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低溫對(duì)天津日光溫室黃瓜產(chǎn)量的影響.pdf

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低溫對(duì)天津日光溫室黃瓜產(chǎn)量的影響.pdf

第44卷 第3期氣象與環(huán)境科學(xué)Vol 44 No 3 2021年5月Meteorological and Environmental Sciences May 2021 收稿日期 2019 09 17 修訂日期 2020 03 26 基金項(xiàng)目 中國(guó)氣象局氣候變化專(zhuān)項(xiàng) CCSF201521 中國(guó)氣象局創(chuàng)新發(fā)展專(zhuān)項(xiàng) CXFZ2021J075 作者簡(jiǎn)介 柳芳 1977 女 河南南陽(yáng)人 高級(jí)工程師 碩士 主要從事農(nóng)業(yè)氣候資源評(píng)價(jià)及設(shè)施農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害評(píng)估 E mail liuf197733 163 com 柳芳 陳思寧 黎貞發(fā) 低溫對(duì)天津日光溫室黃瓜產(chǎn)量的影響 J 氣象與環(huán)境科學(xué) 2021 44 3 69 75 Liu Fang Chen Sining Li Zhenfa Effect of Low Temperature on Solar Greenhouse Cucumber Yield in Tianjin J Meteorological and Environmental Sci ences 2021 44 3 69 75 doi 10 16765 j cnki 1673 7148 2021 03 010 低溫對(duì)天津日光溫室黃瓜產(chǎn)量的影響 柳 芳 陳思寧 黎貞發(fā) 天津市氣候中心 天津 300074 摘 要 天氣指數(shù)保險(xiǎn)不僅能有效地保障災(zāi)害損失 同時(shí)操作簡(jiǎn)單 理賠成本低 規(guī)避了逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn) 是一種農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的創(chuàng)新方式 為減輕設(shè)施蔬菜災(zāi)害損失 促進(jìn)生產(chǎn)穩(wěn)定發(fā)展 以低溫為例 以黃瓜為代表 基于 2005 2014年天津13個(gè)氣象站的氣象資料和2013 2015年蔬菜產(chǎn)量資料 根據(jù)低溫致災(zāi)指標(biāo)與蔬菜減產(chǎn)率的對(duì)應(yīng)關(guān) 系及其低溫天氣的歷史發(fā)生概率 設(shè)計(jì)包含致災(zāi)氣象指標(biāo) 災(zāi)害持續(xù)天數(shù) 減產(chǎn)率的日光溫室黃瓜果期低溫農(nóng)業(yè)保 險(xiǎn)天氣產(chǎn)品 結(jié)果表明 日平均氣溫在 6 3 且持續(xù)10天以上 可能導(dǎo)致溫室內(nèi)蔬菜產(chǎn)量降低25 或者日平 均氣溫低于 6 且持續(xù)8天以上 可能導(dǎo)致溫室內(nèi)蔬菜產(chǎn)量降低34 上述兩種天氣發(fā)生時(shí)保險(xiǎn)公司可開(kāi)始進(jìn) 行賠付 發(fā)生概率為十年三遇 研究成果為以后設(shè)施蔬菜災(zāi)害天氣指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品的上市提供數(shù)據(jù)支撐 關(guān)鍵詞 日光溫室 黃瓜 低溫 天氣指數(shù)保險(xiǎn) 中圖分類(lèi)號(hào) S162 4 3 文獻(xiàn)標(biāo)志碼 A 文章編號(hào) 1673 7148 2021 03 0069 07 引 言 根據(jù)天津自然資源和地理位置 天津以沿海都 市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)為發(fā)展方向 設(shè)施農(nóng)業(yè)是其中重要的 組成部分 至2016年 全市設(shè)施面積35 3千公頃 年增加經(jīng)濟(jì)效益超過(guò)60億元 占蔬菜總產(chǎn)值的85 以上 設(shè)施農(nóng)業(yè)已成為當(dāng)前天津農(nóng)業(yè)最大的經(jīng)濟(jì)增 長(zhǎng)點(diǎn) 由于天津大陸性季風(fēng)氣候的特點(diǎn) 冬季寒冷 最 冷月平均氣溫為 5 4 3 0 因此冬季低溫成為 