Impact of heat waves and cold spells on mortality in cities located in the Russian Arctic macroregion

封面

如何引用文章

全文:

详细

BACKGROUND: Climate warming in Russia is most pronounced in the Arctic, where it is accompanied by an increase in the frequency and duration of heat waves. This emerging risk factor for the health of the population in major cities has not yet received adequate scientific attention. To effectively plan for adaptation to these phenomena, it is crucial to understand their specific impacts in regions with different climate types. Therefore, comprehensive analysis of the associations between climatic factors and health is needed for informed decision-making and strategic adaptation planning.

AIM: To assess the impact of heat waves and cold spells on excess age-specific mortality within the urban populations of the Arctic macroregion. Furthermore, we analyzed the potential differences in the studied outcomes across climate types, ranging from marine to continental.

METHODS: We analyzed the daily counts of deaths in Arkhangelsk, Magadan, Murmansk, and Yakutsk from 1999 through 2019. Poisson generalized linear regression models were employed to determine the relative mortality risks during heat waves and cold spells. All models accounted for potential lagged effects, seasonal and weekly patterns, and long-term mortality trends. Pearson’s chi-squared tests were used to study the differences between the effects of heat and cold, as well as site-specific and age-specific variations in mortality.

RESULTS: Effects of the studied climatic phenomena were more pronounced in continental — than in marine climate. The age group 65+ years was more susceptible to the effects of extreme heat and cold than the middle-age group. Cold spells had a greater impact on the health of the residents of Murmansk, Arkhangelsk, and Magadan than heat waves, while the opposite was observed in Yakutsk. Cerebrovascular mortality during heath waves was 1.69 (95% CI: 1.34–2.13) times as high as during periods with normal temperature in the age-group 65+ in Yakutsk while cold spells were associated with 1.54 (95% CI: 1.18–2.01) greater risk of death from respiratory causes in the same age-group in Arkhangelsk.

CONCLUSION: Our findings can be utilized by public health authorities to effectively prevent further fatalities among subarctic populations during heatwaves and cold spells.

作者简介

Dmitry Shaposhnikov

Institute of Economic Forecasting, Russian Academy of Sciences

Email: dshap2014@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-9191-1974
SPIN 代码: 8513-7517

Cand. Sci. (Phys. and Math.)

俄罗斯联邦, 47 Nahimovskij prospect, 117418 Moscow

Boris Revich

Institute of Economic Forecasting, Russian Academy of Sciences

编辑信件的主要联系方式.
Email: brevich@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-7528-6643
SPIN 代码: 8098-1930
Scopus 作者 ID: 55941085000

