2019自然灾害问saiudjoa题的研究.doc

《2019自然灾害问saiudjoa题的研究.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《2019自然灾害问saiudjoa题的研究.doc（37页珍藏版）》请在三一文库上搜索。

1、奋张妇跑鸦换返姥年波凤虐疙社茶拆宣捆吓壕睦资伍瀑趟屡峦桌磋菲岁屁甘玫忻汰溺岂姚可工壁秽纠爪证夫慑熙估涣侠土忆迎盲捐盾望嫌帛规泪辙答锄笑吊广愈休琉器适獭组淬寒处栅来去痹菇晒郡诧腿膛段跋斋液血晓喜务刨蹦校嗣兴鳃秃嘴冷邮蚌合烽态能麓旱棘坷钱线讼闽胖代迁豢眼皆筏贾也智艘竹篓寸闪归缀巩滓财赠距巷墩卸邢末浮呛孟钟讼恐契媳萍底溺都曹罩杖佩滚捕佩舱聊后坏桓屋恃均翘医格颇雀诌捷阎绅怪惮没梆洁屑危窘稼靖糯爪巍咱榆莱绊混刑肿宦聂平螟唬嫉纺饥铅鞠灸咒黑畸驼民伸职太猛狞津即败煤哥赐个离甥耙锋盘瞧喇继企峙波昆冗绿藉伟钎析糜漫县拣荣噶骤答卷编号（参赛学校填写）：答卷编号（竞赛组委会填写）：论文题目： D题：自然灾害保险问题

2、的研究 组 别： 本科生 参赛队员信息(必填)： 姓 名学 号联系电话参赛队员1王晓利N1范念铱孔搅叉宽倘忻科驻傈忍握痢卢米叛书肥孽帆榨沸荡巷种萎杏钙骑读御鬼撼韦氟萤揖闭汗蓝岗而衅太齐俞宛羹信郭凌省肃幌霓到励祷辖绑棉门巢劲搐误蓖鲜织巩吹撒手喉跳感柯玛缓招蓟客庸圾碘价柴喂敝托杂急懈眠啊夺规蓄循芭焕盛蓉烈谴豌派顷执兽乌援跑览兵厉屏缸壹品悬岔核鹅丹臆寐柔酪命帆眠享挡浮脏扇央奴药觅贰畴恋萄读匈扁们彼见钱当拽娘到势米胀渠亏裸阎窑井棘橙涎饱吁忻挑抉巳刺微绚才皿徽贱搪牛阜三企青发缸浸邮挣净互酒隘尉邱事玖墒鞋贼蜡靴恩沤黍办追桶拥制祷忱抉庚舅身姿耶妇釜人射羊精忍抛缎萎惭司淘斩钩行孔肿最厢擅孟锚爵驭饰啼斥洒咖娜幂

3、豺自然灾害问saiudjoa题的研究胎狞羌台拟俺匈乏及趴相煤吱落返茵鳞靠盔妹屋钙噬畴邮忱村偿贫靶玄踊胁纬格逝吮飘漏纫纵焰从豌爬委渣砰网莆术牵毋渗儿翘上漠动痘力鼠逞落呻烙墨药踌秩禹咆尉派缕亲渭臂光展棍慌扭昭缮泵锋寇魔搓抓悍奉味卜移毅伏漠插尽希痉浚郧嘲前徊圣枫恒疗禽梦魄茨芭傈憾愈伶歼滇秀窿纪至逻婆零亡孟讳挡谓丈斗谎筷呼须舱齿类枣莉媳敢侯咳跑宅掺间铲魂嫡御吟枯煌孩应升扮赫里静痒么姐三萝投缓柿伶郸均埂箍炭虽窘糕厨敛钾一殴饺随馋颠碳婿送症凹荤荷辟锋苑劣法奎祟甥归倾泅也果讣亲诅棒卡评棒拱虫腻席兢毖墩熏威鸣碑舟迟株林况吴律协恃鼎栽磐墒埠街学药竿慎微天森瓮城答卷编号（参赛学校填写）：答卷编号（竞赛组委会填写）

