江蘇省傳統(tǒng)村落空間分布格局及可達性研究

陳勇健，范路平

（1. 江蘇省城市規(guī)劃設(shè)計研究院有限公司，江蘇 南京 210000；2. 四川省城鄉(xiāng)建設(shè)研究院，四川 成都 610000）

目前，就傳統(tǒng)村落的價值優(yōu)勢評價研究已取得一定進展，但現(xiàn)有研究多選擇典型村落為具體對象，針對全域范圍內(nèi)所有村落的綜合性研究偏少，同時較少從整體性角度出發(fā)，全面分析片區(qū)內(nèi)各傳統(tǒng)村落在空間上的分布集聚優(yōu)勢、交通可達性發(fā)展?jié)摿Α３艘酝猓鄶?shù)研究大量采用問卷分析、現(xiàn)場實勘等調(diào)查手段，基于大數(shù)據(jù)平臺全面挖掘數(shù)據(jù)進行可視化分析的研究成果相對缺乏。

基于此，本次研究將以傳統(tǒng)村落保護發(fā)展工作尤為迫切的江蘇省為集中研究區(qū)域，通過百度API獲取全省的傳統(tǒng)村落作為具體研究對象。并在此基礎(chǔ)上，基于ArcGIS平臺全面分析市域和區(qū)縣2個尺度下傳統(tǒng)村落分布的空間基尼系數(shù)、冷熱點、可達性，以科學(xué)識別全省傳統(tǒng)村落的空間分布集聚區(qū)位優(yōu)勢、交通可達性發(fā)展?jié)摿ΓC合把握各傳統(tǒng)村落的區(qū)域發(fā)展價值，進而為全省傳統(tǒng)村落保護開發(fā)時序安排、體系結(jié)構(gòu)確定提供現(xiàn)實指引。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

江蘇省位于中國大陸東部、沿海地區(qū)中部，是長三角地區(qū)的重要組成部分，東鄰黃海，東南接上海市和浙江省，西鄰安徽省，北連山東省，全境位于30°45'～35°08'N、116°21'～121°56'E 之間，全省土地面積為10.32 萬km2。江蘇省有平原、丘陵和山地3種地貌類型，其中，平原地區(qū)比例最大，占據(jù)全省面積的86.89%，丘陵和山地面積占比分別為11.54%和1.57%。江蘇省內(nèi)水網(wǎng)縱橫、河渠稠密，長江橫穿東西而過，京杭大運河縱貫?zāi)媳倍校涓髦Я鞲清e綜復(fù)雜，此外，中國五大淡水湖中的太湖和洪澤湖也均位于江蘇省內(nèi)。適宜的地形和充沛的水源孕育出江蘇省歷史悠久的農(nóng)耕文化，也塑造了數(shù)量眾多的傳統(tǒng)村落，先后有33 個村落被列入中國傳統(tǒng)村落名錄，其中12 個入選中國歷史文化名村，隨著國家級和省級第5 批傳統(tǒng)村落名單的公布，江蘇省省級以上傳統(tǒng)村落數(shù)量已達到472個。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文研究的傳統(tǒng)村落樣本數(shù)據(jù)，為中國住房城鄉(xiāng)建設(shè)部、文化部、財政部聯(lián)合公布的5 批共33 個江蘇省國家級傳統(tǒng)村落，以及江蘇省住房城鄉(xiāng)建設(shè)廳公布的5 批共439 個省級傳統(tǒng)村落。借助百度底圖API 坐標拾取功能，確定江蘇省472 個傳統(tǒng)村落的地理坐標，并以ArcGIS10.5 為技術(shù)平臺，以1∶250 萬的江蘇省行政區(qū)劃界限為底圖，構(gòu)建江蘇省傳統(tǒng)村落空間屬性數(shù)據(jù)庫，最終繪制得到江蘇省傳統(tǒng)村落空間分布圖。

2 研究方法

2.1 空間分布格局研究

2.1.1 空間基尼系數(shù)

空間基尼系數(shù)經(jīng)常用于衡量區(qū)域范圍內(nèi)地理要素空間分布的離散程度[1-2]，本文利用基尼系數(shù)研究江蘇省傳統(tǒng)村落在城市和區(qū)縣2 種尺度下的空間布局均衡程度。空間基尼系數(shù)的公式為[3]：

式中，Pi為第i個在區(qū)域范圍內(nèi)傳統(tǒng)村落數(shù)占全省傳統(tǒng)村落總數(shù)的比重；N為區(qū)域總量。基尼系數(shù)的取值在0～1 之間，數(shù)值越大，表明江蘇省傳統(tǒng)村落空間分布的集中度越高，均衡性越低，反之則相反。

