1736—1911年华北饥荒的时空分布及其与气候、灾害、收成的关系

doi:10.11867/j.issn.1001-8166.2020.33

1736—1911年华北饥荒的时空分布及其与气候、灾害、收成的关系

萧凌波^,

中国人民大学清史研究所，北京 100872

Spatio-temporal Distribution of Famine and Its Relationship with Climate, Disaster, Harvest in North China During 1736-1911

Xiao Lingbo^,

Institute of Qing History, Renmin University of China, Beijing 100872, China

收稿日期: 2020-01-07 修回日期: 2020-03-15 网络出版日期: 2020-05-28

基金资助:

国家自然科学基金项目“气候变化、极端灾害对清代华北粮食安全的影响及其时空差异分析”. 41501207
“极端气候事件信息传播激发社会系统‘转入—转出’的案例分析”. 41771572

Corresponding authors: Xiao Lingbo (1982-), male, Tianmen City, Hubei Province, Lecturer. Research areas include historical climate change and its social impacts. E-mail:xlingbo1@163.com

Received: 2020-01-07 Revised: 2020-03-15 Online: 2020-05-28

作者简介 About authors

萧凌波(1982-),男,湖北天门人,讲师,主要从事历史时期气候变化及其影响研究.E-mail:xlingbo1@163.com

摘要

基于历史文献中的饥荒记载，提取1736—1911年176年华北境内饥荒事件2 950县次，根据饥荒严重程度等级，以加权平均法重建逐年饥荒指数序列，将其与同期气候变化、水旱灾害和粮食收成情况进行时空对比，结论如下：温度、降水与歉收、饥荒呈显著负相关，旱灾与歉收、饥荒的相关关系较水灾更为显著；回归分析显示歉收和饥荒对于旱灾的敏感性随清朝统治的衰落急剧上升，反映有效的社会应对有利于减少歉收和饥荒发生；核密度分析显示饥荒多发区主要分布在汾河谷地、河南中南部以及冀鲁豫交界处，与旱灾、歉收的空间对应关系较好，但河南中南部饥荒多发还可能与当地特殊的社会经济脆弱性有关。研究有助于深化对历史时期气候变化社会经济影响机制的科学认识，未来应进一步探讨历史饥荒的发生机制，并完善气候变化影响在社会系统中的传递路径。

关键词： 历史气候变化 ; 水旱灾害 ; 粮食收成 ; 饥荒 ; 时空分布 ; 华北

Abstract

Based on records on famine kept in historical documents, 2950 famine events counted with “county time” in North China during 1736-1911 were collected, and annual famine index series in North China was reconstructed using weighted average method according to the severity of famine. Spatio-temporal distribution of famine and its relationship with climate, disaster and harvest was analyzed. The research shows that variation of temperature and precipitation has significant negative correlation with poor harvest and famine. The drought has a more significant correlation with harvest and famine than flood. In 1736-1795 when was at the peak of the Qing dynasty, the sensitivity of poor harvest and famine to drought was significantly lower than in 1796-1911 when was in decline, because effective social response to disaster could reduce the risk of poor harvest and famine. Using the kernel density estimation method, three main high risk areas of famine were indentified: Fen River Valley in south Shanxi Province, south-central He'nan Province, and the junction of Hebei, Shandong and He'nan Province. In general, there is significant corresponding relationship between the spatial distribution of drought, poor harvest and famine, however, abnormally high probability of famine in south-central He'nan Province might be related to local special socio-economic vulnerability. This study would enhance our understanding of the nature of interactions between climate change and socioeconomic system. Further research would focus on the mechanism by which famine originated in the past, and the pathway through which climatic impacts were delivered in human society.

Keywords： Historical climate change ; Flood/drought ; Grain harvest ; Famine ; Spatio-temporal distribution ; North China.

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本文引用格式

萧凌波. 1736—1911年华北饥荒的时空分布及其与气候、灾害、收成的关系. 地球科学进展[J], 2020, 35(5): 478-487 DOI:10.11867/j.issn.1001-8166.2020.33

Xiao Lingbo. Spatio-temporal Distribution of Famine and Its Relationship with Climate, Disaster, Harvest in North China During 1736-1911. Advances in Earth Science[J], 2020, 35(5): 478-487 DOI:10.11867/j.issn.1001-8166.2020.33

1 引言

历史时期气候变化对人类社会发展曾产生广泛而深刻的影响，重建并分析过去气候变化与人类活动的相互作用过程及其机制，对于当前与未来人类应对气候变化的挑战具有重要的参考意义^[1,2,3]。过去一段时期，中国学者利用丰富的历史文献资料，已经开展了许多卓有成效的研究工作^[4]，并从理论层面构建了粮食安全视角下的历史气候变化影响与响应研究框架^[5]；根据这一框架，气候影响在粮食安全的不同层次（生产、供给和消费）之间传递，并与人类的响应行为相互作用，形成一系列中间环节，而饥荒是承前启后的关键环节。饥荒的发生，意味着人类社会的粮食生产供应不能满足消费需求，如果饥荒发展到一定程度，就可能衍生一系列影响社会稳定性的严重后果，如人口大规模迁徙与死亡、社会动乱以至区域衰落^[6,7]。另一方面，饥荒又是人类社会可采取的调节空间最大的环节^[8]；这意味着如果应对得力，因气候、灾害等因素造成的粮食减产导致的饥荒在一定程度上是可控的^[9]。

当前国内比较常见的历史饥荒研究范式来自灾害史，主要是将饥荒作为历史时期极端灾害造成的社会后果之一进行阐述。定量重建历史时期发生过的饥荒（如频度和强度），并与气候、灾害建立关系的研究不算多见。较早的一个尝试是林振杰等^[10]在处理自然灾害史料时，将饥荒按照严重程度的不同描述（如“吃糠咽菜”、“饿殍甚众”、“人相食”）进行分别编码，但并未展开重建工作。此后袁林^[11,12]基于发生频次重建历史时期甘宁青、陕西地区的饥荒序列，并讨论了序列的统计规律。仇立慧等^[13]重建了黄河中游过去2 000年饥荒频次序列，并对其与气候和灾害之间的关系进行了讨论，认为历史上冷期饥荒相对多发，而旱灾与饥荒的关系最为密切。在上述研究中，研究者们已经意识到饥荒的严重程度存在差异，并以不同的标准（如波及范围、严重程度等）识别出一些极端案例，但重建的频次序列基本还是等权重的（无论灾情轻重统一记为1次）。

