异常天象与疫病流行的相关性探究

姚子昂　王苹

[摘要] 目的 探究异常天象与疫病流行两者之间是否存在相关性及其相关的程度。 方法 对古籍文献进行整理分析，收集从周朝到民国末年见于正史与地方县志的关于异常天象与疫病流行的数据记录，使用SPSS 13.0软件对这两类数据进行统计分析，计算Spearman相关系数（r值）。 结果 在细化的异常天象中，太阳黑子、极光、陨石、日食、月食、彗星与疫病发生次数的r值≥0.680（P < 0.05），呈强相关；流星雨与疫病发生次数的r值为0.438（P < 0.05），属中等相关；月掩行星、新星和超新星与疫病发生次数的r值<0.500（P > 0.05），無相关性。 结论 太阳黑子、极光、陨石、日食、月食、彗星和流星雨这些异常天象确实与疫病流行相关。

[关键词] 运气学；异常天象；疫病；相关性

[中图分类号] R226 [文献标识码] A [文章编号] 1673-7210（2016）03（a）-0112-04

Exploration of the relationship between abnormal weather and epidemic disease

YAO Zi'ang1 WANG Ping2

1.Basic Medical School， Beijing University of Chinese Medicine， Beijing 100029， China； 2.Information Center， Beijing University of Chinese Medicine， Beijing 100029， China

[Abstract] Objective To explore the correlation between the abnormal phenomena and epidemic disease， and their related degree. Methods The ancient literatures and books were analyzed. And the data records about the abnormal phenomena and epidemic disease from the Zhou Dynasty to the late Republic of China in history were collected. SPSS 13.0 software was used for analysis of the two kinds of data， and the correlation coefficient of Spearman （r value） was calculated. Results In the abnormal celestial phenomena in the refinement， the r value between the sunspots， aurora， meteorites， eclipses， comets and the number of disease incidence was greater than 0.680 （P < 0.05）， with a strong correlation； r value between the meteor shower and the number of disease incidence was 0.438 （P < 0.05）， with a moderate correlation； r value between lunar occultation of planets， stars and supernovae and the number of disease incidence was less than 0.500 （P > 0.05）， with no correlation. Conclusion Sunspots， aurora， meteorites， eclipses， comets and meteor shower， these abnormal celestial phenomena are really related to the epidemic disease.

[Key words] Theory of Yunqi； Abnormal phenomena； Epidemic disease； Relevance

我国古人在很早以前就发现并开始研究天象与人体疾病之间的关系，并发展出运气学说，来专门研究天象、气象、物候和人体生理病理之间关系及其规律[1]。运气学说源于《黄帝内经》的运气七篇说，通过探索自然现象与生命现象的共有周期规律，从而寻求疾病的发病规律及相应的防治方法[2]。但以往运气学的研究过多注重的是气候变化对人体疾病产生的影响，探讨异常天象与疾病流行关系的研究较少[3]。因此，笔者希望通过历史文献整理，分析异常天象与流行疫病的关联性，从一个新的角度去补充和完善疫病暴发的可能因素，对流行疫病的发生发展另辟蹊径进行探究。在与流行疫病作斗争的过程中，若是能找到一个能预兆疫病发生的因素或是直接致病因素，将为人类防治流行疫病赚得先机，大大提高对疫病的可控能力[4]。

1 资料与方法

1.1 异常天象数据记录来源及收录标准

异常天象方面，本次研究收录《二十四史》、《清史稿》、《明实录》、《十通》、全国地方志及其他古籍中的天象记录，起始时间为周朝，截至时间20世纪40年代。收集其中关于太阳黑子、极光、陨石、日食、月食、月掩行星、新星和超新星、彗星及流星雨类记录，以“历史纪年+内容+资料来源”的格式加以记录，凡时间不具体、内容不明确、原始资料来源不清楚的记录不予收集。

各异常天象数据的分类及收录标准如下：①古籍资料中凡写明太阳黑子、极光、陨石、日食、月食、月掩行星、新星和超新星、彗星及流星雨等类别名称的史料记录，分别纳入各所属类别。②“日中有黑光摩荡”或“日旁有黑气摩荡”及“日中见星”（非金星或水星凌日）等记录编入太阳黑子类。“日食，日中见斗”及“黑气贯日”或“黑云掩日”等记录暂放不确定项待考[5]。③夜间的赤气、红光、黄白气等编入极光类。“青黑气”、“有气如旗”可能为极光暂放不确定项待考。而“苍白气”、“苍白云”、“苍黑气”、“苍黑云”、“星陨如雨”、“枉矢”、“奇星”、“天裂”（晋朝以后）、“蚩尤旗”以及见于帝殿的赤气不纳入此类。④凡有实物陨落地面，无论陨石的发现与否，但对地面造成直接破坏或影响者，均纳入陨石类[6]。⑤无方向、无尾巴、位置无明显变化显著的客星、妖星、大星、红星等记录收入新星和超新星类[7]。⑥有方向的、带尾巴而运行速度很慢的客星、妖星、长星以及出现时间较长的白气（云）等编入彗星类。⑦“星陨如雨”、“天星散落如雪”、“众星交流”及无声的“小流星十余（或数十、数百）”均为流星雨范畴。

