明代江淮流域人口大量死亡事件與氣候耦合關(guān)系

徐瀟悅，殷淑燕，王 洋

(陜西師范大學(xué) 地理科學(xué)與旅游學(xué)院，陜西 西安 710119)

在全球變化大背景下，自然災(zāi)害的預(yù)測(cè)與評(píng)估、人地關(guān)系相互作用研究、氣候變化的社會(huì)影響與響應(yīng)成為研究的重點(diǎn)領(lǐng)域. 在人類發(fā)展史上，中國(guó)歷來是世界上多災(zāi)多難的國(guó)家，各種自然災(zāi)害和社會(huì)動(dòng)亂頻繁發(fā)生. 竺可楨[1]結(jié)合史學(xué)、物候、方志和儀器觀測(cè)，將過去5000年的氣候變化大致劃分為4個(gè)溫暖期和4個(gè)寒冷期，為長(zhǎng)時(shí)間尺度的氣候變化與災(zāi)害間關(guān)系研究提供了依據(jù). 因此，以史料中記載的自然災(zāi)害與戰(zhàn)亂作為環(huán)境變化研究的切入點(diǎn)，探討自然災(zāi)害與戰(zhàn)亂導(dǎo)致的人口大量死亡事件環(huán)境因素，揭示人類社會(huì)發(fā)展規(guī)律與氣候變化以及環(huán)境變遷之間的關(guān)系成為需要[2-8].

目前學(xué)術(shù)界對(duì)人口大量死亡事件的研究取得了較多成果. Holzar等[3]對(duì)地震死亡人數(shù)進(jìn)行了研究及趨勢(shì)預(yù)測(cè)，指出造成死亡人數(shù)眾多的地震頻率取決于世界人口的多少. Lee等[4]采用了細(xì)顆粒溫度重建和歷史人口數(shù)據(jù)集，以統(tǒng)計(jì)的方式檢驗(yàn)了中國(guó)過去多年氣溫變化與人口增長(zhǎng)之間的假設(shè)關(guān)系.陳玉瓊等[5]分析了我國(guó)歷史上死亡一萬人以上的重大氣候?yàn)?zāi)害，認(rèn)為人口增長(zhǎng)對(duì)資源環(huán)境造成的壓力致使重大氣候?yàn)?zāi)害次數(shù)的增加和重復(fù)周期縮短是導(dǎo)致死亡人數(shù)劇增的重要原因. 葛全勝等[6]認(rèn)為我國(guó)歷史上人口顯著減少出現(xiàn)在寒冷期，即使在人口數(shù)量存在顯著趨勢(shì)性變化的明清小冰期，人口也出現(xiàn)了顯著下降. 在中國(guó)歷史上，戰(zhàn)爭(zhēng)和災(zāi)害是導(dǎo)致人口大量死亡的兩個(gè)重要因素. 目前，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)歷史時(shí)期自然災(zāi)害和戰(zhàn)爭(zhēng)綜合作用下的人口大量死亡事件研究較少，因而對(duì)歷史時(shí)期大規(guī)模人口死亡事件研究的深入和精細(xì)化仍很必要.

本文選取明代江淮流域人口大量死亡事件的變化為研究對(duì)象. 無論從古代“隋唐盛世”、“天下以江淮為國(guó)命”的繁榮，還是到如今大運(yùn)河文化帶和江淮生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)，江淮流域在區(qū)域位置和經(jīng)濟(jì)社會(huì)上都有著重要的地位. 該區(qū)域自然災(zāi)害頻繁，嚴(yán)重影響了其經(jīng)濟(jì)和生命財(cái)產(chǎn)安全. 中國(guó)歷史悠久，自明清以來，災(zāi)害記載內(nèi)容豐富且連續(xù)性好，為重建氣候變化下人口大量死亡事件的研究提供了豐富的史料基礎(chǔ). 透過造成人口大量死亡事件的歷史自然災(zāi)害和人類活動(dòng)，可從長(zhǎng)時(shí)間尺度分析全球氣候變化的作用，從人與自然的生態(tài)史角度，了解過去的歷史，比之現(xiàn)在與未來，為今后精確地分析和預(yù)測(cè)現(xiàn)代災(zāi)害以及防災(zāi)減災(zāi)工作提供科學(xué)借鑒.

