【文献汇总】气候变化风险早期预警系统相关研究

全球气候变化的加剧导致极端天气事件频发，对人类社会造成了巨大影响。为了有效应对这一挑战，联合国秘书长古特雷斯发起了“全民早期预警倡议”（EW4ALL），旨在推动全球早期预警系统的建设和完善。早期预警系统通过提供及时、准确的预警信息，帮助人们提前采取防范措施，从而有效减少极端天气事件造成的人员伤亡和财产损失。然而当前在极端天气及灾害风险评估、预警系统阈值确定、预警系统体系构建、预警效果评估等方面仍然存在一系列问题。

关键词：预警系统 仙台减灾框架 多层级治理体系 灾害风险管理

期刊名：International Journal of Disaster Risk Science

期刊月份：2015年6月

摘要：2015年3月，第三届联合国世界减灾大会在日本仙台举行，会议就指导未来15年减灾政策和实践的新框架达成一致。2015-2030年仙台减少灾害风险框架（SFDRR）未对重要的实施问题作出具体规定，可能为复杂的多层级治理体系在应对危害和灾害事件时既带来问题，也带来机遇。如果将预警系统（EWS）纳入发展和救灾恢复规划的主流，将为实现《仙台减少灾害风险框架》的许多目标提供重要机遇。我们对比分析了在巴基斯坦人口稠密的印度河流域社区与非洲萨赫勒人口稀少的草原地区利用水文气象预警系统为旱灾和洪灾做准备的复杂性。多层级治理体系往往受到自上而下、以技术为中心、集中管理的偏见主导，在应对边缘地区和弱势群体的需求方面存在很大困难。以人为本、自下而上的方法将拥有当地知识的分散社区纳入均衡的多层级灾害风险管理和治理结构中，这将大大增加实现《仙台减少灾害风险框架》减灾目标的机会。

原文链接：

https://link.springer.com/article/10.1007/s13753-015-0048-3

关键词：登革热 预测模型 预警系统 应急响应 LASSO方法 新加坡

期刊名：Environmental Health Perspective

期刊月份：2015年12月

摘要：背景：新加坡拥有热带雨林气候，城市化进程迅速，人口结构和生态环境不断变化，因此登革热流行。上一次大规模爆发是在2013年，共报告了22170例病例。由于没有可用的疫苗，媒介控制是预防登革热的关键方法。目标：我们旨在预测新加坡登革热疫情的演变，以便对疫情爆发提供早期预警，并促进公共卫生部门采取应对措施以缓解即将到来的疫情。方法：我们使用LASSO方法开发了一系列统计模型，以预测未来3个月内登革热病例报告的每周发病率。该预测工具使用了多种数据流，并每周进行更新，包括最近的病例数据、气象数据、媒介监测数据和基于人口的全国统计数据。通过将LASSO方法与已提出的用于模拟登革热病例数据的替代方法（SARIMA模型和逐步线性回归模型）进行比较，并对新加坡有记录以来最大规模的2013年登革热疫情进行实地测试，评估了预测方法的性能。结果：使用LASSO方法得出的模型，我们获得了3个月滞后的具有操作实用性的预测结果。基于平均绝对百分比误差，LASSO方法提供的预测结果比我们评估的其他方法更准确。我们通过提供2013年疫情预测，以提前准备疫情应对措施，展示了该方法在新加坡登革热控制计划中的实用性。结论：使用机器学习方法（如LASSO）构建的统计模型有可能显著改善登革热等反复爆发的传染病的预测技术。

