肯尼亚干旱暴露、家庭水资源获取与5岁以下儿童营养不良的关联研究

《Water Resources Research》：Drought, Household Water Access, and Child Undernutrition: Evidence From Kenya

　　

气候变化正对粮食和水资源造成巨大压力，可能产生严重的健康后果。这对幼儿尤为令人担忧，因为营养不良可能对其成年后的社会和健康产生持久影响。在2020年末至2023年初大非洲之角严重长期干旱的背景下，研究人员考察了肯尼亚干旱暴露、水资源获取与儿童营养状况之间的关系。研究人员将2022年肯尼亚人口与健康调查（DHS）（n=16,632）的儿童和家庭层面数据与由国际灾害数据库（EM-DAT）定义的地区级干旱暴露指标以及家庭调查前一年的降水和温度异常指标相链接。在控制家庭人口学特征后，研究人员使用逻辑回归分析考察干旱、温度、降水、水资源获取与5岁以下儿童三项营养不良指标（体重不足、消瘦和发育迟缓）之间的关系。暴露于干旱的家庭获得至少基本供水（at least basic water access）的几率较低。此外，暴露于干旱的儿童发生消瘦（wasted）的几率较高。敏感性分析显示一致的结果，即温度升高（连续测量指标和异常值最高五分位数）与儿童消瘦几率升高相关。总体而言，历史性干旱与儿童营养不良患病率相关，突出了温度升高的作用。未来需要纵向研究来探索水资源获取在介导干旱效应或改善干旱恢复中的作用。

随着极端天气事件（如干旱）频率不断增加，理解这些事件与人类健康和福祉之间的关系至关重要，尤其是对幼儿而言。干旱通常伴随并加剧极端高温，可影响儿童营养状况，并对成年后的健康和发展产生深远影响。2020—2023年大非洲之角干旱是该地区过去70年来最严重的干旱，导致近1200万5岁以下儿童发生急性营养不良。在肯尼亚，2022年至2023年间有超过15万名儿童因严重急性营养不良接受治疗。温度和降水变化是干旱的重要特征，已被证明对儿童营养结局产生负面影响。较高温度与非洲许多地区儿童体重下降和消瘦风险增加相关。降雨减少及干旱复合指标与津巴布韦、肯尼亚、埃塞俄比亚、撒哈拉以南非洲及广大发展中地区的儿童身高降低相关。研究人员旨在通过考察特定历史性干旱事件与儿童营养之间的关系来补充现有文献。研究人员根据概念框架理论化干旱暴露与儿童营养状况之间的关系：温度和降水变化可能通过直接健康影响和食物供应影响营养状况。温度 and 降水是农业生产的重要驱动因素，影响食物可获得性和价格。热浪事件与婴儿喂养模式中断相关。温度和降水模式变化还可能影响水源性和病媒传播疾病的传播，可能协同加剧营养不良的负面效应。水在干旱与儿童健康之间也发挥重要作用。干旱期间，家庭依赖的水源可能干涸，迫使家庭寻找质量或数量较低或距离更远的替代水源。在更多城市地区，干旱可对水分配网络的压力和供应产生负面影响，导致供水不可靠或间歇性、水污染和胃肠道疾病。干旱还可通过减少作物种植、菜园维护和牲畜饲养用水来降低食物获取。作物和菜园歉收及牲畜死亡也可通过减少营养食物消费和降低家庭收入或资产来影响儿童营养。家庭附近高质量水的可获得性至关重要，既有助于通过充足补水维持较高儿童营养，也有助于在儿童生病时准备食物和提供照护。因此，依赖不安全水源、不可靠水源或距离家庭过远的水源可能加剧干旱对营养不良和疾病的影响。基线水资源不安全可能使儿童更容易受到干旱暴露的影响。随着极端天气事件的频率和强度增加，理解极端天气事件如何影响家庭食物和水经验及后续健康风险至关重要。研究人员利用2020—2023年大非洲之角历史性干旱的案例研究来研究干旱暴露与家庭水资源获取及营养不良之间的关系。虽然无法评估因果关系——因为这需要通过较长时间的纵向分析来建立——但研究人员利用干旱暴露和水资源获取的差异来研究以下两个研究问题：(1)干旱暴露与家庭水资源获取在多大程度上相关？(2)干旱和水资源获取分别如何与肯尼亚儿童体重不足、发育迟缓和消瘦相关？研究人员还进行了多项稳健性检验，包括使用替代建模策略以及采用温度和降水异常来捕捉干旱期间的环境压力。

