WPS7477 Policy Research Working Paper 7477 Shock Waves: Managing the Impacts of Climate Change on Poverty Background Paper Climate Change Impacts and Mitigation in the Developing World An Integrated Assessment of the Agriculture and Forestry Sectors Petr Havlík Hugo Valin Mykola Gusti Erwin Schmid David Leclère Nicklas Forsell Mario Herrero Nikolay Khabarov Aline Mosnier Matthew Cantele Michael Obersteiner Development Economics Climate Change Cross-Cutting Solutions Area November 2015 Policy Research Working Paper 7477 Abstract This paper conducts an integrated assessment of climate also result in a 6 percent reduction in food availability by change impacts and climate mitigation on agricultural 2050 and 12 percent reduction by 2080 compared to the commodity markets and food availability in low- and reference scenario. To avoid more severe impacts of climate middle-income countries. The analysis uses the partial change mitigation on development than climate change equilibrium model GLOBIOM to generate scenarios to itself, revenue from carbon pricing policies will need to be 2080. The findings show that climate change effects on redistributed appropriately. Overall, the projected effects the agricultural sector will increase progressively over the of climate change and mitigation on agricultural markets century. By 2030, the impact of climate change on food raise important issues for food security in the long run, consumption is moderate but already twice as large in a but remain more limited in the medium term horizon world with high inequalities than in a more equal world. In of 2030. Thus, there are opportunities for low- and mid- the long run, impacts could be much stronger, with global dle-income countries to pursue immediate development average calorie losses of 6 percent by 2050 and 14 percent needs and thus prepare for later periods when adapta- by 2080. A mitigation policy to stabilize climate below tion needs and mitigation efforts will become the greatest. 2°C uniformly applied to all regions as a carbon tax would This paper was commissioned by the World Bank Group’s Climate Change Cross-Cutting Solutions Area and is a background paper for the World Bank Group’s flagship report: “Shock Waves: Managing the Impacts of Climate Change on Poverty.” It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://econ.worldbank. org. The authors may be contacted at havlikpt@iiasa.ac.at and valin@iiasa.ac.at. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team   Climate Change Impacts and Mitigation in the Developing World: An  Integrated Assessment of the Agriculture and Forestry Sectors*    Petr Havlíka, Hugo Valina, Mykola Gustia, Erwin Schmidb, David Leclèrea, Nicklas Forsella, Mario  Herreroc, Nikolay Khabarova, Aline Mosniera, Matthew Cantelea, Michael Obersteinera                            Keywords: food security, climate change, land use change, bioenergy, poverty  JEL: Q10, Q23, Q54, Q56                                                                   * Corresponding authors: Petr Havlík (havlikpt@iiasa.ac.at) and Hugo Valin (valin@iiasa.ac.at).   The results and views expressed in this document are the sole personal responsibility of the authors and do not  reflect those of their institutions of affiliation. Any errors or omissions remain the responsibility of the authors.    a  International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA), A‐2361, Laxenburg, Austria.  b  Institute for Sustainable Economic Development, University of Natural Resources and Life Sciences, A‐1200  Vienna, Austria  c  Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation, Brisbane, QLD, 4067, Australia  Summary of main findings  We  generate  scenarios  through  2080  with  the  partial  equilibrium  model  GLOBIOM  and  look  at  the  impacts  of  climate  change  and  climate  mitigation  policies  at  different  time  horizons,  with  a  focus  on  the medium term 2030 as these impacts could hamper immediate development goals. The main results  are:  On the climate change impact and adaptation side   In the most optimistic scenario, average crop yield across climate models is found to decrease  by  2%  globally  by  2030,  even  when  the  positive  effects  of  elevated  CO2  concentration  are  accounted for. Without CO2 effects, these impacts could be as severe as ‐10% in 2030 already.    Climate  change  will  hit  regions  unevenly  but  least  advanced  countries  will  be  particularly  affected. The most severely exposed regions  by changes  in crop yield are South Asia, Eastern  Asia  and  Pacific,  and  Latin  America,  where  agriculture  will  need  to  adapt  drastically.  Impacts  in Sub‐Saharan Africa and North Africa Middle‐East should be partly attenuated by CO2 effects,  but will also become severe if this effect does not materialize.   The societal impacts of these changes will depend on the adaptation capacity of the different  regions. Various adaptation channels can be used to mitigate the impact of climate change on  food  supply:  i) change  in crop management at field  level (input  level,  irrigation),  ii)  change  in  the  choice  of  crops  cultivated,  iii)  reallocation  of  production  within  regions,  iv)  increase  in  cultivated areas, v) international trade adjustments.   The  possibilities  to  use  these  mechanisms  will  be  influenced  by  the  level  of  development  of  the  agricultural  sector  as  well  as  the  investment  capacity  and  the  institutional  environment,  locally  and  globally.  We  look  at  two  different  contexts  of  these  dimensions  across  the  two  Shared  Socio‐Economic  Pathways  SSP4  (low  adaptation  capacity  and  dysfunctional  markets  and  institutions  for  least  advanced  countries)  and  SSP5  (high  adaptation  capacity,  integrated  markets and an enabling institutional environment in least advanced countries).    At the global level, and  for the two background socioeconomic scenarios, no  significant price  variation  is  observed  in  the  long  run  if  climate  change  is  contained  at  2  degrees.  On  some  specific  markets,  effects  could  however  be  visible  as  soon  as  2030:  +15/27%  for  sorghum  (with/without  CO2  effects),  +7/25%  for  millet,  +4/15%  for  soya,  +2/11%  for  corn,  +0/7%  for  cassava.   The impact on food supply remains very limited by 2030. On average across climate scenarios  and SSPs, global consumption decreases by 0.6% with CO2 effects and 1.9% without CO2 effects  compared  to  a  situation  without  climate  change.  These  impacts  become  more  severe  and  more  largely  influenced  by  the  baseline  assumption  over  time.  Impacts  reach  ‐2.0/‐4.3%  (with/without CO2 effects) by 2080 under a macroeconomic scenario favorable to adaptation  (SSP5) and up to ‐4.4/‐8.7% under poor adaptation capacity (SSP4).   South  Asia  and  Sub‐Saharan  Africa  are  the  regions  the  most  impacted  in  2030  but  with  CO2  effects,  impacts  remain  limited  under  SSP5  at  ‐30  kcal/cap/day  and  ‐16  kcal/cap/day,  respectively, and moderate at ‐50 kcal/cap/day and ‐14 kcal/cap/day under SSP4. The impacts  are more pronounced by 2080. South Asia consumption decreases by ‐‐182 kcal/cap/day and  ‐125 kcal/cap/day  in  SSP4 and  SSP5, respectively. Sub‐Saharan Africa loses ‐180 kcal/cap/day  under  SSP4  and ‐129  kcal/cap/day  under  SSP5.  Without  CO2  effects,  these  impacts  are  more  than doubled by 2080 and are the  most  acute for sub‐Saharan Africa: under SSP4, the region  could lose up to ‐382 kcal/cap/day in 2080, whereas the impacts would be contained at around  ‐220 kcal/cap/day under SSP5.  2    On the climate change mitigation side   In  order  to  limit  the  global  warming  to  2˚C  by  2100  compared  to  preindustrial  times,  agriculture, forestry and other land use (AFOLU) emissions would be required to decrease by  64% in 2030, compared to their 2000 level. In such a scenario, land use change would have to  become  a  net  carbon  sink,  and  any  increase  in  direct  emissions  from  agriculture  would  be  limited to+7%. Large abatement would be provided by Latin America (LAM) and Sub‐Saharan  Africa  (SSA),  which  would  contribute  by  55%  and  21%  to  the  global  AFOLU  abatement,  respectively.    Total  amount  of  bioenergy  is  already  projected  to  increase  by  12%  by  2030  without  climate  change  policies,  and  a  major  shift  from  traditional  biomass  use  to  industrial  bioenergy  production is expected. Under a full mitigation policy, an additional 80% of biomass for energy  would be required by 2030. LAM would contribute 28% to this increase and SSA 24%.   Mitigation  policies  implemented  through  a  uniform  global  carbon  price  would  have  negative  effects  on  agricultural  production.  Crop  production  globally  would  be  by  4%  lower  by  2030  compared  to  the  reference  scenario.  Livestock  production  would  be  slightly  more  affected,  with  production  down  by  5%  globally  for  meat  (9%  for  milk)  compared  to  the  reference  scenario,  and  higher  impacts  in  Latin  America  (‐9%  for  meat/milk)  and  South  Asia  (‐15%   for  meat/milk),  and  in  Sub‐Saharan  Africa  (‐17%/‐21%  for  meat/milk).  Forestry  would  be  little  affected by 2030 with a 1% increase globally.   Agricultural commodity prices would increase as a result of a carbon price. Crop prices would  increase  just  moderately  by  4%  and  livestock  prices  by  7%  on  average.  The  livestock  price  increase  would  be  particularly  high  in  regions  with  GHG  emission  intensive  production  systems,  and  even  higher  under  SSP4  with  slow  productivity  improvements ‐  +13%  in  South  Asia (+8% for SSP5), +17% in Latin America, and +22% in Sub‐Saharan Africa. These changes in  prices will have negative effects on food availability, although they could benefit some specific  farming sectors.   Food  availability  would  decrease  globally  by  3%  under  the  climate  stabilization  scenario  compared  to  reference  levels  by  2030.  Developing  regions  would  be  more  affected  than  developed ones as poorer population groups are more sensitive to price fluctuations, and the  strongest  decrease  would  occur  for  livestock  product  consumption  in  sub‐Saharan  Africa  (‐ 12%).    On  the  producer  side,  climate  mitigation  policies  will  impact  the  total  level  of  revenue  in  agriculture  and  forestry  through  changes  in  the  cost  of  production  (pricing  of  emissions),  in  the levels and type of production (less conventional products and more demand for bioenergy  feedstocks),  and  through  new  income  opportunities  such  as  payments  for  carbon  sequestration through afforestation. Net social benefits would however depend on how these  revenues are shared between land owners and workers. On average, global impacts are limited  by 2030. However, SSA is again seriously affected. This is because the region loses on revenues  from  conventional  agricultural  production,  is  unable  to  create  within  the  medium  term  sufficient  new  income  from  carbon  sequestration, and the  new  source of  income  in  terms  of  commercial biomass production for energy is not sufficient to cover the losses.       In  order  to  avoid  that  mitigation  policies  have  more  severe  impacts  on  development  than  climate  change  itself,  the  carbon  price  revenue  needs  to  be  redistributed  appropriately.  The  adverse effects of mitigation policies could be further reduced by targeting just particular land  use  sectors:  Expanding  biomass  production  appears  a  better  compromise  than  halting  deforestation,  whereas  direct  restrictions  on  crop  and  livestock  emissions  pose  the  largest  problems to food security.  3    1. Introduction  There  is  now  compelling  evidence  that  the  climate  is  changing  globally  at  a  pace  unprecedented  in  human  history  and  that  this  change  is  directly  related  to  anthropogenic  greenhouse  gas  (GHG)  emissions  (IPCC,  2013).  Impacts  of  these  changes  will  be  felt  in  many  domains,  but  few  appear  as  exposed and critical to human basic needs as agriculture. Agricultural development has indeed formed  the  basis  for  the  emergence  of  civilizations  and  sustainable  provision  of  food  and  revenues  for  poor  farmers  is  still  today  a  concern  in  many  low‐  and  middle‐income  countries.  As  the  world  is  still  comprised of close to one billion undernourished people, climate disturbances in regions already facing  significant weather variability represent a critical challenge. At the same time, agriculture, forestry and  other land use (AFOLU) are responsible for a quarter of all anthropogenic GHG emissions (Smith et al.,  2014).  By  2030,  land  related  mitigation  strategies  including  reduction  of  direct  emissions  from  agriculture  and  deforestation,  increased  carbon  sequestration  through  afforestation,  and  most  importantly, substitution of fossil energy sources by biomass feedstocks, could account for 20‐60% of  the  mitigation  effort  necessary  to  slow  climate  change  (Rose  et  al.,  2012).  A  considerable  share  of  biomass  for  energy  use  is  projected  to  originate  in  developing  countries,  and  the  potential  for  emissions  reductions  and  sink  enhancement  from  other  sources  is  largest  there.  As  both  climate  change impacts and climate change mitigation are projected to have the strongest effect on land use  sectors  in  the  same  regions ‐  the  low‐  and  middle‐income  countries ‐  it  is  useful  to  examine  the  two  sides of this coin in a single coherent framework.  A  large  body  of  literature  has  investigated  the  social  impacts  from  climate  change,  and  an  extensive  overview  is  provided  through  the  synthesis  work  of  the  Intergovernmental  Panel  on  Climate  Change  (IPCC),  in  particular  Working  Group  II  (IPCC,  2014a).  Understanding  the  extent  and  location  of  these  impacts  is  a  complicated  task,  in  particular  for  the  agricultural  sector,  due  to  the  complexity  of  the  chain  of  effects  and  their  uncertainties.  Increases  in  GHG  atmospheric  concentrations  and  additional  anthropogenic  perturbations  of  the  climate  system  affect  the  spatial  and  temporal  distribution  of  weather  regimes  which  contribute  to  shaping  the  diversity  of  agricultural  activities  throughout  the  world.  But  beyond  the  shared  diagnostic  of  a  future  increase  in  the  mean  surface  temperature,  the  different general circulation models (GCMs) do not agree on the magnitude, location and direction of  change for variables that are crucial to agricultural activities, such as precipitation.   Crop  yield  and  harvest  quality  as  well  as  operational  aspects  of  agricultural  production  are  directly  affected  by  changing  patterns  of  precipitation,  temperature,  wind,  air  moisture  and  incoming  shortwave  solar  energy,  but  also  indirectly  through  water  availability  for  irrigation.  Livestock  is  also  affected  through  pasture  yield  and  quality,  heat  stress  and  water  availability  (Thornton  et  al.,  2009).  Other forms of stress, particularly dependent on climate (pests, disease, sea level rise) can also affect  agricultural activities. Crop and vegetation models permit estimation of the impacts of such drivers on  crop  and  pasture  yields.  In  conjunction  with  scenarios  which  account  for  various  climate  projection  uncertainties, these models translate climatic impact into a biophysical impact. In addition to climate  projection related uncertainties, crop models face their own intrinsic sources of uncertainties (e.g., the  response  of  crop  growth  to  elevated  atmospheric  CO2  concentration  remains  a  large  source  of  divergence in model results). Assumptions on the nitrogen stress is also raised as a critical parameter  underpinning model result discrepancies (Rosenzweig et al., 2014).  4    The  effects  of  climate  change  on  farm  systems  and  population  depend  on  not  only  the  biophysical  impacts  but  also  the  manner  in  which  agents  react  and  how  these  dynamics  propagate  through  economic  markets. Producers can  adapt by changing  their  production methods  or switching to other  land‐based products; cultivated areas can also be varied, and markets and trade used to accommodate  supply  and  demand  imbalances  as  illustrated  for  the  crop  sector  in  Nelson  et  al.  (2014)  and  for  the  livestock  sector  in  Havlík  et  al.  (2015).  The  ultimate  socioeconomic  impacts  can  vary  according  to  geographical location and occupation. Three‐quarters of the world’s poor live in rural areas of Africa,  Asia and Latin America and they are particularly vulnerable as their low income relies more heavily on  these  activities.  But  the  poor  are  also  the  most  exposed  on  the  consumption  side,  as  they  purchase  products with low degree of transformation and hence are more sensitive to market price fluctuations,  and  the  food  purchases  represent  large  part  of  their  expenditure.  Estimation  of  impact  therefore  requires economic assessment tools and market equilibrium models are the most common approaches  to  estimate  this  final  level  of  impact  in  the  chain  of  effects.  Large  comparison  exercises  have  been  performed  to  compare  the  impacts  on  food  production  and  consumption  of  climate  change,  such  as  the Agricultural Model Intercomparison and Improvement Project (AgMIP, see von Lampe et al., 2014).  All models project a reduction of food availability for households but the final impact on consumption  is usually lower than initial biophysical impacts (Leclère et al., 2014; Mosnier et al., 2014; Valin et al.,  2014).  Agriculture  is  also  a  key  sector  for  mitigation  of  GHG  emissions.  Agricultural  non‐CO2  emissions  represent about half of the total AFOLU emissions. Livestock is directly responsible for more than 70%  of  these  emissions,  with  enteric  fermentation  and  manure  left  on  pasture  being  by  far  the  most  important  sources.  The  remainder  of  the  emissions  come  mainly  from  synthetic  fertilizers  applied  to  soils  and  rice  cultivation.  Extant  literature  generally  differentiates  between  three  types  of  mitigation  wedges:  technological  options  and  structural  adjustments  on  the  producer  side,  and  reduced  consumption on the consumer sider. A rather comprehensive overview of technological options which  may  include  use  of  anaerobic  digesters,  N‐inhibitors  and  others,  can  be  found  in  Beach  et  al.  (2008),  Smith  et  al.  (2008),  or  more  recently  Hristov  et  al.  (2013).  Within  the  livestock  sector,  Herrero  et  al.  (2013)  illustrated  the  huge  variances  in  terms  of  GHG  efficiency  (unit  of  product  per  unit  of  GHG  emission)  which  exist  for  each  product/species  across  current  production  systems  and  regions.  