Economy-wide effects of coastal flooding due to sea level rise: A multi-model simultaneous treatment of mitigation, adaptation, and residual impacts
Notice bibliographique
Résumé
This article presents a multi-model assessment of the macroeconomic impacts of coastal flooding due to sea level rise and the respective economy-wide implications of adaptation measures for two greenhouse gas (GHG) concentration targets, namely the Representative Concentration Pathways (RCP)2.6 and RCP4.5, and subsequent temperature increases. We combine our analysis, focusing on the global level, as well as on individual G20 countries, with the corresponding stylized RCP mitigation efforts in order to understand the implications of interactions across mitigation, adaptation and sea level rise on a macroeconomic level. Our global results indicate that until the middle of this century, differences in macroeconomic impacts between the two climatic scenarios are small, but increase substantially towards the end of the century. Moreover, direct economic impacts can be partially absorbed by substitution effects in production processes and via international trade effects until 2050. By 2100 however, we find that this dynamic no longer holds and economy-wide effects become even larger than direct impacts. The disturbances of mitigation efforts to the overall economy may in some regions and for some scenarios lead to a counterintuitive result, namely to GDP losses that are higher in RCP26 than in RCP45, despite higher direct coastal damages in the latter scenario. Within the G20, our results indicate that China, India and Canada will experience the highest macroeconomic impacts, in line with the respective direct climatic impacts, with the two first large economies undertaking the highest mitigation efforts in a cost-efficient global climate action. A sensitivity analysis of varying socioeconomic assumptions highlights the role of climate-resilient development as a crucial complement to mitigation and adaptation efforts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».