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目的1)分析我国15个省会城市1951-2013年最高温度、最低温度、平均温度与日较温差(Diurnal temperature range,DTR)长期变化趋势;2)定量分析2007-2013年我国15个省会城市心血管疾病(Cardiovascular disease,CVD)人群归因于气温的死亡风险,同时比较不同性别、年龄与教育程度的人群受气温影响的差异,并探讨气温对人群CVD死亡影响的季节差异;3)分析DTR与气温短期变异指标(Temperature variability,TV)对人群CVD死亡的影响,并探讨DTR/TV在不同性别、年龄及教育程度人群间的风险差异;4)探讨我国15个城市极端温度事件(热浪与寒潮)的阈值定义,并识别出极端温度的脆弱人群;5)定量评估未来气温变化对我国15个省会城市人群CVD死亡的影响。方法1)采用非参数Mann-Kendall趋势检验和Sen斜率估计等方法计算各城市气温变量变化速率,并检验变化趋势是否有统计学意义;2)采用广义泊松时间序列模型结合分布滞后非线性模型(Distributed lag non-linear model,DLNM),在控制了 CVD的长期趋势与季节趋势、相对湿度、大气气压、星期儿与节假日效应等协变量后,评估各城市气温与CVD的关系;接着应用多变量Meta分析技术合并各个城市的单独效应;最终基于人群最适宜温度(Minimum mortality temperature,MMT),估算低温与高温对CVD人群的死亡归因人数与归因风险;将气温相关的归因死亡人数按季度整合,并除以当季CVD实际死亡人数,得到该季度气温导致的死亡归因风险。3)采用DLNM模型分析各城市DTR/TV对人群CVD死亡的影响,接着采用基于限制性最大似然估计的Meta分析来合并各城市的单独效应,并采用分层分析分别评估DTR/TV在不同性别、年龄组与教育程度人群的风险差异。4)采用15个热浪标准(5个热浪阈值:每日最高温度第90.0、92.5、95.0、97.5与99.0百分位数,结合3个持续时间:≥2,≥3和≥4天)与15个寒潮标准(5个寒潮阈值:每日最低温度第1.0、2.5、5.0、7.5与10.0百分位数,结合以上三种持续时间);最佳定义将依据模型广义赤池信息标准。各个城市单独效应的合并采用限制性最大似然估计的Meta分析进行,同时探讨极端气温事件在不同个体特征人群影响的差异。5)利用DLNM模型拟合各个城市气温与人群CVD死亡非线性与滞后性的关系。基于该关系,评估16种大气环流模式(General circulation model,GCM)与 4 种代表浓度路径(Representative concentration pathway,RCP)情景下(RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0、RCP8.5)未来气温导致的超额死亡负担。结果1)我国15个省会城市在过去60年最高温度、平均温度与最低温度升温幅度分别为0.020℃/年、0.034℃/年与0.042℃/年,而DTR每年下降幅度为0.022℃/年,以上变化趋势均有统计学意义(P<0.05);温度与DTR变化幅度在冬季最大,春季次之,而夏季最小;2)气温与人群CVD死亡呈现明显的非线性关系;各城市MMT主要集中在当地平均温度的第78百分位数。总体地,17.1%(95%empirical CI:14.4-19.1%)的CVD人群死亡(合计330352例)可归因于气温,而各城市气温导致的死亡负担相差较大,其中最低的为上海(10.1%)、最高的为广州(23.7%)。气温所致的死亡负担主要由低温导致,其归因风险为 15.8%(13.1-17.9%),而高温归因风险为1.3%(1.0-1.6%)。气温的影响呈现显著的季节差异,其中180895(74383-262499)例CVD死亡由冬季的温度所导致,而34622(9315-57653)例由夏季的温度导致。不同季节的温度对CVD人群死亡贡献:春季为 16.1%(2.34-27.52%)、夏季为 8.17%(2.20-13.61%)、秋季为 10.68%(-0.57-20.07%)、冬季为 31.42%(12.92-45.59%)。3)DTR 对 CVD 人群死亡的影响一般局限于4天,在4-8天的滞后时期存在收获效应;当低温与高温时DTR每增加1℃,分别导致后续10天内人群CVD死亡率增加-0.76%(-1.15-0.36%)和0.79%(0.35-1.23%);在不同亚组人群中,全年的DTR对老年人、女性与教育程度低下者影响更大,而只有不同年龄组以及不同教育程度之间差异有统计意义(P=0.079、P=0.006)。TV与人群CVD死亡存在显著的正相关;TV的影响随着暴露天数的增加而增加,0-7天的TV每增加1℃,人群CVD死亡率增加0.97%(0.55-1.39%),TV与纬度呈现显著的负相关(rs=-0.586,P=0.022)。不同亚组人群受TV的影响趋势与DTR的相一致。4)热浪以至少连续三天日最高温度大于第92.5百分位数、寒潮以至少连续四天日最低温度小于第7.5百分位数,可较好地拟合人群健康效应。热浪的影响急促短暂,但在第4天后存在收获效应;寒潮的影响持续较长时间。热浪累积lag0-2天的影响最大,相对危险度为1.07(1.02-1.12);寒潮累积lag0-10天的影响最大,相对危险度为1.11(1.07-1.15)。热浪的影响与纬度呈现正相关,而寒潮与纬度呈现负相关。女性、老年人与教育程度低下者更容易受到极端气温事件影响,高温热浪对性别组以及各年龄组之间影响的差异有统计学意义(P=0.083、P=0.053),而低温仅在不同年龄组间差异有统计学意义(P=0.010)。5)不同GCM模式与RCPs情景下,未来热相关的CVD超额死亡人数呈现增加趋势,而增幅在不同城市间有较大差异。与基线2000年代相比,到2030年代,CVD超额死亡人数在RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0、RCP8.5情景将分别增加6.0%、7.3%、4.9%、9.5%,而到2080年代分别增加8.0%、16.3%、17.9%、30.3%。与一般高温相比,未来热浪所致的超额死亡人数的增幅更加显著,其中到2080年代在RCP8.5情景下平均增幅为88.6%。未来气温(高温与低温合并)的影响在长春、沈阳、济南呈上升趋势,其他城市呈下降趋势。结论1)不同城市气温变化的幅度有较大差异。因此,制定应对未来气候变化风险的措施时要因地制宜,充分考虑当地气候特点与变化趋势。2)本研究证实当前高温与低温均会增加CVD人群的死亡负担,尤其是低温效应;同时,气温的健康危害效应呈现明显的季节趋势,其人群归因风险在冬季最高。3)气温短期的变化同样为CVD人群死亡的独立危险因素,老年人、教育程度低下者为气温短期变化的脆弱人群。本研究强调当地政府与居民应提高关于气温短期变化健康危害的认识与应对能力。4)本研究可为国家制定极端气温事件的预测预警系统提供科学依据,从而降低极端气温事件对高风险人群(如老年人与教育程度较为低下的人群)的影响。5)本研究证实未来气候变化将加剧我国热相关的死亡负担,尤其是未来热浪。因此,国家政府应采取积极的防范措施以应对未来气候变化可能造成的公共卫生负担。