2021, Vol.41
2 中国科学院大学, 北京 100049)
中亚地区深居亚欧大陆中部，远离海洋，潮湿气团难以到达，其气候具有显著的大陆性特征，大部分地区干旱少雨，气温年较差和日较差大[1~2]。其中，中西部广袤地区地形相对平坦，主要地貌类型是平原和丘陵，降水尤为稀少，年降水量不足250 mm，属于典型的干旱气候；东部吉尔吉斯斯坦和乌兹别克斯坦境内的山区地势较高，其迎风坡降水丰沛，年降水量可高达1000 mm，成为中亚降水最多的地区。与亚欧大陆的东西两端相比，这一区域生态环境较为脆弱[3]，水资源空间分布高度不均衡[4~6]，对全球变化响应也较为敏感[7]。近几十年来，受气候变暖影响，中亚冰川衰退[8]、高山湖泊萎缩[9]，绿洲经济发展与生态系统之间的水资源供需矛盾愈发突出[10~12]。作为亚洲季风-干旱系统的一个重要部分，亚洲中部干旱气候环境的形成与长期演化一直受学术界所关注[13~17]；随着“一带一路”倡议的逐步推进，中亚地区历史时期气候环境变化问题也成为当前研究的热点[18~20]，其中过去2000年作为国际全球变化研究的一个主要时段更备受关注[21]。
早在20世纪，就有学者依据西天山的冰川地衣记录推断晚全新世以来西天山北缘的气候变化，发现冷期气候更湿润[22]。最近20年，学术界利用树轮、湖泊沉积物、石笋等代用资料在这一地区开展了许多气候环境变化重建工作，并且高分辨率重建序列占比不断提升[23]。研究发现：在年代至百年尺度上，过去千年中亚与整个欧亚大陆温度波动过程基本一致，但近百年中亚的升温速率较其南北两侧地区更快[24]；同时，过去千年中亚地区内部干湿变化同步性较强[25]，但与东亚季风区干湿变化位相相反[23]，且其干湿突变与太阳活动密切相关[26]。Rodda等[27]集成中亚多地古气候与古环境记录，发现在中世纪气候异常期(约10~13世纪)与小冰期(约15~18世纪)中亚地区分别表现出明显的“暖湿”与“冷干”特征，且自小冰期以来中亚持续干旱。特别是近年，相关研究呈快速增长趋势，但对其综合集成分析[28]却很有限，有待进一步梳理。
近年来，随着计算机领域自然语言处理技术的发展，文本数据挖掘作为一种从文本数据中智能化提取有价值信息的技术手段[29]，已被应用于多个领域。其中，在地理科学领域的应用虽刚处于起步阶段，但也取得了不少进展，如：陆锋等[30]从网络文本中挖掘地名等信息，证明了将非结构化文本转化为结构化的地理知识已具备可行性；Hu等[31]从9345篇论文的标题、摘要与关键词中挖掘出喀斯特石漠化的地点，并将其映射到县级行政区，揭示了中国喀斯特石漠化研究热点区的空间分布特征。这些案例表明利用文本挖掘技术开展地理学问题的研究具有较大潜力。为此本文拟采用该技术，尝试对已发表的过去2000年中亚气候变化研究论文进行数据挖掘，梳理分析主要进展，以期探索出一套从发表文献挖掘历史气候变化数据的方法与技术流程，为进一步开展过去2000年气候变化的多源数据集成提供案例参考。
1 文献检索与清洗本研究采用的源数据为中亚古气候变化研究领域已发表的英文论文，来自Web of Science文献数据库。为高效精准检索目标论文，需构建一个代表性强且相对精简的关键词表。本文以世界数据中心古气候资料共享网(WDS for Paleoclimatology，https://www.ncdc.noaa.gov)收录的1450篇论文为样本，对这些样本文献的关键词进行梳理归纳，将其分为4类：时间类、空间类、重建类，资料类，共计544个词。然后通过计量分析这些关键词的词频分布特征，并依照代表性强且相对精简的原则，构建检索式进行论文检索。其中对时间类关键词，选用前3个，分别是：little ice age、medieval warm period、millennium；重建类关键词，选用前12个，资料类关键词选用前19个。同时考虑到本研究时间与空间的特殊性(时段为过去2000年，空间范围为中亚)，又新增9个时间类关键词，分别是：roman warm period、dark age cold period、medieval climate anomaly、millennia、last、past、late holocene、year long、yr long；新增7个空间类关键词，分别是：central asia、mid latitude of asia、kazakhstan、kyrgyzstan、tajikistan、uzbekistan、turkmenistan，以及1个资料类关键词“model”。由此得到的精简版关键词表(表 1)包含4类共计51个关键词。基于该关键词表，通过逻辑“或”连接同一类别的关键词，再通过逻辑“与”连接四类关键词，构建检索式。利用此检索式从Web of Science数据库共计检索出807篇论文。
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表 1 面向中亚地区过去2000年气候变化研究文献检索的关键词 Table 1 Key words for retrieving research articles on climate change in Central Asia over the past 2000 years |
