王 展，郭建茂，趙蓓蓓，田鵬飛，向 陽，鄒學(xué)智，吳艷麗

（1.揚(yáng)州市氣象局，江蘇 揚(yáng)州 225000；2.南京信息工程大學(xué)，南京 210044；3.泰州市氣象局，江蘇 泰州 225300；4.興化市氣象局，江蘇 興化 225700；5.興化市農(nóng)業(yè)農(nóng)村局，江蘇 興化 225700）

河蟹是江蘇省最具特色的優(yōu)勢農(nóng)產(chǎn)品之一，由于其經(jīng)濟(jì)價值較高，近年來養(yǎng)殖規(guī)模迅速增加，養(yǎng)殖面積不斷擴(kuò)大，2019 年江蘇省河蟹產(chǎn)量達(dá)36.48 萬t，接近全國河蟹總產(chǎn)量的50%［1］。河蟹養(yǎng)殖是露天生產(chǎn)，其生長發(fā)育環(huán)境受天氣條件制約明顯。政策性農(nóng)業(yè)保險作為一項(xiàng)惠農(nóng)政策，在抵御自然災(zāi)害對水產(chǎn)養(yǎng)殖生產(chǎn)的影響，提高農(nóng)業(yè)防災(zāi)減災(zāi)能力，促進(jìn)農(nóng)民增收等方面起到至關(guān)重要的作用。但是政策性農(nóng)業(yè)保險以實(shí)際災(zāi)害損失作為賠付依據(jù)，操作復(fù)雜，保險公司與投保戶常在查險、定損、理賠等方面存在較大分歧，一定程度上限制了這項(xiàng)保險業(yè)務(wù)的推行［2］。

政策性農(nóng)業(yè)保險的不足為天氣指數(shù)保險的設(shè)計(jì)和應(yīng)用提供了市場機(jī)遇。天氣指數(shù)農(nóng)業(yè)保險是在事先指定的區(qū)域內(nèi)，以一種事先規(guī)定的氣象事件或變量的發(fā)生為基礎(chǔ)，如天氣事件、降水量、氣溫、風(fēng)速等，確立損失補(bǔ)償支付合同［3-5］。該險種具有理賠客觀、快速、節(jié)約查勘定損費(fèi)用、加快理賠流程、減少理賠中的道德風(fēng)險等優(yōu)勢，是日本、印度、墨西哥、美國等采用的一種新型的農(nóng)業(yè)保險方式，在農(nóng)業(yè)減災(zāi)減損方面發(fā)揮了巨大的作用［5，6］。近年來，國內(nèi)學(xué)者在天氣指數(shù)研發(fā)方面也進(jìn)行了一定探索。毛裕定等［7］在2007 年設(shè)計(jì)了浙江省柑桔凍害氣象指數(shù)；劉映寧等［8］在2010 年研究了陜西省蘋果花期凍害保險指數(shù)；楊太明等［9］在2013 年開發(fā)了安徽省冬小麥種植天氣指數(shù)；曹雯等［10］在2019 年研究了寧夏枸杞炭疽病害天氣指數(shù)；劉瑞娜等［11］在2020 年建立了安徽省河蟹養(yǎng)殖高溫?zé)岷μ鞖庵笖?shù)模型。這些農(nóng)業(yè)氣象保險指數(shù)的研發(fā)有效地減少了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)保險理賠過程中勘查、定損等流程所需的時間和人力成本，是一種農(nóng)業(yè)保險方式的有益探索。

目前，中國農(nóng)業(yè)氣象保險指數(shù)的研究主要集中在大宗農(nóng)作物上，對河蟹及其他水產(chǎn)品的研究相對較少。經(jīng)調(diào)研，現(xiàn)有河蟹天氣保險指數(shù)的研究主要是基于特定池塘試驗(yàn)觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行的，難以在保險應(yīng)有市場中直接使用或全面推廣；此外，現(xiàn)有的河蟹天氣保險指數(shù)多集中于風(fēng)力、溫度等氣象要素，針對降水、日照方面的天氣保險指數(shù)研究還較為罕見［11-15］。因而無法全面、客觀地反映各種天氣指數(shù)對河蟹養(yǎng)殖的影響，進(jìn)而對該類險種的科學(xué)設(shè)計(jì)帶來困難。