1 資料來源與方法

1.1 研究區(qū)概況江淮流域通常指長(zhǎng)江流域中下游和淮河流域，參考曹琦萍等[9]對(duì)江淮流域劃分標(biāo)準(zhǔn)，本文將江淮流域范圍取為（28°～34°N，110°～122°E）（圖1）. 本文研究范圍按現(xiàn)今行政區(qū)劃，該區(qū)域主要覆蓋湖北省、安徽省及浙江省大部，江西省和湖南省北部，河南省東南部，江蘇省南部及上海市. 在明代，湖廣布政司為現(xiàn)在的湖南省及湖北??；南京政區(qū)管轄相當(dāng)于現(xiàn)在的江蘇省、安徽省及上海市；河南省、浙江省和江西省未發(fā)生明顯變化.

江淮流域位于北方、南方分界的過渡帶上，分布有平原（黃淮、長(zhǎng)江中下游、江漢等）、丘陵及低山等地形，長(zhǎng)江、淮河橫貫東西，汝水、穎河及肥河等南北向河流分布其間. 該區(qū)地處東亞季風(fēng)帶，年降水量為800～1 600 mm. 由于地形復(fù)雜、河網(wǎng)密布、臨海，且受到季風(fēng)條件下副高強(qiáng)弱、位置及其季節(jié)變化的強(qiáng)烈影響，使該地區(qū)極易受水災(zāi)、旱災(zāi)及風(fēng)暴潮等災(zāi)害影響，同時(shí)也為疫災(zāi)、饑荒等災(zāi)害提供了條件. 因而歷史時(shí)期該區(qū)域人口大量死亡事件頻繁.