MD, Dr. Sci. (Med.), professor

俄罗斯联邦, 47 Nahimovskij prospect, 117418 Moscow

参考

  1. Robine JM, Cheung SL, Le Roy S, et al. Death toll exceeded 70,000 in Europe during the summer of 2003. C R Biol. 2008;331(2):171–178. doi: 10.1016/j.crvi.2007.12.001
  2. Merte S. Estimating heat wave-related mortality in Europe using singular spectrum analysis. Climatic Change. 2017;142:321–330. doi: 10.1007/s10584-017-1937-9
  3. Shaposhnikov D, Revich В, Bellander T, et al. Mortality related to air pollution with the Moscow heat wave and wildfire of 2010. Epidemiology. 2014;25(3):359–364. doi: 10.1097/EDE.0000000000000090
  4. Revich BA. Volny zhary kak faktor riska dlja zdorov'ja naselenija. Pulmonologiya. 2011;(4):34–37. (In Russ).
  5. Son JY, Lio JC, Bell M. Temperature-related mortality: a systematic review and investigation of effect modifiers. Environ Res Lett. 2019;14(7):073004. doi: 10.1088/1748-9326/ab1cdb
  6. Romanello M, McGushin A, Di Napoli C, et al. The 2021 report of the Lancet Countdown on health and climate change: code red for a healthy future. Lancet. 2021;398(10311):1619–1662. doi: 10.1016/S0140-6736(21)01787-6
  7. Masson-Delmotte V, Zhai P, Pirani A, et al, editors. IPCC, 2021: Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge: Cambridge University Press; 2391 p. doi: 10.1017/9781009157896.
  8. Xiao J, Peng J, Zhang Y, et al. How much does latitude modify temperature-mortality relationship in 13 eastern US cities? Int J Biometeorol. 2015;59(3):365–372. doi: 10.1007/s00484-014-0848-y
  9. Revich BA, Shaposhnikov DA, Shkolnik IM. Projections of temperature-dependent mortality in Russian subarctic under climate change scenarios: a longitudinal study across several climate zones. Proceedings of the IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. Climate change: causes, risks, consequences, problems of adaptation and management; 2019 Nov 26–28; Moscow. 2020. Vol. 606. P. 012050. Available from: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1755-1315/606/1/012050/meta
  10. Evangelopoulos D, Analitis A, Giannakopoulos C, Katsouyanni K. Does climatic zone of birth modify the temperature-mortality association of London inhabitants during the warm season? A time-series analysis for 2004–2013. Environ Res. 2021;193:110357. doi: 10.1016/j.envres.2020.110357
  11. Guo Y, Gasparrini A, Armstrong B, et al. Global variation in the effects of ambient temperature on mortality: a systematic evaluation. Epidemiology. 2014;25(6):781–789. doi: 10.1097/EDE.0000000000000165
  12. Tobías A, Hashizume M, Honda Y, et al. Geographical variations of the minimum mortality temperature at a global scale: a multicountry study. Environ Epidemiol. 2021;5(5):e169. doi: 10.1097/EE9.0000000000000169
  13. Zhao Q, Guo Y, Ye T, et al. Global, regional, and national burden of mortality associated with non-optimal ambient temperatures from 2000 to 2019: a three-stage modelling study. Lancet Planet Health. 2021;5(7):e415–e425. doi: 10.1016/S2542-5196(21)00081-4
  14. Guo Y, Gasparrini A, Li S, et al. Quantifying excess deaths related to heatwaves under climate change scenarios: a multicountry time series modelling study. PLoS Med. 2018;15(7):e1002629. doi: 10.1371/journal.pmed.1002629
  15. Hopstock LA, Fors AS, Bønaa KH, et al. The effect of daily weather conditions on myocardial infarction incidence in a subarctic population: the Tromsø study 1974–2004. J Epidemiol Commun Health. 2012;66(9):815–820. doi: 10.1136/jech.2010.131458
  16. Edel’geriev RSK, Romanovskaya AA. New approaches to the adaptation to climate change: the Arctic Zone of Russia. Meteorologiya i Gidrologiya. 2020;45(5):305–316. (In Russ). doi: 10.3103/S1068373920050015
  17. Revich BA, Shaposhnikov DA, Anisimov OA, Belolutskaya MA. Impact of temperature waves on the health of residents in cities of the northwestern region of Russia. Studies on Russian Economic Development. 2019;30(3):327–333. (In Russ). doi: 10.1134/S1075700719030158
  18. Top S, Milošević D, Caluwaerts S, Savić S. Intra-urban differences of outdoor thermal comfort in Ghent on seasonal level and during record-breaking 2019 heat wave. Build Environ. 2020;185:107103. doi: 10.1016/j.buildenv.2020.107103
  19. Wang L, Liu T, Hu M, et al. The impact of cold spells on mortality and effect modification by cold spell characteristics. Sci Rep. 2016;6:38380. doi: 10.1038/srep38380
  20. Shartova N, Shaposhnikov D, Konstantinov P, Revich B. Сardiovascular mortality during heat waves in temperate climate: an association with bioclimatic indices. Int J Environ Health Res. 2018;28(5):522–534. doi: 10.1080/09603123.2018.1495322
  21. Shartova NV, Shaposhnikov DA, Konstantinov PI, Revich BA. Air temperature and mortality: heat thresholds and population vulnerability study in Rostov-on-Don. Fundamental'naya i prikladnaya klimatologiya. 2019;2:66–94. doi: 10.21513/2410-8758-2019-2-66-94
