Риски смерти, связанные с температурами: Влияние различных источников климатических данных в регионах России в 2004–2019 гг.

Файл статьи: 
Иконка PDF health-risk-analysis-2025-2-3.pdf
УДК: 
612.014.43
DOI: 
10.21668/health.risk/2025.2.03
Авторы: 

М.Р. Максименко

Организация: 

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ), Российская Федерация, 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, 11

Аннотация: 

В условиях климатических изменений и усиления теплового стресса возрастает необходимость изучения зависимости смерти от температур воздуха. Для проведения таких исследований необходимы многолетние временные ряды агрегированных оценок температур. Для большей части стран мира существует два основных типа источников данных о температурах: наземные метеорологические наблюдения и растровые данные. Первые более точно отражают местную специфику, не всегда обеспечивают полное покрытие территории. Растровые данные позво-ляют охватить всю территорию, но не всегда учитывают локальные микроклиматические особенности. В данной работе проводится сравнение этих источников данных для анализа ассоциации смертности с температурой на примере регионов России.

Для оценки зависимости «доза – эффект» использовалась двухуровневая модель. На первом уровне зависимости смертности от температур по регионам рассчитаны при помощи модели с распределенными лагами. На втором уровне обобщенные оценки получены при помощи метарегрессии со случайными эффектами.

Зависимость смертности от температур в России демонстрирует типичную форму J-образной кривой с более высокими рисками, связанными с холодом. При этом при использовании растровых данных смертность, связанная с жарой, была выше, чем на основе данных метеорологических наблюдений. Как правило, температуры с минимальными рисками смерти находятся между 15 и 20 °C, причем в более теплых регионах эти значения оказывались выше.

Полученные результаты показывают общую сопоставимость растровых и точечных данных для анализа смертности. Тем не менее в ряде регионов, в первую очередь в крупных и малонаселенных, в силу различных причин наблюдались расхождения в оценках.

