|
由于我国各地作物、气候、灾害差异较大，使得针对分散经营的小规模农户开展农业保险的损失评估及风险分散面临着承保、查勘、定损成本高等问题。在此背景下，指数保险产品便逐步引入到我国农业保险实践中。指数保险是将保险标的损失同与损失高度相关的指数结合起来进行赔付的保险形式，赔付的依据是客观的可观或可计算的指数；天气指数保险是指利用一个或者几个气象要素形成的天气指数保险标的量或者损失结合起来，依据不同的指数等级进行赔付的保险形式，有助于全面、客观地反映农业系统性风险。农业天气指数保险是天气指数保险在农业领域的应用，农业天气指数保险具有几个明显的优势：一是透明度高，保险公司直接明了，易于推广；二是可操作性强，该保险根据天气指数而不是实际损失进行赔付，因此不需要专门农业技术人员进行查勘定损，运营成本大大降低；三是避免信息不对称，气象信息是公共信息，保险人和投保人都可以获得，减少了投保人逆向选择和道德风险问题；四是易实施再保险，可有效转移巨灾风险等。尽管农业天气指数保险作为农业保险的创新型产品，在抵御气象风险方面的优势非常明显，但仍然存在一些无法避免的问题，如“基差风险”。 基差风险是保险单元内因地形不同等原因引起的气象要素分布不均匀，进而灾害影响造成的损失也不同，但理赔却是按照保险单元统一标准进行赔付，这种损失和赔付之间的差异就是基差风险所致。 基差风险是天气指数农业保险与生俱来的缺点，可以有条件的降低，但无法完全根除。天气指数保险的最大挑战是如何缩小基差风险。 基差风险一般分为时间基差风险、产品基差风险和空间基差风险三种。在控制作物品种、降低产品设计误差等条件下，天气指数保险中的基差风险一般以空间尺度上的基差风险为主。目前我国的天气指数保险产品一般是以县级为最小承保区域，承保区域内按照统一的天气指数触发标准进行赔付，由于存在区域小气候，会造成根据统一的组织尺度气象数据得到的理赔损失与投保人的实际损失并不吻合，产生空间基差风险的问题，这在一定程度上削弱了天气指数保险的风险管理功能。 国内外学者将基差问题纳入考虑范围内，针对该问题优化天气指数保险设计。Woodard et al. (2008)建议选择高效场近的气象站数据来降低空间基差风险，这一点在降雨指数设计中尤为重要，且随着距离的增加降雨指数和产量损失间的相关性急剧降低。2013年世界银行提出了用9km*9km分辨率网格数据来降低空间基差风险，解决气象站密度低的问题，用内插方法将气象数据覆盖到农场位置。Norton et al. (2012)通过对地理参数(经纬度、海拔、距离等)进行加权组合来进一步降低空间基差风险。加大地面气象观测站网密度，可以减少天气指数保险的“空间基差”。针对不同空间尺度的农业天气指数保险，采取不同的灾害监测方法及指数产品设计可以有效地改善“基差”问题。在天气指数保险设计过程中，针对不同灾害类型、不同数据来源选择合适的气象量序列分离方法，提高天气变量与产量损失间的相关性，也是降低基差风险的有效途径之一。另外，在天气指数保险实践中，广州的蔬菜天气指数保险参考区降雨量大于等于100毫米出现的概率分区固定保险费率，在一定程度上也降低了指数保险产品的基差风险。江苏省水稻高温热害保险在高温热害风险区划的基础上，厘定了保险费率，且费率的空间分布特征与风险指标的空间分布一致，表明基于灾害风险区划厘定保险费率的方法可以减小基差风险。 开展天气指数保险空间基差风险的量化评估具有一定的实践意义：一是可事前检验天气指数保险的可行性；若历史上空间基差普遍较小时说明区域内系统性风险较强，个体面临的异质性风险较小，适宜开展天气指数保险。