  22. Arsenović D, Savić S, Lužanin Z, et al. Heat-related mortality as an indicator of population vulnerability in a mid-sized Central European city (Novi Sad, Serbia, summer 2015). Geographic Pannonica. 2019;23(4):204–215. doi: 10.5937/gp23-22680
  23. Davis RE, Hondula DM, Patel AP. Temperature observation time and type influence estimates of heat-related mortality in seven U.S. cities. Environ Health Perspect. 2016;124(6):795–804. doi: 10.1289/ehp.1509946
  24. Wang Y, Shi L, Zanobetti A, Schwartz JD. Estimating and projecting the effect of cold waves on mortality in 209 US cities. Environ Int. 2016;94:141–149. doi: 10.1016/j.envint.2016.05.008
  25. Revich BA, Shaposhnikov DA. Extreme temperature episodes and mortality in Yakutsk, Eastern Siberia. Rural Remote Health. 2010;10(2):1338. doi: 10.22605/RRH1338
  26. Shaposhnikov D, Revich B. Towards meta-analysis of impacts of heat and cold waves on mortality in Russian North. Urban Clim. 2016;15:16–24. doi: 10.1016/j.uclim.2015.11.007
  27. Kurovskaya EA, Makar'eva OM, Nesterova NV, et al. Rekonstruktsiya katastroficheskogo pavodka 2014 goda v basseine r. Magadanki na osnove kompleksnogo gidrometeorologicheskogo modelirovaniya. In: Sbornik trudov konferentsii «Chetvertye Vinogradovskie chteniya Gidrologiya ot poznaniya k mirovozzreniyu. Saint Petersburg, 2020 Oct 23–31. Izdatel'stvo VVM, Saint Petersburg. P. 696–701. (In Russ).
  28. Kottek M, Grieser J, Beck C, et al. World map of the Köppen-Geiger climate classification updated. Meteorologische Zeitschrift. 2006;1(3):259–263. doi: 10.1127/0941-2948/2006/0130
  29. Ma Y, Zhou L, Chen K. Burden of cause-specific mortality attributable to heat and cold: a multicity time-series study in Jiangsu Province, China. Environ Int. 2020;144:105994. doi: 10.1016/j.envint.2020.105994
  30. Chen R, Yin P, Wang L, et al. Association between ambient temperature and mortality risk and burden: time series study in 272 main Chinese cities. BMJ. 2018;363:k4306. doi: 10.1136/bmj.k4306
  31. Gasparrini A, Armstrong B, Kenward MG. Multivariate meta-analysis for non-linear and other multi-parameter associations. Stat Med. 2012;363:3821–3839.
  32. Gasparrini A, Armstrong B. The impact of heat waves on mortality. Epidemiology. 2011;22(1):68–73. doi: 10.1097/EDE.0b013e3181fdcd99
  33. Sheridan SC, Lee CC, Allen MJ. The mortality response to absolute and relative temperature extremes. Int J Environ Res Public Health. 2019;16(9):1493. doi: 10.3390/ijerph16091493
  34. Zhou MG, Wang LJ, Liu T, et al. Health impact of the 2008 cold spell on mortality in subtropical China: the climate and health impact national assessment study (CHINAs). Environ Health. 2014;13:60. doi: 10.1186/1476-069X-13-60
  35. Carmona R, Díaz J, Mirón IJ, et al. Geographical variation in relative risks associated with cold waves in Spain: the need for a cold wave prevention plan. Environ Int. 2016;88:103–111. doi: 10.1016/j.envint.2015.12.027
  36. Wolf J, Adger WN, Lorenzoni I. Heat waves and cold spells: an analysis of policy response and perceptions of vulnerable populations in the UK. Environment and Planning A: Economy and Space. 2010;42(11):2721–2734. doi: 10.1068/a42503
  37. Konstantinov PI, Varentsov MI, Grishchenko MYu, et al. Thermal stress assessment for an Arctic city in summer. Arctic: Ecology and Economy. 2021;11(2):219–231. doi: 10.25283/2223-4594-2021-2-219-231. (In Russ).
  38. Vil'fand RM, Kiktev DB, Rivin GS. Na puti k prognozu pogody dlja megapolisov. In: Sbornik tezisov dokladov mezhdunarodnoj konferencii, posvjashhennoj stoletiju so dnja rozhdenija akademika AM Obuhova. «Turbulentnost', Dinamika atmosfery i klimata». Moscow; 2018 May 16–18. P. 7. (In Russ).
  39. Revich BA, Maleev VV, Smirnova MD, Pshenichnaya NYu. Russian and international experience in the development of action plans for the protection of human health from climate risks. Hygiene and Sanitation. 2020;99(2):176–181. (In Russ). doi: 10.47470/0016-9900-2020-99-2-176-18
  40. Ministry of Health of the Russian Federation. 2022. Plan adaptatsii k izmeneniyam klimata. https://minzdrav.gov.ru/documents/9701-plan-adaptatsii-k-izmeneniyam-klimata (In Russ).

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Histograms of wave number distributions by duration in Murmansk (a) and Yakutsk (b) for the period 1999–2019. The minimum wavelength is 5 days. The vertical axis shows the length (duration in days) and the horizontal axis shows the number of waves.

下载 (117KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Relative mortality increases during cold waves (a) and heat waves (b), %. A — Murmansk; B — Magadan; C — Arkhangelsk; D — Yakutsk.

下载 (229KB)
索引源数据

版权所有 © Eco-Vector, 2023

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».