泰州市有興化大閘蟹、姜堰溱湖籪蟹等多種“名蟹”，是中國最大的河蟹產(chǎn)地之一，其中興化市被授予“中國河蟹養(yǎng)殖第一縣”的稱號。2020 年興化市水產(chǎn)面積55 094 hm2，其中興化大閘蟹53 336 hm2，年產(chǎn)量6.75 萬t，產(chǎn)值44.5 億元。河蟹養(yǎng)殖與天氣和氣候息息相關(guān)，影響較大的災(zāi)害性天氣主要有連陰雨、暴雨、高溫、大風(fēng)等［16-20］，這些不利的氣象條件會造成河蟹生理不適應(yīng)，生長緩慢或直接死亡［21，22］。2019 年泰州市人壽財產(chǎn)保險股份有限公司開發(fā)了“泰州市商業(yè)性大閘蟹氣溫指數(shù)保險”產(chǎn)品，2019 年承 保144 hm2，2020 年 承 保1 841 hm2，2021 年 承 保2 178 hm2，由此可見，農(nóng)戶對天氣指數(shù)保險的購買意愿逐漸增加。鑒于河蟹生育期內(nèi)災(zāi)害性天氣的嚴(yán)重影響以及市場對河蟹天氣保險指數(shù)日益增長的需求，急需開展河蟹天氣保險指數(shù)的技術(shù)研究。本研究以泰州興化市為例，利用近十年河蟹產(chǎn)量、存活率數(shù)據(jù)以及相對應(yīng)年份的高溫、降水和日照等氣象資料，基于隸屬度模型構(gòu)建高溫、陰雨和寡照指數(shù)，通過分析不同的極端天氣與河蟹生產(chǎn)要素之間的相關(guān)性，設(shè)計(jì)出河蟹天氣指數(shù)保險產(chǎn)品，以期為拓展天氣指數(shù)保險研究領(lǐng)域、擴(kuò)大農(nóng)業(yè)保險范圍提供技術(shù)支撐。

1 資料和方法

1.1 資料來源

泰州興化市2010—2019 年的河蟹單產(chǎn)（單位面積的產(chǎn)量）、投苗量等資料來源于興化市農(nóng)業(yè)農(nóng)村局。近十年河蟹投苗量存在波動，本研究選取單位投苗量的單產(chǎn)作為產(chǎn)量指標(biāo)，可適當(dāng)消除投苗量變化帶來的影響；為了簡化分析，本研究中所提到的產(chǎn)量均指單位面積單位投苗量的產(chǎn)量。2010—2019年河蟹存活率是來源于興化市養(yǎng)殖戶養(yǎng)殖日志，指養(yǎng)成河蟹的只數(shù)與投放的蟹苗只數(shù)的比例。2010—2019 年河蟹主要生育期（5—9 月）逐日最高氣溫、降水量、日照時數(shù)等氣象資料來源于興化市氣象局。

其中，河蟹存活率（Pr）為：

式中，Pr為河蟹存活率（%）；D為河蟹成活量（只）；DO為蟹苗投放量（只）。

1.2 指數(shù)定義

1.2.1 發(fā)生概率 發(fā)生概率（PR）計(jì)算公式為：

式中，PR為發(fā)生概率；N為觸發(fā)天氣指數(shù)發(fā)生的年份數(shù)，以河蟹生育期內(nèi)極端天氣事件（高溫、陰雨或寡照）發(fā)生與否作為統(tǒng)計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)；M為統(tǒng)計(jì)的總年份數(shù)，2010—2019 年共計(jì)10 年。

有研究表明，僅有保險公司和農(nóng)戶兩個主體參與的農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害保險市場難以達(dá)到均衡［23］。因此，為了在保險公司和養(yǎng)殖戶之間尋求一定的平衡，以充分發(fā)揮氣象保險指數(shù)客觀公平的作用，本研究希望觸發(fā)氣象保險指數(shù)的天氣事件發(fā)生概率盡可能介于40%~60%，即認(rèn)為是具有投保意義。

1.2.2 高溫指數(shù) 鑒于高溫數(shù)值和持續(xù)時間的選擇難度以及當(dāng)選擇不正確時對河蟹生產(chǎn)指標(biāo)的影響不同，本研究運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)理論設(shè)計(jì)一個隸屬函數(shù)，在參照氣象學(xué)對高溫定義的基礎(chǔ)上采用“試錯法”，通過連續(xù)改變氣溫和時間來選取高溫指標(biāo)。

