山东大学学报 (医学版) ›› 2021, Vol. 59 ›› Issue (12): 158-164.doi: 10.6040/j.issn.1671-7554.0.2021.0786
• • 上一篇
陆开来1,2,班婕2,费鲜芸1,周珍1,2,李湉湉2
LU Kailai1,2, BAN Jie2, FEI Xianyun1, ZHOU Zhen1,2, LI Tiantian2
摘要: 目的 探讨2005~2017年中国热浪事件时空趋势及人口暴露水平。 方法 基于中国2901个区县在2005~2017年期间的逐日日均温再分析数据集,采用相对温度阈值定义方法,统计分析中国热浪事件发生区县数、发生频次、热浪日总天数与单次事件平均持续天数的时空分布特征,并结合中国人口数据计算人口加权热浪日暴露水平。 结果 2005~2017年热浪事件在中国的影响呈整体增加趋势,其中2010年、2013年、2016年与2017年热浪事件整体影响较大;热浪事件在长江流域沿线省份的人口暴露水平较其他地区更高,其中上海市的年均人口加权热浪日暴露水平最高,其次是浙江省。 结论 中国热浪事件在时间上呈现上升趋势,在空间上呈扩张趋势,并以长江流域为热浪事件的人口暴露集中区域。
中图分类号:
[1] Dong W, Zeng Q, Ma Y, et al. Impact of heat wave definitions on the added affect of heat waves on cardiovascular mortality in Beijing, China [J]. Int J Environ Res Public Health, 2016, 13(9): 993. doi: 10.1371/journal.pone.0150590. [2] 中国气象局气候变化中心. 中国气候变化蓝皮书(2020)[M]. 北京: 科学出版社, 2020. [3] Cai W, Zhang C, Suen HP, et al. The 2020 China report of the Lancet Countdown on health and climate change [J]. The Lancet Public health, 2021, 6(1): e64-e81. [4] 王文, 胡彦君, 徐川怡. 1961~2018年淮河流域热浪事件时空变化特征[J]. 地理科学, 2021, 41(5): 911-921. WANG Wen, HU Yanjun, XU Chuanyi. Spatial-temporal variations of heat waves in the Huaihe River Basin from 1961 to 2018 [J]. Scientia Geographica Sinica, 2021, 41(5): 911-921. [5] 刘钊, 闫凯, 王铸, 等. 1961~2020年中国31个城市热浪强度时空特征分析[J]. 自然灾害学报, 2021, 30(4): 1-9. LIU Zhao, YAN Kai, WANG Zhu, et al. Analysis of spatial and temporal characteristics of heat wave intensity in Chinese cities from 1961 to 2020 [J]. Journal of Natural Disasters, 2021, 30(4): 1-9. [6] 张安然, 胡文琦, 李佳蔚, 等. 热浪对居民循环系统疾病死亡影响的病例交叉研究[J]. 山东大学学报(医学版), 2018, 56(8): 56-62. ZHANG Anran, HU Wenqi, LI Jiawei, et al. Impact of heatwaves on daily death from cardiovascular diseases: a case-crossover study [J]. Journal of Shandong University(Health Sciences), 2018, 56(8): 56-62. [7] 邢佩, 杨若子, 杜吴鹏. 1961~2017年华北地区高温日数及高温热浪时空变化特征[J]. 地理科学, 2020, 40(8): 1365-1376. XING Pei, YANG Ruozi, DU Wupeng, et al. Spatiotemporal variation of high temperature day and heat wave in North China during 1961-2017 [J]. Scientia Geographica Sinica, 2020, 40(8): 1365-1376. [8] 石婉荧, 班婕, 杜宗豪, 等. 济南市三城区居民热浪健康风险感知水平及影响因素[J]. 山东大学学报(医学版), 2019, 57(1): 107-113. SHI Wanying, BAN Jie, DU Zonghao, et al. Public risk perception on heat wave and influencing factors in Jinan City [J]. Journal of Shandong University(Health Sciences), 2019, 57(1): 107-113. [9] 孙艺杰, 刘宪锋, 任志远, 等. 1960~2016年黄土高原干旱和热浪时空变化特征[J]. 地理科学进展, 2020, 39(4): 591-601. SUN Yijie, LIU Xianfeng, REN Zhiyuan, et al. Spatiotemporal changes of droughts and heatwaves on the Loess Plateau during 1960-2016 [J]. Progress in Geography, 2020, 39(4): 591-601. [10] 贾佳, 胡泽勇. 