西北地区传统村落空间分布特征分析
2018-12-03冯玉良李珍珍王文倩
黄 雪,冯玉良,李 丁*,李珍珍,王文倩
(1.兰州大学资源环境学院,甘肃兰州 730000; 2.甘肃政法学院公共管理学院,甘肃兰州 730070)
传统村落拥有丰富的文化遗产,具有历史、文化、科学、艺术、社会、经济等方面的价值[1],是历史记忆和文化传承的载体.然而近些年来,随着工业化、城镇化和新农村建设的加速发展,传统村落或人口空心化,任其凋零衰败,或被翻新、取代,融入现代化因素,现存数量急剧减少,面临消亡危险.因此,加大对传统村落的重视,加强对传统村落相关方面的研究具有重要的现实意义.
目前学术界对传统村落的研究主要集中在以下几个方面:传统村落的内涵与价值评定[2-4]、传统村落的建筑及景观分析[5-7]、传统村落的空间布局[8-13]、传统村落的保护方法[14-16];传统村落的开发与利用[17-20],具体包括开发利用模式、更新机制、旅游开发及影响等.其中传统村落空间布局的研究主要涉及微观和宏观两个层面,即村落内部空间形态和村落整体在空间上的分布规律[11].有关传统村落宏观空间布局的研究主要集中在全国和省域尺度,对地区类的中域尺度研究较少,且省域尺度更多的偏向于我国东部、中部和南部地区,例如福建、浙江、河南、湖南、广东等省份,对西北五省区传统村落的关注与研究相对偏少.
西北地区传统村落本身在现存数量上就存在一定的劣势,加上自然生态环境恶劣,社会经济条件差,其保护工作具有一定的挑战性和急迫性.加强西北地区传统村落的研究既是对其生存现状的一种思考,也有利于促进我国传统村落文化的多样性发展.因此,文中以西北地区208个传统村落为研究对象,运用ArcGIS软件,结合相关的空间结构研究方法,探讨了其分布的主要特征及影响因素;并针对西北地区传统村落现状,提出保护建议,以期引起人们对西北地区传统村落的关注,并为今后的保护工作提供适当的参考.
1 研究区概况
文中所指的西北地区在行政区划上包括陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区和新疆维吾尔自治区.全境位于31°25′~48°10′N,73°15′~111°16′E之间,地处我国西北内陆,距海远,降水少,属于干旱半干旱气候;地貌类型以高原、盆地和山地为主;植被覆盖率低,生态环境脆弱,自然景观从东到西分别为森林草原—典型草原—荒漠草原—荒漠.
西北地区是我国古代丝绸之路的途经之地,历史悠久,地域广阔,拥有丰富的历史文化资源和民族文化资源,在这特殊的自然生态环境和历史文化背景下,逐渐形成了一些独具西北地域特色的传统村落.截至目前,西北地区共有208个传统村落被列入保护名录,数量较少,占全国总数的约5%;地域密度为每万km20.67个,而全国平均水平为每万km24.33个,分布稀疏(传统村落数据来自中国传统村落网,省域面积数据来自博雅地名网).
图1 西北地区传统村落空间分布
图1为西北地区传统村落空间分布图,可见其分布位置整体偏东,东西差异显著.
2 数据来源及研究方法
传统村落数据信息主要来源于中国住房城乡建设部、文化部、财政部于2012年12月、2013年8月、2014年11月、2016年12月公布的4批中国传统村落名录;利用百度地图坐标拾取器,配合Google Earth对传统村落的地理坐标进行标定,并将标定的数据导入ArcGIS中,得到西北地区传统村落空间分布图(图1);全国行政区划矢量地图、地貌类型数据、降水数据均来自于中国科学院资源环境科学数据中心;相关的行政区划、面积数据来自博雅地名网,传统村落名录来自中国传统村落网,人口经济数据来源于《2017中国统计年鉴》以及各省区的统计年鉴.在空间参考方面,图1、图2、图5、图6使用的是GCS_WGS_1984地理坐标系,图4使用的是GCS_Krasovsky_1940地理坐标系.
采用 ArcGIS 10.2和Excel 2010作为数据分析平台,利用ArcGIS 空间分析工具对西北地区传统村落进行核密度分析[21],得出传统村落分布的集聚区;通过叠置分析和缓冲区分析[21],探讨传统村落空间分布的影响因素.同时选取研究空间规律常用的几类指标:地理集中指数、最邻近指数以及不平衡指数[12],对西北地区传统村落的空间分布特征进一步做定量分析.
3 空间分布特征
3.1 空间分布类型分析
(1)
(2)
其中,m为点数;A为区域面积;D为点密度.当R=1时,点状要素为随机型分布;当R>1时,点状要素为均匀型分布;当R<1时,点状要素为凝聚型分布.
