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NGFS 对央行和监管机构的长期展望
• 虽然新的损害函数是一项重大改进，但 NGFS 情景在物理风险建模方面仍然存在一些局限性。这些情景并未声称能够捕捉气候变化的详尽影响（例如临界点的影响）。在使用 NGFS 情景和损害函数结果时应始终保持谨慎，尤其是考虑到这些预测存在很高的不确定性。因此，这些情景不应被视为对气候行动机会进行成本效益分析的合适独立工具。
风能转化为甲醇的最佳方案：技术经济...
已经开发出一种优化工具来确定电转甲醇子系统（电解器、氢气和电池存储以及甲醇生产厂）的最佳配置和规模，以最大限度地降低电转甲醇生产成本。研究结果表明，并网配置比离网配置更具经济效益。对于 300,000 吨/年的甲醇生产能力，并网配置实现了 1,094 欧元/吨的甲醇平准成本 (LCOM)，比离网配置低 20%。离网配置的最佳生产规模为 70,000 吨/年，LCOM 为 1,220 欧元/吨。对于并网配置，较大的工厂受益于规模经济，年产能为 100 万吨的工厂可获得 1,072 欧元/吨的 LCOM。
基于模型的电力系统转型场景回顾
政策制定者目前面临的挑战是支持合适的技术组合以实现电力系统脱碳。由于技术和部门多种且相互依赖，以及降低成本和减少排放等目标相互对立，能源系统模型被用于制定实现脱碳电力系统的最佳过渡路径。近年来，该领域的研究有所增加，多项研究使用能源系统建模 (ESM) 来阐明国家电力系统的可能过渡路径。然而，在许多情况下，大量基于模型的研究使政策制定者难以驾驭研究结果并将不同的路径浓缩为一个连贯的图景。我们对瑞士、德国、法国和意大利的 ESM 出版物进行了深入审查，并分析了有关发电组合的主要趋势、关键供应和存储技术趋势以及需求发展的作用。我们的研究结果表明，关于 2030 年和 2050 年的技术组合提出了不同的解决方案，并非所有解决方案都符合当前的气候目标。此外，我们的分析表明，天然气、太阳能和风能将继续成为电力系统转型的关键参与者，而储能的作用仍不明确，需要更明确的政策支持。我们得出的结论是，由于每个国家的目标和当前的能源格局不同，不同的选择似乎成为突出的转型途径，这意味着每种情况都需要制定单独的政策。尽管如此，国际合作对于确保到 2050 年电力系统迅速转型至关重要。
在气候变化下，对朝鲜半岛的水稻产量的评估具有1公里的高分辨率SSP-RCP情景
根据国家农业科学研究所所产生的新气候变化情景，评估了整个朝鲜半岛的水稻气候产量潜力（CYP）的变化，并在共享的社会经济途径（SSP）和代表性浓度（RCP）发射方案下，在1 km分辨率下以1公里的分辨率为1 km，以1公里的分辨率进行评估。为了克服数据可用性，我们利用太阳辐射进行CYP而不是阳光持续时间，而阳光持续时间在气候预测场中相对罕见。结果表明，与当前气候相比，在温暖的温度条件下，最大CYP（CYPMAX）减少了，最佳标题日期逐渐延迟。在SSP5-85场景中，这种趋势尤其明显，表明除了朝鲜东北山区外，变暖速度更快。这显示了较低排放场景的好处，并采取了更多的努力来限制温室气体的排放。另一方面，Cypmax显示了各种可行的未来，在分析单个模型或少量模型结果时，它显示了未来气候预测的固有不确定性以及风险，突显了合奏方法的重要性。这项工作得到了赠款的支持（no。RS-2021-RD009055）来自大韩民国农村发展管理局
在欧洲的气候变化方案下预测热量相关的过剩死亡率：多域分析
这项研究的主要目的是评估气候变化情景的潜在影响，特别是共享的社会经济途径（SSP）SSP1-2.6，SSP2-4.5，SSP2-4.5，SSP3-7.0和SSP5-8.5，对欧洲范围内热有关的过量死亡率。专注于奥地利，欧洲自由贸易区（葡萄牙和西班牙的部分地区），荷兰的一个地区，都灵的大都市（意大利）和瓜玛尔（葡萄牙）的城市地区，我们的研究跨越了社会地理领域。
挑战生物多样性和生态系统服务的政策相关全球情景
a Institute of Biology, Martin Luther University Halle-Wittenberg, Am Kirchtor 1, 06108, Halle (Saale), Germany b German Centre for Integrative Biodiversity Research (iDiv), Halle-Jena-Leipzig, Deutscher Platz 5E, 04103, Leipzig, Germany c School of Natural Sciences, Bangor University, LL57 2DG, Bangor, UK d生命科学系，自然历史博物馆，伦敦，SW7 5BD，英国E部伦敦帝国学院，伦敦帝国学院，锡尔伍德公园校园，阿斯科特，SL5 7Py，英国F PBL荷兰环境评估机构，PO Box 30314，2500 GH，Hague，Hague，Hague，Hague，Netherlands G Naturls Gatural Capital Project，Stanford Stanford Universit GPO Box 1700，堪培拉，法案，2601，澳大利亚I地理科学系，马里兰州大学，美国马里兰州大学公园，美国马里兰州大学J Ecologie Syst Ematique Evolution，Univ。