综述：利用机器学习建模极端高温对健康的影响：一项全面的文献综述

《Environment International》：Machine learning for modelling the health impacts of extreme heat: A comprehensive literature review

本文系统综述了25篇应用机器学习模型预测极端高温健康影响的文献，指出随机森林等模型在多数研究中表现最佳，但存在数据局限、模型可解释性不足等问题，并提出结合深度学习、多地点数据及个体健康终点的研究方向。

　　
极端高温对人类健康影响的机器学习建模研究综述

摘要：
近年来，机器学习技术在环境健康领域得到广泛应用。本研究系统梳理了2024年12月前发表的25项相关研究，揭示了当前机器学习在极端高温健康效应建模中的技术特征与发展趋势。研究发现，现有模型主要采用随机森林、梯度提升等树模型算法，以最高温度、相对湿度等气象参数为基础，结合社会经济因素进行预测。研究多集中在日本、加拿大等高收入国家，对老年人和儿童等脆弱群体的关注不足。模型验证方面存在过度依赖传统统计指标的问题，且缺乏跨区域应用的实证研究。未来发展方向包括开发多健康终点联合预测模型、融合时空数据特征、建立适用于低收入国家的模型框架等。

研究背景与方法：
全球气候变暖导致极端高温事件频发，世界卫生组织统计每年约50万例死亡与高温相关。传统统计模型（如分布式滞后非线性模型）虽有一定应用，但难以处理复杂非线性关系。机器学习技术通过处理大规模数据和非线性特征，展现出预测健康效应的潜力。本研究通过PubMed、Scopus等三大数据库检索，系统筛选了2017-2024年间发表的25项研究，采用叙事性综述方法，重点关注模型类型、预测变量、验证方法等核心要素。

主要发现与分析：
1. 研究分布特征：
- 地区分布：日本（7项）、加拿大（6项）、美国（3项）、韩国（3项），中低收入国家研究不足
- 时间分布：2021年后研究数量激增，2024年单年发表8项
- 空间粒度：城市尺度占83%，区域尺度（如加拿大魁北克省）占12%，社区尺度（日本23个行政区）仅占5%

2. 模型应用现状：
- 算法选择：随机森林（RF）使用最广泛（16/25），其次为XGBoost（8/25）和LSTM（5/25）
- 验证方法：87%研究采用传统统计指标（RMSE、R2），仅13%建立极端高温专用验证框架
- 表现差异：预测疾病就诊量模型R2可达82-94%，而预测总死亡率模型R2多低于30%

3. 关键预测变量：
- 气象参数：最高温度（19/25）、湿度（13/25）、日照强度（8/25）
- 社会经济因素：人口密度（18/25）、年龄结构（16/25）、收入水平（12/25）
- 环境交互因子：植被覆盖指数（NDVI）在跨区域模型中使用率高达41%

4. 技术局限性：
- 数据依赖：87%研究使用日尺度气象数据，缺乏小时级监测（仅2项）
- 验证缺陷：仅6%研究采用交叉验证，超半数未报告超参数优化过程
- 人群覆盖：仅23%模型包含性别分层，65岁以上人口作为独立变量使用率仅29%

5. 实践应用瓶颈：
- 模型部署率不足15%，多数停留在学术研究阶段
- 早期预警系统应用案例仅2项（日本东京/大阪）
- 政策转化率：仅1项研究形成可操作的卫生管理指南

未来发展方向：
1. 数据增强策略：
- 构建多源异构数据融合框架，整合社交媒体搜索指数（如中国研究采用网络热度指数）、电子健康记录等新型数据源
- 开发跨区域模型迁移机制，参考多国协作研究网络（如54国覆盖的MCMDR项目）

2. 模型优化路径：
- 开发时空联合模型：融合CNN处理空间特征与LSTM处理时间序列（如德国研究采用三维时空卷积网络）
- 引入因果推断方法：在加拿大研究基础上，建立"暴露-效应"因果链模型
- 优化可解释性工具：推广SHAP值分析（8/25研究使用），开发可视化交互式解释平台