原文链接：

https://ehp.niehs.nih.gov/doi/10.1289/ehp.1509981

关键词：气候变化 弧菌感染 海面温度 早期预警系统 环境适应性

期刊名：Environmental Health Perspective

期刊月份：2017年10月

摘要：背景：某些弧菌种类具有致病性，在低至中等盐度的海水中无处不在，并随着海面温度（SST）的升高而繁盛。目标：我们的目标是在气候变化情景下监测并预测海洋条件对弧菌感染的适宜性。方法：欧洲疾病预防与控制中心（ECDC）开发了一个平台（即ECDC弧菌地图查看器），利用遥感海面温度和盐度数据来监测沿海水域对弧菌种类的环境适宜性。我们开展了一项瑞典病例的病例交叉研究，通过条件逻辑回归来确定海面温度与弧菌感染之间的关系。我们针对代表性浓度路径RCP 4.5和RCP 8.5情景，制定了弧菌感染的气候变化预测。结果：2014年7月，ECDC弧菌地图查看器在波罗的海检测到了对弧菌种类环境适宜的区域，与此同时，瑞典的病例数激增，并出现了一例死亡。在16℃的阈值下，弧菌感染的估计暴露-反应关系显示，滞后2周时的RR=1.14（95%CI：[1.02, 1.27]；p=0.024）；超过这一海面温度阈值后，估计风险依次增加。在RCP 4.5和RCP 8.5情景下的海面温度气候变化预测表明，夏季月份将呈现明显的上升趋势，并且未来几十年这些感染的相对风险将增加。结论：随着21世纪气候变化导致弧菌感染风险进一步增加，该平台可以作为早期预警系统。

原文链接：

https://ehp.niehs.nih.gov/doi/10.1289/EHP2198

关键词：基于社区的早期预警系统 减少灾害风险 脆弱性 韧性 洪水 尼泊尔

期刊名：International Journal of Disaster Risk Reduction

期刊月份：2018年9月

摘要：本文质疑了以动员韧性为目标的社区预警系统（CBEWS）的潜在假设和物质效应。基于对尼泊尔下卡纳利河（Karnali River）流域由发展组织“实践行动”（PA）发起的社区预警系统覆盖社区的为期五个月的实地调查，本文探讨了即使是以韧性为框架的最具善意的干预措施所伴随的参与式逻辑所固有的风险。这些风险包括：当韧性逻辑中固有的假设被应用于如社区预警系统等具体项目时，可能会在无意识中将脆弱性视为自然状态，并以赋权之名将自我安全保障的责任个体化。在此过程中，它们可能为政府忽视边缘化公民提供借口。如果参与式干预忽视了脆弱性的结构性维度，并且没有平衡对社区提出的要求与努力使政府为保护其脆弱公民而承担责任，这种情况就可能发生。实践行动的社区预警系统是一个特别有启发性的案例，可用于研究这些问题，因为除了具有代表旨在增强社区抗灾韧性的类似举措的非预期副作用之外，实践行动还通过与尼泊尔政府的合作积极努力，让国家参与解决方案的制定。因此，实践行动的社区预警系统既可以突显出以韧性为框架的任何减灾项目可能对社区产生的非预期影响所带来的担忧，也可以为如何在艰难的政治环境中行进的类似组织提供一个与政府合作并赋予其更大责任的范例。

原文链接：

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212420918302103

关键词：早期预警与监测 公众参与 通过网络获得数据和模型结果 风险沟通 洪水风险管理

期刊名：International Journal of Disaster Risk Reduction

期刊月份：2018年10月

摘要：本文回顾了近期水文风险评估、沟通与预警系统的发展，并提出了一个框架，旨在将传统预警与监测系统观念重塑为参与式观念。该新框架是针对洪水风险（包括多种洪水灾害）开发的，并采用了北欧和其他欧洲国家的一些实例。研究表明，在灾害风险减少（DRR）周期的各个阶段都存在公众参与的可能性，这有助于加强风险沟通与意识提升。通过网络访问水文数据和全国建模结果，可以支持流域尺度洪水风险的适应性和综合管理及学习。这有助于找到具有成本效益且与其他政策目标协同的解决方案。研究展示了北欧国家的社会媒体和数字化举措如何支持通过网络访问历史数据、实时预测和气候预测。此外，通过网络访问数据和模型结果还可以为利益相关者互动和合作规划及决策提供连贯、综合的平台，从而整合灾害和风险知识。通过适当分析风险区域、权衡不同解决方案的成本与效益，以及优化流域尺度的气候变化适应措施，这可以提高社会韧性和跨社区及部门边界的洪水风险评估能力。

