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“承保理赔不精准、道德风险严重”是长期困扰中国农业保险健康可持续发展的顽固性问题。其中,承保理赔的技术手段落后、科技应用能力有限是一个重要原因。在新一轮科技革命和产业变革的背景下,中国农业保险科技悄然兴起,大数据、移动互联、 3S （遥感、地理信息系统、全球定位系统）、人工智能、物联网等信息科技为农业保险承保理赔的精准化提供了创新动力,并发挥了重要作用。在综述中国农业保险精确承保精准理赔研究进展的基础上,提出科技赋能农业保险精确承保精准理赔的解决方案：在种植业保险上,在整合土地确权、灾害灾情、气象等大数据资源基础上和3S技术的支撑下,采用“空天地、多尺度、一体化”的作业新模式和“按图承保、按图理赔、按图管险”的“农险一张图”管理新理念;在养殖业保险上,通过人工智能（AI）和物联网（IoT）等科技手段对养殖个体进行精准识别和有效标记,实现养殖标的数量与权属的确定。结合上述解决方案,从保险机构端、政府管理端和投保农户端3个层面提出农业保险精确承保精准理赔的科技应用路径,期望能为推进中国农业保险精准化的科技创新和应用推广提供参考。 相似文献
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作为农业支持保护政策和农村金融服务体系的重要组成部分,中国农业保险在保护国家粮食安全和重要农产品供给方面发挥了重要作用,成效显著。然而,现阶段中国农业保险承保理赔依旧相当粗放,存在效率低下、手段落后、道德风险严重、协保不规范等现状与问题,严重影响了农业保险的可持续发展和参保农民的获得感。究其原因在于保险机构的技术手段落后、支撑信息缺乏、基层队伍素质低、风险管控不健全;政府管理部门的保险信息不对称、数据共享难度大、标准规范难制订和核定机制未形成;农村农业的基础相对薄弱,农民保险意识和认识不足,保险知情权未全面落实和科技应用能力有限。现阶段,农业保险亟待推进精确承保和精准理赔工作,意义重大。基于此,保险机构应加大科技创新应用力度、加强基层服务体系建设和构筑内部风险管控体系;政府部门应建立大数据共享与应用机制、加快查勘定损标准规范制订和推进损失核定委员会设立;同时,应增强投保农户保险意识、纠正错误认识并推动科技在农民端普及,进而合力推动中国农业保险的精准化转型升级。 相似文献
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本研究针对中国近年来重点发展的创新型区域收入保险缺少第三方实时客观产量数据的问题，引入了卫星遥感估产技术，探讨其应用模式和适用性。以山东省嘉祥县大豆区域收入保险为例，基于哨兵2号卫星遥感数据提取大豆种植地块，计算归一化植被指数（NDVI）和作物生理参数，结合气象卫星遥感数据与实地抽样测产数据，建立了多参数线性回归模型估算大豆产量。研究结果显示，卫星遥感获取的研究区大豆种植面积为124 km2，与当地农业局上报的127 km2相差3 km2；采用实测地块验证，种植分布地块遥感识别精度达90%；产量估算结果显示，2018年8月23日大豆结荚期的NDVI和9月7日大豆鼓粒期的NDVI对大豆单产的解释度最佳，多参数回归模型计算全区平均产量为244,500 kg/km2，与常年299,800 kg/km2相比，体现了受灾严重的农情；产量估算数据与实测数据之间的回归系数达0.92，可满足应用需求。结果表明，基于哨兵2号卫星遥感数据能够准确识别研究区大豆种植分布，并能在大豆收获后最快一周完成产量估算，指导保险公司的理赔工作。 相似文献
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农业风险管理体系的建立是中国农业产业稳定发展的重要基石。农业保险作为重要的农业风险管理工具,正在从单一赔付服务向全流程农业风险管理转型。构建农业风险模型,研发农业风险模型系统,实现农业风险的自动化和智能化模拟、计算与决策,对提升农业风险识别、分析、评估、预测和决策能力,实现农业保险的风险管理转型升级具有重要意义。在归纳总结农业风险与风险模型的基础上,对农业风险模型系统的应用价值和建设路径进行深入分析,列举现阶段中国农业风险模型系统的典型案例,分析指出了现阶段存在的问题,并提出了推进中国农业风险模型系统建设、为强化农业保险风险管理提供重要支撑的建议。 相似文献
