全球气候变化很大死亡率研究:近10% 的死亡与异常气温有关,每年致 500 万人死亡

2021-07-15 JACKZHAO MedSci原创

这表明,从 2000 年到 2019 年间,所有地区与高温相关的死亡人数都有所增加,这表明未来气候变化导致的全球变暖将使这一死亡率数字变得更糟。

近期,《柳叶刀》杂志子刊The Lancet Planetary Health发表了澳大利亚莫纳什大学与中国山东大学一项联合研究表明,在2000年至2019年间,全球范围内由异常温度导致的死亡率进行分析发现,全球每年死亡人数的9.43%(超过500万人)都是异常的低温或高温导致的,其中约90%与异常低温有关。不过综合来看,20年间,低温相关的死亡率降低了0.51%,高温导致的死亡率增长了0.21%。这表明,从 2000 年到 2019 年间,所有地区与高温相关的死亡人数都有所增加,这表明未来气候变化导致的全球变暖将使这一死亡率数字变得更糟。

该研究首次明确将高于和低于最佳温度(对应于最低死亡率温度)与死亡率的年度增加联系起来,发现全球 9.43% 的死亡可归因于寒冷和炎热的温度。这相当于每 100,000 人中有 74 人死亡,其中大多数死亡是由暴露于寒冷引起的。

数据揭示了非最佳温度对死亡率影响的地域差异,东欧和撒哈拉以南非洲地区与炎热和寒冷相关的超额死亡率最高。重要的是,从 2000 年到 2019 年,与寒冷相关的死亡人数下降了 0.51%,而与炎热相关的死亡人数增加了 0.21%,从而导致因寒冷和炎热气温导致的净死亡率下降。

净死亡率下降幅度最大的是东南亚,而南亚和欧洲则出现时间上的上升。莫纳什大学公共卫生与预防医学学院的第一作者郭教授表示,这表明全球变暖可能“略微减少与温度相关的死亡人数,主要是因为与寒冷相关的死亡率降低,但在长期气候条件下预计变化将增加死亡率负担,因为与炎热相关的死亡率将继续增加”。

研究表示,之前的研究着眼于单个国家或地区内与温度相关的死亡率。这是第一项对 2000 年至 2019 年间非最佳温度条件导致的死亡率进行全球概览的研究,这是自工业化时代以来最热的时期。更为重要的是,我们使用了五大洲 43 个国家的基线数据,这些国家的气候、社会经济和人口状况各不相同,基础设施和公共卫生服务水平也各不相同——因此,与之前的研究不同,这项研究的样本量大且各不相同。

2000-19 年异常温度导致的平均年超额死亡率和每十年平均年超额死亡率的变化0·5°×0·5°空间分辨率

这项开创性的莫纳什研究的死亡率数据明显高于 2015 年发表的第二大研究,该研究基于 13 个国家/地区的 7400 万人死亡,估计 7.7% 的死亡与寒冷和炎热的温度有关。

郭教授说,这表明“从全球各地获取数据的重要性,以便更准确地了解气候变化下非最佳温度的实际影响”。

与2000-03 年平均水平相比,2000 年至 2019 年年度超额死亡率的区域变化

该研究发现,在因异常寒冷和炎热导致的全球死亡人数中:一半以上发生在亚洲,尤其是东亚和南亚,由于高温暴露,欧洲每 10 万人的超额死亡率最高,撒哈拉以南非洲每 100,000 人因寒冷而致死率最高。郭教授表示,了解与温度相关的死亡率的地理模式“对于制定气候变化减缓和适应以及健康保护的政策和战略的国际合作非常重要。”

各地区每年因气温异常而死亡的人数:

非洲——120 万
亚洲 – 260 万
欧洲 – 835,000
南美洲 – 141,000
英国 – 52,000
美国 – 173,600
中国 – 104 万
印度 – 74,000
澳大利亚 – 16,500
各地区每年因低温而死亡的人数:

非洲 – 118 万
亚洲 – 240 万
欧洲 – 657,000
南美洲 – 116,000
英国 – 44,600
美国 – 154,800
中国 – 967,000
印度 – 655,400
澳大利亚 – 14,200
各地区每年因高温而死亡的人数

非洲 – 25,550
亚洲 – 224,000
欧洲 – 178,700
南美洲 – 25,250
英国 – 8000
美国 – 18,750
中国 – 71,300
印度 – 83,700
澳大利亚 – 2300

参考资料:Global, regional, and national burden of mortality associated with non-optimal ambient temperatures from 2000 to 2019: a three-stage modelling study,Published:July, 2021DOI:https://doi.org/10.1016/S2542-5196(21)00081-4

作者:JACKZHAO



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  1. 2021-07-16 ms2658711348342440

    谢谢 学习了

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