圖1 江淮流域區(qū)域圖Fig. 1 The area of Yangtze-Huaihe Basin

1.2 資料來源與方法（1）有關(guān)明代自然災(zāi)害、戰(zhàn)爭(zhēng)導(dǎo)致的人口大量死亡事件數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)基本古籍庫(kù)》、《愛如生數(shù)據(jù)庫(kù)·中國(guó)方志庫(kù)》，通過檢索“死+萬”“餓+殍”“室+空”“死+枕”“殍斬”“人相食” “枕籍（枕藉）”等關(guān)鍵詞，收集和整理有明確記載明代自然災(zāi)害、戰(zhàn)爭(zhēng)導(dǎo)致的人口大量死亡事件的發(fā)生年份、事發(fā)地、事件相關(guān)記錄. （2）由于網(wǎng)絡(luò)檢索難免有遺漏，本文同時(shí)參考現(xiàn)代匯編資料[10-16]對(duì)結(jié)果校對(duì)補(bǔ)充，求得全面準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)庫(kù). 本文依據(jù)主導(dǎo)災(zāi)害統(tǒng)計(jì)人口大量死亡事件災(zāi)害結(jié)構(gòu)，統(tǒng)計(jì)時(shí)，不論災(zāi)害持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)短，每次災(zāi)害所造成的人口大量死亡都記為1次事件，如：1372年“上海七月，大風(fēng)雨，海溢，漂沒死者萬余人（風(fēng)暴潮）”，記1次大量死亡事件；1593年“西平大雨兩月，麥禾盡沒，人民相食，餓殍載道”，記 1 次大量死亡事件. 以年為單位統(tǒng)計(jì)口大量死亡事件頻次，即一年有2次及其以上的記錄均記1次；以縣為單位統(tǒng)計(jì)人口大量死亡事件縣次（廣度），統(tǒng)計(jì)時(shí)一年中明確記載1個(gè)縣發(fā)生人口大量死亡事件，記為 1 縣次（計(jì)算該縣縣域面積）；記載多個(gè)縣發(fā)生人口大量死亡事件的所有縣各記1次（計(jì)算各縣縣域面積）；如有描述一個(gè)府發(fā)生災(zāi)害且對(duì)應(yīng)所轄縣并無災(zāi)害記錄，則記府治所在地為1縣次（計(jì)算府治所在地縣域面積）. （3）本文統(tǒng)計(jì)為饑荒的是史料中未給出具體災(zāi)害原因的饑荒事件；饑荒大多由旱災(zāi)、水災(zāi)及疫災(zāi)等直接或間接引起，史料中如果已給出導(dǎo)致災(zāi)荒的災(zāi)害原因，本文統(tǒng)計(jì)到對(duì)應(yīng)的災(zāi)害類型中. 利用最小二乘法、自然斷點(diǎn)法、小波分析、熱點(diǎn)分析以及趨勢(shì)面分析等方法探究人口大量死亡事件的時(shí)空分布特征以及事件致災(zāi)因子組合特征，并通過引入溫度和濕度序列探討事件與氣候的耦合關(guān)系，其中，溫度序列選取楊保等[17]基于多種代用數(shù)據(jù)重建的中國(guó)過去2 000年溫度變化序列，干濕序列選擇鄭景云[18]等基于文獻(xiàn)重建的過去1 500年?yáng)|部干濕序列. 在空間差異分析中，為了更好地反映自然災(zāi)害、戰(zhàn)爭(zhēng)導(dǎo)致的人口大量死亡事件在現(xiàn)代行政區(qū)劃中的空間差異特征，將事件發(fā)生地點(diǎn)轉(zhuǎn)換為現(xiàn)代疆域的發(fā)生地點(diǎn)，從而為當(dāng)代的人類社會(huì)發(fā)展、人地和諧等提供一定的借鑒意義.

2 結(jié)果分析

2.1 人口大量死亡事件頻次結(jié)構(gòu)中國(guó)歷史上，戰(zhàn)爭(zhēng)和災(zāi)害是導(dǎo)致人口大量死亡的兩個(gè)重要因素.據(jù)統(tǒng)計(jì)，明代江淮流域人口大量死亡事件共計(jì)847次，平均每0.33 a發(fā)生1次. 其中，自然災(zāi)害導(dǎo)致的人口大量死亡事件共769次（圖2（a）），占事件總次數(shù)的90.8%；戰(zhàn)亂等社會(huì)因素導(dǎo)致的人口大量死亡共78次，占總數(shù)的9.2%. 由此可見，自然災(zāi)害是影響明代江淮流域人口大量死亡事件的主要因素. 從原始記錄中辨識(shí)、提取人口大量死亡事件中自然災(zāi)害的主要影響因素，能確定成因的共769縣次（圖2（b）），旱災(zāi)、疫災(zāi)、饑荒、水災(zāi)、潮災(zāi)等5種災(zāi)害共發(fā)生690次，占災(zāi)害總數(shù)的89.7%，是該區(qū)域人口大量死亡事件的主要災(zāi)害類型. 其中，旱災(zāi)發(fā)生245次，占自然災(zāi)害總數(shù)的31.9%，平均每1.13 a發(fā)生1次；疫災(zāi)138次，占17.9%，平均每2 a發(fā)生1次；饑荒132次，占17.2%，平均每2.09 a發(fā)生1次；水災(zāi)88次，占11.4%，平均每3.15 a發(fā)生1次；潮災(zāi)87次，占11.3%，平均每3.18 a發(fā)生1次.此外，蝗災(zāi)、凍災(zāi)、雪災(zāi)、地震、風(fēng)災(zāi)發(fā)生次數(shù)相對(duì)較少，共計(jì)79次，分別占災(zāi)害總數(shù)的5.7%、2.9%、0.8%、0.6%、0. 3%. 綜上，明代江淮流域?qū)е氯丝诖罅克劳鰹?zāi)害類型以旱災(zāi)、疫災(zāi)、水災(zāi)和潮災(zāi)為主，這與劉靜[2]對(duì)同期自然災(zāi)害研究的結(jié)論基本一致.

