本研究旨在提出一个将遥感数据和气候预测结合起来的框架，用于评估和管理气候变暖背景下野火对农业资产的影响。通过云南农业的案例分析，揭示不同气候情景下野火对作物的影响，并探讨其在金融行业中的潜在应用。

本研究的核心是开发一个基于CLIMADA模型的野火经济损失评估框架，综合使用气候历史数据、未来气候预测数据、野火遥感观测数据，以及云南省农业作物的时空分布数据。具体步骤包括以下几个方面：

数据收集与预处理：利用NASA的MODIS遥感数据获取2001至2020年间云南省的历史野火数据，并基于火点的亮度温度和空间分布定义野火事件。作物数据则来自国家统计局和全球空间生产分配模型（SPAM），涵盖了小麦、玉米、大豆、甘蔗和咖啡等五种主要作物的空间分布及生长周期信息。此外，我们还使用ERA5-Land气象再分析数据获取气象变量，包括气温、降水、风速和湿度，计算火险指数（FWI）以评估野火强度。

历史经济损失评估：通过将历史野火事件与作物的空间分布和生长周期进行匹配，我们建立了作物在不同野火强度下的损失函数，评估了2011至2020年间因野火导致的历史经济损失。损失计算公式综合考虑了野火强度、作物暴露情况、价格及影响函数。

近期预测与模拟：基于历史野火事件与气象数据，构建野火模拟模型，使用蒙特卡洛模拟方法对2021年的野火事件进行预测。通过预测的火险指数值，生成当年可能发生的野火分布，并结合作物的空间分布和价格数据，预测其经济损失。

长期情景分析：在未来气候变化的背景下，采用CMIP6的四种共享社会经济路径（SSP）场景数据，模拟2030年在不同气候情景下的野火事件及其对作物的影响。通过情景分析，我们评估了不同排放路径下的野火频率、强度及相应的作物损失。

利害相关方调研与反馈：为了验证模型的实用性，我们与地方金融机构、保险公司等利益相关方进行了互动，了解他们对野火风险及气候物理风险评估的需求和实际应用的挑战。该部分的调研结果为框架的实际应用提供了指导。

结果：

1. 历史野火造成的经济损失对小农户构成了重大威胁：根据2020年的年均汇率和粮农组织（FAO）的年均作物价格，我们计算了2001年至2020年期间这些作物的总经济损失，金额在1.358亿至2.548亿美元之间。尽管总损失不到总产量的1%，但个别极端野火事件占年度损失的15%至30%，这对小农户构成了重大威胁。 

2. 近期预测结果表明，玉米、小麦、大豆等作物的野火损失预测表现良好，咖啡喝甘蔗的误差相对较差，不过整体观察值和预测值的变化幅度总体上显示出相同的趋势。

3. 在不同气候情景下，野火对作物的影响表现出复杂性，需要考量气候变化以及农产品的时空特征，例如部分作物在特定情景下的损失增加，其他情景下则减少。

4. 利害相关方展现出对将气候风险分析融入其金融流程的强烈兴趣，但在具体实施中面临挑战。

本研究提出的气候物理风险评估框架具有重要的实际应用潜力，特别是在农业贷款风险管理、保险产品设计等方面。为提升金融机构应对气候变化的能力，亟需提高风险意识并完善数据与工具的应用。