気候変動と健康リスク研究の最近の動向
兜真徳（独立行政法人 国立環境研究所）

摘要
気候変動には長期的な変動と同時に、多発傾向にある熱波、洪水などの異常気象の増加も含め、短中期的な健康リスク予測と適応策（対応策）モデルの開発と適用が急務となっている。
日本およびアジア地域での気候変動にかかる健康リスク予測を目的としている本研
究では、最終年度の平成 17 年度には、暑熱ストレスによる日本国内の地域別死亡リスクについてはほぼモデルが完成しているので、中国の 3 都市（ハルピン、南京、広州）について、死亡登録制度（DSP: Disease Surveillance Pointシステム）による個人データを 1998 〜 2002 年の 5 年間について収集し解析した。死亡リスクの解析内容は、各地域の至適温度の同定、単位温度上昇による死亡の増加（ユニットリスク）および総リスクの計算、3 都市間の比較、高リスク地域における脆弱性の背景要因の諸検討、また、暑熱ストレスによる過剰死亡の性質を調べるため、時系列分析により、 死亡置換（mortality displacement）についても検討した。また、別途国内での個人温度曝露調査結果もとりまとめた。
以下、これまでに得られた中国調査と国内 3 地域での個人別温度曝露調査による主要な知見を、主たるキーワード別に整理しておくことにする。なお、国内 3 地域での個人別温度曝露調査については日本公衆衛生学雑誌に掲載済みである。また、個人別温度曝露調査は中国 3 都市でも実施しており、結果解析中である。
キーワード：至適温度（OT）、死亡置換仮説、暑熱ストレスによる過剰死亡、生物学的順応能、85 パーセンタイル仮説

1 ．直接的健康リスク（暑熱と死亡リスク）
1.1 至適温度
関連する健康リスクうち、直接的で最も基本となるのは死亡リスクである。とくに高温による脆弱者の死亡リスクは、地域の大気汚染のリスクより一般的に大きい傾向がある。暑熱による健康リ
スクは、日別の死亡数と外気温（日最高気温）との関係を求め、基準となる温度以上で増加傾向を示す部分を過剰リスクと定義することが行われる。
この場合、基準となる温度については一定の説明が見当たらないことが多い。なお、日最高気温が35 ℃以上は猛暑日（酷暑日）と呼ばれるように、生理心理的にも耐え難いほど暑く、温帯地域では一定の死亡増加の原因となる。また、少なくとも温帯地域ではそうした猛暑日でなくても、真夏日と呼ばれる 30 ℃周辺から死亡も熱中症も増加を始める傾向のあることが知られている。したがって、30 ℃あるいは 35 ℃を基準とした過剰リスクの推定も不可能ではない。
ところで、筆者らはUNFCCC 1 ）に基づくIPCC（2001）2）の第四次評価報告書に向けて、国内と中国 3 都市（図 1）の外気温と日死亡数との間にみられるV字型の関係（図 2 〜図 4 ）に着目し、死亡数が最低を示す日の日最高気温を 至適温度 と定義し、これを基準として過剰死亡リスク推定を行っている。筆者らは最近の解析の中で、上記 至適温度 が、日最高気温の年間分布の 85 パーセンタイル値にほぼ一致すること（ 85 パーセンタイル仮説と呼ぶ）を見出した。わが国の県別データについての直線回帰では、相関係数は 0 . 99 を示している。このことは、地域住民は地域の高い気温分布に鋭敏に反応し、恐らく生物学的に順応していることを示唆している。ちなみに、Spline
回帰モデルによる推定では北海道の 至適温度は 27 ℃、東京では 32 ℃であった。また、つい最近の知見では、東京の 1972 年以降の気温上昇に対応した 至適温度（回帰モデルによる）の上昇傾向も観察されており、 至適温度 が外気温の変化に極めて鋭敏であることが改めて示唆される。また、中国の 3 都市間でも 5 ℃程度の差異が見られており（1.2 を参照）、両者は高い相関を示してい79

兜：気候変動と健康リスク研究の最近の動向

図1

図2

中国で調査対象とした 3 都市の位置．

北からハルピン，南京および広州である.
それぞれの気候は，南京と広州は亜熱帯地域に属している．また，南京を含む揚子江周辺では水系の感染症・寄生虫などによる，消化器系疾患（がんを含む）が多発している.

