基于农作物知识图谱的农险作业管控方法与流程

本发明涉及一种农险作业管控方法，尤其涉及一种基于农作物知识图谱的农险作业管控方法。

背景技术：

1、现有作物生长期、生育期、实时数据均为独立的数据，也没有与农险的承保理赔业务相结合。

2、为细化承保理赔对于种植业保险在承保、赔付时的管控，贯彻中央对于精准承保、精准理赔精神，有必要在核保核赔处理过程中引入作物知识图谱，加强承保管控，贯彻理赔风险减量。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是提供一种基于农作物知识图谱的农险作业管控方法，能够多维度、科学地对承保理赔进行精细化管控。

2、本发明为解决上述技术问题而采用的技术方案是提供一种基于农作物知识图谱的农险作业管控方法，包括如下步骤：s1)基于农险作物数据、气象灾害数据和病虫害数据构建农业作物知识图谱；s2)将知识图谱数据融入承保理赔流程；s3)在承保环节，先通过农业作物知识图谱对投保单所在区域是否种植相应作物，该作物是否是在出苗期前完成投保进行核保，并通过该区域当前的农险分辅助对该保单进行评分定级，从而确定核保风险等级；s4)在理赔环节，通过实地查勘该区域气象灾害数据和/或病虫害数据，辅助印证是否受到对应灾害产生的理赔；并且根据生育期数据，结合报案时间、条款设定，最终确定赔付比例是否合理。

3、进一步地，所述步骤s1通过农气站和各省市县每年公布的年鉴数据，结合从农业农村部、农科院、农业局部分区域的数据，形成全国省、市、县的作物生育期数据图谱和的产量面积数据图谱。

4、进一步地，所述步骤s3结合历史气象数据、作物、生育期和灾害因素，根据气象计算各种灾害指数，再通过层次分析法把各个指数结合转换为最终的针对作物的农险分，当分值小于预设阈值时，即表示该区域对于种植该作物会有较大的种植风险，并在承保核保过程中增加预警提示。

5、进一步地，所述步骤s3通过各类灾害算法指标形成危险分；通过历史产量面积数据结合气象因素，得出气象产量和趋势产量，并形成脆弱分；通过历史耕地面积形成暴露分，最后通过层次分析法将以上三个分数形成最终的农险分。

6、进一步地，所述步骤s3中灾害算法指标包括水分亏缺距平指数、干热风等级指标和涝泽指数。

7、进一步地，所述步骤s3分别为危险分、脆弱分和暴露分设置各自的权重；最终的农险分为：100-(((1-危险性/100)×危险性权重)×((1-暴露性/100)×暴露性权重)×((1-脆弱性/100)×脆弱性权重))×100。

8、进一步地，所述步骤s3还包括结合学术研究和实际的历史气象、病虫害数据，找出病虫害在不同生育期触发的气象因子；从病虫害会发生的生育期开始，结合历史15天的气象数据，判断气象因子是否有连续出现，若出现，则根据连续出现的天数形成一个影响系数；后续每日滚动计算，并结合多个气象因子的影响系数形成最终的病虫害预防等级。

9、进一步地，所述步骤s3针对玉米作物的大斑病害的预防等级定级如下：

10、1级：气象条件非常适宜玉米大斑病的发生；温度20℃～26℃，相对湿度≥90％，或叶面有露水，6月份降水量≥80毫米，7月份降水量≥80毫米，8月份降水量100～150毫米，以上有一个条件不符合降一个等级；

11、2级：气象条件比较适宜玉米大斑病的发生，温度5～20℃或26～35℃，6月份降水量＜80毫米，7月份降水量＜80毫米；

12、3级：气象条件不适宜玉米大斑病的发生，温度＜5℃或温度＞35℃。

13、本发明对比现有技术有如下的有益效果：本发明提供的基于农作物知识图谱的农险作业管控方法，通过农险作物的知识图谱建设，从作物的种类、生育期、产量面积等基础数据，到根据实时气象数据，结合测算模型形成的农险分、农气灾害、病虫害预报等测算数据；从而能够多维度、科学地对承保理赔进行精细化管控。

技术特征：

1.一种基于农作物知识图谱的农险作业管控方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的基于农作物知识图谱的农险作业管控方法，其特征在于，所述步骤s1通过农气站和各省市县每年公布的年鉴数据，结合从农业农村部、农科院、农业局部分区域的数据，形成全国省、市、县的作物生育期数据图谱和的产量面积数据图谱。

3.如权利要求1所述的基于农作物知识图谱的农险作业管控方法，其特征在于，所述步骤s3结合历史气象数据、作物、生育期和灾害因素，根据气象计算各种灾害指数，再通过层次分析法把各个指数结合转换为最终的针对作物的农险分，当分值小于预设阈值时，即表示该区域对于种植该作物会有较大的种植风险，并在承保核保过程中增加预警提示。

4.如权利要求3所述的基于农作物知识图谱的农险作业管控方法，其特征在于，所述步骤s3通过各类灾害算法指标形成危险分；通过历史产量面积数据结合气象因素，得出气象产量和趋势产量，并形成脆弱分；通过历史耕地面积形成暴露分，最后通过层次分析法将以上三个分数形成最终的农险分。

5.如权利要求4所述的基于农作物知识图谱的农险作业管控方法，其特征在于，所述步骤s3中灾害算法指标包括水分亏缺距平指数、干热风等级指标和涝泽指数。

6.如权利要求4所述的基于农作物知识图谱的农险作业管控方法，其特征在于，所述步骤s3分别为危险分、脆弱分和暴露分设置各自的权重；最终的农险分为：100-(((1-危险性/100)×危险性权重)×((1-暴露性/100)×暴露性权重)×((1-脆弱性/100)×脆弱性权重))×100。

7.如权利要求1所述的基于农作物知识图谱的农险作业管控方法，其特征在于，所述步骤s3还包括结合学术研究和实际的历史气象、病虫害数据，找出病虫害在不同生育期触发的气象因子；从病虫害会发生的生育期开始，结合历史15天的气象数据，判断气象因子是否有连续出现，若出现，则根据连续出现的天数形成一个影响系数；后续每日滚动计算，并结合多个气象因子的影响系数形成最终的病虫害预防等级。

8.如权利要求7所述的基于农作物知识图谱的农险作业管控方法，其特征在于，所述步骤s3针对玉米作物的大斑病害的预防等级定级如下：

技术总结
本发明公开了一种基于农作物知识图谱的农险作业管控方法，包括如下步骤：S1)基于农险作物数据、气象灾害数据和病虫害数据构建农业作物知识图谱；S2)将知识图谱数据融入承保理赔流程；S3)在承保环节，先通过农业作物知识图谱对投保单所在区域是否种植相应作物，该作物是否是在出苗期前完成投保进行核保，并通过该区域当前的农险分辅助对该保单进行评分定级，从而确定核保风险等级；S4)在理赔环节，通过实地查勘该区域气象灾害数据和/或病虫害数据，辅助印证是否受到对应灾害产生的理赔；并且根据生育期数据，结合报案时间、条款设定，最终确定赔付比例是否合理。本发明提供的基于农作物知识图谱的农险作业管控方法，能够多维度、科学地对承保理赔进行精细化管控。

技术研发人员：张学千,高如海,孟涛,周斯诺,贺之骄
受保护的技术使用者：中国太平洋财产保险股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2025/4/7