气候影响评估模型的建构
气候变化综合评价模型
气候变化综合评价模型2016-2-17内容介绍•气候变化综合评价模型（IAMs）•气候变化综合评价模型类别•DICE/RICE•MERGE•FUND•PAGE气候变化综合评价模型•气候变化综合评估模型主要的模型框架主要有最优化模型，CGE 模型和模拟模型等三类•最优化模型按其目标函数可以分为福利最大化模型和成本最小化模型•模拟模型通过外生的排放参数决定了未来每个时期可用于生产的碳排放量评估在未来各种可能的排放情景下的社会成本•CGE模型以微观经济主体的优化行为为基础，以宏观与微观变量之间的连接关系为纽带，以经济系统整体为分析对象描述多个市场及其行为主体间的相互作用估计政策变化所带来的各种直接和间接影响最优化模型•最优化模型按其目标函数可以分为福利最大化模型和成本最小化模型。
福利最大化模型的原理比较简单,即生产带来消费,同时带来排放；排放引起气候变化,而产生损失, 降低消费。
福利最大化模型是通过选择每个时期的减排量, 最大化整个时间内贴现的社会福利。
这些模型中,消费的边际效用都是正的,但随着社会变得富有而递减,DICE,RICE,FUND等模型都是福利最大化模型。
成本最小化模型是寻找成本一效率最高的气候政策的模型.有些成本最小化模型明确地包含气候模块,而有些模型只是选择排放代表气候模块——GET-LFL模型便是成本最小化模型。
模拟模型•模拟模型是基于对未来碳排放和气候条件的预测的模型模拟模型通过外生的排放参数决定了未来每个时期可用于生产的碳排放量，可以评估在未来各种可能的排放情景下的社会成本CGE模型（略）•CGE模型被用于分析气候政策的影响, 关注的焦点包括减排的经济成本和为实现某一减排目标所必需的碳税水平——碳税收入不同的使用方式对社会经济系统的影响；减排政策对不同阶层收入分配的影响、对就业的影响、对国际贸易的影响等；减排政策对公众健康和常规污染物控制的共生效益与减排政策灵活性对温室气体减排的效果及相应的社会经济成本等。
气候系统模型的构建和应用
气候系统模型的构建和应用气候变化是当今世界上面临的一项重要问题。
通过气候系统模型的构建和应用，我们可以更好的了解气候变化的趋势和规律，预测未来的气候状况，并制定相应的应对措施。
一、气候系统模型的构建气候系统模型是一个综合了大气、海洋、陆地和冰盖等要素的模型，在此基础上进行计算、预测和分析。
他们是使用大量数据、信念和假设计算构建起来的，并且可以有多种形式和复杂性。
气候系统模型的构建过程很复杂。
首先我们要收集气象学、大气科学、海洋学、地质学和生态学等方面的数据。
这些数据来源于传感器、雷达、卫星和实地观测等手段，还包括历史气候数据、空气质量数据、陆地信息、土气水运输网络和能源部门的数据等。
然后我们需要设计模型，即确定模型的基本结构、性质和参数。
这包括选择合适的数学模型和方法，将数据装载到计算机上并确定各种带有现实含义的参数/输入/输出。
最后，我们就可以运行模型，生成预测和分析数据并对其进行评估。
气候系统模型有许多类型，如空气和海洋模型、海洋和圈层化学模型、波际气候系统模型等。
这些模型通常是由不同的研究机构或组织开发的，并且是被设计用于特定目的的。
例如，美国国家海洋和大气管理局 (NOAA) 发布了全球气候模型 (GCM)。
这种模型基于运动方程、主要的气候进程 (如能量平衡、水平运输) 和许多较小的气候过程 (如云、降水等) 的参数化表示。
二、应用气候系统模型气候系统模型是处理气候变化的基础。
他们用于预测未来气候变化的趋势和规律，以及气候变化对地球各个部分的影响。
此外，气候系统模型还可以用于评估气候政策的成效、认识气候变化风险、决策风险与代价，制定和推广应对策略等。
1. 气候变化预测气候系统模型可以用于预测未来气温的变化，了解可能的气候变化趋势和规律，并对这种变化的潜在影响进行风险分析。
