文献阅读 | 气候变化减缓行动的建模和报告指南
题目
气候变化减缓健康效应的模拟和报告指南 Guidelines for Modeling and Reporting Health Effects of Climate Change Mitigation Actions
作者
Jeremy J. Hess, Nikhil Ranadive, Chris Boyer, Lukasz Aleksandrowicz, Susan C. Anenberg, Kristin Aunan, Kristine Belesova, Michelle L. Bell, Sam Bickersteth, Kathryn Bowen, Marci Burden, Diarmid Campbell-Lendrum, Elizabeth Carlton, Guéladio Cissé, Francois Cohen, Hancheng Dai, Alan David Dangour, Purnamita Dasgupta, Howard Frumkin, Peng Gong, Robert J. Gould, Andy Haines, Simon Hales, Ian Hamilton, Tomoko Hasegawa, Masahiro Hashizume, Yasushi Honda, Daniel E. Horton, Alexandra Karambelas, Ho Kim, Satbyul Estella Kim, Patrick L. Kinney, Inza Kone, Kim Knowlton, Jos Lelieveld, Vijay S. Limaye, Qiyong Liu, Lina Madaniyazi, Micaela Elvira Martinez, Denise L. Mauzerall, James Milner, Tara Neville, Mark Nieuwenhuijsen, Shonali Pachauri, Frederica Perera, Helen Pineo, Justin V. Remais, Rebecca K. Saari, Jon Sampedro, Pauline Scheelbeek, Joel Schwartz, Drew Shindell, Priya Shyamsundar, Timothy J. Taylor, Cathryn Tonne, Detlef Van Vuuren, Can Wang, Nicholas Watts, J. Jason West, Paul Wilkinson, Stephen A. Wood, James Woodcock, Alistair Woodward, Yang Xie, Ying Zhang, and Kristie L. Eb
期刊
Environmental Health Perspectives
时间
2020年10月
链接
https://doi.org/10.1289/EHP6745
研究背景
2015年，196个国家提交了国家自主贡献（NDC）,这是2015年《联合国气候变化框架巴黎公约》（UNFCCC）上达成的《巴黎协定》的一部分，明确了到本世纪末将全球平均气温上升幅度控制在前工业化时期水平以上2℃范围内、并争取控制在1.5℃之内的目标。此后，科学界重申，1.5℃是一个关键节点，将升温控制在1.5℃以下，可以避免关键环境变化并防止与气候变化相关的自然和人类系统风险。但是当前减缓气候变化的努力还远远不够——全球温室气体排放量在2018年达到历史新高，化石燃料的使用持续增长，可再生能源安装率降低。
Katowice Package概述的操作指南中规定了一项全球盘点的承诺，该盘点提出利用“最佳科学”方法来减缓气候变化。但要使减缓行动的健康影响评估（HEM）在减缓气候变化全球行动中发挥充分的作用，需要通用的标准来促进meta分析以及其他途径的整合分析。
现有的健康影响评估还存在一些不足。一个突出的表现是成本评估很少考虑伴随的影响（通常可分为协同效益和权衡取舍），即“针对一个目标的政策或措施可能对其他目标产生的影响。”全面评估协同效益或副作用是至关重要的，因为减缓措施的正外部性可能为各国施行减缓措施提供更多的经济依据，从而促进各国的行动。
现有的研究模型表明，减缓气候变化的行动可以在短期内改善局部和区域的空气质量、交通运输和饮食摄入，从而给当地带来长期且巨大的健康效益（图1）。在大多数情况下，减缓行动可以带来正的健康影响，其经济效益可以抵消很大一部分减缓成本，这一点在新兴经济体中表现得尤为突出。
图1 气候变化减缓措施与人类健康（不全面）
尽管如此，现有的HEM研究的政治影响力很小，迄今为止几乎没有发挥对气候变化政策的影响作用。用研究证据影响政策的制定是一个复杂的过程。应对空气质量和烟草滥用等人群健康挑战的经验表明，要达成对政策制定的影响，我们需要得到一致且引人注目的证据、将研究与有影响力的社会倡导联盟或网络组织相联系、随时准备利用机遇之窗，以及更好地理解决策者的意识形态观念对政策建议框架的影响。
