傳統村落空間分布下的多尺度特征及影響因素分析
——以廣東省263個傳統村落為例

陳 斌, 徐尚昭, 周陽陽, 王宏志, 楊頂田, 葉永欽

(1.核工業二九〇研究所, 廣東省環境保護核輻射追蹤研究重點實驗室, 廣東 韶關 512029 ;2.廣東省放射性生態環境保護工程技術研究中心, 廣東 韶關 512029; 3.華中師范大學城市與環境科學學院, 武漢 430079; 4.中國科學院 南海海洋研究所, 廣東省海洋遙感重點實驗室, 廣州 510301)

傳統村落又名“古村落”，它是指村落歷史較為久遠，發展完善且保存較為完整的村莊聚落。傳統村落作為傳統文化的重要組成部分，也是農耕時期物質文明的重要見證，不僅具有一定的歷史文化價值，還具有重要科學研究和社會經濟價值[1]。但伴隨著城市化、工業化和信息化的快速發展，傳統村落保護與發展正遭受到現代文明的巨大沖擊，同時加上我國城鄉二元結構體制的長期影響，呈現出城市建成區不斷向周邊擴張，傳統村落布局呈現節節退守狀態，導致傳統村落數量正在逐漸銳減，傳統村落與古老文明的傳承與發展正面臨巨大挑戰[2]。

當前，學者開展區域性及全國性的傳統村落研究并不少見。如，康璟瑤等[1]分析了中國傳統村落空間布局，探討傳統村落分布與地形、人口以及經濟交通格局之間的關系；李伯華等[3]基于CAS理論，對張谷英村傳統村落人居環境演化特征進行了分析；吳吉林等[4]運用參與式農村評估(PRA)及多元線性回歸分析方法，對張家界市4個中國傳統村落農戶適應類型、適應驅動因子和適應機制進行了系統分析；孫瑩等[5]以梅州市客家傳統村落為研究對象，借助GIS空間分析方法，對唐宋及明清時期的傳統村落空間布局演變特征進行了深入探討；盧松等[6]以徽州地區119個國家級傳統村落為研究對象，采用3S空間分析方法，從時空尺度上揭示了徽州傳統村落的分布特征，并對其時空分布特征的影響因素進行了分析。從研究方法上來看，現有研究多以空間自相關模型及GIS地統計分析方法為主[7-8]；從研究尺度上來看，現有研究多集中在單一省域、市域或縣域尺度上傳統村落空間分析研究為主[9-12]；從研究內容上來看，多以傳統村落旅游文化[13-14]、人居環境[15]、生態價值[16]以及傳統村落景觀[17-18]為主，而結合多源自然和社會經濟數據，對客家文化發源地廣東省傳統村落開展多尺度、交叉性研究尚較缺乏。

十九大指出：鄉村振興就是要改變農村基礎差、底子薄的落后局面。同時在《鄉村振興戰略規劃(2018—2022年)》中也明確指出，要加大對傳統村落的保護力度[19-21]?；谏鲜龇治觯狙芯窟x取廣東省5個批次共計263個傳統村落以及自然和社會經濟等指標數據，借助ArcGIS等空間分析軟件，使用全局自相關模型和地統計空間分析方法，對廣東省傳統村落空間分布的多尺度特征進行深入分析，并進一步揭示了傳統村落空間布局的影響因素，以期能為廣東省傳統村落保護和鄉村振興發展供科學依據和理論參考。

1 研究區概況

廣東省(209°13′—25°31′N，109°39′—117°19′E)位于我國南部，南嶺以南，南海之濱。東臨福建、西接廣西、南連南海、北通江西，地勢整體呈現“北高南低”的分布態勢，地貌類型以平原為主，山地、丘陵交錯分布。廣東省地處東亞季風區，是亞熱帶和熱帶氣候的過渡區，也是全國光、熱和水資源組合良好地區之一。全年平均氣溫在20～25℃，年均降水量1 400～2 500 mm，降水量整體呈現“南高北低”分布趨勢。轄區內河網水系發達，主要分布有珠江、西江、東江、北江以及韓江等水系。廣東省作為全國重要的稀有金屬和有色金屬之鄉，轄區內已發現礦產116種，其中高嶺土、泥炭土等礦產儲量位居全國第一。先秦時期，南越族人就曾經生活在這片土地上，這里也是中國歷史上農業發展較早的地區之一。廣東省歷史悠久，文化底蘊深厚，《國語楚語上》曾有“撫征南海”的記載，表明當時嶺南與楚國軍事和政治聯系密切[22]。廣東省內主要分布有廣府、客家和潮汕3個民系，傳統村落數量較多，截至到2018年12月國家住房和城鄉建設部網站發布《關于第五批擬列入中國傳統村落名錄的村落基本情況公示》顯示，廣東省5個批次共計263個傳統村落入選，現有傳統村落數量排名全國第十一位。作為中國的南大門，改革開放的排頭兵，快速發展的城市化給廣東省傳統村落保護帶來了巨大挑戰，因此傳統村落保護工作迫在眉睫。