例如，合成全球增量模型 (AIM) 可以用于预测不同气候政策条件下的温室气体排放和气温变化。
此外，全球气候模型还可以用于预测气候极端事件的发生概率。
气候变化模型的建立与应用技巧分析
气候变化模型的建立与应用技巧分析随着全球气候变化问题的日益突出，科学家们为了更好地预测和应对气候变化，积极探索建立气候变化模型的方法和技巧。
本文将对气候变化模型的建立过程和应用技巧进行分析，以帮助读者更好地理解和应用相关知识。
首先，气候变化模型的建立需要综合考虑多个因素。
气候系统是一个包含大气、海洋、陆地和冰雪等组成部分的复杂系统，其变化受到很多因素的影响，如太阳辐射、大气成分、地表反射等。
因此，建立气候变化模型需要综合考虑这些因素及其相互关系。
其次，在建立气候变化模型时，需要准确收集和整理历史气候数据。
历史气候数据是建立模型的基础，它可以帮助科学家们了解过去的气候变化趋势和模式。
通过对历史数据的分析，可以发现一些规律和趋势，从而为建立模型提供依据。
另外，建立气候变化模型还需要考虑不确定性因素。
由于气候系统的复杂性，很多因素的变化模式和影响程度并不完全清楚。
因此，在建立模型时需要对这些不确定性因素进行合理评估和处理，以提高模型的准确性和可靠性。
气候变化模型的应用技巧是将模型应用于具体问题和场景的方法和技巧。
首先，模型的选择要根据具体问题的特点和需求。
不同的模型适用于不同的气候变化问题，如长期趋势分析、极端事件模拟等。
因此，在应用模型时需要选择适合的模型来解决具体问题。
其次，模型的参数设定是模型应用的关键。
模型的参数影响模拟结果的准确性，因此需要根据实际情况和数据来进行参数设定。
同时，还需要进行敏感性分析，即对模型参数进行变化和测试，以评估参数对模型结果的影响。
另外，模型的验证和评估也是模型应用的重要环节。
通过与观测数据对比，可以评估模型的准确性和可靠性。
如果模型与观测数据相符合，那么可以认为模型具有一定的预测能力，可以应用于实际问题中。
在实际应用中，气候变化模型具有广泛的应用价值。
首先，通过模型可以预测未来气候变化趋势，为决策者提供科学依据。
其次，模型还可以用于研究不同影响因素对气候变化的作用机制，从而帮助人们更好地理解气候系统的运行规律。
环境气象学中的气候预测模型建立
环境气象学中的气候预测模型建立气候预测一直是环境气象学领域中备受关注的研究课题。
通过建立气候预测模型，可以更好地理解和预测未来的气候变化，为社会生产、生活和生态环境保护提供重要参考。
本文将介绍环境气象学中的气候预测模型建立过程，包括数据采集、模型选择、参数调整等关键步骤。
数据采集在建立气候预测模型之前，首先需要进行大量的数据采集工作。
这些数据包括历史气象观测数据、海洋表面温度数据、大气环流数据等。
通过对这些数据的分析和处理，可以揭示气候系统的内在规律，为建立预测模型奠定基础。
模型选择在选择适合的气候预测模型时，需要考虑多个因素，包括模型的复杂度、准确性、适用范围等。
常用的气候预测模型包括统计模型、物理模型和机器学习模型。
不同类型的模型有各自的优缺点，研究人员需要根据具体问题选择合适的模型。
参数调整建立气候预测模型时，需要对模型中的参数进行调整和优化。
这一过程通常通过反复试验和验证来完成，以确保模型能够准确地反映气候系统的特征。
参数调整是建立高效可靠的气候预测模型不可或缺的一步。
模型评估在建立气候预测模型后，需要对其进行评估和验证。
这一过程包括对模型输出结果与实际观测数据进行比较分析，评估模型的准确性和稳定性。
只有经过严格评估的模型才能被应用于实际的气候预测工作中。
应用与展望随着气候变化对社会经济发展和生态环境造成越来越大的影响，建立准确可靠的气候预测模型显得尤为重要。
