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World File Search System损害函数
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。
经济成长中的全方位气候政策
我们应该开采多少地球化石资源？根据 McGlade 和 Ekins (2015) 的研究，为实现国际商定的将气温升高控制在 2°C 以下的目标，1/3 的石油、1/2 的天然气和 80% 的煤炭需要留在地下。从经济角度来看，我们必须问，这个结果是否符合社会最优。1 对于最佳气候政策的设计，气候损害的经济评估至关重要。因此，使用准确的气候损害函数是气候变化经济分析的“核心”（Farmer 等人，2015 年，第 332 页）。Nordhaus 和 Boyer (2000) 和 Weitzman (2010) 在其开创性的贡献中承认这项任务非常艰巨。Auffhammer (2018) 的调查阐述了寻找客观的、全球可接受的气候变化损害单一估计值的困难。全球总体功能必须基于对许多不同生态系统以及世界各地区当前和未来经济损失的评估。2 然而，气候变化的全球挑战要求在全球层面制定最佳政策。
全球变暖的经济地理
全球变暖是一种全球性的长期现象，对当地经济的影响各不相同。我们提出了一个具有高空间分辨率的世界经济动态经济评估模型来评估其后果。我们的模型以多种形式适应当地气温变化，包括昂贵的贸易和移民、当地技术创新和当地出生率。我们以 1 ◦ × 1 ◦ 的分辨率量化模型，并估计损害函数，该函数确定温度变化对当地气温条件下区域基本生产力和便利设施的影响。全球变暖造成的福利损失在不同地区差异很大，非洲和拉丁美洲部分地区损失 20%，但北纬部分地区也有所增加。总体而言，空间不平等加剧。平均福利效应的不确定性很大，但空间相对损失的不确定性要小得多。移民和创新被证明是重要的适应机制。我们使用该模型研究碳税、减排技术和清洁能源补贴的影响。碳税可以延缓化石燃料的消耗，有助于平缓气温曲线，但在减排技术出现时，碳税的效果会大大增强。
气候变化不确定性 - 欧洲央行
气候变化政策的设计和实施必然会面临多方面的不确定性。我们探讨了各种来源和模型配置的模糊性对未来经济机会可能受到的损害的影响。我们利用风险、模型模糊性和错误指定问题下的决策理论来提供一种经济驱动的不确定性量化方法。我们展示了这种方法如何将不确定性的许多方面简化为一个低维特征，该特征取决于决策者或虚构的社会规划者的不确定性厌恶。在我们的计算中，我们盘点了三种替代的不确定性渠道，并提供了一种评估它们的新方法。这些包括 i) 碳动力学，捕捉碳排放如何影响未来时期的大气碳；ii) 温度动力学，描述大气碳如何改变未来时期的温度；iii) 损害函数，量化温度变化如何减少经济机会。我们利用地球科学建模来量化前两个渠道。我们展示了这些不确定性来源如何相互作用，以便社会规划者能够设计出一种审慎的碳排放社会定价方法。
实现气候中立的欧洲能源转型方案
能源政策 - 绿色转型中的效率和公平，Camilli (Prometeia) - TradeRES 中的市场设计和价值，Schimeczek (DLR) - IAM 和政策响应机制，Heussaff (Bruegel) - 互连器扩展：帕累托效率，Emelianova (Köln) 净零目标和跨部门互动 - 能源供应部门的转型，Baka (E3M) - 走向欧盟的气候中和，Pietzcker (PIK) - 甲醇生产和进口，Maenner (Fraunhofer) - 巴斯克地区的交通脱碳，Golab (TUW) 气候变化影响 (在线) - 气候目标和需求侧政策，Vivier (CIRED) - 绿色转型和宏观金融风险，Ciola (UNIBS) - 温室气体减排对特定行业的影响，Gumin & Lee (Seoul) - 脱碳叙述过程，Cotroneo (ENEA) - 估计气候损害函数，Mekki (SEURECO) 政策和社会经济影响 (在线) - 适合 55 岁及以后，Di Bella (米兰理工大学) - 评估 CDR 对欧盟 ETS 的影响，Osorio (PIK) - 中国对欧盟 CBAM 的战略，Vielle (EPFL) - 综合能源和土地规划政策，Ferreras (CARTIF)