二是事后管理天气指数保险中的空间基差风险，若某个乡镇的空间基差过大且超过一定的范围，需要对其进行倾斜性补贴。本文以浙江省新昌县乌牛早茶叶为例，利用三种不同气象数据产品，对乌牛早茶树开采期及赔偿金额进行对比与分析，从而在天气指数保险实践中对基差风险进行评估与把握。 二、资料与方法 （一）研究区域 浙江省位于中国东部偏南位置，山地和丘陵土地面积比较丰富，降水充沛，光照条件好，年温差小，日夜温差大，土质偏酸，得天独厚的自然条件使浙江省成为中国乃至全世界最著名的茶叶产地之一。茶产业是浙江农业的支柱产业，在浙江省农业结构调整、农民增收、新农村建设和出口创汇等方面具有十分重要的意义。2022年，浙江省茶叶出口量达15.4万吨，出口额为4.8亿美元，分别居全国第1位和第2位。新昌县地处浙江省东部（图１)，县城面积1213平方千米，作为浙江省的产茶大县之一，其茶叶资源丰富，产茶历史悠久，全县有茶园面积15.3万亩，茶产业链总产值达96亿元，18万茶农人均年收入近万元，“大佛龙井”品牌价值达50.04亿元，茶产业已成为新昌农业的支柱产业，特色产业和富民产业。 （二）研究数据及处理 气象数据包括国家气象观测站(简称“国家站”)区域气象观测站(简称“区域站”)的观测数据，以及通过观测数据和科学的方法加工制作的高分辨率的格点气象数据。这三类数据中，国家站的数据最为可靠，由人工值守，数据经过严格的核查等程序。区域站的数据也是仪器观测数据，为2000年至2005年后布设的，但区域站无人值守，数据为自动传输，也经过一定管控程序对数据进行评估，可靠性仅次于国家观测数据。由于气象观测站点在空间上分布是不均匀的，因此在一些计算中需要将其处理成经纬度均匀的格点气象数据，基于地面高密度气象观测站的气象资料，利用合适的空间插值方法进行插值，即可生成不同空间分辨率的格点气象数据。 本文采用 2009 ~ 2017 年浙江省新昌县逐日站点及格点气象观测资料，包括平均温度、最低温度、降水量等。其中站点数据包括国家气象观测站数据和区域气象观测站数据，气象站点信息如表 1 所示。空间数据内插是根据一组已知的高散数据或分区数据按照某种数据关系推求出其它未知点或未知区域数据的数学过程。这些方法均根据相邻样点的相似性原理来生成表面，依据数学原理可分为确定性插值及地统计插值，其中，地统计插值主要以克里格插值为代表。确定性插值技术使用函数进行插值，而地统计插值依赖于统计和数学两种方法来生成表面并评估预测结果的不确定性。本研究基于目前国内外常用的空间插值方法对研究区域进行插值，利用 K - 折交叉验证法验证插值结果，并采用含有 26 个样本的训练集，误差指标包括均方根误差和平均绝对误差，见式（1）和式（2）。由表 2 可见，基于协同克里格空间插值方法的气温插值结果最优（以高程为协变量），其均方根误差为 1.217℃，平均绝对误差为 0.587℃，两项精度指标均优于其他空间插值方法。鉴于地形数据的可获取性及可操作性，以空间分辨率为 1km * 1km 的 DEM 数据作为空间插值时的协变量参考数据。最终，生成了空间分辨率为 1km * 1km，共 1180 个格点的逐日气象数据。 （三）天气指数农业保险基差风险来源及评估方法 目前，我国已有约 10 个省启动了茶叶天气指数保险试点，其中浙江的湖州、绍兴等市在 2014 年率先开展了茶叶低温气象指数保险试点，随后江苏、贵州、湖北、陕西、福建等省区陆续开展了茶叶天气指数保险试点。