民國時期西南地區疫災分布格局及與氣溫變化的關聯性研究*

郭藝澍，殷淑燕

陜西師范大學地理科學與旅游學院，陜西 西安 710119

疫災是指由病毒、細菌、寄生蟲等引起的急性、烈性傳染病大規模流行所導致的生物災害，是人類面臨的所有自然災害中頂級的災害（Gong et al.，2020；王曉偉等，2021）。中國是一個歷史悠久且疫災多發的國家（孫關龍，2004；劉靜等，2016），早在殷商時代，傳染病就有在人類社會中傳播的記錄（龔勝生，2003），明清時期疫災程度不斷加強，至民國時期達到頂峰。歷史上對于疫災的研究成果也較為豐富（Yue et al.，2018；仇立慧等，2007），主要集中在兩方面：一是對疫災的分布格局與環境的相關性研究，如王曉偉等（2021）通過主成分分析法研究北宋時期中國疫災的環境因素貢獻率，結果顯示氣候因子為第二主成分且溫度與疫災呈現出顯著相關性；龔勝生等（2021）探討中國3000 年疫災的影響因素，用一定數量的空間站點的歷史疫災年數與現代年均氣溫進行相關分析，結果顯示高溫地區疫災相對多發；李孜沫（2020）利用地理探測器與相關分析等方法考察不同地理環境因素對清代疫災分布的影響強度；二是對疫災時空分布及災害鏈研究，如趙宇蓮等（2021）利用空間插值等方法探討疫災發生的時間與空間分布特征，并通過災害鏈分析疫災發生的過程；張崇旺（2008）發現江淮地區的疫災往往和嚴重的水旱蝗災害有關聯。國外主要針對近代疫災與氣象和環境等要素的相關關系進行研究，認為極端氣候事件的發生與氣候變化會對傳染病暴發和傳播產生影響（Patz et al.，1996）且熱帶是寄生蟲病和病毒性傳染病最主要的疫源地（Gould et al.，2009；Greer et al.，2008）。Lee et al.（2017）通過建立logistic 回歸模型分析烏干達西尼羅河地區鼠疫病例與氣候因子的關系，得到高溫高濕的環境下更利于鼠疫的流行；Rodó et al.（2002）發現在1980—2001 年ENSO 日趨活躍，孟加拉海灣霍亂持續流行且強烈；Urashima et al.（2003）采用逐步回歸分析方法建立最佳擬合模型模擬東京每周天氣狀況與流感病例的關系，發現病例數與每周最高氣溫大于或等于10 ℃的天數呈負相關，說明疫災的流行與氣溫之間存在一定的關聯性。但以上研究中疫災發生與氣溫的關系在地理空間上仍缺乏定量化的描述，目前國內學者對民國時期西南地區疫災研究較少，且一直以來在研究氣候與疫災的關聯性在數據上均采用重建的溫度距平數據，空間分布上缺乏整體的表征與探討，對疫災研究的深入和精細化仍很有必要?；谙裨叨鹊腃RU數據（Harris et al.，2020）可以更清晰全面地對疫災與溫度進行空間可視化關聯分析。故基于此，本文通過分析西南地區的逐年溫度變化并建立疫災發生序列，對其進行空間統計分析，著重在地理尺度上探討二者的相關程度，以深入揭示民國時期西南地區疫災發生的規律及與區域溫度的關聯，以期對人類社會疫災的防治提供參考價值和歷史借鑒意義。

1 材料與研究方法

1.1 研究區概況

在歷史發展階段中，民國時期由于政治變革和戰亂頻繁，西南地區的行政區劃和范圍不斷發生變化。此外，各學者對西南地區的地域劃定存有諸多爭議，不僅存在“大小西南”之說法，也有“西南七省”（川、康、滇、黔、桂、湘、粵），“西南六省”（川、康、滇、黔、桂、湘），“西南五省”（川、康、滇、黔、貴），“西南四省”（川、康、滇、黔）等說法（吳雨，2019；張文濤，2011）。西康省建于民國后期1939 年，在1955 年撤銷，存在時間較短且該地區與今四川省部分地區有所重疊，對于該地的疫災記錄也很少。由于區劃不一致且不斷發生變化，本文以我國現代行政區劃為標準進行分析。本文所研究的西南地區包括四川省、重慶市、云南省、貴州省、廣西壯族自治區，以“縣”作為最小區劃單元進行統計。