近期比较有代表性的工作是滕静超等^[14]重建的中国西汉—清代饥荒序列，其使用的量化指标包括“每十年饥荒次数”和“逐年饥荒综合指数”等，综合考虑了次数与波及范围的平衡，并通过分阶段标准化的方法来修正不同历史时期记录丰度不一的缺点。方修琦等^[8]和苏筠等^[15]将饥荒放在气候影响与响应链上进行分析，发现气候影响在社会系统中传递的许多典型路径中都有饥荒的出现，但直接将粮食丰歉等级序列与饥荒指数序列做相关分析的结果不佳；似乎说明在宏观时空尺度下，气候影响从粮食生产（收成丰歉）层次传递到粮食消费层次（饥荒）的过程，由于社会响应等原因，会变得不够显著^[8,15]。

本文首先选取一个尺度较小的时空范围，即1736—1911年的华北地区。“华北”的地域范围以现代北方四省二市（河北、河南、山东、山西，北京和天津）政区为限，就自然地理环境而言跨越多个地貌单元（燕山—太行山脉、黄土高原、山东丘陵、海河—黄河冲积平原），大部属暖温带季风气候。境内有着数千年的农业开发史，研究时段（清代中晚期）内仍处于传统农业社会晚期，粮食作物以粟（小米）、冬小麦为主，熟制为一年一熟或二年三熟，农业生产受东亚季风气候的强烈影响，水旱灾害多发，饥荒也十分常见，曾造成惨重的人口损失^[16]。选择1736—1911年作为研究时段，一方面是考虑到一些可能与饥荒有关的高分辨率重建成果，如黄河中下游地区逐年降水序列^[17]、华北秋粮歉收指数序列^[18]都集中在这一时段（受清代官方档案等历史文献资料的丰度限制），有利于进一步深入研究；另一方面则是因为该时段亦构成了一个区域社会从兴盛（康乾盛世）走向衰败的完整历史进程，不同阶段的社会背景和响应力度亦可能影响序列之间的关系，具有一定典型意义。

以往对华北的历史饥荒以个案研究为主，例如发生在明末的崇祯大旱^[19]和清末的光绪大旱^[20]，亦有研究者直接以“人相食”事件频次在较长时间尺度上反映饥荒的变化^[21,22]，更为全面和定量化的饥荒指数序列重建工作尚有待深入。本文拟利用丰富的史料对历史时期饥荒的量化方法进行优化，重建逐年华北饥荒指数序列。然后将其与同期气候变化、水旱灾害和粮食收成等重建序列进行对比，分析气候、灾害通过收成影响饥荒的主要特点及其时空差异，以期深化对历史时期气候变化影响机制的科学认识。

2 数据与方法

2.1　饥荒指数序列重建

用于重建工作的历史饥荒数据主要来自《中国三千年气象记录总集》（下文简称《总集》）^[23]。这一资料总集详尽收录了中国历史时期关于“各种天气、气候、大气物理现象”，“各种气象灾害的范围、危害程度和灾后赈济蠲免”，及与气象条件相关的各类事件的文字记载，“饥荒”也是其中一类重要内容，原始资料包括各地方志、官方档案及私人文献等。《总集》中的历史记录涉及地点已转为现代政区，并分省（市、区）、地（市）、县（市）三级编排，本文逐年提取1736—1911年华北四省二市境内县级政区饥荒历史记录，共2 730条。由于《总集》收录饥荒时会对部分描述性文字有所精简，但这些文字对于判断饥荒严重程度也有所帮助，因此提取时对照原始文献出处（多为方志）对部分记录做了补充；另外《总集》记录涉及三级政区，可能有少数县级政区记录由于内容重复而被合并到上级政区中，而本文只提取了县级记录，会在事实上造成遗漏，因此利用作者所能查到的方志文献资料，增补了少量饥荒记录。

从原始记录可以看到，清代华北地区的饥荒发生带有强烈的季节性，多发于冬春，特别是灾害发生的次年春季青黄不接之时；而方志中记载的饥荒是以自然年为单位的，这就导致文字记录中饥荒的发生常常与灾害存在1年的时间差，也导致前一年冬季与次年春季的同一次饥荒事件可能在记录中被分为2条。由此对饥荒记录的发生时间进行适当修正——凡原始记录中明确记载为春季（麦收之前）发生的饥荒，其时间均向前修正1年，如前一年冬季亦有饥荒记录，则合并处理。最终获得饥荒记录2 950条，每1条记录对应该县级政区当年发生饥荒事件1次，记为1县次。

如引言所述，前人在定量重建历史饥荒时已经注意到直接以饥荒事件发生频次的累加可能导致较大的误差，需要以饥荒影响范围的大小或社会后果的严重性来对其进行一定的修正^{[11,12,13,14]}。重建的逐年饥荒指数实质是经过加权平均的频次指数，其中频次以当年饥荒发生县次进行量化；但考虑到不同县级政区饥荒的严重程度不同，首先采用语义差异法^[24]，对原始记录描述的饥荒严重程度进行等级划分（表1）。