式中，IT為高溫指數(shù)；TMAXi為5—9 月第i日的最高氣溫（℃）；T為上限溫度；m為連續(xù)的天數(shù)，取整數(shù)。當(dāng)連續(xù)m天TMAX≥T，高溫指標(biāo)發(fā)生過1 次，即IT=1，下一次起始天數(shù)從第m+1 天算起，5—9 月內(nèi)可以累積計(jì)數(shù)，如未發(fā)生就記為0，再以累計(jì)值與產(chǎn)量和存活率建立聯(lián)系，進(jìn)行相關(guān)性分析。

1.2.3 陰雨指數(shù) 由于降水時間分布不均勻，連陰雨不僅有連續(xù)性降水，還有持續(xù)性降水。因此本研究從日降水量和平均降水量兩方面分別定義陰雨指數(shù)，運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)理論設(shè)計(jì)兩個隸屬函數(shù)。在分析近十年不同量級降水量與河蟹產(chǎn)量和存活率相關(guān)性的基礎(chǔ)上，采用“試錯法”通過連續(xù)改變降水量級和時間來選取陰雨指標(biāo)。

式中，IP1和IP2為兩種陰雨指數(shù)；Pi為5—9 月第i日降水量（mm）；p為上限降水量；m為連續(xù)的天數(shù)，取整數(shù)。當(dāng)連續(xù)m天降水且平均降水量Pˉ≥p或連續(xù)m天P≥p，陰雨指標(biāo)發(fā)生過1 次，即IP=1，下一次起始天數(shù)從第m+1 天算起，同一生育期內(nèi)可以累積計(jì)數(shù)，如未發(fā)生就記為0，再以累計(jì)值與產(chǎn)量和存活率建立聯(lián)系，進(jìn)行相關(guān)性分析。本研究先用式（4）算出一種陰雨指數(shù)，再用式（5）算出另一種陰雨指數(shù)，旨在不斷“試錯”過程中選出最優(yōu)的陰雨指標(biāo)。

1.2.4 寡照指數(shù) 由于日照時數(shù)受天氣影響會發(fā)生較大變化，發(fā)生寡照有可能是因?yàn)檫B續(xù)幾天無日照，也有可能是因?yàn)橐欢螘r間內(nèi)累積的日照時數(shù)較少。本研究從單日的日照時數(shù)和平均日照時數(shù)兩方面分別定義寡照指數(shù)，運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)理論設(shè)計(jì)兩個隸屬函數(shù)，通過連續(xù)改變無日照時數(shù)的天數(shù)和調(diào)整不同天數(shù)的平均日照時數(shù)來選取寡照指標(biāo)。

式中，IR1和IR2為兩種寡照指數(shù)；Ri為5—9 月第i日的日照時數(shù)（h）；r為下限日照時數(shù)，m和n為連續(xù)的天數(shù)，取整數(shù)。當(dāng)連續(xù)m天R=0 或n天內(nèi)平均日照時數(shù)Rˉ≤r，寡照指標(biāo)發(fā)生過1 次，即IR=1，下一次起始天數(shù)從第m+1 天或第n+1 天算起，同一生育期內(nèi)可以累積計(jì)數(shù)，未發(fā)生就記為0，再以累計(jì)值與產(chǎn)量和存活率建立聯(lián)系，進(jìn)行相關(guān)性分析。本研究先用式（6）算出一種寡照指數(shù)，再用式（7）算出另一種寡照指數(shù)，旨在不斷“試錯”過程中選出最優(yōu)的寡照指標(biāo)。

2 結(jié)果與分析

2.1 河蟹指標(biāo)關(guān)系

為了檢驗(yàn)河蟹選取的數(shù)據(jù)是否具有可信性和可用性，本研究將2010—2019 年興化市河蟹的存活率和產(chǎn)量做了相關(guān)性分析。由圖1 可知，河蟹的存活率與產(chǎn)量相關(guān)性為0.899 3，達(dá)到0.001 的顯著性檢驗(yàn)，由此可見，兩種河蟹指標(biāo)不僅具有互補(bǔ)性，而且呈現(xiàn)很強(qiáng)的共振關(guān)系。在某種程度上，說明了存活率和產(chǎn)量的年際變化能夠充分反映出河蟹的實(shí)際生產(chǎn)情況。

