大運河沿線傳統村落空間分布特征及影響因素

聶延濤，時少華

(1.北京聯合大學 應用科技學院，北京 100012；2.北京聯合大學 旅游學院，北京 100101)

0 引言

中國大運河歷史悠久，由京杭大運河、隋唐大運河、浙東運河三部分構成，全長近3 200 km，開鑿至今已有2 500多年，是中國古代創造的一項偉大工程，是世界上距離最長、規模最大的運河，展現出我國勞動人民的偉大智慧和勇氣，傳承著中華民族的悠久歷史和文明。自2014年中國大運河被列入世界文化遺產名錄以來，運河文化遺產的保護與傳承變得尤為重要。在大運河形成與發展的漫長歷史歲月中，大運河沿線留下了許多蘊含豐富運河文化遺產的傳統村落，這些傳統村落的建造年代比較久遠，具有獨特的運河民俗與傳統文化，且其建筑風貌與環境未有大的變動，是運河文化的重要載體，寄托著當地村民深厚的運河情緣。傳統村落中的運河文化遺產，作為一種特殊遺產，其中所包含的運河文化基因與元素，反映了該地民眾創造、共享、傳承風俗習慣的歷史記憶和文化認同，因此，對傳統村落運河文化的保護至關重要。自2019年國家發布了《長城、大運河、長征國家文化公園建設方案》和《大運河文化保護傳承利用規劃綱要》以來，如何加強對大運河所承載的豐厚優秀傳統文化進行保護、挖掘和闡釋，打造璀璨文化帶、綠色生態帶、繽紛旅游帶，推動大運河沿線區域實現綠色、協調和高質量的發展，成為運河文化保護研究的重要命題。在運河兩岸蘊藏豐富運河文化資源的傳統村落，是運河文化、生態和旅游帶中的重要節點，對其在運河沿線的空間分布特征及影響因素進行研究，對運河文化遺產的保護與利用具有十分重要的理論與現實意義。

1 文獻綜述

關于傳統村落的研究，國內晚于國外，但2012年以來，隨著國家對傳統村落的重視，國內有關傳統村落的研究逐漸增多。研究主要集中在傳統村落的歷史文化與經濟價值、傳統村落的開發與保護、傳統村落的空間分布等方面。就傳統村落的空間分布而言，研究主要集中在全國、省市域和特殊區域等維度，如溫小軍[1]基于ArcGIS平臺對中國傳統村落在全國范圍內的空間分布狀況進行了研究；代亞強等[2]對河南省國家級傳統村落的空間分布特征及影響因素進行了研究。此外還有聚焦于特殊區域的研究，如：余意峰等[3]對長江經濟帶傳統村落的空間分布及其影響因素進行了研究；劉安樂等[4]基于滇黔桂區域層面對傳統村落進行了研究；董艷平等[5]通過研究不同流域中國傳統村落的價值遺存與流域范圍的空間耦合關系，對村落空間分布的流域性特征進行了分析。少數研究針對大運河沿線的歷史遺存演變規律或運河不同河段沿線聚落的空間分布展開了分析，如李永樂等[6]對大運河沿線聚落文化遺產的生成與演變規律進行了研究，張曼等[7]對北京地區的大運河沿線聚落的空間分布特征進行了分析，這些研究主要集中在生態建設、產業結構、旅游發展以及文化遺產等方面。綜上所述，關于傳統村落空間分布特征的研究主要集中在國家、省市或特定行政區域范圍內，關于大運河沿線傳統村落的空間研究僅局限于沿線的局部河段或特定城市，對大運河沿線全局視角下傳統村落的空間分布特征及影響因素的研究較少，因此，本研究主要分析大運河沿線傳統村落的空間分布特征及影響因素，從而促進大運河傳統村落的保護與發展。

2 研究區域、數據來源及研究方法

2.1 研究區域

目前學術界對大運河沿線區域無明確定義，沈碩[8]認為運河沿線的界定應重視城市與運河的緊密關系以及行政區劃的完整性；劉潔君[9]認為運河沿線城市是一個集合概念，是與運河有某種程度聯系的城市的代稱。結合前人對運河沿線城市的定義，本文將大運河沿線區域定義為運河流經并受運河影響的行政區域所構成的地理空間。