茶叶天气指数保险普遍选择低温天气作为保险责任，且以当期日最低气温达到某一数值作为引起赔付的触发值，有些地方以日最低气温且考虑累计积累指数达到某一值为触发值。在设计茶叶指数保险产品时，通过考虑茶树的各县单产或气象灾害保险风险区划来厘定差异化费率。尽管这些天气指数保险产品在茶树遭受低温灾害时起到了一定保障作用，但由于产品本身仍存在一些问题而影响了准确赔付；比如，我国茶叶一般种植在海拔起伏较大的山区，处于海拔较高位置的茶场较海拔较低位置的茶场受低温灾害更明显，而海拔较高地区往往会发现测站分布相对较少。现有茶叶天气指数保险较少做小范围的低温灾害风险区划，导致茶农的实际损失与赔付不一致，出现“赔了未冻”或“冻了未赔”的现象，即基差风险。因此，本研究在设计茶树天气指数保险产品时考虑了不同于以往茶树天气指数保险产品的几个问题：（1）开采期：采茶的起始日期即开采期是指茶芽达到制作茶叶标准的时间。茶树是一种多年生植物，每年开采期不同；另外，不同茶树品种，开采期也不同。（2）开采期会影响茶叶价格及产量波动：采摘初期和后期，茶叶价格及产量可分别相差 10 多倍。（3)采摘方式：茶树产出是茶叶，完全依靠人工采摘。(4)基差风险：茶树种植在山丘，地势差异明显，基差风险较大。可见，茶树开采期对茶树天气指数保险产品的设计有着非常重要的影响。 结合上述问题，本文以新昌县茶叶灾害指数保险产品为例，基于三种气象数据产品测算茶树开采期和赔偿金额，并分别比较它们的差异，从而定量评估基差风险的大小。 1. 茶树灾害天气指数保险的设计方法 茶树灾害天气指数主要由两部分组成，即茶树灾害天气指数和相应的经济损失。当春季茶树芽萌发后，北方冷空气因向南移动时，茶树冠层温度将降至 0℃以下，可能冻结茶树芽。灾害造成茶叶产量和品质下降影响其市场价值，此外，严重的游客会导致茶叶芽甚至被弃在随后的 10~15 天内枯萎，失去经济价值。在浙江省，春季绿茶的价格在 BDTP 可以达到 1000 元/公斤，但随着采茶日期的延长，价格会急剧下降。每种茶树的生产周期通常在 20 到 25 天之间波动，BDTP 后第 20 天的绿茶价格可能会降至 BDTP 价格的 30% 以下。本文首先确定了乌牛早茶叶在无冻害生产期间的田间产量、价格和产值变化。根据 BDTP、种植面积、经济产量、冻害造成的经济损失及因素调查数据，可计算并最终确定乌牛早茶树冻害的天气指数。 2. 茶树灾害天气指数保险基差风险评估方法 （1）茶树开采期模型 茶树的开采期是指温度超过茶树芽萌发的生物下限的第一天，应采用移动平均法进行计算。利用从茶树芽萌发到BDTP的气象要素建立的回归方程可以预测BDTP。因此，针对一个参考观测站建立的乌牛早茶树开采期模型如式(3)： Y=a0+∑i=1nbixiY=a0+i=1∑nbixi 式(3)中，Y代表开采期，a_0是常数，b_i是回归方程的系数，x_i代表茶芽萌发前20天到开采期的温度，且照射数或降水量。 假设针对一个自然县，同一个茶树品种其种植方式相同，该品种茶树芽萌发的生物学下限温度也相同，则气象因素是茶芽萌发后影响BDTP的主要因素。也就是说，由于茶芽萌发第一天的时间不同和茶芽萌发后的气象要素的不同，均与站之间的BDTP不同。因此，BDTP的预测模型如式(4)： Y=a0+a+∑i=1n(bi⋅xi)Y=a0+a+i=1∑n(bi⋅xi) 式(4)中，Y,a_0,b_i及x_i同式(3)，a代表参考站和另一站分别达到茶芽萌发生物学下限温度的首日差异。 