Their  results  suggest  that  even  optimization  of  production  within  the  current  systems  provides  substantial  opportunities  for  emissions  reduction.  Havlík  et  al.  (2014)  also  found  that  optimal  allocation  of  livestock production across systems is to a large extent a cost‐effective mitigation measure, along with  other  structural  adjustments  like  relocation  of  production  within  and  across  regions.  However,  the  most  straightforward  measure  to  reduce  direct  emissions  from  agriculture  still  seems  to  be  reducing  consumption  of  livestock and other GHG intensive  products (Stehfest et al.,  2009; Popp  et al.,  2010),  particularly  in  regions  where  overconsumption  causes  serious  health  problems.  However,  the  economic and social consequences of this option, as well as associated policy levers, have not yet been  fully elucidated.  Emissions from forestry and other land use, including emissions from deforestation, contribute about  the same proportion to total anthropogenic emissions as direct emissions  from agriculture. Although  these emissions represent a third of all anthropogenic emissions generated over the period 1750‐2011,  they are currently the only source of GHG which has slowly  decreased in  absolute numbers since the  last decade or so (Smith et al., 2014). Agricultural land expansion is the major cause of land use change  (Geist and Lambin, 2002; Gibbs et al., 2010). At the same time, crop yield growth over the past 50 years  5    prevented the conversion of more than a billion of hectares which otherwise would have be converted  to  arable  land,  and  hence  helped  to  avoid  some  590  GtCO2e  of  emissions  (Burney  et  al.,  2010).  Land  productivity growth in the agricultural sector could play an important role in avoiding GHG emissions  also in the future (Havlík et al.,  2013). However, the net effect will depend on technology and on the  strength of  a  potential rebound effect (Valin et al., 2013). Overall, climate change mitigation through  reducing emissions and  increasing the sink  in the forestry  and other land use sectors appears to be  a  very cost‐effective measure (Kindermann et al., 2008a), which causes relatively little competition with  food production (Havlík et al., 2014), and which is projected to play a crucial role in attaining ambitious  mitigation targets (Rose et al., 2012; Kriegler et al., 2014).1  Energy produced from biomass can under certain circumstances be considered close to carbon neutral  because during combustion only carbon previously stored in the biomass is emitted. If such a system  were  linked  to  carbon  capture  and  sequestration  (CCS),  which  consists  of  permanently  storing  the  carbon  emitted  during  combustion,  the  system  would  actually  provide  negative  emissions/sink  (Obersteiner et al.,  2001).  Recent studies based on integrated assessment models  agree on  the need  for large scale bioenergy deployment to reach ambitious stabilization targets. Although the feasibility  of large scale CCS deployment is still uncertain (Fuss et al. 2014), its role in the stabilization scenarios  is  crucial.;  Kriegler  et  al.  (2014)  found  that  limiting  atmospheric  GHG  concentration  to  450  ppm  CO2  equivalent  by  2100  would  be  2.5  times  more  expensive  without  CCS  technology  availability.  Lignocellulosic  biomass  from  dedicated  plantations  would  be  the  major  source  of  biomass,  next  to  residues,  and  more  than  500  million  ha  of  land  would  be  needed  to  produce  the  required  amounts  (Popp et al., 2010). In one respect this represents a challenge to increase agricultural land productivity  further,  not  only  to  allow  for  carbon  sequestration  but  also  to  provide  land  to  satisfy  these  new  demands along with sufficient food production. On the other hand, the demand for energy feedstock  will present a new income opportunity in agricultural and forest sectors.   As illustrated in the structure of the IPCC Assessment Reports, analyses of climate change impacts and  mitigation have been conducted independently  and  so far have yet to allow  for direct comparison of  the relative effects of impacts and mitigation. The present paper tries to fill this gap within a consistent  scenario set drawing on the new matrix framework structured along Shared Socio‐economic Pathways  (SSPs)  and  Representative  Concentration  Pathways  (RCPs)  (van  Vuuren  et  al.,  2014).  SSPs  provide  socioecomic  drivers  such  as  population,  economic  growth,  and  technological  change,  for  alternative  future  scenarios  attempting  to  span  the  space  of  plausible  futures.  Here  we  focus  on  SSP4  and  SSP5,  representing unequal fragmented world and fast growing integrated world, respectively. RCPs define  the future radiative forcing trajectory and are labelled by the end value by 2100 in W.m‐2. They can be  used  both  for  impact  scenarios  assessment  where  they  define  the  level  of  climate  change,  and  for  mitigation  scenarios  assessment  where  they  define  the  mitigation  target.  We  do  not  attempt  to  present  an  exhaustive  ensemble  of  scenarios  here  but  rather  focus  on  the  most  extreme  variants,  delineating  the  span  of  possible  future  outcomes.  For  this,  we  selected  RCP2.6  and  RCP8.5,  which  corresponds to temperature increase below 2°C for the former, compared to pre‐industrial times, and  beyond 4°C for the latter. This reflects two contrasted situations of limited and extreme climate change  impacts  on  the  one  side,  and  high  mitigation  efforts  and  no  mitigation  efforts  on  the  other  side.                                                               1  This however presupposes that expansion of wood plantation could take place in the large areas of land not  already used as cropland or grassland, overcoming some potential hidden barriers such as labor constraints,  infrastructure development needs, and non‐degradation of the available land.   6    Another  advantage  of  this  approach  is  that  it  allows  consideration  of  the  mitigation  efforts  and  the  climate  impacts  separately  in  the  analysis;  RCP2.6  has  a  negligible  climate  change  impact  but  a  high  level of mitigation, and RCP8.5 has a strong climate change impact but no mitigation.   The assessment is carried out with the Global Biosphere Management Model, GLOBIOM (Havlík et al.,  2011; Havlík et al., 2014), a partial equilibrium bottom‐up model that has recently participated in the  Impact,  Adaptation  and  Vulnerability  (IAV)  community  activities,  like  AgMIP  (von  Lampe  et  al.,  2014)  and ISI‐MIP (Nelson et al., 2014), and has been applied to autonomous impact assessments (Leclère et  al.,  2014;  Mosnier  et  al.,  2014;  Havlík  et  al.,  2015),  but  at  the  same  time  has  a  long  track  record  in  climate  change  mitigation  assessments  (Mosnier  et  al.,  2012;  Reisinger  et  al.,  2012;  Böttcher  et  al.,  2013; Havlík et al., 2013; Valin et al., 2013; Cohn et al., 2014; Havlík et al., 2014), including bioenergy  (Havlík et al., 2011; Frank et al., 2013; Lauri et al., 2014). The model is used here to compare impacts  on  production,  agricultural  markets  and  food  consumption  with  a  focus  on  low  and  middle  income  countries. Although the climate change impacts and mitigation efforts are expected to substantially in  magnitude towards the end of this century, here we take a development perspective and try to identify  whether there are major challenges to be expected in the medium term.   The  rest  of  the  paper  is  structured  as  follows:  in  a  Section  2,  we  briefly  present  the  modeling  chain  used for the assessments of climate change impact and mitigation effects; in Section 3, we detail the  set  of  scenarios  chosen  for  this  analysis;  in  Section  4,  we  expose  the  most  important  results,  and  in  Section 5 we put these results into perspective while underlying uncertainties. A brief summary of the  most important results, caveats to be considered and future pathways conclude this paper.       7    2. Modeling framework  The  analysis  provided  throughout this  paper relies  on an  integrated  assessment framework  designed  for  analyzing  the  chain  of  climate  change  impact,  and  climate  change  mitigation.  The  global  partial  equilibrium  agriculture  and  forest  sector  model  GLOBIOM  (Havlík  et  al.,  2011;  Havlík  et  al.,  2014)  constitutes the central component of this framework. GLOBIOM is combined with the EPIC crop model  (Williams,  1995)  to  calculate  the  impact  of  climate  change  on  the  agricultural  sector,  according  to  a  framework described in Leclère et al. (2014) and Havlík et al. (2015). For a comprehensive accounting  of greenhouse gas emissions from afforestation, deforestation and forest management and the effect  of mitigation, GLOBIOM is coupled with the Global Forest Model (G4M, Kindermann et al., 2008a).2   GLOBIOM  is  a  partial  equilibrium  model  covering  the  agricultural,  forestry  and  bioenergy  sectors.  It  represents the  world partitioned  into 30 economic regions,  in which  a representative consumer tries  to  optimize  his  consumption,  depending  on  his  income,  preferences  and  product  prices.  On  the  production  side,  producers  maximize  their  margins  and  the  model  solves  the  market  equilibrium  corresponding to the overall welfare maximization based on the spatial equilibrium modeling approach  (Takayama  and  Judge,  1971;  McCarl  and  Spreen,  1980).  More  extensive  information  on  the  model  structure and parameterization can be found in (Havlík et al., 2011; Havlík et al., 2014).  The supply side of the model relies on a detailed spatial resolution based on the concept of Simulation  Units, which are aggregates of 5 pixels belonging to the same altitude, slope, and soil class, within the  same  30  arcmin  pixel,  and  in  the  same  country.  For  crops,  livestock,  and  forest  activities,  different  production  systems  are  parameterized  using  sectoral  biophysical  models,  such  as  EPIC  for  crops,  RUMINANT  for  livestock  (Herrero  et  al.,  2013),  and  G4M  for  forestry.  For  this  study,  the  supply  side  spatial  resolution  is  aggregated  to  120  arcmin  (about  200  x  200  km  at  the  Equator).  The  model  is  calibrated  to  the  year  2000  FAOSTAT  activities  levels  and  prices,  and  is  then  recursively  solved  in  10  year time‐steps until 2100.  Production  in  the  model  reacts  to  economic  incentives  with  activities  and  land  use  allocation  as  important aspects of the model responses. Six land cover types are distinguished: cropland, grassland,  short  rotation  tree  plantations,  managed  forest,  unmanaged  forest  and  other  natural  vegetation.  Depending  on  the  relative  profitability  of  the  individual  activities  and  on  the  recursivity  constraints,  the model can switch from one land cover type to another. Comprehensive greenhouse gas accounting  for agriculture forestry and other land use is implemented in the model. Detailed description of these  accounts  and  additional  background  information  are  provided  in  Valin  et  al.  (2013)  and  Havlík  et  al.  (2014).  EPIC is an important component of the framework for the estimation of climate change impacts. This  crop  model  is  used  in  GLOBIOM  to  simulate  yield  associated  to  each  location,  management  practice  and  climatic  conditions.  The  model  estimates  the  biophysical  and  environmental  parameters  of  18  crops  for  three  different  types  of  management  systems  (low  input  rain‐fed,  high  input  rain‐fed  and  irrigated  systems).  To  predict  impacts  of  climate  change,  daily  climate  input  data  of  solar  radiation,  min  and  max  temperature,  precipitation,  relative  humidity  and  wind  speed  are  taken  as  inputs  from                                                               2  G4M is a spatially explicit global forest dynamics model used to project patterns of deforestation and  afforestation based on relative profitability of forestry compared to other land based activities. It can be used  as a GLOBIOM module in order to refine estimates of carbon stock losses and carbon sequestration under  different land use and carbon pricing policies.  8    the climate models. Future increase in atmospheric CO2 is also taken into account and increases both  light‐use and water‐use efficiency. Such a representation of CO2 effects generates estimates that lie in  the upper range of the wide span of results found in the literature. However, since the strength of the  final  CO2  fertilization  effect  is  still  debated  (Tubiello  et  al.,  2007),  we  consider  two  different  levels  of  CO2 fertilization responses – full and none – which frame the space of the uncertainty in this respect.  EPIC  already  includes  in  its  modeling  some  adjustments  in  crop  response  to  climate  (field  scale  autonomous adjustments). This includes in particular changes in fertilizer and irrigation water use, as  well as shifts in annual planting and harvesting dates. Other larger scale adjustments mechanisms are  handled directly in GLOBIOM.  Competition  between  agricultural  and  forestry  uses  of  land  is  at  the  core  of  the  climate  mitigation  challenge, due to the large needs for biomass resource to substitute fossil energy. Biomass supply for  energy  production  can  be  sourced  in  GLOBIOM  from  dedicated  forest  plantations  or  from  managed  forests.  Dedicated  plantations  potential  are  determined  on  the  basis  of  suitability  maps  and  net  primary  productivity  (NPP)  estimates  as  documented  in  Havlík  et  al.  (2011).  The  available  woody  biomass resources from managed forests are inputs to GLOBIOM from the G4M model for each forest  area unit determined by mean annual increments, which are based on NPP maps from (Cramer et al.,  1999) and from different downscaling techniques as described in (Kindermann et al., 2008b). The main  forest management options considered by G4M are variation of thinning levels and choice of rotation  length. The rotation length can be individually selected or optimally estimated to maximize increment,  stocking biomass or harvestable biomass.  The  model  set‐up  described  above  has  been  applied  successfully  to  various  scientific  and  policy  applications (see section 1) but has not yet been used to look at climate impact and climate mitigation  simultaneously.  For  this  purpose,  a  consistent  scenario  framework  is  necessary,  as  outlined  in  the  following section.  3. Baseline and scenario description  We  apply  in  this  paper  the  new  IPCC  scenario  framework  which  adopts  a  matrix  approach  to  look  at  climate change impacts and mitigation strategies. This framework is articulated around two orthogonal  dimensions of scenario drivers: socioeconomic drivers with the Shared Socioeconomic Pathways (SSPs)  and  level  of  radiative  forcing  with  the  Representative  Concentration  Pathways  (RCPs)  for  the  climate  change component (van Vuuren et al., 2011).   3.1. Socioeconomic scenarios and drivers  Five  different  SSPs  have  been  developed  in  the  framework  of  climate  change  research  (O’Neill  et  al.,  2014).  These  correspond  to  five  different  visions  of  the  future  structured  around  two  axes:  level  of  challenge to adaptation and level of challenge to mitigation. In this paper we focus on two particularly  contrasted scenarios for the developing world: SSP4 with pronounced inequality between developed  and developing countries,  and SSP5,  where developing countries  are catching  up with the developed  ones.  SSP4,  commonly  labelled  “Inequality”,  is  characterized  by  a  world  where  emissions  can  be  kept  low  through  development  of  new  technologies  but  least  advanced  countries  experience  very  limited  growth and a significant rise of inequalities increases the vulnerability to climate change of the poorest  9    regions.  SSP4  is  also  characterized  by  decreased  collaborations  between  regions  of  the  world  with  a  decline of international trade flows.3  SSP5, commonly labelled “Conventional development”, is characterized  by much more  investment in  human capital and a decrease of inequalities and vulnerability to climate change. Under this scenario  however, high economic growth is based on conventional technologies with high carbon and resource  intensities,  which  increases  the  challenge  for  mitigation;  international  cooperation  is  high  and  characterized  by  strong  trade  relations.  However,  a  lack  of  environmental  consideration  leads  to  patterns of consumption putting higher pressure on natural resources, particularly in terms of diets.4   The SSP narratives aim to describe alternative futures in a comprehensive way, covering all sectors of  the  economy.  Here,  we  have  considered  only  a  subset  of  the  scenario  elements,  based  on  their  relevance and compatibility with the model structure. . Table 1 summarizes the covered elements. The  SSPs  provide  quantitative  information  for  a  handful  of  drivers,  namely  economic  growth  (GDP)  and  demographic change in terms of total population distributed by sex, age and education. The magnitude  and direction of many other drivers is provided only qualitatively or semi‐quantitatively  (O’Neill et al.,  2014).  Semi‐quantitative  drivers  relevant  for  agriculture  and  forestry  were  quantified  for  this  study  mostly following the approach presented in Herrero et al. (2014).  Crop yield projections are estimated based on historical development over the period 1980‐2010 using  an econometric relation linking the yields to GDP per capita development. The projections hence vary  across SSPs and are performed for four classes of countries grouped by level of income (Herrero et al.,  2014).  GDP  per  capita  change  has  been  selected  as  the  explanatory  variable  because  it  can  be  considered  as  proxy  both  for  resources  available  for  investment  in  the  necessary  R&D  and  for  the  demand developments, and because it is provided quantitatively as part of the SSPs.  Table 1. Differentiated drivers and their quantification the two SSPs used in this paper  Driver  Method / Source  Scenario pattern  SSP4  SSP5  Population  IIASA population  High population growth  Low population growth  projection (Lutz et al.,  globally, due to high growth  globally, due to low growth  2014)  rates in Africa and Asia  rate in Africa and Asia  GDP per capita  OECD GDP projection  Strong GDP per capita  Strong GDP per capita  (IIASA, 2015)  growth in advanced  growth in all regions of the  regions; moderate growth  world  in middle income countries;  low growth for least  advanced countries  Crop yield projection  Growth rates  Strong yield growth for  Strong yield growth for all  correlation with  advanced regions,  regions, with catching up of  patterns of GDP per  moderate yield growth in  middle income regions on  middle income countries,  advanced regions.                                                               