改进微电网投资规划模型中的可靠性和成本估算
本文开发了一种新的微电网投资规划模型，用于确定微电网中分布式能源 (DER) 的成本最优投资和运营。我们在双层框架中制定了该问题，使用粒子群优化确定投资，使用 DER-CAM 模型（分布式能源客户采用模型）确定运营。该模型进一步使用顺序蒙特卡罗模拟来明确模拟停电，并集成随时间变化的客户损害函数来计算停电造成的中断成本。该模型直接处理可靠性评估中的非线性，而现有的线性模型则做出了关键的简化假设。它将投资、运营和中断成本结合在一个目标函数中，从而内生地处理可靠性，并在成本和可靠性（两个相互竞争的目标）之间找到成本最优的权衡。与通过最低投资约束来处理可靠性的 DER-CAM 模型版本进行基准测试时，我们的新模型将可靠性（预期负载损失）的估计值提高了 600%，总系统成本提高了 6%-18%，投资成本提高了 32%-50%，投资的经济效益提高了 27%-47%。改进源于天然气发电机、太阳能光伏和电池储能的投资差异高达 56%。
气候冲击对全球经济的影响...
本研究评估了气候风险变化对全球宏观经济的影响。我们探讨了三个广泛的领域：（1）与全球气温升高和气候相关的极端冲击相关的慢性气候变化导致的物理气候风险的宏观经济影响；（2）旨在到 2050 年实现净零排放的气候政策的宏观经济影响（转型风险）；（3）与对气候事件的日益关注相关的金融市场风险溢价变化的潜在宏观经济影响。为了评估气候变化的宏观经济后果，我们考虑了四种广泛使用的气候情景（代表性浓度路径，或 RCP），并从文献中确定了慢性气候风险造成的物理损害函数。本研究考虑的慢性气候风险包括海平面上升、作物产量变化、高温对劳动力的影响以及疾病发病率增加。我们还从以前的研究中确定了估计未来气候相关极端事件发生率的方法。基于气候情景下的气候变量预测，我们获得了未来干旱、洪水、热浪、寒潮、风暴和野火发生率的概率估计。我们利用极端事件的历史发生情况，估计它们对劳动力、农业和发电部门的影响。在将物理气候冲击转化为对劳动力和部门生产力的经济冲击后，我们使用 G-Cubed 模型研究气候情景下的宏观经济后果。结果表明，在所有 RCP 情景中，物理气候风险都可能造成巨大的经济损失，无论是通过长期气候变化还是极端气候冲击。我们探讨了国家特定经济范围的碳税作为一项代表性政策行动的影响，以推动全球经济在本世纪中叶实现净零排放。转型风险因减排目标和政策设计而异。我们不会通过比较可能用于减少排放的替代政策范围来计算转型风险的分布。然而，所选特定示例的结果表明，减排政策可能会产生巨大的成本，而且成本因部门和国家而异。正如 Bang 等人 (2020) 所示，成本可能因气候政策的具体设计而有很大差异。我们还探讨了气候风险认知的变化是否会通过金融市场风险溢价的变化对实体经济产生重大影响。我们根据历史气候冲击与金融市场风险溢价变化之间的关系计算金融风险溢价冲击。我们将这些冲击应用于 RCP 情景下的风险溢价，发现风险溢价上升的成本可能与历史
热带或温带气旋：是什么导致了美国东南大西洋沿岸的复合洪水灾害、影响和风险？
海湾。第 2 部分：评估气候变化驱动的沿海灾害和社会经济影响的工具。J Mar Sci Eng 6(3)。https://doi.org/10.3390/jmse6030076 Erikson LH、Herdman L、Flahnerty C、Engelstad A、Pusuluri P、Barnard PL、Storlazzi CD、Beck M、Reguero B、Parker K (2022) 在预计的 CMIP6 风和海冰场的影响下，使用全球尺度数值波浪模型模拟的海浪时间序列数据：美国地质调查局数据发布。 https://doi.org/10.5066/P9KR0RFM Esch T、Heldens W、Hirner A、Keil M、Marconcini M、Roth A、Zeidler J、Dech S、Strano E（2017 年）在从太空绘制人类住区地图方面取得新突破——全球城市足迹。ISPRS J Photogramm Remote Sens 134：30–42。 