2024年11月5日，2024年度《柳叶刀人群健康与气候变化倒计时》报告发布会暨气候变化与人群健康高峰论坛成功召开。本文为中国科学院院士、兰州大学教授、发展中国家科学院院士黄建平教授在高峰论坛上发表的主旨报告《极端天气的健康效应》。
黄建平
中国科学院院士、兰州大学教授、发展中国家科学院院士
极端天气的健康效应
黄建平
研究背景与意义
随着全球气候变化逐渐加剧，导致了物种迁徙、病毒外溢等现象，并且在将来还会加速，近几年暴发的新冠肺炎、猴痘、不明原因儿童肝炎等疾病都预兆着未来多种流行病会同时发生。随着气候变暖，原来在热带的病毒可能向中高纬度地区不断延伸，总而言之当前气候变化正在创造一个传染病危机的时代。
疫情预测模型与归因方法研究
在此背景下，我们团队通过构建传染病模型研究不同情形下传染病的传播机理以及相应的防治政策等，同时用该模型进行归因分析。2020年在兰州大学建立了《新冠肺炎疫情全球预测系统》，并且对全球180个国家进行逐月、逐日的业务化预测，平均准确率达到80%以上。
“动力与统计方法相结合”这个思想在天气预报研究中比较普遍，而“动力-人工智能”这个模型的主要特点是我们把动力机制与人工智能相结合，用人工智能的方法反演传统模型的参数，如果已知一个地区的发病人数以及环境条件以后，就可以很好地对这个区域的疫情进行预报，做到每一个地区模型都是唯一独特的。这一方法叫做DAI方法，即用人工智能估算反演参数，将动力方法和人工智能相结合，这个模型现在也在不断推广，希望能够对在各种传染病的预报中有效应用。
图1 归因方法在流行病学研究中的应用
极端暴雨对传染病的影响
这部分，我主要汇报印度的事例。印度2020年夏季经历了第一波新冠疫情感染高峰，2021年3月又一次达到峰值。第一次高峰和洪水有关，当时新冠疫情很严重，但是很多民众在逃难，自然也不会戴口罩，也没有任何防护措施。第二次是一次宗教集会，大家都下水游泳，造成大量人群聚集，这两次事件造成印度新冠传染异常高峰，而且2021年3月的日新增确诊病例占全球57%。
图2 印度两次新冠疫情感染高峰归因分析
总结一下就是水体传播与人员聚集导致了印度新冠疫情病例数增加了6倍，地表水微生物污染为未来传染病生物大流行发出警告，黄院士团队根据这项研究建议亟需提前制定极端天气期间有针对性的流行病防范计划，特别是增加污水的监测，相比在空气中进行监测要更容易。
热浪天气对传染病的影响
2022年夏季全球新冠疫情形势急转直下，多数国家病例数增加，高温区病例数增加非常明显，但是与之前的研究发现不符，一般而言高温和紫外线可以衰减大气中颗粒的活性，会导致传染病传播减弱，比如SARS期间，夏季病例数就变少。但为什么2022年韩国首尔以及全球疫情都明显增加？通过研究发现全球夏季疫情高发地区和夏季热浪发生地区的分布较为一致，大多数地区热浪期间病例数显著升高。
图3 高温热浪对新冠疫情暴发的影响
寒潮天气对传染病的影响
这部分我举的主要例子是2022年封控措施即将结束时，我国出台了“二十条”和“新十条”政策，将疫情防控的工作重心由防控感染转为医疗救治。先看一个例子，2020年12月，在严格的疫情管控下，黑河在冬季呈现了新冠疫情小规模暴发，通过研究发现，主要是俄罗斯临近黑河的一个小城暴发疫情以后，病毒通过大气中的气溶胶借助寒潮快速传播到黑河，造成了黑河新冠疫情的小规模暴发。
图4 寒潮天气对新冠疫情暴发的影响
总结与展望
我们提出了一种很有效的方法，对多种极端天气灾害的健康影响效应进行归因分析，同时建议对各种极端天气进行量化分析的同时建立多灾种影响效应及其应对政策清单。对流感、登革热、疟疾、鼠疫、霍乱等多种疾病进行系统深入分析，确定不同气象要素、空气污染及极端天气事件对其流行趋势的时空影响，为应对未来新发传染病提前做好准备。同时要加强对环境中病原微生物的监测与研究，厘清环境、气候变化与传染病暴发的相互作用，为制定传染病环境传播管控方案提供更全面的科学依据。目前在环境中开展传染病监测相对缺乏。
我的报告就到这里，谢谢大家！
中文报告全文 | 2024年柳叶刀人群健康与气候变化倒计时中国报告：开启低碳健康新征程 执行摘要 | 2024年柳叶刀人群健康与气候变化倒计时中国报告：开启低碳健康新征程 2024年度《柳叶刀人群健康与气候变化倒计时报告》在京发布
