Oznaka poročila: ARRS-CRP-ZP-2012-05/29 ZAKLJUČNO POROČILO O REZULTATIH CILJNEGA RAZISKOVALNEGA PROJEKTA A. PODATKI O RAZISKOVALNEM PROJEKTU 1.Osnovni podatki o raziskovalnem projektu Šifra projekta V4-1054 Naslov projekta Razvoj sistema za analizo upravljanja strategij s tveganjem zaradi toče z uporabo atmosferskih modelov, dreves odločanja in modela rea Vodja projekta 12672 Stane Klemenčič Naziv težišča v okviru CRP 5.06.02 Analiza upravljanja s tveganjem zaradi toče Obseg raziskovalnih ur 1122 Cenovni razred B Trajanje projekta 10.2010 - 09.2012 Nosilna raziskovalna organizacija 148 Kmetijsko gozdarska zbornica Slovenije Kmetijsko gozdarski zavod Maribor Raziskovalne organizacije -soizvajalke 482 Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede 1554 Univerza v Ljubljani, Fakulteta za matematiko in fiziko Raziskovalno področje po šifrantu ARRS 4 BIOTEHNIKA Družbeno-ekonomski cilj 08. Kmetijstvo 2.Raziskovalno področje po šifrantu FOS1 Šifra 4.04 - Veda 4 Kmetijske vede - Področje 4.04 Kmetijska biotehnologija 3.Sofinancerji2 Sofinancerji 1. Naziv Naslov B. REZULTATI IN DOSEŽKI RAZISKOVALNEGA PROJEKTA 4.Povzetek projekta3 SLO_ Upravljanje s tveganji zaradi naravnih nesreč in posledic podnebnih sprememb, postaja vse večji izziv in potreba v širši družbeni skupnosti. Neurja s toča predstavljajo v Sloveniji eno izmed največjih naravnih tveganj, zlasti za kmetijski sektor, gospodinjstva in poslovne subjekte, saj neposredno vplivajo na zmanjšanje individualnega kot družbenega premoženja. Kmetijstvo je tovarna na prostem in je kot pridelovalna ter prehransko samooskrbna panoga najbolj ranljiva ravno v primeru naravnih nesreč in podnebnih sprememb. Zato je neobhodno obvladovanje strategije odločanja s tveganjem zaradi toče v kmetijskem sektorju. Na podlagi podatkov daljinskega zaznavanja radarske odbojnosti z meteorološkim radarjem, smo izdelali karto pogostosti toče v Sloveniji. Numerične podatke smo spremenili v kartografski prikaz stopnje ogroženosti s pogostostjo padanja toče do mikro lokacije-GERK (grafične enote rabe kmetijskih zemljišč). S kombinirano metodo modelnih kalkulacij in dreves odločanja smo izdelali oceno posameznih alternativ upravljanja s tveganji zaradi toče. Preliminarni izračuni pričakovanih vrednosti z uporabo dreves odločanja kažejo, da so pričakovane vrednosti višje pri alternativah z zavarovanjem tudi pri ugodnih razporeditvah verjetnosti škodnih dogodkov kot posledica toče.Vse podatkovne baze smo integrirali v interaktivno aplikacijo GIS SDMS, ki zainteresirani javnosti služi kot pomoč pri izbiri optimalne strategije upravljanja s tveganji zaradi toče.Na osnovi kartografskega prikaza lahko uporabnik izbira kombiniran model (zavarovanje + protitočna mreža) po stopnji tveganja za pogostnost pojava škode po toči. Analiza modelov zmanjševanja tveganj po škodi zaradi toče in neurja pokaže, da je najprimernejši in najsprejemljivejši način zavarovanje posevkov in plodov v kombinaciji s postavitvijo protitočne mreže na lokacijah z najvišjo stopnjo tveganja. Obseg zajema v zavarovalni sistem mora ciljno doseči 70 % proizvodnih kmetijskih površin, da se ustvarijo pogoji za zniževanje premijskih stavkov in porazdelitev velikosti škode. Zato je potrebno razviti obliko kmetijskega zavarovanja, ki deluje na zasnovi vzajemništva ali poola. ANG_ Risk management of natural disasters and climate change, is becoming more challenging and need in the community. Storms with hail in Slovenia represent one of the largest natural hazards, particularly in the agricultural sector, households and businesses, because they directly affect the reduction of individual and public property. Agriculture is a factory outdoor, as production and selfsufficient food sector is the most vulnerable in the case of natural disasters and climate change. This is why the decision-making strategy relating to hail risk management is inevitable in terms of agriculture. Based on the data of remote detection of radar reflectivity we have created a map of incidence of thunderstorm occurences with hail in Slovenia. We have converted numerical data into a cartographic presentation of a degree of risk with the incidence of hail up to a micro location - graphical agricultural unit of a farm holding. We used a combined method of model calculations and decision trees to make an assessment of individual alternatives of hail risk management. Preliminary calculations of expected values using decision trees show that the expected values are higher at the alternatives with insurance also at favourable allocations of the probability of damage events as a consequence of hail. All databases are integrated into an interactive GIS application SDMS providing the public serves as a support in choosing the optimal risk management strategy due to hail. Based on the cartographic presentation a user can choose a combined model (insurance + anti-hail net) with regard to the degree of risk for the incidence of the damage event after hail. The analysis of the models for the reduction of risk due to damage after hail and thunderstorms shows that the most suitable and acceptable method is insurance of crops and fruits in combination with the placement of the anti-hail net at locations exposed to the highest degree of risk. The extent included into the insurance system must comprise 70% of production agricultural surfaces in order to create conditions for the reduction of premium quotes and allocation of damage extent. This is why a form of agricultural insurance functioning in the pool scheme must be formed. 5.Poročilo o realizaciji predloženega programa dela na raziskovalnem projektu4 1. Priprava karte pojava toče za področje Slovenije Za pripravo karte pogostosti pojava toče se je uporabila enaka metodologija, ki je bila predstavljena že v projektu Toča I, (Klemenčič in sod., 2008). Podaljšalo se je obdobje analize, ki sedaj obsega mesece maj-avgust iz obdobja devetih let (2002-2010). Arhiv radarskih volumskih meritev na Agenciji RS za okolje (ARSO) je od oktobra 2006 dalje v novem formatu IRIS-RAW. Pretvorba iz novega v star format (SRD-3 ASCII), ki se je uporabljal za analizo, se je izkazala za zelo težavno in dolgotrajno. Ocena pogostosti pojava toče se je izvedla za območje celotne Slovenije. Direktna ocena pogostosti toče iz radarskih podatkov ni bila mogoča v manjšem območju okoli lokacije meteorološkega radarja na Lisci. Za to območje se je uporabila interpolacija iz okoliških vrednosti. Izvedla se je tudi analiza trajektorij toče. Za sledenje področjem s točo se je uporabila modificirana metoda (Skok in sod., 2009), ki temelji na definiranju objektov v zaporedju dvodimenzionalnih polj. Originalna metoda je bila prilagojena analizi točnih območij, ki so specifičen problem - predvsem zaradi tega ker so točna območja razmeroma majhna in se gibljejo razmeroma hitro zaradi česar je sledenje oteženo. Problem se je rešil tako, da so se območja toče umetno povečala za 2 km, s tem je prekrivanje območij s točo v zaporednih časovnih intervalih izboljšalo v tolikšni meri da je bilo sledenje področjem s točo mogoče. Prevladuje gibanje področij toče proti vzhodu, prihaja pa do nekaterih razlik med gibanji v različnih regijah Slovenije. Bolj pogoste so toče, ki trajajo krajši čas. Izvedla se je tudi analiza modelskih prediktoijev toče. Cilj je bil preveriti, ali se ob situacijah, ko je bila toča zabeležena pri tleh, vrednosti indikatorjev močne konvekcije bistveno razlikujejo od konvektivnih situacij, ko se toča ni pojavila. Uporabili so se indikatorji konvekcije kot so: CAPE, striženje vetra, Showalterjev indeks, ... Izvedla se je analiza 28 situacij z močno konvekcijo (23 s točo in 5 brez toče) pri čemer se je uporabil model ALADIN-SI z ločljivostjo 4.4 km napoved pa je bila v poprečju malo več kot 24-urna. Ugotovljeno je bilo, da statistično značilnih razlik med močno konvekcijo s točo in brez nje ni. 2. Analiza upravljanja alternativ s tveganjem z uporabo dreves odločanja Za oceno posameznih alternativ upravljanja s tveganjem zaradi toče uporabimo kombinirano metodo modelnih kalkulacij in dreves odločanja. Modelne kalkulacije so tehnološko ekonomski simulacijski modeli (Rozman s sod., 2006; Pažek s sod., 2006), ki omogočajo oceno stroškov in finančnega rezultata ob različnih vhodnih parametrih. Porabe inputov v posamezni modelni kalkulaciji so izražene s funkcijskimi odvisnostmi med temi parametri (Rozman, 2004). V obravnavanem primeru so vhodni parametri predvsem različni pridelki kot posledica točnih dogodkov. Ti različni pridelki pa predstavljajo tudi posamezne scenarije škodnih dogodkov (preglednica 1). Za iskanje najugodnejše alternative s stališča pridelovalca uporabimo drevesa odločanja (Monahan, 2000). Drevo odločanja je v bistvu graf, ki je sestavljen iz večih vej in vozlišč, kjer posamezna vozlišča predstavljajo možne odločitve in možne dogodke, ki si terminsko sledijo od leve proti desni. Prvo vozlišče predstavlja možne odločitve, ostala vozlišča pa dogodke (stanja), ki lahko nastanejo ob različnih možnih odločitvah. Konec odločitvenega procesa na drevesu odločanja označimo z vertikalno ravno črto. Drevo odločanja izračuna pričakovane vrednosti za vsako možno odločitev. Preglednica 1: Scenariji posameznih škodnih dogodkov _Brez zav.; 100% pridelek_ _Brez zav.; 80% pridelek_ _Brez zav.; 60% pridelek_ _Brez zav.; 40% pridelek_ _Brez zav.; 20% pridelek_ _Brez zav.; 0% pridelek_ _z zav.; 100% pridelek_ _z zav.; 80% pridelek_ _z zav.; 60% pridelek_ _z zav.; 40% pridelek_ _z zav.; 20% pridelek_ _z zav.; 0% pridelek_ Pri protitočni mreži je pri vseh scenarijih predpostavka, da se v popolnosti ohrani pridelke. Ključni parameter za nadaljnjo obdelavo z drevesom odločanja je finančni rezultat izračun kot razlika med vrednostjo proizvodnje in skupnimi stroški. Pri scenarijih z zavarovanjem je finančnemu rezultatu dodana izplačana škoda ter subvencija za posamezno kulturo. Kjerje: FR - finančni rezultat Cy - cena proizvoda TC - skupni stroški Sub - subvencija (direktno plačilo) Modelne kalkulacije predstavljajo podatkovno osnovo za izračune pričakovane vrednosti posameznih strategij upravljanja s tveganjem z drevesom odločanja pri različnih škodnih dogodkih. Pričakovana vrednost je izračunana kot vsota produktov finančnega rezultata pri posameznem scenariju in verjetnosti posameznega scenarija. Verjetnosti posameznega scenarija so izračunane z uporabo Poissonove porazdelitve na podlagi podatkov o številu dni s točo na posameznem GERK-u. Podroben opis povezave med modelnimi kalkulacijami je podan v znanstveni monografiji (Klemenčič s sod., 2009). 