农业保险作为农业风险管理的重要政策工具，在农业强国建设中发挥着多个方面的关键作用。首先，它为农业生产提供风险保障，尤其在面对自然灾害和市场波动时，能够减轻农民的经济损失，保障粮食生产和供应的稳定性，为国家粮食安全保驾护航。其次，农业保险通过降低农民采用新技术的风险，鼓励农业科技创新和现代化装备的应用，强化农业科技与装备，推动农业现代化进程。此外，农业保险帮助农民和农业企业更好地规划和管理农业生产，优化经营体系，提高经营效率。在提升产业韧性方面，农业保险增强了农业产业对各种风险的抵御能力，确保农业生产在面对挑战时能够快速恢复，稳定农业供应链。最后，农业保险提高了农业生产的可预测性和稳定性，增强了农产品在国际市场上的竞争力，有助于提高农业的国际竞争力（龙文军等，2024）。农业保险既保护了农民的利益，也促进了整个产业的可持续发展，为实现农业强国的目标提供了坚实的支撑。随着建设农业强国和乡村全面振兴的推进，对农业保险提升新质生产力提出了更高的要求（张正侃等，2024；周家宏，2024）。

　　气象服务在农业领域发挥着至关重要的作用。它通过提供精确的气候信息，帮助农业生产者有效应对天气变化，优化种植决策，提高作物产量和质量。在种植规划阶段，季节性气候预测和长期气候变化趋势对选择适宜的作物品种和确定种植时间至关重要。此外，气象数据还能指导农民进行病虫害管理和灌溉水资源管理，通过病虫害发生风险评估和实时土壤湿度监测，优化灌溉计划，提高用水效率。农业灾害预警和响应也是气象服务的重要组成部分（陈思宁等，2024；陈曦，2023；赵艳霞和陈思宁等，2023；Miranda et al.，1997；Nnadi et al.，2013；Odening and Shen，2014）。及时的灾害预警信息，如暴雨、干旱、冰雹等，使农民能够采取预防措施，减少潜在损失。气候变化适应性研究和政策的制定，与气象服务结合，为农业提供了更多的适应策略，帮助农业部门降低气候变化的影响（孙新龙，2024；邹纯丽，2024；Auffhammer et al.，2013； Chatrchyan et al.，2017；Ghahari et al.，2019）。

　　随着精准农业的发展，气象服务提供的精细到田块级别的数据，使农民能够精准施肥、播种和收获，提升农业生产的效率和可持续性。技术的进步，特别是大数据、人工智能和遥感技术的应用，使气象服务在农业中的作用更加凸显。这些技术不仅提高了气象预测的准确性，而且扩大了气象服务的应用范围，使其能够更好地满足现代农业的需求（陈锡文，2024；马达，2024； Eltazarov et al.，2021；Hernández-Rojas et al.，2023； Shalika et al.，2021）。总体而言，气象服务在农业中的应用正朝着更加多样化和精细化的方向发展，为农业的可持续发展提供了强有力的支持。

　　虽然精准气象服务在提高农业生产效率和降低风险方面具有显著优势，但其实施过程中可能涉及高昂的技术和设备投入成本。例如，高精度的气象站、遥感监测设备以及相关的数据处理软件等，都需要较大的资金投入。小规模农户资金有限，难以承担这些额外的费用。对于经济条件较差的地区，即使气象服务能带来长期的利益，短期内的经济压力也可能阻碍其普及。

　　推广精准气象服务需要考虑成本效益比，寻找适合当地经济条件的解决方案。将精准气象服务与农业保险结合，不仅能提升风险评估的准确性，使保险产品更贴合农户需求，降低经济损失，而且能提供及时的天气预警以帮助农户减少损失，提高保险赔偿的精确度，降低成本（包秀琴，2024；郭凤茹等，2022；赵思健等，2023； Vishnoi et al.，2020）。“精准气象+农业保险”增强了农业保险的可及性和适应性，推动了农业的可持续发展，提升了农业保险新质生产力，实现更有效的农业风险管理。（杜文岚等，2023；李代盛，2023；岳成龙等，2023）。