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源

廣東省傳統村落數據來源于中國傳統村落網(http:∥www.chuantongcunluo.com/)獲取經住建部等部門審核認定的傳統村落名錄。本研究收集的傳統村落數據共計五批，其中第一批40個、第二批51個、第三批35個、第四批34個和第五批103個，共計263個。通過百度地圖數據提取方法獲得傳統村落地理坐標，然后借助ArcGIS轉為SHP格式矢量數據。研究區路網及河流數據集均來源于中科院資源環境科學數據中心(https:∥www.resdc.cn/)，各市區社會經濟數據來源于《廣東統計年鑒2020》。DEM數字數據來源地理空間數據云平臺(http:∥www.gscloud.cn/)，空間分辨率為90 m。

2.2 研究方法

2.2.1 最鄰近指數 最鄰近指數是一種表征地理實體要素在空間上距離遠近的量化指標，它可以直觀反映空間實體點狀要素在空間上的分布特征[23]。本研究采用實際最鄰近距離與理論最鄰近距離(即隨機分布時的理論值)的比值來表征傳統村落在空間上的鄰近關系，具體計算公式如下：

(1)

式中:R表示最鄰近指數;r1為傳統村落的實際平均最鄰近距離;rE為理論平均最鄰近距離;D為點密度,即區域單位面積的傳統村落數量。當R>1時,表示傳統村落在空間上服從均勻分布;R<1表示傳統村落在空間上呈現集聚分布狀態;R= 1,表明傳統村落在空間上服從隨機分布。

2.2.2 核密度估計法 核密度估計(Kernel Density Estmation，KDE)是一種估算概率密度函數的非參數化方法。實際應用中用來表示在一定范圍內，地理實體要素在空間上發生的頻率，即距離地理實體要素越近的位置，它向外擴張的密度值越大，每個地理實體要素可以看成是一個個事件，距離地理實體事件發生次數越多的區域，各實體要素間的關聯性就越強[24]。計算公式如下：

(2)

式中:fn(x)為核密度函數的估計值；n為帶寬，即以x為原點實體要素在空間上延展的寬度；h的取值會影響到圖形的光滑程度；k為核權重函數；x-xi是密度估值點x到xi之間的距離。

2.2.3 Moran′sI指數 Moran′sI指數是地理實體要素在空間上關聯性程度大小的量化指標，即相鄰地理實體要素在空間屬性單位上的同質性和異質性大小[25]。Moran′sI指數大小通常介于-1～1，當Moran′sI指數大于0時，表示相鄰地理實體要素在空間上變化趨勢一致，值越大表示關聯性越強，反之關聯性越弱，同時Moran′sI指數也常用來表示研區域不同空間實體單元之間的異質性差異。

3 結果與分析

3.1 空間分布類型

廣東省傳統村落在空間上的集聚程度存在較大差異，研究采用ArcGIS空間平均最近鄰距離分析工具計算傳統村落鄰近指數。實際最鄰近距離r1為10.02，理論最鄰近距離rE為17.05，最近鄰指數R=0.58<1，由此可以認定廣東省傳統村落在空間分布上呈現出集聚狀態。

3.2 空間分布密度

為進一步揭示傳統村落在空間上的集聚關系，研究采用核密度插值方法對廣東省傳統村落進行分析(圖1)。整體來看，廣東省傳統村落在空間分布上呈現出不均衡性，粵東北、粵西北和以佛山為核心的中部地區傳統村落數量較多，形成以梅州、佛山和清遠為核心的三大高密度聚集區。粵東北梅州地處閩、粵、贛三省交界處，整體地勢呈現北高南低，是全國著名的僑鄉，同時也是客家人較為集中的聚居地之一，被譽為“世界客都”，因此轄區內傳統村落保留遺存較好。佛山市是中國著名的龍舟龍獅文化名城，是粵劇發源地，也是嶺南文化分支廣府文化發源地和興盛地之一。因此傳統村落保留遺存數量較多?；浳鞅鼻暹h市是廣東省少數民族人口主要聚居區，也是省內世居少數民族人口最多的地級市，因此該區域傳統村落數量保存較多?？傮w來看，傳統村落在少數民族聚集區以及多民族文化交融區域受到外界影響較小，從而更容易保留和遺存下來。