3  The SSP4 scenario is used as a backbone for the analysis of a “Poverty” case in the World Bank report on  Climate Change and Poverty.    4  The SSP5 scenario is used as a backbone for the analysis of a “Prosperity” case in the World Bank report on  Climate Change and Poverty due to the catching up patterns observed for income per capita in developing  countries. In our analysis, SSPs and level of global warming are not considered correlated, making such an  interpretation possible. It should be noted however that in practice, much higher cost would have to be  supported by the energy sector to limit drastic increase in GHG emission levels. This question goes however  beyond the scope of this paper   10    capita (Herrero et al.,  low yield growth in least  2014)  advanced countries  Food demand  FAO diet projections  Diets follow similar  Food consumption around  projections  for SSP4 (Alexandratos  patterns as projected by  the world converges to  and Bruinsma, 2012)  FAO, in particular  Western diet types, with  and authors’ own  consumption of meat  higher intake of meat and  assumptions for SSP5  remains stable in  milk than in SSP4.   based on scenario  developed regions, and diet  narratives  remain mostly vegetarians  in India  Trade policies  Authors’ own  Trade barriers increase  Trade costs remain  assumption based on  considerably compared to  unchanged compared to  scenario narratives  today’s situation between  today’s situation  all large regions of the  world  Food waste  Authors’ own  Constant waste level in  Constant waste level in  assumption based on  supply chain and food  supply chain and increased  scenario narratives  consumption  waste in food consumption     Income  elasticities  for  food  demand  per  capita  are  calibrated  for  SSP4  on  food  consumption  projections from FAO (Alexandratos and Bruinsma, 2012) using GDP assumption from the same source.  Therefore, food demand calculated for SSP4 takes into account the specificities of the population and  GDP  per  capita  development  of  this  scenario.  For  SSP5,  income  elasticity  patterns  are  changed  to  represent a nutrition transition in developing countries with a catching up in the long run of developing  regions  towards  level  of  consumption  of  animal  products  in  developed  regions,  which  leads  for  instance  to  higher  poultry  meat  demand  for  India.  Additionally,  the  level  of  waste  on  the  food  consumption side is adjusted to the narrative of each  scenario, and we assume  fixed domestic waste  level in SSP4 at the historical levels and increased domestic waste for SSP5.   Trade assumptions are also varied depending on the SSP. For SSP5, the narrative specifies that global  cooperation  favors  trade  and  we  keep  the  standard  trade  specification  of  GLOBIOM,  reproducing  current  levels  of  tariffs  and  trade  cost  progressively  decreasing  over  time.  For  SSP4,  however,  cooperation  between  countries  is  low  and  economic  integration  fails  with  many  regions  becoming  isolated. This leads to higher trade costs in our scenario which significantly restricts expansion of trade  in the baseline as well as the capacity to adapt to climate or policy shocks.  3.2. Climate change impact scenarios  The most recent generation of climate change scenarios available at the time of this study corresponds  to  the  fifth  phase  of  the  Coupled  Model  Intercomparison  Project  (CMIP5)  (Taylor  et  al.,  2011).  In  CMIP5,  more  than  50  climate  models  were  used  to  simulate  four  radiative  forcing  scenarios  (Representative  Concentration  Pathways,  or  RCPs).  The  four  RCPs  cover  a  range  of  radiative  forcing,  going from 2.6 to 8.5 W/m2 in the year 2100 (van Vuuren et al., 2011). Depending on the climate model,  these levels of radiative forcing would spread the global temperature increase above the pre‐industrial  levels, from below 1 °C for RCP2.6 to about 7 °C for RCP8.5, the median across the models for the latter  RCP8.5 being just below 5 °C (Rogelj et al., 2012).  The ISI‐MIP provided impact modelers with spatially interpolated and bias‐corrected climate datasets  for  all  four  RCPs  and  for  five  GCMs  (GFDL‐ESM2M,  HadGEM2‐ES,  IPSL‐CM5A‐LR,  MIROC‐ESM‐CHEM,  11    NorESM1‐M)  selected  to  span  the  CMIP5  range  of  global  mean  temperature  changes  and  relative  precipitation  changes  (Warszawski  et  al.,  2013).  Of  the  five  GCMs,  ISI‐MIP  retained  HadGEM2‐ES  as  the reference model, and we do the same in this study. Under RCP8.5, HadGEM2‐ES projects a global  temperature  increase  for  2050  of  about  2.5  °C  and  an  average  increase  in  precipitation  of  about  3  percent. This ranks HadGEM2‐ES as the hottest and driest of the five GCMs, with potentially the most  negative effects on agricultural production.  For this paper, we focus on the two most extreme RCPs: RCP2.6 and RCP 8.5. This choice appears the  most  practical  as  it  allows  to  infer  the  effect  of  the  intermediate  emission  pathways  impacts  by  approximate  interpolation.  Effects  of  different  RCPs  are  then  compared  to  a  situation  without  additional forcing, here represented by the historical climate observed between 1980 and 2010.  In the first scenario, RCP 2.6, a radiative forcing of 2.6 W/m2 is assumed by the end of the century, after  peaking  at  3  W/m2  before  2050.  In  terms  of  GHG  concentration,  this  scenario  is  equivalent  to  about  450  ppm  of  CO2  equivalent  in  the  atmosphere  by  2100.  It  corresponds  to  a  limited  level  of  climate  change, at about +1 ±0.3 °C by 2046‐2065 and +1 ±0.4 °C by 2081‐2100 on the earth surface, compared  to 1980‐2010 levels. On emerged  land, the temperature  increase is on average +1.2 ±0.6 °C by 2081‐ 2100 (Collins et al., 2013).   The  second  scenario,  RCP  8.5,  corresponds  to  a  high  increase  in  radiative  forcing,  reaching  8.5  W/m2  by the end of the century. Under this scenario, GHG concentration in the atmosphere increases up to  1370 ppm of CO2 equivalent by 2100. This leads to significant magnitude in climate change at about +2  ±0.4  °C  by  2046‐2065  already  and  +3.7  ±0.7  °C  by  2081‐2100,  compared  to  1980‐2010  level.  On  emerged land, anticipated temperature increase is even higher, at +4.8 ±0.9 °C by 2081‐2100 (Collins  et  al.,  2013).  This  scenario  can  be  seen  as  an  extreme  climate  change  situation;  however  the  recent  emission developments exceed even the RCP8.5 emission levels for the corresponding years (Peters et  al., 2013).  The level of uncertainty in temperature and precipitation change comes from the uncertainty related  to  the  impact  of  GHGs  atmospheric  concentration  on  climate,  as  predicted  by  general  circulation  models (GCMs). For the same level of radiative forcing, GCMs tend to broadly agree on magnitude of  temperature changes, but notably disagree on the regional patterns, and on evolution of precipitation  patterns.  Considering  different  sets  of  possible  impacts  is  therefore  crucial  to  reflect  the  model  projection diversity. Therefore, for each RCP, we look at the impacts of GHG concentration on climate  according to five different GCMs: HadGEM2‐ES, IPSL‐CM5A‐LR, GFDL‐ESM2M, MIROC‐ESM‐CHEM and  NorESM1‐M.  These  provide  spatially  explicit  results  for  temperature  and  precipitation  changes  that  are  then  used  in  the  EPIC  crop  model  on  a  global  grid  (see  section  2).  As  a  standard  assumption,  we  keep  the  default  modeling  of  the  CO2  effects  as  represented  in  the  EPIC  model,  which  includes  crop  response in terms of photosynthesis (fertilization effect) as well as the impact on water‐use efficiency  resulting  from  decreased  evapotranspiration.  Because  the  resulting  yield  impact  of  these  CO2  effects  is an important source of uncertainty, we also consider one additional scenario as a sensitivity analysis  on RCP8.5 where CO2 effects are disabled. This scenario, labelled RCP8.5* in the paper, is run with the  HadGEM2‐ES climate change projections.  Under RCP8.5, HadGEM2‐ES projects a global temperature  increase  for  2050  of  about  2.5  °C  and  an  average  increase  in  precipitation  of  about  3  percent.  This  ranks  HadGEM2‐ES  as  the  hottest  and  driest  of  the  five  ISI‐MIP  models,  with  potentially  the  most  12    negative  effects  on  agricultural  production  (Warszawski  et  al.,  2013).  The  list  of  climate  scenarios  is  summarized in Table 2.  Table 2 Climate change scenarios setting  Scenario name  GHG concentration  GCM  CO2 concentration   Reference  1980‐2010 average  None  Constant at 2005 level  (380 ppm)  HadGEM2‐ES  IPSL‐CM5A‐LR  RCP2.6  450 ppm CO2‐eq  GFDL‐ESM2M  Increase at 450 ppm)  (5 scenarios)  MIROC‐ESM‐CHEM  NorESM1‐M  HadGEM2‐ES  IPSL‐CM5A‐LR  RCP 8.5  1370 ppm CO2‐eq  GFDL‐ESM2M  Increase at 1370 ppm)  (5 scenarios)  MIROC‐ESM‐CHEM  NorESM1‐M  Constant at 2005 level  RCP 8.5*  1370 ppm CO2‐eq  HadGEM2‐ES  (380 ppm)     3.3. Mitigation policies  The Integrated Assessment Modeling (IAM) community has put substantial efforts over the past years  into  quantifying  the  alternative  SSP  reference  scenarios,  as  well  as  the  stabilization  scenarios  corresponding to the RCPs’ radiative forcing levels. Unfortunately, this work has not yet been finalized  and therefore we have decided to anchor the mitigation part of this report rather in the set of scenarios  representing the backbone of the IPCC WGIII 5th Assessment Report on mitigation (IPCC, 2014b). These  scenarios  are  the  outcome  of  the  Stanford  Energy  Modeling  Forum  Study  27  (EMF27,  (Kriegler  et  al.,  2014).  The  scenarios  are  constructed  along  two  dimensions:  i)  climate  policy  assumption,  and  ii)  technology  assumption.  Out  of  the  five  alternative  policy  assumptions,  we  have  decided  to  consider  the only one which was compatible with the climate change impact scenario RCP2.6, and that was an  idealized  policy  scenario  where  all  regions  and  all  sectors  participate  starting  in  the  year  2010  and  implement  a  uniform  carbon  price  ensuring  a  cost‐effective  achievement  of  atmospheric  concentration of 450 ppm CO2e by 2100.   Similar to the uncertainty with respect to the climate change effects on agricultural markets, the level  of  the  mitigation  efforts  required  from  the  AFOLU  sector  and  bioenergy  substitution  for  attaining  a  specific  level  of  climate  stabilization  is  also  subject  to  substantial  uncertainties.  The  cost  competitive  mitigation  efforts  demanded  from  the  land  use  sectors  will  depend  on  the  technical  and  economic  potential of AFOLU and bioenergy assumed in each integrated assessment model, on the assumptions  about  developments  in  other  economic  sectors,  on  societal  preferences  and  also  on  new  knowledge  and  technology  which  may  become  available  over  the  long  time  horizon  over  which  climate  change  mitigation is planned.   EMF27 explored in total nine technology assumptions and their effects on carbon price and bioenergy  demand.  The  estimated  AFOLU  contribution  to  the  mitigation  efforts  compatible  with  cost  effective  achievement  of  the  450  ppm  target  goes  from ‐2%  to  69%  in  the  period  2010‐2030.  A  comparable  range of uncertainty exists also for energy from biomass, which depending on the model is required to  13    contribute 0‐20% of primary energy production by 2030. In order not to overwhelm this study and still  highlight the non‐deterministic character of the mitigation efforts required in the future from the land  use sectors, we focus here on three of these technology scenarios: FullTech, LowEI and LimBio.   FullTech  is  the  reference  scenario  in  which  the  IAMs  allow  all  the  available  technology  to  enter  the  solution  portfolio  according  to  its  relative  competitiveness  assumed  in  the  standard  model  implementation.  LowEI  is  the  scenario  where  technologies  are  available  as  in  FullTech  but  further  investments in energy efficiency lead to final energy demand lower by 20‐30% in 2050 and by 35‐45%  in  2100  compared  to  the  reference  case.  This  scenario  hence  requires  lower  mitigation  efforts  compared to the reference case. Finally, we include the LimBio scenario, which puts a limit on industrial  biomass  use  for  energy  at  100  EJ/yr.  There  are  many  uncertainties  with  respect  to  the  potential  of  biomass  production  for  energy  in  the  future  both  related  to  the  biophysical  potential  (hundreds  of  millions  of  hectares  are  projected  to  be  required  for  biomass  production  in  the  ambitious  mitigation  scenarios), and to the sustainability of sourcing large amounts of biomass for energy both with respect  to  environmental  and  social  criteria.  In  LimBio,  the  competition  with  conventional  agriculture  and  forestry  for  feedstock  is  less  important  than  in  FullTech,  however  the  carbon  prices  are  higher  indicating the GHG abatements in other sectors need to contribute more to climate stabilization.   Two variables are key to determine the level of expected mitigation effort from the land use sectors in  GLOBIOM:  carbon  price  and  bioenergy  demand.  Carbon  price  determines  what  level  of  AFOLU  emissions reduction is cost‐efficient compared with mitigation in the other sectors. Bioenergy demand  comes  in  play  as  a  new  substantial  source  of  demand  for  feedstocks  from  both  agricultural  land  and  forests.  Carbon  prices  and  bioenergy  demand  were  derived  by  the  Integrated  Assessment  Models  as  part of EMF27, and here we rely on the output from the MESSAGE model which is a major component  of  the  IIASA  integrated  assessment  toolbox  (McCollum  et  al.,  2014).  As  Figure  1  shows,  the  carbon  price is zero in the reference scenario, but it is $37, $17, and $84 per tCO2 for the technology scenarios  FullTech, LowEI and LimBio, respectively, by 2030. The biomass demand for energy is 45 EJ per year in  2000,  in  the  reference  scenario  it  goes  down  to  35  EJ  per  year  in  2030.  However  in  the  450  ppm  scenario,  the  biomass  demand  for  energy  depends  on  the  technology  assumption:  70,  33,  and  59  EJ  per year, for FullTech, LowEI and LimBio, respectively (Figure 2).    14    Figure 1 Carbon prices underlying mitigation scenarios as calculated by the MESSAGE model in the framework of EMF27  [US$2005/t CO2] (Source: (McCollum et al., 2014))    Figure 2 Primary energy from biomass underlying mitigation scenarios as calculated by the MESSAGE model in the  framework of EMF27 [EJ primary energy] (Source: McCollum et al. 2014)  3.4. Crossing dimensions  The  different  dimensions  above  can  in  principle  be  crossed:  the  two  possible  socio‐economic  developments can be combined with different levels of climate change – as predicted by different GCM  models.  Climate  change  and  socio‐economic  pathways  can  in  addition  be  associated  with  different  mitigation efforts, consistent with the final climate change outcome.   In  this  paper  we  selected  a  tractable  number  of  scenarios  to  analyze  and  compare  adaptation  and  mitigation  impacts.  We  chose  to  disentangle  the  climate  impact  and  climate  mitigation  scenarios  analysis  for  the  two  different  socioeconomic  pathways  but  they  both  relate  to  the  same  consistent  analytical framework across these dimensions. The overall scenario setting of the paper can therefore  be  summarized  as  in  Table  3.  Climate  change  and  climate  mitigation  scenarios  are  systematically  compared  to  their  respective  baseline  without  climate  change  nor  mitigation  in  SSP4  or  SSP5.  For  mitigation  scenarios, to better disentangle the  effects, the  impact of  climate  change  is not  applied  in  the model. Therefore, the difference between the mitigation scenario and the baseline is the result of  mitigation  policies  only.  Conversely,  the  different  levels  of  climate  change  are  not  related  to  any  mitigation efforts in the  impact  scenarios.  This  stylized approach  is well‐adapted  to the question and  scenario setting of our paper, where  under climate stabilization policies aiming at 450 ppm (RCP2.6),  the climate change feedback is negligible, and vice versa, where the strong climate change scenario is  the result of non‐existing mitigation efforts. However, one limitation of our set up is that the same set  of carbon prices and biomass demand values is used for two very different socio‐economic scenarios.  It  is  not  unlikely  that  the  strong  economic  growth  under  SSP5  would  require  more  mitigation  effort  and hence higher carbon prices and biomass demand than those corresponding to SSP4.    15    Table 3. Overall scenario design in the paper      Climate change  Socioeconomic  Impacts  –  Present climate   Low climate change  High climate change  pathway   Mitigation  RCP2.6  RCP8.5  (2000‐2100)  Policy  SSP4  Impacts   1 reference SSP4  5 climate impact  5 climate impact  scenarios for 450 ppm  scenarios for 1370  with CO2 effects  ppm with CO2 effects   + 1 scenario without  CO2 effects  Mitigation    3 stabilization    policy  scenarios at 450 ppm  stabilization with  alternative  technological  assumptions   SSP5  Impacts  1 reference SSP5  5 climate impact  5 climate impact  scenarios for 450 ppm  scenarios for 1370  with CO2 effects  ppm with CO2 effects   + 1 scenario without  CO2 effects  Mitigation    3 stabilization    policy  scenarios at 450 ppm  stabilization with  alternative  technological  assumptions    4. Results  The  GLOBIOM  model  is  used  to  assess  the  impact  of  climate  change  and  climate  change  mitigation  scenarios between 2000 and 2080. In the sections below, we focus our results on primarily short term  impacts (2030) and long term impacts (2080) for six large regions dominated by low and middle income  countries (LMI): Latin America, Eastern Europe & Central Asia, North Africa & Middle‐East, Sub‐Saharan  Africa, South Asia and Eastern Asia & Pacific. More details on the regional grouping are provided in the  appendix.   4.1. Climate change impacts  The scope of our analysis goes from climate change impacts on yield, through adjustments in producer  strategies  up  to  market  rebalancing,  which  translates  into  price  adjustments  and  ultimately  food  availability  at  the consumer  level.  