传统村落文化景观区划定量方法及其应用研究*——以重庆为例

宋正江， 赵 耀 ， 龙 彬

引言

传统村落作为中国农耕文明历史见证和重要遗产，是人类在其历史演化进程中所创造的重要文化景观之一[1]。“传统村落文化景观”概念衍生于世界遗产领域1992年提出的文化遗产类型——文化景观。汤茂林结合国内外研究认为“文化景观”指人类为满足某种需要,利用自然界材料在自然景观上叠加人类活动结果形成的景观[2]。“传统村落文化景观”国内首次较全面阐释于《贵阳建议》，认为其是“自然与人类长期相互作用的共同作品，是人类行为创造的并包括人类行为在内的文化景观的重要类型，体现了村落社会及族群所拥有的多样生存智慧，折射了人类与自然的内在联系，区别于人类有意设计的景观和鲜有人类改造印记的自然景观，是农业文明的结晶。”[3]受自然地理和人文社会影响，传统村落文化景观在空间上表现出显著的分异性，即一定区域内相似性和区域间差异性为一体。区系划分是探究传统村落文化景观的时空分异特征与演变路径的有效方法。

传统村落研究可分为三大阶段。即以描述性研究为主的起步期（1996年以前），以研究方法和深度不断拓展的发展期（1996~2005年），以地方认同、组织行为等软环境及传统主题多元共存的活跃期（2005年以后）[4]。近年来，随着人文地理学、民族学、建筑学、城乡规划学等多学科融合，已走向传统村落类型谱系与区划研究[1]。传统村落文化景观区划研究内容上，从聚焦于某一文化景观要素转向较为全面的文化景观区划。聚焦于某一文化景观要素主要集中在村落的形态[5]、民居[6]、景观[7]、民族[8]、基础设施[9]等方面，较为全面的文化景观区划为涵盖多个文化景观要素的村落[10]、聚落[11]区划以及区域生成机制[12]研究；研究尺度上，以宏、中观为主，微观层面逐步展开。宏观着眼全国[13]，中观关注区域[14]、省[15]、市[16]，微观聚焦地区[12]、县[17]；研究方法上，以定性研究主，逐渐在定性基础上融合定量研究。定性研究以描述法[18]、多因子叠合法[19]、主导因子法[10]和历史地理法[20]最常见，描述法因其主观性和任意性较强已基本不适用，其余方法仍较常用。融合定量方法为对主导因子法中各因子进行相关性分析和主导因子提取[1]，以“专家打分法”确定各因子权重并对要素进行标准量化，以及计算村落相似性聚类的方法[21]，使用聚类分析对因子按类型单独聚类，并运用相关性分析方法，按类别区划[22]。纵观当前研究，研究内容逐步丰富和深入，研究尺度逐渐完善，研究方法更加强化定量分析，但定量分析存在一定不足。一是对“主导因子”选取虽探索了定量化研究，但仍为先自定某因子为自变量或因变量，再分析与其他因子间的相关性来验证“主导因子”的选择正确与否。此外，主导因子法携带信息量仅30%左右1），非主导因子携带信息严重丢失，此法实则为主导因子区划，而非“文化景观整体特征”区划。二是对于多因子叠合、相似性聚类等方法，虽摈弃传统主观自定各因子权重，探索以“德尔菲法”、“层析分析法”等确定叠加权重，但人为确定的权重值将导致区划过程仍具有主观意识和结果缺乏客观性。因此，本文在借鉴上述方法基础上，引入主成分降维结合系统聚类定量分析法，既全面体现文化景观特征，又避免因赋权重值的主观影响，通过定量结合定性探索一种更全面、客观、准确的传统村落区划方法。

重庆与陕、川、黔、湘、鄂等省接壤，其特殊自然和人文环境造就传统村落的多样性与复杂性。为更好把握重庆传统村落文化景观区系特征，选取国家和重庆市公布的320个“传统村落”2）为研究对象，构建传统村落文化景观因子属性体系，运用SPSS对数据型指标进行主成分因子提取和聚类分析，在聚类结果基础上结合描述型指标定性感观印象进行区系划分，以揭示重庆传统村落的空间分异特征。以期改进传统村落区划方法，并为后续传统村落的保护发展研究提供支撑。

