背景:城市热岛(Urban heat island,UHI)效应是主要由人类聚集活动引起的区域性气候变化现象。在全球城市化进程加速和气候变暖的背景下,城市热岛效应日益明显。基于公共卫生的视角,热岛效应可增加高温相关的健康风险。然而,以往的研究主要集中于热相关健康风险的变异,较少直接量化UHI效应对死亡率的影响,且忽视了小空间尺度UHI效应的差异。本研究选取高度城市化的广州市作为研究地点,探讨城市热岛效应的时空分布特征,在小空间尺度上量化可归因于UHI效应的死亡风险,识别高风险地区。这将有助于准确评估热岛效应的风险,为相关部门进行科学防灾决策和优化卫生资源分配提供科学的参考依据。方法:本研究考虑到部分地区死亡人数较低,首先使用k-means算法对广州市161个街道/镇进行空间聚类,科学合并死亡数较少的地区。随后,采用反距离权重插值法获取2011-2017年每个聚类区域的日均温度,分析气温的时空分布特征。根据人口密度划分城市中心区域和郊外区域,计算UHI效应强度并分析时空分布特征。基于周平均气温与非意外死亡数据,利用分布滞后非线性模型分析广州市、中心区域、郊外区域以及中心区域每个聚类地区的气温与非意外死亡的暴露反应关系。在此基础上,结合UHI效应强度,计算城市中心区域及每个聚类地区在高温季可归因于UHI效应的死亡数和百分比。结果:2011-2017年期间,广州市非意外死亡总数为298990例,日平均死亡数为117.04例,周平均死亡数为819.15例。根据30项指标进行决策,广州161个街道/镇可以聚为105个聚类地区。在全市水平上,广州市日平均气温为22.86±6.27℃,时间上呈现冬春低谷、夏秋高峰的变化特征,高温季(6-9月)和低温季(12-3月)的气温差别明显;在聚类地区水平上,日平均温度相差2.85℃,整体表现为北部偏低、南部偏高,气温最高的地区主要聚集在广州中西部。广州市城市中心区域的日UHI效应强度未见明显周期性特征,极差为2.83℃,低温季UHI效应强度呈明显增长趋势;UHI效应强度高的地区主要集中在城市中心区域的中西部,最高的为1.13±0.34℃,位于南源街道地区。广州市全市、城市中心地区和郊外区域的最低死亡风险温度(minimum mortality temperature,MMT)分别为24.90℃、25.50℃和23.50℃时,高于该值时,周平均气温每上升1℃,居民非意外死亡风险分别增加1.55%(95%CI:0.78%~2.32%)、1.46%(95%CI:0.65%~2.28%)和2.00%(95%CI:1.05%~2.08%)。不同聚类地区之间的死亡风险差异较大,在热效应具有统计学意义的46个地区中,最高的位于大沙街道+文冲街道地区:周平均气温每升高1℃,风险增加26.46%(95%CI:9.16%~46.51%);最低位于东湖街道地区:周平均气温每升高1℃,风险增加0.98%(95%CI:0.23%~2.69%)。广州市城市中心区域在高温季可归因于UHI效应的死亡数为565例(95%CI:251例~882例),归因百分比为1.04%(95%CI:0.47%~1.63%)。在城市中心区域46个聚类地区中,平均每个聚类地区在高温季的UHI效应归因死亡数为28.85±26.00例,最高的3个地区死亡数为121例(95%CI:54例~192例)、95例(95%CI:48例~143例)、91例(95%CI:54例~130例),分别位于市桥街道地区、南石头街道+新港街道地区和雅瑶镇+江高镇+新华街道地区;平均每个聚类地区归因于UHI效应的死亡百分比为3.82±2.24%,最高3个地区为10.12%(95%CI:3.64%~17.10%)、9.82(95%CI:0.72%~19.84%)、8.77%(95%CI:3.93%~13.88%),分别位于大沙街道+文冲街道地区、嘉禾街道+均禾街道地区和市桥街道地区。结论:广州市气温、城市热岛效应、热死亡风险和高温季可归因于城市热岛效应的死亡风险在小空间尺度上均存在较大差异,这对于提出以地理分布为基础、精准降低城市热岛效应健康风险为目标的策略具有重要的公共卫生学意义。