明清流行疾病时空分布的定量研究_明清论文

中国明清时期疫病时空分布规律的定量研究,本文主要内容关键词为:疫病论文,定量论文,明清论文,中国论文,规律论文,此文献不代表本站观点,内容供学术参考,文章仅供参考阅读下载。

文章编号:1000-0585(2009)04-1059-10

疫病是指在一定范围内大规模流行,对人类健康和生命造成严重危害的传染性疾病[1]。近些年来,随全球变化研究的深入,有关传染病的时空分布及其与环境变化的关系,已经成为全球环境变化研究的热点领域[2,3]。研究内容涉及单种传染病传播扩散[4]、时空分布[5]、预测预报[6,7]及其与气候变化的关系[5]等。我国是历史上传染病危害最严重的国家之一,在770B.C.~1911A.D.,平均每四年就有一次大的疫病,其发生的频数逐渐增加并呈加速发生的特征[1],有关传染病的史料和文献也汗牛充栋,为研究历史气候变化和传染病关系提供了充足的证据。但是,中国史料中有关传染病的历史记载多以疫、疫病、疫灾、疫疠等模糊概念,且十分分散和不完整,为疫病病种的判断和疫病史料的充分利用带来了很大的困难。虽然近些年来,不同的学者针对不同区域、不同时段中单一病种时空流行进行了一些探索[8~18],但整体上看,有关疫病的研究还以史料考证和整理及其与自然和社会关系的定性分析为主,缺乏定量化的研究。因此,本文利用《中国三千年气象记录总集》[19]、《中国灾荒史记》[20]和《人类灾难纪典》[21]等文献,取中国历史上疫病高发和历史记载相对完备的明清时期作为研究对象,将“疫病”作为整体,定量探讨疫病流行的时空分布规律,以期为进一步研究传染病与环境变化的关系提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 疫情相关数据的收集和数据库的建立

本文的原始疫情资料来源于《中国三千年气象记录总集》、《中国灾荒史记》和《人类灾难纪典》等。从中收集关于明清时期疫病的纪录整理资料,建立了长时间序列的中国明清时期疫病数据库。数据库的建立选取了“朝代、时间、省(市)、市(县)”等几项指标,“朝代”分别是明朝或清朝,“时间”选取的是帝王年号所对应的公元纪年。由于行政区划和地名变革,文献所载的地名与现在地名有较大的差异,为了便于空间对比分析,收集资料中地名参考的是《中国三千年气象记录总集》中所记载的今地名,以表示史料中古地名的治所和大致范围。今地名采自中国地图出版社1987年版的《中华人民共和国行政区划图册》[22],唯将原广东省海南行政区和海南黎族苗族自治州改为海南省。从疫病基础数据收集的结果看,明朝时期,缺少内蒙古自治区、黑龙江省、吉林省、西藏自治区、青海省、新疆维吾尔自治区和台湾省数据。清朝时期,缺少内蒙古自治区、西藏自治区、青海省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区、台湾省数据。

1.2 疫病研究的总体思路和指标量化方法

由于受古代史记中对于疫病原始记载的影响,各种文献对疫病引起的死亡人数大多以“死人无算”、“疫死者几半”等词概括之,对疫病爆发的具体时间仅能精确到“年”的尺度,对疫病持续时间、发病率、死亡人数、病种等情况的记载十分模糊,因此很难找到准确的指标来反映疫病爆发的情况,从史料中获取的信息很多也是描述性质的,本研究正是试图从这些描述性的话语中寻找反映疫病爆发情况的指标进行量化,从而得出中国明清时期疫病的时空分布规律。因此建立一套指标体系,既能反映疫病的动态变化,又能反映其空间差异是本文研究的前提。为此,选取“疫病年数”和“疫病县数”为基本指标,用“10年疫病年数”反映全国疫病年频率的动态变化;用“10年疫病累积县数”反映全国疫病频度和影响范围的动态变化;用不同省疫病年数占整个明清时期历时年数的百分比反映疫病频率的空间差异;用明清时期各省发病县数占该省总县数的百分比反映疫病影响范围的空间差异;最后用明清时期疫病累积县数与总县数和明清时期历时年数的比值,作为综合指标,综合评估疫病发病频率和影响范围的空间分布特征。各个指标的关系如图1所示,其具体含义如下:

图1 明清时期疫病时空分布规律研究指标体系

Fig.1 Indicators of epidemics and their relations

1.2.1 疫病年数或疫病年数百分比(疫病年数/历时年数) “疫病年数”定义为明清两朝时期一定空间范围内(本文以省级区域为研究对象)发生疫病的总年数。“疫病年数百分比”定义为明清两朝时期各省发生疫病的年数与明清两朝历经年数的百分比。

本文选定“疫病年数”或“疫病年数百分比”来比较明清时期各个省疫病发生的频繁程度,探讨疫病发生频率的空间分布差异。比如明清两朝(1368~1911A.D.)历时544年,在此期间,浙江省范围内有1个县以上发生疫病的年份共有144个,则浙江省整个明清时期的疫病年数为144,疫病年数百分比为25.74%(144/544×100%)。由于明清两朝历时544年是个常数,因此疫病年数和疫病年数百分比反映的内容是一致的,疫病年数越高,疫病年数百分比也越高,该省在明清时期内疫病发生的频率也越高[2]。

1.2.2 10年疫病年数 “10年疫病年数”指一定空间范围内连续10年中发生疫病的年数[2]。该指标也是一个反映疫病发生频繁程度的指标,取值范围在0~10之间,数值越高,表示疫病的发生越频繁,例如1900~1909A.D.,所研究的区域内,每年均有疫病发生,则这10年间的“10年疫病年数”为10,如果该10年间只有5年有疫病发生,那么“10年疫病年数”为5。为反映“10年疫病年数”的动态变化,本文用滑动序列进行统计,每年所对应的“10年疫病年数”数据实际反映的是其前后5年的疫病发生次数。由于“10年疫病年数”是个时间序列函数,其空间差异十分复杂,本文仅用该指标探讨全国范围的动态变化。在全国范围内,当年中只要有一个以上县发生疫病,该年即为疫病年。

1.2.3 疫病县数和疫病县数百分比 “疫病县数”指在整个明清时期和省级范围内,发生过疫病的县数,主要用于比较区域间疫病的空间影响范围的差异。例如,明清时期,河南省一共有90个县发生过疫病,那么河南省在明清时期的“疫病县数”就为90。需要说明的是,疫病县数未包含重复发生疫病的县次数,即一个县即使多次发生疫病,也只记作1个疫病县数。

“疫病县百分比”是指某时段内以省为单位有疫病发生的市(县)数与该省具有的市(县)数的百分比,它是一个衡量一定时期内疫病在省界内的空间影响范围的指标,用于比较不同省之间疫病影响范围的空间差异。比如在明清时期河北省发生过疫病的市(县)数目为110,河北省共149个市(县),因此发病县比例为73.83%(110/149×100%)。

1.2.4 年疫病县数和10年疫病累积县数 “年疫病县数”指一定的空间范围内当年发生疫病的县数。如1518年河北省一共有20个市(县)发生疫病,那么1518年河北省的“年疫病县数”就为20。“10年疫病累积县数”是在“年疫病县数”的基础上建立的,定义为在一定的空间范围内连续10年发生疫病的总市(县)数。它不仅反映了研究区域疫病发生的频繁程度,同时反映研究区域内10年间疫病总的影响范围,本文中该指标也是一个滑动序列,每年的数据实际反映的是其前后5年发生疫病的总市(县)年数。例如,假定1900~1909A.D.,所研究的空间范围内一共有2年发生疫病,如果其中一年发生疫病的市(县)数目为30个,另一年发生疫病的市(县)数目为40个,那么该10年间发生疫病的总市(县)数目之和为70,该区域的“10年疫病累积县数”则为70。10年疫病累积县数越大,说明其10年间发生疫病的次数越多,影响范围越广。和“10年疫病年数”一样,“10年疫病累积县数”也是个时间序列函数,本文也仅用于讨论全国范围内疫病次数和影响范围的动态变化。

