《Environment & Health》：Air Conditioning Use and Ambulance Transports for Heat-Related Illness Across Summer Months in the Tokyo Metropolitan Area
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高温正日益成为公共卫生威胁，但包括空调（AC）使用在内的季节性适应差异仍缺乏充分认识。研究人员考察了在东京都市圈中，作为空调（AC）使用代理指标的电力消耗（EC）在最高气温与热相关疾病救护车转运关联中的效应修饰作用。研究纳入2015—2019年6月至9月的每日
高温正日益成为公共卫生威胁，但包括空调（AC）使用在内的季节性适应差异仍缺乏充分认识。研究人员考察了在东京都市圈中，作为空调（AC）使用代理指标的电力消耗（EC）在最高气温与热相关疾病救护车转运关联中的效应修饰作用。研究纳入2015—2019年6月至9月的每日救护车转运数据，并结合7个都县的最高气温与EC数据进行分析。采用两阶段方法：首先拟合准泊松（quasi-Poisson）回归模型，以估计高EC与低EC条件下，最高气温每升高1 °C所对应的相对危险度（RR）；随后通过多变量Meta分析（multivariate meta-analysis）汇总各都县-月份特异性估计值。研究同时计算了归因分值（AF）和归因例数（AN）。共分析88,893例转运事件。6月，高EC条件下的风险高于低EC条件下〔RR = 1.37，95%置信区间（CI）：1.32–1.42；低EC：RR = 1.28，95%CI：1.25–1.32〕。7月则呈相反模式，高EC条件下风险低于低EC条件下〔高EC：RR = 1.33，95%CI：1.30–1.36；低EC：RR = 1.39，95%CI：1.35–1.44〕。在夏季早期的6月和7月，EC对高温与救护车转运之间的关联具有效应修饰作用（p = 0.01和0.03），而在8月和9月未见此现象。各月份及不同EC分层下，热暴露归因分值范围为22.1%–34.0%。6月高EC条件下更高的风险，可能反映出空调使用延迟或不足；而7月高EC条件下较低的风险，则与随着夏季推进空调保护作用逐渐显现的解释一致。这些发现强调了在季初实施适应性干预措施的必要性。
该文发表于《Environment》。研究聚焦气候变暖背景下热相关疾病风险的季节内异质性问题，尤其关注夏季早期与盛夏阶段人群适应状态并不一致这一现实。既往研究表明，热健康风险并非在整个夏季均匀分布：夏初由于机体热适应（heat acclimatization，指反复暴露于高温后形成的生理调节能力）尚不充分、行为性防护措施启动较慢，健康危害常更为突出。空调（AC）普及被认为是近年来热相关死亡下降的重要因素之一，但公共卫生获益不仅取决于设备拥有率，更取决于是否能够及时、持续并有效使用。日本夏季高温高湿，热相关急诊负担沉重，而现实中即便空调可获得性较高，老年人等脆弱群体仍可能存在延迟开启、间断使用或因费用顾虑而不充分使用的问题。因此，研究人员开展本研究，旨在评估作为群体层面空调使用代理指标的电力消耗（EC）是否会修饰最高气温与热相关疾病救护车转运之间的关系，并进一步揭示这种修饰作用如何随6月至9月的月份推进而变化。研究最终表明，EC在6月与7月均表现出显著效应修饰，但方向相反：6月高EC对应更高风险，7月高EC则对应更低风险；至8月与9月，EC的修饰作用减弱或消失。该研究的重要意义在于，它从季节内动态适应的角度揭示了“电力使用增加并不总等同于有效降温保护”，提示公共卫生干预应前移至夏初，尤其应强化脆弱人群及时、持续使用降温措施的行为支持。
研究人员主要采用了3类关键技术方法。其一，数据整合：纳入东京都市圈7个都县2015—2019年6—9月热相关疾病救护车转运资料、气象资料及高空间分辨率变电站电力消耗数据，并以建筑总楼地板面积对EC进行标准化，形成县级EC估计。其二，统计建模：在各都县各月份分别建立准泊松回归模型，以当日最高气温（lag 0）为暴露，控制相对湿度、星期几和年份，并设置气温与高/低EC分类的交互项。其三，综合推断：利用多变量Meta分析汇总都县-月份特异性结果，采用Wald检验比较高低EC层间差异，并进一步计算AF与AN；同时以绝对湿度替代相对湿度进行敏感性分析。
在结果部分，论文首先报告了总体时空分布特征。热相关疾病救护车转运主要集中于7月和8月，分别占44.6%和43.6%；最高气温与EC均从6月持续上升至8月，并在9月略有回落。图示分析表明，EC总体随气温升高而增加，且在高温日波动更大，尤以7月和8月最为明显：当最高气温超过30 °C后，EC上升更为陡峭；相较之下，6月EC随气温的上升更为平缓。这一结果说明，群体层面的用电行为与温度之间存在明显耦合，但不同月份中这种耦合的强度和表现形式并不相同。