原文链接：

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212420917301553

关键词：热浪 热健康预警系统 温度阈值 上海

期刊名：Science of The Total Environment

期刊月份：2020年5月

摘要：为了应对日益频繁的热浪，近年来，各种区域或国家高温健康预警系统（HHWSs）作为适应措施被开发出来。由于“热事件”或“热浪”没有统一定义，人类健康对极端天气的耐受性也没有量化阈值，因此采用了多种方法来发布预警。在受影响严重的地区，这些预警系统的性能很少用实际的高温健康数据，尤其是发病率数据来评估。在本研究中，我们根据中国疾病预防控制中心收集的高温相关疾病数据评估了上海HHWS的性能，然后对上海HHWS、中国气象局HHWS、中国热浪指数国家标准、美国国家气象局采用的热指数以及世界气象组织建议的定义进行了比较分析，以了解它们在上海应用的潜在性能，并评估了所采用的温度阈值和不同气象指数。结果表明：（1）在研究期间，上海50%的高温相关疾病和58.2%的高温相关死亡发生在未发布高温预警的日期；（2）对于当前设定的35℃阈值，单一的温度指标优于温度-持续时间双参数方法；（3）与现有研究不同，虽然婴儿和老年人被认为是易受高温影响的人群，但本研究发现，在炎热天气中，年轻和中年男性患上高温相关疾病的几率更高。更详细的分析表明，需要定期评估和修订高温健康预警系统的性能，所使用的预警阈值必须本土化，以反映公众对高温的耐受性，并解决目标人群的脆弱性问题。温度是高温相关发病率和死亡率分析中的主要阈值。虽然降低温度阈值肯定会增加预警频率和社会经济成本，但也可能导致预警疲劳。这两个方面的权衡对于设计和改进HHWS的决策者和其他利益相关者至关重要。

原文链接：

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048969720303934

关键词：早期预警系统 综合计划 气候变化与健康

期刊名：Environmental Research

期刊月份：2020年8月

摘要：气候变化引发或加剧了多种对健康产生直接或间接影响的暴露因素。为了应对这些暴露因素带来的风险，已经建立了早期预警系统，以便及时启动行动计划，将健康影响降到最低。这些计划通常单独实施。虽然它们在减少健康影响方面（如高温计划）取得了良好效果，但通常未能解决各种与气候相关或由气候加剧的暴露因素之间的协同作用。由于这些暴露因素往往同时发生，如果预防工作中未能将它们整合起来，可能会影响其有效性和覆盖范围。因此，有必要对气候变化对人群健康的多种影响采取综合方法。本文提出了如何将这些计划整合起来的建议。拟议的综合计划将分为四个阶段。第一阶段将基于早期预警系统，启动与某些情况下可能造成的健康影响相关的不同现有单独计划，并在可能的情况下实施纠正措施。第二阶段将尝试根据所选的不同健康指标，量化事件预期对健康的影响。第三阶段将根据第二阶段的规定，通过人群警报和咨询以及额外的社会和医疗服务，启动措施以将健康影响降到最低。第四阶段将与流行病学监测相关，以便评估启动计划的效果。我们认为，这种综合方法应扩展到所有与气候变化相关的公共卫生干预措施中。

