natgillin/translations-raw huggingface dataset:
Очакваните промени в продължителността на периода на вегетация се въвеждат в модела като обща загуба на производителност в селскостопанския сектор въз основа на оценките на Roson и Sartori (2016 г.). 
The expected variations in duration of the growing season are introduced in the model as total productivity loss in the agriculture sector based on the estimates from Roson and Sartori (2016).
Предлагане на земя в българския модел на ИОР 
Land supply in the Bulgaria CGE model
Конкуренцията по отношение на земеползването в селското стопанство се осъществява между петте АЕР (вж. фигура 9), докато конкуренцията по отношение на труд и капитал се осъществява на национално ниво. 
The competition for land use in agriculture takes place between the five AEZs (see Figure 9) while competition for labor and capital takes place at the national level.
Освен за земя, в селскостопанският сектор има търсене за работна сила, капитали и природни ресурси като вода, минерали, риба и гори. 
Beyond land, the agriculture sector demands labor, capital, and natural resources such as water, minerals, fish, and forest.
За земята, която не се използва в селското стопанство, се приема, че се използва за паша на добитък или е покрита от гори. 
Land that is not used in agriculture is assumed to be used for livestock or covered by forests.
Използването на всеки фактор на производство се определя по специфичен начин: трудът и капиталът са несъвършени заместители и се движат между секторите, докато земята се използва само за отглеждане на земеделски култури, горско стопанство или говедовъдство. 
Use of each factor of production is determined in a specific way: labor and capital are imperfect substitutes and mobile between sectors while land is used only for crop production, forestry, or livestock.
Изграждане на база данни за земята 
Land database construction
Деветото издание на базата данни на GTAP за земеползването и земната покривка надгражда върху глобалните бази данни за земеползването и земната покривка, както и глобалните данни за горското дело. 
The GTAP 9 Land Use and Land Cover Data Base builds on global land cover and land use databases, as well as global forestry data.
С цел да се поддържа многогодишният характер на 9-та версия на GTAP, базата данни за земеползването и земната покривка беше актуализирана с данни за 2011 г., както е показано на фигура 10. 
In keeping with the multiyear release of version 9, the land cover and land use database is updated to represent 2011 as shown in Figure 10.
Този глобален набор от данни беше специално адаптиран, така че да включи множество източници за земеползването и водоползването на ниво РБ и АЕР в България, стъпвайки върху найподробните и пълни бази данни. 
This global dataset was tailored to include multiple sources of land and water use at the RB and AEZ levels for Bulgaria using the most detailed and complete databases.
Глобални агроекологични райони (АЕР) 
Global AEZs
При актуализацията на данните за земната покривка бяха следвани следните процедури: 
Procedures followed in updating the land cover data were the following:
(а) Агрегиране и нормализация на земеделската и застроената земна покривка. 
Aggregation and normalization of agriculture and built-up land cover.
В рамките на всяка решетъчна клетка с размери 0,5 х 0,5 градуса беше добавен процентът на земна покривка от земеделски земи, пасища и застроени площи. 
Within each 0.5 × 0.5 degree grid cell, the percentage of land cover for croplands, pasturelands, and built-up lands were added.
Спрямо клетките, в които земната покривка от земеделски земи и застроени площи надхвърля 100 процента, беше приложена нормализация, с което да се гарантира, че сумарно земната покривка за тези клетки не надхвърля 100 процента. 
Grid cells wherein the combined agriculture and built-up land cover exceeded 100 percent were normalized to ensure that the sum of land cover for these cells does not exceed 100 percent.
(б) Диференциране на „остатъчната“ земна покривка и разпределянето и към други видове земна покривка. 
Derivation of the ‘residual' land cover and its allocation to other land cover types.
(в) Преобразуване на относителните данни за земната покривка в реална площ на земната покривка. 
Conversion of the fractional land cover data into actual area of land cover.
За получаване на площите на ниво решетъчна клетка при различните видове земна покривка беше използвана глобална карта за повърхността на Земята. 
To derive the grid-cell-level areas for the different land cover types, a global map of the surface area of the earth was used.
(г) Агрегиране на площта на земната покривка по АЕР и по държави. 
Aggregation of land cover areas by AEZ and by country.
Площите на ниво решетъчна клетка за различните видове земна покривка бяха агрегирани чрез налагане върху картите на земната покривка на карти на глобалните АЕР и държавите. 