This  logic  is  also  followed  in the presentation of our results  below.  Climate  shocks  are  modeled  by  shocking  the  17  crop  yields,  as  well  as  grass  productivity  in  each  grid  cell  of  the  model.  This  leads  to  change  in  level  of  production,  market  prices  and  consumption  in  the  different economic regions.  4.1.1. Impact of climate change on yield   The  magnitude  of  impacts  on  average  crop  yields  globally  is  presented  in  Figure  3  for  the  different  scenarios. The climate change impacts are represented as relative change between the projected yield  in 2030 or 2080 with climate change effects, compared to projected yield without these effects.  16    At  the  horizon  2030,  the  impact  of  climate  change,  when  CO2  effects  are  considered,  is  expected  on  average  to  be  of ‐1.8%  under  RCP  2.6  and ‐2.9%  under  RCP  8.5.  The  two  sets  of  RCPs  differ  more  by  GCM at this time horizon, because the scenarios diverge only after 2010 and GHG concentrations are  still close to each other in 2030. Furthermore, the delay between effective reduction of GHG emissions  and  climate  change  response  limits  the  possibilities  to  influence  climate  change  at  such  a  short  time  horizon,  which  impedes  heavily  to  historical  emissions.  The  HadGEM2‐ES  and  MIROC‐ESM‐CHEM  models have the largest average impacts, with ‐5.0% and ‐5.1% respectively. When CO2 effects are not  considered  (only  analyzed  with  HadGEM2‐ES  here),  the  impacts  are  found  to  be  more  significant  at ‐ 10.2%.  The impact of different levels of radiative forcing is much more pronounced when looking at the long‐ term  developments.  By  2080,  the  average  impact  under  strong  climate  change  (RCP  8.5)  reaches  globally ‐13.9% by 2080 when CO2 effects are considered (max. MIROC‐ESM‐CHEM at ‐20.2%). Under  limited climate change (RCP 2.6), effects remain rather stable, close to their 2030 range of impact, with  average  at  ‐1.8%  in  2080.  Some  positive  impacts  are  even  observed  for  two  climate  models.  Considering a strong climate change with no CO2 effects leads to strongly negative crop yield impacts,  reaching ‐32.7% globally by 2080 (red bar).    Figure 3. Climate change impact on average crop yield at global level in 2030 and 2080 for different climate scenarios and  climate models. Crops correspond to the 18 species represented in the GLOBIOM model and impacts are aggregated on a  dry matter yield basis.  Looking  at  the  regional  patterns,  some  contrasting  situations  appear  for  the  different  regions  in  the  world  (Figure  4).  Latin  America,  South  Asia,  Sub‐Saharan  Africa  and  Eastern  Asia  &  Pacific  are  consistently  found  to  suffer  in  terms  of  crop  yields  by  2080,  for  RCP  8.5  with  CO2  effects,  whatever  GCM results are considered. Impacts can be as severe as ‐23.3% for South Asia, and reach on average  ‐17.4%  for  Eastern  Asia  &  Pacific, ‐15.2%  for  Sub‐Saharan  Africa  and ‐13.9%  for  Latin  America.  Other  regions experience positive yield impacts due to CO2 effects. Middle‐East & North Africa yields increase  17    on  average  by  7.8%  in  RCP  8.5  and  Eastern  Europe  and  Central  Asia  gain  9.2%  by  2080.5  This  picture  seems to be relatively robust over time, since similar spatial patterns can be found by 2030, although  impacts are of much lower magnitude.  If CO2 effects do not materialize, overall impacts are more severe and all regions experience negative  yield changes. Effects are found particularly dramatic for most affected regions under RCP 8.5 with CO2  effects, by 2080. Eastern Asia & Pacific lose ‐37.1% in crop yield whereas impacts in South Asia reach ‐ 34.6%. Yields in Sub‐Saharan Africa are also substantially affected with an average impact of ‐29%.     Figure 4. Climate change impact on average crop yield for six regions in 2080 for different climate scenarios and climate  models. Crops correspond to the 18 species represented in the GLOBIOM model and impacts are aggregated on a dry matter  yield basis. For results in 2030 see figure D‐1 in appendix D.  Within  each  region,  crops  are  also  differently  affected.  Figure  5  illustrates  the  contrasted  impacts  under  the  RCP  8.5  scenario,  when  CO2  effects  are  taken  into  account.  Depending  on  the  regional  patterns of climate change  and on where and under  what management a crop  is grown,  impacts can  vary widely. For instance, wheat, which is very  severely impacted in Eastern Asia & Pacific (‐29.9%)  is  impacted positively in all other regions. Rice is impacted negatively  in Sub‐Saharan Africa (‐8.6%) but  positively in North Africa and Middle‐East (+12.0%). Some crops are particularly hit across all regions,  such as potatoes (up to ‐65% in Sub‐Saharan Africa), groundnuts (up to ‐49.1% in Sub‐Saharan Africa)  or cotton (up to ‐50.6% in Eastern Asia & Pacific).                                                               5 MENA region sees the highest difference worldwide in yield response with and without CO2 effects (resp. +6%  and ‐20%, see figure 4), and illustrates the particularities of elevated CO2 concentration impacts: in addition to  increasing photosynthesis rate for a given level of incoming solar radiation (fertilization effect), increasing CO2  directly increases crop water‐use efficiency. Such an effect is included in most state‐of‐the‐art crop models,  and can significantly alleviate water constrains to production. In the case of MENA, it counterbalances robust  but relatively small decreases in precipitation. Further details on how water affects crop yield and irrigation  developments in GLOBIOM are documented in Leclère et al. (2014).  18      Figure 5. Climate change impact on by crop for six regions in 2080 for the RCP 8.5 scenario with CO2 effects. Impacts are  averaged across the five GCMs in the analysis. Only crops with cultivated areas greater than 100,000 ha in 2000 are  represented. Crop acronyms:  WHEA= wheat, RICE = rice, CORN = corn, SOYA = soybean, RAPE = rapeseed, BARL = barley,  CASS = cassava, SUNF = sunflower, MILL = millet, SRGH = sorghum, SUGC = sugar cane, BEAD = dry beans, COTT =  cottonseed, CHKP = chick peas, SWPO = sweet potatoes, POTA = potatoes, GNUT = groundnuts. For results in 2030 see figure  D‐2 in appendix D.  4.1.2. Adaptation responses along the supply chain  Climate  change  impacts  on  crop  yields  affect  agricultural  output  in  the  different  regions  and  pose  a  challenge  for  overall  food  availability.6  Figure  6  illustrates  the  chain  reaction  triggered  in  the  agricultural markets by the biophysical yield shocks in 2030 and 2080. For each economic variable, the  relative  change  to  the  baseline  value  is  shown,  which  allows  attribution  of  the  different  sources  of  adaptation.  Adaptation  responses  increase  with  the  size  of  the  shock  and  allow  alleviation  of  a  significant part of the shock.  First  of  all,  farmers  adapt  their  management  (fertilizer  input  system,  irrigation)  in  response  to  crop  productivity  change  and  the  final  yield  decrease  is  therefore  lower  than  the  initial  biophysical  shock.  Some  regional  reallocation  within  each  region  can  also  take  place  and  is  reflected  in  the  response  of  this variable. Adaptation also occurs through harvested area adjustments, made necessary to maintain  sufficient production under lower yields and to make use of the new opportunities. In 2030 and 2080,  harvested  areas  increase,  and partly  compensate  the effect  of  yield  decrease.  As  a consequence,  the  overall impact of climate change on production is smaller than the initial biophysical shock.  Second, countries buffer their deficit of production by trade adjustments. This can be illustrated by the  indicator  of  trade  share,  defined  here  as  the  ratio  of  net  trade  over  regional  market  size  (here,  the                                                               6  Note that in the rest of paper, we will refer indifferently to food availability or to food consumption to  designate the quantity of food supplied to households for their domestic use. This includes effective ingestion  of food by human beings but also domestic food waste.  19    average of production and consumption in the baseline).7 At the global level and aggregated across all  crops, these effects remain limited and marginal in 2030. But as climate change becomes more severe,  trade  appears  as  an  important  contributor  to  adaptation.  The  adjustments  through  trade  in  2080  represent  0.4%  and  1.2%  of  the  global  production  under  RCP  8.5  with  and  without  CO2  effects,  respectively,  between the  ten different  macro‐regions considered  here.  This  is  equivalent to average  extra trade flows of 120 and 260 million tonnes dry matter, respectively, between these regions.8  Third, the consumption  side adapts to the change  in prices. Food consumption decreases, with some  socioeconomic implications – see subsection 4.1.4 for more results – but feed consumption decreases  even more, because it is more price elastic. This adjustment on the feed side also limits the food impact  of the losses on the production side, as a larger part of the production can be allocated to food use.      Figure 6. Propagation of climate change impact along the chain of economic indicators in 2030 and 2080 across different  climate scenarios. CC shock corresponds to the average biophysical impact of climate change on dry matter yield; Yield  corresponds to final resulting dry matter yield, including adaptation response; Area is the total change in harvested area;  Prod is the change in total crop production in dry matter basis; Price is the average crop price index; Trade sh. corresponds  to difference in the share of interregional trade (export – import) in total crop production; conso is the change in total crop  consumption, and food and feed the relative change in the consumption of food and feed. The average responses for the five  GCM models and the two SSP4 and SSP5 scenario are considered. For RCP8.5* sensitivity analysis, only the HadGEM2‐ES  GCM is featured. Units are average relative change to the baseline.  At the level of the different regions, similar dynamics of response are observed, as illustrated in Figure  7 with the case of RCP 8.5 with CO2 effects. Yield management and harvested areas are used to buffer  the adverse effect of climate change on the supply side, and trade and consumption responses help to  accommodate the impacts on production.   The  magnitude  of  effects  and  responses  however  differs  depending  on  the  region.  In  Latin  America,  South Asia and Eastern Asia & Pacific, area adjustments are strong and allow for a partial compensation                                                               7  Market share in the graphs are compared with the baseline as difference (and not in relative change). As a  consequence, one percent increase in market share indicator means that net trade increased and provided the  equivalent of 1% of the production or consumption. As net trade flows cancel at global level, the indicator for  world is calculated by accounting only the net trade flows between regions that are positive.  8  Intra‐region trade flows are not presented here.  20    of  the  yield  effect.  Area  changes  have  a  more  limited  role  in  the  two  African  regions,  particularly  in  Sub‐Saharan  Africa  where  smallholders  have  more  difficulties  to  adapt.  In  Latin  America  or  Eastern  Asia & Pacific, little change in food consumption is observed, whereas these impacts are important in  Sub‐Saharan Africa and in South Asia.  Trade pattern differences are also very visible in Figure 7. Regions with increases in production (Latin  America, Middle East and North Africa, Eastern Europe and Central Asia) export more, whereas regions  with  decreases  in  production  (South  Asia,  Sub‐Saharan  Africa  and,  to  a  lower  extent,  Eastern  Asia  &  Pacific)  use  imports  to  buffer  a  part  of  the  effects  on  production.  Interestingly,  the  different  specifications  for  the  two  SSPs  are  well  reflected  in  the  trade  results.  Under  SSP4  (red),  trade  is  considered  relatively  constrained  and  trade  adjustments  remain  low.  Under  SSP5  (blue),  observed  responses  are  much  larger  and  partly  help  to  mitigate  price  impacts,  for  instance  in  South  Asia  or  Eastern Asia & Pacific, or provide export opportunities to relatively less affected regions (Latin America,  Eastern Europe and Central Asia).    Figure 7. Propagation of climate change impact along the chain of economic indicators for SSP4 and SSP5 in 2080 for RCP  8.5 with CO2 effects. CC shock corresponds to the average biophysical impact of climate change on dry matter yield; Yield  corresponds to final resulting dry matter yield, including adaptation response; Area is the total change in harvested area;  Prod is the change in total crop production in dry matter basis; Price is the average crop price index; Trade sh. corresponds  to difference in the share of interregional trade (export – import) in total crop production; conso is the change in total crop  consumption, and food and feed the relative change in the consumption of food and feed. The average responses for the five  GCM models are considered. Units are relative change to the baseline. For results in 2030 see figure D‐3 in appendix D.  21    4.1.3. Crop and livestock sector impacts  The  different  agricultural  sectors  will  be  affected  with  different  levels  of  severity  depending  on  the  region  but  also  on  the  activity  type.  Figure  8  shows  with  this  respect  the  contrast  in  situations  for  different types of farm production.     Figure 8. Change in production of different products for different climate change scenarios under SSP4Crops are aggregated  by dry matter tonnes, meat by animal carcass weight, and milk by volume. The average responses for the five GCM models  are considered except for the RCP8.5* sensitivity analysis, based on the HadGEM2‐ES GCM.  For  the  crop  sectors,  as  emphasized  in  the  previous  section,  farmers  can  mitigate  a  part  of  the  yield  shock by adapting their management to the effect of climate change, which leads to lower shocks on  final yields. They also mitigate the loss of productivity by expanding harvested areas, where possible.  Overall impacts of climate change on crop supply are therefore found less severe as suggested by yield  impact. In 2080, the  impact of climate change  under  RCP  8.5 on  crop production  is ‐5.6%  and ‐10.4%  with and without CO2 effects, respectively.  Changes in the production of the different livestock sectors depend on their link with the crop sectors,  and also on the impact of climate change on grassland (Havlík et al., 2015). The pig and poultry sectors  depend heavily on grain concentrates and the impact of climate change on crops hit this sector directly  through  the  feed  channel.  As  a  consequence,  pig  and  poultry  production  under  RCP  8.5  decreases  globally by ‐3.4% and ‐7.4% with and without CO2 effects, respectively. Ruminant animals benefit from  the increased grass productivity under scenarios with CO2 effects. Therefore, beef, lamb and goat meat  output increase by 3.1% in 2080 under RCP 8.5, whereas milk output rises by 0.9%. However, without  CO2 effects,  grass  and  crop productivities  are  both negatively  affected, and the  two sectors  decrease  their production by ‐1.9% and ‐2.0% by 2080.  4.1.4. Socioeconomic impacts  Agricultural  prices  are  a  sensitive  parameter  when  examining  poverty  impacts.  Even  when  food  is  produced  in  sufficient  quantity  overall,  problems  of  distribution  and  access  can  lead  to  prohibitive  prices in some regions, preventing the poorest from meeting their minimum needs and leading to food  insecurity in absence of social programs or safety nets.   Agricultural  prices  are  projected  in  our  model  to  only  moderately  grow  until  2030  for  the  two  SSPs  without climate change. Crop and livestock product prices increase by 7% and 9%, respectively, under  22    the SSP4 reference scenario by that time horizon. Under SSP5, the change would be even lower, with  a  stable  price  for  crops  and  +5%  for  livestock  commodities.  Differences  come  mostly  from  the  faster  technological  growth  and  international  market  integration  in  SSP5.  The  market  integration  effect  is  very significant also for the regional prices. While under SSP5, crop prices vary between ‐1% in Eastern  Europe & Central Asia and 4% in Sub‐Saharan Africa, the same prices still stagnate for the former under  SSP4, but grow by 24% for the latter due to increased market isolation.  Under  climate  change,  producer  prices  increase  for  sectors  negatively  impacted,  and  the  effects  are  much  more  severe  under  high  climate  change  –  and  even  more  so  when  CO2  fertilization  is  not  considered. The magnitude of price response is also determined by the capacity of regions to adjust to  the different adaptation channels, as illustrated by the previous section. Therefore, and in spite of the  possibility of aligning prices to international price for the most traded products, price changes do not  affect  all  regions  in  the  same  way  (see  Figure  9).  Patterns  also  vary  significantly  between  socioeconomic scenarios, because levels of development are not the same in each region. For instance,  Sub‐Saharan  Africa  is  the  most  severely  impacted  region  under  SSP4  with  up  to  an  11.9%  increase  in  crop prices in 2030 for RCP 8.5 without CO2 effects. Impacts in this region are relatively less severe for  the same scenario under SSP5, with a 5.6% price increase. This can be explained by the more restricted  trade  conditions  under  SSP4.  A  similar  difference  between  the  two  socioeconomic  scenarios  is  observed in the case of South Asia.     Figure 9. Climate change impact on agricultural prices in 2030 at regional level for different climate scenarios under SSP4  (left bar group in each panel) and SSP5 (right bar group). Price indexes are aggregated across crops using 2000 base year  production. The average responses for the five GCM models are considered except for the RCP8.5* sensitivity analysis, based  on the HadGEM2‐ES GCM.  Without climate  change,  food demand  is  projected to grow by 4% and  11% between  2000  and  2030,  under  SSP4  and  SSP5,  which  corresponds  to  increases  from  2700  kilocalories  per  capita  per  day  (kcal/cap/day) to 2800 and 3000 kcal/cap/day, respectively. While under SSP4, the increase would be  the strongest in East Europe & Central Asia, +241 kcal/cap/day, under SSP5, it would be the strongest  23    in Sub‐Saharan Africa, +645 kcal/cap/day, showing nicely the economic and technological catching up  of  the  region.  