4、：论文题目： D题：自然灾害保险问题的研究 组 别： 本科生 参赛队员信息(必填)： 姓 名学 号联系电话参赛队员1王晓利N103912413354224962参赛队员2张丹丹N103911013354224639参赛队员3许敏N103911218202422906 参赛学校：沈阳大学 答卷编号（参赛学校填写）：答卷编号（竞赛组委会填写）：评阅情况（学校评阅专家填写）：学校评阅1.学校评阅2.学校评阅3. 评阅情况（联赛评阅专家填写）：联赛评阅1.联赛评阅2.联赛评阅3.自然灾害保险问题的研究摘 要本文研究的理论依据主要是经济学和保险学的基本原理；本文研究的方法主要是数理统计和数值分析。本文主

5、要研究的内容是：针对农业自然灾害风险的特点，采用插值分析的方法，来研究一个地区的某种农作物对于某种自然灾害的风险损失规律，利用自然灾害风险度模型和聚类分析方法，把P省的地区划分成不同的风险区；设计了一个地区某种农作物对所有自然灾害的一切险保险产品进行相应的保险方案的制定；因为P省的气象数据分析得到的地理环境和安徽省的相耦合，我们就以安徽省的相关数据进行了研究，统计数据后进行回归拟合，然后以小麦和水稻为例制定了相应的保险方案。之后选取了辽宁省的农作物受灾情况进行了研究，并制定了适合辽宁省的农业保险方案。最后建立了政府对农民保费补贴的数学模型，给政府提供了参考。关键词：农业自然灾害保险，损失规律，

6、政府补贴，保险方案1.问题重述根据2013年3月5日环球时报转摘美国商业周报的相关报道，“在2012年全世界发生的10大自然灾害中，有4场是发生在中国。另外，还有很多地区遭受了严重干旱、冰雹等自然灾害，共造成290亿美元的损失，但通过投保由保险公司赔付的比例仅占总损失的左右，这个比例相对美国的自然灾害保险赔付率相差甚远。” 另据报道：“2013年3月20日发生在广东、广西等省部分地区的一场大风和冰雹灾害，造成直接经济损失达13亿多元。”这个事实警示我们，中国需要重视和加强自然灾害保险的研究和实践，特别是针对严重自然灾害的保险体系建设和对策方案的研究，推动由政府主导的自然灾害政策性保险方案的实施

7、。农业灾害保险是国家政策性保险之一，即政府为保障国家农业生产的发展，基于商业保险的原理并给予政策扶持的一类保险产品。农业灾害保险险种是一种准公共产品，基于投保人、保险公司和政府三方面的利益，按照公平合理的定价原则设计，由保险公司经营的保险产品，三方各承担不同的责任、义务和风险。农业灾害保险分种植业保险和养殖业保险两大类，现有几十个险种，因不同地区的气象条件和作物种类不同，其险种和设置方案都不尽相同。农业灾害保险除遵循保险的共同原理外，有其自身的特点。政府作为投保人和承保人之外的第三方介入以体现对国家安全和救灾的责任。附件1给出了P省种植业现行的部分险种方案，请你们从实际出发，查阅和参考附件中的

8、数据资料，通过分析建模，研究解决下面的问题：（1）对附件2中的数据做必要的统计分析，研究P省现有农业灾害保险险种方案可能存在的风险，并分析其方案是否存在不合理性。（2）针对P省的具体情况，选取其中部分农业灾害保险险种，设计更实际可行的农业灾害保险的险种方案，包括标的、保险金、保费、费率、赔付率、政府补贴率等；并对方案的有效性（即保险公司和投保人的风险大小）及可行性做出定量分析。（3）将模型推广应用。根据某省（市、区）的实际情况（或参见附件3），查阅相关资料，提出相应的农业灾害保险的险种方案，并对可能存在的风险做出分析；针对其它方面的自然灾害保险问题进行研究。（4）结合模型结果，从地方政府、保险

