-
生物通官微
陪你抓住生命科技
跳动的脉搏
生物通官微
陪你抓住生命科技
跳动的脉搏
气候焦虑在青年心理健康中的相对重要性：与孤独、财务及健康焦虑等多重压力源的比较研究
【字体： 大 中 小 】 时间：2025年09月18日 来源：Annals of the New York Academy of Sciences 4.8
编辑推荐：
本综述通过分析英国青年样本数据，首次将气候焦虑（Climate Anxiety）置于多重心理压力源框架中评估其相对影响力。研究揭示孤独感、财务焦虑（Financial Anxiety）和健康焦虑（Health Anxiety）对心理健康（PHQ-4）和失眠严重程度（ISI）的预测效力显著高于气候焦虑，强调需在生态焦虑研究中整合社会经济与心理维度（R2达0.463-0.580）。该发现为制定针对性青年心理干预策略提供了实证依据。
人为温室气体排放正以每十年0.2°C的速度使地球变暖，这种升温与海平面上升、极端天气事件频发以及自然环境加速退化密切相关。气候变化的影响已渗透到公众意识中，导致越来越多人因气候危机而产生困扰。尽管直接暴露于气候极端事件对心理健康的影响已有充分证据（如飓风、洪水和野火后抑郁和创伤后应激障碍患病率升高），但人们对气候危机心理参与（包括信念、情绪和行为倾向）与心理健康的关系仍知之甚少。
年轻人将经历更严重的气候变化影响，且对社会应对措施的控制力较弱。因此，年轻人表现出比老一辈更高的气候关切度。新兴文献记载了全球年轻人因气候危机引发的焦虑和困扰正对心理健康造成损害。然而，青年期本身是一个以变化、不确定和动荡为特征的过渡阶段，除了社会生态不安全感外，年轻人还面临诸多压力源，且可能缺乏足够的缓解资源。
气候焦虑指的是人们对气候危机产生的一系列负面情绪。生态焦虑（Eco-anxiety）是一个更广泛的术语，常与气候焦虑互换使用，定义为对即将发生的生态灾难的慢性恐惧。气候心理学联盟将生态焦虑描述为对（感知到的）气候系统危险变化产生的情感、心理或躯体困扰加剧的状态。气候焦虑不是一种精神疾病，但当人们的负面情绪难以控制时，可被认为具有临床意义。
气候焦虑与较差的幸福感和受损的心理功能相关。纵向研究表明，对气候变化的 heightened concern 可预测一年内心理困扰的残余增加。另一项研究也发现气候变化担忧与焦虑风险增加显著相关。据报道，气候焦虑在年轻人中尤为普遍。多项研究已将气候焦虑与心理困扰、广泛性焦虑和抑郁联系起来。学者提出，气候焦虑可能由以下因素触发：（1）对因气候变化而失去地方、知识和传统的悲伤；（2）对气候影响潜在范围的恐惧；以及（3）对气候变化地点、时间和影响的不确定性。
英国面临气候变化的重大风险。根据英国第三次气候变化风险评估（CCRA3）报告，英国出现更温暖潮湿的冬季以及更炎热干燥的夏季的可能性显著增加。预计极端温度和降雨将更加频繁，全国海平面将继续上升。洪水是预期对英国社区造成的气候变化影响之一。过去几十年，英国不同地区遭受了严重洪水侵袭。
洪水过后，研究人员观察到洪水受害者相比未受影响者焦虑和抑郁患病率更高。因洪水而流离失所或疏散的人尤其表现出心理病态迹象的高概率。重要的是，暴露于洪水等极端事件也可能使人们更加关注气候变化。主观将洪水归因于气候变化的受害者对气候风险的认知和参与减缓变化的意愿显著更高。
洪水并非英国唯一与气候变化相关且构成心理健康风险的问题。高温也被英国气候变化风险评估确定为重大健康挑战。在英格兰和威尔士，温度超过18°C后，每升高1°C与自杀计数增加4-5%相关。患有精神病、痴呆和物质滥用等心理疾病的患者在年平均温度每升高1°C时也显示出死亡相对风险增加（5%）。研究显示，5年内平均温度升高1°C与美国居民心理健康问题患病率上升2%相关。
