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 2022-12-20 21:13:06

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题 目 通过通用热气候指标（UTCI）评估欧洲范围的热因健康风险

通过通用热气候指标（UTCI）评估欧洲范围的热因健康风险

作者：Claudia Di Napoli amp; Florian Pappenberger amp; Hannah L. Cloke

接收时间：2017年10月13日 修订时间：2018年1月12日 通审时间：2018年1月19日

摘要:此次工作中，演示了将UTCI作为欧洲热因健康风险的指示器。UTCI是一个生态气候指标，运用多节点人体热平衡模型来代表气象条件对人体诱发的热应力。通过使用之前38年的气候再分析数据，UTCI地图被用来计算评估欧洲夏季的热生态情况。热应力条件模式和非热应力压力区域都在整个欧洲得到了确定。据观测，最近十年欧洲地区热应力提升了1个摄氏度。来自17个欧洲国家的死亡率相关性分析，揭示了基于国家生态气候的UTCI与死亡率之间的联系，和在中等或强热应力条件下死亡率的增加，即，当UTCI指数处于26至32摄氏度之间的条件下。UTCI有能力代表2003年欧洲热浪的死亡模式。 这些发现确认了UTCI指数作为生态指标的重要性，它既能捕捉到欧洲的热生态气候变异，并能将这种变异性与其对人类健康的影响联系起来。

关键词:全球热气候指数（UTCI），NWP，热健康危害，热应力，死亡率，生态气候学。

1 引言

极端高温，如经历一次热浪，代表了一种对人体健康和幸福的严重气候危害。健康影响包括热相关脱水、中暑等疾病，以及心血管疾病和呼吸道疾病导致的受灾地区的过高发病率和死亡率（Seminza等人，2002年；Currioo等人，1996年）。著名的严重且持续高温的例子包括2003年欧洲热浪和2010年俄罗斯热浪，分别导致70000和55000人口死亡。随着持续增加的证据证明未来的热浪将会更加剧烈频繁持久，为识别热危险环境条件和评估对人类健康的潜在影响开发适当的工具成为了一个必要的工作。最近一项研究为了提供一个极端高温对健康危害的概述，实验了利用UTCI指数进行全球预测（Pappenberger 等人，2015年）由国际生物气象学学会（ISB）委员会6号文件以及通过专家多学科合作采取的成本行动730，UTCI是人在试图保持与周围室外环境的热平衡的身体体验时，描述人体生理热负荷（称为压力）的生物气候指数（Błażejczyk等人.，2013年）。而简单的热应力指数是仅基于空气温度和湿度等气象参数上，而UTCI是通过一个称为utci-fiala能量平衡模型计算的（Fiala等人，2012）。utci-fiala模型结合了包括热量和质量的先进动态多节点生理模型，体内转移、中枢神经系统的热调节反应和知觉反应模型 （Fiala 等人，2001），采用基于室外气候保温的最先进的温度适应性服装模型（Havenith等人， 2012）。人体热量预算、生理学和服装等因素影响人体保持核心的能力，某些边界内的温度，即使周围的温度非常不同，因此必须在评估极高的后果时考虑温度对健康的影响。过度暴露在高温下会导致人类体温调节机制的失效，开始产生或吸收比它更多的热量消散（Koppe等人， 2004）。人体内部温度因此开始增加，并可能超过最佳的身体舒适性。高体温会通过出汗导致盐和水的流失（中暑）引起血液浓缩，甚至导致心血管疾病，如冠状动脉疾病和脑血栓形成。极高的体温会破坏细胞结构和体温调节系统，最终导致死亡（中暑）（Keatinge 2003）。UTCI指数已经在不同气候区域进行了评估和研究，以及从微观到宏观的角度上研究了空间和时间尺度（Coccolo等人 2016）。在欧洲，UTCI指数已经被运用到评估各国的生态气候条件的研究当中，比如克里特岛、捷克共和国、德国、希腊、意大利、匈牙利、斯洛文尼亚、波兰等，在一个地方性，城市规模的角度或不同的时间段的角度进行了研究（Nemeth，2011；Novak，2013； Bleta等人，2014；Matzarakis等人，2014；Błażejczyk 和Błażejczyk，2014）。在同样的空间领域，UTCI被用来评估热应力对死亡率的影响。在高UTCI数值的白天，即高温热应力时，相比于非热应力条件下，死亡数和门诊病人数量都有显著地提升。这与导致死亡率和发病率提高和特定的综合征发病原因有关联，如为心血管疾病（Idzikowska，2011； Nastos 和Matzarakis，2012;；Bleta等人，2014； Urban和Kyselyacute;，2014； Burkart等人，2016；Błażejczyk等人，2017）。尽管有了充分的研究和重要性的认识，通过UTCI指数关联整个大陆的死亡率的全欧洲生态气候条件的研究之前却没有实施过。

