【正文】 造災(zāi)度函數(shù)，運(yùn)用ＥＯＦ矛Ｄ概率等 分析方法，分析了河南省小麥生產(chǎn)中的主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害，運(yùn)用多因子綜合風(fēng)險指數(shù) 模型，計算了小麥氣象災(zāi)害風(fēng)險臨∞，但是其中并沒有考慮到災(zāi)害社會屬性要素?；糁螄?、李世 奎等提出了我國一年生農(nóng)作物、多年生果樹不同致災(zāi)因子、致災(zāi)指標(biāo)序列和災(zāi)害風(fēng)險 估算模型的構(gòu)建技術(shù)‘４９’。對于風(fēng)險估算模型的選擇，不同學(xué)者爭議較大，一般做法是先假定單 產(chǎn)波動序列符合特定的函數(shù)，然后計算出參數(shù)，確定模型具體形式。計算機(jī)技術(shù)特別是ＧＩＳ技術(shù) 是未來進(jìn)行精細(xì)化災(zāi)害風(fēng)險區(qū)的必不可少的工具。如楊國華 等就應(yīng)用信息擴(kuò)散方法對廣東省的水旱災(zāi)害進(jìn)行了風(fēng)險評估，勾畫出廣東省水旱災(zāi)受 災(zāi)率概率分布曲線圖四’。 ２０世紀(jì)７０年代以前，災(zāi)害風(fēng)險評估多側(cè)重于確定性風(fēng)險評估模型和隨機(jī)概率模 型，該方法主要以災(zāi)害極值及其出現(xiàn)的頻率來反映氣象災(zāi)害風(fēng)險。 承災(zāi)體遭受致災(zāi)因子作用后，造成的損失情況稱為災(zāi)情。在災(zāi)害研究中，通常把來自 風(fēng)險源的災(zāi)害風(fēng)險稱為危險性“”，風(fēng)險的高低是災(zāi)害的變異強(qiáng)度及發(fā)生概率的函數(shù)： Ｈ＝ｆ（Ｍ，Ｐ），Ｈ－Ｈａｚａｒｄ，風(fēng)險源的危險性；Ｍ—Ｍａｇｌｉｔｕｄｅ，風(fēng)險源的變異強(qiáng)度； Ｐ－Ｐｏｓｓｉｂｉ１ｉｔｙ，自然災(zāi)變發(fā)生的概率168。｛’；Ｍａｓｋｒｅｙ將自然災(zāi)害風(fēng)險定義成“某一自然災(zāi)害發(fā) 生后所造成的總損失”‘６’；ＵＮＤＨＡ認(rèn)為自然災(zāi)害風(fēng)險為特定區(qū)域和時間段中特定災(zāi)害的 期望損失、人員傷亡，財產(chǎn)損失和對經(jīng)濟(jì)活動的干擾盯’。ｉｔ’Ｓ ｉｎｓｉｎｕａｔｅｕｓｅ ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｄｉｓａｓｔｅｒｒｉｓｋｍｏｄｅｌｓＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ Ｒｉｓｋｉｓ ｓｕｐｅｒｉｏｒｉｔｙ． Ｆｉｎａｌｌｙ?。疲幔悖澹?ｃｕｒｒｅｎｔ ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ＩｎｓｕｒａｎｃｅＭａｉｎ ｐｒｏｂｌｅｍｓ，ｔｈｉｓｓｔｕｄｙ ｔｒｉｅｄ ａｐｐｌｙ Ａｎｈｕｉｗｈｅａｔ ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｄｉｓａｓｔｅｒｓ ｒｉｓｋ ａｎａｌｙｓｉｓ ｒｅｓｕｌｔｓｔｏ ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｉｎｓｕｒａｎｃｅ Ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ．Ｈｉｇｈｌｉｇｈｔｅｄ ｔｈｒｅｅ ａｓｐｅｃｔｓ．ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ａｔｔｅｍｐｔ：（１）Ｆｏｒ ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｄｉｓａｓｔｅｒｒｉｓｋｉｎｄｅｘａｎｄ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｏｆｗｈｅａｔｌｏｓｓｒａｔｅ＞１０％ａｓ ｉｎｄｅｘ， ａｃｃｏｒｄａｎｃｅ ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ｉｎｓｕｒａｎｃｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ，Ｕｓｅ Ｋ－Ｍｅａｎｓ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄ， ｄｉｖｉｄｅｄＡｎｈｕｉｉｎｔｏ４ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉｎｓｕｒａｎｃｅａｒｅａｓ，ａｎｄｅｘｐｏｕｎｄｅｄ ｅａｒｃｈｒｉｓｋｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ． （２）Ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆ ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ｉｎｓｕｒａｎｃｅ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ，ａｎｄ ｕｓｅ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｒｉｓｋ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｃｏｍｂｉｎｅｂｅｎｃｈｍａｒｋｒａｔｅｓｔｏ ｃｏｎｄｕｃｔ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｒａｔｅｓ ｓｅｔｔｉｎｇｓ，Ｔｈｅｎ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｓｅａｒｃｈａｒｅａｒａｔｅｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｄｉｓａｓｔｅｒｓ，ｒｉｓｋｓ，Ｗｈｅａｔ，ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｉｎｓｕｒａｎｃｅ，ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ＩＶ 目 錄 摘要…………………………………………………………………………………………Ｉ ＡＢＳＴＲＡＣＴ………………………………………………………………………………………………………ＩＩＩ １文獻(xiàn)綜述……………………………………………………………………１ １．１對氣象災(zāi)害風(fēng)險內(nèi)涵的認(rèn)識…………………………………………．．１ １．２氣象災(zāi)害風(fēng)險評價的方法……………………………………………２ １．３農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險研究……………………………………………．３ １．４風(fēng)險評估在農(nóng)業(yè)保險中的應(yīng)用研究………………………………．５ ２引言……………………………………………………………………………………．６ ２．１本研究的實(shí)用價值及理論意義……………………………………．６ ２．２本研究的主要內(nèi)容………………………………………………………６ ３資料來源與主要技術(shù)方法……………………………………………。為 了便于比較，本文采用兩種方法進(jìn)行了安徽省小麥氣象災(zāi)害進(jìn)行風(fēng)險評估。為了滿足災(zāi)害風(fēng) 險分析對災(zāi)害指標(biāo)量化的需要，本研究參照當(dāng)前常用小麥災(zāi)害指標(biāo)，為各種災(zāi)害設(shè) 計了單災(zāi)種災(zāi)害指數(shù)。 其次，進(jìn)行了安徽省小麥氣象災(zāi)害風(fēng)險分析。用各個站點(diǎn) 的氣象災(zāi)害風(fēng)險指數(shù)與小麥歷年減產(chǎn)率＞１０％發(fā)生的概率進(jìn)行相關(guān)分析，結(jié)果表明二 者相關(guān)關(guān)系極顯著（Ｒ＝Ｏ．４２，Ｐ＜Ｏ．０１）。３１ ４．１．５安徽省各代表站小麥主要?dú)庀鬄?zāi)害風(fēng)險特征………………．３３ ４．１．６安徽省小麥綜合氣象災(zāi)害風(fēng)險分析…………………………．３７ ４．１．７安徽省小麥氣象災(zāi)害暴露性分析……………………………４２ ４．１．