1 研究区与数据来源

1.1 研究区概况

重庆位于我国西南东部，东接湖北、湖南，西临四川，南靠贵州，北倚四川、陕西。全市约8.24万km2，下辖38个行政区县（自治县），包括26个区、8个县、4个自治县，其中村委会8015个[23]。地处四川盆地东部盆周地区，地形呈东高西低倾斜状，地貌复杂多样，水系发达，气候兼具山地、河谷特点。重庆历史上是“巴、蜀、楚”等文化的交叠区，行政区划历经多次分化与合并。

1.2 数据来源

研究数据来源于三方面：①研究样本。国家住建部等部委公布五批“中国传统村落”属重庆的110个村落，重庆市建委等部门公布市级首批22个传统村落，重庆市政府公布两批45个历史文化名村和三批444处文物保护单位所在村落。以上经去重和去除高度城市化地区村落，得到共320个村落研究样本（图1）。②文献资料。来源于住建部传统村落公示材料、市建委传统村落档案、市规自局历史文化名村宣传材料和文物保护单位名录信息。③地理资料。DEM来源于中国科学院数据云地理空间数据云SRTMDEM 30M数据（http://www.gscloud.cn）。

图1 重庆传统村落空间分布

2 研究方法

2.1 传统村落文化景观解构

传统村落文化景观区形成主要受地理环境、地域文化以及经济社会等影响[13]，区系特征的识别性和差异性依靠文化景观因子体现[10]，区划结果根据研究视角、因子类型、样本数量和划定方法的不同将千差万别[24]。为提高区划结果信度，应以较全面因子类型和较多样本来支撑。本文以反应形成景观内核信息的原真性，不同历史时期挖掘和筛选出展示景观特征的代表性，能易于辨识、采集和直观表达的可识别性，社会或学术领域普遍认同的共识性等原则。参考相关文献结合重庆概况[1，15，16，25]，将因子体系分为“自然环境、空间形态、民居类型、社会文化”4个类别21项类型，并据因子特点分为数据型和描述型（表1）。

表1 重庆传统村落文化景观因子属性表

2.2 数据收集与标准化处理

对描述型因子，利用民族志快速评估程序法（REAP），运用摄影、测绘、问卷、访谈等方式，开展资料收集、拍照存档和定性描述整理。对数据型因子，一是利用REAP从文献和调研资料进行资料统计。二是使用天地图进行地名检索，并运用目视解译法对相关因子信息进行识别、统计。三是将村落抽象为“点”，选择村落具有代表性建筑群落几何中心标定经纬坐标并导入ArcGIS矢量化[26]，结合DEM数据进行因子地理空间相关信息分析和统计。

数据型因子因信息类型和量纲差异，无法直接统计学分析，需标准化处理以消除量纲对分析影响[27]。

（1）构建村落文化景观因子原始数据样本矩阵X：

xij为第i个村落中第j个文化景观因子变量值，n为村落样本数，p为文化景观因子类型数，且n＞p。

（2）矩阵X标准化得矩阵Z。用SPSS数据转码，消解矩阵X中各指标类型和量纲不一致：

2.3 主成分分析

主成分分析是一种通过降维思想简化数据集结构的分析方法[28]。村落文化景观因子主成分分析为将原具有一定相关性的多个因子经SPSS变换，新提取一组少量互相无关的“主成分因子”综合反映原多个因子携带的信息，此主成分因子即为原多个因子的主成分。主成分因子数量少、彼此不相关且携带原多个因子大于80%的信息量。用“主成分因子”代替原多个因子分析便达到降维目的[29]。其提取步骤为：

（1）建立矩阵Z的相关系数矩阵R：

（2）求相关系数矩阵R的特征根：

解得p个特征值λ1≥λ2≥…≥λp≥0。

（3）确定m值，使主成分因子信息提取率大于80%：

对每个λj，j=1,2,…,m，解方程组Rb=λjb，得单位向量

（4）求zi=(zi1, zi2,…, zip)T的m个主成分因子分量，j=1, 2, … , m，得决策矩阵U：

ui为第i个变量的主成分向量。

(5)确定主成分因子提取模型：

F1, F2, …, Fm为提取的m个主成分，uij为决策矩阵U中系数，X1, X2, … , Xp为原始因子标准化后数值。

2.4 系统聚类分析

系统聚类法是一种根据类间距将不同层次的类由多至少的聚类方法[27]。村落文化景观因子的主成分因子系统聚类为将主成分因子携带的信息作为其属性，把每个村落视作为一类，为第一层次。以村落“相距距离”（村落相似度）为统计量，将“类间距离”最近村落合为新类，为第二层次。再将第二层次新类按类间距离聚类，以此类推，直至所有村落聚为一大类。“聚类数量”可据实际需要事先指定或据各分类数样本归属用专业知识判断合理情形[30]。