未来，环境气象学领域将继续深入研究气候预测模型建立方法，提高预测精度和时效性，为人类社会可持续发展提供更有效的支持。
通过以上介绍，我们可以看到，在环境气象学领域中，建立气候预测模型是一项复杂而重要的工作。
只有不断探索创新，结合多种方法手段，才能更好地理解和应对气候变化带来的挑战。
希望本文能为相关研究人员提供一定的参考和启发，推动环境气象学领域的发展与进步。
地球与气候模拟模型的构建与应用
地球与气候模拟模型的构建与应用地球是我们共同的家园，它为我们提供了生存的环境和条件。
然而，随着人类社会的不断发展，我们的各种活动对地球造成了越来越严重的影响，其中最为突出的问题之一就是气候变化。
为了更好地理解和应对气候变化，科学家们利用气候模拟模型进行了深入研究，本文将讨论地球与气候模拟模型的构建与应用。
一、气候模拟模型的基本原理气候模拟模型是一种通过计算机模拟来预测气候变化的科学工具。
它采用了科学家们对地球物理学、大气物理学、海洋学、地理学等多个领域的知识和数据，建立了一个数学模型，以模拟地球上的大气、海洋、陆地、冰雪等要素的变化和相互作用，以及它们对气候的影响。
气候模拟模型的基本原理就是模拟这些要素的变化和相互作用，并预测它们对气候的影响，进而预测未来气候变化的趋势。
模型的分辨率和复杂程度越高，它对气候的预测就越准确。
气候模拟模型一般包括大气层、海洋和陆地等子模型。
气候模拟模型的构建需要使模型的描述尽可能地接近真实情况，以保证预测结果的准确性。
这就需要大量的数据和信息支持。
同时，气候模式的检验也是非常重要的。
一个好的气候模型必须要能够捕捉到现实中的气候变化趋势。
模型构建的第一步是收集各种数据和信息。
科学家们要收集和整理各种地球系统的数据，例如大气温度、气压、降雨量、风速等数据，海洋温度、盐度、洋流等数据，陆地植被分布、土壤类型等数据。
然后，对这些数据进行处理，使其适合于模型模拟。
模型构建的第二步是定义模型的物理过程和过程参数。
在气候模式中，科学家需要对陆地、大气、海洋等系统的物理过程进行分析和建模，并根据场景模拟需求及数据特征对过程参数进行参数化。
模型构建的第三步是模拟方程的建立。
通过对传热、传质、湍流等物理方程的描述，对动态的气候过程进行数学建模，从而使模型能够进行模拟和预测。
气候模拟模型广泛应用于气候变化和环境污染等领域。
具体来说，气候模型可以用于以下几个方面：1.预测气候变化。
气候模型可以模拟未来的气候变化趋势和可能的影响，对制定应对气候变化的决策和措施具有重要意义。
数学模型在气候变化影响评估中的研究
数学模型在气候变化影响评估中的研究气候变化对全球产生了重要的影响，从农业生产到生态系统稳定性，各领域都受到了其影响。
为了更好地了解气候变化的影响，并制定相应的应对措施，科学家们使用数学模型进行研究和分析。
本文将介绍数学模型在气候变化影响评估中的应用和研究进展。
一、数学模型在气候变化研究中的基本原理数学模型在气候变化研究中扮演着重要角色。
数学模型基于气候系统的基本方程和物理规律，通过建立一系列方程组和参数化过程，模拟气候系统的动力学行为。
这些数学模型可以通过计算机模拟来预测未来的气候变化，为科学家和政策制定者提供决策支持。
二、数学模型在气候变化影响评估中的应用1. 气候变化对农业的影响评估数学模型可以帮助科学家们评估气候变化对农业生产的影响。
通过建立农作物生长模型，结合气候数据和土壤特征，科学家们可以模拟不同气候条件下的农作物生长过程，并预测未来气候变化对农作物产量的影响。
这些模型还可以为农民和决策者提供农业管理和资源分配的建议。
2. 气候变化对水资源的影响评估数学模型还可以用于评估气候变化对水资源的影响。
通过构建水文循环模型，科学家们可以模拟降雨、蒸发、径流等水文过程，并预测未来气候变化对水资源供应的影响。
这对于水资源管理和水灾防控具有重要意义，能够帮助决策者合理规划用水和开展水资源保护工作。
