tăng mực nước biển.
Những thảm họa tự nhiên do thời tiết khắc nghiệt gây ra là nguyên nhân đáng kể của tỷ lệ tử vong và bệnh tật hoành hành trên toàn thế giới (49,50). Những thực tế này ảnh hưởng do mức trung bình và sự thay đổi điều kiện thời tiết trong
thời gian ngắn và lâu dài (51,52) và hầu như ảnh hưởng do xu hướng đã được dự đoán và quan sát sự biến đổi thời tiết có xu hướng gia tăng (xem chương 2).
Những điều kiện thời tiết được xem là nguyên nhân để ước tính bệnh tật có thể xảy ra như sau:
• Lũ lụt vùng duyên hải do tăng mực nước biển
• Lũ lụt và bùn lầy đất liền do thường xuyên tăng lượng nước mưa.
Do thiếu thông tin có chất lượng, thay đổi thời tiết tác động gây ra những thảm họa tự nhiên có thể không được xác định rõ. Tuy nhiên, toàn bộ tác động trong thời gian dài như vậy có thể gây ảnh hưởng rất lớn so với hiện tại:
• Những tác động về bão
• Ảnh hưởng tuyết và sông băng tan dẫn đến lũ lụt và lở đất
• Những ảnh hưởng đến sức khỏe trong thời gian dài dẫn đến sự biến động về dân số
• Hậu quả của những tổn hại này đối với hệ thống y tế
• Sự bùng nổ của bệnh tật lây nhiễm và các vấn đề về tinh thần do những tình huống bất ngờ (như là sống trong các trại tập trung)
Sự phân bổ rủi ro và mối liên hệ sự thiếu hụt
Lũ lụt vùng duyên hải: Những mô hình đã công bố dự đoán về thay đổi mực
nước biển trong từng giai đoạn (53,54). Số người bị ảnh hưởng ước tính thông qua việc áp dụng những thay đổi về địa hình và so đồ phân bố dân cư. Mô hình này cho thấy những kết quả khả quan khi đối chiếu với các đánh giá chi tiết trong phạm vi quốc gia (tóm tắt trong Nicholls (54).
Lũ lụt và bùn lầy đất liền: Mặc dù mối liên hệ nhân quả rất rõ ràng, lũ lụt ở
đất liền và bùn lầy ở đất liền chưa chỉ ra cho thấy liên quan chắc chắn đối với những tác động về sức khỏe (55). Trong phạm vi một quốc gia, những thảm họa thiên nhiên có thể do lượng mưa lớn hơn khoảng thời gian cho phép (giờ, ngày hoặc tuần) và lượng mưa trung bình. Những ảnh hưởng về sức khỏe bị ảnh hưởng bởi sự phân bố dân cư theo địa hình cũng như các tính chất xã hội, bao gồm chất lượng nhà ở và hệ thống cảnh báo sớm (56).
Về việc thiếu các thông tin chi tiết, phân tích này đưa ra một giả định sớm rằng mức độ bão lụt tương ứng với tần suất lượng mưa trong tháng vượt quá lượng mưa hàng tháng cao nhất, điều đó sẽ được đánh dấu theo điều kiện khí hậu (ví dụ 1961-1990) , xảy ra trong quãng thời gian 10 năm (ví dụ trên 99,2% trong khoảng thời gian xác định về sự phân bổ lượng mưa hàng tháng). Sự thay đổi về tần số theo các điều kiện thời tiết khác nhau được tính toán cho mỗi ô của hệ thống mô hình khí hậu toàn cầu. Sử dụng phần mềm GIS, đây được đặt trên bản đồ phân bố dân số trên toàn cầu ở mức khoảng từ 1o cho đến 1o. Điều này cho phép việc tính toán biện pháp thực hiện (ví dụ sự thay đổi theo đầu người về nguy cơ khi đối mặt với các thay đổi thời tiết khắc nghiệt như vậy) trong phạm vi từng khu vực.
