数据可用性声明:本文关联实体数据集已在《全球变化数据仓储电子杂志(中英文)》出版,可获取:https://doi.org/10.3974/geodb.2022.04.07.V1 https://cstr.escience.org.cn/CSTR:20146.11.2022.04.07.V1.
1 前言
蝗灾是由蝗虫引发的灾害。蝗虫是直翅目、蝗科昆虫,广泛分布于全世界的热带、温带的草原和沙漠地区。在一定环境条件下,蝗虫种群爆发及大范围迁移,啃食农作物、草原植被,引发严重的经济损失以致粮食短缺而发生饥荒。中国乃至世界范围内引发蝗灾的主要物种之一为飞蝗(Locusta migratoria),属直翅目(Orthoptera)、蝗总科(Acridoidea)斑翅蝗亚科(Oedipodinae)[1, 2]。另一类经常引起蝗灾的蝗虫为沙漠蝗(Schistocerca gregaria),主要分布在非洲、整个西亚,并延伸到南亚的部分地区[3, 4]。在北美,引发蝗灾的主要为洛基山黑蝗(Melanoplus spretus)、高原蝗(Dissosteira longipennis)[5, 6]。
蝗灾是一种国际性的灾害,是全世界共同面临的重大危害事件。在人类早期历史上,埃及、希伯来、古希腊和中国都有蝗灾的文字记载。《圣经》的“出埃及记”和“启示录”把蝗灾列为重大灾害。2020年,从非洲到南亚,沙漠蝗虫灾害侵袭全球多地,东非大规模肆虐,对几十万亩农田造成破坏,造成印度粮食减产30%50%。2003年,美国西部的内华达州、犹他州和爱达荷州暴发蝗灾,造成较大的经济损失。在我国历史上,蝗灾与旱灾、涝灾并称中国农业三大灾害。自古以来,中国蝗灾迭起,史料中有大量记载,多集中于河北、河南、山东三省[7]。18561858年,广东、江西、湖南、西藏及北方地区蝗虫为患。《清实录》记载:“飞蔽天日,塞窗堆户,室无隙地”,“蝗食苗殆尽,人有拥死者”。
蝗灾发生与蝗虫特征、气候、人类活动等诸多因素相关。因此,蝗灾的防控面临着巨大的挑战。通过蝗灾发生的历史分布来了解蝗灾发生的时空特征,是解析蝗灾发生因素的重要基础工作之一。目前,虽然我国学者在蝗灾发生的历史动态方面做了较多工作[7, 8],但这些研究往往局限于文字描述或仅有时间序列[9, 11];同时,其他国家的文献和数据较为零散,缺乏系统性整理。不仅如此,蝗灾发生可跨国、跨洲,是一种全球性灾害,局部地区的数据并不能反应全面的分布特征。因此,蝗灾发生的大尺度时空分布数据集具有重要的意义,有待进一步整理挖掘。
2 数据集元数据简介
《北半球9个历史时期蝗灾分布100-km栅格数据集》[12]的名称、作者、地理区域、数据年代、时间分辨率、空间分辨率、数据集组成、数据出版与共享服务平台、数据共享政策等信息见表1。
| 条目 | 描述 |
|---|---|
| 数据集名称 | 北半球9个历史时期蝗灾分布100-km栅格数据集 |
| 数据集短名 | LocustPlagueNH |
| 作者信息 | 严川ACA-0195-2022,中国科学院动物研究所,兰州大学生态学院,yanchuan@lzu.edu.cn 田会东,中国科学院动物研究所,tienhuitung@gmail.com 刘睿,兰州大学生态学创新研究院,rliu20@lzu.edu.cn |
| 地理区域 | 北半球 |
| 数据年代 | 公元10002000年 |
| 时间分辨率 | 100年以上 |
| 空间分辨率 | 100 km, equal earth投影 |
| 数据格式 | .tif |
| 数据量 | 43.8 KB |
| 数据集组成 | 包括公元1000年之前,公元10001200年、12001300年、13001500年、15001700年,17001850年、18501900年、19001950年、1950年之后9个时间断面的北半球分布 |
