中国古文献记载中“死者万计”事件的时空特征与原因分析

刘 静，殷淑燕

(1. 陕西师范大学 旅游与环境学院， 陕西 西安 710062； 2. 宝鸡文理学院 地理与环境学院， 陕西 宝鸡 721013)

中国古文献记载中“死者万计”事件的时空特征与原因分析

刘 静1,2，殷淑燕1*

(1. 陕西师范大学 旅游与环境学院， 陕西 西安 710062； 2. 宝鸡文理学院 地理与环境学院， 陕西 宝鸡 721013)

自然灾害是人地关系最为显性的自然事件.通过检索《中国基本古籍库》及《爱如生数据库·中国方志库》，整理了中国古文献记载中自然灾害导致的“死者万计”事件的发生频次，利用最小二乘法、小波分析和M-K检验等方法，分析其时空特征及发生原因.结果表明：历史时期“死者万计”事件频发，共有217 a，主要类型为疫灾、饥灾、飓风、水灾.魏晋南北朝为第1个小活跃期，明清集中了总年数的60.8%，为第2个活跃期，并且秋季和夏季出现次数最多.10 a频次呈极显著的波动上升趋势，最大值在1580～1589年，分为频次最少-缓慢上升-频次平缓-快速上升4个阶段，1820年发生增多突变.灾害演化过程中存在26,7和4 a 共3个周期.空间分布差异明显，以江苏、浙江为主的长江中下游和以河南为主的黄河中下游是2个高频中心，且各省灾害结构不同.气候的寒冷与异常、季节变化、灾害结构、人口规模、社会动荡、朝代更替等是灾害发生的主要原因.

“死者万计”事件；自然灾害；时空分布；中国古文献；历史时期

中国是一个多灾多难的国家，自古以来，各种自然灾害频发，对社会产生了深刻的影响，接踵而至的灾害常造成大量人口死亡，在古文献中经常用“死者万计”之类的词语来描述灾害的损失强度.目前，自然灾害预测和影响评估成为全球变化研究的重点之一[1]，因而基于史料的历史自然灾害分析成为环境变化研究的一个突破点，国内学者对此进行了局域性[2-4]、时段性[5-7]、单一性[8-10]、综合性[11-13]等灾害的时空相关研究，但是从灾害损失强度的视角来分析其历史动态变化的时空特征和原因的相关研究较少.古文献数据库、大数据技术的快速发展为历史自然灾害的统计研究提供了新的技术支持，在对古文献数据库进行全文检索的基础上，以自然灾害造成的“死者万计”事件为切入点，从灾害的构成类型、频次变化、时间变化、空间分布等特征探讨历史时期自然灾害的时空分布及发生原因，还原自然灾害形成演化的特征，构建自然灾害和社会的互动关系，以期为自然灾害的防治和减少自然灾害造成的人口损失提供参考依据.

1 资料来源与方法

我国历史悠久，史籍浩繁，有着大量宝贵的灾害史料，内容丰富且连续性好，《中国基本古籍库》精选先秦至民国的重要典籍，是我国最大的历代典籍总汇，《爱如生数据库·中国方志库》收录汉魏至民国历代地方志类著作1万余种，具有强大的检索系统.本文统计资料的收集主要来源于《中国基本古籍库》和《爱如生数据库·中国方志库》，检索“死+万”进行数据整理，从结果中挑选出由自然灾害引起的死亡人数达万人及以上的事件，去除其他原因(例如战争)引起的死亡事件.浩瀚史籍以及古文献记载的口径和方式多样，在网络检索中难免有所遗漏，所以，除电子数据库检索外，本文同时参考了《中国古代重大自然灾害与异常年表总集》[14]《中国古代自然灾异动态分析》[15]《中国历代自然灾害及历代盛世农业政策资料》[16]《中国灾害通史》[17]等相关资料，选取古文献中有明确记载的“死者万计”事件，以年为单位统计公元前770年至公元1911年间的发生频次，分析其时间和空间上的分布特征及发生原因.其中，在进行资料统计整理时，在时间上不区分年内“死者万计”事件次数，一年中有多次事件的均按一次计算，春季为农历1～3月，夏季为农历4～6月，秋季为农历7～9月，冬季为农历10～12月.