Trái ngược với những ảnh hưởng về sức khỏe được xem xét trong phần đánh giá này, những ảnh hưởng đối với sức khỏe do thiên tai không đề cập đến một bệnh cụ thể, với dẫn chứng của WHO. Vì thế không thể trực tiếp áp dụng việc tính toán phân số ảnh hưởng như mô tả ở trên. Thay vào đó, cần ước tính những ảnh hưởng này có thể quy cho những điều kiện khí hậu theo các điều kiện thời tiết được đánh dấu mốc; những nguy cơ liên quan ước tính trong tương lai được áp dụng đối với những con số này. Số người tử vong và bị thương dựa trên dữ liệu EM-DAT (57). Những sự kiện kỷ lục dẫn đến kết quả như sau: (1) >10 người bị chết, (2) >200 người bị thương hoặc (3) một người kêu gọi sự hỗ trợ quốc tế. Mặc dù dữ liệu toàn diện và được biên soạn một cách nghiêm túc có sẵn trên quy mô toàn cầu, điều này có thể phụ thuộc vào việc báo cáo quan trọng dưới đây, do đó điều này ước tính gần như ở mức độ vừa phải. Tuy nhiên đối với đánh giá này duy nhất số người bị chết được sử dụng là nhóm EM-DAT ( Giám đốc EM-DAT, trên mỗi………) xem như số người bị thương do bão lụt không chính xác và hiện tại không thể đại diện đầy đủ những ảnh hưởng về sức khỏe bị lây nhiễm do bão lụt. Phạm vi ảnh hưởng hàng năm dẫn đến cái chết được xem như là thảm họa do điều kiện khí hậu chuẩn ước tính trung bình 20 năm cho mỗi khu vực.
Mức độ ảnh hưởng chuẩn thay đổi trong thời gian qua, theo như nguy cơ. Một số yếu tố giảm nguy cơ, như là nâng cao việc chống lũ lụt thực hiện do dân ngày càng giàu và một số nguy cơ tăng lên, như là việc tăng mật độ dân cư ở khu vực duyên hải. Các điều chỉnh này được tiến hành để giải thích cho những tác động
này. Mô hình của Nicholls (54) đã kết hợp việc chống lũ lụt vùng duyên hải trong phạm vi thay đổi GNP và sự phân bố dân cư. Đối với lũ lụt ở đất liền, ảnh hưởng nguy cơ tổn thương tương đương với phân tích về thiên tai (58). Những ảnh hưởng này khụng nờu chi tiết về lũ lụt trong đất liền tuy nhiên được áp dụng như là mối liên hệ đặc biệt mặc dù chưa được làm mô hình chuẩn. Có một số dẫn chứng đó là trẻ em và phụ nữ chịu nhiều nguy cơ đối với thảm họa từ thiên nhiên như động đất (59) và nạn đói (60). Thông tin này là thiếu hụt đã được tính đến để áp dụng đối với những ước tính này, những ảnh hưởng ngang bằng đối với nhóm tuổi và giới tính như giả định.
BẢNG 7.7. Phạm vi ước tính rủi ro liên quan đến thiếu hụt do thay đổi thời tiết vào năm 2030.
Khu vực
Lũ lụt trong đất liền Lũ lụt vùng duyên hải Thiếu hòan toàn 570$ 550$ Thiếu hòan toàn 570$ 550$ Khu vực châu Mỹ (1,00-2,27) (1,00-2,65) (1,00-3,16) (1,20-1,79) (1,15-1,59) (1,13-1,55) Khu vực phía Đông Địa
Trung Hải (1,00-6,83) (1,00-6,69) (1,00-3,16) (2,16-5,61) (1,86-4,46) (1,80-1,55) Vùng Caribê và Mỹ La
Tinh (1,00-4,24) (1,00-4,43) (1,00-3,74) (1,80-4,20) (1,61-3,43) (1,57-3,28) Khu vực Đông Nam Á (1,00-1,75) (1,00-2,39) (1,00-2,49) (1,06-1,21) (1,04-1,15) (1,04-1,15) Khu vực Tây Thái Bình
Dương*
(1,00-3,13) (1,00-2,70) (1,00-2,50) (1,03-1,10) (1,02-1,08) (1,02-1,07) Các nước phát triển * (1,00-8,79) (1,00-8,69) (1,00-7,73) (1,32-2,27) (1,34-2,36) (1,45-2,81)
* Khụng bao gồm các nước phát triển * Và Cuba.
Một con số dự tính không chắc chắn của tiến trình liên quan đến sự thường xuyên của điều kiện thời tiết khắc nghiệt xem như làm mô hình và viễn cảnh khí hậu khác nhau, và liên quan đến việc bảo vệ vượt quá thời gian do việc tăng GNP theo như dự tính. Kết quả của việc lũ lụt ở vùng duyên hải là đáng tin cậy; nguyên nhân do những thay đổi khi mực nước biển tăng lên, chúng là sự nhất quán tương ứng thông qua mô hình khí hậu. Ước tính này không chắc chắn đối với lũ lụt ở đất liền, như là dự đoán lượng mưa khác với điều kiện và mô hình khí hậu. Thêm vào đó, trong khi các mô hình này giải thích co sự thay đổi về việc bảo vệ tương ứng với GNP, trách nhiệm cá nhân đối với các nguy cơ không được xác định (61). Do có thể dự tính rằng trách nhiệm cá nhân bảo vệ, các kết quả được xem như như là một giới hạn cao hơn. Ước tính trung bình là 50% của mức giới hạn cao hơn, còn ước tính mức thấp hơn 90% của ảnh hưởng theo như dự tính được mở rộng bao gồm nguy cơ liên quan của 1 (ví dụ không thay đổi) cho đến hơn 50% nguy cơ hoặc không đáp ứng, kể cả sự tính chắc chắn vốn có của việc dự tính lượng mưa.