各县乌牛早的BDTP与当地气象站6天滑动平均法确定的界限温度7℃的起始日期之间的对应系数在0.05显著性水平下通过测试。以新昌县国家气象站为参考站，乌牛早的BDTP预测方程如式(5)： Yw=78.6−2.3352xw+awYw=78.6−2.3352xw+aw 式(5)中，Y_w为乌牛早茶树开采期，x_w为各茶场历年7℃初日（六日滑动平均法确定）平均值所在候的前一候到后二候共4个候的平均气温值；如该茶场与县气象站历年7℃初日平均值在同一候，a_w为0，如不在同一候，a_w为该茶场与县气象站历年7℃初日平均值所在候的差乘以5。若1月20日开始到上述计算的乌牛早茶树开采期≥5℃，有效积温在110℃以上，则计算值为该茶场乌牛早茶树开采期，否则以1月20日开始≥5℃，有效积温达到110℃以上的日期作为乌牛早茶树开采期。 （2）茶树冻害理赔模型 本文基于乌牛早生产地近10年的气象资料，首先通过茶树平均开采期及因遭受冻害的经济损失评估模型，计算每年不同时期遭遇不同等级低温的茶树经济损失率；然后，结合茶树冻害风险分析，计算茶树不同时期平均损失率；最后，结合茶树实地调研结果及专家意见，构建茶树冻害理赔模型。 ①在BDTP发生冻害的概率。根据信息扩散模型，可以计算每个站的所有茶树物种在2月1日至4月20日期间BDTP发生冻害的概率。 本文选择信息扩散模型来估计概率。设 Y={y1,y2,y3,⋯ ,yn}Y={y1,y2,y3,⋯,yn} 是一组观测值，称为给定样本，U = {u1,u2,u3,⋯ ,um}{u1,u2,u3,⋯,um} 是所选择的框架空间。如果观测样本不能提供足够的信息来确定所需的精确关系，那么Y称为不完整数据集。对任何y∈Y和u∈U，式(6)称为正常信息扩散模型： fi(ui)=1h⋅2πexp[−(yi−ui)2h2]fi(ui)=h⋅2π1exp[−2h2(yi−ui)] 其中yiyi和uiui分别为给定样本和控制点。u是监测空间，h是扩散系数，其计算方法可参考Lou et al.(2012)。 假设， Cj=∑i=1n[fi(ui)]Cj=i=1∑n[fi(ui)] 模糊子集的隶属函数如下： μy(ui)=fi(ui)/Cjμy(ui)=fi(ui)/Cj 式中μy(ui)μy(ui)是样本yiyi的归一化信息分布。 假设， q(ui)=∑i=1m[μy(ui)]q(ui)=i=1∑m[μy(ui)] 的概率计算如下， P(ui)=q(ui)/∑i=1m[q(ui)]P(ui)=q(ui)/i=1∑m[q(ui)] u_i的超越概率 P(u≥ui)P(u≥ui) 计算如下： P(u≥ui)=∑k=1nukP(u≥ui)=k=1∑nuk ②不同水平低温的发生概率。茶树采摘期的最低温度（过程最低温度，Process Minimum Temperature）可通过2009年至2017年各站的气象观测数据获得，并计算2月1日至4月20日期间不同低温水平的发生概率。 在具有气象指数的茶树冻害保险合同中，气象数据来自气象站；对于茶树冻害（W），保险人有义务在给定区域向持有人支付的索赔金额可以表示为： W={0,x<x0x×I,x≥x0W={0,x×I,x<x0x≥x0 式中 xx 和 x0x0 分别表示采茶期间冻害造成的经济损失率和免赔率，I是保险金额。 