Does Climate Sensitivity Differ Across Regions? A Varying–Coefficient Approach
气候敏感度是否因地区而异？变系数方法AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要采用地区层面的动态面板，并研究全球与局地序列的异质协整及趋势，分类依据是面板与时间序列方法。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
气候敏感度是否因地区而异？变系数方法
- 研究问题
- 二氧化碳浓度翻倍对应的局地温度变化是否随地区而异，如何在全球与局地气候变量共同趋势及异质协整关系下估计这种差异？
- 方法与思路
- 作者构建变系数动态面板模型，允许全球与局地变量之间存在异质协整，并在推断中容纳随机趋势和确定性趋势。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称利用一九五九至二〇一七年的观测数据，估计陆地气候敏感度随纬度在二点五至五摄氏度之间，北半球高纬地区更敏感。
- 阅读关注点
- 应核对长期关系如何转化为浓度翻倍的温度响应、变系数与纬度的关系，以及共同趋势处理、观测数据条件和估计不确定性。
- 阅读边界
- 仅依据所给 OpenAlex 版本摘要；识别限制、置信区间和模型敏感性未说明，观测估计的因果解释需核对全文，也不能推断刊本变化。
原文摘要
Global mean surface temperature has been increasing in response to growing greenhouse gas concentrations (IPCC, 2021). While Earth is getting warmer overall, regions that have different local geographical features experience unequal increases in temperature. In this paper, we develop a varying-coefficient dynamic panel data model and use it to measure local climate sensitivity, defined as the increase in temperature in a given location following a doubling of CO2 concentration. The inference method proposed in this paper can accommodate heterogeneous co-integrating relationships between global and local variables, and it allows the co-moving climate time series to possess both stochastic and deterministic trending components. Using observational data of mean surface temperatures, solar radiation, and carbon dioxide concentrations between 1959–2017, our model provides heterogeneous estimates for climate sensitivity that range between increases of 2.5° C and 5° C over land, depending on the latitude. Our estimates indicate that high-latitude locations in the Northern Hemisphere are most susceptible to global warming.