制約設(shè)施農(nóng)業(yè)的主要?dú)庀鬄?zāi)害 1 為補(bǔ)償災(zāi)害損 失 提高災(zāi)后恢復(fù)能力 保證生產(chǎn)的穩(wěn)定發(fā)展 農(nóng)業(yè) 保險(xiǎn)成為行之有效的手段之一 傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)以 實(shí)際災(zāi)害損失作為賠付依據(jù) 操作復(fù)雜 保險(xiǎn)公司與 投保戶(hù)雙方常在查險(xiǎn) 定損 理賠 估價(jià)等方面存在 較大分歧 2 4 為了解決這一問(wèn)題 許多國(guó)家相繼 推出了天氣指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品以改進(jìn)傳統(tǒng)經(jīng)營(yíng)模式 天氣指數(shù)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的概念最早出現(xiàn)在20世紀(jì) 90年代后期 是在事先指定的區(qū)域內(nèi) 以一種事先 規(guī)定的氣象事件或變量如天氣事件 降水量 氣溫 風(fēng)速等的發(fā)生為基礎(chǔ) 確立損失補(bǔ)償支付合同的保 險(xiǎn)方式 5 2009年11月24日 我國(guó)首款農(nóng)作物旱 災(zāi)指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品經(jīng)過(guò)中國(guó)保險(xiǎn)監(jiān)督管理委員會(huì)批 準(zhǔn) 在安徽省長(zhǎng)豐縣部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)開(kāi)展了試點(diǎn)工作 此 后相繼有許多學(xué)者開(kāi)展了這方面的研究工作 目前 關(guān)于天氣指數(shù)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)方面的研究主要包括三方面 內(nèi)容 一是建立致災(zāi)指標(biāo) 進(jìn)行保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃 根據(jù) 風(fēng)險(xiǎn)值的高低建立參保指標(biāo)和等級(jí) 例如劉映 寧 6 楊小利 7 等以日最低氣溫為災(zāi)害指標(biāo)建立陜 西 甘肅蘋(píng)果花期低溫凍害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù) 根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù) 的大小確定農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的參保指標(biāo)和等級(jí) 王華 等 8 選用日平均氣溫 23 積寒指數(shù) 晚稻生產(chǎn)力 水平構(gòu)建廣東晚稻寒露風(fēng)保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃指標(biāo) 制作 保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃圖 二是災(zāi)害指標(biāo) 減產(chǎn)率 產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn) 分布模型或?yàn)?zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分布模型相結(jié)合 厘定不同免 賠額下的純保險(xiǎn)費(fèi)率 例如孫擎 9 劉凱文 10 等以 氣象與環(huán)境科學(xué)第44卷 日最高氣溫 35 的持續(xù)天數(shù)為致災(zāi)指標(biāo) 結(jié)合減 產(chǎn)率和災(zāi)害的概率分布函數(shù) 厘定了早稻和中稻高 溫?zé)岷Σ煌赓r額下的純保險(xiǎn)費(fèi)率 楊帆等 11 參 考作物蒸散量 結(jié)合逐日降水量資料構(gòu)建東北玉米 干旱指數(shù) 依據(jù)干旱指數(shù)概率分布函數(shù)和減產(chǎn)率 計(jì) 算不同時(shí)段的純保險(xiǎn)費(fèi)率 王春乙 12 蔡大鑫 13 等選取最大降溫幅度 極端最低氣溫 日最低氣溫 10 持續(xù)日數(shù)和 10 積寒為致災(zāi)因子 建立海 南省芒果 香蕉寒害指數(shù) 結(jié)合減產(chǎn)率和產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)分 布模型 