本文研究了气候变化对854个欧洲城市未来热相关和冷相关死亡率的影响，评估了不同气候、人口统计和适应情景下的净效应。研究表明，在不适应高温的情况下，欧洲所有考虑的情景中，热相关死亡人数的增加始终超过冷相关死亡人数的减少。在最低减缓和适应情景（SSP3-7.0）下，我们估计与气候变化相关的死亡负担增加了49.9%，并在2015年至2099年间累积达到2,345,410例（95%置信区间=327,603至4,775,853）。即使在高适应情景下，风险降低50%仍不足以逆转这一趋势。地区差异表明北欧国家的死亡率略有净减少，但地中海地区和东欧地区的脆弱性较高。除非实施强有力的减缓和适应措施，否则大多数欧洲城市可能会经历温度相关死亡负担的增加。
该研究基于对历史温度相关死亡率的估计，涵盖了从2015年到2099年的三个共享社会经济路径（SSP）情景：（1）致力于可持续性和低消费生活方式的更公平的欧洲（SSP1-2.6）；（2）维持现有不平等并缓慢向减缓和适应迈进的欧洲（SSP2-4.5）；（3）不稳定加剧、区域冲突和不平等加剧的欧洲（SSP3-7.0）。在每个SSP情景中，我们首先考虑了一个基线“无适应”情景，其中对热的脆弱性仅取决于当地年龄分布。然后，我们通过分别降低各年龄段热相关死亡风险10%、50%和90%来评估一系列适应情景。
研究结果显示，在所有三种SSP情景下，“无适应”情景导致整个2015年至2099年期间与气候变化相关的温度相关超额死亡率增加。在所有情况下，热相关死亡人数的增加超过了冷相关死亡人数的减少，尽管不同SSP情景下的幅度有所不同。对于SSP1-2.6情景，温度相关死亡率的净增加在2060年达到每10万人7.6例（95%置信区间=-14.5至25.8），之后略有下降。在SSP2-4.5情景下，从2070年到本世纪末，气候变化相关死亡率稳定在每10万人8至10例之间。而在SSP3-7.0情景下，净效应在整个世纪内显著增加，到本世纪末达到每10万人45.4例（95%置信区间=0.7至106.0）。这比历史水平（每10万人91例）增加了49.9%。
在SSP3-7.0情景下，随着全球变暖水平的升高，气候变化的净效应也呈指数增长。从1.5°C时的每10万人3.5例（95%置信区间=-8.6至22.7）增加到3°C时的每10万人17.2例（95%置信区间=-6.2至53.4），再到4°C时的每10万人41.7例（95%置信区间=9.6至81.4）。考虑到SSP3的人口模式，这相当于1.5°C时每年5,928例死亡（95%置信区间=-14,571至38,211），3°C时每年28,714例死亡（95%置信区间=-10,418至89,321），以及4°C时每年69,857例死亡（95%置信区间=16,055至136,430）。
研究还揭示了不同地区在气候变化净效应上的差异。南欧显示出最大的净效应，到本世纪末将达到每10万人124.0例（95%置信区间=27.9至220.3）。东欧和西欧的气候变化净效应接近欧洲平均水平，到本世纪末分别增加了每10万人47.0例（95%置信区间=-9.4至146.2）和36.0例（95%置信区间=-3.9至98.5）。在北欧，只有在没有适应高温的情况下，冷相关死亡的减少才略微抵消了热相关死亡的增加，到2050年净效应为每10万人-11.8例（95%置信区间=-27.3至2.7）。然而，到2095年，这一负净效应减少了一半以上，达到每10万人-4.9例（95%置信区间=-34.8至38.3）。