研究人员开展了什么研究：研究人员结合多个数据来源进行分析。首先，使用2022年肯尼亚人口与健康调查（DHS）的家庭层面数据来确定家庭水资源获取和儿童营养状况以及其他重要的个体、家庭和聚类协变量。肯尼亚DHS是一项全国代表性的调查，收集核心人口和健康结局信息。DHS数据集已被众多其他研究用于估计气候和天气与各种家庭和健康结局之间的关联。研究人员使用肯尼亚DHS中可用的地理编码将家庭层面数据与国际灾害数据库（EM-DAT）的干旱暴露指标相链接。EM-DAT常用于理解环境灾害对家庭层面结局的影响。作为干旱暴露指标的稳健性检验，研究人员进一步将家庭层面数据与温度和降水异常相链接。温度数据通过美国国家环境预测中心（NCEP）气候预报系统（CFS）的最大地表温度估计值确定，降水数据来自气候灾害组红外降水与站点数据（CHIRPS）。NCEP CFS和CHIRPS数据此前均已被用于考察肯尼亚温度和降水与水源水、储存水和洗手水中大肠杆菌存在之间的关系。研究人员使用肯尼亚2022年DHS的家庭调查来测量5岁以下儿童的水资源获取和营养状况及相关协变量。DHS调查于2022年2月17日至7月31日进行，采用两阶段分层整群抽样设计，在国家、省和城乡层面选择代表性家庭。研究人员利用社会经济和气象两种方法来表征干旱期间家庭经历的压力源。根据社会经济方法，研究人员使用EM-DAT指定干旱暴露，该数据库根据家庭所在地区定义干旱暴露。EM-DAT在至少两个来源（如世界气象组织（WMO）、世界卫生组织（WHO）、联合国粮食及农业组织（FAO））确认事件时确定干旱灾害的范围。肯尼亚各地经历干旱的地区通过EM-DAT灾害数据库识别，并使用聚类坐标与DHS匹配。干旱暴露对于居住在干旱暴露地区的家庭取值为1，对于居住在未暴露于干旱地区的家庭取值为0。作为社会经济方法的稳健性检验，研究人员重新估计主模型，并用NCEP CFS和CHIRPS数据的12个月温度和降水异常替换干旱暴露。研究人员使用肯尼亚2022年DHS聚类点的GPS坐标提取DHS聚类点的每日降水和6小时温度数据，直至2022年的历史气候数据。研究人员构建12个月异常值，计算DHS访谈前12个月时间框架内DHS聚类点（即家庭所在地）的平均温度和总累积降水量。然后计算同一时间框架的年度历史气候平均值（年平均温度和年累积降水量），其中n的范围为1982年至2022年（降水）和1980年至2022年（温度）。研究人员遵循相同逻辑计算长期标准差。相同的移动平均值和标准差被用作聚类内所有气候异常的参考。因此，温度的气候平均值在1980—2022年间计算，降水的气候平均值在1982—2022年间计算。这些年份根据每个数据源的数据可用性确定。温度变量可解释为聚类c在12个月期间t的温度标准差（z-score），参照该社区1982—2022年所有12个月期间的长期平均值和标准差。降水变量可以类似方式解释，参照1980—2022年间的气候历史。这些方法改编自其他测量短期气候变率人口影响的研究。气候异常在Python中计算。有109个观测值的DHS聚类GPS坐标在CHIRPS边界之外（样本的0.6%）。对于这些家庭，降水暴露未定义，因此被排除在分析之外。在稳健性分析中，温度和降水异常首先作为连续变量处理，其次分为五分位数，确保各组样本量相等。DHS中的主要分析单位是聚类（n=1673），包含地理上彼此接近的家庭。DHS聚类的地理坐标经过偏移以保护每个被调查家庭的匿名性。城市地区偏移可达2公里，农村地区可达5公里，1%的农村聚类偏移可达10公里。偏移可能在暴露项中引入少量误差，但鉴于气候数据的空间相关性和偏移的随机性，这些误差可能较小。

研究结果：(1)描述性统计：平均而言，儿童年龄在28至29个月之间，约2.5岁。男孩比例略高（50.9%），女孩为49.1%。总体而言，12.7%（n=2,110）的儿童体重不足，17.9%（n=2,983）发育迟缓，7.3%（n=1,210）消瘦。根据点估计，干旱暴露地区经历每种形式营养不良的儿童百分比均高于未暴露于干旱的地区。大多数家庭居住在农村地区（68.2%），家庭成员在5至6人之间。大多数户主为男性（71.2%），年龄在38至40岁之间，母亲年龄在29至30岁之间，教育水平低于中学。此外，大多数家庭拥有"至少基本"供水（60.3%，n=10,021），第二高的供水形式是依赖地表水（20.9%，n=3,476）。