一种棉花延迟型低温冷害天气指数保险理赔方法技术

本发明专利技术公开了一种棉花延迟型低温冷害天气指数保险理赔方法，包括：获取区域内棉花历年实际产量数据，获取区域内历年气温数据，根据历年气温数据获取低温冷害风险指数，处理棉花实际产量数据，获得棉花趋势产量数据和气象产量数据，利用棉花趋势产量数据和气象产量数据计算减产率，对低温冷害风险指数与当年减产率的相关性分析，判断是否启动延迟型低温冷害天气指数保险的理赔，对不同区域内的保险费率优化设置，根据优化设置后的保险费率建立不同区域延迟型低温冷害天气指数保险赔付标准。该方法不以具体保险标的物所遭受的实际损失为准，而是依据已经设定的气象指数保险方案来进行赔付，为科学有效地转移棉花延迟型低温冷害风险提供可行方案。风险提供可行方案。风险提供可行方案。

【技术实现步骤摘要】
一种棉花延迟型低温冷害天气指数保险理赔方法


[0001]本专利技术涉及农业信息技术
，更具体的涉及一种棉花延迟型低温冷害天气指数保险理赔方法。

技术介绍

[0002]棉花是我国重要的经济作物和纺织工业原料，新疆凭借独特的自然条件和先进的种植管理模式已发展成为我国最大的优质棉生产基地。
[0003]新疆棉区处于中纬度地区，植棉主要不利因素是生长季较短，年际间热量条件变化较大。研究表明，低温冷害是新疆棉花生产中最主要的气象灾害。近年来，受全球气候变暖的影响，北疆棉区热量资源条件有所改善，严重的延迟型低温冷害年份相对减少。但是生产者为了追求高产，不断扩种生育期更长的品种，增加了发生延迟型低温冷害的风险。同时，气候变暖趋势是渐进和波动的，在此过程中仍然会有低温和偏冷的年份，一旦发生延迟型低温冷害，棉花产业的经济损失将比以往更加严重。
[0004]低温冷害是新疆棉花不同生长季最主要的气象灾害，各大保险公司也相继开展了棉花生产农业保险业务，主要以政策性保险为主，但在查险定损、理赔、估价等方面出现了双方不一致的矛盾，面临较高的道德风险和基差风险。而气象指数保险能较好地解决了上述问题，其赔付触发的条件与具体赔付的额度，均以保险合同中约定的指数为准，而不以具体保险标的物所遭受的实际损失为准；与其他保险产品相比，气象指数保险具有理赔简单、道德风险易于控制、风险分散等优点。全球气候变化加剧了气象灾害的发生，农业生产首当其冲，面临着巨大的气象灾害风险，新疆棉区各类气象灾害呈现出多发、频发的趋势，以2021年4月22日这次的低温冷害天气为例，给北疆棉区都带来了无法估量的损失。迫切需要引入农业气象指数保险模式，开展棉花生产气象灾害风险转移途径及对策研究，以提升棉花生产防灾减灾和抵御风险能力。
[0005]目前的政策性农业保险，是以保险公司市场化经营为依托，政府通过保费补贴等政策扶持，对种植业、养殖业因遭受自然灾害和意外事故造成的经济损失提供的直接物化成本保险。而政策性保险在查险定损、理赔、估价等方面农户和保险公司之间经常出现意见不一致的矛盾，面临较高的道德风险，即查灾定损、理赔、估价等受个人主观意见影响较大，可能出现实际损失相同，赔付不同等结果。而农业天气指数保险是一种区别于传统的基于损害赔付的保险的创新型保险产品，其依据已经设定的气象指数保险，对比在保险期终止日的气象指数值和保险合同中确定的参考值以进行赔付，而不以保险标的物的实际损失为赔付标准，可在一定程度上缓解农业保险的“市场失灵”问题。