厘定不同免賠額下的純保險(xiǎn)費(fèi)率 設(shè)計(jì)了芒 果寒害氣象指數(shù)保險(xiǎn)合同 李睿濤 14 曹雯 15 等 分別以標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)月值 降水距平百分率 的負(fù)值作為冬小麥干旱氣象指數(shù) 結(jié)合減產(chǎn)率及其 風(fēng)險(xiǎn)概率 計(jì)算不同免賠額下的純保險(xiǎn)費(fèi)率 丁燁 毅等 16 以連續(xù)降水影響日數(shù)作為楊梅降水氣象指 數(shù) 結(jié)合減產(chǎn)率和降水指數(shù)風(fēng)險(xiǎn)概率 設(shè)計(jì)不同賠 付觸發(fā)條件下的保險(xiǎn)純費(fèi)率和保險(xiǎn)產(chǎn)品 三是根據(jù) 災(zāi)害指數(shù)與減產(chǎn)率的關(guān)系 建立保險(xiǎn)產(chǎn)品 婁偉平 等 17 根據(jù)低溫強(qiáng)度 低溫持續(xù)時(shí)間及品種抗凍能力 構(gòu)建柑橘低溫凍害指數(shù) 結(jié)合相對(duì)氣象產(chǎn)量 設(shè)計(jì)柑 橘?lài)?yán)重凍害保險(xiǎn)氣象理賠指數(shù) 目前災(zāi)害天氣指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品多涉及糧食 經(jīng)濟(jì) 林果 煙葉等領(lǐng)域 關(guān)于設(shè)施蔬菜方面的保險(xiǎn)產(chǎn)品研 究尚比較少見(jiàn) 郭小芹等 18 根據(jù)日光溫棚的大風(fēng) 低溫 寡照三種氣象災(zāi)害指標(biāo) 用熵權(quán)法評(píng)判不同災(zāi) 害等級(jí)的風(fēng)險(xiǎn)度 設(shè)計(jì)棚內(nèi)外賠付指數(shù)并約定不同 生育期兌付標(biāo)準(zhǔn) 杜子璇等 19 20 以日最低氣溫 逐 日日照時(shí)數(shù) 3 h為致災(zāi)指標(biāo) 對(duì)河南日光溫室黃 瓜寡照 西紅柿低溫冷害進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃 對(duì)兩種災(zāi)害 的年際發(fā)生次數(shù)和空間分布情況進(jìn)行了探討 上述 關(guān)于設(shè)施蔬菜天氣指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品的研究大多是從氣 象指標(biāo)方面入手 作物災(zāi)損率方面考慮得較少 這 主要是因?yàn)樵O(shè)施蔬菜較其他作物在產(chǎn)量形成上有很 大的不同 多次采收 有多次產(chǎn)量 造成產(chǎn)量波動(dòng)的 因素較復(fù)雜 其次 設(shè)施蔬菜發(fā)生氣象災(zāi)害主要是 受設(shè)施內(nèi)小氣候環(huán)境的影響 而后者又受設(shè)施類(lèi)型 生產(chǎn)管理等多方面的影響 氣象致災(zāi)指標(biāo)缺乏一致 性 此外設(shè)施生產(chǎn)的發(fā)展歷史相對(duì)偏短 災(zāi)害數(shù)據(jù) 樣本收集比較困難 針對(duì)上述問(wèn)題 本研究根據(jù)設(shè)施蔬菜多次采收 的特點(diǎn) 將單次采收的產(chǎn)量作為一個(gè)獨(dú)立樣本 整個(gè) 收獲期可形成一個(gè)產(chǎn)量序列 對(duì)產(chǎn)量樣本采用趨勢(shì) 分離方法剔除生產(chǎn)管理的影響 計(jì)算減產(chǎn)率 由于 災(zāi)害數(shù)據(jù)樣本缺乏 本研究建立的天氣指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn) 品需要進(jìn)一步經(jīng)過(guò)實(shí)際災(zāi)害數(shù)據(jù)的檢驗(yàn) 1 數(shù)據(jù)和方法 1 1 數(shù)據(jù)來(lái)源 本研究所用溫室數(shù)據(jù)來(lái)自天津農(nóng)科院武清區(qū)創(chuàng) 新基地內(nèi)的新型二代溫室 溫室東西長(zhǎng)65 m 南北 跨度10 m 脊高5 2 m 后墻高3 7 m 后墻材料為 磚加苯板 產(chǎn)量數(shù)據(jù)時(shí)間為2013 2014年和2014 2015年2年溫室蔬菜產(chǎn)量觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù) 蔬菜為多次采摘 作物 每次采摘的重量可作為1個(gè)產(chǎn)量樣本 每年18 個(gè)產(chǎn)量數(shù)據(jù) 為保證數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性 