Ключевые слова: 
изменение климата, атмосферный реанализ, температура воздуха, температурный стресс, растровые данные, наземные метеорологические наблюдения, смертность населения, регионы РФ
Максименко М.Р. Риски смерти, связанные с температурами: влияние различных источников климатических данных в регионах России в 2004–2019 гг. // Анализ риска здоровью. – 2025. – № 2. – С. 30–45. DOI: 10.21668/health.risk/2025.2.03
Список литературы: 
  1. Meehl G.A., Tebaldi C. More Intense, More Frequent, and Longer Lasting Heat Waves in the 21st Century // Science. – 2004. – Vol. 305, № 5686. – P. 994–997. DOI: 10.1126/science.1098704
  2. Projections of temperature-related excess mortality under climate change scenarios / A. Gasparrini, Y. Guo, F. Sera, A.M. Vicedo-Cabrera, V. Huber, S. Tong, M. de Sousa Zanotti Stagliorio Coelho, P. Hilario Nascimento Saldiva [et al.] // Lancet Planet. Health. – 2017. – Vol. 1, № 9. – P. e360–e367. DOI: 10.1016/S2542-5196(17)30156-0
  3. Estimating future heat-related and cold-related mortality under climate change, demographic and adaptation scenarios in 854 European cities / P. Masselot, M.N. Mistry, S. Rao, V. Huber, A. Monteiro, E. Samoli, M. Stafoggia, F. de'Donato [et al.] // Nat. Med. – 2025. – Vol. 31, № 4. – P. 1294–1302. DOI: 10.1038/s41591-024-03452-2
  4. Basu R. High ambient temperature and mortality: a review of epidemiologic studies from 2001 to 2008 // Environ. Health. – 2009. – Vol. 8. – P. 40. DOI: 10.1186/1476-069X-8-40
  5. Kovats R.S., Hajat S. Heat Stress and Public Health: A Critical Review // Annu. Rev. Public Health. – 2008. – Vol. 29. – P. 41–55. DOI: 10.1146/annurev.publhealth.29.020907.090843
  6. Cardiorespiratory effects of heatwaves: A systematic review and meta-analysis of global epidemiological evidence / J. Cheng, Z. Xu, H. Bambrick, V. Prescott, N. Wang, Y. Zhang, H. Su, S. Tong, W. Hu // Environ. Res. – 2019. – Vol. 177. – P. 108610. DOI: 10.1016/j.envres.2019.108610
  7. Revich B., Shaposhnikov D. The influence of heat and cold waves on mortality in Russian subarctic cities with varying climates // Int. J. Biometeorol. – 2022. – Vol. 66, № 12. – P. 2501–2515. DOI: 10.1007/s00484-022-02375-2
  8. Ревич Б.А., Шапошников Д.А. Изменения климата, волны жары и холода как факторы риска повышенной смертности населения в некоторых регионах России // Проблемы прогнозирования. – 2012. – № 2 (131). – С. 122–139.
  9. Mortality Related to Air Pollution with the Moscow Heat Wave and Wildfire of 2010 / D. Shaposhnikov, B. Revich, T. Bellander, G. Bero Bedada, M. Bottai, T. Kharkova, E. Kvasha, E. Lezina [et al.] // Epidemiology. – 2014. – Vol. 25, № 3. – P. 359–364. DOI: 10.1097/EDE.0000000000000090
  10. What is cold-related mortality? A multi-disciplinary perspective to inform climate change impact assessments / K. Arbuthnott, S. Hajat, C. Heaviside, S. Vardoulakis // Environ. Int. – 2018. – Vol. 121, Pt 1. – P. 119–129. DOI: 10.1016/j.envint.2018.08.053
  11. Mortality risk attributable to high and low ambient temperature: a multicountry observational study / A. Gasparrini, Y. Guo, M. Hashizume, E. Lavigne, A. Zanobetti, J. Schwartz, A. Tobias, S. Tong [et al.] // Lancet. – 2015. – Vol. 386, № 9991. – P. 369–375. DOI: 10.1016/S0140-6736(14)62114-0
  12. Barnett A.G., Tong S., Clements A.C.A. What measure of temperature is the best predictor of mortality? // Environ. Res. – 2010. – Vol. 110, № 6. – P. 604–611. DOI: 10.1016/j.envres.2010.05.006
