中国传统村落的空间分布特征研究——传统聚落研究系列论文之一

温小军

（江西理工大学建筑与设计学院，江西 赣州341000）

0 引 言

传统聚落是在长期历史环境中发展演变形成的一种复杂空间形态，在我国主要有历史文化名城、历史文化名镇或名村、传统村落和历史文化街区等类型，其中传统村落（早期称为“古村落”）是数量最多、分布最广的一种类型，这些聚落蕴含着丰富的传统文化和人类智慧[1]，是典型的建成遗产，具有重要的文化价值、实践价值和社会价值，也是中华民族传统文化的重要载体。

国外针对传统聚落的研究起步较早，主要围绕传统聚落演变规律[2]、聚落文化传承[3]、旅游景观[4]等方面展开，研究内容涉及乡村聚落的选址及布局、人口流动、产业布局方式及规模、景观结构演化[5]、古建筑修复、虚拟仿真、地图服务等信息化技术研究[6]，以及传统聚落文化遗产数字化和模拟[7]。中国传统聚落研究呈现“多学科参与、多理念驱动、多方法介入”等特点[8]。2012年传统村落保护上升为我国国家战略，针对传统聚落特别是传统村落的相关研究迅速增加[9]，国内学者结合国外相关研究，根据国家及区域实际情况，基于不同尺度、视角、背景以及理论和方法，对传统聚落的保护与发展开展了系统研究，研究成果多聚焦于传统聚落的空间分布、社会文化传承、人居环境改造和旅游开发路径等问题[10]。传统村落是我国传统聚落的重要组成，我国学者从国家[11]、省域[12]和市域[13]等不同尺度研究传统村落空间分布特征。研究指出，融入山水环境是中华传统聚落最重要的特色之一[14]，而传统村落选址营建亦多基于其自然山水和人文秩序进行[15]。地理环境要素中的水系是传统村落选址的关键因素[16]，陆林等研究指出相对封闭的、气候宜人的生态环境造就了徽州古村落形成的地理环境[17]；谢晖等认为秦岭北麓宜居的天然环境形成了传统村落主要分布区[18]。

近年来，针对传统聚落的研究成为地理学研究热点话题，传统村落相关科学问题研究亦受到各学科领域的关注。20世纪80年代，“古城卫士”阮仪三提出应对传统聚落进行保护；2003年，古村古镇的保护成为国家战略；2012年，启动中国传统村落调查工作，自此我国在2012年、2013年、2014年、2016年和2019年分别公布了五批共计6 819个中国传统村落。有少量文章在全国尺度上开展了传统村落宏观地理格局方面的研究[11，19]，但由于时间尺度不一导致研究的系统性和全面性不够。鉴于此，为全面系统认识中国传统村落的空间分布特征及规律，本文以已公布的全部五批中国传统村落为研究对象，运用地理信息空间分析和地统计学的密度估计、地理集中化和空间自相关等方法，基于中国传统村落的空间地理信息，从全国、区域和省域尺度，对其数量分布和空间分布特征进行研究，以期为我国传统村落的保护与发展提供参考。

1 数据与方法

1.1 数据来源及数据处理

本研究以全国地理信息资源目录服务系统1∶100万全国基础地理数据库（2017年）为基础底图，根据中华人民共和国住房和城乡建设部等部门联合发布的第一至第五批中国传统村落信息（其中台湾地区无数据，本研究按零数据进行计算与分析），通过百度地图API坐标拾取器分批次获取中国传统村落经纬度数据，经纠偏后形成矢量数据。同时基于Excel、SPSS和ArcGIS等软件的相关数据处理和分析功能，对研究数据进行分类处理、统计及专题制图。

1.2 研究方法

1.2.1 密度估计法

通过核密度估计方法量化样本分布中局部密度的变化和寻找样本分布热点区域[20]，ArcGIS密度分析中的点密度分析和核密度分析工具制图能够直观反映研究要素在空间上的聚集特征[21]。研究基于中国传统村落点要素进行面密度计算，得出单位面积上传统村落的分布数量，实现对中国传统村落数量在空间分布上的初步判定；同时在全国尺度和区域尺度上进行核密度分析，以分析中国传统村落在不同空间尺度上的聚集特征。