纯保费率等于保险损失的预期价值，可以表示为： R=E[Loss]/(λ×μ)=E[Loss]=∑(Lr×P);Lr≥MR=E[Loss]/(λ×μ)=E[Loss]=∑(Lr×P);Lr≥M 式中 λλ 为覆盖水平，μμ 和 Loss 分别为经济收入的预期值和经济损失率。当经济损失率高于免赔额M时，可将其写入不同经济损失率下的 Lr，其发生概率为P。根据浙江省开展的政策性农业保险试点方案，A和μ均可设置为100%。 根据茶树生长观察和茶农的调查计划，采茶期间的低温和冻害将使茶树在一定时期内没有可采摘的芽（见表４)。此外，如果在第一次低温冻害之后发生第二次低温冻害，则其对茶树的影响可视为2~3℃的低温过程，不会对茶树造成经济损失。在分析茶树冻害的低温统计中，前一次采茶期间的低温和冻害事件可视为低温过程，温度可设置为2℃。 茶树冻害的纯保险费率可以写为： R=∑(Lr×P)=∑(SPi×CLr)=∑i=1n(Pi×∑i=1nLri)R=∑(Lr×P)=∑(SPi×CLr)=i=1∑n(Pi×i=1∑nLri) ③基于气象指标的茶树冻害保险合同设计。保险指数与合同中气象事件造成的农作物损失一一对应，保险人将根据保险指数支付经济损失。当气象数据模拟的作物产量或经济产出值小于合同中预先约定的可抵扣款项时，可根据作物产量或经济损失率计算经济损失索赔款项。 其中 SP_i 表示第 i 级冻害发生概率。CL_r 为第 i 级冻害造成的经济损失。n 表示茶树冻害事件等级的数量。k_1 和 k_2 分别代表开始采茶的最早和最晚的偏离 H。P_i 是从 k_1 到 k_2 开始采茶的日期发生概率；z 和 w 分别是采茶期间采茶的次数和冻害等级。Lr_i 表示采茶期第 i 次遭受 m 级冻害水平造成的经济损失。由于茶树冻害程度与温度观测值的对应关系，可以用低温冻害发生概率代替 SP_i。 茶树冻害理赔模型（表５)主要包括三个要素:①不同低温等级对应的气温指标;②不同低温指标出现的日期;③不同低温指标出现日期对应的赔偿金额。基于前文计算结果,并结合实地调研结果及专家意见,构建茶树冻害理赔模型如表4所示。以3月1日~5日,低温指标-2℃<TL≤-1℃为例,茶树冻害的对应赔偿金额为6.3元/亩。基于茶树冻害理赔模型即可方便地确定在不同日期出现不同等级低温的赔偿金额,为茶树冻害理赔提供定量参考。 （3）区域基差风险计量 关于定量衡量天气指数保险基差风险问题,朱俊生等(2016)认为天气指数保险中气象站与保险标的之间距离远近与空间基差风险的大小有很大关系。有部分国外学者也是用样本数量到气象站距离来直接量化基差风险,用距离的大小来刻画基差风险的大小。参考上述方法,本文应用气象站代表的区域面积表征空间基差风险的大小,即面积越大,基差风险就越大,气象站的代表性也越差。国家站代表区域为整个县域面积,为1228km²;区域站代表一个乡镇对应的区域面积,31个自动站所代表的区域面积应用泰森多边形法来计算;一个网格的面积为1km²。 三、研究结果 （一）基于不同气象数据产品的开采期比较 分别将2009~2017年新昌县国家气象站数据、区域气象站数据及格点气象数据代入乌牛早茶树开采期模型,以比较基于不同气象数据产品计算而得的茶树开采期。研究区域内有1个国家气象站25个区域站及1180个气象棚格,每一年使用区域和格点数据计算得到的茶树开采期均有多个数值,为便于比较,选取各组数值的中位数分别与基于国家气象站计算而得的开采期进行比较,并将各组数值的范围也逐年列出。