Брюссель, Бельгия. Экстремальные периоды жары и засухи все больше угрожают экономическому росту во всем Европейском союзе, а сельскохозяйственный сектор в таких регионах, как Кипр, сталкивается с существенными рисками, связанными с усилением климатических потрясений, согласно новому исследованию, опубликованному Европейским центральным банком.
В ходе исследования были изучены 1117 регионов в период с 2002 по 2022 год, и были использованы модели, улучшающие климат, для оценки того, как экстремальные погодные явления влияют на валовую добавленную стоимость на душу населения в различных секторах экономики.
Число климатических явлений в разных регионах растет
Исследование показало, что периодические периоды сильной жары и засухи были наиболее частыми в странах Средиземноморья, в частности в Италии, Испании, на Кипре и Мальте, а также в некоторых частях Центральной и Восточной Европы. В последние годы частота этих явлений заметно возросла.
Машинное обучение улучшает прогнозы
Авторы, Сара Спитери, Леонора Лебутейлер, Николь Фордеробермайер, Мар Дельгадо-Теллез и Андрей Чеглар, заявили, что методы машинного обучения существенно повысили точность экономических прогнозов, отражая сложные климатоэкономические взаимодействия, которые традиционные линейные модели часто упускают из виду.
Сельское хозяйство сталкивается с наиболее серьезными последствиями
Наиболее выраженные негативные последствия были выявлены в сельскохозяйственном секторе. Моделирование экстремальных климатических сценариев показывает, что ежегодный экономический рост в большинстве регионов может сократиться на 1,9-7,6 процентных пункта.
В исследовании говорится, что промышленный сектор в меньшей степени подвержен этим экстремальным климатическим явлениям, в то время как производство в целом остается стабильным, вероятно, потому, что внутренние производственные помещения защищают от жары и засухи.
Значимость климатических данных для политики
Полученные результаты подчеркивают важность интеграции климатической информации в инструменты краткосрочного экономического мониторинга, говорится в документе.
“Прогнозы, дополненные данными о климате с использованием методов машинного обучения, могут помочь в выявлении секторов и регионов, наиболее подверженных усилению экстремальных климатических явлений, для поддержки разработки политики и руководства разработкой целенаправленных и эффективных стратегий адаптации”, – заявили авторы.
В исследовании говорится, что линейные модели с трудом отражают экономические последствия экстремальных климатических явлений, в то время как нелинейные каналы играют решающую роль в том, как эти потрясения распространяются по экономике. В нем также отмечается, что засухи и периоды сильной жары все чаще взаимодействуют и распространяются по секторам, усиливая социально-экономические последствия по всему континенту.