圖2 明代江淮流域人口大量死亡事件結(jié)構(gòu)Fig. 2 Event structure of mass deaths in the Yangtze-Huihe River Basin in the Ming Dynasty

2.2 人口大量死亡事件年際變化特征圖3（a）以10年為單位統(tǒng)計(jì)事件發(fā)生的頻次、縣次和廣度. 結(jié)果顯示，1 368—1644年間，事件的頻次、縣次與廣度具有很好的一致性，呈間歇性式爆發(fā)特征，在明末達(dá)到最高. 不同階段，事件頻次、縣次和廣度有所變化，具體表現(xiàn)為1 408—1 417、1 448—1 457、1 468—1 477、1 508—1 517、1 518—1 527、1 528—1 537、1 538—1 547、1 588—1597年和1 638—1647年為頻次高發(fā)期；1 448—1 457、1 468—1 477、1 518—1 527、1 538—1 547、1 588—1597年和1 638—1647年事件發(fā)生的縣次和廣度大. 三者4次多項(xiàng)式擬合曲線呈現(xiàn)4個(gè)階段，即事件低發(fā)期—上升期—輕微下降—快速上升.

為了清晰地反映事件的真實(shí)變化，結(jié)合事件縣次和廣度特征，利用自然斷點(diǎn)法將事件縣次和廣度分為4級(jí)，得到縣次分級(jí)界限為3、12、25、47（單位：次）；廣度分級(jí)界限為0.35、1.28、3.09、9.15（單位：萬km2）. 各級(jí)縣次和廣度逐年變化特征如圖3（b）～（c）. 由圖3可知，縣次和廣度逐年變化特征與10 a縣次和廣度序列具有一致性. 綜合考慮10年序列和等級(jí)逐年變化情況，將明代人口大量死亡事件分為4個(gè)階段：① 1 368—1417年（少發(fā)-偏輕），該階段事件共發(fā)生26次，占總縣次的3.1%，平均每1.9 a發(fā)生1次. 這一階段事件發(fā)生頻率低，縣次和廣度較小，災(zāi)害程度較輕；② 1 417—1577年（多發(fā)-較輕），該時(shí)期共發(fā)生492次，占58.1%，平均每0.33 a發(fā)生1次. 事件頻率有所上升，受災(zāi)縣次和廣度擴(kuò)大，災(zāi)害程度較輕；③ 1 577—1617年（少發(fā)-較重），事件發(fā)生154次，占18.2%，平均每0.26 a發(fā)生1次，該時(shí)期事件頻次、縣次和廣度較前期有所下降，但災(zāi)害程度較高；④ 1 617—1644年（多發(fā)-嚴(yán)重），該時(shí)期事件共計(jì)175次，占20.7%，平均每0.15 a發(fā)生1次，發(fā)生頻率高，縣次和廣度高，受災(zāi)等級(jí)程度嚴(yán)重. 綜合上述分析，明代人口大量死亡事件具有明顯的階段性，呈現(xiàn)少-多-少-多循環(huán)交替.

