老年人被广泛认为是极易受极端高温影响的人群之一（Weinberger et al., 2021; Falchetta et al., 2024; Lee and Vicedo-Cabrera, 2026）。老龄化与体温调节能力下降以及慢性疾病（特别是心脑血管疾病）患病率升高有关（Cleland et al., 2023; Foster et al., 2024），这可能会加剧对高温极端情况的敏感性，并增加可靠制冷对于维持安全的室内热环境的重要性（Teyton et al., 2022; Zhou et al., 2025）。因此，人口老龄化不仅代表一种人口结构转变（Yang et al., 2022），也是一个可能重塑制冷需求压力和能源相关制冷需求空间分布的过程，这对峰值负荷准备具有启示意义。
制冷度日（CDD）被广泛用作基于温度的制冷需求压力代理指标（Miranda et al., 2023; Jiang and Wei, 2024）。通过量化超过参考阈值的温度情况，CDD 已被广泛应用于电力需求（Guo et al., 2025）、建筑能耗（Verichev et al., 2023）和能源相关适应规划（Tomrukcu and Ashrafian, 2024）的研究中。最近的研究强调了极端高温的重要性，因为短期的异常高温会导致电力负荷峰值（Sigauke and Nemukula, 2020），挑战供应可靠性（Shen et al., 2024），并增加家庭制冷需求（Barreca et al., 2022）。对于老年人而言，这种短时间极端情况尤其具有影响，因为保护性制冷需求和系统级峰值负荷压力可能同时加剧（Jay et al., 2021）。与季节性或年平均 CDD 相比，极端 CDD 指标能更好地捕捉严重高温期间短时间内的制冷压力，此时峰值负荷和保护性制冷需求最为迫切（Siau et al., 2026）。
然而，极端高温期间的制冷需求不仅受高温强度（Larsen et al., 2020）影响，还受需要制冷的种群规模和人口构成影响（Chen et al., 2025）。同时，老年人的制冷需求在社会和空间背景下各不相同（Vasconcelos et al., 2024; Wrotek et al., 2025），变暖可能会进一步加剧制冷需求压力的空间差异（Alizadeh et al., 2022）。因此，老年人制冷需求压力的增加可能通过三种途径产生：更强烈的极端高温、人口变化或老年人口比例上升。如果不分离这些途径，观察到的增加可能主要归因于高温加剧或人口集中，而与人口老龄化相关的独特贡献仍然被掩盖。因此，需要一个更清晰的分析框架来区分高温强度、人口规模和人口老龄化对老年人制冷需求压力的贡献。
中国为考察这些相互作用过程提供了关键场景，因为高温加剧、人口老龄化、城市化（Ren and Zhou, 2014）和制冷能源挑战正在同时发生。作为一个气候多样的大国，中国包含大片受夏季强烈高温影响的地区（Zhang et al., 2023），而快速城市化和高人口密度使制冷需求压力集中在主要城市群（Jiang et al., 2020; He et al., 2022）。最近的国家尺度研究也记录了中国人口暴露于极端高温的情况日益增加，强调了考察这种暴露如何与人口老龄化和制冷需求压力相交的重要性（Yang et al., 2021; Jia et al., 2024; Wang et al., 2024; Zhang et al., 2024; Zhou et al., 2025）。
同时，中国正经历加速的人口老龄化（Chen et al., 2022），增加了在极端高温期间可能需要可靠制冷的老年人的规模和份额（Xi et al., 2024; Yao et al., 2025）。这些过程本质上具有空间性：热环境在不同地区间存在差异（Manoli et al., 2019），人口分布不均，人口老龄化（Jarzebski et al., 2021）在空间上也可能展开不均。极端制冷条件、人口分布和老龄化之间的空间不匹配提出了一个问题：老年人制冷需求压力的增加主要是由高温加剧、人口变化还是人口老龄化驱动的。澄清这个问题对于确定这种压力在何处加剧以及支持关注老龄化的制冷准备至关重要。
尽管对极端高温、制冷需求和能源适应的兴趣日益增加，但在极端高温下的制冷需求压力评估中，人口老龄化的作用受到的关注相对较少。现有研究已广泛考察了老年人的高温暴露、高温健康风险和热脆弱性（Choi et al., 2023; de Schrijver et al., 2023; Kohon et al., 2024; Zhou et al., 2024; Healy et al., 2026）。然而，从制冷需求和归因角度来看，仍有三个缺口未得到充分解决。首先，人口老龄化对潜在制冷需求压力的规模和相对贡献尚未得到充分量化。其次，明确纳入人口老龄化如何改变相对于常规高温 - 人口框架的制冷需求压力归因结构仍不清楚。第三，关于老年人制冷需求压力的空间演变证据有限，特别是增长方面的城乡差异以及压力较高地点的集中情况。
为填补这些空白，本研究将老年极端制冷需求压力（EECD）概念化为一种基于 CDD 的老年人潜在制冷需求压力指标，整合极端 CDD 强度、人口规模和老年人口比例。EECD 侧重于能源相关的潜在制冷需求压力，而非实际电力消耗、室内热条件或制冷获取，从而补充了现有的热风险、热暴露和热健康指标。它还使得能够明确量化 EECD 增长中的人口老龄化组成部分。在此基础上，我们开发了一个空间显式框架，以表征中国 2000 年至 2025 年 EECD 的时空演变，并将其在网格和站点尺度上的变化分解为极端 CDD、人口和老龄化的贡献。
因此，本研究解决了三个问题：EECD 在中国各地的时空演变情况；其增长在城乡之间是否存在差异以及高 EECD 集中在何处；以及极端 CDD、人口和老龄化如何贡献于这些变化。我们进一步将 EECD 分解与排除老龄化的“高温 - 人口”基准进行比较，以确定明确纳入老龄化如何改变归因结构。研究结果旨在为持续变暖和快速人口老龄化背景下的关注老龄化的制冷需求筛查、地方评估和准备提供信息。