3.2 空间分布聚集区分析
为了进一步分析传统村落的整体空间分布格局,文中采用核密度估计法,探讨西北地区传统村落空间分布的聚集情况.核密度估算用于计算要素在其周围邻域中的密度,要素分布越密集,那么在这片区域发生地理事件的概率就越高[10].利用ArcGIS 10.2中的核密度分析工具,对西北地区的传统村落进行核密度分析,并绘制成核密度分布图(图2),可以看出,整个西北地区传统村落分布的集聚特征明显,形成了3个主要的集聚区,即1个高密度区和2个次级高密度区.青海省东部靠近甘肃省的区域,分布密度最高;其次是甘肃省东南部和陕西省东部2个区域分布密度较高.
3.3 空间分布均衡性质分析
3.3.1 分布的集中程度 通过采用地理集中指数G对西北地区传统村落分布的集中程度进行分析,计算公式为[12]191
(3)
其中,xi为i地区传统村落的数量;T为总的传统村落数量;n为地区(区域)总数.G的取值范围为0~100,G值越大表明传统村落分布越集中;反之越分散[12].文中n=51(西北地区的51个地市州),传统村落总数为208,计算地理集中指数为28.09.假设208个传统村落均匀分布在51个地市州,则计算地理集中指数为14,实际分布时的地理集中指数远大于14,所以西北地区传统村落的空间分布集中.
图2 传统村落的核密度分布
3.3.2 分布的均衡程度 文中借用不平衡指数S进一步定量分析传统村落在西北地区各地市分布的均衡性,计算公式为[12]191
(4)
其中,Yi为各区域内研究对象数量与总区域内研究对象数量的比值,按从大到小进行排序后第i位的累计百分比.S在0~1取值,当S=0时,研究对象平均分布在各区域中;当S=1时,研究对象全部集中在一个区域中[12].依然取n=51,利用Excel计算西北地区传统村落的不平衡指数为0.73,接近于1,由此可以看出传统村落在西北地区分布极不均衡.通过绘制洛伦兹曲线图[23](图3,其中,虚线表示传统村落在各地市均匀分布,实线表示传统村落在各地市的累计百分比),可以更直观地看出,洛伦兹曲线弯曲程度较大,前10个地市的传统村落数量就占了西北地区传统村落总数的70%以上,由此进一步验证了其分布的不平衡性.
4 影响因素
传统村落的空间分布通常是多因素综合作用的结果,下面从自然条件(包括地形、降水、河流)和社会条件(包括与中心城市的距离、人口、经济)两个方面做具体分析.
图3 传统村落空间分布洛伦兹曲线
4.1 与地貌类型的关系
运用ArcGIS空间分析工具将西北地区传统村落空间分布图与地貌类型图进行叠置(图4),可以看出,青海省东部、甘肃省东南部、陕西省南部多为中起伏山地和大起伏山地,主要有秦岭、大巴山和青海省的拉脊山,而这些地区也是传统村落分布的聚集区;陕西省北部与中部分别为丘陵与台地,这些地方也有较多传统村落分布.因此,同全国其他省区一样,西北地区的传统村落也多趋向于山地地形分布.山区由于自身环境的因素,往往会对道路交通、经济发展、文化交流起限制作用,这些地区同外界交流不便,受外界干扰程度小,融入现代化因素少,传统村落保存相对完整.
图4 传统村落分布与地貌类型的关系
4.2 与降水的关系
由于深居内陆,距海远,西北地区呈现出干旱的气候特征,水资源成为影响区域发展的重要因素.降水多的区域,植被覆盖率高,生态环境良好,与降水少的干旱荒漠区相比较,一方面人居环境适宜,有利于村落的形成发展;另一方面受风沙侵蚀小,有利于村落的保存完整.同样将传统村落分布图与2015年全国降水分布图进行叠加(图5,降水量单位为0.1 mm),可以看出,传统村落的分布集中于东南降水较多的地区,而西部降水少的广阔区域仅有少数几个传统村落分布,且这些村落的分布也更倾向于降水较多的绿洲或河流.因而,鉴于西北地区干旱多沙的自然条件,传统村落的保护工作要突出强调生态环境的保护,防止荒漠化的蔓延.
