随着地球在人为引起的气候变化的影响下变暖，长时间的高温预计将成为重大的公共卫生挑战。老年人通常比其他人更容易受到极端温度的影响，因此全球人口老龄化可能加剧这一趋势。为了量化特定天气条件造成的危险程度，研究人员开发了一系列热应力指标(HSI)，其中最常见的是NOAA热指数。该指数和其他HSI会衡量在考虑其他因素(例如相对湿度)时的感觉。

尽管指标无数，但过去的工作表明，对于给定的一组天气条件，没有一个指标能够对健康状况的负面影响做出更好的整体预测。相反，不同的HSI可以帮助量化特定的结果，例如由于职业性热暴露而导致的死亡率增加或工人生产率下降。为了更好地了解这些指标如何响应当前气候模型的预测，Schwingshackl等人(2003年)。根据一系列模型计算了八个重要HSI的演变。

作者选择了由温度，压力和湿度组成的指标，并计算了1981年至2100年24个气候模型中每个恒指的日均值。为了显示不同全球变暖水平下恒指的变化，他们使用了历史数据和高排放气候情景，以涵盖未来潜在变暖的全部范围。

在模型化期间，所有恒指的涨幅均高于全球平均温度的变化。但是，预计的增长幅度存在相当大的差异，有些指标仅略有增加，而其他指标则发生了严重变化。

为了表明对人类健康的潜在风险，作者根据每种有关HSI的现有文献评估，应用了每种HSI特有的四个阈值水平。研究人员计算了每个指标超过其结果定义的阈值的频率。因为每个HSI都有自己独特的阈值，所以指标之间的差异很大，但是明显有超过更高阈值的天数的趋势。增加额在地理位置上也有所不同。例如，某些地区(例如中欧)经历了额外的高HSI天，而其他地区(例如东南亚)则经历了更多。

本文认为，简单的基于温度的指标可以很好地逼近恒指的趋势。同时，作者指出，直接比较一种恒指和另一种恒指是一项挑战，特别是在全球范围内。人口在各地适应热的方式不同，因此选择代表需要测量哪些内容以及在何处进行测量的指标很重要。