表1 基于语义差异的饥荒等级划分标准

Table 1 Quantification of famine grade based on semantic differential method

等级	1	2	3
原始描述	饥、荒、赈（给种籽）、民艰于食（乏食）、路有流民等	大饥、大荒（奇荒）、民不聊生（民不堪命、饥民众多）、人食树皮（草根、观音土）、民有菜色（饥色）、流离（较大规模的迁徙）、流亡载道（哀鸿遍野、十室九空）、卖儿鬻女、聚众抢夺（吃大户、求赈）、间有死者（死者无几）	人相食、饿死者无算（转沟壑者无算、瘗尸无算、死者枕藉）、死××人（有具体数字）、饿死者十之四五（二三、七八）、亘古（近古、百余年）未见此奇荒
严重程度判断	发生粮食短缺，民众节衣缩食、政府发放赈济、零星的人口迁徙	普遍而严重的饥荒，区内所有人口都受到波及，开始造成零星的人口死亡与一定程度的社会秩序混乱，更多的人则通过寻找代食品、跨区迁徙以至卖儿鬻女来求得生存	最重要的关键词是人相食，代表饥荒已经发展到极端严重程度，造成大量人口损失以及伦理道德、社会秩序的崩溃
记录县次	1 593	1 012	345

注：历史资料中常见的“饿殍载道（道殣相望）”等词语需做具体分析；如果从字面理解，“饿殍”或“殣”都指饿死者，但如果联系上下文来看，这类描述在很多情况下都是对饥荒景象的夸张性描述，更多反映的是人口迁徙而非真正的大量死亡现象；因此如果没有确切的大量人口死亡记录作为参照，对其按第2级处理

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对不同严重等级的饥荒事件频次分别赋以不同的权重，再进行累加，最终得到逐年华北饥荒指数，这一指数综合考虑了饥荒事件在2个维度上的严重程度（社会后果和波及范围）。公式如下：

F = C_{1} \times W_{1} + C_{2} \times W_{2} + C_{3} \times W_{3}

，（1）

式中： $F$ 为某一年的饥荒指数； $C_{1}$ 、 $C_{2}$ 、 $C_{3}$ 分别为当年发生1级、2级、3级饥荒的县数， $W_{1}$ 、 $W_{2}$ 、 $W_{3}$ 为权重系数（ $W_{1}$ + $W_{2}$ + $W_{3}$ =1，且 $W_{1}$ < $W_{2}$ < $W_{3}$ ），基于对不同饥荒等级严重程度的判断，综合考虑三级记录的县次比例关系（约5∶3∶1），并对权重数值适当取整，分别赋值为0.1、0.3和0.6。

2.2　气候、灾害、收成序列

用于与饥荒指数序列进行对比（主要采用双变量相关分析，以Pearson相关系数衡量关系强弱；并辅以线性回归分析，以回归系数判断敏感性差异）的气候变化、水旱灾害、粮食收成等时间序列来自已经发表的研究成果，主要包括以下几条：

（1）清代华北地区冬半年温度距平序列（起止时间1646—1910年）^[25]：主要利用清代地方志中的异常初、终霜记载进行重建，时间分辨率为5年，是清代华北温度重建序列中时间分辨率和可靠性相对较高的一条；取其中的1736—1910年（图1a），与其他序列的对比亦在5年尺度上进行。

（2）黄河中下游地区过去300年降水序列^[17]：这里的“黄河中下游地区”与本文中的“华北”范围大体重合，重建时段为1736—2000年，其中1736—1910年降水利用清代雨雪档案记载重建，时间分辨率为年，为历史时期高分辨率降水序列重建的代表性成果，本文以1736—1911年17个站点逐年降水量均值序列进行分析（图1b）。

（3）华北水旱灾害指数序列：利用过去500年华北境内21个站点的逐年旱涝等级数据资料^[26]，通过对不同等级值的站点频次加权平均，得到逐年华北水灾和旱灾指数序列（图1c,d），具体计算方法见参考文献[21]。

（4）1736—1911年华北秋粮歉收指数序列^[18]：基于清代方志资料中的收成丰歉记录重建，分辨率为年（图1e），已有研究表明秋粮歉收指数能够比较准确地反映当年华北总体收成的变化，且受到同期气候和灾害因素的显著影响，本文将进一步分析其在气候与饥荒之间扮演的角色。

2.3　核密度估计法

考虑到某年某县域内发生的饥荒事件在空间上可以被抽象为点要素（对应县治所在地），以核密度估计法对研究时段内饥荒在华北境内的空间分布特征进行刻画，对饥荒多发区进行识别，并与灾害和收成进行空间对比。核密度估计是一种常见的空间分析手段，特别有利于对离散点的空间分布趋势进行呈现，其公式如下：

f (x) = \frac{1}{n h^{d}} \sum_{i = 1}^{n} K (\frac{x - x_{i}}{h})

，（2）

式中： $K$ 为核密度方程； $h$ 为搜索半径（文中取值为50 km，在华北境内相邻县治之间的距离中，这是一个相对适中的长度）； $n$ 为搜索区内的点数； $d$ 为数据的维数； $x - x_{i}$ 为估计点 $x$ 到样本点 $x_{i}$ 处的距离^[27]。利用ArcGIS 10.2软件中的核密度分析组件，将population字段赋值为该次饥荒事件严重等级所对应的权重值（0.1、0.3和0.6），以自然断裂点分级法将饥荒指数核密度值由低到高分为5级，最高一级为爆发饥荒最为多发的区域。

与饥荒指数核密度分布做空间对比的是水灾/旱灾频次、秋粮歉收指数核密度分布图。其中水旱灾害数据基于参考文献[28]的研究成果，以县次为单位，研究时段内华北发生水灾3 511县次、旱灾2 472县次，直接以频次值进行核密度分析；秋粮歉收指数重建方法见参考文献[18]，与饥荒指数类似，在进行核密度分析时亦考虑了不同歉收等级的权重问题。水灾、旱灾和歉收指数核密度值亦分为5级，最高一级代表了水旱灾害极端多发区和歉收极端多发区。