　　在农业保险中的应用精准气象服务，不仅可以提高保险产品的竞争力，而且可以为投保农户提供更加精准和定制化的服务。随着技术的进步和市场的发展，精准气象服务与农业保险的结合将为农业强国建设提供更加坚实的风险保障。本文旨在深入分析精准气象服务在农业保险领域的应用现状、面临的挑战和未来的发展趋势，探讨如何通过精准气象服务提升农业保险的风险管理能力，为农业强国建设提供有力支持。

　　我国气象观测系统是全球规模最大的气象观测系统，实时提供地面、高空、海洋、农气、大气成分、卫星、雷达等343种型号仪器观测的106种数据（肖文名，2025）。近年来，我国气象观测取得的显著进展，主要体现在以下几个方面。

　　一是卫星观测技术的提升。目前，实时收集的国际、国内卫星共36个系列95颗（国内有49颗，国际有46颗）。风云气象卫星经过半个世纪的发展，已经成为全球观测系统的重要组成部分。特别是新一代风云气象卫星，已成为业务应用的主要方式，为灾害天气监测和预警、数值天气预报、气候研究和环境监测等提供了关键的观测资料。

　　二是地面观测站网的优化。1.1万个国家级地面气象站、7.5万个省级地面气象站实时上传降水、气温、风、湿度、气压等逐小时和逐分钟观测数据。地面气象观测站网布局评估显示，通过优化布站方案和距离，提升了气温、相对湿度和降水量的观测水平分辨率，我国在地面气象观测站网的建设和优化方面取得了重要进展。

　　三是智能化和自动化技术的应用。基于机器学习的大气边界层高度预测方法研究显示，利用极限梯度提升（XGBoost）算法可以有效提高大气边界层高度的预测精度，避免了传统方法的误差。

　　四是综合气象观测系统的完善。我国已经建立由7.5万个地面自动气象站、264部多普勒雷达、328部X波段雷达以及探空站、在轨气象卫星等组成的综合气象观测系统。这些观测系统的完善为精准天气预报奠定了坚实的基础。

　　五是新技术和新平台的开发。微波辐射计资料在线共享应用系统的开发，提高了大气垂直方向上温度、相对湿度和水汽密度廓线等数据的获取能力。此外，地市级气象观测综合监控平台的设计与构建，提升了观测数据的准确性、可靠性和设备运行保障能力。

　　六是应对复杂气候条件的能力提升。在2022年北京冬季奥运会期间，中国气象局地球系统建模与预测中心开发了高精度天气预报运营系统，实现了“100米级、分钟级”的时空分辨率和1~15天的预报范围，代表了我国目前最高水平的气象服务能力。

　　我国气象观测在卫星技术、地面观测站网优化、智能化技术应用、综合观测系统建设以及应对复杂气候条件等方面均取得了显著进展，为防灾减灾、气候变化研究和精准天气预报服务提供了有力支持。

　　气象部门构建了时间无缝隙、空间多尺度全覆盖的预报预测体系。近年来，智能网格预报技术取得了显著的发展成果，主要体现在以下几个方面。

　　一是技术赋能与业务应用。国家气象中心通过科技创新，推动智能网格预报技术的发展，构建了以智能网格预报为主线的新型气象预报业务流程，实现了精准预报的目标。智能网格天气预报系统为公众服务、行业服务、防灾减灾、重大保障等提供了更科学可靠的数据保障。在农业气象灾害格点产品方面，国家气象中心在原有的“分作物、分灾种、分区域”基础上，结合作物分布情况和智能网格天气预报系统，增加全国范围的公里级农业气象灾害监测产品，并将产品分辨率从5公里提升到1公里，使农业气象影响预报更加精细。

　　二是精细化预报能力提升。智能网格预报技术在精细化降水预报中表现出色。例如，基于西南区域智能数值网格模式预报系统（SWC-WINGS）的气温和降水精细化预报系统，通过实时偏差订正方法和时间滞后集合，显著提高了短时预报的准确性。此外，基于构的精细化降水预报平台也展示了智能网格技术在区域气象预报中的应用。

　　三是多领域应用拓展。智能网格预报技术不仅应用于天气预报，而且扩展到其他领域。例如，在雷电预测中，基于XGBoost算法的网格化雷电预测模型实现了非定点预警，提高了预测的精确度。在风速预报中， DSS-UNet算法通过多尺度时空结构显著提升了风速预测的准确性。

