本文關(guān)鍵詞：江西省早稻天氣指數(shù)保險(xiǎn)技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 水稻 氣象災(zāi)害 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 天氣指數(shù)保險(xiǎn)

【摘要】：水稻是我國(guó)主要的糧食作物,江西省作為我國(guó)水稻主產(chǎn)區(qū)之一,播種面積與產(chǎn)量均居全國(guó)前列,但又是一個(gè)氣象災(zāi)害多發(fā)的省份,氣象因素成為影響水稻產(chǎn)量的主要障礙。天氣指數(shù)保險(xiǎn)作為氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理的有效方法,擁有低道德風(fēng)險(xiǎn)和逆向選擇、賠款及時(shí)、管理成本低、合同標(biāo)準(zhǔn)透明等眾多優(yōu)點(diǎn),在幫助農(nóng)民分散農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)方面有積極作用。本研究利用人工控制實(shí)驗(yàn)在早稻不同生育期模擬了不同持續(xù)天數(shù)的低溫災(zāi)害“小滿寒”與高溫災(zāi)害“高溫逼熟”,通過測(cè)定生理生化指標(biāo)和產(chǎn)量,研究了江西省早稻氣象災(zāi)害的周期、時(shí)空分布規(guī)律并進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃,確定了江西省早稻“小滿寒”與“高溫逼熟”天氣指數(shù)保險(xiǎn)費(fèi)率及保單的設(shè)計(jì),研究結(jié)果可為單種氣象災(zāi)害的天氣指數(shù)保險(xiǎn)提供參考,同時(shí)可為確保農(nóng)戶利益、保障我國(guó)糧食生產(chǎn)安全提供理論依據(jù)。主要研究結(jié)果如下：1.研究了小滿寒、高溫逼熟災(zāi)害持續(xù)天數(shù)對(duì)早稻葉片光合特性的影響規(guī)律。研究表明隨著災(zāi)害持續(xù)天數(shù)增加,最大光合速率、光飽和點(diǎn)、C02飽和點(diǎn)、RUBP羧化效率、光能初始利用率等C02響應(yīng)曲線、光響應(yīng)曲線的指標(biāo)呈現(xiàn)下降的趨勢(shì),CO2補(bǔ)償點(diǎn)、光補(bǔ)償點(diǎn)呈上升趨勢(shì)；葉綠素?zé)晒怆S著災(zāi)害持續(xù)天數(shù)的增加,各項(xiàng)指標(biāo)的變化均呈現(xiàn)一定的趨勢(shì)；高溫脅迫對(duì)早稻產(chǎn)量的影響明顯高于低溫脅迫對(duì)早稻產(chǎn)量的影響。2.研究了江西省各地市的小滿寒、高溫逼熟氣象災(zāi)害時(shí)空變化規(guī)律。利用小波分析方法得出了小滿寒、高溫逼熟災(zāi)害發(fā)生的主周期一般為3年左右。利用非參數(shù)信息擴(kuò)散模型得到江西省各地市氣象災(zāi)害發(fā)生的概率,繪制了江西省早稻小滿寒、高溫逼熟災(zāi)害空間分布圖。江西省北部地區(qū)及西南部地區(qū)在早稻抽穗揚(yáng)花期遭受小滿寒的概率較大,中部、東部及西南部地區(qū)在早稻灌漿期遭受高溫逼熟的概率較大。3.建立了早稻小滿寒及高溫逼熟氣象災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)分布模型和減產(chǎn)率模型。利用多年氣象數(shù)據(jù),基于信息擴(kuò)散法研究江西省早稻不同區(qū)域的氣象災(zāi)害發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)分布規(guī)律,構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。研究表明高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域?yàn)橼M州、吉安、鷹潭、新余,較高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域?yàn)榫沤�、南昌、撫州、萍鄉(xiāng),低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域?yàn)榫暗骆?zhèn)、上饒、宜春。用試驗(yàn)的方法確定早稻受不同天數(shù)小滿寒及高溫逼熟影響的減產(chǎn)率,定量地確定了江西省早稻減產(chǎn)率與小滿寒、高溫逼熟氣象災(zāi)害持續(xù)天數(shù)之間的關(guān)系。4.確定了小滿寒、高溫逼熟天氣指數(shù)保險(xiǎn)的純費(fèi)率。利用7種參數(shù)模型及非參數(shù)法,進(jìn)行了江西省各地市保險(xiǎn)純費(fèi)率的厘定,表明非參數(shù)法在擬合氣象災(zāi)害持續(xù)天數(shù)方面有較好的效果。比較人工控制實(shí)驗(yàn)方法與非參數(shù)核密度法厘定的純費(fèi)率,得出人工控制實(shí)驗(yàn)方法在厘定單種氣象災(zāi)害指數(shù)保險(xiǎn)的純費(fèi)率方面效果較好。5.設(shè)計(jì)了小滿寒、高溫逼熟天氣指數(shù)保險(xiǎn)的保單,確定了理賠金額,并根據(jù)當(dāng)?shù)氐谋ｋU(xiǎn)環(huán)境實(shí)際情況,制定了小滿寒、高溫逼熟天氣指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品在江西省推廣實(shí)施方案。
【學(xué)位授予單位】：南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：S511.31;S42;F842.66

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 羅新寧;農(nóng)萬(wàn)江;;小波分析在農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害周期分析中的應(yīng)用[J];安徽農(nóng)學(xué)通報(bào)(上半月刊);2010年05期

2 郭興旭;陶建平;曾小艷;;湖北省油菜保險(xiǎn)純費(fèi)率比較研究——基于不同單產(chǎn)分布下的實(shí)證研究[J];保險(xiǎn)研究;2010年01期

3 張忠誠(chéng);;參數(shù)極大似然估計(jì)的幾點(diǎn)注記[J];高等函授學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2006年02期

4 李萍萍;程高峰;張佳華;李秉柏;謝曉金;楊沈斌;;高溫對(duì)水稻抽穗揚(yáng)花期生理特性的影響[J];江蘇大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年02期

5 周延;郭建林;;農(nóng)業(yè)巨災(zāi)保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃及費(fèi)率厘定研究[J];江西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào);2011年06期

6 朱珊;熊宏亮;黃仁良;張景云;嚴(yán)松;鄧偉;張建成;沈顯華;;低溫脅迫對(duì)水稻生理指標(biāo)的影響[J];江西農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào);2013年07期

7 鄧南霞;小滿寒對(duì)早稻的影響及防御[J];江西農(nóng)業(yè)科技;1986年05期

8 婁德君,孫衛(wèi)國(guó),李治民;齊齊哈爾市氣溫變化小波分析[J];氣象科技;2004年06期

9 李文芳;;基于非參數(shù)核密度法的農(nóng)作物區(qū)域產(chǎn)量保險(xiǎn)費(fèi)率厘定研究[J];生態(tài)經(jīng)濟(jì);2012年04期

10 劉敬樂;周順武;牛濤;孫健;王郁;;基于信息擴(kuò)散方法的中國(guó)西北地區(qū)春季沙塵暴災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析[J];氣象科技;2012年05期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 于寧寧;農(nóng)業(yè)氣象指數(shù)保險(xiǎn)研究[D];山東農(nóng)業(yè)大學(xué);2011年

2 任義方;農(nóng)業(yè)氣象指數(shù)保險(xiǎn)方法研究[D];中國(guó)氣象科學(xué)研究院;2011年

3 談豐;龍巖市煙葉氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)及其氣象指數(shù)保險(xiǎn)設(shè)計(jì)[D];南京信息工程大學(xué);2012年

，

本文編號(hào)：1157670