云南省传统村落空间分布特征及其影响因素研究

葛楚 王颖 周定义

摘 要：针对云南省传统村落空间分布特征的研究较少，以往学者少有结合云南实际情况进行有效分析等问题，为更好地发掘和传承传统村落文化，为乡村振兴战略提供准确的参考及服务，以云南省708个传统村落为研究对象，运用空间分析和计量地理学模型，如最邻近指数、变异系数、地理集中指数、不平衡指数、核密度分析、叠置分析和缓冲区分析等对云南省传统村落空间分布特征及其影响因素进行研究。研究结果表明：云南省传统村落呈现凝聚型分布，村落分布较集中、不均衡，主要分布于“三核一带”;云南省传统村落分布受自然因素和社会人文因素的影响，主要分布于高程值1 200～2 400 m，地貌为山地地区，坡度小于10°，气温为10～20 ℃，降雨量为700～1 400 mm，距离河流水系1 km的地区;云南省传统村落的分布不由地区经济发展的好坏来决定的，云南特有的少数民族和茶马古道对传统村落的分布有一定影响。

关键词：传统村落;空间分布;影响因素;GIS;计量地理学模型;云南省

中图分类号：TU982.29

文献标志码：A

村落是中国农耕文明的重要载体，是农业文明时期人们为了生存和与自然环境融合而自发形成的聚落形态。传统村落历史悠久，遗存丰富，文化具有典型性，是中国农耕文明留下的最伟大遗产[1]。作为一类特殊的文化遗产，对其进行保护是树立我国文化自信和建设生态文明的重要途径。随着我国城市化、工业化及农业现代化的快速发展，一些具有历史保护和科研价值的传统村落正处在濒危的边缘[1-2]，大量传统村落面临着持续性的破坏。如何保护并传承传统村落文化，是目前我们亟需解决的问题之一。研究传统村落分布特征及其影响因素有利于发掘和传承传统村落文化，同时，在乡村振兴战略背景下，传统村落更值得重视。

近年来，传统村落相关研究得到越来越多学者的重视。王云才等[3]探讨了传统村落旅游开发利用的模式和途径。何艳冰等[4]基于象限图法探索传统村落差异化文化振兴路径。罗德胤等[5]从古村战略、山地战略和文化高地战略3条线索，论述浙江省松阳县近年来的村落保护和乡村振兴事业。许建和等[6]从系统的视角提出了中国传统村落的统筹-分类-协作保护方案。安彬等[7]运用ArcGIS空间分析工具，分析四川省传统村落的地理空间分布特征，探讨影响传统村落空间分布的地形、坡向、流域、城市、交通、经济等因素。程晋南等[1]采用GIS、遥感（remote sensing，RS）和数理统计方法，对山东省传统村落的空间格局及地理分异特征进行了系统分析。李博等[8]综合运用空间分析和计量地理学方法，对湖南省传统村落的空间格局及其影响因素进行研究。因此，对传统村落的研究：从内容来看，主要侧重于传统村落价值意义、保护发展、空间分布及影响因素等方面;从方法来看，主要运用GIS、RS和计量地理学方法等手段，结合自然和人文因素进行了相关分析;相关研究多偏向于经济发展较好的地区，而对于经济较为薄弱的地区探究较少，特别是云南地区，虽有少量学者进行了研究，但少有结合云南实际情况进行有效分析。

云南省传统村落数量众多，位居全国第二，数量占全国传统村落总数的10.47%。云南省传统村落特色鲜明，但目前关于空间分布和影响因素研究较少，因此，本文以云南地区传统村落为研究对象，利用GIS、RS等相关技术，深入剖析云南省传统村落空间分布特征及其影响因素，以期为传统村落的保护和发展，以及乡村振兴战略提供准确的参考和服务。

