当天气变冷、白天变短时：环境对情绪的影响及其与抑郁症状严重程度的关联

《Journal of Environmental Psychology》：When the Weather Gets Colder and Days Get Shorter: Environmental Mood Responses and Their Link to Depressive Symptom Severity

　　拉达·泽林斯基 | 哈尔帕·赫琳·古纳斯多蒂尔 | 拉格纳·佩图尔·奥拉夫松 | 伊冯娜·霍勒
阿库雷里大学心理学系，Noreurslóe 2，600 阿库雷里，冰岛

**摘要**
随着天气模式的日益多变，理解天气和日光如何影响情绪变得越来越重要，但实证证据仍然不够充分。这种不一致性可能源于个体对环境条件的敏感度差异，以及实际环境暴露的差异。然而，关于主观敏感性和客观天气变量如何独立或相互作用导致抑郁症状的知识却很少。为了解决这一研究空白，我们在冰岛进行了研究，那里显著的季节性和气象变化提供了特别独特的背景。我们从2018名冰岛成年人中收集了数据，通过在线调查评估了人口统计信息、使用季节性模式评估问卷（Seasonal Pattern Assessment Questionnaire）对环境条件的主观情绪反应，以及使用患者健康问卷-9（Patient Health Questionnaire-9）评估抑郁症状的严重程度。这些反应与14天的客观天气测量数据进行了关联，包括温度、湿度和风速。结果显示，对寒冷天气和减少的日光的负面情绪反应与更严重的抑郁症状相关（p < .001），而对干燥天气的负面反应与较轻的抑郁症状相关（p = .004）。报告对寒冷天气有负面反应的人在较高温度下经历的抑郁症状较少（p = .003）。我们的发现强调了在评估自我评估的抑郁症状严重程度时，同时考虑个体对环境条件的敏感度差异和实际环境暴露的重要性。因此，简短的、低成本的情绪评估方法可能成为识别易感个体的一种实用工具，这一问题随着全球气候变化的加剧而变得越来越重要。

**1. 引言**
尽管“感觉不舒服”等表达在日常语言中很常用，但关于环境条件与情绪之间一致关系的科学证据并不一致（例如，Denissen等人，2008年；Huibers等人，2010年；Keller等人，2005年；K??ts等人，2011年）。环境条件包括短期天气模式（如温度、降水）和更广泛的季节性现象（如日照时间），这些经常被混淆，但实际上反映了不同的环境暴露方面。研究人员已经探讨了天气和季节性条件与多种结果之间的关系，包括生活满意度（K?mpfer & Mutz，2011年；Schmiedeberg & Schr?der，2014年）、每日情绪和情感（Denissen等人，2008年；Keller等人，2005年；Klimstra等人，2011年；K??ts等人，2011年）、工作满意度（Venz & Pundt，2021年）以及抑郁症状的严重程度（Huibers等人，2010年；Molin等人，1996年；O’Hare等人，2015年）等。

关于抑郁症状与客观环境条件（如温度、降水和光照暴露）之间关系的研究发现结果不一（Huibers等人，2010年；Molin等人，1996年；O’Hare等人，2015年）。例如，有一项研究没有发现日温度、日照时间或降雨量与重度抑郁或悲伤情绪有显著关联（Huibers等人，2010年）。尽管观察到了情绪的季节性模式，研究人员得出结论认为客观天气条件并不能解释这些变化（Huibers等人，2010年）。相反，一项针对冬季抑郁症患者的多年纵向研究表明，更多的日照暴露、更长的日照时间和更高的温度与较低的抑郁评分显著相关，而云量、降雨量或气压则没有发现相关关联（Molin等人，1996年）。在爱尔兰，增加的日照和温度也与老年人抑郁症状的减轻有关；然而，在这种情况下，更高的降雨量反而预示着症状的加重（O’Hare等人，2015年）。这些发现表明，某些环境变量，特别是光照和温度，可能特定人群中的抑郁症状严重程度有关，尽管其他与天气相关的因素的影响尚不那么一致。

