0 引言

玉米是河南省主要秋粮作物，目前河南省玉米种植面积稳定在300万公顷以上，总产量超过1 700万吨，2018年种植面积达到326万公顷，总产量为2 180万吨.河南玉米基本为雨养农业，生育期降水量变化幅度大，旱灾发生频率高，波及范围大，对玉米高产稳产有重要影响.因此，提高干旱防灾减灾能力不仅能降低玉米种植农户的损失，而且也有利于国家粮食安全.

传统农业保险中的道德风险、逆选择等问题，不但影响农民参保的积极性也不利于农业保险的发展.而以客观气象数据作为费率厘定与损失赔偿的依据的天气指数保险能有效克服这些难题，所以，近年来逐渐受到国内外学者重视并开展了大量研究工作.国外，南非、墨西哥和美国设计了降水指数保险，以降低干旱对农业造成的损失，如加拿大学者VARANGIS P等设计了高温指数保险，用以减少高温对玉米和饲草产量造成的影响[1].国内，我国学者也开展了天气指数保险研究，如朱俊生设计了针对安徽省水稻的干旱和高温热害指数保险[2]、肖秀珠等设计了龙岩市烟草冻灾和水灾天气指数保险[3]、易沵泺等设计了草原牧区雪灾天气指数保险[4]、杨丽和牛浩设计了山东省小麦和玉米的天气指数保险[5-6]，以及陈怀亮[7]、方文松等[8]、任义方等[9]和曹雯等[10]研究了河南冬小麦干旱天气指数保险.这些天气指数保险产品已得到推广应用，并取得了较好的服务效果.

河南干旱灾害频繁发生，严重降低了玉米产量，并给农民造成了巨大经济损失，因此急需开展干旱灾害风险评估和风险转移技术研究，最大限度减轻灾害造成的影响.虽然目前有关河南夏玉米干旱灾害的研究成果较多[11-13],然而针对该地区干旱灾害天气指数保险研究在国内开展较少.本研究将河南夏玉米干旱天气指数保险产品设计提供依据，对于拓展天气指数保险研究领域，实现河南夏玉米生产过程中的干旱灾害风险规避，保障种植户的经济利益很有必要.

1 数据与方法

1.1 数据

研究中使用的数据包括：河南省夏玉米种植区20个气象站点1988—2017年的气象资料(主要包括逐日平均气温、降水量、风速等)；河南省20个农气站的夏玉米生育期资料，以及1988—2017年河南省及其20个市(县)夏玉米产量资料.这些数据分别来自于地理国情监测云平台、中国气象数据网、河南省统计年鉴及各地市统计年鉴.

借助Excel、Matlab、R等软件，采用常规统计分析方法，对玉米产量数据、生长观测数据和天气指数模型进行处理.

1.2 研究方法

1.2.1 干旱天气指数选取

夏玉米的生长发育和产量与全发育期的日照、气温、降水等气候变量有很高的相关性[13-16].因此，根据天气指数设计的原则[17]，需选用受人为因素影响小且与玉米产量损失密切相关的气象指标构造对应的灾害指数.本文选取降水距平百分率作为衡量河南省夏玉米干旱程度的指标，当降水距平百分率为负值时将干旱天气指数HW取为降水距平百分率的绝对值，

其中，HW为干旱天气指数(单位：%)，Pα为降水距平百分率(单位：%)，P为某时段降水量(单位：mm)，为计算时段30年平均降水量(单位：mm).

1.2.2 气象产量分解

玉米产量可以分解为长期趋势产量、气象产量和其他随机因素的影响，为了分离出长期趋势产量Yt和短期波动的气象产量Yw，利用HP(Hodrick & Prescott)滤波法分析玉米单位产量序列.减产率定义为气象产量与长期趋势产量的比值.通过计算可以得到1988—2017年河南省20个市(县)夏玉米减产率数据，

其中，Y是实际产量.参考马晓群等的安徽省农作物干旱损失动态评估模型及其试用[18]，将X<-5%的年份视为减产年，相应地-X为减产率.

1.2.3 干旱保险评估

受样本容量的限制，本文在分析干旱天气指数与减产率关系时用的是河南省20个站点的夏玉米干旱典型样本，而玉米干旱风险的大小不但受天气的影响，还与种植区的经济发展水平、抗灾能力、农田基础设施、地理环境、农民的种粮积极性等因素有关.从而，不同种植区的风险水平是不同的，应该实行不同的费率水平，这里我们利用各种植区域的干旱风险评估结果对保险费率进行修订，从而实现不同区域的差別费率.灾害风险评估是修订保险费率的基础性工作和依据，本文主要考虑致灾因子危险性[9].

干旱致灾因子危险性可以用来衡量发生干旱灾害的可能性.因子越大，发生旱灾的可能性也越大，对夏玉米产量影响的程度越大；反之，发生旱灾的可能性越小，对夏玉米生产影响就越小.用干旱频率和干旱强度的乘积表示河南夏玉米全育期干旱致灾因子危险性，