在“Figure 2”对应结果中，研究人员比较了高EC与低EC分层下，最高气温每升高1 °C所对应的热相关疾病救护车转运相对危险度。6月，高EC条件下RR为1.37（95%CI：1.32–1.42），高于低EC条件下的1.28（95%CI：1.25–1.32），且层间差异具有统计学意义（p = 0.01）。这一结果表明，在夏初阶段，较高的群体用电水平并未体现出预期的保护效应，反而对应更强的温度-疾病关联。7月则出现方向逆转：高EC条件下RR为1.33（95%CI：1.30–1.36），低于低EC条件下的1.39（95%CI：1.35–1.44），层间差异同样显著（p = 0.03）。这提示进入盛夏后，更高的EC可能更能代表充分、持续的降温行为，从而削弱高温相关健康风险。8月高EC与低EC的风险估计趋于接近，未观察到显著效应修饰；9月亦未观察到EC修饰作用，尽管该月单位1 °C升高所对应的RR在全夏季中最高。这些模式在以绝对湿度替代相对湿度的敏感性分析中保持稳定，说明结果具有一定稳健性；同时，附加分析未见当日之后存在明确滞后效应，支持采用lag 0设定。
在归因负担分析中，研究人员进一步量化了不同月份和EC分层下，最高气温每升高1 °C所对应的热相关疾病转运负担。6月，低EC条件下AN为406例，AF为22.1%；高EC条件下AN为876例，AF为26.9%。7月负担显著上升，低EC条件下AN为2067例、AF为28.1%，高EC条件下AN为8000例、AF为24.8%。8月低EC和高EC条件下AN分别为1832例和8148例，AF分别为25.5%和25.8%。9月虽然病例总数下降，但AF达到全季最高，低EC和高EC分别为34.0%和33.8%。这些结果说明，绝对负担主要集中在7月和8月，因为该阶段高温更强且病例数更多；而9月尽管总病例较少，但温度每增加1 °C带来的相对归因比例反而最高。
在讨论部分，论文强调本研究揭示了夏季内部高温健康风险与群体降温行为之间的动态关系。对于6月高EC对应更高风险的现象，研究人员总结其可能反映的是“启动了部分降温行为，但尚未形成足够有效保护”的状态。也就是说，在夏初相对温暖的日子里，用电上升可能仅意味着部分人群开始使用空调，但使用时长、强度或及时性不足，尚不能充分抵消热暴露风险。与此同时，生理性热适应尚未建立，也可能使人群在6月更易受到高温影响。论文还指出，老年人可能是这一现象中的关键脆弱群体：尽管本研究未进行年龄分层分析，但老年人因体温感知下降、出汗反应减弱、口渴反应迟钝、心血管储备降低等生理变化，更容易出现脱水和热应激；再加上独居、社会支持不足以及经济负担等因素，可能在拥有空调的情况下仍未实现有效使用。因此，社区层面的高EC与个体层面的空调使用不足可以并存。
对于7月高EC对应较低风险的结果，研究人员认为，这更符合随着夏季推进而逐步形成的行为适应与生理适应共同作用。到7月时，持续高温更可能促使居民广泛而稳定地使用空调；同时，前期热暴露累积也有助于增强机体热适应能力，降低对热应激的易感性。在此背景下，较高EC更可能真实反映有效降温行为，因此与较低风险相关。至于8月与9月未见明显修饰作用，论文认为，8月作为最热月份，空调使用可能已接近饱和，导致高低EC日之间差异缩小；9月则因温度下降和夜间转凉，整体空调依赖减弱，使EC不再是保护性降温行为的敏感指示器。
论文还指出，这些发现对公共卫生政策与资源配置具有直接启示。首先，夏初即便观察到社区层面较高EC，也不能简单判定人群已经实现充分防护，仍需加强针对老年人、独居者及低收入家庭的宣传和干预，促进及时而持续的空调使用。其次，仅依赖电力本身并不足以确保热韧性（resilience，指系统抵御并适应冲击的能力），还应结合节能型降温技术、建筑保温、智能控制系统，以及社区层面的预警系统、公共纳凉空间和城市绿化等综合措施，以在减少健康脆弱性的同时兼顾环境可持续性。
研究结论部分可译为：本研究首次考察了在东京都市圈，不同夏季月份中电力消耗（EC）如何修饰环境温度与热相关疾病之间的关联。研究发现，6月较高EC与更高风险相关，这可能反映出在季初生理和行为适应尚不完全时，空调使用存在延迟、间断或与其他用电需求竞争。至7月，较高EC则表现出保护性，这与更持续、更广泛的空调使用相一致。8月和9月中，EC的修饰作用减弱，提示在高温高峰期降温行为可能已趋于饱和，而随着气温下降，对空调的依赖也随之减少。上述结果强调，应在夏初开展有针对性的公共卫生干预，包括促进及时且持续地使用降温措施、纠正对空调的误解，并为脆弱人群和家庭提供支持。同时，仅依赖电力并不足以保证适应能力；将家庭层面的节能降温技术、建筑保温和智能控制系统，与社区层面的预警系统、公共纳凉空间和城市绿化相结合，能够在气候变暖背景下降低热脆弱性，并促进环境可持续性。