此外，英国媒体对恶劣天气和气候变化的报道力度很强。这意味着未直接暴露于极端事件的人们仍然能够目睹气候变化给他人带来的痛苦和损失。间接媒介体验气候变化及其引发的负面情绪反应，可能作为气候变化影响心理健康的传导途径。此前对英国16-24岁年轻人的研究中，参与者报告因接触气候变化影响的媒体报道而感到困扰。
估计英格兰六分之一的16岁及以上成年人符合常见心理健康障碍（如焦虑和抑郁）的标准。17-19岁年轻人中可能患有心理障碍的比例从2017年的10.1%上升到2021年的17.4%。英国年轻成年人中广泛性焦虑症状和诊断率尤其急剧上升。
此外，英国年轻人对气候变化表达了高度关切。一项对2000多名8-16岁年轻人的调查中，五分之三的受访者表示担心气候变化将如何影响他们的生活。另有五分之一的人报告曾因气候变化做噩梦。英国皇家精神病学家学院2020年的一份报告显示，英格兰超过一半（57%）的儿童和青少年精神病学家正在接待因气候危机而困扰的儿童和青少年。另一项2020年英国全国人口研究表明，年龄是气候焦虑的显著预测因子，年轻受访者报告了更高水平的气候焦虑。
先前研究在菲律宾年轻成年人样本中观察到气候焦虑与心理健康之间存在负相关。在美国和中国的研究也发现气候焦虑与抑郁和广泛性焦虑相关。此外，对英国16-24岁年轻人的研究发现，当前有心理健康诊断的个体更可能报告经历中度至高度气候困扰。因此，本研究假设：
H1: 气候焦虑与心理健康负相关。
研究还希望复制气候焦虑与睡眠之间存在关联的先前迹象。睡眠差是心理不健康的常见症状。有学者提出，睡眠是气候变化产生的许多负面心理健康结果的关键解释途径。此外，睡眠障碍可作为一种跨文化的心理健康不佳诊断指标，比其他常见的自我报告心理健康测量更不易受到不同研究参与者文化偏见解释的影响。
睡眠与情绪调节具有相互关系。高情绪唤醒可导致睡眠障碍，进而放大对压力刺激的情绪反应。此外，暴露于高温和恶劣天气事件等气候变化影响与睡眠中断和睡眠损失相关，而负面情绪介导了睡眠问题与暴露于恶劣天气事件的创伤之间的关系。虽然迄今为止气候变化文献中对睡眠的探索有限，但失眠常被列为气候焦虑的症状之一。此前研究也将对气候变化的负面情绪与失眠症状联系起来。因此，本研究假设：
H2: 气候焦虑与失眠严重程度正相关。
2021年一项全球调查中，一半英国Z世代1受访者报告他们始终或大部分时间感到焦虑或压力。气候变化被确定为一个重要关切，尽管参与者最常将财务、幸福感和职业前景担忧列为主要压力来源。类似地，2025年一项英国青年民意调查（结合深度访谈和全国代表性调查）发现，参与者将财务担忧、工作压力以及工作保障或失业列为使他们感到紧张、焦虑或不安的前三大问题。气候变化和环境关切在呈现给参与者的13个问题中排名最后。
这些发现促使我们思考，气候焦虑研究在很大程度上忽视了其他可能共同塑造年轻人心理健康的心理压力源。例外是Vercammen等人进行的一项研究，探索了英国年轻成年人样本中气候困扰、心理健康和亲环境行动之间的联系。该研究发现气候困扰和对气候变化的担忧频率均与年轻人对其他问题（包括经济、政治、COVID-19大流行和个人关系）的担忧频率呈显著正相关。此外，该研究开发了一个相对担忧指数，公式为对气候变化担忧频率的中位数除以对七个其他关键问题担忧频率中位数的比值。相对担忧指数得分大于1反映气候担忧相对于其他担忧占主导地位。使用该公式和公开数据，估计该研究中13.8%的参与者表现出气候担忧的相对主导性。总之，该独特研究的数据表明：（1）年轻人对气候变化的担忧并非完全独立于他们对其他个人和社会问题的关切；以及（2）气候担忧并非许多年轻人感知到的最显著心理压力源。重要的是，气候担忧的相对显著性并不等同于其作为心理健康预测因子的相对重要性。可以想象，一个对解释心理健康方差具有相对较强预测力的压力源可能在感知显著性中被掩盖。因此，本研究探讨了两个关于气候焦虑作为心理健康预测因子的相对重要性的研究问题（与其他相关并发心理压力源相比）：
