New science of climate change impacts on agriculture implies higher social cost of carbon.
New science of climate change impacts on agriculture implies higher social cost of carbon.
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DOI：
10.1038/s41467-017-01792-x
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发表时间：
2017-11-20
影响因子：
16.6
通讯作者：
Diaz D
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Moore FC;Baldos U;Hertel T;Diaz D
尽管近年来气候变化影响研究取得了重大进展，但用于计算碳社会成本（SCC）的经济模型中损害函数的科学基础要么没有记录，难以追踪，要么基于少量过时的研究。在这里，我们根据当前的科学文献提出新的损伤函数，并将其引入综合评估模型（IAM）中，以估计新的 SCC。我们关注农业部门，使用两种方法来确定变暖对产量的影响，并使用 GTAP CGE 模型来计算产量冲击的经济后果。这些新的损害函数揭示了比当前 IAM 所代表的更不利的农业影响。对农业的影响从 2.7 美元吨−1 二氧化碳的净收益增加到 8.5 吨−1 美元的净成本，导致 SCC 总量增加了一倍以上。用于计算碳社会成本（SCC）的模型中的气候变化影响要么缺乏记录，要么基于少量过时的研究。在这里，作者估计了农业部门的新损失，并发现仅更新该部门就会导致 SCC 大幅增加。
Despite substantial advances in climate change impact research in recent years, the scientific basis for damage functions in economic models used to calculate the social cost of carbon (SCC) is either undocumented, difficult to trace, or based on a small number of dated studies. Here we present new damage functions based on the current scientific literature and introduce these into an integrated assessment model (IAM) in order to estimate a new SCC. We focus on the agricultural sector, use two methods for determining the yield impacts of warming, and the GTAP CGE model to calculate the economic consequences of yield shocks. These new damage functions reveal far more adverse agricultural impacts than currently represented in IAMs. Impacts in the agriculture increase from net benefits of $2.7 ton−1 CO2 to net costs of $8.5 ton−1, leading the total SCC to more than double. Climate change impacts in models used to calculate the social cost of carbon (SCC) are either poorly documented or based on a small number of dated studies. Here, the authors estimate new damages for the agricultural sector and find that updating this sector alone causes the SCC to increase substantially.
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影响因子：
3.5
作者：
DeVuyst, EA;Preckel, PV
通讯作者：
Preckel, PV
DOI：
10.1016/j.gfs.2014.05.002
发表时间：
2014-07-01
影响因子：
8.9
作者：
Lobell, David B.
通讯作者：
Lobell, David B.
DOI：
10.1073/pnas.1609244114
发表时间：
2017-02-14
影响因子：
11.1
作者：
Nordhaus, William D.
通讯作者：
Nordhaus, William D.
影响因子：
5.2
作者：
Monfreda, Chad;Ramankutty, Navin;Foley, Jonathan A.
通讯作者：
Foley, Jonathan A.
影响因子：
56.9
作者：
Hsiang, Solomon;Kopp, Robert;Houser, Trevor
通讯作者：
Houser, Trevor