回顾我们人类农耕的发展历史：从原始社会开始就受到自然灾害的威胁，原始社会人们寄希望于图腾；封建王朝时期随着君权神授等封建思想影响，人民将天灾认为是皇帝不仁；而如今的社会，我们深刻认识到自然环境对于农业的影响，设立天文、气象等研究部门。
但是，自然灾害我们依旧不能避免，尽管国家会给予一定的经济政策补助，农民却依旧饱受损失。
如果：将农民和其他依赖天气的农业实体与其他依赖天气的各方与投资者和其他资本提供者连接，以投保和防范与天气相关的风险，是不是受到自然灾害之后，会更精确、会更快捷的获得风险补偿？今天我们将带你走进：Arbol
现阶段我们的经济是在飞速发展，但是依旧无法保护农民免受自然灾害的影响；在过去的数年间发生过许多损失惨重的事件：2008年春节前，我国南方遭遇了50年来最严重的一次冻雨、大雪灾害，许多城市交通阻断，供电停止，造成巨大损失；2018年德国发生极端热浪，温度高达40℃；2019年澳大利亚发生极端干旱，森林大火蔓延数里等等。
尤其是当自然灾害结束后，农民需要等待很长时间才能获得救灾等应急解决方案。
而Arbol是新的保险解决方案，消除对于自然灾害实地损害核查的过程，通过客观数据接踵的参数来确定损失，不用通过现场验证来确定主观损失。Arbol将农民和其他气候方等农业实体与投资者和其他资本提供者联系起来，以确保和防范与天气有关的风险。
Arbol的平台是一个风险市场，最终用户可以获得价格具有竞争力的风险管理解决方案，资本提供商可以从进入利润丰厚但欠发达的天气风险市场中获益。由于Arbol使用IPFS满足其数据存储和交付需求，因此最终用户和承销合作伙伴可以确定Arbol用于确定合同价格和付款的数据是防篡改且值得信赖的。
简而言之，Arbol的平台通过在用户、资本提供商、承销商三者之间建立联系；采用参数化风险管理方法，最终省却传统保险索赔过程（实地损失评估），使得参与者都获益。
第一类用户是受天气影响最大的实体组成。主要包括：农民，农业综合企业、太阳能和风能业务，航运业务，旅游产业等。该类用户通过使用Arbol来对冲其天气风险，从而提高稳定性和增长性。该小组的工作范围既包括技术复杂性，也包括获得财务资源的权限，因为无论规模大小的组织都可以使用Arbol来规避天气风险。
第二类是金融家。主要包括保险公司，银行，对冲基金，投资者，实际上可以理解为是任何希望通过为天气衍生品融资来获得回报的人。该组的技术趋于成熟，可以使用更多资源。
Arbol的天气数据集大小从1GB到1TB之间，每个数据集都经过详细的引入过程，然后才能使用。Arbol采用索引处理、关联打包数据，一旦确定数据集符合Arbol的有用性和有效性标准，通过将这些数据放到IPFS上，Arbol还可确保它有一个可验证、防篡改和分散的家。具体的特点如下：
1.数据来源客观性
Arbol 通过从各种受信任的公共和私人来源，包括美国著名的政府机构美国宇航局和国家海洋和大气管理局 （NOAA）获得大型天气相关数据集来构建其数据索引。这些来源跟踪天气数据，包括年降雨量、温度波动、风速等。但是，尽管 Arbol 使用的数据大部分是公开的，但它并不总是易于使用；大部分数据，尤其是更深入的历史记录，以过时的格式存储，很少被组织成易于读懂的结构。
2.数据可验证性
Arbol 平台上的合同链接到特定的、可验证的未更改的内容寻址数据。由于参数化天气风险管理绝对依赖于用户对源数据的同意和信任，因此 Arbol 的方法提供了市场上其他产品无法提供的保证。
3.分散式数据传输
Arbol 使用包含数十亿文件和数 TB 信息的海量数据集。IPFS 支持 Arbol 发布和添加到大型数据集的方法，同时仍然允许 Arbol 通过分散存储网络发布和同步这些数据集。
Arbol通过类似这样的基于区块链的合同交付天气风险管理解决方案，消除了昂贵的支付延迟，以及与欺诈、腐败和官僚管理相关的风险。它还带来了点对点分散的好处：Arbol用户不需要依赖Arbol作为金融中间人，因为资金被锁定在终端用户和资本提供者之间，而Arbol没有控制资金的转移。
自Arbol 2月下旬启动其平台以来，该公司声称已有350多家机构客户签署了使用其参数保险平台的协议。同时于4月份签署了一项协议，由参数和基于索引的灾难风险转移专家GlobalParametrics将其自然灾害基金（NDF）的能力置于哥斯达黎加咖啡农的天气保险试点项目之后，该项目由Arbol的技术和智能合约提供支持驱动市场进行天气风险转移。
在大约四个月的时间里，Arbol的平台为从个人农场到公司的广泛客户提供了近200笔交易，名义天气风险总计近1100万美元。
同时Arbol也可以面向科学家、学者、政府政府和较小的天气数据收集器，通过让这套标准化和提供各种来源的平台使用，可处理天气数据的开源工具将面向更广阔的生态市场，也使得IPFS的生态应用市场更加繁荣，更加广阔。
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