低温对天津日光温室黄瓜产量的影响

柳 芳, 陈思宁, 黎贞发

(天津市气候中心，天津 300074)

引 言

根据天津自然资源和地理位置，天津以沿海都市型现代农业为发展方向，设施农业是其中重要的组成部分。至2016年，全市设施面积35.3千公顷，年增加经济效益超过60亿元，占蔬菜总产值的85%以上。设施农业已成为当前天津农业最大的经济增长点。

由于天津大陆性季风气候的特点，冬季寒冷，最冷月平均气温为-5.4～3.0 ℃，因此冬季低温成为制约设施农业的主要气象灾害[1]。为补偿灾害损失，提高灾后恢复能力，保证生产的稳定发展，农业保险成为行之有效的手段之一。传统的农业保险以实际灾害损失作为赔付依据，操作复杂，保险公司与投保户双方常在查险、定损、理赔、估价等方面存在较大分歧[2-4]。为了解决这一问题，许多国家相继推出了天气指数保险产品以改进传统经营模式。

天气指数农业保险的概念最早出现在20世纪90年代后期，是在事先指定的区域内，以一种事先规定的气象事件或变量如天气事件、降水量、气温、风速等的发生为基础，确立损失补偿支付合同的保险方式[5]。2009年11月24日，我国首款农作物旱灾指数保险产品经过中国保险监督管理委员会批准，在安徽省长丰县部分乡镇开展了试点工作。此后相继有许多学者开展了这方面的研究工作。目前关于天气指数农业保险方面的研究主要包括三方面内容:一是建立致灾指标，进行保险风险区划，根据风险值的高低建立参保指标和等级。例如刘映宁[6]、杨小利[7]等以日最低气温为灾害指标建立陕西、甘肃苹果花期低温冻害风险指数，根据风险指数的大小确定农业保险的参保指标和等级。王华等[8]选用日平均气温≤23 ℃积寒指数、晚稻生产力水平构建广东晚稻寒露风保险风险区划指标，制作保险风险区划图。二是灾害指标、减产率、产量风险分布模型或灾害风险分布模型相结合，厘定不同免赔额下的纯保险费率。例如孙擎[9]、刘凯文[10]等以日最高气温≥35 ℃的持续天数为致灾指标，结合减产率和灾害的概率分布函数，厘定了早稻和中稻高温热害不同免赔额下的纯保险费率。杨帆等[11]参考作物蒸散量，结合逐日降水量资料构建东北玉米干旱指数，依据干旱指数概率分布函数和减产率，计算不同时段的纯保险费率。王春乙[12]、蔡大鑫[13]等选取最大降温幅度、极端最低气温、日最低气温≤10 ℃持续日数和≤10 ℃积寒为致灾因子，建立海南省芒果、香蕉寒害指数，结合减产率和产量风险分布模型，厘定不同免赔额下的纯保险费率，设计了芒果寒害气象指数保险合同。李睿涛[14]、曹雯[15]等分别以标准化降水蒸散指数月值、降水距平百分率的负值作为冬小麦干旱气象指数，结合减产率及其风险概率，计算不同免赔额下的纯保险费率。丁烨毅等[16]以连续降水影响日数作为杨梅降水气象指数,结合减产率和降水指数风险概率, 设计不同赔付触发条件下的保险纯费率和保险产品。三是根据灾害指数与减产率的关系，建立保险产品。娄伟平等[17]根据低温强度、低温持续时间及品种抗冻能力构建柑橘低温冻害指数，结合相对气象产量，设计柑橘严重冻害保险气象理赔指数。

目前灾害天气指数保险产品多涉及粮食、经济林果、烟叶等领域，关于设施蔬菜方面的保险产品研究尚比较少见。郭小芹等[18]根据日光温棚的大风、低温、寡照三种气象灾害指标，用熵权法评判不同灾害等级的风险度，设计棚内外赔付指数并约定不同生育期兑付标准。杜子璇等[19-20]以日最低气温、逐日日照时数≤3 h为致灾指标，对河南日光温室黄瓜寡照、西红柿低温冷害进行风险区划，对两种灾害的年际发生次数和空间分布情况进行了探讨。上述关于设施蔬菜天气指数保险产品的研究大多是从气象指标方面入手，作物灾损率方面考虑得较少。这主要是因为设施蔬菜较其他作物在产量形成上有很大的不同，多次采收，有多次产量，造成产量波动的因素较复杂。其次，设施蔬菜发生气象灾害主要是受设施内小气候环境的影响，而后者又受设施类型、生产管理等多方面的影响，气象致灾指标缺乏一致性。此外设施生产的发展历史相对偏短，灾害数据样本收集比较困难。

