基于脆弱性的高温热浪人群健康风险评估研究进展_李湉湉
热浪对人体健康的影响及其研究方法
热浪对人体健康的影响及其研究方法
谈建国;黄家鑫
【期刊名称】《气候与环境研究》
【年(卷),期】2004(9)4
【摘要】由于全球气候变化和城市热岛效应,热浪成为世界范围内频繁发生的极端天气事件,这使得热浪对人体健康的影响问题成为许多国际机构,如世界气象组织(WMO)、世界卫生组织(WHO)、联合国环境规划署(UNEP)和各国气象、环境和流行病等方面科学家关注的焦点.作者介绍近年来世界各地频繁发生的热浪及其原因、热浪对人体健康的影响、热浪研究的指标法、多元回归分析和天气气候分型等多种方法,同时也提出防御热浪的一些措施.
【总页数】7页(P680-686)
【作者】谈建国;黄家鑫
【作者单位】上海市城市环境气象研究中心,上海,200030;上海市城市环境气象研究中心,上海,200030
【正文语种】中文
【中图分类】X16
【相关文献】
1.广东高温热浪致人体健康风险区划 [J], 罗晓玲;杜尧东;郑璟
2.热浪对人体健康影响的研究进展 [J], 田颖;张书余;罗斌;马守存;周骥
3.要重视环境污染对人体健康的影响——国家环保局召开环境污染与人体健康座谈
会 [J], 王湘君
4.热浪灾害对人体健康的影响及其方法研究 [J], 刘建军;郑有飞;吴荣军
5.热浪发生期提前对草甸草原碳吸收的影响 [J], 董校兵;程利;曲鲁平;董刚;童琦;邵长亮
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气候变化背景下我国城市高温热浪的风险分析与评估
宋晨阳,王锋,张韧,等.气候变化背景下我国城市高温热浪的风险分析与评估[J].灾害学, 2016,31(4):000-000.[ Wang Yun, Chi Fei, Chen An.Risk analysis and assessment of high-temperature and heat-wave disaster in Chinese cities under the background of climate change [J].Journal of Catastrophology, 2015,30(4):000-000.]气候变化背景下我国城市高温热浪的风险分析与评估宋晨阳1,王锋2,张韧1,白成祖1,刘科峰1,龙强2(1.解放军理工大学气象海洋学院,江苏南京211101;2.河北省唐山市曹妃甸工业区气象局,河北唐山063000)摘要:针对气候变化背景下高温热浪愈加频繁的变化趋势,从风险分析角度提出了高温热浪灾害风险概念模型,探讨了我国1983-2012年高温热浪频数和强度的变化特征;为解决风险评估建模时决策者难以有效评判的情况,构建了犹豫层次分析法(Hesitant Analytic Hierarchy Process,H-AHP)和逼近于理想解的排序方法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS)相结合的高温热浪风险评估模型,并以华东地区6座城市作为承险体进行了分析验证。
结果表明,所建模型能够合理构建高温热浪风险指标体系,得到与事实接近的量化评估结果,研究思想和方法途径可为其他气候灾害评估和风险防范提供参考。
关键词:高温热浪;犹豫层次分析法;TOPSIS;风险评估;蒙特卡洛模拟中图分类号:P429 ;X43文献标志码:A 文章编号:1000-821X(2016)01-0000-00doi: 10.3969/j.issn.1000-811X.2016.01.000根据IPCC第五次评估报告,1880-2012年期间,全球平均地表温度升高了0.85℃[1];采用全球比较计划第五阶段(CMIP5)耦合模式,预估未来全球气候变暖仍将继续,21世纪末全球平均地表温度在1986-2005年的基础上将升高0.3~4.8℃[1];Tol研究指出,如果平均温度上升1℃,全球每年将有约35万人死于心脑血管和呼吸系统疾病[2];在欧洲、亚洲和澳大利亚的大部分地区,高温热浪发生的频率可能已增加,大多数陆地地区热浪的持续时间、频率和强度很可能也会增加[3]。
气候-健康脆弱性评价及研究进展
旱, 以及社会现象如贫穷 等研究领域 。随着大家 广泛的关注, 该概念 已经扩展 到公 共健康 、 气候变 化、 灾害预警、 社会 经济学等众 多领域 J 。政府 间
气候 变化 专 门委 员会 ( I n t e r g o v e r n me n t a l P a n e l o n
果的变化后能力 , 与社会 经济基础 、 人 为影响、 人为
基金项 目: 国家重大科学研究计划项 目( 9 7 3管理) 课题 四 : 不同
区域气候敏感疾病的响应和适应机制研究 ( 2 0 1 2 C B 9 5 5 5 0 0 - 9 5 5 5 0 4 )
系及影响机制 , 所涉及的疾病主要是传染病 , 如疟疾、 登革热等媒介传播疾病。随着研究 的深入, 开始针对 气候变化对健康脆弱性影响的阈值进行探讨, 如确定 不同纬度地区气候对人类健康影响成为研究 的焦点。
c h u a @1 6 3 . c o m
不同, 热浪的定义在不同地区采取不 同的阈值。世界
公共卫生与预 防医学 2 0 1 3 年第 2 4卷第 1 期
J o f P u b H e a l t h a n d P r e y Me d , F e b . 2 0 1 3 . V o L 2 4 N o . 1
1 . 武汉大学公共卫生学 院/ 武汉大学全球健康 中心 , 武汉
中图分类号 : R 1 8 8 . 8 文献标识码 : A
4 3 0 0 7 1 ; 2 . 中国疾病预 防控制 中心流行病学办公室
文章编 号 : 1 0 0 6 . 2 4 8 3 ( 2 0 1 3 ) 0 1 - 0 0 0 1 - 0 5
Байду номын сангаас
着装人体热应激评估中热生理模型的研究进展
着装人体热应激评估中热生理模型的研究进展作者:刘冰清王中昱王云仪来源:《丝绸》2024年第05期Research progress on thermo-physiological models in the assessment ofthermal stress in dressed human bodies摘要:在消防及工业场景中,穿戴防护服的作业人员于高温热环境下工作,可能面临体温升高、脱水、疲劳及中暑等热应激问题。
相较于真人实验、假人测试及热应力预测模型,热生理模型具有建模灵活、预测稳定等优势,已被广泛应用于高温环境中的热应激评估。
文章从人体建模仿真、人体环境传热模型和服装传热模拟三个方面,归纳了热生理模型评估的影响因素,并展望了未来研究的发展方向。
首先,结合生理学、神经科学等领域的研究,以提高高温环境下人体热调节模拟的准确性;其次,整合动态传热系数于人体与环境传热模型,克服模型区段差异和高温热传递模拟的挑战;最后,进一步细化服装模型,并加强与热生理模型的结合。
关键词:热生理模型;防护服;人体安全评估;热应激;体温调节中图分类号:TS941.16文献标志码:A文章编号: 10017003(2024)05期数0069起始页码09篇页数DOI: 10.3969/j.issn.1001-7003.2024.05期數.009(篇序)收稿日期:20230930;修回日期:20240402基金项目:中央高校基本科研业务费专项基金项目(2232023G-08);上海市科学技术委员会“科技创新行动计划”“一带一路”国际合作项目(21130750100)作者简介:刘冰清(1999),女,硕士研究生,研究方向为服装舒适性与功能服装。
通信作者:王云仪,教授,*****************.cn。
在工业作业和消防救援过程中,作业人员经常面临外界高温、烈火、强辐射及蒸汽等极端环境的威胁[1],同时负担高强度的工作任务。
基于CiteSpace的重症监护室压力性损伤研究热点与前沿的可视化分析
基于C i t e S p a c e的重症监护室压力性损伤研究热点与前沿的可视化分析姜莹莹1,曲直1,王小军1,张铃铃1,曹倩倩1,李冉1,李温霞2*1.河南大学护理与健康学院,河南475004;2.河南省人民医院V i s u a l i z e d a n a l y s i so fr e s e a r c hh o t s p o t sa n df r o n t i e r so f p r e s s u r e i n j u r y i nI C U p a t i e n t sb a s e do n C i t e S p a c eJ I A N GY i n g y i n g,Q UZ h i,W A N GX i a o j u n,Z H A N GL i n g l i n g,C A O Q i a n q i a n,L IR a n,L IW e n x i aS c h o o l o fN u r s i n g a n dH e a l t h,H e n a nU n i v e r s i t y,H e n a n475004C h i n aC o r r e s p o n d i n g A u t h o r L IW e n x i a,E-m a i l:136********@139.c o mK e y w o r d s i n t e n s i v e c a r eu n i t;p r e s s u r e i n j u r y;v i s u a l a n a l y s i s;C i t e S p a c e;r e s e a r c hh o t s p o t摘要目的:利用C i t e S p a c e软件可视化分析国内外重症监护室压力性损伤的相关文献,探讨该领域的研究热点和发展趋势㊂方法:检索中国知网和W e bo f S c i e n c e中关于重症监护室压力性损伤的相关文献,检索时限为2010年1月1日 2023年6月1日㊂采用C i t e S p a c e6.2.R2对作者㊁机构和关键词进行可视化分析,绘制作者合作共现图谱㊁机构合作共现图谱㊁关键词共现㊁关键词聚类图谱以及突现词图谱㊂结果:共纳入1406篇文献,结果显示,2010 2023年国内和国外的发文量变化趋势不同;作者合作共现图谱显示国外学者间合作较紧密,但尚未形成作者群,而我国学者间合作较为稀疏;机构的分布显示澳大利亚具有较强的科研水平和影响力,而我国处于较为弱势的科研地位;研究热点可以归纳为风险评估㊁早期干预㊁医疗器械相关压力性损伤3个方面㊂结论:我国医护人员应结合研究热点,深化研究深度,同时加强跨学科㊁跨领域的合作交流,在循证的基础上为我国建立规范化㊁科学化的重症压力性损伤评估标准和预防策略,从而提高护理质量与满意度㊂关键词重症监护室;压力性损伤;可视化分析;C i t e S p a c e;研究热点d o i:10.12102/j.i s s n.2095-8668.2024.03.019压力性损伤(p r e s s u r e i n j u r y,P I)是指由于剧烈和(或)持续存在的压力或压力联合剪切力导致的发生在皮肤和(或)潜在皮下软组织的局限性损伤[1]㊂由于病情严重㊁持续不动㊁镇静㊁组织灌注不良㊁缺氧和频繁的血流动力学不稳定多种因素联合作用[2],重症监护室(i n t e n s i v e c a r eu n i t,I C U)是临床上最易发生压力性损伤的科室之一,发生率为16.9%~23.8%㊂一旦发生压力性损伤,不仅会延长病人的住院时间,增加病人的痛苦,还会给病人及家庭造成心理和经济压力[3]㊂压力性损伤已成为一个长期困扰I C U病人的问题,也是目前衡量护理质量的重要指标,有效的前馈管理不仅可以提高病人的满意度,还可以降低压力性损伤发生率[4]㊂因此,本研究采用C i t e S p a c e文献计量学方法[5],以中国知网(C N K I)㊁W e bo f S c i e n c e(W o S)为数据来源,对2010年1月1日 2023年6月1日收录的基金项目河南省护理医学重点实验室开放课题,编号: HN S Y H L K T202113作者简介姜莹莹,护士,硕士研究生在读*通讯作者李温霞,E-m a i l:136********@139.c o m引用信息姜莹莹,曲直,王小军,等.基于C i t e S p a c e的重症监护室压力性损伤研究热点与前沿的可视化分析[J].