Weather index insurance for wind energy

As China vigorously promotes the development of new energy,photovoltaic power curtailment and wind power curtailment have been effectively resolved.At the same time,the yield from new energy power generation is becoming an important factor that affects the scale of investment in new energy.This paper focuses on the weather risks faced by wind power producers.By studying current research on weather index insurance in China and abroad,the functions and design methods for weather index insurance have been clarified.In addition,the feasibility of wind-power generation index insurance is discussed.The calculation methods for wind power generation index and the weather index insurance pricing methods for wind power enterprises are proposed.A weather index insurance model for wind power generation was established.The rationality and feasibility of the weather index insurance model proposed in this paper were verified using data from an existing power plant.The simulation results show that wind power enterprises can effectively avoid economic losses caused by weather risks through weather index insurance.

Financial Innovation Way of Avoiding Risk of Climate Disasters in Food Production:Weather Index Insurance

Climate change will lead to a variety of climate disasters, and climate disasters have a greater impact on China＇s food production. Weather index insurance is a new financial way to avoid risk of climate disasters effectively in China＇s food production. Firstly, the relationship between weather index insurance and food production in China was elaborated, and then the development status, advantages and disadvantages of weather index insurance in China at present were analyzed. Finally, some countermeasures against the problems of weather index insurance in China were put forward.

Scheme of Weather-Based Indemnity Indices for Insuring Against Freeze Damage to Citrus Orchards in Zhejiang,China

We design a weather-based indemnity index for the insurance against freeze damage to citrus orchards so as to provide technological support for the development of policy-based agriculture. The indices are prepared by separating a relative meteorological yield from the yield that is dependent on tree age, high-yield and low-yield years, and environmental factors, and then using a risk assessment scheme to determine the percentage yield reduction due to the meteorological hazard. We thus develop a set of indices associated with cold temperature damage with which to construct more severe weather indices in conjunction with the yield percentage decrease. We then combine the insured regional citrus yield index with the insured meteorological counterpart to obtain a weather-based indemnity index for the varying degree of freeze damage to crops. When the freeze damage index （FDI） is greater than -7.0℃ for the coastal belt of Zhejiang Province, China, or greater than -9.0℃ for other regions of Zhejiang, weather-based indemnity index （WBII） is zero, meaning there is no compensation; when the FDI is from -7.0 to -7.9℃ for the coastal belt or from -9.0 to -9.9℃ for other regions, the WBII is 1 with 50% compensation; when the FDI is from -8.0 to -8.9℃ for the coastal belt or from -10.0 to -10.9℃ for other regions, the WBII is 2 with 70% compensation; and when the FDI is less than -9.0℃ for the coastal belt or less than -11.0℃ for other regions, the WBII is 3 with 90% compensation. The weather indemnity indices of insured orchards are developed in the interest of owners, thereby eliminating adverse selection and moral hazard issues and providing timely recompense from the insurer, and resolving the problem of high indemnity cost in agricultural insurance.

印度农作物天气指数保险计划的制度安排与政策启示

农作物天气指数保险因其在赔付效率、交易成本等方面的优势,被认为是传统农业保险产品的有益补充甚至是替代。在实施天气指数保险的国家当中,印度是最具有代表性的国家之一。本文在简要梳理印度农作物天气指数保险计划(RWBCIS)在其农业保险体系构建中的定位及其演进历程的基础上,系统阐述其产品设计、运营体系以及监督约束机制等具体措施和实施经验。研究发现,印度将RWBCIS定位为传统农作物产量险的有效补充,并结合地理位置、耕地分布及气候类型下的适用性,发挥二者的协同效应;RWBCIS的有序实施得益于完备的保险基础数据、健全透明的信息平台、精细化的产品设计和覆盖面广泛的气象网络的共同支撑;通过制定投保作物日历以及监督惩罚机制明确权责分配,提高保险市场的稳定性及可持续性。印度实施RWBCIS的政策思路及其在保险运行机制设计上的具体安排,或为中国农业保险顶层制度设计以及产品创新提供值得借鉴的启示。

福建漳州平和柚天气指数保险产品设计与定价

柚产业是福建省漳州市平和县的支柱产业,为分散当地柚生产的经营风险,基于福建省漳州市平和县1985−2022年柚产量及对应年份3月中旬至8月上旬的天气数据,将柚单产数据分解成趋势单产和气象单产,并调整单产数据使其转化到2024年的生产力水平下的单产,选用核密度估计法拟合该序列的概率密度函数并用于纯费率厘定;而后利用调整后单产数据和天气数据进行相关性分析,筛选显著的天气指数。结果显示:4月中下旬降雨量指数与调整后单产的线性关系最为显著。对于2024年约定的保障产量51000 kg·hm^(−2)和保险价格2.8元·kg^(−1),即每667m^(2)保险金额为9520元,厘定纯费率为4.0191%、保险费率为4.6220%;对于降雨量指数RI的保险赔付触发值160 mm以及RI的8个分级赔付区间,分别计算得到了对应的赔付事件发生概率,并给出了对应的赔付金额计算公式。