根据一些研究，季节和户外活动时间都会影响温度和光照对情绪的影响（Keller等人，2005年；K??ts等人，2011年）。研究表明，户外活动时间较长的人在温度与负面情绪、阳光与积极情绪之间的关联更强，体力活动被认为是阳光与积极情绪之间关系的可能解释（K??ts等人，2011年）。来自美国多个地区的证据表明，更高的温度以及气压与情绪的积极倾向（即积极情绪相对于消极情绪的程度）和认知能力（工作记忆容量和对新信息的开放性）的提高有关，但这仅限于在春季户外活动时间较长的人群（Keller等人，2005年）。有趣的是，在夏季，较高的温度与较低的情绪相关，尤其是在炎热不适的南部地区（Keller等人，2005年）。

一个常被忽视的因素是个人如何感知和应对特定的环境条件。在一项针对青少年及其母亲的研究中，天气与情绪之间的平均关联较弱（Klimstra等人，2011年）。然而，潜在类别分析揭示了四种不同的天气反应类型：不受影响的、喜爱夏季的人、讨厌夏季的人和讨厌雨水的人（Klimstra等人，2011年）。虽然不受影响的组没有表现出有意义的天气-情绪联系，但其他参与者对特定天气因素（如降水）有显著且不同的反应（Klimstra等人，2011年）。这些发现表明，个体的负面和正面情绪反应会调节天气-情绪的关联，并且这种变异性可能会掩盖群体层面的效应（Klimstra等人，2011年）。比较了对寒冷、炎热、晴朗和阴天情绪反应的自报情况，发现在情绪和行为对季节变化敏感的女性、非季节性抑郁症患者和对照组中，对寒冷和阴天有更强的负面情绪反应，以及对晴朗天气有更强的正面情绪反应（Sigmon等人，2009年）。另一项研究发现，冬季抑郁症患者对类似夏季的天气和光照条件（如阳光、高温、干燥、增加的日照）有更强的正面反应，而对类似冬季的条件（如寒冷、灰色、减少的日照）有更强的负面反应（Mersch等人，2004年）。总之，主观的环境情绪反应可以解释情绪变异性的显著个体差异，应与客观的气象因素一起考虑。

虽然之前的研究提供了关于负面和正面环境情绪反应的宝贵见解（Mersch等人，2004年；Sigmon等人，2009年，2010年），但它们主要集中在季节性情绪和行为变化上，对抑郁症状严重程度的探讨有限。其他研究考察了客观环境条件与情绪状态之间的关系（Huibers等人，2010年；Molin等人，1996年；O’Hare等人，2015年），但没有充分考虑个体对天气和光照的情绪反应差异。此外，之前的研究多在温带地区进行，如荷兰（大约北纬52度；Mersch等人，2004年）和美国东北部（大约北纬44.5度；Sigmon等人，2009年，2010年），这些地区的日照和天气的季节性变化相对同步。为解决这些空白，我们需要确定个体对环境因素（包括天气和日光）的负面和正面情绪反应，以及客观测量的天气条件，如何单独或共同影响抑郁症状的严重程度，特别是在极端天气条件和显著季节变化的人群中。冰岛提供了一个有力的研究环境。由于靠近北极圈（大约北纬65度），冰岛经历了极端的光周期波动，冬季几乎完全黑暗，夏季则持续日照。虽然由于海洋性气候，温度相对适中，但天气变化迅速和季节界限模糊。这些独特特征使冰岛成为研究主观和客观环境因素如何影响一般人群抑郁症状严重程度的理想场所。