3. Izdelava interaktivne aplikacije javnega dostopa Za izdelavo internetne aplikacije javnega dostopa uporabimo programsko orodjem Borland Delphi 7.0, ki ga kreiramo v samostojni GIS in WEB GIS aplikacijo. GIS SDMS deluje v okolju MS Windows in za njegovo delovanje je potrebna namestitev OS najmanj Windows XP. Osnovna podatkovna baza WEB GIS aplikacije je podatkovna plast pogostost toče, v kateri so vključeni podatki v 9 letnem obdobju daljinskega zaznavanja (radarske odbojnosti vsebine oblakov z radarjem na Lisci) in numeričnega modeliranja. Datoteko z podatki meritev položaja in jakosti vgradimo v plast pogostost toče, ki prikaže web uporabniku pogostost nevihtnih dogodkov s točo na izbrani lokaciji v Sloveniji. Druga plast WEB GIS aplikacije pa je plast GERK. WEB GIS aplikacija za delovanje potrebuje dostop do »tabele tveganj glede na kmetijsko kulturo«. Tabela je v ACCESS.mdb formatu in je preko vmesnika ODBC povezana na plast GERK. V tabeli so podatki (izračuni pokritja prihodka od pridelka z in brez zavarovanja oz. zaščite s protitočno mrežo) o tveganju za naslednje kmetijske kulture; jablana, grozdje, hmelj, koruza, pšenica, ječmen, oljna buča, oljna ogrščica. Kot testna aplikacija je delovala na spletni strani KGZS-Zavoda Maribor od 28.08. -30.09.2012. Predstavitev projektnih rezultatov in delovanje spletne aplikacije javnosti, vključno z novinarsko konferenco, je bila na sejmu AGRA, Gornja Radgona, dne 28.08.2012 6.Ocena stopnje realizacije programa dela na raziskovalnem in zastavljenih raziskovalnih ciljev5 S projektom se je realiziral program dela in zastavljeni raziskovalni cilji. - Na osnovi radarskih meritev pripravljena ocena pogostnosti toče, kaže na različno ogrožena območja v državi. Večja je ogroženost v zahodnem delu Slovenije vendar je tudi nekaj bolj ogroženih območij v osrednjem in severno vzhodnem delu Slovenije. - Preliminarni izračuni pričakovanih vrednosti z uporabo dreves odločanja kažejo, da so pričakovane vrednosti višje pri alternativah z zavarovanjem tudi pri ugodnih razporeditvah verjetnosti škodnih dogodkov kot posledica toče. - Preliminarni izračuni pričakovanih vrednosti kažejo na to, da je model zavarovanja v kmetijstvu najprimernejši in najsprejemljivejši način zmanjševanja tveganj škod nastalih zaradi toče. Z dvigom ozaveščenosti tveganja v kmetijstvu in z povečanjem zajema kmetijskih površin v zavarovalni sistem (nad 70%) so ustvarjeni optimalni pogoji za zniževanje zavarovalnih premijskih stavkov. Z nadaljevanjem subvencioniranja zavarovalne premije (do 50%) se v nekaj letih upravičeno pričakuje večji zajem zavarovanja vseh kmetijskih površin (med 60 in 80% vseh kmetijskih kultur). To pomeni, večjo razporeditev tveganja na razširjenem območju in s tem posredno na zmanjšano tveganje. - Model aktivnega branjenja s protitočnimi mrežami je ekonomsko upravičen na območjih z večjim tveganjem pogostosti pojava toče (intenzivni nasadi) in za specializirane pridelovalce. - Model aktivnega branjenja s protitočnimi mrežami je ekonomsko upravičen seveda pod predpostavko visoke intenzivnosti pridelave (pridelek jabolk 50 t / ha). - Izdelana je aplikacija javnega dostopa za zainteresirano javnost. Ta daje strateško informacijo za investicijsko poslovno odločanje in strokovno podlago za kmetijsko svetovanje. - Osnovni cilj vključevanja države v upravljanje z zavarovarljivimi tveganji v kmetijstvu je, da s pomočjo vzajemnega zavarovanja zmanjša tveganja, katerim so izpostavljeni pridelovalci. 7.Utemeljitev morebitnih sprememb programa raziskovalnega projekta oziroma sprememb, povečanja ali zmanjšanja sestave projektne skupine6 Do sprememb raziskovalnega programa in sestave projektne skupine ni prišlo. 8.Najpomembnejši znanstveni rezultati projektne skupine7 Znanstveni dosežek 1. COBISS ID 63382529 Vir: vpis v poročilo Naslov SLO Analiza upravljanja s tveganjem zaradi toče z uporabo atmosferskih modelov in dreves odločanja. ANG Analysis of risk management due to hail by using atmospheric models and decision trees. Opis SLO Kmetijstvo je kompleksno odvisno od vremenskih in klimatskih pogojev. Med ekstremne pojave vremena spada neurje s točo, ki je eden od najbolj omejujočih faktorjev v kmetijski pridelavi. Tako je v kmetijstvu neobhodno obvladovanje strategije odločanja s tveganjem zaradi toče. Na podlagi podatkov daljinskega zaznavanja odbojnosti in numeričnim modeliranjem v dovolj visoki ločljivosti smo izdelali karto pogostosti in jakosti nevihtnih dogodkov s točo nad SV Slovenijo. Na osnovi radarskih meritev pripravljena ocena pogostnosti toče kaže na različno ogrožena območja. Tako izstopa nekaj območij z večjo verjetnostjo toče: jugozahodni obronki Pohorja in okolica Radgone, pa tudi Dravsko in Mursko polje. Izrazit minimum je opaziti v Slovenskih Goricah. V monografiji smo razvili model za ocenjevanje alternativ upravljanja s tveganjem v rastlinski pridelavi, ki temelji na kombinaciji tehnološko ekonomskega simulacijskega modela in dreves odločanja pri čemer informacije simulacijskega modela (finančni rezultat pri vsaki alternativi ob vsakem predvidenem škodnem dogodku) tečejo kot vhodni podatek v drevo odločanja. Preliminarni izračuni pričakovanih vrednosti z uporabo dreves odločanja kažejo, da je ob danih pogojih zavarovanja in predvidenih porazdelitvah verjetnosti škodnih dogodkov zaradi toče, najvišja pričakovana vrednost pri alternativi zavarovanja pridelka. Z dvigom ozaveščenosti tveganja v kmetijstvu in s povečanjem zajema kmetijskih površin v zavarovalni sistem so ustvarjeni optimalni pogoji za zniževanje zavarovalnih premijskih stavkov. Postavitev protitočne mreže je ekonomsko upravičena na območjih z najvišjo stopnjo tveganja pogostnosti pojava toče (na intenzivnih nasadih), zlasti pri jabolkih, vendar le v primeru dovolj visoke intenzivnosti pridelave in dovolj visoke prodajne cene pridelka. Obseg zajema proizvodnih kmetijskih površin v zavarovalni sistem v Sloveniji mora ciljno doseči 70 %, da se ustvarijo pogoji za zniževanje premijskih stavkov in porazdelitev velikosti škode zaradi pojava toče. V ta namen je potrebno razviti takšno obliko kmetijskega zavarovanja, ki bo zasnovano na vzajemništvu ali sozavarovalnega »poola«. Osnovni cilj vključevanja države v upravljanje z zavarovarljivimi tveganji v kmetijstvu naj bo, da s pomočjo vzajemnega zavarovanja zmanjša tveganja, katerim so izpostavljeni pridelovalci. Model za ocenjevanje alternativ upravljanja s tveganjem v kmetijstvu predstavlja dobro podlago za sprejemanje kakovostnih poslovnih določitev in za strateško načrtovanje. Zavedamo se, da bodo potrebne še nadaljnje raziskave predvsem v smislu natančnejše empirične opredelitve porazdelitve verjetnosti škodnih dogodkov. ANG Agriculture largely depends on meteorological and climatic conditions. Extreme weather phenomena comprise thunderstorms with hail, which is one of the most limiting factors in agriculture. This is why the decision-making strategy relating to hail risk management is inevitable in terms of agriculture. Based on the data of remote detection of reflectance and numerical modeling in sufficiently high resolution we have created a map of incidence and strength of thunderstorm occurences with hail in NE Slovenia. The assessment of hail frequency prepared based on radar measurements shows different affected areas. Thus some areas with a higher hail probability are particularly outstanding: the southwest slopes of Pohorje and the surroundings of Radgona as well as the Drava and Mura fields. An explicit minimum frequency can be seen in Slovenske Gorice. In monograph a model was developed for assessing the alternatives to risk management in plant production based on the combination of technologically economical simulation model and decision trees, where the information of the simulation model (the financial result for every alternative in every foreseen damage event) are submitted as the input data into the decision tree. Preliminary calculations of the expected values by using the decision tree show that under given insurance conditions and the foreseen probability distribution of damage events due to hail the highest expected value can be seen in the alternative of crop protection. By increasing the awareness of the risk in agriculture and the inclusion of agricultural areas in the insurance system, optimal conditions for decreasing insurance premium rates are created. The placement of the anti-hail net is economically justified on areas with the highest risk level of hail frequency (in intensive orchards), especially for apples, but only in the case of a sufficient production intensity and the sufficiently high selling price of the product. The extent of the inclusion of production agricultural areas in the insurance system in Slovenia must comprise 70% of in order to create conditions for the reduction of premium rates and the distribution of damage extent due to the hail. For this purpose a form of agricultural insurance will be developed which will be based on the mutuality or the coinsurance pool. The basic aim of the inclusion of the country in the insurance risk management in agriculture should be to decrease the risks to which the producers are exposed by means of mutual insurance. The assessment model for alternatives to risk management in agriculture presents a good basis for making quality business decisions for strategic planning. We are aware that further researches will be required, in particular in the sense of a more precise empirical definition of probability distribution of damage events. Objavljeno v Maribor : Kmetijsko gozdarski zavod, 2009 ([Maribor] : Grafiti studio);84 str. : ilustr. ; 30 cm; Avtorji / Authors: Klemenčič Stane, Žagar Mark, Rozman Črtomir, Klemenčič Kosi Stanislava, Strajnar Benedikt Tipologija 2.01 Znanstvena monografija 2. COBISS ID 3112748 Vir: COBISS.SI Naslov SLO Analiza upravljanja s tveganjem zaradi toče z uporabo atmosferskih modelov in dreves odločanja. ANG Analysis of risk management due to hail with used atmospheric models and decision trees. Analiza upravljanja s tveganjem zaradi toče z uporabo atmosferskih Opis SLO modelov in dreves odločanja-raziskovalni vidiki ekologije. ANG Analysis of risk management due to hail with used atmospheric models and decision trees-research ecology aspects. Objavljeno v Pedagoška fakulteta;RIS Dvorec; Raziskovalni vidiki ekologije v kontekstu edukacije; 2011; Str. 171-180; Avtorji / Authors: Rozman Črtomir, Klemenčič Stane, Pažek Karmen, Strajnar Benedikt, Žagar Mark, Klemenčič Kosi Stanislava Tipologija 1.16 Samostojni znanstveni sestavek ali poglavje v monografski publikaciji 9.Najpomembnejši družbeno-ekonomsko relevantni rezultati