https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.10.012 Florczyk AJ、Corbane C、Ehrlich D、Freire S、Kemper T、Maffenini L、Melchiorri M、Pesaresi M、Politis P、Schiavina M、Sabo F、Zanchetta L（2019）GHSL 数据包 2019。在：欧盟出版物办公室，卷 JRC117104，7 月期。https://doi.org/10.2760/290498 Giardino A、Nederhoff K、Vousdoukas M（2018）小岛屿沿海灾害风险评估：评估气候变化和减灾措施对埃贝耶（马绍尔群岛）的影响。 Reg Environ Change 18(8):2237–2248。https://doi.org/10.1007/s10113-018-1353-3 Gonzalez VM、Nadal-Caraballo NC、Melby JA、Cialone MA（2019 年）概率风暴潮模型中不确定性的量化：文献综述。ERDC/CHL SR-19–1。密西西比州维克斯堡：美国陆军工程兵研究与发展中心。https://doi.org/10.21079/11681/32295 Gori A、Lin N、Xi D（2020 年）热带气旋复合洪水灾害评估：从调查驱动因素到量化极端水位。地球的未来 8(12)。 https://doi.org/10.1029/2020EF001660 Guo Y、Chang EKM、Xia X (2012) CMIP5 多模型集合投影全球变暖下的风暴轨道变化。J Geophys Res Atmos 117(D23)。https://doi.org/10.1029/2012JD018578 Guo H、John JG、Blanton C、McHugh C (2018) NOAA-GFDL GFDL-CM4 模型输出为 CMIP6 ScenarioMIP ssp585 准备。下载 20190906。地球系统网格联盟。 https://doi.org/10. 22033/ESGF/CMIP6.9268 Han Y, Zhang MZ, Xu Z, Guo W (2022) 评估 33 个 CMIP6 模型在模拟热带气旋大尺度环境场方面的表现。Clim Dyn 58(5–6):1683–1698。https://doi.org/ 10.1007/s00382-021-05986-4 Hauer ME (2019) 按年龄、性别和种族划分的美国各县人口预测，以控制共同的社会经济路径。科学数据 6:1–15。 https://doi.org/10.1038/sdata.2019.5 Hersbach H、Bell B、Berrisford P、Hirahara S、Horányi A、Muñoz-Sabater J、Nicolas J、Peubey C、Radu R、Schepers D、Simmons A、Soci C、Abdalla S、Abellan X、Balsamo G、Bechtold P、Biavati G、Bidlot J, Bonavita M 等人 (2020) ERA5 全局再分析。 QJR Meteorol 协会。 https://doi.org/10.1002/qj. 3803 Homer C，Dewitz J，Jin S，Xian G、Costello C、Danielson P、Gass L、Funk M、Wickham J、Stehman S、Auch R、Riitters K (2020) 来自 2016 年国家土地覆盖数据库的 2001-2016 年美国本土土地覆盖变化模式。ISPRS J Photogramm Remote Sens 162（二月）：184-199。https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.02.019 Huang W、Ye F、Zhang YJ、Park K、Du J、Moghimi S、Myers E、Péeri S、Calzada JR、Yu HC、Nunez K、Liu Z (2021) 飓风哈维期间加尔维斯顿湾周边极端洪灾的复合因素。海洋模型 158：101735。 https://doi.org/10.1016/j.ocemod.2020.101735 Huizinga J、de Moel H、Szewczyk W (2017) 全球洪水深度-损害函数。