农业保险气象服务指南——天气指数设计

("附件农业保险气象服务指南--天气指数设计-1-《农业保险气象服务指南》--天气指数设计编写人员主编杨太明编写(按姓氏笔划排序)叶彩华刘瑞娜许莹吴利红陈金华李朝生张建军屈振江姜燕赵艳霞栾庆祖曹雯潘亚茹-2-目录1总则11.1编制目的............................................................................................................................11.2编制依据............................................................................................................................12天气指数设计流程13天气指数设计步骤23.1需求分析和实地调查.........................................................................................................23.1.1需求分析.................................................................................................................23.1.2实地调查.................................................................................................................23.2资料收集与处理................................................................................................................33.2.1资料及来源.............................................................................................................33.2.2数据质量控制..........................................................................................................33.2.3灾情资料处理..........................................................................................................33.3天气指数构建....................................................................................................................33.4指数-灾损模型建立...........................................................................................................43.5理赔触发值确定................................................................................................................53.6纯费率厘定........................................................................................................................54天气指数保险产品设计与服务54.1天气指数保险费率优化.....................................................................................................54.2天气指数保险条款设计.....................................................................................................64.3天气指数保险气象服务.....................................................................................................6附录1：名词解释....................................................................................................................6附录2：气象灾害风险评估....................................................................................................8附录3：国内天气指数保险产品个例....................................................