1.2.5 年均疫病县数比(累积疫病县数/总县·年数) 由于“疫病年数百分比”仅反映疫病发生的频繁程度,而“疫病县数百分比”指标只能反映疫病影响的空间范围,因此建立“年均疫病县数比”指标,即以一定时期内某个省范围累积发病县(市)数与该省所具有的市(县)数目和该时间段历经年数之比作为综合指标,既能反映一定时期内各省疫病发生的频率,也能反映疫病的空间影响范围。例如,明清两朝历时544年,浙江省累积有335个县(市)发生疫病,按照1987年的行政区划,浙江省共有76市(县),得到年均发病县数比为0.008(335/544/76)。

1.3 空间分级的方法

疫病年数百分比、疫病县数百分比、年均疫病县数比空间分级是根据中国明清时期各省这些指标发生频度作出统计,运用Arcinfo软件以各省频度为属性,做出空间分布图,并将各指标在ArcGIS 9软件提供的分级方法基础上,根据实际情况作适当地调整所得。

2 结果与讨论

2.1 中国明清时期疫病的时间变化规律

图2是明清时期整个中国的“10年疫病年数”图,从中可以看出,中国明清时期疫病发生频率在明朝前期起伏较大,在1390~1406年间没有疫病发生,而15世纪的1407~1417年和1452~1462年有明显的两个高发期,“10年疫病年数”都达到8,是明朝前期疫病发生最为频繁的时段,明朝后期以后疫病频度呈明显的上升趋势,在清朝后期几乎每年都有疫病的发生。

图2 中国明清时期(1368~1911A.D.)10年疫病年数图

Fig.2 The moving number of incident years of epidemics in 10 years in Ming and Qing period(1368~1911A.D.)in China

图3是中国明清时期10年疫病累积县数标准化值距平图,可见明清时期中国10年疫病累积县数前期是在平均水平附近波动,1511年以前10年疫病累积县数都在平均水平以下,清朝后期1840年以后呈现出一个明显的上升趋势,在1580~1589年、1639~1648年、1813~1822年、1857~1866年四个时期分别出现四个高峰,说明在这四个时期发生的疫病次数多,流行区域广,影响范围大,这与当时自然和社会背景密切相关。1580~1589年和1639~1648年处于明朝万历至崇祯时期(1573~1722年),当时正是明朝走向衰亡的时期,社会动荡不安,国家、民众抵御瘟疫的能力下降,同时我国北方地区又经历了长期的干旱气候,旱灾频繁发生[8],自然环境也进一步恶化,引发了瘟疫的爆发和流行。特别是为了觅食和充饥,许多灾民向边疆地区拓进,进入鼠疫自然疫源地,甚至掘食鼠穴积粮,从而感染鼠疫,导致鼠疫的流行[8]。1813~1822年、1857~1866年处于清朝嘉庆至宣统时期(1796~1911年),期间中国一方面由于受“厄尔尼诺现象”的影响,灾害更加频繁地发生,瘟疫也便伴随着各种自然灾害一次又一次地流行,另一方面,嘉庆以后社会秩序逐渐走向动荡不安,内乱外患,连年不断,而且规模与社会破坏力越来越大,严重破坏了社会正常的生产和生活秩序,消耗了社会财富,并且导致民众生存条件的恶化,从而降低了社会和民众对瘟疫的抵御和免疫能力。相比之下,清朝顺治至乾隆时期(1644~1795年)气候条件较好,自然灾害发生较少,社会相对安定,瘟疫因此发生也较少[8]。