2.3 人口大量死亡事件空間分異特征按現(xiàn)行行政區(qū)劃對(duì)人口大量死亡事件縣域頻次進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，利用“熱點(diǎn)分析”工具，以縣域頻次為權(quán)重，創(chuàng)建具有統(tǒng)計(jì)學(xué)上顯著的熱點(diǎn)和冷點(diǎn)圖，并對(duì)其進(jìn)行趨勢(shì)面分析，以探究全局的趨勢(shì)變化. 從圖4（a）可知，事件熱點(diǎn)主要分布在江蘇省、上海市、安徽省東部以及浙江省的北部. 江蘇省人口大量死亡事件主要集中在蘇南. 其中，蘇州、淮安、南京、揚(yáng)州、常州、太倉(cāng)、如皋、鎮(zhèn)江、昆山、儀征、泰州發(fā)生縣次多，均在7次以上，蘇州縣次最高為35次. 上海全域均為集中區(qū)，縣次為31次. 浙江省主要集中在北部城市，如杭州、嘉興、紹興、湖州、平湖、寧波等. 這些城市發(fā)生縣次均在8次以上，杭州最高為21次. 安徽省人口大量死亡主要集中在東部，但縣次以鳳陽(yáng)、霍丘、滁州、懷遠(yuǎn)、合肥、天長(zhǎng)為多，均在7次以上，以鳳陽(yáng)13次為最高. 事件的冷點(diǎn)區(qū)域以湖北省的大部、江西省和湖南省的北部，同時(shí)這些地方的縣次也處于低頻區(qū). 其中，湖北省的武漢、江陵，江西省的南昌、九江，湖南省的安鄉(xiāng)、慈利縣次發(fā)生較多，在3～7次之間. 從趨勢(shì)面分析可知（圖4（b）），人口大量死亡事件隨經(jīng)度增加而集中. 總體上，江淮流域人口大量死亡事件主要集中在長(zhǎng)三角地區(qū)，以此為中心向外逐漸分散，呈現(xiàn)階梯狀分布. 這一空間分異與其所處的地形、氣候、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、政治等原因有關(guān). 江淮流域地勢(shì)整體呈現(xiàn)西北高東南低的特點(diǎn)，位于東南部的長(zhǎng)三角地區(qū)地址平坦、河網(wǎng)密布，是明朝重要的糧食和棉花產(chǎn)區(qū)，因而一旦發(fā)生災(zāi)害等事件，這些地區(qū)將損失慘重. 江淮流域受季風(fēng)的影響，各?。ㄊ校┖禎碁?zāi)害頻發(fā). 但長(zhǎng)三角地區(qū)由于地處沿海，除了旱澇災(zāi)害外，還受海洋性氣候下風(fēng)暴潮的影響，再加上南直隸是明代疫災(zāi)唯一高頻省，所以多重災(zāi)害導(dǎo)致了長(zhǎng)三角為人口大量死亡的集聚區(qū)/高頻區(qū). 江蘇省、浙江省及安徽省是明代經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)，所以也是人口聚集區(qū)，因而極端災(zāi)害的發(fā)生對(duì)人口造成的損失較大.

圖3 人口大量死亡事件年際變化特征Fig. 3 Characteristics of inter-annual changes in mass deaths

圖4 江淮流域人口大量死亡事件空間分異特征Fig. 4 The spatial differentiation characteristics of mass death events in Yangtze-Huaihe Basin

2.4 人口大量死亡事件致災(zāi)因子組合特征人口大量死亡事件中的致災(zāi)因子常常以單個(gè)或多種組合方式影響人口大量死亡，其不同組合方式會(huì)造成不同的影響，因此本文對(duì)不同因子組合方式進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，計(jì)算不同致災(zāi)因子組合的縣次（圖5）. 其中，單因子致死共710次（占縣次的83.8%），雙因子致死共83縣次（占縣次的9.8%）三因子致死共45次（占縣次的5.3%），四因子組合僅有 9 縣次（占1.1%），數(shù)量少. 單因子影響的范圍更大、縣次更多；而多因子導(dǎo)致的人口大量死亡事件更重，如萬歷十六年“益陽(yáng)縣春大水，壞廬舍衝決田禾. 四月至九月不雨，谷大貴，瘟疫大作，死者枕藉于道”，崇禎十四年“潛山縣大旱螽疫，人死者枕藉，饑者殺人為食，無敢獨(dú)行道路者”，多因子往往導(dǎo)致嚴(yán)重的人口死亡事件，但影響的縣次要少于單因子. 對(duì)于單因子情形，以旱災(zāi)、饑荒、水災(zāi)、潮災(zāi)、疫災(zāi)和戰(zhàn)亂為主（占縣次的94.9%），其中旱災(zāi)高達(dá)228縣次. 對(duì)于雙因子情形，旱-蝗，旱-疫、水-旱占比較高. 對(duì)于三因子情形，旱-蝗-疫占比最高，其次為旱-水-疫及旱-水-饑組合. 所以，綜合地看人口大量死亡事件以水旱災(zāi)害為主要因素，而多種因子組合，將會(huì)加重人口大量死亡事件的程度.

