图片来源：discovermagazine

评估气候变化对全球能源使用的影响对于分析减缓和适应政策至关重要，但现有的实证研究集中在西方国家，尤其是美国。Li等人发表于PNAS的文章Climate change and residential electricity consumption in the Yangtze River Delta, China利用2014年至2016年上海浦东地区80万居民用户的家庭用电日数据，评估在气候变化的背景下，上海的用电量将如何变化，及其对温度变化的敏感性，并将这些关于消费者行为的数据与气候模型模拟结果相结合，以预测中国未来的能源消费情况。

文章采用简单对数线性方程模拟温度响应函数。因变量为日用电量的自然对数，自变量为日气温的样条函数，函数分段节点数采用十倍交叉验证法确定，验证结果表明，样本外预测停止改进的节点数为5，因此本研究将平均日气温按数值大小分为6段，分别在各气温段构建日气温的样条函数。模型控制个体固定效应，采用家庭内部随机温度冲击来估计温度对能耗的影响；由于家庭可能在不同年份的同一月份面临有差异的用电价格，模型控制了年份-月份固定效应。为了排除非气温干扰因子的影响，模型还控制了其他气候变量，包括湿度、风速与风向的交互项以及PM2.5的日浓度。此外，考虑到家庭在周末的电耗可能更大，模型进一步控制了周末效应。

由于家庭的气候变化适应需要将其他类型的家庭消费转化为降温支出，因此，文章对不同收入水平子样本估计独立响应函数，研究不同收入水平家庭对气温变化响应的差异。

随后，文章将估计的气温响应函数应用于RCP4.5和RCP8.5气候变化情景的21种不同实现方式，构建这段时期内全球平均表面温度（GMST）变化与家庭年用电量变化之间的关系，预测21世纪最后20年的住宅用电量变化。

研究结果表明，在气温超过25℃的情况下，气温每上升1℃，居民日用电量就会显著增加14.5%；在13-25℃这一舒适范围内，居民对温度的变化无显著反应；当气温下降到13℃以下时，用电量会随着每下降1℃适度增加。对于高收入人群来说，冬季的用电需求反应更高；而上海所有收入群体对炎热夏季的反应是相似的。将这些关于消费者行为的数据与各种气候模型模拟相结合，在全球地表温度升高1℃的前提下，中国的居民人均每年电力消费将增长9.2%，用电最高负荷将增加36.1%。该研究成果对未来电网规划具有重要意义。