The grid-cell-level areas for different land cover types were aggregated by overlaying the land cover maps with a map of global AEZs and countries.
(д) Изчисляване на достъпните горски площи по АЕР и по държави. 
Calculation of accessible forest area by AEZ and by country.
За получаване на достъпните горски площи по АЕР и по държави, агрегираните данни за горската площ бяха претеглени по дял на достъпните гори в общата горска площ по АЕР и по държави. 
To derive the accessible forest area by AEZ and by country, the aggregated forest area data were weighted by the share of accessible forests in total forest area by AEZ and by country.
Тези дялове бяха взети от базата данни за земната покривка GTAP 6. 
These shares were taken from the GTAP 6 land cover database.
Изграждане на база данни за водите 
Water database construction
Процесът на добавяне на водата като производствен фактор в модела за България започва от базата данни на модела GTAP-АЕР, която идентифицира земя с различно предназначение (по сектори) в различни агроекологични райони. 
The process of incorporating water in the Bulgaria model as a factor of production starts with the underlying GTAP-AEZ database that identifies land located in various agroecological areas and its uses (sectors).
Това означава, че при разпределяне на отрасловите поземлени ренти съгласно GTAP по агроекологични райони (АЕР), поземлената рента се обвързва с площта, от която е събрана реколта, а не с физически обработваемата площ. 
It helps remember that when splitting the GTAP sectoral land rents into AEZs, land rent is tied to the harvested area, instead of the physically cultivated area.
С други думи, в икономическите отчети на GTAP за отделните държави поземлената рента се генерира от дейността върху даден парцел земя през календарната година. 
In other words, in the GTAP economic accounts for each country, land rents are generated from the activity on a given parcel of land during the calendar year.
Ето защо е важна стойността на обработваемата земя през цялата година. 
Therefore, the value of the land in production over the course of the entire year is what is important.
Секторните поземлени ренти съгласно GTAP се разпределят върху 18 АЕР3 в съответствие с конкретните производствени дялове за всеки АЕР, извлечени от множество източници. 
The GTAP sectoral land rents are first split into 18 AEZs according to the AEZ-specific production shares as derived from multiple sources.
Горният метод се използва във връзка с посочената по-долу формула, за да се разпределят секторните поземлени ренти съгласно GTAP върху 18 АЕР, след което да се добави водата като фактор на производството. 
The above method is used in conjunction with the following formula to split the GTAP sectoral land rents into 18 AEZs and then add water as factor of production.
Rcs е поземлената рента натрупана в земеделски отрасъл c по GTAP в АЕР a; 
Rcs is the land rent accrued to GTAP sector c in AEZ a;
Rc е общата поземлена рента за земеделски отрасъл c по GTAP (тук няма разграничение по АЕР, заглавен ред VFM - стойност на фирмените покупки по пазарни цени в базата данни на GTAP); 
Rc is the total land rent of GTAP crop sector c, (no AEZ distinction here, VFM - Value of Firm Purchases at Market prices - header in GTAP);
Pi е цената за тон от земеделска култура i на FAO (без промяна за АЕР); 
Pi is the per ton price of FAO crop i (invariant to AEZs);
Yia е реколтата (тон на 1 000ха) от земеделска култура i на FAO в АЕР a; 
Yia is the yield (ton per 1,000 ha) of FAO crop i in AEZ a;
На е площта, от която е събрана реколта от земеделска култура i на FAO в АЕР a; 
Hia is the harvested area of FAO crop i in AEZ a;
SHws е делът на категориите води (t= подпочвени или повърхностни води, Ь=РБ) в общите водни наличности в речния басейн; и 
SHws is the share of water type (t groundwater or surface water, b = RBs) in total basin water supply; and
SHrb е делът на секторното водопотребление по РБ. 
SHrb is the water consumption share of sectors by RB.
АЕР в България въз основа на глобалната класификация на АЕР 
Bulgaria AEZs based on global AEZ classification
Бележка: Полетата оцветени в кафяво и синьо изобразяват България. 
Note: Brown and blue color areas represent Bulgaria.
Българските източници посочват седем АЕР, докато съгласно класификацията на GTAP-FAO-IIASA територията на България e включена в пет глобални АЕР. 
While Bulgarian sources define seven AEZs, GTAP-FAO-IIASA classification displays the Bulgarian territory in five global AEZs.