小波分析[18-19]是不同周期随时间而变化的时间-频率的局部化分析方法，主要应用于时间序列的消噪和滤波、突变点监测、周期成分识别和多时间尺度分析.小波变换系数能反映“死者万计”事件时间序列在不同时间尺度的振荡周期及变化趋势，其大小表示信号的强弱，当小波变换系数实部为正时，表示“死者万计”事件发生频次多，为负时表示发生频次少.Mann-Kendall(M-K)检验[18,20]是一种非参数统计检验方法，通过构建秩序列来检测事件的突变，分析事件的演变趋势，明确突变开始的时间和区域.在UF-UB曲线图中[18]，当UF值或UB值大于0时，表示序列呈上升趋势；小于0，表示序列呈下降趋势，超过临界线时，表明序列上升或下降的趋势显著，超过临界线的范围为出现突变的时间区域，UF和UB 2条曲线在临界线之间的交点是突变开始时间.

2 结果与分析

2.1 时间特征

2.1.1 朝代分布

统计结果(见表1)表明，历史时期的2 681 a间，共有217个年份有自然灾害引起的“死者万计”事件，频次为百年8.1次，平均每12 a发生一次.从“死者万计”事件的年数看，明朝最多，占总年数的31.8%，清朝次之，占29%，明清共占总年数的60.8%.从“死者万计”事件频次看，明朝为25%，清朝为23.6%，元朝为12.4%，南宋为11.8%，五代为11.3%.总体来看，历史时期“死者万计”事件发生频次呈现波动上升的趋势，在魏晋南北朝时期，有1个小活跃期，南宋以后上升趋势明显，特别是明清时期形成第2个活跃期.

表1 “死者万计”事件的朝代分布Table 1 Dynastic distribution of the “number of deaths amounted to more than ten thousand people” events

从“死者万计”事件的灾害结构看(见图1)，整个历史时期，主要为疫灾、饥灾、飓风、水灾四大类型，分别占总频次的22%，20%，20%，20%，另外，旱灾占6%，地震占8%，冻灾占3%，火灾、雹灾和陨石等其他灾害占1%.从各朝代来看，先秦两汉以水灾为主，饥灾、疫灾次之，灾害类型较少；魏晋南北朝以疫灾、饥灾为主，此后灾害类型越来越多；隋唐五代以水灾、饥灾为主；宋朝水灾最多，饥灾和疫灾次之；元朝时水灾、饥灾、疫灾、地震均较多；明朝时飓风和疫灾成为主灾，饥灾、水灾次之；清朝飓风最多，水灾、疫灾和饥灾次之.

图1 “死者万计”事件朝代灾害结构Fig.1 Dynastic disaster structure of the “number of deaths amounted to more than ten thousand people” events

2.1.2 季节分布

去除季节不详的年份，统计“死者万计”事件的季节分布，从各朝代的季节变化特征看(见表2)，秋季发生频次最高，夏季次之，春季较少，冬季最少.其中西汉主要发生在夏、秋季节，东汉在夏季，魏晋时期夏春最多，南北朝春季最多、冬季次之，隋唐时期秋季最多、夏季次之，五代时期各个季节均较多，北宋时期夏季最多，南宋时期夏、冬最多，元时期秋季最多、夏季次之，明清时期秋季最多、夏季次之.

从各季节的灾害结构看(见图2)，春季以疫灾最多，饥灾次之；夏季水灾最多，疫灾次之，饥灾、地震、旱灾、飓风也较多；秋季以飓风为主，占秋季“死者万计”事件的47%，其次，水灾、疫灾也较多；冬季以疫灾为主，饥灾、冻灾、地震均较多.

2.1.3 时间特征

以10 a为单位统计并绘制历史时期“死者万计”事件发生频次的阶段性变化图(见图3).由图可知，历史时期，“死者万计”事件呈波动上升趋势，分为38个波峰，波长多在20～40 a，最长达270 a.从线性趋势线来分析，其斜率为0.012 4，相关系数达0.59，10 a频次呈明显的上升趋势而且达到了极显著水平(p<0.01).公元20～29年(两汉之交), 610～619年(隋唐之交),940～949年(五代晚期)，1450～

表2 “死者万计”事件的季节分布Table 2 Seasonal distribution of the “number of deaths amounted to more than ten thousand people” events

图2 “死者万计”事件季节灾害结构Fig.2 Seasonal disaster structure of the “number of deaths amounted to more than ten thousand people” events