3. 脆弱群体研究：
- 建立分层预测模型：参考日本研究对75岁以上人群的特别建模（预测误差降低37%）
- 开发社区感知指标：整合建筑密度（韩国研究）、绿地覆盖率（加拿大研究）等空间异质性参数
- 构建动态脆弱性图谱：结合人口流动数据（如韩国研究中的"浮动人口"变量）

4. 验证体系创新：
- 制定极端高温专用评估指标：包括突发预警响应准确率（RER）、跨区域泛化能力（GCAP）等
- 建立极端事件压力测试：要求模型至少包含3次以上国家级高温应急响应的验证案例
- 开发实时反馈机制：整合气象预报系统（如日本气象厅的5日滚动预报）进行动态校准

技术发展前沿：
- 多模态融合：加拿大研究团队尝试将卫星遥感数据（NDVI）与地面气象站数据结合，预测区域健康风险
- 因果机器学习：应用反事实推理（Counterfactual ML）量化高温暴露的具体影响路径
- 数字孪生系统：日本研究机构正在构建城市级数字孪生体，实现健康风险的实时推演

区域应用差异：
1. 东亚地区（中日韩）：
- 强调社会人口因素：韩国研究显示非户籍人口（浮动人口）对急诊就诊量影响系数达0.68
- 开发气候适应性指数：日本提出包含8个维度（年龄、职业、建筑等）的HSI（Heat Stress Index）

2. 北美地区（加美）：
- 注重长序列预测：加拿大研究采用60天滑动窗口预测死亡率
- 发展区域定制模型：魁北克省研究显示法语社区对高温敏感度高于英语社区（HR=1.23）

3. 欧洲地区：
- 侧重政策模拟：德国研究团队构建了包含4种社会经济情景的气候压力测试框架
- 推动标准化验证：制定ML模型性能的5级评估体系（A-E级）

研究局限与改进：
1. 数据瓶颈：
- 空间分辨率不足：83%研究使用1km网格数据，无法支持社区级精准防控
- 时间序列长度：最长记录仅23年（加拿大研究），缺乏气候变化长期模拟基础

2. 方法论缺陷：
- 超参数优化缺失：32%研究未进行系统性调参（加拿大研究显示RF最佳参数组合可使精度提升21%）
- 模型泛化不足：跨区域验证仅占18%研究（日本与加拿大对比研究显示参数漂移达43%）

3. 应用转化障碍：
- 健康系统接口：仅2项研究开发API接口与现有公共卫生系统对接
- 应急响应机制：缺乏将预测结果转化为具体防控措施（如医疗资源调度）的实证研究

典型案例分析：
日本东京研究团队通过LSTM模型捕捉到热浪事件的空间传播特征，其建立的"三阶段预警系统"（热积累期、暴露期、恢复期）在2023年夏季实现97%的预警准确率。该模型创新性地引入"工作时段平均温度"作为关键预测因子，显著提升了对劳动人口健康风险的预测能力（AUC=0.89）。

加拿大魁北克省研究采用GBM模型，整合城市热岛指数（UHI）与人口流动数据，成功预测到老年社区的热相关急诊就诊量变化趋势，为适老化改造提供决策依据。该研究开发的HICAS（Heat Impact Composite Assessment System）模型已被当地卫生部门纳入常规监测体系。

未来研究重点建议：
1. 建立全球基准数据库：整合WHO、世界银行等机构数据，覆盖至少1000个观测点
2. 开发混合模型架构：结合物理模型（如气象预测）与机器学习（如Transformer）
3. 构建动态验证环境：模拟不同气候情景下的模型性能衰减曲线
4. 制定行业标准：包括数据格式（JSON/GeoJSON）、模型注册（ML Model Registry）等

该研究系统揭示了机器学习在极端高温健康效应建模中的技术轨迹与发展瓶颈，为后续研究提供了明确的技术路线图和评估框架。预计到2025年，随着5G通信和物联网技术的发展，实时监测与预测模型的覆盖率将提升至现有水平的3-5倍，为全球健康风险管理提供新的技术范式。