《Atmosphere》：Neighborhood-Level Green Infrastructure and Heat-Related Health Risks in Tabriz, Iran: A Spatial Epidemiological Analysis
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本研究采用空间流行病学方法，探讨了伊朗大不里士市190个街区绿色基础设施（以归一化植被指数NDVI衡量）对热浪期间（2018-2020年）心血管、呼吸系统及全因急诊就诊相对风险（RR）的调节作用。研究发现绿色空间与健康风险呈非线性关系，中等绿化水平（NDVI第二、三分位数）保护作用最强，而最低和最高绿化水平均显示风险升高。研究强调了因地制宜的绿化策略对气候适应型城市规划的重要性。
引言
极端高温和城市热岛效应（UHI）日益被认为是严重的公共卫生威胁，特别是在快速城市化的地区。城市化通过减少自然土地覆盖、增加不透水地表和集中人为热源加剧了局部变暖。这些变化导致热浪的频率、强度和持续时间增加，从而提高了心血管、呼吸系统疾病和全因死亡的风险，尤其是在老年人和其他脆弱人群中。到2050年，全球城市人口预计将超过70%，这凸显了在高密度大都市区进行气候适应性规划的紧迫性。
大量流行病学研究已证明，暴露于高环境温度和热浪会显著增加发病率和死亡风险。心血管事件是记录最充分的结局，热应激对身体造成负担导致超额死亡和住院。滞后效应也被观察到，影响在热浪开始数天后达到峰值。由于极端高温期间肺功能和脑功能降低，呼吸系统和脑血管疾病也会增加。患有基础疾病的老年人、个体以及居住在热脆弱区的城市居民面临叠加风险。
基于自然的解决方案，特别是绿色基础设施（GI），已成为减轻城市热暴露和促进健康的有效工具。公园、林荫街道和绿色屋顶等植被区域可以通过遮荫和蒸散降低地表和环境温度。绿色基础设施的降温效益可以减轻生理应激和热相关死亡率，同时降低能源需求和温室气体排放。
许多全球研究支持绿色基础设施的保护作用。植被增加（使用NDVI或EVI等指数量化）与较低的地表温度和死亡率相关。然而，这种关系并非普遍有益。植被可能导致花粉相关过敏，并且在密集配置下或夜间可能滞留热量。有效性还取决于当地气候条件、植被类型和空间分布。
尽管国际关注度日益增长，大多数关于绿色基础设施、热暴露和健康的研究集中在发达地区，如欧洲、北美和东亚。发展中国家城市地区，特别是中东和北非（MENA）等干旱和半干旱地区，受到的关注相对较少。由于气候变化、城市化和适应基础设施不足，这些地区面临日益严重的极端热暴露。
伊朗尤其经历了剧烈的气候转变。近几十年来，全国平均气温上升了约2°C，并且在高排放情景下预计将进一步上升。炎热白天和夜晚的数量正在增加，而寒冷事件正在减少。国家研究预测到2100年气温将上升6.4°C，降水将减少35%。这些气候转变对于绿色基础设施覆盖差、适应能力有限的城市中心尤其令人担忧。
大不里士是伊朗的主要城市之一，是这些风险的例证。该城市曾经以寒冷、半干旱气候为特征，现在正经历频繁和持久的热浪、不稳定的降水以及绿色空间萎缩。1951年至2022年间，年平均降水量从316毫米下降到261毫米，而平均气温持续上升。卫星分析显示夜间地表热岛效应加剧，预计到2030年夜间地表城市热岛强度将达到6.6°C。大不里士的健康数据将升高的热暴露与较高的心血管和呼吸系统死亡率联系起来。
尽管存在这些令人担忧的趋势，伊朗的研究在范围和规模上仍然有限。大多数研究孤立地探讨温度-健康或植被-热关系，缺乏跨领域的整合；更少关注街区尺度，而该尺度上绿化和暴露的城市内部差异最为明显。缺乏空间细化的健康数据，加上近期医疗记录的数字化，阻碍了局部尺度分析和基于证据的规划。迄今为止，尚未有已发表的研究在伊朗任何城市（包括大不里士）探讨街区层面植被、温度和健康的综合效应。
尽管许多国际研究已经检验了温度-健康关系，但很少有研究同时使用DLNM框架评估热浪、街区层面绿化和心血管急诊就诊。这种综合方法尚未在伊朗应用，而伊朗快速的城市扩张和不均匀的植被分布可能加剧热相关健康脆弱性。
本研究旨在填补这一空白，通过调查大不里士街区层面绿色基础设施如何调节热浪期间心血管、呼吸系统和全因疾病住院的相对风险。它采用空间明确的框架来评估植被模式如何与极端热相互作用影响人类健康。研究问题是：绿色基础设施如何影响热浪期间城市街区热相关健康并发症的相对风险？
我们假设绿色空间较少的街区在热浪期间经历更高的热相关疾病风险。通过整合环境、气候和健康数据，本研究提供了伊朗背景下首批精细尺度的热健康脆弱性评估之一。研究结果可为公平的、本地化的适应策略提供信息，并支持在日益加剧的气候压力下改善城市可持续性和韧性的更广泛努力。