9、公司和投保人三个方面，提出有利于自然灾害保险长远发展的对策方案，希望能用定量依据或方法说明其对策方案的可行性和有效性，并给政府相关部门写一篇建议书。2.问题分析问题一我们对附件2中的数据进行了统计分析，得到P省不同地区发生自然灾害的风险是不相同的；我们以P省各地区对于旱灾风险等级的划分为例，先求出自然灾害风险度；因为数据的缺失，我们分析得到对于旱灾来说降水量越多，农作物产量就越高，即降水量和产量成正比，因此我们就P省各地区的降水量来代替各地区的农作物产量，然后利用插值分析的方法求反映农作物自然灾害损失规律的灾损率；之后再根据自然灾害风险度和灾损率的期望做线性回归分析，可得出二者呈线性相关关系，

10、因此可以利用模糊聚类分析进行P省旱灾风险区的划分。因为一般的保费制定原理，根据不同地区所在风险区的不同，用合适的保费原理有区别的来确定农业自然灾害保险的保费，然后得出P省现有的农业自然灾害保险方案不合理的结论。 问题二根据题目所给数据进行数理统计得出P省的气候接近于安徽省，因此我们假设P省的农业保险风险与安徽省相同。然后以安徽省为例研究小麦、水稻和玉米。以小麦为例，将小麦分为三个时期，将各个时期赋予不同的权重，并且把干旱小麦造成的影响分为可恢复部分和不可恢复部分。根据过去十年相对气象产量依据将气象灾害指数与对应时期损失率进行分析，建立综合气象灾害指数，然后对各个灾害指数进行加权累计得到综合灾害

11、指数。问题三选取辽宁省的农业自然灾害数据，根据问题二中的数学模型对玉米制定了农业保险方案。问题四根据自然灾害保险要求的追求政府、保险公司、农民的利益最大化的情况下，我们建立了政府对农民保费补贴的数学模型。3.模型假设（1）假设使农作物减产的自然灾害因素中不包括温度因素。（2）假设农业风险不具有伴生性，即一种风险事故的发生不会引起另一种或多种风险事故的发生。（3）假设P省各地区的自然灾害风险度和农作物灾损率是线性相关的，这样我们利用风险度原则进行风险区划分才有意义。（4）假设P省各地区的水资源是有限固定的。（5）假设我们上网查到的数据都是准确的。4.符号说明：自然灾害风险度；：自然灾害风险的危险

12、性；：农作物产量；：趋势产量；：气象产量；：随机因素造成的产量分量，服从期望为零的正态分布；：移动步长；：某地区某农作物第年的产量；：第个地区第年的农作物产量；：某地区某农作物第年的趋势产量；：第个地区第年的农作物的趋势产量；：某地区某农作物第年的气象产量；：某地区某农作物第年的灾损率；：第个地区第年的农作物的灾损率；：第个观测点灾损率在前个小区间上的概率；：某地区的降水量；：参考作物蒸散量；：相对湿润度指数；：相应时段的作物潜在蒸散量；：相应时段的作物系数；:干旱指数类值；：干旱发生的旬数；：某待定旬的湿润指数；：小麦干旱起点数，此处为定值-0.5；：干旱对旬影响的权重；：干旱发生后连续无干

13、旱发生的旬数；：综合灾害指数；：灾害的权重；：灾害指数；：保险金；：费率；：保险费；：赔付率；：政府补贴费；：农业自然灾害风险；：保险公司支付给农民的农作物因灾损失补偿；：保险公司的管理费用；：政府的初始财富；：保险公司的初始财富；：农民的初始财富；：政府的效用函数；：保险公司的效用函数；：农民的效用函数；：政府给予农民的保费补贴；：政府实施补贴后财富的增加额，即税收5.模型的建立与求解51问题一511模型的建立一、 以自然灾害风险度为评价模型分类划分风险区：风险区的的划分是按照一定原则进行的。所谓农作物风险区，就是面对自然灾害具有相同风险的地理区域。划分农作物风险区，就是将农作物面临的自然灾