Фигура 12 показва обема на водоползване по РБ и сектори в България за 2011 година. 
Figure 12 shows the volume of water use by RB and sector for Bulgaria in 2011.
Физическите данни за водоползването бяха съчетани с данните от фигура 13, която показва средните цени на водата по речни басейни, за да получим стойността на водоползването по сектори и по РБ, която е необходима за получаване на стойността на SHrb(c,b), използвана в горното уравнение. 
Physical water consumption data were combined with data from Figure 13 that shows the average water tariff across basins to generate the value of water use by sector and RB that is needed to generate the SHrb(c, b) share value used in the above equation.
За получаване на стойността на SHws(t,b) бяха използвани данните, показващи разпределението на източниците на прясна вода в четирите РБ на България. 
The value was generated using the distribution of freshwater sources across the four RBs in Bulgaria.
Средни цени на водата по сектори и РБ, 2011 г., в щ. 
Average water tariff by sector and RB, 2011 (US$)
Важно е да се отбележи, че цените на водата за всички промишлени сектори са еднакви, с изключение на селското стопанство, което се ползва от най-ниски тарифи. 
In the meantime, water tariffs for all industrial sectors are the same except for agriculture that benefits from the lowest tariffs.
Черноморският РБ плаща най-високи цени за вода, докато Западнобеломорският се ползва от най-ниски тарифи. 
The Black Sea region pays the highest tariffs for water while the West Aegean region benefits from the lowest tariffs.
За илюстрация, таблица 3 показва общата добавена стойност за България, включително поземлената рента (заглавен ред VFM - стойност на фирмените покупки по пазарни цени - от базата данни GTAP), по земеделски култури (напоявани и дъждовни), по РБ и по АЕР. 
As an illustration, Table 3 shows Bulgaria's total value-added creation, including for land rents (header ‘VFM' - Value of Firm Purchases at Market prices - from the GTAP database) by crop (irrigated and rainfed), by RB, and by AEZ.
Данните сочат, че по-голямата част от икономическата стойност се генерира от напоявани култури в Дунавския РБ, в АЕР 9 и АЕР 10. 
The data show that most of the economic value is generated by Bulgaria's irrigated crops in the Danube RB in AEZ9 and AEZ10.
Това отговаря на очакванията, тъй като тези два района се отличават с умерен климат, който позволява по-дълъг период на вегетация. 
This is in line with expectations because these two regions are known for their temperate climate that allows longer growing periods.
В базата данни и модела наличните водни ресурси, въз основа на всички управлявани в РБ води, се отличават с равновесие, тоест предлагането и търсенето са еднакви и потреблението на вода от отделните РБ за нуждите на различни отрасли е равно на общото наличие на вода във всеки РБ. 
In the data and model, water endowment, which is based on all managed water in the RBs, has an equilibrium, that is, supply and demand is equal; consumption of water from different RBs by different industries equals the total availability of water in each RB.
Такъв баланс съществува както при референтната година, така и в базовия сценарий и сценариите за климата с или без адаптация в бъдеще. 
Such a balance exists both in the reference year as well as in the baseline and climate scenarios with or without adaptation in future.
Това не означава, че бъдещият недостиг на вода и увеличаването на риска от суша не е повод за загриженост при продължаващите промени на климата, особено в дългосрочен план (тоест в края на века, далеч отвъд хоризонта на този анализ). 
This does not imply that future water scarcity and increased drought risk is not a concern with ongoing climate change, especially on the longer-term (that is, at the end of the century, well beyond the horizon of this analysis).
В краткосрочен план (или през следващите 30 години), основните рискове по отношение на водните ресурси са свързани предимно с наводнения. 
On short-term (or the next 30 years), main risks linked to water resources relate primarily to flooding.
За този период не се очаква да се промени значително състоянието на подпочвените води, а при спада на населението и умерен икономически растеж, наличието на вода едва ли ще представлява проблем за районите, които използват подземни води. 
Over this timeframe, groundwater availability is not expected to change significantly and with population decline and moderate economic growth, water availability is not likely to become a concern for those regions that use groundwater.
Единствено Черноморският район изглежда най-уязвим на риска от недостиг на вода (сезонно), като се има предвид по-голямата му зависимост от повърхностни води и по-активната туристическа дейност. 