在这一前提框架内，本文旨在评估作为横跨欧洲热相关健康风险指标的联合技术情报。为了达到这个目的，一份来自欧洲中期天气预报中心（ECMWF）38年气候学数据通过UTCI指数的计算，得到夏季再分析数据。全欧洲层次上同一时期，UTCI指数和死亡率的关系将在此研究调查。最后，结果将会被讨论并与发生在2003年的欧洲热浪UTCI数据和死亡数进行比较。

2 材料和方法

1979-2016年，UTCI夏季气候指数被欧洲中期天气预报中心在全欧洲尺度上当作气候输入参数进行计算。使用死亡计数来评估UTCI和死亡率之间的关系，如文献和欧盟统计局数据库所述。

2.1通用热气候指数（UTCI）

对于给定的气温、风、辐射组合以及湿度，utci被定义为在人体内引发的参考环境与实际环境相同的utci-fiala模型的响应。参考环境被描述为平静空气的条件，即地面以上10米风速0.5米/秒，无附加风速热辐射，即辐射温度等于空气温度，50%的相对湿度，其中平均人在4 km/h，产生等于135 w/m2 2.3的代谢率 参考空气温度之间的偏移环境，即utci，以及真实的空气温度环境ta取决于ta的实际值，平均值辐射温度（tmrt）、风速（va）和湿度后者表示为水蒸气压力（vp）或相对压力湿度（Rh）。对于本研究，未通过求解原来的Fiala多节点模型，因为这将是令人望而却步的计算密集和耗时。一种更快的计算程序，称为操作程序，反而被使用了。操作程序通过环境中六阶多项式方程参数ta，tmrt，va，rh，近似于平均方根误差1.1℃下的utci-fiala模型。UTCI用评估量表由十个压力等级组成，每个级别由特定的utci值的范围，代表引起的荷载通过生理和热调节反应人体对实际环境的反应条件。正如本研究所关注的夏季，有七种压力水平，从中度冷应力到极端热应力，都被考虑在内。

2.2 ERA临时数据集（ERA-Interim）

欧洲中期天气预报中心的ERA临时网格数据，2 m温度，2 m露点温度，10米风速，热量和太阳能辐射被用来计算utci气候学。国际生物医学杂志利用太阳能辐射计算太阳高度下的平均辐射温度（Kaacute;ntor和Unger，2011；COST Action 730，2012）。

ERA-Interim再分析是一个全球网格数据集，通过应用基于ECMWF综合预报系统和4维变分分析的数据分析系统，从点特定的地面，海洋，大气和卫星观测中获得（4D- VAR）。ERA-Interim数据集从1979年1月1日延伸到现在（Dee et al.2011）。它在从地面到0.1 hPa的60个垂直高度上具有大约80 km的空间分辨率，包括3小时表面参数，描述天气，海浪和陆地表面条件，以及6小时高空参数覆盖对流层和平流层。

作为气象观测的代表，ERA-Interim再分析的大气参数因此被用作UTCI操作规范的输入，并且计算了1979-2016期间每个陆地网格点的UTCI值。由于热诱导的压力是本研究的目标，UTCI是参照总和季节计算的，特别是从6月1日到8月31日。对于每个夏日，UTCI操作代码应用于在五个日间步骤检索的ERA-Interim大气参数，即在世界时间（UTC）的06：00,09：00,12：00,15：00和18:00 。输出是1979-2016时期每个夏季的一组五个泛欧洲UTCI地图。仅考虑UTCI计算的白天的选择是由于UTCI的定义，即以4km / h行走的人的参考条件。这种情况仅与昼夜活动兼容。

2.3死亡率数据

根据死亡率，即死亡人数，评估UTCI与热应激相关的健康影响之间的关系。考虑了两种类型的死亡率数据集：针对气候 - 逻辑时期的夏季研究的月度数据集和针对热浪特定事件研究的每日数据集。

欧洲统计局数据库收集了6月，7月和8月的每月死亡率数据，包括奥地利，比利时，丹麦，德国，希腊，芬兰，法国大都市（法国从这里？之后），冰岛，爱尔兰，意大利，荷兰，挪威，葡萄牙，西班牙，瑞典，瑞士和英国（欧盟统计局，copy;欧洲联盟，1995-2017）。