3. 气候变化对生态系统的影响评估生态系统对气候变化的响应是环境科学中的一个重要研究领域。
数学模型可以帮助科学家们评估气候变化对生态系统结构和功能的影响。
通过构建生态系统动力学模型，科学家们可以模拟物种分布、生态位变化等生态过程，并预测未来气候变化对生态系统稳定性和多样性的影响。
这对于保护生物多样性和生态系统可持续发展具有重要意义。
三、数学模型在气候变化影响评估中的挑战与前景尽管数学模型在气候变化影响评估中发挥了重要作用，但仍然存在一些挑战。
首先，气候系统的复杂性使得建立准确的数学模型成为一项困难任务。
其次，模型参数的选择和不确定性也对评估结果的准确度带来一定影响。
全球气候变化的数学模型建立与分析
全球气候变化的数学模型建立与分析随着全球气候变化带来的种种问题越来越严重，我们越来越需要以科学的方式来掌握气候变化的规律与趋势。
而数学模型正是这方面的一个非常重要的工具。
本文将介绍全球气候变化的数学模型建立与分析。
一、建立数学模型建立数学模型是一个复杂的过程，需要大量的数据与专业知识。
在建立全球气候变化的数学模型时，我们可以从几个方面入手。
1、收集数据数学模型的建立离不开数据，数据是我们理解气候变化规律的重要载体。
因此收集完备且准确的数据对建立数学模型至关重要。
我们可以从多个方面收集数据，包括测量大气中的温度、二氧化碳浓度、降水量、海平面水位等。
2、选择合适的模型根据收集到的数据，我们需要选择合适的数学模型。
全球气候变化的数学模型可以有许多种，如简单线性模型、多元线性回归模型、时间序列模型等。
我们需要根据数据的特点和所要研究的问题来选择最适合的模型。
3、建立模型建立全球气候变化数学模型的过程中，我们需要考虑的因素包括时间、温度、二氧化碳浓度、降水量、海平面水位等多个因素。
以时间为自变量，将温度、二氧化碳浓度、降水量、海平面水位等多个因变量加入到模型中。
然后运用数学方法对数学模型进行求解。
二、分析数学模型建立数学模型并不是终点，我们还需要对模型进行分析，来验证模型是否可以真实地反映全球气候变化。
1、模型检验在模型分析中，模型检验是非常重要的一步。
通过检验模型的拟合度，我们可以判断该模型是否适合研究我们所关注的问题。
常用的检验方法包括F检验、t检验、残差分析等。
2、预测模型在分析数学模型时，我们也需要对模型进行预测。
通过预测全球气候变化趋势，我们可以更好地理解气候变化的模式，并为未来的应对措施提供参考。
3、参数敏感性分析在数学模型的分析中，我们也需要关注参数敏感性。
模型中的参数对研究结果的影响非常大。
因此，我们需要进行参数敏感性的分析，来判断模型结果是否可靠。
三、总结全球气候变化是一个复杂的系统，建立数学模型是我们理解气候变化规律的必要手段。
气候变异指标模型构建和预测算法
气候变异指标模型构建和预测算法随着全球气候变化的加剧，气候变异成为我们面临的一个重要挑战。
了解气候变异的模式和趋势对于预防和应对气候事件的影响至关重要。
构建气候变异指标模型并具备预测能力，是研究气候变异的关键步骤之一。
气候变异指标模型的构建需要综合考虑气象观测数据、地理环境信息以及其他相关数据。
首先，收集宽广的气象观测数据，包括气温、降水量、风速等。
这些数据可以从各地区的气象站点、卫星观测数据以及其他气象监测设备中获取。
其次，从地理环境信息的角度考虑，收集地形、海拔、土壤等地理要素数据。
这些信息能够揭示不同地区的气候差异，并对气候变异进行解释。
最后，还需要收集其他相关数据，如经济指标、能源消耗等，这些信息能够帮助建立气候变异指标模型。
在构建气候变异指标模型时，可以采用多种建模方法，如统计学方法、机器学习方法、人工神经网络等。
统计学方法是最常用的建模方法之一，包括线性回归、时间序列分析等。
