贵州省辣椒干旱气象指数保险研究及应用

袁琦松，于 飞，袁淑杰※，胡家敏

（1. 成都信息工程大学，成都610225；2. 贵州省山地环境气候研究所，贵阳550002）

0 引言

辣椒是贵州省重要的经济作物，不仅种植业规模大，还拥有全国最大的辣椒加工规模以及产品集散规模［1］。辣椒不但富含营养，还因其品种、口感丰富，广受大众喜爱。辣椒独特的口感与风味不仅能增强食欲，还有助于肠道异常物质的发酵分解［2］。同时在改善心脏功能、促进血液循环、预防心血管疾病和降低血糖等方向也有不错的效果［3］。通过深加工提取辣椒中所含的天然辣椒红色素、辣椒素等物质，辣椒还可投入食品、药品、化妆品等生产。贵州省辣椒在全国占有举足轻重的地位，发展前景广阔。

由于水资源时空分布不均，贵州多发生旱灾，如2009—2010 年的连年特大旱灾［4］。旱灾对辣椒产量、品质影响较大，导致农户收入不稳定，为降低旱灾对农户造成的经济损失，诸多学者展开了气象指数保险的相关研究。气象指数保险不同于传统农业保险。传统农业保险虽然保险覆盖范围较广，如暴雨、内涝、冰雹、大风等自然灾害，但是理赔流程相对繁琐，不仅需要勘探灾情以及根据最终产量损失计算理赔金额，还存在赔付不及时等问题。而气象指数保险则相反，虽然保险内容相对较少，主要是天气指数方面，但是理赔高效快捷，赔付标准透明公开［5］。

1997—1999 年间国外气象指数保险处于理论研究阶段；2002—2006 年，侧重于气象指数保险的设计应用以及试点研究；至今国际社会对气象指数保险投入迅速增加，不断设计新的产品，更多国家参与气象指数保险的研究与应用［6］。在国外，如印度、墨西哥、马拉维的农业气象指数保险业务开展已较为顺利，得到了相关地区农业生产者以及政府的大力支持［6］。

2007 年中国保险监督管理委员会印发的《关于做好保险业应对全球变暖引发极端天气气候事件有关事项》标志着我国正式引入气象指数保险［7］。虽然我国引入气象指数保险较晚，但已有丰富的研究成果。针对旱灾的气象指数保险我国已有诸多学者进行了相关研究。吴荣军等［8］提出了基于作物水分亏缺率、降水距平百分率抗旱指数构建的干旱综合风险区划模型，通过该模型对冬小麦的纯保险费率进行了修正。杨帆等［9］通过构建干旱指数，计算出的纯保险费率与实际单产减产率相近，相关系数达到了0.89。杨太明等［10］通过建立干旱指数模型，进行干旱天气指数保险费率的修订，形成干旱天气指数产品并进行了实际应用。曲思邈等［11］通过Weibull 分布模型对纯保险费率进行拟定，在不同区域采用了不同免赔额度，使得保险产品更贴合实际。曹雯等［1］通过定义降水负距平百分率作为冬小麦干旱气象指数，建立相关模型，初步设计了冬小麦干旱气象指数保险产品，并对其进行了基于风险评估的修订。

虽然有关旱灾气象指数保险的研究已取得诸多成果，但是农户对农业保险的认知水平还相对较低［13］，并且当前研究的对象主要集中于冬小麦、玉米等作物，而鲜有辣椒干旱气象指数保险的研究报道。因此该文通过辣椒干旱气象指数保险纯保险费率研究，为干旱气象指数保险在辣椒生产保险中的应用提供了信息参考，同时为实现贵州省辣椒种植业可持续发展提供新视角。