使用月度数据的选择是由于缺少能够在共同框架内以更精细的时间分辨率（例如，每天）提供死亡率数据的欧洲数据库。欧洲统计局提供的每月死亡率数据库涵盖1979年至2015年，这使其与UTCI气候时期保持一致。数据库是指总死亡率，并未披露死因。因此，它包括可能与热有关的心血管和呼吸道死亡，但它们没有这样标记。

2003年热浪案例研究的每日死亡率数据是从以前发表在该主题上的科学文献中提取的（Vandentorren等人，2004年）。

2.4统计方法：

以下统计方法用于研究欧洲夏季生物气候条件及其与死亡率的关系。

在不同的时空尺度上评估了欧洲的热气候。在大陆尺度上，从1979年到2016年ERA-中期数据计算的特定时间的每个月的平均结果是一张UTCI地图，显示给定日期和月份的每个网格点的热应力。在城市规模上，选择了与国家首都位置相对应的网格点。对于每个点，即对于每个首都城市，给定的UTCI热应力类别出现的次数被计算，并且计算其在夏季海域上的出现频率。在38年研究期间，欧洲热气候的变化是根据整个夏季（35°N-70°N，26°W-60°E）平均值上的平均时间中特定的UTCI值进行调查的。

关于全因死亡率与热生物气候之间的关系的评估，采用了两种方法。对于月死亡率数据集，生成了特定国家的散点图，显示了全因死亡人数和每日平均UTCI最大值。

整个夏季的回归线由局部加权散点图平滑（LOWESS曲线）定义。对于每日死亡率数据集，通过计算死亡计数和UTCI之间的Pearson相关系数r来估计死亡率和热应激之间的关联程度。具体而言，Pearson相关分析用于确定UTCI与滞后时间效应的全因死亡率之间的关系，即暴露于热事件与其相关的病态反应结果（死亡）之间的延迟。使用的方法是Conti等人描述的方法（2005年）。简而言之，对于每天i，计算当天发生的死亡计数di的Pearson相关系数r和在前n天达到的时间特定UTCI值的平均UTCI ^ n; i。曝光滞后时间对应于达到最高相关值的那一天，概率水平（p）小于或等于0.05的皮尔逊相关系数被认为是统计上显著。

3 结果与讨论

3.1 欧洲的热生物气候

从1979年到2016年ERA-Interim数据得出的每月平均时间特定的UTCI地图显示，欧洲的生物气候在 时间和空间上都不同（图1）。热应力遵循昼夜模式，其中UTCI值在06:00或18:00通常低于12:00或 15:00的UTCI值。热应力也显示了纬度上的梯度，UTCI值通常从北向南增加。因此，欧洲可以发现两 种主要的热气候。一种热气候与热应激条件有关，它在欧洲南部占主导地位，从伊比利亚半岛到地中 海地区的乌拉尔，巴尔干半岛和高加索地区，在中部地区实现了中度和强烈的热应力。另一种热气候 与热中性条件有关，并且影响欧洲北部地区，其中由于热负荷导致的平均应力没有经验，而早/晚的 日间时间则以冷应力为特征。两个热气候的定义反映了热负荷和内部膨胀之间的一般关系。 UTCI已 被证明对2米的气温和平均辐射温度，太阳高度角和表面太阳/热辐射具有一定的线性依赖性 （Pappenberger等，2015）。然而，UTCI还显示出对其他大气变量的敏感性，即风和湿度。这里是计 算UTCI作为热应力指标的附加值。

图1：从夏季月份和指定日期的38年ERA-Interim数据中获得的欧洲热生物气候图，颜色代码是UTCI热应力分类。

南欧热应激条件的普遍性反映在夏季该地区频繁出现的高温胁迫水平。欧洲各国首都的热生物气候图表明，UTCI类别的出现频率因城市而异，取决于气候（图2）。考虑到以白天的首都作为参考，雅典，里斯本，马德里，罗马，地拉那，贝尔格莱德，布加勒斯特和波德戈里察等首府城市每天都会遇到中度或强烈的热应激。这与这些城市所在地区的Kouml;ppen-Geiger气候分类（Kottek等人，2006年）一致，即夏季温带气候（Cfa，Csa）。

图2：欧洲首都在指定的白天的热生物气候（1979-2016期间）。根据Kouml;ppen-Geiger气候分类对城市进行分组。

温带或大陆气候的特点是温暖，夏季（Cfb，Csb，Dfb）的首都是由于没有热应力或中

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