圖5 江淮流域人口大量死亡事件致災(zāi)因子組合特征Fig. 5 The combinatorial characteristics of disaster factors of mass death events in Yangtze-Huaihe Basin

3 人口大量死亡事件與氣候關(guān)系

3.1 人口大量死亡事件與冷暖變遷IPCC第四次評(píng)估報(bào)告[19]對(duì)過去1300年以來北半球的溫度變化重建結(jié)果指出，14至19世紀(jì)氣候較為寒冷，14世紀(jì)后半葉全球氣候進(jìn)入小冰期. 研究表明，氣候變化與人口的增減有很大的關(guān)系[20]. 一方面，在氣候寒冷時(shí)期自然災(zāi)害頻發(fā)，特別是等級(jí)高強(qiáng)度大的災(zāi)害往往誘發(fā)一連串次生災(zāi)害，短期內(nèi)可直接導(dǎo)致人口的大量死亡. 另一方面，氣候變化造成的農(nóng)業(yè)歉收不僅直接影響人口數(shù)量的變化，還有可能激發(fā)社會(huì)矛盾，發(fā)生戰(zhàn)爭(zhēng)，間接導(dǎo)致人口大量死亡. 在此背景下將明代全國(guó)溫度距平與人口大量死亡事件頻次、縣次及廣度的標(biāo)準(zhǔn)化值進(jìn)行耦合（圖6）. 由圖6分析，明代全國(guó)溫度與人口大量死亡事件的頻次、縣次及廣度變化趨勢(shì)相反，波動(dòng)周期接近. 利用SPSS進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果顯示明代全國(guó)溫度與10 a頻次標(biāo)準(zhǔn)化值間Spearman相關(guān)系數(shù)為-0.612，與10 a縣次標(biāo)準(zhǔn)化間Spearman相關(guān)系數(shù)為-0.567，與10 a廣度標(biāo)準(zhǔn)化間Spearman相關(guān)系數(shù)為-0.53，且都在0.01水平上顯著相關(guān). 因此，全國(guó)氣候冷暖變遷與人口大量死亡事件頻次、縣次及廣度呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系. 在溫暖期事件顯著減少，寒冷期顯著增加，且波動(dòng)周期一致.

圖6 明代全國(guó)溫度與人口大量死亡事件頻次、縣次、廣度標(biāo)準(zhǔn)化耦合曲線Fig. 6 Coupling curves of the normalized values of frequency, county and breadth of mass deaths and temperature in the Ming Dynasty