８安徽省小麥氣象災(zāi)害脆弱性分析………………………………４２ ４．１．９小麥氣象災(zāi)害孕災(zāi)環(huán)境穩(wěn)定性分析……………………………４３ ４．１．１０小麥氣象災(zāi)害抗災(zāi)能力分析………………………………．．４４ ４．２安徽省小麥氣象災(zāi)害風(fēng)險評估……………………………………４５ ＶＩＩ １９世紀(jì)末，風(fēng)險（ＲＩＳＫ）一詞被西方學(xué)者在經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域中提出，指從事某項(xiàng)活動結(jié) 果的不確定性，即投機(jī)風(fēng)險‘１’。 １。不同類型的氣象災(zāi)害由于孕災(zāi)環(huán)境的差 別，其風(fēng)險因素不完全相同。 自然災(zāi)害風(fēng)險不僅僅與承災(zāi)體、災(zāi)害因子有關(guān)，還與人類活動有關(guān)。Ｐｅｔａｋ曾依據(jù)美國各類自然災(zāi)害的統(tǒng)計分 析，得到以概率形式表現(xiàn)的災(zāi)害風(fēng)險（１２）０Ｍ．Ａ一．Ｓａｎｔｏｓ等就曾對干旱現(xiàn)象模擬為隨 機(jī)過程，Ｃｏｒｒｅｉａ將Ｓａｎｔｏｓ的概念用于工程風(fēng)險的定量分析研究伯’。張繼權(quán)等利用模糊、灰色等多種方法提出了松遼平原 玉米產(chǎn)區(qū)旱災(zāi)風(fēng)險評價與區(qū)劃方法和模型（３１－３２），文世勇，趙冬至提出基于ＡＨＰ法的赤 潮災(zāi)害風(fēng)險評估指標(biāo)權(quán)重研究‘３”，金菊良等人提出了基于加速遺傳算法的層次分析 法，并將其應(yīng)用于風(fēng)險辨識方面‘３168。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有自然再生產(chǎn)和經(jīng)濟(jì) 再生產(chǎn)交織的特點(diǎn)，經(jīng)常處于自然風(fēng)險和社會經(jīng)濟(jì)風(fēng)險的威脅之中，其風(fēng)險性遠(yuǎn)遠(yuǎn)高 于其它產(chǎn)業(yè)?！?。 王石立和婁秀榮針對華北地區(qū)冬小麥干旱的特點(diǎn)，建立了干旱的概率、產(chǎn)量損失、抗 災(zāi)性能和承災(zāi)體密度等四個模型，用以進(jìn)行綜合分析和定量評估（５２）０王曉紅，喬云 峰，沈榮開等建立了包括農(nóng)業(yè)干旱發(fā)生概率、抗旱能力、受災(zāi)體種植面積比等多因子 的灌區(qū)農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險評估模型佰∞。僅僅考 慮社會屬性或自然屬性都不能完整的反映風(fēng)險狀況。加拿 大各省在開展農(nóng)作物保險時，都根據(jù)本省各地區(qū)的土壤、氣候、地理?xiàng)l件和農(nóng)作物生 產(chǎn)歷史進(jìn)行風(fēng)險區(qū)域劃分，不同風(fēng)險區(qū)內(nèi)有不同的費(fèi)率范圍。如果不考慮地區(qū)災(zāi)害風(fēng)險特點(diǎn)，實(shí)行統(tǒng)一經(jīng)營方式，容 道德風(fēng)險和逆向選擇等諸多問題，并且也有悖于保險公平性原則四’。 （２）以小麥作為研究對象，研究其生長發(fā)育過程中所遭受的主要?dú)庀鬄?zāi)害， 設(shè)計小麥氣象災(zāi)害數(shù)量化指標(biāo)模型，可以為政府的防災(zāi)減災(zāi)提供客觀依據(jù)。首先，為了克服小樣本對風(fēng)險估算不穩(wěn) 定的缺點(diǎn)，本研究將模糊數(shù)學(xué)的信息擴(kuò)散方法引入到風(fēng)估算中來，分別估算了各個 單災(zāi)種災(zāi)害發(fā)生的風(fēng)險概率，繪制ＥＰ曲線。冬小麥品種包括冬性、半冬性、春性，安徽省冬小麥品種以半冬性、春 性為主。從小 麥生理學(xué)角度看，麥種的萌發(fā)和生長均需要從土壤吸收足夠的水分。 漬害是指長期陰雨或地勢低洼，排水不暢，雖然地表無可見積水，但土壤水分長 期處于飽和狀態(tài)，使作物根系通氣不良，缺氧引起作物功能器官衰退和植株生長發(fā)育 不正常而最終影響產(chǎn)量或品質(zhì)的一種氣象