然后，通过人工判读对上述检索到的807篇论文进行清洗和遴选，以去除误检索文献。遴选原则包括：1)研究对象为气候或气候要素变化；2)研究时段与过去2000年存在交集，且重建序列长度介于100年和15000年之间；3)研究区(地点)在中亚5个国家范围内，包括哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦和土库曼斯坦；4)研究方法采用代用资料重建或模拟。清洗过程包括：首先根据论文标题，同时满足上述4条原则，则将该文献认定为有效文献，共计39篇；标题信息与某一条或多条原则相悖，则定为误检索文献，共计714篇；仅依据标题尚无法判定是否有效的文献有54篇。对于这54篇文献，进一步阅读论文摘要，依据上述标准遴选出7篇有效文献，并去除43篇误检索文献。最后对待定的4篇进行全文浏览，发现其均为误检索文献。经过上述标题、摘要、全文三级清洗流程后，最终从807篇文献中共清洗掉误检索文献761篇，筛选出有效文献共46篇[22, 27, 32~75]。
2 信息挖掘根据研究目的，本文主要挖掘每篇研究论文的4个维度信息，包括时间信息、空间信息、代用资料与研究结果，但一共7个类别：时间信息包括研究时段和时间分辨率两类；空间信息包括研究区(点)和采样点经纬度两类；代用资料包括代用证据类型与代用指标两类；研究结果主要指研究要素与数据及主要研究结论。鉴于各类别信息表达方式各异，因而采用不同信息提取技术构建不同类别数据的挖掘方法。
(1) 研究时段信息挖掘主要采用基于正则表达式的组块化提取技术[76~77]。经过梳理分析有效文献的标题发现，论文标题一般嵌入了准确的研究时段信息，因而这类信息挖掘主要面向文献标题开展。鉴于作者措辞风格不同，本文通过人工判读对部分文献标题中时段表达短语的词汇组合方式进行了分析，归纳提炼出时段信息的三类表述范式，即简单时间表述、复合时间短语、时间介词或动名词短语(表 2)。据此设计研究时段挖掘规则，将各表述范式抽象为机器可识读的正则表达式组块；然后利用文本数据挖掘中的句法分析及组块化提取技术，编写提取时间表达式的python程序，包括：先对文本进行统一大小写、时间单位表达及标注词性等预处理，然后进行文本组块化匹配及提取。结果显示：在46篇文献中，有41篇可以提取到明确的研究时段信息(示例见表 3)，其中9篇(22 %)为简单时间表达，8篇(19.5 %)为复合时间短语，24篇(58.5 %)为时间介词或动名词短语；提取到的时间表达式多数(69 %)包含时间跨度信息，如“during the last 4 century”等。
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表 2 历史气候变化研究时段信息的三类表述范式及结构 Table 2 Three expression paradigms of time period information about paleoclimate study and expression structure |
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表 3 过去2000年中亚气候变化研究论文主要信息挖掘结果示例 Table 3 Example for key information from research articles on 2000-year climate change in Central Asia based on text data mining |
(2) 时间分辨率、重建地区、代用证据类型、代用指标信息挖掘主要采用基于词典的字符串匹配技术。对该技术而言，词典是重要基础支撑。鉴于本研究是面向历史气候变化重建的数据挖掘，具有较强专业性，尚无词典可借用，因而本文针对这四类信息挖掘，通过广泛征询本领域专家，并结合本研究对检索文献的初步分析，分别构建了其支撑词典。进而，利用python语言内置的字符串查找函数，针对每类信息，分别编写了相应的信息挖掘脚本。
其中，鉴于本研究面向的研究时段是过去2000年，其时间分辨率通常包括：季节、年、年代、百年及千年，因而本研究用于时间分辨率信息挖掘的词典包含5个单词(seasonal、annual、decadal、centennial、millennial)。经测试，从标题和摘要中，共计提取了18篇文献的时间分辨率信息，为避免提取到的时间分辨率标识词与研究的实际分辨率不符，我们对提取结果进行了人工校验，确认14篇文献的信息提取无误，4篇有误。进一步，针对从标题和摘要未提取出时间分辨率信息的28篇文献及提取有误的4篇文献，面向其正文进行了基于字符串匹配的信息提取，经人工校验，从17篇文献中提取了正确的时间分辨率信息。至此，经面向标题、摘要和全文的三级信息提取，共从31篇文献中提取出正确的时间分辨率信息(表 3)，其中年、十年、百年分辨率分别占80.6 %、9.7 %、9.7 %。
