季节性气温异常的死亡风险以及未被认识到的冬季升温风险：一项全国病例时间序列研究

《Scientific Reports》：Mortality risks of seasonal temperature anomalies and the unrecognized risk of winter warmth: a nationwide case-time series

　　大多数与温度相关的健康风险研究都是基于参考最低死亡率温度（MMT）下的观测温度，这可能忽视了人群因长期气候正常值偏离而产生的健康效应。我们调查了这种偏离——定义为偏离气候正常值温度（DCNT）——是否与韩国每日死亡率相关。我们使用了2010年至2021年间韩国全国范围内总死亡率（ICD-10: A00–Y89）、心血管死亡率（I00–I99）和呼吸系统死亡率（J00–J99）的每日数据。DCNT的计算方法为每日观测平均温度与30年气候正常值之间的差值。温度异常按强度（中等、极端）和持续性（连续1–3天）进行分类。季节特异性关联采用病例时间序列模型结合分布式滞后非线性函数进行估计，同时建模观测温度与DCNT。中等强度的温暖异常在夏季和冬季均与死亡率升高相关，而寒冷异常的关联则较弱且不一致。最强的关联出现在冬季温暖异常中。与无异常情况相比，较季节性气候正常值偏暖的冬季条件（约高于季节气候正常值+0.4至+5.9°C，持续连续1–3天）与总死亡率升高约3%–5%、心血管死亡率升高4%–7%、呼吸系统死亡率升高6%–12%相关；例如，呼吸系统死亡率升高11.1%（RR 1.111，95% CI 1.070，1.155）。风险估计值通常随异常持续时间的增加而升高。以长期气候正常值为基准定义的温度异常与死亡率升高相关，且这种关联独立于观测温度。较正常偏暖的冬季条件成为一个传统框架未能捕捉到的、尚未被充分认识的季节性健康风险，这表明气候适应策略应予以扩展，以考虑超出绝对极端值的相对偏离。