projektne skupine8 Družbenoekonomsko relevantni dosežki 1. COBISS ID Naslov SLO ANG Opis SLO ANG Šifra Objavljeno v Tipologija 10.Drugi pomembni rezultati projektne skupine9 Ocene klimatologov kažejo na povečanje pogostnosti ekstremnih vremenskih dogodkov v prihodnje, regionalno pa se bo ob zvišani temperaturi zraka različno spreminjal padavinski režim. Ugotavlja se, da v Sloveniji nimamo razvitega sistematskega pristopa k reševanju in zmanjševanju škode po toči z neurjem. S prenehanjem aktivne obrambe branjenja točenosnih oblakov z raketnim sistemom posipavanja oblakov v 90 letih in poskusnega projekta posipavanja točenosnih oblakov z dodatnimi jedri (reagent-srebrov jodit) z letali (čas poskusa 1999-2010), uporabljamo le še protitočne mreže. Te pa danes v Slovenije ne dosegajo 5 % površin intenzivnih nasadov. Tako nam ostane pasivna oblika aktivnosti za zmanjševanje tveganja po toči z zavarovanjem posevkov in premoženja. V slovenskem kmetijstvu je v povprečju zavarovanih le cca 38 % kmetijskih kultur. Razloge gre iskati v visokih premijskih stavkih po posamezni kmetijski kulturi in v številnih oblikah vezanega zavarovanje (pozeba + toča,..), kar predstavlja zajeten delež zavarovalne vrednosti (tudi do 40 % pri trajnih nasadih). Na osnovi tega potencialni zavarovanec tehtno preuči ekonomsko zmožnost stroška zavarovanja. Sistemski pristop reševanja upravljanja s tveganji v kmetijstvu ne more mimo osnovne ugotovitve, da je potrebno v Sloveniji ustanoviti vzajemno kmetijsko zavarovalništvo, ki bo dolgoročno prispevalo k odgovornemu varovanju kmetijske proizvodnje pred naravnimi nesrečami, zagotavljajo višjo stopnjo prehranske samooskrbe in socialno in ekonomsko varnost kmetijskih pridelovalcev. Osnovni cilj vključevanja države v upravljanje z zavarovarljivimi tveganji v kmetijstvu je, da s pomočjo vzajemnega zavarovanja zmanjša tveganja, katerim so izpostavljeni pridelovalci. Zato je potrebno razviti obliko kmetijskega zavarovanja, ki deluje na zasnovi vzajemništva ali poola. 11.Pomen raziskovalnih rezultatov projektne skupine10 11.1.Pomen za razvoj znanosti11 SLO_ Raziskovalni projekt s svojimi rezultati prispeva k razvijanju in posodabljanju meteorološki kart spremljanja neviht s točo. Dopolnjen je arhiv radarskih podatkov (glede na arhiv, ki je bil uporabljen v študiji KLEMENČIČ, s sod. 2009: Analiza upravljanja s tveganjem zaradi toče z uporabo atmosferskih modelov in dreves odločanja, [COBISS.SI-ID 63382529]) za določitev območij s pogostejšimi nevihtami s točo na območju celotne Slovenije. Dodana je ocena poti neviht in opredelitev lokalne verjetnosti za pogostnost in jakost neviht s točo. Vse te informacije so podane georeferencirano. Za nekaj primerov, ko se je v preteklosti pojavljala toča, so bile s pomočjo numeričnega meteorološkega modela v podrobni krajevni ločljivosti izračunane nekatere količine, ki opredeljuje povečano verjetnost za nevihte in točo. Preverili smo, kako dobro iz vrednosti spremenljivk modela lahko opredelimo količine ("prediktorje"), ki so povezane z verjetnostjo pojava toče v naravi in ocenili, kolikšna je negotovost za dejanski pojav toče glede na modelsko napovedane prediktorje zanjo. Ta negotovost vpliva na verjetnostne ocene za točo na področjih, ki z radarskim merjenjem niso pokrita. Nadgradil se je že izdelan tehnološko ekonomski simulacijski model na ravni kmetijskih kultur (Klemenčič in sod., 2008, Klemenčič in sod., 2009), za simuliranje finančnih posledic škodnih dogodkov zaradi toče na nivoju kulture z noveliranimi podatki ter dodatnimi kulturami. Vrednotenje strategij upravljanja s tveganjem za enoletne kulture so ovrednotene z drevesi odločanja. Za potrebe ocenjevanja opcij upravljanja s tveganjem pri trajnih nasadih (brez upravljanja) je uporabljen Black - Scholes-ov in binomski model vrednotenja opcij investicijskega projekta (pri čemer opcije predstavljajo posamezno strategijo upravljanja s tveganjem za trajni nasad). Na podlagi izdelane prostorske karte razporeditve toče z GIS in programskim orodjem SDSM4 ter vgraditvijo vseh razpoložljivih podatkov, ki opredeljujejo lokacijo in lastništvo zemljišča, kot uporabo zemljišča - GERK in uporabe algoritmov je izdelana aplikacija v javni objavi, ki opredeljuje stopnjo tveganja škode po toči po lokaciji kmetijskega gospodarstva, katastrske občine in kmetijske kulture ter omogoča simulacijo finančnih strategije na nivoju posameznega proizvajalca (GERK). ANG_ The research project contributes to its results to the development and update of meteorological maps for monitoring storms with hail. It is complemented by archive of radar data (according to the archive, which was used in the study KLEMENČIČ, et al., 2009: Analysis of risk management due to hail the use of atmospheric models and decision trees, [COBISS.SI-ID 63382529]) to identify areas with more frequent storms with hail in the whole Slovenia. They have been added the evaluation from local storms and the definition of probability for the frequency and intensity of storms with hail. All this information were georeferenced. In a few cases, when in the past of hail were using numerical meteorological model detailed local resolution computed some quantities defining an increased chance of thunderstorms and hail. We checked how well the values of the variables of the model can be defined quantities ("predictors"), which are associated with the probability of the occurrence of hail in the nature and evaluate the extent of the uncertainty of the actual occurrence of hail on the model predicted predictors. This uncertainty affects the probability estimates for hail in areas which are not covered with radar measurements. Upgraded was already made technological economic simulation model at the level of agricultural culture (Klemencic et al., 2008, Klemencic et al., 2009), to simulate the effects of financial damages from hail on the level of culture with amended data and additional cultures. Evaluation of risk management strategies for the one-year culture are evaluated with a decision trees. For the evaluation of risk management options for permanent crops (excluding management) was used Black - Scholes and binomial-s option valuation model investment project (where options present one strategy for managing the risk of permanent crops). Based on the basis of the spatial distribution of maps with hail and GIS software tool SDSM4 and with using all available data defining the location and ownership of the land, such as land use - GERK and use the algorithms made application in the publication, which defines the level of risk of damage by hail by location holding, cadastral municipalities and agricultural culture, and allows the simulation of financial strategy at the level of the individual producer (GERK). 11.2.Pomen za razvoj Slovenije12 SLO Zaključki raziskovalnega projekta so prispevek znanosti na področju raziskovanja podnebnih sprememb in s tem povezane naravne nesreče v kmetijstvu. Rezultati projekta nakazujejo alternativne rešitve, ki prispevajo k omilitvi nastale škode zaradi neurij s točo in manjši porabi javnih sredstev. Zaključki naloge postavljajo pred strokovno javnost dejstvo, da je v okviru odziva na podnebne spremembe potrebno premo sorazmerno iskati nove tehnologije pridelave in prilagodlivejše kmetijske kulture za stopnjo ranljivosti posameznega območja v Sloveniji. Pomen rezultatov za razvoj znanstvenega pristopa se izkazuje v izdelani interaktivni aplikaciji javnega dostopa. Tako ima zainteresirana javnost možnost vpogleda stopnje pogostosti neurja s točo za posamezno kulturo na GERK natančno. Aplikacija pokaže pričakovan finančni rezultat po prej obravnavanih parametrih in je strateška informacijska podlaga za strategijo obvladovanja tveganj zaradi neurja s točo v kmetijstvu. Uporaba aplikacije, rezultati in zaključki projekta so uporabna strokovna podlaga za neposredno kmetijsko svetovanje in izobraževanje ter razvoj kmetijskih politik. ANG_ The conclusions of the research project is the contribution of science to research climate change and related to natural disasters in agriculture. Results of the project indicate alternative solutions which contribute to the mitigation of damage due to hailstorms and lower public spending. The conclusions of the tasks set before the professional public the fact that in response to climate change is needed directly proportional to search new technologies and production adapted crops for the degree of vulnerability of a particular area in Slovenia. The importance of the results for development of the scientific approach is demonstrated in an interactive application designed for public access. Thus, the interested public has the opportunity to access rates by hailstorms frequency for each culture on GERK accurate. The application shows the expected financial results for the previously considered parameters and is a strategic information base for risk management strategy due to hailstorms in agriculture. Aplication, results and conclusions of the project are useful scientific basis for direct agricultural advice and education, and for agricultural policiesdevelopment. 12.Vpetost raziskovalnih rezultatov projektne skupine. 12.1.Vpetost raziskave v domače okolje Kje obstaja verjetnost, da bodo vaša znanstvena spoznanja deležna zaznavnega odziva? 0 v domačih znanstvenih krogih 0 pri domačih uporabnikih Kdo (poleg sofinancerjev) že izraža interes po vaših spoznanjih oziroma rezultatih?13 - kmetijski proizvajalci, kmetijska podjetja, - resorno ministrstvo, - kmetijska svetovalna služba, - fakultete, - druge izoobraževalne in raziskovalne institucije. 