................................9附录3-1：安徽夏玉米干旱天气指数设计.....................................................................9附录3-2：北京春玉米干旱天气指数设计...................................................................12附录3-3：浙江茶叶霜冻天气指数设计.......................................................................15附录3-4：陕西苹果干旱天气指数设计.......................................................................20附录3-5：安徽冬小麦天气指数设计...........................................................................22-3-天气指数设计1总则1.1编制目的天气指数保险作为一种新型保险模式，具有客观独立、科学敏感、公开透明、及时有效、连续可分等特性。在我国气象灾害多发、重发和农业保险市场形势一片大好的背景下，各地的天气指数保险迅速发展，各级气象部门在天气指数保险产品设计、农业气象灾害风险分析和评估及后续服务等方面的参与度越来越高。为满足广阔的市场需求，指导各级气象部门进一步开展天气指数保险气象服务，特制定本指南。1.2编制依据《国务院关于加快发展现代保险服务业的若干意见》（国发〔2014〕29号）：“开展农产品目标价格保险试点，探索天气指数保险等新兴产品和服务，丰富农业保险风险管理工具”。《中共中央国务院关于落实发展新理念加快农业现代化实现全面小康目标的若干意见》（中发〔2016〕1号）“探索开展重要农产品目标价格保险，以及收入保险、天气指数保险试点”。《中国气象局关于贯彻落实中央农村工作会议和2015年中央一号文件精神的通知》（气发〔2015〕12号）：“在安徽、内蒙古开展农业保险气象服务试点，力争在天气指数保险，农业气象灾害勘察定损技术等方面取得进展”。《中国气象局关于印发2016年全国气象局长会议文件的通知》（气发〔2016〕11号）：“利用市场机制开展天气指数保险气象服务”。《中国气象局关于印发2017年全国气象局长会议文件的通知》（气发〔2017〕1号）：“推进天气指数农业保险服务、农产品气候品质评价、特色农业气象中心规范建设”。12天气指数设计流程在气象灾害风险分析的基础上，天气指数设计流程见图1。图1.天气指数设计流程图3天气指数设计步骤3.1需求分析和实地调查3.1.1需求分析气象、财政、农业和保险公司等多部门联合对当地的农业产业、主要作物、主要气象灾害进行分析，初步确定天气指数保险标的物和保障程度，如保险金额、保险试点范围、政府财政补贴、多数农户的实际参保需求及农户缴费比例等事项。2需求分析实地调查产品设计与服务资料收集与处理纯费率厘定理赔触发值确定天气指数-灾损模型建立天气指数构建3.1.2实地调查调查内容包括：标的物的主要种植区域分布，标的物主要发育期，影响标的物产量的主要气象要素、主要影响时段；不同年景下标的物单产值，正常年景、好年景、差年景的代表年份；标的物单产的种植管理成本，标的物产品价格，不同年景的收入水平，购买保险产品最多能承受的保费等信息。调查形式包括：赴保险标的物主要生产基地，通过实地观察、与当地农户交流；邀请经营主体、政府部门有关人员和相关专家座谈。在需求分析和实地调查的基础上，初步确定标的物的主要承保灾种、主要保险时段和关键气象要素。3.2资料收集与处理3.2.1资料及来源承保区域10年以上的气象资料，以及多年农作物产量资料、农作物生育期资料、重要气象灾害灾情资料、基础地理信息、生产记录资料、试验观测资料等。主要来源于气象、农业、统计、民政等部门，以及高校、科研院所、新型农业经营主体（专业合作社、种养植大户）和文献资料等。3.2.2数据质量控制对收集到的气象、产量和灾情等历史资料进行质量控制，主要包括实地调查验证和统计检验方法。3.2.3气象灾情资料处理利用历史气象资料，结合气象灾害指标值，对收集到的气象灾情资料进行甄别。33.3天气指数构建天气指数可以由单一气象要素构成，也可以是多个气象要素构成的综合气象指数。一般应满足客观性、独立可验证性，并具有较好的稳定性。指数可采用已有的气象灾害指标，也可通过统计分析方法构建得到与减产率显著相关的指数作为反映保险标的物灾害损失程度的天气指数。国内部分省份早期开展的天气指数保险产品设计所选用的天气指数见表1。（1）基于已颁布的国家标准、行业标准、地方标准或印发的业务指标等规范化农业气象灾害指标，确定造成保险标的物灾害的天气指数。（2）通过查阅文献，初选造成保险标的物灾害的相关气象要素（光、温、水），采用敏感系数、方差分析或多重比较等方法分析减产率与气象因子的关系，按照引入因子对产量的影响最大，且因子之间相关性较低的原则，筛选灾害关键致灾因子作为保险标的物灾害的天气指数。表1国内部分已有天气指数示例地区保险标的物灾害天气指数浙江水稻暴雨气温降水等多要素综合模型浙江茶叶霜冻日最低气温北京玉米干旱需水量或关键时段降水量北京露地蔬菜低温/高温/寡照/暴雨温度；日照时数；降雨量北京草莓寡照日照时数陕西苹果干旱需水量与降水量之差安徽夏玉米干旱降水负距平百分率安徽水稻高温日有效高温差累计值安徽冬小麦干旱/连阴雨时段降雨日数累计值3.4指数-灾损模型建立建立天气指数与灾害损失关系模型，常规步骤列举如下（以减产率为例）：（1）计算气象灾害减产率：基于历年单产数据，采用时间序列分析方法拟合趋势产量得到相对气象产量，减产率即为相对气象产量中的减产部分。