循证护理, 2024,10(3):484-492.I C U压力性损伤相关研究文献的发文趋势㊁核心作者㊁核心机构以及突现词等进行深入分析,探究I C U压力性损伤的研究趋势与动态,以期为其护理管理提供一定的参考和科学依据㊂1资料与方法1.1资料来源检索C N K I和W o S核心合集有关I C U压力性损伤的文献,检索时限均为2010年1月1日 2023年6月1日㊂具体检索策略如下㊂1.1.1检索C N K I选择 高级检索 功能,检索条件为 主题 ,以(重症监护室O R I C U)A N D(压力性损伤O R压疮O R褥疮)为主题词,期刊来源包括北大核心期刊㊁中文社会科学引文索引(C S S C I)和中国科学引文数据库(C S C D)等,语言限定为中文㊂纳入标准:1)C N K I中公开发表的文献;2)研究对象为I C U病人㊂排除标准:1)会议㊁图书㊁报纸文献㊁特色期刊以及学位论文;2)与主题无关的文献;3)重复发表的文献㊂由2名研究者严格按照纳入和排除标准进行文献筛选,最终纳入661篇中文文献㊂1.1.2检索W o SW o S的检索策略为:(T S=(p r e s s u r eu l c e rO R p r e s s u r e i n j u r y O R b e d s o r e)A N D T S=(i n t e n s i v e c a r eu n i tO RI C U)),初步检索到1617篇文献;选择语㊃484㊃C H I N E S EE V I D E N C E-B A S E D N U R S I N GF e b r u a r y,2024V o l.10N o.3种为 E n g l i s h ,限定文献类型为 a r t i c l e O R r e v i e w ,去除重复文献后,最终纳入745篇英文文献㊂1.2研究工具本研究使用C i t e S p a c e软件,该工具是应用J a v a 语言开发的一款可针对国际前沿性研究进行追踪和分析的信息可视化软件,其可以通过多样化㊁分时㊁动态的复杂网络分析,对特定领域的文献合集进行计量学分析,以探索出该知识领域发展的主题脉络㊁发展趋势以及关键点㊂1.3研究方法采用C i t e S p a c e6.2.R2软件对C N K I和W o S收录的相关文献进行图谱量化分析㊂将W o S检索的文献以全记录格式导出,C N K I检索的文献导出格式为R e f w o r k s,分别以C i t e S p a c e可识别的文件名d o w n l o a d.t x t 进行命名,并导入C i t e S p a c e6.2.R2软件中,将其作者㊁机构和关键词绘制成科学图谱并进行计量学分析,以期直观展示I C U压力性损伤领域的动态发展规律,揭示其研究热点㊁现状以及前沿问题㊂本研究共建立了作者合作共现㊁机构合作共现㊁关键词共现图谱以及突现词排名,以便从多方面分析国内外I C U压力性损伤的发展现状㊂相关参数设置如下:时间跨度选择2010 2023年,时间切片设置为1, N o d e T y p e s分别为A u t h o r㊁I n s t i t u t i o n㊁K e y w o r d, S t r e n g t h为c o s i n e,P r u n i n g为(p r u n i n g s l i c e d n e t w o r k s),V i s u a l i z a t i o n为(C l u s t e r V i e w-S t a t i c, S h o w M e r g e dN e t w o r k)㊂2结果2.1年度发文量2010 2023年国内外关于I C U压力性损伤相关文献发文量的变化趋势见图1㊂国内文献发文量从2010年起呈波浪上升趋势,2019年达到高峰(n=92),随后总体呈下降趋势㊂国外相关文献从2010 2022年呈稳步上升趋势,2022年发文量达101篇㊂图12010 2023年国内外I C U压力性损伤发文量2.2作者分布每个节点代表一位作者,节点的字体越大,颜色越深,说明作者在该领域的中心性越强㊂其次,节点的轮环数量越多,说明作者的发文量越多㊂由图2可知,国内作者合作共现图谱中共纳入399个节点㊁293条连线,表示该领域作者的整体分布较为密集㊂其中,发文量最多的作者是董正惠(7篇),其次是李振刚(6篇),其余作者发文量均小于6篇㊂节点间的连线表示作者间的合作关系强度,连线越粗,说明作者间合作越密切㊂国内董正惠㊁农礼荣㊁蒋琪霞㊁范丽辉㊁刘玉珍团队等5个团队有较为明显的连线,其他合作者间协作较疏远,发文量也比较少㊂国外文献共纳入442个节点㊁629条连线,说明国外作者间合作较为密集,且该领域中心性较强的作者发文量均大于国内作者,最多达到26篇,见图3㊂图22010 2023年国内I C U压力性损伤作者合作共现图谱图32010 2023年国外I C U压力性损伤作者合作共现图谱2.3机构分布绘制作者机构共现图谱能够清晰了解该知识领域研究力量的分布情况㊂国内机构合作共现图谱中共纳入335个节点㊁72条连线㊂国内发文量最多的机构是㊃584㊃循证护理2024年2月第10卷第3期(总第119期)新疆医科大学护理学院(8篇)㊁苏州大学附属第一医院(4篇)㊁河北省石家庄市第一医院(4篇),其余机构发文量均小于4篇㊂见图4㊂国外机构合作共现图谱中共纳入369个节点㊁817条连线,反映出国外机构间合作非常紧密㊂见图5㊂发文量排名前10位的机构中,5所机构来自澳大利亚,2所来自英国,2所来自美国,1所来自比利时,见表1㊂图4 2010 2023年国内I C U 压力性损伤机构合作共现图谱图5 2010 2023年国外I C U 压力性损伤机构合作共现图谱表1 2010 2023年国内外I C U 压力性损伤发文量居前10位的机构C N K I国内发表机构发文量(篇)W o S国外发表机构发文量(篇)新疆医科大学护理学院8昆士兰科技大学33苏州大学附属第一医院4皇家布里斯班妇女医院29河北省石家庄市第一医院4根特大学20川北医学院附属医院重症医学科3哈德斯菲尔德大学17天津医科大学总医院3哈佛大学14南华大学护理学院3格里菲斯大学14新疆医科大学第六附属医院护理部3澳大利亚天主教大学13北京协和医学院护理学院3悉尼大学12华中科技大学同济医学院附属协和医院3约翰霍普金斯大学12四川大学华西医院重症医学科3R L U K -英国研究图书馆11㊃684㊃C H I N E S EE V I D E N C E -B A S E D N U R S I N GF e b r u a r y,2024V o l .10N o .32.4关键词共现及聚类图谱关键词是整篇论文的中心内容,承载着文献最主要㊁最核心的信息[6]㊂高频关键词往往代表该知识领域的热点问题[7]㊂基于C i t e S p a c e软件生成I C U压力性损伤高频关键词共现图谱,图谱关系线颜色随着时间推进由深蓝色向橙红色过渡㊂国内I C U压力性损伤领域关键词共现图谱包括331个节点和680条连线,密度为0.0125;国外I C U压力性损伤领域关键词共现图谱包括469个节点和2924条连线,密度为0.0266㊂见图6和图7㊂C N K I收录的相关文献共获得331个关键词,共计1181次,由关键词频次分布情况可知,W o S收录的相关文献共获得关键词469个,共计3595次,关键词连线数量也较多,说明关键词之间关系密切,频次居前10位的关键词分别为 p r e s s u r e u l c e r i n t e n s i v ec a r eu n i t p r e v e n t i o n r i s kf a c t o r p r e s s u r eu l c e r s u l c e r p r e s s u r ei n j u r y p r e v a l e n c e c r i t i c a l c a r e i n t e n s i v e c a r e ,见表2㊂图62010 2023年国内I C U 压力性损伤领域的关键词共现图谱图72010 2023年国外I C U压力性损伤领域的关键词共现图谱㊃784㊃循证护理2024年2月第10卷第3期(总第119期)表2 2010 2023年国内外I C U 压力性损伤领域的关键词频次分布情况C N K I 关键词频次中心性 W o S关键词频次中心性压力性损伤2811.09pr e s s u r eu l c e r 2230.07护理830.27i n t e n s i v e c a r eu n i t 1800.20预防580.08pr e v e n t i o n 1640.05危险因素330.09r i s k f a c t o r s 1630.15循证护理250.05pr e s s u r eu l c e r s 1370.14压力性损伤管理240.03u l c e r s 1300.02危重病人220.07p r e s s u r e i n j u r y 1260.02效果180.02pr e v a l e n c e 1190.05重症病人170.07c r i t i c a l c a r e890.07影响因素150.05i n t e n s i v e c a r e820.06本研究基于关键词共现图谱采用对数似然率算法(L L R 算法)进行聚类分析,聚类图谱可以表明I C U 压力性损伤护理的不同研究热点㊂C N K I 聚类分析所得模块值Q=0.5263(>0.3),S =0.8913(>0.8),说明该图谱的聚类结果是合理的,且每个聚类所代表的研究方向都有很好的同质性,能够代表I C U 压力性损伤的研究前沿主题㊂I C U 压力性损伤的共现网络被划分成压力性损伤㊁循证护理㊁危险因素㊁医疗器械㊁护理对策㊁泡沫敷料㊁预防㊁护理干预㊁压力性损伤护理10个聚类,聚类序号越小,包含的关键词越多,即该聚类领域越重要㊂例如最大聚类(#0压力性损伤)主要包含质量控制㊁护理㊁信息系统㊁临床路径㊁影响因素等多个关键词㊂见图8㊂W o S 聚类分析结果为Q=0.3963(>0.3),加权平均轮廓系数S =0.7027(>0.8),表明聚类分布均匀,且聚类结果具有高度可信性,包含危险评估(r i s k a s s e s s m e n t )㊁压力性损伤(p r e s s u r e i n j u r e )㊁质量提高(q u a l i t y i m p r o v e m e n t )㊁知识(k n o w l e d g e )㊁机械通气(m e c h a n i c a l v e n t i l a t i o n )等聚类,见图9㊂图8 2010 2023年国内I C U 压力性损伤领域的关键词聚类图谱㊃884㊃C H I N E S EE V I D E N C E -B A S E D N U R S I N GF e b r u a r y,2024V o l .10N o .3图92010 2023年国外I C U压力性损伤领域的关键词聚类图谱2.5突现词分析突现词是指某一特定时间段内出现频率较高的关键词,用来反映某知识领域的研究前沿及动态发展㊂本研究通过对国内外I C U压力性损伤领域的高频关键词进行突现分析,得出关联强度排名前10位的突现词㊂红色横线左端代表关键词突现兴起时间,右端代表关键词突现结束时间㊂红色横线越长,代表突现持续的时间越长[8]㊂见图10㊁图11㊂图102010 2023年国内排名前10位的突现词图谱图112010 2023年国外排名前10位的突现词图谱㊃984㊃循证护理2024年2月第10卷第3期(总第119期)3讨论3.1发文量分析发表文献的质量与数量在一定程度上可以反映学界对于该领域的关注度,也可以从侧面反映某一研究领域的发展速度和水平[9],文献量越多,表明相关研究越活跃㊂通过图1可以看出,国外研究动态较为活跃,整体呈稳步上升趋势,发展速度较快,这是因为压力性损伤作为全球共同面临的医疗难题,一直是国外学者关注的重点,继2022后发文量呈直线下降,原因可能是本研究只纳入了2023年前半年发表的相关文献㊂国内发文量从2010年起呈波浪上升的趋势,与国外差距较小,直到2019年达到高峰后总体呈下降趋势,研究结果与唐应翠等[10]对术中压力性损伤的可视化研究发现相一致㊂这可能由于新型冠状病毒感染期间重症医护人员多重视疫情防控,且研究人员多采取线上交流合作所导致而成㊂因此,我国学者应该加强创新团队建设,提升团队创造力以保持竞争优势,同时也要发展组织创新㊂3.2核心作者合作情况3.2.1国外核心作者由图3可知,国外该领域核心作者主要有C o y e r F i o n a㊁C o xJ i l l㊁F u l b r o o k P a u l等㊂其中,C a m p b e l l 等[11]主要通过预防措施的改进,防止I C U病人发生医疗器械相关压力性损伤,同时引入连续床旁压力图㊁表皮下水分子仪器等先进仪器为压力性损伤的预防决策提供客观数据;N a n c y等[12]主要侧重于调查I C U压力性损伤的患病率,同时,通过调整营养教育策略,探讨其在促进压力性损伤皮肤修复方面的关键作用; L o v e g r o v e等[13]主要围绕不同干预措施在预防I C U 压力性损伤方面的有效性㊂依据普赖斯定律[14]的计算公式M=0.749ˑN m a x(N m a x为最核心作者的发文量),得出核心作者阈值为5.1,相当于本研究中发文量大于(或等于)5的作者为核心作者,经统计,国外I C U 压力性损伤的核心作者占5.7%,表明国外作者间虽然合作较紧密,但尚未形成一批高产并具有影响力的核心作者㊂3.2.2国内核心作者通过绘制并分析作者合作图谱可以掌握该领域的核心作者群及其合作关系[15]㊂根据普赖斯定律[14],我国I C U压力性损伤领域的核心作者应至少发表2篇相关文献㊂对发文量进行统计分析后,发现该领域的核心作者主要有董正惠㊁李振刚㊁李阳㊁农礼荣㊁祁进芳等,这些学者之间互相交流合作,对I C U压力性损伤研究领域的前沿演进发挥着重要作用㊂形成代表性团队的有董正惠-李振刚团队㊁蒋琪霞团队㊁刘欢团队等,不同合作团队的研究侧重点不同,如董正惠等[16]以研究I C U医疗器械相关压力性损伤的发生特征以及其影响因素为主;蒋琪霞等[17-18]侧重于研究不同床垫在I C U压力性损伤中的适用性以及不同量表对I C U压力性损伤的预测性能;刘天贶等[19]主要探索I C U病人不同部位黏膜压力性损伤的临床现状㊁影响因素及预防措施等㊂由图2可知,我国学者间合作较为稀疏,因此,研究者间应该扩大交流范围,建立更多的合作关系,以提升I C U压力性损伤的护理质量㊂3.3机构合作网络从机构共现图谱来看,国内发表机构多以高等院校附属医院为主,而国外主要以高等院校为主㊂由图5可知,国外机构间的连线尤为密集,说明国外发文形式以多中心合作研究为主,其中,澳大利亚具有较强的科研能力与影响力,而我国处于较为弱势的科研地位和国际竞争力㊂通过分析图4的节点与连线,可以看出我国机构发文量较少,且只形成了少有的机构合作团队㊂因此,我国应该加强跨学科㊁跨区域能力,结合自身文化背景,促进与其他国家和不同机构的学术交流,从而提升我国I