南京における日最高気温と死亡数との関係.

図4

広州における日最高気温と死亡数との関係.

線形モデル（赤線，Spline 回帰モデル）と非線形回帰モデル（黒線）の結果を図示．日死亡数が高温側で上昇を始めた 30 ℃を 至適温度 と見なした.

ハルピンにおける日最高気温と死亡数との関係.

線形モデル（赤線，Spline 回帰モデル）と非線形回帰モデル（黒線）の結果を図示，日死亡数が最低を示した 27 ℃を 至適温度 と見なした.

る。さらに、多数の地域のデータを集積した地域間比較が必要と思われる。
1.2 暑熱による過剰リスクの地域差と背景メカ
ニズム
中国 3 都市の暑熱による過剰死亡リスクを、 至適温度 を基準として計算すると、表 1 のような推定値が得られた。表中には、単位温度上昇に対する死亡数の増加（ユニットリスク）を最初に求め、次いで 至適温度 以上で発生する総過剰死亡数（率）を計算している。さらに、それらの値を基本として、死亡登録制度（DSPシステム）の対象地域における人口当たりの過剰死亡率を求めている。
なお、 至適温度 は中国のハルピン、南京、広州でそれぞれ 27 ℃、30 ℃、33 ℃と、約 5 ℃の違いがある。これに近似した地域差は国内の北海道、東京、沖縄の間でも観察されている。
ちなみに 総過剰死亡率リスク（図 5）は、3 都市

80

図3線形モデル（赤線，Spline 回帰モデル）と非線形回帰モデル（黒線）の結果を図示．日死亡数が最低を示し
た 33 ℃を 至適温度 と見なした.

間では南京が最高で、ハルピンより約 4 〜 5 倍、また広州より 2 倍程度大きくなっている（表 1）。
この南京の死亡率を中国の総人口に単純に外挿してみると、895,000 人/年と高値である。なお、なぜ南京のリスクが高いかについては、現在詳細に検討中である。
至適温度 は、気温への生物学的適応状態を示しているが、基本的に地域集団の平均値であり、個人レベルでは大きな差異があることが示唆される。これまでに示唆されている温度感受性の規定要因 3）− 8）は、その他の気候因子（湿度を含む）、空調の利用、遺伝因子、罹患状態、（血圧、呼吸器系を含む）、発汗能、貧困・低栄養、住居など多様である。
暑熱ストレスによる典型的な疾病は熱中症である。熱中症は体内への熱エネルギーの過剰蓄積のために体温制御ができない状態となり、その後、

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表1

中国３都市における年間過剰死亡率の推定（人口 100 万あたり）.

CDC

Topt

調整
総過剰死 DSP人口 DSP 年間
日最高気 日最高気 至適温度 ユニット
過剰死亡
リスク ユニット 亡リスク
温（Tmax） 温（Tmax） （Topt）に**率（人口と至適温 （℃） おける日 （b-c）/
リスク*度（Topt）の死亡数（a）
１００万当たり）
差（℃）
（a）
（b）
（c）
（d）
ハルピン
2712.2
12.1
11.2
0.073
0.161
142820 000173.3
南京29106.1
4.6
0.150.785
282
411 289685.6
広州
3389.98.4
0.180.539
152
423 000
359.4*調整ユニットリスクは，ユニットリスクでは各地域の死亡数を用いているため比較ができないので，総死亡 1,000 として標準化した値である.
（* d）/年，または （a × b）
/2.
**過剰総死亡リスクは、次式で計算される．Σ
（Tmax−Topt）