對(duì)2年的產(chǎn)量數(shù) 據(jù)進(jìn)行平均 氣象數(shù)據(jù)時(shí)間選取對(duì)應(yīng)的2013 2014 年 2014 2015年溫室內(nèi)的小氣候觀(guān)測(cè)資料 環(huán)境氣 象數(shù)據(jù)為天津市13個(gè)國(guó)家級(jí)氣象站2005 2014年氣 象觀(guān)測(cè)資料 1 2 研究方法 1 2 1 研究對(duì)象和研究時(shí)段的確定 基于對(duì)天津市溫室蔬菜種植種類(lèi) 種植面積和 經(jīng)濟(jì)效益的調(diào)研 同等面積同樣管理水平的溫室種 植果菜的經(jīng)濟(jì)效益約為葉菜類(lèi)兩倍 果類(lèi)蔬菜中種 植面積較大的是黃瓜和西紅柿 兩種果類(lèi)蔬菜中 黃瓜對(duì)環(huán)境氣象條件的敏感性更高 因此本文選擇 黃瓜作為主要研究對(duì)象 天津市日光溫室黃瓜種植主要分為三種茬口 秋冬茬 越冬一大茬和冬春茬 三種茬口的黃瓜整 個(gè)生長(zhǎng)期均會(huì)受到外界氣象條件的影響 從不利氣 象條件造成經(jīng)濟(jì)損失的嚴(yán)重程度去比較 收獲期遭 受氣象災(zāi)害時(shí)損失最大 此外氣象條件對(duì)日光溫室 黃瓜生長(zhǎng)的不利影響主要表現(xiàn)在氣溫和日照兩個(gè)方 面 天津地區(qū)冬季是一年中氣溫最低和光照最少的 季節(jié) 也是設(shè)施蔬菜氣象災(zāi)害發(fā)生最多最嚴(yán)重的季 節(jié) 因此 本研究以收獲期在冬季 12月至次年2 月 下同 的越冬一大茬黃瓜為研究對(duì)象 研究的關(guān) 鍵發(fā)育期為收獲期 1 2 2 減產(chǎn)率的計(jì)算 對(duì)黃瓜產(chǎn)量數(shù)據(jù)采用直線(xiàn)滑動(dòng)平均的方法模擬 趨勢(shì)產(chǎn)量 其中滑動(dòng)步長(zhǎng)為11天 根據(jù)趨勢(shì)產(chǎn)量可 分別計(jì)算氣象產(chǎn)量和相對(duì)氣象產(chǎn)量 相對(duì)氣象產(chǎn)量 的負(fù)值可定義為災(zāi)害天氣造成的減產(chǎn)率 直線(xiàn)滑動(dòng) 平均是一種線(xiàn)性回歸模擬與滑動(dòng)平均模擬相結(jié)合的 模擬方法 21 該方法的優(yōu)點(diǎn)在于既不必主觀(guān)假定 或判定 產(chǎn)量歷史演變的曲線(xiàn)類(lèi)型 同時(shí)又不損失 07 第3期柳 芳等 低溫對(duì)天津日光溫室黃瓜產(chǎn)量的影響 樣本序列的數(shù)量 則趨勢(shì)產(chǎn)量 氣象產(chǎn)量 相對(duì)氣象 產(chǎn)量可由下式得出 Yw Y Yt 1 X Yw Yt 2 式中 Yw為氣象產(chǎn)量 Y為實(shí)際產(chǎn)量 Yt為趨勢(shì)產(chǎn) 量 X為相對(duì)氣象產(chǎn)量 計(jì)算相同時(shí)段減產(chǎn)率和低溫天氣的定量對(duì)應(yīng)關(guān) 系 確定低溫天氣農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)理賠閾值 計(jì)算近10年 低溫的發(fā)生概率 參考已有農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品災(zāi)害天氣 的發(fā)生概率 初步建立低溫天氣指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品 2 結(jié)果與分析 2 1 低溫導(dǎo)致的減產(chǎn)率 選取2013 2014年和2014 2015年冬季黃瓜產(chǎn) 量資料為樣本 計(jì)算因低溫造成的減產(chǎn)率 由于溫 室黃瓜采收時(shí)間間隔不一致 采用數(shù)學(xué)平均 將黃瓜 產(chǎn)量數(shù)據(jù)換算為同時(shí)間間隔的產(chǎn)量序列 然后以該 產(chǎn)量序列為樣本 采用直線(xiàn)滑動(dòng)平均的方法分別計(jì) 算趨勢(shì)產(chǎn)量 氣象產(chǎn)量和相對(duì)氣象產(chǎn)量 滑動(dòng)步長(zhǎng)為 11天 相對(duì)氣象產(chǎn)量的負(fù)值 可認(rèn)為是由低溫造成 的減產(chǎn)率 圖1為黃瓜實(shí)際產(chǎn)量 趨勢(shì)產(chǎn)量和氣象 產(chǎn)量變化圖 由圖1可以看出 趨勢(shì)產(chǎn)量 氣象產(chǎn)量與實(shí)際產(chǎn) 量的變化趨勢(shì)基本一致 趨勢(shì)產(chǎn)量能解釋實(shí)際產(chǎn)量 的80 以上 