毕 硕 本，张 莉，王 履 华，鲁 颖，许 志 慧

(1.南京信息工程大学地理科学学院，江苏 南京 210044；2.南京信息工程大学科学技术史研究院，江苏 南京 210044)

0 引言

历史文献中隐含着大量的气象信息，是重建我国历史时期气候的宝贵资料[1]。充分利用这些资料探索旱涝灾害的分布特征[2]，对于研究当前条件下我国旱涝灾害分布的可能情景大有裨益。我国东部季风区距海近、降水多，西北内陆降水少且分布不均，降水整体呈由东南向西北递减趋势，旱涝灾害分布存在显著的空间差异。Ye等[3]研究发现四季帕默尔干旱指数(PDSI)在年代际空间分布上存在差异；Zhang等[4]研究表明我国大部分地区洪涝灾害加剧，干旱灾害少于洪涝灾害；郑景云等[5]通过重建我国东部过去2 000年旱涝等级数据和温度变化序列，对过去百年尺度寒冷和温暖时段的旱涝格局进行了研究；李维京等[6]分析了1961-2013年我国南方旱涝灾害的时空变化特征；姚亚庆等[7]发现我国旱涝受灾和成灾面积呈增加趋势；魏琳等[8-12]分别研究了我国东北、西北、西南、华东、华南地区的旱涝情况。在国内各流域相关研究中，曹永强等[13-15]分析了黄淮海流域内旱涝变化分布特征；毕彩霞等[16]发现渭河流域内旱涝主要受洛川—长武—宝鸡中心带的旱涝气候控制；杨传国等[17]研究表明，淮河流域过去500年旱涝灾害交替频繁且呈增加趋势；闪丽洁等[18]研究了长江中下游地区长短周期的旱涝表现；杜华明等[19]发现20世纪60年代以来嘉陵江流域由涝灾向旱灾转化的趋势明显；贾春强等[20]基于PDSI指数发现南盘江流域内干旱发生频繁且范围呈扩大趋势，洪涝发生范围呈缩小趋势；何艳虎等[21]发现东江流域总体呈“北旱南涝”的空间格局。

综上，已有不少学者对不同区域、流域旱涝灾害的时空特征及其趋势进行了研究，但时间尺度多限于近50年，对历史时期的研究较少，研究方法以统计学为主。因此，本文选择珠江流域为研究区，明清时期为研究时段，历史典籍为研究资料，通过K最近邻分类算法及热点分析，探究明清时期珠江流域旱涝灾害的时空特征，旨在为近代珠江流域防灾减灾提供参考。

1 研究区与数据

本文研究区为珠江流域，包括云南省东部，贵州省、江西省南部，广东、广西大部分地区，历史上的归顺府、上思厅、黎平府和开化府缺乏数据，无法进行旱涝灾害统计分析，故将其从研究区中剔除。研究区地处亚热带季风气候区，气候温和多雨，多年平均气温为14～22 ℃，多年平均降雨量1 200～2 200 mm，由东南向西北递减，年均河川径流总量为5 697亿m3，4～9月汛期径流量约占年径流总量的80%；总体地势西北高、东南低，西北部为云贵高原，东部为两广丘陵，河谷盆地相间，珠江下游为珠江三角洲，河网密布，地势低平。珠江流域由西江、北江、东江及珠江三角洲诸河组成。考虑明清时期无珠江三角洲这一概念，且西江干流流经滇、黔、桂、粤4省区，流域面积较大，故研究中将珠江流域划分成南盘江流域、红水河流域、西江流域、北江流域和东江流域(图1，彩图见附录2)。

图1 珠江流域地形水系Fig.1 Terrain and river system in Pearl River Basin

研究数据包括：1)气象灾害数据，主要来自《中国三千年气象记录总集》[22]、《中国气象灾害大典》[23]，再以《清代珠江韩江洪涝档案史料》[24]及相关县志对数据加以补充完善。2)地图数据，来自《中国历史地图集》[25]，参考《中国近五百年旱涝分布图集》[26]进行补充；研究底图为清宣统三年(1911年)珠江流域的行政规划历史地图。3)SRTM DEM数据，来源于中国科学院计算机网络信息中心国际科学数据镜像网站(http://www.gscloud.cn/)，空间分辨率为90 m。由DEM数据提取各子流域相关参数，并根据相关文献中关于珠江流域的参考数据，整理各子流域的基本参数(表1)。由表1可知，研究区平均高程由东至西依次增高，南盘江流域坐落在云贵高原上，平均高程最高(3 013.91 km)，且平均坡降最大，说明南盘江纵向坡度落差较大，易引发山崩、泥石流等自然灾害。

表1 珠江流域五大子流域基本参数Table 1 Basic parameters of five sub-watersheds in Pearl River Basin

