本期嘉賓：中國科學院動物研究所研究員 張知彬
採訪人：中國氣象報記者 趙曉妮
主要觀點：氣候變化對人類疫病流行影響具有尺度效應。任何一個時間序列，都包含長期喝短期趨勢的信號。基於大尺度的研究發現，從長期趨勢看，氣候變冷也會導致更多的疾病流行，主要是通過旱、澇、蝗災加劇、農業歉收，使人們營養匱乏、免疫力下降這個間接路徑，最後導致更多疫病發生。
21世紀，人類健康的最大威脅來自哪裡？
不少科學家認為是氣候變化，比如醫學期刊《柳葉刀》就刊文表示氣候變化已對全球數百萬人口構成傷害。那麼，氣候變化是如何影響人類健康的？有些研究著眼探索預測未來的模式，也有科學家從歷史中尋找線索。
瘟疫、洪澇、乾旱、饑荒、蝗災與氣候變化——近日，中國科學院動物研究所研究員張知彬和挪威奧斯陸大學教授Nils Chr. Stenseth的合作團隊就將這些散落在中國歷史中的點連綴成線，揭示了我國古代那些哀鴻遍野的瘟疫災難背後的原因。
慘烈疫情與明明暗暗的氣候線索
公元1644年，大明王朝窮途末路，李自成終於叩開了北京城門，然而面前卻是一座已被瘟疫掏空的死城。
當張知彬的研究團隊研讀《中國三千年氣象記錄總集》關於這段歷史的記錄時，「大疫，一家死者十之八九」「死亡塞路」「死者山積」「闔城人人瘟疫，數日即為病隕」「民死過半，骨肉相連，道路罕人行」「瘟疫大作，死者枕藉，十村九墟，人煙幾絕」等描述，讓他們幾乎可以想像出明朝末年這場特大疫情的慘烈程度。
「這次特大瘟疫的暴發與明末清初的小冰期緊密關聯，可能是加速了明王朝滅亡的重要因素之一。」張知彬說。
回顧文獻記載，我國古代經歷了頻繁的重大疫情，「積屍遍野」「十室九空」並非文學上的誇張，而是當時人們實際生活的寫照。
在歷史記錄中，重大疫情經常和各類自然災害的發生一起出現。
那麼，氣候是導致我國古代瘟疫暴發的原因嗎？
張知彬解釋說，人類疫病的發生一方面與病原、宿主、媒介有關，另一方面也與人的自身健康和免疫水平有關，「而氣候因素會影響病原、宿主、媒介」。比如，洪水通常引發霍亂流行，溫溼氣候易導致登革熱流行等。氣候也會影響人的健康，比如氣溫突然下降會誘發人類易感各種疾病，如流感等。
同時，在古代，氣候對農業生產影響很大。他認為，要揭示氣候對人類疾病的影響，必須要同時考慮疫情、洪澇、乾旱、饑荒、蝗災、氣溫等因素之間的關聯。歷史上，旱災、澇災、蝗災常常導致農業歉收，人們面臨饑荒，營養不良會導致免疫力下降，進而容易使疾病流行。
因此，張知彬的研究團隊從疫情、洪澇、乾旱、饑荒、蝗災、氣溫這些線索中，揭示了我國古代疫情暴發的秘密。
從歷史記錄中尋找證據
現在，在每次重大災害發生後，災害帶來的人員傷亡狀況和損失可以精確統計。但中國古代對於災害的記錄通常是模糊的。如何將這些線索轉化為可靠的科研結論？
張知彬的研究團隊從《中國三千年氣象記錄總集》出發，重建了中國古代兩千年的疫病發生等時間序列。這本資料集由國家氣候中心研究員張德二帶領課題組歷經十餘載編著而成，是一部對我國古代氣象資料系統整編、最為全面的鴻篇巨著。它歸類整理了我國古代三千年的歷史資料，包括正史、地方志等八千餘種史料，因其涵蓋文獻豐富、地域廣泛、考察深入等，具有很高的權威性、代表性和覆蓋性。