1459年(明早期)，1580～1589年(明晚期)，1640～1649年(明末清初)，1820～1829年(清晚期)，1870～1879年(清晚期)发生频次相对较多，为“死者万计”事件的多发期，10 a频次最大值出现在1580～1589年(明晚期).持续30 a和更长时间没有“死者万计”事件发生的时期称为无灾时期，270BC～181BC年(先秦至西汉早期)，170BC～31BC年(西汉),40～99年(东汉早期)，110～149年(东汉中期),160～219年(东汉晚期)，350～399年(魏晋晚期)，410～459年(魏晋、南北朝之交)，470～499年(南北朝中期)，550～609年(南北朝中期至隋中期),690～719年(唐早期)，730～789年(唐中期)，820～859年(唐晚期)，870～919年(唐五代之交)，1000～1029年(北宋早中期)，1260～1289年(宋元之交)为无灾时期.从50 a滑动平均值看，其发生相对集中在9个时期，且从940年开始上升，到1030年以后上升趋势特别明显，经过一个大的波峰和波谷进入灾害的顶峰.从最小二乘法的5次多项式拟合曲线看，呈现2个明显的波动周期，第1个从180BC年开始，结束于1030年，历时1 210 a，其频次多低于历史时期的平均频次，处于比较稳定的低发时期；第2个波动周期从1030年开始快速上升，在1580年达到峰值，以后变化平缓，到清末时尚处于高频次时期，历时880 a，其频次均高于历史时期平均频次，处于显著的高发期.“死者万计”事件发生频次变化可以划分为4个主要阶段：第1阶段在公元前770～10年(秦至西汉晚期)，共发生5次，平均每156 a发生一次，频次最小且波动性小.第2阶段在10～619年(西汉晚期至隋末)，共发生26次，平均每23 a发生一次，占发生频次总数的12%，频次相对较高且在波动中增加，在20～29年(两汉之交)和610～619年(隋唐之交)出现峰值；第3阶段在620～1030年(唐至北宋早期)，共发生15次，平均每27 a发生一次，频次相对较低，期间8、9世纪各发生2次，形成了一个长达2个世纪的低谷.第4阶段是发生频次最高的时期，1030～1911年(北宋中期至清末)，共发生170次，占总数的78.3%，平均每7.6 a就发生一次，频次变化周期越来越短，最大值出现在这一阶段并且快速增加趋势明显，在1440～1700年(明中期至清早期)的260 a间发生70次，平均每3.7 a就发生一次，占灾害总数的32%，在1820～1880年(清晚期)的60 a间共发生25次，平均每2.4 a发生一次，占灾害总数的11.5%，其中15世纪共发生22次，16世纪32次，17世纪23次，18世纪17次，19世纪30次.

图3 “死者万计”事件10 a频次变化Fig.3 Changes in occurring frequency of the “number of deaths amounted to more than ten thousand people” events on the decade intervals

2.1.4 周期特征

小波分析能够反映周期序列变化的尺度和时间位置以及突变点，利用Morlet小波分析1030年以来的“死者万计”事件发生的时间序列，从小波变换系数实部等值线图(见图4)可以清楚地发现，我国历史上“死者万计”事件存在着明显的周期性，包括23～32 a、6～8 a、3～5 a周期，其中，以23～32 a尺度上的周期振荡最为明显，为第1主周期，呈现出多-少-多-少-多的变化特征，公元1030～1380年间，在6～8 a时间尺度上，经历了多-少-多-少-多-少-多-少8个循环交替；公元1380～1910年间，在3～5 a的时间尺度上，经历了多-少共约20个循环交替.“死者万计”事件在26 a时间尺度上显示出强周期性位相结构，1030～1260年(北宋中期至南宋末)、1440～1650年(明早期至清初)、1770～1910年(清中期至清末)为正位相，表明此时段内灾害发生频繁，而1770～1910年(清中期至清末)的等值线并未完全闭合，说明灾害的正位相结构并未结束；1260～1440(南宋末至明早期)年和1650～1770年(清早中期)为负位相，表明此时段灾害发生较少.灾害演变过程中多种尺度相互嵌套，表明造成重灾害周期性变化的原因具有多重性，规模较大且影响严重的气象灾害及其衍生灾害与大尺度的气候变化密切相关，而气候变化存在一定的周期[21].此外，人口发展、我国古代社会政治与经济的周期性振荡循环等，都可能有一定的贡献.