线性回归可以用来描述气候变异与其他气象或环境因素之间的关系，通过分析不同因素之间的相关性，找到影响气候变异的主要因素。
时间序列分析可以用来预测未来的气候变异趋势，可以采用ARIMA模型、GARCH模型等。
机器学习方法是一种基于数据挖掘和统计学习的建模方法，它可以自动发现数据中的模式和规律，并用于预测和分类。
机器学习方法可以根据给定的气象数据和地理环境信息，训练出一个模型来预测气候变异的指标。
人工神经网络是模拟人类神经系统的一种模型，可以通过学习调整网络中的权重和偏置，以实现模型的预测能力。
在使用气候变异指标模型进行预测时，需要考虑到模型的合理性和稳定性。
模型的合理性指模型是否能够很好地解释已有的气候变异数据，模型是否符合实际情况。
模型的稳定性指模型对新数据的预测效果如何，模型是否能够保持较好的预测性能。
可以通过交叉验证等方法来评估模型的合理性和稳定性，不断改进和优化模型。
同时，还可以使用模型的预测结果来指导决策和行动，比如制定适应气候变化的政策和措施，提高气候变异的风险管理能力。
气候变化预测模型的构建方法及应用案例研究
气候变化预测模型的构建方法及应用案例研究气候变化是全球范围内关注的重要议题之一。
随着工业化和人口增长的加速发展，人类活动对地球气候系统的影响也越来越大。
因此，构建气候变化预测模型是了解气候变化趋势、制定应对措施的关键工具之一。
本文将探讨气候变化预测模型的构建方法，并通过应用案例研究展示其在实际应用中的作用。
一、构建气候变化预测模型的方法1. 数据收集与分析首先，构建气候变化预测模型需要大量的气象和气候数据。
这些数据可以包括温度、降水、湿度、风速、气候指数等气象要素的观测数据。
通过对这些数据进行分析，可以揭示出气候变化的规律和趋势。
数据的收集可以通过气象观测站、卫星遥感、气候模式输出等途径进行。
2. 建立数学统计模型基于收集到的气象和气候数据，可以通过建立数学统计模型来预测未来的气候变化。
常用的模型包括线性回归模型、非线性回归模型、时间序列模型等。
通过拟合观测数据和验证数据，可以确定最佳的模型参数，并利用该模型进行未来的预测。
3. 气候模式模拟气候模式是基于数值方法和物理过程的理论模型，可以模拟和预测大范围的气候系统变化。
气候模式通常由大气模型、海洋模型、陆地模型和海冰模型等组成。
通过对气候系统的各种影响因素进行建模，可以模拟未来的气候变化趋势。
4. 建立综合预测模型在进行气候变化预测时，可以综合利用不同的模型和方法。
例如，可以将统计模型和气候模式相结合，通过统计模型预测短期气候变化趋势，再利用气候模式预测长期气候变化趋势。
通过建立综合模型，可以提高气候变化预测的准确性和可靠性。
二、气候变化预测模型的应用案例研究1. 提高灾害预警能力气候变化预测模型可以帮助提高灾害预警能力，减少灾害对人类的影响。
例如，通过基于历史气象数据的统计模型，可以预测台风、洪水等极端天气事件的发生概率和强度。
这些预测结果可以提前通知相关部门和居民，采取相应的防护和应对措施，从而减少灾害造成的损失。
2. 全球环境政策制定气候变化预测模型对环境政策的制定也起着重要的指导作用。
气候数据分析与预测模型的建立与优化
气候数据分析与预测模型的建立与优化概述气候变化是当前全球关注的重要问题之一，对人类社会和自然环境产生重大影响。
为了更好地了解、分析和预测气候变化，建立和优化气候数据分析与预测模型显得尤为重要。
本文将探讨气候数据分析与预测模型的建立与优化方法，并介绍其应用领域和前景。
一、气候数据分析气候数据分析是对气候数据进行统计、分析和综合利用的过程。
通过对历史气候数据的挖掘、整理和分析，可以发现气候变化的规律和趋势，为气候预测提供依据。
常用的气候数据分析方法包括统计分析、回归分析、频谱分析等。
1. 统计分析统计分析是通过对气候数据的描述和解释，得出与气候相关的统计量。