12.2.Vpetost raziskave v tuje okolje Kje obstaja verjetnost, da bodo vaša znanstvena spoznanja deležna zaznavnega odziva? O v mednarodnih znanstvenih krogih □ pri mednarodnih uporabnikih Navedite število in obliko formalnega raziskovalnega sodelovanja s tujini raziskovalnimi inštitucijami:14 Kateri so rezultati tovrstnega sodelovanja:15 C. IZJAVE Podpisani izjavljam/o, da: • so vsi podatki, ki jih navajamo v poročilu, resnični in točni • se strinjamo z obdelavo podatkov v skladu z zakonodajo o varstvu osebnih podatkov za potrebe ocenjevanja in obdelavo teh podatkov za evidence ARRS • so vsi podatki v obrazcu v elektronski obliki identični podatkom v obrazcu v pisni obliki • so z vsebino letnega poročila seznanjeni in se strinjajo vsi soizvajalci projekta • bomo sofinancerjem istočasno z zaključnim poročilom predložili tudi študijo ali elaborat, skladno z zahtevami sofinancerjev Podpisi: zastopnik oz. pooblaščena oseba i vodja raziskovalnega projekta: raziskovalne organizacije: Kmetijsko gozdarska zbornica Stane Klemenčič Slovenije Kmetijsko gozdarski zavod Maribor ZIG Kraj in datum: Maribor 19.10.2012 Oznaka prijave: ARRS-CRP-ZP-2012-05/29 1 Zaradi spremembe klasifikacije je potrebno v poročilu opredeliti raziskovalno področje po novi klasifikaciji FOS 2007 (Fields of Science). Prevajalna tabela med raziskovalnimi področji po klasifikaciji ARRS ter po klasifikaciji FOS 2007 (Fields of Science) s kategorijami WOS (Web of Science) kot podpodročji je dostopna na spletni strani agencije (http://www.arrs.gov.si/sl/gradivo/sifranti/preslik-vpp-fos-wos.asp). Nazaj 2 Podpisano izjavo sofinancerja/sofinancerjev, s katero potrjuje/jo, da delo na projektu potekalo skladno s programom, skupaj z vsebinsko obrazložitvijo o potencialnih učinkih rezultatov projekta obvezno priložite obrazcu kot priponko (v skeniranem PDF formatu) in jo v primeru, da poročilo ni polno digitalno podpisano, pošljite po pošti na Javno agencijo za raziskovalno dejavnost RS. Nazaj 3 Napišite povzetek raziskovalnega projekta (največ 3.000 znakov v slovenskem in angleškem jeziku) Nazaj 4 Napišite kratko vsebinsko poročilo, kjer boste predstavili raziskovalno hipotezo in opis raziskovanja. Navedite ključne ugotovitve, znanstvena spoznanja, rezultate in učinke raziskovalnega projekta in njihovo uporabo ter sodelovanje s tujimi partnerji. Največ 12.000 znakov vključno s presledki (približno dve strani, velikosti pisave 11). Nazaj 5 Realizacija raziskovalne hipoteze. Največ 3.000 znakov vključno s presledki (približno pol strani, velikosti pisave 11) Nazaj 6 V primeru bistvenih odstopanj in sprememb od predvidenega programa raziskovalnega projekta, kot je bil zapisan v predlogu raziskovalnega projekta oziroma v primeru sprememb, povečanja ali zmanjšanja sestave projektne skupine v zadnjem letu izvajanja projekta (obrazložitev). V primeru, da sprememb ni bilo, to navedite. Največ 6.000 znakov vključno s presledki (približno ena stran, velikosti pisave 11). Nazaj 7 Znanstveni in družbeno-ekonomski dosežki v programu in projektu so lahko enaki, saj se projekna vsebina praviloma nanaša na širšo problematiko raziskovalnega programa, zato pričakujemo, da bo večina izjemnih dosežkov raziskovalnih programov dokumentirana tudi med izjemnimi dosežki različnih raziskovalnih projektov. Raziskovalni dosežek iz obdobja izvajanja projekta (do oddaje zaključnega poročila) vpišete tako, da izpolnite COBISS kodo dosežka - sistem nato sam izpolni naslov objave, naziv, IF in srednjo vrednost revije, naziv FOS področja ter podatek, ali je dosežek uvrščen v A'' ali A'. Nazaj 8 Znanstveni in družbeno-ekonomski dosežki v programu in projektu so lahko enaki, saj se projekna vsebina praviloma nanaša na širšo problematiko raziskovalnega programa, zato pričakujemo, da bo večina izjemnih dosežkov raziskovalnih programov dokumentirana tudi med izjemnimi dosežki različnih raziskovalnih projektov. Družbeno-ekonomski rezultat iz obdobja izvajanja projekta (do oddaje zaključnega poročila) vpišete tako, da izpolnite COBISS kodo dosežka - sistem nato sam izpolni naslov objave, naziv, IF in srednjo vrednost revije, naziv FOS področja ter podatek, ali je dosežek uvrščen v A'' ali A'. Družbenoekonomski dosežek je po svoji strukturi drugačen, kot znanstveni dosežek. Povzetek znanstvenega dosežka je praviloma povzetek bibliografske enote (članka, knjige), v kateri je dosežek objavljen. Povzetek družbeno ekonomsko relevantnega dosežka praviloma ni povzetek bibliografske enote, ki ta dosežek dokumentira, ker je dosežek sklop več rezultatov raziskovanja, ki je lahko dokumentiran v različnih bibliografskih enotah. COBISS iD zato ni enoznačen izjemoma pa ga lahko tudi ni (npr. v preteklem letu vodja meni, da je izjemen dosežek to, da sta se dva mlajša sodelavca zaposlila v gospodarstvu na pomembnih raziskovalnih nalogah, ali ustanovila svoje podjetje, ki je rezultat prejšnjega dela ... - v obeh primerih ni COBISS ID). Nazaj 9 Navedite rezultate raziskovalnega projekta iz obdobja izvajanja projekta (do oddaje zaključnega poročila) v primeru, da katerega od rezultatov ni mogoče navesti v točkah 7 in 8 (npr. ker se ga v sistemu COBISS ne vodi). Največ 2.000 znakov vključno s presledki. Nazaj 10 Pomen raziskovalnih rezultatov za razvoj znanosti in za razvoj Slovenije bo objavljen na spletni strani: http://sicris.izum.si/ za posamezen projekt, ki je predmet poročanja Nazaj 11 Največ 4.000 znakov vključno s presledki Nazaj 12 Največ 4.000 znakov vključno s presledki Nazaj 13 Največ 500 znakov vključno s presledki (velikosti pisave 11) Nazaj 14 Največ 500 znakov vključno s presledki (velikosti pisave 11) Nazaj 15 Največ 1.000 znakov vključno s presledki (velikosti pisave 11) Nazaj Obrazec: ARRS-CRP-ZP/2012-05 v1.00c 59-F4-C5-36-E3-D0-1B-4F-81-AA-01-E8-99-39-9B-C9-C3-95-14-2E ZAKLJUČNO POROČILO O REZULTATIH CILJNEGA RAZISKOVALNEGA PROJEKTA - priloga 1 Naslov projekta: Razvoj sistema za analizo upravljanja strategij s tveganjem zaradi toče z uporabo atmosferskih modelov, dreves odločanja in modela realnih opcij -Toča II POVZETEK PROJEKTA Upravljanje s tveganji zaradi naravnih nesreč in posledic podnebnih sprememb, postaja vse večji izziv in potreba v širši družbeni skupnosti. Neurja s toča predstavljajo v Sloveniji eno izmed največjih naravnih tveganj, zlasti za kmetijski sektor, gospodinjstva in poslovne subjekte, saj neposredno vplivajo na zmanjšanje individualnega kot družbenega premoženja. Kmetijstvo je tovarna na prostem in je kot pridelovalna ter prehransko samooskrbna panoga najbolj ranljiva ravno v primeru naravnih nesreč in podnebnih sprememb. Zato je neobhodno obvladovanje strategije odločanja s tveganjem zaradi toče v kmetijskem sektorju. Na podlagi podatkov daljinskega zaznavanja radarske odbojnosti z meteorološkim radarjem, smo izdelali karto pogostosti toče v Sloveniji. Numerične podatke smo spremenili v kartografski prikaz stopnje ogroženosti s pogostostjo padanja toče do mikro lokacije-GERK (grafične enote rabe kmetijskih zemljišč). S kombinirano metodo modelnih kalkulacij in dreves odločanja smo izdelali oceno posameznih alternativ upravljanja s tveganji zaradi toče. Preliminarni izračuni pričakovanih vrednosti z uporabo dreves odločanja kažejo, da so pričakovane vrednosti višje pri alternativah z zavarovanjem tudi pri ugodnih razporeditvah verjetnosti škodnih dogodkov kot posledica toče. Vse podatkovne baze smo integrirali v interaktivno aplikacijo GIS SDMS, ki zainteresirani javnosti služi kot pomoč pri izbiri optimalne strategije upravljanja s tveganji zaradi toče. Na osnovi kartografskega prikaza javno dostopne aplikacije lahko uporabnik izbira kombiniran model (zavarovanje + protitočna mreža) po stopnji tveganja za pogostnost pojava škode po toči. Analiza modelov zmanjševanja tveganj po škodi zaradi toče in neurja pokaže, da je najprimernejši in najsprejemljivejši način zavarovanje posevkov in plodov v kombinaciji s postavitvijo protitočne mreže na lokacijah z najvišjo stopnjo tveganja. Obseg zajema v zavarovalni sistem mora ciljno doseči 70 % proizvodnih kmetijskih površin, da se ustvarijo pogoji za zniževanje premijskih stavkov in porazdelitev velikosti škode. Zato je potrebno razviti obliko kmetijskega zavarovanja, ki deluje na zasnovi vzajemništva ali poola. 1. UVOD Kmetijstvo, ki se z redkimi izjemami odvija na prostem, je močno odvisno od vremenskih razmer in klimatskih pogojev. Kmetijska pridelava je odvisna od meteoroloških spremenljivk, kot so temperatura zraka, sončno obsevanje, zračna vlaga in količine padavin ter pogostost in intenzivnost mejnih dogodkov kot so suše, poplave in viharji. Preučevanje vpliva vremenskih razmer in drugih dejavnikov na kmetijsko pridelavo nam omogoča, da pri načrtovanju čim bolj izkoristimo podnebne razmere in tako dosežemo najboljšo možno kakovost in velikost pridelka. Podnebje se zaradi različnih dejavnikov spreminja tako v času kot v prostoru. Med ekstremne pojave vremena spada neurje s točo, ki je eno od najbolj omejujočih faktorjev v kmetijski pridelavi. Ocenjuje se, da je v povprečju letna škoda po toči samo na kmetijskih kulturah v Sloveniji med 3 in 5 mio € (l. 2008 je bila povzročena škoda po neurju s točo preko 90 mio €, vir SURS). Kot ocenjene največje škode zaradi elementarnih nesreč beležimo na območju severovzhodne Slovenije, kjer so bile v deležu od 65 % do 81 % v letih od 1998 do 2002 (Statistični letopis 2004) v primerjavi s celotno Slovenijo. Ocene klimatologov kažejo na povečanje pogostnosti ekstremnih vremenskih dogodkov v prihodnje, regionalno pa se bo ob zvišani temperaturi zraka različno spreminjal padavinski režim. Ugotavlja se, da v Sloveniji nimamo razvitega sistematskega pristopa k reševanju in zmanjševanju škode po toči z neurjem. S prenehanjem aktivne obrambe branjenja točenosnih oblakov z raketnim sistemom posipavanja oblakov v 90 letih in poskusnega projekta posipavanja točenosnih oblakov z dodatnimi jedri (reagent-srebrov jodit) z letali (čas poskusa 1999-2010), uporabljamo še le protitočne mreže. Te pa danes v Slovenije ne dosegajo 5 % površin intenzivnih nasadov. Razen uporabe protitočnih mrež (v Avstriji in Italiji dosega pokritost v intenzivnih nasadih do 35 %) v svetovnem merilu, kot v regiji, ne razpolagamo z učinkovito aktivno obliko obrambe, katere učinkovitost je dokazana na znanstveni osnovi, da lahko uspešno vplivamo na zmanjševanje škode po toči. Tako nam ostane pasivna oblika aktivnosti za zmanjševanje tveganja po toči z zavarovanjem posevkov in premoženja. V slovenskem kmetijstvu je v povprečju zavarovanih le cca 38 % kmetijskih kultur. Razloge gre iskati v visokih premijskih stavkih po posamezni kmetijski kulturi in v številnih oblikah vezanega zavarovanje (pozeba + toča,..), kar predstavlja zajeten delež zavarovalne vrednosti (tudi do 40 % pri trajnih nasadih). Na osnovi tega potencialni zavarovanec tehtno preuči ekonomsko zmožnost stroška zavarovanja. Po vključitvi ukrepov kmetijske politike od leta 2006 (vsakoletne Uredbe o sofinanciranju zavarovalnih premij za zavarovanje kmetijskih posevkov in plodov in Uredbe o sofinanciranju zavarovalnih premij za zavarovanje kmetijske proizvodnje) se začenja zajem kmetijskih kultur za zavarovanje za škodo po toči povečevati. Iz stališča poslovne uspešnosti so kmetijska zavarovanja na meji oziroma sektor z večno izgubo (razen leta 1960, po navedbah Zavarovalnice Maribor). Tako se zastavlja vprašanje poslovne zainteresiranosti »komercialnih zavarovalnic« ali bodo tudi v prihodnje zainteresirane za kmetijska zavarovanja - še posebej poljedelskih kultur. Prav iz tega področja imata sosednji državi, Avstrija in Italija, organizirano posebno »vzajemno« zavarovalnico za potrebe kmetijskih zavarovanj za škodo po toči z neurjem. 