近日，建筑科学领域权威期刊《Building and Environment》在线发表了题为“Thermo-physiological and psychological differences between elderly people with hypertension and diabetes in outdoor environments”的论文。研究基于多模态生理监测与机器学习算法，系统解析了高血压与糖尿病老年群体在户外热环境中的生理-心理响应异质性，构建了融合微气候物理参数与个体生理指标的慢性病特异性热感觉预测模型，为寒冷地区城市公园适老化改造提供了循证设计依据与精准干预靶点。硕士研究生张新月为第一作者，洪波教授为通讯作者。

研究背景：从“健康基准”到“慢病特异”的理论范式转换

在全球气候变暖与人口老龄化双重压力下，城市户外空间的热环境适老性已成为公共健康与建筑环境交叉领域的研究前沿。现有热舒适研究长期基于健康成年人群的生理热调节能力建立评价基准，预设研究对象具备正常的血管舒张、汗腺分泌及体温调节功能。然而，我国老年人群慢性病患病率高达86.23%，其中高血压（46.46%）与糖尿病（15.41%）占据主导。病理生理学研究表明，高血压患者因血管内皮功能障碍导致皮肤血流灌注调节能力下降，限制了对流与辐射散热效率；糖尿病患者则因自主神经病变及糖代谢紊乱，导致汗腺分泌障碍与蒸发散热受阻。此类热调节通路的病理改变，使得慢病老年群体在热应激下的生理响应显著偏离健康人群。现有基于健康人群构建的通用热舒适模型（如PMV-PPD模型、UTCI指数）若直接应用于慢病群体，可能产生系统性的热感觉误判与热风险低估。流行病学证据显示，热浪期间心血管相关死亡率可上升约15%，气温每升高1℃可导致心理健康风险增加0.9%至22%。因此，建立慢性病特异性的热环境评价基准，是实现城市公共空间“精准适老化”的理论前提。

核心发现：热中性域偏移与生理-心理响应分异

课题组在中国寒冷地区典型城市公园开展实地控制实验，采用“物理-生理-心理”三维耦合研究范式，同步监测高血压与糖尿病老年受试者在静坐、步行、广场舞三种典型场景下的微气候参数、生理热调节指标（皮肤温度、心率、血压等）及心理热感知数据，运用机器学习算法构建热感觉预测模型。核心发现揭示了显著的疾病特异性差异：热中性温度（TSV=0）呈现活动强度依赖性的分异规律——静坐状态下高血压组（31.3℃）显著高于糖尿病组（30.5℃），而在散步（22.9℃ vs 23.6℃）与广场舞（19.2℃ vs 18.7℃）状态下则发生逆转。此外，高血压组皮肤温度普遍高于糖尿病组，但糖尿病组心率在各活动状态下均显著高于高血压组，提示其通过心血管代偿弥补蒸发散热不足。心理维度上，高血压组积极情绪得分显著高于糖尿病组（静坐p<0.05，广场舞p<0.001）。融合多模态数据的机器学习模型预测准确率达75%-80.8%，显著优于单一环境参数模型。<>

实践启示：城市公园适老化改造设计策略

第一，分区动态热环境设计。鉴于两类人群热中性温度随活动强度呈反向偏移（静坐：高血压>糖尿病；高活动：高血压<糖尿病），公园设计应避免单一微气候设定。建议广场舞区域针对高血压群体配置更高强度的通风与遮阳，而静坐休憩区则需针对糖尿病群体优化蒸发散热条件，实现“因病分区”的热环境精准供给。<>

第二，生理预警与空间干预耦合。研究识别的心率阈值与皮肤温度临界值，可作为可穿戴设备监测的预警指标。当糖尿病老人心率超过特定阈值或高血压老人皮肤温度异常升高时，智能导览系统可主动引导其转移至预设的“生理恢复区”（具备喷雾降温或高遮荫率的微气候庇护所）。

第三，气候适应性更新决策支持。针对寒冷地区夏季短时高温事件，本研究提供的预测模型可辅助园林管理部门评估现有公园空间对慢病老年群体的热风险等级，优先对高使用频率的广场舞场地与休憩节点进行遮荫-通风协同改造，而非均质化的全面更新，显著提升适老化改造的投入产出效率。