本文依據國家文物局確定的大運河十大河段和大運河HGIS大數據與服務平臺中大運河河道的數據信息，確定研究區域為大運河流經的北京與天津各7個區、河北5個地級市、河南9個地級市、山東5個地級市、安徽2個地級市、江蘇8個地級市、浙江5個地級市，一共48個地級行政單元(圖1，表1)。

表1 大運河沿線地(區)級行政區域表Table 1 The Administrative Area along the Grand Canal at Prefectural (District) Level

圖1 大運河沿線區域圖Fig.1 Map of the Area along the Grand Canal

2.2 數據來源及處理

數據來源主要有以下幾部分：①從住房和城鄉建設部官網獲取各市(區)共5個批次的國家級傳統村落名單，共計357個；②根據獲取的村落名單在百度地圖坐標拾取器上獲取傳統村落的坐標數據，并對村落的矢量數據進行糾偏，建立包括村落坐標、高程等信息的屬性數據庫(圖2)；③大運河沿線行政區域圖的原始數據來源于中國基礎地理信息技術系統，并在ArcGIS 10.2平臺上繪制而成，研究區域及傳統村落的DEM高程數據來源于國家地理信息數據云平臺，地貌類型底圖通過中科院資源環境科學數據中心資源環境數據云平臺獲取，運河河道數據來源于大運河HGIS大數據與服務平臺；④各市(區)的人口、GDP、區域面積等社會經濟數據來源于各市(區)統計局官方網站和2019年各市統計年鑒。

圖2 大運河傳統村落分布圖Fig.2 Map of Traditional Villages on the Grand Canal

2.3 研究方法

本文采取地理空間統計分析的多種方法對大運河沿線傳統村落的空間分布進行分析。

2.3.1距離分析法

本文運用ArcGIS中的歐氏距離分析工具測量2個要素之間的直線距離，通過測量傳統村落距大運河河道的距離，獲取二者之間的距離數據并進行分析。

2.3.2核密度估計法

核密度估計法是先假設地理事件可以在空間的任何位置發生，每個地方發生的概率不同，如果一個位置的點多即發生率高，反之則發生率低[10]，用來衡量空間地理要素的集聚程度。公式：

(1)

2.3.3空間自相關分析

空間自相關分析包括全局和局部分析兩部分。

全局空間自相關分析是分析所研究要素在整體空間的分布狀態和模式，本文運用ArcGIS 空間的自相關工具、平均最近鄰工具進行分析。空間自相關工具主要根據要素位置和屬性值使用 Global Moran's I指數表示要素在空間的分布狀態，其值的范圍在-1～1之間，值為正即正相關，值越大相關性越強，反之為負相關，公式：

(2)

平均最近鄰分析可以判斷村落的空間分布類型，有均勻分布、隨機分布、聚集分布。如果平均距離小于理論上隨機分布的平均距離，則認為被分析對象的分布是聚集的，如果平均距離大于假設的隨機分布，則認為分布是分散的[10]。公式：

(3)

其中：ANN是最近鄰比的均值，dij為點i與其最近鄰點j之間的距離，N為村落點的總數，A為研究區域的總面積。

局部空間自相關分析是在研究區域內的某一位置的空間狀態與其鄰近位置的空間狀態的相似程度，用來分析局部區域的空間差異性分布特征。本文主要運用ArcGIS 10.2中的聚類和異常值分析工具、熱點區分析工具對傳統村落的空間特征進行分析并制作專題圖。