本研究采用的地名词典以亚洲开发银行发布的《中亚自然资源图集》[78]为依据，选取了其中的行政区、湖泊、山脉及其他4类地名，共计79个单词。同时，考虑到研究论文中同一地名的英文拼写超过1种的情况，例如天山有“Tian Shan”和“Tien Shan”两种写法，本研究对上述地名词典进行了扩充，得到完整版的地名词典(表 4)。最终，采用基于字符串匹配的信息提取技术，从36篇文献的标题和摘要中共计提取出47个地名(表 3)，其中行政区名23个(占48.9 %)，湖泊名11个(占23.4 %)，山脉名13个(占27.7 %)。
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表 4 面向中亚过去2000年气候变化研究地区(点)数据挖掘的地名词典 Table 4 Gazetteer for study area(sites)data mining on climate changes studies for Central Asia over the last 2000 years |
代用证据类型与代用指标词典包括树轮、沉积物、冰芯、珊瑚、石笋、历史文献6类代用证据，共计32个单词，涉及的代用指标词典包括树轮宽度、最大晚材密度、δ18O丰度等共计34个单词(表 5)。通过面向文献标题和摘要的两级信息挖掘，46篇文献中有43篇可以提取到代用证据类型信息(表 3)，经过人工验证确认41篇文献的提取无误，对2篇文献的误提取信息进行了人工修正。通过提取结果的统计分析，发现：树轮、沉积物、冰芯、石笋的研究分别占44.2 %、41.9 %、9.3 %、4.9 %。同时，采用数据挖掘技术，可以从24篇文献的标题和摘要中提取到代用指标信息。结果表明：基于树轮研究的代用指标主要是宽度，也有少数研究使用密度；基于沉积物研究的代用指标较为多样，包括氧同位素、孢粉、硅藻等。
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表 5 面向代用证据类型与代用指标挖掘的词典 Table 5 Dictionary for proxy data types and proxy data mining |
(3) 采样点经纬度和研究要素(指标)与结果数据的挖掘主要采用基于人工判读的信息提取方法，并且主要面向文献正文。其中对经纬度，主要面向正文提取以数字形式出现的采样点经纬度或研究区域范围。结果显示，46篇文献中有43篇可以提取到采样点经纬度或区域范围信息，包括41个采样点经纬度信息和2个区域范围信息。对所研究的气候要素，本文主要提取具体要素或指标，而非类别。如论文摘要中同时出现“drought variance”与“Palmer Drought Severity Index”时，本文提取后者。结果显示，仅依据标题就可以从26篇文献中提取到所要信息，依据标题和摘要可以提取全部46篇文献所研究的气候要素(表 3)。从挖掘结果看，仅针对冷暖变化的研究有6篇，占13 %；仅针对干湿变化的研究有21篇，占45.7 %；同时针对冷暖及干湿变化的研究有9篇，占19.6 %；针对其他要素(如冰川物质平衡)变化的研究有10篇，占21.7 %。另外，还从32篇文献中提取出34条气候要素变化序列(包括代用指标序列)；其中反映冷暖变化的序列有9条，占26.5 %；反映降水或干湿变化的序列有22条，占64.7 %；反映其他要素变化的序列3条，占9.4 %。
3 结果分析 3.1 研究的气候要素、时空分布与代用资料根据挖掘结果，我们对全部46篇论文所研究的气候要素、时空信息及所用资料进行了统计。从研究的气候要素看，利用气候重建方法得到局地气候要素变化序列的研究论文共19篇。其中降水/干湿变化重建超过半数(57.9 %)，温度、径流量及冰川物质平衡重建分别占21.1 %、15.8 % 及5.3 %；根据代用指标序列(如氧同位素序列)分析气候变化的有13篇，其中仅分析干湿变化的研究接近半数(46.2 %)，仅分析冷暖变化及同时分析冷暖干湿变化的研究分别占15.4 % 和38.4 %；另外还有14篇论文分析了中亚冷暖、干湿、湖泊水位与冰川进退的阶段性差异。由此可见，在干旱区广布的中亚地区，历史干湿变化受到了学术界的更多关注。
对46篇论文研究覆盖时段(图 1)分析显示，覆盖整个过去2000年的研究不足半数(43.5 %)。其中，研究时段起始时间在公元500年之前的共计22篇，主要采用沉积物、冰芯与石笋三类代用证据；研究时段起始时间在公元500~1500年间的有6篇，包括沉积物、石笋与树轮，另有部分古气候模拟研究；时段范围在过去500年以内的研究共计18篇，其中绝大多数(88.2 %)为基于树轮的气候变化重建研究。
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图 1 中亚地区过去2000年气候变化研究所用的代用证据/资料类型及覆盖长度 Fig. 1 Proxy data type and study period in research papers on Central Asian climate change over the past 2000 years |