1.2 數據來源與處理

本文的疫災史料記錄來源于《中國三千年疫災史料匯編》中的民國卷部分（龔勝生，2019），該匯編搜集了正史、方志、檔案、實錄、文集、醫案和近代報刊中的疫災史料，是迄今最為完備的中國疫災史料數據庫（龔勝生，2020）。根據發生時間、縣域和災種等相關匯編資料得到民國時期西南地區的疫災記錄共計506條，建立疫災序列并在ArcMap10.6 進行可視化，起始時間為1912 年1月1日，結束時間為1949年9月30日。

氣溫數據下載于英國東英吉利大學（University of East Anglia）氣候研究中心（CRU，climatic re‐search unit）自1901 年起提供的逐月氣溫數據集CRU TS v.4.05（Harris et al.，2020）。CRU TS 是目前使用最廣泛的氣候數據集之一，分辨率為0.5°。將數據進行投影轉化、柵格裁剪后轉化為點要素，利用反距離權重插值法（IDW，inverse distance weighted）空間插值，分辨率為1 km，得到1912—1949 年的逐年平均溫度、夏季溫度、最高溫度和最低溫度柵格影像。

由于地方志等史料中許多年份與縣域僅有疫災種類的記載，關于疫災發病人數和死亡人數的記載并不夠詳盡無法精確統計，而縣次與頻次的記載更為全面和準確，故使用疫災頻次、疫災縣次、疫災年數與疫災累積年數進行分析。疫災頻次指每年各縣內疫災一共發生的次數。疫災縣次即在一定的時期研究區內發生疫災的各縣數之和，一年中如有≥2次疫災發生于該縣均計為1縣次。疫災年數指某一時段內“疫災之年”的累積個數，只要某年有一個縣域或一支軍隊有疫災流行，則確定該年為疫災之年。以年為單位統計疫災發生年數時，一年中如有≥2次疫災發生均計為1年。疫災累積年數指自1912 年起至當年期間逐年發生疫災次數的累積值，以各縣域為行政單元統計。

1.3 研究方法

1.3.1 Theil-Sen Trend 趨勢法采用該趨勢法計算線性趨勢，這種方法的優點是它對異常值不敏感，因此對于傾斜和異方差數據，它比簡單的線性回歸更準確，常被用于長時間序列數據的趨勢分析中（Sen，1968）。

式中β為平均氣溫趨勢；i，j是時間序數；xj和xi是平均氣溫分別在時間i，j上的取值。β＞0表示平均氣溫呈現上升趨勢；β＜0 表示呈現下降趨勢。對趨勢的顯著性進行Mann-Kendall 非參數檢驗（Hamed，2008）。

1.3.2 Mann-Kendall 突變檢驗法采用Mann-Kendall 突變檢驗法對氣溫變化序列進行突變分析（符淙斌等，1992）。設平均氣溫時間序列溫度值為x={x1，x2，…，xn}，mi為第i個樣本xi大于xj（1≤j≤i）的累積數，定義統計量

在原序列隨機獨立等假設下，dk的均值

方差

將dk標準化，得到平均溫度原序列構造的統計量

式中UBk為平均溫度原序列的反序列構造的統計量，給出顯著性水平α（取α=0.05，U0.05=1.96），作Mann-Kendall 檢驗曲線。若UF>0，則表明序列呈上升趨勢；若UF<0，則表明序列呈下降趨勢。若|UF|＞U0.05，則表明變化趨勢顯著。當UF 和UB 兩條曲線出現交點且交點處于臨界線之間時，交點對應的時間即為突變初始的時間。

