工作，目前大田作物保險基本實現(xiàn)全覆蓋。溫室大棚中雪災(zāi)、冰雹、風(fēng)災(zāi)和暴雨4種氣象災(zāi)害已納入農(nóng)業(yè)保險范圍，投保對象是溫室大棚的設(shè)施(棚膜、鋼架等)，主要賠償氣象災(zāi)害對溫室大棚造成的機械性損壞。2017年開始在小范圍內(nèi)試點溫室作物保險，將溫室大棚中的蔬菜納入?yún)⒈ο?，對因溫室設(shè)施損壞而遭受災(zāi)害的作物進行賠償。對于冬季影響溫室蔬菜生長與產(chǎn)量的主要氣象災(zāi)害——低溫，尚未

有成熟的保險產(chǎn)品。本文建立了日光溫室黃瓜收獲期低溫溫室外致災(zāi)指標(biāo)，探討了低溫天氣與蔬菜產(chǎn)量的定量影響關(guān)系，初步構(gòu)建了日光溫室黃瓜低溫農(nóng)業(yè)保險產(chǎn)品，研究成果為以后設(shè)施蔬菜災(zāi)害天氣指數(shù)保險產(chǎn)品的上市提供數(shù)據(jù)支撐。

3 結(jié)論與討論

(1)與大田農(nóng)業(yè)相比，設(shè)施蔬菜發(fā)展時間相對較短，產(chǎn)量數(shù)據(jù)、災(zāi)害數(shù)據(jù)積累相對不足，給制定蔬菜災(zāi)害天氣指數(shù)保險產(chǎn)品帶來一定困難。本文以黃瓜多次采收數(shù)據(jù)為時間樣本序列，以此彌補產(chǎn)量數(shù)據(jù)的不足。通過計算同時段相對氣象產(chǎn)量和低溫天氣的對應(yīng)關(guān)系，建立減產(chǎn)率與低溫天氣指標(biāo)的定量關(guān)系。

(2)本研究在考慮低溫天氣對溫室蔬菜產(chǎn)量影響的基礎(chǔ)之上，還增加了低溫天氣和不同持續(xù)天數(shù)的歷史發(fā)生概率的計算，以已有的氣象災(zāi)害農(nóng)業(yè)保險產(chǎn)品為參考，初步建立包含致災(zāi)指標(biāo)、持續(xù)天數(shù)、減產(chǎn)率的溫室蔬菜果期低溫天氣指數(shù)農(nóng)業(yè)保險產(chǎn)品。

(3)由于目前災(zāi)害數(shù)據(jù)樣本缺乏，本研究成果尚未有實測災(zāi)害減產(chǎn)數(shù)據(jù)檢驗，今后也將在這方面繼續(xù)補充完善。