从研究区(点)的空间分布(图 2)看，中亚东南部采样点主要位于天山山脉和帕米尔地区，代用资料以树轮为主，其次是高山湖泊沉积，另有少数的冰芯和石笋。基于树轮的重建序列共计19条，采用的代用指标包括树轮宽度、晚材最大密度与晚材平均密度。其中采用树轮宽度的重建序列有17条，包括2条温度序列[44, 64]、6条降水序列[37~38, 40, 48, 66, 68]、3条径流量序列[39, 43, 55]、5条干旱指数序列[34, 45~46, 63, 67]及1条冰川物质平衡序列[42]；采用树轮最大晚材密度重建的序列有1条，为1615~2005年天山7~8月平均温度[37]；采用树轮平均晚材密度重建的序列有1条，为1600~2002年东哈萨克斯坦6~8月最高温度[33]。此外在东部地区，基于高山湖泊沉积物的代用指标序列有8条，其中沉积物的δ18O序列3条[51, 57, 60]，分别指示松克尔湖与萨斯库尔湖的干湿变化及卡拉库尔湖的冷暖变化，时间分辨率均为100年；δ 15 N序列有2条[50, 59]，分别指示天山中部及帕米尔高原的干湿变化，前者的时间分辨率为10年，后者的时间分辨率为100年；长链烯酮不饱和度(U37K)序列有1条[52]，指示查克尔湖的水温变化；孢粉主成分序列2条[56]，分别指示卡拉库尔湖的冷暖与干湿变化。冰芯的δ18O序列1条[32]，指示中亚全新世以来的温度变化。石笋锶钙比序列与δ18O序列各1条[61~62]，时间分辨率均为10年，分别指示费尔干纳盆地过去800年以及乌鲁图洞过去5000年的干湿变化。此外，还有2篇对巴尔喀什湖水位变化的研究论文[35~36]，均利用了湖泊沉积物，其中一篇采用的指标为介形虫化石，另一篇采用的指标为粒度、有机碳、硅藻及介形虫化石。
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图 2 过去2000年中亚气候变化重建的采样区(点)空间分布 图中的序号1对应参考文献[22]，序号2~43与参考文献[32~73]一一对应 Fig. 2 Sampling locations of proxy-based climate reconstruction in Central Asia over the past 2000 years. No.1 for reference[22], No.2~No.43 for references[32~73] |
中亚地区西部的采样点主要位于咸海及周边地区，共有5篇论文，均利用了湖泊沉积物。其中重建对象为咸海湖泊水位的有3篇，采用的指标分别为粒度[69]、硅藻[72]和腰鞭毛虫孢囊[73]；重建咸海入湖径流量的研究1篇，指标为矿物质含量[70]；重建咸海地区年均温、年均降水量的研究1篇，指标为孢粉[71]。
3.2 冷暖变化特征从已挖掘出的冷暖变化代用资料看，尽管中亚地区的冷暖变化研究已覆盖整个2000年，但其证据主要来源于湖泊沉积等分辨率较低的记录；而高分辨的树轮记录仅有4条[33, 44, 47, 64]，且其中最长者也仅及千年[64]，另3条均不足500年[33, 44, 47]。因而这里我们先依据这些论文的研究结论对这一地区过去2000年冷暖阶段变化进行综合划分(图 3a)，然后再利用树轮重建的长度覆盖至17世纪之前(含17世纪)的温度序列(图 3b)简要分析其间的温度变化特征。从多数研究给出的过去2000年温度变化阶段(图 3a)看，自公元初起，中亚地区气候处于降温过程中[57]，1~3世纪末气候相对寒冷[49, 70]；但其间自2世纪起便从冷谷开始回暖[57]，至4世纪末进入暖期[32, 52, 71]。5~9世纪末气候相对温暖[32, 52, 71]，不过这一暖期在750年前后便开始出现转冷趋势[57]，至10世纪又进入一个相对短暂的冷期[52, 71]。然而，帕米尔山脉的冰川记录却显示从5世纪开始进入了一段冰川前进期，且持续约3个世纪[65]，与上述多数记录综合而得的当时气候整体相对温暖并不一致。其原因尚不清楚，可能是气候变化的局地差异所致，也可能与这些记录的不确定性(特别是记录的定年误差)有关。
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图 3
中亚地区过去2000年冷暖变化阶段及过去千年温度变化序列
(a)代用记录来源：从上到下依次为塔吉克斯坦卡拉库尔湖腹足类动物化石[57]、咸海孢粉[71]、咸海矿物质含量[70]、吉尔吉斯斯坦松克尔湖硅藻[49]、哈萨克斯坦阿尔泰山冰芯δ18O[32]、吉尔吉斯斯坦查克尔湖长链烯酮不饱和度[52]；(b)从上到下依次为：帕米尔高原暖季(5~9)月最低温度距平的20年低通滤波[64](灰色阴影：不确定性范围)；吉尔吉斯斯坦西天山7~8月平均温度距平[47]；哈萨克斯坦斋桑泊地区6~8月最高温度距平[33] 在图 3b中所有序列温度距平的基准值：1951~1980年均值，粗线：20年FFT低通滤波 Fig. 3 Warm/cold period in the past 2000 years and temperature variations in the past 1000 years in Central Asia. (a)Proxy data from top to bottom: Fossil Radix shells from Lake Karakul, Tajikistan[57], pollen from the Aral Sea basin[71], mineral concentrations