Extreme heat represents a growing threat to public health as climate change intensifies. While its mortality impacts are well recognised, the interplay between heat, air pollution, and socioeconomic vulnerability remains insufficiently understood. We quantified the associations of extreme maximum temperatures and heatwaves with daily mortality in Catalonia (2012-2022) and evaluated how air pollutants-particularly ozone, nitrogen dioxide and particulate matter-and socioeconomic factors confound or modify this relationship. We conducted a time-series ecological analysis across 379 Basic Health Areas during summer months, linking mortality with meteorological, air pollution and socioeconomic indicators. Hierarchical Bayesian zero-inflated negative binomial models were fitted with nested spatiotemporal random effects (Matérn SPDE field evolving over years; month nested within year; unstructured ABS frailty). Among 210.860 summer deaths in the complete environmental sample, extreme heat and heatwaves were associated with higher mortality after multi-pollutant and socioeconomic adjustment (e.g., extreme heat at lag 2: RR $1.105$, 95% CrI $1.086$-$1.125$; heatwave at lag 3: RR $1.142$, 95% CrI $1.116$-$1.167$; posterior Prob $\approx 1$). Ozone concentrations $\geq 100\,μ$g/m$^3$ were positively associated with mortality, and extreme heat$\times$high ozone interactions further elevated risk. Areas with higher income inequality and older population structures also showed elevated mortality. These findings indicate that heat indicators raise summer mortality in Catalonia even after environmental and socioeconomic adjustment, while compound ozone exposure and contextual vulnerability further shape risk. Adaptation strategies should therefore combine heat-health warnings with air quality management and equity-oriented interventions.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

《中国绿色算力发展研究报告(2024年)》,81页pdf
专知会员服务
32+阅读 · 2024年7月14日
稀疏大模型简述:从MoE、Sparse Attention到GLaM
夕小瑶的卖萌屋
14+阅读 · 2022年3月22日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
《美空军2026条令文件:对海压制作战》
专知会员服务
7+阅读 · 11月9日
人工智能与战争的未来
专知会员服务
4+阅读 · 11月8日
《Agent Mosaic:识别智能体LLM系统中的机密泄露》
人工智能在军事教育中的应用:若干视角与经验
“星链”减速与不断适应的乌克兰
专知会员服务
7+阅读 · 11月6日
美国中期选举之后:帕兰提尔面临不确定性?
专知会员服务
4+阅读 · 11月6日
相关VIP内容
《中国绿色算力发展研究报告(2024年)》,81页pdf
专知会员服务
32+阅读 · 2024年7月14日
相关资讯
稀疏大模型简述:从MoE、Sparse Attention到GLaM
夕小瑶的卖萌屋
14+阅读 · 2022年3月22日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员