圖1 河蟹存活率與產(chǎn)量的關(guān)系

2.2 高溫影響情況

2.2.1 單日高溫 本研究分別統(tǒng)計(jì)了2010—2019年興化市5—9 月日最高氣溫大于等于上線溫度（TMAX≥T,T∈(35、36、37、38 ℃)）4 種 高 溫 天氣的發(fā)生情況。由圖2 可知，隨著上限溫度逐漸增大，高溫天氣發(fā)生的年份數(shù)和每年發(fā)生的高溫天數(shù)都在減少，不難發(fā)現(xiàn)，上限溫度從35 ℃到38 ℃，近十年的平均高溫天數(shù)從14 d 減少到1 d 左右。

圖2 2010—2019 年興化市不同高溫天氣天數(shù)的統(tǒng)計(jì)情況

將不同高溫天氣發(fā)生的天數(shù)與河蟹產(chǎn)量和存活率作相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)相關(guān)系數(shù)較低，僅當(dāng)TMAX≥38 ℃時相關(guān)系數(shù)最高，分別達(dá)到-0.483 3和-0.311 0，但是沒有通過顯著性檢驗(yàn)。由此可見，一般情況下，高溫天氣對河蟹生產(chǎn)影響較弱，只有當(dāng)日最高氣溫達(dá)到38 ℃以上高溫天氣才會對河蟹造成產(chǎn)量降低、存活率下降等負(fù)面影響。但是TMAX≥38 ℃的高溫天氣在過去十年內(nèi)僅在2013年、2016 年和2017 年這3 年里發(fā)生，發(fā)生頻率低于40%，并不具有參保價值。當(dāng)然，本研究在研究日高溫發(fā)生次數(shù)的同時，也嘗試著從日高溫累計(jì)強(qiáng)度來分析高溫天氣的影響程度，并將TMAX≥35 ℃高溫天氣的最高氣溫累計(jì)和與河蟹產(chǎn)量以及存活率作了相關(guān)性分析，均未發(fā)現(xiàn)有較為顯著的相關(guān)性。

2.2.2 連續(xù)高溫 由以上分析可知，近十年內(nèi)TMAX≥38 ℃的高溫天氣發(fā)生的次數(shù)較少，因此，本研究從最高氣溫介于35~37 ℃，通過每增加0.5 ℃逐一選取上限溫度，并逐漸調(diào)整連續(xù)高溫的天數(shù)來尋找合適的高溫指標(biāo)。圖3 中的高溫指標(biāo)（T*m）是指連續(xù)m天TMAX≥T的指標(biāo)，為了分析需要，作圖時剔除了發(fā)生概率高于70%和低于30%的連續(xù)高溫天氣。從圖3 可見，2010—2019 年，連續(xù)4 dTMAX≥35 ℃的高溫天氣發(fā)生次數(shù)最多，共計(jì)16次，發(fā)生概率為70%；當(dāng)出現(xiàn)連續(xù)3 dTMAX≥37 ℃或連續(xù)6 dTMAX≥36 ℃的高溫天氣時，發(fā)生次數(shù)最少，近十年僅有3 次，發(fā)生概率均為30%。

圖3 不同高溫指標(biāo)的發(fā)生概率和發(fā)生次數(shù)統(tǒng)計(jì)情況

根據(jù)式（3）計(jì)算出不同高溫指標(biāo)所對應(yīng)的高溫指數(shù)，并分析不同的高溫指數(shù)與河蟹產(chǎn)量和存活率之間的關(guān)系。從圖4 可見，不同的高溫指標(biāo)與河蟹產(chǎn)量和存活率之間的相關(guān)性很弱，而且雜亂無序，甚至有時呈正相關(guān)關(guān)系，并沒有體現(xiàn)出明顯的規(guī)律。通過上述分析可知，無論是從單日高溫發(fā)生的天數(shù)還是從連續(xù)高溫發(fā)生的次數(shù)來分析，一般的高溫天氣對河蟹生產(chǎn)的負(fù)面影響總體較低，只有當(dāng)出現(xiàn)TMAX≥38 ℃的極端高溫天氣時，才會對河蟹生產(chǎn)造成明顯的負(fù)面影響，但是這種極端高溫天氣發(fā)生頻率又太低。所以想要選取兼有反映河蟹生產(chǎn)情況和體現(xiàn)概率統(tǒng)計(jì)意義的高溫指標(biāo)較難。但是如果僅考慮發(fā)生概率的均衡性和穩(wěn)定性，由圖3 可知，連續(xù)3 dTMAX≥36.5 ℃和連續(xù)5 d（或6 d）TMAX≥35 ℃發(fā)生的概率都是50%，可以作為商業(yè)參保的高溫指標(biāo)。