在早期在温带地区进行的研究基础上（Mersch等人，2004年；Sigmon等人，2009年，2010年），这项研究旨在澄清这两个领域——对天气和日光的主观情绪反应以及不同天气条件的外部暴露——是否以及如何独立或相互作用地影响经历显著季节性和气象变化的人群的抑郁症状严重程度。具体来说，我们探讨以下研究问题：
（1）对特定环境条件（特别是温度和日光）的自我报告情绪反应是否与抑郁症状严重程度相关？
（2）客观天气变量（温度、湿度和风速）是否与抑郁症状严重程度相关？
（3）个体对环境条件的情绪反应与实际天气条件之间的相互作用是否进一步解释了抑郁症状严重程度的变化？

根据这些研究问题，我们提出以下假设：
（1）个体对环境条件的自我报告情绪反应将与抑郁症状严重程度相关，负面反应与更严重的症状相关，正面反应与较轻的症状相关；
（2）客观天气变量将与抑郁症状严重程度相关；
（3）主观环境情绪反应与客观天气条件在关联抑郁症状严重程度方面存在显著相互作用。

**2. 材料与方法**
2.1. 伦理批准
冰岛国家生物伦理委员会批准了这项研究（VSN-22-058，2022年3月22日）。该研究遵循了《赫尔辛基宣言》。所有参与者都获得了书面知情同意，所有研究人员签署了保密协议。
2.2. 样本和数据概述
本研究基于从冰岛国家登记册中随机抽取的15,000名成年人。招募时间从2022年5月持续到2024年12月。除了随机样本外，还通过专门的研究网站和付费的Facebook广告招募了参与者。参与者通过在线或电话完成调查。随后，调查结果与同一时期当地气象站收集的天气数据在时间和地理上进行了匹配。

关于招募程序的更多详细信息见补充方法S1。
2.3. 参与者和最终分析样本
共有2,532名参与者完成了在线调查。其中，46人多次完成问卷，仅保留他们的最新回答，之前的回答被排除。此外，16人因表示不在冰岛居住而被排除，8人因报告年龄低于18岁而被排除。
在剩下的2,462名参与者中，2,258人完成了患者健康问卷-9（PHQ-9；Kroenke等人，2001年）的所有项目，204人的回答不完整。经过第2.5节描述的模式插补程序后，67名PHQ-9数据不完整的参与者被排除，因此有2,395名参与者具有可用的PHQ-9分数。在这些参与者中，125人对评估环境情绪反应的季节性模式评估问卷（SPAQ；Rosenthal，1984年）的项目提供了缺失的回答，因此被排除，留下2,270名具有完整PHQ-9和SPAQ数据的参与者。

基于可用的位置信息和与气象站的接近程度，2,024名参与者的客观天气数据得以匹配；其余246名参与者被排除。在具有完整天气信息和调查数据的2,024名参与者中，675人（33.35%）被认定为男性，1,343人（66.35%）被认定为女性，2人（0.1%）未报告性别。由于认定为非二元的参与者数量太少，无法进行有意义的统计分析，他们和那些性别信息缺失的参与者被排除在外。最终样本为2,018名参与者。最终样本的平均年龄为46.03岁（标准差=12.39岁），中位数为47岁，年龄范围从18岁到80岁。样本的描述性统计数据显示在表S1中。

参与者在一年中的不同时间参与了研究，其中夏季参与人数最多（n = 651），其次是冬季（n = 603）、春季（n = 489）和秋季（n = 275）。
2.4. 调查工具
在线调查使用Microsoft Forms进行，包括知情同意、全名、家庭地址、法定居住地、电子邮件地址、电话号码、性别、年龄、教育水平、就业状况、婚姻状况、目前是否居住在冰岛、冰岛语流利程度以及是否在冰岛出生等信息。调查还使用了经过验证的冰岛语版本的SPAQ（Magnusson，1996年）和PHQ-9（Kristófersdóttir等人，2023年描述）。
2.4.1. 季节性模式评估问卷（SPAQ）
SPAQ是一种用于评估情绪和行为季节性变化的自我报告工具（Rosenthal，1984年）。本研究包含了一个子量表，该量表由九个项目组成，涉及天气和光照变量：寒冷、温暖、下雨、晴朗、干燥、多云、有风、白昼较长（日光增加）和白昼较短（日光减少）。这些项目衡量参与者如何体验不同环境条件对其情绪和能量的影响。回答采用七点李克特量表（Likert scale），其中1表示感到极度低落和没有精力，4表示没有影响，7表示对情绪和能量有非常积极的影响。为了分析，这些项目被反向编码，以便较高的数值表示对环境条件的更强烈的负面情绪反应。这九个项目每个都被视为一个独立的变量，并没有得出综合或汇总的分数。