此外，地区内部也存在差异。受影响最严重的国家是马耳他，到2095年净效应为每10万人268.6例（95%置信区间=63.7至408.6）。这略高于南欧地区的两倍，但由于涉及人口较少，不确定性较大。爱尔兰显示的最低净效应为每10万人-18.0例（95%置信区间=-65.7至72.5），是唯一一个在极端气候变化情景下几乎没有任何增加的国家。罗马尼亚（2095年每10万人81.0例，95%置信区间=-5.3至210.2）和保加利亚（2095年每10万人78.6例，95%置信区间=-1.3至182.6）的净效应明显高于其他东欧国家。
地图显示了各国之间和内部的地理模式（图3）。西欧地区南北梯度明显，尤其是英国和西班牙之间的差异大于芬兰和保加利亚之间的差异。地中海效应也很强，西班牙东部、法国南部、意大利和马耳他等地区的净效应最高，这些地区气候变暖的速度快于其他地区。最后，在瑞士和奥地利之间可以看到一个中欧热点，还包括德国南部和波兰南部。
上述结果展示了如果不采取适应措施，气候变化可能带来的影响。然而，有证据表明随着时间的推移，对温度的脆弱性，特别是对热的脆弱性有所变化。本节探讨了不同程度的适应对热相关和冷相关死亡率平衡的影响。
图4显示，热相关死亡风险减少10%只会使所有SSP情景下的气候变化净效应略有下降。更强的50%风险减少足以在SSP1-2.6和SSP2-4.5情景下，特别是在本世纪下半叶，导致温度相关死亡率的净减少，但在SSP3-7.0情景下则不然。在后者情景下，即使风险减少50%，到本世纪末，超额死亡率仍将增加每10万人17.8例（95%置信区间=-12.9至63.2），占历史水平的19.6%，相当于累计268,100例死亡（95%置信区间=-1,099,852至1,788,228）。几乎完全消除热相关死亡风险（减少90%）才能完全逆转气候变化的净效应。这种逆转在SSP3-7.0情景下尤为显著，冷相关负担将大幅减少。
适应的效果存在重要空间差异（扩展数据图2）。具体来说，即使热相关死亡风险减少50%，地中海大部分地区在SSP3-7.0情景下仍会经历温度相关死亡率的显著增加。在高变暖水平（3°C和4°C）下，这种净效应持续高于零的情况也扩展到了中欧及巴尔干半岛的部分地区。最后值得注意的是，即使热相关死亡风险减少了90%，在4°C以上的变暖情况下，地中海地区的一些城市（包括罗马、那不勒斯、巴塞罗那和马赛）的净效应仍高于零。
总之，本研究提供了对气候变化下欧洲城市热相关和冷相关死亡率变化的广泛比较评估。研究显示，在没有适应高温的情况下，大多数欧洲地区的温度相关死亡率预计将在气候变化下增加。对于选定的854个城市，如果世界遵循最极端的SSP3-7.0情景，到本世纪末，温度相关死亡率可能增加50%，总累计死亡人数将超过200万。这些数字在更严格的SSP1-2.6和SSP2-4.5情景下可以减少至少三分之二，突显了实施严格政策以减少碳排放的健康益处。
研究结果表明，在没有雄心勃勃的减缓措施的情况下，需要采取相当不切实际的高温适应水平才能防止温度相关死亡率的增加。特别是在地中海地区、中欧和巴尔干半岛，即使热风险减少50%也不足以补偿气候变化带来的高温暴露增加。与德国相比，50%的风险减少更高，大致相当于过去几十年间西班牙估计的风险减少（30%至60%）。更高的热风险减少只在瑞典和瑞士等国估计过，这些国家对热相关死亡率的贡献较小。另一方面，英国、希腊和捷克共和国几乎没有观察到风险减少。这表明，即使在雄心勃勃的适应目标下，也很难替代可行的减缓目标，尤其是在SSP3-7.0情景下。
研究结果突显了地中海国家未来的巨大影响，以及东欧和西欧国家温度相关死亡率的较低净增加。马耳他是唯一一个在所有SSP和热适应情景下都估计温度相关死亡率净增加的国家；到本世纪末，净死亡率增加可能达到21世纪初水平的近200%。西班牙的增加也可能超过80%。除了地中海地区，东南欧国家如罗马尼亚和保加利亚以及中欧地区，包括奥地利、德国南部和波兰南部，也是温度相关死亡率净增加的热点。这些地区也是避免温度相关死亡率增加所需的热风险减少最高的地区。总体而言，空间差异与以往一些国家的具体评估一致，尽管由于方法的不同，一对一的比较较为困难。研究还表明，最北部国家的温度相关死亡率略有净减少，这与以前的评估一致。然而，这种略有减少的趋势在本世纪末和更极端的变暖情景下发生了逆转，并被欧洲其他地区的大幅增加所掩盖。