巴黎 - 苏德，CNRS，农业股E大学Nijmegen，荷兰M哥白尼可持续发展研究所，乌得勒支大学，荷兰乌特雷希特，荷兰N Cibio/Inbio，Centro de Investro devoryseaç〜ao embioversidade E Rocursos E Rocursos E centen eeticos e Ven eeticos，校园Agr Ario de vair〜viair〜 ao ao，do porto
可解释的AI可区分未来的气候变化方案
为了说明与温室气体排放水平相关的未来预测中的不确定性，大多数气候模型都使用不同的强迫场景（例如共享的社会经济途径（SSP））运行。尽管可以将现实世界中温室气体浓度与这些假设的情况进行比较，但尚不清楚如何确定观察到的天气和气候异常是否与各个场景保持一致，尤其是在年际时间表上。因此，本研究使用人工神经网络（ANN）设计了一种数据驱动的方法，该方法通过使用高分辨率的单个模型初始条件大型合奏来通过匹配的排放场景来对年度平均温度或降水进行分类。在这里，我们构建了我们的ANN框架，以考虑气候图是来自SSP1-1.9，SSP2-4.5，SSP5-8.5，历史强迫场景，还是使用NOAA地球物理学动力学动态实验室的预测和地球系统研究（Spear）的无缝预测系统研究（Spear）的自然强迫场景。然后应用来自可解释的AI的局部归因技术来确定每个ANN预测使用的最相关的温度和降水模式。解释性结果表明，区分每个气候情况的一些最重要的地理区域包括北大西洋亚洲，中非和东亚的异常。最后，我们评估了从2031或2040年开始的两个过冲模拟的数据，这些模拟是一组未来的模拟，这些模拟被排除在ANN训练过程中。对于从十年前开始的快速缓解实验，我们发现ANN将其气候图与21 Century（SSP1-1.9）的最低发射情况联系起来，而与更中等的情况（SSP2-4.5）相比，它将在后来的缓解实验中选择。总体而言，该框架表明，可解释的机器学习可以提供一种可能通过未来气候变化途径评估观察结果的可能策略。
重新思考地缘经济学：欧洲经济的贸易政策情景
最近发生的事件和不断加剧的地缘政治紧张局势引发了人们对欧洲经济的外部依赖和脆弱性的担忧。决策者需要重新考虑地缘经济的竞争环境，并应为可能因新的地缘政治风险而产生的不同贸易政策情景做好准备。我们描述了欧盟作为国际贸易伙伴的重要性最近下降的情况，而欧盟本身的全球贸易依赖性却有所增加。我们表明，这种依赖在不同部门和各个成员国之间高度不同。基于最先进的贸易模型，我们模拟了几种政策驱动的去全球化情景对欧洲、欧盟各个成员国、不同经济部门以及世界其他经济体的经济影响。我们的模拟提供了有关各个国家和行业的赢家和输家的信息。如果欧盟采取回流战略并脱离全球贸易，欧洲的福利损失将最大。一个地缘经济分裂的世界和东西方之间的贸易集团也将给欧洲造成巨大的永久性福利损失。我们的报告为地缘经济挑战日益加剧背景下的欧盟贸易政策提供了若干政策建议。
适应决策分析的气候学习方案
经济决策分析是开发涉及昂贵适应选择（例如洪水风险管理）的行业中成本效益的适应途径的重要工具。标准的生态学方法方法不考虑学习气候变量的未来变化，即使有关自适应计划的大量文献强调了随着时间的推移学习的关键作用，因为关于气候变化的不确定性是很大的。在诸如现实选择分析或最佳控制等标签之下的一系列新兴，多样化和分散的经济适应性决策方法已经开始解决这一挑战，通过在适应方案的经济评估中对学习的经济估值包括在适应方案中的经济估值，通过利用所谓的气候学习现象。我们综合了该文献，并将应用的气候变量了解的气候学习方案分类，采用了哪些学习来源，如何建模学习，哪些气候数据用于校准学习方案，提供拟合信息的良好性以及如何提供深度的不确定性。我们的结果表明，出版物考虑通过观察来学习或不明确说明学习来源。大多数作者通过随机过程或贝叶斯方法生成气候学习方案，并使用IPCC或英国大都会办公室的气候模型输出来校准学习方案。审查的文献很少提供有关学习场景适合对基础气候数据的良好性的信息。我们得出的结论是，用于生成气候学习场景的大多数方法在气候科学中没有很好地基础，并且不足以代表气候不确定性。改善气候学习情况的一种途径是将贝叶斯方法与模拟器相结合，该方法模仿气候模型根据未来时刻的观察结果而模仿的气候模型。