2.3 降水影響情況

2.3.1 單日降水 在上限降水量介于20~100 mm，通過每增加5 mm 連續(xù)選取不同的上限降水量，并統(tǒng)計(jì)2010—2019 年興化市5—9 月日降水量大于等于上限降水量（P≥p）降水天氣的天數(shù)，將不同降水天氣的天數(shù)分別與河蟹的產(chǎn)量和存活率進(jìn)行相關(guān)性分析。由圖5 可知，當(dāng)上限降水量介于20~55 mm 時，降水天氣發(fā)生的天數(shù)與產(chǎn)量和存活率呈現(xiàn)明顯的負(fù)相關(guān)性，尤其在上限降水量為40 mm 時，相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到-0.699 8 和-0.684 9，均通過了0.02 的顯著性檢驗(yàn)。

圖5 不同的降水天氣與河蟹產(chǎn)量和存活率之間的相關(guān)性

而隨著上限降水量達(dá)到60 mm 以上，降水天氣發(fā)生的天數(shù)與河蟹產(chǎn)量和存活率的相關(guān)系數(shù)明顯變小。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2010—2019 年，日降水量超過60 mm的強(qiáng)降水天氣共計(jì)發(fā)生25 次，平均每年發(fā)生不到3次。由此可見，雖然強(qiáng)降水天氣對河蟹生產(chǎn)短時間產(chǎn)生的影響較大，但由于強(qiáng)降水天氣在河蟹生育期內(nèi)出現(xiàn)的總次數(shù)并不多，所以對河蟹生產(chǎn)造成的危害較小。因此，在分析河蟹的陰雨指標(biāo)時，不能僅考慮日降水強(qiáng)度，還要分析連續(xù)降水的“累積效應(yīng)”。

2.3.2 連續(xù)降水 基于以上分析，在平均降水量大于上限降水量（Pˉ≥p,p∈(20、55 mm)）或日降水量大于上限降水量（P≥p,p∈(20、55 mm)）的連陰雨天氣中，通過調(diào)整降水天數(shù)來選取不同的陰雨指標(biāo)，并根據(jù)式（4）和式（5）分別計(jì)算相對應(yīng)的陰雨指數(shù)，進(jìn)而分析不同的陰雨指數(shù)與河蟹產(chǎn)量和存活率之間的關(guān)系。為了使得陰雨指數(shù)與產(chǎn)量以及存活率的變化具有可比性，將三者進(jìn)行歸一化處理。由圖6 可見，當(dāng)出現(xiàn)連陰雨天氣1（連續(xù)3 d 陰雨且Pˉ≥50 mm）或連陰雨天氣2（連續(xù)3 dP≥20 mm）時，陰雨指數(shù)與河蟹產(chǎn)量和存活率的波動特征總體相反，其中連陰雨天氣1 的陰雨指數(shù)與產(chǎn)量和存活率的相關(guān)系數(shù)分別為-0.759 4 和-0.680 7，分別達(dá)到了0.01和0.02 的顯著性檢驗(yàn)；而連陰雨天氣2 的陰雨指數(shù)與產(chǎn)量和存活率的相關(guān)系數(shù)分別為-0.624 7 和-0.660 4，分別達(dá)到了0.05 和0.02 的顯著性檢驗(yàn)。其中，連陰雨天氣1 發(fā)生的概率為40%，連陰雨天氣2 發(fā)生的概率為50%，均處于發(fā)生概率可接受的范圍內(nèi)。

2.4 寡照影響情況

2.4.1 單日短日照 當(dāng)下限日照時數(shù)介于0~1 h，通過每增加0.1 h 連續(xù)性選取不同的下限日照時數(shù)，然后逐一統(tǒng)計(jì)興化市2010—2019 年5—9 月日照時數(shù)小于等于下限日照時數(shù)（R≤r）的天數(shù)，并將不同的短日照時長天氣的天數(shù)分別與河蟹的產(chǎn)量和存活率進(jìn)行相關(guān)性分析。從圖7 可見，總體而言，單日日照時數(shù)較短的天氣對河蟹生產(chǎn)影響程度較弱，當(dāng)下限日照時數(shù)為0.6 h 時，低于該日照時數(shù)的天數(shù)與產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)達(dá)到最高，為-0.524 5；當(dāng)下限日照時數(shù)為0.4 h 時，低于該日照時數(shù)的天數(shù)與存活率的相關(guān)系數(shù)達(dá)到最高，為-0.434 9，兩者均沒有達(dá)到0.05 的顯著性檢驗(yàn)。由此可見，在分析河蟹的寡照指標(biāo)中，僅分析短日照時長天氣并沒有太大意義，寡照天氣是一個連續(xù)的過程，所以需要分析連續(xù)幾天短日照時數(shù)的天氣情況。