3 结果与分析

3.1　饥荒指数序列变化特征

1736—1911年华北饥荒指数序列如图1f所示，序列均值为3.81，最高值（77.7）出现在光绪大旱中的1877年。将饥荒指数由大到小进行排列，定义前25%为“荒年”（发生饥荒的年份，共45个），对应的分位数为3.5；进一步定义前5%为“极端荒年”，对应分位数为13.45，一共有8个（分别为1785—1786年、1813年、1847年、1856年和1876—1878年）。

图1

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图1 1736—1911年华北的气候变化、水旱灾害、粮食收成与饥荒指数序列

(a) 华北冬半年冬温距平（分辨率5年）^[25]；(b) 黄河中下游地区逐年降水量^[17]；(c) 华北逐年水灾指数；(d) 华北逐年旱灾指数；(e) 华北逐年秋粮歉收指数^[18]；(f) 华北逐年饥荒指数； $①$ ~ $④$ 阴影指示典型年份或极端事件

Fig.1 Annual famine index and its relationship with climate change, flood/drought, harvest in North China from 1736 to 1911

(a) 5-year temperature anomaly of winter half year in North China^[25]; (b) Annual precipitation in the middle and lower reaches of the Yellow River^[17]; (c) Annual flood index in North China; (d) Annual drought index in North China; (e) Annual poor autumn harvest index in North China^[18]; (f) Annual famine index in North China;The shadow $①$ ~ $④$ correspond with typical years or extreme events

尽管整个序列并未呈现出显著的线性上升趋势，但不难发现随着时间推移，清代华北社会遭受饥荒的严重程度在持续提升。根据清代不同皇帝的在位时间，可将序列划分为3个大致相等的时段：1736—1795年（乾隆）、1796—1850年（嘉庆、道光）和1851—1911年（咸丰—宣统），分别对应清代的兴盛、衰落与崩溃阶段。在这3个时段中，饥荒指数均值分别为3.35、3.76和4.30，逐次升高；每个时段各出现1个显著峰值（分别为1785年、1813年和1877年），3个峰值的饥荒指数值也是逐次升高。

3.2　气候、灾害、收成对饥荒的影响

对上述各时间序列做相关分析，其中冬温距平序列与秋粮歉收、饥荒指数序列的相关在5年尺度上分析，其余在年际尺度上分析，相关系数如表2所列。

表2 1736—1911年华北气候、灾害与收成、饥荒的相关性

Table 2 Correlation coefficients between climate, disaster, harvest and famine in North China from 1736 to 1911

相关系数	5年均值		逐年
相关系数	歉收指数	饥荒指数	歉收指数	饥荒指数
冬温距平	-0.45^**	-0.56^**	-	-
年降水量	-	-	-0.44^**	-0.45^**
水灾指数	-	-	-0.05	-0.17^*
旱灾指数	-	-	0.71^**	0.69^**
歉收指数	-	-	-	0.88^**

注：^**表示相关关系显著性水平为0.01，^*表示相关关系显著性水平为0.05

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1736—1911年，华北气候要素（温度、降水）随时间的波动对于粮食收成和饥荒的影响均十分显著，且相关系数均为负值。这说明在温度降低、降水减少的背景下，发生歉收和饥荒的概率更高；反之，温暖和湿润的气候下歉收和饥荒相对少发。本文引用的冬半年温度距平序列主要利用秋季和春季的异常初、终霜记载进行重建，序列中的寒冷时段也是极端冷害多发的时段，特别是秋季霜冻是造成华北当地粮食减产的重要气象灾害；而降水不足一直是制约华北农业生产的重要因素，旱灾更是农业生产大敌，这可以解释温度、降水与收成之间的关系。同时，秋粮歉收指数与饥荒指数之间的相关系数达到0.88，几乎所有的荒年都出现在严重歉收的年景之下。一方面说明粮食收成在气候、灾害等环境因子扰动与饥荒之间扮演了关键的过渡性角色，另一方面也反映出当时华北社会对于粮食生产领域的波动缺乏调节能力，这使得气候的消极影响可以迅速从生产层次传递到供给和消费层次，粮食安全比较脆弱^[5]。

当时最重要的两类自然灾害（水灾、旱灾）对饥荒的影响存在显著差异。在年际尺度上，水灾指数与歉收指数相关关系不显著，与饥荒指数呈显著负相关，但相关系数不高；而旱灾与歉收、饥荒均呈显著正相关关系。对于缺少降水的华北而言，降水增多总体有利于减少歉收的发生，但极端水灾也会导致严重减产，这种“门槛效应”导致了水灾与歉收相关关系不显著^[18]；由于水灾主要集中在夏秋汛期，持续时间和影响范围均相对有限，灾后往往还有补种杂粮的机会，这便有利于进一步降低饥荒发生可能。研究时段内最为严重的几次水灾（如1761年、1801年、1822年和1871年）虽然都导致了秋粮歉收，但均未造成严重饥荒（图1c，e，f），因此水灾与饥荒的负相关关系总体比较显著。相比之下，旱灾持续时间长、波及范围广，且常常伴随其他灾害（如蝗灾）^[28]，成灾之后难以补救，对当地社会威胁极大。上述饥荒指数序列出现的3个峰值（1785年、1813年和1877年），所对应的均为极端旱灾年份（图1阴影 $②$ 、 $③$ 、 $④$ 处）。

