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丰歉等级 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
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一般描述 |
颗粒无收、赤地无禾、百谷无成、秋无禾/获、大歉/减 |
荒、歉、减/俭/薄收、禾半收/登、秋禾受伤/淹没/被食、仅杂粮有收 |
中稔、中丰、稍获、中平、不为灾 |
有年、有秋、有禾、丰/熟/登/稔 |
岁/秋大稔/有/收/熟、五谷丰登、禾稼倍登/收 |
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对应收成分数 /减产幅度 |
减产80%（八分）以上 |
减产50%及以上（五至七分） |
收成六、七分 |
收成八分左右 |
收成九分及以上 |
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蠲免赋税 |
蠲免当年赋税40%及以上 |
蠲免当年赋税10%及以上，或缓征 |
无 |
无 |
无 |
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记录条数 |
491 |
2979 |
33 |
658 |
938 |
注：按照雍正六年（1728年）制订的赋税蠲免标准，减产十分免七（即赋税免70%），九分免六，八分免四，七分免二，六分免一；至乾隆元年（1736）确定减产五分亦视为成灾，亦免一分，此后成为定例[28]；2级记录中包含了一些局部成灾记录（如“沿河禾稼一空”），尽管灾情比较严重但影响范围有限，按照1级减等录入；4级记录中包括了一些非主要粮食作物的大丰收记录（如“稻倍收”），减等录入。
根据表1中各级记录数量比例可以发现以下几个问题：（1）3级（平年）记录极少，这与地方志“记异不记常”的原则相符。（2）4级和5级的数量比例不正常，理应出现概率低的5级（大丰收）偏多，而4级（一般丰收）偏少，这可能与地方志原始记录的采集方式有关，对此问题将在下文结合序列特征详细加以分析。
本文以1、2级（歉收）和4、5级（丰收）记录分别建立逐年歉收和丰收指数序列，分析研究时段内华北秋粮丰歉状况随时间的变化，并分别讨论丰、歉两套记录的可靠性。丰歉指数的量化是以当年华北范围内出现丰、歉记录的县级政区频次为基础，这是近年以《总集》为数据基础的历史灾害序列重建的常见思路，即以《总集》数据的时空覆盖度是均匀的为前提，以某一年份的受灾县级政区数来代表研究区内的受灾程度，并在不同年份之间实现对比[32-33]。这一假设前提会带来一定的误差，但考虑到本文研究时段（清代中后期）为《总集》数据最为丰富的时段之一，样本量的丰富会在一定程度上弥补误差。同时，由于文中将丰、歉记录做了分级，因此参考前文重建旱涝指数序列的思路，采取加权平均法而不是直接用频次相加来计算丰歉指数，公式如下：
H= C1×W1 + C ×W2 （2）
式中：H为某年华北境内秋粮歉收（丰收）指数，C1为当年严重歉收-1级（大丰收-5级）的县级政区数，C2为偏歉-2级（偏丰-4级）的县级政区数；W1和W2为权重，分别赋值0.8和0.2。由此建立的歉收（丰收）指数兼顾了当年秋粮出现歉收（丰收）的范围和程度，能够比较完整地代表当年的总体丰歉状况及其随时间的变化。
3 结果与分析
