This is an authorized translation of an Eos article. 本文是Eos文章的授权翻译。
随着地球在人为导致的气候变化的影响下变暖，预计长时间高温将成为重大的公共卫生挑战。老年人往往比其他人群更容易受到极端气温的影响，因此全球人口老龄化可能会加剧这一趋势。为了量化特定天气条件造成的危险程度，研究人员开发了一系列热应力指标(Heat Stress Indicator, HSIs)，其中最广为人知的是NOAA热指数(NOAA Heat Index)。该指数和其他HSIs衡量的是在考虑了其他因素(如相对湿度)的情况下，人们感觉有多热。
尽管有无数的指标，但过去的研究表明，没有一个指标能对给定天气条件下的负面健康结果做出总体上更好的预测。相反，不同的HSIs可以帮助量化特定的结果，如死亡率的增加或由于职业热暴露而导致的工人生产力的下降。Schwingshackl等人在一系列模型的基础上计算了八个著名的HSIs的演化过程，以便更好地理解这些指标可能如何响应当代气候模型的预测。
作者选择了包括温度、压力和湿度等输入的指标，计算了1981年至2100年24个气候模型中每个HSI的日值。为了显示不同全球变暖水平下HSIs的变化，他们使用了历史数据和高排放气候情景来覆盖未来可能出现的全部变暖范围。
所有HSIs在建模期间都呈上升趋势，且大部分增长速度比全球平均温度的变化要快。但是，预测的增长幅度差别很大，有些指标只增加了一点，而另一些则变化很大。
为了表明热应力对人类健康的潜在风险，作者应用了四个不同水平的阈值，这些阈值基于关于热应力影响的现有文献评估得出，对每个HIS都有不同的阈值。研究人员计算出每个指标超过其结果定义的阈值的频率。由于每个指标都有其特有的阈值，指标间的方差较大，但一个明显的趋势是超过阈值的天数在增多。而增加的量在不同地域各不相同。例如，有些地区如中欧，经历了很少的高HSI日，而其他地区如东南亚，则有很多高HSI日。
本文认为，一个简单的基于温度的指标可以很好地近似HSIs的趋势。与此同时，作者们也指出，直接在HIS间相互比较是一项挑战，尤其是在全球范围内。在不同的地方，人们对热的适应方式不同，因此，重要的是选择指标时既要能代表需要测量的对象，也要能代表相应的地域。(Earth’s Future, https://doi.org/10.1029/2020EF001885, 2021)
—Morgan Rehnberg, 科学作家