2. METODIKA DELA 2.1 Priprava karte pojava toče za področje Slovenije Za pripravo karte pogostosti pojava toče se je uporabila enaka metodologija ki je bila predstavljena že v projektu Toča I, (Klemenčič in sod., 2008). Podaljšalo se je obdobje analize, ki sedaj obsega mesece maj-avgust iz obdobja devetih let (2002-2010). Arhiv radarskih volumskih meritev na Agenciji RS za okolje (ARSO) je od oktobra 2006 dalje v novem formatu IRIS-RAW. Pretvorba iz novega v star format (SRD-3 ASCII), ki se je uporabljal za analizo, se je izkazala za zelo težavno in dolgotrajno. Ocena pogostosti pojava toče se je izvedla za območje celotne Slovenije. Direktna ocena pogostosti toče iz radarskih podatkov ni bila mogoča v manjšem območju okoli lokacije meteorološkega radarja na Lisci. Za to območje se je uporabila interpolacija iz okoliških vrednosti. Izvedla se je tudi analiza trajektorij toče. Za sledenje področjem s točo se je uporabila modificirana metoda (Skok in sod., 2009), ki temelji na definiranju objektov v zaporedju dvodimenzionalnih polj. Originalna metoda je bila prilagojena analizi točnih območij, ki so specifičen problem - predvsem zaradi tega ker so točna območja razmeroma majhna in se gibljejo razmeroma hitro zaradi česar je sledenje oteženo. Problem se je rešil tako da so se območja toče umetno povečala za 2 km, s tem je prekrivanje območij s točo v zaporednih časovnih intervalih izboljšalo v tolikšni meri da je bilo sledenje področjem s točo mogoče. Prevladuje gibanje področij toče proti vzhodu, prihaja pa do nekaterih razlik med gibanji v različnih regijah Slovenije. Bolj pogoste so toče, ki trajajo krajši čas. Izvedla se je tudi analiza modelskih prediktorjev toče. Cilj je bil preveriti, ali se ob situacijah, ko je bila toča zabeležena pri tleh, vrednosti indikatorjev močne konvekcije bistveno razlikujejo od konvektivnih situacij, ko se toča ni pojavila. Uporabili so se indikatorji konvekcije kot so: CAPE, striženje vetra, Showalterjev indeks, ... Izvedla se je analiza 28 situacij z močno konvekcijo (23 s točo in 5 brez toče) pri čemer se je uporabil model ALADIN-SI z ločljivostjo 4.4 km napoved pa je bila v poprečju malo več kot 24-urna. Ugotovljeno je bilo, da statistično značilnih razlik med močno konvekcijo s točo in brez nje ni. 2.2 Vrednotenje strategij upravljanja s tveganjem zaradi toče Za oceno posameznih alternativ upravljanja s tveganjem zaradi toče uporabimo kombinirano metodo modelnih kalkulacij in dreves odločanja. Modelne kalkulacije so tehnološko ekonomski simulacijski modeli (Rozman s sod., 2006; Pažek s sod., 2006), ki omogočajo oceno stroškov in finančnega rezultata ob različnih vhodnih parametrih. Porabe inputov v posamezni modelni kalkulaciji so izražene s funkcijskimi odvisnostmi med temi parametri (Rozman, 2004). V obravnavanem primeru so vhodni parametri predvsem različni pridelki kot posledica točnih dogodkov. Ti različni pridelki pa predstavljajo tudi posamezne scenarije škodnih dogodkov (preglednica 1). Za iskanje najugodnejše alternative s stališča pridelovalca uporabimo drevesa odločanja (Monahan, 2000). Drevo odločanja je v bistvu graf, ki je sestavljen iz večih vej in vozlišč, kjer posamezna vozlišča predstavljajo možne odločitve in možne dogodke, ki si terminsko sledijo od leve proti desni. Prvo vozlišče predstavlja možne odločitve, ostala vozlišča pa dogodke (stanja), ki lahko nastanejo ob različnih možnih odločitvah. Konec odločitvenega procesa na drevesu odločanja označimo z vertikalno ravno črto. Drevo odločanja izračuna pričakovane vrednosti za vsako možno odločitev. Preglednica 1: Scenariji posameznih škodnih dogodkov Brez zav.; 100% pridelek_ Brez zav.; 80% pridelek_ Brez zav.; 60% pridelek_ Brez zav.; 40% pridelek_ Brez zav.; 20% pridelek_ Brez zav.; 0% pridelek_ z zav.; 100% pridelek_ z zav.; 80% pridelek_ z zav.; 60% pridelek_ z zav.; 40% pridelek_ z zav.; 20% pridelek_ z zav.; 0% pridelek_ Pri protitočni mreži je pri vseh scenarijih predpostavka, da se v popolnosti ohrani pridelke. Ključni parameter za nadaljnjo obdelavo z drevesom odločanja je finančni rezultat izračun kot razlika med vrednostjo proizvodnje in skupnimi stroški. Pri scenarijih z zavarovanjem je finančnemu rezultatu dodana izplačana škoda ter subvencija za posamezno kulturo. FR = Y * cy - TC + sub + ŠKODA (1) Kjerje: FR - finančni rezultat Cy - cena proizvoda TC - skupni stroški Sub - subvencija (direktno plačilo) Modelne kalkulacije predstavljajo podatkovno osnovo za izračune pričakovane vrednosti posameznih strategij upravljanja s tveganjem z drevesom odločanja pri različnih škodnih dogodkih. Pričakovana vrednost je izračunana kot vsota produktov finančnega rezultata pri posameznem scenariju in verjetnosti posameznega scenarija. Verjetnosti posameznega scenarija so izračunane z uporabo Poissonove porazdelitve na podlagi podatkov o številu dni s točo na posameznem GERK-u. Podroben opis povezave med modelnimi kalkulacijami je podan v znanstveni monografiji (Klemenčič s sod., 2009). 2.3 Izdelava interaktivne aplikacije javnega dostopa Za izdelavo internetne aplikacije javnega dostopa uporabimo programsko orodjem Borland Delphi 7.0, ki ga kreiramo v samostojni GIS in WEB GIS aplikacijo. GIS SDMS deluje v okolju MS Windows in za njegovo delovanje je potrebna namestitev OS najmanj Windows XP. Osnovna podatkovna baza WEB GIS aplikacije je podatkovna plast pogostost toče, v kateri so vključeni podatki v 9 letnem obdobju daljinskega zaznavanja (radarske odbojnosti vsebine oblakov z radarjem na Lisci) in numeričnega modeliranja. Datoteko z podatki meritev položaja in jakosti vgradimo v plast pogostost toče, ki prikaže web uporabniku pogostost nevihtnih dogodkov s točo na izbrani lokaciji v Sloveniji. Druga plast WEB GIS aplikacije pa je plast GERK. WEB GIS aplikacija za delovanje potrebuje dostop do »tabele tveganj glede na kmetijsko kulturo«. Tabela je v ACCESS.mdb formatu in je preko vmesnika ODBC povezana na plast GERK. V tabeli so podatki (izračuni pokritja prihodka od pridelka z in brez zavarovanja oz. zaščite s protitočno mrežo) o tveganju za naslednje kmetijske kulture; jablana, grozdje, hmelj, koruza, pšenica, ječmen, oljna buča, oljna ogrščica. 3 REZULTATI 3.1 Karta pojava toče v severovzhodni Sloveniji Posodobljen je bila karta pogostosti toče ter analiza trajektorij toče. Za celotno Slovenijo je bila izdelana karta območij s pogostejšimi nevihtami s točo (2002-2010) in izdelana je bila ocena poti neviht s točo ter analiza prediktoijev za točo iz modelskih podatkov prav tako za celotno Slovenijo. Cilj je bil preveriti, ali se ob situacijah, ko je bila toča zabeležena pri tleh, vrednosti indikatorjev močne konvekcije bistveno razlikujejo od konvektivnih situacij, ko se toča ni pojavila. Uporabili so se indikatorji konvekcije kot so: CAPE, striženje vetra, Showalteijev indeks, ... Izvedla se je analiza 28 situacij z močno konvekcijo (23 s točo in 5 brez toče) pri čemer se je uporabil model ALADIN-SI z ločljivostjo 4.4 km napoved pa je bila v poprečju malo več kot 24-urna. Ugotovljeno je bilo da statistično značilnih razlik med močno konvekcijo s točo in brez nje ni. Na sliki 1 je prikazana prostorska porazdelitev povprečnega števila dni s točo za območje Slovenije. Vrednost 1, se pravi svetlo modro obarvana točka npr. pomeni, da je v obravnavanem obdobju (9 let) nad tem 1x1 km2 velikim območjem radar v povprečju enkrat na leto zaznal odbojnost, ki ustreza kriterijem za pojav toče. Rezultati kažejo, da je pogostnost močnih neviht z možnostjo toče v Sloveniji prostorsko precej različna. Opazimo nekaj splošnih maksimumov in minimumov pojavljanja toče. Najvišje povprečno število dni s toče na leto beleži območje obalno kraškega pasu (slika 1) od 1,5 do 2. Na SV delu Slovenije se toča pojavlja v povprečju 1,2 krat letno, vendar pa so vmes tudi območja s pogostejšim pojavljanjem (posamezni maksimumi na območju Konjiške gore, Haloz, SV rob Slovenskih goric in širše območje Radgone). 3.2 Analiza z modelnimi kalkulacijami in z drevesom odločanja V fazi II smo z uporabo analiza radarskih podatkov o pogostnosti toče, modelnimi kalkulacijami in drevesi odločanja ocenili pričakovane vrednosti posameznih alternativ upravljanja s tveganjem za 8 kultur. 1. Uvedli smo 32 območij ogroženosti glede na podatke o pogostnosti toče. Posamezne lokacije smo klasificirali na 32 različnih območjih ogroženost glede na število dni s točo z uporabo skale, kot jih prikazuje slika. Tabela: Ključi Šifra območja Opis območja 0 1 0.01 - 0.35 2 0.35 - 0.40 3 0.40 - 0.45 4 0.45 - 0.50 0.50 ■ 0.55 6 0.55 - 0.60 7 0.60 - 0.65 8 0.65 ■ 0.70 9 L\. 70 - 0 75 10 0.75 - 0.80 11 0.80 - 0.85 12 0.85 - 0.90 13 0.90 ■ 0.95 14 0.95- 1.00 15 1.00-1 05 16 1.05-1.10 17 1.10- 15 18 1.15-1.20 19 1.20-1.25 20 25-1.30 21 1.30-1.35 22 35- 40 23 1.40-1.45 24 1.45-1.50 25 1.50-1 55 26 1.55- 1.60 27 60-1.65 28 1.65-1.70 29 1.70-1.75 30 75- 1.80 31 1.80-1 85 32 1.85-1.90 33 1.90-1.95 34 1.95-2.00 2. Preliminarne ocene možnih verjetnostnih porazdelitev škodnih dogodkov in iskanje relacij med verjetnostjo pojava škodnih dogodkov zaradi toče. Študij literature je pokazal, da so škodni dogodki lahko razporejeni po Poissonovi razporeditvi. Če je povprečno število pojavov lambda, potem je verjetnost, da se pojav toče zgodi k-krat podan z naslednjo enačbo: Izračunane podatke smo za vseh 32 območij prefiltrirali v samostojne tabele in izračunali povprečno verjetnost števila dogodkov (toč). 3. Izdelava kalkulacijskega sistema Izdelan je bil kalkulacijski sistem za simulacije finančnih posledic točnih dogodkov (0%, 20%, 40%, 60%, 80% in 100% škoda zaradi toče izražena z odstotkom doseženega pridelka) pri posamezni alternativi upravljanja s tveganjem. Za potrebe naše raziskave smo razvili simulacijsko kalkulacijski sistem, ki se sestoji iz tehnološko ekonomskih podmodelov na nivoju posameznega kmetijskega pridelka. Vsak podmodel predstavlja samostojno enoto, razmerja in odnosi med posameznimi spremenljivkami posameznega modela, pa so izraženi s pomočjo formalnega matematičnega jezika. V nadaljevanju je predstavljena struktura in osnovne formule modela, s pomočjo katerih so izračunani posamezni tehnološki in ekonomski parametri. S pomočjo razvitega sistema želimo: oceniti pripadajoče stroške posameznih proizvodenj in predelav ob različnih vhodnih podatkih modela (v tem primeru ob različnih škodah zaradi točnih dogodkov) ob predpostavljenih vhodnih podatkih modela, oceniti ekonomsko upravičenost proizvodnje specifičnega kmetijskega pridelke za potrebe obdelave z drevesi odločanja zbrati rezultate simulacijskega modela za vsak predviden scenarij Rezultat na opisan način razvite tehnološko ekonomskega modela je modelna kalkulacija stroškov pridelave. Model teče v programskem okolju Excel. Zasnovan je tako, da za vsako kulturo omogoča vnos vhodnih tehnoloških podatkov kot škropilni načrt, gnojilni načrt, delovni normativi, porabe strojnih ur in cene inputov (slika ). Podatki se zberejo v kalkulaciji, ki je razdeljena na variabilne stroške in fiksne stroški. 