【正文】 由于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)涉及的指標(biāo)較多，各個(gè)指標(biāo)間的權(quán)重也不相 等，因此，定權(quán)問題也成為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型構(gòu)建的重要方面。劉小艷等認(rèn)為，氣象災(zāi) 害系統(tǒng)是由孕災(zāi)環(huán)境、致災(zāi)因子、承災(zāi)體和災(zāi)情４部分組成的一個(gè)特殊的變異系統(tǒng)四’。從概率論的角度看，災(zāi)害風(fēng) 險(xiǎn)本質(zhì)上是災(zāi)害的量級(jí)、時(shí)間等不確定性的概率分布，是與特定損失結(jié)果相聯(lián)系的某 災(zāi)害發(fā)生概率事件（８－１１）它服從于統(tǒng)計(jì)規(guī)律的概率分布，自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估就是對(duì)各 種自然災(zāi)害造成的損失可能性進(jìn)行分析，其數(shù)學(xué)理論問題基本等同于相關(guān)的概率統(tǒng)計(jì) 問題ｎ∞。首先， 以安徽省小麥歷史損失為依據(jù)，建立了減產(chǎn)率發(fā)生的概率模型，繪制了不同級(jí)別減 產(chǎn)率發(fā)生概率分布圖。以灰色關(guān)聯(lián)度為權(quán)重，對(duì)各種災(zāi)害指數(shù)進(jìn)行了加權(quán)求和， 得到了安徽省小麥氣象災(zāi)害綜合災(zāi)害指數(shù)，并且用綜合氣象災(zāi)害指數(shù)與安徽省小麥 歷年相對(duì)氣象產(chǎn)量做了相關(guān)分析，分析結(jié)果表明二者呈現(xiàn)顯著相關(guān)?！玻?４．１安徽省小麥主要?dú)庀鬄?zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析………………………………２５ ４．１．１安徽省小麥主要?dú)庀鬄?zāi)害指數(shù)空間分布特征…………………２５ ４．１．２安徽省小麥主要?dú)庀鬄?zāi)害指數(shù)時(shí)間變化特征………………．２７ ４．１．３安徽省小麥主要?dú)庀鬄?zāi)害指數(shù)變異特征……………………．２９ ４．１．４安徽省小麥不同范圍氣象災(zāi)害指數(shù)發(fā)生概率特征…………。 孕災(zāi)環(huán)境，是指環(huán)境對(duì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的作用。隨著概率論的發(fā)展，基于概率評(píng)估的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià) 模型也逐漸建立起來，并且得到廣泛運(yùn)用。農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害系統(tǒng)由孕災(zāi)環(huán)境、承災(zāi)體、致災(zāi)因子、災(zāi) 情等子系統(tǒng)組成四’，其隸屬于自然風(fēng)險(xiǎn)的研究范疇。朱琳等根據(jù)趨勢(shì)產(chǎn)量和實(shí)際產(chǎn)量計(jì)算氣象減產(chǎn)量，確定旱災(zāi)的強(qiáng)度，綜合考 慮了災(zāi)損率、易災(zāi)性和抗災(zāi)能力的災(zāi)害構(gòu)成要素，計(jì)算了陜西省冬小麥干旱風(fēng)險(xiǎn)‘５168。如美國(guó)以不同 地區(qū)冰雹發(fā)生的頻次為依據(jù)，分為若干個(gè)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，費(fèi)率水平與風(fēng)險(xiǎn)水平相對(duì)應(yīng)。以風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估為基礎(chǔ)，計(jì)算安徽省小麥氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，并且 結(jié)合地理分區(qū)、行政分區(qū)，系統(tǒng)的對(duì)安徽小麥災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)地理分布進(jìn)行區(qū)劃，是農(nóng)業(yè) 保險(xiǎn)決策承保的一項(xiàng)基礎(chǔ)工作，可以為小麥承保決策尤其是差別費(fèi)率的實(shí)施，提供 科學(xué)的依據(jù)，對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義”168。安徽省小麥主要種植于江淮分水嶺 以北地區(qū)，其中淮河平原降水偏少，以種植早作物為主，小麥?zhǔn)腔幢逼皆闹饕?收作物，小麥播種面積占夏收作物的９３％，占全省小麥播種面積的５２％；江淮之間 中北部地區(qū)越冬作物以小麥和油菜為主，小麥面積占越冬作物的３８％，占全省小麥 面積的８％。小麥拔節(jié)到抽穗時(shí)期是小麥需水臨界期，此時(shí)是冬小麥 對(duì)水分最敏感的時(shí)段（孕穗～抽穗～灌漿期），出現(xiàn)在這個(gè)時(shí)段的干旱造成的小麥 減產(chǎn)最為嚴(yán)重，同時(shí)旱災(zāi)的持續(xù)時(shí)間越長(zhǎng)、強(qiáng)度越大，損失越重。１９６１”－２０００年安徽省小麥平均每年凍 害受災(zāi)面積２０．６萬公頃，成災(zāi)面積１４．４萬公頃，分別占耕地面積的８．３８９６和５．８３％。其中淮北平原主要種植半冬性小麥品種：淮河以南冬小麥品種以春性較多， 但近年來半冬性品種播種面積逐步擴(kuò)大。 （３）綜合對(duì)危險(xiǎn)性、暴露性、以及脆弱性要素進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)研究，有助于弄清特 定地區(qū)的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害成災(zāi)機(jī)理和特點(diǎn)，相關(guān)成果可以為新險(xiǎn)種設(shè)計(jì)提供參考。日本農(nóng)作物保險(xiǎn)費(fèi)率也 是按照風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)確定劃分九’。商彥蕊對(duì)河北省旱災(zāi)脆弱性影響因素進(jìn)行了分析， 建立了旱災(zāi)脆弱性評(píng)估指標(biāo)體系，并以縣為單位進(jìn)行了旱災(zāi)脆弱性評(píng)估四’。 我國(guó)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)研究大至開始于２０世紀(jì)９０年代，以２００１年為界，分為兩個(gè) 階段，即災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析方法探索階段和災(zāi)害影響評(píng)估的風(fēng)險(xiǎn)化、數(shù)量化技術(shù)研究發(fā)展 階段Ｃ３９）９就研究的側(cè)重點(diǎn)而言，主要集中在兩個(gè)方面：農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害造成的農(nóng)作物 損失風(fēng)險(xiǎn)研究和單災(zāi)種農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)研究?；诟怕试u(píng)估的 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型將災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)看成是一種隨機(jī)過程，假設(shè)風(fēng)險(xiǎn)概率符合特定的隨機(jī)概率分 布，運(yùn)用特定的風(fēng)險(xiǎn)概率函數(shù)來擬合風(fēng)險(xiǎn)，雖然相對(duì)于極值風(fēng)險(xiǎn)模型有所進(jìn)步，但是 沒有考慮對(duì)災(zāi)害不確定性的描述，而且要求掌握大量的樣本資料，不同模型間擬合的 差異也較大，可比性較差。孕災(zāi)環(huán)境因素既有可能增加災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)，也有可能減輕災(zāi) 害風(fēng)險(xiǎn)。２０世紀(jì)中期，風(fēng)險(xiǎn)被逐步引入到了自然災(zāi)害這一研究 領(lǐng)域佗’。本研究為了克服樣本少而帶來的 信息不完備的缺陷，采用模糊數(shù)學(xué)中信息擴(kuò)散的方法，計(jì)算了各種單災(zāi)種災(zāi)害以及 綜合災(zāi)害的不同級(jí)別災(zāi)害指數(shù)發(fā)生的概率，并且繪制了各災(zāi)害的超越概率曲線（ＥＰ 曲線），進(jìn)一步對(duì)各種災(zāi)害發(fā)生、分布規(guī)律進(jìn)行了分析。 再次，建立了災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，對(duì)安徽省小麥氣象災(zāi)害進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。一般認(rèn)為自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指災(zāi)害活動(dòng)及 其對(duì)人類生命財(cái)產(chǎn)破壞的可能168。承災(zāi)體的脆弱性水平也是影響災(zāi) 害風(fēng)險(xiǎn)大小的基本因素之一，如果相對(duì)于某風(fēng)險(xiǎn)源的災(zāi)害脆弱性愈低，則承災(zāi)體遭受 損失的可能性越小，災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)也就越小。針對(duì)小區(qū)域內(nèi)歷史災(zāi)情資料不多的 特點(diǎn)，有學(xué)者引入了信息擴(kuò)散的方法，對(duì)農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估四’。建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型所選用的指標(biāo)主要為歷年平均減產(chǎn)率，減產(chǎn)率變異系數(shù)以及發(fā) 生概率“叫們。以上農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)多針對(duì)單災(zāi)種， ４ 以作物為研究對(duì)象，針對(duì)多種氣象災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)的研究卻不多見。 目前對(duì)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的研究特別是多災(zāi)種農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的研究還很少。首 先，對(duì)傳統(tǒng)的氣象災(zāi)害指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，設(shè)計(jì)了五種小麥主要?dú)庀鬄?zāi)害指數(shù)，將離散 ６ 的災(zāi)害等級(jí)描述轉(zhuǎn)變?yōu)檫B續(xù)的災(zāi)害指數(shù)，并且對(duì)各個(gè)指數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除 量綱和量級(jí)的影響。