2.4.2. 患者健康问卷-9（PHQ-9）
PHQ-9用于评估抑郁症状（Kroenke等人，2001年），因为它是一种广泛使用的自我报告工具，用于评估过去两周内九种核心抑郁症状的存在和严重程度，符合DSM-IV诊断标准（美国精神病学协会，1994年）。回答采用四点李克特量表，从0表示“完全没有”到3表示“几乎每天都有”。根据所有项目的总和计算出PHQ-9总分数，范围从0到27，分数越高表示抑郁严重程度越大。常使用以下分类来区分抑郁严重程度：轻微（PHQ ≤ 4）、轻度（4 ≥ PHQ ≤ 9）、中度（10 ≥ PHQ ≤ 14）、中度严重（15 ≥ PHQ ≤ 19）和重度（20 ≥ PHQ）（Kroenke等人，2001年）。PHQ-9表现出较高的内部一致性（Cronbach’s α在0.86到0.89之间）和较强的重测信度（r = 0.84；Kroenke等人，2001年）。一项系统性研究报道了敏感性估计值在0.37到0.98之间，特异性估计值在0.42到0.99之间（Costantini等人，2021年）。冰岛版本的PHQ-9也显示了稳健的内部一致性和强大的 convergent 和 discriminant validity（Bj?rnsson等人，2018年；Kristófersdóttir等人，2023年）。在本研究中，PHQ-9的Cronbach’s α为0.9。

2.4.3. 来自当地气象站的客观天气变量
客观天气数据是从冰岛气象局免费获得的（冰岛气象局，2025年）。这些数据集包括关键气象变量的日平均值，如气温（°C）、相对湿度（%）和风速（m/s），这些数据来自冰岛各地的多个监测站。根据参与者报告的市镇或最近可用的位置，将天气记录与他们链接起来，最大距离为20公里。最终数据集包括来自62个地点的观测数据，确保了广泛的地理覆盖范围。在雷克雅未克（n = 501）、阿库雷利（n = 261）、加尔达拜尔（n = 189）和科帕沃古尔（n = 143）等地看到了显著的样本密度。此外，还包括了伊萨菲尤尔（n = 35）、埃吉尔斯斯塔迪尔（n = 66）、赫韦拉盖尔迪（n = 27）和维斯特曼纳埃亚尔（n = 28）等不同农村和沿海地区的数据。表S2提供了所有气象站的位置列表及每个站的参与者数量，并在图S1中附有地图以供地理参考。平均而言，参与者距离最近的气象站5.5公里（范围：0.2公里至20公里）。
根据每位参与者完成调查的日期，将他们的日天气数据与调查回答匹配。然后根据该日期之前的14天的数据计算天气变量的平均值。