1736-1911年华北秋粮丰、歉指数序列如图1所示。歉收指数在世纪尺度上的差异十分明显，即19世纪的歉收情况较18世纪显著加重（图1d）。1736-1800年歉收指数平均值为4.1，而1801-1900年的均值达到6.8。整个研究时段中歉收最为严重的10个年份（依次为1877、1813、1857、1856、1900、1876、1743、1847、1785、1835），有8个出现在19世纪，其中1875-1878连续4年歉收指数超过10，至1877年达到顶点（60.8），成为整个研究时段内收成最坏的一段时期，其气候背景就是研究者广泛关注的光绪初年大旱[14, 34]。与利用正史记录重建的丰歉指数序列[9]和利用奏报资料重建的秋收级别序列[12]相比，歉收指数序列对于宏观趋势（世纪尺度上的收成变坏）的反映是一致的，同时具有更高的时间分辨率（相比于前者）和对极端歉收年份更好的区分度（相比于后者）。这说明本文使用的方志歉收记录及据此建立的歉收指数序列具有较高的可靠性，同时也能在一定程度上对总体秋粮收成情况进行描述。
图1 1736-1911年华北秋粮丰歉指数逐年变化及其与降水的关系
Fig. 1 Annual poor/bumper autumn harvest index and its relationship with precipitation
in North China during 1736-1911
（a）华北逐年涝灾指数，基于文献[23]旱涝等级值计算；（b）华北逐年旱灾指数，基于文献[23]旱涝等级值计算；（c）华北平原逐年干湿指数[22]；（d）华北逐年秋粮歉收指数，虚线为5年滑动平均；（e）华北逐年秋粮丰收指数，虚线为5年滑动平均
不过，歉收指数序列能够在多大程度上反映总体秋粮收成情况，取决于当地歉收与丰收指数的相关关系。一般而言，在华北这样尺度的区域范围之内，丰、歉指数应大致呈现负相关关系，即歉收严重的年份，相应丰收指数偏低；相关越显著，歉收指数对总体收成情况的描述越准确。但重建的丰收指数与歉收指数序列之间并不存在显著相关关系，同时也很难辨识显著的趋势性或周期性变化规律（图1e）。对比两条序列还可以发现一个反常现象，即严重歉收年份（或时段）过后往往很快（一般为次年）会出现一个丰收指数的峰值（图1①-⑧阴影处）。例如18世纪歉收指数最高的1743年过后，1744年的秋收丰收指数达到整个序列的最高值（33.6）；更为反常的是研究时段内最为严重的一个歉收时段（1875-1878年）行将结束时，1878年的丰收指数达到了32.2，为序列次高值。丰收指数的上升意味着丰收、大丰收记录的增加，进一步对比原始记录可以发现，这些丰收记录地点与之前的歉收区域也高度重合。以1878年为例，这一年有56县秋粮收成为4或5级，其中有37县在此前的1876-1877年曾出现秋粮严重歉收记载，占到2/3；有24县的歉收甚至一直持续到1878年的夏收。
这种反常现象的大量出现，以及上文提到的4、5级记录比例失衡的问题，可能与地方志收成记录的采集方式（以民间访问“耆老”为主，辅以地方所存灾赈档案）有关。由于丰收与大丰收的区分度不高（八分与九分），当年对于丰收程度的判断就可能受到外部因素的干扰，时隔多年之后人们的记忆也容易出现偏差。具体来说，在收成较好的时段出现的一般丰收年景，相对更易受到忽视或淡忘；反之，严重的歉收却会在相当程度上强化人们对于丰收的记忆。民众嗷嗷待哺、以至饿殍遍野之时出现的难得的丰收年景，在人的记忆中是很难被磨灭的，时隔多年之后还会被反复提及，甚至夸张为罕见的大丰收年。如果漏记和夸大问题普遍存在，便会在一定程度上影响丰收指数序列的准确性。
相比之下，对于歉收的记忆，由于有相对明确的判断依据（报灾、勘灾流程的是否执行，以及蠲免、赈济的不同标准），不易出现偏差，再加上存档（方志中常有引用蠲免、赈济相关上谕的记录）的辅助，记录的可靠性和重建序列的准确率相对较高。因此以下对气候与秋粮收成之间的关系讨论，便以歉收指数序列为主。