  13. Do Biometeorological Indices Improve Modeling Outcomes of Heat-Related Mortality? / P. Vaneckova, G. Neville, V. Tippett, P. Aitken, G. Fitzgerald, S. Tong // Journal of Applied Meteorology and Climatology. – 2011. – Vol. 50, № 6. – P. 1165–1176. DOI: 10.1175/2011JAMC2632.1
  14. Определение порогов температурно-зависимой смертности на основе универсального индекса теплового комфорта – UTCI / Н.В. Шартова, Д.А. Шапошников, П.И. Константинов, Б.А. Ревич // Анализ риска здоровью. – 2019. – № 3. – С. 83–93. DOI: 10.21668/health.risk/2019.3.10
  15. Evaluation of the ERA5 reanalysis-based Universal Thermal Climate Index on mortality data in Europe / A. Urban, C. Di Napoli, H.L. Cloke, J. Kyselý, F. Pappenberger, F. Sera, R. Schneider, A.M. Vicedo-Cabrera [et al.] // Environ. Res. – 2021. – Vol. 198. – P. 111227. DOI: 10.1016/j.envres.2021.111227
  16. Revich B., Shaposhnikov D. Temperature-induced excess mortality in Moscow, Russia // Int. J. Biometeorol. – 2008. – Vol. 52, № 5. – P. 367–374. DOI: 10.1007/s00484-007-0131-6
  17. Воздействие высоких температур атмосферного воздуха на здоровье населения в Твери / Б.А. Ревич, Д.А. Шапошников, В.Т. Галкин, С.А. Крылов, А.Б. Черткова // Гигиена и санитария. – 2005. – № 2. – С. 20–24.
  18. Ревич Б.А., Шапошников Д.А., Семутникова Е.Г. Климатические условия и качество атмосферного воздуха как факторы риска смертности населения Москвы // Медицина труда и промышленная экология. – 2008. – № 7. – С. 29–35.
  19. Heat waves in southern cities of European Russia as a risk factor for premature mortality / B.A. Revich, D.A. Shaposhnikov, M.A. Podol’naya, T.L. Khor’kova, E.A. Kvasha // Stud. Russ. Econ. Dev. – 2015. – Vol. 26. – P. 142–150. DOI: 10.1134/S1075700715020100
  20. Ревич Б.А., Шапошников Д.А. Волны холода в южных городах европейской части России и преждевременная смертность населения // Проблемы прогнозирования. – 2016. – № 2 (155). – С. 125–131.
  21. Температура воздуха и смертность: исследование пороговых значений жары и чувствительности населения на примере г. Ростов-на-Дону / Н.В. Шартова, Д.А. Шапошников, П.И. Константинов, Б.А. Ревич // Фундаментальная и прикладная климатология. – 2019. – Т. 2. – С. 66–94. DOI: 10.21513/2410-8758-2019-2-66-94
  22. Волны жары и холода в городах, расположенных в арктической и субарктической зонах как факторы риска повышения смертности населения на примере Архангельска, Мурманска и Якутска / Б.А. Ревич, Д.А. Шапошников, О.А. Анисимов, М.А. Белолуцкая // Гигиена и санитария. – 2018. – Т. 97, № 9. – С. 791–798. DOI: 10.18821/0016-9900-2018-97-9-791-798
  23. Impact of Temperature Waves on the Health of Residents in Cities of the Northwestern Region of Russia / B.A. Revich, D.A. Shaposhnikov, O.A. Anisimov, M.A. Belolutskaya // Stud. Russ. Econ. Dev. – 2019. – Vol. 30, № 3. – P. 327–333. DOI: 10.1134/S1075700719030158
  24. Черных Д.А., Тасейко O.В. Оценка риска повышения смертности от температурных волн для населения города Красноярска // Экология человека. – 2018. – № 2. – С. 3–8. DOI: 10.33396/1728-0869-2018-2-3-8
  25. Григорьева Е.А. Волны тепла на юге Дальнего Востока и здоровье человека // ЗНиСО. – 2017. – № 2 (287). – С. 11–14. DOI: 10.35627/2219-5238/2017-287-2-11-14
  26. Grigorieva E.A. Heat and cold waves at the South of the Russian Far East in 1999–2017 // IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. – 2020. – Vol. 606, № 1. – P. 012016. DOI: 10.1088/1755-1315/606/1/012016