RQ1: 气候焦虑是否比健康焦虑、财务焦虑、孤独感和COVID-19风险感知更能预测心理健康？
RQ2: 气候焦虑是否比健康焦虑、财务焦虑、孤独感和COVID-19风险感知更能预测失眠严重程度？
通过回顾关于年轻人心理健康的更广泛文献，确定了一组与气候焦虑一起评估的心理压力源。基于综述，初步选择了财务焦虑、健康焦虑和孤独感。考虑到研究设计时的世界事务，对COVID-19大流行和俄罗斯入侵乌克兰的担忧也纳入分析。所选压力源对年轻人心理健康和情绪幸福的重要性得到一系列实证证据的支持，包括研究表明16-24岁的年轻人在英国和全球经历最高水平的孤独感，感到孤独的年轻成年人也更可能经历心理不健康症状。在COVID-19大流行背景下，研究还揭示健康焦虑、财务焦虑和对COVID-19的焦虑与年轻人负面心理健康结果（包括抑郁和焦虑）相关。
本研究通过向两个人群样本发放在线问卷收集数据。第一个样本包括2021年11月至2022年1月在英格兰三所大学招募的多样化大学生。参与研究可获得课程学分。第二个样本是2022年3月通过商业研究面板提供商Prolific招募的普通英国居民。第二个样本的目的是复制研究结果并解决学生样本中的性别不平衡问题。
基于先前在英国研究参与者样本中观察到的负面气候相关情绪与失眠症状之间的相关性（r = 0.19）计算目标样本量。使用G*Power估计，复制该发现至少需要365名参与者（双尾检验，1–β = 0.95, α = 0.05）。因此，目标招募至少400名参与者以容纳不完整回答。本研究应用的资格标准是年龄（18 ≥ M ≤ 25岁）和通常居住国（英国或其组成国）。基于这些标准，从学生样本分析中排除了59名参与者（共520名）的数据。此外，未披露性别的参与者（学生样本n = 3；普通人群样本n = 2）以及那些被认定为非二元性别者（学生样本n = 9；普通人群样本n = 13）被排除在分析之外。与性别相关的排除与我们在分析中控制性别基于二元性别在心理健康结果上存在差异的证据有关。缺失数据采用列表删除法处理。
最终学生样本包括461名个体（MAge = 19.2岁, SDAge = 1.3岁；女性 = 86.8%, 男性 = 10.6%；种族 = 70.1% 白人/英国白人）。在招募普通英国居民样本时，应用了平等二元性别代表的配额（50% 男性/女性），并要求参与者在Prolific上的批准率为75%?100%。获得了400名个体的有效样本（Mage = 22.1岁, SDAge = 2.1岁；女性 = 47.5%, 男性 = 48.8%；种族 = 72.8% 白人/英国白人）。
该研究被宣传为一项关于焦虑和心理健康的研究。参与者在研究结束听取汇报时才被告知关注气候焦虑。在充分披露研究目的后，参与者被询问是否要撤回数据或同意将数据用于科学研究。在线问卷在学生样本中的平均完成时间为13分钟，在普通人群样本中为10分钟。该研究获得了诺丁汉大学心理学研究伦理委员会的伦理批准（ref: S1372）。