　　四是算法与模型创新。智能网格预报技术结合了多种先进的算法和模型。例如，基于残差网络50层模型（Resnet50）的近海海面风场预报订正模型显著改善了风速预报的准确性。此外，基于深度学习的天气预报方法也在不断优化，虽然存在一些局限性，但其潜力仍然被看好。

　　五是跨学科融合与数据驱动。智能网格预报技术的发展离不开跨学科的融合和大数据的支持。例如，结合全球导航卫星系统（GNSS）大气反演技术和反向传播（BP）神经网络模型，可以提高强降水预报的准确性。此外，科学数据挖掘技术的应用也为智能网格预报提供了新的思路。

　　智能网格预报技术在精细化预报、多领域应用、算法创新以及数据驱动等方面取得了显著进展，为气象预报的精准化和智能化提供了强有力的技术支持（徐嫩羽，2024）。

　　气象再分析数据是一种通过结合观测数据和数值模型，重建过去大气和海洋状态的方法（师春香等，2023）。其主要作用一是提供连续的南宫智能科技气候记录。再分析数据通过数据同化技术，将历史观测数据与数值模型结合，生成长时间序列的气象场，填补观测数据的空白。二是支持气候变化研究。再分析数据能够描述气候变化特征，如温度、降水、风速等变量的长期变化趋势。这些数据在评估气候变化趋势、监测极端天气事件以及验证气候模型方面具有重要作用。三是补充观测数据。在气象站点稀疏或缺乏观测数据的地区，再分析数据可以作为观测数据的补充，帮助研究者更好地理解区域气候特征。四是提高模型精度。再分析数据通过不断改进的数据同化技术和数值模型，提高了气候模型的精度和可靠性。例如，第三代再分析产品（如ERA5）在描述地表至高空温度方面与观测更为接近。五是支持水文和环境应用。再分析数据在水文模拟、灾害预警和环境研究中也有广泛应用。例如，在新疆等气象站点稀疏的地区，再分析数据能够有效补充气象条件，提高水文模型的精度。

　　近年来，随着多源数据融合技术的进步，气象再分析数据的发展主要体现在：一是技术进步。数据同化技术的改进和数值模型的优化使再分析数据的质量不断提高。例如，四维变分同化方法（4D-VAR）和先进的气候模型被广泛应用于再分析过程。二是高分辨率和全球覆盖。新一代再分析产品（如ERA5）提供了更高分辨率的全球气候数据，能够更精细地描述气候系统的动态变化。三是多源数据融合。通过整合卫星观测、地面站点和其他遥感数据，再分析数据集能够提供更全面的气候信息。例如， ERA5结合了多种观测数据源，提高了数据的时空分辨率。四是应用领域的拓展，再分析数据不仅用于气候研究，而且广泛应用于水文模拟、农业、能源规划等领域。例如，在风能资源评估中，再分析数据被用于补充风电场附近的气象观测数据。

　　气象再分析数据在气候变化研究、气候监测、水文模拟和环境应用中发挥着重要作用。随着技术的进步和数据同化方法的改进，再分析数据的质量和应用范围将进一步提升和扩大。

　　虽然我国农业气象指数保险发展较晚，但得到了国家层面的高度重视。2014年，国务院发布《关于加快发展现代保险服务业的若干意见》，明确提出探索天气指数保险。2016年，中央“一号文件”首次提出探索开展“天气指数保险试点”。2019年，《关于加快农业保险高质量发展的指导意见》进一步明确要“稳步推广指数保险”等。这些政策文件为农业气象指数保险的发展提供了政策支持和方向指引，旨在通过保险产品创新提高农业抗风险能力，优化农村金融服务体系。

　　气象指数保险指将气象因子（如降水量、温度等）与保险标的受损程度建立指数化关联，在保险合同中约定不同指数的赔付标准，在保险期限内，当指数达到合同中约定的阈值，无论保险标的是否受损、受损程度如何，保险公司均按合同进行赔付。农业气象指数保险作为用于减灾防害的创新保险产品，正在被日益广泛地应用于农业生产。目前，国内使用的农业气象指数保险主要有温度指数（冻灾指数、倒春寒指数、高温指数），风速指数（风速指数、台风指数），降雨指数（暴雨指数、连阴雨指数）和日照指数等（李知行，2023；马国华，2019；王克和吉利，2023；张雪等，2023；张玉环，2017）。