材料与方法
研究区域
本研究在伊朗大不里士进行，重点关注2018-2020年热暴露最显著的暖季（4月至9月）。大不里士是伊朗第五大城市，也是东阿塞拜疆省的首府。该市海拔1361米，面积244.5平方公里。根据2016年全国人口普查，大不里士有1,593,000居民，是伊朗陆地面积第三大、人口第五多的大都市。大不里士历史上以其寒冷气候闻名，但近年来，气候变化导致了显著的气温趋势转变。研究表明，气候变化对大不里士的影响日益明显，特别是在气温上升和降水减少方面。该市还经历了热浪和洪水等极端天气事件，使其成为研究绿色基础设施与热相关健康风险关系的合适案例。
研究伊朗城市极端热影响的重要性日益增长，原因是快速的城市化进程和温室气体排放。根据最新人口普查，伊朗74%的人口居住在城市地区，城市排放了全国近一半的温室气体总量。这凸显了城市扩张在气候变化中的间接作用，及其对城市热岛效应的直接影响。极端热对健康的影响预计在缺乏缓解高温的适应和韧性策略的城市尤为严重。作为一个历史上寒冷地区的城市，大不里士以前并不需要广泛的热缓解策略，不像长期适应极端气温的较温暖气候城市。然而，随着气温持续上升，像大不里士这样的城市由于对持续高温缺乏准备而更容易受到热相关健康风险的影响。本研究旨在通过评估绿色基础设施在一个传统上经历寒冷气候条件但现在面临日益增加热应激的城市中缓解热相关健康风险的作用来弥补这一空白。大不里士的大量人口使其成为探索人口稠密城市地区热浪影响的特别相关案例。鉴于热暴露与死亡率和住院率增加相关，对大不里士热-健康相互作用的研究为减少热浪和气候变化相关风险的城市绿化策略的必要性提供了宝贵见解。因此，本研究为越来越多关于历史上被认为是寒冷地区但现在因气温上升而面临新脆弱性的城市气候适应的文献做出了贡献。通过考察绿色基础设施在缓解这些风险中的作用，本研究为未来的城市规划和政策干预提供了关键证据，旨在增强历史上较冷城市环境抵御极端热的韧性。
数据来源
本研究考察了绿色基础设施（使用NDVI值衡量）如何影响热暴露与健康结局之间的关系。分析了温度指标和热浪暴露与健康结局（包括急诊科就诊和相对风险估计）在植被覆盖四分位数间的关系，以评估绿色空间是否降低热相关疾病的风险。为确保研究结果的稳健性，纳入了湿度、风速、空气污染水平和季节性因素等控制变量，以最小化潜在混杂效应并隔离热暴露和绿色基础设施对健康结局的影响。
所有数据集在统计分析前获取。每日急诊科记录从三家主要医院的电子监测系统中提取，使用患者居住地址进行地理编码，并在街区层面汇总。热暴露数据来自大不里士机场气象站，该站提供了适用于基于百分位数定义热浪的连续30年温度记录。NDVI值使用ArcGIS软件从Landsat 8卫星影像计算得出，为每个研究年份的4月至9月选择云量掩膜的月度场景，并在街区尺度汇总。空气污染物浓度和气象变量在城市层面可用，并统一应用于所有街区。这些数据集的整合使我们能够将街区层面的健康结局和绿色基础设施指标与城市层面的环境暴露结合在DLNM框架内，以估计热相关健康风险。
健康数据
热相关疾病导致的住院数据来自大不里士的三家主要医院，涵盖2018年至2020年每年4月至9月热暴露最显著的时期。在此期间共记录了9477次急诊科就诊。研究使用国际疾病分类将急诊科就诊分为三组：心血管疾病、卒中和呼吸系统疾病。为确保关注大不里士市内的城市热暴露，排除了来自周边城市和农村地区的患者记录。数据提取后，进行了几个预处理步骤。每日急诊科就诊计数按疾病类别汇总，并按年龄组和性别分层。评估时间完整性以识别缺失日期或重复条目。所有剩余记录使用居住地址信息进行地理编码，并通过GIS绘图分配到190个街区单元之一。此程序使数据集能够捕捉全市入院的空间分布。
热暴露数据
气象变量来自大不里士机场气象站。该站使用标准的WMO认证传感器，每小时记录温度和湿度。日平均、最低和最高温度值由伊朗气象组织通过对每小时测量值自动汇总产生。日气候数据，包括平均、最低和最高温度，来自东阿塞拜疆省气象总局，并在同一气象站记录。我们使用这个长期气象站来定义热浪，因为它提供了适用于计算稳定百分位数的连续30年记录。热浪被定义为日平均温度处于或高于第95百分位数至少连续两天的日子。
为了独立于一般高温效应评估热浪的影响，使用了两个暴露指标：主效应，捕捉热浪对急诊科就诊的直接影响；附加效应，代表持续热暴露 beyond 典型夏季温度的额外风险。主效应反映了热浪日与正常夏季日相比急诊科就诊的变化，而附加效应代表了当高温持续数天时， beyond 单日高温影响累积的额外风险。创建了一个二元变量来区分热浪日和非热浪日。从气象站得出的热浪日被统一分配给城市中的所有街区。基本假设是所有街区大约在同一时间经历热浪，而健康结局的差异反映了脆弱性或调节因素（如绿色基础设施）的变化。