在圖上表現(xiàn)為一條光滑的曲線(xiàn) 實(shí)際 單產(chǎn)則表現(xiàn)為一條不連續(xù)變化的折線(xiàn) 其波動(dòng)特征 和氣象產(chǎn)量一致 說(shuō)明氣象條件是造成產(chǎn)量波動(dòng)的 主要原因 圖1 黃瓜實(shí)際產(chǎn)量 趨勢(shì)產(chǎn)量及氣象產(chǎn)量變化圖 根據(jù)公式 1 2 可得出相對(duì)氣象產(chǎn)量序列 選取低溫發(fā)生時(shí)段 參考陳思寧等 22 研究成果劃分 低溫發(fā)生時(shí)段 根據(jù)同時(shí)段與其對(duì)應(yīng)的減產(chǎn)率 相 對(duì)氣象產(chǎn)量為負(fù)值 可得出對(duì)應(yīng)不同低溫指標(biāo)的 損失率 表1 表1 不同低溫天氣下黃瓜的減產(chǎn)率 日平均氣溫 0 1 6 3 0 6 3 6 減產(chǎn)率 13 25 19 52 24 69 34 25 2 2 近10年低溫天氣發(fā)生概率 2 2 1 四種低溫指標(biāo)的發(fā)生概率 近10年 2005 2014年 冬季低溫天氣發(fā)生概 率的計(jì)算結(jié)果如圖2 由圖2可以看出 4種低溫天 氣發(fā)生概率的空間分布不同 日平均氣溫在 3 以上的低溫天氣 表現(xiàn)為南部發(fā)生概率高 北部發(fā)生 概率低 日平均氣溫在 3 以下的低溫天氣 則與 3 以上的相反 其中日平均氣溫在 6 以下的 低溫天氣發(fā)生概率有兩個(gè)高值區(qū) 分別為北部的寶 坻和東部的寧河 由上述數(shù)據(jù)可以看出 冬季接近40 的天數(shù)日 平均氣溫為 3 0 發(fā)生概率在4個(gè)等級(jí)指標(biāo)中 最高 0 1 6 造成的災(zāi)害程度較輕 故這兩級(jí)指 標(biāo)不作為低溫農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)理賠的天氣指標(biāo) 本研究選 取日平均氣溫為 6 3 及 6 作為低溫 農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的理賠天氣指標(biāo) 2 2 2 兩種低溫指標(biāo)不同持續(xù)天數(shù)的概率 近10年 2005 2014年 上述兩級(jí)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)理 賠天氣不同持續(xù)天數(shù)的發(fā)生概率 持續(xù)天數(shù)設(shè)定為 2天 3天 4天 10天 見(jiàn)圖3和圖4 由于圖片 太多 本文僅顯示持續(xù)5 10天低溫發(fā)生概率空間 分布圖 17 氣象與環(huán)境科學(xué)第44卷 圖2 2005 2014年黃瓜收獲期4種低溫天氣發(fā)生概率圖 a 日平均氣溫0 1 6 b 日平均氣溫 3 0 c 日平均氣溫 6 3 d 日平均氣溫 6 由圖3可以看出 6 3 低溫天氣持續(xù)天數(shù) 為6天時(shí) 全市發(fā)生概率在1以下 即一年一遇 持 續(xù)天數(shù)為8天時(shí) 全市發(fā)生概率在0 5以下 即兩年 一遇 持續(xù)天數(shù)為10天時(shí) 全市發(fā)生概率在0 3以 下 即十年三遇 由圖4可以看出 日平均氣溫低于 6 的低溫 天氣持續(xù)6天時(shí) 全市的發(fā)生概率在0 5以下 兩年 一遇 持續(xù)8天時(shí) 發(fā)生概率在0 3以下 十年三遇 持續(xù)9天以上時(shí) 發(fā)生概率在0 2以下 五年一遇 參考保險(xiǎn)公司干旱災(zāi)害農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品 選取投 保的災(zāi)害天氣指標(biāo)發(fā)生概率為0 1 考慮溫室生產(chǎn) 經(jīng)濟(jì)效益 生產(chǎn)成本較同等面積大田生產(chǎn)的高 蔬菜 對(duì)環(huán)境氣象條件的敏感程度 脆弱程度都較大田作 物的高 此處選取低溫發(fā)生概率為0 3以下的持續(xù) 天數(shù)為投保的災(zāi)害發(fā)生天數(shù) 因此日光溫室黃瓜果 期低溫的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)天氣指標(biāo)可分為 6 3 和 6 兩級(jí) 見(jiàn)表2 2007年天津市政府啟動(dòng)政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)試點(diǎn) 工作 目前大田作物保險(xiǎn)基本實(shí)現(xiàn)全覆蓋 溫室大 棚中雪災(zāi) 冰雹 風(fēng)災(zāi)和暴雨4種氣象災(zāi)害已納入農(nóng) 