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中国保险学会2024年度课题项目。
航天信德智图（北京）科技有限公司课题组：课题负责人戴维序，农业风险管理联合实验室主任，航天信德智图（北京）科技有限公司董事长，高级工程师航天信德智图（北京）科技有限公司课题组。课题组成员：黄继茂、彭玉泉、郭鉴威、朱英杰，航天信德智图（北京）科技有限公司，硕士研究生。
一、 农业保险风险减量管理体系建设现存问题
（一）精细化程度不够，实操指导性不足
传统灾害预警体系多以行政区域为基本单元，采用宏观化预警模式，尚未实现地块级别的精准覆盖，难以向农户传递针对性预警信息。我国耕地类型具有显著复杂性，即便是同一县域范围内，也可能并存平原、丘陵、山地等多样地形，不同地块在土壤肥力、灌溉条件及作物品种上存在明显差异，这直接导致相同灾害（如暴雨、干旱）对不同地块的影响程度相差悬殊。而农户实际接收到的预警信息，往往缺乏“是否需要灌溉”“具体灌溉量多少”等可落地的操作指引，最终使得预警信息沦为“象征性提示”，难以有效转化为农户主动开展风险防控的实际行动。
（二）时间维度对比分析弱
在时间维度的对比分析上，当前体系存在明显短板：一方面，未能充分挖掘历史数据的参考价值，尚未将历史三年、历史五年的作物长势均值系统整合为科学的评估基准，导致难以精准衡量当年作物的实际生长状况；另一方面，作物长势的监测频率偏低，难以动态捕捉作物生长过程中的细微变化，使得灾害预警工作缺乏及时、有效的数据支撑，无法为风险预判和干预措施制定提供可靠依据。
二、农业保险风险减量解决方案与技术路径
（一）开展地块级精准监测与实操指导
图1地块级精准监测
（二）历史基准参考与高频监测联动
将传统月度或季度监测调整为每10天1次的高频监测，通过绘制时序曲线，动态跟踪作物长势变化，及时捕捉“叶片发黄”“生长速度放缓”等细微异常。一旦发现当年长势与历史基准线出现明显偏差，结合同期降水、温度等气候数据，快速分析原因并发布预警，为灾害预判、病虫害早期防控提供及时的数据支撑，避免因监测滞后导致风险扩大。
图2长势监测与历史基准对比分析示例图
三、案例效益分析和有关建议
（一）效益分析
在风险减量的具体实践中，新疆六师依托地块级遥感技术，以5天一周期的地块尺度信息采集为核心，结合高精度地块数据，定期获取农作物从播种、出苗、田间管理到采收的全过程图像信息。通过分析不同时段农作物的叶绿素含量、叶面积指数、农田墒情等苗情参数，六师各级政府能指导农户及时调整灌溉、施肥等农事活动——这种基于地块级数据的精准干预，可提前避免灌溉不当、施肥盲目、生长偏差等问题，确保农作物在各个生长阶段均能得到适宜生长条件，实现作物风险的前置减量。
通过近两年来地块级遥感技术的应用及精准服务指导，与以往年度同期相比，六师农业生产成效显著，技术的实际应用价值逐步体现：在节水上，依托地块级墒情监测与高精度数据匹配，减少“大水漫灌”情况，节水量达14%，同时降低水资源浪费与土壤板结问题；在节肥上，通过地块级作物营养需求分析，优化传统“一刀切”施肥方式，节肥量达10%，减少化肥过量或不足带来的影响；在增产与效率提升上，2023年冬小麦最高单产898.19公斤/亩，刷新新疆纪录，2024年棉花平均亩产460公斤，作物产量逐年提升，同时约190万亩棉花的采收时间从原来的28天缩短至20天——这些成果正是地块级遥感监测技术通过精准风险管控，减少损失、提升效益的直接体现。
（二）有关建议
推动保险机构与科技、农业部门建立三方协同机制：一方面，按年度更新地块信息与种植数据，构建动态农业底图，为“地块级监测”提供最新高分数据底座；另一方面，将遥感获取的地块长势数据、历史基准数据与保险业务深度融合。在承保阶段用地块数据精准评估风险，在风险减量阶段依据高频监测数据推送防控建议，在理赔阶段通过地块级损失数据简化定损流程，真正实现保险业务从“事后理赔”向“事前减量、事中管控”的全链条升级。
健全全流程精准标准体系。以“合规、经济、快速、准确、共享”为核心原则，结合地块级遥感技术在农业生产精准干预中的应用逻辑，推动行业建立种植业保险“投保-风险减量-理赔”全流程精准标准；针对行业底图更新、大地块矢量提取等影响数据精准度的共性技术与操作问题，明确统一规范要求，进一步提升行业标准化水平与服务效率，让保险服务更贴合农业生产实际风险管控需求。
编辑：于小涵
中国保险学会
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传统灾害预警体系多以行政区域为基本单元，采用宏观化预警模式，尚未实现地块级别的精准覆盖，难以向农户传递针对性预警信息。
