地球信息科学学报 ›› 2020, Vol. 22 ›› Issue (7): 1578-1587.doi: 10.12082/dqxxkx.2020.190207
收稿日期:
2019-05-06
修回日期:
2020-01-20
出版日期:
2020-07-25
发布日期:
2020-09-25
通讯作者:
王汶
E-mail:weijiaw@ruc.edu.cn;wenw@ruc.edu.cn
作者简介:
王维佳(1992— ),男,河北邢台人,硕士生,研究方向为遥感与地理信息系统的应用。E-mail:基金资助:
WANG Weijia1(), WANG Wen1,*(
), YANG Xi1,3, ZHAO Yanyun2
Received:
2019-05-06
Revised:
2020-01-20
Online:
2020-07-25
Published:
2020-09-25
Contact:
WANG Wen
E-mail:weijiaw@ruc.edu.cn;wenw@ruc.edu.cn
Supported by:
摘要:
农作物保险是国内外减少灾害造成的种植户经济损失,保障农民基本生产收入的重要手段。国内传统的农作物保险费率是基于行政单元的统计数据厘定的,忽略了行政单元内部灾害的空间风险差异,因此如何获得行政单元内部农户级农作物纯保险费率,成为精细化农作物保险的关键问题。本文针对农户级的冬小麦纯保险费率,以河南省周口市为实验区,利用2005—2015年MODIS MOD17 A2 GPP总初级生产力数据产品生成2005—2015年冬小麦生长季的GPP数据,同时利用Landsat5/7/8 TM/ETM/OLI数据计算2005—2015年公里级的冬小麦种植面积比。通过Bühlmann-Straub模型和经验费率法厘定得到2016年实验区基于格网单元的冬小麦纯保险费率。研究表明:遥感数据可以为农作物保险空间精细费率厘定提供数据保障,利用遥感数据可以得到公里级格网单元的冬小麦纯保险费率。将利用遥感数据得到的农作物纯保险费率用于农作物保险中,提高了农作物保险的空间精细水平,可以进行基于地块的空间差异化农户投保,有利于政府针对不同农户制定合理的农作物保险政策,保险公司合理的收取保费。
王维佳, 王汶, 杨熙, 赵彦云. 基于MODIS GPP产品的冬小麦保险费率厘定方法研究[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(7): 1578-1587.DOI:10.12082/dqxxkx.2020.190207
WANG Weijia, WANG Wen, YANG Xi, ZHAO Yanyun. Pure Premium Rate-making of Winter Wheat Insurance based on MODIS GPP[J]. Journal of Geo-information Science, 2020, 22(7): 1578-1587.DOI:10.12082/dqxxkx.2020.190207
[1] | Orcutt D M, Nilsen E T. Physiology of plants under stress: Soil and biotic factors[M]. New York: John Wiley & Sons, 2000. |
[2] | Mahul O, Stutley C J. Government support to agricultural insurance: Challenges and options for developing countries[M]. Washington: The World Bank, 2010. |
[3] | Wang E, Yu Y, Little B B, et al. Crop insurance premium design based on survival analysis mode[J]. Agriculture and Agricultural Science Procedia, 2010,1:67-75. |
[4] | Erik O D. The effects of premium subsidies on demand for crop insurance[R]. United States Department of Agriculture, Economic Research Service, 2014: 33. |
[5] | Zhu Y, Goodwin B K, Ghosh S K. Modeling yield risk under technological change: Dynamic yield distributions and the US crop insurance program[J]. Journal of Agricultural and Resource Economics, 2011,36(1):192-210. |
[6] | Zhang Y, Dukic V, Guszcza J. A Bayesian non‐linear model for forecasting insurance loss payments[J]. Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society), 2012,175(2):637-656. |
[7] | Marr A, Winkel A, van Asseldonk M, et al. Adoption and impact of index-insurance and credit for smallholder farmers in developing countries: A systematic review[J]. Agricultural Finance Review, 2016,76(1):94-118. |
[8] | Tadesse M A, Shiferaw B A, Erenstein O. Weather index insurance for managing drought risk in smallholder agriculture: lessons and policy implications for sub-Saharan Africa[J]. Agricultural and Food Economics, 2015,3(1):26. |
[9] | Piet L, Bougherara D. The impact of farmers' risk preferences on the design of an individual yield crop insurance[J]. Paris: Institute National dela recherche Agronomique, 2016,16(3):1-18. |
[10] | 周县华. 我国种植业保险风险区划与分级费率定价研究——以吉林省玉米种植保险为例[J]. 保险研究, 2018(2):72-84. |
[ Zhou X H. A study on the risk zoning and class rate determination in crop insurance in China: Taking corn insurance in Jilin province as an example[J]. Insurance Studies, 2018(2):72-84. ] | |
[11] | Rao K N. Index based crop insurance[J]. Agriculture and Agricultural Science Procedia, 2010,1:193-203. |
[12] | Bolton D K, Friedl M A. Forecasting crop yield using remotely sensed vegetation indices and crop phenology metrics[J]. Agricultural and Forest Meteorology, 2013,173:74-84. |
[13] | Becker Reshef I, Vermote E, Lindeman M, et al. A generalized regression-based model for forecasting winter wheat yields in Kansas and Ukraine using MODIS data[J]. Remote Sensing of Environment, 2010,114(6):1312-1323. |
[14] | Lobell D B. The use of satellite data for crop yield gap analysis[J]. Field Crops Research, 2013,143:56-64. |