業(yè)保險(xiǎn)范圍 投保對(duì)象是溫室大棚的設(shè)施 棚膜 鋼 架等 主要賠償氣象災(zāi)害對(duì)溫室大棚造成的機(jī)械 性損壞 2017年開(kāi)始在小范圍內(nèi)試點(diǎn)溫室作物保 險(xiǎn) 將溫室大棚中的蔬菜納入?yún)⒈?duì)象 對(duì)因溫室設(shè) 施損壞而遭受災(zāi)害的作物進(jìn)行賠償 對(duì)于冬季影響 溫室蔬菜生長(zhǎng)與產(chǎn)量的主要?dú)庀鬄?zāi)害 低溫 尚未 27 第3期柳 芳等 低溫對(duì)天津日光溫室黃瓜產(chǎn)量的影響 圖3 2005 2014年日平均氣溫在 6 3 的不同持續(xù)天數(shù)的發(fā)生概率 a 持續(xù)5天 b 持續(xù)6天 c 持續(xù)7天 d 持續(xù)8天 e 持續(xù)9天 f 持續(xù)10天 圖4 2005 2014年日平均氣溫 6 的不同持續(xù)天數(shù)的發(fā)生概率 a 持續(xù)5天 b 持續(xù)6天 c 持續(xù)7天 d 持續(xù)8天 e 持續(xù)9天 f 持續(xù)10天 37 氣象與環(huán)境科學(xué)第44卷 有成熟的保險(xiǎn)產(chǎn)品 本文建立了日光溫室黃瓜收獲 期低溫溫室外致災(zāi)指標(biāo) 探討了低溫天氣與蔬菜產(chǎn) 量的定量影響關(guān)系 初步構(gòu)建了日光溫室黃瓜低溫 農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品 研究成果為以后設(shè)施蔬菜災(zāi)害天氣 指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品的上市提供數(shù)據(jù)支撐 表2 日光溫室黃瓜果期低溫農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)天氣指標(biāo) 日平均 氣溫 持續(xù)天數(shù) d 可能造成的 減產(chǎn)率 6 3 10天及以上 25 6 8天及以上 34 3 結(jié)論與討論 1 與大田農(nóng)業(yè)相比 設(shè)施蔬菜發(fā)展時(shí)間相對(duì)較 短 產(chǎn)量數(shù)據(jù) 災(zāi)害數(shù)據(jù)積累相對(duì)不足 給制定蔬菜災(zāi) 害天氣指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品帶來(lái)一定困難 本文以黃瓜多次 采收數(shù)據(jù)為時(shí)間樣本序列 以此彌補(bǔ)產(chǎn)量數(shù)據(jù)的不足 通過(guò)計(jì)算同時(shí)段相對(duì)氣象產(chǎn)量和低溫天氣的對(duì)應(yīng)關(guān) 系 建立減產(chǎn)率與低溫天氣指標(biāo)的定量關(guān)系 2 本研究在考慮低溫天氣對(duì)溫室蔬菜產(chǎn)量影響 的基礎(chǔ)之上 還增加了低溫天氣和不同持續(xù)天數(shù)的歷 史發(fā)生概率的計(jì)算 以已有的氣象災(zāi)害農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品 為參考 初步建立包含致災(zāi)指標(biāo) 持續(xù)天數(shù) 減產(chǎn)率的 溫室蔬菜果期低溫天氣指數(shù)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品 3 由于目前災(zāi)害數(shù)據(jù)樣本缺乏 本研究成果 尚未有實(shí)測(cè)災(zāi)害減產(chǎn)數(shù)據(jù)檢驗(yàn) 今后也將在這方面 繼續(xù)補(bǔ)充完善 參考文獻(xiàn) 1 于紅 陳思寧 黎貞發(fā) 等 天津市武清區(qū)日光溫室風(fēng)災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)空 特征分析 J 氣象與環(huán)境科學(xué) 2019 42 2 62 67 2 張祖榮 農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的價(jià)格構(gòu)成與保費(fèi)補(bǔ)貼比例的確定 J 財(cái)政 研究 2012 10 42 46 3 孫香玉 鐘甫寧 福利損失 收入分配與強(qiáng)制保險(xiǎn) 不同農(nóng)業(yè)保 險(xiǎn)參與方式的實(shí)證研究 J 管理世界 2009 5 80 88 4 庹國(guó)柱 朱俊生 試論政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的財(cái)政稅收政策 J 經(jīng)濟(jì) 