在街区层面分析每日急诊科就诊，以识别这些热相关健康反应的空间差异。虽然最初考虑了14天的滞后期以评估延迟的健康效应，但由于较长滞后期的风险估计变异性高，主要分析集中在Lag0、Lag0-2、Lag0-4和Lag0-7。排除了Lag0-14以减少天气波动、空气污染变化和行为适应随时间推移的潜在混杂。Lag0-14的估计也显示出显著的统计不稳定性，包括非常宽的置信区间和偶尔效应方向反转；因此，我们将主要分析限制在Lag0-7，此处的估计更稳定和可解释。通过将分析限制在较短滞后，研究提供了对热浪健康结局直接影响的更精确评估。
绿色基础设施
绿色基础设施使用归一化植被指数量化，这是衡量植被健康和密度的广泛认可指标。从USGS EarthExplorer平台下载覆盖大不里士的Landsat 8 OLI/TIRS Collection 1 Level-1场景。对于2018-2020年暖季（4月至9月）的每个月，选择云量最低（<5%）的场景。所有图像空间分辨率为30米。NDVI使用标准基于反射率的公式计算。在GIS软件中为每个街区单元提取值，并将研究期间的平均NDVI分配给每个单元。使用季节平均值而非单一夏季峰值NDVI，使我们能够捕捉整个暖季持续的植被暴露，考虑植被覆盖的短期波动，并提供与 prolonged 热暴露相关的更稳健的绿色基础设施测量。虽然NDVI提供了整体植被密度的广泛使用测量，但它不区分植被类型（例如，树木与草地），这些类型在降温效果上可能不同。根据NDVI值，将190个街区分为四个四分位数：第一四分位数包括绿化空间可忽略不计的街区（人口的27.78%）；第二四分位数，绿化空间低，占23.73%；第三四分位数，绿化空间中等，覆盖25.12%；第四四分位数，绿化空间高，占23.37%，导致跨NDVI四分位数的人口规模大致平衡。
环境和时间控制
在本研究中，空气污染物、气象因素、时间趋势、节假日和星期几效应被控制为中间变量，以最小化混杂。NO2、SO2和PM10的数据从大不里士的六个空气监测站收集，使用24小时平均值来调整空气污染效应。此外，日气象数据，包括相对湿度、风速和降水，来自东阿塞拜疆省气象总局，并在大不里士机场气象站记录。这些控制确保观察到的热浪、绿色基础设施和健康结局之间的关系不受环境变化的混杂。
统计分析
为了评估热浪对健康结局的影响，本研究采用了分布式滞后非线性模型结合准泊松回归模型。使用R软件进行数据处理和统计分析，使用DLNM包进行模型实现。DLNM框架因其能够捕捉环境暴露与健康效应之间的非线性和延迟关联而广受认可。该方法已广泛应用于流行病学研究，以评估与环境因素相关的健康风险的时间模式，使其非常适合研究热相关健康影响。
准泊松回归模型用于估计心血管、呼吸系统和全因住院的相对风险，考虑了计数数据中的过度离散，这在涉及急诊科就诊的健康研究中很常见。该方法已在先前研究中广泛应用，以评估并发环境暴露的健康效应，确保稳健的统计推断。
本研究中使用的最终回归模型是：logE(Yt) = α + cb(T1, 2, 2) + cb(T2, 2, 2) + ns(NO2, 3) + ns(PM10, 1) + ns(SO2, 2) + ns(RH, 1) + ns(season, 2) + ns(time, 6) + DOW + holidays。其中Yt代表每日急诊科就诊数，T1和T2分别代表热浪的主效应和附加效应。交叉基函数用于估计温度-健康关系，而自然样条函数应用于调整混杂变量，包括空气污染物、相对湿度、季节性和时间趋势。自由度基于最低准阿卡克信息准则值进行优化，确保最佳模型拟合。为了透明和可重复性，提供了源数据集和分析代码的摘录。
我们采用准泊松时间序列回归结合DLNM交叉基来表征平均温度对每日急诊科就诊的非线性和延迟效应。使用交叉预测函数计算温度和滞后特定的相对风险及其95%置信区间，通过积分交叉基的暴露-反应和滞后-反应维度。该函数将模型的线性预测取指数，以比较指定温度下的急诊科就诊风险与参考温度下的风险。对于主效应，参考温度为17°C（第25百分位数），代表较冷的基线条件；对于附加效应，参考温度为22.70°C（第50百分位数），代表典型的中位温度条件。在DLNM分析中，RR表面说明了风险如何同时跨温度值和滞后天变化。RR解释为特定温度和滞后下的风险与所选参考温度下的风险之比。RR大于1表示
