在全球气候变化的背景下，国内外有许多文献研究了高温、低温和极端气温事件（热浪、寒潮等）与人群健康的关系。近年来，研究者们开始关注短时间气温变异对人群健康的影响，短时气温变异可分为日内变异与隔日变异，目前日内气温变异与人群健康的研究较多, 常用的指标为日夜温差（DTR :最高气温与日最低气温之差)。而对于隔日气温变异，以往的大部分研究都是采用隔日温差 (TCN :日平均气温与前一天的日平均气温之差)与气温变异（TV:两日的每日最高气温与最低气温的标准差）这两个指标来评价短时的气温变异情况。TCN揭示了不同方向的温度变异对人群健康的影响[1,2]，但它只考虑了日间平均温度之差，却忽视了日夜间气温高低的变化，可能无法真实地反映隔日的气温变异，而TV则忽略了隔日气温变异的方向。例如，昨天最高和最低气温是30℃和25℃，今天最高和最低气温为34℃和28℃，明天最高和最低气温是32℃和29℃，今明两天（48h） 气温变异经历了一个气温上升（34-25=9℃）、下降（28-34=-6℃）、上升（32-28=4℃）、下降（29-32=-3℃）过程，而且气温上升和下降过程可能导致的健康效应也会有所不同。
在此背景下,我院陈思齐在探究隔日气温指标的研究中[3]，创新性地提出一个同时考虑气温变异大小、方向以及健康效应的指标—隔日气温总变异（TTV)。那么TTV是如何计算的呢? 首先我们需要把隔日温度变异分解为两部分:DTR与NTR（NTR;日最低气温与前一日最高气温之差）,然后利用分布滞后非线性模型得到DTR、NTR与人群YLL率（寿命损失年率：用YLL值除以各个区县的人口数）的暴露-反应关系及归因YLL率，最后将各自的YLL率作为计算权重计算得到TTV。
我们从该研究的结果可知（1）三个温度变异指标存在相关性，TCN（隔日温差）与TV（气温变异）和TTV（隔日气温总变异）的相关性较低（r=0.0979，r=0.088），而TV与TTV的相关性系数达到了0.89，相关性较强.（2）TCN与YLL率的暴露-反应关系不存在统计学意义，从图1我们可以发现，TV和TTV与YLL率的暴露-反应关系均呈类似“U”型关系，这提示过低或过高的TV和 TTV均会增加人群的YLL率，也就是说，当TV或TTV高于或低于某一段阈值时，会增加人群的死亡负担。（3）虽然TTV与TV有强相关性，但TTV 不仅考虑了隔日温度变异的程度，还考虑了日夜间两个不同的气温变化方向的效应的差别，因此TTV比TV更为合适。（4）由表1可知，在极端范围，极端低（P5节点）时TTV对应的YLL率为2.1×10-5，TV对应的YLL率为1.0×10-5；极端高（P95节点）时TTV对应的YLL率为4.1×10-5，TV对应的YLL率为3.0×10-5。也就是说，在极端范围，TTV的健康效应比TV的稍高，而TTV又考虑到了气温变异方向的作用，那么这一结果也符合了气温变异方向会影响人群健康效应的假设。
综上可知，隔日气温总变异（TTV）作为评价隔日气温变异对健康效应的新指标，综合考虑了气温变异的方向和程度，更能够准确地揭示隔日气温变异对死亡的影响。
图1 不同隔日温度变异指标与YLL率的暴露-反应关系
表1 各个隔日温度变异指标在极端低/高和中等低/高节点导致的YLL率（×10-5,95%CI）
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指标 Index |
极端低（P5） Extreme low |
中等低（P25） Moderate low |
中等高（P75） Moderate high |
极端高（P95） Extreme high |
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TCN |
23.0(-18.1-64.1) |
15.0(-15.0-45.1) |
11.6(-9.6-32.8) |
6.4(-8.5-21.1) |
|
TV |
1.0(0.1-1.9) |
0.5(-0.7-1.6) |
3.0(1.8-4.1) |
3.1(1.2-5.1) |
|
TTV |
2.1(0.2-4.0) |
0.3(-0.1-0.7) |
2.9(1.5-4.3) |
4.1(2.3-5.8) |
参考文献
[1]GUO Y,BARNETT A G,YU W,et al. A large change in temperature between neighbouring days increases the risk of mortality[J].PLoS One,2011,6(2):e16511.
[2]ZHAN Z,ZHAO Y,PANG S,et al. Temperature change between neighboring days and mortality in United States :a nationwide study[J]. Sci Total Environ, 2017, 584 - 585:1152-1161.
[3]陈思齐,许燕君,胡建雄,等.用不同指标度量的隔日气温变异对居民寿命损失年影响的比较研究[J].环境与职业医学,2020,37(7):5-11.