2.1.3 冷熱點分析

Getis-Ord指數(shù)可用于局部空間相關(guān)性分析，識別區(qū)域空間范圍內(nèi)的高值簇區(qū)(熱點區(qū))和低值簇區(qū)(冷點區(qū))，其表達式為[4]：

式中，n為研究區(qū)域的單元數(shù)量；d為距離；為基于距離d范圍內(nèi)的空間相鄰權(quán)重矩陣；Xj為j區(qū)域的觀測值；Gi(d)標準化處理為：

式中，E(Gi)和VAR(Gi)分別為Gi(d)的數(shù)學(xué)期望值和變異系數(shù)。若Z(Gi)顯著且為正值，則表明區(qū)域i是高值集聚區(qū)，即熱點區(qū)；反之，若Z(Gi)顯著且為負值，則表明區(qū)域i是低值集聚區(qū)，即冷點區(qū)。本文利用ArcGIS10.5 對江蘇省傳統(tǒng)村落在城市和區(qū)縣2 種尺度下的密度分別進行冷熱點分析，進一步了解江蘇省傳統(tǒng)村落的空間分布格局。

2.2 可達性研究

2.2.1 可達性測度

對于鄉(xiāng)村而言，無論是游客前往村莊游玩，或是村民進城尋求服務(wù)，村落所處地區(qū)的行政中心應(yīng)當是其最主要的客源地或目的地[5]。因此，本文將從江蘇省城市級行政中心和區(qū)縣級行政中心2 個尺度出發(fā)，研究位于其內(nèi)部的傳統(tǒng)村落整體可達性水平。此外，為了避免因道路數(shù)據(jù)更新不及時而導(dǎo)致所構(gòu)建的交通網(wǎng)絡(luò)模型存在誤差的情況，本文放棄了傳統(tǒng)基于路網(wǎng)可達性的研究方法，采用百度地圖實時獲取各傳統(tǒng)村落到達其所處地區(qū)城市和區(qū)縣級行政中心的最短時間[6]，并依據(jù)最短時間進行可達性分級，計算不同區(qū)域同一等級可達性的傳統(tǒng)村落數(shù)量，從而更加準確且科學(xué)地測算出不同行政單元的可達性水平。

2.2.2 可達性空間自相關(guān)分析

基于計算出的城市和區(qū)縣2 個尺度下江蘇省傳統(tǒng)村落可達性，本文首先運用全局空間自相關(guān)指數(shù)（Global Moran’s I），判斷傳統(tǒng)村落可達性在空間上是否存在聚集性。I取值范圍為[-1，1] ，當I<0，表明可達性在區(qū)域空間內(nèi)具有顯著的空間差異性；當I=0，表明可達性隨機分布，與區(qū)域不具備相關(guān)性；當I>0，表明高可達性或低可達性區(qū)域在空間內(nèi)具有顯著集聚性。其表達式為[7]：

式中，n為不同尺度下行政單元的個數(shù)；xi為行政單元i的可達性水平；Wij為空間權(quán)重系數(shù)矩陣，表示2個行政單元空間鄰近關(guān)系。

之后，由于全局空間自相關(guān)只可測算要素是否存在集聚特征，但無法表達發(fā)生集聚或離散的具體空間位置，因此，本文進一步運用局部空間自相關(guān)（Local Moran’s I）的方法，揭示各行政單元與其鄰近空間單元之間在傳統(tǒng)村落可達性方面的相似性或相異性，其表達式為：

3 江蘇省傳統(tǒng)村落空間分布格局

3.1 空間分布的集中度

利用公式（1），計算得到城市尺度上江蘇省傳統(tǒng)村落的空間基尼系數(shù)為0.926，數(shù)值接近1，表明江蘇省傳統(tǒng)村落在城市層面的空間分布集中度高。由圖1可知，蘇南和蘇中地區(qū)是傳統(tǒng)村落集中分布的主要區(qū)域，在江蘇省13個地級市中，傳統(tǒng)村落分布密度位于第一梯隊的有鎮(zhèn)江、揚州和蘇州，三市傳統(tǒng)村落密度分別為0.0104、0.01和0.0098；無錫、南京兩市傳統(tǒng)村落密度略低，分別為0.0092 和0.0086，位于第二梯隊；第三梯隊的城市為泰州和常州，密度為0.0078和0.0071；從第四梯隊開始，傳統(tǒng)村落分布密度出現(xiàn)斷崖式下跌，徐州市僅為0.0028，而其余5市則均低于0.002，可見江蘇省傳統(tǒng)村落分布具備高度集中特征及顯著的空間差異。