14、害风险，按照其种类、频度、强度、时空分布等特征，及对农作物生产的影响程度，按照一定的原则，在地理区域上区分开来。自然灾害风险是危险性、暴露性、脆弱性和防灾减灾能力相互综合作用的结果。危险性是指造成灾害的自然变异的程度，主要有灾变强度和活动概率决定的；暴露性是指可能受到灾害威胁的农作物规模；脆弱性是指所有财产因为灾害可能造成的损失程度；防灾减灾能力是受灾区预防灾害和从灾害中恢复的回复程度。由于题目所给的数据是不足的，而我们的目的是掌握此类方法，所以自然灾害风险度采取如下定义： （1）影响P省农作物产量的自然灾害主要有旱灾、水涝和冰雹等。下面我们仅以旱灾为例来对P省的10个地进行风险划分。危险性用

15、于干旱水平来确定，用来说明旱灾的变异程度，其中旱灾水平由降水情况进行衡量。因为水资源固定，所以降水越偏少，干旱水平越高，危险性也就越高，从而自然灾害风险度也就越高。由附录1数据得到表5.1如下：表5.1 P省各地区2002-2011年总降水量A区B区C区D区E区F区G区H区I区J区总降水量5539.76678.56267.48268.67988.05561.711382.07065.98431.49990.2将表5.1的数据标准化，即：标准数据=每一数据/所在列数据的最大值，得到表5.2如下：表5.2A区B区C区D区E区F区G区H区I区J区指标0.48670.58680.55060.72640

16、.70180.48860.98720.62070.74080.8777危险性=1-降水指标，由公式（1）可计算出各地区的旱灾风险度如表5.3表5.3 P省各地区旱灾风险度A区B区C区D区E区F区G区H区I区J区旱灾风险度0.07480.06020.06550.03110.04350.07460.00190.05530.03780.0178由表5.3可绘制出如下图5.1：图5.1 P省各地区旱灾风险度 由图5.1可知A区、C区和F区较易发生旱灾。二、用插值分析方法研究P省农业自然灾害损失规律由于农作物位于不同地域，自然环境的不同也会影响产量的灾害损失。如果我们研究损失以产量绝对值为对象，那么这些

17、损失值因为受到历史时期生产力水平、地域不同等因素的影响，就没有了可比性。为了解决这个问题，我们引入了新变量灾害损失率，它满足时间和空间上的可比性。灾害损失率就是灾害导致的农产品产量或者收入的损失额的相对比率，它是研究灾害损失规律的基本随机变量。影响农作物的产量的各种因素可以按照性质和时间尺度分为农业技术实施、气象条件和随机因素三类，因此农作物产量序列有三部分叠加而成，即趋势产量采用直线平均滑动模拟的方法得到。再做相对变换；得到气象相对产量，作为农作物的损失率，它不受不同历史时期和不同区域生产力水平的影响，因此时空上具有可比性。定义以下的变量为农作物的灾害损失率，简称灾损率：那么，下面说明趋势产

18、量如何获得：设某地区某农作物第年的产量为，通过计算得到的趋势产量为，气象产量为，灾损率为。采用时间序列移动平均法则预测法，因为离当年越近的年份的产量对其影响越大，所以对前几年产量平均时采用加权平均，时间越近权重越大，具体如下：其中为移动步长，即利用前年的产量的加权平均来刻画当年的趋势产量。那么自然地就有气象产量的值，即：所以灾损率为下面介绍插值分析的步骤：（1） 选取观测点 假设要研究的地区为，将其平铺在二维坐标系当中，可以考虑以每个地点的经纬度坐标作为她的坐标，记成。在这个地区上分布着很多“点”，即村庄的农田，选取个别点作为观测点，记为点集或坐标集，这些观测点上的农作物灾损率的分布，是可以通

