面向气象指数保险的水稻高温热害响应模拟研究

In the 21st century, high-temperature events in China have shown an increasing trend (high confidence). The risk of heat stress on Chinese rice production will be even more severe. Weather index insurance is an innovative agricultural disaster risk management tool that has emerged in recent years, but the basis risk is a bottleneck problem in its development. Simulating heat stress on rice yield using crop mechanism models, would help reduce the basis risk, but it is currently fresh. This study intends to select the dominant rice varieties in the Hangjiahu Plain, carry out field experiments, determine and verify various crop models; build high-temperature scenario based on the Monte Carlo method; use the reference conditions and heat stress conditions to drive the crop mechanism models, respectively, in order to explore the response mechanism of rice yield to heat stress for weather index insurance; combine field planting and climate chamber to verify the actual yield reduction under typical high-temperature scenarios; compare the simulation results of different crop mechanism models and their collections, and evaluate the applicability of the models and their differences in basis risk. It is expected that this project will provide scientific basis for promoting the research on risk transfer mechanism of heat stress and the construction of rural disaster prevention and reduction system.

21世纪中国的高温事件呈增多趋势（高信度），我国水稻生产面临的高温热害风险将更加严峻。气象指数保险是近年来出现的创新型农业灾害风险管理工具，但基差风险是其发展过程中面临的瓶颈问题。从机理过程层面开展灾害响应模拟研究，有助于降低水稻高温热害气象指数保险中的基差风险，然而目前此类研究的准确性尚有待提高。本研究拟选取杭嘉湖平原主导水稻品种，开展农田试验，率定和校验多类作物机理模型；基于蒙特卡罗法构建高温热害情景、遍历气象指数各水平；利用高温胁迫条件和参考条件分别驱动作物机理模型、剥离高温致损，探讨面向气象指数保险的水稻产量对高温热害的响应机制；将大田种植和人工气候室胁迫实验相结合，验证典型高温热害情景下的实际减产率；对比分析不同作物机理模型及其集合评估下的模拟效果，评价模型适用性及造成基差风险的差异。期望本项目能够为推进水稻高温热害风险转移机制研究和农村防灾减灾体系建设提供科学依据。

气候变暖背景下全球极端高温事件趋多趋强，我国水稻生产面临的高温热害风险将更加严峻。气象指数保险是近年来出现的创新型农业灾害风险管理工具，但基差风险是其发展过程中面临的瓶颈问题。从机理过程层面开展灾害响应模拟研究，有望为降低水稻高温热害气象指数保险中的基差风险提供技术支撑，然而目前此类研究还比较缺乏。本研究探索了面向气象指数保险的高温影响模拟研究：优选水稻高温气象指数；基于蒙特卡罗法构建高温热害情景、遍历气象指数各水平；利用高温胁迫条件和参考条件分别驱动作物机理模型、剥离高温致损；开展人工气候室胁迫试验，对比试验结果与模拟结果的差别，评估模拟研究的基差风险。研究结果发现，通常情况下泊松分布和广义极值分布能较好地刻画高温事件发生频次和平均强度的概率分布状况；在高温气象指数的数值水平较低时，构建出的灾害情景输入到作物模型中，模拟得到的减产率不明显，甚至还会出现小幅异常值（即小幅增产的情况）；而随着气象指数的数值水平升高，不同灾害情景的模拟损失率差别较大，也即同一指数水平下致损率的数值波动范围比较大。但整体来看，随着指数水平的升高，模拟损失率的平均值也在逐渐增大。这种情况主要源于模型本身对高温影响过程的刻画，极端温度会对光合速率、同化速率等过程产生不利影响，但也会引起发育速率的改变，致使模拟过程中输入的气象条件产生一定程度的物候错动，进而交互影响输出最终的减产率。人工气候室高温胁迫试验的结果跟模拟结果还存在一定差别，一方面是由于作物模型是对现实条件的概化处理，难以完全对应现实减产率；另一方面，人工气候室的试验样本比较有限，在反映总体规律上还有待完善，后期模拟结果的验证还需要进一步探索。整体来看，本研究走通了面向气象指数保险的水稻高温影响模拟流程；评估了模型模拟结果带来的基差风险；理出了整个研究流程中存在的难点及未来需进一步探索的科学问题。在理论上，为区域尺度上水稻高温热害气象理赔指数评估提供研究框架和思路支撑，也为下一步的探索方向提供更多的视角；在具体应用中，有望为保险公司提供基于作物模型的结果参考，便于相关部门综合各类信息确定可信度更高的理赔方案。