2.4.2 連續(xù)寡照 鑒于寡照天氣的形成是一個連續(xù)性的過程，本研究一方面在連續(xù)幾天無日照的寡照天氣中調(diào)整天數(shù)；另一方面在平均日照時數(shù)較少的寡照天氣中逐一改變天數(shù)和下限日照時數(shù)，分別來選取寡照指標(biāo)，并根據(jù)式（6）和式（7）分別計(jì)算相對應(yīng)的寡照指數(shù)，進(jìn)而分析不同的指數(shù)與河蟹產(chǎn)量和存活率之間的關(guān)系。為了使得寡照指數(shù)與存活率以及產(chǎn)量的變化具有可比性，將三者進(jìn)行歸一化處理。由圖8 可見，當(dāng)在寡照天氣1（連續(xù)10 dRˉ≤1.5 h）和寡照天氣2（連續(xù)5 dR= 0）時，寡照指數(shù)與河蟹的產(chǎn)量和存活率的波動特征總體相反，其中寡照天氣1的寡照指數(shù)與產(chǎn)量和存活率的相關(guān)系數(shù)分別為-0.731 4 和-0.827 7，分別達(dá)到0.01 和0.001 的顯著性檢驗(yàn)；而寡照天氣2 的寡照指數(shù)與產(chǎn)量和存活率的相關(guān)系數(shù)分別為-0.695 5 和-0.769 8，分別達(dá)到0.02 和0.005 的顯著性檢驗(yàn)。其中，寡照天氣1 發(fā)生的概率為50%，寡照天氣2 發(fā)生的概率為60%，均處于發(fā)生概率可接受的范圍內(nèi)。

圖8 2010—2019 年兩種連續(xù)寡照天氣的寡照指數(shù)與河蟹產(chǎn)量和存活率歸一化值的年際變化

3 結(jié)論與討論

本研究利用2010—2019 年興化市河蟹的存活率和產(chǎn)量資料，分別考慮了河蟹主要生育期（5—9月）內(nèi)的連續(xù)高溫、連陰雨、連續(xù)寡照等極端天氣要素，運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)理論設(shè)計(jì)隸屬函數(shù)，采用“試錯法”不斷改變氣象要素的閾值和發(fā)生時間，分析比較不同氣象指標(biāo)的天氣指數(shù)對河蟹生產(chǎn)所產(chǎn)生的影響，并根據(jù)極端天氣發(fā)生概率的均衡性設(shè)計(jì)出河蟹天氣保險指數(shù)產(chǎn)品，并找出高溫指數(shù)、陰雨指數(shù)和寡照指數(shù)賠付的觸發(fā)天氣（表1），從而得出以下結(jié)論。

表1 興化市河蟹天氣保險指數(shù)賠付觸發(fā)天氣及發(fā)生概率

1）高溫、陰雨和寡照3 種天氣指數(shù)和河蟹產(chǎn)量、存活率存在不同的相關(guān)性。其中，高溫指數(shù)相關(guān)性較弱，本研究選取了兩種發(fā)生概率為50%的連續(xù)高溫天氣作為商業(yè)保險的參考指標(biāo)。從分析結(jié)果來看，正常情況下，日最高氣溫小于38 ℃的高溫天氣似乎對河蟹養(yǎng)殖造成的影響較小，但事實(shí)上，當(dāng)遇到高溫天氣時，人們會主動采取措施應(yīng)對高溫?zé)岷Γ@也會無形增加人力、物力和財力投入，損害到農(nóng)戶的利益，所以高溫指數(shù)保險不僅可以減輕高溫天氣帶來的成本壓力，還可以有效避免逆向選擇和道德風(fēng)險。而陰雨指數(shù)和寡照指數(shù)與河蟹產(chǎn)量、存活率的相關(guān)性都較強(qiáng)，能夠有效反映連陰雨、連續(xù)寡照兩種災(zāi)害性天氣對河蟹所產(chǎn)生的減產(chǎn)或存活率降低等負(fù)面影響，而且這兩種指數(shù)的獲取和計(jì)算方法相對簡單，便于理解和推廣。