1.3.3 空間聚類及冷熱點分析空間自相關是指觀測變量在空間上的依賴性，即空間位置相近的變量是否具有相似或相反的變化趨勢，最常用的統計量為Moran’sI指數。本文通過計算民國時期西南地區疫災局部莫蘭指數（Local Moran’sI）與Getis-Ord 指數Gi*對西南地區疫災分布進行聚類分析及冷熱點識別。局部莫蘭指數可以很好地表示空間相似性（空間聚類）或差異性（空間離群點）（張松林等，2007）；Getis-Ord指數Gi*是一種基于距離權矩陣的局部空間自相關指標，能探測高值聚集和低值聚集（高杰等，2009），高值聚集區稱為熱點，低值聚集區稱為冷點。計算公式為的值相對高于均值，屬高值空間集聚（熱點）；反之，如果Z()為負且顯著，則表明位置i周圍的值相對低于均值，屬低值空間集聚（冷點）。

2 結果與分析

2.1 民國時期西南地區的疫災發生特征

2.1.1 年代際變化特征整體來看，民國時期38年間，西南地區年年都發生疫災。對疫災發生的頻次與縣次進行統計，得到疫災頻次與縣次變化（圖1）。該時期西南地區疫災波及的縣次共計3 256 縣次，平均每年有86 個縣發生疫災。其中1920、1939、1942 和1945 年發生的縣次較多。對其進行5年滑動平均分析，總體呈現“上升-下降-上升-下降”的波動變化趨勢。1935—1947 年間除1941 年外均超過100 次以上，疫災發生越來越嚴重，1942 年達到最高，該年共有207 個縣發生疫災。整體上疫災波及范圍越來越廣。

圖1 民國時期西南地區疫災縣次和頻次變化曲線Fig.1 Change curve of epidemic-stricken counties and frequency in Southwest China during the Republic of China period

在頻次方面，1912—1949 年西南地區共發生疫災4 170 次，平均每年發生110 次。發生頻次與縣次的變化趨勢大體相同，均呈“升-降-升-降”波動上升趨勢，從1930 年左右急劇上升，到1942年達到最高峰。按省級行政區劃分，無論從頻次還是縣次來看，廣西＞四川＞云南＞貴州＞重慶。其變化趨勢基本與西南地區總體變化趨勢一致。民國中后期疫災縣次和頻次整體要高于前期，呈現波動上升趨勢，說明期間西南地區疫災頻發且范圍迅速擴大。

2.1.2 疫災發生年數的空間分布差異進一步分析疫災的空間分布，統計民國時期西南地區各縣的疫災發生年數進行空間結構表征，通過自然斷點法進行分級得到疫災發生年數分布圖（圖2a）?？梢钥闯?，民國時期38年期間疫災發生年數為3～5年的縣所占比例最高，約占總縣數的31.69%，廣西壯族自治區最多；24.77%的縣發生年數為0～2年，集中分布在四川省的面積較大，以自治州居多。疫災發生29～34年的全部分布在廣西壯族自治區，南寧市所占最多，梧州市次之。整體上發生年數較高的縣都集中在廣西，其余省份以適中為主。

圖2 民國時期西南地區疫災發生年數空間分布與累積年數增長速率Fig.2 Spatial distribution and cumulative growth rate of epidemic years in Southwest China during the Republic of China period

對疫災發生累積年數進行趨勢分析，依據自然斷點法將逐年增長速率劃分為“低-較低-中-較高-高”的等級，得到疫災發生累積年數增長速率（圖2b），可知與疫災發生年數分布較為一致。增長速率等級高的區域占研究區面積的3.14%，主要位于昆明市、南寧市、玉林市、梧州市、重慶市涪陵區等；巴中市、遂寧市、柳州市以及桂林市也有少數縣分布。增長速率較低的區域分布最廣，約為研究區面積的35.26%。

2.1.3 疫災空間聚類分布及冷熱點識別疫災具有群發性、傳播速度快且流行范圍廣等特點，在空間分布上較容易產生聚集。對疫災發生累積年數進行空間聚類分析和冷熱點分析得到圖3?？梢娍臻g聚類顯著區域和疫災冷點、熱點地區分布規律基本一致，大多分布在研究區沿西北-東南的對角線及其兩側，且為省之間的接壤地帶。高高聚集類型和熱點地區在研究區東南，全部位于廣西壯族自治區，說明廣西為疫災多發地帶，且一旦發生就會引起大范圍流行；低低聚集類型和冷點區域主要分布在研究區西北部、云南省東北部以及貴州省西南部，這可能由于這些地方都是位置偏僻的高山林地地區，海拔較高且交通不便、人口稀少，不利于疫災的傳播。