图3 中国明清时期(1368~1911A.D.)10年疫病累积县数标准化值距平图

Fig.3 Deviation from standardized mean of the moving accumulated number of incident counties of epidemics in 10 years in Ming and Qing period(1368~1911A.D.)in China

2.2 中国明清时期疫病的空间分布规律

表1和图4分别是明清时期疫病年数百分比的空间分布图和统计值,从中可以看出,明清时期疫病的空间分布既具有普遍性,但又呈现出分布不均的特点。中国东部地区疫病发生频率较高,浙江、河北、河南、福建、山东、江西是疫病发生最频繁的省份,疫病年数百分比高达20%以上。黄河和长江中下游地区疫病的发生频率明显高于其他地区,说明疫病的发生与水旱灾害、当时的社会经济发展、人口分布有一定的关系。黑龙江、吉林、宁夏三省区由于明朝或清朝数据的缺失,疫病年数和疫病年数百分比明显偏低,仅作参考。

为进一步探讨明清时期疫病影响范围的区域差异,我们分别统计了各省(市)疫病发病市(县)比例,结果如表2、图5。可见,北京、上海、天津等大城市和海南省疫病影响范围最广,疫病县数百分比高达100%,表明每个县都发生过疫病;其次是东南沿海地区,除江苏和广东外,其余省疫病县数百分比达80%以上;再次是河南、河北、山西、陕西、江苏、湖北等省,发生过疫病的县数多在60%以上;西部各省和东北地区,发生过疫病的县数多在50%以下。同样,黑龙江、吉林、宁夏三省区由于数据的缺失,疫病发病县百分比也明显偏低,仅作参考。

图4 中国明清时期(1368~1911A.D.)疫病年数百分比空间分布图

Fig.4 The percentage of incident years of epidemics to total years in Ming and Qing period(1368~1911A.D.)in China

为了对比各省疫病发生频度的同时揭示明清时期疫病影响范围的空间差异,以“年均疫病县数比”为指标作出明清时期年均疫病县数比空间分布图(表3,图6),结果发现明清时期中国东部沿海地区年均疫病县数比高于其他地区,呈现出逐渐向内陆地区递减的规律。其中上海市(0.019)、浙江省(0.008)和山东省(0.008)年均疫病县数比最高。华北地区、江浙地区、福建省等东部沿海地区和海南省年均疫病县数比较高,疫病的发生频率高,影响范围广。黑龙江、吉林、宁夏三省区也仅作参考。

图5 中国明清时期(1368~1911A.D.)疫病县数百分比空间分布图

Fig.5 The percentage of incident counties of epidemics to the total counties in Ming and Qing period(1368~1911A.D.)in China

表3 中国各省区明清时期年均疫病县数比分布表

Tab.3 The proportion of accumulated incident counties of epidemics to the total cOunties & years in Ming and Qing period(1368~1911A.D.)in China