| 基金项目 | 中华人民共和国科学技术部(2017YFA0603304) |
| 数据计算环境 | R |
续表1
| 条目 | 描述 |
|---|---|
| 出版与共享服务平台 | 全球变化科学研究数据出版系统http://www.geodoi.ac.cn |
| 地址 | 北京市朝阳区大屯路甲11号100101,中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 数据共享政策 | 全球变化科学研究数据出版系统的“数据”包括元数据(中英文)、通过《全球变化数据仓储电子杂志(中英文)》发表的实体数据集和通过《全球变化数据学报(中英文)》发表的数据论文。其共享政策如下:(1)“数据”以最便利的方式通过互联网系统免费向全社会开放,用户免费浏览、免费下载;(2)最终用户使用“数据”需要按照引用格式在参考文献或适当的位置标注数据来源;(3)增值服务用户或以任何形式散发和传播(包括通过计算机服务器)“数据”的用户需要与《全球变化数据学报(中英文)》编辑部签署书面协议,获得许可;(4)摘取“数据”中的部分记录创作新数据的作者需要遵循10%引用原则,即从本数据集中摘取的数据记录少于新数据集总记录量的10%,同时需要对摘取的数据记录标注数据来源[13] |
| 数据和论文检索系统 | DOI,CSTR,Crossref,DCI,CSCD,CNKI,SciEngine,WDS/ISC,GEOSS |
3 数据研发方法
3.1 数据来源
由于本研究旨在反应蝗灾发生在北半球的空间分布,所以本数据集的研制主要通过国内外历史文献中获取蝗灾发生的地理信息,进而绘制北半球不同时间段内蝗灾发生的空间分布。数据源分为国内与国外两个部分。我国拥用丰富的历史文献,其中记载了大量蝗灾信息。本研究中国区域主要依据《中国三千年气象记录总集》[14]提取蝗灾发生信息[15]。国外部分主要通过google scholar搜索相关英文文献,包括相关期刊文章、专著等(表2)。英文关键词包括locust plague、locust outbreak、locust swarming、locust disaster。一共收集国内外记录9,500余条。
| 时间段 | 国家或地区 | 数据来源 |
|---|---|---|
| –1000 A.D. | 意大利,巴勒斯坦,波兰,俄罗斯,土耳其,乌克兰,美洲 | [1619] |
| 1000–1200 A.D. | 阿尔及利亚,法国,德国,希腊,印度,伊朗,伊拉克,意大利,巴勒斯坦,菲律宾,西班牙,叙利亚,土耳其,英国 | [19] |
| 1200–1300 A.D. | 伊朗,意大利,俄罗斯 | [16, 19] |
| 1300–1500 A.D. | 奥地利,塞浦路斯,捷克,法国,冈比亚,德国,匈牙利,意大利,牙买加,墨西哥,波兰,罗马尼亚,塞尔维亚,西班牙,瑞士,英国 | [16, 17, 19, 20] |
| 1500–1700 A.D. | 奥地利,塞浦路斯,捷克,埃塞俄比亚,法国,德国,几内亚,匈牙利,意大利,牙买加,立陶宛,波兰,葡萄牙,罗马尼亚,俄罗斯,塞内加尔,南非,西班牙,瑞士,坦桑尼亚,突尼斯,乌克兰 | [16, 17, 1921] |
| 1700–1850 A.D. | 美国,安哥拉,奥地利,加拿大,塞浦路斯,捷克,埃及,埃塞俄比亚,阿尔及利亚,法国,冈比亚,德国,直布罗陀,危地马拉,几内亚比绍,匈牙利,印度,伊朗,意大利,牙买加,立陶宛,摩尔多瓦,摩洛哥,莫桑比克,纳米比亚,挪威,菲律宾,波兰,葡萄牙,罗马尼亚,俄罗斯,塞内加尔,塞拉利昂,西里西亚,南非,西班牙,瑞典,瑞士,突尼斯,土耳其,乌干达,英国,乌克兰,美国 | [16, 17, 1923] |
续表2
| 时间段 | 国家或地区 | 数据来源 |
|---|---|---|