與管理研究 2007 5 47 50 5 楊太明 孫喜波 劉布春 等 安徽省水稻高溫?zé)岷ΡkU(xiǎn)天氣指數(shù) 模型設(shè)計(jì) J 中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象 2015 36 2 220 226 6 劉應(yīng)寧 賀文麗 李艷麗 等 陜西果區(qū)蘋(píng)果花期凍害農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)風(fēng) 險(xiǎn)指數(shù)的設(shè)計(jì) J 中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象 2010 31 1 125 129 7 楊小利 甘肅平?jīng)鍪刑O(píng)果花期凍害農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估 J 干旱氣象 2014 32 2 281 285 8 王華 杜堯東 張羽 等 廣東晚稻寒露風(fēng)保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃 J 氣象 與環(huán)境科學(xué) 2018 41 4 98 102 9 孫擎 楊再?gòu)?qiáng) 殷劍敏 等 江西早稻高溫逼熟氣象災(zāi)害指數(shù)保險(xiǎn) 費(fèi)率的厘定 J 中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象 2014 35 5 561 566 10 劉凱文 劉可群 鄧愛(ài)娟 等 基于開(kāi)花期地域差異的中稻高溫?zé)岷?天氣指數(shù)保險(xiǎn)設(shè)計(jì) J 中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象 2017 38 10 679 688 11 楊帆 劉布春 劉園 等 氣候變化對(duì)東北玉米干旱指數(shù)保險(xiǎn)純 費(fèi)率厘定的影響 J 中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象 2015 36 3 346 355 12 王春乙 張亞杰 張京紅 等 海南省芒果寒害氣象指數(shù)保險(xiǎn)費(fèi) 率厘定及保險(xiǎn)合同設(shè)計(jì)研究 J 氣象與環(huán)境科學(xué) 2016 39 1 108 113 13 蔡大鑫 張京紅 鄒海平 等 海南島香蕉寒害純保險(xiǎn)費(fèi)率研究 J 自然災(zāi)害學(xué)報(bào) 2013 22 6 210 216 14 李睿濤 劉京會(huì) 周洪奎 等 華北平原冬小麥因旱減產(chǎn)氣象指 數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品研究 J 災(zāi)害學(xué) 2017 32 3 216 221 15 曹雯 成林 楊太明 等 河南省冬小麥拔節(jié) 抽穂期干旱天氣指 數(shù)保險(xiǎn)研究 J 氣象 2019 45 2 274 281 16 丁燁毅 楊棟 陳鑫磊 等 楊梅降水氣象指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì) 以慈 溪市為例 J 浙江農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào) 2017 29 12 2032 2037 17 婁偉平 吳利紅 倪滬平 等 柑橘凍害保險(xiǎn)氣象理賠指數(shù)設(shè)計(jì) J 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué) 2009 42 4 1339 1347 18 郭小芹 羅永忠 河西東部日光溫棚氣象災(zāi)害保險(xiǎn)理賠指數(shù)設(shè) 計(jì) J 災(zāi)害學(xué) 2017 32 1 137 141 19 杜子璇 劉忠陽(yáng) 曹淑超 低溫冷害對(duì)河南省設(shè)施農(nóng)業(yè)的影響分 析 J 氣象與環(huán)境科學(xué) 2014 37 1 5 12 20 杜子璇 劉忠陽(yáng) 劉靜 等 河南設(shè)施農(nóng)業(yè)黃瓜寡照災(zāi)害時(shí)空分 布及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià) J 干旱氣象 2015 33 4 694 701 21 薛昌穎 霍治國(guó) 李世奎 等 華北北部冬小麥干旱和產(chǎn)量災(zāi)損 的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 