圖1 城市和區(qū)縣尺度的江蘇省傳統(tǒng)村落密度分布

區(qū)縣尺度上江蘇省傳統(tǒng)村落的空間基尼系數(shù)為0.848，同樣接近于1，表明江蘇省傳統(tǒng)村落在區(qū)縣層面的空間分布依然具有高集中度的特征，整體格局也與城市尺度較為相似。由圖2可知，江蘇省96個區(qū)縣中，常州市天寧區(qū)傳統(tǒng)村落密度最大，為0.0195，其他位于第一梯隊的區(qū)縣還有南京市浦口區(qū)、蘇州市昆山市、吳中區(qū)、泰州市海陵區(qū)、姜堰區(qū)、無錫市錫山區(qū)和鎮(zhèn)江市丹陽市，其密度均高于0.015；位于第二梯隊的區(qū)縣有12個，傳統(tǒng)村落密度在0.0094～0.0143之間；位于第三梯隊的區(qū)縣有12個，傳統(tǒng)村落密度在0.0062～0.009 之間。前三梯隊區(qū)縣數(shù)量之和為32 個，僅占全省總量的1/3，這同樣詮釋了江蘇省傳統(tǒng)村落空間基尼系數(shù)較高的原因。

圖2 城市和區(qū)縣尺度的江蘇省傳統(tǒng)村落可達性空間分布

3.2 空間分布的集聚性

運用ArcGIS10.5的熱點分析工具計算Getis-Ord值，采用自然斷裂點法將江蘇省傳統(tǒng)村落集聚類型由低到高依次劃分為冷點區(qū)、次冷點區(qū)、過渡區(qū)、次熱點區(qū)和熱點區(qū)5 類。結(jié)果表明，在城市尺度下，蘇南地區(qū)為主要的熱值分布區(qū)域，其中，常州、鎮(zhèn)江為熱點區(qū)，無錫和南京為次熱點區(qū)；蘇北地區(qū)為主要的冷值分布區(qū)域，其中，宿遷為冷點區(qū)，連云港為次冷點區(qū)；徐州、揚州、南通、淮安、鹽城、泰州和蘇州7 市屬于冷熱點之間的過渡區(qū)。整體而言，冷點區(qū)和次冷點區(qū)、熱點區(qū)和次熱點區(qū)均集中分布，2 個極值區(qū)域在空間上呈現(xiàn)明顯的南北差異化分布，整體形成“南熱北冷”的空間格局，而二者之間則形成大面積過渡區(qū)。由此可見，江蘇省傳統(tǒng)村落在空間分布上具有明顯的地域異質(zhì)性和鄰近區(qū)域相關(guān)性特征，經(jīng)濟水平、自然環(huán)境和人文環(huán)境等條件造成了蘇南和蘇北地區(qū)發(fā)展上的不平衡，也進一步促成了兩地區(qū)傳統(tǒng)村落在形成、保護和延續(xù)方面的差異化格局。

區(qū)縣尺度下，熱點區(qū)和冷點區(qū)的空間分布集中程度與城市尺度存在較大區(qū)別，空間分布呈現(xiàn)“小熱大冷”的格局，即熱值區(qū)主要分布在以蘇中的揚州、泰州及蘇南的常州、鎮(zhèn)江和無錫為主的區(qū)縣，而其他大部分區(qū)縣均處于冷值區(qū)內(nèi)，表明江蘇省傳統(tǒng)村落的分布密度在區(qū)縣層面整體差異并不大。其中，熱點區(qū)有4 處集聚，分別為揚州江都區(qū)—泰州高港區(qū)—泰州泰興市、鎮(zhèn)江京口區(qū)、常州鐘樓區(qū)—常州天寧區(qū)、無錫濱湖區(qū)；次熱點區(qū)圍繞4 個熱點區(qū)形成分布，分別為揚州的廣陵區(qū)、泰州的海陵區(qū)、姜堰區(qū)、靖江市、鎮(zhèn)江的揚中市、丹陽市、常州的新北區(qū)和無錫的惠山區(qū)、梁溪區(qū)；過渡區(qū)呈東西橫向分布，分別為南京的溧水區(qū)，常州的金壇區(qū)、武進區(qū)，無錫的江陰市、新吳區(qū)和蘇州的姑蘇區(qū)；冷點區(qū)在北部形成一處集聚，為淮安漣水縣—鹽城響水縣。

