\chapter{绪论}

\section{研究背景}

全球气候变化是21世纪人类面临的最重大公共卫生挑战之一。根据世界气象组织（WMO）2024年发布的报告，2023年全球平均气温较工业化前水平上升约1.45°C，创下有记录以来的最高值。政府间气候变化专门委员会（IPCC）第六次评估报告指出，全球平均气温每升高0.5°C，极端高温事件的频率和强度将呈非线性增长。在此背景下，高温热浪已从偶发性气象事件演变为常态化的公共卫生威胁。

中国是全球受高温热浪影响最为显著的国家之一。中国气象局《2023年中国气候公报》数据显示，2023年全国平均高温日数（日最高气温≥35°C）为11.3天，较常年偏多4.1天，为1961年以来第二多。河南省作为中原腹地，夏季受副热带高压控制，高温天气持续时间长、强度大。2022年6月河南省出现持续性高温天气，多地最高气温突破40°C，郑州、焦作等城市连续高温日数超过10天。

\section{银发群体的高温脆弱性}

老年群体（65岁及以上）是高温热浪健康效应最敏感的亚群。其脆弱性根植于生理、社会和经济三个层面：

\textbf{生理层面：}老年人皮肤血流量减少、出汗率降低，体温调节功能显著退化；同时心血管疾病、糖尿病、慢性呼吸系统疾病等基础病的患病率随年龄递增，高温应激可诱发或加重这些疾病。研究表明，当体感温度（Heat Index）超过32°C时，65岁以上人群的全因死亡风险开始显著上升；当体感温度超过38°C时，心血管疾病死亡风险增加30\%-50\%。

\textbf{社会层面：}空巢老人比例持续上升，独居状态下高温防护意识和应对能力不足。第七次全国人口普查数据显示，中国65岁及以上人口已达1.91亿（占比13.5\%），其中独居老人超过3,000万。

\textbf{经济层面：}老年人收入水平普遍偏低，空调等降温设备的使用率受经济条件制约。农村地区老人面临的降温条件更为有限。

\section{研究区域选择}

本研究选取焦作市和郑州市作为研究区域，理由如下：

焦作市位于河南省西北部，总面积4,071 km$^2$，常住人口约352万（2023年），65岁及以上人口占比约12.8\%。焦作地处太行山南麓，地形以山地丘陵为主，夏季高温叠加地形效应使得城区热环境较为复杂。

郑州市是河南省省会，总面积7,446 km$^2$，常住人口约1,274万（2023年），65岁及以上人口占比约11.6\%。郑州作为国家中心城市和重要的交通枢纽，城镇化率超过78\%，城市热岛效应显著。两市的城镇化率均超过65\%，城市热岛效应与人口老龄化叠加，使得高温健康防护问题尤为突出。

两市同属暖温带大陆性季风气候，年平均气温14-15°C，7月平均气温27-28°C，极端最高气温超过42°C。两市地理邻近（相距约70 km），气象条件相似但城市规模和人口结构差异明显，形成了有价值的对比研究场景。

\section{国内外研究现状}

\subsection{高温-健康关联的流行病学研究}

温度与死亡率的暴露-反应关系是环境流行病学的经典议题。Gasparrini等（2015）在\textit{The Lancet}发表的多国多城市研究（涵盖13个国家384个城市）是里程碑式成果，发现温度-死亡关联通常呈J型或V型曲线，最适温度（Minimum Mortality Temperature, MMT）因地理位置而异，高温端的相对风险（Relative Risk, RR）显著升高。Chen等（2018）在\textit{The Lancet Planetary Health}发表了中国272个城市的研究，为中国人群提供了本土化的温度-死亡暴露-反应曲线，发现在中国北方城市高温效应更为显著。