2.5. 数据分析和统计方法
统计分析使用R语言（版本4.4.1；R核心团队，2021年）进行。计算了每位参与者的PHQ-9总分数。PHQ-9中的缺失值使用众数插补法处理。为了在最小化数据丢失的同时保持回答的完整性，缺失的项目被替换为受访者最常选择的答案，前提是缺失的项目不超过两个。进行了多元线性回归分析，以探讨主观环境情绪反应和客观天气条件是否与心理结果相关。模型使用PHQ-9总分数作为因变量。解释变量包括对寒冷、温暖、晴朗、干燥、下雨和多云天气的自我报告情绪反应，以及对日光减少和增加的情绪反应，每个都作为独立的解释变量。客观天气变量被操作化为过去两周的平均温度、相对湿度和风速。为了评估潜在的调节效应，通过将寒冷天气的情绪反应与温度、温暖天气的情绪反应与温度、有风天气的情绪反应与风速联系起来来指定交互项。年龄和性别作为协变量纳入模型。
p值使用Bonferroni校正的显著性水平进行解释，以考虑多重比较。由于包含了交互项，因此检查了预测变量级别的广义方差膨胀因子（GVIFs）（Fox & Monette，1992；Fox，2016；Fox & Weisberg，2018），缩放后的GVIF值范围从1.04到1.98，均低于10的阈值（Chatterjee & Price，1991；Midi & Bagheri，2010），表明多重共线性在可接受范围内（见表S3中的所有GVIFs）。

3. 结果
分析是在具有完整解释变量和PHQ-9分数的2,018名参与者最终样本上进行的。总体回归模型在统计上显著，解释了PHQ-9分数大约27%的方差（调整后的R2 = 0.272，F(17, 2000) = 45.39，p < .001）。模型中包含的主要解释变量的完整细节见表1，显著效应在图1中也有说明。

表1. PHQ-9总分数的解释变量
解释变量 BSE 95% CI β t p (Bonf.)
主观环境情绪反应
寒冷天气反应 1.45 0.16 [1.13, 1.76] 0.27 8.93 < .001 < .001
日光减少反应 1.01 0.11 [0.80, 1.22] 0.22 9.56 < .001 < .001
干燥天气反应 -0.48 0.12 [-0.71, -0.24] -0.09 -3.99 < .001
温暖天气反应 0.41 0.17 [0.09, 0.74] 0.09 2.48 0.01 3.22
多云天气反应 0.26 0.13 [-0.003, 0.51] 0.04 1.94 0.05 3.90
有风天气反应 -0.28 0.25 [-0.77, 0.22] -0.05 -1.09 2.77
日光增加反应 0.11 0.08 [-0.04, 0.26] 0.03 1.44 1.15
晴朗天气反应 0.08 0.15 [-0.21, 0.36] 0.16 0.52 2.60
下雨天气反应 0.02 0.13 [-0.23, 0.26] 0.00 0.13 8.97
客观天气变量
湿度 0.05 0.02 [0.02, 0.08] 0.06 2.86 0.04
风速 0.69 0.27 [-1.22, -0.17] -0.23 -2.58 0.01
温度 0.21 0.13 [-0.04, 0.47] 0.18 1.64 0.10
交互项
寒冷天气反应 × 温度 -0.09 0.02 [-0.13, -0.04] -0.35 -3.79 < .001
有风天气反应 × 风速 0.12 0.05 [0.02, 0.22] 0.23 2.29 2.38
温暖天气反应 × 温度 0.004 0.02 [-0.03, 0.04] 0.01 2.82
注：结果来自预测患者健康问卷-9 (PHQ-9) 总分数的多元线性回归模型。主观环境情绪反应使用季节性模式评估问卷中的天气和光照项目进行评估，反映了人们对特定环境条件（寒冷、温暖、晴朗、干燥、下雨、多云和有风天气，以及日光减少和增加）的情绪和能量的自我报告变化。客观天气变量来自冰岛气象局提供的数据，代表调查完成前14天的平均温度（°C）、相对湿度和风速（m/s）。模型中包含了主观情绪反应与客观天气变量之间的交互项。模型调整了年龄和性别因素，并报告的p值经过Bonferroni校正，以考虑多重比较。