1.2.2 地理集中化测度

1）地理集中指数

地理集中指数是反应某事物分布均衡程度的重要地理分布指标[22]，研究通过计算中国传统村落的地理集中指数，以判定其空间分布的集中程度。其计算公式为：

其中，G为传统村落的实际地理集中指数；Xi为研究区内第i个省级行政区传统村落数量；T为研究区传统村落数量；n为研究区省级行政区总数。G值越大表示传统村落空间分布越集中，反之越分散。

2）地理集中系数

为对比中国传统村落空间分布的集中化指数和基尼系数，研究引入地理集中系数，以表征研究对象在空间上分别处于实际分布与均匀分布状态时的关系，其计算公式为：

其中，G*为地理集中系数；G为实际地理集中指数；为均匀分布时的地理集中指数。

3）基尼系数

基尼系数是指国际上通用的、用以衡量一个国家或地区居民收入差距的常用指标，亦可用于描述地理空间要素分布状况和离散程度[23]，计算公式为：

其中，Gini为基尼系数；n为研究区内省级行政区数量；ωi为累计传统村落数量占总数的比例。Gini取值0～1，值越大说明传统村落分布集中程度越高。Gini<0.2为绝对平均分布，0.2≤Gini<0.3为比较平均分布，0.3≤Gini<0.4为相对合理分布，0.4≤Gini<0.5为比较集中分布，Gini≥0.5为非常集中分布。

4）集中化指数

集中化指数被认为是基尼系数的常规替代计算方法。基于本研究的凸形洛伦兹曲线，集中化指数按下式计算[24]：

其中，I为集中化指数；A为实际数据的累计百分比总和；J为均匀分布时的累计百分比总和；M为集中分布时的累计百分比总和。

1.2.3 空间自相关分析

1）全局空间自相关分析

全局空间自相关是从整体的角度判断不同空间位置处的研究要素在研究区域内的空间分布状态及模式。本文采用ArcGIS软件的平均最近邻、空间自相关和高/低聚类3个工具对中国传统村落空间分布模式进行判定，即通过分析所得的Moran I指数、General G观测值和最邻近比率以及相应的z得分和p值，确定是否接受原假设并判定传统村落在空间上的分布模式（聚集、随机、分散）以及统计显著性。

2）局部空间自相关分析

局部空间自相关通过比较某一空间位置处研究要素观测值与其临近空间位置处研究要素观测值的相似程度，进一步分析局部区域的空间聚集与分布特征。为探索中国传统村落在局部空间的分布模式，本文通过ArcGIS软件的聚类分析和异常值分析以及热点区分析工具对我国各省级行政区内中国传统村落空间分布的特征进行研究与专题制图。

2 中国传统村落的空间分布及集中化特征

2.1 数量分布情况

从各批次中国传统村落的汇总数据看，第一至第五批入选村落总数及平均值均呈上升趋势，一定程度上说明传统村落的保护工作越来越受重视，传统村落的评价认定工作得到了落实。各批次中国传统村落数量均存在标准差较大且峰度和偏度为正的现象，即传统村落数量在省级行政区层面（全国各省、自治区、直辖市及特别行政区）分布不均匀。位于前十位的省级行政区（省、直辖市或自治区）中传统村落之和占全国总数的比例均超过70%。第一至第五批排名进入前十名的频次较高的省份（直辖市）及其总数排序情况为：贵州（5次，总数排名第1）、浙江（5次，总数排名第4）、云南（4次，总数排名第2）、山西（4次，总数排名第5）、福建（4次，总数排名第6）、安徽（4次，总数排名第7）、江西（4次，总数排名第8）、广西（4次，总数排名第10）、湖南（4次，总数排名第3）、四川（3次，总数排名第9）、广东（3次，总数排名第11）、河北（2次，总数排名第13）、河南（2次，总数排名第14）、湖北（1次，总数排名第12）、重庆（1次，总数排名第18）。全国各区域及省级行政区中国传统村落数量分布情况见表1、图1。

图1 中国传统村落数量前十位省份排序（横坐标括号内为前十位总和及其占总数比例）

表1 中国传统村落数量分布情况

2.2 空间分布情况

1）基于传统村落坐标及数量的分析结果

目视分析中国传统村落点要素分布和点密度分布专题图，中国传统村落的空间分布具有明显的聚集特征。中国传统村落以胡焕庸线为界，大多位于我国东南部及西南部，并且呈现四大聚集区：云南片区、“贵州-广西-湖南-湖北-重庆”区域、“安徽-浙江-江西-福建-广东”区域及“河北-山西-河南”交界区域，且传统村落聚集区存在明显的“跨界现象”（传统村落多位于行政区交界区域），而在东北和西北地区分布较少，见图2。