  27. Shaposhnikov D., Revich B. Toward meta-analysis of impacts of heat and cold waves on mortality in Russian North // Urban Climate. – 2016. – Vol. 15. – P. 16–24. DOI: 10.1016/j.uclim.2015.11.007
  28. Otrachshenko V., Popova O., Solomin P. Health Consequences of the Russian Weather // Ecological Economics. – 2017. – Vol. 132. – P. 290–306. DOI: 10.1016/j.ecolecon.2016.10.021
  29. Otrachshenko V., Popova O., Solomin P. Misfortunes never come singly: Consecutive weather shocks and mortality in Russia // Econ. Hum. Biol. – 2018. – Vol. 31. – P. 249–258. DOI: 10.1016/j.ehb.2018.08.008
  30. Comparison of temperature-mortality associations estimated with different exposure metrics / K.R. Weinberger, K.R. Spangler, A. Zanobetti, J.D. Schwartz, G.A. Wellenius // Environ. Epidemiol. – 2019. – Vol. 3, № 5. – P. e072. DOI: 10.1097/EE9.0000000000000072
  31. Evaluating the association between extreme heat and mortality in urban Southwestern Ontario using different tem-perature data sources / K.K. Clemens, A.M. Ouédraogo, L. Li, J.A. Voogt, J. Gilliland, E. Scott Krayenhoff, S. Leroyer, S.Z. Shariff // Sci. Rep. – 2021. – Vol. 11, № 1. – P. 8153. DOI: 10.1038/s41598-021-87203-0
  32. Daly C. Guidelines for assessing the suitability of spatial climate data sets // Int. J. Climatol. – 2006. – Vol. 26, № 6. – P. 707–721. DOI: 10.1002/joc.1322
  33. Spangler K.R., Weinberger K.R., Wellenius G.A. Suitability of gridded climate datasets for use in environmental epidemiology // J. Expo. Sci. Environ. Epidemiol. – 2019. – Vol. 29, № 6. – P. 777–789. DOI: 10.1038/s41370-018-0105-2
  34. Consistency of Temperature and Precipitation Extremes across Various Global Gridded In Situ and Reanalysis Datasets / M.G. Donat, J. Sillmann, S. Wild, L.V. Alexander, T. Lippmann, F.W. Zwiers // J. Climate. – 2014. – Vol. 27, № 13. – P. 5019–5035. DOI: 10.1175/JCLI-D-13-00405.1
  35. Comparison of weather station and climate reanalysis data for modelling temperature-related mortality / M.N. Mistry, R. Schneider, P. Masselot, D. Royé, B. Armstrong, J. Kyselý, H. Orru, F. Sera [et al.] // Sci. Rep. – 2022. – Vol. 12, № 1. – P. 5178. DOI: 10.1038/s41598-022-09049-4
  36. Comparison of Population-Weighted Exposure Estimates of Air Pollutants Based on Multiple Geostatistical Models in Beijing, China / Y. Wu, J. Xu, Z. Liu, B. Han, W. Yang, Z. Bai // Toxics. – 2024. – Vol. 12, № 3. – P. 197. DOI: 10.3390/toxics12030197
  37. Keller J.P., Peng R.D. Error in estimating area‐level air pollution exposures for epidemiology // Environmetrics. – 2019. – Vol. 30, № 8. – P. e2573. DOI: 10.1002/env.2573
  38. Associations between ambient air pollution and daily emergency department attendances for cardiovascular
    disease in the elderly (65+ years), Sydney, Australia / B. Jalaludin, G. Morgan, D. Lincoln, V. Sheppeard, R. Simpson, S. Corbett // J. Expo. Sci. Environ. Epidemiol. – 2006. – Vol. 16, № 3. – P. 225–237. DOI: 10.1038/sj.jea.7500451
  39. A Comparative Analysis of the Temperature‐Mortality Risks Using Different Weather Datasets Across Heterogeneous Regions / E. de Schrijver, C.L. Folly, R. Schneider, D. Royé, O.H. Franco, A. Gasparrini, A.M. Vicedo-Cabrera // GeoHealth. – 2021. – Vol. 5, № 5. – P. e2020GH000363. DOI: 10.1029/2020GH000363
  40. Grigorieva E.A., Revich B.A. Health Risks to the Russian Population from Temperature Extremes at the Beginning of the XXI Century // Atmosphere. – 2021. – Vol. 12, № 10. – P. 1331. DOI: 10.3390/atmos12101331