1 研究区域与数据

1.1 研究区概况

贵州省位于云贵高原，海拔高度介于235～2 235 m 之间，整体由西北部地区向东部及南部地区递减，境内丘陵、河谷、盆地等地貌纵横交错，生态环境良好，有十分良好的天然隔离条件，有助于高品质辣椒种植。并且贵州省种植辣椒以及吃辣椒有着悠久的历史，贵州人为了抵御湿冷进而日常饮食中通常添加辣椒［14］。贵州省辣椒种植面积在全国名列第一，辣椒品种丰富，具有较高的品牌影响力以及市场占有率［14］。但是受制于贵州省地形，辣椒种植区域长期处于不连片的状态，且部分地区基础设施落后，难以抵御自然灾害，导致除了安顺地区、六盘水地区、毕节地区等外的其余地区，辣椒单产普遍较低［14］。贵州省水资源时空分布不均，虽然年降水在800～1 700 mm 之间，但是降水分布严重不均，西南地区降水较多，北部地区降水较少，容易出现旱灾。

图1 研究区地理位置Fig.1 Location of study area

1.2 研究数据

该文研究数据包括1990—2019 年共30 年贵州省降水量数据（单位：mm），数据来自贵州省气象局的84 个国家气象站点。该数据以小时（h）为时间分辨率。数字高程地图（DEM）由地理数据云网站提供。贵州省矢量边界地图以及84 个气象站点的经纬度、海拔高度数据。

2 研究方法

2.1 辣椒干旱指标

考虑洪涝后连续干旱或连续干旱后洪涝的极端情况，参考干旱K 指数标准［15］，把实际降水量连续低于某临界值的天数作为衡量干旱的标准。辣椒生育期的不同阶段需水量差距较大，在幼苗期需水量最小仅占总需水量的16%，在随后的开花采收前期、盛收期以及末收期辣椒需水量大幅增加，分别达到26%、37%和21%［16］。7—9 月主要为辣椒的开花采收前期、盛收期以及末收期，干旱对辣椒产量品质的影响主要集中在此阶段。因此，把7—9 月连续降水量小于5 mm 的天数D 作为辣椒干旱指标，结合相关调查结果，制定辣椒产量损失率，具体如表1 所示。如果15 ≤D＜25，则记做发生一次轻旱灾害事件，其余类推。通过该干旱指标与逐日降水数据可以分别得出84 站点在30 年间发生各级干旱的总次数，从而计算出各站点发生各级干旱的年频率P。

表1 辣椒干旱指标及产量损失率Table 1 Pepper drought index and yield loss rate

2.2 辣椒干旱的纯保险费率

纯保险费率指单位保险金额收取的保险费的标准，纯保费占保险金额的比率，由损失概率确定。根据保险平衡原理，纯保险费率等于保险损失的期望值［17］，即

式（1）中，Pr 为纯保险费率，Lr为不低于免赔额的各级减产率，P为该级减产事故出现的概率（频率），M为免赔额，该文取10%进行计算。受灾的概率越高以及受灾造成的损失越大，则需要缴纳的纯保险费越高。

2.3 空间差值分析

该文采取克里金插值法，对84 站点的各级干旱频率、损失率、纯保险费率进行空间插值，并通过ArgGIS 绘制区域分布填色图。通过插值得出各级干旱频率空间分布图、辣椒损失率空间分布图以及纯保险费率空间分布图，从而进行空间分布特征分析。

相较于反距离权重插值法，克里金插值法在理论与实际应用中效果更好。反距离权重法虽然效率较高，但仅在差值点分布较为均匀的情况下差值效果较好，且更容易受到极值的影响。而克里金差值即使在差值点较少时，效果依旧远优于反距离权重差值法。因而克里金算法被广泛应用于地理科学、大气科学、环境科学等领域。

3 结果与分析

3.1 辣椒干旱空间分布以及年损失率空间分布

根据表1 的干旱指标标准以及1990—2019 年贵州省84 个气象站逐日降水量资料，判断出84 个站点在过去30 年间发生各级干旱次数。从而根据各站各级干旱发生次数计算出各站点发生各级干旱的年频率；最后根据式（1）可计算84 个站点的年均损失率。

