• Energy Research

AbstractScrub typhus is a climate‐sensitive and life‐threatening vector‐borne disease that poses a growing public health threat. Although the climate‐epidemic associations of many vector‐borne diseases have been studied for decades, the impacts of climate on scrub typhus remain poorly understood, especially in the context of global warming. Here we incorporate Chinese national surveillance data on scrub typhus from 2010 to 2019 into a climate‐driven generalized additive mixed model to explain the spatiotemporal dynamics of this disease and predict how it may be affected by climate change under various representative concentration pathways (RCPs) for three future time periods (the 2030s, 2050s, and 2080s). Our results demonstrate that temperature, precipitation, and relative humidity play key roles in driving the seasonal epidemic of scrub typhus in mainland China with a 2‐month lag. Our findings show that the change of projected spatiotemporal dynamics of scrub typhus will be heterogeneous and will depend on specific combinations of regional climate conditions in future climate scenarios. Our results contribute to a better understanding of spatiotemporal dynamics of scrub typhus, which can help public health authorities refine their prevention and control measures to reduce the risks resulting from climate change.

La pandémie sans cesse croissante et les catastrophes naturelles pourraient se chevaucher spatio-temporellement pour déclencher des catastrophes composées qui perturbent la vie urbaine, y compris les mouvements humains. Dans cette étude, nous avons proposé un cadre pour des analyses fondées sur des données sur la résilience de la mobilité afin de découvrir les effets composés de la COVID-19 et des événements météorologiques extrêmes sur la reprise de la mobilité dans des villes aux contextes socio-économiques variés. Le concept de risque de suppression (SR) est introduit pour quantifier le risque relatif de réduction de la mobilité en dessous de la ligne de base pré-pandémique lorsque certaines variables s'écartent de leurs valeurs normales. En analysant les données quotidiennes sur la mobilité dans et entre 313 villes chinoises, nous avons constamment observé que les SR les plus élevés lors d'épidémies se produisaient à des températures élevées et à des niveaux de précipitations anormaux, quels que soient le type de voyage, les incidences et le moment. Plus précisément, des températures extrêmement élevées (à 35 °C) ont augmenté la SR pendant les épidémies de 12,5 % à 120 %, mais ont raccourci le temps de récupération de la mobilité. L'augmentation des précipitations (à 20 mm/jour) a ajouté des SR de 12,5 %à 300 %, avec des effets retardés reflétés dans les mouvements interurbains. Ces impacts composés, avec des réponses décalées variables, ont été aggravés dans les villes à forte densité de population et à faibles niveaux de PIB. Nos résultats fournissent des preuves quantitatives pour éclairer la conception de stratégies de préparation et de réponse pour améliorer la résilience urbaine face aux futures pandémies et catastrophes complexes. La pandemia cada vez mayor y los desastres naturales podrían superponerse espacio-temporalmente para desencadenar desastres compuestos que interrumpen la vida urbana, incluidos los movimientos humanos. En este estudio, propusimos un marco para los análisis basados en datos sobre la resiliencia de la movilidad para descubrir los efectos compuestos de la COVID-19 y los fenómenos meteorológicos extremos en la recuperación de la movilidad en ciudades con contextos socioeconómicos variados. El concepto de riesgo de supresión (RS) se introduce para cuantificar el riesgo relativo de que la movilidad se reduzca por debajo de la línea de base prepandémica cuando ciertas variables se desvían de sus valores normales. Al analizar los datos de movilidad diaria dentro y entre 313 ciudades chinas, observamos consistentemente que la RS más alta bajo brotes ocurrió a altas temperaturas y niveles de precipitación anormales, independientemente del tipo de viaje, las incidencias y el tiempo. En concreto, las temperaturas extremadamente altas (a 35 °C) aumentaron la RS durante los brotes en un 12,5%-120%, pero acortaron el tiempo de recuperación de la movilidad. El aumento de las precipitaciones (a 20 mm/día) añadió SR en un 12,5%-300%, con efectos retardados reflejados en los movimientos entre ciudades. Estos impactos compuestos, con respuestas rezagadas variables, se agravaron en ciudades con alta densidad de población y bajos niveles de PIB. Nuestros hallazgos proporcionan evidencia cuantitativa para informar el diseño de estrategias de preparación y respuesta para mejorar la resiliencia urbana frente a futuras pandemias y desastres compuestos. The ever-increasing pandemic and natural disasters might spatial-temporal overlap to trigger compound disasters that disrupt urban life, including human movements. In this study, we proposed a framework for data-driven analyses on mobility resilience to uncover the compound effects of COVID-19 and extreme weather events on mobility recovery across cities with varied socioeconomic contexts. The concept of suppression risk (SR) is introduced to quantify the relative risk of mobility being reduced below the pre-pandemic baseline when certain variables deviate from their normal values. By analysing daily mobility data within and between 313 Chinese cities, we consistently observed that the highest SR under outbreaks occurred at high temperatures and abnormal precipitation levels, regardless of the type of travel, incidences, and time. Specifically, extremely high temperatures (at 35°C) increased SR during outbreaks by 12.5%-120% but shortened the time for mobility recovery. Increased rainfall (at 20mm/day) added SRs by 12.5%-300%, with delayed effects reflected in cross-city movements. These compound impacts, with varying lagged responses, were aggravated in cities with high population density and low GDP levels. Our findings provide quantitative evidence to inform the design of preparedness and response strategies for enhancing urban resilience in the face of future pandemics and compound disasters. قد تتداخل الجائحة والكوارث الطبيعية المتزايدة باستمرار مع المكان والزمان لإحداث كوارث مركبة تعطل الحياة الحضرية، بما في ذلك التحركات البشرية. في هذه الدراسة، اقترحنا إطارًا للتحليلات القائمة على البيانات حول مرونة التنقل للكشف عن الآثار المركبة لـ COVID -19 والظواهر الجوية القاسية على تعافي التنقل عبر المدن ذات السياقات الاجتماعية والاقتصادية المتنوعة. يتم تقديم مفهوم مخاطر القمع (SR) لتحديد المخاطر النسبية لتقليل التنقل إلى ما دون خط الأساس قبل الجائحة عندما تنحرف بعض المتغيرات عن قيمها الطبيعية. من خلال تحليل بيانات التنقل اليومية داخل 313 مدينة صينية وبينها، لاحظنا باستمرار أن أعلى معدل استجابة تحت تفشي المرض حدث في درجات حرارة عالية ومستويات هطول أمطار غير طبيعية، بغض النظر عن نوع السفر والحوادث والوقت. على وجه التحديد، زادت درجات الحرارة المرتفعة للغاية (عند 35 درجة مئوية) ريال سعودي أثناء تفشي المرض بنسبة 12.5٪ -120 ٪ ولكنها قللت من وقت التعافي من التنقل. أدت زيادة هطول الأمطار (عند 20 مم/يوم) إلى زيادة معدل المقاومة بنسبة 12.5٪ -300 ٪، مع انعكاس التأثيرات المتأخرة في التحركات عبر المدن. وقد تفاقمت هذه الآثار المركبة، مع تباين الاستجابات المتأخرة، في المدن ذات الكثافة السكانية العالية ومستويات الناتج المحلي الإجمالي المنخفضة. توفر النتائج التي توصلنا إليها أدلة كمية لتوجيه تصميم استراتيجيات التأهب والاستجابة لتعزيز المرونة الحضرية في مواجهة الأوبئة والكوارث المركبة في المستقبل.