1 研究区概况和数据来源及预处理

1.1 研究区概况

云南省位于中国西南部，处于东经97°31′至106°11′，北纬21°8′至29°15′之间，北回归线横贯全省南部，属低纬内陆地区。东西最大横向距离为864.9 km，南北向最大纵向距离为990 km。国土面积39.41万km2，东与贵州省、广西壮族自治区接壤，北与四川省相连，西北紧依西藏自治区，西与缅甸接壤，南和老挝、越南毗邻。全省地势西北高、东南低，由北向南呈阶梯状逐级下降，海拔从北到南每公里水平直线距离平均下降6 m。在一个省份，有三个气候区：冷、暖、热（包括亚热带）。俗话说，“一山有四季，十里有不同”，景象别具特色。云南是中国少数民族种类最多的省份，文化内涵丰富多样，历史文化久远，孕育了众多传统村落。截至2019年底，云南省共有708个村落被列入《中国传统村落名录》，居全国第二位，占全国传统村落总数的10.47%。全省129个县（市、区）中，有109个县（市、区）有中国传统村落。

1.2 数据来源及预处理

本文研究的云南省708个传统村落数据来源于住建部公布的前五批传统村落名录和中国传统村落网——国家名录（http：//www.chuantongcunluo.com）。通过公布的名录地址，利用ArcGIS对名录地址进行点矢量化，结合Google earth确定传统村落具体位置，得到云南省传统村落点集数据库。通过ArcGIS得到云南省传统村落点集分布图，如图1所示。数字高程模型（digital elevation model，DEM）使用日本宇宙航空研究开发机构 （japan aerospace exploration agency，JAXA）提供的ALOS WORLD 3D 30 m空间分辨率。降雨量数据来源于美国國家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）全球降雨观测（global precipitation measurement，GPM）。气温数据、地貌数据来源于中科院资源环境云平台。河流水系、行政区等矢量数据来源于国家基础地理信息中心。茶马古道数据来源于百度百科和文献收集，通过ArcGIS进行矢量化得到。社会经济、少数民族等数据来源于《云南省统计年鉴（2012）》和《云南省统计年鉴（2020）》。