　　农业气象指数保险的优点包括简化理赔流程、降低道德风险、提高保险覆盖率等。它通过预先设定的气象指标触发赔付，减少了信息不对称和道德风险。然而，它面临数据基础薄弱、评价手段受限、激励约束机制不完善、基差风险、农民接受程度有限、保险服务机制薄弱、技术和资金投入高、政策和市场环境影响等挑战。

　　运用精细化网格数据进行气象指数类产品研发，可以有效避免观测站点数据的代表性问题。例如，2023年广东省珠海市鹤洲万山海洋开发试验区推行地方财政补贴型海水网箱养殖风力指数保险，相邻两个站点（桂山岛站和万山岛站）根据日最大十分钟平均风速对台风苏拉分别给出了16级和12级的不同结论，导致理赔金额相差十倍之多，如果采用高分辨率网格气象数据，则可以避免这一差异。

　　国外保险业在防灾减损方面采取了多种有效措施：一是风险前置管理，提供在线风险评估工具和培训，普及防灾知识；二是建立专业研究中心进行风险评估和损失预防研究，如安联技术中心（AZT）；三是理赔与风险管理结合，通过理赔数据改善承保业务；四是提供全面风险管理服务，如苏黎世保险的韧性解决方案；五是重视损前预防，如法特瑞互助保险公司的火灾风险防范；六是定制化风控服务，满足特定客户需求；七是利用新技术，如物联网和大数据，提升防灾减损服务的数智化水平（刘玉焕，2022）。这些经验强调了防灾减损在风险管理中的重要性，展示了通过技术和服务创新提升保险业风险防控能力的有效途径。

　　据了解，头部保险主体目前向承保用户推送的预报预警信息与国家突发事件预警信息发布网一致，以乡镇为单位发布暴雨、暴雪、冰雹、台风、雷电、高温、霜冻、沙尘暴、大风、大雾、干旱和道路结冰等预警信号，不针对农险标的特征区分预警类别。保险公司的分支机构会联合地方气象机构，通过气象局的人影团队实施人影作业，达到防灾减灾的目的。精准气象服务针对投保农户的标的不同，基于更精细的网格数据，定制化推送预警信息，打通精准气象服务的“最后一公里”。

　　在“精准气象+农业保险”方案中，地块级精细化气象网格数据被用于农业保险的各个流程。精准气象服务不仅提升了农业保险各个环节的服务能力，而且为农业强国建设提供了有力的支持。

　　农业保险通过其风险保障、促进农业科技创新、提升农业机械化水平、增强产业韧性、提高农业竞争力、支持农业产业链发展、促进农业可持续发展等功能助力农业强国建设，但在新形势下，完成建设农业强国重点难点任务对农业保险提出了更高要求。本文通过剖析精准气象服务如何赋能农业保险的各个环节，重塑农业保险功能，多方协同提升农险新质生产力，以农险高质量发展助力农业强国建设。

　　“精准气象+农业保险”解决方案主要分为四个部分：一是支撑保障部分，主要包括硬件和软件支撑、数据支撑和应用支撑，为整个方案实施提供基础操作平台和技术保障；二是精准气象服务引接部分，主要包括多源融合观测数据、无缝隙全覆盖的智能网格预报数据和为农业保险定制化的服务模型；三是精准气象服务赋能农险各业务流程部分，这是整个方案的核心，主要将精准气象服务与目前农业保险的需求调研、产品设计、承保管理、客户服务、理赔处理和迭代反馈等环节巧妙结合，显著提升农业保险的服务能力；四是通过农业保险的功能和角色定位服务农业强国建设，精准气象服务赋能的农业保险在护航国家粮食安全、强化农业科技支撑、提升产业韧性、提高农业国际竞争力和优化农业经营体系方面的能力更强，可以更加有效地服务农业强国建设（见图2）。

