文献阅读 | 2017年的异常热浪和全因死亡率:对中国全国健康和经济影响的评估

题目

The exceptional heatwaves of 2017 and all-cause mortality: An assessment of nationwide health and economic impacts in China

作者

Meilin Yan, Yang Xie, Huanhuan Zhu, Jie Ban, Jicheng Gong, Tiantian Li

期刊

Science of the Total Environment

时间

2021年12月

一作

单位

School of Ecology and Environment, Beijing Technology and Business University, Beijing, China

链接

https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.152371

研究背景

热浪导致大量的额外死亡，并且随后导致经济负担，然而与热浪相关的死亡率所造成的经济影响仍然很难描述，与热浪相关的死亡风险可能更高。在气候变化的影响下，无论是在中国还是在世界其他地区，预计未来的热浪将更加频繁和强烈。在中国，2017年的异常高温也打破了纪录，鉴于2017年热浪前所未有的特征，本文假设2017年的热浪可能与急剧增加的死亡率影响有关。

       在实施高温预警系统时，将热浪对健康的不利影响转化为经济因素非常重要，目前这方面的研究主要集中在两个方面：一种是量化因住院和救护车服务而产生的医疗费用，另一种是估算因热相关的旷工、出勤和职业热致伤害而造成的工作场所经济损失。相比之下，热浪相关死亡造成的成本很少得到评估，将热浪导致的死亡货币化，例如应用统计生命价值(VSL)方法，将在很大程度上补充目前对热浪经济负担的理解。

本研究系统评估了2017年中国异常热浪的死亡率和经济影响，首先利用2014-2017年中国91个县的每日数据研究了2017年异常热浪对全因死亡率的影响，接着利用基于当地建立的暴露响应函数计算了2017年异常热浪的全国可归因死亡人数，并量化了经济负担。

研究方法

       现有文献中对热浪没有一个通用的定义，在本研究中将2014-2017年连续两天或两天以上的日平均气温大于等于县域日平均气温的99个百分位定义为热浪。

（一）死亡风险

本文对时间序列数据进行了匹配分析，以确定与2017年热浪相关的死亡风险。对于2017年的每个满足定义的热浪日，我们将其与从候选日池中随机选择的三个类似的非热浪日进行匹配。这些候选日满足以下三个条件：(1)在同一县；(2)不同年份(2014年、2015年、2016年)高温日的5天内；(3)不在另一个热浪天的3天内。

       将匹配的多县数据用泊松分布拟合下列广义线性混合效应模型公式（1），根据估计系数β，计算2017年热浪日与匹配的非热浪日死亡率的相对风险（RR）：

（二）超额全因死亡人数

       为了量化2017年热浪对国家整体健康的影响，我们根据公式（1）中的RR，估算了中国2852个县2017年热浪导致的超额全因死亡率。根据我们对热浪的主要定义，我们在2017年首先确定了2852个县的热浪天数。然后，我们使用公式（2）计算了2852个县在给定热浪期内的超额全因死亡人数：

（三）与死亡相关的经济影响

       基于估计的可归因死亡率负担(公式(2))，我们进一步评估了2017年热浪对中国31个省份362个城市的死亡相关经济影响。通过将统计生命价值(VSL)与每个城市的超额死亡人数相乘，估算了2017年热浪相关的超额死亡人数的估值。本文使用最新的来自中国的实证研究进行估计，对不同位置使用每个城市的人均国内生产总值相对于国家人均GDP和一个收入弹性进行调整。计算公式如式(3)所示：

研究结果

       根据前文中热浪的定义，研究的102个县中有91个在2017年至少经历了一次热浪，并被纳入分析2017年异常热浪的死亡风险。2017年大部分热浪发生在7月，与往年相比，2017年经历热浪的县更多(图1)。超过40%的研究县(92个县中的40个)2017年经历了2-3次热浪：浙江、江苏、安徽、湖北、青海、陕西等地部分县出现6-9天的高温天气。

图1 热浪季节每天经历热浪的县的数量

2017年异常热浪与中国91个县全因死亡率风险增加显著相关，RR为1.23 (95% CI, 1.14-1.32)(图2)。在热浪的其他定义下，这些关联仍具有统计学意义。尽管相关性的大小有所下降(图2)。热浪相关的全因死亡风险也在热浪过后的几天持续升高(图S2)。不同模型参数的敏感性分析显示了相似的效应估计，表明了我们的主要结果的稳健性(表S2)。热浪和非意外死亡率之间的关联与热浪和全因死亡率之间的关联接近(RR为1.22,95% CI，非意外死亡率为1.13-1.32)

图2 热浪日与参考日的全因死亡率相对风险平均值

       利用91个县的死亡率数据，与2017年异常热浪相关的全因死亡率的估计值RR=1.23，估算出中国2852个县共增加16299人死亡。图3A的地图显示了中国2852个县因热浪而死亡的人数，这些县的大多数在2017年经历了2天以上的高温天气。中国东部和中部的县的死亡率负担非常严重(图3A)，包括上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西和山东的7个省市共占41%(6697/16299), 河南、湖北、湖南3省(2978/ 16299)占全国可归因死亡总人数的18%。在这些调查地区中，估计最大的可归因死亡人数在上海，2017年有434人死于热浪。2017年异常热浪造成的死亡负担在高原气候和热带地区(西藏、青海和海南)明显低于其他气候区，部分原因是这些省份的每日死亡人数较低

图3 2017异常热浪对健康的影响和与死亡相关的经济负担地图

       本文使用统计寿命值(VSL)将2017年异常热浪导致的与死亡相关的经济影响货币化。在研究的362个中国城市中，2017年极端热浪的VSL总量为613.04亿元人民币(图3B)。与死亡相关的经济负担在两个城市相当可观：上海(VSL：2.388亿元人民币)和重庆(1.400亿元人民币)。当聚合估计到省级范围，江苏、浙江、河南、河北、安徽由于热浪导致的死亡经济负担排名前五(图4)。在省级，VSL相对于GDP的平均比率为0.07%，最低的是占比0.01%的云南(超额死亡人数：64人；VSL：1.67亿元)，占比最高的是甘肃0.17%(超额死亡人数:488人；VSL：1.89亿人民币)(图4)。

图4 2017年中国高温造成的省级经济负担

       本文评估了2017年中国异常热浪的死亡风险和与死亡相关的经济负担。与前三年相比，2017年的异常高温持续时间更长，出现的地区也更多。与匹配的非热浪日相比，2017年热浪日的全因死亡率增加了23% (95% CI 14-32%)。2017年，全国共发生16299起全因死亡事故，死亡相关经济损失613.04亿元。研究估计，与参考日相比，2017年热浪日的全因死亡率和非意外死亡率分别增加了23%和22%，女性和老年人尤其容易受到热浪的影响。

       夏季极端热浪虽然不太可能每年发生，但会对健康造成破坏性影响。与此同时，由于极端热浪在全球气候变化下预计会更加频繁，本文的研究结果可用于预测极端热浪未来的健康负担。

编辑&排版：赵梦丹

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