C U压力性损伤学科领域的发展㊂3.4研究热点分析在关键词图谱分析的基础上查阅大量相关文献,将I C U压力性损伤的研究热点归纳为以下3个方面㊂3.4.1风险评估国内外相关关键词主要有风险评估㊁预测㊁列线图㊁评估㊁预测模型㊁影响因素等㊂早期预防压力性损伤是最经济有效的手段,而识别风险是预防压力性损伤的第1步㊂I C U压力性损伤的发生是由于多种危险因素引起的㊂国外关于相关影响因素的研究较早,研究结果显示,I C U病人压力性损伤的影响因素主要包括病人年龄㊁性别等社会人口学特征,所患基础疾病类型㊁相关疾病史,I C U常见治疗措施以及用药类型等[20]㊂L i m a等[21]于2016年发表的一项纳入了19363例病人的系统综述显示,机械通气及机械通气时长㊁间歇或连续血液透析治疗以及缩血管药物使用均会增加I C U病人压力性损伤的发生风险㊂国内相关研究起步较晚,庄秋枫等[22]通过L o g i s t i c回归分析得出摩擦力与剪切力以及移动能力㊁血红蛋白㊁营养㊁血管升压药物㊁镇静药物㊁低体质指数㊁肥胖㊁肾衰竭㊁糖尿病㊁脓毒血症㊁瘫痪㊁类风湿性关节炎㊁机械通气的使用为压力性损伤发生的危险因素㊂此后,国内学者开始使用循证方法对I C U病人压力性损伤影响因素进行分析㊂刘艳等[23]的一项M e t a分析结果显示,I C U住院病人㊃094㊃C H I N E S EE V I D E N C E-B A S E D N U R S I N GF e b r u a r y,2024V o l.10N o.3压力性损伤发生的危险因素因素包括高龄㊁吸烟㊁高体温㊁平均动脉压低㊁糖尿病史㊁水肿㊁入住I C U时间延长㊁使用镇静与血管活性药物㊁糖皮质激素㊁血管加压素㊁机械通气及其时间延长㊁血清清蛋白和血红蛋白水平低等㊂然而,尽管国内外学者针对I C U病人压力性损伤影响因素开展了大量研究,但因研究人群㊁研究开展地区㊁研究方法以及所侧重的指标等方面的不同导致I C U病人压力性损伤影响因素繁多且缺乏统一规范的标准,从而不利于I C U病人压力性损伤的风险评估㊂未来应结合临床具体分析,进一步明确影响病人发生压力性损伤的相关因素,以指导护士更有针对性地开展压力性损伤的预防㊂3.4.2早期预防国内外相关关键词热点包括预防㊁主动预防㊁压力性损伤预防等㊂2011年中国医院协会[24]已经明确提出要把预防和减少院内压力性损伤发生作为病人的十大健康安全指标之一㊂目前,临床上对于I C U压力性损伤的识别仍以主观观察和经验评估为主,导致防治效果不佳㊂循证护理是一种新型护理理念,旨在结合科研证据㊁临床经验及病人意愿,帮助护理人员做出科学的临床决策[25]㊂有证据总结显示,I C U压力性损伤的预防主要包括装置的规范使用㊁体位变换㊁早期活动㊁营养支持以及预防性敷料的使用等[26]㊂但目前大多数证据总结的来源都为国外文献,与国内受试人群在地域㊁文化上存在样本偏差,因此建议医护人员在应用证据时充分考虑本国国土的实际情况以及病人需求,并根据F AM E原则[27],即证据的可行性(f e a s i b i l i t y,F)㊁适宜性(a p p r o p r i a t e n e s s,A)㊁临床意义(m e a n i n g f u l n e s s,M)和有效性(e f f e c t i v e n e s s,E),为I C U病人制定个性化的预防方案㊂3.4.3医疗器械相关压力性损伤(M D R P I)国内外相关热点包括机械通气㊁医疗器械等㊂医疗器械相关压力性损伤是指由于诊断或治疗使用医疗器械造成的局部损伤,其损伤部位形状与器械形状一致[28]㊂由于长时间使用各种医疗设备,且受到自身疾病因素和治疗因素影响,I C U病人最容易发生M D R P I[29]㊂2020年,M D R P I在国内才逐渐被关注,目前仍处于起步阶段㊂相关研究热点主要集中在M D R P I的发生原因和预防干预措施等㊂然而,由于I C U医护人员对它的认知仍存在不足以及缺乏权威的M D R P I风险评估工具,导致M D R P I在I C U的发病率为21.0%~35.2%[30]㊂J a c k s o n等[31]认为现存的风险评估量表都不能准确评估M D R P I㊂祁进芳等[32]的研究结果表明,列线图风险预测模型有较好的预测性,可以为早期识别M D R P I的发生提供规范的干预策略㊂因此,未来建议研发合适的评估工具,以期动态㊁全面地识别M D R P I发生的危险因素,筛查高危病人,并基于循证制定针对性的临床指南和标准护理规范,同时加强对医护人员的知识培训,为确保病人的安全,提高护理质量和病人满意度提供参考意义㊂3.5研究趋势突现词分析往往可以有效展示某一研究领域的进展趋势和前沿热点㊂绘制完成关键词共现图谱后,打开控制面板的 B u r s t n e s s(突现) 选项功能,按照突现起始年份进行排序,得出2010 2023年I C U压力性损伤领域的前10位突现词图谱㊂分析C N K I的突现词图谱,从突现强度来看, 影响因素 压力性损伤管理 较大,其次是 误吸 风险评估 医疗器械 列线图 等,这表明随着压力性损伤成为护理质量指标之一,I C U医务人员越来越重视压力性损伤的管理,且侧重于利用风险评估工具来分析其危险因素㊂从突现时间来看, 风险评估 持续时间最长,从2018年开始,一直持续至2023年㊂综合来看,如何预防M D R P I的发生以及研发合适的风险评估工具已成为I C U压力性损伤领域的前沿问题㊂在W o S的突现词图谱中可以看出,机械通气作为一种有效辅助治疗手段,广泛应用于重症病人中,由于该体位较特殊,较常规的体位更易发生压力性损伤,因此该研究领域主要聚焦于如何在病人治疗的基础上预防俯卧位I C U压力性损伤㊂另外,国外已经开发机器学习模型来预防I C U压力性损伤的发生,这种技术可以通过改善压力性损伤的诊断和预后来减轻医护人员的负担,已成为该领域关注的焦点㊂4小结本研究通过计量学分析和可视化分析I C U压力性损伤领域的相关文献,呈现了该领域在国内外的研究现状㊂研究结果显示,该领域发文量整体趋势较平缓,研究热点及趋势主要聚焦于风险评估㊁M D R P I㊁早期预防等方向,未来结合研究热点,深化研究深度,同时加强跨学科㊁跨领域的合作交流,在循证的基础上为我国建立规范化㊁科学化的I C U压力性损伤评估标准和预防策略,从而提高护理质量与满意度㊂本研究的不足在于只检索了C N K I和W o S2个数据库2010 2023年的相关文献,可能会导致结果的局限性,未来应扩大检索范围,以确保纳入文献的全面性以及研究结果的准确性㊂㊃194㊃循证护理2024年2月第10卷第3期(总第119期)参考文献:[1] C H A B O Y E R W P,T H A L I BL,HA R B E C K E L,e ta l.I n c i d e n c ea n d p r e v a l e n c e o f p r e s s u r e i n j u r i e s i n a d u l t i n t e n s i v e c a r e p a t i e n t s:a s y s t e m a t i c r e v i e wa n d M e t a-a n a l y s i s[J].C r i t i c a lC a r e M e d i c i n e,2018,46(11):e1074-e1081.[2] R U B U L O T T A F,B R E T TS,B O U L A N G E R C,e ta l.P r e v a l e n c eo f s k i n p r e s s u r e i n j u r y i nc r i t i c a l c a r e p a t i e n t s i nt h eU K:r e s u l t s o f as i n g l e-d a yp o i n t p r e v a l e n c ee v a l u a t i o ni na d u l tc r i t i c a l l y i l l p a t i e n t s[J].B M JO p e n,2022,12(11):e057010.[3] K O T T N E RJ,C U D D I G A NJ,C A R V I L L EK,e t a l.P r e v e n t i o n a n dt r e a t m e n to f p r e s s u r eu l c e r s/i n j u r i e s:t h e p r o t o c o 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不同气候变化情景下未来中国热相关死亡风险的预估
不同气候变化情景下未来中国热相关死亡风险的预估陆开来;班婕;王情;陈晨;许怀悦;李湉湉【期刊名称】《气象学报》【年(卷),期】2022(80)3【摘要】预估气候变化背景下中国未来近期、中期及远期温度热相关人群超额死亡风险,为未来热相关人群健康风险防范提供科学依据。
基于中国网格化日均气温数据集与3种排放情景下未来日均气温数据、历史人口数据与3种生育率情景下未来人口数据以及死因数据资料计算的热效应暴露-反应关系,计算每日热相关死亡人数。
结果表明:(1)未来中国平均气温将持续升高,且北方地区升温幅度较大。
(2)1986—2005年中国热相关非意外总死亡人数约为7.1(95%置信区间:5.7—8.5)万。
(3)RCP2.6、RCP4.5情景下未来中国热相关非意外总死亡人数均呈现先升后降的变化趋势。
21世纪末,不同情景下的热相关非意外总死亡人数均高于基准年代。
(4)未来不同情景下中国热相关非意外总死亡人数在黄淮海地区以及成渝地区均呈上升趋势,在RCP2.6、RCP4.5情景下北方地区热相关非意外总死亡人数呈下降趋势,东南沿海地区在21世纪30年代后开始呈下降趋势。
总体而言在全球变暖的背景下未来中国热相关死亡风险将上升,而在RCP2.6情景下可以有效抑制其上升趋势。
【总页数】9页(P349-357)【作者】陆开来;班婕;王情;陈晨;许怀悦;李湉湉【作者单位】中国疾病预防控制中心环境与人群健康重点实验室;江苏海洋大学海洋技术与测绘学院;南京信息工程大学大气环境与装备技术协同创新中心【正文语种】中文【中图分类】P49;R122.2【相关文献】1.SRES情景下多模式集合对淮河流域未来气候变化的预估2.典型浓度路径(RCP)情景下未来50年鄱阳湖流域气候变化预估3.未来气候变化情景下中国橡胶主产区内植被净初级生产力预估4.未来不同排放情景下气候变化预估研究进展5.新一代温室气体排放情景下安徽省未来气候变化预估分析因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
基于遥感的北京城市高温热浪风险评估
基于遥感的北京城市高温热浪风险评估何苗;徐永明;李宁;白琳【期刊名称】《生态环境学报》【年(卷),期】2017(026)004【摘要】在全球变暖及快速城市化的背景下,高温热浪对城市居民健康及社会经济的影响越来越大,成为城市面临的最重要的气象灾害之一.利用多源卫星遥感数据对北京市开展了高温热浪风险评估的研究.基于Landsat/TM遥感数据、DMSP/OLS 夜间灯光遥感数据和社会统计数据提取地表温度作为高温热浪危险性评估因子,提取植被指数、建筑指数、人口密度、人均可支配收入、老年人口比重、建筑工人比重、空调拥有率作为脆弱性评估因子,通过加权平均风险评估模型计算得到北京市高温热浪风险指数.结果表明,北京市高温风险分布具有显著的空间差异性.总体而言,北部地区风险低于南部地区,西部地区风险低于东部地区.高风险区域主要集中在六环内的中心城区和近郊区,以二环为中心向四周呈环状递减趋势,形成了最大的风险覆盖区,并在各区的主城区形成了多个风险次中心;远郊区的高温风险普遍较低,风险最低的3个区依次是密云区、门头沟区和怀柔区,高风险面积比例均不足10%.除了中心城区及各区的主城区之外,延庆区西南部的延怀盆地、密云河谷一带、平谷东部的部分平原地区风险等级也比较高.就人口分布最为密集的平原、平坝地区而言,西城区和东城区的高温风险最高,平均风险指数分别达到0.57和0.56,其次是石景山区、丰台区、海淀区和朝阳区,平均风险指数也均在0.4以上.文章提出了一种基于卫星遥感进行城市高温热浪风险评估的方法,获取了高分辨率的北京市高温热浪风险空间分布信息,为城市有效应对高温风险提供了科学参考.【总页数】8页(P635-642)【作者】何苗;徐永明;李宁;白琳【作者单位】南京信息工程大学地理与遥感学院,江苏南京 210044;南京信息工程大学地理与遥感学院,江苏南京 210044;南京信息工程大学地理与遥感学院,江苏南京 210044;南京信息工程大学地理与遥感学院,江苏南京 210044【正文语种】中文【中图分类】X16【相关文献】1.基于多源遥感数据的北京城市热岛研究 [J], 彭仲2.基于GIS的南宁市高温热浪灾害风险评估与区划 [J], 黄丹萍; 黎美宏3.高温热浪下北京城市水体典型蓝绿藻生长规律研究 [J], 张君枝;邱丽佳;张艳娜;马文林;张质明;洪辛璐;李卓霖4.基于遥感影像的北京城市热岛时空演变及其影响因素分析(1992~2008) [J], 甘霖5.基于多源数据的上海市高温热浪风险评估 [J], 王丹舟;张强;朱秀迪;申泽西;范科科;吴子璇因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
高温热浪脆弱性与适应性研究进展_杨红龙
高温热浪主要是由于空气温度高,且这样的高温持续时 间较长,引起人、动物、植物不能适应的一种天气过程。
根据高温热浪的定义,高温热浪的标准主要依据高温对 人体产生影响或危害的量值制定。 由于高温热浪灾害的出现
