对于间接估算个体热暴露的环境数据来源，可以比较其代表性、空间覆盖度、劳动力和数据处理需求。WeatherBug等气象站组成的民间科学家网络增加了可获得数据的密度（Muller等，2015），但在受城市热岛效应最大的低收入城市中，数据可能较少，这种方法需要进行额外的质量控制和偏倚校正。或者，研究者（或公职人员）可以在公共用地上（例如路灯柱或树木），或在社区志愿者的私人用地上（例如，the Array of Things Project，Jacob，2015），装配高密度传感器网络，人为划分的区域（在个人随着预设路径移动的同时测量气象参数）给研究者提供另一种策略来收集微气候变化频繁地区的高密度热信息（例如，Nakayoshi等，2015；Tsin等，2016）。急需增加室内环境可获得数据的数量和质量。在室外和室内环境中，从微气候的多样性，到设备的准确性，再到传感器的放置和反应时间，收集高质量并能代表个体经历的数据存在一系列挑战（Oke，2006）。

很多研究者在热效应分析或易感性评估时使用遥感（通常从卫星获得）和模型推导的温度估算值（例如，Harlan等，2012）。尽管遥感测量提供了前所未有的空间覆盖范围，并规避了现场热监测网络可靠度的问题，但是研究者在将远程温度测量数据和个体热暴露测量数据匹配时仍然需要进行假设。遥感的辐射温度测量值是基于地表热红外线辐射，在大范围中它们与空气温度的相关性很强，但由于地表辐射物质的多样性、遮蔽效应以及风对空气温度的影响，在社区范围中的相关性大大减弱（例如，Prihodko和Goward，1997；Nichol等，2009）。其他缺点包括偶发的卫星过境所致的数据缺失，云层干扰所致的代表性缺乏，以及一些装置的空间分辨率不足。间接的测量方法也可使用高分辨率气候模型模拟结果（例如，Heaton等，2014）和网格/内插气象学数据集（例如，DayMet，Thornton等，1997）。除了回顾性分析，这些工具也可以用来研究城市环境中预期或可能发生的变化以及全球气候对个体热暴露的影响。然而，规模不匹配和校正偏倚限制了这些数据源描述环境中极端现象的能力，而这可能导致无法正确描述所研究的暴露（例如，Guentchev等，2016）。

热环境的信息应补充个人位置和活动的信息，尤其是处于室外的时间、出行的距离和使用的交通。这些数据可以通过追踪设备进行收集，包括专用的全球定位系统装置（Kerr等，2011）、基于手机的定位信息（Khan等，2015）、光感应装置（例如，Bernhard等，2015），或经记录、调查、时间动态日记或访谈得到的个人报告进行收集（例如，Klepeis等，2001；McCurdy和Graham，2003）。这些方法需要志愿者愿意报告或记录他们的出行模式。回忆或者报告误差对于自报的活动记录是个问题，追踪装置也需要携带并激活才有意义。在出行交通计划中经常使用大规模的时间动态模式模拟，这是人类活动数据的另一种类型（Glass等，2015；Karner等，2015）。地理信息系统（geographic in formation systems，GIS）可帮助研究者整合出行模式和热环境数据，促进不同时间和空间的信息可视化和预测。

6.   分析个体热暴露数据

个体热暴露数据的分析策略使用了一系列集合和统计技术来了解暴露模式。目前，已经对一些问题进行了研究，包括以下几点：

●采样频率通常较高（例如，1~5 min的间隔）的个体热暴露数据与采样频率较低（例如，1 h的间隔）的站点监测数据之间的相关性，持续采样至多1周（Basu和Samet，2002；Bernhard等，2015；Kuras等，2015）。

●能够描述可能产生热应激暴露的合理采样时间段。从生理角度而言，在极热环境中最合适描述相对短的时间间隔中（例如，每15 min）的暴露。Karner等（2015）提出了一种极端温度-分钟的计量方法，它对模拟人在使用非机动交通工具时超过特定热阈值的时间进行了总和。

●管理个人暴露数据和将不同来源的暴露数据联系起来的统计学方法，例如，通过将随机效应加入一种线性混合模型来估算室外环境和个体热暴露的关系（Bernhard等，2015）。