2.5 传统村落文化景观区系划分

传统村落区系划分属形式文化区范畴，指不受外力自然形成一种或多种具有共同文化属性的人或景观的分布范围[31]。但因子因其自然漂移和地域变异，存在一定程度相同特征村落远距离离散分布和不同特征村落近距离交融分布。故需在数据型因子主成分聚类基础上，结合描述型因子建筑材料、立面特点、屋顶形式、接地形式、典型建筑、非物质文化、主导文化等描述记录的区域差异，以文化景观特征相似性、分布地域相邻性、发展过程趋同性、发展程度相等性、核心外围区明显性、区县行政区划为边界5）等原则，进行空间叠加寻求共性和边界微调，定量定性结合划定传统村落文化景观区划。

3 分析与结果

3.1 文化景观因子的空间分布

据上述构建的传统村落文化景观因子解构体系和各类型因子资料收集方法，将收集整理的14项数据型因子信息，通过ArcGIS处理形成对应的空间分布地理图册，将数据型因子空间分布特征直观表达出来（图2）。

图2 重庆传统村落数据型文化景观因子子类型空间分布特征

3.2 因子主成分提取

3.2.1 模型检验

因子变量之间具有较强相关性是主成分分析前提，故需检验模型是否可研。表2所示KMO值为0.853，远大于0.5（取值为0~1，越接近1相关性越强）[29]，说明因子间相关性较强。同时Bartlett球形度检验的近似卡方分布值为4223.528，自由度为91，显著性为0.000，远小于0.001[29]。因此，数据模型通过KMO和Bartlett球形双检验，能较好概括文化景观因子间相互特征与共性关系，表明样本数据符合分析条件。

表2 KMO和巴特利特相关性检验

3.2.2 特征值与贡献率

主成分特征值与贡献率是选择主成分因子数量依据[27]。村落文化景观因子主成分特征值及方差贡献率如表3所示。按特征值λ≥1要求[27]，则可提取5个主成分，其累积方差贡献率84.845%，满足累计贡献率大于80%的统计学要求。即可概括原因子84.845%信息量。因此用前5个主成分代替原14个数据型因子分析。

表3 文化景观因子主成分特征值及方差贡献率

3.2.3 主成分函数

选取的5个主成分作为分析的主成分因子，其因子载荷矩阵见表4，因子载荷向量表示因子对各主成分贡献值。主成分函数表达式为14个原变量标准化后量值乘以决策矩阵系数再逐个相加6），5大主成分函数为：

表4 主成分因子载荷矩阵

从表4可知，X5、X9、X13、X7、X10在F1上因子荷载最大，呈正相关，主要体现山体关系、组团关系、建村年代、河流关系和形态类型的影响。X2、X1、X4在F2上因子荷载最大，其中X2、X1呈负相关，X4呈正相关，主要体现海拔高程和地形地貌的影响。X12、X11、X14在F3上因子荷载最大，其中X12、X11呈正相关，X14呈负相关，主要体现民居类型和村落环境的影响。X8在F4上因子荷载最大，呈正相关，主要体现村落朝向的影响。X3在F5上因子荷载最大，呈正相关，主要体现流域等级的影响。

3.3 主成分因子系统聚类

将320个村落各看作一类，以五大主成分因子为其属性，利用SPSS聚类分析，聚类方法采用组间联接法，区间距离测量采用平方欧氏距离法，聚类数范围暂不设置，并绘制聚类树状图。从图3可知，距离系数d=5聚为81类，d=10聚为20类，d=15聚为7类，d=20聚为3类，d=25聚为1类，可见不同距离系数对应不同聚类数量。将聚类数范围设为2~10类再次分析，获得各聚类中各村落对应属区代码，将属区代码导入ArcGIS对应村落属性表，绘制2~10各聚类空间地理图册并对比分析，发现2~3聚类村落空间分布过于交织，若分为2~3特征区，区内村落文化景观相似性、核心外围区明显性、发展过程趋同性、发展程度相等性等都明显不足。5~10聚类村落空间分布开始出现少量村落为一类聚类，剖析主要原因为位于民族交融区、典型移民区和市域界线边沿区，此结果较适合下一步亚区划分参考。结合重庆地形地貌、水文、气候等自然环境和人口迁徙、社会组织等人文环境对村落文化景观特征影响[25、32]，认为当d=16时，320个村落聚为4类较合理。