受地理、社会和经济等多方面的影响,世界各国和地区研究 高温热浪所采取的方法不同, 高温热浪的标准也有很大差 异。 目前,国际上还没有统一而明确的高温热浪标准。 世界气 象组 织 (WMO) 建 议 高 温 热 浪 的 标准 为 : 日 最 高 气 温 高 于 32℃,且持续 3d 以上。 荷兰皇家气象研究所则定为:日最高气 温高 于 25℃,且 持 续 5d 以 上 ,其 中 至 少 有 3d 最 高 气 温 高 于 30℃。 美国、加拿大、以色列等国家气象部门都依据温度和相 对湿度影响的热指数(显温)发布高温警报。 发布标准是:当 白天热指数连续两天有 3h 超 过 40.5℃或 者 预 计 热 指 数在 任 一时间超过 46.5℃,发布高温警报。 德国科学家基于人体热量 平衡模型 , 制 定 了 人 体 生 理等 效 温 度 (PET)。 当 PET 超 过 41℃,热死亡率显著上升。 因此,以 PET>41℃为高温热浪预警 标准。
0 引言
近年来,随着全球气候变暖和加速发展的城市化进程引 起的更加显著的热岛效应, 使得全球范围内的酷热日益频 繁,高温热浪事件越来越突出,正逐渐成为一种严重气象灾 害[1-4]。 这种灾害不仅影响工农业生产 ,还 直 接 危 害 到 广 大人 民的身体健康,同时造成供水、供电紧张,并加剧光化学污 染,严重威胁到广大人民的生存和生活质量。 此外,高温热浪 对农业生产的影响也特别严重,持续高温少雨,极易造成干 旱,影响作物生长发育,使农林牧业的产量和品质下降,当高 温天气频繁发生,大气降水量就会明显减少,高温还加快了 土壤水分蒸发速度,使土壤含水量迅速下降,夏季高温酷暑 天气伴随着大气干旱和土壤干旱同时发生,从而造成严重干 旱 的 发 生 或 加 重 干 旱 的 严 重 程 度 ,使 农 作 物 严 重 受 损 [5-7],也 极易引发森林或草原火灾。 持续高温天气还可引发大面积蓝 藻发生,导致水源污染。 对军事活动有很大影响,由于酷暑导 致失败的战例也不少。
热浪对人体健康的影响及其研究方法
热浪对人体健康的影响及其研究方法热浪对人体健康的影响及其研究方法热浪是指在特定地区,在较长时间内连续天气异常炎热的天气现象。
随着全球气候变暖的加剧,热浪事件频率和强度逐渐增加,给人体健康带来了极大的威胁。
热浪期间高温和高湿度相互作用,导致人体的生理适应和心理应激,严重威胁人们的健康和生命安全。
本文将探讨热浪对人体健康的影响,并介绍一些研究方法来理解热浪事件对人体的危害程度。
一、热浪对人体健康的影响1.心血管系统影响:热浪引起的高温和高湿度能够增加人体代谢率以及心血管系统的工作负荷。
长时间暴露于高温环境下,会导致体温上升,心率加快,血压升高,易引发心脏病、中风等心血管疾病。
热浪还会加重现有心血管疾病患者的病情,增加其发生心脏病发作的风险。
2.呼吸系统影响:高温和高湿度的气候条件下,人体呼吸道内的水分蒸发减少,导致呼吸道黏膜干燥,并且空气中的污染物浓度也会增加。
这些因素使得空气污染物吸入人体呼吸道后更难排出,从而增加呼吸系统疾病的风险,如哮喘、慢性阻塞性肺病等。
3.泌尿系统影响:在炎热的天气条件下,人体通常会通过出汗来降低体温。
然而,过多的水分流失和脱水可能导致尿液浓缩,从而增加泌尿系统疾病的风险,如结石、尿路感染等。
4.神经系统影响:高温和高湿度的气候条件下,人们可能会出现头痛、失眠、疲劳等神经系统症状。
长时间处于高温环境下,热量累积会对神经细胞造成直接损害,此外,热浪会引起人们的心理应激和压力,加重焦虑、抑郁等心理疾病。
5.代谢系统影响:热浪可以影响人体的代谢过程,导致血糖异常和水电解负平衡,进而引发糖尿病、高血压、电解质紊乱等代谢性疾病。
二、热浪对人体健康的研究方法1.流行病学调查:通过对人群的横断面或纵向研究,收集并分析热浪事件发生期间的相关数据,如温度、湿度、人体健康状况和疾病发病情况等,来评估热浪对人体健康的影响。
同时,结合热浪事件历史数据,进行回顾性研究,揭示不同热浪事件对人群健康的影响程度。
热浪对人体健康的影响及其研究方法
热浪对人体健康的影响及其研究方法热浪对人体健康的影响及其研究方法随着全球气候变暖的趋势,热浪现象在许多地区变得越来越常见。
热浪不仅给人们的生活和工作带来各种挑战,还对人体健康产生了重大影响。
本文将探讨热浪对人体健康的影响以及研究热浪对人体健康的方法。
首先,我们来看看热浪对人体健康的影响。
热浪的最直接影响是人体的热应激反应。
由于高温,人体会加速血液循环以帮助散热,使皮肤表面产生大量汗液。
然而,当环境湿度较高时,汗液蒸发的速度会减慢,导致体温的升高。
长时间暴露于高温环境中,人体很容易出现热衰竭、中暑等症状,严重时甚至会导致死亡。
热浪还会对人体的心血管系统产生不良影响。
研究发现,热浪期间心脏病和中风的发病率会明显增加。
高温会使血管扩张,增加心血管系统的负担,尤其是对于已经存在心脏疾病的人来说。
此外,热浪还会导致过度出汗和脱水,进一步加重心血管系统的负担。
热浪还会对呼吸系统产生负面影响。
高温环境会使人们频繁呼吸,从而进入大量热空气。
这些热空气中含有大量的颗粒物和污染物,对呼吸道产生刺激。
研究表明,热浪期间哮喘和慢性阻塞性肺病等呼吸系统疾病的急性发作率会增加。
除了以上直接影响,热浪还会间接影响人体健康。
在高温环境下,人们的睡眠质量会受到影响,出现失眠等睡眠障碍。
此外,热浪会导致人体免疫系统的功能下降,使人更容易感染各种疾病。
为了研究热浪对人体健康的影响,科学家采用了多种方法。
首先是观察研究。
科学家会在热浪期间观察人们的疾病发病率和死亡率的变化。
通过对大样本的统计分析,可以发现热浪对人体健康的直接和间接影响。
另外,科学家还会在实验室中模拟高温环境,对人体的生理和心理反应进行研究。
另一种常用的研究方法是流行病学研究。
科学家会收集大量的数据,包括热浪期间的气象数据、人们的健康状况、个体行为和社会经济因素等。
通过对这些数据的统计分析,可以确定热浪对不同人群的影响程度,并找出可能的危险因素。
除了观察和流行病学研究外,科学家还使用实验动物进行模拟研究。
基于精细化空间格局的城市承灾体脆弱性评估
第35卷第1期2024年1月㊀㊀水科学进展ADVANCES IN WATER SCIENCE Vol.35,No.1Jan.2024DOI:10.14042/ki.32.1309.2024.01.004基于精细化空间格局的城市承灾体脆弱性评估徐宗学1,2,唐清竹1,2,陈㊀浩1,2,杨㊀芳3(1.城市水循环与海绵城市技术北京市重点实验室,北京㊀100875;2.北京师范大学水科学研究院,北京㊀100875;3.珠江水利委员会珠江水利科学研究院,广东广州㊀510611)摘要:针对目前流域内部跨行政区单元空间精细化模拟并用于评估城市洪涝灾害工作的空白,本文着重聚焦精细化经济指标空间分布并将多源数据融合,构建了基于精细化空间格局的城市承灾体脆弱性评估体系,量化了深圳河流域脆弱性等级㊂研究结果表明:单一数据不足以准确模拟流域GDP 密度,结合多源数据是进行GDP 空间精细化更加有效的办法;深圳河流域GDP 密度与第二㊁三产业空间化结果显示出高度一致性,产值密度最高达617214万元/km 2;流域两岸脆弱性等级存在显著差异和区域特征,深圳侧脆弱性明显高于香港侧,高脆弱性地区约占流域面积的8.8%㊂研究结果有助于识别灾害危险性大小和损失程度,提高城市洪涝灾害评估的精确性㊂关键词:城市洪涝;承灾体;脆弱性;空间;精细化;深圳河中图分类号:TV122.1㊀㊀㊀文献标志码:A㊀㊀㊀文章编号:1001-6791(2024)01-0038-10收稿日期:2023-07-08;网络出版日期:2023-12-25网络出版地址:https :ʊ /urlid /32.1309.P.20231225.1046.002基金项目:国家自然科学基金资助项目(52079005;52239003)作者简介:徐宗学(1962 ),男,山东淄博人,教授,博士研究生导师,主要从事城市水文学研究㊂E-mail:zxxu@ 气候变化会导致洪涝灾害以更高频率㊁更大强度和更多不可预测性影响全世界越来越多的地区[1-4],洪涝灾害风险的增加趋势也会导致更加惨重的社会经济损失和人员伤亡[5-6],这些受洪涝灾害直接威胁和影响的对象被称为承灾体㊂政府间气候变化专门委员会(IPCC)第六次评估报告[7]预估未来气候变化风险主要取决于暴露度和脆弱性的变化,在国际社会日益关注防洪减灾的大背景下[8-10],增进对承灾体脆弱性的了解对于准确识别洪涝灾害风险㊁提高区域防洪抗灾能力至关重要㊂联合国国际减灾战略(UNISDR)将脆弱性定义为一种状态,这种状态由物理㊁社会㊁经济和环境过程决定,能够增加社会群体对气候变化影响的敏感程度[11]㊂目前,洪涝灾害承灾体脆弱性已在全球㊁国家㊁区域尺度[5,12-14]进行了广泛评估,评估方法主要倾向于从人口㊁社会经济和环境3个维度确定与洪涝灾害承灾体高度相关的指标并构建指标体系㊂其中,社会经济维度通常选择国内生产总值(GDP)密度作为评估指标,GDP 是目前公认为衡量国家(或地区)经济状况的最佳指标[15]㊂传统的GDP 统计数据通常来源于行政单元统计年鉴,数据规范权威,但缺乏空间信息,在实际分析应用时可能会存在明显不足,难以反映行政单元内部社会经济的空间特征,不便于空间运算和分析[16]㊂对GDP 统计数据进行空间离散化是解决该问题的手段之一㊂目前中国应用最为广泛的免费GDP 密度展布数据为中国科学院资源环境科学与数据中心的中国GDP 空间分布公里网格数据集,空间分辨率为1km,该数据集为中国许多领域研究中的空间统计分析带来了极大便利,但是该数据分辨率较大,在小尺度区域空间分析中难以详细反映该区域内部经济空间分布状况㊂近年来,多源数据的广泛应用[17-18]为准确评估区域经济空间分布特征提供了可能,例如遥感数据和兴趣点(Point of Interesting,POI)数据等,这些数据与人类活动和区域经济状况高度相关,可用于获取可靠的社会经济空间信息,从而确保研究结果的准确性,已成为社会经济空间化的重要数据源㊂国内外学者针对上述问题开展了一系列基于多源数据的经济空间格局精细化模拟研究㊂Huang 等[15]比较了社交媒体中具有代㊀第1期徐宗学,等:基于精细化空间格局的城市承灾体脆弱性评估39㊀表性的腾讯用户密度数据和夜间灯光数据对中国不同尺度行政区域GDP评估的能力,研究结果表明腾讯用户数据与GDP存在很强的相关性,有助于支持中国的区域经济评估;Shi等[19]通过结合夜间灯光数据㊁数字高程模型㊁归一化植被指数和POI数据,以500m的空间分辨率识别和评估中国重庆的贫困地区;王旭等[20]选择夜间灯光数据㊁全球人口密度和亚洲人口密度作为GDP空间分布代用数据,研究结果表明京津冀地区存在经济发达市辖区GDP值被低估㊁郊区县GDP被高估的误差 两极区 倾向;张爱华等[21]建立了GDP统计数据㊁兴趣点数据㊁夜间灯光数据以及土地利用数据多源耦合模型,实现了北京市100m网格高分辨率GDP空间化㊂以上研究均对完整行政单元进行模拟,但目前鲜见针对流域内部跨行政区域经济单元空间化的模拟研究,使用精细化经济空间分布运用于城市洪涝灾害风险与承灾体脆弱性评估的研究较少㊂本文以深圳河流域为研究对象,着重聚焦精细化经济空间分布,选取土地利用㊁夜间灯光数据和POI数据对GDP密度进行空间精细化模拟,结合人口密度和建筑物密度,构建基于精细化经济指标空间分布的城市洪涝灾害承灾体脆弱性评估指标体系,识别研究区域承灾体脆弱性空间差异㊂研究结果可以支撑更加有针对性的洪水风险适应政策和防洪措施,为流域城市防汛减灾提供科学依据㊂1㊀研究区概况与数据来源1.1㊀研究区概况深圳河流域位于广东省深圳市中南部,属低纬度滨海台风频繁影响地区㊂深圳河地处深圳市与香港特别行政区之间,是深圳与香港的界河,流域面积为312.5km2,深圳侧流域面积为193.3km2,约占流域面积的60%,流域北侧为深圳市福田区㊁罗湖区㊁龙岗区的西南部及盐田区的西部边缘,南侧为香港北区,如图1所示㊂流域上游地区为植被繁茂的丘陵山地,中下游为城市化程度较高的冲积平原㊂土地利用类型主要为建设用地,其他类型包括耕地㊁林地㊁草地和水域㊂2021年深圳市经济总量突破3万亿元,居亚洲城市第4位㊂香港2021年本地生产总值约为2.37万亿元,同比上升6.4%㊂流域多年平均降水量为1935.8mm,年平均降雨日数为134.2d,受山地丘陵地貌及海洋气流影响,每年汛期灾害性台风雨和风暴潮事件频发,两地极易发生严重的洪(潮)涝灾害[22-23]㊂图1㊀研究区概况Fig.1Overview map of the study area40㊀水科学进展第35卷㊀1.2㊀数据来源与预处理深圳河流域土地利用数据来源于欧洲航天局2021年WorldCover10m土地覆盖数据,该产品将深圳河流域划分为林地㊁灌木㊁草地㊁农田㊁建设用地㊁裸地/稀疏植被㊁水体㊁湿地和红树林共9个土地覆盖类别㊂夜间灯光数据来源于文献[24],该数据通过整合DMSP-OLS和SNPP-VIIRS数据,得到改进后的2021年DMSP-OLS数据,空间分辨率为1000m㊂该数据中灯光灰度值(Digital Number,DN值)范围为0~63,0表示没有灯光,63是最大亮度值㊂通过调用高德地图API中的搜索POI接口来获取深圳和香港2021年POI数据,本研究选取该接口提供的休闲娱乐㊁餐饮美食㊁购物消费㊁酒店住宿㊁科教文化㊁旅游景点㊁商务住宅㊁运动健身和医疗保健共计9个POI大类数据,采用核密度分析对各类数据进行网格热力可视化㊂建筑物轮廓数据来源于BIGEMAP软件,采用核密度分析生成深圳河流域建筑物密度,空间分辨率为500m㊂数据详细信息见表1㊂表1㊀数据来源及基本信息Table1Data sources and basic information序号数据类型数据来源数据精度1土地利用欧洲航天局(https:ʊ/worldcover)10m 2夜间灯光哈佛大学(https:ʊ/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/GIYGJU)1km 