張知彬團隊將時間點區分為明清之前和明清時期，是考慮到明清之前的記錄主要來自於「二十四史」等官修正史，約有九千條疫病等相關記錄，而明清時期的記錄主要來自地方志、《明史》、《清史稿》等，有超過十萬條記錄。同時，明清時期的縣級行政區劃變化相對不大；而明清之前，由於時間跨度大，行政區劃變化複雜，需要分別考慮。
「的確，古代人們對各類自然災害、生物事件等的描述是多種多樣的，也不是定量的。」張知彬承認其中的難點，但他們也找到了新的線索，「古代對事件記錄的地區數是不同的，對其描述的嚴重程度也不同。就疫病而言，如果一個時期，只有幾個縣記錄發生了疫病，那疾病發生的強度就比較低；如果幾十個、上百個縣都報導了疫病發生，說明是一個很嚴重的疫情。」
由此，研究團隊可以用記錄疫病的縣數代表疫情的強度。此外，每個縣記錄疫情發生的嚴重程度也不同。比如，「十死八九」和「十死其二」這兩個疫情的強度明顯不同，所以，研究人員通過賦予不同值來區別之。通過加權法，就可以估計某個時期我國疫病的發生強度。
不同尺度中氣候變化影響疫病有「不同效應」
在人們的既有印象裡，氣候變暖會導致人類疫病發生或傳播。目前，基於短期數據的研究，國內外學者普遍認為氣候變暖有利於宿主、媒介的繁殖，從而將導致更多疫病的發生。
那麼，是否意味著氣候變暖有利於疫病流行、氣候變冷則不利於其流行呢？答案並非如此簡單。
這就要提到尺度效應，也是張知彬團隊此次研究得出的重要成果，即氣候變化對人類疫病流行影響具有尺度效應。
所謂尺度效應，就是用不同的大小時間或空間尺度來研究所關注的問題。比如，用一把小尺子或大尺子來丈量一個曲線的長度是不同的。張知彬團隊發現研究的時間長度（窗口）也會揭示到不同的規律，甚至是相反的規律。實際上，由於長時間序列數據的缺乏，目前大多數的研究主要基於數十年的研究。張知彬團隊重建了兩千年疫病發生序列，就可以研究大尺度氣候對疫病發生的影響。
「任何一個時間序列，都包含短期和長期趨勢的信號。如果只開展小尺度的研究，很難看到長期氣候趨勢的影響。」張知彬說，「我們的大尺度研究結果說明，長期趨勢氣溫對疫病的發生有負作用，即冷期疫病發生的頻次和強度更高，而短期趨勢氣溫對疫病的發生有正有負。」
具體來說，就是基於大尺度的研究發現，從長期趨勢看，氣候變冷也會導致更多的疾病流行，主要是通過旱、澇、蝗災加劇、農業歉收，使人們營養匱乏、免疫力下降這個間接路徑，最後導致更多疫病發生。
張知彬說：「結合我們以前的研究，氣候的生態學效應並非固定不變的，其正、負作用是可以隨條件（如尺度、密度）相互轉化的，我們稱之為非單調的生態學作用。」公元536年至660年及1600年至1800年，歐洲就發生了較為嚴重的疫病，有學者曾提出與這兩個時期的氣溫下降有關。這說明，氣候變化的尺度效應可能具有普遍意義，值得深入研究。
當前，人們更加關注疾病與氣候變化的密切關係。該研究給很多研究提了一個醒：基於小尺度的模型或結論來推測大尺度的趨勢要慎重，要檢驗是否存在尺度效應。比如，該研究就發現，無論短期或長期趨勢預報，極端降水變化都會增加疫病發生的機會；但氣溫變化卻具有明顯的尺度效應，除了需要關注短期氣溫升高對疫病發生的有利作用，同時要警惕長期氣溫降低也會造成更多的疫病流行。
（來源：《中國氣象報》2017年12月21日三版 責任編輯：王美麗）