3.1.1 干旱空间分布

由图2 可以看出，贵州省轻旱主要发生地区分布于贵州省东部一带以及中部部分地区。在东部轻旱地区北起道真南至黎平，东部一带轻旱发生频率基本都高于0.33。在中部，以黔西、修文、播州组成的三角区域同样轻旱发生频率达到了0.38 以上。而在其他区域，轻旱发生的频率相对较低，基本都在0.27 以下，尤其是在西南地区，低至0.17。这说明了，在贵州省东部以及中部部分地区，发生轻旱频率较高，且发生轻旱地区相对集中，有较明显的区域性。

中旱的分布与轻旱的分布大致类似，但是具体位置有些许偏移。相较于轻旱，中旱发生频率较高的中部片区位置更偏南，即位于清镇、惠州、花溪片区；带状区北部偏西，南部更偏南，呈现为从北部桐梓到东南从江一带，该带状呈现西北东南走向。在东部铜仁、万山出现了新的中旱高频区。在中旱频率高发带上、中部片区以及东部铜仁地区，中旱发生频率达到了0.17 以上。西南地区中旱发生频率依旧最低，均低于0.10。

图2 贵州省干旱发生频率分布Fig.2 Distribution map of drought frequency in Guizhou province

重旱高频发生区域更加集中，主要位于在东南部，相较于轻旱、中旱，除了东南高发地区，其余地区发生重旱频率大幅降低。在东南部重旱发生频率均高于0.07，镇远发生频率最高，达到了0.17。重旱发生频率最低的地区依旧位于西南部，发生频率均低于0.03。

特旱就相对有些特殊，发生过特旱的地区主要分布在贵州省中部偏东地区，其中在1990—2019 年间，发生过2 次及以上的地区仅有仁怀、绥阳、施秉和榕江。仅有榕江发生了3 次，发生次数为全省最多。发生过特旱的地区呈现为西北东南走向的带状分布，该带状分布与中旱的带状分布重合较好。发生频率最高地区位于东南部的榕江，频率高达0.10。其余地区，尤其是西南地区，在30 年间未发生过特旱。

综合来看干旱发生频率较高的区域主要集中在东部地区以及贵州省中部部分地区。在东南地区发生各级干旱的频率较高，干旱影响较大；在西南等地区则干旱发生频率较低，干旱对西南地区的影响较小。

图3 贵州省辣椒年损失率分布Fig.3 Distribution map of annual loss rate of pepper in Guizhou province

3.1.2 辣椒年均损失率空间分布

由图3 可以看出，在贵州省东部大部分地区由于轻旱导致的损失超过3.1%，在黎平损失率最高，并达到了5.7%。在中部，以黔西、修文、播州组成的三角区域每年由于轻旱导致的损失达到了3.6%以上。而在其他区域，轻旱导致的损失率相对较低，尤其是在西南地区，均低于1.6%。

中旱导致的辣椒损失率分布与轻旱相似，但位置有所偏移。在损失率较高的西北东南走向的带状区域与中部部分区域损失率均大于3.3%，其中在东南部的从江损失率最大，达到了6.6%。西南地区依旧损失率最低，均低于1.9%。

重旱导致损失率较高的地区更为集中，主要分布于东南地区，损失率均大于2.3%，且在镇远达到最高值5.1%。同样西南地区损失率为全省最低，均低于1.0%。

在1990—2019 年间特旱发生次数较少，发生过多次特旱的地区更稀少，仅有仁怀、绥阳、施秉和榕江4 个地区发生过2 次及以上的特旱，其中在榕江发生特旱次数最高，年均损失率就高达4.5%。而西南地区30 年间均未发生过特旱。