在：联合研究中心 (JRC)。https://doi.org/10.2760/16510 跨机构绩效评估工作组 (IPET) (2006) 新奥尔良和路易斯安那州东南部飓风防护系统绩效评估跨机构绩效评估工作组第 VIII 卷最终报告草案——工程和运营风险与可靠性分析。Jyoteeshkumar Reddy P、Sriram D、Gunthe SS、Balaji C (2021) 气候变化对季风后孟加拉湾强烈热带气旋的影响：一种伪全球变暖方法。 Clim Dyn 56(9–10):2855–2879。https://doi.org/10.1007/s00382-020-05618-3 Knapp KR、Kruk MC、Levinson DH、Diamond HJ、Neumann CJ（2010）国际气候管理最佳轨迹档案（IBTrACS）。Bull Am Meteor Soc 91(3):363–376。https://doi.org/ 10.1175/2009BAMS2755.1 Knutson TR、Sirutis JJ、Zhao M、Tuleya RE、Bender M、Vecchi GA、Villarini G、Chavas D（2015）根据 CMIP5/RCP4.5 情景的动态降尺度对 21 世纪末强烈热带气旋活动的全球预测。 J Clim 28(18):7203–7224。https://doi.org/10.1175/ JCLI-D-15-0129.1 Kron W（2005）洪水风险 = 危害 • 价值 • 脆弱性。Water Int 30(1):58–68。https://doi.org/10.Gunthe SS、Balaji C (2021) 气候变化对季风后孟加拉湾强烈热带气旋的影响：一种伪全球变暖方法。Clim Dyn 56(9–10):2855–2879。https://doi.org/10.1007/s00382-020-05618-3 Knapp KR、Kruk MC、Levinson DH、Diamond HJ、Neumann CJ (2010) 气候管理国际最佳轨迹档案 (IBTrACS)。Bull Am Meteor Soc 91(3):363–376。 https://doi.org/ 10.1175/2009BAMS2755.1 Knutson TR、Sirutis JJ、Zhao M、Tuleya RE、Bender M、Vecchi GA、Villarini G、Chavas D（2015 年）根据 CMIP5/RCP4.5 情景的动态降尺度对 21 世纪末强烈热带气旋活动的全球预测。J Clim 28(18):7203–7224。https://doi.org/10.1175/ JCLI-D-15-0129.1 Kron W（2005 年）洪水风险 = 危害 • 价值 • 脆弱性。Water Int 30(1):58–68。https://doi.org/10.Gunthe SS、Balaji C (2021) 气候变化对季风后孟加拉湾强烈热带气旋的影响：一种伪全球变暖方法。Clim Dyn 56(9–10):2855–2879。https://doi.org/10.1007/s00382-020-05618-3 Knapp KR、Kruk MC、Levinson DH、Diamond HJ、Neumann CJ (2010) 气候管理国际最佳轨迹档案 (IBTrACS)。Bull Am Meteor Soc 91(3):363–376。 https://doi.org/ 10.1175/2009BAMS2755.1 Knutson TR、Sirutis JJ、Zhao M、Tuleya RE、Bender M、Vecchi GA、Villarini G、Chavas D（2015 年）根据 CMIP5/RCP4.5 情景的动态降尺度对 21 世纪末强烈热带气旋活动的全球预测。J Clim 28(18):7203–7224。https://doi.org/10.1175/ JCLI-D-15-0129.1 Kron W（2005 年）洪水风险 = 危害 • 价值 • 脆弱性。Water Int 30(1):58–68。https://doi.org/10.