from the Aral Sea basin[70], diatom from Lake Son Kol, Kyrgyzstan[49], δ18O records from the Altai ice core, Kazakhstan[32], and sedimentary long-chain alkenone unsaturation index from Lake Chatyr Kol, Kyrgyzstan[52]; (b)From top to bottom: 20-year low pass filter of warm season(May-September)minimum temperature reconstruction in the Pamir region(gray shading: range of uncertainty)[64], July-August mean temperature reconstruction for Tien Shan, Kyrgyzstan[47], June-August maximum temperature reconstruction for Zajsan Lake area, Kazakhstan[33]. The temperature anomaly for all the series in fig. 3b is relative to the mean of 1951~1980 A.D., bold line: 20-year FFT low pass filter |
综合多数记录(图 3a)可以看出：从11世纪前期开始，中亚气候又开始回暖[57]，至12世纪中期前后又进入一段新的暖期[52, 71]，这一阶段大致持续了2个多世纪，暖峰出现在14世纪中期前后。此后气候转冷，并进入冷期[57]；其中1450~1850年前后的大部分时段气候相对寒冷[32, 52, 70~71]，这与北半球大部分地区出现的小冰期[79~83]相一致，同时帕米尔山脉的冰川也持续前进，并在1640年前后达到最大运动速度[65]。帕米尔高原树轮重建的公元1000年以来暖季(5~9月)最低气温序列20年低通滤波[64]也显示，尽管其间存在多年代际波动(最大变幅约1.5 ℃)，但从总体看，1020~1400年相对温暖，其间仅1230年前后曾出现过显著回冷，这也与蒙古帝国征服中亚的时间相吻合[84]。1430~1840年间存在1430~1660年和1740~1840年2个显著寒冷时段，仅1680年前后出现显著回暖。此后自1850年起又进入一个暖期，其间仅在20世纪中期前后曾出现过短暂回冷，但其后又显著转暖，且20世纪后期的温暖程度与其前千年的最暖时段大致相当[64]。不过，吉尔吉斯斯坦查克尔湖长链烯酮不饱和度(U37K)记录的水温变化却显示[52]：1~10世纪前期、12世纪末期~ 17世纪水温相对偏高，10世纪中期~ 12世纪中期、17世纪末期~ 20世纪中期水温则相对偏低；其中1~4世纪、15~16世纪和上述综合结果并不对应，这可能与该记录的采样分辨率不足有关。
17世纪起，这一地区又增加了2条利用树轮重建的高分辨率温度序列[33, 47]，不过因二者均采用树轮密度重建，所以主要指示夏季温度的年至年代际变化信号。对比显示，二者的年代际变化基本同步，同时也与上述帕米尔高原树轮记录[64]基本吻合；其中1640年前后、1700年、1760年前后、1785年前后、1815年前后、1835年前后、1960年前后等时段，均出现显著的年代际降温，也相对寒冷；而1680年前后、1725年前后、1825年前后、1880年前后等时段，则均出现显著的年代际回暖；且其间的极端低值年(10 % 发生概率)或年际降温幅度> 0.5 ℃的年份也多数对应，同时也与强火山喷发事件大致吻合。而且其中西天山的树轮记录[47]还显示近400年存在持续升温趋势(0.34 ℃/100 a)，因而使得20世纪成为过去400年来的最暖百年，且20世纪末的温暖程度显著超过其前的任一暖峰；不过另一个序列[33]则没有类似特征；这可能与采样点位置及重建指标不同有关。
3.3 干湿变化特征尽管中亚地区的干湿变化研究论文较冷暖变化研究论文多，但因其中大多为近数百年的局地干湿变化重建，可覆盖至整个2000年的记录也均为低分辨率的代用证据，尚不足以对其间的干湿阶段性变化特征进行整体综合分析。从现有记录看，西天山地区松克尔湖的沉积物硅藻等代用记录显示，公元1~5世纪该地区相对偏干，此后则相对偏湿[49]。帕米尔高山萨斯库尔湖的沉积物氧同位素记录显示，公元1~10世纪中期、13世纪~ 16世纪中期及20世纪相对偏干；10世纪中期~ 12世纪末期、16世纪中期~ 19世纪末期相对偏湿[60]；位于其北面分辨率更高的乌鲁图洞穴δ18O记录也显示，在公元650年和800年曾出现过2次显著转干[62]。帕米尔山脉树轮重建的过去千年(900~2015年)降水记录[66]还显示，这一地区降水变化的年际、多年代际和百年尺度的变率均很显著，其中10世纪、1200~1250年、1750~1840年及1910~1940年降水显著偏少；而11~12世纪、14世纪、1650~1700年、1860~1900年和1980~2015年降水显著偏多；仅1400~1600年的降水变率略小，但其间的年代际波动同样较为显著。在咸海及周边地区，孢粉及矿物质含量记录显示，公元1~5世纪相对偏干，从5世纪起开始转湿直至9世纪末[71]，这也与根据硅藻记录重建的咸海湖泊水位从5世纪开始上升的特征一致[72]；此后自10世纪起再次进入一段干期，直到12世纪中期起转湿，并延续到15世纪中期，然后又再次缓慢转干持续至今[71]。以上西天山、帕米尔和咸海三地的代用记录对比表明，其间干湿变化阶段性并不完全同步，这可能是区域差异所致，也可能与代用指标不同及分辨率较低有关。