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图1. 环境情绪反应与抑郁症状严重程度（PHQ-9总分数）之间的关联
对日光减少和寒冷天气的更强烈负面情绪反应与更高的抑郁症状严重程度显著相关（两者p < .001），如较高的PHQ-9总分数所示。相比之下，对干燥条件的负面情绪反应与较低的抑郁症状严重程度显著相关，即较低的PHQ-9分数（p = .001）。此外，观察到寒冷天气的情绪反应与平均两周温度之间存在显著的交互作用（p = .003）。具体来说，报告对寒冷天气有更强负面反应的个体随着温度升高而表现出抑郁症状的减轻，而那些对寒冷天气有正面反应的个体则表现出相反的模式，即随着温度升高抑郁症状严重程度增加（见图2和表S4）。

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图2. 寒冷天气情绪反应与客观测量的温度在估计抑郁症状严重程度（PHQ-9总分数）中的交互作用
较年轻的年龄与较高的PHQ-9总分数显著相关（B = ?0.10，t(2000) = ?11.27，p < .001）（另见图S2）。经过Bonferroni校正后，性别与PHQ-9分数没有显著关联（p = .166）。一项包括参与季节作为协变量的补充分析得到了与主要分析一致的结果，并在补充结果S1中报告。

主观环境情绪反应使用7点李克特量表进行评估，反向编码，以便较高的数值反映更强的负面情绪反应（1 = 非常有利，2 = 相对有利，3 = 略有利，4 = 无影响，5 = 略不利，6 = 中等不利，7 = 非常不利）。图表显示了基于对寒冷天气、日光减少和干燥天气的自我报告情绪反应的估计患者健康问卷-9 (PHQ-9) 总分数。估计值来自包含交互项的线性回归模型，并附带95%的置信区间（阴影区域）。估计的PHQ-9分数代表基于模型的均值，可能包含小数，尽管实际分数是整数。

4. 讨论
4.1. 对特定环境条件（尤其是温度和日光）的自我报告情绪反应是否与抑郁症状严重程度相关？
在本研究中，我们发现个体对特定环境条件的情绪反应差异，包括季节性因素（如日光时长）和短期天气模式（如温度），显著解释了抑郁症状的严重程度。重要的是，这扩展了之前的研究，表明主观环境情绪反应不仅与季节性情绪和行为变化相关（Mersch等人，2004；Sigmon等人，2009），还与当前的抑郁症状严重程度相关。此外，我们的研究还考虑了对日光减少的情绪反应，强调了人们体验光照和温度的变化对情绪结果的显著影响。
与先前的研究（Mersch等人，2004；Sigmon等人，2009）一致，我们观察到对寒冷天气的更强负面情绪反应；然而，与Sigmon等人（2009）不同的是，我们没有发现多云或晴朗条件的显著效应。这可能反映了冰岛的气候，那里多云天气很常见，直射阳光很少，可能降低了这些因素的变异性。寒冷天气和日光减少在我们的分析中表现出特别强的关联。这些效应应在考虑它们在冰岛冬季的自然共现情况下进行解释，因为在冰岛冬季，日光减少和温度降低可能会共同对易感个体的情绪产生更强烈的负面影响。
尽管目前没有关于冰岛环境情绪反应的流行病学数据，但我们的发现与其他国家基于人群的研究结果一致，这些研究表明相当比例的个体认为自己对天气敏感（von Mackensen等人，2005）。例如，在德国和加拿大，超过50%的成年人报告对天气敏感，寒冷天气经常被引用为疲劳、睡眠障碍和抑郁等症状的诱因（von Mackensen等人，2005）。进一步的证据表明，主观感知的早晨天气仅在高度对天气敏感的个体中预测工作活力（Venz & Pundt，2021）。总的来说，我们的发现表明环境条件与抑郁症状严重程度之间的关联是特定条件的。对寒冷和干燥天气以及日光减少的情绪反应显示出最强的关联，而对其他天气条件的反应则不显著。因此，简短且低成本的个体情绪反应评估可能有助于识别抑郁症状高风险人群。