图3 主成分因子系统聚类树状图

3.4 传统村落文化景观区划结果与典型特征

3.4.1 传统村落文化景观区划结果

以数据型因子聚类结果结合建筑、民族、主导文化等描述型因子记录特征寻找共性部分，进行空间叠加和边界微调，最终将重庆传统村落划分为4个景观特征分区。借鉴“三段式”命名法[33]，以“地理区位—主导或交融文化类型—通名”对分区命名。重庆4大传统村落文化景观区分别为：西部商贸文化主导型传统村落景观特征区、中部移民文化主导型传统村落景观特征区7）、东北部防御文化主导型传统村落景观特征区、东南部民族文化交融型传统村落景观特征区（图4）。

图4 重庆传统村落区系划分

3.4.2 传统村落文化景观区典型特征

西部商贸文化主导型传统村落景观特征区有合川、江津等8个区县。地形地貌以平坝、台地为主。村落选址常见于平坝地区，喜近水临河；村落空间形态以团块式、条带型最具特色，贸易型村落少有风水林和水塘，农耕型村落中风水林较水塘常见。朝向多为面道路多向和靠山多向；民居类型丰富，接地方式地面和吊脚兼具，以店宅式和洋房子最具特色；民族基本为汉族。社会文化有工商业文化、丘陵农耕文化、客家移民文化和佛道石刻文化等，商贸文化最突出。社会组织以商贸业缘、地缘纽带组成行商会馆为主。

中部移民文化主导型传统村落景观特征区有綦江、涪陵等15个区县。地形地貌以丘陵、低山为主，典型平行岭谷地区。村落选址常于背丘地区，近山靠山，近水靠水；村落空间形态以组团式、密集型和向心型为主。基本都营造有风水林，水塘较罕见。朝向基本都以山为靠，根据地形分为单向和多向；民居类型多样，接地方式以地面式为主，以中式屋宇的四合院为主，以围楼民居最具特色，碉楼材料为土、石兼具；民族为汉族，南侧临贵州地区有部分少数民族。社会文化有移民迁徙文化、丘陵山地农耕文化、军事防御文化等，移民文化最为突出。以宗族为基本社会结构，族群大小决定村落规模大小，宗族内部联系紧密。

东北部防御文化主导型传统村落景观特征区区县有巫山、万州等9个区县。地形地貌类型丰富，从南至北依次为丘陵、低山、中山、高山的变化。村落选址喜近山，有水则近水，多位于山麓或山顶；村落空间形态以组团式、密集型和核心型最为常见。村落普遍营造有风水林，水塘较少。朝向多为靠山多向；民居风格较单一，接地方式以地面式为主，以中式屋宇和碉楼最常见，中山地区多为一字形，四合院多位于低山、丘陵地区，碉楼以石材为主，大巴山区有用石材做墙体和瓦面的情况；民族以汉族为主，土家族为辅。社会文化有防御文化、盐文化、移民文化、巴楚文化、农耕文化、神女文化、巫文华等，防御文化较为突出。村落以宗族为基本社会结构，宗族血缘关系较强。

东南部民族文化交融型传统村落景观特征区有酉阳、秀山等6个区县。地形地貌以低山和丘陵为主，是典型的山区。村落选址喜近山，有水则近水，多位于山麓或山腰；村落空间形态以组团式和条层型最具特色。村落环境以风水林为基础，较平坦地区多配有水塘。朝向以山为靠，有水则面水，无水则根据靠山兼顾朝山方向确定朝向；民居特色突出，以吊脚楼而闻名，土家族、苗族、仡佬族的吊脚楼因所处受地理环境和与其他民族交融程度影响在地形利用、形制、架空、细节、屋顶等多方面各具特点；民族以土家族苗族为主、汉族仡佬族为辅。社会文化有农耕文化、移民文化、商业文化、民族文化等，少数民族文化最为突出。村落以宗族血源为纽带共同建造，也有少量合同式宗族型村落（表5）。