1600年前后起，利用西天山、帕米尔山地等树轮重建的高分辨率降水及干湿序列显著增多，重建标的有降水量[37~38, 40, 48, 66, 68]、帕尔默干旱指数(Palmer Drought Severity Index，简称PDSI)[34, 63]和径流量[39, 43, 55]等。图 4给出其中长至17世纪的序列[37, 43, 63, 66]。因数据来自于对原文中图件的数据挖掘，其基准时段和年代际平滑方法各不相同。不过从图 4中仍可以看出，尽管采样区(点)和重建标的不同，但其所显示的干湿年代际变化位相却基本同步，仅年代际变幅存在一定差异，尤以径流的年代际变幅为最小；其中1675年前后、1750年前后、1790年、1900年前后、1960年前后和1980年之后相对偏湿；1640年前后、1710年前后、1760年前后、1820年前后、1870年前后、1920年前后和1970年前后相对偏干。所有序列均显示，这一地区1980年以后位于一个降水显著增加、气候转湿的时段；不过值得注意的是，该转湿趋势大致在2000年前后出现了反转，当前正位于一个多年代的转干时段中。器测记录也显示，中亚东部地区曾在2008年、2010年、2014年出现严重干旱[85~86]，这也印证该地区当前气候已出现了较为显著的转干趋势。
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图 4 中亚地区过去1100年干湿变化序列 从上到下依次为：帕米尔-阿莱山脉上年6月~当年9月的降水量(粗线：20年滑动平均，虚线：过去1100年均值)[66]；伊犁-巴尔喀什湖盆地上年7月~当年4月的降水量(粗线：25年低通滤波，虚线：1560~2006年均值)[37]；伊塞克湖年入湖径流深度(粗线：21年低通滤波，虚线：均值± 1个标准差)[43]；北塔吉克斯坦夏季(6~7月)帕尔默干旱指数(粗线：31年低通滤波)[63] Fig. 4 Moisture variations in the past 1100 years in Central Asia. From top to bottom: Previous June to current September precipitation reconstruction for the Pamir-Alay(bold line: 20-year moving average, dash line: mean value for past 1100 years)[66]; Previous July to current April precipitation reconstruction for the Ili-Balkhash Basin(bold line: 25-year low pass filter, dash line: mean value for whole period of 1560~2006 A.D.)[37]; Annual runoff for Issyk Lake(bold line: 21-year low pass filter, dash line: mean ± 1 σ)[43]; Summer (June-July)PDSI reconstruction for Northern Tajikistan(bold line: 31-year low pass filter)[63] |
上述研究表明，采用计算机领域的文本数据挖掘技术可以捕获丰富的过去气候变化研究论文，智能化提取目标信息，并将其结构化表达。对中亚过去2000年气候变化研究论文所挖掘出信息的分析显示：中亚地区过去2000年气候变化研究重点为局地的温度、降水/干湿变化序列重建与冷暖、干湿、湖泊水位等的阶段性差异分析，其中多数为干湿变化的研究；在所有46篇论文中，研究时段覆盖整个2000年的论文占总数的43.5 %，18篇论文的研究时段范围在500年以内；研究所用代用资料主要源于树轮、湖泊沉积物、石笋与冰芯，其中树轮最多，但研究时段超过1000年的仅2篇；研究区域集中分布在西天山、帕米尔高原、巴尔喀什湖及咸海周边地区。综合分析上述所挖掘到的数据，可得到如下初步结论。
(1) 湖泊沉积物与冰芯等多数记录显示，中亚地区公元1~3世纪末期、15世纪中期~ 19世纪中期气候相对寒冷；5世纪中期~ 9世纪末、12世纪中期~ 14世纪末气候总体温暖。树轮记录显示，在百年尺度的冷暖阶段中也存在显著年代至多年代尺度波动，其中11~13世纪中亚气候虽总体温暖，但在1230年前后出现显著回冷；而1430~1840年虽总体寒冷，但在1680年前后曾显著回暖。且绝大多数记录显示1850年以后，中亚气候显著增暖，20世纪后期的温暖程度可能与其前千年的最暖时段相当。