　　首先，获取精准气象数据是风险评估的基础。通过先进的气象观测系统和传感器网络，保险公司能够实时监测气象信息，包括温度、湿度、降水量、风速等关键指标。这些数据的实时性和精确性对评估农业生产中的潜在风险至关重要。例如，通过无线传感器网络的气象信息实时监测系统，保险公司可以实时、精准地监测气象信息，并通过无线通信协议将数据传输到上位机中，实现气象状态的实时可视化显示。

　　综上所述，精准气象服务在农业保险需求调研阶段的应用，不仅能够提高风险评估的准确性，而且能够为保险产品的设计和定价提供科学依据。

　　在农业保险产品设计阶段使用精准气象服务数据，最大的价值在于减少基差风险。精准气象服务的应用能提高农业保险的风险评估和定价的准确性，使保险产品更加合理，促进农业保险市场的健康发展。

　　精准气象服务在农业保险产品设计中的应用流程涵盖六个关键步骤：第一，进行多源融合数据分析，包括收集长期详细的气象数据，如温度、降水和日照，利用卫星遥感技术监测作物生长状况。第二，构建气象指数模型，基于历史气象和作物产量数据，通过主成分分析法和熵权法等方法建立模型，设定具体的触发值和赔付标准。第三，确定保险费率与赔付标准，使用期望损失法厘定费率，考虑区域差异性以降低基差风险。第四，进行优化与调整，引入数据优化匹配方法和机器学习框架，确保模型的简洁性和预测准确性。第五，产品推广与实施，通过在试点地区应用并加强宣传教育，提高农民对产品的认知。第六，进行风险管理与改进，定期评估和修订保险产品，以适应气候变化，强化气象服务，提高勘灾定损的效率。这些步骤可共同确保农业保险产品设计的科学性、精准性和有效性（见图4）。

　　在农业保险承保管理阶段，精准气象服务利用智能网格气象数据和其他信息技术，实现精准承保和理赔，提高农业保险的服务质量和效率，并通过遥感技术估产代替传统测产方法，降低成本、提高效率，有效改善区域产量不均的基差问题。

　　精准气象服务在农业保险承保管理阶段的应用流程包括实时数据监测、风险评估、承保决策和自动化承保等。首先，通过物联网和卫星遥感技术，实时获取农田的气象数据，如温度、降水量、湿度和风速等关键指标，使保险公司能够及时掌握投保区域的气象状况，为后续的风险评估提供准确的第一手资料。其次，结合实时气象数据和历史数据，评估投保农户可能面临的具体风险，如干旱、洪水和冰雹等极端天气事件的可能性和影响，并通过地理信息系统技术和人工智能算法对地块进行精准标绘，结合农户土地确权信息、直补信息、流转信息及现场验标确认等，实现精准的风险评估。再次，根据风险评估结果，制订个性化的承保方案，包括保险金额和费率，满足不同农户的具体需求，并实施数据驱动的定价策略，确保保险费率反映实际风险水平，提高承保的精准度和公平性。最后，结合气象数据简化承保流程，提高效率，实现“人、地、物、权”关联的精准承保模式，提升承保准确性（见图5）。

　　精准气象服务在农业保险服务客户阶段，通过精细化的气象数据和定时化预警模型，为农户提供决策支持和生产指导，有效应对气象灾害，减少损失，构建“精准气象+农业保险”农业风险减量管理新模式。

　　首先，通过研制地块级精细化气象网格预报数据，利用物联网和卫星遥感技术实时获取农田的关键气象指标，如温度、降水量、湿度和风速，为风险评估和预警提供精确数据。

　　其次，针对不同地区和农险标的，包括粮食作物、经济作物和林果等，开展农业气象灾害致灾因子和成灾机理研究，构建面向不同地区、不同作物、不同品种、不同物候期的农业气象灾害预警评估模型，依托高时空分辨率精细化气象网格预报数据驱动模型，实现农业气象灾害影响精细化风险评估。

　　再次，基于实时气象数据和历史数据，实现对各类农业气象灾害的灾损要素、灾变过程的精细化监测、预报和预警，及时发布灾害预警信息，并通过短信、移动应用（APP）、网络平台等多种渠道把预警信息快速传递给农户，提醒农户做好灾害防御，降低因灾损失。