4式中：yw是相对气象产量；y是实际产量；yt是趋势产量。（2）确定典型气象灾害样本（年）：将某一气象灾害明显发生且导致标的物发生减产的样本作为典型气象灾害样本（年）。（3）构建天气指数-灾损模型：基于提取的典型气象灾害样本（年），采用统计学等方法，得到天气指数与减产率的关系模型。（4）确定天气指数阈值：基于天气指数-灾损模型，计算获得不同减产率对应的天气指数阈值（即不同程度灾害对应的天气指数阈值）。3.5理赔触发值确定天气指数理赔触发值表征的是当实际天气指数超过指数保险中规定的值时，保险公司开始做出赔付的值。理赔触发值的确定过程一般为：基于建立的天气指数-灾损模型，利用保险区域的气象资料和标的物产量资料，分析历史上保险标的物灾害发生损失，计算得出不同天气指数阈值对应的灾害赔付率。考虑赔付率等实际情况，确定相应的天气指数理赔触发值。3.6纯费率厘定天气指数保险产品多采用单产风险分布模型法来厘定费率。天气指数保险的纯费率计算公式可表示为：式中：R为纯保险费率；E(Loss)为产量损失的数学期望，x为减产率序列，f(x)为单产风险的概率分布，目前较常用的分析作物单产风险分布的参数模型包括Beta分布、Gamma分布、Weibull分布、Logistic分布、Burr分布、对数正态分布和双曲线反正旋分布等；F为理赔触发值对应的减产率；\uf06c为保障比例，根据保险区域当地的实际情况确定；Y为预期单产。4天气指数保险产品设计与服务5在完成天气指数设计的基础上，参与天气指数保险产品条款设计与服务。4.1天气指数保险费率优化开展较大范围天气指数产品设计时，要注重基差风险控制，对天气指数保险费率进行优化。4.2天气指数保险条款设计由保险公司设计保险条款。气象部门重点对保险条款中保险责任、保险期限和赔偿处理中的与气象相关的条款进行把关。4.3天气指数保险气象服务气象部门可以提供的天气指数保险理赔服务包括但不限于：天气指数跟踪、气象灾害监测预警评估及相关证明出具等。6附录1：名词解释（1）农业保险保险机构根据农业保险合同，对被保险人在种植业、林业、畜牧业和渔业生产中因保险标的物遭受约定的自然灾害、意外事故、疫病、疾病等保险事故所造成的财产损失，承担赔偿保险金责任的保险活动。（2）政策性农业保险以保险公司市场化经营为依托，政府通过保费补贴等政策扶持，对种植业、养殖业因遭受自然灾害和意外事故造成的经济损失提供的直接物化成本保险。政策性农业保险将财政手段与市场机制相对接，可以创新政府救灾方式，提高财政资金使用效益．分散农业风险，促进农民收入可持续增长。（3）保险标的物保险人对其承担保险责任的各类保险对象。本指南中适宜开展天气指数保险的标的物主要是种植业保险对象，如大宗粮食作物（水稻、小麦、玉米）、油料作物（如油菜、大豆、花生）、特色经济作物（棉花、茶叶、苹果、甘蔗、马铃薯、烟叶），部分水产养殖（露天养殖对象）等。（4）天气指数一个或一组外部的、独立的变量，一般由与保险标的物产量或品质相关的温度、降水和光照等气象要素构成。（5）天气指数保险把一个或几个气象要素（如气温、降水、光照等）对保险标的物的损害程度指数化，并以这种客观的指数作为保险理赔依据的一类保险。7（6）农业气象灾害在农业生产过程中所发生导致农业减产的不利天气或气候条件的总称。适宜开展天气指数研发的农业气象灾害一般包括：干旱、洪涝、渍害、连阴雨、低温冷害、冻害、高温热害、干热风等。（7）保费投保人为取得保险保障，按保险合同约定向保险人支付的费用。（8）天气指数保险触发值开始启动保险理赔时所对应的天气指数值。（9）赔付率一定会计期间赔款支出与保险收入的百分比，单位为百分率（%）。（10）保险费率保险人按单位保险金额向投保人收取保险费的标准，单位为百分率（%）。（11）纯费率纯保费占保险金额的比率，是保险费率的主要组成部分，由损失概率确定。（12）基差风险保险合同约定天气指数所反映的保险标的风险状况与保险标的实际风险状况之间的差异。8附录2：气象灾害风险评估在厘定天气指数保险费率时，当地的天气指数及作物减产率是影响其费率的重要因素。不同地区常年气候、作物的种植面积、地形、植被等也是影响作物产量进而影响保险费率的重要因素。灾害风险评估是厘定费率的基础，应结合各地区灾害风险评估结果来对天气指数保险费率进行修订。针对天气指数保险开展灾害风险评估主要在致灾因子危险性及承灾体脆弱性评估的基础上，综合确定区域灾害风险指数。常用的方法为：（1）计算致灾因子危险性利用历史气象资料，基于保险标的物灾害指标，计算各地区（站点）多年平均的灾害强度和灾害发生频率，以乘积的方式综合后获得致灾因子危险性。（2）计算承灾体脆弱性利用作物历史产量资料，种植面积和耕地面积等资料，计算各地区（站点）产量变异系数和种植面积比率等反映承灾体脆弱性的因子，以平均或乘积的方式综合后获得承灾体脆弱性。（3）计算综合风险将各地区（站点）的致灾因子危险性和承灾体脆弱性评价结果进行无量纲化（归一化）处理，得到致灾因子危险性指数和承灾体脆弱性指数，并利用层次分析法、主成分分析法、专家打分法等方法确定两者的权重。基于地理信息数据，利用GIS技术，将致灾因子危险性指数和承灾体脆弱性指数进行空间化，并通过空间计算综合后获得灾害综合风险评估结果，为保险公司最终厘定天气指数保险费率提供基础数据。9附录3：国内天气指数保险产品个例附录3-1：安徽夏玉米干旱天气指数设计1．资料收集与处理国内进行干旱监测的各种干旱指标中，降水距平百分率指标在气象干旱、农业干旱等领域中得到了广泛的应用。