ヨーロッパは熱波と干ばつにますますさらされていますが、各セクターにおける短期的な経済的影響は依然として予測が困難です。本研究では、経済指標と高頻度気候データを組み合わせることで、1,117のEU地域（2002～2022年）における一人当たり付加価値の実質成長を予測するための気候拡張モデルを開発します。機械学習（ML、ランダムフォレストおよびXGBoost）を使用した場合、気候変数は農業における予測を改善しますが、他のセクターにおける改善は限定的であり、経済モデルを上回るものではありません。熱波指標は一貫して予測性能を向上させますが、干ばつの影響はセクターによって異なります。極端な熱波と干ばつの複合シナリオのシミュレーションは、ほとんどの地域で農業の年間成長率が1.9～7.6パーセントポイント低下する可能性があることを示唆していますが、産業、特に製造業は影響が少なく、東ヨーロッパおよびバルト諸国では影響がより顕著です。全体として、MLモデルは複雑な気候・経済の相互作用をよりよく反映しており、早期警戒、政策立案、およびターゲットを絞った適応策にその使用を支持します。