説明することができない地域差がある。その背景には、暑熱ストレスに対する脆弱性を規定する疾病、低栄養・貧血・動物媒介性感染症、人口構造と動態などが複雑に関わっている構造がある。こ
れらの実態を明らかにすることは、地域別の適応策（とくに環境保健にかかる公衆衛生分野）を考えるために必須であろう 1）。それらの複雑なメカニズム構成要素の各関係について、より解明するには、多様な気象条件をもつ地域をさらに追加した拡大調査が必要であることが示唆される。

2 ．国内における夏季の個人温度曝露評価 9）

図5

至適温度 以上で発生する過剰死亡のリスクの計算法を図示．

Topt は至適温度を示し，横軸は年間 365 日のTmaxである.

病的状態となるものである。熱エネルギーの蓄積は、発汗による冷却能が低かったり、筋肉運動による発熱、水補給不足による脱水状態、過度の衣服、使用している薬などによって増強される。したがって、熱中症は気温が低くても発生する可能性があるが、全体的には暑熱との関係が明らかに強く、日最高気温が約 30 ℃以上で指数関数的に増加する傾向を示す。これは、死亡リスクの上昇傾向と近似しており、死亡リスクの上昇に熱中症的影響が背景にあるものが多いと推定される。
なお、死亡リスクと日最高気温との関連性は、個人が曝露されている温度との関連性よりも強い傾向が示唆されており、この乖離現象についてはさらに検討が必要と考えている。
1.3 今後の課題以上で述べたように、暑熱による死亡リスクの地域別解析は、今後の気候変動予測モデルとして基本的な作業である。しかし、気温と日死亡との関連性から示唆される死亡リスクをすべて気温で夏期高温日に死亡が増加することは、すでに国際的に多くの大都市について観察されている。同様に、国内でも日最高気温（Tmax）と 65 才以上の日死亡との間にはV字型（あるいはU字型）の関係が認めらる。また、死亡が増加を始めるTmaxは東京では約 33 ℃、北海道では約 28 ℃であること、したがって、冬期寒冷地域では高齢者が高温に脆弱である傾向が示唆されている。一方、亜熱帯性気候の沖縄では同パターンは明らかではなく、気温の日内・間あるいは季節間の変動が比較的小さいため、日死亡の変動も小さいことを予想させる。
他方、熱中症については小野らの東京、川崎および名古屋の救急搬送事例（2000 〜 2003 年）の解析によると、Tmaxが 30 ℃以上で増加し始め、とくに35 ℃以上の高温域では急増傾向を示すが、発症は高齢者に限らず、また、発生場所としては屋内よりも屋外が多い傾向があった。ここで、以上の死
亡や熱中症のリスクとの対応で用いられる温度曝露指標は一般にTmaxであるが、これは 1.2 〜 1.5 mの高さで風通しが良く、直射日光を避けた条件下（通常百葉箱）で測定される日最高気温であり、個人が直接曝露される温度とは異なっている。個人
曝露温度は生活行動に応じて、直射日光や輻射熱等への曝露を反映する一方、高温日には空調等によって調節された温度を示す。したがって、とく81

兜：気候変動と健康リスク研究の最近の動向に高温日におけるTmaxと個人の曝露温度との関係を調べておくことは、上記の死亡や熱中症のリスクを解釈する上で重要と思われるが、これまでに知見は乏しい。
本研究では、我が国における夏期高温日の死亡や熱中症のリスク、あるいはそれらの地域差に関連して寒冷、温暖および亜熱帯地域に属する 3 都市におけるTmaxと個人曝露温度との関係を調べることにした。なお、本研究に関連して、筆者らは上記 3 地域を含む全国規模のアンケート調査も実施しており、その結果も参考可能である。ただし本調査は、とくに関東では 冷夏 と呼ばれた 2003 年の夏期を対象としたため、Tmaxが 35 ℃を超える日はなかったが、基本的な特徴をまとめることができたので日本公衆衛生雑誌 9）に報告した。その後、猛暑となった 2004 年の夏期には3 ヶ月測定を実施しているが、同解析結果については別途報告予定である。
対象者は、独立行政法人国立環境研究所の環境モニター登録者の中から、高齢の方を優先して選出・依頼して承諾の得られた計 194 名（男子 101 、女子 91 名：都市別では札幌 56 名、東京 76 名および那覇 62 名）である。年齢は 21 〜 82 才（最高−最低。平均年齢は札幌 64.2 才、東京 66.3 才および那覇 64.3 才。また、65 才以上が 92 名、65 才未満は102 名）であった。測定対象期間は 2003 年 7 月 13