针对上述问题，本研究根据设施蔬菜多次采收的特点，将单次采收的产量作为一个独立样本，整个收获期可形成一个产量序列，对产量样本采用趋势分离方法剔除生产管理的影响，计算减产率。由于灾害数据样本缺乏，本研究建立的天气指数保险产品需要进一步经过实际灾害数据的检验。

1 数据和方法

1.1 数据来源

本研究所用温室数据来自天津农科院武清区创新基地内的新型二代温室。温室东西长65 m，南北跨度10 m，脊高5.2 m，后墙高3.7 m，后墙材料为砖加苯板。产量数据时间为2013-2014年和2014-2015年2年温室蔬菜产量观测数据，蔬菜为多次采摘作物，每次采摘的重量可作为1个产量样本，每年18个产量数据。为保证数据的稳定性，对2年的产量数据进行平均。气象数据时间选取对应的2013-2014年、2014-2015年温室内的小气候观测资料。环境气象数据为天津市13个国家级气象站2005-2014年气象观测资料。

1.2 研究方法

1.2.1 研究对象和研究时段的确定

基于对天津市温室蔬菜种植种类、种植面积和经济效益的调研，同等面积同样管理水平的温室种植果菜的经济效益约为叶菜类两倍。果类蔬菜中种植面积较大的是黄瓜和西红柿。两种果类蔬菜中，黄瓜对环境气象条件的敏感性更高，因此本文选择黄瓜作为主要研究对象。

天津市日光温室黄瓜种植主要分为三种茬口，秋冬茬、越冬一大茬和冬春茬。三种茬口的黄瓜整个生长期均会受到外界气象条件的影响。从不利气象条件造成经济损失的严重程度去比较，收获期遭受气象灾害时损失最大。此外气象条件对日光温室黄瓜生长的不利影响主要表现在气温和日照两个方面。天津地区冬季是一年中气温最低和光照最少的季节,也是设施蔬菜气象灾害发生最多最严重的季节。因此，本研究以收获期在冬季(12月至次年2月，下同)的越冬一大茬黄瓜为研究对象，研究的关键发育期为收获期。

1.2.2 减产率的计算

对黄瓜产量数据采用直线滑动平均的方法模拟趋势产量，其中滑动步长为11天。根据趋势产量可分别计算气象产量和相对气象产量,相对气象产量的负值可定义为灾害天气造成的减产率。直线滑动平均是一种线性回归模拟与滑动平均模拟相结合的模拟方法[21]。该方法的优点在于既不必主观假定(或判定)产量历史演变的曲线类型, 同时又不损失样本序列的数量。则趋势产量、气象产量、相对气象产量可由下式得出：

Yw=Y-Yt

(1)

X=Yw/Yt

(2)

式中,Yw为气象产量，Y为实际产量，Yt为趋势产量，X为相对气象产量。

计算相同时段减产率和低温天气的定量对应关系，确定低温天气农业保险理赔阈值。计算近10年低温的发生概率，参考已有农业保险产品灾害天气的发生概率，初步建立低温天气指数保险产品。

2 结果与分析

2.1 低温导致的减产率

选取2013-2014年和2014-2015年冬季黄瓜产量资料为样本，计算因低温造成的减产率。由于温室黄瓜采收时间间隔不一致，采用数学平均，将黄瓜产量数据换算为同时间间隔的产量序列，然后以该产量序列为样本，采用直线滑动平均的方法分别计算趋势产量、气象产量和相对气象产量，滑动步长为11天。相对气象产量的负值，可认为是由低温造成的减产率。图1为黄瓜实际产量、趋势产量和气象产量变化图。

由图1可以看出，趋势产量、气象产量与实际产量的变化趋势基本一致。趋势产量能解释实际产量的80%以上，在图上表现为一条光滑的曲线。实际单产则表现为一条不连续变化的折线，其波动特征和气象产量一致，说明气象条件是造成产量波动的主要原因。

图1 黄瓜实际产量、趋势产量及气象产量变化图

根据公式(1)(2)可得出相对气象产量序列。选取低温发生时段(参考陈思宁等[22]研究成果划分低温发生时段)，根据同时段与其对应的减产率(相对气象产量为负值)，可得出对应不同低温指标的损失率(表1)。