Only the Black Sea region appears to be most vulnerable to water scarcity risk (on a seasonal basis), given its higher reliance on surface water and higher tourism activities.
Това показва ограниченията по отношение на подробността на анализа, което би могло да бъде посока за понататъшно развитие: би могло да има сезонен недостиг, но той не може да бъде засечен при модел с годишна стъпка и подобна степен на дезагрегация. 
This points admittedly to the limits of the granularity of the analysis and could be a direction for further development: there might be seasonal shortages, but they cannot be captured in a model with a yearly time step and that degree of disaggregation.
Поземлена рента в България по земеделски култури (млн. 
Bulgaria crop sector rents (US$, millions)
Функции на щетите 
Damage functions
Прогнозни изчисления на функциите на щетите 
Estimating damage functions
Функциите на щетите подпомагат преобразуването на физическите въздействия от изменението на климата в икономически променливи, които представляват интерес и могат да се използват, например, в рамката на ИОР. 
Damage functions help translate physical impacts of climate change into economic variables of interest that can be used, for example, in a CGE framework.
Погледнато по този начин, функциите на щетите представляват взаимоотношения между свързани с климата променливи величини като температура и валежи, и икономически променливи като производителността, например. 
Seen this way, damage functions represent relationships between climate variables, such as temperature and precipitation, and economic variables, such as productivity, for example.
По-долу са представени някои от функционалните форми, използвани в модела на ИОР за България. 
What follows is the specification of some of the functional forms used for the Bulgaria CGE model.
Тези уравнения не са част от стандартния GTAP модел на ИОР за България, а са извлечени от резултатите от изчисленията, първоначално приложени от Roson и Sartori (2016 г.). 
These equations are not part of the standard GTAP Bulgaria CGE model and are derived from these results as applied originally by Roson and Sartori (2016).
Конкретните стойности, които в крайна сметка са подадени за изчисление в модела на ИОР, са показани в таблица 4. 
The specific values that were finally fed into the CGE model can be found in Table 4.
1) Функция на покачване на морското равнище (Sea Level Rise - SLR) 
SLR function
където: 
where:
SLR е покачване на морското равнище в метри; 
SLR is Sea Level Rise in meters;
At е изменението на температурата, съотнесено към базовия сценарий (1985-2005 г.)4; 
is the change in temperature relative to the baseline (1985-2005);
Y е годината, маркираща избрания период (например 2050 г.); 
Y is the year period (2050, for example);
V е вертикалното движение на земната кора; 
V is vertical land movement;
а и р са параметри, чиито стойности се изчисляват по иконометричен метод на базата на панелни данни на Roson и Sartori (2016 г.), които са изчислили, че а=0,00095 и р=0,00342 
, are parameters to be econometrically estimated from a panel data by Roson and Sartori (2016), who find =0.00095 and =0.00342.
2) Въздействие върху добивите от земеделски култури 
Impact on crop yields
DY е изменението на продукцията на хектар; 
DY is change in output per hectare;
DT е температурното изменение (°C); 
DT is change in temperature (°C);
DP е изменението на валежите (mm); 
DP is change in precipitation (mm);
DK е изменението на концентрацията на въглероден диоксид в атмосферата (ppm). 
DK is change in atmospheric carbon dioxide concentration (ppm).
Това първоначално уравнение впоследствие се преобразува така, че да свърже измененията на добивите от земеделски култури само с промените в средните температури, а авторите изчисляват DY/Y, за да получат процентно изменение на продукцията на хектар. 
This initial equation is then transformed so as to link changes in yield to variation in average temperature only and the authors compute DY/Y to get per cent changes in output per hectare.
Такива загуби на добив варират между 1 и 11 процента за умерените региони, за различни култури (както е показано в таблица 4). 
Such yield losses range between 1 and 11 percent for temperate regions, for different crops (as shown in Table 4).
3) Топлинен стрес и производителност на труда 
Heat stress and labor productivity
RH е средната относителна влажност (%); 
RH is the average relative humidity (%);
T е средната температура на въздуха (°C); 
T is the average air temperature (°C);
P е средната месечна сума на валежите (mm). 
P is the monthly average precipitation (mm).
4) Туризъм 
Tourism
A са пристигащите; 
A is for arrivals;
D са заминаващите; 
D is for departures;
Т е средната температура на въздуха (°C); 
T is the average temperature (°C);
KA и KD са специфични за страната константи, целящи да вземат предвид всички други фактори, различни от температурата. 