另一个值得注意的现象是灾害与饥荒之间的相关性随时间的推移可能发生变动。分别对3个时段做相关分析，结果如表3所列。可以看到和后两个时段相比，处在清代兴盛期的1736—1795年，旱灾与歉收、饥荒的相关系数明显降低，同时歉收与饥荒之间的相关系数也大幅降低。回归分析结果亦体现出显著差异，对3个时段分别以旱灾指数为自变量，以歉收、饥荒指数为因变量进行一元线性回归分析。1736—1795年的回归系数分别为0.98和1.25（即旱灾指数变动1，歉收、饥荒指数分别变动0.98和1.25）；1796—1850年则上升为1.53和1.82；而1851—1911年进一步上升为2.13和2.54（均通过显著性检验），这意味着歉收和饥荒对于旱灾的敏感性随着时间推移在不断增强。这种差异可能反映了不同时段社会响应方式和力度方面的差异，在社会兴旺发展、防灾救灾机制运转良好的时段，有效的应对（如水利灌溉、粮食调度、蠲免赈济等）可以缓解灾害的消极影响，降低歉收和饥荒发生概率。一个典型例子是发生于乾隆初年的1743年旱灾，当年旱灾指数10.4，严重程度仅次于1876—1877年和1813年（图1d），同时造成严重歉收（指数15.4），但由于政府的大力救灾（仅拨付灾区赈灾的粮食就达200多万石）^[29]，有力缓解了灾情，灾后并未出现普遍饥荒（指数6.1，图1阴影 $①$ ），堪称传统社会时期的救灾典范。但当“盛世”已去，荒政体系日趋衰败之后，灾害影响的传递过程便越来越顺畅，从而更容易导致歉收和饥荒的出现。

表3 不同时段水旱灾害与收成、饥荒的相关性

Table 3 Correlation coefficients between flood, drought, harvest and famine in different periods

相关系数	1736—1795年		1796—1850年		1851—1911年
相关系数	歉收指数	饥荒指数	歉收指数	饥荒指数	歉收指数	饥荒指数
水灾指数	0.20	-0.01	-0.03	-0.19	-0.20	-0.25
旱灾指数	0.60^**	0.60^**	0.77^**	0.80^**	0.77^**	0.71^**
歉收指数	-	0.75^**	-	0.92^**	-	0.91^**

注：^**表示相关关系显著性水平为0.01

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3.3　灾害、歉收、饥荒多发区的空间分布及其对应关系

基于图2饥荒指数核密度值的空间分布，饥荒的极端多发区（5级）主要分布在3块区域：山西南部的汾河谷地（包括现代运城市大部分地区和临汾市一部分地区）、河南中南部（涉及新乡、焦作、郑州、开封、许昌和周口等市辖境）、冀鲁豫交界处（涉及邢台、邯郸、聊城、德州和濮阳等市辖境）（图2d）；秋粮歉收多发区分布特征与饥荒比较接近（图2c）。再将灾害多发区（图2a，b）与歉收、饥荒多发区进行对比，可以看到相比于水灾，旱灾与歉收、饥荒的空间对应关系更为明显，这与时间序列分析结果也可以相互印证。

图2

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图2 1736—1911年华北水旱灾害、歉收、饥荒核密度分布

Fig.2 Kernel density distribution of flood, drought, poor harvest and famine in North China from 1736 to 1911

根据核密度分布图的空间叠加关系，可以将其分为几类典型区： $①$ 海河水系下游区：特别是永定河与子牙河之间，以白洋淀和文安洼为中心的一片低地，为水灾极端多发区（5级），旱灾少发，秋粮歉收极端多发区（5级）面积有限，分布于区域中心，饥荒发生概率则相对较低（中心为4级）； $②$ 冀南区和晋南区：前者主要为邢台、邯郸两市辖境（并涉及鲁西北、豫北部分地区），后者主要为运城和临汾两市，为旱灾极端多发区和水灾相对少发区，同时也是歉收和饥荒的极端多发区； $③$ 鲁西北区：包括聊城、德州、济南、滨州等市辖境，这里是旱灾极端多发区，同时也是水灾多发区（4级），秋粮歉收极端多发区连片分布，范围较广，但饥荒极端多发区并未连片，而是分为东西两个中心，东部以现代滨州市为中心，西部则以聊城市辖境为主，延伸至德州、泰安等市境，并与冀南区相连； $④$ 豫中南区：水灾（仅黄河两岸的新乡、开封境内为3级）和旱灾（仅焦作、新乡、郑州、开封四市交界处为4级多发区）均非极端多发区；歉收可能性偏高，4级多发区呈长条状，由黄河以北向南延伸至周口市辖境；饥荒发生概率极高，5级区连片分布，面积上接近冀南与鲁西北两个相连的多发区之和。

饥荒多发区在空间上的集聚受到多方面因素的综合作用。极端灾害（特别是旱灾）→粮食歉收→饥荒的传递机制可以很好地解释上述第二类多发区的形成。海河水系下游地区虽然由于水灾集中而存在较高的歉收概率，但发生饥荒的可能性偏低，除了与这里极端旱灾少发有关之外，靠近京师（北京）的有利地理位置，也使其能够获得较为充分的救济，从而降低发生饥荒的概率；同理，鲁西北地区发生饥荒的概率以东、西两侧更高，而中部稍低，可能与这里临近省会济南和京杭运河仓储重地德州有关。

特别值得注意的是最后一类，饥荒在河南中南部极端多发，出现在当地灾害发生频次有限、歉收也不太多发的背景之下，反映出研究时段内当地社会经济条件的极端脆弱，偶有天灾即可能导致严重的饥荒。从历史上看，从1128年黄河改道南流，金、元、明时期水利失修，当地曾是黄河反复决口泛滥的区域，直至晚明河患才有所减轻^[30]；清代这里农业虽有所发展，但黄河带来的大量淤沙，使得地力的回复需要很长时间，土地的相对贫瘠和人口的相对集聚可能是当地社会对天灾缺乏抵御能力的根源；此外，尽管地处平原，但由于远离当时的南北交通动脉（大运河），灾后获取粮食物资的规模和时效性均低于运河沿线，也会导致区域脆弱性的提升。

4 结论

以《中国三千年气象记录总集》为主要资料源，提取以县级政区为单元的历史饥荒信息，采用语义差异法对文本描述的饥荒严重程度进行分级，以加权平均方法重建1736—1911年华北饥荒指数序列，将其与同期气候变化、水旱灾害和粮食收成进行时空对比，得到主要结论如下：

（1）研究时段内饥荒指数并未呈现显著的线性趋势，但3个典型时段（1736—1795年、1796—1850年和1851—1911年）中饥荒严重程度持续提升。核密度分析显示饥荒多发区主要分布在汾河谷地、河南中南部以及冀鲁豫交界处。