气候焦虑使用气候变化焦虑量表（CCAS）测量。该量表包含13个项目，测量气候焦虑的两个理论维度：认知情绪损伤（例如，“思考气候变化使我难以入睡”）和功能损伤（例如，“我对气候变化的关切使我难以与家人或朋友玩乐”）。项目回答采用5点李克特量表，从“非常不同意”到“非常同意”。使用从Whitmarsh等人采用的方法进行患病率分析，根据CCAS得分将参与者分类为表达轻度（1.00 ≤ M ≥ 2.33）、中度（2.34 ≤ M ≥ 3.66）或重度（3.67 ≤ M ≥ 5.00）水平的气候焦虑。研究发现，学生和普通人群样本中分别有6.5%和7.8%的参与者可被归类为经历中度至重度气候焦虑。
心理健康使用PHQ-4测量，这是患者健康问卷的简短版本。PHQ-4是一个经过验证的4项筛查工具，用于广泛性焦虑和抑郁。参与者被要求报告在过去2周内是否经历过任何焦虑或抑郁症状（例如，“感到紧张、焦虑或不安”）。尽管PHQ-4严格来说不是心理健康的测量指标，但本研究采用它作为心理健康的指标，因为焦虑和抑郁是英国最常诊断的心理健康问题。较高的PHQ-4分数表示较强的焦虑和抑郁症状（即较差的心理健康）。
失眠严重程度使用失眠严重指数（ISI）测量。ISI是一个7项量表，测量2周内失眠的性质、严重程度和影响。量表项目映射到七个组成部分：入睡严重程度、睡眠维持、早醒、睡眠不满、睡眠困难对日间功能的干扰、他人对睡眠问题的注意度以及睡眠困难引起的困扰（例如，“您在多大程度上认为您的睡眠问题干扰了您的日常功能（日间疲劳、工作/日常事务能力、注意力、情绪等）？”）。项目回答采用5点李克特量表。较高的ISI分数代表较差的睡眠质量。
财务焦虑使用财务焦虑量表（FAS）测量。该量表包含7个项目。示例项目包括：“我对我的财务状况感到焦虑”，“我因我的财务状况而易怒”，以及“我因我的财务状况而难以入睡”。回答记录在5点量表上，从“从不”到“总是”。
孤独感使用UCLA测量孤独感的3项简表测量。示例项目包括：“您多久感到与他人隔离？”回答记录在3点量表上，从“几乎从不”到“经常”。
健康焦虑使用简短健康焦虑量表（SHAI）测量。该量表包含18个项目，测量健康焦虑和疑病症的两个维度：疾病可能性和疾病严重性。示例项目包括：“我一直意识到身体中的疼痛和痛苦”，以及“抵抗疾病想法从来不是问题（反向计分）”。
对COVID-19大流行的担忧使用4项冠状病毒风险感知量表测量。示例项目包括：“您是否担心您的家人感染COVID-19？”。回答记录在5点量表上，从“非常担心”到“完全不担心”。
俄罗斯入侵乌克兰始于2022年2月。在本研究数据收集期间，决定在分析中考虑危机任何潜在的心理影响。因此，在普通人群样本中使用单个问题测量对俄乌战争的担忧：“您是否担心俄罗斯入侵乌克兰？”答案提供在5点评分量表上（1 = 完全不担心, 5 = 非常担心）。该问题仅在向普通英国居民人群样本发放的调查中询问。
人口统计学协变量——参与者的年龄和性别——也在研究中测量。协变量的选择基于证据表明女性和年轻成年人中抑郁、焦虑障碍和失眠的患病率更高。
本研究有几个偏离预注册计划的地方：
预注册未涵盖普通英国居民人群样本的数据，因为该研究组成部分仅在预注册提交后才添加。
本文中假设和研究问题的顺序已更改以利于叙事流畅性。H1和H2分别对应预注册中的H2a和H1b。RQ1和RQ2分别对应预注册中的RQ3和RQ2。
预注册包括将气候焦虑与睡眠质量（使用匹兹堡睡眠质量指数[PSQI]测量）和失眠严重程度（使用失眠严重指数[ISI]测量）相关联的假设。PSQI和ISI分数强烈相关（学生样本：r = 0.70, p <0.001；普通英国人群样本：r = 0.68, p <0.001）。PSQI分数对CCAS和其他心理压力源的多元回归作为补充数据提供。为简洁起见，本文仅报告与失眠严重程度相关的结果。
