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Drought risk conditions determine the recent evolution in crop insurance claims in France

本研究表明，一种通过结合作物物候与水分平衡的模型链所推导出的新型作物特定干旱指数，能够有效地与法国玉米的农业保险理赔额相关联并对其进行预测，为评估不断演变的干旱风险对农业保险损失的影响提供了一个有价值的工具。

原作者： Léa Laurent, Renan Le Roux, Albin Ullmann, Thierry Castel

发布于 2026-10-22

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原作者： Léa Laurent, Renan Le Roux, Albin Ullmann, Thierry Castel

原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 ✨ 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。阅读完整免责声明

农民一直以来都与天气共生，但近几十年来，随着气候变化使得极端事件更加频繁且剧烈，赌注也随之升高。当夏季过于干燥或春季带来意外霜冻时，农作物可能会歉收，从而威胁到那些耕种土地之人的生计。为了应对这种不确定性，法国的许多农民已转向农作物保险，这是一种在自然界给予打击时进行赔付的财务安全网。然而，对于承保这些保单的保险公司来说，数学计算正变得越来越困难。随着气候的变化，干旱的频率和强度正在发生改变，这可能导致过去的保险模型变得过时。如果农作物歉收的风险上升速度快于收取的保费，整个系统可能会变得不稳定。准确理解这些不断变化的天气模式如何转化为经济损失，不再仅仅是一个学术课题，而是确保粮食生产安全和保险市场可行性的必然要求。

在一项新的研究中，来自法国一所大学和一家大型保险公司的研究人员联手合作，试图理清这一复杂的联系。他们将重点放在玉米上，这是法国种植最广泛的作物之一，而且对缺水现象特别敏感。该团队希望建立一个数字模型，追踪全法国范围内的干旱严重程度，并将其与保险公司实际支付的金额进行直接对比。通过这样做，他们希望确定该模型是否能准确预测干旱对经济的影响，从而为气候变化如何重塑农业风险格局提供更清晰的图景。

研究人员首先构建了过去六十年法国气候的详细图景。他们使用了一个复杂的计算机系统，将历史天气数据与土壤持水能力相结合。该系统使他们能够模拟全国范围内玉米作物的每日水分平衡，并以网格形式呈现。他们考虑了土壤能持水量、植物在不同生长阶段所需的水量，以及水分蒸发到空气中的量。通过这种模拟，他们为每一年和每个地区创建了一个单一且易于阅读的数字：干旱指数。这个数字本质上衡量了作物在生长季节经历的总水分亏缺，充当了衡量气候干燥程度的记分卡。

拿着这张干旱记分卡，团队转向了现实世界的财务记录。他们获取了其保险合作伙伴涵盖2011年至2022年的数据。这些数据包括各地区投保玉米作物的总价值，以及当作物遭受损失时支付的索赔总额。为了进行公平的比较，他们计算了“损毁率”，这仅仅是赔付金额与投保作物总价值的比率。这一指标剔除了作物价格的影响，纯粹关注实物收获的损失。随后，他们将这一财务损毁率与相同年份和地区的干旱指数进行了对比。

结果令人瞩目。在主要的玉米产区层面，干旱指数与保险赔付率步调一致。在布列塔尼和法国中西部等地区，相关性异常强烈，这意味着当模型预测出现严重干旱时，保险公司支付的金额显著增加。在东北部，这种联系也很明确，尽管稍显逊色。唯一一个联系较弱的地区是西南部，研究人员怀疑那里的数据可能受到了灌溉的影响。由于他们的模型没有考虑到从河流或水井中抽取的灌溉用水，因此无法完全解释灌溉区发生的损失，导致了干燥得分与实际保险索赔之间的不匹配。

为了确保研究结果的稳健性，团队测试了模型中不同设置对结果的影响。他们尝试改变假设的播种日期、不同玉米品种的生长周期，以及植物被视为因缺水而“受压”的具体阈值。他们发现，播种日期和作物品种对整体准确性的影响微乎其微。然而，压力阈值至关重要。当模型假设玉米植株甚至在土壤仍保留少量水分时就开始遭受显著损害，而非等到土壤完全干涸时，其表现最为出色。这表明，相比于简单的“干旱土壤”定义，植物对水分短缺更为脆弱。

该研究还观察了干旱状况随时间演变的情况。通过将20世纪60年代和70年代的干旱评分与过去十年的数据进行比较，研究人员观察到法国大部分地区干旱严重程度呈明显的上升趋势。这一增长主要是由温度升高引起的蒸发增加所驱动的，高温从土壤和植物中抽取了更多水分。最剧烈的变化发生在20世纪80年代后期，那是一个气温骤升的时期。自2011年以来，干旱指数持续攀升，表明玉米作物的风险正在保险合同生效期间不断加剧。

这项工作证明，基于土壤水分和植物需求的计算机模型可以作为保险损失的可靠预测工具。它在干旱气候的物理现实与保险索赔的财务现实之间建立了切实的联系。对于保险业而言，这提供了一个新工具，以便在变化的世界中更好地理解和定价风险。对于农业部门而言，它凸显了关键作物对水分亏缺日益增长的脆弱性。虽然该模型目前是针对玉米定制的，但研究人员认为，这种方法可以推广到其他作物和其他天气风险，如霜冻或强降雨。最终目标是创建一个更具韧性的系统，让农民赖以生存的财务保护能够跟上不断变化的气候步伐，确保农业能够在日益难以预测的天气面前继续繁荣。

