CLIR 모형에서 최적의 정책조합을 찾아가는 방식은 <그림 5-5>를 통해 이해할 수 있다. 온실가스 감축은 기후변화의 위험(hazards)을 줄여 준다. 적응정책은 기후변화에 대한 민감도(sensitivity)를 줄이고 적응역량(adaptive capacity)을 높임으로써 기후변화 취약성(vulnerability)을 줄여 준다. 또한 기후변화에 대한 노출(exposure)도 줄여 준다. 따라서 기후변화에 따른 피해비용은 위험, 민감도, 적응역량, 노출을 인자(argument)로 하는 함수라고 정의할 수 있다. 이러한 정의 하에서 감축 경로와 적응 경로별로 인자들을 정량화하면 기후변화 피해비용 함수를 산출할 수 있다. CLIR 모형은 기존 연구들을 목록화한 데이터베이스(DB)와 전문가 판단 등을 통해 피해비용 함수를 추정하고 수치화하였다. 이렇게 구축한 피해비용함수를 바탕으로 GAMS 소프트웨어(Rosenthal, 2015)를 통해 2100년까지의 최적 감축-적응 조합경로를 산출하였다. 수리모형의 해를 얻기 위해서는 동적프로그래밍(dynamic programming)기법(Bellman and Dreyfus, 1962)을 사용했다.
CLIR 모형에서 최적의 정책조합을 알아내는 과정은 다음과 같다. CLIR 모형은 기존 연구 데이터베이스와 전문가 의견 등으로 피해비용을 추측해서 수치화하고, 이를 토대로 GAMS 소프트웨어를 활용해 2100년까지의 최적의 정책조합을 찾아냈다. 여기서 수리모형의 답은 동적프로그래밍기법으로 알아냈다.