技术实现思路

[0006]本专利技术实施例提供一种棉花延迟型低温冷害天气指数保险理赔方法，包括：
[0007]获取区域内棉花历年实际产量数据；
[0008]获取区域内历年气温数据；
[0009]根据历年气温数据获取低温冷害风险指数；
[0010]处理棉花实际产量数据，获得棉花趋势产量数据和气象产量数据；
[0011]利用棉花趋势产量数据和气象产量数据计算减产率；
[0012]对低温冷害风险指数与当年减产率的相关性分析，判断是否启动延迟型低温冷害天气指数保险的理赔；
[0013]对不同区域内的保险费率优化设置；
[0014]根据优化设置后的保险费率建立不同区域延迟型低温冷害天气指数保险赔付标准，并根据不同区域延迟型低温冷害天气指数保险赔付标准进行保险理赔。
[0015]进一步，根据历年气温数据获取低温冷害风险指数，包括：
[0016]获取1991
‑
2020年逐年≥10℃积温，4
‑
6月逐月平均气温距平，8
‑
9月逐月平均气温距平；
[0017]计算低温冷害风险指数，
[0018]H
low temperature
＝a
×
A
accumulated temperature
+b
×
T4‑
6月
+c
×
T8‑
9月
[0019]式中，H
low temperature
为低温冷害风险指数，A
accumulated temperature
、T4‑
6月
和T8‑
9月
分别为归一化处理后的1991
‑
2020年逐年≥10℃积温、4
‑
6月逐月平均气温距平、8
‑
9月逐月平均气温距平等3个致灾因子指数；a，b，c为权重系数。
[0020]进一步，归一化处理方法，包括：
[0021]有线性函数归一化Min
‑
Max scaling，0均值标准化Z
‑
score standardization，等，其中，线性函数归一化Min
‑
Max scaling方法计算公式为：
[0022][0023]式中，x
’
为归一化后的数据，x为样本数据，x
min
为样本数据中的最小值，x
max
为样本数据中的最大值。
[0024]进一步，权重系数的确定采用熵权法，其计算步骤包括：
[0025]设评价体系是由m个指标n个对象构成的系统；
[0026]计算第i项指标下第j个对象的指标值r
ij
所占指标比重P
ij
：
[0027][0028]由熵权法计算第i个指标的熵值Si：
[0029][0030]计算第i个指标的熵权，确定该指标的客观权重w
i
：
[0031][0032]进一步，采用5a滑动平均法处理棉花实际产量数据，所述5a滑动平均法是指在平均数法基础上，通过顺序逐5年期增减新旧数据求算移动平均值。
[0033]进一步，趋势产量数据处理方法，包括：
[0034]滑动平均法、多元回归法、拉格朗日插值法和物理模拟法。
[0035]进一步，减产率计算方法，包括；
[0036]实际产量＝趋势产量+气象产量+随机误差
[0037]减产率＝气象产量减少量/上一年气象产量
×
100％。
[0038]进一步，对低温冷害风险指数与当年减产率的相关性分析，判断是否启动延迟型低温冷害天气指数保险的理赔，包括：
[0039]建立低温冷害风险指数与当年减产率之间的函数关系式，
[0040]Y＝a
×
H
low temperature
+b
[0041]式中，Y是产量减产率，H是低温冷害指数，a是相关系数，b是常数项；
[0042]当低温冷害指数达到某一个固定值时，启动赔付；
[0043]当低温冷害指数达到了0.5，减产率为3％，即启动保险理赔方案。
[0044]进一步，对不同区域内的保险费率优化设置，包括：
[0045]根据基准费率和低本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种棉花延迟型低温冷害天气指数保险理赔方法，其特征在于，包括：获取区域内棉花历年实际产量数据；获取区域内历年气温数据；根据历年气温数据获取低温冷害风险指数；根据棉花实际产量数据，获得棉花趋势产量数据和气象产量数据；利用棉花趋势产量数据和气象产量数据计算减产率；对低温冷害风险指数与当年减产率的相关性分析，判断是否启动延迟型低温冷害天气指数保险的理赔；对不同区域内的保险费率优化设置；根据优化设置后的保险费率建立不同区域延迟型低温冷害天气指数保险赔付标准，并根据不同区域延迟型低温冷害天气指数保险赔付标准进行保险理赔。2.如权利要求1所述的一种棉花延迟型低温冷害天气指数保险理赔方法，其特征在于，所述根据历年气温数据获取低温冷害风险指数，包括：获取1991
‑
2020年逐年≥10℃积温，4
‑
6月逐月平均气温距平，8
‑
9月逐月平均气温距平；计算低温冷害风险指数，H
lowtemperature
＝a
×
A
accumulatedtemperature
+b
×
T4‑
6月
+c
×
T8‑
9月
式中，H
lowtemperature
为低温冷害风险指数，A
accumulatedtemperature
、T4‑
6月
和T8‑
9月
分别为归一化处理后的1991
‑
2020年逐年≥10℃积温、4
‑
6月逐月平均气温距平、8
‑
9月逐月平均气温距平等3个致灾因子指数；a，b，c为权重系数。3.如权利要求2所述的一种棉花延迟型低温冷害天气指数保险理赔方法，其特征在于，所述归一化处理方法，包括：有线性函数归一化Min
‑
Max scaling，0均值标准化Z
‑
score standardization，等，其中，线性函数归一化Min
‑
Max scaling方法计算公式为：式中，x
’
为归一化后的数据，x为样本数据，x
min
为样本数据中的最小值，x
max
为样本数据中的最大值。4.如权利要求2所述的一种棉花延迟型低温冷害天气指数保险理赔方法，其特征在于，采用熵权法确定所述权重系数，其计算步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：张立祯，王森，高新程，赵佳薇，陈泳帆，罗艳，
申请(专利权)人：北京飞花科技有限公司，
类型：发明
国别省市：