KA and KD are country-specific constants that are designed to account for all other factors that are different from temperature.
5) Енергетика 
Energy
Изменението на климата вероятно ще окаже въздействие върху енергийния сектор по няколко направления, например намаляване на ефективността на ядрените и топлоелектрическите централи (тъй като по-високите температури на въздуха и водата се отразяват на ефективността на охладителните им системи), несигурност по отношение на производството на енергия от водноелектрическите централи (тъй като оттока на реките може да бъде засегнат от изменението на климата), щети по инфраструктурата, включително по преносните и разпределителните мрежи (при почести и интензивни климатични рискове) или промяна в търсенето на енергия (от зимата към лятото). 
Climate change is likely to impact the energy sector through several channels, such as reduced efficiency of nuclear and thermal power plants (since higher air and water temperatures affect the efficiency of their cooling systems), uncertainty for hydropower generation (given river flows might be impacted by climate change), damages to infrastructure, including transmission and distribution networks (with more frequent and intense weather hazards), or a shift in energy demand (from winter to summer).
Връзката между (изменението) на температурата и (изменението на) потреблението на енергия е доста сложна и зависи от сезона, източника на енергия и климатичните условия в страната. 
The relationship between (changes in) temperature and (changes in) energy consumption is rather complex and depends on the season, the source of energy, and the climatic conditions of the country.
Например увеличаването на зимните температури би довело до намаляване на енергията, използвана за отопление, докато увеличаването на летните температури вероятно ще доведе до увеличаване на консумираната енергия за охлаждане. 
For instance, an increase in winter temperatures would cause a decrease in energy used for heating purposes, whereas an increase in summer temperatures is likely to cause an increase of energy consumed for cooling purposes.
Влиянието на температурните промени върху търсенето на енергия беше моделирано според спецификациите на Roson и Sartori (2016 г.), основаващи се на сезонна дългосрочна температурна еластичност на енергийното търсене, диференцирана по източници на енергия и климатичен район. 
The impact of temperature change on energy demand is modeled following the specifications in Roson and Sartori (2016), based on seasonal long run temperature elasticities of energy demand, differentiated by energy source and climate region.
Като цяло, за България търсенето на енергия ще намалее с около 1,9 процента при оптимистичния сценарий с 2 градуса повишение на температурата и с около 10,7 процента при песимистичния сценарий с 4 градуса повишение на температурата. 
Overall for Bulgaria, energy demand falls by about 1.9 percent in the optimistic scenario with 2 degrees temperature rise, and by about 10.7 percent in the pessimistic case with 4 degrees temperature rise.
Описаните по-горе симулации се правят като се определят съответните икономически променливи величини и към тях се приложат „сътресения“ (екзогенни изменения) като например: 
Simulations described above are performed by identifying the relevant economic variables and imposing ‘shocks' (exogenous changes) to these variables, such as the following:
Загубите на земя поради покачването на морското равнище са моделирани като процентно намаляване на запасите от плодородна земя и капитал в България. 
Land losses to SLR have been modelled as percent decreases in the stock of productive land and capital in Bulgaria.
И двете модификации засягат променливи величини и запаси от земя и капитал, които са екзогенни за модела и следователно се прилагат направо. 
Both modifications concern variables, land and capital stocks, which are exogenous to the model and therefore they are straightforwardly implemented.
Тъй като не е налична информацията за капиталовите загуби, се прави допускането, че те са еквивалентни на загубите от земеползване. 
As the information on capital losses is not available, it was assumed they are equivalent to land use losses;
Измененията в регионалното търсене от страна на домакинствата на петрол, газ и електроенергия се моделират като изменения в общите фактори, променящи търсенето в съответните отрасли. 
Changes in regional households' demand for oil, gas, and electricity are modelled as changes in the overall demand shifters of the respective industries;
Измененията в разходите, генерирани от туризма, се моделират като изменения в търсенето от страна на домакинствата, насочено към „сектора на пазарните услуги“, който включва услугите, свързани с развлечения и отдих. 
Changes in tourists' expenditure are modelled as changes in households' demand addressing the ‘market services sector', which includes recreational services;
Ефектите върху селското стопанство са симулирани посредством измененията в добива от земеделски култури. 
Effects on agriculture are simulated through changes in crop productivity.