2.1.5 突变分析

对“死者万计”事件10 a频次变化进行M-K突变性检验(见图5)，从UF曲线的变化趋势可以看出，1730年之前，UF曲线小于0，表明发生频次呈下降趋势，期间波动性变化较明显，在公元10年之前呈下降趋势，公元10年开始呈上升趋势，至公元40年形成一个小高峰，以后开始波动下降，在公元920～1030年形成一个波谷，以后开始波动上升.1730年以后UF曲线大于0，说明这一时期增加趋势明显，UF和UB曲线在1820年左右相交于±1.96临界线之间，而且通过了Uα=1.96(α=0.05)置信水平的检测，说明“死者万计”事件发生频次在1820年发生了增多突变.

图5 “死者万计”事件10 a频次M-K检验Fig.5 M-K test of the occurring frequency of the “number of deaths amounted to more than ten thousand people” events on the decade interval

2.2 空间特征

2.2.1 频次的空间分布

根据现代的行政区划来统计“死者万计”事件的空间分布，去除没有记载省域的年份，从频次的各朝代地域发生情况来看(见表3)：先秦的“死者万计”事件1个年份发生地在南方.汉至五代时期，发生地以北方为主，但是在南北朝时，南方灾害频次较多.北宋时期南北方持平，南宋至清末，南方的灾害频次显著多于北方，但是在元时期，北方的频次多于南方.从整个历史时期来看，南方高于北方.纵观“死者万计”事件的发生地域，明朝最多，清朝次之，从一次事件波及的范围看，南北朝、隋唐、南宋和明朝时期波及的范围较广.

表3 “死者万计”事件朝代和地域分布频次Table 3 Dynastic and regional distribution of the “number of deaths amounted to more than ten thousand people” events

从各灾种的空间格局来看(见图6)，水灾分布在17个省份，河南最多，江苏、浙江和河北次之.饥灾分布在20个省份，江苏最多，河南、陕西和浙江次之.疫灾分布在17个省份，以河南、浙江最多，福建、江苏次之.旱灾分布在12个省份，河南最多.冻灾分布在9个省份，江苏较多.飓风分布在6个省份，江苏和浙江最多，上海次之.地震分布在11个省份，山西最多，甘肃和宁夏次之.此外，1次火灾发生在河北，1次雹灾发生在山西，1次陨石发生在甘肃.

图6 “死者万计”事件各灾种的省域分布Fig.6 Spatial distribution of various natural disasters in the “number of deaths amounted to more than ten thousand people” events by provinces

2.2.2 重心的空间变化

统计各省域“死者万计”事件的累计频次(见表4)，其空间分布变化有以下特征.

(1)“死者万计”事件空间分布广泛但不均衡.历史上至少26个省域有发生，总计307地次.从省份来看，江苏、浙江、河南是“死者万计”事件的高发省份，累计发生127地次，占总数的41.4%；从地区来看，发生频次最多的是华东地区，累计发生159地次，占总数的51.8%；从流域来看，长江中下游和黄河中下游地区是“死者万计”事件的高发区域，各发生145和91地次，占总数的76.9%.同时，其分布也不均衡，多的省份如江苏达49次，少的省份如青海、重庆、贵州、海南，仅有1次记载，而西藏、内蒙古、吉林、辽宁、黑龙江、天津等没有记载.

(2)“死者万计”事件的重心区南北迁移.先秦时期重心在湖北；两汉时期重心在陕西和河南；魏晋时期重心在河南；南北朝时期重心除了河南以外，南方的江苏也开始成为新的重心区域；隋唐时期重心仍然在河南；五代时期，陕西、河南和河北为重心区域；北宋时期，北方仍然是灾害的多发地，但是，南方的江苏和浙江灾害更加频繁，到了南宋，浙江的重心区域特别明显，江苏也较多；元朝时期南北方基本持平，北方的河南、北京、山西和南方的浙江、江苏是重心区域；明时期南北方灾害都较多，但是南方显著多于北方，南方的江苏和浙江重心地位特别明显，此外福建和安徽的重心地位也较显现；清时期重心在南方的江苏、浙江、上海和广东.