原文链接：

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0013935120305168

关键词：人工智能 预警系统 洪水风险 深度学习 时空注意力机制

期刊名：International Journal of Disaster Risk Reduction

期刊月份：2024年2月

摘要：随着气候变化的加剧，导致洪水的极端降雨事件发生的频率越来越高。因此，开发并实施有效的洪水预测模型至关重要，这些模型能够提前了解洪水风险的严重程度，并使决策者能够采取预防和应对措施，从而减少人员伤亡。本研究与台湾“国家防灾科技中心”（NCDR）合作，利用深度学习技术结合注意力机制，建立了一个数据驱动的洪水预测框架，该框架可以作为洪水灾害的预警系统。该整体框架利用来自一系列洪水传感器的历史洪水深度数据，同时结合从KRID（综合雷达-雨量计数据估算降雨量）观测到的降雨数据中提取的额外特征，分为两个阶段。第一阶段是使用基于分类的随机森林算法建立的洪水事件检测模型。第二阶段是洪水深度预测模型，该模型利用时空注意力机制与变换门控长短期记忆（LSTM）相结合。这种新颖的模型被称为时空注意力变换门控LSTM（STA-TGLSTM），能够预测未来三小时内的洪水水位。在台湾彰化县进行的实证研究中，与基线机器学习模型相比，STA-TGLSTM在预测未来三小时洪水水位方面实现了最低的均方根误差（RMSE）损失。值得注意的是，当应用STA-TGLSTM时，对洪水传感器深度进行第一小时（T+1）预测的准确率达到了76%。与传统水文模型相比，该数据驱动模型具有更高的计算效率，能够在几秒钟内提供未来洪水深度的信息。此外，如实证研究所示，通过可视化时空注意力机制的权重值，可以轻松获得有关每个洪水传感器与时空变量之间关系的宝贵见解。

原文链接：

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212420924000256

关键词：湿热 高温预警系统 公共卫生 城市热岛效应 日本

期刊名：Environmental Research Letters

期刊月份：2024年4月

摘要：2021年，日本政府将国家高温健康预警系统（HHWS）的暴露指标从气温更改为湿球黑球温度（WBGT），这反映了人们对日益加剧的湿热应激问题的担忧日益加重。然而，在热浪警报和高温健康应用中，将气温和湿度结合起来的热应激指标（HSI）的优势仍需进一步明确验证。在此，我们利用新冠肺炎疫情爆发前的最新流行病学数据（2015-2019年），考察了修订后的日本47个都道府县HHWS的合理性。具体而言，我们研究了不同HSI在模拟不同疾病（如全因疾病、循环系统疾病、呼吸系统疾病和中暑）和不同年龄段导致的死亡率和发病率方面的预测能力。我们的研究结果表明，HSI在识别强烈热应激期方面存在显著差异，如果采用不同指标，可能会导致HHWS的启动日期有所不同。虽然HSI在模拟日死亡率方面表现出相当的性能，但我们的分析表明，在日发病率预测中使用WBGT具有明显优势，且WBGT的准赤池信息准则（quasi-Akaike Information Criterion）远低于之前使用的气温。WBGT在模拟全因疾病、非外部原因疾病以及与中暑相关的发病率方面的优势是一致的。总体而言，本研究强调了将HSI纳入热应激早期预警中的实用性，并为完善HHWS以减轻未来气候变化下热应激对健康的影响提供了重要见解。

原文链接：

https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1748-9326/ad3a81

关键词：腹泻早期预警系统 时间序列神经网络 气候变化 亚太地区 腹泻

期刊名：Environmental Research Letters

期刊月份：2024年10月

摘要：当前的气候多变性和变化正在加剧全球腹泻病的负担。为了指导公共卫生决策并增强社区对气候变化带来的健康威胁的抵御能力，需要建立具有足够提前量（数周至数月）的有意义的预警系统。为此，我们训练了多种机器学习模型，利用温度、降水量、以往疾病发病率以及厄尔尼诺-南方涛动阶段来预测尼泊尔（2002-2014年）、中国台湾（2008-2019年）和越南（2000-2015年）的腹泻病发病率。我们还比较了浅层时间序列神经网络（NN）、随机森林回归器、人工神经网络、梯度提升回归器和基于长短期记忆的方法在预测多个国家腹泻病负担方面的有效性。我们使用测试数据集评估了模型性能，并评估了每个地区现有数据的最后一年预测的腹泻病发病率的准确性。我们的结果表明，即使在大多数低收入和中等收入国家可能出现的没有最新疾病监测数据的情况下，我们基于历史数据的神经网络预警系统也表现良好。然而，未来研究需要在现实环境中对这类预警系统进行前瞻性评估。

原文链接：

https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1748-9326/ad8366

关于我们

点击下方 “阅读原文” 访问文章源链接