図6

表2日〜 9 月 23 日であるが、同期間における日別の屋外のTmax（日最高気温）、Tmean（日平均気温）、Tmin（日最低気温）については、国際的な都市間比較も考慮して米国NCDC（National Climate Data Center）の報告値を用いた。ただし、同測定値の測定ポ
イントは、札幌市は都心部（E141 °
33 , N43 °05 ）、東京都は都心部（千代田, E139 °
76 , N35 °68 ）、また、那覇は那覇空港（E127 °
68 , N26 °20 ）に対応している。なお、7 月 1 日〜 9 月 30 日のTmax、TmeanとTminの平均値はそれぞれ 27.6 、24.1 および 21.1 ℃であり、TmaxとTmeanおよび TmaxとTmin との相関係数は 0.974 と 0.915 で、ともにp<0.0001 で有意であった。
個人曝露測定は、 2003 年 7 月 13 日〜 9 月 23 日の間の任意の 1 週間について実施した。測定は小型軽量の温湿度測定器（HOBO H8 Loggers、OnsetComputer Corporation製）を装着・携帯してもらい、10 分に 1 回の頻度で測定記録した。なお、同測定器はプラスチック製の小型箱型であり、原則として常時衣服の上になるように携帯してもらった。したがって、測定器が直射日光に曝露された場合には、そのための容器の温度上昇が直接測定値に反映されているはずである。外出時には男子
ではベルトに、また。女性ではバッグに装着している場合が多かった。
統計解析には、基本的にPC−SAS（Windows Version,

3 都市における個人温度曝露測定期間（7 月 16 日〜 9 月 23 日）のTmaxの日間変動．

なお，同期間内で個人曝露を測定したのは札幌で 50 日，東京で 49 日，那覇で 40 日である.

3 都市における個人曝露測定日の日最高、平均および最低気温の平均値.
都市（n=日数）
札幌（n=50）
東京（n=49）
那覇（n=40）

日最高気温
日平均気温23.5（17.0 − 29.1）
19.2（12.6 − 24.5）
28.1（20.2 − 34.3）
24.9（19.1 − 30.1）
32.5（28.3 − 34.8）
29.5（27.0 − 30.9）（注）都市別平均値間の差はt−検定で全てp＜ 0.001 で有意であった.