　　同时，评估投保农户面临的具体风险，利用遥感技术监测农作物生长状况和气候条件，提供农作物生长的气候信息，如降水量、土壤湿度、植被指数，跟踪作物生长情况，为承保决策提供科学依据和种植、灌溉、施肥等生产指导建议，优化农业生产活动。

　　最后，利用线上线下渠道，开展气象知识普及和风险管理培训，提高农户对气象灾害的认识和应对能力，增强风险意识（见图6）。

　　通过这些流程的实施，实现农险业务从“险后”补偿向“险中”响应和“险前”预警转变，达到气象防灾防损、保险减损增效的目的。这不仅提高了农业保险的风险评估和预警能力，而且通过科技手段提升了风险减量服务的效率和效果，降低了农险出险率，提升了精细化风险管理水平，保障了农民的利益。

　　传统的农业保险理赔方式存在定损不精准、效率低等问题，难以满足现代农业发展的需求。精准气象服务利用高时空分辨率和高精度的气象数据，可以更准确地评估气象灾害对农作物的影响，提高定损的科学性和准确性；实时监测气象灾害的发生过程，为查勘定损和理赔提供依据，缩短理赔周期，提高理赔效率；通过远程监测和数据分析，减少现场查勘的人力物力投入，降低理赔成本。

　　利用精准气象服务，保险公司能在灾害发生前发出预警，在灾害发生后迅速启动理赔程序。针对不同的农业保险产品，精准气象服务赋能理赔阶段的流程不同。对于气象指数类保险产品，以气象要素值为触发条件，在灾害发生后自动触发理赔程序，无需现场定损，大幅提高理赔效率。对于非气象指数类保险产品，在灾害发生后，精准气象服务结合3S技术、农业物联网技术、农业气象灾害模型与算法技术等，利用卫星遥感、无人机遥感等手段获取作物受灾情况，结合气象数据和作物生长模型，评估灾情并估算损失，实现精准定损和理赔。

　　通过实时监测与预警、气象指数保险、精准损失评估、优化理赔流程和提升客户沟通等措施，精准气象服务能够显著提高农业保险的理赔效率和准确性，降低成本，提升服务质量，最终实现精准理赔的目标。保险公司依托精准气象服务平台，构建全流程智能风控体系，输入实时气象数据、卫星遥感数据，结合实地测产修正，实现农作物不同损失区间的损失面积及损失程度核定、赔款金额精确到每个农户，有助于实现全链路精准管控，做到应赔尽赔（见图7）。

　　精准气象服务在农业保险领域通过智能迭代反馈流程，不断提升保险产品的适应性和服务质量，应对气候变化带来的挑战。

　　综上所述，精准气象服务通过数据收集与分析、理赔反馈分析、产品和服务优化、技术创新、决策支持与生产指导、透明度与信任建立、客户参与与互动以及风险预警与管理等措施，为农业保险提供有效的反馈与优化机制。这不仅提高了保险产品的适应性和服务质量，降低了农业生产风险，而且保障了农民的利益，增强了农户的风险管理能力，提高了保险覆盖率，实现了农业保险的可持续发展和增值服务（见图8）。

　　本文提出构建“精准气象+农业保险”合作机制，旨在通过跨部门协作提升服务效率与效果，增强农业风险管理能力，推动农业保险市场的健康发展。该合作机制涉及多个关键参与方，其角色定位如下：气象部门提供精准气象服务及精细化气象智能网格数据（包括历史、实时和预报数据），与保险公司联合开发基于气象指数的保险产品，提高理赔的自动化水平和透明度。保险公司承担农业保险全流程服务，包括保险产品的开发、资金支持以及技术升级。农业部门专注于农业生产指导，提供作物种植模式和产量数据，开展农业保险与气象风险管理教育，提升农户的风险意识。监管部门负责协调参与部门之间的合作，提供政策支持，制定相关法规以确保数据的合法使用和隐私保护，保障合作机制的合规性。财政部门提供政策扶持和资金支持，保障合作机制的顺利运行。应急管理部门和水利部门负责灾害管理、水资源管理以及防洪调度等工作。科研机构与气象部门和保险机构合作，开发气象预测模型和风险评估工具，并开展试点项目以测试新产品和技术。农户通过社区组织反馈需求，既可参与合作机制的建立，也可参与保险产品设计和风险管理。科技公司负责参与数据共享平台的建设和维护，提供智能化数据分析和预警系统，提升合作机制的技术水平。