4. Izdelava preliminarnih izračunov pričakovanih vrednosti za 8 kultur pri predvideni porazdelitvi verjetnosti škodnih dogodkov za posamezno območje. Pri vsaki kulturi smo simulirali vpliv škodnih dogodkov izraženih v odstotku doseženega pridelka (100%, 80%, 60%, 20%, 0%) na finančni rezultat za vse analizirane alternative upravljanja s tveganjem. V priloženih tabelah je pri uporabljenih porazdelitvah verjetnosti po posameznih območjih ogroženosti prikazana pričakovana vrednost za obe alternativi (stolpec E(FR) brez in z zavarovanjem). Na dnu tabel so prikazani tudi vhodni podatki o zavarovanju (stopnja sofinanciranja, premijska stopnja, odbitna franšiza ter zavarovalna vsota - ti podatki so povzeti po podatkih MKO (http://www.arhiv.mkgp.gov.si/fileadmin/mkgp.gov.si/pageuploads/saSSo/Sektor_za_ naravne_nesrece/Zavarovanje_v_kmetijstvu_zadnja.pdf). Koruza Verjetnost Brezz. E(FR) Z zav. E(FR) Območje 0,751128 0,63731 0,553406 0,62213 0,591452 0,56312 0,536243 0,510236 0,485465 0,460813 0,439597 0,417442 0,396721 0,376879 0,353444 0,34175 0,32533 0,309573 0,293778 0,200431 0,265638 0,253731 0,240615 0,23009 0,216449 0,205007 0,197119 0,100065 0,177046 0,16079 0,160853 0,155127 0 0 0,214224 0,257647 0,277992 0,295203 0,310554 0,32332 0,334113 0,343275 0,35077 0,356975 0,361261 0,364637 0,366739 0,367731 0,367723 0,366892 0,365205 0,362962 0,359025 0,35652 0,352109 0,347961 0,342746 0,330045 0,331232 0,325374 0,320095 0,314242 0,307009 0,300273 0,29391 0,289081 0 0 0,031208 0,043364 0,059205 0,070101 0,081593 0,092877 0,104143 0,115527 0,126774 0,133314 0,143405 0,1593 0,169549 0,179442 0,103655 0,196970 0,205106 0,212811 0,220393 0,226655 0,23339 0,230619 0,244137 0,243340 0,253464 0,257110 0,259911 0,262546 0,26515 0,26711 0,268527 0,269353 0 0 0,003109 0,006062 0,003416 0,011108 0,014302 0,017798 0,021653 0,025932 0,030558 0,035739 0,040698 0,046409 0,052269 0,053380 0,064537 0,070516 0,07679 0,083196 0,090007 0,096074 0,103145 0,109103 0,115944 0,121645 0,129314 0,135462 0,140705 0,146241 0,152630 0,153419 0,163563 0,167314 0 0 0,000236 0,000571 0,000898 0,001321 0,001882 0,00256 0,003378 0,004368 0,005526 0,006928 0,003369 0,010143 0,012080 0,014252 0,016561 0,010937 0,021566 0,024397 0,027573 0,030547 0,034192 0,037417 0,041302 0,044692 0,049405 0,053529 0,057132 0,061095 0,065907 0,070473 0,074725 0,077948 0 0 0,000015 0,000043 0,000077 0,000126 0,000198 0,000295 0,000422 0,000589 0,0008 0,001075 0,001377 0,001774 0,002237 0,002704 0,0034 0,004069 0,004046 0,005724 0,006750 0,007771 0,009069 0,010267 0,011771 0,013137 0,01515 0,016923 0,01056 0,02042 0,022760 0,025002 0,027312 0,029051 0 0 -246,85 -253,16 -264-, 66 -270.97 -277,47 -283,77 -290,04 -296,41 -302,78 -309,43 -315,44 -322.01 -320,46 -334.93 -341.22 -347,10 -353,29 -359,42 -365,02 -371,46 -377,97 -303,42 -309,65 -394,83 -401,01 -407,43 -412,23 -417.34 -423,29 -423,72 -433,61 -437,21 0,00 0,00 -205,19 -196,28 -191,16 -186,20 -181,09 -176,14 -171,21 -166,21 -161,21 -156,00 -151,29 -146,15 -141,11 -136,06 -131,14 -126,49 -121,72 -116,94 -111,94 -107,54 -102,45 -90,19 -93,30 -89,23 -03,74 -79,30 -75,48 -71,42 -66,65 -62,27 -58,30 -55,35 0,00 0,00 Finančni rezultat Scenarij: Brez zavarovanja Z zavarovanjem 100% pr. -209,913 -234,293 80% pr. -338,551 -132,931 3 4 60% pr. 40% pr. -467,189 -595,827 -31,569 69,79315 20% pr. -724,465 171,1553 brez pr. -853,102 100,0175 Finačni rezultat Odškodnina Škoda -234,29 -132,93 O 230 0 20% Premijska stopnja 4% Zavarovalna vsota 1150 Pavšalni odbitek 15% Stopnja subvencioniranja: 50% Strošek zav. 24,38 -31,57 460 40% 172,5 -445,904 69,79 171,16 100,02 690 9 20 9 77,5 60% 30% 100% Pšenica Brez z. Z zav. Verjetnost E (FR) E (FR) Območje 1 0,751128 0,214224 0,031288 0,003109 0,000236 0,000015 -311,08 -281,20 2 0,68731 0,257647 0,048364 0,006062 0,000571 0,000043 -326,06 -281,67 3 0,653406 0,277992 0,059205 0,008416 0,000898 0,000077 -334,68 -281,96 4 0,62213 0,295203 0,070101 0,011108 0,001321 0,000126 -343,06 -282,25 5 0,591452 0,310554 0,081593 0,014302 0,001882 0,000198 -351,70 -282,56 6 0,56312 0,32332 0,092877 0,017798 0,00256 0,000295 -360,08 -282,87 7 0,536243 0,334113 0,104143 0,021653 0,003378 0,000422 -368,44 -283,19 8 0,510236 0,343275 0,115527 0,025932 0,004368 0,000589 -376,94 -283,53 9 0,485465 0,35077 0,126774 0,030558 0,005526 0,0008 -385,44 -283,88 10 0,460813 0,356975 0,138314 0,035739 0,006928 0,001075 -394,33 -284,25 11 0,439597 0,361261 0,148485 0,040698 0,008369 0,001377 -402,35 -284,60 12 0,417442 0,364637 0,1593 0,046409 0,010143 0,001774 -411,15 -284,99 13 0,396721 0,366739 0,169549 0,052269 0,012088 0,002237 -419,78 -285,38 14 0,376879 0,367731 0,179442 0,058388 0,014252 0,002784 -428,45 -285,78 15 0,358444 0,367723 0,188655 0,064537 0,016561 0,0034 -436,89 -286,18 16 0,34175 0,366892 0,196978 0,070516 0,018937 0,004069 -444,89 -286,56 17 0,32533 0,365285 0,205106 0,07679 0,021566 0,004846 -453,09 -286,96 18 0,309573 0,362962 0,212811 0,083196 0,024397 0,005724 -461,32 -287,37 19 0,293778 0,359825 0,220393 0,090007 0,027573 0,006758 -469,93 -287,80 20 0,280431 0,35652 0,226655 0,096074 0,030547 0,007771 -477,52 -288,18 21 0,265638 0,352109 0,23339 0,103145 0,034192 0,009069 -486,28 -288,63 22 0,253731 0,347961 0,238619 0,109103 0,037417 0,010267 -493,62 -289,00 23 0,240615 0,342746 0,244137 0,115944 0,041302 0,011771 -502,02 -289,43 24 0,23009 0,338045 0,248348 0,121645 0,044692 0,013137 -509,01 -289,78 25 0,216449 0,331232 0,253464 0,129314 0,049485 0,01515 -518,43 -290,25 26 0,205887 0,325374 0,257118 0,135462 0,053529 0,016923 -526,01 -290,62 27 0,197119 0,320095 0,259911 0,140705 0,057132 0,01856 -532,51 -290,93 28 0,188065 0,314242 0,262546 0,146241 0,061095 0,02042 -539,41 -291,25 29 0,177846 0,307089 0,26515 0,152638 0,065907 0,022768 -547,47 -291,62 30 0,16879 0,300273 0,26711 0,158419 0,070473 0,025082 -554,83 -291,94 31 0,160853 0,29391 0,268527 0,163563 0,074725 0,027312 -561,46 -292,21 32 0,155127 0,289081 0,269353 0,167314 0,077948 0,029051 -566,34 -292,40 33 0 0 0 0 0 0 0,00 0,00 34 0 0 0 0 0 0 0,00 0,00 Finančni rezultat 1 2 3 4 5 Scenarij: 100% pr. 80% pr. 60% pr. 40% pr. 20% pr. brez pr. Brez zavarovanja -262,42 -431,092 -605,764 -780,437 -955,109 -1129,78 Z zavarovanjem -279,91 -283,582 -293,254 -302,927 -312,599 -446,021 -445,904 Finačni rezultat -279,91 -283,582 -293,254 -302,927 -312,599 -446,021 Odškodnina 0 165 330 495 660 701,25 Škoda 0 20% 40% 60% 80% 100% Premijska stopnja 4% Zavarovalna vsota 825 Pavšalni odbitek 15% 123,75 Stopnja subvencioniranja: 50% Strošek zav. 17,49 Ječmen Brez z. Z zav. Verjetnost E (FR) E (FR) Območje 1 0,751128 0,214224 0,031288 0,003109 0,000236 0,000015 -651,62 -626,26 2 0,68731 0,257647 0,048364 0,006062 0,000571 0,000043 -661,99 -624,32 3 0,653406 0,277992 0,059205 0,008416 0,000898 0,000077 -667,64 -622,90 4 0,62213 0,295203 0,070101 0,011108 0,001321 0,000126 -672,94 -621,35 5 0,591452 0,310554 0,081593 0,014302 0,001882 0,000198 -678,25 -619,59 6 0,56312 0,32332 0,092877 0,017798 0,00256 0,000295 -683,25 -617,74 7 0,536243 0,334113 0,104143 0,021653 0,003378 0,000422 -688,10 -615,76 8 0,510236 0,343275 0,115527 0,025932 0,004368 0,000589 -692,89 -613,64 9 0,485465 0,35077 0,126774 0,030558 0,005526 0,0008 -697,57 -611,40 10 0,460813 0,356975 0,138314 0,035739 0,006928 0,001075 -702,34 -608,94 11 0,439597 0,361261 0,148485 0,040698 0,008369 0,001377 -706,55 -606,64 12 0,417442 0,364637 0,1593 0,046409 0,010143 0,001774 -711,06 -604,01 13 0,396721 0,366739 0,169549 0,052269 0,012088 0,002237 -715,39 -601,35 14 0,376879 0,367731 0,179442 0,058388 0,014252 0,002784 -719,65 -598,60 15 0,358444 0,367723 0,188655 0,064537 0,016561 0,0034 -723,71 -595,84 16 0,34175 0,366892 0,196978 0,070516 0,018937 0,004069 -727,49 -593,16 17 0,32533 0,365285 0,205106 0,07679 0,021566 0,004846 -731,29 -590,34 18 0,309573 0,362962 0,212811 0,083196 0,024397 0,005724 -735,04 -587,45 19 0,293778 0,359825 0,220393 0,090007 0,027573 0,006758 -738,88 -584,35 20 0,280431 0,35652 0,226655 0,096074 0,030547 0,007771 -742,20 -581,56 21 0,265638 0,352109 0,23339 0,103145 0,034192 0,009069 -745,97 -578,26 22 0,253731 0,347961 0,238619 0,109103 0,037417 0,010267 -749,06 -575,44 23 0,240615 0,342746 0,244137 0,115944 0,041302 0,011771 -752,53 -572,14 24 0,23009 0,338045 0,248348 0,121645 0,044692 0,013137 -755,35 -569,33 25 0,216449 0,331232 0,253464 0,129314 0,049485 0,01515 -759,07 -565,45 26 0,205887 0,325374 0,257118 0,135462 0,053529 0,016923 -761,98 -562,25 27 0,197119 0,320095 0,259911 0,140705 0,057132 0,01856 -764,42 -559,44 28 0,188065 0,314242 0,262546 0,146241 0,061095 0,02042 -766,94 -556,38 29 0,177846 0,307089 0,26515 0,152638 0,065907 0,022768 -769,80 -552,71 30 0,16879 0,300273 0,26711 0,158419 0,070473 0,025082 -772,31 -549,25 31 0,160853 0,29391 0,268527 0,163563 0,074725 0,027312 -774,50 -546,05 32 0,155127 0,289081 0,269353 0,167314 0,077948 0,029051 -776,06 -543,62 33 0 0 0 0 0 0 0,00 0,00 34 0 0 0 0 0 0 0,00 0,00 Finančni rezultat Scenarij: 1 100% pr. 2 80% pr. 3 60°% pr. 4 40% pr. 5 20% pr. brez pr. Brez zavarovanja Z zavarovanjem -612,844 -627,684 -765,053 -639,893 -781,965 -516,805 -866,525 -461,365 -951,085 -405,925 -1035,64 -455,485 Finačni rezultat Odškodnina Škoda -627,684 0 0 -639,893 140 20% -516,805 280 40% -461,365 420 60% -405,925 560 80% -455,485 595 100% Premijska stopnja Zavarovalna vsota Pavšalni odbitek Stopnja subvencioniranja: 4% 700 15% 50% Strošek zav. 14,84 Oljna ogrščica Brez z. Z zav. Verjetnost E (FR) E (FR) Območje 1 0,751128 0,214224 0,031288 0,003109 0,000236 0,000015 -226,71 -206,52 2 0,68731 0,257647 0,048364 0,006062 0,000571 0,000043 -248,27 -212,27 3 0,653406 0,277992 0,059205 0,008416 0,000898 0,000077 -260,68 -215,57 4 0,62213 0,295203 0,070101 0,011108 0,001321 0,000126 -272,70 -218,78 5 0,591452 0,310554 0,081593 0,014302 0,001882 0,000198 -285,09 -222,09 6 0,56312 0,32332 0,092877 0,017798 0,00256 0,000295 -297,12 -225,30 7 0,536243 0,334113 0,104143 0,021653 0,003378 0,000422 -309,08 -228,50 8 0,510236 0,343275 0,115527 0,025932 0,004368 0,000589 -321,24 -231,76 9 0,485465 0,35077 0,126774 0,030558 0,005526 0,0008 -333,39 -235,02 10 0,460813 0,356975 0,138314 0,035739 0,006928 0,001075 -346,09 -238,43 11 0,439597 0,361261 0,148485 