利用降尺度网格气候数据提升气象指数保险的抗风险保障能力
本帖最后由 好奇心Log 于 2024-3-28 11:54 编辑文章概述
01 文章题目
利用降尺度网格气候数据提升气象指数保险的抗风险保障能力
02 摘要译文
极端气候事件是导致农业生产波动的重要原因，尤其是干旱事件会直接导致农作物产量的降低。因此，有效地应对干旱事件，例如种植耐旱作物、改善灌溉系统等，有助于减轻干旱风险，降低对农业生产的影响，保障农民的收入稳定。但是，这些措施仍不足以应对大规模的干旱事件。
气象指数保险(weather index-based insurance)，是近年来国内外保险业在气候风险领域研究和关注的热点，是指以一个或者几个气象指数（如降水量、温度等）为触发条件并赔付的保险。当达到触发条件后，无论受保人是否受灾，受灾程度如何，保险公司都将根据气象指数向其支付保险金。
在数据获取受限的地区，开放获取的网格气候数据产品是指数保险设计和运营的重要数据支撑。然而，指数保险的制定需要依据全球覆盖、高空间分辨率、长时间序列的气候数据，这些要求对于已有的开放数据源来说是难以同时满足的。
本研究利用卫星数据和机器学习算法，将覆盖全球范围的长时间序列但空间分辨率较低的气候数据降尺度为更高空间分辨率的数据。基于降尺度的网格化的气候数据对春小麦产量的指数保险合约的套期保值效果进行实验。本研究使用了1982年至2018年哈萨克斯坦和蒙古56个县的春小麦产量数据。结果显示，在大多数情况下（70％），当利用机器学习方法对气候数据进行降尺度处理时，指数保险的套期保值效果提高，并且具有统计的显著性（p<0.05）。如果指数保险是基于降尺度的温度和降水数据设计的，套期保值效果会有更大的提高。本研究展示了将降尺度气候数据用于指数保险设计和运营的合理性与优越性。
03 关键词
Climate risk management
Risk reduction
Extreme weather
Random forest
ESA
Parametric insurance
04 引用格式
Sarvarbek Eltazarov, Ihtiyor Bobojonov, Lena Kuhn & Thomas Glauben (2023) Improving risk reduction potential of weather index insurance by spatially downscaling gridded climate data - a machine learning approach. Big Earth Data., 1-24. DOI: 10.1080/20964471.2023.2196830.
05 文章链接
https://doi.org/10.1080/20964471.2023.2196830（点击阅读原文查看详情）
重要学术成果
文章来源于微信公众号：好奇心Log
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