表5 重庆传统村落文化景观区典型特征对比

续表5

结语

对传统村落文化景观区划及其方法研究，是传统村落文化地理学值得深入探究的方向。本文利用主成分提取结合系统聚类的定量分析对区划方法进行了优化。并将新方法应用在重庆传统村落文化景观区系划分上，进行可行性验证。得到主要结论：（1）形成一套“因子解构—数据收集与处理—主成分提取与系统聚类—区系划分”的传统村落文化景观区系划分方法。首先，采用从自然环境、空间形态、民居类型、社会文化4种方面解构、选取文化景观因子类型。其次，对因子信息进行数据收集，采用SPSS对数据型因子标准化处理。再次，用SPSS对数据型因子进行主成分因子提取和系统聚类。最后，结合描述性因子定性感观印象，利用ArcGIS划定传统村落文化景观区划。（2）重庆传统村落文化景观可划分为4个区系。运用新方法可将重庆传统村落文化景观划分为西部商贸文化主导型传统村落景观特征区、中部移民文化主导型传统村落景观特征区、东北部防御文化主导型传统村落景观特征区、东南部民族文化交融型传统村落景观特征区4个区系，并总结了区系自然环境、空间形态、民居类型、社会文化等方面特征。

本文以“主成分结合系统聚类”优化区划定量方法，探索更客观、合理、准确的传统村落文化景观特征区划方法并加以验证，是传统村落文化地理研究和区划定量研究的进一步尝试。新方法增加了区划因子携带的信息量和降低了区划因子间权重赋值的主观性。携带的信息量由20%~30%提升至大于80%，增加了“非主导因子”特征显性表达。主成分因子由各因子按SPSS软件据纯粹数理统计关系确定的权重关系组合而得，降低了传统“专家打分法”确定权重值的主观性。在接下来的研究中，针对传统村落文化景观因子在不同区间的迁徙路径、演进机制和影响特征，以及区划结果在宏观、中观、微观的运用等方面都需进一步深化。

图、表来源

文中图1～4均为作者绘制。

文中表1为作者自绘，表2～4为作者基于数据运用spss软件计算导出结果。表5中自然环境第2、3张、村落鸟瞰第1张、街巷空间第1、3张、民居建筑第3张、非物质文化第2、3张等图片来自“中国传统村落档案”，其余图片为作者拍摄。

注释

1）传统区划分析的文化景观因子一般为10～15项，但通常仅选择2～3项“主导因子”开展区划，信息携带率仅约20%～30%。

2）本文着重对“自然村落”研究，各“名录”中属行政村的则选其典型自然村落作为研究对象。

3）传统村落选址受“风水”思想影响，讲求以“负阴抱阳，背山面水”原则顺应和利用自然，山与水便成为村落选址最重要的因素。村落与山水远近判断方法为：选择以耕作半径（文章以农耕型村落为主要研究对象）衡量村落与山水之间远近，以理想、常态、极限步行时间计算二维平面耕作半径，考虑受山地地形影响，在相同时间内实际达到三维耕作半径远小于二维平面耕作半径，故需引入地形位指数、交通条件等对二维耕作半径进行修正，修正后三维实际到达距离在二维平面图上表达的半径值约为300m、600m、900m。本文最终取600m为判定“远、近”临界值，具体计算方法详见参考文献[16]。

4）村落朝向决定着村落视野条件、光照条件和聚落小气候等，是选址定居重要考虑因素之一。重庆因地处西南山地，日照充足、地形多变，村落朝向不同于我国其他地区有一主要朝向，多随形就势，文章根据以山、水、道路等影响因素来划分村落朝向，具体朝向模型图详见参考文献[16]。

5）以区县行政界线为文化区边界是为便于基于区划结果在后续保护、发展和管理工作的现实需求。

6）需注意的是SPSS软件主成分分析得到并不是决策矩阵U的系数uij，而是初始因子载荷fij，二者关系：，j=1，2，…，m。

7）此区中“主城九区”因高度城市化导致大量传统村落消亡，本次研究仅涉及少量样本，无法较好展示其文化景观特征，但为文化区的完整性遂将其划入重庆中部传统村落文化区中。