产量资料来源于统计部门，灾情资料来源于农业和民政部门，气象资料来源于当地气象局。采用标准差统计检验方法对异常数据进行处理。2．天气指数构建通过分析安徽省夏玉米不同生长阶段降水负距平与作物产量的关系，构建淮北夏玉米的干旱指数。选择夏玉米抽雄-乳熟期（8月中旬-9月上旬）降水负距平作为淮北夏玉米干旱天气指数。降水负距平是指降水距平百分率的负值。夏玉米抽雄-乳熟期干旱天气指数（即降水负距平）的计算公式，如下：（1）式中，H为夏玉米抽雄-乳熟期的干旱天气指数，Pc为夏玉米抽雄-乳熟期的实际降水量，\uf060Pc为夏玉米抽雄-乳熟期40年（1971-2010年）平均降水量。3．天气指数-灾损模型建立将各站夏玉米干旱天气指数与夏玉米减产率进行相关分析，建立安徽省夏玉米干旱天气指数与减产率的回归方程为:（2）式中，x为夏玉米的减产率，H为夏玉米干旱天气指数。表1夏玉米干旱天气指数与减产率之间关系夏玉米干旱天气指数H（%）减产率（%）10151516201725193020103522402345245026552760296530703175338034853590379538100404．天气指数保险产品设计按照与干旱等级相一致的原则，由于农业保险主要保重旱（表2）以上灾害，因此取H40﹥作为理赔触发值。表2淮北玉米干旱等级划分干旱等级减产率（%）夏玉米抽雄-乳熟期降水负距平（%）轻旱<10<10中旱10～2310～40重旱23～3140～70严重干旱>31>70根据农户介绍，在没有灾害情况的下，安徽省淮北地区玉米产量可以达到500公斤/亩；按照目前市场价格2.2元/公斤推算，丰收亩产值可达到1100元/亩。由表2可知，夏玉米干旱最高可导致玉米减产40%，丰收亩产值为1100元/亩，则干旱最高导致玉米损失440元/亩；结合当地实际情况，选择70%的保障水平，即保险金额为305元（0.7×440）。表3中，每亩赔付金额=每亩保险金额×赔付比例。表3夏玉米干旱天气指数保险赔付标准夏玉米干旱天气指数H（%）减产率（%）赔付比例（%）赔付金额（元/亩）H≤40230040＜H≤452482545＜H≤5026175150＜H≤5527257655＜H≤60293310260＜H≤65304212765＜H≤7031501531170＜H≤75335817875＜H≤80346720380＜H≤85357522985＜H≤90378325490＜H≤95389228095＜H≤10040100305通过计算发现淮北地区各站点1971～2010年平均发生赔付概率为10.8%；发生赔付年份的平均赔付金额为146.3元/亩；淮北地区夏玉米干旱指数保费=发生赔付概率×发生赔付年份的平均赔付金额=10.8%×146.3≈16元/亩。因此，淮北地区夏玉米干旱天气指数保险费率为10.8%，保费为16元/亩。5．天气指数保险费率修订结合各地区夏玉米干旱风险评估结果，对夏玉米干旱天气指数保险费率进行修订。修订公式为:（3）其中，FZ为不同站点夏玉米干旱天气指数修订的费率，Z'为风险R的标准化指数，F为基准费率（本文中基准费率为10.8%）。（4）R为灾害风险评估指数，其计算方法如下：（5）E：致灾因子危险性指数，V：承灾体脆弱性指数。表4夏玉米干旱天气指数保险赔付标准站名致灾因子危险性（E）承灾体脆弱性（V）旱灾综合风险（R）标准化的旱灾综合风险（）砀山0.3820.0740.2280.441萧县0.2860.1920.2390.552亳州0.3330.0920.2130.290临泉0.3970.1730.2851.000界首0.3420.1600.2510.664太和0.3810.0770.2290.448濉溪0.3060.0960.2010.176涡阳0.3790.0840.2310.473利辛0.3600.1180.2390.547蒙城0.3440.1640.2540.697宿州0.3460.1260.2360.51812灵璧0.2550.1500.2030.191泗县0.2700.1290.1990.157固镇0.2790.0870.1830.000阜阳0.3280.1090.2180.344附录3-2：北京春玉米干旱天气指数设计1．资料收集与处理干旱保险产品设计涉及到两方面的数据：一是作物单产数据；二是干旱相关气候因子数据。玉米单产数据可以从地方统计部门、农业部门获取，也可以从规模化农业种植业主处获取，要求是可获得的统计口径一致且长于20年的产量数据；干旱相关的气候因子数据可从当地气象部门获取。采用标准差统计检验方法对异常数据进行处理。2.干旱指数构建本案例将目前各种专业化干旱指数进行简化处理，取各种指数均使用的“作物需水量”作为衡量干旱胁迫程度的指标。本文采用经典也是最常用的参考作物系数法，其中联合国粮农组织（FAO）1998年推荐的双作物系数法最具代表性，精确度也较高。参考作物系数法计算农田蒸散的一般公式为：（1）其中，ETc为潜在农田蒸散，也称作物需水量，未考虑水分胁迫、盐度胁迫等因素。Kc为参考作物系数，ET0为参考作物蒸散。上述各参数具体算法可参考FAO在1998年出版的《Cropevapotranspirationguidelinesforcomputingcropwaterrequirements》。本案例统计整理了春玉米全生育期内近30年（1981-2010年）的逐日气象资料，包括日最低气温、最高气温、早晨水汽压、平均风速、日照时数（计算辐射量），取近30年上述各要素的平均值作为玉米生育期内的正常气候状态。利用上述统计资料，根据上述定义和方法，计算了玉米生育期内的逐日需水量。计算结果显示春玉米全生育期内（4月21日-9月30日）需水量大约为460mm。