Phạm vi ước tính đối với rủi ro liên quan đến lũ lụt ở các khu vực khác được trình bày trong Bảng 7.7.
Những nghiên cứu trong tương lai
Mối liên hệ giữa điều kiện thời tiết khắc nghiệt và ảnh hưởng đối với sức khỏe do thiên tai đã được nghiên cứu có thể đáng kinh ngạc. Sự cải thiện đáng kể có thể được tiến hành do điều tra nâng cao.
• Những ảnh hưởng đến sức khỏe hiện tại từ thiên tai, đặc biệt ở các nước đang phát triển.
• Mô tả chi tiết hơn về thảm họa
• Phân tích những ảnh hưởng sức khỏe so với cường độ của lượng mưa ở mức cao cả về thời gian và không gian.
• Phân tích tính nhạy cảm chính thức đối với mỗi thông số của mô hình
• Ảnh hưởng đối với sức khỏe trong thời gian dài: Đặc biệt những điều này do sự di chuyển dân cư hoặc thời kỳ hạn hán và các ảnh hưởng của nó đến việc sản xuất lương thực.
Nghiên cứu như vậy sẽ cải thiện tính chính xác của việc dự tính và cả việc bao gồm những ảnh hưởng
Sốt rét falciparum
Độ vững chắc của bằng chứng
Các bệnh do côn trùng nằm trong số các nguyên nhân trọng yếu gây ra tình trạng sức khỏe yếu trên phạm vi toàn cầu, đặc biệt là các vùng nhiệt đới (2). Như đã đề cập tại Chương 6, những bằng chứng quan trọng cả từ phòng thí nghiệm (62, 63) lẫn trên thực địa (64) đã chỉ ra rằng cả côn trùng và nguồn bệnh do chúng truyền đều có độ nhạy cảm rất cao với các điều kiện thời tiết và vì thế rất có thể sẽ bị ảnh hưởng bởi những biến đổi khí hậu trong tương lai. Tuy nhiên, có những tranh cãi đáng lưu ý xung quanh mức độ mà theo đó những biến đổi tiềm tàng do khí hậu mang lại trong tỷ lệ và mức độ phân bố địa lý của dịch bệnh sẽ bị ngăn cản bởi các nhân tố giảm thiểu (mức độ sẵn có của môi trường sống phù hợp và lượng mưa vừa đủ) cũng như các tác động của các chương trình kiểm soát, phát triển xã hội và sự miễn dịch của dân số (11, 65-68).
Mặc dù những biến đổi khí hậu có thể có tác động tới các dịch bệnh nhạy cảm với thời tiết, nhưng chỉ một vài trong số những tác động đó được điều tra trên bình diện toàn cầu. Việc đánh giá này chủ yếu nhằm vào bệnh sốt rét falciparum vốn đã được nghiên cứu rất chi tiết bởi các nhóm nghiên cứu độc lập hơn so với các dịch bệnh khác.
Sự phân bố phơi nhiễm và mối quan hệ phản ứng-phơi nhiễm
Các thông số ảnh hưởng tới các dịch bệnh do côn trùng bao gồm nhiệt độ, lượng mưa và độ ẩm tuyệt đối. Cỏc nhõn tối này đó lờn sơ đồ cho từng kiểu hình được xem xét như đã đề cập ở trên. Các mối quan hệ đã định lượng giữa khí hậu, sinh học dân số côn trùng và sự lây nhiễm dịch bệnh đã không được trình bày theo các mô hình khái quát do phụ thuộc vào tính đa dạng của các nhân tố giảm nhẹ cũng dã được đề cập ở trên. Ngoài ra, mức độ phức tạp của phản ứng miễn dịch của cỏc nhúm dân số với hiện tượng biến đổi phơi nhiễm thường rất khó để dự đoán (69, 70). Chỉ những mô hình toàn cầu hiện có mới dự đoán được các biến đổi trong mức độ phân bố không gian và địa lý khiến dân số phải chịu nguy cơ chứ không phải sự lây nhiễm dịch bệnh. Phân tích này đã cho thấy rằng những biến đổi
tương đối trong việc lây nhiễm dịch bệnh là tương ứng với những biến đổi trong nhóm dân số đang gặp nguy cơ.