圖3 民國時期西南地區疫災發生年數空間聚類及冷熱點分布Fig.3 Spatial clustering of epidemic years and distribution of cold hot spots in Southwest China during the Republic of China period

2.1.4 疫災的季節變化進一步探究疫災的季發性規律，從中提取出有季節記載的疫災記錄共1269 條。結果顯示民國時期西南地區每年都有疫災發生，故按各縣發生的頻次統計作為總頻次。其中一年中疫災波及一個季節的共發生1 251 次，其中春季238 次，夏季404 次，秋季329 次，冬季71 次；一年內2 個季節都出現的共168 次，其中春夏35 次，夏秋117 次，秋冬16 次；一年3 個季節共發生16次，全年4個季節都發生疫災共3次。這說明夏季和秋是江南地區疫災最嚴重的季節，約占全年疫災縣數3/4；春季次之，冬季最少，占比<1/10。夏季是在整個民國時期各省疫災發生頻次最多、危害最嚴重的季節。四川省的疫災發生頻次最多，一是由于其面積范圍廣，縣域數量多；二是季節記載較為詳細。且四川省疫災多發生于東南地帶而西北地區稀少，這可能是由于四川省的西部分布有川西高原和橫斷山脈，氣候寒冷，環境惡劣，人口稀少，故不利于疫災的流行。廣西壯族自治區面積和縣數都相對小于四川省，同時也小于云南省，有季節記載的疫災頻次程度卻僅次于四川省。這是由于廣西緯度低，溫度相對高，霍亂為廣西發生頻次最多的疫災，且霍亂多流行于4～10 月，即夏秋兩季，故廣西的疫災流行程度嚴重（圖4）。

圖4 民國時期西南地區各季節疫災發生頻次及百分比Fig.4 Frequency and percentage of epidemic disasters in different seasons

2.2 民國時期西南地區的平均氣溫特征

2.2.1 時空分布特征民國時期（1912—1949）西南地區的平均氣溫為13.77 ℃（圖5a），整體呈現出上升趨勢，波動變化較為明顯。平均每10 年上升0.151 4 ℃，且達到了顯著性上升水平。脈沖狀波動特征較明顯。其中1914、1923、1928、1933、1942 和1946 年的平均溫度都達到了較之前年份的新波動高峰，最高平均溫度發生在1946 年，為14.60 ℃。而溫度波動的波谷發生在1913、1917、1920、1925、1936 和1944 年。從發生的各省區來看，整體也均呈現逐年波動上升趨勢。在空間分布上，西南地區的平均氣溫呈緯度地帶分異規律，自東南向西北方向逐漸遞減。廣西緯度最低，整體平均溫度最高，為20.31 ℃；四川緯度較高且山區林地較多，平均溫度最低，為9.08 ℃。云南、重慶和貴州三省年平均氣溫相差較小，基本都維持在15.60 ℃，且變動趨勢也相近?？梢钥闯?，1912—1949 年各省的年平均溫度變化趨勢與西南地區整體的變化趨勢基本接近。

圖5 民國時期西南地區年平均溫度變化及氣溫突變曲線Fig.5 Annual mean temperature change and abrupt temperature curve in Southwest China during the Republic of China period

1912—1949年西南地區年平均氣溫進行Mann-Kendall 突變分析的結果見圖5b。由圖可見，UF、UB 這兩條曲線在1920年出現了交點，且交點在顯著性水平檢驗（α=0.05）的臨界線之內，表明1920年為研究區年均氣溫升高的突變點，西南地區年在1920 年有暖突變，這與北半球和全球氣溫序列的突變趨勢大體一致，西南地區在此時期溫度變暖。