If  these  trends  are  strongly  shaped  by  the  effect  of  economic  growth,  prices  also  determine directly the final level of food consumption, and GLOBIOM represents a log linear response  for each product between prices and consumption level. The overall global impacts of climate change  on  food  consumption  can  be  observed  in  Figure  10.  Impacts  are  very  limited  for  low  climate  change  (RCP  2.6)  but  for  high  climate  change,  impacts  on  food  consumption  become  progressively  more  severe over time, culminating for SSP4 at ‐4.4% with CO2 effects and at ‐8.7% without CO2 effects (left  panel). This  latter case results  in  a  complete  stagnation of calorie consumption  globally compared to  the  present  day  situation  (+30  kcal/cap/day  between  2080  and  2000)  and  effects  are  much  more  dramatic in developing regions, with for example a decrease by 79% of additional food availability per  capita in Sub‐Saharan Africa.  Under SSP5, the impacts of climate change on food consumption are found to be much  lower, which  is  fully  consistent  with  the  previous  observation  of  lower  price  changes.  Larger  trade  adjustments  in  SSP5 reinforce adaptation responses and minimize price responses in this scenario. Impacts therefore  remain  at  a  level  of  ‐2.8%  and  ‐4.3%  under  RCP  8.5  with  and  without  CO2  effects,  respectively.  Additionally, demand becomes more inelastic over time as the different regions develop and this effect  is  much  stronger  under  SSP5,  where  a  faster  economic  growth  is  assumed.  As  a  consequence,  differences in magnitude of impacts tend to be more visible in 2080 than in 2030 or 2050. Impacts of  climate  change  materialise  here  in  a  context  where  food  is  much  more  abundant  than  in  SSP4,  and  therefore,  even  in  the  worst  climate  change  scenario,  the  final  food  consumption  per  capita  by  2080  is 3,429 kcal globally, which is comparable to the present day levels of consumption in Europe.      Figure 10. Climate change impact on global food consumption at different time horizon for different climate scenarios under  SSP4 (left) and SSP5 (right). Food products are aggregated by their calorie content. The average responses for the five GCM  models are considered except for the RCP8.5* sensitivity analysis, based on the HadGEM2‐ES GCM.  24    The regional impacts of the different scenarios illustrate the contrasting  fortunes of different regions  (Figure 11  for the short term impacts in 2030). Regions that are found to be the most affected are Sub‐ Saharan Africa, South Asia and Eastern Asia & Pacific. The differentiated effects on food consumption  reflect the heterogeneity in regional results on food prices, but also the different specificities of diets.  For  instance,  Latin  America,  which  relies  on  a  diversified  diet  where  animal  based  products  play  a  significant role, is less affected than South Asia where diets are mostly based on some vulnerable crops,  such as rice, wheat, sorghum, potato.  Another  important  source  of  differences  is  the  values  of  price  elasticities  of  demand  which  vary  for  each  region  (larger  for  least  advanced  countries).  Developed  countries  also  experience  higher  prices  (not in figure) but they react much less on the food demand side. For instance, for an 11.9% increase  in crop prices in Sub‐Saharan Africa in 2030 (RCP 8.5 without CO2 effects), food consumption decreases  by 5.2%. At the same time in North America, prices increase by 18.2% but food consumption decreases  only by 1.4%.    Figure 11. Climate change impact on food consumption per capita in 2030 for different climate scenarios under SSP4 (left  bar group in each panel) and SSP5 (right bar group) at regional level. Food products are aggregated by their calorie content.  The average responses for the five GCM models are considered except for the RCP8.5* sensitivity analysis, based on the  HadGEM2‐ES GCM.  4.2. Climate change mitigation  While  it  seems  that  without  additional  measures  humanity  is  well  on  track  to  reach  GHG  emission  levels corresponding to RCP8.5, stabilizing the emissions at levels compatible with RCP2.6 will require  substantial mitigation efforts. In this sub‐section, we present three alternative levels of effort in terms  of  mitigation  of  AFOLU  emissions  and  biomass  supply  corresponding  to  different  technological  assumptions,  but  compatible  with  climate  change  stabilization  at  the  RCP2.6  level.  There  are  several  mechanisms through which the idealized mitigation policy considered here will impact the agricultural  and forest sectors; carbon prices will increase the production cost of GHG emitting activities, and the  25    demand for GHG reducing activities, like afforestation and biomass for energy production, will increase  the  competition for  resources, in particular  for  land.  As  for climate change  impacts, these changes  in  agricultural and forestry markets can affect commodity prices and food availability.  4.2.1. Emissions from agriculture, forestry and other land use (AFOLU)  By  2000,  AFOLU  emissions,  as  accounted  for  in  GLOBIOM,  amounted  to  some  11  GtCO2e  globally,  of  which  about  60%  came  from  land  use  change.  Figure  12  shows  how  these  emissions  are  distributed  across  different  regions.  Latin  America,  Sub‐Saharan  Africa  and  Eastern  Asia  &  Pacific  represented  together  77%  of  total  AFOLU  emissions  in  2000.  These  numbers  are  well  in  line  with  the  recently  reported  levels  by  Smith  et  al.  (2014)  who  estimated  total  average  AFOLU  emissions  for  the  period  2000‐2010 at 10‐12 GtCO2e per year, with emissions from agriculture amounting to 5.0‐5.8 GtCO2e per  year  and  emissions  from  land  use  and  land  use  change  amounting  to  some  4.3‐5.5  GtCO2e  per  year.  Even without climate change policy, net emissions from forestry and other land use would under SSP4  go  down  by  24%  between  2000  and  2030.  At  the  same  time,  direct,  non‐CO2,  emissions  from  agriculture would increase by 28%, leading to overall AFOLU emissions reduction by 5%. Under SSP5,  similar reduction  in emissions from  land use change  is  projected.  However,  because  of the  sustained  food  demand,  in  particular  for  livestock  products,  non‐CO2  emissions  from  agriculture  would  be  4%  higher by 2030 than under SSP4. The difference between SSPs is getting more pronounced over time.  For  instance  under  SSP4  by  2080,  AFOLU  emissions  are  projected  to  decrease  by  49%  compared  to  2000, while under SSP5, the AFOLU emissions would be 25% higher compared to the same year under  SSP4.    Figure  12  GHG  emissions  in  2030  from  agriculture,  forestry  and  other  land  use  in  the  reference  and  the  different  mitigation  scenarios,  at  global  and  regional  level  [GtCO2e].  The  first  bar  of  each  panel  corresponds  to  the  base  year  2000  calibration  results.  In  the  climate  stabilization  scenario  with  Full  Technology  (FullTech)  assumption,  AFOLU  emissions  as  calculated  by  GLOBIOM  would  decrease  by  58%  compared  to  the  reference  level  by  2030  under  the  26    SSP4 scenario. This result is consistent with the EMF27 results themselves, where the models estimate  that under this stabilization scenario, AFOLU emissions would need to be reduced by ‐4% to 99% (Smith  et  al.,  2014).  According  to  our  results,  Latin  America,  Sub‐Saharan  Africa  and  Eastern  Asia  &  Pacific  would contribute 45%, 26% and 13% of the global AFOLU abatement, respectively, providing together  the large majority of the global mitigation effort in this sector. Under this stabilization scenario, direct  emissions from agriculture remain roughly at their 2000 level, and net emissions from land use change  approach  zero,  mostly  because  of  reduced  emissions  from  deforestation  accompanied  by  afforestation.  As  one  would  expect,  under  the  Low  Energy  Intensity  scenario  (LowEI),  less  mitigation  effort is required from the AFOLU sector; total AFOLU emissions would then be about 20% higher than  under FullTech. With limited role of bioenergy in the mitigation portfolio (LimBio scenario), agricultural  emissions would be required to go even lower than under FullTech, and land use change would need  to  become  a  net  sink  of  emissions  already  in  2030.  This  shows  the  need  for  substitution  of  negative  emissions  from  bioenergy  with  carbon  capture  and  storage  by  negative  emissions  from  afforestation  in order to achieve the climate stabilization.  4.2.2. Biomass supply for energy  Total  amount  of  bioenergy  is  in  the  reference  scenario  without  mitigation  policy  projected  to  slowly  decrease until 2050 because of the decreasing importance of traditional fuelwood use, and to start to  increase  afterwards  because  modern  bioenergy  becomes  competitive  even  without  mitigation  policies.  Figure  13  provides  an  overview  of  how  biomass  supply  for  bioenergy  would  develop  under  stabilization scenarios. In the FullTech stabilization scenario, demand for bioenergy by 2030 would be  multiplied by two compared to the reference scenario. Sub‐Saharan Africa, Latin America and Eastern  Asia  &  Pacific  would  again  be  important  players  supplying  each  about  20%  of  the  total  biomass  demand. This result is in line with the findings by Rose et al. (2012) that up to 80% of the biomass for  energy production would come from non‐OECD countries. With respect to the source of the biomass,  our projections suggest that while in Latin America the quasi‐totality of the biomass would come from  dedicated plantations, in Sub‐Saharan Africa and Eastern Asia & Pacific, 30%, respectively 20%, of the  total biomass would come from traditional forests. This differentiation is due to high plantation yields  and  large  areas of  suitable  land  in the case of Latin  America,  and  vast areas of  tropical  forests where  currently  only  a  small  fraction  of  the  biomass,  high  quality  woods,  is  extracted  from  the  managed  zones. The required biomass supply would be 43% lower in the LowEI scenario, and, it would be 15%  lower  also  under  the  LimBio  scenario.  The  demand  for  biomass  is  projected  to  continue  to  grow  substantially  beyond  2030.  Under  the  FullTech  scenario,  biomass  demand  would  more  than  triple  between 2030 and 2080. This new demand represents future income opportunities in the forestry and  agricultural sectors.   27      Figure 13 Biomass supply for energy production in 2030 for SSP4 and SSP5 in the reference and in the alternative  stabilization scenarios [EJ primary energy per year].   4.2.3. Crop and livestock production  Crop production for the 17 products in the model represented 2.4 Gt dry matter in 2000. It is projected  to grow without mitigation policies by an additional 1.4 Gt and 1.7 Gt for SSP4 and SSP5 respectively,  between  2000  and  2030.  The  growth  is  projected  to  be  particularly  high  due  to  income  growth,  population  growth  and  changes  in  preferences  in  developing  regions  under  SSP5  where  diet  preferences converge towards more Western trends. Hence, in South Asia crop production is projected  to grow by 307 Mt (340 Mt), in Middle East & North Africa by 69 Mt (60 Mt) and in Sub‐Saharan Africa  by  171  Mt  (197  Mt)  for  SSP4  (SSP5).  Climate  stabilization  efforts  would  substantially  impact  the  crop  production growth, as illustrated in Figure 14. In Sub‐Saharan Africa, the production growth would be   9% (13%) lower under FullTech than under the reference scenario, and even by 12% (14%) lower under  the LimBio scenario, leading potentially to decreases in farmers income and less food available for the  consumers. It is interesting to note that even under the LimBio scenario for SSP5, the total production  is higher than in the reference scenario for SSP4.  28      Figure 14 Difference in crop production levels between 2000 and 2030 in the reference and alternative stabilization scenarios,  at global and regional level, under different SSPs [million dry matter tonne]. Full product definitions in Appendix.  As for crop production, livestock production is also subject to a strong global increase in the reference  scenario,  from  53  Mt  of  protein  supply  in  2000  to  82  Mt  in  2030  under  SSP4,  and  90  Mt  under  SSP5.  Developing regions again show the largest increases leading to a more than doubling of the production  in  Sub‐Saharan  Africa,  South  Asia  and  Mid  East  &  North  Africa.  As  shown  in  Figure  15,  the  livestock  sector would  be directly  impacted by  the  mitigation policy,  but  all sub‐sectors  would not be affected  equally;  depending  on  the  technology  scenario,  ruminant  meat  production  would  decrease,  by  6  to  16% relative to the reference scenario. Poultry meat production would decrease by maximum 2%. This  comes from the relative GHG emissions (in)efficiency of the different sub‐sectors (de Vries and de Boer,  2010),  which  implies  that  ruminant  meat  production  is  much  more  affected  by  a  carbon  price  than  poultry production. While the relative effect of the climate stabilization scenarios is similar under SSP4  and  SSP5,  because  of  the  larger  growth  in  the  reference  scenario  in  SSP5,  the  global  livestock  production in the latter scenario would remain above the reference level of SSP4 in all the technology  scenarios.  29      Figure 15 Difference in livestock product output between 2000 and 2030 in the reference SSP4 and SSP5 and the alternative  stabilization scenarios, at global and regional level [million tonnes proteins].  GHG  emission  efficiency  also  largely  varies  within  each  livestock  sub‐sector  depending  on  the  production system (Herrero et al., 2013). The differences are particularly large in the ruminant sector,  and  a  carbon  tax  would  lead  to  significant  reallocation  of  production  from  extensive  grazing  systems  to (semi‐) intensive mixed systems (Havlík et al., 2014). Reallocations across livestock systems for the  different  mitigation  scenarios  are  visible  in  Figure  16.  The  share  of  beef  supply  coming  from  grazing  systems  (“LG”  in  the  figure)  would  be  in  the  mitigation  scenarios  under  SSP4  around  5  percentage  points lower by 2030 than in the reference scenario, 12% compared to 17%. In Sub‐Saharan Africa the  share  of  intensive  mixed  systems  (“MRT”  in  the  figure)  in  beef  production  would  be  4  percentage  points  higher  in  the  stabilization  scenarios  than  in  the  reference,  29%  as  compared  to  25%.  Similar  observations  hold in the case of SSP5. An enabling environment needs to be created to support such  intensification of extensive systems, or where biophysical conditions do not allow for this, alternative  sources of income need to be proposed to the pastoralists.    30      Figure  16  Difference  in  shares  of  beef  production  allocation  to  different  production  systems  in  2030  for  the  different  stabilization  scenarios,  compared  to  the  reference  SSP4  or  SSP5  [percentage  points].  (LGA  –  grazing  systems  arid,  LGH  –  grazing systems humid, LGT – grazing systems temperate and in tropical highlands, MRA – mixed crop‐livestock systems arid,  MRH –mixed crop‐livestock systems humid, MRT – mixed crop‐livestock systems temperate and in tropical highlands).   4.2.4. Forest sector production  Industrial  round  wood  supply  is  projected  to  increase  by  49%  (61%)  in  the  reference  scenario  SSP4  (SSP5)  by  2030.  Globally,  the  different  variants  of  stabilization  scenarios  have  very  limited  impact  on  round  wood  supply,  Figure  17.  Regionally,  we  can  see  some  significant  differences.  In  LAM,  FullTech  scenario leads to a slightly increased round wood supply, +5% in SSP5, which can be traced back to the  increased  value  of  forest  based  by‐products  and  thereby  lowering  the  cost  of  producing  the  final  timber  products.  On  the  other  hand,  mitigation  under  the  FullTech  scenario  leads  to  reduced  round  wood  supply  in  Eastern  Europe  &  Central  Asia,  because  of  substantial  sourcing  of  biomass  for  bioenergy from the traditional forests and limited potentials to increase the total forest harvest level.  In this region, we also clearly see the differentiated impact of increased biomass demand on pulpwood  and saw logs supply. Pulpwood can be either main product from the forest, or, more often, it is a lower  grade by‐product of saw logs harvesting. Both saw logs and pulpwood type of biomass can be used for  energy production. Hence, while the energy feedstock can be a by‐product of saw logs harvesting, and  so  improve  the  economics  of  the  latter  leading  to  an  increased  supply,  it  is  direct  competitor  to  pulpwood production.  31      Figure 17 Difference in industrial roundwood production between 2000 and 2030 for the reference SSP4 and SSP5 and the  alternative stabilization scenarios, across wood type products [million cubic meters].  4.2.5. Land cover change  Land cover development is a good aggregate indicator of the change in agriculture, forestry and other  land  use,  and  illustrates  the  transformational  challenges  implied  by  the  ambitious  stabilization  scenarios. Under the reference scenario SSP4, cropland is projected to expand by 58 million hectares,  grassland  by  117  million  hectares,  and  dedicated  energy  plantations  by  82  million  hectares  between  2000  and  2030  (Figure  18).  78%  of  cropland  expansion  would  occur  in  Sub‐Saharan  Africa,  grassland  expansion  would  be  shared  mostly  by  Eastern  Asia  &  Pacific,  Sub‐Saharan  Africa,  and  Latin  America,  and plantations expansion would be similar across the regions. About one third of the newly cultivated  land  would  come  from  former  forests,  and  two  thirds  from  other  natural  vegetation.  The  major  difference  under  SSP5  would  be  the  30%  higher  expansion  of  grasslands  due  to  the  economic  development and shifts in diet preferences.  32      Figure  18.  Difference  in  land  cover  between  2000  and  2030  in  reference  and  alternative  stabilization  scenarios  [million  hectares].  Under  the  mitigation  scenario  FullTech  in  SSP4,  cropland  area  would  increase  only  by  17  million  hectares  between  2000  and  2030,  grassland  area  would  decrease  by  91  million  hectares  and  energy  plantations  area  would  increase  by  180  million  hectares,  which  means  that  an  additional  100  million  hectares  would be mobilized  for energy plantations compared to the reference  scenario. Forest area  would not decrease as in the reference scenario, but rather increase, by 52 million hectares, driven by  incentives  to  reduce  deforestation  and  to  increase  afforestation,  as  well  as  by  the  greater  biomass  demand increasing the value of the standing forests compared to a cleared one. Most of the grassland  sparing, 78%, would occur in Sub‐Saharan Africa and Latin America. 