（2）相关分析结果显示研究时段内温度、降水变化与秋粮歉收指数、饥荒指数均为显著负相关；秋粮歉收指数与饥荒指数之间的相关系数达到0.88，说明粮食收成在气候影响传递到饥荒的过程中是一个关键的中间环节；旱灾指数则与歉收和饥荒均为显著正相关。回归分析结果显示3个典型时段中，歉收和饥荒对于旱灾的敏感性随着时间推移在不断增强。这种差异可能来自不同时段社会响应能力的差别，有效应对有利于减少灾害背景下歉收和饥荒发生。

（3）饥荒多发区的空间分布特征与旱灾、歉收的对应关系较好，但河南中南部在灾害相对少发、歉收发生概率也不高的前提下成为饥荒极端多发区，可能与当地特殊的社会经济脆弱性有关。

总之，本文基于清代丰富的文献资料对历史饥荒定量化研究方法进行了改进，文中提出的饥荒指数计算方法综合考虑了社会后果和波及范围，能够较为全面和准确地刻画区域范围内饥荒的严重程度；与气候变化、水旱灾害和粮食收成进行的时空对比分析也有助于深化对历史时期气候、灾害与人类社会相互作用规律的科学认识。这一典型区域案例可以对方修琦等^[8]在宏观时空尺度上关于气候、收成、饥荒关系的研究结论形成很好的补充。本文结果的不确定性主要来自饥荒指数计算时，对不同等级饥荒（特别是3级饥荒）的权重系数赋值。本文采用了一个相对折中的系数组合，并对其他可能的组合（权重占比更加平均、或更加突出极端情况）进行了测算；发现在满足 $W_{1}$ < $W_{2}$ < $W_{3}$ 的前提下，不同组合产生的结果相差较小，不影响本文基本结论的成立，由此判断本文采用的量化方法具有较好的可靠性。

未来进一步开展研究的主要方向有2个：

（1）本文主要是从气候、灾害、收成与饥荒的关系角度分析饥荒成因，但历史时期饥荒的成因机制十分复杂，受到多方面因素（特别是社会经济因素）的综合影响，未来可以围绕典型时段、案例及区域（如本文中河南中南部饥荒极端多发区），更为全面地探讨饥荒的成因。

（2）饥荒是气候影响人类社会经济系统的链条上关键的一环，可能成为人口迁徙、社会动乱等事件的先声，未来可以基于历史气候变化影响与响应研究框架，将更多的定量重建序列（如粮价、人口、动乱）加入进来，最终形成一个比较完善的区域案例。

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... [8,15]. ...

... 总之，本文基于清代丰富的文献资料对历史饥荒定量化研究方法进行了改进，文中提出的饥荒指数计算方法综合考虑了社会后果和波及范围，能够较为全面和准确地刻画区域范围内饥荒的严重程度；与气候变化、水旱灾害和粮食收成进行的时空对比分析也有助于深化对历史时期气候、灾害与人类社会相互作用规律的科学认识.这一典型区域案例可以对方修琦等^[8]在宏观时空尺度上关于气候、收成、饥荒关系的研究结论形成很好的补充.本文结果的不确定性主要来自饥荒指数计算时，对不同等级饥荒（特别是3级饥荒）的权重系数赋值.本文采用了一个相对折中的系数组合，并对其他可能的组合（权重占比更加平均、或更加突出极端情况）进行了测算；发现在满足

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的前提下，不同组合产生的结果相差较小，不影响本文基本结论的成立，由此判断本文采用的量化方法具有较好的可靠性. ...

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... 当前国内比较常见的历史饥荒研究范式来自灾害史，主要是将饥荒作为历史时期极端灾害造成的社会后果之一进行阐述.定量重建历史时期发生过的饥荒（如频度和强度），并与气候、灾害建立关系的研究不算多见.较早的一个尝试是林振杰等^[10]在处理自然灾害史料时，将饥荒按照严重程度的不同描述（如“吃糠咽菜”、“饿殍甚众”、“人相食”）进行分别编码，但并未展开重建工作.此后袁林^[11,12]基于发生频次重建历史时期甘宁青、陕西地区的饥荒序列，并讨论了序列的统计规律.仇立慧等^[13]重建了黄河中游过去2 000年饥荒频次序列，并对其与气候和灾害之间的关系进行了讨论，认为历史上冷期饥荒相对多发，而旱灾与饥荒的关系最为密切.在上述研究中，研究者们已经意识到饥荒的严重程度存在差异，并以不同的标准（如波及范围、严重程度等）识别出一些极端案例，但重建的频次序列基本还是等权重的（无论灾情轻重统一记为1次）. ...

自然灾害史料的信息化处理

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... 如引言所述，前人在定量重建历史饥荒时已经注意到直接以饥荒事件发生频次的累加可能导致较大的误差，需要以饥荒影响范围的大小或社会后果的严重性来对其进行一定的修正^{[11,12,13,14]}.重建的逐年饥荒指数实质是经过加权平均的频次指数，其中频次以当年饥荒发生县次进行量化；但考虑到不同县级政区饥荒的严重程度不同，首先采用语义差异法^[24]，对原始记录描述的饥荒严重程度进行等级划分（表1）. ...

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1990

... 本文首先选取一个尺度较小的时空范围，即1736—1911年的华北地区.“华北”的地域范围以现代北方四省二市（河北、河南、山东、山西，北京和天津）政区为限，就自然地理环境而言跨越多个地貌单元（燕山—太行山脉、黄土高原、山东丘陵、海河—黄河冲积平原），大部属暖温带季风气候.境内有着数千年的农业开发史，研究时段（清代中晚期）内仍处于传统农业社会晚期，粮食作物以粟（小米）、冬小麦为主，熟制为一年一熟或二年三熟，农业生产受东亚季风气候的强烈影响，水旱灾害多发，饥荒也十分常见，曾造成惨重的人口损失^[16].选择1736—1911年作为研究时段，一方面是考虑到一些可能与饥荒有关的高分辨率重建成果，如黄河中下游地区逐年降水序列^[17]、华北秋粮歉收指数序列^[18]都集中在这一时段（受清代官方档案等历史文献资料的丰度限制），有利于进一步深入研究；另一方面则是因为该时段亦构成了一个区域社会从兴盛（康乾盛世）走向衰败的完整历史进程，不同阶段的社会背景和响应力度亦可能影响序列之间的关系，具有一定典型意义. ...

