System monitoringu masowych szkód w uprawach rolnych wywołanych anomaliami pogodowymi w Polsce – propozycja udoskonalenia

Michał Borowy1, Martin Dahl2, Dariusz Gozdowski3, Arkadiusz Weremczuk4
1, 4 Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie, Wydział Nauk Ekonomicznych, 2 Wydział Ekonomii i Zarządzania, Uczelnia Łazarskiego, 3 Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie, Wydział Rolnictwa i Biologii
https://doi.org/10.22630/EIOGZ.2018.124.31
Borowy, Michał; ORCID: 0000-0001-6707-5961 (Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie, Wydział Nauk Ekonomicznych)
Dahl, Martin; ORCID: 0000-0003-1978-7045 (Wydział Ekonomii i Zarządzania, Uczelnia Łazarskiego)
Gozdowski, Dariusz; ORCID: 0000-0002-7365-7607 (Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie, Wydział Rolnictwa i Biologii)
Weremczuk, Arkadiusz; ORCID: 0000-0002-6839-8508 (Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie, Wydział Nauk Ekonomicznych)
System monitoringu masowych szkód w uprawach rolnych wywołanych anomaliami pogodowymi w Polsce – propozycja udoskonalenia
Monitoring system of mass damage to agricultural crops due to weather anomalies in Poland – a proposal for improvement
Zeszyty Naukowe SGGW - Ekonomika i Organizacja Gospodarki Żywnościowej, 2018, vol., nr 124, s. 79-91

Słowa kluczowe

ryzyko ubezpieczeniowe ubezpieczenie upraw ubezpieczenia rolne innowacje

Key words

insurance risk crop insurance agricultural insurance inn

JEL Classification

Q15 Q54

Streszczenie

Każdego roku w polskim rolnictwie występują straty wywołane niekorzystnymi zjawiskami atmosferycznymi. Szacowanie wielkości szkód tradycyjnymi metodami jest zbyt czasochłonne, może trwać nawet kilka miesięcy, co utrudnia wypłatę odszkodowań i zmniejsza zaufanie do krajowego systemu ubezpieczeń. W artykule zaproponowano nowoczesną metodę monitoringu umożliwiającą skrócenie tego okresu do kilku dni, przy jednoczesnym zwiększeniu jakości oraz dokładności danych. Zaproponowane rozwiązanie jest w pełni wykonalne i ma uzasadnienie ekonomiczne. Pozwala bowiem o wiele szybciej i z większą precyzją planować wydatki ze środków publicznych w przypadku wystąpienia negatywnych skutków anomalii pogodowych.

Abstract

Every year in Polish agriculture there are losses caused by adverse weather phenomena. Estimating the amount of damage by traditional methods is too time-consuming; it can take up to several months, which makes it difficult to pay compensation and reduces confidence in the national insurance system. The article proposes a modern monitoring method that allows shortening this period to several days, while increasing the quality and accuracy of the data. The proposed solution is fully feasible and has economic justification. It allows for much faster and more precise planning of public spending in case of negative effects of weather anomalies.

Cytowania

  1. 10.5194/isprs-archives-XLII-4-25-2018
    ALKAN M. 2018: Information Content Analysis from Very High Resolution Optical Space Imagery for Updating Spatial Database, ISPRS-International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLII-4, 25–31.
  2. ARDANOWSKI J.K., 2018: Gdzie protokoły. Ardanowski: blisko połowa gmin nie przekazała protokołów dot. strat wskutek suszy, pobrano z: http://samorzad.pap.pl/depesze/wiadomosci_centralne/186077/Gdzie-protokoly--Ardanowski-blisko-polowa-gmin-nieprzekazala-protokolow-dot--strat-wskutek-suszy [dostęp: 09.11.2018].
  3. 10.1016/S0022-1694(99)00063-3
    CHAUBEY I., HAAN C.T., GRUNWALD G., SALISBURY J.M., 1999: Uncertainty in the Model Parameters Due to Spatial Variability of Rainfall, Journal of Hydrology 220 (1–2), 48–61.
  4. DĄBROWSKA-ZIELIŃSKA K., CIOŁKOSZ A., MALIŃSKA A., BARTOLD M., 2011: Monitoring of Agricultural Drought in Poland Using Data Derived from Environmental Satellite (Monitoring suszy rolniczej w Polsce na podstawie danych pozyskiwanych za pomocą satelitów środowiskowych), Geoinformation Issues 3 (1), 87–97.
  5. DOROSZEWSKI A., JADCZYSZYN J., KOZYRA J., PUDEŁKO R., STUCZYŃSKI T., MIZAK K., ŁOPATKA A., KOZA P., GÓRSKI T., WRÓBLEWSKA E., 2012: Podstawy systemu monitoringu suszy rolniczej, Woda-Środowisko-Obszary Wiejskie 12 (2), 77–91.
  6. 10.1016/j.rse.2011.11.026.
    DRUSCH, M., Del BELLO, U., CARLIER, S., COLIN, O., FERNANDEZ, V., GASCON, F., HOERSCH B., ISOLA C., LABERINTI P., MARTIMORT P., MEYGRET A., SPOTO F., SY O., MARCHESE F., BARGELLINI P., 2012: Sentinel-2: ESA’s Optical High-Resolution Mission for GMES Operational Services, Remote Sensing of Environment, 120, 25–36.
  7. Instytut Uprawy Nawożenia i Gleboznawstwa w Puławach, Państwowy Instytut Badawczy (IUNG), pobrano z: http://www. susza.iung.pulawy.pl/komentarz/, [dostęp: 09.11.2018].
  8. 10.1007/s11119-016-9488-z
    JIN, Z., PRASAD, R., SHRIVER, J., ZHUANG, Q., 2017: Crop Model and Satellite Imagery-based Recommendation Tool for Variable Rate N Fertilizer Application for the US Corn System, Precision Agriculture 18 (5), 779–800.
  9. JOHNSON, J.D., 2015: U.S. Patent Application, 14/226, 355, pobrano z: http://patentimages.storage.googleapis.com/ca/99/d6/04dc24d3742d01/US20150278966A1.pdf [dostęp:9.11.2018].
  10. Rozporządzenie Rady Ministrów z dnia 27 stycznia 2015 r. w sprawie szczegółowego zakresu i sposobów realizacji niektórych zadań Agencji Restrukturyzacji i Modernizacji Rolnictwa, Dz.U. 2015, poz. 187.
  11. Uchwała nr 124/2018 Rady Ministrów z dnia 12 września 2018 r. zmieniająca uchwałę w sprawie ustanowienia programu pomocy dla gospodarstw rolnych i rybackich, w których powstały szkody spowodowane wystąpieniem w 2018 r. suszy lub powodzi. Kancelaria Prezesa Rady Ministrów, RM-111-125-18.
  12. YANG, W., SHABANOV, N. V., HUANG, D., WANG, W., DICKINSON, R. E., NEMANI, R. R., KNYAZIKHIN Y., MYNENI, R. B., 2006: Analysis of Leaf Area Index Products from Combination of MODIS Terra and Aqua Data, Remote Sensing of Environment, 104 (3), 297–312.