[15] | Kouadio L, Duveiller G, Djaby B, et al. Estimating regional wheat yield from the shape of decreasing curves of green area index temporal profiles retrieved from MODIS data[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2012,18:111-118. |
[16] | 周口统计局. 周口统计年鉴[M]. 北京: 中国统计出版社,2004-2015. |
[ Bureau, Zhoukou Statistics. Zhoukou statistical yearbook. 2004-2015[M]. Beijing: China Statistics Press. ] | |
[17] | Johnson D M. A comprehensive assessment of the correlations between field crop yields and commonly used MODIS products[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2016,52:65-81. |
[18] | 河南统计局. 河南统计年鉴[M]. 北京: 中国统计出版社,2004-2015. |
[ Bureau Henan Statistics. Henan statistical yearbook. 2004-2015[M]. Beijing: China Statistics Press. ] | |
[19] | 李中元, 吴炳方, 张淼 等. 利用物候差异与面向对象决策树提取油菜种植面积[J]. 地球信息科学学报, 2019,21(5):720-730. |
[ Li Z Y, Wu B F, Zhang M, et al. Identifying rapeseed planting area using an object-oriented method and crop phenology[J]. Journal of Geo-information Science, 2019,21(5):720-730. ] | |
[20] | 张超, 万庆, 张继权 等. 基于格网数据的洪水灾害风险评估方法——以日本新川洪灾为例[J]. 地球信息科学, 2003,5(4):69-73. |
[ Zhang C, Wan Q, Zhang J Q, et al. The method of flood disaster risk evaluation based upon data of grid square[J]. Geo-information Science, 2003,5(4):69-73. ] | |
[21] | Turner D P, Ritts W D, Cohen W B, et al. Scaling gross primary production (GPP) over boreal and deciduous forest landscapes in support of MODIS GPP product validation[J]. Remote Sensing of Environment, 2003,88(3):256-270. |
[22] | Heinsch F A, Reeves M, Votava P, et al. GPP and NPP (MOD17A2/A3) Products NASA MODIS Land Algorithm[J]. MOD17 User's Guide, 2003:1-57. |
[23] | Klugman S A, Panjer H H, Willmot G E. Loss models: from data to decisions[M]. New York: John Wiley & Sons, 2012. |
[24] | Pinquet J. Experience rating in nonlife insurance[M]. New York: Handbook of Insurance, Springer, 2013:471-485. |
[25] | Harri A, Coble K H, Ker A P, et al. Relaxing heteroscedasticity assumptions in area-yield crop insurance rating[J]. American Journal of Agricultural Economics, 2011,93(3):707-717. |
[1] | 帅艳民, 马现伟, 曲歌, 邵聪颖, 刘涛, 刘守民, 黄华兵, 谷玲霄, 拉提帕·吐尔汗江, 梁继, 李玲. 协同多时相波谱特征的不透水面信息级联提取[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(1): 171-186. |
[2] | 王志华, 杨晓梅, 周成虎. 面向遥感大数据的地学知识图谱构想[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(1): 16-28. |
[3] | 王艳杰, 王卷乐, 魏海硕, Altansukh Ochir, Davaadorj Davaasuren, Sonomdagva Chonokhuu. 基于稀疏样点的蒙古国产草量估算方法研究[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(9): 1814-1822. |
[4] | 陈辉, 厉青, 王中挺, 马鹏飞, 李营, 赵爱梅. 一种基于FY3D/MERSI2的AOD遥感反演方法[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(9): 1887-1896. |
[5] | 蒲东川, 王桂周, 张兆明, 牛雪峰, 何国金, 龙腾飞, 尹然宇, 江威, 孙嘉悦. 基于独立成分分析和随机森林算法的城镇用地提取研究[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(8): 1597-1606. |
[6] | 李婉, 牛陆, 陈虹, 吴骅. 基于随机森林算法的地表温度鲁棒降尺度方法[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(8): 1666-1678. |
[7] | 阿依尼格尔·亚力坤, 买买提艾力·买买提依明, 刘素红, 杨帆, 何清, 刘永强. 新疆沙漠地区地表宽波段比辐射率遥感估算[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(8): 1743-1751. |
[8] | 邬明权, 王标才, 牛铮, 黄文江. 工程项目地球大数据监测与分析理论框架及研究进展[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(7): 1408-1423. |
[9] | 赵青松, 兰安军, 范泽孟, 杨青. 贵州省不同地貌形态类型土壤侵蚀强度变化的定量分析[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(7): 1555-1566. |
[10] | 龚围, 李丽, 柳钦火, 辛晓洲, 彭志晴, 邬明权, 牛铮, 田海峰. “一带一路”区域水电站工程生态环境影响遥感监测[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(7): 1424-1436. |
[11] | 朱惠, 张清凌, 张珊. 1992—2017年基于夜光遥感的中亚社会经济发展时空特征分析[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(7): 1449-1462. |
[12] | 叶虎平, 廖小罕, 何贤强, 岳焕印. 斯里兰卡近海海洋生态环境变化遥感监测分析[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(7): 1463-1475. |
[13] | 高旺旺, 冯建中, 白林燕, 杨建华, 郭雷风, 李华林, 崔梦瑞. 海南岛气溶胶时空变化及来源追溯[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(7): 1532-1543. |
[14] | 王永全, 汪驰升, 王乐涵, 佘佳霓, 李清泉. 民航客机平台夜光遥感方法在香港经济活动变化检测中的应用[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(5): 1153-1160. |
[15] | 张洪岩, 周成虎, 闾国年, 吴志峰, 陆锋, 王劲峰, 岳天祥, 骆剑承, 葛咏, 秦承志. 试论地学信息图谱思想的内涵与传承[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(4): 653-661. |
|