例如，平均气温、降水量、风速和湿度等统计指标可以揭示某地区的气候特点。
此外，统计分析还可以通过构建统计模型，对气候变化进行预测。
2. 回归分析回归分析是通过建立变量之间的数学关系，来研究气候要素之间的相互作用。
例如，可以通过建立温度与降水量之间的回归模型，来探讨温度对降水量的影响程度。
回归分析可帮助我们理解气候变化的机理，从而更好地预测未来的气候变化。
3. 频谱分析频谱分析是通过将时间序列数据转换到频域，来研究信号在不同频率上的能量分布。
在气候数据分析中，频谱分析可用于研究季节变化和周期性变化。
通过对气候数据的频谱分析，可以揭示出太阳辐射、海洋环流等因素对气候变化的影响。
二、气候预测模型的建立气候预测模型是基于气候数据分析结果，建立起来的用于预测未来气候变化的数学模型。
气候预测模型可以分为统计模型、物理模型和机器学习模型等。
1. 统计模型统计模型利用过去的气候数据，建立数学模型来拟合历史气候变化的趋势和规律，从而预测未来的气候变化。
常用的统计模型包括ARIMA模型、GARCH模型、Kalman滤波等。
统计模型具有简单、稳定和可解释性强的优点，但缺点是对数据的要求较高。
2. 物理模型物理模型是基于气候变化的物理机制，通过数学方法建立起来的模型。
物理模型可以描述大气环流、海洋运动等自然过程，从而预测未来的气候变化。
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研究背景
随着经济发展，社会对气象的敏感性更高.气 随着经济发展，社会对气象的敏感性更高 气 候变化背景下,这一现象有上升趋势 这一现象有上升趋势. 候变化背景下 这一现象有上升趋势 识别研究对象的脆弱性、敏感度能力是等是气 识别研究对象的脆弱性、 候变化影响和适应对策研究的必要前提。 候变化影响和适应对策研究的必要前提。 发达国家在气象经济学领域的研究起步较早。 发达国家在气象经济学领域的研究起步较早。 目前国内对气候变化对经济社会影响的研究， 目前国内对气候变化对经济社会影响的研究， 以及气象服务的经济效益评估工作， 以及气象服务的经济效益评估工作，仍以定性 为主。公众接受度. 为主。公众接受度
2、L，劳动力： 、 ，劳动力： 按就业人口计（单位：万人），数据直接 取自统计年鉴。 3、E，能源： 、 ，能源： 按一次能源消费总量计（单位：万吨标准 煤），数据直接取自统计年鉴。
4、K，资本： 、 ，资本： 张军等（2003），估计一个基准年后运用永 续盘存法按不变价格计算各省区市的资本存 量的计算方案。
据此开展各行业经济生产受天气变 化因素的敏感性评估
经典的生产函数法可用如下公式表示： Q＝AertLβlKβkEβe （1）
其中，A技术、rt技术增长率，L劳动力，K资本，E能源。
在（1）中添加气象因子，得到： Q＝AertLβlKβkEΒeWβw （2） LnQ =lnA+rt+βLlnL+βKlnK+βElnE+βWlnW+ε（3）
气候对国民经济影响评估模型研究
报告人：戴洋 2009.10 杭州
中国气象局2008年气象软科学课题 年气象软科学课题 中国气象局 课题组成员：戴洋，刘秋锋，贾朋群，骆海英，刘赫男，苗森，纪翠玲，徐敬林 课题组成员：戴洋，刘秋锋，贾朋群，骆海英，刘赫男，苗森，纪翠玲，
主要内容
研究背景和目的 研究方法和数据 建模和结果分析 结论
研究方法和数据
一、生产函数法介绍 二、气候因子序列的构建 三、社会经济发展数据序列的建立
2004年，“美国不同经济行业对天气敏感 性评估项目”(OUSSSA) 应用经济学经典的生产函数法，将气候因 子作为生产要素加入其中，建立气象－经 济敏感性评估模型。 本研究将参考OUSSSA项目的做法，构建一 个关于气象－经济敏感性的模型，并进行 相应的敏感性评估。