3POI高德地图(https:ʊ/) 4GDP产值深圳市人民政府门户网站(http:ʊ/);香港统计局政府统计处(https:ʊ.hk/) 5人口密度WorldPop数据集(https:ʊ/)1km 6建筑物轮廓BIGEMAP(http:ʊ/)2㊀GDP空间化模型构建2.1㊀第一产业空间化根据社会生产活动的历史发展顺序和中国的产业结构,将GDP分为第一产业㊁第二产业和第三产业㊂GDP第一产业增加值是直接取自自然界部门的增加值,它与土地利用类型密切相关[25]㊂根据刘红辉等[26]和钟凯文等[25]总结的GDP空间化方法,将第一产业中的农㊁林㊁牧㊁渔业分别与土地利用类型中的耕地㊁林地㊁草地㊁水域一一对应,构建的模型为G DP1,ij=ð4k=1G kij(1)式中:G DP1,ij为第i个城市第j个栅格的第一产业产值;G kij为第一产业中农㊁林㊁牧㊁渔业的产值,万元, k=1,2,3,4,分别为农㊁林㊁牧㊁渔业㊂其中,G kij的计算公式为G kij=ðn l=1(g ilˑA ijl)(2)式中:g il为第i个城市第l种土地利用类型单位面积产值,万元;A ijl为第i个城市第j个栅格中第l种土地利用类型的面积,km2㊂2.2㊀第二、三产业空间化GDP第二产业指对初级产品进行再加工部门的产业,主要包括工业和建筑业;第三产业指为生产和消费提供各种服务的产业,包括除第一㊁第二产业以外的其他各业[25]㊂前人的研究[27-28]中表明夜间灯光数据与GDP第二㊁三产业间有显著的相关关系,但也存在一定局限性,忽略了其他社会经济因素对GDP空间分布格局的影响㊂POI数据与人类生产活动密切相关,综合考虑夜间灯光数据和POI数据可以直观地反映出某㊀第1期徐宗学,等:基于精细化空间格局的城市承灾体脆弱性评估41㊀一地区的社会经济发展水平和人类活动空间分布,所以本研究选取夜间灯光数据和9类POI数据共10个指标因素对深圳河流域第二㊁三产业GDP空间化进行评估㊂采用层次分析法(AHP)确定10类社会经济指标的权重(表2),构建的第二㊁三产业空间化模型如下:G DP23,ij=G23,iˑW ijðW ij(3)式中:G DP23,ij为代用数据展布后第i个城市第j个栅格的第二㊁三产业产值,万元;G23,i为第i个城市的第二㊁三产业产值,万元;W ij为第i个城市第j个栅格的综合权重值,计算公式为W ij=ðn j=1w m p mj(4)式中:w m为第m项指标的权重;p mj为第m项指标在第j个栅格的代表值㊂表2㊀第二㊁三产业产值空间化指标Table2GDP spatial index of secondary and tertiary industries指标层夜间灯光休闲娱乐餐饮美食购物消费酒店住宿科教文化旅游景点商务住宅运动健身医疗保健权重0.1000.0840.1330.1920.0720.0550.0430.1730.0390.1093㊀结果与分析3.1㊀第一产业空间化基于土地利用数据将深圳河流域GDP第一产业进行空间可视化表达,空间分辨率为500m,如图2所示㊂由图2中可以看出,深圳河流域第一产业主要集中于流域东北部和西北边缘地带,该区域为较大面积植被繁茂的林地和草地,适合发展第一产业㊂深圳侧第一产业GDP密度整体高于香港侧,产值密度最高地区为深圳河流域两岸湿地和农田密集区,这为农渔业发展提供了便利,GDP密度最高达7935万元/km2㊂图2㊀基于土地利用数据的深圳河流域GDP第一产业空间化Fig.2Spatialized GDP of the first industry based on land use data in the Shenzhen River basin3.2㊀第二㊁三产业空间化深圳河流域夜间灯光强度灰度值见图3(a),流域大部分区域显示出最大亮度,东南部没有检测出夜间42㊀水科学进展第35卷㊀灯光㊂通过夜间灯光数据对深圳河流域GDP第二㊁三产业进行空间可视化表达,空间分辨率为500m,如图3(b)所示㊂由图中可以看出,将夜间灯光强度原始数据进行第二㊁三产业空间化模拟后,香港北部的GDP产值反而明显高于深圳侧,这是由于计算过程中香港夜间灯光亮度总值远远小于深圳市,而2个行政区第二㊁三产业总产值相差不大,这就导致香港侧的模拟结果大于深圳侧㊂且深圳侧福田区㊁罗湖区与龙岗区的第二㊁三产业产值没有明显的空间分布差异,这表明夜间灯光数据在一定程度上较难体现出深圳河流域内部的经济产值差异,只考虑夜间灯光数据对GDP第二㊁三产业进行空间化可能会忽略研究区内部的经济多样性,导致模拟结果精度不高㊂GDP第二㊁三产业分布细节不能仅仅只通过夜间灯光亮度直接区分和表达,所以本研究加入能够揭示研究区域内部经济结构差异同时精细化程度更高的POI数据,对深圳河流域GDP 第二㊁三产业进行更加准确地空间可视化表达,空间分辨率为500m,如图4所示㊂由图4中可以看出, POI数据可以准确清晰地体现出深圳河流域各产业的经济聚集程度,产值密度高的地区主要集中在福田区㊁罗湖区的中心区域以及龙岗区南部㊂基于POI数据的GDP第二㊁三产业空间化可以更好地表达出流域内部的经济空间分布差异特征,体现出各区中心区域向外部经济产值密度逐渐减小的趋势,同时也反映出夜间灯光数据的缺失细节,弥补了夜间灯光数据分辨率过低的不足㊂图3㊀基于夜间灯光数据的深圳河流域GDP第二㊁三产业空间化Fig.3Spatialized GDP of the second and third industry based on nighttime light image in the Shenzhen River basin 基于耦合的夜间灯光数据和POI数据对深圳河流域GDP第二㊁三产业进行空间可视化表达,空间分辨率为500m,如图5所示㊂由图5中可以看出,流域第二㊁三产业产值密度呈现出明显的空间差异,在福田区㊁罗湖区的中心区域以及龙岗区南部形成小型的第二㊁三产业经济中心,产值密度最高达617214万元/ km2㊂这也表明耦合夜间灯光数据和POI数据的GDP第二㊁三产业空间化模拟结果更加符合实际㊂3.3㊀深圳河流域GDP空间化基于土地利用数据㊁夜间灯光数据和POI数据对深圳河流域GDP密度进行空间可视化表达,空间分辨率为500m,如图6所示㊂由图6中可以看出,深圳河流域GDP密度存在明显的空间差异,并且与第二㊁三产业空间化结果显示出较高的一致性,福田区和罗湖区的中心区域㊁龙岗区南部以及香港北部经济高度发达,产值密度最高达617214万元/km2㊂各区中心区域GDP主要来源于第二㊁三产业,第一产业的贡献较小,流域周边丘陵山地地区既有第二㊁三产业的发展,又有第一产业的贡献㊂这是由于深圳河流域两岸地区高度城市化,第二㊁三产业发展十分成熟,同时伴随着中国退耕还林还草等一系列生态文明建设,第一产业产值远远低于第二㊁三产业产值对流域内总GDP的影响㊂㊀第1期徐宗学,等:基于精细化空间格局的城市承灾体脆弱性评估43㊀图4㊀基于POI数据的深圳河流域GDP第二㊁三产业空间化Fig.4Spatialized GDP of the second and third industry based on POI data in the Shenzhen River basin图5㊀基于夜间灯光数据和POI数据的深圳河流域GDP第二㊁三产业空间化Fig.5Spatialized GDP of the second and third industry based on nighttime light image and POI data in the Shenzhen River basin44㊀水科学进展第35卷㊀图6㊀深圳河流域GDP空间化Fig.6Spatialized GDP of the Shenzhen River basin3.4㊀研究区域承灾体脆弱性评估由于人员和资产的高度暴露,城市地区的洪涝灾害承灾体脆弱性通常相对较高㊂本研究选取承灾体脆弱性评估中最具代表性的3个指标:GDP密度㊁人口密度和建筑物密度对深圳河流域城市洪涝灾害脆弱性进行准确评估,根据自然断点分级法将3个脆弱性指标进行等级划分,并分别赋值1㊁2㊁3㊁4来代表低㊁中㊁较高和高风险等级,具体数值见表3㊂根据表3可视化各指标的等级分布,见图7㊂由图7中可以看出, GDP密度㊁人口密度与建筑物密度较大的区域主要集中在福田区和罗湖区的中心区域㊁龙岗区南部以及香港北部的中心区域,与实际情况基本相符,同时体现出各区中心区域对周边地区明显的 虹吸 效应[29]㊂表3㊀各指标和风险的等级阈值划分Table3Classification of levels for each indicator and risk等级GDP密度/(亿元/km2)人口密度/(万人/km2)建筑物密度/(个/km2)10~<4.950~<0.900~<2202 4.95~<12.990.90~<2.80220~<781312.99~<26.87 2.80~<5.94781~<2003426.87~61.72 5.94~10.672003~5110图7㊀脆弱性指标等级分布Fig.7Level distribution of vulnerability indicators㊀第1期徐宗学,等:基于精细化空间格局的城市承灾体脆弱性评估45㊀㊀㊀在进行层次分析的过程中,人口和经济被认为同等重要(权重为0.429),且都比建筑物密度(权重为0.142)重要㊂根据权重对各指标层进行栅格计算分析,得到更加直观的深圳河流域城市洪涝脆弱性分布,见图8㊂总体而言,深圳河流域两岸脆弱性等级存在明显差异和区域特征,深圳侧洪涝灾害脆弱性明显高于香港侧,大部分区域处在低脆弱性环境中,包括流域东部㊁西北部边缘地带以及香港北部的大部分地区,这些低脆弱性地区约占流域总面积的66.9%㊂高脆弱性地区主要集中在人口稠密和经济高度发达地区,以福田区㊁罗湖区的中心区域和龙岗区南部最为突出,约占流域面积的8.8%,一旦发生洪涝灾害,损失将更加严重㊂图8㊀深圳河流域洪涝灾害脆弱性等级分布Fig.8Level distribution of flood vulnerability in the Shenzhen River basin4㊀结㊀㊀论本研究基于土地利用数据㊁夜间灯光数据和POI数据对深圳河流域GDP进行空间精细化模拟,提出基于精细化GDP密度的城市洪涝灾害承灾体脆弱性评估方法,量化了深圳河流域承灾体脆弱性等级㊂主要结论如下:(1)深圳河流域第一产业产值密度最高的地区为流域沿岸,GDP密度最高达7935万元/km2,深圳侧第一产业GDP密度整体高于香港侧㊂流域第二㊁三产业产值密度呈现出明显的空间差异,在福田区㊁罗湖区的中心区域以及龙岗区南部形成小的第二㊁三产业经济中心,产值密度最高达617214万元/km2㊂(2)单一的夜间灯光数据不足以准确模拟流域GDP密度,结合多源数据是进行GDP空间精细化更加有效的办法㊂深圳河流域GDP密度存在明显的空间差异,并且与第二㊁三产业空间化结果显示出较高的一致性,产值密度最高达617214万元/km2㊂各区中心区域GDP主要来源于第二㊁三产业,第一产业的贡献较小,流域周边丘陵山地地区既有第二㊁三产业的发展,又有第一产业的贡献㊂(3)深圳河流域两岸脆弱性等级存在明显差异和区域特征,深圳侧承灾体脆弱性明显高于香港侧,高脆弱性地区主要集中在人口稠密和经济高度发达地区,以福田区㊁罗湖区的中心区域和龙岗区南部最为突出,约占流域面积的8.8%㊂参考文献:[1]ABDRABO K I,KANTOUSH S A,ESMAIEL A,et al.An integrated indicator-based approach for constructing an urban flood vulnerability index as an urban decision-making tool using the PCA and AHP techniques:a case study of Alexandria,Egypt[J]. Urban Climate,2023,48:101426.[2]程晓陶,刘昌军,李昌志,等.变化环境下洪涝风险演变特征与城市韧性提升策略[J].水利学报,2022,53(7):757-768,778.(CHENG X T,LIU C J,LI C Z,et al.Evolution characteristics of flood risk under changing environment and strate-gy of urban resilience improvement[J].Journal of Hydraulic Engineering,2022,53(7):757-768,778.(in Chinese))46㊀水科学进展第35卷㊀[3]徐宗学,陈浩,任梅芳,等.中国城市洪涝致灾机理与风险评估研究进展[J].水科学进展,2020,31(5):713-724. (XU Z X,CHEN H,REN M F,et al.Progress on disaster mechanism and risk assessment of urban flood/waterlogging disasters in China[J].Advances in Water Science,2020,31(5):713-724.(in Chinese))[4]JIANG F S,XIE Z Q,XU J R,et al.Spatial and component analysis of urban flood resiliency of Kunming City in China[J].In-ternational Journal of Disaster Risk Reduction,2023,93:103759.