华北秋粮歉收指数序列以每10年（起止年份1741-1910年）和5年（1736-1910）为一个单位取均值，将获得的序列分别与同时段的华北温度变化进行对比分析（图2）。18-19世纪的华北地区经历了显著的由暖转冷的变化，从18世纪的相对温暖转向19世纪的寒冷（小冰期最后一个冷期）（图2a、2b）。关于这一气候转折事件对于18-19世纪之交的华北平原社会产生的连锁影响（人口迁徙与社会动乱），前人已有研究，并指出社会应对机制的失效首先来自于气候转冷及灾害增多所导致的粮食减产，从而激化了本已尖锐的人地矛盾[35]。对于整个华北地区而言，18世纪末-19世纪初的歉收指数显著上扬，直至1810s达到研究时段内第一个显著峰值，也很好的印证了这一点（图2c、2d）。
图2 1736-1911年华北秋粮歉收指数每10年/5年均值变化及其与温度变化的关系
Average of each decade and 5 years of poor autumn harvest index and its relationship with temperature
in North China during 1736-1911
（a）东中部年均温度距平序列[20]（分辨率10年；距平基准为1851-1950年均值）；（b）华北冬半年温度距平序列[21]（分辨率5年，距平基准为1951-1980年均值）；（c）华北秋粮歉收指数每5年平均序列（柱状图）；（d）华北秋粮歉收指数每10年平均序列（折线图）
在10年尺度上，华北秋粮歉收指数序列与东中部温度距平序列的波动体现出良好的一致性，两者相关系数为-0.58（样本量17，显著性水平0.015），说明气候的冷暖阶段性波动对于秋粮收成具有显著影响，气候偏冷的时段，歉收风险会上升。进一步比较5年尺度上的关系，华北冬半年温度距平序列与秋粮歉收指数的相关系数为-0.45（样本量35，显著性水平0.006），影响仍然十分显著。华北地区的粮食生产对于气候的冷暖波动总体比较敏感，气候转冷导致的积温降低和冷害增多都会导致收成变坏，但这种影响在短时间尺度（10年以内）上可能不够显著。前人对于西安粮食收成与温度变化的研究结果显示，温度变化对收成的影响需要在年代际尺度上才能体现[13]。不过当气候处在剧烈的冷暖波动阶段，人类应对不及时导致的歉收增多（体现为冷害增加）时，温度的影响便可能在更短的尺度上被辨识出来，如本文中的5年尺度上，温度与歉收指数仍呈显著负相关。
在较短的时间尺度（如年际）上，降水波动对粮食收成的影响相比于温度更容易辨识，这种相关关系甚至能够从年际延伸到年内。例如在西安地区，夏季降水对于秋收的影响，冬半年降水对于夏收的影响均十分显著[13]。本文探讨的地域覆盖华北四省二市，降水空间分布的不均会对相关关系产生一定影响，不过年际尺度上的降水波动对于收成的影响仍然能够识别出来。华北平原干湿指数序列（图1c）与华北秋粮歉收指数序列（图1d）相关系数为-0.187（显著性水平0.013），这说明干湿指数的降低（干旱化）更容易引发歉收。但两者相关系数不高，其间原因可能主要在于降水对于收成的影响机制比较复杂，对于华北这样相对缺水的农业区，降水的增加大部分情况下有利于降低歉收风险，但这里同样是一个极端水灾多发区，夏秋季节的集中降水往往导致河流决溢甚至长期内涝（特别在是海河、黄河下游平原），同样可能导致大范围的歉收。
为降低极端降水情形对于相关分析结果的影响，本文分别以华北涝灾指数（图1a）和旱灾指数（图1b）序列与秋粮歉收序列进行对比，结果发现涝灾指数与歉收序列的关系不明显，而旱灾指数与歉收序列的相关系数达到0.71（显著性水平低于0.001），进一步说明秋粮收成对于旱灾更为敏感。研究时段内绝大部分严重歉收年份和连续歉收时段，如1743年、1785-1786 年、1813年、1856-1857年、1875-1878年、1899-1900年，无不是由极端旱灾引发；只有少量严重歉收年份与水灾有关，如1871年、1890年。