61% of the total forest loss would  be avoided in Latin America. With limited bioenergy capacity under the LimBio scenario, an additional  183 million hectares of natural land would be spared mostly because of reduced area of grasslands but  also because of 35 million hectares less required for energy plantations. The results are similar for both  SSPs.  4.2.6. Socioeconomic impacts  Technology  assumptions  play  an  important  role  in  the  evolution  of  agricultural  prices  under  the  stabilization  scenarios.  For  instance  under  SSP4,  crop  prices  in  the  FullTech  scenario  would  be  4%  higher by 2030 than in the reference case, but the increase would be 1% and 7% under the LowEI and  LimBio scenarios, respectively. Livestock product prices would be also 4% to 15% higher compared to  the reference scenario,  and the most  affected commodity would be beef with higher prices  by 8% to  28%  globally.  Overall,  agricultural  commodity  prices  would  grow  by  3%  to  12%.  The  effects  on  prices  would  be  much  more  pronounced  by  2080.  Where  in  the  worst  scenario,  LimBio,  global  crop  prices  would  be  higher  by  about  80%  compared  to  the  reference  level,  and  livestock  prices  would  be  up  to  140% higher. These results have very similar patterns to those obtained by Reilly et al. (2012).   33    The  rather  moderate  aggregate  effects  by  2030  can  be  more  pronounced  on  the  regional  level,  reflecting the relative GHG efficiency of the different regions (Figure 19). For instance, while beef prices  would increase by just about 10% in Western Europe or North America, they would increase by more  than  40%  in  Latin  America  and  in  Sub‐Saharan  Africa  under  the  FullTech  scenario,  with  strong  implications  for  local  consumers.  Regional  results  also  reveal  different  patterns  across  SSPs,  in  particular  for  Latin  America  and  Asian  regions.  SSP5  impacts  are  in  these  cases  relatively  higher  than  in SSP4 for all stabilization scenarios. This is due in particular to the higher share of livestock products  in human diets, whose prices are strongly hit by the mitigation measures.    Figure 19 Change in food prices in the different stabilization scenarios compared to the reference SSP4 and SSP5, at global  and regional level [%].Price indexes are aggregated across crops and livestock product using 2000 base year production.  Price  increases  in  the  mitigation  scenarios  are  related  both  to  the  increased  competition  for  land  for  carbon sequestration (afforestation, avoided deforestation) and for biomass production, as well as to  the  carbon  tax  directly  increasing  the  production  costs.  Overall  impacts  on  farmer  revenues  will  depend on whether they can benefit from the increased land rent (Zekarias et al., 2013) and on their  GHG emissions efficiency which will become a part of their comparative advantage. On the consumer  side,  however,  such  mitigation  policies  would  have  negative  effects  on  food  availability  through  the  increased food prices.  When looking at final food availability, the impact of agricultural prices appears strong for all mitigation  scenarios  (see  Figure  20).  The  mitigation  scenario  FullTech,  would  reduce  the  global  food  availability  growth by 68% under SSP4 and by 27% under SSP5. In the scenario with limited bioenergy availability,  LimBio, food availability in 2030 would be under the SSP4 scenario even slightly lower than in 2000.   34       Figure 20 Relative change in global food consumption level in the alternative stabilization scenarios compared to the  reference by 2030 [kcal per capita per day]. Both crop and livestock products are considered.  Regional  patterns  illustrate  the  differentiated  impacts  between  regions  with  high  food  demand  resilience and more vulnerable ones (Figure 21). While North America, Western Europe and Developed  Pacific would see food availability reduced by less than 1% under FullTech compared to the reference,  LMI regions would be affected by a reduction between 2 and 3% already in 2030. The impacts are even  higher  for  the  LimBio  scenario,  with  around  5%  of  consumption  loss  for  South  Asia,  Eastern  Asia  &  Pacific  and  Sub‐Saharan  Africa.  Overall,  the  effects  of  mitigation  policies  on  food  availability  seem  rather small at this time horizon, but they would become more important as carbon price and demand  for  bioenergy  are  projected  to  increase  more  substantially  over  time.  For  instance  under  SSP4,  high  income regions would see calorie availability reduced by about 5% by 2080, and the LMI regions by 10‐ 15%.  Impacts  globally  appear  much  higher  under  SSP4,  due  to  the  limited  possible  trade  adjustments  and  the  more  elastic  demand  due  to  lower  GDP  per  capita  in  LMI  regions.  When  examining  to  regional  results  however,  effects  appear  more  ambivalent  depending  on  the  region.  Most  regions  are  more  severely  affected  by  the  mitigation  policies  under  SSP5  in  relative  terms,  to  the  exception  of  Sub‐ Saharan  Africa  that  experience  a  greater  reduction  of  food  demand  under  SSP4.  However,  because  food consumption for these regions is higher under SSP5 baseline (by 7% globally in 2030, and by 20%  in  the  case  of  Sub‐Saharan  Africa),  the  same  relative  impact  from  mitigation  has  more  adverse  implication  under  SSP4.  For  instance,  in  Sub‐Saharan  Africa,  food  availability  improvement  on  the  2000‐2030 period is reduced by 53% under FullTech with SSP4 and ends at 2345 kcal/cap/day in 2030.  Under  FullTech  with  SSP5,  the  growth  is  only  reduced  by  13%,  resulting  in  food  supply  of  2830  kcal/cap/day in 2030.  35      Figure 21 Change in food consumption level in the different mitigation scenarios, compared to the reference SSP4 and SSP5,  at regional level    4.3. Comparison climate impacts vs mitigation  Both  climate  change  impact  and  climate  change  mitigation  were  shown  to  affect  agricultural  prices  and food consumption. However, as can be seen in Figure 22, the effects of these scenarios are rather  limited  in  the  medium  term.  In  2030,  effects  of  climate  change  are  significant  only  when  effects  of  elevated  CO2  concentration  are  not  taken  into  account.  For  their  part,  stabilization  scenarios  lead  to  food availability losses in the range of 50‐100 kcal/cap/day, except for the case of low energy intensity.  As observed above, the two RCPs are quite undifferentiated at that time horizon, and the effect of SSPs  is also less discriminating.   In  the  long  run,  food  availability  would  suffer  from  the  potentially  strong  effects  of  an  idealized  mitigation policy taxing all GHG emissions without differentiating among the sectors or regions. Such  a policy, corresponding to a carbon price of $200 to $960 per ton of CO2e by 2080, would lead to food  availability reduction in the range 200‐400 kcal/cap/day under SSP5, and up to 500 kcal/cap/day under  the SSP4 scenario. Because of the higher reference level in SSP5, the food availability would with 3166  kcal/cap/day  remain  well  above  the  2000  level  of  2700  kcal/cap/day  even  for  the  LimBio  scenario.  However, under SSP4, it would go down to 2592 kcal/cap/day in the FullTech scenario, and even 2440  kcal/cap/day  in  the  LimBio  scenario,  which  are  levels  below  the  2000  average  value.  Climate  change  impacts also show negative effects, not much differentiated across SSPs. But the food availability losses  do not exceed 200 kcal/cap/day, and thus remain lower than losses due to climate mitigation.  These  results  should  however  be  interpreted  with  some  prudence,  due  to  the  large  number  of  uncertainties in the climate change impacts, and to the “naive” mitigation policy design implemented  in the model where a uniform tax is applied to all the emission sectors and its revenue stays outside of  36    the  sector  both  on  the  producer  and  on  the  consumer  side.  We  will  discuss  in  the  next  section  the  differential effect of including different subsets of the mitigation strategies under the tax scheme. And  in the conclusion we will return to the discussion of the use of carbon tax revenues.    Figure 22 Change in food consumption by 2030 and 2080 for all the climate change impact and stabilization scenarios  compared to the reference scenario, at global level, under SSP4 and SSP5 [kcal per capita per day].    5. Discussion  5.1. Climate change impact uncertainty   The results in this paper provide an overview of how climate change impacts can affect different world  regions depending on the  level of  greenhouse gas emissions  in the  future  and the background  socio‐ economic  context.  These  results  need  however  to  be  put  in  perspective  with  other  findings  of  the  literature, owing to an important number of sources of uncertainties.  37    One  important  source  of  uncertainty  is  the  response  of  the  climate  to  change  in  GHG  atmospheric  concentration,  as  well  as  the  resulting  patterns  of  change  in  terms  of  precipitation  and  temperature  changes.  We  used  in  this  paper  results  from  five  GCMs  but  a  larger  set  of  results  is  produced  by  the  CMIP5  community  (see  full  list  and  results  overview  in  (Collins  et  al.,  2013)).  Uncertainties  for  projections  are  large  in  these  models,  related  to  various  processes  difficult  to  model  and  whose  net  effect remain largely uncertain: e.g., the dynamics of cloudiness (in particular in the tropics), the role  of surface albedo, or climate induced changes in carbon fluxes (Andrews et al., 2012; Vial et al., 2013;  Friedlingstein  et  al.,  2014).  As  an  illustration,  although  the  projected  changes  in  global  mean  temperature are much  less uncertain compared to regional  patterns or precipitation changes, CMIP5  models estimate such a global temperature increase to range between 2.1 and 4.7 °C (Andrews et al.,  2012)  for  a  given  degree  of  radiative  forcing  (quadrupling).  As  detailed  in  section  3.2,  our  climate  change scenarios were specifically selected to span a large set of climate responses, and this source of  uncertainty should be kept in mind when looking at the average results on a RCP.  The second source of uncertainty stems from the modeling of the crop responses themselves. For this  paper,  we  relied  on  only  one  biophysical  model,  EPIC.  However,  as  illustrated  in  Rosenzweig  et  al.  (2014),  the  most  commonly  used  biophysical  models  predict  very  different  responses  to  change  in  temperature  and  precipitation  under  high  global  warming.  A  pattern  commonly  observed  in  crop  impact research is a small increase in crop yields in high and middle latitudes under low to moderate  global warming and negative impact in tropical areas. When large ensemble of models are compared,  impacts by 2050 on major crops remain within the range ‐25%‐+10% for four fifths of the projections  (Porter  et  al.,  2014).  However,  when  looking  at  details  per  crop  and  management  type  (low  or  high  input, irrigation), results can vary considerably depending on model parameterization (Rosenzweig et  al.,  2014).  One  important  parameter  for  instance  appears  to  be  the  modeling  of  nitrogen  stress  and  the consideration of historical fertilization patterns. To this extent, our modeling framework explicitly  takes into account the diversity of management systems and their specific response to climate change  (Leclère et al., 2014).   Another important source of uncertainty at the crop level is the influence of elevated atmospheric CO2  concentration.  According  to  the  IPCC,  when  CO2  effects  are  taken  into  account,  crop  prices  are  “as  likely as not”, with range of expected responses from ‐30% to + 45% (Porter et al., 2014). Recent studies  illustrate that CO2 effects are not only likely to buffer a part of the impact for crops, but also to boost  grassland productivity, with important implications for the livestock sector. Havlík et al. (2015) report  a global average effect of climate change of +12.2% on grass yield globally using the EPIC model,  and  +45% with the LPJmL model for a RCP8.5 scenario with CO2 effects by 2050. Without CO2 effects, these  impacts would be +2% and +7%, respectively. However, as emphasized by Rosenzweig et al., dispersion  across model results are much higher with CO2 effects than without, and substantial additional efforts  should be devoted to CO2 effects modeling. Additionally, there is some indication that crop quality, in  terms  of  nutrient  content,  may  decrease  under  CO2  effects,  which  would  moderate  the  expected  benefits of yield increases (Myers et al., 2014). For these two reasons, the RCP8.5* scenario that does  not include the effects of elevated CO2 concentration is an important counterfactual to consider in this  paper, based here on the HadGEM2‐ES model.  There are however some other sources of yield impacts that are absent or imperfectly represented in  our modeling framework and could lead to either higher or lower climate change biophysical impacts.  Some  management  responses  are  partially  reflected  in  a  crop  model  such  as  EPIC  (adjustment  of  38    planting dates, inputs of fertilizer for high input systems, periods of harvest), but more detailed studies  suggest that this gain could be higher, for example if including switch among existing cultivars (Leclère  et al., 2013; Osborne et al., 2013). While this would place our results on the pessimistic range, including  the impact of changes in water resource availability and droughts would go in the opposite direction:  while we don’t capture them, literature based on observation has reported frequent underestimation  of gridded simulation methods to predict crop response to extreme events (Lobell et al., 2011; Lobell  et al., 2014). Similarly, additional negative impacts not accounted for include: rising tropospheric ozone  concentration, and potentially higher occurrence of pests and diseases, or increased competition with  weeds (Porter et al., 2014). Furthermore, impacts of climate change on livestock are considered here  through  the  feed  availability  channel  only,  whereas  many  other  channels  could  also  influence  the  future  of  the  sector,  in  particular  the  role  of  heat  and  water  stress  on  the  productivity  and  mortality  rate of animals, and the risk of increased spread of vector‐borne diseases (Havlík et al., 2015).  For  all  the  reasons  above,  the  biophysical  impacts  of  climate  change  are  subject  to  a  relatively  high  uncertainty, although some large patterns remain observed. As an illustration, Leclère et al. (2014) try  to  disentangle  in  their  modeling  analysis  the  signal‐to‐noise  ratio  associated  with  the  biophysical  shocks coming from the climate change uncertainty. They find negative impacts on crop yield for North  America (excl. Canada), Brazil, Sub‐Saharan Africa and most of Eastern and South Asia. However, only  for Brazil, the signal appears higher than the noise and the negative impact considered as robust across  scenarios. The robustness of economic response in models is for this reason limited, and is additionally  affected by their own intrinsic parameterization uncertainty, as evidenced by the diversity of economic  model specification and parameterization.  Several  comparison  exercises  looked  at  how  different  economic  models  respond  to  similar  sets  of  climate  scenarios  to  understand  where  the  largest  sources  of  uncertainty  lie  in  economic  impact  assessments.  In  the  framework  of  the  ISI‐MIP  project,  Nelson  et  al.  (2014)  compared  the  economic  responses  of  9  global  economic  models  applied  to  agricultural  issues,  including  GLOBIOM.  They  showed that models tend to increase the spread of biophysical input shocks when coming to variables  such  as  final  yield,  area  and  production  responses,  but  that  consumption  responses  were  much  less  dispersed  than  the  input.  Models  attributed  differently  the  adjustments  to  the  shock  across  the  different  adaptation  channels  in  the  model,  management,  expansion,  trade  and  demand.  Most  computable  general  equilibrium  models  (CGEs)  showed  less  reaction  to  the  climate  shock  (average  below  +25%  after  equilibrium  at  horizon  2050  for  a  RCP8.5  without  CO2  effects).  Partial  equilibrium  models (with the exception of GCAM) and the CGE MAGNET showed average responsiveness in prices  above +25% for the same shock, with the strongest price sensitivity for MAGPIE (Nelson et al.), Fig S5).  In  response  to  price  changes,  adjustments  differed  across  models,  AIM,  FARM,  GCAM,  and  MAGNET  adjusting  mainly  through  area  change,  MAGPIE  mainly  through  endogenous  yield  change,  and  ENVISAGE,  GLOBIOM,  GTEM  relying  almost  equally  on  the  two  effects.  Contribution  from  trade  to  absorption  of  the  shock  was  also  very  different  across  models  (Nelson  et  al.),  Fig  S13  and  S14):  five  models predicted limited trade adjustments (all CGEs except MAGNET, as well as MAGPIE), two models  moderate trade adjustments (MAGNET, IMPACT) and two models large trade adjustments (GLOBIOM,  GCAM). In the case of GLOBIOM, it is noteworthy that the trade setting for the comparison exercise is  the same as considered for this paper for the integrated trade representation of the SSP5 scenario.  The  final  impact  on  food  consumption  in  Nelson  et  al.  (2014)  was  estimated  to  be ‐3%  for  RCP8.5  by  2050, under SSP2. The climate scenarios used were considered without CO2 effects but included a large  39    set  of  both  climate  (5)  and  crop  (7)  models    In  the  analysis  of  the  present  paper,  using  five  climate  models and one single crop model, we obtain by 2050 a global impact of ‐4.7% for SSP4 and ‐2.8% for  SSP5  (Figure  10).  Our  estimates  therefore  appear  consistent  with  Nelson  et  al.  (2014),  although  they  represent for us the upper bound of our result ranges, due to the absence of CO2 effects. Geographical  distribution of effects also show a more contrasted picture in terms of specific impact for each region,  with Sub‐Saharan Africa and South Asia more severely hit than the world average under RCP8.5 (Figure  23). More insight into differences across food demand responses to climate shocks is provided by Valin  et al. (2014), which compares the same models with a deeper view on the modeling specifications of  food  demand.  