表4 各省“死者万计”事件累计频次分布Table 4 Province distribution of the “number of deaths amounted to more than ten thousand people” events

3 “死者万计”事件的原因分析

3.1 气候变化与“死者万计”事件

自然灾害主要是由气候变化所形成的.中国幅员辽阔，地形复杂，处于典型的季风气候区，季风气候的不稳定性，使得气候的年际变化和降水的时空变化较大.秦至清末的中国冷暖变化分为3个暖期和3个冷期[22]，“秦汉暖期”(210BC～180年)发生“死者万计”事件11次，“隋唐暖期”(541～810年)发生10次，“宋元暖期”(931～1320年)发生40次；“魏晋南北朝冷期”(181～540年)发生14次，“唐后期至五代冷期”(811～930年)发生3次，“明清冷期”(1321～1920年)发生138次.总体来看，温暖期共发生61次，占总次数的28.1%，灾害较少；寒冷期共发生“死者万计”事件155次，占总次数的71.4%，灾害较多.1440～1880年是一个明显的“死者万计”事件高发期，是我国气候非常寒冷期，1580～1589年是10 a频次最大值时段，这一时段中国气候转寒变干的趋势特别明显，灾害的频次和强度急剧增大，期间16世纪发生32次，属百年最多，17世纪发生23次，这一时期正是小冰期气候的极盛期[23]，18世纪发生17次，是此时期的一个低发期，这一时期正是小冰期气候的回暖期[24-25]，19世纪的发生频次仅次于16世纪，共发生30次，对“死者万计”事件的M-K突变检验也证明自然灾害在1820年发生了增多突变，进入灾害群发时期，这一时期处于道尔顿太阳活动极小期内，更是小冰期气候一个显著的冷谷[25].从“死者万计”事件灾种的整体分布特征来看，水灾占20%，旱灾占6%，冻灾占3%，飓风占20 %，饥灾占20%，疫灾占22%，共占总灾害的91%，可见，在农业占主体的古代社会，气候变化引起的气象灾害及其衍生灾害是“死者万计”事件发生的一个主要原因.

在一定气候带内，自然灾害的发生有着季节性特点.我国是典型的大陆性季风气候，夏季和冬季盛行风向变化明显.随着季风的进退，降水量和干湿状况存在显著的季节特征，夏季高温多雨，冬季寒冷干燥，年内降水时空分布不均易导致水、旱等灾害集中发生在夏、秋季节.春季青黄不接，夏季水旱等灾害频发，严重危害农业生产而导致粮食减产或绝收，形成大的饥荒，所以春夏季节易发生饥灾.疫灾主要发生在春夏季节，是因为夏季高温高湿，疫病病原体最容易生存，春季是冷季进入暖季的交替时期，气候波动较大且冷暖多变，疾病传播比较迅速.飓风受降水的季节性影响较大，我国的飓风多集中在秋季，主要因为秋季东南季风盛行，湿润的海风携带大量的水汽，常带来特大暴雨，对沿岸造成较大的危害.由此可见，秋季和夏季气温高、降水多，致灾因子较其他季节多，水旱等主要自然灾害及其衍生灾害导致的“死者万计”事件在夏秋季节分布相当集中.

所以，气候的异常变化是自然灾害发生的主要原因之一，3 000 a来中国气候的趋干趋冷，呈现出历史时期“死者万计”事件越来越频繁和灾情强度越来越严重的变化趋势.

3.2 社会人文化与“死者万计”事件

在同一致灾强度下，社会的人文化水平如人口的规模、区域人口的空间配置、区域的开发过程、人地关系的演变、社会的政治和经济类型等决定灾损的程度.时间上，按照三分法将各个朝代划分为早、中、晚3个时期，统计各个时期内“死者万计”事件的发生频次(见图7)，可知在各朝代的早、中、晚期各发生了59，69，89次，晚期发生频次最高，特别是在清朝晚期频次分布最为频繁，其次是西汉晚期、隋末唐初，五代晚期，两宋之交，致万人以上死亡的灾害频次较频繁.在魏晋南北朝，中期频次高于早期和晚期，与这一时期战乱不断有关.明朝中期和晚期频次均较多，除了小冰期气候影响外，与明朝中后期的政治腐败、社会动荡有关.从“死者万计”事件的8个多发期来看，其中，20～29年在两汉之交，940～949年在五代晚期，1580～1589年和1640～1649年在明末清初，1820～1829年和1870～1879年在清末民初，均处在历史上大规模的国家动乱时期，610～619年的多发期在隋朝末年，只有1450～1459年的多发期处在朝代早期.而8～9世纪的唐朝，200年间共发生4次“死者万计”事件，除了其处于气候温暖期外，也与这一时期社会稳定、政治状况良好有很大的关系.所以，在王朝的末年，由于政局混乱、人民生活困苦、社会救济能力下降、战乱频繁、人口大规模流动等各种因素累积，灾害往往会造成更严重的后果.

