С каждым годом страхование посевов сельскохозяйственных культур становится все более массовым. Большинство компаний, действующих в данном поле, давно активно на этом рынке. При этом наиболее субъективной процедурой в указанной области являются оценки опасности гибели посевов и ущерба при наступлении страхового случая.
Риски могут быть определены на основе анализа повторяемости возникновения неблагоприятных условий в конкретной местности. Обычно такая операция делается путем изучения данных о потерях посевов за прошлые годы или многолетних архивов метеорологических сведений. Однако информация, как правило, усредняется или дается фрагментарно, а показатели не относятся к исследуемому полю, что приводит к неточностям в оценке.
Другой подход
Потери урожая от воздействия неблагоприятных факторов в большинстве случаев устанавливаются экспертно во время полевых выездов. В случае полного уничтожения посевов определяется их площадь и на основе этих данных делается оценка. Если произошло снижение объемов сбора, и участок пострадал частично, анализ ведется на базе закладки пробных площадок, что часто приводит к большим неточностям. В связи с этим получают развитие новые подходы к оценке рисков и определению потерь, основывающиеся на использовании спутниковых показаний, а в последние годы и на информации с беспилотных летательных аппаратов.
Первые попытки привлечения данных дистанционного зондирования (ДДЗ) для целей страхования отмечались еще в 1975 году, когда был описан потенциал аэрофотосъемки для установления потерь урожая от града. В научной литературе содержится множество других примеров, в которых демонстрируются возможности ДДЗ, например при выявлении ущерба от пожаров, града и засухи. Однако до сих пор удаленные технологии не стали надежным орудием в сельскохозяйственном страховании. Основными причинами этого являются опосредованность индикации ущерба по параметрам дистанционного зондирования, отсутствие достаточно длинных временных рядов данных с высокой периодичностью съемки и подходящим пространственным разрешением на местности.
Устранить неопределенность
В сельском хозяйстве существуют два типа страхования: классическое, когда подразумевается реальный ущерб, и индексное, при котором страховой случай наступает при достижении выбранным показателем некой фиксированной величины, например количества атмосферных осадков или критической температуры воздуха, независимо от реальных потерь. В обеих ситуациях на всех основных этапах использование данных дистанционного зондирования вполне реально.
Так, при определении страхового риска в большинстве случаев достоверных сведений недостаточно, поэтому применение ДДЗ может быть эффективным. Например, в регионах, где отсутствует постоянный мониторинг засух, установить их риск можно по многолетней архивной информации. При этом существуют неопределенности, касающиеся точности показателей, получаемых по данным дистанционного зондирования. Кроме того, проблемой является то, что оценки рисков по ДДЗ должны быть пересчитаны на экономические потери.
В области использования дистанционного зондирования для оценки непосредственно ущерба в результате гибели посевов от засухи, пожаров, града, морозов, болезней и вредителей существует обширная научная литература. Однако действующей оперативной технологии до сих пор не разработано, поскольку часто публикации содержат противоречивые выводы, и единые подходы создать не удается.
Например, была показана возможность применения спутниковых изображений Landsat TM для определения влияния искусственно вызванного повреждения посевов кукурузы и сои градом. В то же время обращение к данным MERIS в другом исследовании не дало надежных результатов анализа пострадавшей площади, основанного на снимках, которые были получены за несколько дней до града и после него в канадской провинции Альберта.
Несмотря на то, что данные дистанционного зондирования обладают потенциалом для выделения участков с анормальным состоянием посевов, по-прежнему трудно отнести такие потери к ущербу, поскольку наблюдаемое изменение может быть вызвано и другими факторами, не связанными со страховым случаем. Однако в отдельных регионах подобные оценки вполне возможны.
Система индексов
Необходимо отметить, что успешность использования дистанционного зондирования сильно зависит от типа данных: их пространственного разрешения, периодичности и вида съемки, а также от экранирующего влияния облачности. Без сомнения, чем выше качество изображений, тем точнее можно детектировать изменение состояния посевов. Однако для оценки воздействия неблагоприятных факторов важно иметь фотографии, полученные непосредственно до события и после него.
Данное обстоятельство накладывает серьезные ограничения. В частности, самые доступные и распространенные файлы Landsat создаются с периодичностью в 15 дней, что делает их малопригодными для целей оценки ущерба. В этом случае больше подходят изображения со спутников Rapid Eye AG с частотой съемки раз в 2–3 дня с пространственным разрешением около 3–5 м, а также многоканальные, высокого разрешения и с такой же частотой снимки от WorldView-2 и Pleiades. Для определения потерь на отдельных полях целесообразнее обращаться к информации с беспилотных летательных аппаратов.
При индексном страховании ДДЗ позволяют достаточно часто получать оценки состояния растительности сельскохозяйственных угодий с различным пространственным разрешением. Благодаря этим преимуществам неудивительно, что индексы дистанционного зондирования нашли применение в соответствующем страховании. Одним из примеров такого решения является схема, которая покрывает риск нехватки корма на пастбищах. Высокие корреляции вегетационного индекса NDVI и продуктивности пастбищных участков были продемонстрированы для территорий Центральной Австралии, Северной Америки, Ближнего Востока и Африки.