0,040698 0,008369 0,001377 -357,56 -241,51 12 0,417442 0,364637 0,1593 0,046409 0,010143 0,001774 -370,11 -244,90 13 0,396721 0,366739 0,169549 0,052269 0,012088 0,002237 -382,43 -248,22 14 0,376879 0,367731 0,179442 0,058388 0,014252 0,002784 -394,80 -251,57 15 0,358444 0,367723 0,188655 0,064537 0,016561 0,0034 -406,84 -254,84 16 0,34175 0,366892 0,196978 0,070516 0,018937 0,004069 -418,25 -257,94 17 0,32533 0,365285 0,205106 0,07679 0,021566 0,004846 -429,96 -261,13 18 0,309573 0,362962 0,212811 0,083196 0,024397 0,005724 -441,70 -264,34 19 0,293778 0,359825 0,220393 0,090007 0,027573 0,006758 -453,99 -267,70 20 0,280431 0,35652 0,226655 0,096074 0,030547 0,007771 -464,83 -270,68 21 0,265638 0,352109 0,23339 0,103145 0,034192 0,009069 -477,35 -274,12 22 0,253731 0,347961 0,238619 0,109103 0,037417 0,010267 -487,85 -277,01 23 0,240615 0,342746 0,244137 0,115944 0,041302 0,011771 -499,88 -280,33 24 0,23009 0,338045 0,248348 0,121645 0,044692 0,013137 -509,90 -283,10 25 0,216449 0,331232 0,253464 0,129314 0,049485 0,01515 -523,42 -286,85 26 0,205887 0,325374 0,257118 0,135462 0,053529 0,016923 -534,32 -289,87 27 0,197119 0,320095 0,259911 0,140705 0,057132 0,01856 -543,67 -292,47 28 0,188065 0,314242 0,262546 0,146241 0,061095 0,02042 -553,63 -295,24 29 0,177846 0,307089 0,26515 0,152638 0,065907 0,022768 -565,28 -298,48 30 0,16879 0,300273 0,26711 0,158419 0,070473 0,025082 -575,94 -301,45 31 0,160853 0,29391 0,268527 0,163563 0,074725 0,027312 -585,57 -304,13 32 0,155127 0,289081 0,269353 0,167314 0,077948 0,029051 -592,69 -306,11 33 0 0 0 0 0 0 0,00 0,00 34 0 0 0 0 0 0 0,00 0,00 Finančni rezultat Scenarij: 1 100% pr. 2 80% pr. 3 60% pr. 4 40% pr. 5 20% pr. brez pr. Brez zavarovanja Z zavarovanjem -156,265 -187,765 -401,58 -253,08 -646,895 -318,395 -892,21 -383,71 -1137,52 -449,025 -1382,84 -649,34 Finačni rezultat Odškodnina Škoda -187,765 0 0 -253,08 180 20% -318,395 360 40% -383,71 540 60% -449,025 720 80% -649,34 765 100% Premijska stopnja Zavarovalna vsota Pavšalni odbitek Stopnja subvencioniranja: 7% 900 15% 50% Strošek zav. 31,5 Oljne buče Brez z. Z zav. Verjetnost E (FR) E (FR) Območje 1 0,751128 0,214224 0,031288 0,003109 0,000236 0,000015 139,64 98,65 2 0,68731 0,257647 0,048364 0,006062 0,000571 0,000043 112,75 102,53 3 0,653406 0,277992 0,059205 0,008416 0,000898 0,000077 97,37 104,84 4 0,62213 0,295203 0,070101 0,011108 0,001321 0,000126 82,52 107,12 5 0,591452 0,310554 0,081593 0,014302 0,001882 0,000198 67,26 109,53 6 0,56312 0,32332 0,092877 0,017798 0,00256 0,000295 52,50 111,91 7 0,536243 0,334113 0,104143 0,021653 0,003378 0,000422 37,86 114,31 8 0,510236 0,343275 0,115527 0,025932 0,004368 0,000589 23,04 116,79 9 0,485465 0,35077 0,126774 0,030558 0,005526 0,0008 8,25 119,31 10 0,460813 0,356975 0,138314 0,035739 0,006928 0,001075 -7,16 121,96 11 0,439597 0,361261 0,148485 0,040698 0,008369 0,001377 -21,04 124,38 12 0,417442 0,364637 0,1593 0,046409 0,010143 0,001774 -36,21 127,05 13 0,396721 0,366739 0,169549 0,052269 0,012088 0,002237 -51,07 129,68 14 0,376879 0,367731 0,179442 0,058388 0,014252 0,002784 -65,98 132,33 15 0,358444 0,367723 0,188655 0,064537 0,016561 0,0034 -80,47 134,91 16 0,34175 0,366892 0,196978 0,070516 0,018937 0,004069 -94,19 137,34 17 0,32533 0,365285 0,205106 0,07679 0,021566 0,004846 -108,28 139,84 18 0,309573 0,362962 0,212811 0,083196 0,024397 0,005724 -122,41 142,33 19 0,293778 0,359825 0,220393 0,090007 0,027573 0,006758 -137,21 144,91 20 0,280431 0,35652 0,226655 0,096074 0,030547 0,007771 -150,27 147,17 21 0,265638 0,352109 0,23339 0,103145 0,034192 0,009069 -165,39 149,75 22 0,253731 0,347961 0,238619 0,109103 0,037417 0,010267 -178,08 151,88 23 0,240615 0,342746 0,244137 0,115944 0,041302 0,011771 -192,65 154,29 24 0,23009 0,338045 0,248348 0,121645 0,044692 0,013137 -204,82 156,26 25 0,216449 0,331232 0,253464 0,129314 0,049485 0,01515 -221,30 158,86 26 0,205887 0,325374 0,257118 0,135462 0,053529 0,016923 -234,62 160,91 27 0,197119 0,320095 0,259911 0,140705 0,057132 0,01856 -246,10 162,63 28 0,188065 0,314242 0,262546 0,146241 0,061095 0,02042 -258,37 164,42 29 0,177846 0,307089 0,26515 0,152638 0,065907 0,022768 -272,78 166,45 30 0,16879 0,300273 0,26711 0,158419 0,070473 0,025082 -286,05 168,24 31 0,160853 0,29391 0,268527 0,163563 0,074725 0,027312 -298,10 169,81 32 0,155127 0,289081 0,269353 0,167314 0,077948 0,029051 -307,05 170,93 33 0 0 0 0 0 0 0,00 0,00 34 0 0 0 0 0 0 0,00 0,00 Scenarij: 100% pr. 80% pr. 60% pr. 40% pr. 20% pr. brez pr. Brez zavarovanja 228,3064 -81,8716 -392,05 -572,922 -1012,41 -1322,58 Z zavarovanjem 86,81888 126,6409 166,4629 335,5903 246,1069 23,42888 -445,904 Finačni rezultat 86,82 126,64 166,46 335,59 246,11 23,43 Odškodnina 0 350 700 1050 1400 1487,5 Škoda 0 20% 40% 60% 80% 100% Premijska stopnja 16% Zavarovalna vsota 1750 Pavšalni odbitek 15% 262,5 Stopnja subvencioniranja: 50% Strošek zav. 141,4875 Vinograd Brez z. Z zav. Verjetnost E[FR) E(FR) Območje 1 0,751123 0,214224 0,031233 0,003109 0,000236 0,000015 -1335.71 -1551,33 2 0,63731 0,257647 0,043364 0,006062 0,000571 0,000043 -1353,63 -1435,15 3 0,653406 0,277992 0,059205 0,003416 0,000393 0,000077 -1347,04 -1371,95 4 0,62213 0,295203 0,070101 0,011103 0,001321 0,000126 -1337,94 -1312,90 5 0,591452 0,310554 0,031593 0,014302 0,001332 0,000193 -1330,71 -1254,18 6 0,56312 0,32332 0,092377 0,017793 0,00256 0,000295 -1325.63 -1199,18 7 0,536243 0,334113 0,104143 0,021653 0,003378 0,000422 -1322,37 -1146,23 8 0,510236 0,343275 0,115527 0,025932 0,004368 0,000589 -1320,76 -1094,19 9 0,435465 0,35077 0,126774 0,030553 0,005526 0,0003 -1320,77 -1043,80 10 0,460313 0,356975 0,133314 0,035739 0,006923 0,001075 -1322,39 -992,75 11 0,439597 0,361261 0,143435 0,040693 0,003369 0,001377 -1325,16 -943,02 12 0,417442 0,364637 0,1593 0,046409 0,010143 0,001774 -1329.53 -900,41 13 0,396721 0,366739 0,169549 0,052269 0,012088 0,002237 -1335,06 -854,97 14 0,376S79 0,367731 0,179442 0,053338 0,014252 0,002784 -1341,78 -810,50 15 0,353444 0,367723 0,133655 0,064537 0,016561 0,0034 -1349,31 -763,27 IS 0,34175 0,366392 0,196973 0,070516 0,013937 0,004069 -1357,30 -729,16 17 0,32533 0,365235 0,206106 0,07679 0,021566 0,004346 -1366,29 -639,81 13 0,309573 0,362962 0,212311 0,083196 0,024397 0,005724 -1376,03 -651,13 19 0,293773 0,359325 0,220393 0,090007 0,027573 0,006753 -1336,94 -611.33 20 0,230431 0,35652 0,226655 0,096074 0,030547 0,007771 -1397,03 -576,83 21 0,265633 0,352109 0,23339 0,103145 0,034192 0,009069 -1409,38 -537,54 22 0,253731 0,347961 0,233619 0,109103 0,037417 0,010267 -1420,10 -505,04 23 0,240615 0,342746 0,244137 0,115944 0,041302 0,011771 -1432,78 -463,21 24 0,23009 0,333045 0,243343 0,121645 0,044692 0,013137 -1443,63 -437,81 25 0,216449 0,331232 0,253464 0,129314 0,049485 0,01515 -1453,62 -397,17 26 0,205337 0,325 3 74 0,257113 0,135462 0,053529 0,016923 -1470,93 -364,64 27 0,197119 0,320095 0,259911 0,140705 0,057132 0,01356 -1431,63 -336,33 23 0,133065 0,314242 0,262546 0,146241 0,061095 0,02042 -1493,12 -307,32 29 0,177846 0,307039 0,26515 0,152638 0,065907 0,022768 -1506,64 -272,88 30 0,16379 0,300273 0,26711 0,153419 0,070473 0,025032 -1519,06 -241,33 31 0,160353 0,29391 0,263527 0,163563 0,074725 0,027312 -1530,25 -212,79 32 0,155127 0,239031 0,269353 0,167314 0,077948 0,029051 -1533,51 -191,65 33 0 0 0 0 0 0 0,00 0,00 34 0 0 0 0 0 0 0,00 0,00 Scenarij: 100% pr. 30% pr. 60% pr. 40% pr. 20% pr. brez pr. Brez zavarovanja -1530,74 -337,931 -1554,5 -2271,07 -2937,64 -937,75 Z zavarovanjem -1939,74 -276,931 26,49769 329,9264 633,3551 2933,25 Finačni rezultat -1933,74 -276,93 26,50 329,93 633,36 29 33,25 Odškodnina 0 1020 2040 3060 4030 4335 Škoda 0 20% 40% 60% 30% 100% Premijska stopnja 18% Zavarovalna vsota 5100 Pavšalni odbitek 15% 765 Stopnja subvencioniranja: 50% Strošek zav. 459 Hmelj Verjetnost Brez z. E(FR) Z zav. E(FR) Območje Scenarij: Brez zavarovanja Z zavarovanjem 0,751123 0,68731 0,653406 0,62213 0,591452 0,56312 0,536243 0,510236 0,435465 0,460313 0,439597 0,417442 0,396721 0,376379 0,353444 0,34175 0,32533 0,309573 0,293773 0,230431 0,265633 0,253731 0,240615 0,23009 0,216449 0,205337 0,197119 0,133065 0,177346 0,16379 0,160353 0,155127 0 0 100% pr. -213,902 -933,902 0,214224 0,257647 0,277992 0,295203 0,310554 0,32332 0,334113 0,343275 0,35077 0,356975 0,361261 0,364637 0,366739 0,367731 0,367723 0,366392 0,365235 0,362962 0,359325 0,35652 0,352109 0,347961 0,342746 0,333045 0,331232 0,325374 0,320095 0,314242 0,307039 0,300273 0,29391 0,239031 0 0 80% pr. -1356,9 -921,902 0,031233 0,003109 0,043364 0,006062 0,059205 0,003416 0,070101 0,011103 0,031593 0,014302 0,092377 0,017793 0,104143 0,021653 0,115527 0,025932 0,126774 0,030553 0,133314 0,035739 0,143435 0,040693 0,1593 0,046409 0,169549 0,052269 0,179442 0,053333 0,133655- 0,064537 0,196973 0,070516 0,205106 0,07679 0,212311 0,033196 0,220393 0,090007 0,226655 0,096074 0,23339 0,103145 0,233619 0,109103 0,244137 0,115944 0,243343 0,121645 0,253464 0,129314 0,257113 0,135462 0,259911 0,140705 0,262546 0,146241 0,26515 0,152633 0,26711 0,153419 0,263527 0,163563 0,269353 0,167314 60% pr. 40% pr. -3494,9 -5132,9 -359,902 -797,902 0,000236 0,000571 0,000393 0,001321 0,001332 0,00256 0,003373 0,004363 0,005526 0,006923 0,003369 0,010143 0,012033 0,014252 0,016561 0,013937 0,021566 0,024397 0,027573 0,030547 0,034192 0,037417 0,041302 0,044692 0,049435 0,053529 0,057132 0,061095 0,065907 0,070473 0,074725 0,077943 0 0 20% pr. -6770,9 -735,902 0,000015 0,000043 0,000077 0,000126 0,000193 0,000295 0,000422 0,000539 0,0003 0,001075 0,001377 0,001774 0,002237 0,002734 0,0034 0,004069 0,004346 0,005724 0,006753 0,007771 0,009069 0,010267 0,011771 0,013137 0,01515 0,016923 0,01356 0,02042 0,022763 0,025032 0,027312 0,029051 0 0 brez pr. -3270,35 -1310,35 -689,25 -833,24 -916,07 -996,35 -1079,09 -1159,37 -1239,27 -1320,43 -1401,56 -1436,38 -1562,95 -1646,77 -1729,04 -1311,70 -1892,14 -1963,34 -2046,60 -2125,07 -2207,31 -2279,79 -2363,61 -2433,90 -2514,49 -2531,69 -2672,40 -2745,58 -2308,47 -2875,46 -2953,87 -3025,81 -3090,85 -3138,98 0,00 0,00 -966,12 -960,69 -957,60 -954,61 -951,55 -948,61 -945,71 -942,80 -939,94 -936,99 -934,33 -931,57 -928,88 -926,24 -923,74 -921,44 -919,14 -916,90 -914,63 -912,70 -910,55 -908,80 -906,83 -905,32 -903,31 -901,75 -900,46 -899,13 -897,61 -896,27 -895,08 -894,22 0,00 0,00 -445,904 Finačni rezultat Odškodnina Škoda -933,90 -921,90 0 1700 0 20% -859,90 3400 40% -797,90 5100 60% -735,90 -1310,35 6300 7225 80% 100% Premijska stopnja 18% Zavarovalna vsota 8500 Pavšalni odbitek 15% Stopnja subvencioniranja: 50% Strošek zav. 765 1275 •Vezano na datoteko SIMAHOP Brez z. Mreža Z zav. Verjetnost