(2) 西天山、帕米尔和咸海三地的湖泊沉积、石笋等代用记录显示，过去2000年中亚各地百年以上尺度的干湿阶段性变化可能并不同步。咸海及周边地区公元1~5世纪、10~12世纪中期相对偏干，5世纪~ 9世纪、12世纪后期~ 15世纪中期相对偏湿，此后缓慢转干持续至今。帕米尔山脉的千年树轮记录显示，该地区降水变化的年际、年代际和百年尺度的变率均很显著，其中10世纪、1200~1250年、1750~1840年及1910~1940年降水显著偏少；而11~12世纪、14世纪、1650~1700年、1860~1900年和1980~2015年降水显著偏多。西天山、帕米尔山地等多个地点树轮记录显示，这一地区1980年以后位于一个降水显著增加、气候转湿的时段；但该转湿趋势大致在2000年前后出现了反转，当前气候正位于一个多年代的转干时段中。
不过需要指出的是，尽管与已有的同类气候变化综述研究相比，本文采用文本数据挖掘技术，捕获了数量更多的研究论文，也提取了更丰富的代用资料信息；但至今对这一地区过去2000年气候变化研究仍不足50篇，且采样地点也都集中在西天山、帕米尔高原、巴尔喀什湖及咸海周边地区，因而现有的代用资料仍较为匮乏，且时空分布不均，上述结果的可靠性尚待进一步验证。
此外，本文虽然通过中亚过去2000年气候变化研究这一数据挖掘案例，探索出了一套面向历史气候变化研究的数据挖掘技术体系，包括文献检索策略以及针对时间、空间、代用资料与重建结果4个维度信息的智能提取技术，为今后开展区域历史气候变化集成研究提供了区域例证和技术参考；但至目前为止，该技术除在研究时间、地点及代用证据类型等方面，可实现计算机智能提取外；在时间分辨率、采样点经纬度、重建对象及重建序列等信息提取方面，仍无法实现智能化，需结合人工加以判读。同时还需要指出的是，本文在数据挖掘时主要采用文本组块、字符串匹配等模式匹配算法，挖掘效果的好坏受限于所编制的词典质量。由于挖掘算法的运算时间通常随词表规模扩展而增长，因而在优化挖掘算法时，不仅需要完善现有词典，还需要考虑词典规模与挖掘时间的平衡。下一步我们将继续归纳文献中各类有价值信息的描述方式，编写更具兼容性的文本预处理算法；构建历史气候变化领域命名实体库，使算法中嵌入的词典更具代表性；并将“模糊匹配”手段引入挖掘算法，实现高效挖掘。
致谢: 感谢审稿老师建设性的修改意见。
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2 University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049)
Abstract
Central Asia(CA) is the main corridor of ancient Silk Road and is characterized by high climate variability. With the gradual promotion of the Belt and Road Initiative, climate change for this region over the past 2000 years is being a hot topic. A lot of climate change reconstructions based on individual site proxy data have been achieved; however, integrated understanding based on these existing reconstructions remains unclear. Thereby, to depict the main characters of regional climate changes, this study herein collected the existing papers on climate changes for CA over the past 2000 years and carried out data mining on these papers.Firstly, we prepared a keyword list based on the keywords from papers on paleoclimate reconstruction collected by the World Data Service for Paleoclimatology. Using this keyword list, we retrieved 807 papers on climate changes for CA over the past 2000 years from the Web of Science Database. Through data cleaning, 46 papers on climate change reconstructions were kept.Secondly, based on the place