综合评估模型通过损失函数的形式来评估气候变化造成的经济损失，可计算一般均衡（Computable General Equilibrium，CGE）模型作为其中重要组成部分，对损失函数的构建较为简化。2025年8月8日，北京师范大学地表过程与水土风沙灾害风险防控全国重点实验室丑洁明教授研究团队在《Journal of Cleaner Production》杂志在线发表了题为“Exploring the Economic Loss Characteristics of Meteorological Disasters in China Based on CGE Model Improved Loss Function”的研究论文，提出一种基于CGE模型改进的损失函数，并据此探究了我国气象灾害的经济损失特征。

在已有研究中，损失函数往往只考虑温升的影响，未刻画相关经济传导机制，改进方式也一直聚焦于传统的计量经济学回归模型和统计方法的应用。本研究将损失函数引入CGE模型生产模块中的CES函数，选取极端降水和气温指数以及标准化降水蒸散指数（SPEI）对损失函数进行改进，通过四种机器学习算法分别探究其与不同灾害直接经济损失的非线性关系。研究发现，LightGBM算法性能表现最佳，经济发展水平是地区受灾损失的主导因素。

图1 我国三类气象灾害在LightGBM算法中的SHAP分析结果。a、b为暴雨洪涝灾害，c、d为低温冷冻灾害，e、f为干旱灾害。

研究进一步通过该损失函数预测了我国未来不同省份气象灾害造成的经济损失，发现近四年未出现因严重极端事件造成的经济损失波动，防灾减灾工作取得较大成效；受灾地区整体上趋于集中，存在一定空间异质性。

图2 我国三类气象灾害直接经济损失预测结果的空间分布（2021-2024）。a、d、g、j为暴雨洪涝灾害，b、e、h、k为低温冷冻灾害，c、f、i、l为干旱灾害。

该论文以地表过程与水土风沙灾害风险防控全国重点实验室为第一单位，北京师范大学地理科学学部2023级硕士生王雅祺为第一作者，丑洁明教授为通讯作者，研究得到了国家自然科学基金国际合作与交流项目（编号：42261144687）的支持。

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0959652625017354.