基于健康和气象数据，利用流行病学模型，建立了中国东北、西北、青藏高原、西南、华中、华东、华南、华北地区28个城市气温与非意外总死亡的暴露-反应关系，发现气温与死亡风险的关系呈“U”型或“J”型，确定了不同城市的最适温度（MMT）对应的死亡风险最小。计算了在CMIP6情景模式比较计划（ScenarioMIP）中4种气候变化情景下（SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0、SSP5-8.5），低温和高温对我国9城市居民非意外总死亡风险影响的变化趋势，9个城市分别为沈阳、北京、西安、南京、合肥、上海、杭州、成都、广州。结果表明，在不同气候变化情景下，与低温相关的死亡风险均呈降低趋势，与高温相关的死亡风险均呈升高趋势。但是，低温和高温对死亡风险影响的变化幅度在不同排放情景下不同，高排放情景下的变化幅度较低排放情景下大。计算了与2010s相比，低温、高温以及气温对死亡影响的净值对我国9城市居民非意外总死亡风险的影响在4种气候变化情景下（SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0、SSP5-8.5）变化趋势。结果表明，①对于沈阳和北京来说，与2010s相比，气温对死亡影响的净值在未来升高，尤其是在高排放情景下，随着时间的推移，气温对死亡影响的净值的升高幅度明显比低排放情景下大。②对于合肥、杭州、上海、广州来说，与2010s相比，气温对死亡影响的净值在未来降低，尤其是在高排放情景下，随着时间的推移，气温对死亡影响的净值的降低幅度比低排放情景下大。③对于西安、南京和成都来说，与2010s相比，气温对死亡影响的净值的变化情况在不同气候排放情景和不同时段不同。对于西安来说，在不同排放情景下，气温对死亡影响的净值在未来先降低后升高；对于南京来说，在SSP1-2.6情景下，气温对死亡影响的净值在未来呈降低趋势；在SSP2-4.5、SSP3-7.0和SP5-8.5情景下，气温对死亡影响的净值在未来先降低后升高；对于成都来说，在SSP1-2.6和SP2-4.5情景下，气温对死亡影响的净值在未来呈降低趋势；在SSP3-7.0和SP5-8.5情景下，气温对死亡影响的净值在未来先降低后升高。
 

气候变化；CMIP6；流行病学；健康风险