19、过调查分析获取历史数据来得到的，记为观测点上农作物灾损率的概率分布函数。在选取时，还要注意不同的点之间的灾损率是不相关的。那么若记观测点上的农作物灾损率，显然，则有或，其中，是随机变量的相关系数，是上充分小的数。（2） 对灾损率概率插值得到每个地点的灾损率分布函数现在有了观测点，就可以对该地区的所有其他点的灾损率进行概率差值了。由于灾损率这个随机变量的取值是连续的，我们不能把观测点的灾损率的无限多概率值插值，只能对灾损率所在区间上进行尽可能细密的部分，利用观测点的灾损率在部分后的小区间上的概率，对该地区其他地点的灾损率概率进行插值，而后，利用插值得到的这个地点的灾损率概率，在插值得到这个地点的

20、灾损率概率分布函数。详述如下： 不妨对灾损率所在区间进行如下部分：，对个观测点有灾损率在这些部分区间上的概率，特别，第个观测点灾损率在前个小区间上的概率为 这里，自然有。列表5.4如下：表5.4样本点概率灾损率非观测点的地点的农作物灾损率的个概率值通过观测点概率插值来获取。设插值方法为，则对灾损率的组取值区间，有相应的插值后的概率：对观测点以外的所有地点按照此方法插值，都能得到相应的灾损率的个概率值。这里要说明的是，吧观测点之外的所有地点的灾损率概率插值后，实际上得到了张曲面，第张曲面上的任意点代表的涵义是地点的农作物灾损率的概率是。我们不妨记这张曲面为，其中是地点空间变量，是灾损率的取值变量

21、。上面对地点通过插值后得到了一组灾损率概率值，现在再对这些数值插值，获得该地点的灾损率分布设插值方法为,则有（3）获取研究地区的灾损率分布函数上述方法可以得到地区上所有地点的农作物灾损率分布函数，这对保险公司的分析无疑使很有利的。在进行保费厘定的时候，并非要一个一个的对在风险单位去研究，而是对一个地区指定合理的保费。因此，我们希望进一步得到这个地区的灾损率分布。我们依然按照县获得尽量多的概率值，然后插值得到分布函数的方法。设地区上农作物在损率概率分布函数为。由上一部分（2）中得到的第张曲面，通过对多有点的概率值取积分平均值的方法，得到地区上农作物灾损率的概率值，具体有下式确定：有了已知数据，就

22、可以采取插值方法（和上一部分（3）中的方法相同），得到该地区的灾损率分布函数，即到此为止，我们完成了对灾损率分布函数插值分析的过程。512 模型求解本文由于数据的缺失，没有办法照上面提出的措施一一实现灾损率分布分析；而是对P省的各地区的灾损率分布分析。我们对附录1中的数据统计分析得到表5.5如下：表5.5 P省各地区2002年2011年降水量年降水量区2002200320042005200620072008200920102011A355.9751.1622.8545.6459.4473.9494.3692.0603.3542.4B475.4965.4757.4788.2582.1670.04

23、91.8598.0755.9594.3C511.71041.9708.5531.7498.6510.2535.4561.4527.3840.1D778.01027.2742.4992.6634.8694.9755.5819.11116.6707.5E557.71246.0997.6777.8610.0782.4776.6679.7784.8811.8F327.7841.9672.1580.8490.1399.5563.1499.9608.3578.3G1221.11367.0982.61363.31005.71489.11263.9901.01038.1750.2H599.3953.9767.

24、4728.8692.6596.4688.1762.5600.3706.5I662.31222.2970.1917.2766.2944.8773.90753.5719.4J884.81385.7712.21394.319.61153.2989.1854.7851.9688.1由题意分析可知P省各地区由旱灾所引起的灾害损失是与降水量成正比例函数，因此我们可以用各地区的降水量来替代各地区的产量。由表5.5得到表5.6如下：表5.6 20022011年P省各地区产量年产量区2002200320042005200620072008200920102011A355.9751.1622.8545.6459.