3 運河沿線的傳統村落空間分布特征

3.1 運河沿線傳統村落數量分布均衡性特征

根據運河沿線地級行政區劃，整理全國5個批次中國傳統村落數據(表2)，并根據村落數量及密度數據，在ArcGIS 10.2中制作出村落數量分布圖(圖3)和市(區)村落密度圖(圖4)。由圖3、圖4和表2可知，傳統村落分布呈現出明顯的時空不均衡性。整體來看，傳統村落從第一批至第五批數量呈逐批上升的趨勢，說明運河沿線傳統村落的開發保護逐漸得到重視，傳統村落的價值得到體現。從傳統村落的數量來看，杭州數量最多，其次是邯鄲，兩市村落數占總數的26.89%；京津共14個區，除了昌平、順義和西青3個區外，其他區均無傳統村落分布；此外，廊坊、滄州、德州、聊城、徐州、淮北、宿遷、宿州8市也沒有傳統村落分布。從村落分布的密度來看，鶴壁的密度最大，為100.82個/萬km2；淮安分布松散，密度為1個/萬km2；村落密度>30個/萬km2的城市有紹興、杭州、邢臺、邯鄲、安陽、鶴壁。此外，一共有19個市(區)無村落分布。

表2 運河沿線傳統村落分布市(區)際密度表Table 2 Table of Inter-City (District) Density of the Distribution of Traditional Villages along the Canal

圖3 大運河沿線傳統村落數量分布圖Fig.3 The Quantity Distribution of Traditional Villages along the Grand Canal

圖4 大運河沿線傳統村落市(區)分布密度圖Fig.4 Distribution Density of Traditional Villages and Cities (Districts) along the Grand Canal

3.2 運河沿線傳統村落的距離分布

本文采用歐氏距離分析工具測量傳統村落與大運河的直線距離，并繪制出運河沿線區域與運河距離圖(圖5)。村落與運河的距離關系特征如下：

1) 傳統村落與大運河河道的距離在0.053～178.13 km之間，平均距離為54.25 km，距離中值為51.1 km。目前還沒有傳統村落與大運河空間范圍的劃分標準。由表3可知，距大運河兩側20 km內的村落有91個，占村落總數的25.49%，20～60 km的村落有111個，占村落總數的31.09%，60～180 km的村落有155個，占村落總數的43.42%。20 km內的91個傳統村落與大運河的相關性最強，是大運河沿線建設需要重點關注的村落。

2) 傳統村落數量與大運河的距離存在明顯的變化規律。由表3可知，距大運河80 km范圍內的傳統村落數量占73.95%，80 km以外的傳統村落數量明顯變少，這與研究區域內距離大運河較遠的區域面積占比較小有一定關系(如圖5)。從圖6可知，傳統村落數量與距大運河的距離整體上呈負相關關系，在60 km以內的村落數量隨距離增加逐漸減少；60～80 km之間，村落隨距離的增加而增加；超過80 km之后，村落的數量又隨距離的增加而減少。排除距離大運河80 km以外區域占比較少的影響因素外，通過圖5、圖6綜合表明，距離大運河60 km以內，傳統村落具有明顯向大運河河道聚集分布的特征。

表3 傳統村落與大運河之間的距離關系表Table 3 Distance between Traditional Villages and the Grand Canal

圖5 大運河沿線區域與運河距離圖Fig.5 Distance Map of the Area along the Grand Canal and the Canal

圖6 傳統村落數量變化折線圖Fig.6 Polyline of the Quantity of Traditional Villages

3.3 運河沿線傳統村落空間分布差異性特征

3.3.1核密度分析結果

由核密度分析圖可知(圖7)，傳統村落具有明顯的分區集聚特征。傳統村落的核密度低值為0，高值為194.146，密度分布很不均勻，可將大運河沿線分為傳統村落的高集聚、次集聚、低集聚區3個層次。高集聚區為鶴壁、邢臺和邯鄲交界、邯鄲和安陽交界區域；次集聚區為杭州、寧波與紹興交界區域；其他地區為低集聚區。傳統村落整體表現出“局部高集聚，全局大分散”的分布特征。

圖7 傳統村落分布核密度分析圖Fig.7 Analysis of Nuclear Density of Traditional Village Distribution

