為什么要解決氣候變化？氣候科學家通常從兩種思路來解釋：一是預先防范原則，二是成本效益考量（參見：氣候治理目標50年：一場政治和科學的角力）。前者提出處理氣候變化這種影響巨大且不確定性高的問題時，我們可以采取比較保守的思路，先找出我們認為可能引發重大風險的自然事件，然后找到一個防范這些重大氣候風險的溫度目標。最需要注意的氣候變化災難是“氣候臨界點”，即升溫到一定水平，量變引起質變的重大風險事件。
成本效益的考量的核心就是三個關系曲線：（1）溫室氣體排放量vs氣溫（包括海平面等）的關系，也就是氣候敏感性；（2）氣溫vs經濟（如全球GDP）的關系；（3）溫室氣體排放量vs經濟（如全球GDP）的關系。
最近的全球溫度數據告訴我們一個不好的消息，氣候敏感性（比如說大氣二氧化碳濃度增加一倍時地球表面將變暖多少）可能比我們之前估計的大。好消息的最近十年反復發現減少溫室氣體排放量可能對經濟的影響相當有限。
另外的一個關系是氣溫vs經濟（如全球GDP）的關系。這個問題很復雜，Morris最近在Nature Climate Change就指出目前的問題在于，氣溫vs全球GDP的關系有兩種估算方法（以及第三種薈萃分析），但是它們的估計差距太大(如下圖）。
第一種是統計學方法，直接按歷史數據算溫度-GDP關系，這種統計學方法基本不知道溫度對GDP的具體機制（成為一個黑箱）。溫度-GDP關系可以建立不同的回歸方程，用這種方式計算出來的結果一般影響都很大，基本上就是氣候升溫2度，GDP減少20-30%。
另一種是綜合模型過程，比如看溫度怎么影響農業、電力、交通等等，把所有部門的成本在均衡模型中考慮，這類模型的代表如諾德豪斯的DICE、FUND模型等等，用這種方式計算出來的結果一般比較小，基本上就是氣候升溫2度，GDP減少1-3%。因為均衡模型巨大的不確定性，也可以用各種參數調整把影響調到很大，甚至到類似統計學方法的數量級（如Wijst et al., 2023)。
重要的問題是，為什么兩種方法的估計如此之大？如果統計學方法是更真的，那么一定是有極端重要的溫度-GDP過程沒有被理解。這個過程是什么？
類似的，經濟學方法和過程性方法對溫室氣體排放量vs經濟（如全球GDP）的關系也有差距，但還是在一個數量級上，Kotchen有過一個試探性的解釋，參見[Science]減排成本是多少？。
本期文章：Morris, J., Rose, S.K., Reilly, J. et al. Reconciling widely varying estimates of the global economic impacts from climate change. Nat. Clim. Chang. 15, 124–127 (2025). https://doi.org/10.1038/s41558-024-02232-7
van der Wijst, KI., Bosello, F., Dasgupta, S. et al. New damage curves and multimodel analysis suggest lower optimal temperature. Nat. Clim. Chang. 13, 434–441 (2023). https://doi.org/10.1038/s41558-023-01636-1
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