点估计表明，干旱暴露地区的家庭对有限水源（18.4%，n=974）和地表水（24.1%，n=1,276）的依赖程度高于未暴露于干旱的家庭（有限水源：8.6%，n=977；地表水：19.4%，n=2,200）。干旱暴露地区的家庭取水时间也更长（均值=64.1分钟，SD=131），而未暴露于干旱的家庭平均取水时间为27.8分钟（SD=80.3）。超过一半的干旱暴露地区家庭报告过去一个月饮用水不足（57.8%，n=3,057），而未暴露于干旱的家庭不到三分之一报告水资源不足（31.4%，n=3,557）。干旱暴露地区拥有改良卫生设施的家庭较少（63.9%，n=3,378），而未暴露地区为88.2%（n=10,004）。此外，干旱暴露地区拥有清洁烹饪燃料的家庭较少（5.2%，n=278），而未暴露地区为19.6%（n=2,227）。总体而言，尤其是在干旱暴露地区，家庭在干旱期间经历了特别炎热和低于其家庭典型水平的降水条件。在干旱暴露地区，平均温度异常较高（z=1.09，SD=0.89），累积降水异常低于平均值（z=?0.41，SD=0.33）。在未暴露于干旱的家庭中，平均温度异常高于平均值但低于干旱暴露地区（z=0.60，SD=1.30），累积降水异常更接近气候平均值（z=0.01，SD=0.57）。(2)分析1：干旱与水资源获取之间的关系：经历干旱的家庭获得"至少基本"供水的几率低37%（OR: 0.63，p=0.021，95% CI: 0.43, 0.93）。这意味着如果家庭暴露于干旱，拥有"至少基本"供水的预测概率为54.1%（95% CI: 0.473, 0.610），而未暴露于干旱时为63.2%（95% CI: 0.577, 0.688）。这一结果表明经历干旱的地区可能水资源基础设施获取较差，和/或水源在干旱期间干涸，家庭不得不寻找未改良或距离更远的替代水源。(3)分析2和3：干旱、水资源获取与营养状况之间的关系：暴露于干旱的家庭中的儿童消瘦几率较高（模型4：OR: 1.84，p=0.011，95% CI: 1.15, 2.95）。这转化为暴露于干旱的儿童消瘦预测概率为9.8%（95% CI: 8.7%, 10.8%），未暴露儿童为5.6%（95% CI: 4.9%, 6.3%）。研究人员随后用无法获得"至少基本"供水替换干旱暴露，发现无法获得"至少基本"供水与儿童体重不足几率较高相关（模型5：OR: 1.18，p=0.007，95% CI: 1.05, 1.34）；与发育迟缓几率较高相关（模型6：OR: 1.19，p=0.001，95% CI: 1.07, 1.32）。这些较高的几率转化为更高的预测概率。在无法获得"至少基本"供水的家庭中，儿童体重不足的概率为13.6%（95% CI: 12.5%, 14.7%），发育迟缓为19.3%（95% CI: 18.1%, 20.5%）；而在拥有"至少基本"供水的家庭中，儿童体重不足的概率为11.8%（95% CI: 10.9%, 12.8%），发育迟缓为16.8%（95% CI: 15.8%, 17.8%）。(4)稳健性分析：作为干旱暴露的稳健性检验，研究人员估计了干旱期间连续12个月温度和降水异常对儿童营养状况的影响。在调整多重假设检验后，大多数结果不显著，但研究人员确实发现温度z-score每增加一个单位与儿童消瘦几率较高显著相关（模型10：OR: 1.12，95% CI: 1.03, 1.22，p=0.007）。按干旱暴露分层未揭示其他显著结果。使用24个月温度和降水z-scores的敏感性分析结果与12个月气候异常相比总体一致，大多数结果不显著，例外是温度z-score每增加一个单位与儿童消瘦几率较高相关（模型19：OR: 1.13，95% CI: 1.03, 1.24，p=0.010）。最后，研究人员估计了12个月温度和降水异常五分位数与儿童营养不良几率之间的关系。第2至第5五分位数（相对于最低五分位数）与儿童体重不足或发育迟缓的几率之间没有显著关系。然而，研究人员确实发现温度和降水的最高五分位数均与儿童消瘦几率较高显著相关。