為了進(jìn)一步探究明代冷暖變遷與人口大量死亡事件的因果關(guān)系，參考張濤[21]利用回歸分析對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn). 由于明代氣候冷暖與人口大量死亡事件頻次、縣次及廣度標(biāo)準(zhǔn)化值呈一定線性關(guān)系，所以用一元線性回歸模型來分析，X自變量為溫度距平標(biāo)準(zhǔn)化值，Y因變量為人口大量死亡事件指標(biāo)（頻次、縣次及廣度）. 結(jié)果顯示，溫度距平與頻次回歸方程為y=-1.894x-0.751，對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，擬合優(yōu)度R2=0.351，表示氣候冷暖可以解釋35.1%的頻次變化；F統(tǒng)計(jì)量為16.18，P=0.000＜0.05，說明回歸模型具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；溫度距平標(biāo)準(zhǔn)化值t為-4.02，對(duì)應(yīng)的P值小于0.05，說明方程系數(shù)是顯著的. 溫度距平與縣次回歸方程為y=-1.636x-0.649，擬合優(yōu)度R2=0.254，表示氣候冷暖可以解釋25.4%的縣次變化；F統(tǒng)計(jì)量為10.51，P=0.003（小于0.05），說明回歸模型具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；溫度距平標(biāo)準(zhǔn)化值t為-3.24，對(duì)應(yīng)的P值小于0.05，說明方程系數(shù)是顯著的. 溫度距平與廣度回歸方程為y=-1.693x-0.651，擬合R2=0.254，表示氣候冷暖可以解釋25.4%的廣度變化；F統(tǒng)計(jì)量為10.56，P=0.003（小于0.05），說明回歸模型具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；溫度距平標(biāo)準(zhǔn)化值t為-3.25，對(duì)應(yīng)的P值小于0.05，說明方程系數(shù)是顯著的. 因此，明代氣候冷暖可以解釋人口大量死亡事件的25.4%～35.1%.

3.2 人口大量死亡事件與干濕變化葛全勝[22]等研究認(rèn)為，明代中國(guó)東部氣候總體偏干且存在3次干濕波動(dòng)，1 371—1428年略濕，1 429—1543年偏干，1 544—1622年由干轉(zhuǎn)濕. 氣候的冷干影響著農(nóng)業(yè)、生產(chǎn)、生活等從而導(dǎo)致人口的大量死亡. 此外，氣候的冷干化還與社會(huì)動(dòng)亂有著對(duì)應(yīng)關(guān)系. 在此背景下利用中國(guó)東部干濕序列與明代人口大量死亡事件頻次、縣次及廣度的標(biāo)準(zhǔn)化值進(jìn)行耦合（圖7）.從圖7分析，氣候干濕變化與人口大量死亡事件頻次、縣次及廣度變化趨勢(shì)相反，且波動(dòng)周期基本一致. 利用SPSS進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果顯示明代東部干濕指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化值與10 a頻次標(biāo)準(zhǔn)化值間的Spearman相關(guān)系數(shù)為-0.526，，與10 a縣次標(biāo)準(zhǔn)化值間的Spearman相關(guān)系數(shù)為-0.518，與10 a廣度標(biāo)準(zhǔn)化值間的Spearman相關(guān)系數(shù)為-0.497，且都在0.01水平上顯著相關(guān). 由此看出，明代東部干濕指數(shù)與人口大量死亡事件頻次、縣次及廣度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，氣候濕潤(rùn)事件顯著減少，反之事件顯著增多.

為了進(jìn)一步分析明代東部濕潤(rùn)指數(shù)與人口大量死亡事件的因果關(guān)系，利用SPSS對(duì)其進(jìn)行回歸分析. 由于濕潤(rùn)指數(shù)與人口大量死亡事件指標(biāo)呈線性關(guān)系，因此用一元線性回歸模型來分析. 結(jié)果顯示濕潤(rùn)指數(shù)與頻次回歸方程為y=-0.453x+0.000 03，模型擬合R2=0.126，表示氣候濕潤(rùn)變化可以解釋12.6%的頻次變化；F統(tǒng)計(jì)量為6.95，P=0.014（小于0.05），說明回歸模型具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；溫度距平標(biāo)準(zhǔn)化值t為-2.64，對(duì)應(yīng)的P值小于0.05，說明方程系數(shù)是顯著的. 濕潤(rùn)指數(shù)與縣次回歸方程為y=-0.371x，擬合R2=0.105，表示氣候濕潤(rùn)可以解釋10.5%；F統(tǒng)計(jì)量為4.3，P=0.048（小于0.05），說明回歸模型具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；溫度距平標(biāo)準(zhǔn)化值t為-2.07，對(duì)應(yīng)的P值小于0.05，說明方程系數(shù)是顯著的. 濕潤(rùn)指數(shù)與廣度回歸方程為y=-0.397x-0.001，擬合R2=0.126，表示氣候濕潤(rùn)可以解釋12.6%的廣度變化；F統(tǒng)計(jì)量為5，P=0.033（小于0.05），說明回歸模型具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；溫度距平標(biāo)準(zhǔn)化值t為-2.25，對(duì)應(yīng)的P值小于0.05，說明方程系數(shù)是顯著的. 因此，明代氣候干濕變化可以解釋人口大量死亡事件的10.5%～12.6%.