3.3.2傳統村落空間分布全局自相關分析

傳統村落空間分布的全局自相關分析可以表明村落總體空間分布的差異性特征及分布類型。Moran's I指數的取值范圍是-1～1之間，如果Moran's I指數顯著且為正，表示村落在研究區域內呈現集聚分布，空間差異性較小；Moran's I指數越接近1，表示空間相關性越強；如果Moran's I指數為負，表示村落在研究區域內呈離散分布；Moran's I指數越接近-1，差異性越大[11]。通過ArcGIS軟件的空間自相關和平均最近鄰分析工具(圖8、圖9)對村落分布總體的空間自相關性進行分析。平均最近鄰分析計算結果為：最近鄰比率R=0.359 608，R值<1，z得分為-23.147 851，且z得分小于-2.58，p值=0，p<0.01，表明村落呈空間集聚分布。空間自相關分析的Moran's I指數為0.370 786，z得分為4.745 613，z得分>2.58，p值為0.000 002，且p<0.01。Moran's I指數顯著且為正時，表明傳統村落呈顯著空間正相關的集聚特征，村落總體分布的空間差異性較小。綜合分析，大運河沿線傳統村落整體具有顯著的空間集聚特征。

圖8 平均最近鄰分析圖Fig.8 Average Nearest Neighbor Analysis

圖9 空間自相關分析圖Fig.9 Spatial Autocorrelation Analysis

3.3.3傳統村落空間分布局部空間自相關分析

通過ArcGIS工具對研究區域內的傳統村落進行局部空間自相關分析并制作出聚類異常值和熱點區分析圖。如圖10顯示：邢臺、邯鄲、安陽、鶴壁、杭州、紹興6個城市為高高集聚，即這6個城市的傳統村落數量為高值分布，其周邊傳統村落也為高值分布。其他地區無明顯集聚。如圖11顯示：通過熱點區分析工具對傳統村落進行熱點區分析，以GiZScore得分將運河沿線的傳統村落分布劃分為5種類別的區域，熱點區為邢臺、邯鄲、安陽、鶴壁、濮陽、新鄉、杭州、紹興；次熱點區為聊城、焦作、洛陽、開封、湖州、嘉興、寧波；一般區為衡水、鄭州、濟寧、鎮江、常州、無錫、蘇州；次冷點區為德州、泰安、棗莊、商丘、淮北、宿州、徐州、宿遷、淮安、揚州；冷點區為滄州、廊坊和研究區域內京津的14個區。

圖10 聚類和異常值分析圖Fig.10 Clustering and Outlier Analysis Graph

圖11 熱點區分析圖Fig.11 Hot Spot Analysis Chart

4 運河沿線傳統村落的分布與影響因素

4.1 地形、海拔因素

中國傳統村落是我國農業社會生活方式的活化遺存，地形地貌不同程度地影響著一個地區的生態環境、交通交流和經濟文化等[12]。依據運河沿線的地貌類型圖(圖12)，傳統村落多分布于丘陵、山地。具體來看，村落主要集中于豫冀交界的太行山區及豫西的伏牛山系、山東的丘陵及江南丘陵地帶，在廣大平原零散分布。這種分布特征可能的原因為：丘陵山區地貌復雜，具有特殊的農業生產生活環境，古時相對平原地區的多戰亂，丘陵山區的生存條件更佳；丘陵山區因地形阻隔，交通較為不便，不易受到外界干擾。平原地區交通通暢，易受外界影響從而導致丟掉傳統村落的特征。此外，運河沿線的豫東、魯西南、皖北和蘇北區域，又被稱為黃泛區，傳統村落很少，可能與歷史上多次黃河決堤、洪災肆起有關。

圖12 運河沿線區域地形地貌圖Fig.12 Topography of the Area along the Canal

由傳統村落的高程分布圖(圖13)可見，傳統村落多分布于不同顏色過渡區域。基于村落的高程數據，繪制出傳統村落的高程分布條形圖(圖14)。由圖14可知，隨著海拔升高，傳統村落的數量逐漸減少，但結合傳統村落的高程分布圖來看，200 m以下的低海拔區域占大運河沿線研究區域較大比例，200 m以下村落數量為150個，占總數的42.02%，數量雖多，村落的密度卻不高；該區域的村落多集中于高程顏色變化的區域，結合地形地貌圖可知村落較多分布于海拔200 m以下的臺地丘陵地帶；海拔在200～800 m之間的區域占研究區域的總面積較小，該區域的村落有186個，占村落總數的52.1%，該區域村落的密度更高；海拔高于800 m的區域，村落數量為21個，占村落總數5.88%，該區域面積占比較小，村落數量也很少，說明海拔較高的山區不宜村落選址。大運河沿線傳統村落的數量隨海拔升高而減少，但是在海拔800 m以下的區域，村落的分布密集度與海拔高度具有一定的正相關關系。結合地貌地形圖，出現這種現象的原因為此海拔區域多為丘陵山地，比較適合運河沿線傳統村落的選址及保存發展。