旱灾与水灾对华北粮食收成影响的差别，主要原因是其作用机制不同。水灾尽管来势凶猛，但大部分情况下影响范围有限（河流沿岸及下游低洼积涝地带），且主要集中在夏秋季节，为时较短，如果水灾发生时间尚早且洪水迅速排干，只要能及时补种杂粮及晚熟作物，就可有效弥补秋收损失，这样的记载在地方志中并不鲜见。这也是为什么一些在局域造成惨重损失的水灾，如1801年海河下游大水[36]，放在整个华北境内来说，其歉收程度就相对有限。而旱灾影响范围大，持续时间长，一旦形成夏秋连旱，就基本没有补救的机会，何况清代华北持续一年以上以至数年的极端旱灾多发，对于秋收的打击不言而喻。
4方志记录用于重建历史收成的优劣
前文通过重建华北秋粮丰收、歉收指数序列的过程和结果，对地方志中保存的丰、歉两类记录进行了可靠性评价，主要结论是歉收记录相对可靠，而集中使用丰收记录需要慎重。以下基于与另一常见的历史代用资料源（清代收成奏报）的对比，进一步讨论地方志记录在重建历史粮食收成中的优势与不足。
（1）方志记录对于极端歉收年份的反映更为准确
清代收成奏报最大的优势是收成分数定量化，但根据已有研究，随着制度约束机制的废弛，特别晚清又值灾害多发时期，官员在上奏收成时存在大面积的匿灾行为，一个通行的做法是将灾区收成上报为“五分有余”。一方面仍在歉收边缘，不至因为虚报分数而承担过高风险；另一方面又恰好高于蠲免赋税、赈济钱粮的临界点（成灾五分），不必向朝廷奏报具体成灾情况；同时，灾后一段时期官员会继续上报“五分有余”，以申请赋税缓征，有利灾后休养生息。这一现象在光绪年间（1875-1908年）的山西省十分显著，旱灾灾情最为严重、几近绝收的1877-1878年（光绪大旱期间），山西省上报秋收“五分有余”的州县仍多达1/3，而灾后的很长一段时间内（1879-1890），每年仍有一半的州县上报收成“五分有余”（平均每年54州县），且十余年间全省无一州县上报成灾（减收五分及以下），这一现象无疑是不正常的[16]。这种做法的直接后果就是重建的收成序列对于极端灾害的影响产生低估，尽管其对于长期收成变动趋势的不利影响可能因为官员的事后“修正”而减轻。
相比之下，方志中的歉收记录受到有意识的匿灾行为影响较小，重建的歉收指数序列对于年际变化的波动幅度和极端歉收年份的刻画更为准确。这一特点可以使方志资料对收成奏报资料构成很好的补充。例如当极端灾害背景下，收成奏报分数却反常地集中在5~6分这一区间时，方志中的歉收记录便可以用于辨识奏报的偏差，并插补可能隐匿的歉收。在插补之前，有必要先对研究区域内两套数据的匹配程度进行分析，观察两者对于总体歉收情况的反映是否一致，并设置一个对照组来对插补效果进行控制。
（2）方志中的丰收记录需要结合奏报分数判断准确性
如前所述，由于外部因素对丰收判定标准和丰年记忆产生的影响较大，方志中丰收记录的可靠性可能存在一定问题，重建的丰收指数序列难以像歉收指数序列那样反映总体粮食收成的变化情况。对于这一推论，还可以用收成奏报分数来进行验证。以1876-1878年秋粮收成为例，基于奏报收成分数的华北14站点重建结果显示，绝大部分站点3年的秋收收成均显著低于清代平均值（1721-1911年），且1877年为最低[14]，这与利用方志记录重建的歉收指数变化特点一致，而并未像丰收指数序列中那样出现1878年这一反常的峰值（图1）。
后续研究中如需集中使用方志丰收记录，首先要通过数据校正，消除漏记和误记的影响，使4级（一般丰收）和5级（大丰收）的比例回复正常。一般认为，奏报中6分以上的收成记录，由于没有造假压力，且虚报风险较高，相对较为准确[16]，因此可以考虑使用奏报中的8分（丰收）和9分以上（大丰收）的收成记录，来对方志记录进行校正。