预注册包括关于“对气候变化的负面情绪反应”作为心理健康和失眠严重程度预测因子的假设（H1c, H1d, 和H2b）。该变量使用一个被认为捕捉基于情绪的气候焦虑的量表测量，与捕捉认知情绪和功能损伤症状的CCAS相对。基于情绪的气候焦虑与CCAS中度相关。考虑到CCAS是更广泛使用的气候焦虑指标，决定本文仅关注CCAS以实现与更广泛研究的直接可比性。尽管如此，主要发现也使用基于情绪的气候焦虑测量得到了复制。
预注册未明确说明计划如何将气候焦虑的回归系数与健康焦虑、财务焦虑、孤独感和COVID-19风险感知作为心理健康和失眠预测因子的回归系数进行比较。使用优势分析比较预测因子，因为它是一种在考虑预测因子之间相关性的同时确定回归模型中个体预测因子相对重要性的适当方法。
预注册指出假设（H1和H2）将使用多元回归进行检验。根据一位匿名审稿人的建议，使用带有潜在变量的结构方程建模（SEM）来检验假设和探索研究问题。该方法通过考虑测量误差提供更稳健的估计。使用多元回归获得的结果作为补充数据提供。
数据准备、描述性统计计算和变量间零阶相互关联使用SPSS version 27进行。SEM使用R软件和lavaan包进行。使用潜在变量回归模型同时评估气候焦虑和其他心理压力源作为心理健康和失眠严重程度的预测因子，同时控制年龄和性别。未经修改，SEM回归模型显示对数据的可接受拟合，基于确定良好拟合的常规阈值（RMSEA < 0.06, SRMR < 0.08, CFI > 0.90）。
使用R中的misty包对潜在变量回归模型进行优势分析。该技术根据每个预测因子在所有可能预测因子组合中对模型解释力（R2）的平均贡献确定每个预测因子的相对优势。当说明一个预测因子优于另一个时，这意味着它在大多数或所有子模型中对模型预测力的贡献更大。优势分析越来越多地用于心理学研究，允许得出关于每个预测因子统计重要性的模型独立结论，否则使用多元回归无法实现。本文基础数据和分析代码可在OSF上获取。
气候焦虑与较差的心理健康呈微小但显著的正向零阶相关。它与失眠严重程度也呈正相关。当控制年龄和性别差异时，也观察到气候焦虑与心理健康（r = 0.17, p < 0.001）和失眠严重程度（r = 0.53, p <0.001）的显著偏相关。因此，在此分析水平上，我们的假设（H1）和（H2）在学生样本中得到支持。
然而，使用SEM将气候焦虑与其他心理压力源（财务焦虑、健康焦虑、孤独感和对COVID-19的担忧）一起评估。气候焦虑与心理健康之间的关系变得不显著。与此同时，当模型中包含其他压力源时，气候焦虑与失眠严重程度之间的关系仍然显著。
为了解决我们的研究问题（RQ1），使用优势分析比较了预测变量对心理健康结果的相对重要性。结果显示，孤独感是学生样本中最主导的心理健康预测因子，其次是健康焦虑、财务焦虑、COVID-19担忧，最后是气候焦虑。当考虑其他压力源时，气候焦虑不是心理健康的显著预测因子，这与我们的假设（H1）相矛盾。它也是所评估心理压力源中最不主导的。当控制人口统计学因素（年龄、性别）和其他心理压力源时，气候焦虑对学生样本中预测较差心理健康的平均贡献相当于不到1%的解释方差。
我们还比较了预测变量对失眠严重程度的相对重要性（RQ2）。优势分析显示，财务焦虑是失眠严重程度最主导的预测因子，其次是健康焦虑和孤独感。气候焦虑在作为失眠严重程度预测因子的相对重要性中在五个心理压力源中排名第四。总体而言，优势分析显示，在考虑人口统计学因素（年龄、性别）和其他心理压力源后，气候焦虑对学生样本中预测失眠严重程度的贡献相当于约4%的解释方差。