　　通过各参与方的紧密合作，形成高效协同的合作机制，提高农业保险的风险管理能力，为农户提供全面保障，有效应对气候变化带来的挑战，同时促进农业生产的可持续发展。

　　2024年初，国寿财险在湖北省黄冈市蕲春县推出全国首个“寒潮指数衍生品”，为茶农因寒潮冻灾造成的损失提供保险保障（见图9）。该衍生品基于寒潮指数开发，涵盖寒潮指数场外期权、寒潮指数保险等风险管理产品，当实际寒潮值达到合约阈值时，可通过金融工具对冲农户的风险。

　　该案例通过指数化气象要素并设计场外衍生品，精准满足茶农的风险管理需求，其中公允、精准、可拓展的指数是天气金融产品设计的关键基础。在该试点中，中国人寿为300亩茶园提供30万元的风险保障，保险期间为冬季3个月，茶农最高可获每亩1000元的赔偿，基本能弥补收入损失。

　　此外，国寿财险还在河南省推出主粮作物冻灾指数保险，在广东省试点“水产养殖温度指数保险+天气衍生品”。这些实践为农民提供了新的风险管理工具，增强了农业保险保障服务能力，是多元化的金融工具护航农业稳产增收的有益探索，也是金融服务乡村振兴的创新实践。

　　国寿财险在河北省保定市清苑区率先引入空气聚能炮用于防雹减损，成效显著。空气聚能炮是一种新型的人工影响天气作业装备，通过点燃可燃气体与空气的混合气体形成高能冲击波，其可变射向和混合催化剂烟雾的冲击波能实现催化与爆轰扰动的作业目的。

　　2018—2024年，清苑区多次发生雹灾，中国人寿财险承保的张登镇和北店乡处于雹带影响区域，2022年小麦雹灾赔款为1068万元，2023年西瓜雹灾赔款为224.8万元。2024年5月至6月应用空气聚能炮防雹灾作业后，清苑西瓜受雹灾影响大幅下降，受灾比例从2023年的205.09%降至2024年的不足1%，防灾作业效果明显。

　　目前，保险业利用人工影响天气手段进行风险减量虽效果显著，但高昂的成本投入限制了其广泛应用，而精准的气象服务是影响投入产出比的关键因素之一。基于“精准气象+农业保险”服务平台，可有效解决人工影响天气作业面对的精准气象服务难题。

　　为提升农南宫智能科技业保险的精准性和效率，促进农业可持续发展，我国需要加强“精准气象+农业保险”合作机制的建设。目前，保险公司在获取高质量气象数据、数据处理能力、数据应用水平以及农业保险产品创新方面存在不足。为此，保险公司需依据《农业保险产品开发指引》完善管理体系，聚焦国家战略，如乡村振兴和粮食安全，建立符合政策和监管要求的产品开发体系；利用GIS等技术整合内外部数据，推动农业保险气象灾害证明的标准化和线上化，形成涉农数据大平台，服务产品开发和风险管理；探索“农业保险+”甚至“农业保险×”模式，与农业农村、灾害预报预警等部门建立合作机制，推进农业保险与金融工具的有效联动；加强农业保险基础设施建设，完善保险条款和费率制定机制，构建农业生产全流程风险地图，发布纯风险损失费率，为产品开发和费率调整提供技术支持；强化智慧平台建设，实现新型农业经营主体气象服务全覆盖，联合建设智慧农业气象服务示范基地，开展动态监测预报预警服务；联合科研机构攻关，提升农业气象观测装备自动化能力和水平，推动科技创新平台发展。农业保险需与政府救灾机制协同，用好防灾减灾资金，实现农业保险对各环节的全覆盖。保险公司应加强服务能力建设，提高业务人员素质，加大科技投入，确保服务能力和业务规模相匹配；进行全国主粮作物减产风险评估，厘定保险费率，为农业保险风险区域化提供技术支持。通过这些措施，可以构建一个综合的合作机制，提高农业保险的服务能力和水平，更好地应对气候变化带来的挑战。