这一结果基本与北京地区玉米农技专家的结果数值当量相当。因此，可以认为该结果符合北京地区玉米生长规律，可以作为玉米干旱的阈值，即低于该数值，玉米生长会处于缺水状态，也就是受到干旱胁迫，存在极大的减产可能。3.天气指数-灾损模型建立模型的目的是明确气象指数与保险理赔金额之间的定量关系，其基础机理是建立干旱气象指数与作物灾损导致的减产率之间的定量关系。本案例中我们采用能够定量分析干旱灾害造成玉米减产量的作物生长模型数值模拟方法——WOFOST模型开展玉米干旱灾损模拟分析，通过模拟气象条件数据驱动，建立不同13干旱指数条件下的作物生长场景，构建干旱指数与减产率的定量关系模型。根据本案例中干旱指数定义，在WOFOST模型中给定干旱条件，模拟玉米在不同干旱情景下的产量，与玉米需水量完全满足情景下的产量对比，计算不同干旱级别情形下的减产率。WOFOST模型的输入包括以数据文件形式存储的逐日气象数据、作物参数、土壤参数和需要通过模型界面输入的综合、土壤、种植管理等初始值。模型中气象变量是驱动变量，包括最高气温、最低气温、2m平均风速、早晨水汽压、日辐射量、降水量6个要素的多年逐日值。由于无法获得日太阳辐射，本案例采用FAOPenman-Menteith公式，利用气象观测站观测的日照时数计算。其它要素数据均来自气象观测站的逐日观测资料，经规范化处理成WOFOST模型所需的逐年6要素逐日值的气象数据文件。根据本案例中干旱指数定义，在WOFOST模型中给定干旱条件，模拟玉米在不同干旱情景下的产量，与玉米需水量完全满足情景下的产量对比，计算不同干旱级别情形下的减产率。本案例中减产率定义如公下式所示。（2）公式中D为减产率，为需水量完全满足的气象条件驱动条件下的模拟产量（单位：kg/hm2），本案例中将1981-2010年共30年间的平均气候条件（最高气温、最低气温、2m平均风速、早晨水汽压、日辐射量）和本案例计算的逐日需水量作为降雨量条件驱动下的模拟产量作为Y；为1981-2010年共30年间的平均气候条件（最高气温、最低气温、2m平均风速、早晨水汽压、日辐射量）和本案例计算的逐日需水量不同程度减少处理作为降雨量条件驱动下的模拟产量，即发生干旱情况下的气象条件驱动下的模拟产量。（3）14公式（3）中，gyq(x)表示春玉米在关键时段内的减产率，x为降雨量。以延庆春玉米播种-吐丝生长期为例，10%减产率对应的降雨量大约为130mm；低于130mm降雨量时减产率变化较快（曲线斜率变大），100mm降雨量对应的减产率大约为20%；之后在80mm和50mm处分别有两个拐点，对应的减产率大约为30%和70%；低于40mm时减产率均在80%以上。4.纯费率计算玉米干旱保险属于财产保险，其费率厘定的基本思想与一般财产保险的基本思想是一样的，即通常以玉米产量的平均干旱损失率作为纯费率。本案例采用本指南中第3章中的费率计算公式，结合指数模型公式，采用基于参数估计的方法进行求解。根据数理定义（4）其中，f(x)为概率密度函数。根据玉米干旱损失与降雨量的关系公式（3），设Y为玉米灾损率随机变量，则有（5）其中，x为降雨量随机变量，f(x)为降雨量随机变量的概率密度函数。对于降雨量随机变量，一般选择极值分布函数进行分析。在Gamma、皮尔逊III、Weibull这3种极值分布中，Weibull分布对降水极值事件拟合效果较好。本案例采用Weibull分布拟合降雨造成干旱的数学分布。Weibull分布函数为（6）概率密度函数为（7）本案例可采用最大似然估计进行参数拟合。5.天气指数保险产品设计灾损赔偿需根据损失率进行赔付。假定春玉米种植政策性农业保险每亩保额为1300元，根据赔付=保额×减产率的关系式，公式（3）中的减产关系可以简化为下表1所示的赔付15标准。表1春玉米播种-吐丝期赔付干旱灾损赔付对应表保险期间实降雨量（毫米）每群赔偿金额（元）6月21日-8月10日大于等于180毫米0170（含）-180（不含）2.6×（180—实际降雨量）150（含）-170（不含）26+1.95×（170—实际降雨量）130（含）-150（不含）65+3.25×（150—实际降雨量））100（含）-130（不含）130+4.333×（130—实际降雨量）80（含）-100（不含）260+6.5×（100—实际降雨量）70（含）-80（不含）390+13×（80—实际降雨量）50（含）-70（不含）520+19.5×（70—实际降雨量）20（含）-50（不含）910+13×（50—实际降雨量）小于20毫米1300附录3-3：浙江茶叶霜冻天气指数设计1.茶叶霜冻损失评估对象龙井43是浙江省制作名优茶的主要茶叶品种之一，本保险产品以龙井43的霜冻气象指数保险作为设计对象。茶叶低温霜冻是指茶芽萌发伸长到采摘结束期间，出现低温霜冻使展开新叶和芽尖部分或全部冻伤甚至整个茶芽冻死的情况。茶叶遭受霜冻后造成一定时间内茶叶没有经济产出，霜冻损失率是茶叶霜冻影响期间的可能经济产出和茶叶整个采摘期间的可能总经济产出之比。以霜冻损失率来评估一次霜冻过程对茶叶生产的影响程度。2.茶叶经济损失率评估方法（1）茶叶开采期茶叶开采期是指茶树芽叶达到制作龙井茶特级茶标准：茶树蓬面每平方米有一芽一叶初展的芽10-15个，芽长于叶，芽叶均齐肥壮，芽叶夹角度小，芽叶长度不超过2.5cm的日期。龙井43茶树开采期与六日滑动平均法确定的10℃初日显著相关。龙井43茶树开采期所在时期日平均气温基本在0℃以上，利用线性回归法建立龙井43茶树开采期预测方程：16（1）式中，Y为开采期，T为各茶场历年10℃初日平均值所在旬的前一旬到后一旬共3个旬的平均气温值。（2）茶树芽叶生长模型根据各茶场历茶树物候资料，确定龙井43茶树特级茶、一级茶、二级茶、三级茶和四级茶五个采摘阶段≥5℃的有效积温TSUM。