因此增强HEM研究的政策影响力有必要减少潜在的障碍并强化潜在的助力。先前发现了两个主要障碍，一个是对强大的利益既得者的抵制和一些结构性挑战，这些挑战限制了卫生部门与气候变化决策者之间的跨部门合作。另一个障碍是缺乏令人信服的统一证据，因为当前的证据主要由异构建模的HEM评估构成。尽管关于HEM建模的一般方法已经达成广泛共识，但是减缓措施的多样化组合和特定建模方法的宽泛变化使得meta分析难以适用。目前尚无明确的框架来推进HEM研究方法和结果报告，并且仍需要令人信服的例子来说明减缓活动如何对健康产生有益和不利的影响。总之，目前缺乏增强HEM评估政策效用的基本指南。
考虑到这一问题，惠康基金会（Wellcome Trust）、世界卫生组织和华盛顿大学共同召开了一个研讨会，以确定增强HEM评估政策效用的策略，重点在于制定一个有助于改善HEM证据的适用性和可比性的研究指南。本文将介绍该研讨会就当前研究和报告中的不足达成共识的方法，以及该研讨会的最终成果。
研究方法
图2 制定研究指南的时间表和过程
研究结果
本文首先讨论指南的指导范围和应用，然后是指南关于建模研究的三个方面建议——利益相关者的参与、建模方法以及参数化和报告。该指南适用的整个过程示意图如图3所示：
图3 HEM研究的参与、建模、参数化、报告和综合分析
1、适用范围
HEM研究对气候变化减缓政策的作用有限，部分原因是由于研究的方法和报告的差异性和非系统性。该指南旨在鼓励特定的建模实践、方法和结果报告，以最大程度地实施最有力的减缓措施并避免不良副作用。因此，本指南特别适用于对气候变化减缓措施协同效益进行定量评估的研究，这类研究的结果一般通过模拟与特定减缓措施相关的人群健康影响得到。如果研究政策的主要目标不是减缓减缓气候变化，而是模拟健康影响和碳排放变化，那么本指南的适用性可能不太高。实际上，这些准则可能与针对国家层面和国际努力的建模工作的相关性最大，但也可在美国、中国和印度等大国进行次国家层面的应用。
本指南旨在为资助者、研究人员、审阅者和期刊编辑提供HEM研究的范围界定、准备、施行、报告和审查的全面信息，包括建模的标准做法和分析报告的清单。尽管我们鼓励遵循该指南以最大程度地提高研究之间的可比性和政策影响，但是我们不主张将其作为检验研究质量的指南，也不主张不遵循该指南的研究必然缺乏质量或严格性。此外，我们承认建模方法必须具有灵活性，不应扼杀资源匮乏（以至于无法完全遵循此清单）的环境中的创新和研究成果。最后，我们承认良好的建模实践的重要性，包括在模拟复杂系统时保持谦逊的态度、经常回顾建模假设并不断寻求纳入新证据。2、利益相关者参与
政策相关性的基本前提是利益相关者（尤其是决策者）在研究计划期间的参与，以提高模型输入的有效性，提高研究设计与政策背景的相关性并鼓励政策采用。专家组强烈鼓励通过跨学科方法和跨学科利益相关者团队得到更广泛的方法论、社会学和其他方面的考虑。建模工作应该根据需要包含政府决策者、公共和民间社会、私营部门以及来自各个相关学科（例如健康、数学、统计学、生态学、经济学和其他社会科学）的学者。这样的努力可以帮助减少政策采用的障碍，使得研究者、政策制定者和资助者可以有效预期政策阻力，并在分析中对政策方案的可变性进行解释。利益相关者参与可以采取多种形式，应用一系列工具（如地图绘制、特定案例审查），在各种行政和地理层次上进行，因此需要研究团队增加有关促进利益相关者参与的有效方法的专业知识。
考虑到这些注意事项，专家组给出了以下建议：
1、指定主要决策者或目标受众。
2、列出描述整个HEM开发和传播过程中用于促进利益相关者参与和与目标受众沟通的策略。
3、适当地描述在研究规划和实施的多个阶段中知识中介、政策制定者、政策顾问以及其他利益相关者的参与度，比如他们在选择模型输入（如健康指标）中发挥的作用。
4、适当地描述与卫生决策部门的利益相关者（如金融、能源、交通、住房、工业、包括农业在内的食品系统）的合作。
5、适当地描述与减缓和适应研究领域的专家之间的互动，包括从规划到实施和传播的各个阶段，以及为避免意外的结果所做出的努力。
3、建模方法
不同的建模方法具有明确的价值，因此本指南没有规定特定的建模方法，只要该方法允许纳入基线人口健康信息、人口统计资料和反事实评估（如不执行减缓方案的后果）。HEM模型通常采用图3所示路线，并借鉴了多种方法，包括比较风险评估、复杂的机械模型以及微观经济和行为模型。比较风险评估方法可以实现风险的标准化和比较，而机械和行为模型可以洞察系统动态以及有关个人、家庭和其他经济单位如何应对各种政策选择。
专家组建议，应根据研究问题和利益相关者的意见选择最合适的建模方法。我们还建议应当根据利益相关者的意见来明确反事实的情景假设、暴露响应关系（ERFs）、健康指标和研究时间框架。此外，鼓励建模人员明确说明选择的依据。例如，根据研究背景和利益相关者的需要，伤残寿命调整年（DALYs）可能适合全球尺度研究，但质量寿命调整年（QALYs）、死亡率和预期寿命损失（LLE）可能更适用于国家和次国家层次的研究。