[5]DUAN Y,XIONG J N,CHENG W M,et al.Assessment and spatiotemporal analysis of global flood vulnerability in2005 2020 [J].International Journal of Disaster Risk Reduction,2022,80:103201.[6]刘家宏,梅超,刘宏伟,等.特大城市外洪内涝灾害链联防联控关键科学技术问题[J].水科学进展,2023,34(2): 172-181.(LIU J H,MEI C,LIU H W,et al.Key scientific and technological issues of joint prevention and control of river flood and urban waterlogging disaster chain in megacities[J].Advances in Water Science,2023,34(2):172-181.(in Chinese))[7]IPCC.Climate change2022:mitigation of climate change[R].Interlaken:IPCC,2022.[8]WANG M,FU X P,ZHANG D Q,et al.Assessing urban flooding risk in response to climate change and urbanization based on shared socio-economic pathways[J].The Science of the Total Environment,2023,880:163470.[9]宋晓猛,张建云,贺瑞敏,等.北京城市洪涝问题与成因分析[J].水科学进展,2019,30(2):153-165.(SONG X M, ZHANG J Y,HE R M,et al.Urban flood and waterlogging and causes analysis in Beijing[J].Advances in Water Science, 2019,30(2):153-165.(in Chinese))[10]张建云,王银堂,贺瑞敏,等.中国城市洪涝问题及成因分析[J].水科学进展,2016,27(4):485-491.(ZHANG JY,WANG Y T,HE R M,et al.Discussion on the urban flood and waterlogging and causes analysis in China[J].Advances in Water Science,2016,27(4):485-491.(in Chinese))[11]NIELSEN A B,BONATI S,ANDERSEN N B.Discover the dynamics:an intersectional analysis of overt and hidden vulnerabili-ties to flood risk in urban Denmark[J].Landscape and Urban Planning,2023,237:104799.[12]LANGLOIS B K,MARSH E,STOTLAND T,et ability of existing global and national data for flood related vulnerabilityassessment in Indonesia[J].Science of the Total Environment,2023,873:162315.[13]AZIZI E,NIKOO M R,MOSTAFAZADEH R,et al.Flood vulnerability analysis using different aggregation frameworks acrosswatersheds of Ardabil Province,Northwestern Iran[J].International Journal of Disaster Risk Reduction,2023,91:103680.[14]van C T,TUAN N C,SON N T,et al.Flood vulnerability assessment and mapping:a case of Ben Hai-Thach Han River basinin Vietnam[J].International Journal of Disaster Risk Reduction,2022,75:102969.[15]HUANG Z W,LI S Y,GAO F,et al.Evaluating the performance of LBSM data to estimate the gross domestic product of Chinaat multiple scales:a comparison with NPP-VIIRS nighttime light data[J].Journal of Cleaner Production,2021,328:129558.[16]DOLL C N H,MULLER J P,MORLEY J G.Mapping regional economic activity from night-time light satellite imagery[J].Ec-ological Economics,2006,57(1):75-92.[17]LI J P,YUAN J X,SUO W L.National resilience assessment and improvement based on multi-source data:evidence from coun-tries along the Belt and Road[J].International Journal of Disaster Risk Reduction,2023,93:103784.[18]ZHOU Y,YI P T,LI W W,et al.Assessment of city sustainability from the perspective of multi-source data-driven[J].Sus-tainable Cities and Society,2021,70:102918.[19]SHI K F,CHANG Z J,CHEN Z Q,et al.Identifying and evaluating poverty using multisource remote sensing and point of inter-est(POI)data:a case study of Chongqing,China[J].Journal of Cleaner Production,2020,255:120245. [20]王旭,吴吉东,王海,等.基于夜间灯光和人口密度数据的京津冀GDP空间化对比[J].地球信息科学学报,2016,18(7):969-976.(WANG X,WU J D,WANG H,et parison of GDP spatialization in Beijing-Tianjin-Hebei based onnight light and population density data[J].Journal of Geo-Information Science,2016,18(7):969-976.(in Chinese)) [21]张爱华,潘耀忠,明艳芳,等.多源信息耦合的GDP空间化研究:以北京市为例[J].遥感技术与应用,2021,36(2):463-472.(ZHANG A H,PAN Y Z,MING Y F,et al.Research of GDP spatialization based on multi-source information cou-pling:a case study in Beijing[J].Remote Sensing Technology and Application,2021,36(2):463-472.(in Chinese)) [22]陈浩,徐宗学,向代峰,等.以深圳河流域为例分析粤港澳大湾区城市洪涝及其成因[J].中国防汛抗旱,2021,31(11):14-19.(CHEN H,XU Z X,XIANG D F,et al.Analysis of urban flood and the causes in Guangdong-Hong Kong-Ma-cao Greater Bay Area by taking the Shenzhen River basin as an example[J].China Flood&Drought Management,2021,31(11):14-19.(in Chinese))㊀第1期徐宗学,等:基于精细化空间格局的城市承灾体脆弱性评估47㊀[23]黄亦轩,徐宗学,陈浩,等.深圳河流域内陆侧洪涝风险分析[J].水资源保护,2023,39(1):101-108.(HUANG YX,XU Z X,CHEN H,et al.Analysis on flood/waterlogging risk at inland side of the Shenzhen River basin[J].Water Re-sources Protection,2023,39(1):101-108.(in Chinese))[24]WU Y Z,SHI K F,CHEN Z Q,et al.Developing improved time-series DMSP-OLS-like data(1992 2019)in China by in-tegrating DMSP-OLS and SNPP-VIIRS[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2022,60:1-14. [25]钟凯文,黎景良,张晓东.土地可持续利用评价中GDP数据空间化方法的研究[J].测绘信息与工程,2007,32(3):10-12.(ZHONG K W,LI J L,ZHANG X D.GDP spatialization in land sustainable use assessment[J].Journal of Geomatics, 2007,32(3):10-12.(in Chinese))[26]刘红辉,江东,杨小唤,等.基于遥感的全国GDP1km格网的空间化表达[J].地球信息科学,2005,7(2):120-123.(LIU H H,JIANG D,YANG X H,et al.Spatialization approach to1km grid GDP supported by remote sensing[J].Geo-Infor-mation Science,2005,7(2):120-123.(in Chinese))[27]LI X,GE L L,CHEN X L.Detecting Zimbabweᶄs decadal economic decline using nighttime light imagery[J].Remote Sensing,2013,5(9):4551-4570.[28]SHI K F,YU B L,HUANG Y X,et al.Evaluating the ability of NPP-VIIRS nighttime light data to estimate the gross domesticproduct and the electric power consumption of China at multiple scales:a comparison with DMSP-OLS data[J].Remote Sensing, 2014,6(2):1705-1724.[29]程书波,岳颖,刘玉,等.黄河流域洪涝灾害社会脆弱性评价与分析[J].人民黄河,2022,44(2):45-50.(CHENG SB,YUE Y,LIU Y,et al.Evaluation and analysis of the social vulnerability of flood disasters in the Yellow River basin[J].Yellow River,2022,44(2):45-50.(in Chinese))Assessment on the vulnerability of urban hazard bearing bodybased on refined spatial patterns∗XU Zongxue1,2,TANG Qingzhu1,2,CHEN Hao1,2,YANG Fang3(1.Beijing Key Laboratory of Urban Hydrological Cycle and Sponge City Technology,Beijing100875,China;2.College ofWater Sciences,Beijing Normal University,Beijing100875,China;3.Pearl River Water ResourcesResearch Institute,Guangzhou510611,China)Abstract:This study addressed current deficiencies in spatially refined simulation of economic units across administrative regions in a river basin for assessment of the urban flood hazard.Focusing on the spatial distribution of refined economic indicators,and incorporating multiple data sources,an urban flood risk assessment system was constructed for the quantification of the level of flood risk vulnerabilityin the Shenzhen River basin(China).Analysis based on the proposed system revealed the following.