我国淡水养殖业无论从总量还是品类均位居全球第一。我国水产养殖面积大,养殖户购买保险意愿强,对保险公司而言,保源充足。截至2020年底,全国大约有20家保险机构开展水产养殖保险,每年为水产业提供风险保障约80亿元。尽管如此,2020年保险机构承保的养殖面积尚不足全国水产养殖可保面积的5‰,远远低于我国养殖业整体保险保障水平(超7%)以及全球其他主要水产养殖国家(20%~90%)的覆盖率,保障覆盖率还很低。
可见,在渔业风险保障体系尚不完备的情况下,灾害损失主要由养殖户自身承担,广大渔民群众对水产养殖保险的需求是非常迫切的。妨碍我国水产养殖保险发展的一个核心问题是对于水产养殖保险风险的了解和防控缺乏。
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水质是水产养殖的关键要素,溶解氧是水质和关键核心要素
水产养殖行业有一句传统行话“养鱼先养水”,养水通常通过调节藻相、菌相、换水、增氧等措施调节水质的关键参数:溶解氧、氨氮、亚硫酸盐、PH值、水温等。这些参数中最核心的是溶解氧,其在水产养殖中的作用可见示意图。

溶解氧在水产养殖中起到关键作用
五洲保险经纪
溶解氧的关键作用可以总结为:
(1)对氨氮的影响
- 溶解氧是控制底泥氮释放的重要因素,厌氧条件有利于底泥加速释放氨氮, 随着溶解氧降低,鱼类对氨氮的敏感性也增加。
- 溶解氧影响水产摄食量,低氧,水产摄食量低,残料多;而残余饵料是氨氮的主要来源。
(2) 溶解氧对水生动物抵抗有害物质的影响
- 提高溶解氧可以直接影响进入水生动物血液的氧离子数量,提高血液的载氧能力和鱼体对NH3的代谢能力,从而降低了亚硝酸盐和NH3的对鱼体的毒性效应。
- 科学家研究表明:高氧(约10mg/l)环境下,黄颡鱼抵抗氨氮、亚硝酸盐的能力是低氧(约3.5mg/l)环境的2至3倍。
(3) 溶解氧对水生动物抵抗传染病的影响 、
中科院对池塘养殖草鱼发生传染病的池塘水质做相关研究证实,溶解氧高(约4mg/l)环境中鱼不发病,溶解氧低(约2.2mg/l)环境中的鱼发病。
证据表明,溶解氧能不同程度地引起鱼类生理机能失调,同时环境因素的致病作用又会加剧生物因素的致病作用,因此水质的善或恶直接关系到增强或减弱鱼体自身的抗病力 。
在高密度的养殖水体中,由于养殖容量的提高 、饵料的增加 、微生物的大量繁殖以及换水条件的限制等因素打破了原有的溶解氧平衡,极为容易出现缺氧情况 ,这都严重影响养殖水生物的生长 、生存和繁殖。
也因为如上原因,从成本效益角度考虑,此工作以溶解氧数据为核心构建物联网,并基于溶解氧数据对养殖设备(比如增氧机、水泵)进行智能控制。
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智能物联网对于保险公司和养殖户的综合效用
通过智能物联网技术监控和控制溶解氧,以确保养殖水体溶解氧含量充足。也就是通过24小时监控鱼塘溶解氧情况,并及时自动打开增氧机等设备,以确保养殖水体溶解氧含量24小时达标,降低因为水体溶解氧不足而导致的直接或间接养殖损失。
一气象大数据预测/预警防灾减损
对保险公司
- 提前对天气变化风险预警、干预,以降低因天气变化产生的水产死亡。
- 准确统计高赔付保单的天气及生产过程,为进一步做好风控提供可靠数据。
对养殖户
- 减少人力投入,远程控制增氧机,抽水泵,投料机、投药机等设备。减少耗电投入,准确时间开关增氧机,抽水泵,投料机、投药机等设备。
- 降低因人为疏忽导致的风险发生,系统自动开启生产设备。
二图像监控预警防灾减损
对保险公司
- 对道德风险、生产不作为等风险进行预警、干预。降低道德风险、生产不作为等风险产生的赔付。
- 减少人力投入,远程控制增氧机,抽水泵,投料机、投药机等设备。减少耗电投入,准确时间开关增氧机,抽水泵,投料机、投药机等设备。
- 降低因人为疏忽导致的风险发生,系统自动开启生产设备
三水质监控预警防灾减损
对保险公司
- 对道德风险、生产不作为等风险进行预警、干预。降低道德风险、生产不作为等风险产生的赔付。
- 准确记录生产过程,为做好风控及理赔提供依据。
对养殖户
- 提供盗抢、投毒、误操作等风险预警
- 减少人力投入,远程控制增氧机,抽水泵,投料机、投药机等设备。减少耗电投入,准确时间开关增氧机,抽水泵,投料机、投药机等设备。
- 降低因人为疏忽导致的风险发生,系统自动开启生产设备。
四生产指导防灾减损
对保险公司
- 对疾病等各种养殖风险进行提前预警、干预。降低环境变坏、生产不作为等风险产生的赔付。
- 准确记录生产过程,为进一步做好风控提供可靠依据。
对养殖户
- 提供疾病等风险预警。
- 减少人力投入,远程控制增氧机,抽水泵,投料机、投药机等设备。减少耗电投入,准确时间开关增氧机,抽水泵,投料机、投药机等设备。
- 降低因人为疏忽导致的风险发生,系统自动开启生产设备。
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未来展望
水产养殖保险大有可为的前提是基于数值化和智能化的风险管理。以我们所介绍的内容为基点,为行业水产养殖风险管理提供优化方案。在未来的推进中, 计划从以下两个方面拓展:
- 重大数据采集、分析和建模:在未来实施中,获取养殖行为、灾害因子、损失情况等数据,了解和管控风险。
- 建设养殖风险大数据管理平台和专家系统:通过水产养殖风险相关数据和知识体系构建水产养殖风险大数据管理平台,以及水产养殖风险管理专家系统。
合抱之木生于毫末,九层之台起于累土,千里之行始于足下。我国水产养殖保险方兴未艾,目前还处于蓝海阶段,前景广阔,需要不断深耕、落地。而有效提升对应产品保障能力以及优化产品设计的前提是基于数值化和智能化的风险管理。希望我们所介绍的内容作为一个起点,为行业水产养殖风险管理优化贡献一份微薄的力量。
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