2.2.2 空間變化趨勢民國時期38年平均氣溫空間分布如圖6a所示，可見自東南向西北逐漸遞減。對1912—1949 年逐年平均溫度進行變化趨勢的顯著性水平（即p值）和Sen斜率的計算。依據p值將西南地區平均溫度劃分為極顯著變化趨勢區域、顯著變化趨勢區域和不顯著變化區域（圖6b），圖6c 顯示趨勢的斜率。結果表明，約50.02% 和1.58%的研究區域呈極顯著上升和極顯著下降趨勢（p＜0.01），9.15%和1.36%的研究區域呈顯著上升和顯著下降趨勢（p＜0.05）；其中廣西除了百色市以外幾乎所有的城市溫度呈極顯著上升趨勢，四川、重慶和貴州的東部以及云南的西部和南部也呈現極顯著上升的趨勢。相比之下，研究區顯著下降的區域較少，在云南臨滄、紅河，四川甘孜藏族自治州以及廣西百色等有分布。其中貴州六盤水顯著下降區域面積占本市區的比例最高，幾乎1/3的市區都呈現溫度逐年下降趨勢。約37.90%的研究區域不具有顯著性變化（p＞0.05），主要分布在四川省的西部和南部部分區域，云南省東部以及貴州省的西部?？梢钥闯?，民國時期西南地區的平均溫度在空間上通過顯著性檢驗的大部分區域呈現出逐年上升的趨勢，溫度升高。

圖6 民國時期西南地區年平均氣溫空間分布及變化趨勢Fig.6 Spatial distribution and variation trend of annual mean temperature in Southwest China during the Republic of China period

從變化幅度來看，平均溫度集中上升速率快的區域（Sen＞0.1）僅出現在云南和四川，其中大理市在此期間溫度升高最快（Sen=0.16）。平均溫度變化幅度最大的區域出現在甘孜藏族自治州（Sen=-0.21），該地區溫度下降趨勢幅度較大。變化幅度低（Sen=-0.02～0.02）的區域最多，約占研究區面積的49.4%，主要集中在研究區中部和西南部。

2.3 氣溫變化與疫災的時空關聯

2.3.1 氣溫變化與疫災發生的相關性分析為進一步探究西南地區氣溫與疫災的關系，對各省份分區域和整體的年平均溫度和疫災縣次、頻次進行相關性分析，結果見表1。疫災縣次與頻次均與氣溫呈現正相關，其中廣西壯族自治區、四川省疫災發生縣次和頻次與年平均氣溫呈現極顯著相關（p＜0.01），廣西疫災頻次與氣溫相關性最強（r=0.550），可見高溫地區對疫災的發生與傳播起到促進作用。云南省通過了0.05 顯著性水平檢驗，貴州省縣次與頻次均未通過顯著性水平檢驗，可能是當時還受除自然因素以外的要素影響，如民國時期貴州經濟基礎薄弱，常常要依附鄰省的滇系等軍閥勢力，社會環境混亂使得當疫災發生時不能有效地控制進而傳播迅速?？傮w來看，疫災頻次對平均溫度的相關性更為顯著，除貴州省外均通過了顯著性水平檢驗，且呈現正相關，說明隨著溫度升高，疫災發生頻次增加，疫災的傳播更為廣泛迅速。

表1 疫災發生縣次、頻次與平均溫度的相關系數1）Table 1 Correlation coefficients between county and frequency of epidemic disasters and average temperature

在ArcGIS10.6 中，將西南地區1912—1949 年各縣域累積疫災年數的矢量數據轉化為柵格數據（分辨率1 km），使溫度的像元與疫災的行政區相匹配。再將疫災年數與經過空間插值的逐年平均溫度、最高溫度、最低溫度和夏季平均溫度進行相關分析?？臻g分布如圖7所示，疫災累積年數與平均氣溫的相關系數在-0.89～0.91 之間，空間平均相關系數為-0.17，整體呈正相關關系。疫災累積年數與平均氣溫呈正相關的面積為102.12 萬 km2，占研究區總面積的75.16%；疫災累積年數與平均氣溫呈負相關關系的面積為21.63 萬km2，占研究區總面積的15.91%。廣西、重慶和四川東部絕大部分為正相關地區，主要分布在四川省的東北部、云南省西南部以及整個西南地區東部。負相關區域主要零散分布在四川西北部的甘孜藏族自治州和涼山彝族自治州的部分地區，云、川交界處的麗江市和攀枝花市，以及云、貴、桂交界處的曲靖市、六盤水市、黔西南布依族苗族自治州和百色市，這可能是由于這些地區大多處于本省海拔相對較高的地帶，氣候寒冷；且受政治、經濟的影響各省之間人口流動不同于省內。疫災與最高溫度的關聯性最大（r=0.31），其次為夏季溫度（r=0.27），與最低溫度相關性最弱（r=0.014）；且疫災累積年數與最高溫度呈正相關的范圍約占整體研究區的94.92%，與最低溫度有59.98%的區域呈現正相關。且存在一些區域，如云南與貴州、廣西的接壤地帶和四川西南部等區域在平均溫度下顯示出負相關性而在夏季氣溫與最高溫度下則顯示出正相關性，這可能是由于夏季氣溫與最高溫度影響更大，由于秋冬季氣溫變化的影響，掩蓋了夏季氣溫與疫災之間的正相關性。因此，疫災累積年數與氣溫的正相關性更強，最高溫度對疫災發生起到促進作用，隨溫度的升高疫災發生年數也增多。