4.2. 客观天气变量（温度、湿度和风速）是否与抑郁症状严重程度相关？
与我们的假设相反，即客观天气指标应与抑郁症状严重程度相关，我们没有发现显著效应。这反映了文献中的混合结果，一些研究报告了关联（Brazien?等人，2022；Sigmon等人，2009），而其他研究则没有发现关联（Huibers等人，2010），这表明在控制了主观环境情绪反应和人口统计因素后，温度、风速和湿度可能起的作用有限。另一种可能性是，使用14天的平均天气条件可能平滑了可能影响情绪的短期波动，这意味着更细致的时间分析，例如检查每日变化，可能会揭示更强的关联，这也是其他研究者提出的解释（Huibers等人，2010）。

4.3. 个体对环境条件的情绪反应与实际天气条件之间的交互作用是否进一步解释了抑郁症状严重程度的变异性？
在我们的研究中，寒冷天气情绪反应与温度之间的显著交互作用表明，对寒冷天气有负面或正面反应的个体中，天气对情绪的影响更为强烈。那些有更强烈负面反应的个体在较低温度下报告了更高的抑郁症状，而在温度升高时症状较少；而那些有正面反应的个体则表现出相反的模式。相比之下，对于没有对寒冷天气情绪反应的个体，寒冷反应-温度的交互作用很小。这种交叉效应表明，在温度变化时，具有相反反应的个体会表现出相反的情绪模式，这支持了自我报告的环境情绪反应的有效性，并表明人们通常能够意识到天气条件如何影响他们的情绪。我们的发现与差异敏感性模型一致，该模型认为某些个体对环境影响的情绪反应更为敏感，在不利条件下表现出更大的脆弱性，在有利条件下则受益于更多（Belsky & Pluess, 2009）。总体而言，我们的结果与先前的一项研究形成对比，那项研究发现较高的温度通常对抑郁症状有保护作用（Brazien? et al., 2022）。相反，我们的发现强调温度的心理影响并不仅仅取决于环境本身，还取决于人们主观上如何体验温度。鉴于当前正在发生嚴重的气候变化，温度与个体情绪反应之间的相互作用使得我们的发现尤为重要。全球气候变化导致天气变得越来越不稳定和极端化，这可能会对那些对天气和光照条件敏感的个体产生不成比例的影响，给他们带来额外的心理压力。

一个意外的发现是，对干燥天气的情绪恶化与较低的抑郁症状严重程度显著相关。一个可能的解释是，这种关联可能受到其他同时伴随干燥天气出现的环境因素的干扰，例如增加的阳光、更清澈的天空或更多的户外活动机会，这些通常与情绪改善有关（McMahan & Estes, 2015; Ryan et al., 2010）。也有可能是参与者对“干燥天气”的理解不同，比如经历干燥寒冷（例如，晴朗、干燥的冬季天气）或干燥炎热（例如，炎热、干燥且湿度低的天气），这两种情况可能会以不同的方式影响情绪。

人口统计学协变量也影响了情绪结果的差异，这些因素独立于主观的环境情绪反应和最近的天气情况。年轻人与较高的抑郁症状严重程度相关。年轻人在多个国家中也报告了更强的情绪和行为季节性波动（Magnusson, 2000），包括冰岛（Zelinski et al., 2025; H?ller et al., 2021; Magnusson & Stefansson, 1993）。尽管我们没有检查人口因素与环境情绪反应之间的相互作用或进行亚组分析，但现有研究表明年龄与情绪相关结果中的这些反应有关（Dam et al., 1998; K??ts et al., 2011）。例如，在一项大型丹麦研究中，年轻参与者对减少的日光有更强烈的负面反应，而年长者则报告说干燥空气有更积极的效果（Dam et al., 1998）。这些发现强调了在研究情绪变化时考虑个体情绪反应和人口统计特征的重要性。