共得到30个气候因子序列。
三、社会经济发展数据序列的建立
需要1980－2004年25年下列因子的连续数 据：Q（国民生产总值）、L（劳动力）、E （能源）、K（资本）、M（气候因子）。 经济社会发展数据的空间精度定在省、区 （直辖市）级，可由全国或分省的统计年 鉴搜集获得。
1、Q，国民生产总值： 、 ，国民生产总值： 国民生产总值（按当年价格计算，单位： 亿元）。根据国民生产总值价格指数将其 处理成可比价格。国民生产总值价格指数 （1952年＝100）同样来自统计年鉴。
CS为偏态系数，可由降水量资料序列计算求得。
根据Z值标准确定相应的旱涝等级
共得到全国31省（区、市）的1980-2004年 共25年的： 两套热度日（BT分别为18.3度、20度）、冷 度日（BT分别为18.3度、20度）资料序列； 春夏秋冬四季节和全年的降水量资料序列； 春夏秋冬四季节和12个月逐月的降水量距平 值资料序列； 春夏秋冬四季节和全年的干旱指数资料序列。
美国BT：18.3°，本研究中分别选择18.3°、20°。
降水 以各省每年各季节（春夏秋冬）和全年的降水 量、各季节降水量距平值、以及12个月份的每 月降水量距平值作为气候因子。 累加和算术平均的方法求取； 计算降水量距平值时，与当地相应的30年气候 平均值相比较。
干旱指标 选择了目前国内较为成熟的降水Z指标，其 优点在于计算简便，在我国不同气候区域 都有良好的计算稳定性
一方面， 一方面，我国气象灾害的 时间分布极不均匀。 时间分布极不均匀。另一 方面，我国地域辽阔， 方面，我国地域辽阔，不 同地区自然条件和经济社 会条件差异很大， 会条件差异很大，所以气 象灾害种类、 象灾害种类、强度和破坏 损失程度的地区差异很大。 损失程度的地区差异很大。
因而不同省份气象敏感因 子呈现出多样性的特点。 多样性的特点 子呈现出多样性的特点。
国民经济生产对气象因素的敏感性: 国民经济生产对气象因素的敏感性 近半10%左右 近半 左右 另半10%-20% 另半 河南达30%而高居榜首 河南达 而高居榜首
序号 1 2 3 4 5 9
省份 河南 福建 上海 海南 陕西 辽宁 广西 浙江 宁夏 山西 新疆 北京 江西 贵州 广东 甘肃 云南 青海
二、气候因子序列的构建
度日 度日是某一时期内大于或小于某一界限温度的日平均温度综合。 一种重要的温度指标，在生物生长发育、热量资源分析与区划、 估计能源耗电量等方面已经得到广泛的应用。 度日分为冷度日和热度日。 冷度日（CDD），又称降温度日，是指某一段时间日平均温度 高于某一基准温度(BT)的累计度数，如果日平均温度低于此基 值，那么这一天的冷度日为0。 热度日（HDD），又称采暖度日。
用多元线性回归方法进行生产函数法建模 和模拟。 和模拟。 30个气候因子。每次将一个气候因子带入 个气候因子。 个气候因子 生产函数，逐一验证，从中筛选最优因子。 生产函数，逐一验证，从中筛选最优因子。
由于经济社会发展数据搜集困难，在31个 由于经济社会发展数据搜集困难， 个 直辖市里暂时只有25个数据较全面 省、直辖市里暂时只有 个数据较全面
注：标*的省份资料长度为1985－2004年，其中海南为1988－2004年 标**的省份资料长度为1980－2004年，其中1999－2004年能源资料为根据趋势线补齐
省份 辽宁 山西
气候因 子
6月降水距平，7月降水距平，全年降水量，夏季降水量 月降水距平， 月降水距平 全年降水量， 月降水距平， 月降水距平 月降水距平， 全年降水量 ，9月降水距平，夏季干旱指数 月降水距平 11月份降水距平 月份降水距平 采暖度日，冬季降水量， 月降水距平 月降水距平， 月降水距平 采暖度日，冬季降水量，2月降水距平，6月降水距平 冬季降水量，春季干旱指数， 月降水距平 月降水距平， 月降水距平 月降水距平， 月降水距平 冬季降水量，春季干旱指数，2月降水距平，3月降水距平，8月降水距平 秋季干旱指数 春季降水量 秋季干旱指数 全年降水量 全年干旱指数， 月降水距平 月降水距平， 月降水距平 全年干旱指数，2月降水距平，11月降水距平