对应春季茶叶采摘期间的五个采摘阶段，将春季茶叶采摘期间的芽叶生长划分为特级、一级、二级、三级、四级五个生长阶段，采用“积温法”模拟春季茶叶采摘期间的芽叶生长，以每个生长阶段≥5℃的有效积温作为模型生长参数建立茶树芽叶生长模型，茶树芽叶生长速率表达式为:（2）式中，Dj,d为j阶段d时刻的茶树芽叶生长速率（d-1），Te为≥5℃有效温度，TSUMj为完成某一生长阶段所需的有效积温，j=1、2、3、4、5分别对应特级、一级、二级、三级、四级五个生长阶段。（3）鲜芽叶采摘量模型根据各个茶场的茶叶生产资料和茶农调查资料，茶园正常生产需要采茶工在45人/ha，制作1.0kg茶叶需要4.3kg鲜芽叶。在晴好天气下，1名采茶工在春季茶叶不同采摘阶段的的每天鲜芽叶采摘量：（3）上式中，Qq是晴好天气下1名采茶工的每天鲜芽叶采摘量（Kg/人/d）；dp为采摘时间，取值从0到5，其中0表示开采期，1、2、3、4、5分别表示特级茶、一级茶、二级茶、三级茶、四级茶采摘阶段最后一天的时间。对式（3）积分，（4）式中，Dj,d为j阶段第d天在j阶段的时间，当Dj,t=1表示该天是j采摘阶段的最后一天。j阶段第d天在采摘期的时间（5）ADj,d为j阶段第d天在采摘期的时间。把式（4）代入式（5），得到（6）降水对茶树鲜芽叶采摘量的影响是通过影响人工采摘来体现。夜间降水对茶树鲜芽叶采摘影响不大；白天降水量为小到中雨时，由于春茶价格高，茶农会冒雨采摘；出现中到17大雨时，茶农停止采摘茶树鲜芽叶。根据各茶场逐日鲜芽叶采摘量与降水量的关系，确定降水量对茶树鲜芽叶采摘量的影响系数f（RR）（RR为采摘当天08－20时降水量）。实际天气下，一名采茶工每天的鲜芽叶采摘量模型（7）式中，TADj,d为一名采茶工在j阶段第d天的鲜芽叶采摘量（kg/人/d）。（4）茶叶经济产出模型对于某一年份，春季一个茶树品种生产的茶叶经济产出变化除了受国内外市场影响外，主要还受二个因素影响：芽叶质量等级，后一个茶树品种进入开采期的迟早。芽叶质量等级高，茶叶价格高，经济产出高。根据茶叶逐日价格建立茶叶价格PI模型：（8）综上得到龙井43茶园在整个春季茶叶生产期间的经济产出：（9）式中，E为茶园在整个春季茶叶生产期间的经济产出（元/ha），T为4，n为采茶工人数45人/ha。（5）低温霜冻影响时期茶树萌发生长的芽叶在遭受低温霜冻后不能用于生产龙井茶，茶树在遭受低温霜冻后没有达到制作龙井茶标准的茶芽的时期是低温霜冻对茶树的影响时期。根据茶叶生长观测和茶农调查资料，确定茶树在低温霜冻后到低温霜冻对茶树的影响时期结束需达到的≥5℃有效积温∑T≥5℃与最低气温之间的关系：（10）如果低温霜冻发生在茶叶采摘期，根据式（10）得到的∑T≥5℃结合气温资料得到的时期内茶树没有达到制作龙井茶标准的茶芽；如果低温霜冻发生在茶叶开采期前，由于低温霜冻茶树在进入开采期后茶芽达到龙井茶采摘标准需达到积温：（11）式中，∑T是由于低温霜冻茶树在进入开采期后茶芽达到龙井茶采摘标准需达到≥5℃有效积温；∑Tk是低温霜冻发生日期到茶叶开采期之间≥5℃有效积温。根据∑T结合气温资料得到的时期内茶树没有达到制作龙井茶标准的茶芽。（6）霜冻灾害经济损失率评估方法根据式（9）假设没有霜冻得到茶园的理论经济产出E。根据式（10）、（11）得到茶叶采摘期间没有茶芽达到龙井茶制作标准的时期，结合式（9）得到该时期茶叶正常采摘情况下的经济产出Eloss。由E和Eloss得到茶叶霜冻灾害经济损失率18（12）式中，Ploss为茶叶霜冻灾害经济损失率（%）。3.茶叶霜冻气象指数保险产品设计利用前述公式结合当地气象资料，通过拟合确定茶叶不同采摘阶段遭遇不同程度低温霜冻造成的经济损失率，得到茶叶不同采摘阶段遭遇不同程度低温霜冻的赔付率表（表1）。根据赔付率表、茶叶保额、茶叶采摘阶段、霜冻过程低温强度得到茶农的理赔额。表1龙井茶叶不同采摘阶段遭遇不同程度低温霜冻的赔付率表（%）最低气温Tl（℃）最低气温出现日期距开采期天数（d）-5~-10~23~56~89~1112~1415~17＞10000000[1,0）51087321[0,-1）10201510532[-1,-2）20302015865[-2,-3）3035252015128[-3,-4）45403025201510≤-460504030201510备注：“0~2”表示开采日到开采后2天，“0”表示开采日当天。为了降低基差风险，茶叶霜冻气象指数保险产品设计到乡镇一级。乡镇区域气象站建站时间短，一般在10~13年。利用乡镇区域气象站和茶叶霜冻灾害经济损失率模型得到该乡镇历年茶叶霜冻灾害经济损失率，采用信息扩散模型计算各级损失率的概率。由各级损失率和它的概率得到纯保险费率。以浙江省新昌县为例，不同免赔额下各乡镇、街道的纯保险费率见表2。表2新昌县不同免赔额下各乡镇、街道的纯保险费率（%）免赔额（%）七星街道南明街道羽林街道澄潭镇梅渚镇回山镇儒岙镇大市聚镇105.74.37.19.84.715.213.86.1203.53.15.06.23.49.08.23.6302.01.63.32.82.25.34.91.9401.41.02.41.71.43.43.01.0500.60.61.70.90.92.21.80.5600.60.61.70.90.92.21.80.5（接上表）免赔额（%）沙溪镇镜岭镇小将镇东茗乡双彩乡巧英乡新林乡城南乡1013.15.416.36.59.020.07.16.5208.03.69.24.35.411.35.04.3305.02.26.02.93.57.23.32.9403.11.43.22.02.43.62.42.0502.10.91.81.31.62.11.71.319602.10.91.81.31.62.11.71.3各乡镇、街道由于地形差异较大，在同一免赔额下纯保险费率差异较大。