报告核心观点
气候情景分析应当是ESG领先公司的标准动作，可以结合行业特征逐步践行由定性到定量的三阶段方法。
报告介绍了气候情景分析测算物理风险的一般方法，即以气候元情景为基础，借助气候学模型（全球-区域-特定灾害和行业）映射测算资产价值损失。
报告还以水力发电企业和矿业企业为例，测算了各自分别在洪水和热带气旋风险下可能得资产损失比例；
在第三阶段，企业可以借助专业模型进行更全面的定量气候情景分析，以补充第二阶段使用的公开工具箱的不足指出，例如内部机理不够清晰明确、无法定制化提供服务。使用专业模型可以帮助企业更精确地披露气候风险。具体可以概括为五个步骤：
第一步：确定方法论和数据源。针对不同行业和不同灾害的气候学模型，中信证券在报告中针对性地使用了多种方法论及数据源。其中测算使用了有机数提供的灾害数据及气候风险模型。
第二步：根据历史提炼经验公式。
第三步：资产价值映射。
第四步：结合元情景和气候模型对未来灾害地影响进行预测。
第五步：计算针对特定行业资产价格的影响。
根据历史上“地区-灾害-损失”地数量关系，按照历史概率推断未来不同灾害可能造成地影响。
以上表格均摘自中信证券气候研究专题（四）报告
有机数气候风险模型
及气候物理风险评估框架
目前国内ESG披露工作领先的公司及国外行业龙头已经有较为先进的经验，借助ESG和气候模型分析专业服务商，利用专业气候模型和经济模型测算气候风险和机遇。
有机数的高分辨率(10×10米)气候风险模型综合使用了全球气候数据、卫星数据和当地数据，为大中华区域内的每个位置提供精准的风险评估。该模型能计算8种极端天气事件的风险，包括洪水、干旱和台风等等，并拆解企业经营所在地的位置信息，助力企业识别和缓解气候变化所带来的财务风险。
有机数气候物理风险评估框架(Climate Physical Risk Assessment framework，CPRA)，可用于评估金融机构、投资者的气候物理风险。本框架致力于推动TCFD和ISSB标准的实现，帮助机构系统地评估和披露与气候相关的风险，最终促成可持续金融体系的建成。
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