韩国日均温度波动对全因及特定死因死亡率的影响：季节与人口密度的交互作用分析（2000-2021）

本研究针对日均温度变化（TCN）对健康影响的季节性差异和人口密度修饰效应展开。韩国研究人员通过两阶段生态学分析（N=5,563,202），应用分布式滞后非线性模型（DLNM）发现：春季正TCN导致全因死亡风险最高（29,754例），冬季高密度区域呼吸系统死亡率风险激增（RR=4.75）。成果为气候适应性政策制定提供精准依据。

　　

论文解读

全球气候变暖背景下，2024年成为工业革命以来最热年份，平均气温首次突破《巴黎协定》设定的1.5°C警戒线。这种变化不仅体现在平均温度上升，更值得警惕的是温度波动（Temperature Change between Neighboring days, TCN）加剧带来的健康威胁。已有研究表明，短期温度变化可能比长期变暖对死亡率的影响更显著——例如澳大利亚布里斯班心血管死亡与负TCN相关，而美国洛杉矶却与正TCN关联。这种地域异质性使得韩国研究者意识到，必须在本国气候特征下系统评估TCN的健康影响，尤其是季节和人口密度这两个关键修饰因子。

韩国环境产业技术研究院团队利用全国2000-2021年死亡数据（N=5,563,202），采用两阶段分析方法：首先通过泊松回归结合分布式滞后非线性模型（Distributed Lag Non-linear Model, DLNM）捕捉TCN的非线性滞后效应，再通过元回归分析人口密度分层结果。研究创新性地将250个行政区划分为高/低人口密度区域，首次在韩国全境尺度揭示TCN的精细化健康风险图谱。

主要技术方法
数据来源于韩国国家统计局的每日死亡记录（含ICD-10编码）和Google Earth Engine的温度数据。核心分析采用DLNM模型控制长期趋势、星期效应和空气污染混杂因素，通过随机效应meta回归评估人口密度修饰作用。

研究结果

季节性死亡负担
正TCN（温度上升）导致春季全因死亡负担最高（29,754例），冬季呼吸系统死亡风险最显著（RR=4.75）。负TCN（温度下降）则普遍呈现保护效应，这种季节性差异提示人体对温度波动的适应能力存在生物节律特征。

人口密度修饰效应
高密度区域冬季风险尤为突出：65岁以上人群全因死亡率RR达2.12，是低密度区域（RR=1.00）的2倍。但秋季心血管死亡呈现"农村脆弱性"——低密度区域RR=1.99，显著高于高密度区域的0.94，可能反映医疗资源分布差异。

年龄与疾病特异性
呼吸系统对TCN最敏感，冬季高密度区极端正TCN的RR高达4.75（95%CI:1.72-13.14）。65岁以下人群春季风险显著（RR=1.37），而老年人全年脆弱性突出，印证温度应激的生理机能代偿差异。

结论与意义
该研究首次量化韩国TCN的疾病负担：正TCN年均导致68,700例超额死亡，其中29.3%集中于春季。人口密度分层揭示城市化加剧冬季健康风险，而农村地区秋季心血管防护薄弱。这些发现为《国家气候适应计划》提供实证依据：①高密度城市需强化冬季温度预警 ②农村医疗系统应加强秋季心血管急救能力 ③老年群体需全年体温调节干预。论文发表于《Environmental Research》，其DLNM建模方法和生态学设计为发展中国家气候健康研究提供范式。