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种植收入保险已成为中国农业保险的一种重要形式,2022年将在13个粮食主产省的所有主产县开展.本文首先回顾了遥感技术在农业保险中的总体应用历程,其次,通过阐述现有种植收入保险的业务模式,展现了目前遥感技术在该模式下的应用场景,并对各种应用场景下的关键技术的应用研究进展进行了评述,包括耕地地块提取、作物分类提取、作物灾情... 相似文献
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中国小麦自然灾害风险综合评价初步研究 总被引：2，自引：0，他引：2
【目的】探索建立作物自然灾害风险综合评价方法,对省级单元小麦自然灾害风险进行综合分析和评估。【方法】基于区域自然灾害理论,构建作物自然灾害风险综合评价指标体系,利用层次分析法和差异化赋权方法,综合加权得到灾害风险综合评价指标（I）,基于I进行风险综合评价和分级,并利用小麦因灾损失估算值（L）进行验证。【结果】基于以小麦为承灾体的不同类型灾害发生频次和危害程度分析致灾因子的构成和危险性的区域分异;利用14个评价指标对不同省区小麦自然灾害的孕灾环境不稳定性（S）、致灾因子危险性（H）、承灾体脆弱性（V）和抗灾减灾能力（C）进行了评价和比较;利用各省区小麦自然灾害风险综合评价值,借助GIS技术将风险评价结果进行直观化表达,显示西北麦区、黄淮麦区和长江中下游麦区的省区具有较高的灾害综合风险,风险评价值与基于灾情数据的小麦灾损估算值显著相关。【结论】评价方法和结果可用于寻求和发展风险监测、预警、防灾减灾等缓解小麦生产风险的综合策略。 相似文献
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利用CMIP5多模式集合模拟气候变化对中国小麦产量的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】利用最新的国际耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）中30个全球大气-海洋耦合模式（AOGCMs）在典型浓度路径（RCPs）情景下的气候预估结果,基于集合模拟的方法评估气候变化对中国未来小麦产量的影响。【方法】气候变化对农业的影响评估通常基于未来逐日的气象资料,然而AOGCMs模拟的逐日数据存在较大的不确定性。利用“虚拟气候变暖”（PGW）的方法,将CMIP5模式预估的未来气候变化的信号与当前气候的逐日站点观测资料相结合,得到未来气候预估的逐日数据集合。结合作物过程模型CERES-Wheat,利用集合模拟的方法,以概率的形式量化表述气候变化对中国小麦产量影响的不确定性。【结果】未来中国冬春小麦代表站在其小麦生育期内的平均气温均有升高。预估21世纪末期,冬小麦代表站平均增温2.7-2.9℃,春小麦代表站平均增温3.0-3.3℃。RCP8.5情景比RCP2.6情景增温显著。预估未来冬、春小麦在其生育期内的降水量普遍增加,并随着排放量的增长,降水量表现出逐渐增多的趋势。在仅改变未来气候变化的条件下,冬、春小麦的灌溉小麦单产相对于1996-2005年普遍减产,并且随着气候变化,灌溉小麦的减产概率上升。春小麦代表站在灌溉条件下小麦减产的程度比冬小麦代表站更显著。预估到21世纪末期,冬小麦代表站在RCP2.6情景下减产2%左右,在RCP4.5情景下减产6%左右,在RCP8.5情景下减产9%左右,减产概率超过85%。预估春小麦代表站在RCP2.6情景下减产5%,在RCP4.5情景下减产8%以上,在RCP8.5情景下减产15%以上,减产概率超过90%。在雨养条件下,冬小麦代表站的小麦单产相较于1996-2005年显著增产。预估到21世纪末期,冬小麦代表站在RCP2.6情景下增产21%以上,在RCP4.5情景下增产22%以上,在RCP8.5情景下增产25%以上,增产概率超过90%。【结论】利用PGW方法获得未来气候预估的逐日数据集合有效的保留了当前气候的天气信息,尤其是极端天气事件的信息。利用集合模拟的方法评估未来气候在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下对中国小麦单产的影响,表明在灌溉条件下,随着排放量的增加,气候变化导致中国小麦单产减产的概率逐渐上升。雨养小麦单产集合的不确定性较灌溉条件大。 相似文献
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