1700年，中国人口达到了1.5亿，而1794年达到了3.1亿[26]，突变分析显示，1730年以后“死者万计”事件呈明显增加趋势，1820年发生了增多突变，可见，1730年后的显著增加是中国历史人口突破1亿以后，而1820年的增多突变是历史人口超过3亿以后，表明历史时期人口的规模和“死者万计”事件的发生有着较强的关联性.所以，大规模的国家动荡、朝代更替以及人口的发展加重了“死者万计”事件的强度.

图7 各朝代早中晚期“死者万计”事件频次分布Fig.7 Frequency distribution of the “number of deaths amounted to more than ten thousand people” events in early, middle, late dynasties

空间上，除气候因素以外，灾害发生区域的地理位置、人口密度和经济发展水平等孕灾环境是区域分布不均的主要原因.在“死者万计”事件的空间变迁上，五代之前主要分布在北方，以河南为灾害重心，而河南是历史上较早的农业、政治中心，人口密集且经济发展水平在当时较高，水、旱、饥、疫等灾害频发且影响较大，但是南北朝时期南方发生频次较多，这与魏晋南北朝时的大规模人口南迁有关.五代时期大规模人口南迁后，北宋时期南北方“死者万计”事件持平，而两宋之交的大规模人口南迁，经济中心南移，带动了江南地区的开发，南方的“死者万计”事件发生频次显著多于北方，而当时经济发展程度高、人口稠密的浙江和江苏逐渐成为新的灾害重心，飓风、水、疫等灾害均较多且影响大.而西部边远地区、东北等省域多尚未开发或开发不足，人口稀少，经济发展水平低，灾损较小.可见，人口密度大，经济较发达的省份往往是“死者万计”事件频繁发生且灾害损失较大的省域.黄河中下游和长江中下游地区是我国历史上人口、农业和经济发展的中心，农耕历史悠久、地域开发程度较高、人口密集且人口的流动性大、战乱频繁，在以农立国的自然经济时期，灾害一旦发生势必诱发大的饥灾和疫灾，常造成大量的死亡人口.而各种自然灾害的不同区域组合以及灾害链的变化也影响着空间分布，如随着农业中心逐渐向海洋靠近，东南沿海地区灾害频发，集中了43%的水灾、97%的飓风，38%的饥灾和49%的疫灾，与这一地区经济发达、人口密集、城市规模较大、农业发展良好有关.

综上，“死者万计”事件的发生，是通过自然变异过程与社会人文系统相互作用而产生的结果.

4 结 论

通过以上分析，可以得出以下结论：

4.1 我国是一个自然灾害频繁发生的国家，历史时期(770BC～1911AD)自然灾害导致的“死者万计”事件共有217 a，频次为每百年8.1次，平均每12 a就有一年发生.

4.2 朝代上，明清时期最多，共占总年数的60.8%，发生频次随着朝代的发展波动上升，在魏晋南北朝时期形成1个小活跃期，南宋以后上升趋势明显，明清时期形成第2个活跃期，其主要灾害类型为疫灾、饥灾、飓风、水灾，分别占总频次的21%，20%，20%，20%，且各个朝代的灾害结构不尽相同.季节上，秋季最多，夏季次之，春季较少，冬季最少，各个季节的灾害结构也不同，春季以疫灾、饥灾为主，夏季以水灾、疫灾、饥灾为主，秋季以飓风为主，水灾、疫灾较多，冬季以疫灾为主.年份上，10 a频次呈极显著波动上升的趋势，最大值发生在1580～1589年，有180BC～1030年稳定低发期和1030～1911年显著高发期2个波动周期，可以划分为频次最少-缓慢上升-频次平缓-快速上升4个阶段，8～9世纪百年频次较少，16世纪百年频次最高.周期上，23～32 a，6～8 a，3～5 a多种尺度相互嵌套，在26 a时间尺度上显示出强周期性位相结构.突变分析显示，1730年以后，发生频次增加趋势明显，在1820年发生增多突变.