圖7 明代干濕指數(shù)與人口大量死亡事件頻次、縣次及廣度標(biāo)準(zhǔn)化值耦合曲線Fig. 7 Coupling curves of the normalized values of frequency, county and breadth of mass deaths and dry-wet index in the Ming Dynasty

4 結(jié)論

通過對(duì)明代（1 368—1644年）江淮流域人口大量死亡事件與氣候耦合關(guān)系的研究，得到以下結(jié)論.

（1）明代江淮流域人口大量死亡事件共計(jì)847次，平均每0.33 a發(fā)生1次. 其中，自然災(zāi)害是影響明代江淮流域人口大量死亡事件的主要因素.從事件的災(zāi)害結(jié)構(gòu)來看，人口大量死亡災(zāi)害類型以旱災(zāi)、疫災(zāi)、水災(zāi)和潮災(zāi)為主.

（2）明代江淮流域人口大量死亡事件可分為4個(gè)階段，即1 368—1 417、1 417—1 577、1 577—1 617年和1 617—1 644年. 綜合來看，明代人口大量死亡事件具有顯著的階段性、間歇式爆發(fā)特征，呈現(xiàn)少—多—少—多的循環(huán)交替.

（3）空間上，江淮流域人口大量死亡事件有明顯的熱點(diǎn)與冷點(diǎn)區(qū)，主要集中在長(zhǎng)三角地區(qū)，并以此為中心向外逐漸分散，呈現(xiàn)階梯狀分布.

（4）從人口大量死亡事件的致災(zāi)因子組合特征來看，單因子致死共710縣次（占847縣次的83.8%），雙因子致死共83縣次（占9.8%），三因子致死共45次（占5.3%），四因子組合僅有 9 縣次（占 1.1%）. 其中，單因子以旱災(zāi)、饑荒、水災(zāi)、潮災(zāi)、疫災(zāi)和戰(zhàn)亂為主，旱災(zāi)最高. 雙因子中旱-蝗，旱-疫、水-旱占比較高. 對(duì)于三因子情形，旱-蝗-疫占比最高，其次為旱-水-疫及旱-水-饑組合. 綜合來看，人口大量死亡事件致災(zāi)因子主要以旱災(zāi)、水災(zāi)、潮災(zāi)、疫災(zāi)和戰(zhàn)亂為主.

（5）從人口大量死亡事件與氣候的耦合關(guān)系來看，氣候的冷暖、干濕與人口大量死亡事件呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，在溫暖（濕潤(rùn)）期事件顯著減少，寒冷（干旱）期顯著增加. 氣候變化與人口大量死亡因果關(guān)系主要以冷暖變化為主. 氣候冷暖可以解釋人口大量死亡事件的25.4%～35.1%. 氣候干濕變化可以解釋人口大量死亡事件的10.5%～12.6%. 明代氣候變化在人口大量死亡事件上占據(jù)重要地位，氣候變化進(jìn)一步加劇了江淮流域人口大量死亡事件的程度.