可见,基于不同气象数据产品的乌牛早茶树开采期存在一定差异,但基于三种产品的茶树开采期逐年变化趋势较一致;从中位数看,基于自动和棚格数据计算得到的茶树开采期与基于国家站计算的开采期较接近;无论是使用国家站还是自动站数据,都是利用相对有限的站点的气象观测值代表整个自然的气象条件,而棚格数据则不同,是把一个自然均匀分成了1180个棚格,通过棚格气象可以提取每个棚格所在位置的气象条件。表6(b)给出了基于格点数据产品的逐年茶树开采期分布情况,在此基础上生成了2009~2017年茶树开采期均值的空间分布图（图２),新昌县乌牛早茶树的开采期自西向东逐渐推迟,且西北部地区茶树的开采期要明显早于其他地区,该县乌牛早茶树的开采期主要集中在一年中的第63天到69天。 （二）基于不同气象数据产品的茶树冻害累计赔偿金额比较 利用建立的茶树冻害理赔模型,计算基于不同气象数据产品的茶树冻害全年累计赔偿金额,从而比较不同气象数据产品对茶树赔偿金额的影响。 理赔触发机制以投保时约定气象监测点的茶园为一个风险单元,监测站实测日最低气温低于3℃(含)时视为发生保险事故,发生保险事故之日起10天内为一个理赔周期,选取赔偿金额最高一次进行赔付,其对应日期为理赔日;若理赔周期内发生多次最高赔偿金额相同时,按首次出现最高赔偿金额对应的日期作为理赔日;若理赔日为理赔周期的最后一天,且次日仍持续触发理赔,则理赔周期顺延,直至触发理赔结束,赔款按照理赔周期(指触发理赔之日起至触发理赔结束止)内赔偿金额最高一次计算赔付。自理赔周期结束次日起按上述方法重新计算理赔,一个理赔周期内限赔一次。保险期间内实行累计赔偿,但每审累计赔偿金额以每审保险金额为限。 由表7(a)可见,基于不同气象数据产品的乌牛早茶树冻害累计赔偿金额差异较大,但基于三种产品的茶树冻害累计赔偿金额逐年变化趋势较一致;从中位数看,基于棚格数据计算得到的茶树冻害累计赔偿金额与基于国家统计算法的累计赔偿金额较接近;通过棚格气象数据可以计算所在棚格位置的茶树遭受冻害的累计赔偿金额。表7(b)给出了基于格点数据产品的逐年茶树冻害累计赔偿金额情况,在此基础上生成了2009~2017年茶树冻害累计赔偿金额的空间分布图（图３),新昌县乌牛早茶树冻害的累计赔偿金额自西向东逐渐增加,这是因为新昌县自西向东,海拔高程逐渐升高,气温逐渐降低,冻害风险增大,茶树开采期推迟,在“茶树的天气指数保险设计方法”一节中提到,冻害使得茶树的开采期延长,导致茶树的产量、品质及价格均下降,因此,随着开采期的延长,茶树冻害的累计赔偿金额也越高,新昌县茶树冻害累计赔偿金额主要介于10.4元/亩~28.1元/亩之间。海拔超过400m以上地层霜冻出现几率较高且冻害严重,如按较低海拔地区会额进行赔付,会影响农民参保的积极性,因此通过格点数据计算出不同位置累计赔偿金额可以降低地形,海拔等因素带来的基差风险,从而构建更加精细化的理赔方案。 （三）基于不同空间尺度数据指数保险产品的基差风险 运用第二部分基差风险计算方法，计算出该县基于三种空间尺度数据的指数保险产品的基差风险大小并比较分析。造成空间基差风险的最主要原因就是气象观测数据代表性的问题，为了量化评估本文三种不同空间尺度数据指数保险产品的基差风险，应用气象站代表的区域面积大小来衡量气象数据基差风险。 由于新县只有一个国家气象站(即本文中的县站)，代表了整个新县的气象条件，对于远离县站的茶场来说，其空间基差风险最大，假设为100。25个区域所代表的面积为12.9~68.7km²，相对于县城面积来说，其代表精度提高了20~100倍，即相对县站的基差风险仅为1.1~5.6。