加拿大大温哥华地区极端炎热天气温度-死亡率关系的空间差异描述外文翻译资料

 2023-03-14 18:41:49


一、外文资料译文：

加拿大大温哥华地区极端炎热天气温度-死亡率关系的空间差异描述

背景:气候变化增加了极端炎热天气的发生频率和强度。由于受热程度和社会脆弱性的变化，与极端炎热天气有关的健康风险在各受影响地区并不一致，但要准确地绘制出这些差异是一项挑战。

目的:我们开发了一种空间和时间分层的病例交叉方法来划分在极热天气下死亡风险较高和较低的地区，并将该方法应用于加拿大大温哥华地区。

方法:从1998年至2014年的行政生命统计数据库中提取以极端炎热日作为病例日或对照日的所有死亡记录。在每个死者的居住地点分配了三个热暴露和11个社会脆弱性变量。使用条件logistic回归估计固定地点日平均气温升高1℃的优势比，并考虑居住在不同空间变量值上方和下方的后代的交互作用项。

结果:热暴露和社会脆弱性空间分层结果最强的变量分别是表观温度和劳动不参与率。高风险地区的最高表观温度值ge;34.4℃，ge;60%的人口既没有就业，也没有寻找工作。将这些变量组合成一个综合指数，以量化它们之间的相互作用，并增强对高风险地区的可视化。

结论:我们的方法为热暴露和社会脆弱性导致的温度-死亡率关系的空间描述提供了一个数据驱动的框架。研究结果可用于绘制地图，并针对最脆弱的地区进行公共卫生干预。

介绍

在过去的一个世纪里，气候变化增加了极端炎热天气事件的严重程度、强度和频率。根据美国的记录，许多此类事件都与城市地区的超额死亡率有关。加拿大城市蒙特利尔、多伦多和温哥华也记录了较不严重的影响，最后一个城市是我们研究的背景。由于城市热岛(UHI)效应，城市在极端炎热的天气事件中特别危险，这将导致城市内部热暴露的变化。

任何给定城市的温度-死亡率关系通常通过时间序列模型进行评估，该模型使用单个参考站(如机场)测量的近地表温度来量化整个人口的暴露。最常见的热暴露的指标是空气温度和表观温度，后者结合了温度和湿度的测量。这些指标都可以量化为日最小值、日平均值、日最大值或多日平均值。气温和表观温度高度相关，但表观温度与死亡率的关系更为密切。此外，表观温度比空气温度更能预测室内温度，这对工业化国家很重要，那里的人们90%的时间都是在室内度过的。

尽管使用单一参考站测量的时间序列研究是直接的，而且方法上是一致的，但它们并不能对温度-死亡率关系中的城市内部空间差异进行量化。这些空间差异可能由两个主要机制驱动:暴露度的空间差异和脆弱人群分布的空间差异。在评估暴露空间差异影响之前，通常使用卫星估算的地表温度（LST）来表征UHI影响。这些研究表明，在极端炎热天气事件中，生活在城市相对炎热的地区是一个重要的风险因素，尽管LST在描述这些风险方面的效用一直不一致。这种不一致的一个可能的原因是，地表温度可能不是最合适的人类热暴露的代表，但它经常被使用，因为不像空气温度，它是由遥感仪器直接测量的。另一个可能的原因是，之前的许多研究使用的是中分辨率成像光谱仪(MODIS)的地表温度，其空间分辨率较粗(1km)。只有少数研究使用更精细的数据来描述热暴露的空间模式，没有一项研究将LST与可能更好地描述人类健康风险的温度指标进行比较。