安徽主要粮食作物天气指数保险模型研究与应用

气象灾害是农业生产面临的主要风险之一,给农业安全生产带来巨大损失。农业保险是农业保障体系的重要组成部分,是有效分散农业风险或弥补灾害损失的重要救灾手段之一。20世纪90年代后期出现的天气指数保险,因其客观、标准化和流通性强等特点在全球引起广泛关注、研究与应用。本文在回顾了国内外天气指数保险技术的发展历程基础上,详细分析了天气指数保险与传统农业保险的差异,以及各自的优势与劣势;以安徽粮食作物(冬小麦、一季中稻、夏玉米)生长过程中特定农业气象灾害的天气指数保险为例,介绍天气指数模型研制与产品开发。通过天气指数农业保险产品在安徽多年实践应用,探索天气指数模型的改进方法,以降低基差风险;并对天气指数保险未来发展进行探讨与展望。

黄河口大闸蟹高温天气指数保险产品设计与研发

利用1981-2021年东营国家气象观测站逐日气温观测数据、2019-2021年黄河口农业水域小气候观测站逐日气温和水温观测数据以及2004-2021年东营市黄河口大闸蟹产量数据,采用滑动平均法分离气象产量后计算气象减产率,分析大闸蟹生长周期内温度和减产率的关系,筛选极显著相关的高温天气指标,构建高温指数-灾损模型,确定灾害损失阈值,设计研发黄河口大闸蟹高温天气指数保险产品。结果表明:随着生产技术的提高,黄河口大闸蟹增产明显;受不同年份气象条件差异影响,黄河口大闸蟹气象减产率波动明显,减产率与≥35℃有效积温日均值呈极显著正相关(P<0.01)。结合1981-2021年高温气象资料,确定≥35℃的有效积温日均值即高温指数达1.893℃·d,可导致大闸蟹减产12.4%;依高温指数-灾损模型可进一步将黄河口大闸蟹高温灾害分为轻度、较轻、中度、较重和重度五级,并取高温指数≥1.529℃·d作为理赔触发值计算可发生赔付年份的平均赔付金额为294.04元667m^(−2),赔付金额范围为58.59~651.00元667m^(−2);黄河口大闸蟹高温天气指数纯保险费率为6.61%,保费为43.03元667m^(−2)。

多层次农业保险目标下理论与实践协同的挑战——以天气指数保险创新为例

发展多层次农业保险须在理论可行与实践检验的基础上开展保险产品创新。以天气指数保险为例,尽管传统观点认为其具备破解信息不对称引发的逆向选择问题这一理论优势,可满足地方特色经济作物多样化风险管理的需求。但受限于试点范围有限、时间短,现有论证缺乏有效现实依据支撑。本文将理论与现实情景相结合,采用单案例纵向分析的方式重点针对“天气指数保险可规避逆向选择”的主流理论观点进行实践检验,补充了观点成立的重要前提条件。研究发现:受限于未能根本性消除个体特征风险,天气指数保险本身仍面临逆向选择问题。同时,气象指标测量精度与产品设计精细化程度相匹配是天气指数保险缓解逆向选择问题的重要前提条件之一。二者不匹配会进一步强化个体特征风险差异、放大不同农户个体特征风险与区域平均风险水平的关联差异,加剧逆向选择问题,进而引发天气指数保险不可持续危机。通过推进农业保险产品创新理论与实践效果的协同优化,本研究为发展多层次农业保险提供重要启示。

Improving risk reduction potential of weather index insurance by spatially downscaling gridded climate data-a machine learning approach

Open-access gridded climate products have been suggested as a potential source of data for index insurance design and operation in data-limited regions.However,index insurance requires climate data with long historical records,global geographical coverage and fine spatial resolution at the same time,which is nearly impossible to satisfy,especially with open-access data.In this paper,we spatially downscaled gridded climate data(precipitation,temperature,and soil moisture)in coarse spatial resolution with globally available longterm historical records to finer spatial resolution,using satellite-based data and machine learning algorithms.We then investigated the effect of index insurance contracts based on downscaled climate data for hedging spring wheat yield.This study employed countylevel spring wheat yield data between 1982 and 2018 from 56 counties overall in Kazakhstan and Mongolia.The results showed that in the majority of cases(70%),hedging effectiveness of index insurances increases when climate data is spatially downscaled with a machine learning approach.These improvements are statistically significant(p≤0.05).Among other climate data,more improvements in hedging effectiveness were observed when the insurance design was based on downscaled temperature and precipitation data.Overall,this study highlights the reasonability and benefits of downscaling climate data for insurance design and operation.

