68, 0. 1832, 0. 1564, 0. 1795, 0. 1463, 0. 2026, 0. 1631, 0. 1021, 0. 1443, 0. 1798, 0. 1672]
[0039] Bi = [0. 5313, 0. 5384, 0. 5770, 0. 6197, 0. 5600, 0. 5908, 0. 4513, 0. 5140, 0. 6581, 0. 5787, 0. 5115, 0. 5454]
[0040] ③大气外辐射Ra的估算
[0041] 大气外辐射Ra可用下列天文学公式估算得到：
[0042] dr = 1+0. 033 X cos (2 X π /365. 0 X J) 式（9)
[0043] δ = 0. 409 X sin (2 X π/365. OX J-L 39)式（10) CN 105184445 A ^ ^ Ij 4/8 贝
[0047] 其中，dr为日地相对距离，J为日序，δ为太阳赤炜（弧度），c〇s为太阳时角（弧 度），f为炜度，N为可照时数（小时），Gsc为太阳常数（0. 082MJ □ min 3。
[0048] (3)水汽压的计算
[0049] 实际水汽压ea(kPa)的计算采用如下公式：
[0053] 其中es Tmax、es Tmin分别为Tmax、Tmin时的饱和水汽压（kPa)，Rh为平均相对湿度 (%)，通过步骤一中观测数据收集整理获取。
[0054] (4)其它相关参数的计算
[0055] ①汽化潜热λ (MJ · kg_ 3的计算：
[0056] λ = 2. 501-0. 002361 X Ta 式（17)
[0057] Ta为平均气温，定义为最高气温Tmax与最低气温Tmin的平均。
[0058] ②干湿表常数γ (kPa · °C_1)的计算
[0060] 其中Cp为空气比热（4. 903 X 10 9MJ · πΓ 2 · d_ 3，P为大气压（kPa)，由下式计算：
[0062] 其中Z为海拔高度（m)。
[0063] ③饱和水汽压-温度曲线斜率Δ Q1Pa · IT 4的计算：
[0065] ④土壤热通量G在以日或旬为单位的时间里可忽略不计，即G~0
[0066] (5)基本作物系数Kc的计算
[0068] 其中Kcfa。由FA0-56查询表得出的基本作物系数。u2为当地2米高度处的风速 (m/s)，h为作物生育阶段内的平均高度（m)，Rhmin是该生育阶段内的平均最小相对湿度。 上述参数均通过步骤一中的观测数据收集整理获取。
[0069] 三、玉米产量与降雨量的定量关系
[0070] 本发明以WOFOST作物生长模型为基础，通过将WOFOST模型的参数进行本地化，校 正WOFOST模型能够科学模拟出本地玉米生长发育的全过程；在此基础上，模拟玉米在不同 干旱胁迫条件下的产量，并利用精细的模拟结果构建玉米产量与降雨量的定量关系模型。 具体包括以下几个步骤：
[0071] (I)TOFOST玉米生长模型校正
[0072] 模型的输入包括逐日气象数据、作物参数、土壤参数和需要通过模型界面输入的 土壤、种植管理等初始值。模型中气象变量是驱动变量，包括最高气温、最低气温、2m平均 风速、早晨水汽压、日辐射量、降雨量6个要素的多年逐日值。日辐射量通过公式（8)计算， 其他气象要素通过本方法步骤一中收集的气象观测站的逐日观测资料，经规范化处理成 WOFOST模型所需的逐年6要素逐日值的气象数据文件。
[0073] (2)干旱灾损模拟
[0074] 在WOFOST模型中给定干旱条件，模拟玉米在不同干旱情景下的产量，与玉米需水 量完全满足情景下的产量对比，计算不同干旱级别情形下的减产率。本发明中减产率定义 如公式（22)所示。