This  paper  illustrated  that  GLOBIOM  responses  in  terms  of  food  demand  impact  were  similar in magnitude to those of the IMPACT model, also used in prior climate change analysis (Nelson,  2009),  but  they  were  higher  by  around  one  half  of  the  overall  model  average  (Fig  8.  in  (Valin  et  al.,  2014 ). For climate shock models derived from the LPJmL crop model, IMPACT and GLOBIOM estimated  an  impact  of  food  demand  of ‐2%  to ‐3%  by  2050  compared  to  no  climate  change,  whereas  for  the  DSSAT  crop  models,  impacts  were  at ‐5%  for  both  models  (see  Müller  and  Robertson  (2014),  for  the  analysis  of  these  crop  models  results).  Only  CGE  models  predicted  impacts  of  magnitude  as  low  as ‐ 1%, with the exception of GCAM and MAGPIE which did not model demand adjustments.     Figure 23. Impact on food prices of the climate change impact scenarios, at different time horizons. The colored bars  indicate the average results for the 5 GCMs. The whiskers represent the range of results across the GCMs. The black dots  show the results of the RCP8.5* scenario with the HadGEM2‐ES model (no CO2 effects).    5.2. Trade‐offs around sector coverage of mitigation policies  The stabilization scenarios analyzed above corresponded to an idealized mitigation policy where GHG  emissions  from  all  economic  sectors  and  all  regions  were  taxed  with  a  unique,  cost‐efficient  carbon  price  from  2010  onwards.  This  is  not  a  realistic,  and  probably  even  not  a  desirable  scenario.  Implementation  of  mitigation  policies  in  different  regions  and  different  sectors  represents  various  degrees  of  challenge.  Furthermore,  ethical  considerations  risk  of  negative  side  effects  may  lead  to  a  temporary  exemption  of  a  region  or  a  sector  from  a  general  mitigation  policy.  The  AFOLU  sector  together with biomass for energy production can be considered as such sensitive sectors. Agriculture  40    is included because of its direct link to basic human needs in terms of food but also because of being  the  main  source  of  livelihood  for  most  of  the  poor.  Land  use  and  land  use  change  are  also  directly  linked with biodiversity and the poor but present considerable challenges in terms of monitoring and  implementation in general. Havlík et al. (2014) showed how different the carbon price effects on food  availability  can  be  depending  on  whether  a  carbon  price  targets  non‐CO2  emissions  from  agriculture  or  CO2  emissions  from  land  use  change.  Finally,  biomass  and  its  potential  competition  with  food  and  biodiversity for land and water have been extensively discussed in the literature.   In order to  get  further  insight in  this  question,  we  have considered three  alternative scenarios to  the  idealized  policy  case  under  FullTech  technology  assumption:  FullTechAgr  –  a  variant  of  the  FullTech  scenario with bioenergy demand maintained at the level of the reference scenario without mitigation,  and carbon price applied only to non‐CO2 emissions from the agricultural sector; FullTechLuc – similar  as  FullTechAgr  but  carbon  price  applied  only  to  CO2  emissions  from  land  use  change  and  forest  management; and FullTechBio – bioenergy demand corresponds to the stabilization scenario FullTech,  but  carbon  price  is  not  applied  on  AFOLU  emissions.  The  effects  of  these  scenarios  on  food  consumption are illustrated in Figure 24.  In terms of AFOLU emissions, implementing the carbon price solely on emissions from agriculture has  almost no effect, as only 13% of the abatement achieved under the idealized FullTech scenario by 2030  is  reached.  On  the  other  hand,  implementing  carbon  tax  on  emissions  from  land  use  change  alone  provides more than 90% of the abatement achieved under FullTech. This comes as no surprise, since a  large majority of the emission reductions came under FullTech by 2030 from avoided land use change.  Implementing the bioenergy mandate alone would lead to increased emissions from land use change  by some 5% compared to the reference scenario without mitigation policy. This risk is well recognized  in the literature on ILUC (Induced Land Use Change), particularly  for biofuels, but has been discussed  also  by  Wise  et  al.  (2009)  in  the  Integrated  Assessment  Modeling  context.  Since  in  our  framework  bioenergy  demand  is  driven  by  the  bioenergy  mandates  only,  the  amount  of  biomass  supplied  in  FullTechAgr and FullTechLuc scenarios is the same as in the reference scenario without climate change,  while it corresponds to the FullTech level in the FullTechBio scenario.  Agricultural commodity prices would be affected very differently depending on the targeted sector. If  emissions from agriculture only were targeted, the impact on prices would be about half compared to  the  idealized  policy  implementation  by  2030.  Targeting  emissions  from  land  use  change  would  have  almost  no  effect  on  crop  prices,  and  also  the  effect  on  livestock  prices  would  be  just  about  a  third  compared to the full implementation. By 2030, the effect of the bioenergy mandate would stay below  1%  for  both  crop  and  livestock  prices.  We  have  shown  above  that  the  FullTech  stabilization  scenario  under SSP4 would remove almost 70% of the food availability growth which would otherwise happen  between  2000  and  2030.  If  only  agricultural  emissions  were  targeted,  FullTechAgr,  37%  of  the  reference  increase  would  still  be  lost.  From  this  perspective,  the  FullTechLuc  scenario  appears  very  attractive because 80% of the reference food availability growth is achieved, while more than 90% of  the AFOLU emissions abatement is also achieved. Hence, the cost of abatement in the land use change  sector in terms of lost food availability is relatively low. This result corresponds well to the findings in  Havlík  et  al.  (2014)  as  presented  in  the  Total  Abatement  Calorie  Cost  (TACC)  framework.  Finally,  the  bioenergy mandate only, FullTechBio scenario, has by 2030 also  a  limited impact on food availability,  less  than  15%  loss  of  the  reference  scenario  growth.  This  result  is  in  line  with  Lotze‐Campen  et  al.  (2014)  who  find  that  even  substantial  demand  for  biomass  for  energy  use,  has  on  its  own  negligible  41    effects  on  agricultural  markets  when  compared  with  climate  change  impacts.  Hence,  climate  change  mitigation through large scale biomass deployment seems from the perspective of food availability to  be the most efficient option among the three possibilities considered above.  There  are  many  other  options  how  to  accommodate  stabilization  goals  with  overall  development  objectives.  One  obvious  is  delayed  participation  of  some  developing  regions  where  the  mitigation  potential is low but scope for negative effects from mitigation constraints are potentially high. Also the  idealized implementation of the mitigation policy in the form of a tax in the AFOLU sector would most  likely  face some  practical difficulties, from  an acceptability as well as from  an equity standpoint. One  of  the  most  advanced  initiatives  in  this  sector  is  REDD+  (Reducing  emissions  from  deforestation  and  forest degradation, and foster conservation, sustainable management of forests, and enhancement of  forest  carbon  stocks)  which  intends  to  rather  positively  incentivize  countries  to  take  actions  to  slow  down  or  revert  forest  carbon  stock  decline.  Within  this  framework,  Cohn  et  al.  (2014)  analyzed  the  effect on mitigation of emissions from deforestation through payments for intensification of grassland  management  in  Brazil.  They  found  that  despite  the  theoretically  possible  rebound  effect,  this  policy  would  contribute  to  global  emissions  reduction.  Furthermore,  the  authors  found  that  such  a  policy  would  achieve  its  objectives  even  if  implemented  unilaterally,  by  Brazil  alone,  and  thus  provides  arguments  for  regions  to  progress  with  the  mitigation  agenda  even  before  a  global  comprehensive  policy agreement is reached.    Figure 24. Change in food consumption in the FullTech scenario and its decomposed effects, compared to the reference SSP4  and SSP5, at regional levels.  6. Conclusion  Climate change will drive significant changes in the agricultural and food systems over the next century.  We show in this paper how impacts can differ depending on the magnitude of GHG emission increase,  but also how the choice of climate model and some assumptions on crop sensitivity to environmental  conditions such as CO2 concentration may influence the results. Impacts vary across regions and  low  42    income  countries  are  relatively  more  affected  than  some  other  regions  due  to  their  geographical  location, and to the higher vulnerability of their food consumer to change in agricultural prices.  The agriculture and forestry sectors will likely be increasingly asked to contribute to mitigation efforts  as well. This participation to achieve GHG reductions could present opportunities for land use sectors,  with  new  demand  for  biomass,  potential  payments  for  carbon  sequestration  and  higher  margins  for  producers.  However,  mitigation  policies  could  also  bring  significant  challenges,  because  production  costs will also increase with expansion of the production, and the deployment of new technologies will  require  some  significant  restructuring  of  the  sectors.  More  worrying,  the  consumers  will  be  more  directly affected by the increased market prices, with potential challenges for food security.  Comparing the climate change impacts on food availability with the effects of mitigation, if mitigation  is not implemented carefully, it could potentially bring worse effects for food availability than climate  change  itself,  at  least  in  the  medium  term.  Hence,  a  careful  design  of  mitigation  policies  needs  to  be  adopted  by  targeting  priority  sectors  and  sources  where  emission  abatement  can  be  achieved  at  lowest  costs,  without  hampering  food  provision.  The  contribution  of  the  poorest  regions  to  such  scheme  should  be  envisaged  prudently,  in  order  to  avoid  a  double  burden  for  people  already  facing  the  most  severe  climate  change  impact  challenges.  On  the  other  side,  the  carbon  tax  revenue  represents a potentially substantial source of new fiscal income, which if managed properly, could be  used  for  funding  of  direct  development  programs  and  hence  converted  from  a  thread  to  an  opportunity for the poor.  This  study  presents  a  first  attempt  to  provide  consistent  quantitative  assessment  of  climate  change  impacts and mitigation in agriculture and forestry on markets and food availability in low and medium  income countries. Future improvements could go in several directions. For instance, we have ignored  the combined effects of climate change and mitigation. We are convinced that this remains a second  order  effect  of  the  extreme  climate  scenarios  considered  by  the  present  paper,  however  if  intermediate scenarios such as RCP4.5 and RCP6.0 with non‐negligible aspects of both climate change  impacts  and  mitigation  were  to  be  considered,  the  two  phenomenon  might  represent  important  feedbacks; e.g. climate change impacts reducing biomass productivity and hence making the provision  of the bioenergy sector more expensive versus afforestation occupying vast areas of land making it not  available for crop area expansion to moderate the negative climate impacts.   To  conclude,  the  projected  effects  of  climate  change  and  mitigation  on  agricultural  markets  raise  important issues for food security in the long run, but remain more limited in the medium term horizon  of  2030,  providing  opportunities  for  low‐  and  middle‐income  countries  to  pursue  immediate  development needs and thus prepare for later periods when adaptation needs and mitigation efforts  will become the greatest.      References  Alexandratos, N., Bruinsma, J., 2012. World Agriculture Towards 2030/2050: The 2012 Revision. Food  and Agriculture Organization of the United Nations, Rome.  43    Andrews, T., Gregory, J.M., Webb, M.J., Taylor, K.E., 2012. Forcing, feedbacks and climate sensitivity in  CMIP5 coupled atmosphere‐ocean climate models. Geophysical Research Letters 39, n/a‐n/a.  Beach, R.H., DeAngelo, B.J., Rose, S.K., Li, C., Salas, W., DelGrosso, S.J., 2008. Mitigation potential and  costs for global agricultural greenhouse gas emissions. Agricultural Economics 38, 109‐115.  Böttcher, H., Frank, S., Havlík, P., Elbersen, B., 2013. Future GHG emissions more efficiently controlled  by  land‐use  policies  than  by  bioenergy  sustainability  criteria.  Biofuels,  Bioproducts  and  Biorefining 7, 115‐125.  Burney,  J.A.,  Davis,  S.J.,  Lobell,  D.B.,  2010.  Greenhouse  gas  mitigation  by  agricultural  intensification.  Proceedings of the National Academy of Sciences 107, 12052‐12057.  Cohn, A.S., Mosnier, A., Havlík, P., Valin, H., Herrero, M., Schmid, E., O’Hare, M., Obersteiner, M., 2014.  Cattle ranching intensification in Brazil can reduce global greenhouse gas emissions by sparing  land from deforestation. Proceedings of the National Academy of Sciences 111, 7236‐7241.  Collins,  M.,  Knutti,  R.,  Arblaster,  J.,  Dufresne,  J.‐L.,  Fichefet,  T.,  Friedlingstein,  P.,  Gao,  X.,  Gutowski,  W.J.,  Johns,  T.,  Krinner,  G.,  Shongwe,  M.,  Tebaldi,  C.,  Weaver,  A.J.,  Wehner,  M.,  2013.  Long‐ term  Climate  Change:  Projections,  Commitments  and  Irreversibility.  In:  Stocker,  T.F.,  Qin,  D.,  Plattner,  G.K.,  Tignor,  M.,  Allen,  S.K.,  Boschung,  J.,  Nauels,  A.,  Xia,  Y.,  Bex,  V.,  Midgley,  P.M.  (Eds.),  Climate  Change  2013:  The  Physical  Science  Basis.  Contribution  of  Working  Group  I  to  the  Fifth  Assessment  Report  of  the  Intergovernmental  Panel  on  Climate  Change.  Cambridge  University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, pp. 1029‐1136.  Cramer,  W.,  Kicklighter, D.W., Bondeau, A., Iii,  B.M.,  Churkina,  G.,  Nemry, B.,  Ruimy, A.,  Schloss, A.L.,  Intercomparison,  T.P.O.T.P.N.M.,  1999.  Comparing  global  models  of  terrestrial  net  primary  productivity (NPP): overview and key results. Global Change Biology 5, 1‐15.  de Vries, M., de Boer, I.J.M., 2010. Comparing environmental impacts for livestock products: A review  of life cycle assessments. Livestock Science 128, 1 ‐ 11.  Frank, S., Böttcher, H., Havlík, P., Valin, H., Mosnier, A., Obersteiner, M., Schmid, E., Elbersen, B., 2013.  How  effective  are  the  sustainability  criteria  accompanying  the  European  Union  2020  biofuel  targets? GCB Bioenergy 5, 306‐314.  Friedlingstein, P., Meinshausen, M., Arora, V.K., Jones, C.D., Anav, A., Liddicoat, S.K., Knutti,  R.,  2014.  Uncertainties in CMIP5 climate projections due to carbon cycle feedbacks. Journal of Climate  27, 511‐526.  Geist, H.J., Lambin, E.F., 2002. Proximate causes and underlying driving forces of tropical deforestation.  BioScience 52, 143‐150.  Gibbs,  H.K.,  Ruesch,  A.S.,  Achard,  F.,  Clayton,  M.K.,  Holmgren,  P.,  Ramankutty,  N.,  Foley,  J.A.,  2010.  Tropical  forests  were  the  primary  sources  of  new  agricultural  land  in  the  1980s  and  1990s.  Proceedings of the National Academy of Sciences 107, 16732‐16737.  Havlík,  P.,  Leclère,  D.,  Valin,  H.,  Herrero,  M.,  Schmid,  E.,  Soussana,  J.‐F.,  Müller,  C.,  Obersteiner,  M.,  2015.  Global  climate  change,  food  supply  and  livestock  production  systems:  A  bioeconomic  analysis.  In:  Elbehri,  A.  (Ed.),  Climate  change  and  food  systems:  global  assessments  and  implications for food security and trade. Food Agriculture Organization of the United Nations  (FAO), Rome.  44    Havlík,  P.,  Schneider,  U.A.,  Schmid,  E.,  Böttcher,  H.,  Fritz,  S.,  Skalský,  R.,  Aoki,  K.,  De  Cara,  S.,  Kindermann,  G.,  Kraxner,  F.,  Leduc,  S.,  McCallum,  I.,  Mosnier,  A.,  Sauer,  T.,  Obersteiner,  M.,  2011. Global land‐use implications of first and second generation biofuel targets. Energy Policy  39, 5690‐5702.  Havlík, P., Valin, H., Herrero, M., Obersteiner, M., Schmid, E., Rufino, M.C., Mosnier, A., Thornton, P.K.,  Böttcher, H., Conant, R.T., Frank, S., Fritz, S., Fuss, S., Kraxner, F., Notenbaert, A., 2014. Climate  change mitigation through livestock system transitions. Proceedings of the National Academy  of Sciences 111, 3709‐3714.  Havlík,  P.,  Valin,  H.,  Mosnier,  A.,  Obersteiner,  M.,  Baker,  J.S.,  Herrero,  M.,  Rufino,  M.C.,  Schmid,  E.,  2013. Crop Productivity and the Global Livestock Sector: Implications for Land Use Change and  Greenhouse Gas Emissions. American Journal of Agricultural Economics 95, 442‐448.  Herrero, M., Havlík, P., McIntire, J., Palazzo, A., Valin, H., 2014. African Livestock Futures: Realizing the  potential of livestock for food security, poverty reduction and the environment in Sub‐Saharan  Africa. Office of the Special Representative of the UN Secretary General for Food Security and  Nutrition and the United Nations System Influenza Coordination.  Herrero, M., Havlík, P., Valin, H., Notenbaert, A., Rufino, M.C., Thornton, P.K., Blümmel, M., Weiss, F.,  Grace, D., Obersteiner, M., 2013. Biomass use, production, feed efficiencies, and greenhouse  gas emissions from global livestock systems. Proceedings of the National Academy of Sciences  110, 20888‐20893.  Hristov, A.N., Oh, J., Lee, C., Meinen, R., Montes, F., Ott, T., Firkins, J., Rotz, A., Dell, C., Adesogan, A.,  Yang,  W.,  Tricarico,  J.,  Kebreab,  E.,  Waghorn,  G.,  Dijkstra,  J.,  Oosting,  S.,  2013.  Mitigation  of  greenhouse gas emissions in livestock production – A review of technical options for non‐CO2  emissions. Food and Agriculture Organization of the United Nations, Rome, Italy.  IIASA, 2015. SSP Database v1.  IPCC,  2013. Climate Change 2013: The  Physical  Science Basis.  Contribution of  Working Group I to  the  Fifth  Assessment  Report  of  the  Intergovernmental  Panel  on  Climate  Change.  Cambridge  University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.  IPCC, 2014a. Climate Change 2014: Impacts, Adaptation, and Vulnerability. Part A: Global and Sectoral  Aspects.  Contribution  of  Working  Group  II  to  the  Fifth  Assessment  Report  of  the  Intergovernmental  Panel  on  Climate  Change.  Cambridge  University  Press,  Cambridge,  United  Kingdom and New York, NY, USA.  IPCC, 2014b. Climate Change 2014: Mitigation of Climate Change. Contribution of Working Group III to  the  Fifth  Assessment  Report  of  the  Intergovernmental  Panel  on  Climate  Change.  Cambridge  University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.  