本研究开发了基于气候模型的死亡率预测方法,以评估高温对荷兰死亡率的影响。研究利用Lee-Carter模型并结合气候指标,分析了不同情景下的死亡率变化。
数据来源:研究数据来自人类死亡率数据库(HMD)、荷兰皇家气象研究所(KNMI)和全球疾病负担(GBD)研究。
模型构建:采用气候调整的Lee-Carter模型,引入广义加性模型(GAM)来调整气候指标,关键气候变量包括热带天数、年平均最高温和最低温。模型通过薄板样条和惩罚项进行拟合,并使用平滑张量产品处理变量间的交互作用。
时间序列分解:温度时间序列分解为趋势、季节性和噪声成分。趋势采用KNMI'23情景下的平均温度投影,季节性通过傅里叶分析确定,噪声成分则使用ARIMA-APARCH模型建模。热带天数采用极值理论(EVT)进行投影。
结果分析:
- 气候变量投影显示,到2100年,高温天数将显著增加,尤其在Hd(高排放、干旱夏季)情景下,热带天数可达50天/年。
- 气候调整后的Lee-Carter模型预测,65岁人群的预期寿命在两种气候情景下均持续增长,但高温导致寿命增长速度放缓。Hd情景下,预期寿命比基准情景低0.7年。
- 死亡率冲击分析显示,短期冲击对气候变化不敏感,但在高龄群体中更为显著。Hd情景下,死亡率冲击平均增加0.23%,Ld情景下增加0.08%。
- 敏感性分析表明,Hd情景对假设变化更敏感,尤其是与高温相关的死亡率和时间参数模型选择。
结论:高温对死亡率有显著影响,尤其在高龄群体中。未来需进一步研究地理差异、保险组合特征、性别差异及其他气候风险因素,以更全面地评估气候变化对健康的影响。