省份 年均发病县数比

省份年均发病县数比 省份年均发病县数比

上海市 0.019134

江西省 0.005192

广东省 0.002248

浙江省 0.007956

北京市 0.004964

辽宁省 0.001649

山东省 0.007887

山西省 0.004768

贵州省 0.001444

安徽省 0.006663

湖北省 0.004212

四川省 0.001335

江苏省 0.006643

天津市 0.003971

甘肃省 0.001218

海南省 0.006158

广西壮族自治区 0.003774

宁夏回族自治区 0.000181

福建省 0.005828

湖南省 0.003506 黑龙江省 0.000137

河南省 0.005821

陕西省 0.002959

吉林省 0.000115

河北省 0.005742

云南省 0.002513

中国明清时期年均疫病县数比空间分布图(图6)与疫病年数百分比空间分布图(图4)呈现出相似的规律,但又略有差异。就疫病年数百分比看,浙江、河北、河南、福建、山东和江西最高,而年均疫病县数比则是上海市、浙江和山东最高。可见浙江和山东疫病年数百分比和年均疫病县数比都很高,是明清时期中国疫病发生最频繁、影响范围最广的省份;河北疫病年数百分比较高,但年均疫病县数比不太高,说明河北在明清时期发生疫病的频率高,但疫病的流行区域比较集中,影响范围并不大。而上海市和海南年均疫病县数比较高,但疫病年数百分比并不高,说明这两个地区疫病流行的次数不如浙江等省多,但每次疫病流行的范围广泛,有可能每次疫病的流行会覆盖整个省(市)。这是由疫病流行和爆发的规律决定的,有的省区疫病爆发频繁,但爆发区域集中,呈现出疫病年数百分比高,但年均疫病县数比不高的现象;反之有的省区疫病爆发频率不高,但每次疫病的影响范围广,导致年均疫病县数比高,而疫病年数百分比不高的现象。

图6 中国明清时期(1368~1911A.D.)年均疫病县数比空间分布图

Fig.6 The spatial distribution of the proportion of accumulated incident counties of epidemics to the total counties & years in Ming and Qing period(1368~1911A.D.)in China

瘟疫的传播除受自然因素的影响外,也需要一定的人口规模和人口流动,明清时期我国社会经济已经发展到了一定的高度,但社会医疗资源的匮乏、自我保护意识和行为的不足,为疫病的爆发提供了适合的条件。而各地社会经济和人口规模的差异,在一定程度上又造成了疫病分布的空间差异[8]。

3 结论

本文依据《中国三千年气象记录总集》、《中国灾荒史记》、《人类灾难纪典》等整理的史料,对明清时期“疫病”的时空流行趋势进行了初步的研究,结果表明:

(1)通过建立一定的指标体系,能够较定量地探讨历史时期疫病的影响范围和影响强度的时空变化。“10年疫病累积县数”能够较好地反映整个疫病发生频率和影响范围的动态变化;“疫病年数百分比”能反映疫病发生频率的空间差异;“疫病县数百分比”则能够反映疫病影响范围的空间变化;而“年均疫病县数比”既能反映疫病的发生频率,又能反映疫病影响范围的平均状况。

(2)从时间上看,明清时期疫病的发生越来越频繁,清朝后期1840年以后,疫病发生的频率和影响范围呈现出一个明显的上升趋势,并在1580~1589年、1639~1648年、1813~1822年、1857~1866年四个时段分别出现四个疫病的高峰期。

(3)从空间上看,疫病的分布具有普遍性和分布不均的特点,呈现出由东部沿海地区向内陆地区递减的规律。浙江省、河北省、河南省、福建省、山东省、江西省是疫病发生最频繁的省份,疫病年数百分比高达20%以上,黄河和长江中下游地区疫病的发生频率明显高于其他地区;明清时期中国东中部所有的省市都发生过疫病,北京市、天津市、上海市、海南省、福建省、安徽省、江西省、山东省和浙江省发病县数百分比达80%以上;同样,东部沿海地区年均发病县数比也高于其他地区,其中上海市、浙江省和山东省年均发病县数比最高。华北地区、江浙地区、福建省等东部沿海地区和海南省年均发病县数比较高,表明这些地区疫病不仅发生频率高,而且影响范围广。

需要说明得是,本文仅是依据整理的史料对中国历史疫病流行的时空规律的分析方法进行的初步探索,由于中国史料记载浩瀚如海,对疫病的记录又很分散,需要依据正史记录、方志记录、档案实录和其他史料系统进一步完善整理疫病数据库,并加强对疫病空间分布上的动态变化研究,才能准确地把握疫病流行的特点;另一方面,疫病的发生和流行与水旱等自然灾害、当时的社会经济发展和人口分布与流动等都有密切的关系[23],在疫病流行定量研究的基础上,加强疫病流行的自然和社会影响因素研究,不仅对传染病的控制有重要现实意义,而且对探讨历史气候变化对健康的影响具有重要的科学价值。

收稿日期:2008-09-03;修订日期:2009-03-19

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