圖1 廣東省傳統村落核密度分布

3.3 區域分布差異

3.3.1 市域分布特征 廣東省傳統村落在空間分布上呈現出較大的差異性(圖2)，從市域尺度上來看，清遠市、河源市、佛山市和梅州市占據著數量50%以上的傳統村落，其中梅州市傳統村落數量最多，達到了78個，占比29.66%，其次為清遠和佛山市，分別為31個、22個。至今仍然保留有10個以上的傳統村落的有梅州市、清遠市、河源市、佛山市、廣州市、惠州市、江門市、韶關市、汕頭、肇慶和湛江等11個市。深圳市、陽江和茂名保留下傳統村落數量較少，均僅有1個，這與地區開發程度和傳統村落保護力度存在著一定關聯性。

圖2 廣東省傳統村落市區分布

3.3.2 地理區域分布特征 廣東省傳統村落在空間上分布呈現較大的差異性，整體以佛山—梅州分布較多?；浳骱突洷狈植驾^少?；洊|和佛山為核心地區傳統村落保留數量較多，其中粵東北梅州市傳統村落數量最多，達到了78個，占比為29.66%。其次為粵西北清遠市和以佛山為中心的粵中地區，傳統村落數量分別為31個、22個，占比為11.79%，8.37%。由此可見，以上地區多是僑胞之鄉或者少數民族集聚區，故而傳統村落保留遺存數量較多。全省傳統村落數量保留遺存多于10個的市有11個，傳統村落數量占全省的87.83%。深圳市、陽江市和茂名市傳統村落數量最少，均僅有1個，深圳作為國家經濟特區，受到城市化進程沖擊影響較大，而陽江和茂名市地勢相對平坦，交通便利度高，受外界人文及社會經濟活動擾動影響較大，因而傳統村落發育和遺存數量較少。

3.4 傳統村落空間分布影響因素

3.4.1 自然環境

(1) 地形地貌 。不論是原始社會還是21世紀今天，我國地勢的三級階梯特征對傳統文明發展影響深遠。在山區由于自然地理要素的垂直地帶性規律，容易形成以農牧文化為主的耕養方式，而在平原地區，農耕文明發展較早，經濟發展水平較高。而粵北和粵東等地區因山地分布較多(圖3)，農業文明發展較為緩慢，受外界人類活動擾動影響較小。而大灣區及周邊城市地勢相對平坦，城市化發展迅速，區域內傳統村落受到城市化等現代文明沖擊影響較大，導致這些地區傳統村落遺存數量較少。

表1 廣東省傳統村落在各省轄市的分布

圖3 廣東省傳統村落在不同地形上的分布

(2) 海拔高程。由于自然地理要素的垂直地帶性規律，海拔高程對早期人類文明影響深刻，隨著海拔高程變化，地理實體要素在空間上也呈現出較大差異性。本研究通過ArcGIS聚類和異常值分析工具對廣東省傳統村落進行空間自相關分析，得到Moran′ sI指數大小為0.334 7大于0，表明廣東省傳統村落聚類程度與海拔高程之間空間正關聯性增強。地形與傳統村落的高—高聚類區要分布在梅州市、清遠市和韶關市；低—低聚類區要分布佛山、揭陽、汕頭、江門市和中山市。而其他類型幾乎覆蓋整個轄區，一定程度上反映出傳統村落在空間分布上具有復雜性和多樣性(圖4)。

(3)河網鄰近分析。水源地要素對于人類歷史文明發展影響深刻，歷史上四大文明古國都發育在大江大河流域附近。傳統村落作為古代文明的重要組成部分，不可避免受到河網水系發育條件的影響。為更加直觀反映出水源要素對傳統村落分布的影響規律，將廣東省263個傳統村落與轄區內河網進行鄰近分析(圖5)。研究發現：廣東省傳統村落中有74個村落與最近河流距離不超過5 km，其中佛山市高明區更合鎮新圩社區朗錦村距最近的河流僅5.67 m。由于廣東省地勢整體呈現“北高南低”的分布特征，粵北及粵東的傳統村落整體距離最近的河網較遠，而中部地區總體距離最近河網距離較近?？梢姡泳W對于傳統村落選址和保存具有較強的引導作用，但河網水系并不都會對傳統村落保留遺存產生積極效應，如：梅州市傳統村落保留遺存數量最多，而距離河流最遠的村也位于梅州市豐順縣黃金鎮清溪村，距離最近的河網距離達到了36.33 km，因此河網發育有可能對傳統村落傳承產生一定的負面效應。

圖4 廣東省傳統村落海拔高程LISA圖

圖5 廣東省傳統村落與河流距離

3.4.2 社會經濟

(1) 交通便利程度。交通對于社會經濟發展起著重要的拉動和支撐作用，交通便利程度也已經成為城市發展潛力的重要衡量指標。尤其在現代社會，交通對城市經濟的引導作用已逐步凸顯。為進一步揭示傳統村落與交通便利度之間的定量化關系，本研究選取廣東省轄區范圍內公路網數據和傳統村落之間進行空間疊加分析(圖6)。研究表明：廣東省公路網整體呈現以廣州市為核心的交通樞紐圈，汕頭、佛山、湛江、清遠等城市交通路網附近保存數量較多的傳統村落，距離公路網距離較遠的梅州市、韶關市傳統村落保留遺存較多。由此可見，交通因素對傳統村落的影響具有復雜性和多樣性，但整體表現為交通條件落后地區，受外界文化沖擊影響較小，傳統村落保留遺存數量較多。

