预测分析显示，由于气候变化，不列颠哥伦比亚省的热浪导致的热相关死亡人数有所增加

《SCIENCE ADVANCES》：Forecast attribution reveals enhanced heat mortality from climate change in British Columbia heatwave

　　本研究的摘要：通过使用欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的集成预报系统，分析2021年加拿大BC省西北太平洋极端高温事件中气候变化的健康影响。结果显示，在当前气候条件下，超额死亡风险可达31%，气候变化的归因比例在3天（11%-15%）和11天（16%-31%）时间尺度下显著增加，证实天气预报模型在事件归因中的可靠性及政策应用价值。

　　2021年，加拿大经历了全球范围内最极端的热浪之一，这一事件不仅打破了历史记录，还对人类健康造成了严重影响。研究者们采用天气预报模型，分析了这一热浪对人类健康的影响是否可归因于气候变化。他们模拟了热浪在当前气候条件下的情况，以及在没有人类活动影响的“前工业时代”和未来气候条件下的情况，以此来比较不同情境下的健康影响。研究结果表明，即便是在当前的气候条件下，热浪导致的死亡人数仍可能比实际观察到的高30%。而在“前工业时代”条件下，热浪造成的死亡人数可能比实际观察到的低11%至15%。若将同样的热浪事件置于未来气候条件下，其导致的死亡人数可能会增加16%至31%。这些结果说明了人类活动对极端气候事件所带来的健康风险的显著影响。

在分析过程中，研究者采用了不同的初始化时间，以反映对热浪影响的不同条件化程度。3天的初始化时间代表了高度条件化的模型运行，它模拟的是热浪期间气象系统已处于极端状态。而11天的初始化时间则代表了更广泛的模型运行，其气象系统变化更为多样。通过这些不同的模型运行，研究者能够获得不同时间尺度下的健康影响预测，为政策制定者和地方卫生服务提供不同的情境下的风险评估。

这项研究的意义在于，它不仅揭示了气候变化对极端天气事件的健康影响，还展示了天气预报模型在极端事件归因分析中的优势。与传统的气候模型相比，天气预报模型具有更高的分辨率和更精确的物理过程模拟能力，因此在极端天气事件的归因分析中更具可靠性。此外，由于天气预报模型的初始条件更为精确，它们通常不需要像气候模型那样进行大量的偏差校正，这有助于减少归因分析中的不确定性。

研究结果对于卫生服务规划和政策制定具有重要的实际意义。地方卫生服务在面对极端天气事件时，往往面临资源有限的挑战。通过使用天气预报模型进行归因分析，卫生服务部门可以获得更精确的健康影响预测，从而更有针对性地申请资金支持。例如，如果某一地区的热浪预测表明未来的死亡人数将显著增加，那么该地区可以据此向中央政府申请更多的资源用于预防和应对措施。这种基于预测的归因框架还能够帮助卫生服务部门在不同时间尺度上进行风险评估，从而更好地平衡资源分配与潜在健康风险。

此外，这项研究也对极端天气事件的归因分析方法进行了改进。传统上，归因分析往往依赖于气候模型，这些模型在区域尺度上的表现可能不如天气预报模型。因此，研究者采用了一种新的方法，将天气预报模型用于极端事件的归因分析。这种方法不仅能够提供更准确的健康影响预测，还能够帮助政策制定者更好地理解气候变化对未来极端天气事件的影响，从而制定更加有效的应对策略。

研究者还发现，不同地区对温度变化的反应存在差异。例如，在温哥华地区，温度与死亡率之间的关系呈现出明显的非线性特征，而其他地区如汤普森/卡尔博地区和南温哥华岛则没有显示出这种关系。这种差异可能是由于地区之间的气候特征、人口结构、城市热岛效应以及医疗资源分布等因素造成的。研究者指出，这种非线性关系在未来的极端天气事件中可能会更加明显，因此需要更加细致的分析和预测。

总的来说，这项研究为理解气候变化对极端天气事件的影响提供了新的视角和方法。通过使用天气预报模型进行归因分析，研究者能够更准确地评估极端天气事件对人类健康的潜在影响，并为政策制定者和卫生服务部门提供有力的数据支持。此外，这项研究还强调了在不同时间尺度上进行归因分析的重要性，以及如何利用这些信息来优化资源分配和风险管理策略。随着气候变化的持续发展，这样的研究对于全球范围内的公共卫生管理和政策制定具有重要的参考价值。