①A single datum was found insufficient for accurate simulation of the GDP density of the basin,and combining multisource data representsa more efficient approach for performing spatial refinement of GDP.②A high degree of consistency was evident in termsof the spatialization of GDP density and secondary and tertiary industries in the Shenzhen River basin,with the highest density of production values reaching6172.14million yuan/km2.③The level of vulnerability was found to vary oneither side of the Shenzhen River basin.The vulnerability to flooding/waterlogging on the Shenzhen side of the river is substantially higher than that on the Hong Kong side,and the area of high vulnerability comprises approximately8.8%of the total basin area. The results of this study could help both identify the hazard intensity and degree of damage and improve accuracy in urban flooding/waterlogging risk assessment.Key words:urban flooding/waterlogging;hazard bearing body;vulnerability;spatialization;refinement;Shenzhen River∗The study is financially supported by the National Natural Science Foundation of China(No.52079005;No.52239003).。
南京市热浪风险评估的开题报告
南京市热浪风险评估的开题报告一、选题背景随着全球气候变化加剧,城市热岛效应逐渐加剧,人们在高温天气下的生活和工作条件越来越严峻。
南京作为一个典型的中国江南城市,夏季高温和热浪频发,造成了不同程度的影响和困扰。
因此,对南京市的热浪风险进行评估,有助于更好地了解南京市热浪风险的特点和影响,提出合理有效的缓解和应对措施,为城市可持续发展提供科学依据。
二、研究目的本研究的目的是评估南京市的热浪风险水平,分析其影响因素和空间分布特征,为南京市的防灾减灾工作提供科学依据。
三、研究内容及方法研究内容:1.梳理热浪风险评估的相关概念和研究进展,明确热浪风险评估的目的和意义。
2.收集南京市的热浪和气象观测数据,建立南京市热浪风险评估指标体系,并将其归纳为气象因素、人口因素和城市环境因素等三大类,用于评估南京市热浪风险的水平。
3.通过数据分析方法,分析南京市热浪风险的影响因素及其空间分布特征,具体分析气象因素(气温、湿度、风力等)、人口因素(人口密度、年龄结构、经济水平等)以及城市环境因素(建筑密度、绿化覆盖率、土地利用等)对南京市热浪风险的影响程度。
4.采用GIS技术,综合考虑南京市热浪风险评估指标和空间分布特征,进行热浪风险区划和等级划分,建立南京市热浪风险地图。
研究方法:1.文献资料法:对相关热浪和气象观测数据、热浪风险评估方法和模型、相关政策等进行广泛搜集和归纳总结。
2.数据分析法:采用SPSS等统计软件对数据进行描述性统计和相关性分析,使用主成分分析法、聚类分析法等方法建立南京市热浪风险评估指标体系。
3.GIS技术:采用ArcGIS等GIS软件,对研究范围内的热浪风险评估指标进行空间分析和可视化展示,以生成南京市热浪风险地图。
四、预期结果本研究预计得出南京市热浪风险评估指标体系和等级划分,推测影响南京市热浪风险的主要因素,呈现南京市热浪风险的空间分布特征,以及提出改善南京市热浪风险的建议措施。
五、研究意义南京市是一个典型的亚热带城市,其热浪风险评估可以为南京市的灾害风险防控和城市可持续发展提供科学依据。
27119095_中国不适环境温度对人群死亡影响的疾病负担分析和健康经济学评价
doi:10.11676/qxxb2022.031气象学报中国不适环境温度对人群死亡影响的疾病负担分析和健康经济学评价*周 璐 陈仁杰 阚海东ZHOU Lu CHEN Renjie KAN Haidong复旦大学公共卫生学院,公共卫生安全教育部重点实验室,国家卫健委卫生技术评估重点实验室,上海,200032School of Public Health/Key Lab of Public Health Safety of the Ministry of Education/NHC Key Lab of Health Technology Assessment,Fudan University,Shanghai 200032,China2021-12-21收稿,2022-03-19改回.周璐,陈仁杰,阚海东. 2022. 中国不适环境温度对人群死亡影响的疾病负担分析和健康经济学评价. 气象学报,80(3):358-365 Zhou Lu, Chen Renjie, Kan Haidong. 2022. Mortality burden and related health economic assessment of non-optimal ambient temperature in China. Acta Meteorologica Sinica, 80(3):358-365Abstract With the increasing impact of climate change on public health, there is an urgent need to evaluate the detrimental effect of non-optimal ambient temperature on health and quantify the temperature-related mortality and corresponding economic losses. Based on the national database of weather conditions and mortality records in 272 main cities in China from 1 January 2013 to 31 December 2015, time-series analyses are conducted to estimate the exposure-response association between temperature and mortality. Besides, meteorological, socioeconomic, and demographic data for cities across China are collected to quantify the attributable deaths and corresponding economic losses due to low and high temperatures in 31 provinces, autonomous regions and municipalities of China. The exposure-response curve for the association between ambient temperature and mortality is J-shaped, with increased mortality risks for both low and high temperatures. As estimated, 842.4 (95%CI: 659.3—1022.0) thousand and 235.8 (95%CI: 146.9—321.7) thousand deaths are attributable to low and high temperatures in 2020 in China, respectively. The corresponding economic losses are 1701.11 (95%CI: 1335.35—2059.77) billion and 509.74 (95%CI: 317.97—694.59) billion Chinese yuan, respectively. The proportion of the overall economic loss to the gross domestic product (GDP) is 2.18%. Non-optimal ambient temperature exposure has led to substantial mortality and economic loss in China. It is necessary to strengthen actions to deal with the health threats of climate change and non-optimal ambient temperature, and local adaptation measures should be taken to protect public health in the future.Key words Ambient temperature,Mortality burden,Economic assessment摘 要 气候变化对人群健康的影响不断加剧,亟待评价不适环境温度对健康的不良影响,量化与温度相关的死亡负担和对应的健康经济损失。
海南省不同人群对高温热浪及其影响与适应的感知分析
海南省不同人群对高温热浪及其影响与适应的感知分析赵琳;王长科;李旭东;陈平【摘要】为了分析海南省不同人群对高温热浪及其影响与适应的感知程度,抽取海南省18周岁以上居民1 448名作为调查对象进行问卷调查.结果显示,调查对象对高温天气相关知识熟悉程度较低,仅有4.2%的居民非常熟悉,但对高温产生原因和未来变化趋势都有较为正确的认识.高温天气对海南省居民健康有较大的不利影响,九成以上的调查对象都曾在高温天气中出现不适,部分人群因此前往医院就诊.高温预警后,约77%的调查对象都能采取有效措施进行防御,但60岁以上的人群采取有效防护措施的比重相对较低,因此在高温天气中该类人群应加强高温防护.【期刊名称】《干旱气象》【年(卷),期】2015(033)002【总页数】7页(P310-316)【关键词】高温热浪;人体健康;感知;海南省【作者】赵琳;王长科;李旭东;陈平【作者单位】中国气象局气候研究开放实验室,北京100081;中国气象局气候研究开放实验室,北京100081;中国疾病预防控制中心,北京102206;中国疾病预防控制中心,北京102206【正文语种】中文【中图分类】R122.2IPCC第五次评估报告指出,近百年全球气候变暖毋庸置疑。
1880~2012年,全球地表平均温度大约升高了0.85 ℃。
中国气候变暖趋势与全球一致,1913年以来,我国地表平均温度上升了0.91 ℃[1]。
近年来,高温热浪在全球频繁发生。
如2003年,热浪先后席卷了印度、中国和西欧各国,造成欧洲1.9万人死亡;2013年7月,英国再次遭受持续高温热浪袭击,至少760人死亡。
同年夏季,我国南方地区遭遇1951年以来最强的高温热浪袭击,多地日最高气温突破40 ℃,杭州连续5 d最高气温突破40 ℃,中暑、呼吸道疾病和心脑血管疾病发病人数和死亡率激增。
目前世界上对高温天气的划分并没有统一标准。
我国一般把日最高气温达到或超过35 ℃时称为高温,连续3 d以上的高温天气过程称之为高温热浪(或高温酷暑)[2]。
热浪对城市居民健康影响的流行病学研究进展
热浪对城市居民健康影响的流行病学研究进展
李芙蓉;李丽萍
【期刊名称】《环境与健康杂志》
【年(卷),期】2008(25)12
【摘要】随着全球变暖和城市化、老龄化趋势的发展,热浪的频繁发生、城市热岛效应等对人群,尤其对老年人的健康影响,引起越来越多的关注。
该文从气象因素、研究方法、超额总死亡率的变化等方面,就热浪对人群健康影响方面的研究方法和最新研究进展进行了综述。
【总页数】3页(P1119-1121)
【关键词】气象因素;热浪;健康影响
【作者】李芙蓉;李丽萍
【作者单位】汕头大学医学院
【正文语种】中文