回山镇、儒岙镇、沙溪镇、小将镇、巧英乡是海拔高度在400m以上的山区乡镇，3月低温霜冻不仅出现机率较高，而且低温强度强，霜冻严重，因此纯保险费率也较高。保险费率由纯保费率和附加费率构成，如保险费率过高，会影响农民参保的积极性，因此结合新昌实际，以纯保险费率不超过4.0%进行茶叶农业保险产品设计，各乡镇、街道的纯保险费率和免赔额见表3。表3各乡镇、街道的纯保险费率和免赔额地区七星街道南明街道羽林街道澄潭镇梅渚镇回山镇儒岙镇大市聚镇免赔额（%）2020303020404020纯保险费率（%）3.53.13.32.83.43.43.03.6（接上表）地区沙溪镇镜岭镇小将镇东茗乡双彩乡巧英乡新林乡城南乡免赔额（%）4020403030403030纯保险费率（%）3.13.63.22.93.53.63.32.93月出现低温霜冻时，保险公司根据各乡镇、街道自动气象站观测数据按表1确定茶叶（品种：龙井43）经济损失率，如茶叶经济损失率达到或超过免赔额则对参保农民进行赔偿。附录3-4：陕西苹果干旱天气指数设计1．数据收集与处理苹果产量资料来源于当地统计部门，灾情资料来源于农业、民政部门，气象资料来源于当地气象局。采用标准差统计检验方法对异常数据进行处理。2．天气指数构建苹果果实膨大期果实增长速度较快，为苹果产量形成最为关键的时期，该时期的水分情况直接决定着果实的大小。苹果果实膨大期干旱主要是由于降水缺乏引起。根据陕西黄土高原苹果不同生育期需水量特征和孟秦倩、蔡焕杰等关于黄土高原苹果水分消耗规律与果树生长响应等相关研究成果，将陕西黄土高原苹果果实膨大期（6-8月）逐月平均需水量和同期实际降水量的差值与苹果果实膨大期逐月平均需水量比值的百分比作为指标，构建分月的陕西黄土高原苹果干旱天气指数。（1）式中，I为陕西黄土高原苹果月干旱天气指数，P为陕西黄土高原苹果月实际降水量，20R为陕西黄土高原苹果逐月平均需水量。表1陕西黄土高原苹果果实膨大期逐月平均需水量苹果需水量（mm）6月7月8月年合计124.5124.097.1676.53．天气指数模型建立苹果果实膨大期需水旺盛，其中6、7月苹果需水量均在120毫米以上（表1），根据Richards模型模拟的苹果果实增长过程，以及苹果果实膨大机理，分别赋予6、7、8三个月不同的生长权重系数（不同区域发育期不同稍有差异，一般为固定值）。陕西苹果果实膨大期干旱天气指数模型构建如下：（2）式中，S为苹果果实膨大期干旱天气指数，ai（i=6，7，8）分别为6月苹果生长权重系数、7月苹果生长权重系数、8月苹果生长权重系数，Ri（i=6，7，8）分别为6月苹果平均需水量、7月苹果平均需水量、8月苹果平均需水量，Pi（i=6，7，8）分别为6月实际降水量、7月实际降水量、8月实际降水量。4．天气指数保险产品设计根据陕西黄土高原苹果果实膨大期天气指数S，依据专家打分法（经济林果由于资料限制无法获得可靠的单产数据难以计算减产率），将理赔触发值确定在S>40%，共确定10级赔付等级，赔付等级越高赔付比例也越高。表2苹果果实膨大期天气指数与赔付等级赔付等级膨大期天气指数I（%）赔付比例（%）赔付金额（元/亩）1S≤4000240＜S≤505100350＜S≤6010200460＜S≤7020400570＜S≤7530600675＜S≤8040800780＜S≤85551100885＜S≤90701400990＜S≤958517001095＜S≤100100200021根据2016年陕西统计年鉴，陕西省苹果平均单产为1578公斤/亩，2016苹果市场价格为3.2元/公斤推算，每亩产值可达到5000元/亩。按照最高保障农民基本40%左右的物化等成本的原则，即保险金额为2000元（0.4×5000）。每亩赔付金额=每亩保险金额×赔付比例。将延安地区各站点1960-2010年的苹果果实膨大期降水量代入陕西黄土高原苹果果实膨大期天气指数模型，计算得到50年平均发生赔付概率为21.4%，发生赔付年份的平均赔付金额为467元/亩。陕西黄土高原苹果果实膨大期天气指数保费=发生赔付概率×发生赔付年份的平均赔付金额=21.4%×467≈100元/亩。5．天气指数保险费率的修订在拟定气象保险费率时，当地的天气指数需要结合各地区苹果果实膨大期干旱风险评估结果，对苹果果实膨大期干旱天气指数保险费率进行修订。修订公式为:（3）其中，Fc为不同站点苹果果实膨大期干旱天气指数修订的费率，T为R的标准化指数，F为基准费率（苹果果实膨大期干旱天气指数保险基准费率为100元/亩）。（4）R为陕西黄土高原苹果膨大期干旱风险评估指数，其计算方法如下：（5）E：苹果膨大期干旱致灾因子危险性指数，V：苹果膨大期干旱承灾体脆弱性指数。附录3-5：安徽冬小麦天气指数设计1．数据收集与处理冬小麦产量资料来源于统计部门，灾情资料来源于农业、民政部门，气象资料来源于当地气象局。采用标准差统计检验方法对异常数据进行处理。2．天气指数选取淮北冬小麦主要发育期的历年平均日期及各发育期主要气象灾害统计结果见表1。