| 1850–1900 A.D. | 美国,安哥拉,布基纳法索,喀麦隆,加拿大,佛得角,乍得,塞浦路斯,英国,埃塞俄比亚,芬兰,阿尔及利亚,冈比亚,德国,希腊,几内亚,匈牙利,印度,印度尼西亚,伊朗,伊拉克,约旦,肯尼亚,科威特,利比亚,马里,毛里塔尼亚,墨西哥,摩尔多瓦,摩洛哥,纳米比亚,尼日尔,尼日利亚,巴基斯坦,巴勒斯坦,菲律宾,波兰,波美拉尼亚,罗马尼亚,俄罗斯,沙特阿拉伯,塞内加尔,南非,西班牙,苏丹,坦噶尼喀,坦桑尼亚,多哥,突尼斯,英国,乌克兰,美国,西撒哈拉,也门,赞比亚,津巴布韦 | [17, 19, 21–29] |
| 1900–1950 A.D. | 阿拉伯半岛,安哥拉,博茨瓦纳,保加利亚,布基纳法索,埃及,阿尔及利亚,加纳,匈牙利,印度,印度尼西亚,伊朗,以色列,约旦,肯尼亚,马来西亚,马里,摩尔多瓦,纳米比亚,巴勒斯坦,菲律宾,葡萄牙,罗马尼亚,南非,西班牙,苏丹,坦桑尼亚,多哥,乌干达,英国,也门,赞比亚 | [17, 19, 21, 22, 24, 30–36] |
| 1950–2000 A.D. | 阿拉伯半岛,博茨瓦纳,布基纳法索,布隆迪,佛得角,乍得,古巴,吉布提,埃及,厄立特里亚,埃塞俄比亚,阿尔及利亚,冈比亚,希腊,几内亚,匈牙利,印度,印度尼西亚,伊朗,伊拉克,以色列,意大利,牙买加,日本,约旦,肯尼亚,科威特,黎巴嫩,利比亚,马拉维,马里,毛里塔尼亚,摩洛哥,莫桑比克,尼日尔,阿曼,巴基斯坦,菲律宾,葡萄牙,卡塔尔,卢旺达,沙特阿拉伯,塞内加尔,塞拉利昂,索马里,南非,西班牙,苏丹,叙利亚,坦桑尼亚,阿联酋,突尼斯,土耳其,乌干达,英国,西撒哈拉,也门,赞比亚,津巴布韦 | [16, 19, 22, 24, 31, 32, 36–63] |
3.2 蝗灾历史分布构建
本数据集基于历史记录,重点在于重建千年以来不同时段的蝗灾发生分布变化。通过匹配历史记录中的当代地点信息,获取蝗灾发生经纬度。蝗灾发生往往呈区域性和迁移性,且世界范围内蝗灾发生记录存在一定缺失。为了从长时间尺度上分析蝗灾发生区域的总体变化,本数据集将某一时间段(如公元1000–1200年)的蝗灾发生分布点按照核密度方法(kernel-density range estimation)估计蝗灾发生的区域,再以100 km×100 km的分辨率(equal earth投影)进行删格化,获得该时间段内有蝗灾发生的分布区域。时间断面为公元1000之前,公元1000–1200年、1200–1300年、1300–1500年、1500–1700年、1700–1850年、1850–1900年、1900–1950年、1950–2000年。数据集地图投影分Equal Earth和WGS-84两种。
4 数据结果与验证
从蝗灾发生的历史空间分布来看,近千年来北半球蝗灾发生主要集中在中纬度地区,这与蝗虫适宜分布区一致;从经度上看,蝗灾发生的记录主要集中在欧洲、非洲及中国(图1、图2)。从时间上来看,蝗灾记录主要集中在公元1400至1900年之间(图2)。近千年来中国的蝗灾记录最为完整,尤其在明清时期。
5 讨论和总结
历史上蝗灾发生分布的记录可能与国家社会发展状态、文字记载历史较为相关。具体表现为:欧美地区在1990年以后、中国在1950年以后,蝗虫发生很少成灾,记录大幅减
少;而非洲、美国、南亚在1700年以后才有较多记录;中亚地区的数据可能由于缺乏文字记载或地理原因,蝗灾发生的记录一直比较少。总体上,中国是蝗灾发生的历史重灾区,这与中国作为历史上的农业大国地位一致;同样,北美蝗灾农业发展时期蝗灾亦较严重。值得注意的是,得益于科学合理的防治措施,中国及北美的蝗灾已得到极为有效的控制。
作者分工:严川对数据集的开发做了总体设计;田会东、严川、刘睿采集和处理了蝗灾数据;严川撰写了数据论文。
利益冲突声明:本研究不存在研究者以及与公开研究成果有关的利益冲突。