圖7 民國時期西南地區疫災發生累積年數與溫度的空間相關性Fig.7 Spatial correlation between the cumulative years of epidemics and temperature

2.3.2 氣溫突變對縣次的影響對年平均氣溫與縣次距平進行趨勢分析（圖8），溫度距平是依據逐年西南地區的平均溫度減去整體38 年的平均溫度而計算得出的溫度序列。年平均溫度以正距平為主，縣次以負距平居多。1920 年疫災縣次較之前年份迅速增加，形成第一個沖脈波峰，且1920 年為研究區年均氣溫升高的突變點，西南地區年在1920 年后有暖突變，可見氣溫突變對疫災縣次具有影響。

圖8 民國時期西南地區氣溫距平與縣次變化趨勢Fig.8 The trend of county level and temperature anomaly in Southwest China during the Republic of China period

從變異系數的變化情況（表2）來看，在氣候突變、變異系數較高的時期（1912—1920；1934—1949），氣溫距平呈現波動上升趨勢，整體縣次也逐漸升高，且在1912—1920 年間變化顯著（p＜0.01）。尤其是氣溫發生暖突變的1920 年，疫災縣次增加顯著；在溫度的變異系數較小的時期（1921—1934），溫度的波動相對處于一個平穩狀態，而與此階段相對應的疫災縣次也發生較少，可見氣溫突變對疫災縣次具有影響。

表2 民國時期西南地區溫度與縣次變異系數Table 2 Variation coefficient of temperature and county level

3 討 論

疫災的發生往往受到多重因素的共同作用，氣溫是影響疫災發生頻率與范圍的重要自然因素之一。從本文研究結果來看中，民國西南地區疫災發生年數與年均氣溫呈顯著的正相關關系，且高溫環境疫災更易發生，這與龔勝生等（2020）、張濤（2015）所得出的研究結果一致。在發生季節上，夏、秋季是民國西南地區疫災流行的高發期，這與吳雨（2019）的研究結果一致，這是因為夏、秋季節高溫多雨的氣候為細菌的滋生提供了溫床，加之西南地區的特殊地形，多山區盆地，濕熱氣流不易擴散易造成傳染病的大規模聚集與流行。

除氣溫與疫災發生頻次之間具有顯著相關性外，本文研究還發現，民國時期西南地區疫災的發生，與氣溫波動的幅度及氣溫的突變性之間存在一定的關系（殷淑燕等，2012）。歷史時期氣候突變期、波動幅度大的時期，各種自然災害多發，疫災明顯增多（劉靜等，2016）。民國西南地區氣溫突變發生在1920 年，這與20 世紀北半球平均氣溫突變結果一致（劉太中等，1995），民國初期和末期西南地區溫度急劇變化加劇了傳染病的傳播，這是由于氣溫突變與極端氣候往往會引起自然災害（王樹芬，1995），使得自然環境發生改變，這種環境有利于病毒的生長和擴散，進而形成災害鏈；且冷暖異常會降低人體免疫力從而加大患病的概率，從而導致疫災的發生并加快其傳播，這就是我們經常說的“大災之后，必有大疫”。如1936 年《內江縣志》載：大旱之后，痢疾流行。同年，云南省大關縣“夏季暴熱，異于往歲，農忙時，時疫痢疾流行”，即極端異常氣候所致的疫災流行。氣溫變化劇烈時期，嚴重的氣候災害較多，往往又會引發社會動亂與戰爭（徐瀟悅等，2021；魏柱燈等，2014）。民國時期西南地區政治動蕩，戰爭頻發造成人口大量死亡，而溫度對病菌的傳播起到重要作用。自然要素和社會要素綜合作用的結果就是無論是從深度還是廣度上疫災連年不絕，甚至出現一些地區如景谷縣自春到冬一年四季連續發生。