  41. The effect of temporal data aggregation to assess the impact of changing temperatures in Europe: an epidemiological modelling study / J. Ballester, K.R. van Daalen, Z.-Y. Chen, H. Achebak, J.M. Antó, X. Basagaña, J.-M. Robine, F.R. Herrmann [et al.] // Lancet Reg. Health Eur. – 2023. – Vol. 36. – P. 100779. DOI: 10.1016/j.lanepe.2023.100779
  42. Russian Short-Term Mortality Fluctuations Data Series / A.E. Shchur, S.A. Timonin, E.V. Churilova, E.V. Sergeev, V.V. Sokolova, O.A. Rodina, B.A. Shamsutdinov, D.A. Jdanov, V.M. Shkolnikov // Population and Economics. – 2023. – Vol. 7, № 3. – P. 188–197. DOI: 10.3897/popecon.7.e114628
  43. Inness A., Engelen R., Flemming J. The new CAMS global reanalysis of atmospheric composition: Newsletter [Электронный ресурс] // ECMWF. – 2019. – № 158. – URL: https://www.ecmwf.int/en/newsletter/158/meteorology/new-cams-global-rean... (дата обращения: 11.04.2025).
  44. Gasparrini A. Distributed Lag Linear and Non-Linear Models in R: The Package dlnm // J. Stat. Softw. – 2011. – Vol. 43, № 8. – P. 1–20.
  45. Geographical Variations of the Minimum Mortality Temperature at a Global Scale: A Multicountry Study / A. Tobías, M. Hashizume, Y. Honda, F. Sera, C. Fook Sheng Ng, Y. Kim, D. Roye, Y. Chung [et al.] // Environ. Epidemiol. – 2021. – Vol. 5, № 5. – P. e169. DOI: 10.1097/EE9.0000000000000169
  46. Gasparrini A. Modeling exposure-lag-response associations with distributed lag non‐linear models // Stat. Med. – 2013. – Vol. 33, № 5. – P. 881–899. DOI: 10.1002/sim.5963
  47. Gasparrini A., Armstrong B., Kenward M.G. Multivariate meta‐analysis for non‐linear and other multi‐parameter associations // Stat. Med. – 2012. – Vol. 31, № 29. – P. 3821–3839. DOI: 10.1002/sim.5471
  48. An extended mixed‐effects framework for meta‐analysis / F. Sera, B. Armstrong, M. Blangiardo, A. Gasparrini // Stat. Med. – 2019. – Vol. 38, № 29. – P. 5429–5444. DOI: 10.1002/sim.8362
  49. Mapping the increased minimum mortality temperatures in the context of global climate change / Q. Yin, J. Wang, Z. Ren, J. Li, Y. Guo // Nat. Commun. – 2019. – Vol. 10, № 1. – P. 4640. DOI: 10.1038/s41467-019-12663-y
  50. Ruuhela R., Hyvärinen O., Jylhä K. Regional Assessment of Temperature-Related Mortality in Finland // Int. J. Environ. Res. Public Health. – 2018. – Vol. 15, № 3. – P. 406. DOI: 10.3390/ijerph15030406
  51. Study on the association between ambient temperature and mortality using spatially resolved exposure data / M. Lee, L. Shi, A. Zanobetti, J.D. Schwartz // Environ. Res. – 2016. – Vol. 151. – P. 610–617. DOI: 10.1016/j.envres.2016.08.029
  52. Royé D., Íñiguez C., Tobías A. Comparison of temperature–mortality associations using observed weather station and reanalysis data in 52 Spanish cities // Environ. Res. – 2020. – Vol. 183. – P. 109237. DOI: 10.1016/j.envres.2020.109237
  53. Choi H.M., Bell M.L. Heat-mortality relationship in North Carolina: Comparison using different exposure methods // J. Expo. Sci. Environ. Epidemiol. – 2023. – Vol. 33, № 4. – P. 637–645. DOI: 10.1038/s41370-023-00544-y
  54. Hanigan I., Hall G., Dear K.B.G. A comparison of methods for calculating population exposure estimates of daily weather for health research // Int. J. Health Geogr. – 2006. – Vol. 5. – P. 38. DOI: 10.1186/1476-072X-5-38
Получена: 
07.05.2025
Одобрена: 
20.05.2025
Принята к публикации: 
22.06.2025

Вы здесь

Главная