中国不同等级高温热浪的时空分布特征及趋势[J]. 地球科学进展, 2017, 32(5): 546-559. JIA Jia, HU Zeyong. Spatial and temporal features and trend of different level heat waves over China [J]. Advances in Earth Science, 2017, 32(5): 546-559. [11] 叶殿秀, 尹继福,陈正洪, 等. 1961~2010年我国夏季高温热浪的时空变化特征[J]. 气候变化研究进展, 2013, 9(1): 15-20. YE Dianxiu, YIN Jifu, CHEN Zhenghong, et al. Spatiotemporal change characteristics of summer heatwaves in China in 1961-2010 [J]. Progressus Inquisitiones DE Mutatione Climatis, 2013, 9(1): 15-20. [12] 徐新良. 中国人口空间分布公里网格数据集[DS/OL]. 北京: 中国科学院地理科学与资源研究所, 2017(2017-12-11)[2021-07-09]. https://www.resdc.cn/data.aspx?DATAID=251. [13] Chen K, Bi J, Chen J, et al. Influence of heat wave definitions to the added effect of heat waves on daily mortality in Nanjing, China [J]. Science of The Total Environment, 2015, 506-507: 18-25. doi: 10.1016/j.scitotenv.2014.10.092. [14] Tong S, Wang XY, FitzGerald G, et al. Development of health risk-based metrics for defining a heatwave: a time series study in Brisbane, Australia [J]. BMC Public Health, 2014, 14: 435. doi: 10.1186/1471-2458-14-435. [15] Tong S, Wang XY, Yu W, et al. The impact of heatwaves on mortality in Australia: a multicity study [J]. BMJ Open, 2014, 4(2): e003579. doi: 10.1136/bmjopen-2013-003579. [16] Son JY, Lee JT, Anderson GB, et al. The impact of heat waves on mortality in seven major cities in Korea [J]. Environ Health Perspect, 2012, 120(4): 566-571. [17] Anderson BG, Bell ML. Weather-related mortality: how heat, cold, and heat waves affect mortality in the United States [J]. Epidemiology, 2009, 20(2): 205-213. [18] Rocklöv J, Forsberg B, Ebi K, et al. Susceptibility to mortality related to temperature and heat and cold wave duration in the population of Stockholm County, Sweden [J]. Glob Health Action, 2014, 12(7): 22737.doi: 10.3402/gha.v7.22737. [19] 贺山峰, 戴尔阜, 葛全胜, 等. 中国高温致灾危险性时空格局预估[J]. 自然灾害学报, 2010, 19(2): 91-97. HE Shanfeng, DAI Erfu, GE Quansheng, et al. Pre-estimation of spatiotemporal pattern of extreme heat hazard in China [J]. Journal of Natural Disasters, 2010, 19(2): 91-97. [20] Liu R, Ma Z, Liu Y, et al. Spatiotemporal distributions of surface ozone levels in China from 2005 to 2017: A machine learning approach [J]. Environ Int, 2020, 142: 105823. doi: 10.1016/j.envint.2020.105823. [21] Aunan K, Ma Q, Lund MT, et al. Population-weighted exposure to PM2.5 pollution in China: An integrated approach [J]. Environ Int, 2018, 120: 111-120. doi: 10.1016/j.envint.2018.07.042 [22] 宋连春. 中国气象灾害年鉴. 2018[M]. 