增加极端炎热天气脆弱性的个人和社区风险因素一直是多个背景下的研究课题。一般而言，一般来说，较易受伤害的人口往往年龄较大，身体和/或精神健康较差，而且生活在人口稠密、社会和/或物质匮乏程度较高的地区。评估脆弱人口分布造成的空间差异的研究通常关注社会风险因素，如社会经济状况。例如，Reid等人根据县级指标，如种族、贫困、教育和社会隔离，开发了一种定性指数，用于绘制美国各地区域受高温影响的脆弱性。在进一步的工作中，通过包括地表温度测量的热暴露，这一脆弱性指数得到了加强，允许隔离在极端炎热天气下被认为风险最大的地区。然而，这些指数采用了普遍的社会和物质剥夺的衡量标准，可能无法捕捉到各个城市中特定地方风险的细微差别，例如1995年芝加哥极端炎热天气事件期间交通工具的重要性。此外，没有使用历史死亡率数据严格评价这些脆弱性指数的表现;缺乏严格的评估被认为是这项工作的一个重要限制。即使有出色的暴露和脆弱性地图，重要的是要考虑到，被指示为风险较高的地区在极端炎热的天气下可能实际上不会出现过多死亡。

准确划定高风险区域和低风险区域的唯一方法是使用数据驱动的方法来评估整个城市的温度-死亡率关系的空间差异。在本文中，我们报告了一种方法的发展，该方法将单个代表性气象站的数据与时间和空间分层的案例交叉设计中的暴露和脆弱性地图相结合。这项研究是Smargiassi等人在加拿大蒙特利尔进行的先前工作的延伸。我们将这些方法应用于加拿大温哥华地区，该地区在2009年夏季发生极端高温天气，导致7天之内死亡率增加40％，超额死亡人数超过100。本研究的具体目标是:a)利用地表温度、气温和表观温度图评估极端炎热天气温度-死亡率关系的空间差异;b)利用社会脆弱性指标地图评估极端炎热天气温度-死亡率关系的空间差异;c)评估因暴露和脆弱性而处于高风险的地区是否对温度-死亡率关系具有累加效应;d)绘制高风险区域的地图，以便在未来的极端高温事件中进行应急计划和公共卫生保护。

方法

研究区域

温哥华地区位于加拿大不列颠哥伦比亚省的西海岸（图1），人口gt;200万人。它的北面是褶皱山脉，西面是太平洋，东面是半干旱的弗雷泽河谷。这种地理环境创造了一个复杂的中气候系统，在炎热的夏季会产生强烈的热岛效应。在夏季，海风和来自山脊的风可以使沿海地区降温，而弗雷泽谷地可以捕获空气团并形成相对较热的区域。1998 - 2014年夏季(7月和8月)温哥华国际机场(YVR)的最高、平均和最低气温分别为22℃、18℃和14℃。然而，在2009年前所未有的高温天气中，白天的最高温度达到34°C，并且连续3天高于30°C。尽管这些温度按国际标准不算热，但死亡率上升40%表明，温哥华地区受到了相对于季节性标准较高的环境温度的不利影响。

图 1

死亡数据

不列颠哥伦比亚省疾病控制中心每天从不列颠哥伦比亚省生命统计局收到数据，以便对公共健康威胁进行例行监测和评估。我们使用了1998年到2014年的数据进行分析。该数据库包括每名死者的下列有关资料:死亡日期、按年数计算的年龄、性别、按世界卫生组织《疾病和有关健康问题的国际统计分类》(第十版)编号的基本死因;ICD-10)和6位居民邮政编码。2008年增加了一个描述死亡地点的字段(家庭、医院、护理机构或其他地点)。所有由交通事故导致的死亡均被忽略，温哥华地区剩余的死亡人数使用DMTI地理数据库(加拿大统计局2007年)，由居住的6位邮政编码进行地理编码，成功率为99.99%。在我们的分析框架中，我们没有考虑潜在的死亡原因，因为之前对2009年炎热天气事件的研究显示，与典型的夏季天气相比，没有显著的变化。

时变温度数据

在时间分层病例交叉分析中，使用来自YVR加拿大环境气象站的每小时数据作为暴露量的时变度量。对每个死者分配死亡当天(病例日)和同一日历月内同一工作日(对照日)所有事件的日平均湿度值。humidex (公式1)是一种表观温度的测量方法，通常用于量化加拿大的热暴露。