图5 传统村落分布与降水的关系
4.3 与河流的关系
西北地区气候干旱,河湖稀少,河流多为内流河,水源补给为高山冰雪融水和山地降水,汛期在夏季,冬季形成枯水期或者断流.主要的河流包括额尔齐斯河、塔里木河、伊犁河、黑河以及长江和黄河的上游.这里河流也是影响传统村落分布的一个重要因素,与人类活动关系密切.① 村落选址往往在河流流经的河谷地区,地势平坦,土壤肥沃,植被覆盖度高,有利于人的生存与发展;② 河流也是重要的农业灌溉水源,同时为人类提供必要的生产生活用水,许多城市和村庄选择依水而建.利用ArcGIS 10.2提取西北5省区的4级及以上河流数据,与传统村落做叠置分析,得到图6,可见青海省、甘肃省和陕西省的传统村落多聚集在河流附近,随河流沿线分布;而新疆自治区受自身特殊地理环境的影响,传统村落多分布在绿洲地区,沿河流分布的较少.
4.4 与中心城市的关系
从图2可以看出,1个高密度分布区和2个较高密度分布区均倾向于各省区的边界线分布.于是采用ArcGIS中的缓冲区分析工具作进一步验证,分别以10 km,30 km,50 km为带宽,对5个省区的省界线作缓冲区分析.缓冲区内传统村落的数量为43个、96个和142个,分别占总数的约20%,46%和68%.同样对西北地区51个地市州做缓冲区分析,10 km,30 km,50 km带宽内的传统村落数量为12个、46个和82个,分别占总数的6%,22%和39%.由此可见,多数传统村落分布在距离中心城市远,而靠近省域边界的位置,分布特征趋于边缘化.地理位置的边缘化也是传统村落得以保存的重要原因:① 距离城市远,受现代文明冲击较小,一些传统元素得以传承延续;② 边远地区各方面发展相对滞后,后期改动翻新少,传统村落的原始风貌保存相对较好.
图6 传统村落分布与河流的关系
4.5 与人口经济的关系
传统村落的分布一定程度上也受地区经济发展水平和人口状况的影响.经济水平发展较高的地区能为传统村落的保护提供资金和技术的支撑;而传统村落本身又是人类活动的体现,并且需要更多的人来认识与传承,从而实现可持续活态发展,所以人口对于传统村落的形成与发展起重要作用.通过统计西北51个地市州地方生产总值、常住人口数量和传统村落数量(表1),对比分析可以看出,拥有传统村落数量较多的海东市、榆林市、黄南州、渭南市、陇南市和安康市的经济发展与人口数量均属于各省内的中等偏上或中等偏下水平;而在省区内地方生产总值高、人口数量大的乌鲁木齐市和银川市均没有传统村落分布;人口数量少或在省区内地方生产总值低的嘉峪关市、铜川市、博尔塔拉州和克孜勒苏州没有或仅有1个传统村落分布.因此西北地区传统村落空间分布受人口、经济因素的影响较小,相关性不显著.
表1 51个地市的传统村落数、地区生产总值、人口数
注:人口数据来自于《中国人口和就业统计年鉴2017》,地区生产总值数据来自于各省区统计年鉴.
5 结论与讨论
文中通过运用ArcGIS空间分析软件和空间结构研究方法,对西北地区208个传统村落的空间分布特征及影响因素进行分析,结果表明:
1)西北地区传统村落数量少,密度小,分布位置总体偏东,东西差异显著.
2)空间分布类型为凝聚型,青海省、甘肃省、陕西省的传统村落也各自呈凝聚型分布,新疆自治区、宁夏自治区趋于随机型分布.
3)通过核密度分析,可以看出西北地区传统村落的分布形成了1个高密度区和2个次级高密度区.青海省东部靠近甘肃省的区域,分布密度最高;其次是甘肃省东南部和陕西省东部2个区域.
4)通过计算地理集中指数、不平衡指数,得出西北地区传统村落的分布比较集中,且极不平衡,其中仅6个地市州的传统村落就占据了总数的62%.
5)西北地区传统村落的空间分布受地形、降水、河流以及地理位置的影响较大;大部分集中于山地地形,趋于东南部降水较多的地区分布;沿河流分布,分布特征趋于边缘化;而受人口、经济因素的影响小.
针对西北地区传统村落保护的现实性和特殊性,提出以下5点建议:① 摸清家底,积极开展普查工作;② 加大宣传力度,提升保护意识;③ 注重生态环境的保护;④ 抓住机遇,协同整合各方资源;⑤ 科学合理地开发与利用.
对西北地区传统村落空间分布特征的分析,既是对现状的一种认识,也能为当地传统村落的申报工作和保护工作提供一定的参考.当然,对于空间规律的研究还要进一步考虑样本数量及类型,以及地方政府申报工作和评审标准具有主观能动性的问题.本次研究仅从宏观上探讨西北地区传统村落的空间分布格局,分析得还不够全面,今后可以从更微观的视角深入分析村落特征,包括内部结构、文化特质、历史发展脉络、生存条件等,从而进一步解析出更多、更有价值的分布规律.