82

平均値（最低−最高）
（℃）
日最低気温
15.9（ 8.5 − 19.9）
21.7（17.7 − 26.5）
27.5（24.6 − 28.7）

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Release 8.02, SAS Inst.Inc.）を用いた。また、局所重み付き線型回帰型のsmoother（LOESS）13）による近似曲線の計算や、グラフの作製にはGraphPad Prism
4 for Windows（GraphPad Software, Inc.）を使用した。
2.1 3 都市の屋外気温、とくにTmaxについて
3 都市における個人曝露測定期間全体のTmaxの日間変動を図 6 に、また、それぞれ曝露測定を行った日のみのTmax、TmeanおよびTminの各平均値（最低−最高）を表 2 に示す。那覇のTmax は 25 〜35 ℃の範囲にあり、日内・日間変動も小さく、亜熱帯性気候の特徴が明らかであった一方、札幌のTmaxはすべて 15 〜 30 ℃未満の範囲にあった。
東京では、Tmaxの変動幅が大きく、那覇と札幌両市の変動幅全体をカバーしていた。
2.2 昼間の平均個人曝露温度について
3 都市における昼間、夕方および夜間の個人曝露温度の平均値を表 3 に示す。特徴として、いずれの都市でも曝露温度には昼間と夕方で差異がないことが明らかであり、夜間の曝露温度より高値であった。ここで、昼間の平均個人曝露温度について、Tmaxに対する分布を見たのが図 7（a）,（b）,（c）である。なお、図中の曲線はLOESS法で求めた近似曲線である。
同図に明らかなように、札幌ではTmaxはすべて30 ℃未満であった。なお、 20 ℃未満では平均曝露温度の方がTmaxよりも高く、ほぼ 25 ℃周辺に収束する傾向を示していた。一方、那覇ではTmaxは28 〜 35 ℃の範囲にあったが、30 ℃以上では、平均曝露温度はほぼ 31 ℃周辺で一定となる傾向を示した。また、東京のTmaxは札幌と那覇の両変動幅をカバーするように分布しており、 30 ℃以上の日には那覇と同様、平均曝露温度は 30 ℃周辺で押さえられる傾向を示す一方、低温域では札幌と同様、個人曝露温度の方が高く、平均は約25 ℃より低下しない傾向を示していた。
2.3 Tmaxが 30 ℃以上であった日における昼間と夜間の平均曝露温度についてTmaxが 30 ℃以上の範囲を、 1 ℃間隔の 5 カテゴ
リー別に昼間の個人曝露温度の平均を求めたのが
表3

図 8（上段）である。那覇では約 31 ℃、東京では約 30 ℃以上に上昇しない傾向があり、それらの曝露温度が漸近レベルとなっていることが示唆さ

図7

3 都市におけるT maxと昼間の平均個人曝露温度との関係.
図中の曲線は LOESS 法による近似曲線である.

3 都市別の昼間、夕方および夜間の平均個人曝露温度.
平均値（最低−最高）都市（n=人・日）
計 1,008
札幌（n=320）
東京（n=440）
那覇（n=248）

昼間（7 〜 19 時）

夕方（19 〜 24 時）

夜間（0 〜 7 時）

24 時間

25.6（20.0 − 29.8）
27.5（21.3 − 33.1）
30.2（25.3 − 33.1）

25.3（18.7 − 29.8）
27.2（23.4 − 33.8）
29.6（25.2 − 33.2）

23.5（17.1 − 27.7）
25.8（18.8 − 33.3）
28.6（23.4 − 33.8）

24.9（18.7 − 29.8）
26.8（18.8 − 33.3）
29.5（23.4 − 33.2）（注）時間帯別の平均値の都市差は t−検定で全てp<0.0001 で有意であった.

83

兜：気候変動と健康リスク研究の最近の動向れた。また、同カテゴリー別にTmaxと昼間の平均個人曝露温度との差を見ると（図 8 下段）、東京では那覇よりも曝露温度が約 1 ℃程度低く抑えられている傾向がより明瞭に示された。なお、昼間の曝露温度は各日の 7 〜 19 時の平均値であり、通常Tmaxが記録される午後 2 時頃の気温上昇との対応が明確でないことから、別途、気温が最高となる13 〜 15 時の平均曝露温度を求めて上記と同様な検討を行った。上記のように、Tmaxが 30 ℃以上の範囲における 1 ℃間隔の 5 カテゴリー別の曝露温度の平均は、東京では、順に 29.2 、29.0 、29.7 、29.9 、29.3 ℃、沖縄では、31 〜 32 ℃のカテゴリーで 30.5 、それ以上で順に 30.6 、31.1 、30.7 ℃であり、いずれにおいても有意な差異は認められなかった。
Tmax が 30 ℃以上の日の夜間（ 0 〜 7 時）の個人曝露温度について、東京と那覇のTmax1 ℃間隔のカテゴリー別の夜間の平均を見ると、東京で約29 ℃、那覇では 30 ℃を漸近レベルとして、それ以上には上昇していない傾向があった（図 9）。し図8

東京と那覇におけるT maxが 30 ℃以上の 1 ℃間隔温度カテゴリー別の昼間の個人曝露温度（上段）と昼間の個人曝露温度とT max の差の平均
（±SE）
（下段）.