圖14 傳統村落的數量與高程區間統計圖Fig.14 Statistics of the Quantity of Traditional Villages and Elevation Intervals

4.2 坡度、坡向影響

4.2.1坡度影響

坡度是傳統村落選址的重要影響因素之一，并且直接影響著村落的分布和規模。本文將大運河沿線區域的坡度分為6個層次：0°～2°、2°～6°、6°～15°、15°～25°、25°～45°及45°以上。運用ArcGIS工具制作坡度與村落分布圖(圖15)，整理出村落在不同坡度的分布數據(表4)。由表4可知，0°～15°坡度區域中的傳統村落數量最多，占村落總數的74.23%，其中0°～2°和6°～15°坡度地區的村落占比較大，分別為27.17%和29.13%，表明在坡度15°以下的地勢平緩地帶，以及起伏較小的丘陵地帶村落密集，更適合人類居住以及農業生產。坡度在15°以上的區域，隨著坡度增大，傳統村落的數量呈下降趨勢；45°以上的區域只有4個傳統村落，這4個村落均位于安陽林州市的石板巖鎮，位于太行山深處的山石地帶。說明坡度高的區域，不是村落選址的優先原則，坡度越高，越不適合農業生產和生活，且位于高坡度的民居建筑，安全系數也相對較低。

表4 不同坡度下傳統村落數量分布表Table 4 Distribution of the Quantity of Traditional Villages on Different Slopes

圖15 運河沿線區域坡度與傳統村落分布圖Fig.15 Slope and Traditional Village Distribution Map of the Area along the Canal

4.2.2坡向影響

坡向也是人們選擇棲息地的重要影響因素之一，不同坡向對日照量和區域生態產生重要影響。在北半球，根據坡向的日照強度從強至弱分為5個級別，依次為南坡，西南坡、東南坡，東坡、西坡，西北坡、東北坡，北坡。通過ArcGIS 10.2工具對研究區域內傳統村落的坡向進行分析，GIS中的坡向是以度為單位顯示值的(平坡為-1)，顯示的值為此處坡度所面對的方向，即坡向，從正北0°順時針到正北360°，以45°為一個區間共分為8個坡向(表5)。如表5所示，東北坡(6.44%)村落的數量最少，北坡(15.68%)、西北坡(15.13%)、南坡(15.13%)和西南坡(15.41%)的村落數量接近且占比均在15%以上，占比較高；從陰陽坡村落的數量來看，陽坡(90～270°)183個，陰坡(0～90°，270～360°)174個，陽坡的村落數量占比51.26%，陰坡的村落數量占比48.74%，村落在陰陽坡的分布比例相差不大，無明顯的趨陽性。因研究區域包括南北方不同的地區，坡向可能會產生不同的影響，將大運河區域按照淮河線分為南北方兩部分來統計坡向數據，即以淮安為界，淮安(含淮安)以南為南方，淮安以北為北方。結果顯示：北方區域共216個村落，陽坡村落數量為117個，占比54.17%，陰坡數量為99個，占比45.83%；南方區域共141個村落，陽坡村落數量為66個，占比46.81%，陰坡村落數量為75個，占比53.19%。在北方陽坡偏多，南方陰坡偏多，但都沒有明顯的趨陽坡或趨陰坡特征。