空间热暴露数据

为了评估温度-死亡率关系如何与不同的温度空间差异测量方法相关联，我们使用了三张先前开发的地表温度、最高日空气温度和最高日湿度的热暴露图。所有三张地图的空间分辨率均为60米，均来自温哥华的无云陆地卫星图像，这些图像是在炎热的夏季检索到的，YVR的最高气温ge;25℃（表1）。其他地方详细描述了用于创建每个地图的方法，下面简要介绍。

我们使用标准方法从四幅陆地卫星5 TM图像（表1）中的每一幅中得出LST，并取每个像素中四个值的平均值，以创建一幅典型炎热夏季的LST地图（见图S1）使用相同的四张Landsat 5 TM图像和两张Landsat7 ETM 图像（表1）绘制气温图。使用非线性随机森林模型来估算Landsat影像当天59个当地气象站的几个空间变量与最高气温之间的关系。随机森林是一种非参数机器学习方法，它使用一组回归树来对响应变量和多个预测变量之间的关系进行建模。在训练数据的随机子集上训练每棵树，其中可用预测变量的随机子集用于在每棵树的每个节点中拆分数据。用于训练气温模型的空间预测因子是LST，归一化差异水指数，从本地LIDAR数据和Landsat 5 TM导出的天空开阔度以及从Geobase数字高程模型导出的高程和太阳辐射。天空开阔度描述了无遮蔽天空的百分比，它与一个区域接收或发射的辐射有关。我们应用随机森林模型来创建一个最大估计气温的单一地图（见图S2）。观测气温与预测气温之间的平均绝对误差为1.82°C。湿度指数图也采用了类似的方法（见图S3），平均绝对误差为1.67°C。与遥感文献中的类似研究相比，这些误差很小。

表 1

空间社会脆弱性数据

贫困指数通常用于描述加拿大的社会和健康差距。温哥华地区社区贫困指数(VANDIX)是一项综合衡量物质和社会贫困的指标，是专门为研究地区的健康研究而制定的。研究人员请27名当地医疗卫生官员就21个人口普查变量对该地区公共卫生的感知重要性进行排序，10名官员返回了完成的调查。在21个变量中，有7个变量被用来构建VANDIX，它们的重要性排序为: 未完成高中的人口百分比，失业率，受过大学教育的人口百分比，单亲家庭的百分比，平均收入，拥有住房百分比以及劳动参与率。最后一个变量是指已就业或积极寻找工作的成年人口百分比。

我们使用了VANDIX本身（参见图S4）和所有七个贡献变量（参见图S5-S11）来评估与社会脆弱性相关的温度-死亡率关系中的空间差异。另外，我们考虑了一些用于普通热脆弱性指数的人口普查变量。其中包括ge;55岁的人口密度（见图S12），独居人口的密度（见图S13）以及1970年以前建造的住房密度（见图S14）。所有变量的值和所得的VANDIX均使用SimplyMap 3.0数据库从2006年全国人口普查中获得。选择了强制性的2006年人口普查是因为该调查是在1998-2014年研究期的中期进行的，并且因为2011年的自愿性人口普查导致其数据质量明显低于其2006年的普查数据。数据按人口普查传播地区的水平绘制，每个空间单位包含大约400-700人的人口（加拿大统计局，2007年）。

有四个变量被认为风险的增加与价值的下降有关:受过大学教育的人口百分比、平均收入、拥有住房的百分比和劳动参与率。为了确保变量之间解释的一致性，我们将这些变量分别表示为没有大学学位的人口比例、平均收入比例、租房比例和劳动不参与率。每个传播地区的平均收入比率计算为所有传播地区的最低平均收入除以该地区的平均收入。

使用案例交叉分析的温度-死亡率关系的空间描述

死亡率数据集中每一个成功的地理编码记录的居住位置都从每一个热暴露和社会脆弱性地图中指定一个单一的值。我们认为这14个变量可以潜在地指示温度-死亡率关系的空间差异，并通过在固定的YVR参考点测量的时变平均湿度来评估。鉴于我们对极端炎热天气下空间变化的兴趣，死亡率数据集被缩减为1998年至201

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