气候与健康数据融合决策：应对全球公共卫生危机的跨学科路径

《BMC Proceedings》：Bridging climate and health data for decision making

本报告聚焦气候变化引发的公共卫生危机，探讨如何整合气候与健康数据以提升疫情预警能力。WHO与Data.org联合论坛汇聚多领域专家，提出从“数据优先”转向“决策优先”新范式，通过Cloud-Based Climate Stacks（云气候数据堆栈）、气候模型降尺度（Downscaling）等技术破解数据互操作性难题，并建立Climateverse Consortium等区域能力建设中心，为全球南方国家提供公平的数据访问与分析方法，构建更具韧性的公共卫生响应体系。

　　

随着全球气候变化的加剧，极端天气事件日益频繁，公共卫生系统面临着前所未有的挑战。洪水、热浪、干旱等气候灾害不仅直接威胁人类健康，更会加剧疟疾、登革热、霍乱等气候敏感性疾病的传播风险。然而，当前气候研究与公共卫生实践之间存在显著鸿沟——气候数据往往由全球北方的科研机构生产，难以匹配全球南方国家的本地决策需求；健康数据则因隐私、采集标准不一等问题难以与气候模型有效对接。这种数据割裂状态严重制约了公共卫生系统对气候驱动型健康危机的预测与响应能力。

为破解这一难题，世界卫生组织（WHO）与Data.org联合举办了第九届“大流行与流行病智能创新论坛”，汇聚了来自纽约大学（NYU）、开普敦大学气候系统分析组（CSAG）、彭蒂菲西亚·哈维里亚纳大学（Pontificia Universidad Javeriana）、SilverLining等机构的专家学者，共同探索气候与健康数据融合的创新路径。论坛成果发表于《BMC Proceedings》，系统提出了从技术基础设施到本地化能力建设的全方位解决方案。

关键技术方法概述

研究通过多机构案例分析了三大核心技术：一是气候模型降尺度（Downscaling）技术（如CSAG将全球模型转化为城市级热健康风险评估），二是云基气候数据堆栈（Cloud-Based Climate Stacks，如Data.org的Climateverse Consortium构建的可配置数据集成平台），三是跨部门数据融合方法（如NYU结合手机移动数据与卫星气候数据追踪灾害中的人口流动与疾病传播关联）。这些技术依托亚马逊云服务（AWS）、美国国家大气研究中心（NCAR）等计算资源，重点服务于非洲、南美洲等资源受限地区。

气候变化、公共卫生与健康公平的交叉挑战

论坛明确指出气候变化本质是公共卫生危机。在健康系统本就脆弱的地区，气候灾害会通过人口迁徙、粮食安全恶化等途径放大疾病风险。CSAG指出，非洲大陆虽受气候变化影响最深，但仅获得全球气候研究资金的<4%，且大部分资金流向全球北方机构，导致本地化分析能力严重不足。这种资源分配不公进一步加剧了健康应对的不平等。

跨部门协作的创新范式

1. 1.
   从“数据优先”到“决策优先”的范式转变
   彭蒂菲西亚·哈维里亚纳大学强调，健康官员需要的是直接支持具体决策（如疫情干预时机）的行动性数据，而非孤立的气候数据集。CSAG提出“反向工程”思路：以决策需求为起点，反向推导所需数据类型与精度，确保科学成果与实际问题对接。
2. 2.
   数据互操作性技术突破
   气候数据（如卫星观测、气候模型）与健康数据（如流行病学统计、个体暴露记录）在结构、尺度上存在天然差异。SilverLining指出，单一地球系统模型模拟产生的数据量可达“数亿页”，对计算资源提出极高要求。Forum提出的解决方案包括：
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     Data.org的Climateverse Consortium开发虚拟云基础设施，整合全球气候数据、地理空间数据与社会健康决定因素，通过API（应用程序接口）实现多源数据互操作；
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     SilverLining的“气候云（Cloud for Climate）”计划托管本地化气候模型，使缺乏超级计算机的研究者能通过云端模拟分析区域健康风险。
3. 3.
   本地化能力建设与知识共享
   能力建设是确保技术落地核心。Data.org在美洲、非洲和印度次大陆设立区域中心，培训本地人员使用气候数据堆栈开发社区定制化解决方案，并将其定义为“气候正义”实践。SilverLining在卢旺达举办的云气候计算工作坊，重点培训全球南方研究人员操作AWS平台上的气候模型。此外，NYU与莫伊大学（Moi University）合作在东非建立实践社区，培养既懂健康数据科学又熟悉气候政策的“多语种”人才，弥合从数据到政策的转化链条。

研究结论与展望

论坛共识指出，应对气候健康危机需构建跨学科协作新生态。一方面要通过云基础设施、标准化数据产品降低技术门槛，另一方面需培育兼具气候科学与公共卫生知识的复合型人才。关键路径包括：

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  强化“数据-政策翻译者”角色，将复杂数据集转化为政策语言；
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  推动气候数据降尺度与开源化，弥补全球南方数据粒度不足；
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  建立跨部门实践社区，促进气候学家、流行病学家与决策者的持续对话。

该研究为《巴黎协定》框架下的健康适应行动提供了实操蓝图，通过技术民主化与本地赋能，有望在升温世界中构建更公平、敏捷的公共卫生防御网络。