基于Copula-EVT模型的干旱灾害风险评估

干旱历时和干旱强度是影响干旱灾害风险的主要因素。根据干旱灾害发生的极端过程特点,用极值理论刻画干旱灾害风险两个特征变量的边缘分布,用Archimedes Copula函数捕捉旱灾风险两个特征变量之间的极值相依结构,本文构建的基于Copula-EVT的旱灾风险评估模型较好地反映了旱灾形成的极端过程和影响因子。实证分析以淮河流域蚌埠站为例,证实了ClaytonCopula-EVT模型能较好地拟合蚌埠站干旱灾害风险的历史经验分布,计算得出:蚌埠站干旱历时大于5个月,干旱强度超过7.45的极端干旱灾害风险概率为3%,重现期T_∩(t,d)为32.4年,对干旱历时和干旱强度的条件重现期研究得出干旱强度的取值对干旱灾害风险重现期的影响较大。

基于干旱风险的西藏青稞保险费率厘定及预测

以西藏青稞主要种植区为例,基于致灾因子危险性指数、承灾体暴露性指数、承灾体易损性指数和防灾减灾能力构建干旱灾害综合风险评估模型,并进行干旱灾害风险评估及区划,利用非参数法厘定各县青稞的纯保险费率,在风险区划结果基础上修正纯保险费率,再结合改进GM(1,1)模型和R/S方法预测未来修正纯保险费率。结果表明:(1)基于干旱致灾因子危险性指数和承灾体易损性指数的风险等级呈中部区域低两边高的趋势,基于干旱承灾体暴露性指数、防灾减灾能力和干旱灾害综合风险指数的风险等级由东向西有逐渐加重的趋势。(2)各县青稞保险的纯保险费率水平介于1.07%~9.79%,相差不大;修正后的纯保险费率介于1.86%~17.02%,相差较大。(3)基于干旱致灾因子危险性指数、承灾体暴露性指数和承灾体易损性指数修正下的纯保险费率空间分布呈中部高两边低的特点,基于干旱防灾减灾能力和干旱灾害综合风险指数修正下的纯保险费率呈现中部高、局部高和两边低的特征。说明科学合理的厘定纯保险费率应考虑多种干旱指数的综合影响。(4)首次利用改进GM(1,1)模型和R/S方法预测西藏青稞主要种植区未来修正纯保险费率的预测值有微弱的上升,上升率为0.21个百分点·10a^(-1)。构建的综合风险指数总体能客观反映西藏青稞干旱灾害风险水平,区划结果可为纯保险费率的修正提供基础支撑,进而为提高青稞农业保险服务的精确性提供科学依据。