为了保证文献资料的可信度，避免后世修史书时由于年代久远、政治因素等各种原因，误录或捏造异常天象记录，对于明、清和民国纂修的地方志中，记载宋及以前的天象，已见于二十四史的，予收录；不见于二十四史的记录放在不确定项以待考，但不用于本次研究数据统计中。

1.2 流行疫病数据记录来源及收录标准

疫病次数统计方面，除与天象相同的史学资料外，还参考了众多医学著作及日本作者井村哮全的《地方志所载之中国疫癘略考》。

收录标准如下：①在文史书籍中及医学著作，记载疫病流行绝大多数直接用“疫”、“疫疠”之名称，此类直接收录[8]。②凡以其他名称或具体病名记录的，且已被确认为传染病者，如“痘”、“吊脚痧”者予以收录。③凡以“伤寒”、“时气”等词汇记载，且确切记录有明显传染或流行及伤寒较重者予以收录。④凡以地方病特征的记载，一般不予录入，但由于人口迁徙等原因形成的地方外流行则予以收录[9]。

需要说明的是，相对独立的某年某地疫病流行做一次计算；连年的某地疫病流行，中间未有间断，做一次计算；同年或连续某几年内，多地同时有疫病流行，做一次计算。

1.3 异常天象和流行疫病数据的筛选鉴别

对所收集的数据对照现有的《中国古代天象记录总集》、《中国古代疫病流行年表》进行核对，相互补充鉴别[10]。《中国古代天象记录总集》、《中国古代疫病流行年表》两本著作是我国现有的整理最完善的年表，但也存在同一事件双重记载的现象[11]。例如对同一流星雨在各地方志均有记载，书中将其均作为条目收入，因此，需对照原文加以鉴别，以剔除重复[12]。

1.4 统计学方法

使用Excel 2013录入异常天象数据记录和流行疫病数据记录，然后绘制各类异常天象与疫病发生次数的折线图；并利用SPSS 13.0统计软件对异常天象与疫病流行的数据进行分析处理，疫病与异常天象发生次数相关性采用Spearman相关性分析，以P < 0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 各类异常天象与疫病发生次数的折线图

我国从周朝到民国末年，在笔者收集统计的文献中，有史料记载的疫病次数高达555次，其中，秦汉至魏晋时期、宋代、明清时期疫病次数均明显高于其他时代，明清时期又呈明显上升趋势[13]。受疫病防治、经济发展和战争等影响，我国明清以前人口一直处于5000万～7000万人，疫病成为古代人死亡的主要原因之一[14]。而引起疫病的原因，在史料记载中，有关战争后流行疫病发生的记载较为详细而大量，但关于异常天象时流行的疫病记载则不够完整[15]。然而，根据中医“天人相应”理论和运气学说，异常天象是否也是致病因素之一，至今未有明确的数据分析来证明异常天象与流行疫病的相关性[16]。因此，本研究通过收集异常天象与疫病发生频度的数据来制图并探究它们之间是否存在着相互影响的关系。

按照年代顺序在Excel中分条记录各项内容。对照年代表换算成公元制，将同一世纪进行归类计数。公元前按照王立兴著《古史历表》换算，公元后按陈垣著《中西回史日历》换算。最终得到各世纪包含疫病及各类异常天象发生次数的记数表，按时间顺序制作了从公元前7世纪到公元18世纪的各类异常天象与疫病发生次数的折线图，从图中可以明显看出，疫病发生次数的多少随着日食、月食、陨石、彗星、极光和太阳黑子等异常天象发生次数的多少呈明显同步变化趋势。见图1。

2.2 疫病与异常天象发生次数的相关性分析

根据统计结果可看出，太阳黑子、极光、陨石、日食、月食、彗星与疫病发生次数相关系数（r值）均≥0.680（P < 0.05），提示太阳黑子、极光、陨石、日食、月食、彗星与疫病发生属于强相关；流星雨与疫病发生次数r值为0.438（P < 0.05），提示流星雨与疫病发生属中等相关；而月掩行星、新星和超新星与疫病发生次数r值均< 0.500（P > 0.05），提示月掩行星、新星和超新星与疫病发生不相关。见表1。

3 讨论

本研究统计结果表明，某些异常天象与流行疫病发生次数确实有相关性，其中又以太阳黑子、极光、陨石、日食、月食、彗星几项呈强相关联系。而从天文学、气象学、医学角度分析此结果也合情合理，以太阳黑子为例：黑子活动高峰时，太阳会发射出大量的高能粒子流与X射线，并引起地球磁暴现象[17]。天象的异常直接引起了气候出现异常。原因是由于高能粒子流破坏了地球大气层构成，打破了原有的大气层平衡[18]，可能会致使地球上的某些微生物大量繁殖。同时，太阳黑子频繁活动引起的射线会造成生物体内遗传物质发生改变，加大了致病微生物的变异概率[19]。例如，长期频繁的太阳活动，可能会引起流感病毒的遗传因子变异，由此产生一种感染力很强的亚型流感病毒[20]。同时通过影响候鸟的迁徙使得病原微生物传播，此种影响为疾病流行创造了条件。

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（收稿日期：2015-11-21 本文编辑：程 铭）