表5 坡向區間劃分及村落數量表Table 5 Grade Zone Division and Quantity of Villages

4.3 社會經濟因素

為了排除疫情對社會經濟的影響，選取大運河沿線區域市(區)2019年的經濟和人口數據作為研究數據(表6)，并制作出運河沿線的GDP(國內生產總值)與傳統村落分布圖(圖16)，圖中淺色區域為GDP(總值)低值區，隨著顏色加深，GDP(總值)逐漸升高。如圖16所示，京津下轄區無論人均GDP高低，傳統村落的數量都很少，這可能與京津地區經濟發展及城市化水平較高有關。運河沿線的傳統村落往往距北京和天津城區較近，受城鎮化發展影響而導致村落數量減少。另外，蘇州、杭州、寧波3個行政區域表現出村落數量與經濟發展的雙高正向關聯特征，該特征形成的原因可能與這些區域的文化類型多樣有關，易孕育出具有獨特文化的傳統村落，村民對傳統村落的保護意識較強，對運河的文化認同感強，這3個區域的經濟較發達，同時也比較重視傳統村落的保護與發展。此外，大運河沿線大部分傳統村落數量較多的地區，其地區GDP和人均GDP均相對較低，二者之間呈負向相關關系，原因是這些地區的經濟發展相對落后，交通不發達，傳統村落不易受到經濟與城市化快速發展的影響，一定程度上為傳統村落的保存創造了條件。

圖16 運河沿線傳統村落分布與GDP數值圖Fig.16 Distribution and GDP of Traditional Villages along the Canal

表6 各市(區)人口、GDP與傳統村落數量統計表Table 6 Statistics of Population, GDP and Quantity of Traditional Villages in Each City (District)

4.4 運河自身因素

水資源是人們生產生活不可或缺的條件之一，對于傳統村落的形成和發展也起著重要作用。在中國古代農業社會，河流是人口流動和人類文化傳播的重要通道，使得傳統村落等人類聚落多沿河流營造和發展[13]。大運河聯通了海河、黃河、淮河、長江、錢塘江五大流域，是中國古代極其重要的南北交通要道，運河的開鑿使沿岸的地理和交通環境發生變化，便利的水運促成了商業繁榮，吸引大量人口聚集，并影響沿線傳統村落的分布[14]。大運河的水資源與交通優勢，直接影響了沿線城鎮與村落的形成與發展。通過前文分析村落與大運河的距離分布規律可知，距離河道60 km以內的傳統村落呈現出明顯趨向運河分布的特征，這些村落占總數的一半以上，受大運河的影響較大。歷史上大運河溝通了沿線地區的大小水系，形成了四通八達的交通網，黃河與大運河共同影響著該區域北部的發展，如洛陽、開封、鄭州、商丘等城市的興衰直接受到大運河的影響[15]。傳統村落的形成與發展也直接或間接受到大運河的影響，如：位于焦作市區西南15 km的傳統村落——寨卜昌村的繁榮就得益于古時大運河的水路貿易；開封朱仙鎮作為古代四大名鎮之一，它的繁榮、衰落與大運河的漕運直接相關，如今開封唯一的國家級傳統村落西街村就位于朱仙鎮[16]。江浙區域的歷史文化、城鎮與村落的形成和發展受大運河的影響更為顯著，運河沿線興起過眾多村鎮[17]，如鎮江延陵鎮九里村、辛豐鎮黃墟村、無錫惠山區禮社村、揚州高郵市界首鎮甓湖社區、湖州南潯區和孚鎮荻港村等國家級傳統村落都是運河村落。除國家級傳統村落外，在運河沿線還有許多以運河命名的村落，如濟寧微山縣昭陽街道運河村、濟寧嘉祥縣梁寶寺鎮運河村、揚州邗江區槐泗鎮運河村等。由此可見，大運河水系本身是影響運河沿線傳統村落分布的重要因素。

5 結論與討論

5.1 結論

本文通過ArcGIS 10.2地理分析工具對大運河沿線區域內的5個批次共357個中國傳統村落的空間分布特征與影響因素進行了分析，得出以下結論。

1)運河沿線傳統村落的數量分布具有顯著的時空不均衡性。中國傳統村落數量呈逐批增多的趨勢，村落數量在杭州和邯鄲最多，村落分布密度在鶴壁最大。

2)運河沿線的傳統村落在距離運河河道60 km以內呈趨近運河分布的特征，且該區域內的村落數量占村落總數的56.58%，與大運河的相關性較強。

3)運河沿線的傳統村落呈顯著空間正相關的集聚特征，整體表現出“局部高集聚，全局大分散”的分布特征。村落在鶴壁、邢臺和邯鄲交界、邯鄲和安陽交界區域高集聚，在杭州、寧波與紹興交界區域次集聚，其他區域為低集聚。