温度相关死亡率的一般净增加与温度相关死亡率的ERF（暴露-反应函数）的一般形状有关。实际上，在大多数地点，曲线在高温部分比低温部分更陡峭，这意味着对于给定的温度分布变化，高温部分的死亡风险增加得更快，而低温部分的死亡风险减少得较慢。这也解释了为什么在适应气候变化时需要强烈减少热风险。这种效应进一步因当地最小死亡率百分位数的位置而加剧，因为净增加较小的地方往往是最小死亡率百分位数较高的地方。报告的净增加与人口增加和老龄化无关，因为我们的结果报告了有和没有气候变化的情景之间的差异，且基于相同的人口和基础死亡率轨迹。因此，我们通过比较两个相同的人口控制了人口效应。
这项研究有几个优点。首先，它提供了对欧洲城市人口的全面评估，将分析扩展到以前研究中排除的几个地区，如斯堪的纳维亚、巴尔干和东欧国家，这些地区几乎没有相关证据。其次，它使用了每个城市和五个年龄组特定的ERF，而以前的研究考虑了适用于所有年龄组的单一ERF或单一分割点。这使得更好地表示不同可能情景下的基础死亡率和对热和冷的脆弱性。第三，这项研究探索了在不同年龄组热风险减少情景下，未来气候变化净效应如何演变，从而提供了更广泛的气候变化影响图景。最后，这项研究通过隔离气候变化对未来死亡率的具体影响，同时仍然考虑未来的人口变化，提高了对气候变化归因负担及其预测不确定性的准确性。这通过蒙特卡洛模拟和许多覆盖广泛可能未来的GCM（全球环流模型）来整合ERF估计和气候预测中的不确定性（如扩展数据图3所示）。这种不确定性也在变暖水平的结果中得到反映，以前的研究选择每个水平的一个特定年份进行分析。
尽管考虑了几种风险减少情景，但这项工作在处理适应方面仍有限制。确实，情景被定义为一般适应，没有考虑风险减少的地理差异，也没有指出具体的适应驱动因素。适应的驱动因素在不同研究之间有所不同，包括温度、国内生产总值、空调或住房等因素；目前尚无共识的方法将这些驱动因素纳入适应模型。额外的局部气候特征，如湿度或特定的热夜事件，可能会影响温度相关死亡率，有时也会被纳入预测。然而，关于这些因素作用的流行病学证据尚不确定，并建议非线性的平均温度ERF加上适当的滞后可以捕捉大部分温度相关死亡率。因此，未来的研究应集中于理解局部因素与温度脆弱性之间的相互作用，以及如何定量地将其纳入温度相关死亡率的预测中。
本研究在城市层面进行的地理尺度分析也存在一些限制。事实上，城市内的温度和对热和冷的脆弱性可能存在很大差异，这意味着最极端的温度及其潜在影响可能会因我们的研究设计而被平滑化。需要进一步的预测来说明城市内部的差异，以揭示最脆弱的人群。此外，城市定义虽然来自标准化数据库Eurostat，但可能因各国的基础行政区域而异。
总之，本研究解决了气候变化流行病学中的开放问题，特别是关于热相关死亡率的增加是否会因冷相关死亡率的减少而抵消，以及适应在未来温度相关健康影响中的作用。基于对854个欧洲城市的综合评估，本研究提供了明确的证据，证明即使在最温和的气候变化情景下，净死亡率也将增加。我们的分析表明，在更极端的变暖情景下，净健康负担将大幅增加，而且这种趋势只有在城市人口中采取几乎不可能实现的强大适应措施才能逆转。这表明，实施严格的减排策略以大幅减少温室气体排放，以及针对最脆弱国家和人群的适应策略，可以带来潜在的健康益处。
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