技术摘要：干旱风险状况决定了法国农作物保险理赔的近期演变

问题陈述
农业生产正日益受到极端天气事件（尤其是干旱）的影响，而由于气候变化，这些事件正在加剧。在法国，自2005年建立的多风险气候（MRC）农作物保险合同表现一直不佳，在2005年至2022年间的18年里，有15年记录了高赔付率。虽然水过剩、霜冻和干旱等特定天气事件被确定为造成这些损失的主要原因，但仍需要更好地量化不断变化的干旱风险如何具体影响保险绩效。玉米作为法国的一种主要作物，具有高需水特性，对水分亏缺特别敏感。本研究旨在解决理解不断变化的干旱风险条件与农作物保险合同财务表现（赔付率）之间相关性的空白，目标是确定建立的模型干旱指数是否可以作为保险理赔的可靠代理指标。

方法论
本研究采用了研究实验室（Biogéosciences UMR 6282）与保险公司（Groupama Assurances Mutuelles）之间的协作方法。该方法整合了气候再分析、作物建模和经济数据分析，涵盖两个空间尺度：法国省份层面和五个主要的玉米产区。

数据来源：
- 气候数据： 来自 Safran-Isba-Modcou (SIM2) 再分析系统（8km 分辨率）的每日气象数据（降水量和潜在蒸发量 - PET），覆盖范围为 1959–2024 年。
- 土壤数据： 来自 GISSol 数据库的有效蓄水量（RU）类别。
- 经济数据： 由保险公司提供的 2011–2022 年期间非灌溉玉米地块的投保资本和理赔成本。
建模链：
- 物候学： 利用生长积温模型（STICS 公式）模拟三种不同作物周期长度（短、中、长）及三种播种日期的玉米生长情况。这生成了作物系数 ( $K_c$ ) 以计算最大蒸发量 ( $MET$ )。
- 水分平衡： 一个双储层水分平衡模型用于计算每日土壤含水量 ( $R(t)$ ) 和相对有效水含量 ( $REW(t)$ )。
- 干旱指数 ( $DI$ )： 通过计算当 $REW(t)$ 低于临界阈值 ( $REW_c$ ) 时的土壤水分亏缺 ( $WSD$ )，推导出特定作物的年度干旱指数。研究测试了各种 $REW_c$ 阈值（范围从 1% 到 40%）以优化与保险数据的相关性。
统计分析：
- 研究计算了“毁损率” ( $DR$ )，定义为理赔成本与投保资本的比率，作为保险赔付率的代理指标。
- 使用 Spearman 秩相关系数来评估在生产区和省份尺度上，模拟的 $DI$ 与观测到的 $DR$ 之间的关系。
- 进行敏感性分析，以评估参数化（作物周期、播种日期、压力阈值）和空间尺度如何影响相关性的稳健性。

关键结果

干旱风险的演变： 玉米干旱指数 ( $DI$ ) 在 1960 年至 2024 年间，在大多数法国生产区均显示出明显的上升趋势。这种加剧现象在 1987–1988 年前后观察到的剧烈变暖后尤为显著，其主要驱动力是蒸发量的增加。最显著的增长出现在东北极端地区（盆地 4）和中东部地区（盆地 5）。
与保险理赔的相关性：
- 在生产区尺度上， $DI$ 与盆地 1、2 和 5 的毁损率 ( $DR$ ) 表现出强烈的显著 Spearman 相关性（系数在 0.8 到 0.9 之间）。盆地 4 显示出中度的显著相关性（约 0.65），而盆地 3（西南部）则显示相关性不显著。
- 在省份尺度上，主要生产区内的多数省份都发现了显著的相关性，尽管存在空间差异。
参数化的影响：
- 作物周期长度和播种日期对相关强度影响较小。
- 水分胁迫阈值 ( $REW_c$ ) 是关键参数。较低的阈值（特别是 10% 和 20%）使得具有显著相关性的省份百分比最高。这归因于指数的分布形状：较低的阈值增加了 $DI$ 分布中零值的频率，从而更好地匹配了 $DR$ 数据的“零膨胀”特性（即许多年份/地点没有理赔发生）。
数据局限性： 盆地 3 和 4 的相关性较弱，部分归因于数据质量问题，特别是经济数据库中可能包含了灌溉地块，而目前的非灌溉 $DI$ 模型无法解释这些地块。

意义与主张
本文主张，开发的特定作物干旱指数 ( $DI$ ) 可作为玉米在生产区和省份尺度上农作物保险理赔的“良好代理指标”。研究证明，由气候变化驱动的干旱风险演变，与近期农作物保险赔付率的恶化有着显著的联系。

作者将这项工作定位为将气候变化动态整合到精算模型中的基础性步骤。其意义在于成功实现了研究与工业界的协作，提供了一种方法论来：

量化不断变化的干旱风险对保险绩效的影响。
确定最优的模型参数化（特别是压力阈值），以最大限度地实现物理风险模型与经济结果的一致性。
提供一个框架，在能够更好地隔离特定风险（例如，区分干旱理赔与其他灾害理赔）并改善灌溉数据质量的前提下，该框架有望扩展到其他作物和其他农业气候风险。

文章结论较为审慎，指出虽然研究结果对玉米具有前景，但未来仍需研究如何将该方法应用于其他作物（小麦、葡萄、油菜），并开发集成指数以涵盖其他受保风险（如霜冻、水过剩），从而全面解释多风险保险赔付率的演变。

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