安徽省小麥生育期長(zhǎng)達(dá)１９０～２３０天，跨秋、冬、春三個(gè)季節(jié)，很容易遭 受干旱、澇漬、凍害、冰雹、干熱風(fēng)等氣象災(zāi)害而造成不同程度的影響和產(chǎn)量損失。如種子已萌動(dòng)但麥芽尚未出土， 會(huì)因耕層土壤水份呈飽和狀態(tài)缺少空氣，麥芽會(huì)窒息死亡，即造成“芽澇”。干 旱還會(huì)抑Ｎｄ麥的胚芽鞘長(zhǎng)、主胚根長(zhǎng)、側(cè)胚根的長(zhǎng)度和數(shù)目以及發(fā)芽率等∽引。依據(jù)農(nóng)業(yè)保 險(xiǎn)的要求，分別選擇損失風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)和災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，進(jìn)行了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)分區(qū)，并 且進(jìn)行區(qū)域保險(xiǎn)費(fèi)率設(shè)計(jì)。對(duì)安徽省小麥氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)進(jìn) 行系統(tǒng)研究尚未見報(bào)道。 劉麗、代宏霞先將自然災(zāi)害保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判分為災(zāi)害危險(xiǎn)性與災(zāi)害易損性評(píng)判伯∞。 進(jìn)入２０世紀(jì)５０年代后，隨著人們對(duì)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害認(rèn)識(shí)的深入，原先在自然災(zāi)害領(lǐng) 域的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法、指標(biāo)體系開始逐漸引入到農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中來，并且進(jìn)行 了一系列的諸如干旱、低溫以及冰雹等單災(zāi)種農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。羅培以重慶地區(qū)的干旱災(zāi)害為研究對(duì)象，運(yùn)用ＧＩＳ技術(shù)，對(duì)干旱災(zāi)害的孕 災(zāi)背景、災(zāi)害危險(xiǎn)性、承災(zāi)體易損性進(jìn)行評(píng)估和區(qū)劃∞”。總的來說，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)由早期的極值風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，發(fā)展到概率評(píng)估模型，直到 近代的模糊數(shù)學(xué)模型幢∞。對(duì)氣象災(zāi)害致災(zāi)因子的分 析，主要是分析引發(fā)災(zāi)害的氣象事件強(qiáng)度以及時(shí)空特征。本研究嘗試了將安徽省小麥氣象 災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的結(jié)果應(yīng)用到農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)決策管理中，著重闡述了２個(gè)方面的應(yīng)用嘗試： （１）以氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)以及小麥減產(chǎn)率大于１０％發(fā)生的概率為指標(biāo)，按照農(nóng)業(yè)保 險(xiǎn)分區(qū)的要求，采用Ｋ－Ｍｅａｎｓ聚類方法，將安徽省分為４個(gè)不同的保險(xiǎn)區(qū)域，并且 對(duì)各個(gè)保險(xiǎn)區(qū)的風(fēng)險(xiǎn)特征進(jìn)行闡述；（２）提出了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)差異化經(jīng)營(yíng)的方法，使用 區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)結(jié)合基準(zhǔn)費(fèi)率來進(jìn)行區(qū)域差別費(fèi)率的設(shè)定，并且嘗試性進(jìn)行了各個(gè)區(qū) 域費(fèi)率的計(jì)算 關(guān)鍵字：氣象災(zāi)害，風(fēng)險(xiǎn)，小麥，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)，應(yīng)用 ＩＩ Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ ｕｓｅｒｉｓｋ ａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄ，ｗｉｔｈＧＩＳ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎａｌｙｚｅｄ ａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｍａｉｎ ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｄｉｓａｓｔｅｒｓｒｉｓｋｏｆＡｎｈｕｉｗｈｅａｔ．Ａｎｄ ａｐｐｌｉｅｄ ｒｅｓｕｌｔｓｔｏ ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ ＩｎｓｕｒａｎｃｅＤｅｃｉｓｉｏｎ．Ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ ｒｅｓｅａｒｃｈｃｏｎｔｅｎｔｓａｎｄｏｂｔａｉｎｒｅｓｕｌｔｓａｓｆｏｌｌｏｗｓ： Ｆｉ