极端天气下某防波堤工程索赔及保险赔付实践

南亚某离岸防波堤,按规范和合同要求施工,由于遭遇到极端天气,导致部分防波堤被冲毁,项目管理团队依据FIDIC条款,对极端天气进行界定,并开展防波堤施工期工程索赔和保险理赔,最大限度的减少极端天气对防波堤实施的影响,上述工程索赔及保险赔付实践可以为后续同类项目在遇到类似工况下施工期索赔及保险赔付提供借鉴。

设施越冬番茄寒冻害天气指数保险设计研究

随着气候变化加剧,寒冻害已成为影响福州地区设施越冬番茄生产的主要气象灾害之一。以设施蔬菜番茄为例,设计了一种基于天气指数的保险产品,以转移农业生产中的寒冻害风险,降低农民的经济损失。

基于CVaR的农业自然灾害保险机制研究

农业自然灾害是影响我国众多小农户收入的重要因素,而农业保险是应对自然灾害的有效手段。本文运用条件风险估值(Conditional Value-at-Risk, CVaR)风险度量准则刻画农户的风险规避特性,构建风险规避农户和风险中性保险公司之间的Stackelberg博弈模型,对比分析了产量保险和气象指数保险机制下农户和保险公司的最优决策行为以及双方的险种选择。研究发现:(1)产量保险会抑制农户生产投入的努力水平,气象指数保险却能激励农户提升努力水平进而增加市场中农产品的供应量,但是气象指数保险下农户的效用并不一定优于产量保险。(2)农户的风险规避程度是影响其是否参保的关键因素——风险规避程度较高的农户才会选择投保农业自然灾害保险,而且随着农户风险规避程度的增加其最优险种选择将由产量保险转为气象指数保险。数值分析也进一步证实了上述结论。

天气风险管理理论及实践进展

从天气风险的概念、分类、特点、管理策略及管理措施等方面对相关理论进行了梳理,深入介绍了两种典型的天气风险管理产品——天气指数保险和天气衍生品的联系与区别及其在国内外的发展进程,同时,辅以典型案例对两种产品的设计及使用进行了详细说明。详细总结了气象科技在天气风险管理中的作用:1)不断完善的气象观测网络为天气风险管理提供了坚实的数据基础;2)气象可以为天气风险管理提供不同时空尺度的天气预报信息;3)气象可以为天气风险管理提供多元化的气象信息服务产品;4)气象可以支撑天气风险管理产品技术研发。最后,进一步指出应促进气象部门与不同行业的深化合作,开发专业化的天气风险管理产品,为各行各业有效规避天气风险及良性发展赋能。

基于天气指数保险的订单农业供应链风险转移机制研究

相对于农业的生产环节,农产品收获期内易受灾害性天气影响,针对这一现实问题,建立了灾害天气影响下由公司与农户组成的两级订单农业供应链决策模型,设计了一种基于天气指数保险的风险转移机制,来转移农业生产过程中的天气风险.研究发现,在所设计的风险转移机制下,当收获期内天气风险溢价为负值时,公司与农户双方均能实现绩效改进但不能达到供应链系统最优;当收获期内天气风险溢价为正值时,公司与农户双方各自绩效改进的同时还能实现供应链系统整体绩效的改进.由此,公司可采取提供保险补贴的方式来引导农户购买天气指数保险以外化灾害性天气风险,进而保障订单农业供应链系统的稳健运行.最后,在拓展模型中对比分析了财政补贴政策对于公司与农户绩效的影响.

渭北苹果花期冻害气象指数保险设计

为科学设计渭北苹果花期冻害气象指数保险产品,提供气象指数保险技术参考。研究选取旬邑县作为陕西省渭北地区苹果代表县,利用1991—2020年气象、苹果花期物候、产量等数据,选取苹果花期冻害极端低温和过程累积危害指数作为备选气象指数,采用滑动平均-灰色预测法分离苹果气象产量。通过气象指数与苹果减产率的相关分析,确定苹果花期冻害气象指数,构建苹果花期冻害气象指数与减产率之间的关系模型。利用苹果单产风险分布特点,选取6种分布模型利用参数分布法进行拟合,并根据Anderson-Darling(A-D)检验结果和概率密度函数图筛选最优分布。最后根据保险触发值,厘定不同赔付触发条件下的保险纯费率。结果表明:代表县苹果花期冻害过程累积危害气象指数Ts与减产率的相关性显著强于苹果花期冻害极端低温气象指数Tc;Ts与减产率之间存在正向线性关系模型;苹果单产风险分布符合柯西分布;当赔付触发条件对应2%、4%、6%、8%减产率时,旬邑县各乡镇苹果花期冻害气象指数保险产品纯费率区间为0.40%~1.84%。相较传统苹果农业保险产品,苹果花期冻害气象指数保险产品可实现差异化费率,有利于发挥气象指数保险优势。

