安第斯高海拔城市山坡居民空气污染风险感知与气候焦虑：一项分层回归分析

《European Journal of Investigation in Health, Psychology and Education》：Risk Perceptions of Air Pollution and Climate Anxiety in Residents of High Andean Urban Hillsides: A Hierarchical Regression Analysis

　　

摘要 安第斯城市环境中关于空气污染的风险感知对心理健康构成了重大挑战，凸显了气候焦虑（climate anxiety）的出现。尽管如此，关于环境和健康风险的认知评估如何预测这一脆弱人群中的心理困扰的证据仍然匮乏。本研究分析了环境风险感知和感知健康效应对秘鲁安第斯地区山坡社区居民气候焦虑方差的解释能力。研究采用定量、横断面和分析性设计，通过配额抽样（quota sampling）选取了205名参与者进行评估。研究应用了经过验证的量表来测量风险感知（个体和社会层面）、感知健康效应、气候焦虑以及社会人口学因素。分层线性回归分析（hierarchical linear regression analysis）显示，个体风险感知、感知症状与不适，以及健康关注和预防措施的采纳，与气候焦虑呈正向且统计学显著的相关，其解释力优于社会人口学变量。最终模型解释了气候焦虑34.3%的方差（R2 = 0.343；调整后R2 = 0.316），具有中等解释能力。此外，研究识别出基于性别、教育水平和居住类型（本地居民vs.迁移居民）的显著差异。研究结论认为，脆弱城市社区中的气候焦虑并非一种抽象的关注，而是一种内化的情绪反应。这种困扰因即时的躯体体验、对大气威胁的近端解读以及个体层面风险的主观体验而加剧。

论文解读

一、研究背景与问题

全球范围内，人为造成的环境污染已成为严重的公共卫生危机，与气候变化直接相关的发病率和死亡率持续上升。气候变化不仅威胁公共健康、粮食安全、住房基础设施和人类安全，还从临床角度加剧了全球疾病负担，表现为传染病、心肺疾病和癌症的增加。心理健康尤其容易受到气候变化的影响，其进展可导致焦虑障碍、急性应激和抑郁症状。在这一背景下，气候焦虑被定义为与气候变化相关的持续性情绪困扰，其严重程度可从适应性反应延伸至功能性损伤的表现。

风险感知作为解释对环境威胁情绪反应多样性的关键机制，是气候焦虑的一个强有力且独特的预测因子。然而，风险感知并非仅由客观数据解释，而是受到经验性、情感性、认知性和社会文化因素的影响。尽管已有证据表明气候变化具有严重的健康影响，但发展中国家在数据和流行病学研究方面仍存在空白，反映在缺乏解决该问题的公共政策、缺乏优先考虑心理健康的综合应对措施，以及缺乏将焦虑作为核心关注点的研究。此外，关于气候焦虑的科学研究主要集中在高收入西方国家或社会人口冲突情境中，来自发展中地区的实证证据仍然有限，特别是在空气污染风险感知、感知健康效应与气候焦虑的整合研究方面。

秘鲁库斯科市的城市山坡地区居民面临地理风险、环境退化和高社会-环境脆弱性。该地区地形特征导致热逆温现象，将烟雾困于山谷之中，使空气污染对山坡社区而言既可见又可感知。然而，这些库斯科外围地区明显缺乏绿色空间，剥夺了居民这一环境保护因素。因此，本研究旨在分析秘鲁高安第斯地区城市山坡社区居民空气污染风险感知对气候焦虑的解释能力，通过五模块分层回归模型评估其不同维度的增量解释贡献。

二、研究设计与方法

本研究采用定量、观察性、非实验性和横断面设计，在秘鲁安第斯地区库斯科和圣地亚哥的山坡城市社区中开展。研究样本包括205名参与者，通过基于性别和区域标准的非概率配额抽样获得。纳入标准包括：年满法定成年年龄、在选定的山坡社区永久居住至少6个月、自愿签署知情同意书。排除标准包括居住时间不足六个月以及问卷填写不完整或不一致。

研究人员使用三种主要工具进行数据收集。空气污染风险感知量表采用7点李克特量表，评估个体风险感知和社会风险感知两个维度。空气污染健康效应感知量表采用4点李克特量表，包含感知症状与不适、健康风险与生活质量感知两个维度。气候焦虑量表（CASS-S）采用5点李克特量表，评估与气候变化相关的认知-情感和功能影响。所有工具均具有先前的效度证据并已适应秘鲁情境。

统计分析采用描述性和推断性相结合的方法。由于变量不满足正态性假设，组间比较采用Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis检验，并辅以Dunn事后检验和Bonferroni校正。分层线性回归模型按预先确定的顺序分为五个模块：第一模块纳入社会人口学变量作为基线控制；第二模块引入个体风险感知；第三模块加入社会风险感知；第四模块纳入感知症状与不适；第五模块加入感知健康风险与预防措施。所有统计分析使用R 4.5.3和RStudio 2026.04.0完成。