2）相比陰雨和寡照兩種天氣，高溫天氣的不利影響更容易被弱化。雖然高溫天氣會影響水草生長，導(dǎo)致水質(zhì)變化，阻礙河蟹的消化吸收功能，甚至引起死亡或生理病變［16］。但是，隨著水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)水平的提高，在實(shí)際養(yǎng)殖生產(chǎn)過程中，一般的高溫天氣對河蟹產(chǎn)生的負(fù)效應(yīng)卻被逐漸弱化。因?yàn)槿藗兛梢愿鶕?jù)天氣預(yù)報服務(wù)，通過蟹塘增氧、底質(zhì)改良或水位調(diào)節(jié)等方式進(jìn)行人工干預(yù)，從而減少高溫對河蟹產(chǎn)生的不利影響［24，25］；而且如果降水量正常且分布均勻，對蟹塘補(bǔ)水、降低塘中水溫相對有利，可減緩高溫?zé)岷Γ?4］。相比高溫天氣，陰雨和寡照天氣容易造成蟹塘水體渾濁，引發(fā)河蟹的應(yīng)激反應(yīng)［26］，加大池塘管理的難度。所以正常情況下，在高溫天氣易受人工及其他因素影響的前提下，陰雨天氣和寡照天氣就成為了影響河蟹生產(chǎn)的主要?dú)庀笠蛩亍?/p>

3）各氣象要素之間都是相互聯(lián)系的，并且共同影響著河蟹生產(chǎn)。當(dāng)出現(xiàn)連續(xù)降水天氣的時候，日照時數(shù)就會隨之減少，這樣陰雨和寡照天氣就會共同影響著河蟹的生長發(fā)育。從分析的結(jié)果來看，連陰雨天氣1 和寡照天氣1 同時發(fā)生于2011 年、2016年和2018 年。在這3 年里，河蟹的存活率剛好是十年內(nèi)最低的3 個年份，而且這3 年的河蟹產(chǎn)量也低于僅發(fā)生連陰雨或連續(xù)寡照單一種類天氣的年份，這就說明了陰雨寡照復(fù)合災(zāi)害性天氣對河蟹的生產(chǎn)造成更大的影響。其中，2016 年發(fā)生了罕見的高溫天氣，僅在7 月24—29 日就發(fā)生5 d 38 ℃以上的高溫天氣，導(dǎo)致藍(lán)藻暴發(fā)，河蟹發(fā)病率增加［27］，產(chǎn)量降至近十年最低，由此可見，河蟹生育期內(nèi)若出現(xiàn)極端高溫與陰雨寡照復(fù)合影響的災(zāi)害性天氣，河蟹產(chǎn)量將會大幅降低。

本研究提供了一種基于隸屬函數(shù)分析的方法構(gòu)建河蟹天氣保險指數(shù)，考慮到天氣指數(shù)的研究要基于人為措施采取之后的損失情況，而本研究獲取的河蟹資料恰好反映了人為操作的減免作用，所以能夠客觀反映河蟹實(shí)際生產(chǎn)過程中不同的極端天氣對河蟹造成的疊加影響。但是，河蟹生長發(fā)育過程中受影響的氣象要素遠(yuǎn)不止溫度、降水和日照，氣壓、風(fēng)也與河蟹養(yǎng)殖生長有很大的關(guān)系，氣壓的高低和風(fēng)的大小都會改變水體中的溶解氧等。因此，在今后的研究工作中，通過收集更多的實(shí)況資料，深入探討每個天氣過程的具體影響和人為操作對天氣負(fù)面影響的緩解作用，對河蟹生長過程中的其他相關(guān)氣象要素進(jìn)行展開分析，并且緊密聯(lián)系泰州市人壽財產(chǎn)保險股份有限公司，了解河蟹天氣保險指數(shù)實(shí)際應(yīng)用過程中的業(yè)務(wù)理賠情況，對這項(xiàng)天氣指數(shù)進(jìn)行即時檢驗(yàn)和實(shí)時改進(jìn)，從而為泰州市河蟹天氣保險指數(shù)業(yè)務(wù)提供可靠的科學(xué)支撐。