本工作论文介绍了一种气候风险评估框架，利用遥感数据和气候预测，帮助金融机构更好地理解和应对气候变化背景下的野火风险。气候变化对野火的影响具有高度复杂性，当这种影响波及农业时，情况变得更加复杂，因此需要综合考虑农业资产的地理分布和生命周期进行分析。在与金融机构的互动中，我们发现，不同的金融行业利益相关者对物理气候风险的理解存在差异，整体上对物理气候风险的认知存在较大缺口。这一认知差距可能导致资源分配不均，进一步加剧易受影响群体的困境。为提升金融机构应对气候风险的能力，弥合这一认知差距，必须促进政府主导的利益相关者参与，并推动各方协作，采取更加全面的应对措施。

亮点

-本文提出了一种结合遥感数据与气候预测的框架，为在未来气候变暖情景下评估和管理野火对资产的影响提供了传统物理模型的替代方案。

-以云南省农业部门为例，展示了不同气候情景下云南野火的发生频率和严重程度的变化，以及这些变化对五种主要作物的影响。

-极端野火事件每年造成的损失占15%至30%，单一事件就能对小农户构成巨大威胁，并可能对金融机构造成显著风险。

-云南的金融机构面临气候变化引发的复杂影响，同时由于准备不足和应对能力有限，亟需综合解决方案与外部支持。

主要发现

基于研究结果，本文总结了以下关于云南省的关键结论：

- 2011至2020年，云南五种主要农业作物因野火造成的年度损失在1.358亿美元至2.548亿美元之间。

-极端野火事件每年造成的损失占总损失的15%至30%，对小农户构成了重大威胁。

-当前的野火损失模拟模型在大部分作物中的表现良好，测试结果可靠，具备实际应用价值。

-历史数据显示，云南省的火灾天气指数（FWI）在3月和4月达到峰值，但未来预测表明，峰值将转移至2月和3月。在所有气候情景中，SSP2-45情景下的FWI均值最高，其次是SSP1-26、SSP3-70和SSP5-85，这些数值均超过了历史观察值。

-野火损失的情景分析揭示了气候变化对作物的复杂影响。在不同气候情景下，我们并未观察到更高排放情景会导致更大损失的规律。

-保险公司对将物理气候风险分析纳入产品设计，特别是灾难保险和参数保险方面表现出浓厚兴趣。银行则更倾向于利用气候风险分析工具进行信贷风险管理。气候风险压力测试至关重要，但也需要大量资源投入。