背景和目的在气候变化背景下,热带气旋活动发生频率和强度增强。强热带气旋(台风或飓风)严重威胁着人群健康。孕妇是极端天气事件的重要脆弱群体。然而,目前有关飓风与孕期健康的研究报道很少,尤其是飓风的长期健康影响研究更少。另外,近年来与飓风相关的大规模断电更为频繁,然而,暂未发现有关大规模断电与孕期健康关系的研究报道。开展飓风健康脆弱性评估有利于识别地区风险或优化资源配置,然而,目前飓风脆弱性评估存在一定的局限性。近年来,机器学习技术应用越来越广泛,其在指标筛选和模型预测等方面具一定优势。基于此,本文拟研究强热带气旋及大规模断电影响下孕妇的健康风险,并应用机器学习方法开展飓风的健康脆弱性研究。研究方法本课题以2012年“桑迪”超级飓风事件为案例,以美国纽约州为研究点。我们采用时间序列分析方法和反事实推理方法研究“桑迪”飓风影响下,纽约州8个受飓风严重影响县的孕妇的健康风险,分析飓风对孕妇短期健康风险和长期健康影响,并按疾病、年龄、社会经济状态分层分析不同孕妇群体的风险。研究还采用混合线性模型分析方法研究大规模断电背景下纽约州8个受影响县妊娠合并症就诊量与断电覆盖率和断电持续时间之间的关系。此外,本研究对传统脆弱性评估方法加以改进,借助随机森林模型筛选影响飓风健康脆弱性的关键因素,基于各因素与健康风险之间的关系建立模型预测这8个县每个社区孕妇对飓风的健康脆弱性。结果纽约州8个县在飓风期的总妊娠合并症发生风险增加了6.3%(95%CI:2.2%,10.5%),并且该飓风影响可持续几个月甚至2年。不同疾病和社会群体的风险不一样,例如早产和妊娠合并糖尿病,低社会经济状态的孕妇群体发生风险较高。我们发现飓风之后的大规模断电可能影响孕妇健康,断电覆盖率每升高10%和断电持续时间每升高10个小时对应妊娠合并症增加的风险分别为2.4%(95%CI:0.8%,4.1%)和 11.2%(95%CI:2.9%，20.2%)。主要受断电影响的妊娠合并症包括流产和早产等,高龄和低社会经济状态的孕妇风险更高。脆弱性评估研究中,我们发现洪涝暴露较高、社会经济状况较差的地区对飓风的健康脆弱性较高。基于随机森林的地区健康脆弱性预测精度较高,AUC值为0.81。结论强热带气旋(诸如“桑迪”飓风)对孕妇妊娠健康不仅具有短期的作用还有长期的影响;飓风相关断电可导致妊娠健康风险增高;早产疾病和低社会经济状态群体对飓风和断电的健康风险较高;基于机器学习方法的脆弱性评估具有一定实用性,可为健康脆弱性评估提供一种新的思路。