“精准预警+巨灾保险”让农业发展“兜得住底”

中国发展改革报社记者 | 白雪

全球气候变暖背景下，极端天气事件频发，给农业生产带来前所未有的挑战。南方洪涝、北方干旱、台风路径复杂化等问题，不仅威胁粮食安全，更直接影响千万农户的生计。在此背景下，农业气象灾害预警与巨灾保险成为应对极端天气的重要手段，前者通过精准监测预警帮助农户提前防御，后者通过风险分摊机制助力灾后重建。近日，在由绿色创新发展研究院（iGDP）和江西信息应用职业技术学院联合举办的“农业应对极端天气：预警与巨灾保险”讨论会上，与会专家认为，加强跨部门协作与技术创新是提升预警准确性的关键。同时，推广巨灾保险需政策引导与市场机制双管齐下，能够有效保障农户利益，促进农业可持续发展。

传统农险依赖“灾后核损”

农业保险在我国推广多年，却始终面临多重发展瓶颈。传统保险模式存在定损难、周期长、纠纷多等问题。广东省气象部门原专业技术总师杜尧东认为，传统农险依赖“灾后核损”，比如在中山花木产业中，现场定损需7～15天，且易因灾情认定引发纠纷。广东省肇庆市2022年发布相关显示，传统农险赔付率仅16.41%，导致农户参保意愿较低。江西省赣州市气象局正高级工程师谢远玉介绍，赣州曾出现局部洪涝灾害后，保险公司因核损耗时过长，导致农户错失复产时机。

这些案例凸显了传统保险模式在应对农业灾害时的效率瓶颈，也反映出改革传统理赔模式的紧迫性。

除了传统模式的痛点，政策性保险的体系局限也不容忽视。当前，政策性农险以“保生产投入”为主，如香蕉亩保额仅1500元，与亩产8000元的实际价值脱节。

江西省农业气象中心高级工程师姚俊萌介绍：“江西现有水果种植保险多覆盖自然灾害，针对黄龙病等重大病虫害的险种不足，与农户需求存在一定的错位。”

小农户作为农业生产的主体，其面临的保险困境尤为突出。姚俊萌在调研中发现，江西部分小农户每亩水稻收益仅数百元，难以承担政策性保险自缴部分。谢远玉举例，2021年，赣州某果园通过熏烟防护抵御低温冻害，而邻近未采取防冻措施的农户损失惨重，部分小农户因“对保险条款理解困难”放弃参保。与此同时，基层协保队伍专业能力不足，也进一步加剧农户认知障碍。这些问题表明，提升小农户的保险可及性，需要从支付能力和认知水平两方面同时发力。

技术层面的制约同样不容忽视。南京信息工程大学气候与环境治理研究院执行院长、欧洲科学院院士姜彤认为，气象指数保险需30年以上气象与灾情数据支撑，但多数地区缺乏系统记录，如福建龙岩早期烟叶霜冻指数保险，因数据积累不足导致模型偏差。同时，气候变化使极端事件超出历史数据范围。这些技术瓶颈的存在，制约了气象指数保险的精准性和普适性，亟须通过技术创新和数据积累加以突破。

多地展开突破性实践

全球气候变暖背景下，极端天气频发对农业生产构成严峻挑战。在这一背景下，气象指数保险作为农业防灾减灾的创新工具，正在多地展开突破性实践。

2016年，广东率先在全国推出巨灾指数保险，创新采用“财政+巨灾+指数+保险”模式。杜尧东介绍，该模式以台风、强降雨等为承保灾种，依托第三方气象数据精准计算触发阈值，实现快速赔付——2016年“海马”台风期间，创下全国首例24小时内赔付2100万元的纪录。截至目前，广东省已出具184份气象巨灾报告，18个地市累计保费达10.1亿元、赔付11.3亿元。此外，广东还通过“一市一方案”的定制化设计，研发涵盖三大核心技术、13个子模型的数字化平台，打通从灾害监测、指数计算到赔付的全流程，显著提升了财政资金使用效率。

杜尧东在谈及成功经验时表示：“‘广东模式’的核心是跨部门协同。”该模式以“一地一策”为特点，在平衡多方利益的基础上，构建了“险前预警—险中监测—险后快赔”的全流程服务体系，将平均理赔时效压缩至24小时内。同时，通过线上线下融合的宣传培训机制，进一步提升了农户对保险产品的认知水平。