北京: 气象出版社, 2019. [23] 郭禹慧, 黄晓军, 郑殿元, 等.极端高温胁迫下中国城市脆弱性格局与影响因素[J]. 热带地理, 2021, 41(3): 596-608. GUO Yuhui, HUANG Xiaojun, ZHEN Dianyuan, et al. Urban Vulnerability Pattern and Influencing Factors under Extreme Heat Stress in China [J]. Tropical Geography, 2021, 41(3): 596-608. [24] 薛倩, 谢苗苗, 郭强, 等.地理学视角下城市高温热浪脆弱性评估研究进展[J]. 地理科学进展, 2020, 39(4): 685-694. XUE Qian, XIE Miaomiao, GUO Qiang, et al. Research progress on urban heat wave vulnerability assessment: A geographical perspective [J]. Progress in Geography, 2020, 39(4): 685-694. [25] 曹广忠, 陈思创, 刘涛. 中国五大城市群人口流入的空间模式及变动趋势[J]. 地理学报, 2021, 76(6): 1334-1349. CAO Guangzhong, CHEN Sichuang, LIU Tao. Changing spatial patterns of internal migration to five major urban agglomerations in China [J]. Acta Geographica Sinica, 2021, 76(6): 1334-1349. [26] 张国俊, 黄婉玲, 周春山, 等. 城市群视角下中国人口分布演变特征[J]. 地理学报, 2018, 73(8): 1513-1525. ZHANG Guojun, HUANG Wanling, ZHOU Chunshan, et al. Spatio-temporal characteristics of demographic distribution in China from the perspective of urban agglomeration [J]. Acta Geographica Sinica, 2018, 73(8): 1513-1525. |
[1] | 黄存瑞,邓诗舟. 气候变化下的新发传染病风险[J]. 山东大学学报 (医学版), 2020, 58(10): 7-12. |
[2] | 叶子雯,黄蕾,方强,龙海平. 457例孕妇PM2.5风险感知与防护行为个体差异和关联分析[J]. 山东大学学报 (医学版), 2021, 59(12): 96-100. |
[3] | 王丽珩,彭秀苗,张迎建,单冰,曹萌,崔亮亮. 2016~2020年济南市两城区大气PM2.5中金属元素浓度特征及慢性健康风险评估[J]. 山东大学学报 (医学版), 2021, 59(12): 63-69. |
[4] | 杜爽,韩德新,林少倩,白硕鑫,赵小冬,王兆军,王志萍. 孕期环境温度对早产风险的影响[J]. 山东大学学报 (医学版), 2021, 59(12): 134-142. |
[5] | 杨似玉,闫晓娜,彭靖,张杰,王永星,张欣烨,张书芳. 郑州市两城区大气PM2.5中金属、类金属污染特征及健康风险评估[J]. 山东大学学报 (医学版), 2021, 59(12): 70-77. |
[6] | 萧阳,陶宇,王方怡,梁俞秀,张晋,季晓康,王志萍. 山东省部分地区PM2.5和PM10暴露与妊娠期糖尿病的关联性分析[J]. 山东大学学报 (医学版), 2021, 59(12): 101-109. |
[7] | 石婉荧,班婕,杜宗豪,王琼,刘霞,姜超,韩联宇,王锐,崔亮亮. 济南市三城区居民热浪健康风险感知水平及影响因素[J]. 山东大学学报 (医学版), 2019, 57(1): 107-113. |
[8] | 王志强,徐艳龙,肖长春,冯晓亮,郑莉,李飞,黄发源. 合肥市2014~2016年大气污染物PM2.5对居民循环系统疾病死亡效应的时间序列分析[J]. 山东大学学报 (医学版), 2018, 56(11): 48-52. |
[9] | 游颖琦,朱晶颖,张旭辉,张熙,周伟杰. 无锡市大气污染对成人内科门诊量影响的时间序列研究[J]. 山东大学学报 (医学版), 2018, 56(11): 53-60. |
[10] | 陈浪,赵川,陈凤格,白萍. 石家庄市大气颗粒污染物浓度对儿童呼吸系统疾病门诊量的影响[J]. 山东大学学报 (医学版), 2018, 56(11): 68-75. |
[11] | 肖长春,唐静,李玉荣,翟金霞. 合肥市空气污染与某儿童医院肺炎门诊量关系的时间序列分析[J]. 山东大学学报 (医学版), 2018, 56(11): 76-83. |
[12] | 孙湛,刘仲,张鑫,于志刚,李新伟,崔亮亮,张谊,刘岚铮. 济南市空气细颗粒物浓度和金属及类金属元素变化趋势和预测[J]. 山东大学学报 (医学版), 2018, 56(11): 123-129. |
[13] | 王宁, 丁国永, 高璐, 李杰, 李学文. 气象因素对平江县慢支敏感人群慢支死亡率的影响[J]. 山东大学学报(医学版), 2015, 53(7): 92-96. |
[14] | 孙成瑶,唐大镜,陈凤格,赵川,关茗洋. 2016~2020年石家庄市大气PM2.5化学成分变化趋势及健康风险评估[J]. 山东大学学报 (医学版), 2021, 59(12): 78-86. |
[15] | 翟一凡,王兆军,白硕鑫,林少倩,王方怡,杜爽,王志萍. 孕期PM10和PM2.5暴露对新生儿出生体质量的影响[J]. 山东大学学报 (医学版), 2021, 59(8): 99-106. |
|