尽管已经取得一些进展，但仍有问题存在，包括时间自相关、昼夜循环、参与者之内以及参与者之间的行为和生理机能。未来的个体热暴露分析应该利用并优化更复杂的统计学方法，例如随机森林模型（Brokamp等，2017）或两阶段半参数回归模型（Deffner等，2016），这些方法已经在空气污染个人暴露数据分析中使用，以建立考虑室内外和住宅特征以及行为因素对个人暴露影响的预测模型。要了解个人暴露和生理症状发生的时间滞后关系，包括躯体核心温度增加（例如，Koehler和Peters，2015中的图 1），仍需要进行更多的工作。未来的工作也应该利用之前的研究，在广义生理学原理和观测基础上，如生理等效温度（例如，Matzarakis等，1999）、基于湿球温度（WBGT）指数的用力-休息阈值（例如，Parsons，2006）、通过特定人群和健康终点分析得出的阈值和影响因素（例如，Petitti等，2015），建立描述高危暴露的阈值。更多的详细分析有助于确定最佳采样频率和框架、样本量、暴露与不同健康结果之间关联的度量标准。

7.   个体热暴露研究的启示

我们确定了个体热暴露研究会对研究和实践产生积极影响的四大研究方向：更有效和精确地了解个体热暴露，进一步明确干预对象，评估干预措施和时空趋势，以及社区参与和拓展。换言之，我们认为个体热暴露数据可能是我们了解和应对极热相关社会挑战的重要因素。实现这一广阔的目标需要不同学科背景的人员共同努力，包括大气科学、计算机科学、流行病学、人类学、医学、工程学、环境卫生学、地理学和城市规划。

通过测量个人经历的热环境，个体热暴露方法会揭示人群中或人群之间在特性、行为、偏好和致冷源可及性方面的差异。尽管这种认知并没有从环境危害到健康结果的完整体系，但是它可以阐明可疑风险因素（例如，城市形态、贫穷、社会或语言隔离、住房质量）和恢复能力（例如，适应行为、热缓解基建）引起暴露的机制和模式，尤其在使用适合的定性方法来提供必要背景信息时。此外，个体热暴露方法可能不仅有助于临床热相关疾病的早期诊断和干预，还能有助于全面了解热的总健康负担，由于卫生行政记录通常无法提供足够的暴露历史数据，热健康负担一直是文献中热议的话题（例如，Shen等，1998；Whitman等，1997）。

如果可以获得更大范围的数据，个体热暴露数据可以与流行病学和地理学研究整合来准确描述社会和环境风险因子以及易感人群。例如，目前热致死率和致病率的时间序列和空间模型中使用的暴露替代变量，可以用个体热暴露估算值进行补充或替代，说明目前尚未研究的热暴露所致健康结局存在差异。目前个体热暴露研究主要是了解建模方法，这些方法得出的数据可用于之后的流行病学研究。例如，最近发表的研究揭示，与分辨率更高、卫星获得的空间持续估计数据相比，机场固定地点的温度数据可能低估了温度对死亡率的影响（Lee等，2016）。因此提议，在个体热暴露研究的帮助下，可以进一步加速这些积极的发展。最近几十年，空气污染流行病学研究也充分利用了个人监测数据和时间动态评估（例如，Nethery等，2008；Özkaynak等，2013；Baxter等，2013）。

个体热暴露研究为决策制定和干预措施的确定奠定了基础，因为它可以极大地提高对热暴露健康风险、暴露对象、原因、地点、时间的了解。个体热暴露研究的报告应该明确方法的局限性和研究结果的不确定性，以帮助政策制定者和决策者了解这种类型的信息如何与现存研究或在使用的决策支持工具互补。目前，个体热暴露研究的数量和范围有限，因此这样的透明性尤其重要。此类研究中一项潜在的政策应用是为热缓解策略的目标部署提供指导，例如冷屋顶或绿色基建。此外，个人可以进一步了解其暴露模式，并且在能够获取他们自己的暴露数据的情况下，通过采取预防措施来应对核心温度的升高。我们认为个体热暴露数据的自我使用者可能来自特殊人群，例如运动员、军人或某种室外职业者，而研究者也已经开始使用能够提供热应激实时生理信息的方法来研究这些人群（例如，Wickwire等，2012）。改善机构及个体个人暴露数据的决策支持工具，其目的与增加使用气候危害和气候变化的循证公共卫生框架相一致（Hess等，2014）。