Trong số các mô hình điều tra mối quan hệ giữa khí hậu và bệnh sốt rét, chỉ có hai mô hình được đánh giá trực tiếp để kiểm tra xem các mô hình này sẽ thể hiện sự phân bố dịch bệnh hiện nay trên diện rộng như thế nào. Mụ hỡnh khí hậu MARA (Xây dựng bản đồ nguy cơ mắc sốt rét tại Châu Phi) (71, 72) được dựa trên các tác động được quan sát của độ biến động khí hậu đối với sinh học côn trùng và ký sinh trùng cũng như mức độ phân bố trong cỏc nghiờm cứu thực địa tại chỗ. Thông tin này sẽ được sử dụng để xác định các khu vực thích hợp về mặt khí hậu cho việc lan truyền sốt rét falciparum và vì thế dân số sẽ gặp nguy hiểm trên khắp Châu Phi. Các sơ đồ phân bố dự báo từ mô hình cho thấy sự ăn khớp với số dư phân bố tại Châu Phi dựa trên cơ sở dữ liệu lịch sử chi tiết, không phụ thuộc vào số liệu sử dụng để tạo ra mô hình gốc. Bất lợi lớn của mô hình này để thực hiện là việc đánh giá bằng quan sát chứ không phải qua so sánh phân tích các sơ đồ được dự báo, quan sát cũng như giới hạn phân bố được coi là bị tác động bởi khí hậu chứ không phải các nhân tố kiểm soát hoặc các nhân tố kinh tế xã hội khác. Trong khi việc đánh giá chỉ ra rằng đó là giả định hợp lý đối với Châu Phi nhưng lại không chính xác với các khu vực khác.
Một mô hình khác cũng được chấp nhận đó là mô hình Rogers và Randolph (66) sử dụng trực tiếp mối tương quan về mặt thống kê giữa độ biến đổi khí hậu và mức độ dịch bệnh được quan sát để đưa ra những đánh giá nổi bật có độ chính xác cao phù hợp với mức độ phân bố toàn cầu của bệnh sốt rét. Mô hình này có những ưu điểm nổi bật khi không đưa ra những giả định ưu tiên về mối quan hệ dịch bệnh-khớ hậu mà được kiểm tra trực tiếp từ các số liệu quan sát. Tuy nhiên, chất lượng của số liệu phân bố hiện có (số liệu thô tương đối về mức độ phân bố
falciparum và bệnh sốt rét vivax) đồng nghĩa với việc mô hình này có thể được
chấp nhận với tập hợp con các số liệu sử dụng để xây dựng mô hình hơn là nhóm số liệu hoàn toàn độc lập. Dự đó rõ ràng rằng những nhân tố ảnh hưởng tới sự kết mức độ phân bố của các vật ký sinh, với mức độ nhạy cảm khác nhau, có thể xuất hiện trong mức độ nhạy cảm với những biến đổi khí hậu trong tương lai.
Dự các mô hình này rất giàu thông tin nhưng sự phân bố không hoàn hảo của mối quan hệ bệnh sốt rột-khớ hậu, và không được so sánh trực tiếp với các mô hình khỏc, cỏc kết quả đều được xem xét trong đánh giá này. Các nguy cơ tương đối được trình bày ở đây là tỷ số dân số gặp nguy cơ tại mỗi khu vực, tương ứng với dân số gặp nguy cơ trong giai đoạn khí hậu 1961-1990 theo mô hình MARA. “Dõn số gặp nguy cơ” được coi là dân số sống trong các khu vực cú khớ hầu phù hợp cho lây nhiễm sốt rét trong thời gian trên một tháng trong năm. Nhằm ước tính mức độ thiệt hại do dịch bệnh, các nguy cơ tương đối này được nhân lên với mức độ lây nhiễm giới hạn của dịch sốt rét cho từng khu vực. Phương pháp này là hết sức thận trọng do chỉ tính đến bệnh sốt rét ở nhóm dân số bổ sung gặp nguy cơ mà không tính đến mức độ lây nhiễm tăng lên trong dân số thuộc vùng dịch. Giả định tương đối bổ sung được xây dựng trong mô hình là việc biến đổi khí hậu không gây ra sự lan rộng của các dịch bệnh sang các khu vực phát triển, thậm chí nếu có phù hợp về mặt khí hậu. Chính vì thế chúng tôi đang tiến hành ước tính những biến đổi do thời tiết trong nhóm dân số đang gặp nguy cơ tại cỏc cựng này nơi mà các điều kiện kinh tế xã hội hiện tại cũng như dự báo trong tương lai phù hợp cho lây nhiễm sốt rét.
Các nguồn có thể không rõ ràng bao gồm:
• Các kết quả dựa trên cỏc phộp quy chiếu khí hậu khác nhau, đối với các nhân tố khác
• Mức độ mà theo đó mô hình được chấp nhận tại Châu Phi áp dụng cho các khu vực khác
• Mối quan hệ giữa sự tăng lên của dân số gặp nguy cơ và sự lây nhiễm dịch bệnh ở mỗi vùng