表1冬小麦天气指数产品选定的时段和设计的参量生育期灾害类型是否为主要影响指数选择时段涉及参量成灾原因播种期（10-16—10-26）干旱×--推迟播种导致减产涝渍×--推迟播种导致减产22出苗期（10-24—11-06）冻害×--极端低温，冻伤干旱×--缺墒拔节期（03-13—03-29）干旱√03-11—04-30降雨量缺墒涝渍×--内涝等倒春寒√03-10—03-31温度0℃以下，冻伤孕穗期（04-09—04-20）干旱√03-11—04-30降雨量缺墒涝渍×--内涝等抽穗期（04-12—04-25）干旱√03-11—04-30降雨量缺墒连阴雨×--赤霉病等开花期（04-21—05-03）阴雨√04-21—05-03降雨量影响授粉乳熟期（05-16—05-21）大风雨（倒伏）×--倒伏干热风√05-15—06-01风速、温度、湿度颗粒干瘪连阴雨×--内涝等成熟期（05-28—06-03）大风雨（倒伏）×--倒伏阴雨√05-28—06-12降雨量烂场雨，发芽等依据天气指数设计原则，确定针对冬小麦主要生长发育关键期（苗期、分蘖拔节期、抽穗开花期、灌浆成熟期），主要农业气象灾害（干旱、倒春寒、干热风、连阴雨）对产量影响程度以及作物受灾风险，设计划分小麦种植保险天气指数（见表2）。表2小麦种植保险天气指数划分指数名称指数设计时段及定义干旱指数（DI）小麦拔节--抽穗灌浆期，期间的日降雨量的累计值，记为干旱指数。倒春寒指数（SFI）小麦分蘖--拔节期，日最低气温低于0℃记为有效低温，并将这一期间的有效低温进行累计，记为倒春寒指数。干热风指数（DHI）小麦灌浆乳熟期，日14h风速>3m/s、14h相对湿度<30%、最高气温>30℃的天数，即累计干热风天数，记为干热风指数。23开花期阴雨日数（CRI1）小麦扬花授粉期，日降雨量>0.1mm，为有效降雨日，将期间的有效降雨日累计，记为阴雨日数指数Ⅰ。成熟期阴雨日数（CRI2）小麦成熟-收获期，日降雨量>0.1mm，为有效降雨日，将期间的有效降雨日累计，记为阴雨日数指数Ⅱ。3．天气指数模型构建（1）拔节-抽穗期干旱指数自3月11日至4月30日，期间日降雨量的累计值，记为干旱指数。（当干旱指数小于某一阈值时，启动赔付）。干旱指数计算公式：（1）式中：DI为干旱指数；Pi为日降雨量；i为日期，3月11日到4月30日。基于干旱指数保险赔付公式：（2）式中：PD为每亩赔付金额；DI为干旱指数；A为天气指数保险赔付的起赔值（阈值），由某一地区气象灾害（干旱）与标的物产量相关分析（影响程度）计算得出；B为赔付标准（由保险公司根据费率确定）。一般A，B为固定值。（2）分蘖-拔节期倒春寒指数自3月10日至4月5日，日最低气温低于0℃记为有效低温，将期间的有效低温进行累计，记为倒春寒指数。（当倒春寒指数小于某一阈值时，启动赔付）。倒春寒指数计算公式：（3）式中：SFI为倒春寒指数；Tmini为低于0℃的日最低气温；i为日期，3月10日到4月5日。基于倒春寒指数保险赔付公式：24（4）式中：PD为每亩赔付金额；SFI为倒春寒指数；A为天气指数保险赔付的起赔值（阈值），由某一地区气象灾害（倒春寒）与标的物产量相关分析（影响程度）计算得出；B为赔付标准（由保险公司根据费率确定）。一般A，B为固定值。（3）灌浆乳熟期干热风指数统计在5月15日至6月1日，期间出现日最高气温大于30℃、14时的风速大于3m/s、相对湿度小于30%的天数累计值，记为干热风指数。（当干热风指数大于某一阈值时，启动赔付）。基于干热风指数计算公式：（5）式中：DHI为干热风指数；Di为日最高气温大于30℃，14时的风速大于3m/s、相对湿度小于30%的天数；i为日期，5月15日到6月1日。基于干热风指数保险赔付公式：（6）式中：PD为每亩赔付金额；DHI为干热风指数；A为天气指数保险赔付的起赔值（阈值），由某一地区气象灾害（干热风）与标的物产量相关分析（影响程度）计算得出；B为赔付标准（由保险公司根据费率确定）。一般A，B为固定值。（4）扬花期阴雨日指数I自4月21日到5月10日，日降雨量大于0.1毫米的天数，记为阴雨日数指数I。（当阴雨日数指数Ⅰ大于某一阈值时，启动赔付）基于阴雨日指数I计算公式：（7）式中：CRI1为阴雨日指数I；Rdi为日降雨量大于0.1毫米的天数；i为日期，4月21日到5月10日。25基于阴雨日指数I保险赔付公式：（8）式中：PD为每亩赔付金额；CRI1为阴雨日指数I值；A为天气指数保险赔付的起赔值（阈值），由某一地区气象灾害（阴雨日指数）与标的物产量相关分析（影响程度）计算得出；B为赔付标准（由保险公司根据费率确定）。一般A，B为固定值。（5）成熟-收获期阴雨日指数II自5月28日到6月12日，日降雨量大于0.1毫米的天数，记为成熟收获期阴雨日数指数II。（当阴雨日数指数Ⅱ大于某一阈值时，启动赔付）。基于阴雨日指数II计算公式：（9）式中：CRI2为成熟收获期阴雨指数；Rdi为日降雨量大于0.1毫米的天数；i为日期，5月28日到6月12日。基于阴雨日指数II保险赔付公式：（10）式中：PD为每亩赔付金额；CRI2为阴雨日指数II值；A为天气指数保险赔付的起赔值（阈值），由某一地区气象灾害（阴雨日指数）与标的物产量相关分析（影响程度）计算得出；B为赔付标准（由保险公司根据费率确定）。一般A，B为固定值。4．天气指数保险产品设计根据设计的天气指数模型，统计1981-2009年当地各项天气指数的历史发生情况，分析各指数发生概率，依据承保风险的大小，并结合历年损失率与历年指数值，进行对比分析，根据赔付基差风险最小的原则，设定宿州市各个天气指数的赔付触发值及赔付标准。在确定小麦种植保险天气指数值、触发值及赔付标准后，可以按照保险条款进行保险赔付。赔付公式为：（11）26式中：PD为每亩赔付金额（元/亩）；Ai（i=1，2，3，4，5）分别为干旱指数、倒春寒指数、干热风指数、阴雨日指数I、阴雨日指数II的起赔值（阈值），由某一地区气象灾害与标的物产量相关分析（影响程度）计算得出；Bi（i=1，2，3，4，5）分别为干旱指数、倒春寒指数、干热风指数、阴雨日指数I、阴雨日指数II的赔付标准（由保险公司根据保障程度确定）。一般Ai，Bi为固定值。27",)