J 自然災(zāi)害學(xué)報(bào) 2003 12 1 131 139 22 陳思寧 柳芳 黎貞發(fā) 等 基于不同發(fā)育期的日光溫室黃瓜低 溫冷害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究 J 中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃 2016 37 2 154 160 47 第3期柳 芳等 低溫對(duì)天津日光溫室黃瓜產(chǎn)量的影響 Effect of Low Temperature on Solar Greenhouse Cucumber Yield in Tianjin Liu Fang Chen Sining Li Zhenfa Tianjin Climate Center Tianjin 300074 China Abstract Weather index insurance can not only effectively guarantee disaster loss but also have simple claim procedure with low cost It can help avoid adverse selection and moral hazard and is an in novative way for agricultural insurance In order to reduce the disaster loss of facility vegetables and pro mote the stable development of vegetable production according to the corresponding relationship between the disaster index of low temperature injury and the reduction rate of vegetable production and the histori cal probability of occurrence of low temperature injury this paper designs the agricultural insurance weather products including the disaster induced meteorological index and the low temperature chilling in jury in cucumber fruit stage in solar greenhouse with continuous days and reduced yield rate by taking the low temperature injury as an example the cucumber as a representative and using the meteorological da ta from 13 stations in Tianjin during 2005 2014 and the vegetable production data in 2013 2015 The results show that if the daily average temperature 6 3 lasts for more than 10 days the vegetable production in the greenhouse may be reduced by 25 or if the daily average temperature is lower than 6 and lasts for more than 8 days the vegetable production in the greenhouse may be reduced by 34 When the above two kinds of disaster weather occur the insurance company can start to pay com pensation and the probability of occurrence is three times in ten years The research results can provide data support for the listing of weather index insurance products of facility vegetable disaster in the future Key words solar greenhouse cucumber low temperature weather index insurance 57

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