与学生样本类似，气候焦虑在普通人群样本中与较差的心理健康和失眠严重程度具有显著的正向零阶相关。即使在控制年龄和性别后，气候焦虑与心理健康（r = 0.24, p <0.001）和失眠严重程度（r = 0.19, p <0.001）的相关性仍然显著。然而，当使用SEM控制其他心理压力源时，气候焦虑与心理健康和失眠严重程度的关联变得不显著。
优势分析再次显示，孤独感是普通人群样本中最主导的心理健康预测因子。其次是财务焦虑和健康焦虑。气候焦虑在作为普通人群样本心理健康预测因子的六个心理压力源中排名第四。在控制人口统计学和其他心理压力源后，气候焦虑对预测英国年轻成年人普通人群样本较差心理健康的平均贡献相当于约1%的解释方差。
复制学生样本的发现，优势分析还显示财务焦虑是普通人群样本中失眠严重程度最主导的预测因子，其次是孤独感和健康焦虑。气候焦虑在作为失眠严重程度预测因子的六个心理压力源中排名第五。在考虑人口统计学和其他心理压力源后，气候焦虑对预测英国年轻成年人普通人群样本失眠严重程度的平均贡献相当于约1%的解释方差。
我们的分析首次表明，在考虑其他常见心理压力源（特别是孤独感、财务和健康焦虑）后，气候焦虑在解释年轻人心理健康和睡眠障碍方面显示出很小的预测力。尽管毫无疑问气候焦虑是年轻人生活中日益增长的压力源，但我们认为，通过将其与其他常见心理压力源对比，可以获得对气候变化情绪反应重要性的更现实评估。以下提供了一些关于气候焦虑作为心理健康和幸福预测因子相对重要性的潜在解释。
根据解释水平理论，本研究结果可能反映了一个事实，即气候变化往往被认为在心理上比更近端、具体的威胁更遥远和抽象。例如，孤独感、财务和健康焦虑可能被认为对日常幸福和生活质量的直接威胁比气候变化更迫切，而气候变化通常被认为在时间上遥远。确实，当2024年被要求陈述英国面临的最重要问题时，57%的英国成年人提到气候变化，而85%提到国家医疗服务体系的状态，84%提到生活成本危机。在本研究中，不到十分之一的受访者表现出可描述为中度或重度的气候焦虑水平。
压力源的社会接近性可能进一步解释为什么气候焦虑未成为心理健康和睡眠的主导预测因子，相对于其他压力源。研究表明，风险的接近性或相对个人影响与更大的关切和增加的威胁感知相关。像孤独感、财务和健康焦虑这样的压力源，构成个人层面的威胁，对心理健康的作用比气候变化更大，而气候变化可能被认为是一种更分散的社会层面威胁。
一些学者认为，人类拥有有限的情感资源，因此对一种威胁的担忧可能会减少对另一种威胁的担忧。例如，有证据表明，在COVID-19大流行期间，对气候变化的担忧、关于气候变化的在线讨论以及对气候变化相关媒体的关注减少了。其他研究显示，武装冲突期间气候变化担忧减少。在COVID-19引发的限制条件下，年轻人经历了更高的孤独感、健康和财务焦虑，这可能将他们的注意力从气候相关焦虑转移开。这与先前的观察一致，即对紧迫日常关切的竞争性担忧可能稀释气候焦虑，特别是在生活的其他领域经历强烈挑战和逆境的那些人中。然而，重要的是要注意，担忧是一个与焦虑不同的概念，有限担忧池假设的证据好坏参半。
