《Scientific Data》：Daily Max Simplified Wet-Bulb Globe Temperature and its Climate Networks for Teleconnection Study, 1940–2022
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随着全球变暖加剧，极端热事件频发，对人类健康影响显著。传统湿球黑球温度（WBGT）在实际应用中存在诸多问题，研究人员据此开展 “Daily Max Simplified Wet - Bulb Globe Temperature and its Climate Networks for Teleconnection Study, 1940–2022” 研究，生成全球简化 WBGT（sWBGT）数据集并构建气候网络，为分析热应激时空关系提供了新工具。
在全球气候持续变暖的大背景下，极端热事件如同频繁敲响的警钟，给人类健康带来了巨大的威胁。未来，随着气候的进一步变化，人们将面临更为严峻的热应激挑战。传统的湿球黑球温度（WBGT）虽被广泛认可用于热应激评估，但其在实际测量、计算以及数据获取等方面存在诸多难题。比如，直接测量 WBGT 需要昂贵的仪器和专业操作人员，计算过程复杂且资源消耗大，在欠发达地区相关气象数据还十分匮乏，而且它不太适用于室内或阴凉环境。这些问题使得大规模、高精度的 WBGT 数据难以获取，严重阻碍了对热应激的研究和应对。
为了解决这些问题，北京师范大学地表过程与自然灾害风险治理国家重点实验室的研究人员 Yan Liu、Changqing Song 等人开展了一项重要研究。他们的研究成果发表在《Scientific Data》上，为全球热应激分析提供了全新的视角和有力的工具。
研究人员采用了一系列关键技术方法。首先，利用 “ERA5 hourly data on single levels from 1940 to present” 数据集，从中选取两米气温、两米露点温度和地表压力这三个变量，计算全球每小时的简化湿球黑球温度（sWBGT）。在计算 sWBGT 时，用 “等压湿球温度” 替代自然湿球温度，以更好地模拟人体出汗散热。之后，从 1940 年到 2022 年的每小时数据中提取每日最高 sWBGT 值，空间分辨率为 2°×2°。基于这些每日最大值，研究人员为 1940 - 2020 年中选定的年份构建气候网络，通过计算节点间的互相关等方法分析网络的结构和动态特性。
研究结果如下：
sWBGT 数据集构建 ：成功构建了 1940 - 2022 年全球 2° 分辨率的每日最高 sWBGT 数据集，填补了长期全球尺度热应激数据的空白。sWBGT 数据准确性评估 ：通过选取 2022 年符合条件的 1858 个全球气象站数据，采用决定系数（R2）、平均绝对误差（MAE）、偏差（Bias）和均方根误差（RMSE）等指标评估 sWBGT 数据的准确性。结果显示，sWBGT 数据集整体表现良好，R2 达到 0.91，RMSE 为 2.54 °C，MAE 为 1.62 °C，平均偏差为 - 0.25 °C ，多数散点接近 1:1 线，不过在高海拔山区准确性有所下降。气候网络构建与分析 ：构建了 1940 - 2020 年选定年份的气候网络，并计算了入度、出度、度中心性等网络指标。以 2015 年卡拉奇和 2020 年长沙的极端热事件为例，验证了气候网络能有效检测全球热应激的时空相关性。但部分连接的物理机制尚不明确，如卡拉奇与极地或中纬度地区的连接。
研究结论和讨论部分表明，该研究提供的 sWBGT 数据集和气候网络，为研究极端热事件的时空关联提供了重要的数据支持和分析工具。通过分析气候网络，能够识别出不同地区热应激变化密切相关的区域对，为制定有效的健康保护策略提供参考。不过，目前气候网络中部分连接的物理机制仍有待进一步研究，后续可通过更深入的建模和分析来明确这些联系，从而更好地理解全球热应激的传播和聚集规律，为应对气候变化对人类健康的影响提供更坚实的科学依据。这对于在全球范围内制定风险管理、预防和适应策略至关重要，有助于减少极端热事件对人类社会和健康的负面影响。
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