三、研究结果

3.1 比较分析结果

按教育水平比较气候焦虑时，Mann-Whitney U检验显示边缘显著差异（W = 5055.00, p = 0.05），效应量较小（r_biserial = 0.17）。基础教育组的气候焦虑中位数得分高于技术或高等教育组，表明较低教育水平群体对气候风险表现出更大的情绪脆弱性。

按年龄组分析空气污染风险感知时，Kruskal-Wallis检验显示统计学显著差异（χ²(2) = 7.95, p = 0.02），效应量较小（ε² = 0.04）。老年人群体表现出最高水平，其次是成年人和年轻人，总体趋势显示风险感知随年龄增长而增加。

空气污染风险感知在教育水平方面也表现出显著差异（W = 5111.00, p = 0.04），基础教育组中位数得分高于技术或高等教育组。按性别分析时，差异更为明显（W = 6543.50, p = 2.35 × 10^?3），女性中位数得分高于男性，表明女性群体对环境风险具有更高的敏感性。

按居住状态分析时，本地居民报告的风险感知中位数高于迁移居民，效应量为中等（r_biserial = ?0.35），且迁移居民的反应表现出更大的变异性。

3.2 回归分析结果

分层回归分析评估了不同变量模块对气候焦虑的渐进贡献。模型1仅包含社会人口学变量，解释了6.1%的方差（R² = 0.061），其中仅教育水平与气候焦虑呈显著负相关（β = ?0.209, p < 0.01）。

模型2纳入个体风险感知后，解释方差增至12.1%（R² = 0.121），该变量与气候焦虑呈正相关（β = 0.265, p < 0.001）。模型3加入社会风险感知后，解释方差仅小幅增加至12.2%（R² = 0.122），且该变量未呈现统计学显著关联（β = ?0.023）。

模型4纳入感知症状与不适后，解释方差大幅提升至30.1%（R² = 0.301），该变量表现出最大的标准化关联（β = 0.443, p < 0.001）。最终模型5解释了气候焦虑34.3%的方差（R² = 0.343, 调整后R² = 0.316），整体模型显著（F(8, 196) = 12.792, p < 0.001）。感知症状与不适仍保持最大的标准化关联（β = 0.333, p < 0.001），其次是健康关注与预防措施（β = 0.244, p < 0.001），教育水平保持负向关联（β = ?0.146, p < 0.05）。个体和社会风险感知、年龄、性别和居住状态在最终模型中未显示显著关联。

四、讨论与结论

研究结果表明，在该样本中，气候焦虑最初受社会人口学模块的解释有限，但在纳入感知和环境健康变量后解释力显著增加。最终模型中，个体空气污染风险感知、感知症状与不适以及健康关注和预防措施成为显著预测因子，而社会风险感知未贡献额外的独立方差。这一发现与心理距离理论一致，即较近距离评估的现象通过更具体的表征进行处理，携带更高的情感负荷，因此近端评估比远端或抽象性质的集体表征具有更大的解释力。

个体风险感知的持续存在与社会风险感知失去显著性形成对比，表明在脆弱环境中，心理接近性将抽象的环境危机转化为个人威胁。感知症状与不适以及健康关注和预防措施的解释贡献进一步强化了这一解释，表明气候焦虑与该群体对身体症状的感知和对当地健康风险的持续警觉直接相关。

教育水平在最终模型中保持负向关联，表明较高教育水平并不减少对污染的担忧，而是提供分析和应对工具，防止恐惧升级为焦虑。性别和居住状态在双变量比较中显示出显著差异，但未在最终回归中保持独立预测作用，表明这些社会人口学因素可能通过个体风险感知和健康效应的变化间接影响情绪反应。

研究结论认为，高脆弱性安第斯城市情境中的气候焦虑并非主要围绕社会人口学因素或风险的抽象表征构建，而是源于即时的、自我报告的评估，特别是个体风险感知以及更决定性的躯体不适和与空气污染相关的身体症状。这一模式表明，风险的心理体验牢固地锚定于感知的身体症状学、健康评估和当地环境的即时性，从而形成对空气污染的情境化情绪反应，而非弥散的或纯粹观念性的关注。

从应用角度看，这些结果提示公共卫生干预和环境政策应优先考虑以当地风险生活体验为中心的策略，解决感知症状、部署贴近生活的风险沟通，并促进以社区为导向的预防行动。未来研究应采用纵向设计以阐明观察到的关系的方向性，纳入环境暴露的客观测量，并通过概率抽样扩展地理和社会人口学多样性，同时探索社会支持网络、社区韧性和机构资源获取等情境中介和调节因素。