对于全球和区域评估，专家组建议一般根据系统性回顾和meta分析选择暴露响应关系。但当当地证据对利益相关者至关重要或者有理由相信其他地方产生的证据无法推广到研究环境中时（如，将高收入国家的ERF应用于低收入国家，或者将ERF应用于其他国家或气候区域），需要基于当地证据建立暴露响应关系。STROBE报告的观察性研究指南和PRISMA的系统评价声明在选择要纳入的研究中会很有用。时间范围应类似地合理化，并基于背景和利益相关者需求进行选择。例如，可以将国家研究的时间范围与该国政府的政策周期保持一致，而区域研究的时间范围可以与联合国可持续发展目标保持一致。无论如何，研究人员应清楚地描述并证明参数选择的合理性。
我们鼓励在可能适当的情况下，使用代表性浓度路径（RCPs）、社会经济共享路径（SSPs）或其他全球商定的情景。我们还鼓励描述情景选择、温度预测、模型结构和内部可变性的不确定性的特点。 RCPs包含了由综合评估模型(IAM)社区开发的四种排放途径。SSPs是包含了五种参考情景，他们通过纳入一系列社会经济和环境条件来描述21世纪社会和自然系统演变的可能趋势。SSP和RCP可以组合起来探索结果和预测的不确定性，其中一个轴代表可能的社会经济和环境条件，另一个轴代表排放路径。RCP和SSP的使用将使HEM研究人员的工作和更大的气候建模社区的工作保持一致，尽管某些HEM研究的范围和规模与这些情景的相关性较低，比如在一项旨在评估城市尺度或相对较短时间跨度的交通政策变化对健康的影响研究中可能不需要应用RCP和SSP。此外，还可以使用SSPs来纳入其他健康结果的驱动因素，如城市化和不平等。
考虑到这些注意事项，专家组给出了以下建议：
减缓政策
地理区域和尺度
人口和人口统计因素
3、描述模型基期和反事实的情景假设下的人群特征（大小和其他特征）。
4、如果适用，说明公平性并描述社会和经济上处于边缘地位的人群。
5、如果适用，解释和描述最有可能遭受不良后果或受益最大的人群
6、列举并描述人口和人口预测的数据来源
7、根据时间框架、基本假设和其他相关因素，描述人口和人口数据以及排放预测的一致性程度。
8、描述基期和反事实的情景假设适用于所考虑的政策决策的原因。
9、描述分析结果如何解释预测到的人口统计学变化。10、描述分析结果是否以及怎样解释模型间和模型内人口/人口统计学预测的驱动因素的反馈。如果反馈无法被解释，请说明原因。反事实的情景假设
11、描述如何分配减缓行动的暴露量以及相关的下游暴露量，包括不同实施情况下随时间变化的人口暴露比例变化。
12、列出并描述情景假设，确保反映缺少强有力减缓政策的情况下的当前现实。适当地列出和描述模型中使用的其他减缓策略。
13、定性或者定量地描述减缓和情景假设与SSP，RCP或其他全球认可的情景之间的潜在对应关系。
14、描述情景假设的数据来源。
时间框架
15、说明明模型中使用的基准年数据。
16、明确定义并说明时间范围和预测的时间范围。
暴露响应函数
17、描述并说明使用的暴露相应函数。
18、如果适用，描述在刻画脆弱人群和不利处境人群时暴露响应函数如何变化。
19、描述用于模型中应用的健康响应研究（例如样本量、位置、时间框架）并说明是否从系统性评价或meta分析中获得健康响应。健康指标
20、定义并证明使用的人群健康指标（如DALY、寿命损失年（YLL）、健康寿命损失年（YLD）、死亡率、LLE、住院和急诊就诊等）适用于特定的因果路径和目标受众/决策者。
21、描述并说明健康指标的数据来源。
基线健康估计
22、描述基线人群健康估计。
23、描述并说明用于基线健康估计的数据来源和人口统计资料。
4、参数化报告
考虑到这些注意事项，专家组给出了以下建议：
健康结果报告
1、报告健康指标的组成要素（如死亡数或疾病例数、基准率、可归因百分比、人均健康事件发生率和预期寿命变化）。
2、描述相对于人口变化，环境暴露程度导致的健康影响。
3、进行敏感性分析并描述所使用的方法。
4、定性（如描述潜在的偏差来源及其对发现的可能影响）和定量（如描述模型的有效参数设计的局限性）描述一般研究的局限性。
5、如果可行，进行定量的不确定性分析，尤其是对信息方法的价值，以确定数据和研究需求的优先性。
6、讨论无法量化解决的不确定性来源。
7、定性或定量地讨论政策采纳的潜在和实际社会或政治阻力。
8、定性或定量地讨论减缓措施的不利后果。解释可变政策的采用
9、利用思想实验、最大的可执行率和实际可执行率区分情景假设。
10、描述政策采纳的公平性影响。
11、如果可能，使用经验数据对与干预执行和预期结果相关的非线性动力过程进行定性讨论。
折现12、折现估值评估需说明选择的利率是固定利率、可变利率还是特定利率，并进行敏感性分析，至少包括0%（100年的时间范围内）和3%的利率。
数据和代码的透明度
13、如果法律和道德上可行，公开并共享用于HEM研究的数据和代码，以促进外部研究人员对模型进行验证、研究人员之间的协作以及meta分析和新研究的产生。如果数据共享存在法律或道德限制，应当明确说明这些限制。
编辑：丁茜
排版：江琴
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