2 研究方法

2.1 年均旱(涝)灾县数比

本文通过年均旱(涝)灾县数比[27](一定时期内某府(州)累计发生旱(涝)灾县数÷该时期历经年数÷该府(州)县数)反映一定时期内各府(州)发生旱(涝)灾害的频率,也能反映旱(涝)灾害的空间影响范围。例如：明清(1368-1911年)历时544年，按照1911年中国的行政区划，东江流域广州府包含16个县，累计发生旱灾的县数为233，则广州府在该时期的年均旱灾县数比为0.0268。

2.2 K最近邻分类算法

K最近邻分类算法[28，29]只依据最邻近的一个或几个样本的类别即可决定待分样本的所属类别，在类别决策时只与极少量的相邻样本有关，因此，对于类域交叉或重叠较多的待分样本集而言，K最近邻方法较其他方法更适合。该算法实现步骤为[29,30]：首先输入训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}，其中，xi∈X⊆Rn为样本属性值，yi∈Y={c1,c2,…,cK}为实例类别，i=1，2，…，N，通过欧氏距离[31]在训练集T中找出与xi最邻近的k个点，涵盖这k个点的邻域记作Nk(x)；然后在Nk(x)中根据分类决策原则(式(1))决定xi的类别y。

(1)

式中：I为指示函数，当yi=cj时，I为1，否则I为0。

2.3 热点分析

热点分析[32,33]步骤为：1)基于某邻域对数据进行重采样，根据局部数据均值与总体均值的偏差判断数据在空间上是否为随机分布，若是，则通过空间加权计算得到的结果呈正态分布。2)通过计算Z得分(标准差的倍数)和P值(表示观测到的空间模式是随机创建的概率)进行热点判断(表2)：当Z>1.65且P<0.1时，表示高值空间集聚(热点)；当Z<-1.65且P<0.1时，表示低值空间集聚(冷点)。

表2 热点分析的判断标准Table 2 Criteria for hot spot analysis

3 结果与分析

3.1 明清时期旱涝灾害统计分析

以府为单位，统计明清时期珠江流域旱(涝)灾害发生的县数、年数和县数比，并绘制5个子流域的旱(涝)灾害年数分布图(图2)，其中饼图表示各府旱(涝)灾发生的年数百分比。例如，北江流域佛冈厅明清时期发生旱灾年数为1，涝灾年数为8，则旱灾约占饼图的11%，涝灾约占饼图的89%。由图2可知，南盘江流域海拔较高，降水较少，旱灾年数整体大于涝灾年数；红水河流域旱涝灾害年数较为均衡；西江流域受热带气旋影响，涝灾频发，除郁林州外，各府(州)整体上涝灾年数大于旱灾年数；北江流域受亚热带季风影响，降水较多，涝灾年数总体大于旱灾年数，其中，韶州府的旱涝灾害年数基本持平；东江流域的旱涝灾害年数分布与北江流域类似，即除嘉应州旱涝灾害年数基本持平外，其余府(州)均表现为涝灾年数大于旱灾年数，其中赣州府的涝灾年数约为旱灾年数的2倍，是东江流域旱涝灾害年数差别最大的府。综上，根据旱涝灾害年数空间分布将珠江流域分为以东江、北江和西江流域为主的涝灾频发区、以红水河流域为主的旱涝均衡区和以南盘江流域为主的旱灾频发区。刘佳[34]基于马尔科夫链建立珠江流域洪涝灾害风险传递模型，发现由于珠江流域下游地区地势较低、降水充沛，且需承受上游传递的风险，属洪灾高风险区，这与本文涝灾频发区的结论基本一致。另外，本文研究结果表明，旱灾频发区主要在云南、广西及贵州一带，这些地区多属于岩溶性(喀斯特)山区，地面保水能力差，水源主要集中于地下暗河和切割深的河谷，获取难度大(水在低处、人在高处)，导致旱灾频发。

图2 五大子流域旱涝灾害分布Fig.2 Distribution of drought and flood disasters in the five sub-watersheds

3.2 明清时期旱涝灾害分级空间分布

基于各府(州)年均旱(涝)灾害县数比，利用K最近邻分类算法将旱灾和涝灾程度分为n(n≤12)级，并利用F统计量确定n值。图3中F统计量最大值对应的n即为最终的分级数量，将旱(涝)灾分为5级，1级是重旱(涝)，5级是轻旱(涝)。

图3 明清时期珠江流域旱涝灾害分级F检验Fig.3 F-test of classification of drought and flood disasters in Pearl River Basin in Ming and Qing Dynasties