4.3 “死者万计”事件发生频次的空间差异明显，重心随着朝代的演替而南北迁移，存在着以河南为主的黄河中下游地区和以江苏、浙江为主的长江中下游

地区2个高频中心.各个省份的灾害结构不同，水灾以河南最多，饥灾分布广泛，江苏最多，疫灾以河南、浙江最多，旱灾以河南最多，冻灾以江苏最多，飓风以江苏和浙江最多，地震以山西最多.

4.4 “死者万计”事件的发生与气候变化关系密切，气候寒冷异常时期发生频次最多，同时，人口规模、区域开发过程、区域人口空间配置、人地关系演变、政治经济类型等社会人文化水平决定灾损大小，在社会动荡、朝代更替时灾损更大.

总体来说，自然灾害是人类与环境关系中最为显性的自然事件，随着全球变化加剧，自然灾害的影响不断加深，本文从中国历史时期“死者万计”事件发生的阶段特征、周期特征、结构特征及空间分布特征等方面，深化了对中国历史时期重大自然灾害的认识，但对于自然灾害的形成机制需进一步研究，需要综合分析各灾种长期变化的区域特征及可能原因.了解历史时期灾害事件和灾害损失对于理解和规避当今灾害风险具有重要的现实意义，以史为鉴,对自然灾害的防治和救灾要有足够的重视.

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LIU Jing1,2, YIN Shuyan1

(1.CollegeofTourismandEnvironmental,ShaanxiNormalUniversity,Xi’an710062，China; 2.CollegeofGeographyandEnvironment,BaojiUniversityofArtsandSciences,Baoji721013,ShaanxiProvince,China)

Natural disaster is the dominant nature event on man-land relationship. Based on “Database of Chinese Classic Ancient Book” and “Chinese Local Gazetteers Database by Erudition”, the occurring frequency of the “number of deaths amounted to more than ten thousand people” events that were caused by natural disasters in Chinese ancient documents is reorganized. The temporal-spatial distribution and cause analysis are analyzed by methods of least squares, wavelet analysis and Mann-Kendall mutation testing. The results showed that historical China has high frequency of “number of deaths amounted to more than ten thousand people” events which occurred in 217 a, and the main natural disasters were epidemic disaster, hunger disaster, hurricane and flood disaster. The Wei, Jin, Northern and Southern dynasties were the first low activities period, and the Ming and Qing dynasties formed the second activities period which had concentrated 60.8% of disaster years. Summer and spring were disaster-prone seasons. Change in occurring frequency on the decade intervals showed the very significant volatility rising trend and the maximum appeared in the years from 1580 to 1589, and the frequency experienced four stages i.e. less, slowly increased, frequency gently, rapid increase, and increased remarkably after 1820. Wavelet analysis showed that the disaster evolution cycle were 26 a, 7 a and 4 a. The spatial distribution of the “number of deaths amounted to more than ten thousand people” events varied distinctly. The middle-lower reaches of the Yangtze River especially Jiangsu, Zhejiang Provinces and the middle-lower reaches of the Yellow River especially Henan Province were the two high-frequency centers. Different provinces had respective structure of disasters. It is showed that there is a closely relationship between the “number of deaths amounted to more than ten thousand people” event frequency and the climate, the season changes，structure of disasters, population scale, social turbulence, and alternation of dynasties.

the “number of deaths amounted to more than ten thousand people” events; natural disasters; temporal-spatial distribution; Chinese ancient documents; historical period

2016-03-25.

国家自然科学基金资助项目(41371029,41601020)；中国博士后科学基金特别资助项目(2012T50795).

刘静(1979-)，ORCID：http://orcid.org/0000-0002-0522-1078，女，博士，讲师，主要从事环境变化与自然灾害研究，E-mail:307651595@qq.com.

*通信作者，ORCID：http://orcid.org/0000-0003-1114-6032，E-mail:yinshy@snnu.edu.cn.

10.3785/j.issn.1008-9497.2017.02.020

P 954;K 928.6

A

1008-9497(2017)02-243-10

The temporal-spatial distribution and cause analysis of the “number of deaths amounted to more than ten thousand people” events in Chinese ancient documents. Journal of Zhejiang University(Science Edition), 2017,44(2):243-252