names list for the administrative regions, lakes, and mountains from the Central Asia Natural Resources Atlas as well as key words for proxy data, temporal resolution, and meteorology factors from experiences, the dictionary-based data mining technology was developed. Using the data mining technology, we extracted primary information including research area(site), time, proxy data and research results. Finally, the general characters of regional temperature and precipitation/dry-wet changes over the last 2000 years were depicted.The main conclusions are: (1) Existing studies mainly focused on the reconstructions of local temperature and precipitation/dry-wet changes as well as qualitative analysis on phases changes in cold-warm, dry-wet, lake level, etc. Among them, studies relevant to dry-wet changes were the majority. Proxy data used by the existing studies included tree rings(accounting for 44.2%), lake sediments(41.9%), ice core(9.3%), etc. The reconstructions using lake sediments, ice core or stalagmite can cover past 2000 years, while reconstructions using tree rings can only cover last 1100-year and, particularly, most of them started later than 1700 A.D. Most of reconstructions set targets on western Tianshan, the Pamir Plateau, Lake Balkhash and the Aral Sea Region and most of high-resolution reconstructions started after the 16th century. (2) It was cold in the 1st to late-3rd century and mid-15th to mid-19th century, and warm in the mid-5th to late 9th century, mid-12th to late 14th century, and after mid-19th century in the CA. Meanwhile, there had also been cooling period around 1230 and warming period around 1680. The climate in late 20th century may be comparable with that in the warmest period in the past millennium. The dry-wet changes in the Western Tianshan, Pamir Region and the Aral Sea were not keeping same phases with each other. Around the Aral Sea, it was dry in the 1st~5th century and 10th to mid-12th century, and wet in the 5th~9th century and late-12th to mid-15th century followed by a drying trend to present on century scale. In the western Tianshan and Pamir-Alay, precipitation significantly increased since 1980 but significantly decreased after 2000 on decadal scale.