温度异常的最高五分位数（反映温度高于气候平均值1.8至3.1个标准差）与最低五分位数相比，儿童消瘦几率为其1.53倍（模型26：95% CI: 1.13, 2.08，p=0.006）。降水的最高五分位数（反映高于气候平均值0.4至1.4个标准差）与最低五分位数相比，儿童消瘦几率为其2.26倍（模型27：95% CI: 1.28, 4.01，p=0.005）。研究人员为开展研究用到的主要关键技术方法包括：利用2022年肯尼亚DHS全国代表性家庭调查数据（n=16,632）获取家庭水资源获取和5岁以下儿童营养状况指标；使用EM-DAT国际灾害数据库定义地区级干旱暴露；利用NCEP CFS温度数据和CHIRPS降水数据构建12个月和24个月气候异常指标（z-score和五分位数）；采用逻辑回归分析（logistic regression）估计干旱、温度、降水、水资源获取与三项营养不良指标之间的关联，并对多重假设检验进行Bonferroni校正；使用Stata/SE 18.0进行统计分析，Python计算气候异常，ArcGIS Pro进行空间数据处理。

讨论部分总结：通过该分析，研究人员发现在肯尼亚历史性干旱期间，总体温度高于平均值，干旱暴露地区尤其炎热。降水也低于平均值，在干旱暴露地区尤为明显。总体而言，研究人员发现2020—2023年历史性干旱与较低水资源获取和儿童消瘦几率增加相关，其中温度异常增加与消瘦增加相关。这在温度异常最高五分位数尤为明显。干旱暴露和温度异常与儿童体重不足或发育迟缓无关。干旱暴露家庭更可能拥有较低水资源获取（即不拥有"至少基本"供水）。这意味着他们依赖未改良水源（如地表水或未保护泉水），或需要步行超过30分钟从高质量改良水源取水。研究人员观察到干旱暴露地区更多家庭使用地表水（24.1% vs. 19.4%）。此外，干旱暴露地区平均取水时间高于非暴露地区（64.1分钟 vs. 27.8分钟）。较低水资源获取的一种替代解释可能是干旱暴露地区通常水资源基础设施欠发达，因为所有干旱暴露地区也位于该国东部。但这在本案例中似乎不太可能，原因如下：(a)干旱和非干旱暴露地区的城市百分比大致相同（33.4%和31.0%），表明两个地区发展水平相似；(b)温度和降水数据表明干旱影响地区降水显著减少、温度更高，这将导致水可获得性显著下降。其他文献也表明，降水和温度变化（两者均为干旱条件的特征）增加取水时间，且有充分文献记载家庭在旱季因需要而寻找更远的水源。此外，干旱期间地表水减少被发现对任何可用地下水源造成更高需求。综合来看，这描绘了人们在干旱期间需要走更远寻找任何可用地下水源的景象。取水所需距离和时间增加可减少家庭用水总收集量，这也意味着可用于饮用和准备食物的水更少。家庭收集和储存的水也容易受到污染增加，依赖可能不安全的水源可增加水源性疾病风险。所有这些因素可能在干旱对食物可获得性和获取的影响之外导致儿童营养不良。未来研究可以研究不同水平的水资源获取如何帮助从极端天气事件（如干旱）导致的营养损伤中恢复。在这类建议分析中，对不同程度水资源获取（如管道 vs. 非管道、间歇/不可靠 vs. 连续）进行更精细评估也将更好地揭示工程师和水系统运营在帮助社区增强对日益频繁的极端天气事件韧性方面的作用。针对第二个研究问题，结果表明暴露于干旱的家庭中的儿童消瘦几率较高。这些发现与干旱期间儿童因严重急性营养不良入院治疗的报告相呼应。确实，严重干旱的影响在大非洲之角许多地区是严峻的，有报告称埃塞俄比亚、肯尼亚和索马里出现急性严重粮食不安全、高食品价格和数百万牲畜及整群牲畜死亡。牲畜损失不仅意味着儿童日常消费的牛奶减少，也意味着可用于购买其他食物的资产和收入减少。不幸的是，营养不良、免疫和传染病往往具有协同效应，营养不良的儿童更可能患病。严重干旱的报告可能反映了这一点；在受干旱影响最严重的三个国家（肯尼亚、埃塞俄比亚和索马里）出现了霍乱和麻疹疫情。通过稳健性检验，研究人员发现较高温度（连续测量和温度异常最高五分位数）再次与儿童消瘦几率较高相关。这些结果与其他文献一致，这些文献已确定高温对儿童身高和体重的负面影响。研究人员通过展示温度与营养结局之间关系的非线性来补充该文献，表明温度异常最高五分位数与最低五分位数相比与消瘦几率增加相关。连续温度升高测量也与发育迟缓几率略微降低在边际水平上相关。