我们的研究结果表明，气候焦虑是年轻成年人心理健康和睡眠的较不重要预测因子，相对于常见的心理压力源，如孤独感、财务焦虑和健康焦虑。这提供了一个比孤立分析气候焦虑时可能获得的更现实的视角。然而，重要的是要注意这些压力源可能重叠和相互关联。例如，孤独感和感知到的社会 disconnectedness 先前已与更高的气候焦虑相关联。对健康影响的关切也是提高气候担忧和激励行动的重要框架。这意味着当年轻人感到未被倾听或认为他人对气候威胁有共同理解时，气候焦虑可能导致孤独感和社会 disconnect。健康和财务焦虑也可能通过放大对气候变化未来健康和财务安全影响的担忧而助长气候焦虑。当前的气候焦虑测量未捕捉这些压力源之间潜在的相互关系，也未考虑气候焦虑如何表现为对与他人关联性（例如，共享价值观和理解）的担忧，或对未来健康和财务的担忧。在本研究中，我们观察到气候焦虑仅与其他压力源呈小到中度相关。系统努力揭示并发心理压力源之间的相互关系，并在年轻成年人生命阶段的社会和发展动态中更好地背景化气候焦虑，是未来研究的一个极其重要的方向。
鉴于我们参与者样本中经历中度或重度气候焦虑的个体患病率较低（<10%），我们的发现可能无法推广到正在经历严重气候焦虑的年轻人群组。对于这些组群，对气候危机的担忧可能是心理健康的主导预测因子，这意味着针对气候焦虑是这些特定实例中心理健康和韧性促进工作的合理优先事项。此外，由于该研究的横断面设计，我们的数据无法确定心理健康、失眠严重程度、气候焦虑和其他心理压力源之间的因果方向。相反，本研究的价值部分在于为未来的因果/纵向研究识别模式。
本研究首次将气候焦虑在年轻人心理健康和幸福中的预测重要性置于其他心理压力源的背景下进行评估。值得注意的是，我们发现具体、即时和个人的关切，如孤独感、财务焦虑和健康焦虑，是比气候焦虑更主导的心理健康和失眠严重程度预测因子。结果在两个不同样本（大学生和年龄匹配的普通英国居民人群）中的复制，以及对于心理健康和失眠严重程度，强调了我们发现的可可靠性。尽管具有新颖性，所考虑的压力源并非详尽无遗，未来工作应探索其他突出压力源相对于气候焦虑，包括教育、家庭和外表相关焦虑。重要的是，我们的研究强调需要更多关注社会、经济和生态压力源相互关联的性质，以试图绘制气候变化与心理健康之间的联系路径。
C.A.O., S.L., M.S.-A.P., and R.D. conceptualized the study. C.A.O., S.L., and M.S.-A.P. gathered the data. C.A.O. and L.P. conducted the data analysis, summarized findings, and prepared the tables. C.A.O. prepared the first draft of the manuscript with input from L.P. All authors reviewed the manuscript and contributed to subsequent drafts of the paper during the revision process. C.A.O. had full access to the data and had final responsibility for the decision to submit for publication.
The authors are grateful to Enya Esteban Prince and Julia Niedbala for their assistance during data collection.
The authors declare no competing interests.
1Gen Z refers to the cohort of people born between 1997 and 2012.
生物通微信公众号
知名企业招聘