1990

Variation of precipitation for the last 300 years over the middle and lower reaches of the Yellow River

2005

... （2）黄河中下游地区过去300年降水序列^[17]：这里的“黄河中下游地区”与本文中的“华北”范围大体重合，重建时段为1736—2000年，其中1736—1910年降水利用清代雨雪档案记载重建，时间分辨率为年，为历史时期高分辨率降水序列重建的代表性成果，本文以1736—1911年17个站点逐年降水量均值序列进行分析（图1b）. ...

... (a) 华北冬半年冬温距平（分辨率5年）^[25]；(b) 黄河中下游地区逐年降水量^[17]；(c) 华北逐年水灾指数；(d) 华北逐年旱灾指数；(e) 华北逐年秋粮歉收指数^[18]；(f) 华北逐年饥荒指数；

①

④

阴影指示典型年份或极端事件 ...

... (a) 5-year temperature anomaly of winter half year in North China^[25]; (b) Annual precipitation in the middle and lower reaches of the Yellow River^[17]; (c) Annual flood index in North China; (d) Annual drought index in North China; (e) Annual poor autumn harvest index in North China^[18]; (f) Annual famine index in North China;The shadow

①

④

correspond with typical years or extreme events ...

黄河中下游地区过去300年降水变化

2005

①

④

阴影指示典型年份或极端事件 ...

①

④

correspond with typical years or extreme events ...

Reconstruction of poor/bumper autumn harvest index series based on historical chorography and its relationship with climate change in North China from 1736 to 1911

2019

... （4）1736—1911年华北秋粮歉收指数序列^[18]：基于清代方志资料中的收成丰歉记录重建，分辨率为年（图1e），已有研究表明秋粮歉收指数能够比较准确地反映当年华北总体收成的变化，且受到同期气候和灾害因素的显著影响，本文将进一步分析其在气候与饥荒之间扮演的角色. ...

... 与饥荒指数核密度分布做空间对比的是水灾/旱灾频次、秋粮歉收指数核密度分布图.其中水旱灾害数据基于参考文献[28]的研究成果，以县次为单位，研究时段内华北发生水灾3 511县次、旱灾2 472县次，直接以频次值进行核密度分析；秋粮歉收指数重建方法见参考文献[18]，与饥荒指数类似，在进行核密度分析时亦考虑了不同歉收等级的权重问题.水灾、旱灾和歉收指数核密度值亦分为5级，最高一级代表了水旱灾害极端多发区和歉收极端多发区. ...

①

④

阴影指示典型年份或极端事件 ...

①

④

correspond with typical years or extreme events ...

... 当时最重要的两类自然灾害（水灾、旱灾）对饥荒的影响存在显著差异.在年际尺度上，水灾指数与歉收指数相关关系不显著，与饥荒指数呈显著负相关，但相关系数不高；而旱灾与歉收、饥荒均呈显著正相关关系.对于缺少降水的华北而言，降水增多总体有利于减少歉收的发生，但极端水灾也会导致严重减产，这种“门槛效应”导致了水灾与歉收相关关系不显著^[18]；由于水灾主要集中在夏秋汛期，持续时间和影响范围均相对有限，灾后往往还有补种杂粮的机会，这便有利于进一步降低饥荒发生可能.研究时段内最为严重的几次水灾（如1761年、1801年、1822年和1871年）虽然都导致了秋粮歉收，但均未造成严重饥荒（图1c，e，f），因此水灾与饥荒的负相关关系总体比较显著.相比之下，旱灾持续时间长、波及范围广，且常常伴随其他灾害（如蝗灾）^[28]，成灾之后难以补救，对当地社会威胁极大.上述饥荒指数序列出现的3个峰值（1785年、1813年和1877年），所对应的均为极端旱灾年份（图1阴影

②

、

③

、

④

处）. ...

基于地方志的1736—1911年华北秋粮丰歉指数序列重建及其与气候变化的关系

2019

①

④

阴影指示典型年份或极端事件 ...

①

④

correspond with typical years or extreme events ...

②

、

③

、

④

处）. ...

A study on the droughts and their impacts from 1470 to 1979 in North China

1991

... 以往对华北的历史饥荒以个案研究为主，例如发生在明末的崇祯大旱^[19]和清末的光绪大旱^[20]，亦有研究者直接以“人相食”事件频次在较长时间尺度上反映饥荒的变化^[21,22]，更为全面和定量化的饥荒指数序列重建工作尚有待深入.本文拟利用丰富的史料对历史时期饥荒的量化方法进行优化，重建逐年华北饥荒指数序列.然后将其与同期气候变化、水旱灾害和粮食收成等重建序列进行对比，分析气候、灾害通过收成影响饥荒的主要特点及其时空差异，以期深化对历史时期气候变化影响机制的科学认识. ...

近500年华北地区最严重的干旱及其影响

1991

1876-1878 severe drought in North China: Facts, impacts and climatic background

2010

1876—1878年华北大旱: 史实、影响及气候背景

2010

Famine, migration and war: Comparison of climate change impacts and social responses in North China between the late Ming and late Qing dynasties

2015

... （3）华北水旱灾害指数序列：利用过去500年华北境内21个站点的逐年旱涝等级数据资料^[26]，通过对不同等级值的站点频次加权平均，得到逐年华北水灾和旱灾指数序列（图1c,d），具体计算方法见参考文献[21]. ...