本研究中华东地区 有较高的气象－ 有较高的气象－经 济敏感性也在情理 之中。 之中。
18个省份气象经济敏感性 0.35 0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0
6 7 8 10 11 12 13 14 15 16 17
青海 云南 甘肃 广东 贵州 江西 北京 新疆 山西 宁夏 浙江 广西 辽宁 陕西 海南 上海 福建 河南 18
华东地区属我国经 济发达地区， 济发达地区，但同 时也是气象灾害多 样、多发地区
各 省 市 气 象 经 济 敏 感 性 模 型 的 气 候 因 子
北京 新疆 青海 陕西 甘肃 宁夏 贵州
西
全年降水量，夏季干旱指数， 月降水距平 月降水距平， 月降水距平 全年降水量，夏季干旱指数，3月降水距平，9月降水距平 12月降水距平 月降水距平
海
夏季干旱指数 夏季干旱指数
海 西
降温度日 夏季降水量，夏季干旱指数，秋季干旱指数， 夏季降水量，夏季干旱指数，秋季干旱指数，冬季干旱指数 冬季降水量， 月降水距平 冬季降水量，5月降水距平 采暖度日
一、生产函数法介绍
生产过程中要素的投入量和产品的产出量 之间存在着一种依存关系。投入与产出的 这种关系可以用函数形式表示出来，即生 产函数（production function）。它表示在 既定技术条件下，生产要素的数量与某种 组合和它所能产出来的最大产量之间的依 存关系。
柯布――道格拉斯生产函数( Cobb- Douglas Production Function)是经济学中使用最为广 泛的生产函数, 通常简称为C- D生产函数。 它应用十分广泛，主要用于衡量生产过程 中要素投入对产出贡献大小的经济分析。 C－D生产函数模型具有经济学家所关心的 许多性质，同时具有参数求取方便等特点， 其推广形式可以将需要讨论的诸多因子引 入模型进行分析。
上式一共涉及到四个变量：当年投资I；投资品 价格指数；经济折旧率δ ；基年资本存量K。 四个变量的确定分别如下：
基年物质资本存量K的确定：考虑到数据的可得性 及与同类研究的可比性，采用的基年是1952年。 即用各省区市1952年的固定资本除以10％作为该 省区市的初始资本存量。 经济折旧率δ的确定：在相对效率呈几何递减的模 式下，各省固定资本形成总额的经济折旧率 取为 9.6％。 当年投资I的确定：在本文中采用的当年投资指标 是固定资本形成总额，并且认为它是衡量当年投 资I的合理指标。 计算结果同样根据固定资产投资价格指数处理成 可比价格，其中固定资产价格指数来自张军等 （2003）的研究结论，取1980＝1。
敏感性 31.71% 19.75% 17.48% 16.70% 16.51% 14.72% 14.70% 13.71% 13.22% 10.62% 10.41% 9.71% 9.44% 8.90% 8.59% 8.37% 8.22% 6.75%
另一方面， 另一方面，综合分析各省份的经 济社会发展水平和相应的气象灾 害发生情况，各省（ 害发生情况，各省（区、市）的 敏感性排名情况也基本合理。 敏感性排名情况也基本合理。
二、气候因子序列的构建
拟添加的气候因子：度日，降水量，降水 量距平，干旱指数。 根据省辖所有地级市的逐日资料来求取全 省平均情况。空间精度上取为省、区（直 辖市）级。资料长度为1980－2004年共25 年。 原始气象资料采用了国家气象信息中心所 提供的气象数据，选取了全国334个地级市 25年的逐日资料。