在解释当前研究结果时，应考虑几个限制因素，包括实际天气暴露的不确定性、冰岛特有的环境因素以及普遍性的潜在限制。尽管我们使用了参与者居住地14天的平均天气条件来提供一个更稳定的环境暴露估计值，但我们无法确定参与者在这段时间内是在室内还是室外、在旅行中、在其他地区还是出国。这种不确定性限制了我们天气暴露估计的准确性，不过将数据平均化两周可能有助于减少短期位置变化或每日波动的影响。虽然冰岛多变的天气和极端的季节性日照变化为研究情绪-环境动态提供了独特的背景，但这些特征也可能限制了结果的适用范围。例如，在多云天气常见的冰岛，晴天的心理影响可能比在气候更稳定或更晴朗的地区更为显著。

为了提高外部有效性，未来的研究应该尝试在不同地点、更长的时间框架和所有季节中复制这些发现。尽管我们的研究包括了所有季节的数据，但队列设计限制了我们直接观察个体随季节变化的能力。因此，跟踪同一群体随时间变化的纵向研究将更适合捕捉季节性情绪变化的影响。此外，未来的研究还可以结合有关户外时间、体力活动、睡眠和人格特征的数据，以澄清与天气相关的情绪变化是否可以由个体对天气和光照条件的主观反应之外的因素来解释。研究表明，恶劣天气会减少参与户外和体力活动的休闲活动，反而促进更多的久坐和宅在家里的行为（Spinney & Millward, 2011）。另有证据表明，睡眠和活动在一定程度上调节了双相情感障碍患者中最高温度与情绪之间的关系，表明行为节律可能在塑造与天气相关的情感结果中发挥重要作用，但并非唯一因素（Bullock et al., 2017）。此外，先前的研究还表明，个体差异如神经质和外向性（K??ts et al., 2011），以及户外活动时间（Keller et al., 2005; K??ts et al., 2011）可能会调节天气对情绪的影响。这些发现意味着环境情绪反应不仅反映了内部情绪反应，还可能与影响情绪的与天气相关的行为变化同时发生。

本研究提供了新的证据，表明个体对特定环境条件（尤其是寒冷天气、干燥天气和减少的日光）的情绪反应差异与抑郁症状严重程度的变化显著相关。此外，我们的发现扩展了之前的研究（例如，Mersch et al., 2004; Sigmon et al., 2009, 2010），表明环境情绪反应与抑郁症状之间的关联受到实际天气条件的影响。最有趣的是，主观对寒冷天气的反应与测量到的温度之间存在显著相互作用，显示温度对不同个体的抑郁症状影响不同。那些报告负面反应的人在较低温度下有更严重的抑郁症状，随着温度升高这种症状减轻；而那些报告积极反应的人则表现出相反的模式，症状随着温度升高而增加。那些没有情绪反应的人只有很小的变化。

这些发现强调环境暴露和主观体验共同决定了对抑郁的脆弱性，突显了人与环境之间的复杂相互作用。在全球气候变化的背景下，这种见解尤为重要，因为天气的多样性和极端化可能会对那些对环境条件最敏感的个体产生不成比例的影响。因此，简短且低成本的環境情绪反应评估可以作为识别有抑郁症状高风险个体的有用工具。

作者贡献声明：
Lada Zelinski：撰写 - 审稿与编辑、撰写 - 原稿、可视化、方法论、概念化。
Ragnar Pétur ólafsson：撰写 - 审稿与编辑、监督。
Harpa Hlín Gunnarsdóttir：撰写 - 审稿与编辑、方法论、概念化。
Yvonne H?ller：撰写 - 审稿与编辑、监督、方法论、资金获取、概念化。

未引用的参考文献：
Fox, 2015; Kasper et al., 1989; Lambert et al., 2002; Morrissey et al., 1996; Ozaki et al., 1995; Rosenthal et al., 1984; Salib and Sharp, 2002; Sanders and Brizzolara, 1982; Sarran et al., 2017; Wirz-Justice, 2018; Young et al., 2003.

本研究由冰岛研究基金Rannís资助，项目编号2106-0364。