Cannibalism in northern China between 1470 and 1911

2013

... 用于重建工作的历史饥荒数据主要来自《中国三千年气象记录总集》（下文简称《总集》）^[23].这一资料总集详尽收录了中国历史时期关于“各种天气、气候、大气物理现象”，“各种气象灾害的范围、危害程度和灾后赈济蠲免”，及与气象条件相关的各类事件的文字记载，“饥荒”也是其中一类重要内容，原始资料包括各地方志、官方档案及私人文献等.《总集》中的历史记录涉及地点已转为现代政区，并分省（市、区）、地（市）、县（市）三级编排，本文逐年提取1736—1911年华北四省二市境内县级政区饥荒历史记录，共2 730条.由于《总集》收录饥荒时会对部分描述性文字有所精简，但这些文字对于判断饥荒严重程度也有所帮助，因此提取时对照原始文献出处（多为方志）对部分记录做了补充；另外《总集》记录涉及三级政区，可能有少数县级政区记录由于内容重复而被合并到上级政区中，而本文只提取了县级记录，会在事实上造成遗漏，因此利用作者所能查到的方志文献资料，增补了少量饥荒记录. ...

2013

Methodology for quantifying social and economic series on the base of semantic differential to serve the research on impacts of climate change

2014

历史气候变化影响研究中的社会经济等级序列重建方法探讨

2014

Reconstruction and analysis on the series of winter-half-year temperature change during the Qing Dynasty in the northern China region

2012

... （1）清代华北地区冬半年温度距平序列（起止时间1646—1910年）^[25]：主要利用清代地方志中的异常初、终霜记载进行重建，时间分辨率为5年，是清代华北温度重建序列中时间分辨率和可靠性相对较高的一条；取其中的1736—1910年（图1a），与其他序列的对比亦在5年尺度上进行. ...

①

④

阴影指示典型年份或极端事件 ...

①

④

correspond with typical years or extreme events ...

清代华北地区冬半年温度变化重建与分析

2012

①

④

阴影指示典型年份或极端事件 ...

①

④

correspond with typical years or extreme events ...

1981

2009

... 式中：

K

为核密度方程；

h

为搜索半径（文中取值为50 km，在华北境内相邻县治之间的距离中，这是一个相对适中的长度）；

n

为搜索区内的点数；

d

为数据的维数；

x - x_{i}

为估计点

x

到样本点

x_{i}

处的距离^[27].利用ArcGIS 10.2软件中的核密度分析组件，将population字段赋值为该次饥荒事件严重等级所对应的权重值（0.1、0.3和0.6），以自然断裂点分级法将饥荒指数核密度值由低到高分为5级，最高一级为爆发饥荒最为多发的区域. ...

2009

... 式中：

K

为核密度方程；

h

为搜索半径（文中取值为50 km，在华北境内相邻县治之间的距离中，这是一个相对适中的长度）；

n

为搜索区内的点数；

d

为数据的维数；

x - x_{i}

为估计点

x

到样本点

x_{i}

Spatial-temporal distribution of locust plague and its relationship with flood /drought in North China during the Qing Dynasty

2018

②

、

③

、

④

处）. ...

清代华北蝗灾时空分布及其与水旱灾害的关系

2018

②

、

③

、

④

处）. ...

Comparison of governmental relief food scheduling and social consequences during droughts of 1743-1744 AD and 1876-1878 AD in North China

2012

... 另一个值得注意的现象是灾害与饥荒之间的相关性随时间的推移可能发生变动.分别对3个时段做相关分析，结果如表3所列.可以看到和后两个时段相比，处在清代兴盛期的1736—1795年，旱灾与歉收、饥荒的相关系数明显降低，同时歉收与饥荒之间的相关系数也大幅降低.回归分析结果亦体现出显著差异，对3个时段分别以旱灾指数为自变量，以歉收、饥荒指数为因变量进行一元线性回归分析.1736—1795年的回归系数分别为0.98和1.25（即旱灾指数变动1，歉收、饥荒指数分别变动0.98和1.25）；1796—1850年则上升为1.53和1.82；而1851—1911年进一步上升为2.13和2.54（均通过显著性检验），这意味着歉收和饥荒对于旱灾的敏感性随着时间推移在不断增强.这种差异可能反映了不同时段社会响应方式和力度方面的差异，在社会兴旺发展、防灾救灾机制运转良好的时段，有效的应对（如水利灌溉、粮食调度、蠲免赈济等）可以缓解灾害的消极影响，降低歉收和饥荒发生概率.一个典型例子是发生于乾隆初年的1743年旱灾，当年旱灾指数10.4，严重程度仅次于1876—1877年和1813年（图1d），同时造成严重歉收（指数15.4），但由于政府的大力救灾（仅拨付灾区赈灾的粮食就达200多万石）^[29]，有力缓解了灾情，灾后并未出现普遍饥荒（指数6.1，图1阴影

①

），堪称传统社会时期的救灾典范.但当“盛世”已去，荒政体系日趋衰败之后，灾害影响的传递过程便越来越顺畅，从而更容易导致歉收和饥荒的出现. ...

华北1743—1744年与1876—1878年旱灾中的政府粮食调度与社会后果对比

2012

①

2013

... 特别值得注意的是最后一类，饥荒在河南中南部极端多发，出现在当地灾害发生频次有限、歉收也不太多发的背景之下，反映出研究时段内当地社会经济条件的极端脆弱，偶有天灾即可能导致严重的饥荒.从历史上看，从1128年黄河改道南流，金、元、明时期水利失修，当地曾是黄河反复决口泛滥的区域，直至晚明河患才有所减轻^[30]；清代这里农业虽有所发展，但黄河带来的大量淤沙，使得地力的回复需要很长时间，土地的相对贫瘠和人口的相对集聚可能是当地社会对天灾缺乏抵御能力的根源；此外，尽管地处平原，但由于远离当时的南北交通动脉（大运河），灾后获取粮食物资的规模和时效性均低于运河沿线，也会导致区域脆弱性的提升. ...

2013

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