\subsection{高温健康预警系统（HHWS）}

国际上，法国在2003年热浪导致约15,000人超额死亡后建立了国家高温健康预警计划（Plan Canicule），采用三色预警体系。美国NOAA开发了HeatRisk原型系统，综合考虑温度、湿度和人口脆弱性。世界卫生组织（WHO）和世界气象组织（WMO）联合发布了HHWS技术指南。

国内方面，中国气象局建立了高温预警信号体系（黄色、橙色、红色三级），基于日最高气温阈值。上海、深圳等城市开展了高温健康预警试点，初步将健康终点数据纳入预警逻辑。但总体而言，国内HHWS仍以气象指标为主，缺乏对脆弱人群的精细化评估和多时间尺度的前瞻性预测能力。

\subsection{深度学习在环境健康预测中的应用}

传统时间序列预测方法（ARIMA、指数平滑、VAR）受限于线性和平稳性假设，难以应对气象-健康关联中的非线性效应。随着深度学习发展，LSTM（Hochreiter \& Schmidhuber, 1997）等循环神经网络在气象时序预测中展现出优势。注意力机制（Vaswani等, 2017）进一步增强了模型对长距离时序依赖的捕捉能力。

在环境健康领域，将深度学习应用于高温健康风险预测的研究尚处于起步阶段。现有工作多聚焦于单一时间尺度的预测，且较少针对银发群体进行特定建模。

\section{研究目的与意义}

本研究旨在构建面向银发群体的多时间尺度（短期3天、中期7天、长期30天）高温健康风险预警模型，并通过Web可视化大屏实现预警信息的直观呈现。

研究意义包括：（1）\textbf{方法创新}——将双向LSTM与多头自注意力机制结合，同时引入Focal Loss解决样本极度不平衡问题，探索深度序列模型在环境健康预测中的适用性与局限性；（2）\textbf{实用价值}——XGBoost模型在三个时间尺度上均取得F1>0.85的优异性能，可直接支撑实际预警决策；（3）\textbf{可视化赋能}——Web大屏将复杂模型输出转化为面向政府管理者、社区工作者和公众的可理解信息，降低预警信息的使用门槛。

\section{研究内容与技术路线}

本研究的工作流程为：数据获取→预处理与特征工程→模型训练与评估→可视化系统构建。具体内容如下：

\begin{enumerate}
    \item \textbf{多源数据获取}：通过CDS API获取2010-2024年ERA5-Land网格气象数据（2m温度、2m露点温度、地表气压、10m风速U/V分量、总降水量共6变量），结合中国卫生统计年鉴数据构建人口健康基线。
    \item \textbf{数据预处理与特征工程}：6小时间隔数据聚合为日尺度→K至°C单位转换→Magnus公式计算相对湿度→NOAA Rothfusz公式计算体感温度→构建19维衍生特征（滚动均值、滞后特征、热浪检测、季节编码）。
    \item \textbf{多时间尺度预警模型}：设计LSTM-Attention深度学习模型（983,628参数）和XGBoost基线模型，分别预测短期（3天）、中期（7天）和长期（30天）高温健康风险等级（0-低、1-中、2-高、3-严重）。
    \item \textbf{模型评估与对比}：在时间序列分割的测试集（2023-2024年数据，164,365条样本）上系统对比两种模型的性能。
    \item \textbf{可视化大屏开发}：基于Flask后端和ECharts前端，实现六大功能面板的Web可视化大屏。
\end{enumerate}

\section{论文组织结构}

本论文共分七章：第一章阐述研究背景、国内外现状和研究意义；第二章介绍LSTM、注意力机制、XGBoost等核心理论以及高温健康风险相关概念；第三章详述数据来源和预处理管线，包括ERA5数据获取、体感温度计算、特征工程和数据集构建；第四章介绍LSTM-Attention和XGBoost两类预警模型的设计细节；第五章展示Flask+ECharts可视化大屏的架构和实现；第六章进行实验结果分析，包括模型性能对比、混淆矩阵分析和LSTM训练优化记录；第七章总结全文并展望未来工作。