石家庄樱桃低温冻害天气指数保险纯费率的厘定

利用典型樱桃园区2018-2020年物候观测数据及相近区域气象观测站气温数据、2006-2020年国家自动气象观测站气温数据,确定了低温冻害研究时段,并按照积温(Growing Degree Days, GDD)模型划分了樱桃生育期气象指标,参照QX/T 88-2008作物霜冻害等级中樱桃不同生育期低温冻害指标,构建了以日最低气温、日平均气温、持续时间构成的低温冻害指数模型,进而建立了低温冻害指数与减产率线性回归模型;通过对比分析泊松分布、信息扩散方法、正态分布、韦伯分布4种概率分布模型在樱桃低温冻害指数分布中的适用检验,选取通过卡方拟合优度检验且差值标准差最小的信息扩散方法模型,厘定了石家庄露天樱桃低温冻害天气指数在不同触发条件下的保险纯费率,最高为2.045%,最低为0.173%。研究表明:在数据量较小的情况下,信息扩散方法模型的分布形态更加符合真实的概率分布形态,为尚未开展长序列观测的农作物天气指数保险产品的设计提供了理论思考。

河蟹天气保险指数的研究与设计——以泰州兴化市为例

选取泰州兴化市2010—2019年河蟹生产的真实数据,运用模糊数学理论设计隶属函数,采用“试错法”和归一化处理方法,对河蟹生产指标(单位投苗量的单产、存活率)受不同天气的气象因子(高温日数、连续高温频次、降雨日数、连阴雨频次、短日照天数、连续寡照频次等)的影响进行统计分析与关联性研究。结果表明,阴雨寡照天气对河蟹实际生产造成较大的影响,而高温天气由于受人为措施的干涉,所产生的负面影响被弱化。基于该研究结果,设计出河蟹天气指数保险产品(高温指数、阴雨指数、寡照指数),以期为推动泰州市农业气象指数保险工作的发展,为江苏省乃至全国水产气象保险业务提供试点方案。

福州设施越冬茬番茄寒冻害天气指数保险设计

冬季寒冻害是影响福建省福州市冬春喜温类蔬菜生产的主要农业气象灾害,寒冻害天气指数保险的设计与推广,对于转移农业气象灾害风险,降低农民损失具有重大意义。根据花果期低温寒冻害对番茄开花坐果特性及产量的影响,建立了番茄寒冻害灾损模型。基于越冬番茄寒冻害等级气象指标,用福州市及所辖县(市、区)8个国家气象观测站19702020年冬季(12月次年2月)日最低气温观测资料,统计历年冬季日最低气温T_(min)<0℃和0℃≤T_(min)≤3℃的最长连续天数,采用Exponential、Weibull、Gamma、Log logistic、GEV、Gumbel等参数模型进行拟合,筛选最优低温风险分布模型。综合番茄不同寒冻害等级减产率和低温风险分布模型,厘定了不同免赔率下,以冬季为投保时段的设施番茄寒冻害天气指数保险的纯费率。设施越冬茬番茄寒冻害天气指数保险理赔触发值为0℃≤T_(min)≤3℃的持续天数D≥2或T_(min)<0℃。福州市及所辖县(市、区)的纯保险费率差异较大,闽江口以南沿海的长乐区、福清市等等低温低风险区保险纯费率较低;闽清、永泰等内陆县市低温高风险区保险纯费率较高。设施越冬茬番茄种植的气候适宜区主要分布于长乐区、福清市的低海拔平原区域,寒冻害天气指数保险免赔率为10%时,纯保险费率分别为6.62%和1.62%,寒冻害天气指数保险产品适宜在该区域推广。

政策性“气象指数—收入保险”支持新型农业经营主体发展的路径分析

新型农业经营主体作为新时代农业生产的主力军,是实施乡村振兴战略、建设农业强国的重要力量,然而农业保险保障水平不足以调动其农业生产积极性。首先分析国内外收入保险实践及趋势产品,创新提出“气象指数—收入保险”是能够使得农业保险目标与稳定新型农业经营主体农业收入目标相一致的产品。然后提出“气象指数—收入保险”设计步骤。最后从重视新型农业经营主体农业生产数据统计工作、完善农业气象观测站点建设、保险科技促进高保障农业保险发展、重视产品细分以满足不同新型农业经营主体的需求以及加深政府涉农网站农业保险信息化建设等五个方面,提出我国开展政策性“气象指数—收入保险”的路径。