电力中断加剧非适宜温度相关急救风险：基于维多利亚州200万次救护车出诊的实证研究

本研究创新性利用夜间灯光数据(NTL)监测社区级电力中断，首次量化了澳大利亚维多利亚州79个社区2012-2016年间电力中断期间非适宜温度(non-optimal temperatures)对救护车出诊(ambulance attendances)的影响。研究发现断电使热相关风险翻倍，导致额外1,110例急救案例，65岁以上老年人和女性群体尤为脆弱，为极端气候下的公共卫生干预提供了重要依据。

　　

随着气候变化加剧，电力中断正成为全球公共卫生的新挑战。空调、供暖等温控系统的瘫痪，使得断电期间居民更易暴露于极端温度环境。然而，现有研究存在三大困境：证据零散且结论矛盾，如美国研究显示断电时热相关死亡率下降而急救量上升；监测手段局限，传统电力数据难以匹配健康数据的时空精度；脆弱群体识别不足，特别是对寒冷影响的忽视。这些问题严重制约了应急资源的精准配置。

澳大利亚莫纳什大学(Monash University)的研究团队创新性地采用卫星夜间灯光数据(NTL)，构建了首个社区级电力供应连续监测体系。通过分析维多利亚州2012-2016年间的202万次救护车出诊记录，结合准泊松回归(quasi-Poisson regression)和病例时间序列设计(case time series design)，首次量化了断电期间温度敏感的急救风险。这项发表在《Environmental Pollution and Management》的研究揭示：断电使热相关急救风险激增97%，相当于每10万人增加3.75%的急救负担，而冷相关风险保持稳定。更值得关注的是，65岁以上老年人、女性及症状异常者的热脆弱性显著升高，在极端高温下风险增幅达普通人群的2.3倍。

研究团队运用三项关键技术：1) 基于VIIRS卫星的每日夜间灯光产品，以500m分辨率反演79个地方行政区的断电情况；2) 整合ERA5-Land再分析数据，构建温度暴露矩阵；3) 采用分布式滞后非线性模型(DLNM)评估温度-断电交互效应，并通过Bootstrap法计算95%置信区间。这种多源数据融合方法突破了传统电力监测的时空限制。

【研究结果】
• 描述性统计：研究涵盖的202万次急救中，51.7%为女性，42.7%为65岁以上老人。平均日急救量1361.8±95.4次，断电期间急救密度增加11.2%。
• 温度-断电交互效应：引入交互项分析显示，断电使热相关急救相对风险(RR)从1.32升至2.01，而冷相关RR保持1.15-1.18区间。极端高温日(>35°C)的效应最为显著。
• 亚组分析：老年组的热相关RR达2.87(95%CI:1.32-4.91)，女性组为2.15(1.02-3.84)，症状异常组呈现3.02(1.45-5.11)的峰值响应。
• 归因分析：估算显示断电导致的热相关急救超额病例数占全年同类的3.75%，其中87%集中在夏季极端天气事件期间。

这项研究开创性地构建了"卫星监测-健康评估-脆弱识别"的全链条分析框架。讨论部分强调三个核心发现：首先，夜间灯光数据成功解决了电力供应与健康数据空间错配难题，为公共卫生监测提供了新范式；其次，热相关风险的倍增效应印证了温控系统失效的严重后果，而冷相关风险稳定可能反映取暖方式多样性；最后，老年女性的双重脆弱性提示生理调节能力下降与社会角色因素的协同作用。作者建议将断电预警纳入热健康应对体系，并在社区网格化部署应急供电设备，特别关注独居老人的实时监测。该成果不仅为澳大利亚制定《气候适应性健康规划》提供了科学依据，其方法论创新更对全球气候变化健康风险评估具有示范意义。