1 ℃間隔カテゴリー別の対象人日数は，東京では順に 26,53,39,26 および 19,那覇では 0, 57,122, 36 お
よび 28 であった．図中の*，**および***は，都市別に 34 〜 35 ℃の平均値に対するその他のカテゴリーの平均値の差のt−検定結果が，p<0.05, p<0.01 およびp<0.001 であったことを示す．ただし，各カテゴリーにおける都市別平均値の差は，t−検定で全てp<0.001 で有意であった.

84

かし、これら漸近レベルはTminが 25 ℃以上の夜を慣用的に 熱帯夜 と呼ぶことからも示唆されるよ
うに、睡眠などに影響しうる温度範囲と考えられた。ちなみに、図 10 に那覇と東京の個人曝露温度（相対湿度）%の気温別比較を示す。那覇では、湿度の影響も無視し得ない。
2.4 個人湿度曝露調査のまとめと考察
以上、東京の屋外気温は 冷夏 ではあったが、亜熱帯気候の那覇と同様Tmaxで約 35 ℃を示す日もあった。しかし、Tmaxが 33 〜 35 ℃の日であっても、昼間（7 〜 19 時）の平均曝露温度は東京で約30 ℃、那覇では約 31 ℃を漸近レベルとして、それ以上に上昇しない傾向を示した。したがって、
この漸近レベル周辺に一般的に暑熱ストレスに耐えられなくなる閾値があり、それ以上とならないよう空調を用いて曝露温度が調節されていることが示唆された。同傾向は、1 日のうちでも気温が最高となる 13 〜 15 時の曝露温度ではより明確であり、東京ではTmaxが 30 ℃以上の日には 13〜 15 時の平均曝露温度も全て 29 〜 30 ℃の範囲内に、沖縄ではほぼ 30 〜 31 ℃の範囲内にあった。
また、夜間の曝露温度は基本的に枕元などの室内温度であるが、同温度についても同様な漸近レベ
ルが示され、Tmaxが 33 ℃以上の日には東京で平均28 ℃、那覇で平均 29 ℃と、いずれも昼間の曝露温度より 1 ℃低い程度であった。ちなみに、東京と那覇の両市においてTmaxが 30 ℃以上の日の日最低気温（Tmax）の平均は 26.3 ℃で 熱帯夜 が大半を占めることが明らかであったが、曝露温度最低値の平均は 27.1 ℃であり、Tminの平均よりさらに高レベルであった。したがって、いずれも睡眠への影響をはじめ暑熱ストレスが問題となる温度範囲にあることから、これら漸近レベルがそのまま暑熱ストレスの閾値とは考えにくい。

図9東京と那覇におけるT maxが 30 ℃以上の 1 ℃間
隔カテゴリー別の夜間の平均個人曝露温度.

1 ℃間隔カテゴリー別の対象人・日数は図 8 と同じ．なお，図中*と**は，都市別に 34 〜 35 ℃の平均値とその他のカテゴリーの平均値との差は，t−検定でそれぞれp<0.05 とp< 0.01 で有意であった.

地球環境 Vol. 11 No. 1 79−86（2006）

めの対策、あるいは一般向けのTV等による気象予報情報の発信などにみる自主管理を基本とする消極的なものではなく、公衆衛生学的な介入を伴う積極的なアプローチである。とは言え、我が国でも最近多くなっている自然災害（水害や地震など）についてもこの種の予防的対策が必要とされており、それらの社会的取り組みの中に位置づけることはそれほど困難なことではないようにも思われる。ただし、上述の通り温暖化や熱波のリスク対策の場合には、温度調節のための空調利用が基本的前提となるため、エネルギー利用増大による温暖化自身への対策上の課題も大きい。各地域において公衆衛生のみならず、関連する諸セクターによるリスクから適応策までを包括した総合的な取り組みが望まれる所以である。

3 ．おわりに

図 10

東京と那覇におけるT maxが 30 ℃以上の日のT max の 1 ℃間隔のカテゴリー別に見た昼間（上段）と夜間（下段）の曝露湿度（相対湿度（%））の平均（±SE）.