早在20世纪八九十年代，部分研究者就已经注意到了方志中丰富的收成记录信息，并尝试将其与收成奏报中的收成分数结合使用，即用方志记录来对奏报缺失进行插补。具体做法是基于语义差异分析，将方志中的收成记录与10分收成等级建立起一一对应关系，然后据此对缺失的部分进行插补。例如龚高法等重建北京地区小麦收成序列时，将方志中的收成记录分为8级，依次对应3-10分收成[11]；葛全胜等重建全国87站夏秋收序列时，则将方志记录分为9级，对应2-10分收成[12]。方志中的收成记录基于语义差异可以区分出多少等级，尚属于技术问题，可以留待进一步讨论（本文中分为5级），但根据上述两套资料中收成记录的不同特点，这种直接进行插补的做法可能给结果带来一定误差，除了奏报中的匿灾现象和方志中的反常丰收记录，方志中基本不载“平年”（对应收成6~7分）的做法，也不利于直接插补。因此在插补之前，有必要先对两套资料的完整性和可靠性进行评估，再根据具体情况来确定插补原则和方法。
总之，方志和奏报作为两个最为丰富的历史粮食收成信息来源，由于不同的数据记录和采集方式，在实际应用中各有优劣，且有一定的互补性。在重建历史收成时，有意识地对这两套数据进行结合，不仅是必要的，也是可行的。考虑到两套资料的潜力目前均未得到充分的挖掘，这一方向在未来研究中具有广阔的前景。
4 结论
历史时期气候变化与粮食收成丰歉的关联，在气候对人类社会的影响链条上是至关重要的一环；在重建历史粮食丰歉变化时，中国地方志资料中丰富的历史收成记录尚有待充分发掘。本文从《中国三千年气象记录总集》及其他来源搜集整理了保存在方志中的1736-1911年间华北秋粮收成丰歉相关记录5099条，分别重建了秋粮丰收、歉收指数序列，分析序列代表的收成变化特征及其与同期气候变化的关系，并讨论了方志记录的可靠性及后续应用方向，主要结论如下：
（1）方志中保存的歉收记录总体可靠，据此重建的歉收指数序列也能够在相当程度上反映总体收成变化；但丰收记录存在大丰收与一般丰收记录数量比例失衡、严重歉收年份后丰收记录反常增加等问题，这可能与其难以排除主观判断和记忆偏差的影响有关，重建的丰收指数序列难以反映真实收成变化情况。
（2）在世纪、10年尺度，重建的华北秋粮歉收指数序列与同期温度变化均体现出很好的一致性，表现为冷期歉收风险上升；即使在较短的时间尺度（5年）上，歉收指数与冬半年温度仍然呈现显著的负相关关系，说明华北秋粮歉收对于气候转冷十分敏感。
（3）在年际尺度上，干湿指数与歉收指数序列呈显著负相关，反映降水减少更容易引发歉收；在排除极端水灾的影响之后，旱灾指数与歉收指数的相关系数提升至到0.71（显著性水平低于0.001），进一步体现了华北境内极端旱灾对于粮食收成的严重威胁。
（4）方志和奏报中均保存有丰富的历史粮食收成信息，在实际应用中各有优劣，且有一定的互补性。方志中相对可靠的歉收记录可以用来辨识奏报收成分数中官员的有意匿灾行为，而方志丰收记录存在的问题也可望通过奏报中相对可靠的8-10分收成记录得到校正，两套数据的有机融合对于提升历史粮食收成重建序列的精度大有裨益。
以上结论可以为有意从事这一方向研究的学者提供历史文献资料处理原则及文字记录转为定量指标的方法参考，并有助于深化当前学界关于气候变化对过去农业生产系统影响规律的科学认识。随着历史地方志、档案资料的大量电子化和开放检索数据库的加速建设，未来研究者获取历史文献代用资料的难度将大大降低，相关研究工作可望进一步向前推进，无论是研究时段（清代前期及清以前）和地域（华北以外及全国尺度）上的扩展、粮食收成序列重建方法的改进（收成等级赋值标准细化、量化算法调整、不同历史数据源的综合利用），还是对气候影响粮食收成的机理解释，都是可以深化研究的方向。
原载《地理学报》2019年第9期。参考文献从略。此据作者原稿，引用请务必核对原刊
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