【中图分类】R181.3
【相关文献】
1.热浪对人体健康影响的研究进展 [J], 田颖;张书余;罗斌;马守存;周骥
2.热浪对城市居民健康影响作用的预测研究 [J],
3.邻苯二甲酸酯健康影响流行病学研究进展 [J], 赵岩; 薛丽君; 黄婧; 郭新彪
4.空气细颗粒物污染对健康影响的流行病学研究进展 [J], 庄丽颖;李丽萍
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城市高温热浪脆弱性空间识别与规划策略应对--以北京中心城区为例
IDENTIFICATION OF URBAN AREAS VULNERABLE TO HEAT WAVES AND COPING STRATEGIES: A CASE STUDY OF BEIJING CENTRAL CITY 作者: 陈恺[1];唐燕[2,3]
作者机构: [1]中规院(北京)规划设计公司规划三所;[2]清华大学建筑学院城市规划系;[3]中
国城市规划学会城市更新学术委员会
出版物刊名: 城市规划
页码: 37-44页
年卷期: 2019年 第12期
主题词: 高温热浪;气候变化;高温热浪脆弱性;规划策略
摘要:全球气候变暖使高温热浪极端天气成为愈加频发的城市灾害,通过城市高温热浪脆弱
性评价识别易受灾地区并提出相应的城市规划策略,是增强城市韧性和气候适应性的重要途径。
本文首先梳理了城市高温热浪脆弱性评价的研究进展,进而以北京中心城区为例,选择2015年北
京地区发生的单次高温热浪事件为研究对象,通过构建城市高温热浪脆弱性评价框架,识别出北京中心城区高温热浪脆弱性的空间分布特征。
结果表明,西城区和丰台区的部分街道脆弱性等级最高,规划应以这些街道作为优先行动实施区域。
论文进一步划分了"高暴露应对行动分区""高敏感应对行动分区"和"低适应能力应对行动分区"三类政策分区,并分别提出具体的应对措施。
基于风险评估模型的呼吸道传染健康风险研究
基于风险评估模型的呼吸道传染健康风险研究
娄方丽;温丹果;简俭;姚弛;李国静;田辉
【期刊名称】《全科护理》
【年(卷),期】2023(21)3
【摘要】呼吸道传染病对人类健康造成巨大威胁,但由于病原体不断变异使病情更复杂,呼吸道传染已逐渐呈现出慢性发展的特点,尤其是对于患有慢性基础性疾病的社区老年人,危害更严重,已经成为其慢性危险因素。
本研究基于风险评估模型,从致灾因子危险性、承灾体暴露性和承灾体脆弱性3个方面对呼吸道传染健康风险因素进行分析,针对风险的监测、预警、分析和上报4个环节研究并提出相应的风险管理策略。
【总页数】3页(P370-372)
【作者】娄方丽;温丹果;简俭;姚弛;李国静;田辉
【作者单位】贵州中医药大学护理学院
【正文语种】中文
【中图分类】S85
【相关文献】
1.口岸输入性呼吸道传染病风险评估方法研究
2.基于风险评估模型的政府信息供给机制研究--以H7 N9的风险评估为例
3.基于风险矩阵模型和剩余风险评估理论的基层人民银行风险评估研究
4.地方政府融资平台互助担保融资风险传染模型应用研究——基于SIRS传染病模型的视角
5.金融机构洗钱和恐怖融资风险评估模型研究——基于湖北省风险评估的实践
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基于脆弱性的高温热浪人群健康风险评估研究进展李湉湉1,杜艳君1,莫杨1,杜宗豪1,黄蕾2,程艳丽31.中国疾病预防控制中心环境与健康相关产品安全所,北京100050;2.南京大学环境学院;3.中国气象科学研究院摘要:目的全球气候变化是21世纪人类所面临的最严重的环境问题之一,联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC )发布预测,由于全球气候变化的影响,21世纪世界范围内的高温热浪事件无论在频率、强度还是持续时间上都将会继续增加,由于高温热浪具有高致病性和高致死性,因此评估及预测未来高温热浪人群健康风险对制定及实施高温热浪预警、预案措施具有重要意义。
该文简要介绍了气候变化背景下高温热浪的健康危害,对高温热浪人群健康风险评估技术的研究方法与现状进行了总结和归纳,最后对此方面研究进行了展望。
关键词:高温;热浪;健康风险;脆弱性;预测中图分类号:R181.3文献标志码:A文章编号:1001-5914(2014)06-0547-04Human health risk assessment of heat wave based on vulnerability:a review of recent studiesLI Tian-tian*,DU Yan-jun,MO Yang,DU Zong-hao,HUANG Lei,CHENG Yan-li*Institute of Environmental Health and Related Product Safety,Chinese Center for Disease Control and Prevention ,Beijing 100050,ChinaAbstract:Global climate change has been one of the most serious environmental problems in the 21st century,IPCC has projected that the frequency,the strength and the duration of heat waves will continue to increase due to the impact of global climate change,considering high mortality and high morbidity of heat wave,assessment and predicting of human health risk of heat wave have been more important to make and implement proper program and policy.The present article provided a brief overview of recent progress in assessing the human health risk of heat wave against the background of climate change,the adverse impacts of human health of heat wave were briefly introduced,the researches of assessing human health risk of heat wave were summarized,finally the insufficiency and the future perspective of current researches were indicated.Keywords:High temperature;Heat wave;Human health risk;Vulnerability;Risk prediction基金项目:国家自然科学基金(21277135,40905069);北京市自然科学基金(8132048)作者简介:李湉湉(1979-),女,副研究员,从事环境健康研究。
·综述·全球气候变化是21世纪人类所面临的最严重的环境问题之一。
联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC )评估报告指出,在一系列排放情景下,预计到21世纪末,全球地表平均增温1.1~6.4℃。
气候变化已经并将继续给人类社会和自然系统带来诸多风险[1]。
以高温热浪为代表的极端天气事件的增加或许是气候变化带来的最严重的后果之一[2]。
IPCC 发布的数据表明,由于全球气候变化的影响,20世纪末期高温热浪事件显著增加,并且预测在21世纪,世界范围内的高温热浪事件无论在频率、强度还是持续时间上都将会继续增加[1]。
目前许多研究表明高温热浪会导致短期内的患病率和死亡率显著增加,因此在未来高温热浪的频率、强度及持续时间不断增强的趋势下,预测高温热浪的健康风险显得尤为重要,然而目前的人群健康风险评估多以基于健康影响评估体系(health impact assessment,HIA )的温度对人群健康影响的风险评估研究为主,该评估方法把人群作为一个整体来考虑,并未考虑人群和地区的脆弱性差异,而对于高温热浪这种极端气候事件,脆弱性的差异所导致的最终风险结果的差异将更为显著,因此在进行高温热浪这种极端气候事件的风险评估中必须要引入“脆弱性”这一概念,在空间尺度上辨识这些处于高风险的人群,进而采取具有针对性的适应性政策或措施。
笔者拟就基于脆弱性的高温热浪人群健康风险评估研究现状进行综述。
1背景由于高温热浪的频率、强度及持续时间的增强,它对人群造成的健康影响也正不断显现[3]。
李永红等[4]的文献综述显示洛杉矶1955年夏季持续7d 的高温热浪使当地65岁以上老人的死亡人数增加5.3倍;我国、非洲和美国的研究均表明,在大城市,每年因高温热浪致死人数增加数千例;2003年法国高温热浪期间的超额死亡数为11435人;在20世纪,澳大利亚和美国等一些国家热浪所致的死亡数多于任何自然灾害所造成的死亡。
研究表明,暴露在极端高温的环境下,将会使人体热应力下降,导致疾病甚至死亡[5]。
研究显示,高温热浪期间,人群与热相关疾病死亡[6]、心血管疾病死亡[7-9]、呼吸系统疾病死亡[10]、心脏病[11]以及全死因死亡[8-12]都有显著的增加。
与此同时,医院急诊人数、住院人数[10]以及医疗急救电话求救数量[13]也随之显著增加。
由于高温热浪的高致病性和高致死性,对高温热浪的预防和应急措施显得尤为重要[7]。
美国的一些城市已经制定并开始实施高温热浪应急预案等适应性措施。
虽然预案的实施使人群死亡人数显著下降[14],但是研究表明仍有很多人,特别是老年人并未较好地采取措施[15]。
提示亟需针对脆弱人群采取更有针对性的适应性措施,以期降低高温热浪人群健康风险。
在适应性政策实施的过程中,如何在空间尺度上辨识这些处于高风险的脆弱人群,是关系到适应性政策有效实施的关键性因素。
此外,时间尺度上风险的变化也更加值得重视。
许多温度相关健康风险预测研究显示,在未来不同排放情境下,高温造成的过早死亡人数将大幅度提高,Knowlton等[16]研究显示在纽约地区,到2050年夏季超额死亡人数与1990年相比将平均增加70%。
因此,适应性政策的制定不仅需要了解目前的高温热浪人群健康风险,更需要预估未来的风险,掌握风险可能的变化趋势,这样才能制定更为有效及合理的适应性政策。
2传统的高温热浪人群健康风险研究方法IPCC及美国、欧洲等发达国家近年来十分重视气候变化健康风险方面的研究并将科学的评估预测结果应用在制定气候变化减缓及适应性政策的过程中[16-17]。
2005年,联合国开发计划署(UNDP)向全球发布的气候变化评估指南中将健康风险评估作为制定政策必不可少的关键性内容。
目前在气候变化背景下开展的人群健康风险评估,多以基于健康影响评估体系的温度对人群健康影响的风险评估研究为主。
即基于流行病学研究证据,对超额死亡人数、超额患病人数进行定量计算[18-19]。
这种基于HIA的评估方法体系,对于掌握温度对人群造成的总体风险情况具有很好的评估效果,但是却无法较好地解决高温热浪这种极端气候事件的风险评估问题。
这是因为,基于HIA的风险评估体系,把人群作为一个整体来考虑,即所有人群的脆弱性是相同的,并未考虑到人群之间的脆弱性差异(根据IPCC 的定义[20],脆弱性是指人群承受或应对气候变化的能力)。
对于高温热浪这种极端气候事件,脆弱性的差异所导致的最终风险结果的差异将更为显著,因此在进行高温热浪这种极端气候事件的风险评估中必须要引入“脆弱性”这一概念。
3基于脆弱性的高温热浪人群健康风险研究现状以美国国家海洋和大气管理局(NOAA)脆弱性评估教程[21]、美国国家环保局(EPA)生态风险评估导则[22]以及IPCC风险概念定义为基础的风险评估方法将风险表达为“风险=危害×脆弱性”,即在进行风险评估中考虑危害和脆弱性两方面因素。
这类评估方法目前主要应用在灾害性风险评估中[23-25]。
高温热浪作为灾害性事件的一种,也适用于这种基于脆弱性与危害的风险评估方法[26]。
3.1危害在评估高温热浪的人群健康风险时,所谓的危害就是指高温热浪,因此如何界定高温热浪是评估危害程度的关键。
世界气象组织(WMO)建议将日最高气温>32℃,且持续3d以上的天气过程称为高温热浪;荷兰皇家气象研究所将最高气温>25℃,且持续5d以上,其中至少有3d最高气温>30℃的天气过程称为高温热浪[27]。
美国、加拿大、以色列等国家气候部门综合考虑了温度和相对湿度影响的热指数(也称显温),并以热指数作为衡量标准来界定高温热浪[28]。
中国气象局规定日最高气温≥35℃为高温日,连续3d 以上的高温天气称为高温热浪。
由于中国幅员辽阔,气候差异很大,中国气象局同时还规定,各省市区可以根据本地天气气候特征规定界限温度值。
例如甘肃省气象局规定,河西地区日最高气温≥34℃,河东地区日最高气温≥32℃即定为1个高温日[29]。
由于研究方法和地域的不同,至今仍没有一个被广泛接受的标准定义,但是在定义热浪时需考虑临界温度值与持续时间这两个因素已经达到了广泛的共识。
对于临界温度值,可以选择绝对阈值或者相对阈值,或两者结合考虑;持续时间一般考虑选择2~5d以上。
3.2脆弱性人群的脆弱性评估需要确定与温度热效应相关的脆弱性因子,主要包括人口及社会经济学相关因子、人口患病水平相关因子、土地覆盖因子以及空调普及使用因子。
人口及社会经济学相关因子中,年龄、贫困水平、受教育程度、独居状态以及种族是目前研究中报道的与温度热效应相关的脆弱性因子。