Kindermann,  G.,  Obersteiner,  M.,  Sohngen,  B.,  Sathaye,  J.,  Andrasko,  K.,  Rametsteiner,  E.,  Schlamadinger,  B.,  Wunder,  S.,  Beach,  R.H.,  2008a.  Global  cost  estimates  of  reducing  carbon  emissions  through  avoided  deforestation.  Proceedings  of  the  National  Academy  of  Sciences  105, 10302.  Kindermann,  G.E.,  McCallum,  I.,  Fritz,  S.,  Obersteiner,  M.,  2008b.  A  global  forest  growing  stock,  biomass and carbon map based on FAO statistics. Silva Fennica 42, 387.  45    Kriegler, E., Weyant, J., Blanford, G., Krey, V., Clarke, L., Edmonds, J., Fawcett, A., Luderer, G., Riahi, K.,  Richels,  R.,  Rose,  S.,  Tavoni,  M.,  van  Vuuren,  D.,  2014.  The  role  of  technology  for  achieving  climate  policy  objectives:  overview  of  the  EMF  27  study  on  global  technology  and  climate  policy strategies. Climatic Change 123, 353‐367.  Lauri,  P.,  Havlík,  P.,  Kindermann,  G.,  Forsell,  N.,  Böttcher,  H.,  Obersteiner,  M.,  2014.  Woody  biomass  energy potential in 2050. Energy Policy 66, 19 ‐ 31.  Leclère, D., Havlík, P., Fuss, S., Schmid, E., Mosnier, A., Walsh, B., Valin, H., Herrero, M., Khabarov, N.,  Obersteiner,  M.,  2014.  Climate  change  induced  transformations  of  agricultural  systems:  insights from a global model. Environmental Research Letters 9, 1748‐9326.  Leclère,  D.,  Jayet,  P.‐A.,  De  Noblet‐Ducoudré,  N.,  2013.  Farm‐level  Autonomous  Adaptation  of  European Agricultural Supply to Climate Change. Ecological Economics 87, 1–14.  Lobell,  D.B.,  Roberts,  M.J.,  Schlenker,  W.,  Braun,  N.,  Little,  B.B.,  Rejesus,  R.M.,  Hammer,  G.L.,  2014.  Greater Sensitivity to Drought Accompanies Maize Yield Increase in the U.S. Midwest. Science  344, 516‐519.  Lobell, D.B., Schlenker, W., Costa‐Roberts,  J.,  2011. Climate Trends  and  Global  Crop Production Since  1980. Science 333, 616‐620.  Lotze‐Campen,  H.,  von  Lampe,  M.,  Kyle,  P.,  Fujimori,  S.,  Havlik,  P.,  van  Meijl,  H.,  Hasegawa,  T.,  Popp,  A.,  Schmitz,  C.,  Tabeau,  A.,  Valin,  H.,  Willenbockel,  D.,  Wise,  M.,  2014.  Impacts  of  increased  bioenergy  demand  on  global  food  markets:  an  AgMIP  economic  model  intercomparison.  Agricultural Economics 45, 103‐116.  Lutz, W., Butz, W.P., KC, S., 2014. World Population & Human Capital in the Twenty‐first Century. IIASA,  Laxenburg, Austria.  McCarl,  B.A.,  Spreen,  T.H.,  1980.  Price  Endogenous  Mathematical  Programming  as  a  Tool  for  Sector  Analysis. American Journal of Agricultural Economics 62, 87‐102.  McCollum, D., Krey, V., Kolp, P., Nagai, Y., Riahi, K., 2014. Transport electrification: A key element  for  energy system transformation and climate stabilization. Climatic Change 123, 651‐664.  Mosnier,  A.,  Havlík,  P.,  Obersteiner,  M.,  Aoki,  K.,  Schmid,  E.,  Fritz,  S.,  McCallum,  I.,  Leduc,  S.,  2012.  Modeling Impact of Development Trajectories and a Global Agreement on Reducing Emissions  from Deforestation on Congo Basin Forests by 2030. Environmental and Resource Economics,  1‐21.  Mosnier,  A.,  Obersteiner,  M.,  Havlík,  P.,  Schmid,  E.,  Khabarov,  N.,  Westphal,  M.,  Valin,  H.,  Frank,  S.,  Albrecht, F., 2014. Global food markets, trade and the cost of climate change adaptation. Food  Security 6, 29‐44.  Müller,  C.,  Robertson,  R.D.,  2014.  Projecting  future  crop  productivity  for  global  economic  modeling.  Agricultural Economics 45, 37‐50.  Myers, S.S., Zanobetti, A.,  Kloog,  I., Huybers, P., Leakey, A.D., Bloom, A.J., Carlisle, E., Dietterich, L.H.,  Fitzgerald,  G.,  Hasegawa,  T.,  others,  2014.  Increasing CO2 threatens human nutrition.  Nature  510, 139‐142.  Nelson,  G.C.,  2009.  Climate  change:  Impact  on  agriculture  and  costs  of  adaptation.  Intl  Food  Policy  Research Inst.  46    Nelson,  G.C.,  Valin,  H.,  Sands,  R.D.,  Havlík,  P.,  Ahammad,  H.,  Deryng,  D.,  Elliott,  J.,  Fujimori,  S.,  Hasegawa,  T.,  Heyhoe,  E.,  Kyle,  P.,  von  Lampe,  M.,  Lotze‐Campen,  H.,  Mason  D'Croz,  D.,  van  Meijl,  H.,  van der Mensbrugghe,  D.,  Müller, C., Popp,  A., Robertson, R.,  Robinson, S., Schmid,  E.,  Schmitz,  C.,  Tabeau,  A.,  Willenbockel,  D.,  2014.  Climate  change  effects  on  agriculture:  Economic  responses  to  biophysical  shocks.  Proceedings  of  the  National  Academy  of  Sciences  111, 3274‐3279.  O’Neill, B., Kriegler, E., Riahi,  K., Ebi, K., Hallegatte, S., Carter, T., Mathur, R., Vuuren, D., 2014. A new  scenario  framework  for  climate  change  research:  the  concept  of  shared  socioeconomic  pathways. Climatic Change 122, 387‐400.  Obersteiner,  M.,  Azar,  C.,  Kauppi,  P.,  Möllersten,  K.,  Moreira,  J.,  Nilsson,  S.,  Read,  P.,  Riahi,  K.,  Schlamadinger, B., Yamagata, Y., others, 2001. Managing climate risk. Science 294, 786‐787.  Osborne,  T.,  Rose,  G.,  Wheeler,  T.,  2013.  Variation  in  the  global‐scale  impacts  of  climate  change  on  crop  productivity  due  to  climate  model  uncertainty  and  adaptation.  Agricultural  and  Forest  Meteorology 170, 183–194.  Peters, G.P., Andrew, R.M., Boden, T., Canadell, J.G., Ciais, P., Le Quere, C., Marland, G., Raupach, M.R.,  Wilson, C.,  2013.  The challenge to keep global warming  below  2  [deg]C.  Nature  Clim. Change  3, 4‐6.  Popp, A., Lotze‐Campen, H., Bodirsky, B., 2010. Food consumption, diet shifts and associated non‐CO2  greenhouse gases from agricultural production. Global Environmental Change 20, 451‐462.  Porter, J.R., Xie, L., Challinor, A.J., Cochrane, K., Howden, S.M., Iqbal, M.M., Lobell, D.B., Travasso, M.I.,  2014.  Food  security  and  food  production  systems.  In:  Field,  C.B.,  Barros,  V.R.,  Dokken,  D.J.,  Mach, K.J., Mastrandrea, M.D., Bilir, T.E., Chatterjee, M., Ebi, K.L., Estrada, Y.O., Genova, R.C.,  Girma, B., Kissel, E.S., Levy, A.N., MacCracken, S., Mastrandrea, P.R., White, L.L. (Eds.), Climate  Change  2014:  Impacts,  Adaptation,  and  Vulnerability.  Part  A:  Global  and  Sectoral  Aspects.  Contribution  of  Working  Group  II  to  the  Fifth  Assessment  Report  of  the  Intergovernmental  Panel  of  Climate  Change.  Cambridge  University  Press,  Cambridge,  United  Kingdom  and  New  York, NY, USA, pp. 485‐533‐.  Reilly, J., Melillo, J., Cai, Y.,  Kicklighter, D., Gurgel, A., Paltsev, S., Cronin, T.,  Sokolov, A., Schlosser, A.,  2012.  Using  land  to  mitigate  climate  change:  hitting  the  target,  recognizing  the  trade‐offs.  Environmental science & technology 46, 5672‐5679.  Reisinger,  A.,  Havlík,  P.,  Riahi,  K.,  Vliet,  O.,  Obersteiner,  M.,  Herrero,  M.,  2012.  Implications  of  alternative metrics for global mitigation costs and greenhouse gas emissions from agriculture.  Climatic Change, 1‐14.  Rogelj, J., Meinshausen, M., Knutti, R., 2012. Global warming under old and new scenarios using IPCC  climate sensitivity range estimates. Nature Clim. Change 2, 248‐253.  Rose,  S.K.,  Ahammad,  H.,  Eickhout,  B.,  Fisher,  B.,  Kurosawa,  A.,  Rao,  S.,  Riahi,  K.,  van  Vuuren,  D.P.,  2012. Land‐based mitigation in climate stabilization. Energy Economics, 365‐‐380.  Rosenzweig,  C.,  Elliott,  J.,  Deryng,  D.,  Ruane,  A.C.,  Müller,  C.,  Arneth,  A.,  Boote,  K.J.,  Folberth,  C.,  Glotter, M., Khabarov, N., Neumann, K., Piontek, F., Pugh, T.A.M., Schmid, E., Stehfest, E., Yang,  H.,  Jones,  J.W.,  2014.  Assessing  agricultural  risks  of  climate  change  in  the  21st  century  in  a  47    global gridded crop model intercomparison. Proceedings of the National Academy of Sciences  111, 3268‐3273.  Smith, P., Bustamante, M., Ahammad, H., Clark, H., Don, H., Elsiddig, E.A., Haberl, H., Harper, R., House,  J., Jafari, M., Masera, O., Mbow, C., Ravindranath, N.H., Rice, C.W., Aba, C.R., Romanovskaya,  A.,  Sperling,  F.,  Tubiello,  F.,  2014.  Agriculture,  Forestry  and  Other  Land  Use  (AFOLU).  Climate  Change  2014:  Mitigation  of  Climate  Change.  Contribution  of  Working  Group  III  to  the  Fifth  Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Edenhofer, O., R. Pichs‐ Madruga,  Y.  Sokona,  E.  Farahani,  S.  Kadner,  K.  Seyboth,  A.  Adler,  I.  Baum,  S.  Brunner,  P.  Eickemeier, B. Kriemann, J. Savolainen, S. Schlömer, C. von Stechow, T. Zwickel and J.C. Minx,  Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.  Smith,  P.,  Martino,  D.,  Cai,  Z.,  Gwary,  D.,  Janzen,  H.,  Kumar,  P.,  McCarl,  B.,  Ogle,  S.,  O'Mara,  F.,  Rice,  C.W.,  Scholes,  B.,  Sirotenko,  O.,  Howden,  M.,  McAllister,  T.,  Pan,  G.,  Romanenkov,  V.,  Schneider, U., Towprayoon, S., Wattenbach, M., Smith, J., 2008. Greenhouse gas mitigation in  agriculture. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences 363, 789‐813.  Stehfest,  E.,  Bouwman,  A.F.,  van  Vuuren,  D.P.,  den  Elzen,  M.,  Eickhout,  B.,  Kabat,  P.,  2009.  Climate  benefits of changing diet. Climatic Change 95, 83‐102.  Takayama,  T.,  Judge,  G.G.,  1971.  Spatial  and  temporal  price  and  allocation  models.  North‐Holland  Amsterdam.  Taylor,  K.E.,  Stouffer,  R.J.,  Meehl,  G.A.,  2011.  An  Overview  of  CMIP5  and  the  Experiment  Design.  Bulletin of the American Meteorological Society 93, 485‐498.  Thornton, P.K., van de Steeg, J., Notenbaert, A., Herrero, M., 2009. The impacts of climate change on  livestock and  livestock systems  in developing countries: A review  of what we know and what  we need to know. Agricultural Systems 101, 113‐127.  Tubiello, F.N., Amthor, J.S., Boote, K.J., Donatelli, M., Easterling, W., Fischer, G., Gifford, R.M., Howden,  M., Reilly, J., Rosenzweig,  C., 2007. Crop response to elevated CO2} and world food supply: A  comment  on  “Food  for  Thought…”  by  Long  et  al.,  Science  312:1918–1921,  2006.  European  Journal of Agronomy 26, 215 ‐ 223.  Valin,  H.,  Havlík,  P.,  Mosnier,  A.,  Herrero,  M.,  Schmid,  E.,  Obersteiner,  M.,  2013.  Agricultural  productivity  and  greenhouse  gas  emissions:  trade‐offs  or  synergies  between  mitigation  and  food security? Environmental Research Letters 8, 035019.  Valin,  H.,  Sands,  R.D.,  van  der  Mensbrugghe,  D.,  Nelson,  G.C.,  Ahammad,  H.,  Blanc,  E.,  Bodirsky,  B.,  Fujimori,  S.,  Hasegawa,  T.,  Havlík,  P.,  Heyhoe,  E.,  Kyle,  P.,  Manson‐D'Croz,  D.,  Paltsev,  S.,  Rolinski,  S.,  Tabeau,  A.,  van  Meijl,  H.,  von  Lampe,  M.,  Willenbockel,  D.,  2014.  The  Future  of  Food Demand: Understanding Differences in Global Economic Models. Agricultural Economics  45, 51‐67.  van Vuuren, D., Kriegler, E., O’Neill, B., Ebi, K., Riahi, K., Carter, T., Edmonds, J., Hallegatte, S., Kram, T.,  Mathur,  R.,  Winkler,  H.,  2014.  A  new  scenario  framework  for  Climate  Change  Research:  scenario matrix architecture. Climatic Change 122, 373‐386.  van Vuuren, D.P., Edmonds, J., Kainuma, M., Riahi, K., Thomson, A., Hibbard, K., Hurtt, G.C., Kram, T.,  Krey,  V.,  Lamarque,  J.‐F.,  Masui,  T.,  Meinshausen,  M.,  Nakicenovic,  N.,  Smith,  S.,  Rose,  S.K.,  2011. The representative concentration pathways: an overview. Climatic Change 109, 5‐31.  48    Vial,  J.,  Dufresne,  J.‐L.,  Bony,  S.,  2013.  On  the  interpretation  of  inter‐model  spread  in  CMIP5  climate  sensitivity estimates. Climate Dynamics 41, 3339‐3362.  von Lampe, M., Willenbockel, D., Ahammad, H., Blanc, E., Cai, Y., Calvin, K., Fujimori, S., Hasegawa, T.,  Havlík, P., Heyhoe, E., Kyle, P., Lotze‐Campen, H., Mason D.'Croz, D., Nelson, G.C., Sands, R.D.,  Schmitz, C., Tabeau, A., Valin, H., van der Mensbrugghe, D., van Meijl, H., 2014. Why do global  long‐term  scenarios  for agriculture differ? An overview of the AgMIP Global Economic Model  Intercomparison. Agricultural Economics 45, 3‐20.  Warszawski,  L.,  Frieler,  K.,  Huber,  V.,  Piontek,  F.,  Serdeczny,  O.,  Schewe,  J.,  2013.  The  Inter‐Sectoral  Impact  Model  Intercomparison  Project  (ISI–MIP):  Project  framework.  Proceedings  of  the  National Academy of Sciences.  Williams, J.R., 1995. The EPIC model. In: Singh, V.P. (Ed.). Water Resources Publications, pp. 909‐1000.  Wise,  M.,  Calvin,  K.,  Thomson,  A.,  Clarke,  L.,  Bond‐Lamberty,  B.,  Sands,  R.D.,  Smith,  S.J.,  Janetos,  A.,  Edmonds,  J.,  2009.  Implications  of  Limiting  CO2  Concentrations  for  Land  Use  and  Energy.  Science 324, 1183‐1186.  Zekarias, H.,  Thomas,  H.,  Alla, G.,  2013. Climate change  mitigation  policies and poverty  in  developing  countries. Environmental Research Letters 8, 035009.        49    Appendices  A. List of crops used in the paper  Table‐A 1. List of crop codes used in GLOBIOM  CODE  NAME  WHEA  Wheat  RICE  Rice  CORN  Corn  SOYA  Soybean  RAPE  Rapeseed  BARL  Barley  CASS  Cassava  SUNF  Sunflower  MILL  Millet  SRGH  Sorghum  SUGC  Sugar cane  BEAD  Dry beans  COTT  Cottonseed  CHKP  Chick peas  SWPO  Sweet  potatoes  POTA  Potatoes  GNUT  Groundnuts  OPAL  Oil palm fruit        50    B.  Regional grouping  Table‐A 2. List of regions used in the paper, mapping with GLOBIOM regions and corresponding countries  Macro region  GLOBIOM  Countries  regions  West Europe  EU Baltic  Estonia, Latvia, Lithuania  EU Central East  Bulgaria, Czech Republic, Hungary, Poland, Romania, Slovakia, Slovenia  EU Mid West  Austria, Belgium, Germany, France, Luxembourg, Netherlands  EU North  Denmark, Finland, Ireland, Sweden, United Kingdom  EU South  Cyprus, Greece, Italy, Malta, Portugal, Spain  ROWE  Gibraltar, Iceland, Norway, Switzerland  Eastern Europe  Former USSR  Armenia,  Azerbaijan,  Belarus,  Georgia,  Kazakhstan,  Kyrgyzstan,  Moldova,  and Central Asia  Russian Federation, Tajikistan, Turkmenistan, Ukraine, Uzbekistan  Turkey  Turkey  RCEU  Albania, Bosnia and Herzegovina, Croatia, Macedonia, Serbia‐Montenegro  North America  Canada  Canada  United States  United States  Latin America  Brazil  Brazil  and the  Mexico  Mexico  Caribbean  RCAM  Bahamas,  Barbados,  Belize,  Bermuda,  Costa  Rica,  Cuba,  Dominica,  Dominican  Republic, El Salvador, Grenada, Guatemala, Haiti, Honduras, Jamaica, Nicaragua,  Netherland Antilles, Panama, St Lucia, St Vincent, Trinidad and Tobago  RSAM  Argentina, Bolivia, Chile, Colombia, Ecuador, Guyana, Paraguay, Peru, Suriname,  Uruguay, Venezuela, RB  Eastern  Asia  and  China  China  Pacific  RSEA OPA  Brunei  Daressalaam,  Indonesia,  Singapore,  Malaysia,  Myanmar,  Philippines,  Thailand  RSEA PAC  Cambodia; Korea, Dem. People’s Rep.; Lao PDR; Mongolia; Vietnam  Pacific Islands  Fiji Islands, Kiribati, Papua New Guinea, Samoa, Solomon Islands, Tonga, Vanuatu  Pacific  ANZ  Australia, New Zealand  Developed  Japan  Japan  Korea, Rep.  Korea, Rep.  South Asia  India  India  RSAS  Afghanistan, Bangladesh, Bhutan, Maldives, Nepal, Pakistan, Sri Lanka  Middle‐East  and  Middle  East  and  Algeria, Bahrain, Egypt, Arab Rep., Iran, Islamic Rep., Iraq, Israel, Jordan, Kuwait,  North Africa  North Africa   Lebanon,  Libya,  Morocco,  Oman,  Qatar,  Saudi  Arabia,  Syrian  Arab  Republic,  Tunisia, United Arab Emirates, Yemen, Rep.  Sub‐Saharan  Congo Basin  Cameroon,  Central  African  Republic,  Congo,  Rep.,  Congo,  Dem.  Rep.,  Equatorial  Africa  Guinea, Gabon  Eastern Africa  Burundi, Ethiopia, Kenya, Rwanda, Tanzania, Uganda  South Africa     Southern  Africa  Angola,  Botswana,  Comoros,  Lesotho,  Madagascar,  Malawi,  Mauritius,  (Rest of)  Mozambique, Namibia, Swaziland, Zambia, Zimbabwe  West and  Benin,  Burkina  Faso,  Cape  Verde,  Chad,  Côte  d'Ivoire,  Djibouti,  Eritrea,  Gambia,  Central Africa  Ghana, Guinea, Guinea Bissau, Liberia, Mali, Mauritania, Niger, Nigeria, Senegal,  Sierra Leone, Somalia, Sudan, Togo    51    C. List of scenarios  The list of scenarios below has been used for this paper. These have been run under two  macroeconomic context: SSP4 and SSP5. Therefore, 36 scenarios were in total analysed.  Table‐A 3. Full list of scenarios used in the paper  ID  GCM  CLIMATE  CLIMATE  COMMENT  CHANGE  MITIGATION  B  None  No CC  None  Baseline    C1  HadGEM2‐ES  RCP2.6  None  Climate scenario RCP2.6 with CO2 effects  C2  IPSL‐CM5A‐LR  RCP2.6  None  Climate scenario RCP2.6 with CO2 effects  C3  GFDL‐ESM2M  RCP2.6  None  Climate scenario RCP2.6 with CO2 effects  C4  MIROC‐ESM‐ RCP2.6  None  Climate scenario RCP2.6 with CO2 effects  CHEM  C5  NorESM1‐M  RCP2.6  None  Climate scenario RCP2.6 with CO2 effects  C6  HadGEM2‐ES  RCP8.5  None  Climate scenario RCP8.5 with CO2 effects  C7  IPSL‐CM5A‐LR  RCP8.5  None  Climate scenario RCP8.5 with CO2 effects  C8  GFDL‐ESM2M  RCP8.5  None  Climate scenario RCP8.5 with CO2 effects  C9  MIROC‐ESM‐ RCP8.5  None  Climate scenario RCP8.5 with CO2 effects  CHEM  C10  NorESM1‐M  RCP8.5  None  Climate scenario RCP8.5 with CO2 effects  C11  HadGEM2‐ES  RCP8.5*  None  Climate scenario RCP8.5 without CO2 effects  CX1  Avg  RCP2.6  None  Average over GCMs RCP2.6 with CO2 effects  CX2  Avg  RCP8.5  None  Average over GCMs RCP8.5 with CO2 effects  CX3  Avg  RCP8.5*  None  Average over GCMs RCP8.5 without CO2 effects  (equal to C11)    M1  None  No CC  FullTech  Mitigation policy 2 degrees ‐ high energy intensity  world ‐ high biomass use   M2  None  No CC  LowEI  Mitigation policy 2 degrees ‐ low energy intensity  world ‐ high biomass use  M3  None  No CC  LimBio  Mitigation policy 2 degrees ‐ limited biomass use  M1A  None  No CC  FullTechAgr  Mitigation policy 2 degrees ‐ M1 ‐ carbon tax on  agriculture only  M1B  None  No CC  FullTechLUC  Mitigation policy 2 degrees ‐ M1 ‐ carbon tax on  land use emissions only  M1C  None  No CC  FullTechBio  Mitigation policy 2 degrees ‐ M1 ‐ bioenergy  expansion only        52    D. Complementary figures    Figure D‐1. Climate change impact on average crop yield for six regions in 2030 for different climate scenarios and climate  models. Crops correspond to the 18 species represented in GLOBIOM and are aggregated on a dry matter yield basis.    Figure D‐2. Climate change impact on by crop for six regions in 2030 for the RCP 8.5 scenario with CO2 effects. Impacts are  averaged across the five GCMs in the analysis. Only crops with cultivated areas greater than 100,000 ha in 2000 are  represented. Crop acronyms:  WHEA= wheat, RICE = rice, CORN = corn, SOYA = soybean, RAPE = rapeseed, BARL = barley,  CASS = cassava, SUNF = sunflower, MILL = millet, SRGH = sorghum, SUGC = sugar cane, BEAD = dry beans, COTT =  cottonseed, CHKP = chick peas, SWPO = sweet potatoes, POTA = potatoes, GNUT = groundnuts.  53        Figure D‐3. Propagation of climate change impact along the chain of economic indicators for SSP4 and SSP5 in 2030 for RCP  8.5 with CO2 effects. CC shock corresponds to the average biophysical impact of climate change on dry matter yield; Yield  corresponds to final resulting dry matter yield, including adaptation response; Area is the total change in harvested area;  Prod is the change in total crop production in dry matter basis; Price is the average crop price index; Trade sh. corresponds  to difference in the share of interregional trade (export – import) in total crop production; conso is the change in total crop  consumption, and food and feed the relative change in the consumption of food and feed.  Units are relative change to the  baseline.        54