如同个体热暴露研究促使更好地制定应对极热情况的干预措施，它也可以通过降低暴露相关错误分类的可能性来促进有效性评估。这种进步可能出现在一个关键的时刻：在最近的一篇综述中，Boeckmann和Rohn（2014）报告了策略中“关于有效性的确凿证据”，如热警报系统“缺乏”，认为对假设进行定义的挑战和缺乏真正的对照组是严格的评估研究的主要障碍。报告热相关死亡率下降的生态流行病学研究与热警报系统的设置一样，不能基于流程和机制得出结论（Boeckmann和Rohn，2014），这使得因果关系的确定变得更加复杂。如果在合适的研究设计中使用，个体热暴露的直接测量可以极大地增强我们对某种适应措施起作用与否以及原因的了解。例如，Longo等（2017）发现，在当地一家保护所中被纳入一项居住计划的流浪人员，相比未被纳入的人员，热暴露更少。这可能有助于解释两组间健康结果的不同。在更大范围中，更严格地检查暴露模式有助于了解热相关死亡和疾病出现时空特征的原因，也能预测未来气候变化对热相关死亡和疾病的影响（Hondula等，2015）。

个体热暴露研究为社会服务和教育的拓展创造了新的机会。本文的部分作者已经在进行热暴露研究期间和之后参与社会服务活动，包括在当地图书馆组织讲座、主办以温度为主题的游戏、带队解说热历史、用研究参与者的暴露数据给他们做报告和演讲。一些使用空气污染传感器的参与性研究促使社会团体来保护环境并降低因空气质量差而导致的健康差异（例如，Grineski，2006），类似地，我们也可以设想——并在我们自己的一些项目中进行观察——社会团体可以利用个体热暴露数据来倡导和实现社会环境的改变。

8.   局限性

即使个体热暴露方法的应用可得出更有效和精确的暴露估计值，这种方法仍有值得注意的局限性。研究者目前面对的、并将在未来一段时间内继续面对的首要挑战，是缺乏标准和最佳实践，这会阻碍研究的可比性，并会限制决策者和政策制定者的转化和使用。与其他通过技术来收集个人数据的新事物（例如，精准医学）相似，潜在问题还包括隐私、选择偏倚、数据所有权、数据质量和成本。考虑到将个体热暴露与地点和活动数据相关联，数据收集可能与人不便或与己不便，这限制了数据的外推。类似地，在个体热暴露和活动数据相关性方面，以及数据所有权方面，雇主或其他监护人也可能存在问题。很多问题通过使用适宜的技术以及安全措施显然都可以克服，然而，这些问题应该提到。最后一点是可能在热暴露估算中过度强调精确性，忽略了其他重要的热健康研究问题。确定评估所需暴露估计值的精确度可能是推动研究和实践目标最有效的方法。

9.   结论

本篇述评将个体热暴露定义为个人与室内外环境的实际接触，这会造成躯体核心温度风险升高、感觉不适或两者兼有。使用新的方法或装备进行个体热暴露数据收集，可以增加热暴露评估的有效性和准确性，也使研究者和公共卫生从业者深入了解人类行为和环境条件。尽管发表的相关文献有限，但这种方法强调了热健康关系中的个体，这可能是理解如何最大幅度降低暴露频率、持续时间和严重程度的关键。得到的知识可以用于更好地了解人们经历的炎热天气、设计和评估干预措施、分析时空趋势、并制定社区参与和拓展活动以降低热健康负担。

（续完）

翻译：操仪；审校：金泰廙

参考文献（略）

本文原文刊登于EHP杂志，需要者务必引用英文原文，详见KURAS ER，RICHARDSON MB，CALKINS MM，et al. Opportunities and Challenges for Personal Heat Exposure Research. Environ Health Perspect. https://doi.org/10.1289/EHP556.