图2 中国传统村落空间分布

2）基于全国尺度和七大区域尺度分布的分析结果

研究通过ArcGIS的方向分布（标准差椭圆）对全国第一至第五批和全部五批以及七大区域中国传统村落点要素进行方向和分布分析。结果显示，在全国尺度上，第一批和全部五批的方向分布分析结果基本重叠，这与康琛瑶等研究第一至第三批中国传统村落空间分布的结果相类似[11]，即第一批中国传统村落的空间分布特征基本确定了中国传统村落空间分布的雏形，其他批次虽有一定的方向分布变化，但浮动范围较小，见图3（a）。

图3 中国传统村落空间方向分布分析

而在我国七八区域层面，中国传统村落的方向分布呈现有较明显趋向于我国东南和西南地区的特征（方向分布椭圆长轴位于或指向该区域），见图3（b）。方向分布结果预示地理要素的分布趋势或扩散方式，蕴含着丰富的信息，对于我国传统村落，其发展演变受到自然、文化、政治和经济等因素的影响，需要在今后的研究中做进一步的探讨。

2.3 地理集中化特征

地理集中化测度指标计算结果显示，中国传统村落在省级行政区层面分布的不均衡性，其中第二批次的地理集中指数、地理集中系数、集中化指数和基尼系数均较其他批次大，是省际差异最大的一个批次，见表2、图4。研究结果还表明，采用地理集中指数、地理集中系数、集中化指数和基尼系数均能表征地理要素的集中化程度，计算结果具有很好的吻合度，研究工作中可以根据数据特征选择合适的地理集中化测度指标进行计算分析。

表2 中国传统村落地理集中化测度指标计算结果

图4 中国传统村落地理集中化测度指标对比分析

3 中国传统村落的空间分布差异性特征

3.1 核密度分析

1）全国尺度核密度分析结果

对五批中国传统村落进行核密度分析，得到第一至第五批传统村落核密度分析专题图，见图5。各批次核密度专题图显示：第一批传统村落聚集区主要在云南省、“贵州-广西-湖南-重庆”交界区域、“安徽-浙江-江西-福建-广东”交界区域以及“河北-山西-河南”交界区域四大片区，在青海和甘肃交界处为次级聚集区，其他区域则可认为是第三级别的聚集区；第二批传统村落名录中，云南省的数量得到进一步的强化，而“贵州-广西-湖南-重庆”交界区域收拢，“安徽-浙江-江西-福建-广东”交界区域以及“河北-山西-河南”交界区域则被弱化；第三批传统村落核密度分布特征与第一批类似，但存在云南省东南片区强化以及“河北-山西-河南”交界区域范围变小的现象；第四批传统村落核密度图显示云南入选的传统村落主要聚集在东南片区且范围变小，而其他三个聚集区则与第一批次类似；第五批传统村落聚集区变成了“贵州-广西-湖南-重庆”交界区域、“安徽-浙江-江西-福建-广东”交界区域以及“河北-山西-河南”交界区域三大区域，云南变为次级聚集区。将全部五批传统村落进行核密度分析显示，其基本格局与第一批具有较高的相似性，说明经过五个批次传统村落的积累，全部五批的传统村落在空间上表现为对第一批次的叠加和强化。

图5 中国传统村落全国尺度核密度分析

2）区域尺度核密度分析结果

在区域层面，可根据全部五批传统村落数量核密度值大小将我国七大区域划分为高值区、中值区和低值区三类，见图6。高值区为：华东地区（核密度值571.347，主要集中在安徽、浙江、福建和江西四省）、西南地区（核密度值343.530，云南和贵州两省传统村落数量占绝对优势）及华北地区（核密度值325.896，主要集中在山西境内及其与河北交界处）；中值区为：华中地区（核密度值148.001，湖南西部和南部为其集中区域）、华南地区（核密度值79.931，主要分布于广西和广东的东北部）及西北地区（核密度值47.730，主要集中于青海与甘肃交界处以及陕西东部和南部）；低值区为：东北地区（核密度值3.826，仅在辽宁西部少量分布）。