表1 不同低温天气下黄瓜的减产率

2.2 近10年低温天气发生概率

2.2.1 四种低温指标的发生概率

近10年(2005-2014年)冬季低温天气发生概率的计算结果如图2。由图2可以看出，4种低温天气发生概率的空间分布不同。日平均气温在-3 ℃以上的低温天气，表现为南部发生概率高，北部发生概率低。日平均气温在-3 ℃以下的低温天气，则与-3 ℃以上的相反，其中日平均气温在-6 ℃以下的低温天气发生概率有两个高值区，分别为北部的宝坻和东部的宁河。

图2 2005-2014年黄瓜收获期4种低温天气发生概率图(a)日平均气温0～1.6 ℃,(b)日平均气温-3～0 ℃,(c)日平均气温-6～-3 ℃,(d)日平均气温≤-6 ℃

由上述数据可以看出，冬季接近40%的天数日平均气温为-3～0 ℃，发生概率在4个等级指标中最高，0～1.6 ℃造成的灾害程度较轻，故这两级指标不作为低温农业保险理赔的天气指标。本研究选取日平均气温为-6～-3 ℃及-∞～-6 ℃作为低温农业保险的理赔天气指标。

2.2.2 两种低温指标不同持续天数的概率

近10年(2005-2014年)上述两级农业保险理赔天气不同持续天数的发生概率(持续天数设定为2天,3天,4天,…,10天)见图3和图4。由于图片太多，本文仅显示持续5～10天低温发生概率空间分布图。

由图3可以看出，-6～-3 ℃低温天气持续天数为6天时，全市发生概率在1以下，即一年一遇；持续天数为8天时，全市发生概率在0.5以下，即两年一遇；持续天数为10天时，全市发生概率在0.3以下，即十年三遇。

图3 2005-2014年日平均气温在-6～-3 ℃的不同持续天数的发生概率(a)持续5天，(b)持续6天，(c)持续7天，(d)持续8天，(e)持续9天，(f)持续10天

由图4可以看出，日平均气温低于-6 ℃的低温天气持续6天时，全市的发生概率在0.5以下，两年一遇；持续8天时，发生概率在0.3以下，十年三遇；持续9天以上时，发生概率在0.2以下，五年一遇。

图4 2005-2014年日平均气温≤-6 ℃的不同持续天数的发生概率(a)持续5天，(b)持续6天，(c)持续7天，(d)持续8天，(e)持续9天，(f)持续10天

参考保险公司干旱灾害农业保险产品，选取投保的灾害天气指标发生概率为0.1，考虑温室生产经济效益、生产成本较同等面积大田生产的高，蔬菜对环境气象条件的敏感程度、脆弱程度都较大田作物的高，此处选取低温发生概率为0.3以下的持续天数为投保的灾害发生天数。因此日光温室黄瓜果期低温的农业保险天气指标可分为-6～-3 ℃和≤-6 ℃两级(见表2)。

表2 日光温室黄瓜果期低温农业保险天气指标

2007年天津市政府启动政策性农业保险试点工作，目前大田作物保险基本实现全覆盖。温室大棚中雪灾、冰雹、风灾和暴雨4种气象灾害已纳入农业保险范围，投保对象是温室大棚的设施(棚膜、钢架等)，主要赔偿气象灾害对温室大棚造成的机械性损坏。2017年开始在小范围内试点温室作物保险，将温室大棚中的蔬菜纳入参保对象，对因温室设施损坏而遭受灾害的作物进行赔偿。对于冬季影响温室蔬菜生长与产量的主要气象灾害——低温，尚未

有成熟的保险产品。本文建立了日光温室黄瓜收获期低温温室外致灾指标，探讨了低温天气与蔬菜产量的定量影响关系，初步构建了日光温室黄瓜低温农业保险产品，研究成果为以后设施蔬菜灾害天气指数保险产品的上市提供数据支撑。

3 结论与讨论

(1)与大田农业相比，设施蔬菜发展时间相对较短，产量数据、灾害数据积累相对不足，给制定蔬菜灾害天气指数保险产品带来一定困难。本文以黄瓜多次采收数据为时间样本序列，以此弥补产量数据的不足。通过计算同时段相对气象产量和低温天气的对应关系，建立减产率与低温天气指标的定量关系。

(2)本研究在考虑低温天气对温室蔬菜产量影响的基础之上，还增加了低温天气和不同持续天数的历史发生概率的计算，以已有的气象灾害农业保险产品为参考，初步建立包含致灾指标、持续天数、减产率的温室蔬菜果期低温天气指数农业保险产品。

(3)由于目前灾害数据样本缺乏，本研究成果尚未有实测灾害减产数据检验，今后也将在这方面继续补充完善。