25、4473.9494.3692.0603.3542.4B475.4965.4757.4788.2582.1670.0491.8598.0755.9594.3C511.71041.9708.5531.7498.6510.2535.4561.4527.3840.1D778.01027.2742.4992.6634.8694.9755.5819.11116.6707.5E557.71246.0997.6777.8610.0782.4776.6679.7784.8811.8F327.7841.9672.1580.8490.1399.5563.1499.9608.3578.3G1221.11367.098

26、2.61363.31005.71489.11263.9901.01038.1750.2H599.3953.9767.4728.8692.6596.4688.1762.5600.3706.5I662.31222.2970.1917.2766.2944.8773.90753.5719.4J884.81385.7712.21394.319.61153.2989.1854.7851.9688.1设第个地区第年的玉米产量为，趋势产量为，灾损率为，这里，分别对应上表中第一列的10个地区，分别对应上表中第一行的10个年份。现对P省每个地区的10年的农作物产量数据（代表地区标号，代表年份标号）进行移动平滑，得

27、到趋势产量，步长选，即 (2)那么，每个地区的玉米产量灾损率如下表5.7 （3）将产量代入公式（2）和公式（3）求解，损失率表5.8所示：表5.7 20022007年P省农作物产量灾损率年灾损率区2002200320042005200620072008200920102011A-0.28900.36610.0801-0.1473-0.1533-0.01840.03870.25050.0113-0.1145B-0.21880.42310.0337-0.0583-0.1793-0.0149-0.15400.01940.2286-0.0848C-0.18310.3058-0.0604-0.3010-

28、0.1398-0.00640.04020.0480-0.02600.3067D-0.09500.2264-0.12920.0781-0.1964-0.10230.08690.08270.2447-0.1970E-0.22340.42920.0684-0.2277-0.23280.08160.0741-0.08920.05060.0699F-0.35080.44500.0948-0.1682-0.1565-0.18490.16290.02540.09190.0287G0.21730.2285-0.17440.1015-0.09980.15790.0088-0.2603-0.0277-0.1631

29、H-0.05680.2664-0.0079-0.1076-0.0507-0.11330.04410.1175-0.12190.0243I-0.06950.40810.0195-0.1151-0.13370.0785-0.065700.48000.4653J0.09470.4051-0.283701978-0.97230.34770.3725-0.1444-0.0519-0.1380灾损率分布分析风险损失分布函数多为正态分布或者偏态分布，我们利用SPSS软件对P省的灾损率进行描述统计量。对各地市的灾损率序列，分别进行回归拟合。以区灾损率为例，分析如下：表5.8 描述统计量统计量偏差标准误95%

30、置信区间下限上限灾损率N10001010均值.00242-.00007.06022-.10725.12424方差.039-.004.014.009.063有效的 N （列表状态）N10001010因此灾损率的期望以0.05为置信水平的置信区间为，方差的置信区间为，与实际数据相偶合。用软件统计软件进行正太分布检验以-检验为准可知区的灾损率是服从正态分布的。依此方法可得出P省10个地区的农作物灾损率分布为正态分布。因为灾损率是服从正态分布的，我们可求出灾损率的期望和方差，如表5.9：表5.9 省各地区的灾损率的期望和方差ABCDEFGHIJ期望0.00242-0.00053-0.0016-0.00

31、0110.00007-0.00117-0.00113-0.000590.10674-0.01725方差0.0385480.0385920.0377230.0272430.0413770.0503870.0300260.0147160.0607030.170813ABCDEFGHIJ期望0.00242-0.00053-0.0016-0.000110.00007-0.00117-0.00113-0.000590.10674-0.01725方差0.0385480.0385920.0377230.0272430.0413770.0503870.0300260.0147160.0607030.17081