图6 中国传统村落区域尺度核密度分析

3.2 空间自相关

1）全局自相关

对中国传统村落空间分布进行空间自相关（Moran I）、高/低聚类（Getis-Ord General G）及平均最近邻分析，见图7。在全局层面，Moran I指数、General G观测值以及最邻近比率均为正，空间统计分析结果均显示z值小于-2.58或大于2.58且p值小于0.01，说明中国传统村落在全局空间上表现出高度聚集特征（Clustered或High-Clusters），且为极显著空间正相关，说明中国传统村落在全国范围内的总体空间分布集中，具有明显的空间聚集现象。

图7 中国传统村落全局空间自相关分析结果

2）局部自相关

基于省级行政区尺度对中国传统村落空间分布的局部聚类特征进行分析，获取传统村落聚类和异常值以及热点区分析专题图，见图8。结果显示，贵州、江西和广西三省为高高聚集区，即这3个省的传统村落数量为高值区且周边省份亦为高值区；由于重庆传统村落数量相对较少，而其周边的四川、贵州、湖南等省为高值区，所以重庆表现为低高聚集区；吉林则由于其自身以及周边传统村落均较少，故表现为低低聚集区。根据热点区分析的GiZScore得分将中国传统村落局部空间分布区划为5个类别：热点区（云南、贵州、湖南、江西、福建和广西）、次热点区（广东、浙江、安徽、湖北、重庆和四川）、一般区（山西、河南、山东、江苏、上海和西藏）、次冷点区（青海、陕西、河北、天津、北京、海南、香港、澳门和台湾）和冷点区（新疆、甘肃、宁夏、内蒙古、黑龙江、吉林和辽宁）。

图8 中国传统村落局部空间自相关分析

4 结 论

以第一至第五批6 819个中国传统村落为对象，采用数理统计和空间分析方法，基于传统村落地理位置及其所属省份和区域，对中国传统村落的空间分布特征进行探索，得出以下主要结论：

1）从全国尺度层面看，中国传统村落主要分布在东南部和西南部，主要呈现为四大聚集区：云南片区、“贵州-广西-湖南-重庆”区域、“安徽-浙江-江西-福建-广东”区域以及“河北-山西-河南”区域。各批次传统村落分布虽有一定偏移，但基本以第一批次中国传统村落的分布格局为基调。

2）无论是全国尺度还是区域尺度，除个别省份（如云南）的中国传统村落分布呈现量多面广外，中国传统村落的分布具有明显的“跨界现象”，即大多数中国传统村落都分布在两个或多个省级行政区的交界区域。

3）根据中国传统村落分布的地理集中化测度指标及其空间自相关、高/低聚类及平均最近邻分析结果，表明中国传统村落分布的省际差异性较大，少数省级行政区（如云南、贵州等）的中国传统村落数量在总体样本中占比较高；中国传统村落空间分布表现为极显著正相关高度聚集，且在空间上具有明显的高高聚集（贵州、广西和江西）、低高聚集（重庆）和低低聚集（吉林）以及冷热分区现象。

4）中国传统村落的高度聚集区与胡焕庸线呈现出较高的一致性，大多数中国传统村落均分布在我国东南与西南地区，某种程度上说明中国传统村落的空间分布格局受到诸如人口分布、民族情感等社会、政治、经济、文化因素的影响，这将是今后传统村落相关研究的重要课题。

5 展 望

传统村落蕴含着丰富而厚重的中华传统文化精髓，对其开展更加系统全面的研究具有非常重要的意义。同时，传统村落的相关研究有利于进一步激发城市和乡村活力，促进城乡之间的融合，将在中国经济由高速增长阶段转向高质量发展的背景下发挥重要作用。今后应继续探索传统村落空间格局影响因素方面的研究，如山水脉络、地形地貌、社会经济、人口分布、历史文化、交通区位以及城乡格局等因素与传统村落发展演变的关系；同时，文化融合、气候分区以及人口迁移等因素对各个尺度传统村落的聚集特征、空间格局和营造法式等亦值得深入研究；另外，还应根据传统村落个体的自然生态环境和人文生态环境，对传统村落整体空间形态、街巷空间形态、建筑形态及建筑细部等进行“庖丁解牛”式研究，以充分挖掘我国传统村落的丰富内涵和价值，为中国传统聚落文化的系统性研究提供有力支撑。