而对于格点数据来说，由于每个格点为1km²，网格代表的面积远远小于县站和自动站，基差风险仅为县站基差风险的0.08。但是由于格点数据是根据地形的高程、坡度、坡向等因素对指标而成的，其插值精度也是造成指数产品基差风险的重要来源，因此还是要加省自动气象站，来提升格点数据的精度，来降低基差风险。 四、总结 本研究以浙江省新县县乌牛早茶树为例，从茶树冻害天气指数保险的设计入手，利用国家气象站、区域气象站及气象棚数据这三种不同气象数据产品定量评估了茶树冻害天气指数保险基差风险的主要来源及大小。主要结论如下： 第一，基于三种不同气象数据产品计算的茶树开采期及累计赔偿金额存在一定差异，但逐年变化趋势较一致。 第二，基于气象格点数据获得的茶树开采期及累计赔偿金额空间分布结果显示，新县自西向东，茶树开采期推迟，茶树冻害累计赔偿金额逐渐增大，这是由于该县自西向东海拔高程逐渐升高，气温逐渐降低，冻害风险逐渐升高。 第三，根据不同的气象数据产品计算的目标投保区域内作物灾后的累计赔偿金额，应结合目标区域内作物生长及受灾的实际情况，科学地确定合理的赔付方案（并非是赔偿金额越小或越大越好），进而决策该区域是否可以开展天气指数保险。例如，海拔较高的地区发生冻害的风险较高，若按较低海拔地区金额进行赔付，会影响农民参保的积极性，因此应通过格点数据计算出基于不同位置的累计赔偿金额以降低地形、海拔等因素带来的基差风险，从而构建更加精细化的理赔方案。 从本文研究结果看，按照县气象观测数据计算结果，将树开采期要早于区域和棚格数据，而茶树冻害累计赔偿金额要小于其他两种。区域对计算的茶树开采期和冻害累计赔偿金额与棚格数据的50%分位数(Q2)基本相同，只是区域对开采期略早，冻害累计赔偿金额略小。这主要是因为县站通常建在县城，一定程度上会受到“城市热岛效应”影响，气温略高一些；区域一般布设多镇，气温比县站略低一些；棚格气象数据是在县站、自动观测数据的基础上，充分考虑地形高程、坡度、坡向等因素而形成的数据，更接近茶树种植区的实况，能更精准的体现茶树种植区的气象条件。因此，要发展更精细化气象数据格式产品，提高天气指数保险设计的科学性、合理性。 随着“智慧气象”的快速发展，气象数据产品呈现类型多样化、更新速度快、获取方式多、交互共享等特点。在设计天气指数保险产品时，既要考虑气象数据的长度、可获取性、可靠性，也要充分评估基于不同气象数据产品的基差风险，应尽可能选择针对性强且能满足产品个性化设计需求的数据产品。格点数据的优势在于可以实现目标区域内不同分辨率气象信息的全覆盖，但从观测数据生成格点数据的过程中子空间插值方法本身的局限性等原因，不可避免的使格点数据较真实的观测数据仍存在一定差距，这种误差也会直接影响后续保险产品设计的合理性。因此，应根据目标区域的面积、空间地理特征及投保标的物的实际生长及受灾情况，合理的选择气象数据。 参考文献： [1]赵艳霞,陈思宁,李心怡,等.基于不同气象数据的天气指数保险产品基差风险分析[J].保险研究,2025,(01):57-67. 特别提醒：物联网专业交流群欢迎物联网行业相关的人群加入，同时群内欢迎各路社牛、大咖、前辈加入，群内除了不能发敏感内容、色情内容，以及不太建议多次发送推广内容，其他内容皆可畅聊~——交流QQ群724511126，进群的朋友请备注：姓名-单位-研究方向（无备注请恕不通过），由编辑审核后邀请入群！
| 
发表于 2025-10-13 06:13:22