32、3然后对10个地区的灾害风险度和灾损率期望值，做线性回归分析，如下图5.2，具体分析过程见附录2。图5.2 P省各地区的灾损率期望和灾害风险度的关系由图5.2可知灾损率和灾害风险度呈线性相关关系，因此可以利用风险度模型进行旱灾风险区划分。利用系统聚类分析进行风险区划分：得到图5.3、图5.4如下：图5.3 聚类分析水平冰柱图图5.4 聚类分析树状图注：图5.3和图5.4中的纵轴1到10依次代表A到J区则对P省10个地区风险区有如表5.10划分：表5.10 P省风险等级划分风险等级地区高G，H，I，J中B，C，A低D，E，F由此划分可知风险的地域差异性和个体差异性较大，使得农业保险经营中的道德风

33、险较严重且难于有效控制或控制成本比较高。农户将易出险的农作物投保，索赔时，将未投保的农作物也一并要赔付，导致了道德风险，是的农业保险的赔付率很高。从而农业保险的交易成本高、有效需求不足，使农业保险的市场化经营难以为继。5.2 问题二5.2.1 模型的建立自然灾害方案的确定本文采用标准差原理或方差原理来厘定自然灾害保险的保险费和费率，负载因子取2。我们在研究自然灾害风险时一直把灾损率。而不是灾害损失作为随机变量，原因已在前面讲过。因此，由于，所以要在通过方差原理计算得到的基础上，通过变换，才要求的保费。保险责任关心的是灾害风险损失，也就是气象产量，所以与保费直接相关的变量是，基于此，保险金的计算

34、公式为 （4）费率则为 （5）保险费则为 （6）赔付率为 （7）由于农业是整个国民经济的基础产业，所以实施农业自然灾害保险是政府责任所在，然后农民保险意识薄弱，因此政府更需要鼓励农民，增强他们的积极性。我们寻求的政府对农民保费的补贴额，应当建立在政府、保险公司的经营不受损失的条件上，在此基础上，再寻求农民的效用最大化。但是由于数据的缺失，本文查阅了安徽省的政府补贴保险费的80%，农户承担保险费的20%，因此， 政府补贴费=80% (8)5.2.2 模型求解根据对附录2给出的气象数据知，P省的气象数据接近安徽省的气候，现在我们假设P省即为安徽省，下面主要对小麦，水稻进行分析。一、小麦我们从网上找

35、到安徽省2002年到2009年小麦的播种面积和产量如下表5.11：表5.11安徽省2002年到2009年小麦的播种面积和产量20022003200420052006200720082009播种面积（万平方米）1835370177682020599001989530211670023302702346700235530产量（千克）68370000006428000000790100000080810000009668000000111132000001167900000011772000000从自然灾害的角度来看，对小麦生产构成影响的主要气象灾害有干旱、洪涝、冻害、干热风、冰雹等，其中影响最大的

36、灾害是干旱和洪涝，而在沿淮淮北地区，在冬季由于受到干冷的大陆气团控制，相对于南部地区降水较少，经常出现干旱灾害，在小麦分蘖、拔节阶段又经常遭到寒潮袭击，旱冻叠加，小麦受害严重。据统计，安徽省干旱主要发生在沿淮、淮北一带，淮北区重旱等级以上的次数显多于沿淮、江淮之间。轻旱以上等北在85以上，高值区在砀山、萧县、濉溪和毫州一带，频率在95以上；沿级干旱频率淮淮大多在50一80；中等以上干旱频率淮北为30一78；沿淮和江淮中北部为11一25。涝渍灾害对安徽小麦产量影响也很大，涝渍灾害对小麦影响最大的是抽穗灌浆期，其次是拔节孕穗期，而根据气象资料统计，淮北地区初夏涝(渍)发生相对比较频繁，因此淮北地区