Агентство по управлению рисками министерства сельского хозяйства США (RMA) уже предлагает страхование пастбищ и пастбищных угодий, основанное на временных рядах осадков и NDVI. Данный вид предназначен для защиты фермеров от сокращения кормовой базы. Выплаты возмещения определяются по отклонениям от нормы комбинированного показателя вегетационного параметра и количества осадков. В Кении частными компаниями предлагается схема страхования для животноводов с учетом специальных индексов IBLI, которые основаны на сезонных и пространственно-агрегированных данных NDVI, полученных со спутника Modis. Услуга предоставляется два раза в год: за месяц до наступления сезона дождей, то есть с марта по май, и во время кратковременных осадков с октября по декабрь. Выплата производится, когда совокупный индекс NDVI становится ниже порогового значения, соответствующего прогнозируемой смертности домашнего скота в 15%.
Территориальный подход
Несмотря на достигнутые успехи спутникового индексного страхования в пастбищном животноводстве, до сих пор не создано ни одной подобной системы для посевов сельскохозяйственных культур, но разработки в этом направлении активно ведутся в различных странах, в частности в Индии, Казахстане, Сирии и прочих.
Например, в первом государстве было реализовано пилотное исследование в штатах Чхаттисгарх и Андхра-Прадеш, где фермерам предложен комплексный индекс страхового продукта на основе NDVI и осадков. Анализ связи этих показателей с данными по урожайности кукурузы и хлопчатника из девяти районов Зимбабве позволил сделать вывод, что NDVI оказался лучшим параметром, поскольку продемонстрировал более высокую достоверность.
Кроме того, в 2012 году были проведены исследования потенциала NDVI как индикатора для индексного страхования урожая. В ходе работы было установлено, что взаимосвязь между данным индексом, осадками, экстремальными температурами и урожайностью сильно варьировала и зависела от местоположения. На основании этого был сделан вывод о том, что применение NDVI для страхования посевов требует предварительной калибровки для разных территорий.
Помимо использования вегетационного параметра для страхования, исследователи отмечают большой потенциал спутниковых индексов осадков. Поскольку осадки имеют высокую пространственную изменчивость, особенно в коротких временных интервалах, для создания надежных показателей необходима густая сеть метеостанций. Когда она отсутствует или не обеспечивает адекватного уровня достоверности, спутниковые данные могут частично восполнить этот пробел. Наиболее информативны для локальной оценки осадков тепловизионные отметки в основном с геостационарных спутников, а также активные и пассивные СВЧ-наблюдения с полярно-орбитальных комплексов.
Все упомянутые примеры индексного страхования с ДДЗ предоставляют продукты микрострахования, ориентированные на конкретные хозяйства. Однако в последнее время возрастает интерес к услугам на мезо- и макроуровне. Такие предложения нацелены не на отдельных фермеров, а на агентства по оказанию помощи, региональные и национальные правительства, которые заинтересованы в финансовой поддержке аграриев, пострадавших от стихийных бедствий.
Например, в Аргентине и Уругвае были проведены технико-экономические исследования мезострахования, основанные на отслеживании индексов NDVI для пастбищ при рисках потерь домашнего скота. Потенциально спутниковое страхование может применяться и к многолетним культурам. В частности, тепловое дистанционное зондирование пригодно для контроля воздействия заморозков на плантации чая.
Практическая реализация
Несмотря на большие перспективы индексного страхования, существует ряд технических проблем. Первая сложность заключается в отсутствии длинных непрерывных архивов спутниковых данных подходящего пространственного разрешения и оптимальной периодичности получения, вторая связана с качеством спутниковых показателей, снижающимся под влиянием облачности и состояния атмосферы. Этот барьер сегодня достаточно успешно преодолевается путем создания систем предварительной обработки информации, а также использованием сведений, получаемых с беспилотных летательных аппаратов. Кроме того, процесс затрудняет выбор индекса, который бы демонстрировал приемлемую корреляцию с реальными потерями, понесенными землевладельцами. Для решения этого вопроса нужны дополнительные научные исследования.
Таким образом, спутниковые данные имеют большой потенциал в сельскохозяйственном страховании. Они позволяют оценивать риски воздействия того или иного неблагоприятного фактора, потери урожая, а также осуществлять оперативный мониторинг состояния посевов. Для небольших участков оптимальным является использование информации с БПЛА. Наиболее эффективно применение спутниковых показателей при индексном страховании посевов, особенно пастбищной растительности. При этом практическая реализация имеющегося потенциала сегодня затруднена как техническими возможностями получения данных в нужное время и подходящего качества, так и их все еще высокой стоимостью. Кроме того, по-прежнему необходимы дополнительные научные исследования и разработки для поиска новых интегральных спутниковых индексов, которые бы более точно отражали состояние растительности на сельскохозяйственных угодьях.
Автор: И. Ю. САВИН, академик РАН, д-р с.-х. наук, зам. директора по научной работе, ФГБНУ «Почвенный институт им. В. В. Докучаева», проф. агроинженерного департамента, ФГАОУ ВО «Российский университет дружбы народов»
Источник: Агробизнес