E(FR) E(FR) E(FR) Območje 1 0,751128 0,214224 0,031238 0,003109 0,000236 0,000015 1451,296 1814,691 -45,7206 2 0,68731 0,257647 0,048364 0,006062 0,000571 0,000043 1288,33 1814,685 -24,1051 3 0,653406 0,277992 0,059205 0,008416 0,000898 0,000077 1194,592 1814,68 -11,7001 4 0,62213 0,295203 0,070101 0,011108 0,001321 0,000126 1103,724 1814,671 0,299327 5 0,591452 0,310554 0,081593 0,014302 0,001882 0,000198 1010,061 1814,656 12,63363 6 0,56312 0,32332 0,092877 0,017798 0,00256 0,000295 919,1763 1314,636 24,55396 7 0,536243 0,334113 0,104143 0,021653 0,003373 0,000422 323,639 1314,603 36,3331 S 0,510236 0,343275 0,115527 0,025932 0,004363 0,000539 736,7697 1314,553 43,33354 9 0,485465 0,35077 0,126774 0,030558 0,005526 0,0008 644,8475 1814,496 60,21375 10 0,460813 0,356975 0,138314 0,035739 0,006923 0,001075 543,7113 1314,407 72,55097 11 0,439597 0,361261 0,143435 0,040693 0,003369 0,001377 461,3377 1314,304 33,60636 12 0,417442 0,364637 0,1593 0,046409 0,010143 0,001774 366,7321 1814,155 95,61017 13 0,396721 0,366739 0,169549 0,052269 0,012033 0,002237 273,3335 1813,97 107,279 14 0,376879 0,367731 0,179442 0,058383 0,014252 0,002784 179,48 1813,74 118,8303 15 0,358444 0,367723 0,188655 0,064537 0,016561 0,0034 88,00719 1813,457 130,045 16 0,34175 0,366892 0,196978 0,070516 0,018937 0,004069 1,27307 1813,134 140,4931 17 0,32533 0,365285 0,205106 0,07679 0,021566 0,004846 -87,8983 1812,736 151,089 IS 0,309573 0,362962 0,212811 0,083196 0,024397 0,005724 -177,424 1812,264 161,5668 19 0,293778 0,359825 0,220393 0,090007 0,027573 0,006758 -271,377 1811,667 172,3773 20 0,280431 0,35652 0,226655 0,096074 0,030547 0,007771 -354,309 1311,057 181,7551 21 0,265638 0,352109 0,23339 0,103145 0,034192 0,009069 -450,331 1810,232 192,4128 22 0,25 3 731 0,347961 0,238619 0,109103 0,037417 0,010267 -531,107 1809,424 201,1899 23 0,240615 0,342746 0,244137 0,115944 0,041302 0,011771 -623,84 1808,366 211,0606 24 0,23009 0,338045 0,248348 0,121645 0,044692 0,013137 -701,342 1807,354 219,128 25 0,216449 0,331232 0,253464 0,129314 0,049485 0,01515 -806,233 1805,788 229,7716 26 0,205887 0,325 3 74 0,257118 0,135462 0,053529 0,016923 -391,115 1804,334 238,143 27 0,197119 0,320095 0,259911 0,140705 0,057132 0,01856 -964,255 1802,935 245,1725 23 0,188065 0,314242 0,262546 0,146241 0,061095 0,02042 -1042,39 1301,273 252,4941 29 0,177846 0,307089 0,26515 0,152638 0,065907 0,022768 -1134,2 1799,031 260,8204 30 0,16879 0,300273 0,26711 0,153419 0,070473 0,025032 -1213,77 1796,31 268,231 31 0,160853 0,29391 0,268527 0,163563 0,074725 0,027312 -1295,52 1794,529 274,7349 32 0,155127 0,289031 0,269353 0,167314 0,077943 0,029051 -1352,52 1792,636 279,4223 Finančni rezultat 1 2 3 4 5 6 Scenarij: 100% pr. 30% pr. 60% pr. 40% pr. 20% pr. brez pr. Brez zavarovanja 1983,559 129,9283 -1723,7 -3577,33 -5430,96 -7284,59 PT mreža 1814,691 1814,691 1814,691 1814,691 1814,691 1814,691 Z zavarovanjem -116,441 129,9283 376,2975 622,6667 869,0359 -459,595 Finačni rezultat -116,441 129,9233 376,2975 622,6667 369,0359 -459,595 Odškodnina 0 2100 4200 6300 8400 8925 Škoda 0 20% 40% 60% 30% 100% Premijska stopnja 40% Zavarovalna vsota 10500 Pavšalni odbitek 15% Stopnja subvencioniranj a: 50% Strošek z a v. 2100 3.3 Izdelana aplikacija javnega dostopa Na osnovi georeferencirane karte pogostosti pojava neurij s točo v Sloveniji (meteorološki podatki na osnovi daljinskega zaznavanja za obdobje 2002-2010) in uporabe izdelanih modelnih proizvodnih kalkulacij za posamezne kulture in trajne nasade z uporabo dreves odločanja združeno v GIS sistem, je izdelana interaktivna aplikacija za izbiro optimalne strategije upravljanja s tveganji zaradi toče. GIS SDMS je samostojen geografski informacijski sistem, ki deluje v okolju Microsoft Windows bodisi na enem računalniku (single use) ali pa znotraj client-server okolja oz. intranet-web aplikacije, ki se posebej kreirajo za te namene. Osnovna funkcija GIS SDMS je izvajanje prostorskih analiz nad geolociranimo digitalnimi podatki, ki jih bodisi naročnik sam zagotovi od drugih izvajalcev ali jih kreira z GIS SDMS. Podatke za delo uporabnik lahko v GIS SDMS uvozi iz naslednjih digitalnih formatov podatkov : ASCII ločeno z znakom in fix length, Auto CAD dxf, ESRI SHAPE (GIS izmenjevalni format). GIS SDMS omogoča prek vmesnika ODBC dostop do zunanjih virov podatkovnih baz, če so le nameščeni gonilniki za ODBC znotraj OS. Dostop do zunanjih baze v Read only načinu s pomočjo GIS Basic funkcij je omogočeno programiranje rutin za drugačen dostop preko ODBC virov. Kreiranje reportov je zagotovljeno v internem formatu, Acrobat PDF ter MS OFFICE xml. Doc formatu (če ima uporabnik nameščen MS OFFICE 2003 ali višjo različico). GIS SDMS kot celovit geografski informacijski sistem, ki vsebuje samostojni, interni programski jezik SDMS, razhroščevalec in urejevalnike GIS objektov (layerjev, simbolov, reportov, list za izrise, šrafur itn.) spremlja uporabniški priročnik glede na delo z določeno vrsto licenc (toolkit, engine, viewer). Interaktivna aplikacija je informacijska baza o tveganjih v kmetijski proizvodnji na posameznem območju po kulturi in GERK natančno. Aplikacija je strateška informacija investitorju (kmetovalcu) za investicijsko poslovno odločanje, kot tudi strokovna podlaga za svetovanje kmetovalcem. Omogoča široko uporabo pri političnih odločitvah v kmetijskem sektorju, pri izvajanju ukrepov kmetijske politike, strategij prilagajanja kmetijstva podnebnim spremembam, zavarovalništvu in podobno. Kot testna aplikacija je delovala na spletni strani KGZS-Zavoda Maribor od 28.08. do 30.09.2012. Predstavitev projektnih rezultatov in delovanje spletne aplikacije javnosti vključno z novinarsko konferenco je bila na sejmu AGRA, Gornja Radgona, dne 28.08.2012. 4. ZAKLJUČKI - Na osnovi radarskih meritev pripravljena ocena pogostnosti toče, kaže na različno ogrožena območja v državi. Večja je ogroženost v zahodnem delu Slovenije vendar je tudi nekaj bolj ogroženih območij v osrednjem in severno vzhodnem delu Slovenije. - Preliminarni izračuni pričakovanih vrednosti z uporabo dreves odločanja kažejo, da so pričakovane vrednosti višje pri alternativah z zavarovanjem tudi pri ugodnih razporeditvah verjetnosti škodnih dogodkov kot posledica toče. - Preliminarni izračuni pričakovanih vrednosti kažejo na to, da je model zavarovanja v kmetijstvu najprimernejši in najsprejemljivejši način zmanjševanja tveganj škod nastalih zaradi toče. Z dvigom ozaveščenosti tveganja v kmetijstvu in z povečanjem zajema kmetijskih površin v zavarovalni sistem (nad 70%) so ustvarjeni optimalni pogoji za zniževanje zavarovalnih premijskih stavkov. Z nadaljevanjem subvencioniranja zavarovalne premije (do 50%) se v nekaj letih upravičeno pričakuje večji zajem zavarovanja vseh kmetijskih površin (med 60 in 80% vseh kmetijskih kultur). To pomeni, večjo razporeditev tveganja na razširjenem območju in s tem posredno na zmanjšano tveganje. - Model aktivnega branjenja s protitočnimi mrežami je ekonomsko upravičen na območjih z večjim tveganjem pogostosti pojava toče (intenzivni nasadi) in za specializirane pridelovalce. - Model aktivnega branjenja s protitočnimi mrežami je ekonomsko upravičen seveda pod predpostavko visoke intenzivnosti pridelave (pridelek jabolk 50 t / ha). - Izdelana je aplikacija javnega dostopa za zainteresirano javnost. Ta daje strateško informacijo za investicijsko poslovno odločanje in strokovno podlago za kmetijsko svetovanje. - Osnovni cilj vključevanja države v upravljanje z zavarovarljivimi tveganji v kmetijstvu je, da s pomočjo vzajemnega zavarovanja zmanjša tveganja, katerim so izpostavljeni pridelovalci. 5. POVZETEK Ekstremnost vremenskih pojavov bo zaradi globalnih klimatskih sprememb v prihodnosti vse večja, zato bomo morali temu prilagoditi tudi kmetijsko rabo. Neurja s toča in njihova intenziteta je v osrednji regiji značilna predvsem za države »Alpskega loka« med katere sodi tudi Slovenija. Njena orografske značilnosti prispevajo, da njeno celotno ozemlje prištevamo v območje z veliko stopnjo tveganja za nastanek neurja s točo. Tako so lokalni maksimumi značilni za zahodni kot vzhodni del Slovenije. Obstajajo številni preventivni modeli (aktivni in pasivni) za zavarovanje kmetijskih kultur pred škodnimi pojavi toče vendar Slovenija še vedno nima izdelanega konsistentnega sistema tovrstne obrambe, niti izbranega optimalnega modela glede na možnosti in uspešnosti posameznega modela. Posamezne evropske države (Avstrija, Italija, Španija), poznajo različne, bolj učinkovite modele reševanja škodnih pojavov po toči. Tako ohranjajo domačo kmetijsko proizvodnjo, hkrati pa od pridelovalcev pričakujejo višjo stopnjo odgovornega ravnanja vezano na tveganja v kmetijski pridelavi. Pri ustvarjanju pogojev za razvoj trgov za zagotavljanje orodij za upravljanje s tveganji smo prispevali tudi z našim rezultatom, kot dodano vrednost v izdelani aplikaciji javnega dostopa. Aplikacija je orodje, v kateri so združene informacije georeferencirane karte pogostosti pojava neurij s točo v Sloveniji, v povezavi z izdelanimi modeli proizvodnih kalkulacij za posamezne kulture in trajne nasade in uporabo dreves odločanja vezano na združeno podatkovno bazo GERK. Interaktivna aplikacija je informacijska baza o tveganjih v kmetijski proizvodnji na posameznem območju po kulturi in GERK natančno. Na osnovi teh informacij se investitor lažje odloča o obvladovanju posameznih stopnjah tveganja, ki vplivajo na načrtovanje in proizvodno odločitev kot na primer, kdaj izbere ekonomsko upravičen kombinirani model (zavarovanje + protitočna mreža). Aplikacija daje strokovno podlago za politične odločitve v kmetijskem sektorju pri izvajanju ukrepov kmetijske politike, pri političnih odločitvah strategij prilagajanja kmetijstva podnebnim spremembam, nudi podporo pri sprejemanje poslovnih odločitev zavarovalnic in daje koristne informacije drugim zainteresiranim poslovnim subjektom in individualcem. Na območjih z večjim in visokim tveganjem pogostnosti pojava škode po toči predvsem na intenzivnih kulturah (nasadi jablan, hrušk, hmelja, jagod,..) pa je potrebno uvesti še aktivni način branjenja s protitočnimi mrežami. Protitočne mreže so do sedaj edini potrjen uspešen aktivni način preprečevanja škode. Kljub najdražjemu načinu, le ta ohranja 100% kvaliteto pridelka, predvsem pa sam pridelek s tem ne postavlja pod vprašaj poslovne obveze proizvajalca do kupca. Sistemski pristop reševanja upravljanja s tveganji v kmetijstvu ne more mimo osnovne ugotovitve, da je potrebno v Sloveniji ustanoviti vzajemno kmetijsko zavarovalništvo, ki bo dolgoročno prispevalo k odgovornemu varovanju kmetijske proizvodnje pred naravnimi nesrečami.