[0076] 公式（21)中D为减产率，Y为需水量完全满足的气象条件驱动下的模拟产量（单 位：kg/hm2)。本发明中将1981-2010年的逐日最高气温、最低气温、2m平均风速、早晨水汽 压、日辐射量的30年平均值和利用步骤二计算的玉米生育期内逐日需水量作为降雨量条 件驱动下的模拟产量作为Y ; F为1981-2010年的逐日最高气温、最低气温、2m平均风速、 早晨水汽压、日辐射量的30年平均值和利用步骤二计算的玉米生育期内逐日需水量作为 降雨量条件驱动下的模拟产量，作为进行不同程度减少处理作为降雨量条件驱动下的模拟 产量，即发生干旱情况下的气象条件驱动下的模拟产量。本发明中，对玉米干旱情景处理 可分别设定如下：分别取步骤二中计算的逐日正常需水量的95%、90%、85%、80%、75%、 60%、55%、50%、45%、40%、35%、30%、25%、20%、15%、10%、5%作为降雨量，产生区域 内玉米分别在各自的生育阶段内的19种干旱情景，分别模拟不同干旱情景下的玉米产 量。假定上述19种干旱情景下对应的玉米生育期内的降雨量分别为Prl、Pr2*"Prl9,根据 WOFOST模拟计算输出结果，分别对应Dl、D2…D19 ;基于上述19对模拟样本结果，利用统计 回归分析，构建减产率D与降雨量之间的定量关系式：
[0077] D = G(X)式（23)
[0078] 其中，X为降雨量，函数G形式可以是对数函数、多项式，满足回归显著检验即可。
[0079] 四、多年平均损失率计算
[0080] 多年平均损失率的计算方法采用采用Alan P K和Barry K G提出的非参数保险 费率厘定方法。具体计算公式如下： CN 105184445 A 说明书 6/8 页
[0082] 式中，R为保险纯费率，本发明中为多年平均损失率；E(Ioss)为多年玉米干旱 损失的数学期望，λ为保障水平，μ为预期单产的比例。对于指数保险，λ和μ分别取 100%〇
[0083] (1)基于参数估计法计算纯费率Rl
[0084] 根据数理定义，
[0086] 其中，f(x)为降雨量概率密度函数。根据步骤三中玉米干旱损失与降雨量的关系 公式（23)，设D为玉米灾损率随机变量，则有：
[0087] M - = Μ(β)·)- ? 兄式（26)
[0088] 其中，x为降雨量随机变量，g(x)为减产率与降雨量定量关系函数，f(x)为降雨量 随机变量的概率密度函数，积分上限ETc为玉米生育期内作物需水量，由步骤二中公式（1) 计算获得。
[0089] 对于降雨量随机变量概率密度函数f(x)，选择极值分布函数进行分析。采用 Weibull分布拟合降雨造成干旱的数学分布。
[0090] Weibull分布函数为
[0092] 概率密度函数为：
[0094] 其中，α和β为拟合参数，本发明采用最大似然估计进行参数拟合。
[0095] (2)基于非参数核密度方法计算纯费率R2
[0096] 将式（24)离散化后，玉米各级减产率下的纯保险费率为：
[0098] 其中，&为各级减产率，ρ 各级减产率下出现的概率。
[0099] 设玉米单产损失率为1，则I e [0, 1]。某地第t年的玉米生产干旱损失率的样本 观测数据为\4 = 1，2,3，~11。本发明中\的取值根据公式（22)计算确定。其中￥为需 水量完全满足的气象条件驱动条件下的模拟产量（单位：kg/hm2)，本发明中将1981-2010 年的逐日最高气温、最低气温、2m平均风速、早晨水汽压、日辐射量的30年平均值和利用步 骤二计算的玉米生育期内逐日需水量作为降雨量条件驱动下的模拟产量作为Y ; F为实 际可获取的（步骤一中）气象数据年份内的逐日最高气温、最低气温、2m平均风速、早晨水 汽压、日辐射量、降雨量等真实气象条件驱动下的模拟实际产量。当D大于0时，D取0。
[0100] 设玉米干旱单产损失信息按正态分布规律扩散到样本空间[0，1]中的每个样本 点1，信息扩散模型的形式为： CN 105184445 A I兄明书 7/8 页
[0102] 式中：h为信息扩散系数，也叫组间宽度参数，这个参数决定了核密度函数的平滑 程度，h越大密度越平滑；设b为样本损失观测值的最大值，a为最小值，本发明对h的选取 由下面公式确定：
[0104] 将玉米干旱损失1的样本空间[0,1]分成