在江西赣州，关于农业巨灾保险的探索也正在进行。谢远玉介绍，赣州作为江西省首批农业巨灾保险试点市之一，因暴雨、干旱等气象灾害频发，亟须建立风险分散机制。在此背景下，赣州市政府每年投入1667万元专项保费用于推进试点。而赣州市气象局则深入调研农业经营主体，与多部门充分座谈，以1981～2020年气象观测资料为依据，精准选取暴雨、干旱、冰霜冻害及大风指数作为关键指标，以此搭建起完善的农业巨灾保险体系。

赣州农业巨灾保险试点成果亮眼。2021～2023年，赣州市累计获取1.08亿元理赔金，这些资金有效投入到灌排渠系、钢架大棚等农业设施修复中，切实增强了区域防灾减灾能力。但在实践推进中，也显现出一些亟待解决的问题。谢远玉坦言：“极端灾害年份2022年的罕见干旱，极易造成保险部门风险攀升。此外，受全球气候变化影响，气象指数的精准性依赖长期数据支撑，因此需要逐年优化完善相关数据，才能保障保险机制科学、可持续运行。”

从广东的“秒级理赔”到赣州的“全域覆盖”，气象指数保险正在进行一场风险治理的有力探索。保险公司通过技术创新将气候风险转化为可量化、可交易的金融产品，政府用政策填补市场空白，农业抵御极端天气的防线实现了既“兜得住底”又“可持续”。

核心支撑是强大算力

应对气候风险，精准预警是首要防线，而气象预警的核心支撑是强大的算力。南京信息工程大学气候与环境治理研究院执行院长姜彤表示，人工智能与大数据正推动灾害预测范式变革，传统预警多关注单一强度指标，而超算可同步解析灾害事件的多维特征——包括影响范围、移动路径和持续时间。

“极端事件认知革新后，人工智能可快速识别灾害强中心，预判影响面积变化。”在姜彤看来，这种“全过程认知”极大提升了预警价值。据介绍，江西省农业气象中心正是依托中国气象局高精度格点数据，构建起柑橘木虱气候风险评估模型。利用212个实地调查点数据，通过最大熵模型筛选出冬季低温、最冷季节降水量等6个关键气候因子，准确预测了木虱随气候变暖北扩的趋势。

姜彤认为，人工智能与大数据可通过分析极端事件的强度、中心范围、持续时间及影响面积等多维度数据，提升预测的准确性与时效性，助力风险预估。

大数据技术能够有效挖掘气象数据与农业损失之间的关联，为精准设计保险产品提供科学依据，让“气象指数”转化为“可交易的金融产品”。

复旦大学大气科学研究院特聘研究员赵艳霞团队将海量气象数据转化为标准化“气象指数”，犹如为金融行业提供了一把通用标尺。“我们把尺子交给市场，机构可自主度量风险。”赵艳霞介绍，针对金融行业数据保密问题，气象部门将海量气象数据转化为气象指数，形成包含农业、能源、交通等领域的指数体系，为金融行业提供风险度量工具。比如，探索出温度指数在水产养殖与空调行业、寒潮指数在输电公司等场景的应用，实现风险对冲与分散。

姚俊萌表示，提升预警精准性和时效性需双管齐下，一方面通过提高预报频次弥补预测误差，另一方面借助人工智能为种植户构建“用户画像”，依据种植类型、区域特征等精准推送定制化预警信息，避免无效信息干扰。针对小农户保险支付能力不足的问题，他建议，强化农业政策性保险的政府兜底作用，通过财政补贴降低农户保费负担，同时在设计商业保险产品时优先保障小农户灾年收益，推动政策覆盖与农户需求的精准对接。

针对目前的政策限制与技术瓶颈，杜尧东提出未来需系统性推进三方面工作。首先推动制度突破，在省级方案框架下实施区域定制化策略。其次加强技术融合创新，引入多源数据优化模型，探索“保险+期货+信贷”的协同联动机制。最后强化科普宣传与体系建设，通过基层人员培训，推动风险防范重心向“险前预警”前移，并实现保险保障从“保成本”到“保收入”的结构性升级。

针对保险产品设计，姜彤建议，强化国家及地方在巨灾保险领域的制度保障与立法支持，尤其可借鉴地方先行先试经验，为气象指数触发的快速理赔机制奠定法律基础，解决“不确定性风险”与“合规性”的衔接问题。