4 江蘇省傳統(tǒng)村落可達性測度及評價

4.1 可達性的空間分布格局

根據(jù)測算結(jié)果，基于自然間斷點分級法，將江蘇省各市傳統(tǒng)村落城市尺度下的可達性分為5個等級：最好（16～43min）、較好（44～61min）、一般（62～82min）、較差（83～115 min）和最差（116～167 min），并統(tǒng)計每個城市可達性在較好水平以上的傳統(tǒng)村落數(shù)量（圖2）。總體而言，與前文空間分布格局南北差異較大的情況相似，江蘇省各市傳統(tǒng)村落可達性的區(qū)別依然存在于南北方向上，大致呈“南高北低”的格局，蘇南地區(qū)的傳統(tǒng)村落普遍具備較高可達性，而蘇北地區(qū)則相對較低。這主要是由于蘇南城市經(jīng)濟發(fā)展水平較好，城市投入基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的資金更多、力度更大，而蘇北城市相對落后，自然環(huán)境也不如蘇南地區(qū)優(yōu)越，致使其交通設(shè)施建設(shè)水平相對較低，傳統(tǒng)村落的整體可達性也因此低于蘇南城市。從各市可達性水平來看，蘇州市擁有較好可達能力的傳統(tǒng)村落數(shù)量最多，因此城市整體可達性也最好；泰州、鎮(zhèn)江和南京3 市的可達性較好；揚州、常州和無錫3 市的可達性一般；徐州、連云港、鹽城和南通4 市的可達性較差；宿遷和淮安2市的可達性最差。

同樣，將江蘇省各市傳統(tǒng)村落區(qū)縣尺度下的可達性也分為5個等級：最好（7～24 min）、較好（25～35 min）、一般（36～45 min）、較差（46～56 min）和最差（57～82 min），并依據(jù)較好可達性水平的傳統(tǒng)村落數(shù)量進行區(qū)縣可達性級別劃分。總體而言，區(qū)縣尺度的可達性格局與城市尺度類似，可達性最好的區(qū)縣主要分布在南京、鎮(zhèn)江和無錫，此外，由于城市各行政單元的職能和開發(fā)程度不同，因此同一城市不同區(qū)域的可達性水平也存在較大差距。對不同可達性等級的區(qū)縣數(shù)量進行統(tǒng)計（表1），由表可知，江蘇省傳統(tǒng)村落可達性的整體水平較差，96個區(qū)縣中等級在一般以上的區(qū)縣數(shù)量只有25 個，僅占據(jù)了總量約1/4，且其中絕大多數(shù)處于較好或一般水平，可達性最好的區(qū)縣只有5個。

表1 不同可達性等級區(qū)縣數(shù)量統(tǒng)計

4.2 可達性分布的空間差異

城市尺度的Moran’s I 為0.0551，表明江蘇省各市傳統(tǒng)村落可達性呈現(xiàn)顯著的空間集聚性。局部自相關(guān)分析結(jié)果進一步表明，江蘇省傳統(tǒng)村落可達性顯著關(guān)聯(lián)類型為低—高集聚和低—低集聚。低—高集聚區(qū)域為南通市和無錫市，低—低集聚區(qū)域為宿遷市，其他10座城市的可達性水平在空間內(nèi)均不呈現(xiàn)顯著的集聚特征。

區(qū)縣尺度的Moran’s I 為0.0357，說明傳統(tǒng)村落區(qū)縣范圍內(nèi)的可達性與城市尺度類似，呈現(xiàn)明顯的空間集聚特征。同理，根據(jù)局部自相關(guān)分析結(jié)果可知，可達性顯著關(guān)聯(lián)類型為高—高集聚、高—低集聚、低—高集聚和低—低集聚。高—高集聚區(qū)為南京市溧水區(qū)、高淳區(qū)和常州市溧陽市，高—低集聚區(qū)為連云港市連云區(qū)、鹽城市建湖區(qū)、泰州市興華市和南京市浦口區(qū)，低—高集聚區(qū)為常州市金壇區(qū)，低—低集聚區(qū)為連云港市灌南縣和淮安市淮安區(qū)。

5 結(jié)論

本文綜合運用空間分析方法，對江蘇省472 個傳統(tǒng)村落的空間分布格局進行探究，并對其可達性進行測度和空間差異特征分析，結(jié)果表明：①江蘇省傳統(tǒng)村落的空間分布具有高度集中的特征；②傳統(tǒng)村落空間密度的冷熱點區(qū)域在城市尺度下形成“南熱北冷”的分布格局，而在區(qū)縣尺度下則形成“小熱大冷”的分布格局；③傳統(tǒng)村落可達性在城市尺度和區(qū)縣尺度下，均大致呈“南高北低”的格局；④傳統(tǒng)村落可達性呈現(xiàn)顯著的空間集聚特征。