在全球气候变暖的背景下，非适宜气温为仅次于空气污染的第二大环境卫生危险因素，成为亟待解决的公共卫生问题。由于我国疆域辽阔，各地区间气候、医疗水平和社会经济存在差异，因此地区间的人群适应性不同。而已有研究采用两阶段方法构建的全国统一的暴露—反应关系模型，未充分考虑我国地区间人群适应性的差异。本研究采用时间序列研究的分布滞后非线性模型（DLNM）和随机森林模型相结合的方法，探索人群适应性的影响因素，预测我国各区县非适宜气温相关的死亡效应，为制定人群健康风险防控措施和适应性政策提供科学依据。
   本研究首先基于2013年1月1日—2018年12月31日的169个区县的逐日气温和死亡数据，采用DLNM模型构建单一区县的暴露—反应关系模型并获取归因分值（AF）。通过随机森林模型，以全国各区县的暴露、人口社会经济特征数据作为自变量，再分别以低温和高温相关的AF作为因变量，筛选出重要性得分较高的变量，预测2013—2018年全国2900区县的低、高温相关的AF。最后，基于上述的AF、区县尺度的人口数、全死因死亡率，评估非适宜气温相关的超额死亡数和健康经济损失。
     在高温的模型中， R²为0.71，RMSE为0.00，MAE为0.01。低温的模型中，R²为0.55，RMSE为0.01，MAE为0.06。日最高气温在两个模型的重要性得分中排名最高，但其他指标，包括基线死亡率、老年人口占比、农业人口占比、受教育程度、经济水平和变化、空调拥有率、医疗机构床位数、社区土地覆盖率，在两个模型中排名不同。2018年全国非适宜气温相关的AF为12.41%。而低温相关的归因分值占非适宜气温的比率主要呈逐年下降的趋势，而高温呈逐年增加的趋势。低温相关的AF最高的地区为西北地区（13.12%），高温为华中地区（2.56%）。2018年我国非适宜气温相关的全死因超额死亡数和健康经济损失分别为85.88万、22214.6亿元，大部分可归因于低温。非适宜气温相关的超额死亡数和健康经济损失主要呈现东北高、西南低的趋势。非适宜气温相关的超额死亡数高值区为华东地区，超额死亡率的高值区是东北地区。山东省的低、高温相关的超额死亡例数分别高于其他省份。低温、高温相关的经济损失高值区排名前3位的省份主要为江苏、山东、浙江省。
   本研究首次采用分布滞后非线性模型和随机森林模型结合的方法，评估出非适宜气温对我国造成严重的疾病和经济负担，且存在明显的空间分布差异。规划我国气候变化的人群适应性政策时，应考虑气温的暴露水平、人口分布、医疗条件以及经济社会发展等。
 

非适宜气温；暴露—反应关系；随机森林模型；死亡；经济损失