干旱发生频率与损失率有着密切关系，因此对比图2 和图3 可以发现各级干旱频率与损失率分布图十分相似。从图3 各级干旱导致的损失率来看，各级干旱虽然发生频率、致灾损失率不同，即虽然轻旱单次致灾损失率较低，但是频率较高；特旱虽然发生频率极地，但单次致灾损失率很高。但是最终的年均损失率则相差较小，这说明不能忽视任何一次干旱对辣椒产量、品质的影响，各级干旱对辣椒种植户收入的稳定性均有着重大影响。

图4 贵州省辣椒纯保险费率分布Fig.4 Distribution map of pure pepper insurance premium rate in Guizhou province

3.2 辣椒纯保险费率空间分布分析

如图4 所示，可以发现纯保险费率较高的地区主要分布在东部以及中部部分区域。其中在施秉的纯保险费率最高，达到了15.3%，而发生特旱次数最高的榕江，纯保险费率也达到了14.7%。这说明特旱发生次数最高的地区不一定是干旱损失最大的地区，但也是损失较大的地区之一。在施秉虽然各级干旱发生频率都不是最高，但各级干旱发生频率也不低，因而综合计算后在施秉有着最高的纯保险费率，以及最高的干旱致灾损失率。

其中在东部地区以及中部部分地区，纯保险费率均在9%以上，这说明贵州省东部以及中部部分地区干旱致灾损失相当巨大，在这些地区尤其需要气象指数保险来为农户降低受灾损失风险，尤其是重旱、特旱高发的东部地区。

该文仅通过1990—2019 年间的数据进行纯保险费率计算，发现干旱影响到了贵州省中部部分地区以及东部大部分地区，且由干旱导致的年均损失达到了9%以上。在东部尤其是在施秉、榕江、镇远、等地区发生重旱、特旱的频率较高，这些地区相较于其余地区有更高概率遭受旱灾，进而造成巨额损失。因此在这些地区推行气象指数保险就显得尤为必要，通过气象指数保险可以显著保护当地辣椒种植农户，能够在经历高强度旱灾后快速恢复生产，且能够通过保险挽回大部分损失。从而提高当地农户的抗干旱风险能力，进而促进农户更加积极地种植辣椒，最终实现促进贵州省辣椒产业的健康稳定持续地增长。

4 结论

该文通过1990—2019 年间的气象数据，针对干旱对辣椒产品品质的影响，设计出初步的纯保险费率进行参考。从各级干旱的空间分布图看出，干旱着实影响了贵州省的大部分地区，尤其是中部部分区域以及东部。在这30 年间就有1/3 的站点出现过特旱，而轻旱、中旱等出现频率更是相当之高。干旱对贵州省辣椒的影响不可谓不大，该文初略计算出了贵州省的纯保险费率，通过纯保险费率能更加直观地反应贵州省干旱造成的损失。

从纯保险费率来看，东部以及部分中部地区由于干旱导致的年均损失到达了9%以上。虽然理论上农户遭受重旱、特旱概率不高，但是巨额的受灾损失却时刻威胁着农户，因此通过气象指数保险则可以大大降低农户遭受严重旱灾的损失风险。即使不幸遭受严重旱灾，气象指数保险相较于传统农业保险更快捷的赔付流程与公开透明的赔付标准，不仅能够最大限度挽回农户受到的损失，还能让农户得以更快速的恢复生产，且不会影响来年的种植计划。

通过对贵州辣椒干旱气象指数保险的纯保险费率研究，得出在贵州省有着广阔的气象指数保险应用前景。希望借此促进气象指数保险的研究与应用推广，通过推广气象指数保险的应用，降低辣椒种植户遭受严重旱灾的收入不稳定风险，帮助农户持续稳定地发展辣椒种植业，最终促进贵州省辣椒产业健康稳定的增长。

该文在设计各级干旱造成损失时，仅通过参考相关研究与历史经验得出，在后续产品设计中可通过近年产量数据等进一步优化，且后续还应该考虑到地区差异，划分不同危险等级区域，根据区域的不同采用不同定价策略等。