谁能避开高温？24小时热暴露的个体间差异揭示热适应与热应激的不平等

《GeoHealth》：Who Can Avoid the Heat? Inter-Individual Differences in 24-hr Heat Exposure Reveal Disparities in Heat Adaptation and Stress

　　

适应能力和敏感性的差异塑造了人们对过热环境的行为和生理反应，这些反应与不平等的个人热暴露（personal heat exposure, PHE）相关。尽管越来越多的证据记录了不同地区和人群间PHE的异质性，但很少有研究探讨适应因素如何影响亚日暴露模式以及相对于区域热环境所产生的热应激。本研究以区域天气作为非行为基线，评估了24小时PHE和热负荷的个体内与个体间变异。研究人员在凤凰城大都市区招募了34名年龄在45-74岁、具有不同社会经济、职业和住房背景的成年人。利用HeatSuite?系统和Kestrel Drop D2传感器，研究人员在2024年夏季的21天期间监测了每10分钟一次的室内和佩戴式环境条件，并根据参与者所在位置重建PHE。研究人员使用广义加性模型解释个体间差异，并使用线性混合模型检验与脆弱性特征的关联。热应激通过基于生理学的人体热平衡模型进行评估。结果显示，个体经历温度（individually experienced temperature, IET）和湿度（individually experienced humidity, IEH）存在显著个体间差异，并呈现三种亚日模式：总体暴露最高、昼夜振幅强、以及全天稳定暴露。IET和IEH的中位数分别为25.9°C和1.4 kPa，最大值达到47.5°C和5.1 kPa。平均而言，参与者的经历温度比区域条件低10.4°C，在静坐活动下达到热平衡所需的蒸发冷却需求较低。然而，年收入低于4万美元的参与者经历了更高的每日峰值温度。这些发现展示了高分辨率个人监测如何揭示热干预最有效的时间和原因，为政策提供基于地方证据的信息。

论文解读：谁能避开高温？——24小时热暴露的个体间差异揭示热适应与热应激的不平等

该研究发表于《GeoHealth》。极端高温持续威胁人类健康，个体通过生理和行为调节应对热环境，但适应能力（adaptive capacity）与敏感性（sensitivity）的差异导致个人热暴露（personal heat exposure, PHE）不均。区域气象站和卫星数据只能代表固定点位的室外条件，无法反映人们在居室、工作场所和通勤途中实际经历的微环境。已有PHE研究多关注每日均值或区域间差异，很少将亚日尺度的暴露模式与区域热环境、一天中的时间以及社会脆弱性因素联系起来。因此，本研究提出一个核心问题：在相同区域天气背景下，亚日尺度的PHE和热应激在不同个体之间如何变化？研究人员在凤凰城大都市区招募34名45–74岁、具有不同社会经济、职业和住房背景的成年人，在2024年夏季连续21天进行高分辨率监测。

研究方法上，研究人员使用HeatSuite?多模态传感器平台和Kestrel Drop D2温湿度记录仪，以10分钟间隔同时采集客厅、卧室和佩戴式温湿度，并利用智能手表蓝牙低功耗（Bluetooth Low Energy, BLE）接近信号判断参与者是否在家，基于位置信息重建逐小时PHE。统计上采用广义加性模型（generalized additive model, GAM）和线性混合模型（linear mixed model, LMM），分别刻画个体间差异及脆弱性因素的关联。热应激评估则使用基于生理学的人体热平衡模型（HEAT-Lim），计算维持热平衡所需的蒸发散热量（E_req）与皮肤最大蒸发散热能力（E_max），以区域天气作为非行为基线。

研究结果如下：

3.1 参与者PHE的亚日变异性：个体经历温度（individually experienced temperature, IET）和湿度（individually experienced humidity, IEH）在个体间差异显著。IET中位数为25.9°C（IQR 24.5–27.5°C），最大达47.5°C；IEH中位数为1.4 kPa，最大5.1 kPa。白天IET平均比夜间高0.9°C，但日较差高度可变（中位数7.2°C）。

3.2 不同的日间暴露PHE剖面：根据日循环形态识别出三种典型模式。最高总体暴露组（多为年收入<4万美元者，居住于单户或预制房）在27–32°C环境中约18小时/天；强昼夜振幅组日较差最高达14.9°C，与室内外活动转换相关；全天稳定暴露组主要依赖中央空调，日较差仅2.6–4°C。

3.3 区域天气和一天中时间对IET的影响：GAM解释50.4%偏差。IET随区域干球温度（T_db）升高而线性增加（T_db每升高1°C，IET升高0.25°C）；时间影响的平滑项呈双峰曲线，主峰在09–11时，次峰在16–18时。考虑个体特定平滑项后，组内相关系数从0.12升至0.34，表明约三分之一的IET总方差源于个体间暴露模式差异。

3.4 每日IET与脆弱性、敏感性和适应能力的关联：在36个单暴露嵌套LMM中，收入与每日最大IET（IET_max）显著相关（FDR校正q=0.012）；年收入<4万美元者比>8万美元者峰值高3.7°C（95% CI: 1.25–6.23°C）。社会脆弱性指数（AZSVI）与IET_max呈提示性正相关（q=0.081）；空调可负担性限制在未校正时与IET_max有显著关联，但校正后不显著。

3.5 非行为和行为情景下的PHE：与区域天气相比，参与者平均将IET降低10.4°C，午后最大降幅约18°C，且白天降幅（11.7°C）高于睡眠时段（7.7°C）。仅1.9%的IET观测值高于区域T_db，表明趋凉行为主导了暴露调控。IEH与区域水汽压之差接近零（中位数0.2 kPa），但60%记录的IEH高于区域值。

3.6 区域和个人热暴露的热应激影响：基于观测PHE的E_req中位数为14.5 W/m²，在48.8%的参与者-小时中处于±15 W/m²以内，说明静坐/轻活动时可通过皮肤显热散失代谢热，所需蒸发冷却很少。若暴露