疫災的發生并非僅受單一要素作用，溫度還可通過間接影響引起疫災，且災種不同影響效果也不同。民國時期西南地區的疫災種類多樣，同一種疫災的發生頻次在不同的地域也不相同，即具有地域性。其中霍亂是所有省份最頻發的災種，在四川、重慶和貴州則是天花。而在云南和廣西，鼠疫是僅次于霍亂發生的災種，這可能與云南、廣西地處低緯度地區，鼠疫歷史疫區廣泛分布著紅壤、赤紅壤和磚紅壤，尤其與赤紅壤關系密切，故特有的熱帶、亞熱帶氣候造成的土壤條件有利于鼠疫菌的生成與繁衍（李壽生等，2012）。除空間特異性外，不同災種的流行時間也不盡相同，如霍亂、瘧疾主要發生在夏、秋兩季，腦膜炎、傷寒、天花主要在冬、春兩季流行。自然疫源性疾病的流行往往受多重因素影響（張靜等，2004），由此可見在疫災發生之后，根據不同的災種及受災主導因素判別在哪些地區傳播更快，持續時間更長，及其可能傳播路徑與溫度和其他要素的關聯是需要進一步研究的。此外，本研究在處理氣溫數據時對柵格數據進行了降尺度處理，雖然轉點后進行了插值，且相較于之前的溫度距平數據在空間上的體現更為詳盡，但部分柵格數值會發生改變，整體氣溫分布還是存在一些不確定性，今后仍需從數據的精度與處理方法上進一步細化達到更精確的體現。在現代全球氣候變暖、極端氣候事件增多的背景下，自然災害頻發，與之相關的疫災發生的可能性也會增加。相關部門要加強疫災傳播和防控機制，提高公眾傳染病防控意識，預防疫災的發生和減少其發生后帶來的損失。

4 結 論

通過對民國西南地區疫災的時空分布規律與氣溫關聯性的研究，得到以下結論：

1）在時間上，1912—1949 年西南地區的平均氣溫為13.77 ℃，整體呈現出逐年波動上升趨勢。民國時期西南地區每年均有疫災發生，共發生疫災4 170 次，平均每年約發生110 次；共計3 256 縣次，每年平均約有86個縣發生。其中1920、1939、1942 和1945 年均為疫災高峰期，民國后期縣次、頻次顯著增多，整體呈現波動上升的變化趨勢。

2）民國時期西南地區平均溫度空間上絕大部分為逐年上升趨勢，59.17%和2.94%的研究區域呈現顯著上升和顯著下降趨勢。疫災熱點主要聚集在廣西壯族自治區，疫災空間分布格局與研究區溫度具有相似性，為東南高，西北低，且呈現對角線型的空間分布特征。

3）疫災發生具有季節性規律，夏、秋發生頻次高，春季次之，冬季最少。疫災頻次與平均溫度呈顯著正相關；空間上溫度高的地區疫災發生也多，但溫度增加速率快的區域并非全部是疫災多發的地區；有75.16%的研究區疫災累積年數與平均氣溫呈現正相關，且與最高溫度的相關程度最高，說明高溫環境有利于疫災的流行。

4）氣溫的突變與波動幅度增大會導致疫災增多，波及范圍更廣。西南地區在1920 年發生氣溫突變，縣次增加；氣溫波動幅度較大的時期疫災發生縣次也多，而1921—1934 年氣溫波動較為平穩，變異系數小，這一時期疫災發生縣次相對較少。在當今氣候變暖背景下，我國呈現極端天氣氣候事件增加的趨勢，對于傳染病流行與疫災的發生，應加大防范力度，降低災害的發生的可能性。