使用连续测量，研究人员未发现降水不足与营养状况之间的显著关系。这与其他研究不一致，例如，这些研究发现降水极端值与发育迟缓之间存在一致关联。这可以部分解释为测量指标和时间框架的差异，但也可能由于本文分析的干旱严重程度高于Cooper等（2019）分析的中度干旱。虽然这项工作聚焦于历史性干旱对儿童营养状况的影响，但还有许多其他重要的社会和健康影响是更广泛故事的一部分。肯尼亚同样的历史性干旱对水和粮食不安全、慢性压力和炎症有害，表明干旱对肯尼亚北部一个牧区社区更广泛的福祉指标产生了负面影响。此外，干旱还可能影响人们的迁移意愿。有证据表明，当水问题变得过于严重时，家庭可能越来越多地考虑搬迁，或者他们可能确实迁移到更有利的地点。参照概念框架，研究人员调查了气候变化与幼儿营养状况健康影响之间 pathways 的一些组成部分。研究人员考虑了一次极端天气事件，即大非洲之角过去70年来最严重的干旱。在三个环境因素中，研究人员考察了降水和温度的气候异常，但未考察与地表或地下水可获得性相关的气候异常。虽然超出本文范围，但这将是未来研究的重要领域，因为气象干旱（即降水不足）与地下水干旱（即地表和地下水不足）由于控制地下水入渗和地表水排放的水文过程而具有不同的时间尺度。对地表和地下水源变化的更多调查将有助于在气候异常与家庭水资源获取结局之间建立更强联系。最后，研究人员测量了肯尼亚5岁以下儿童的三种营养不良形式，发现干旱暴露对儿童消瘦患病率产生负面影响。虽然研究人员未发现与降水异常的显著关联，但确实发现较高温度与儿童消瘦几率略微升高相关。未来工作还可考虑连续营养测量指标，如体重-for-age z-scores、身高-for-age z-scores和体重-for-height z-scores，二元营养结局即由此衍生。局限性包括：第一，研究人员使用肯尼亚2022年DHS的横截面数据考察严重干旱和家庭水资源获取对儿童营养不良的影响。因此，研究人员只能考察干旱暴露与家庭水资源获取和营养不良指标之间的关联，不能用于评估因果关系。使用纵向数据集对于建立严重天气事件与营养结局之间的确切因果联系很重要。第二，数据集止于2022年，早于2023年初干旱结束。由于营养影响往往滞后于干旱，该分析可能未完全捕捉干旱的全部影响。例如，更长的时间窗口可能捕捉到更多可能在干旱后期被推过消瘦阈值线的儿童。然而，更长的时间窗口也可能因经历追赶生长的儿童而复杂化。此外，在稳健性检验中，研究人员考察了温度和降水异常对儿童营养影响的1年时间框架，因此不知道分析样本中影响营养不良的所有因素。然而，使用2年期间暴露测量的敏感性分析提供了一致的结果。数据还受到迁移的影响。生活在暴露于干旱的村庄的人可能因干旱而在DHS调查实施之前迁移。因此，这些人（他们的经历、家庭水资源获取、儿童营养状况）在数据中未被观察到，可能系统性不同。与概念框架中的社会和结构因素相关，研究人员还调查了家庭水资源获取作为结局，但未调查其他家庭水维度，如间歇性、水质或家庭使用所识别水源的时间长短，这些可提供更多关于疾病暴露的见解。此外，虽然研究人员控制了家庭卫生设施，但未按卫生设施类型 disaggregate，这也可能提供更多关于家庭水资源获取或卫生基础设施在儿童营养状况中哪个更具影响力的见解。研究人员也没有食物生产的直接测量，尽管所测量的干旱暴露表明食物获取较低。最后，该分析仅聚焦于5岁及以下儿童，因为他们是最易受营养不良影响的群体，因此未考虑干旱与较大儿童健康之间的关联。

结论部分翻译：研究人员考虑了肯尼亚严重干旱的案例来研究干旱与儿童营养不良和水资源获取之间的关系。研究人员通过社会经济和气象两种干旱估计来实现这一广泛目标。利用社会经济定义（EM-DAT灾害数据库），研究人员发现暴露于这一严重干旱的家庭拥有"至少基本"供水的几率较低，暴露于干旱的家庭中的儿童消瘦几率较高。通过干旱期间气候异常的气象估计，研究人员发现一致的结果，即较高温度（连续测量和异常最高五分位数）与儿童消瘦几率较高相关。研究人员的工作为考察极端天气事件如何影响家庭健康和福祉的文献体系贡献了证据，强调了温度升高的作用。未来需要纵向研究来进一步探索水基础设施如何介导干旱对儿童营养状况的负面效应或帮助促进改善恢复。