1 ℃間隔カテゴリー別の対象人日数は図 8 と同じ．
なお，図中*，**および***は，都市別に 34 〜 35 ℃のカテゴリーの平均値とその他の温度カテゴリーの平均値の差がp<0.05,p<0.01 および p<0.001 で有意であることを示す．なお，昼間の 31 〜 32 ℃以上の各温度カテゴリーの平均値の都市差はt-検定で全てp<0.0001 で有意であったが，夜間では同様に有意であったのは 33 〜 34 ℃と 34 〜 35 ℃のカテゴリーのみであった．

以上、屋外気温、とくにTmaxが 30 ℃以上の範囲
では、全体的に暑熱ストレスを回避するために昼間の活動時における曝露温度は 30 ℃周辺以上に上昇しないように行動的に調節されていること、
沖縄では暑熱ストレスに対して東京よりやや耐性が大きいこと、一方、夜間の曝露温度の調節は快適な睡眠を確保するのに十分な調節ができていな
いこと、などが示唆された。欧米では、 2003 年のパリの熱波の事例を契機に研究が活発化しており、気候変動の一つの側面である熱波等の発生を含む変動幅が拡大していることを示唆する報告もあるが、我が国の今後についての詳細な予測情報は未だ報告がない。
また欧米では、先行するシカゴやフィラデルフィアの熱波事例などを含め、リスク回避・低減のための予防対策として 早期警報システム 等についての研究も行われており、実際にその効果を調べている例もある。それは、我が国でもすでに見られるような、体育や運動時の熱中症予防のた以上、現在までに得られた知見を簡単に紹介した。気候変動による健康リスクの中で、暑熱による死因別死亡リスクは最も基本的な直接的影響の指標である 10）− 14）。これは、地球上の地域横断的に共通するリスクであり、とくに若年の死亡が多い場合には平均余命は短縮し、地域健康指数であるDALYs（傷害調整生存年数、Disability AdjustedLife Years）は大きく上昇する。一方、暑熱や寒冷などの自然環境因子に起因する過剰死亡（早期死亡、premature death）には気候条件の違いに応じた地域差があるが、その背景では、ヒトの生物学的順応能（現状分析では 5 ℃程度の調整は可能）により調整されていることが明らかである。
しかし、気候変動への適応は生物学的適応能のみでは回避できない部分が残る。それは、特に個人の暑熱感受性の違い、そうした違いをもたらす基礎疾患の違いなどによる変動であり、また、感染症の病原体や媒介生物などの分布や感染力の変化なども予測されるからである。気候変動は安全な水の供給システムや感染症を媒介する生物の生態にも影響することによって、感染症の流行の変化を通して死亡リスクに影響しうる。顕著な例として、蚊の分布の変化、日本充血吸虫の生息域の北上など温暖化による変化を示唆する現象も指摘されている。また鳥媒介性感染症の発生は、渡り鳥の生息範囲の変化などの影響も否定できない。
今後、気候変動が進む中で、とくに 至適温度が示す現在の生物学的適応範囲や体温を超える40 ℃以上の熱波日の多発、持続期間が延長した場合に予想される急性・慢性の影響の拡大についても不明な点が多い。

85

兜：気候変動と健康リスク研究の最近の動向

現在、すでに我が国よりも高温を経験している地域の情報をモニタリングしていく意義も大きいと考えられ、中国で最も高温を示している地域を含む継続調査を実施中である。いずれにしても、筆者らが 1990 年代に想定していた「国際環境保健学」の体系化が現実的課題となってきたことが実感される。地域レベル、国レベルおよび国際レベルでの取り組みが急務と思われる。

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burden of disease due to climate change: quantifying
the benefits of stabilization for human health.
（www.stabilistion 2005.com/）86（受付 2006 年 4 月 4 日、受理 2006 年 4 月 25 日）