圖6 廣東省傳統村落與主要公路分布

(2) 經濟發展水平。為進一步揭示地區生產總值與傳統村落遺存數量的關聯性，研究選取廣東省2020年統計年鑒地區生產總值數據進行定性分析(圖7)。經濟排名前三的是深圳、廣州和佛山，GDP分別達到了26 927.09億元、23 628.59億元和10 751.02億元，然而傳統村落數量除了深圳為1個，其余2個城市傳統村落數量均超過10個，這與深圳作為國家經濟特區，城市開發強度大小有著一定程度的關聯性。GDP排名后三位的汕尾、河源和云浮市，傳統村落數量分別為2個、15個和3個(圖8)?？梢妭鹘y村落與地區生產總值之間存在著復雜的關聯性，它不僅與地區已發育的傳統村落基數有關，同時也與交通、河網密度等指標要素有關，經濟基礎是建立在一定的上層建筑之上，所以地區生產總值能夠在一定程度上間接反映出經濟發展水平，從而影響地區傳統村落保存和發展。地方政府主管部門應該在發展經濟的同時加大對傳統村落的保護力度，讓傳統村落和傳統文明更好的傳承和發揚。

圖7 廣東省傳統村落數量與地區生產總值分布

圖8 廣東省傳統村落數量與地區生產總值柱狀

4 討論與結論

4.1 討 論

廣東省傳統村落在空間分布上呈現出較大不均衡性，整體呈現出以粵東北梅州市、粵西北清遠市和中部佛山為核心的高密度聚集區。從省域尺度上來看，廣東省傳統村落在空間上整體呈現出“東北—中部高”的分布態勢；從市域尺度上來看，廣東省傳統村落主要形成以梅州市和佛山市為核心的高密度區；從自然和經濟條件上來看，除了地形、海拔外，河網發育程度與也傳統村落分布之間存在較大關聯性。

本研究基于廣東省263個傳統村落數據、市級行政區劃數據、公路網、河網以及社會經濟等多指標數據，對廣東省傳統村落分布特征進行多尺度分析，并進一步揭示了傳統村落空間分異的自然和社會經濟影響因素，從而能有效指導地方政府主管部門及時出臺傳統村落相關保護政策，為傳統村落保護和鄉村振興發展提供政策保障。但不可否認，傳統村落空間時空差異不僅受傳統村落基數影響，還會受到來自地方文化、社會經濟要素以及政策等多重因素影響，如何對研究區傳統村落開展多時期分段研究，揭示傳統村落空間分異背后深層次自然和社會經濟影響因素，將是今后傳統村落研究的重要方向。

4.2 結 論

(1) 地形海拔差異形成不同的地理生存環境，而地理環境差異性又會影響傳統村落及文化的形成與發展。研究發現廣東省地形與傳統村落高—高聚類區主要分布在梅州市、清遠市和韶關市；低—低聚類區主要分布佛山、揭陽、汕頭、江門市和中山市。而其他類型幾乎覆蓋整個轄區，一定程度上反映出傳統村落在空間分布上具有復雜性和多樣性。

(2) 自古靠近大河流域周邊容易形成沖積平原，土地肥沃易于耕作和灌溉。廣東省傳統村落中有74個村落與最近河流距離不超過5 km，距離河流最遠的村也位于梅州市豐順縣黃金鎮清溪村，距離最近的河網距離達到了36.33 km，表明河網對于傳統村落選址和保存具有較強的引導作用。

(3) 廣東省公路網整體呈現以廣州市為核心的交通樞紐圈，汕頭、佛山、湛江、清遠等城市交通路網附近保存數量較多的傳統村落，距離公路網距離較遠的梅州市、韶關市傳統村落保留遺存較多。交通因素對傳統村落的影響具有復雜性和多樣性，但整體交通條件落后地區，受外界文化及人類活動擾動較小，人地關系穩定，因而傳統村落保留遺存數量較多。

(4) 地區生產總值能夠在一定程度上間接反映出經濟發展水平，從而影響地區傳統村落保存和發展。整體來看，廣東省傳統村落保留遺存數量較多的地區多為欠發達地區，如韶關市、清遠市等，這些地區交通發展和信息流通較為緩慢，城市化程度遠低于發達地區，受到外界影響較小，人地關系較為穩定。政府主管部門在發展經濟的同時更要加大對傳統村落的保護力度，讓傳統村落和傳統文明得到更好的保護和傳承。