基于该分级标准得到珠江流域各府(州)的旱(涝)灾害分级空间分布(图4、图5)。对于旱灾而言，云南的临安府，广西的思恩府、南宁府、郁林州等，广东的廉州府、高州府等为1级重旱区；2级、3级遍布广西和广东，云南东部的云南府为3级干旱区，镇远府为2级干旱区；4级、5级主要分布于贵州地区，同时也有罗定州、泗城府4级干旱区和佛冈厅、连山厅等5级干旱区零星分布。整体而言，珠江流域东部(广东、广西、江西南部)旱灾较为严重，西部(贵州)旱灾分布具有连续性。刘艳群[35]采用主分量分析方法发现，珠江流域汛期降水主要存在5种分布型，其中全区性旱型较易出现，这与珠江流域旱灾分布基本一致。对于涝灾而言，广东的广州府、肇庆府等为1级重涝区，江西的南安府，广东的南雄州、嘉应州等，以及广西的平乐府、梧州府为2级洪涝区，江西的赣州府，广东的韶州府、佛冈厅等，以及广西东部的桂林府、柳州府、浔州府等为3级洪涝区，广西西部的百色厅、思恩府、太平府，云南的澄江府及贵州部分地区为4级洪涝区，广东的连山厅，广西西部的泗城府、镇安府及庆远府，云南的曲靖府、云南府等为5级轻涝区。由此可知，珠江流域的涝灾等级空间分布整体呈自西向东递增趋势，重涝灾区域多在广东。

图4 明清时期珠江流域旱灾分级空间分布Fig.4 Spatial distribution of drought grades in Pearl River Basin in Ming and Qing Dynasties

图5 明清时期珠江流域涝灾分级空间分布Fig.5 Spatial distribution of flood grades in Pearl River Basin in Ming and Qing Dynasties

3.3 明清时期旱涝灾害空间冷热点分析

基于珠江流域明清时期的年均旱(涝)灾县数比数据，利用热点分析绘制珠江流域旱涝灾害的冷热点分布图(图6、图7，彩图见附录2)，图中未通过最低显著性水平的区域不作考虑。由图6可知，旱灾热点区域集中分布在广东东部潮州府、嘉应州等(通过99%置信度检验)旱灾频发区；旱灾冷点区域分布在广西西部的百色厅、贵州西部安顺府、兴义府(均通过90%的置信度检验)。涝灾热点区域分布在广东西部的肇庆府、广州府(通过99%的置信度检验)、潮州府、罗定州和嘉应州、广西梧州府(分别通过95%和90%的置信度检验)；涝灾冷点区域集中分布在珠江流域西部，其中，云南东部的澄江府置信度最高(95%)，广西西部的涝灾冷点区域(泗城府和百色厅)则与旱灾冷点区域分布基本一致，说明旱涝灾害发生存在一定相关性。广东省为统计学意义上的旱涝灾害聚集区，该省为中国多雨省区之一，北回归线从南部穿过，属于热带、亚热带季风气候，但降水季节分配不均(4-9月汛期降水占全年的80%以上)，降水年际变化大(多雨年降水量为少雨年的2倍以上)，同时，广东省南邻南海，受季风与台风的影响，导致旱涝灾害频发。

图6 明清时期珠江流域旱灾冷热点分析图Fig.6 Analysis map of cold-hot spots for drought in Pearl River Basin in Ming and Qing Dynasties

图7 明清时期珠江流域涝灾冷热点分析图Fig.7 Analysis map of cold-hot spots for flood in Pearl River Basin in Ming and Qing Dynasties

4 结论

本文计算了珠江流域各府(州)的旱涝灾害发生年数，通过旱(涝)灾县数比数据整体分析了明清时期(1368-1911年)珠江流域的旱涝灾害空间分布特征，主要研究结论如下：1)东江、北江和西江流域为涝灾频发区，红水河流域为旱涝均衡区，南盘江流域为旱灾频发区。 2)珠江流域东部(广东 、广西、江西南部)旱灾较为严重，且等级差距较大，可能与气候背景相关，西部(贵州)旱灾分布具有连续性，而涝灾整体分布自东向西递减；旱涝灾害的热点/冷点区域具有一致性，说明旱涝灾害的发生存在一定相关性。3)旱(涝)灾县数大体反映了该地区受旱涝灾害范围的大小，避免了文字描述定级方法上的弊病。分析明清时期珠江流域旱涝灾害空间分布特征，便于与现今珠江流域旱涝灾害的空间分布进行对比，以探寻旱涝灾害的分布规律，预测未来珠江流域旱涝灾害的发展趋势，为该地区堤防、水库、引水工程、城建以及生态环境保护提供有效参考。由于部分府(州)(如开化府、归顺府等)旱涝灾害相关历史数据缺失，一定程度上影响了空间区域的整体评估；今后将进一步探究旱涝与气候变化之间的关系。