4)自然和社會經濟因素共同影響著運河沿線傳統村落的分布。傳統村落多分布在丘陵山地，隨著海拔升高，村落數量逐漸減少；隨著坡度升高，村落數量也減少，而坡向對村落的分布影響較小。傳統村落數量分布與社會經濟發展水平之間的關系較為多元，但二者之間在多數區域呈現出了負相關關系。此外，大運河本身也是影響區域內村落形成與發展的重要因素。

5.2 討論

1)大運河沿線的傳統村落在空間分布上呈現出顯著的不均衡性和村落分布的“跨界現象”，這與溫小軍[1]對國家級傳統村落分布具有“跨界現象”的研究結果一致。即多數村落分布在省市交界處，運河沿線村落主要分布在隋唐運河衛河段流經區域的豫北和冀南交界處以及浙東運河流經區域的蘇州、杭州等市交界處。因此，對于這些運河流經區域傳統村落的保護與運河文化遺產的開發利用，要注重多省市、多區域的協同發展與合作。此外，運河沿線區域在地形、海拔等影響因素方面，與溫小軍[1]的研究結論較為一致，即村落多分布于山地，隨著海拔升高村落數量減少。這說明在地形、海拔影響因素方面，運河沿線國家級傳統村落的分布特征與全國范圍內國家級傳統村落的分布特征并無不同。

2)在傳統村落游憩資源與大運河距離方面，張飛等[18]對運河區域游憩資源的研究表明：游憩資源距離大運河的均值為24.39 km，且向大運河集聚的特征明顯。本文中運河沿線的傳統村落作為重要的文化遺產地與旅游目的地，村落內具有豐富的游憩資源，研究表明：傳統村落(包含游憩資源)距離大運河的均值為54.25 km，且在距大運河60 km內呈向大運河集聚的特征。通過對比發現，運河沿線傳統村落游憩資源的整體分布，較張飛等提出的運河區域游憩資源距離運河更遠，在60 km外沒有表現出向運河集聚的特征，這是因為距離運河較遠的山區地帶有較多傳統村落分布。

3)在坡向影響方面，許建和等[13]對全國傳統村落的研究結果表明，村落在北方具有明顯的趨陽坡特征，南方則不明顯。本研究的結論認為：大運河沿線傳統村落在南北方均沒有表現出明顯的趨陽坡特征，可能與研究區域內多平原、村落多集聚分布于不同走向的山脈丘陵間，進而形成了坡向的多樣性有關。村落選址不僅要考慮光照，還要考慮適合農耕的地形。

4)在社會經濟影響方面，研究表明：運河沿線傳統村落的數量與經濟發展程度在運河沿線多數區域呈負相關關系，僅在江浙地區表現出村落數量與經濟發展程度的雙高正相關現象，這與許建和等[13]對全國區域內傳統村落受社會經濟影響的研究結論一致。無論在全國區域還是在大運河沿線區域，經濟的發展對傳統村落已經產生了某種程度的不利影響，從江浙傳統村落數量與經濟的正向相關關系來看，經濟發展對傳統村落具有兩面性作用。因此，大運河傳統村落作為珍貴的大運河區域文化遺產，要實現自身的保護與發展，需要發揮區域經濟對傳統村落的正向促進作用，加大對傳統村落的資金、管理等的投入力度，實現經濟發展與傳統村落保護的正向關聯。

上述研究分析了運河沿線傳統村落的空間分布特征及其影響因素，后繼研究還需要對運河沿線傳統村落的時空分布與演化特征展開分析，并研究時空演化分布特征的形成機理，同時構建運河時空分布的影響因素計量模型，進一步探討各因素對傳統村落分布特征的影響程度，這也對大運河傳統村落文化遺產的保護與活化利用具有重要的意義。