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随着全球气候变暖，极端高温事件频发，城市居民面临的热应激风险日益增加。为解决这一问题，研究人员开展了基于通用热气候指数（UTCI）的个性化热应激风险指数预测（HSRIF）系统研究。结果显示该系统能有效评估居民热应激风险，对保护居民健康意义重大。
在全球气候变暖的大背景下，极端高温事件如同潜伏的 “健康杀手”，悄然威胁着人们的生命安全和身体健康。世界各地都深受其害，印度便是其中之一。从 1901 - 2018 年，印度的气温上升了 0.7°C，预计到 2100 年，在共享社会经济情景（SSP）下，气温将升高 1.1°C - 5.1°C 。城市地区由于人口密集、热岛效应明显，以及存在大量弱势群体，如穷人、老年人和无家可归者，面临的热应激风险尤为突出。而且，传统基于气温的热相关预警存在明显缺陷，它忽略了风速、湿度、辐射等其他气象变量对人体的影响，无法准确评估热应激风险。
为了攻克这些难题，研究人员积极开展研究。他们致力于开发一种基于通用热气候指数（UTCI）的个性化热应激风险指数预测（HSRIF）系统，旨在为城市居民提供更精准、个性化的热应激风险预警。该研究成果发表在《Environment International》上。
在研究过程中，研究人员运用了多种关键技术方法。他们使用天气研究和预报模型（WRF）耦合城市冠层模型（WRF-UCM），结合高分辨率的全球本地气候区（LCZ）数据和国家中期天气预报中心（NCMRWF）的预报数据，模拟并预测气象变量，进而计算出 UTCI。同时，通过专家访谈，运用贝叶斯最佳 - 最差方法（BBWM）确定脆弱性和暴露指数的参数权重，构建了个性化的热应激风险评估体系。
下面来看具体的研究结果：
- 危险指数（Hazard index）：研究期间，德里市的热应激范围为 14.76°C - 55.17°C，最大变化出现在 15/06/2024，达 23.04°C 。UTCI 范围对应的危险指数（H.I.）最小值为 0.00，最大值为 1.00。在 UTCI 最大值期间，97.72% 的区域处于 “极端热应激” 状态，H.I. 值为 1.00。这表明德里市在部分时段面临着极为严峻的热应激挑战。
- 脆弱性指数（Vulnerability index）：医学专家（ME）和非医学专家（NME）对热应激参数权重的看法存在差异。ME 认为经济状况是理解热应激脆弱性的最重要参数，而 NME 则认为健康问题最为关键。综合两者意见，形成了脆弱性指数（V.I.）方程，其中健康问题成为最重要参数，占比 19.8%，其次是年龄、经济状况和 BMI 等。这体现了不同领域专家视角的差异以及综合考虑的重要性。
- 暴露指数（Exposure index）：ME 和 NME 对暴露指数参数的看法也有所不同。ME 将基础设施条件 / 设施和交通排在首位，而 NME 则更看重与身体活动相关的液体摄入。最终形成的暴露指数（E.I.）方程显示，与身体活动相关的液体摄入和基础设施条件 / 设施及交通是最重要的参数，各占 28.2%。这反映了不同因素在影响居民热应激暴露方面的复杂关系。
- 风险指数仪表盘原型（Risk index dashboard prototype）：通过将危险指数、脆弱性指数和暴露指数整合到 HSRIF 中，开发出了风险指数仪表盘原型。用户通过填写问卷提供相关信息，系统利用方程计算出相应指数，并以动态界面展示结果。该仪表盘提供多种语言服务，能根据用户位置和时间提供个性化风险评估，并给出相应建议。这为居民提供了直观、便捷的热应激风险查询和应对工具。
研究结论和讨论部分指出，HSRIF 作为一种交互式早期预警系统（EWS），在保护人类健康方面具有重要意义。它通过 UTCI 计算热应激危险，考虑了多种环境参数的综合影响，能更准确地评估热应激风险。与当地气候区（LCZ）的对比分析发现，不同 LCZ 内 UTCI 的日变化存在差异，这有助于进一步了解城市热应激的空间变异性。此外，通过案例分析可知，在相同热应激危险条件下，不同个体的脆弱性和暴露程度不同，面临的风险也有很大差异。该研究填补了现有研究在高分辨率脆弱人群数据方面的空白，为城市规划者、卫生部门和政策制定者提供了重要参考，有助于制定更有效的热应激应对策略，保障居民健康，推动城市可持续发展和提高灾害应对能力。同时，研究人员也指出，该方法具有可复制性，未来可在更多地区进行测试，并结合更多社会经济参数和先进技术，如人工智能和机器学习，进一步完善模型，使其更加个性化和精准化。