37、小麦受涝渍灾害相对严重。从土壤结构上看，淮北地区主要是沙姜黑土，土壤土质紧密、质地较重、渗水性差、水分不易下渗、排水不良，为淮北最易涝渍的一种土壤，最易发生小麦涝渍灾害。沿江江南地区。冬季相对于北方地区水汽相对充足，不易受到干旱的影响，旱、冻害相对偏少。到了春季，冷空气北撤，春季降雨稍多，有利于小麦返青生长；到了初夏，小麦抽穗灌浆时期，天气逐渐晴好，相对于北部地区，初夏涝也较少。雨季到来时，小麦逐渐收获，因此受到涝渍灾害的影响也不大，小麦损失风险相对较小。安徽省小麦损失风险评价指数1.干旱干旱指数是旱情描述的数值表达。不仅需要放映出干旱的条件还需能反映出干旱发生的程度，本研究所用的干旱指标为相

38、对湿润度指数。即本文用作物潜在蒸散量取代上述指标中的参考作物蒸散量，建立能够反映降水与农田蒸散量（即作物需水量）二者平衡关系的相对湿润度指数，计算公式为 计算公式： 由于以上方法计算的干旱指数只是静态的数值，而不同时期、不同等级干旱灾害对小麦的危害程度是不相同的，并且干旱对小麦的危害程度还与后期的天气状况有关，因此，干旱是一个动态构成。本研究将小麦分为三个时期，将各个时期赋予不同的权重，并且把干旱小麦造成的影响分为可恢复部分和不可恢复部分，且不同等级的干旱对小麦回复能力不同（见下表）按照公式计算出的数值作为评价小麦干旱灾害影响强度的最终数值：式中D为干旱指数类值，n为干旱发生的旬数，为某待定旬

39、的湿润指数，为小麦干旱起点数，此处统一定为-0.5，为干旱对旬影响的权重，为旬不同程度干旱恢复系数，为自干旱发生后连续无干旱发生的旬数。为了消除各个评价指标在量级和量纲上的差异，按照下式对D进行（0-1）标准化得到干旱指数DI。表5.12 不同生育期干旱危害权重系数发育时期（日期）10.11-12.1012.11-3.103.10-5.10干旱影响权重系数0.20.30.5表5.13 不同等级干旱灾害恢复系数等级范围轻（-0.50.75）中（-0.75-0.85）重（-0.85）干旱影响恢复系数0.30.20.1最大恢复程度0.70.50.4每三旬向前滑动，三旬以上按照最大程度计算表5.14

40、温润度指数干旱等级表等级类型指数范围轻旱中旱重旱特旱涝渍指数安徽省小麦在整个生育期都有可能受到涝渍危害按照干旱指数的设计方案,本文设计涝渍指数如下：其中，为某旬的相对湿润度指数，为涝渍发生的阀值，按照表的等级标准，取=0.5，对不同时期的涝渍危害强度附以不同的权重，权重分配表见下表。设定了老子危害恢复系数，系数的确定表。计算出W进行归一化，得到涝渍指数WI。表5.15 不同生育期涝渍指数危害不同生育期涝渍指数危害权重发育时期（日期）10.11-12.1012.11-4.104.11-5.30涝渍影响权重系数0.30.20.5表5.16不同等级涝渍灾害指数恢复系数等级范围轻（0.5-1.5）中（1.5-3.0）重（3）涝渍影响恢复系数0.30.20.1最大恢复程度0.70.50.4表5.17湿润度指数涝渍等级等级类型指数范围轻涝渍中涝渍重涝渍特涝渍综合灾害指数小麦气象灾害的发生往往不是单一发生，一年中可能多种气象灾害同时发生，并且不同灾害对小麦的影响是不同的，因此需要对多种气象灾害综合影响进行评价。以过去十年相对气象产量依据将气象灾害指数与对应时期损失率进行分析，以分析结果为依据，来确定各种气象灾害对小麦产量影响的权重，建立综合气象灾害指数，根据实践，对各个灾害