2 研究方法

2.1 空间分布特征

主要采用最邻近指数、变异系数、地理集中指数、不平衡指数及核密度分析等模型，分别对云南省传统村落的空间分布类型、集中程度、均衡程度和密集程度进行了分析和探讨。

2.1.1 最邻近指数

利用数量统计方法来对传统村落点状要素空间分布类型进行判定。计算公式如下[9]：

R=2r1n/A（1）

式中：R为最邻近指数;r1为最邻近平均距离;n为区域内传统村落数量;A为区域面积。R=1，R<1，R>1分别表示点状要素呈随机型、凝聚型、均匀分布。

2.1.2 变异系数

变异系数反映传统村落点状要素的分布类型，利用泰森多边形分析方法来进行计算。计算公式如下[1]：

CV=RS×100%（2）

式中：CV为变异系数;R为泰森多边形面积标准差;为泰森多边形面积平均值。CV<33%，33%≤CV≤64%，CV>64%分别表示点集呈均匀、随机、集聚分布。

2.1.3 地理集中指数

地理集中指数是一个描述地理要素分布集中化程度的指数，是用来衡量传统村落集中程度的重要指标。计算公式如下[7]：

G=100×∑mi=1（xi/T）2 （3）

式中：G为地理集中指数;xi为区域内第i个州市传统村落数量;T为区域内传统村落总数;m为州市个数。G取值0～100，G值越大，傳统村落分布越集中;反之越分散。

2.1.4 不平衡指数

不平衡指数反映研究区域内传统村落的均衡程度。计算公式如下[10]：

S=∑ni=1Yi-50（n+1）100n-50（n+1）（4）

式中：S为不平衡指数;Yi为各州市传统村落数从大到小排序后第i位的累计百分比;n为州市总数。S取值0～1，S值越大表明不平衡性越高。

2.1.5 核密度分析

对传统村落进行核密度分析，反映传统村落的密集程度。计算公式如下[1]：

fn（x）=1nh∑ni=1k（x-xih）（5）

式中：h为带宽;k为核的权重函数;x-xi为密度估值点x到xi的距离。h是以x为原点的曲面在空间上延展的宽度，h的取值会影响到图形的光滑程度。

2.2 影响因素

本文主要从自然因素和社会人文因素两个方面进行探讨。自然因素选取地貌、高程、坡度、降雨、气温、河流水系6个因素。利用ArcGIS与传统村落数据进行叠置和缓冲区分析，探讨自然因素对传统村落分布的影响。社会人文因素主要从三个方面进行探讨，一是社会经济，二是茶马古道对传统村落分布的影响，三是少数民族分布对云南省传统村落的分布的影响。茶马古道是中国西南各民族经济文化交流的通道，云南茶马古道的发展对云南省传统村落的分布发展有举足轻重的影响。云南省作为中国少数民族最多的省份，探讨其少数民族与传统村落分布有一定的研究意义和价值。利用这三种因素分布与传统村落数据进行统计分析、缓冲分析和叠置分析，探讨社会人文因素对云南省传统村落分布的影响。

3 云南省传统村落的空间分布特征

3.1 空间分布类型

为了解云南省传统村落的分布类型，采用式（1）来计算最邻近指数。先将获取的点集数据进行投影转换，利用ArcGIS空间统计工具中的平均最邻近计算得到平均观测距离为7.95 km，预期平均距离为13.87 km。最邻近指数R=0.57，且Z和P值分别为-21.75（<-2.58）和0.00。R<1说明云南省传统村落总体呈凝聚型。为验证由最邻近指数获得的分布类型，引入泰森多边形变异系数。利用ArcGIS领域分析工具箱中的创建泰森多边形，对传统村落数据点进行泰森多边形创建，如图2所示。根据式（2）计算出变异系数CV为141%，CV>>64%，说明云南省传统村落总体集聚分布，与最邻近指数得到的结果一致，验证了该地区传统村落空间分布类型总体上呈凝聚型。

3.2 空间分布集中和均衡程度

采用地理集中指数表征云南省传统村落的集中程度。云南省传统村落总数为708个，州市数为16个。根据式（3）计算出地理集中指数G为34.36%，G越大说明村落越集中。假设16个州市传统村落分布均匀，经计算，理想状态下G′为19.76%。G>G′表明云南省传统村落分布较集中。

采用不均衡指数表征云南省传统村落的均衡程度。将各州市传统村落数量从大到小排序，根据式（4）计算出不平衡指数S为0.48。假设传统村落数量均衡，经计算，理想状态下不平衡指数S′为0，此时村落分布极为均衡;但实际计算出来的S大于S′，表明云南省传统村落分布不均衡。利用洛伦兹曲线来直观反映云南各州市传统村落数量的不均衡。云南各州市传统村落集中分布累计百分比均为100%，选择实际分布、均匀分布和集中分布制作洛伦兹曲线，如图3所示。从图3可以看出，实际分布介于均匀分布和集中分布之间，所以云南地区传统村落属于不均衡分布。

3.3 空间分布密集程度

利用ArcGIS密度分析中的核密度分析工具对云南省传统村落数据进行核密度分析。以传统村落点集数据作为输入要素，输出像元大小和搜索半径分别设置为1.8和1.4，得到核密度分析图，如图4所示。从图4可以看出，云南省传统村落呈现出明显的“三核”分布特征。传统村落密集程度主要分布在滇西北大理州、保山市和德宏州一带，该三州市传统村落数量分别占全省传统村落数量的17.51%、18.36%和54%。在滇东南方向玉溪市和红河州一带较为密集。云南省传统村落总体呈现部分区域高密集，其他区域较为离散。

4 云南省传统村落空间分布特征的影响因素

4.1 自然因素

云南是人类文明重要发祥地之一，其自然景观奇特、气候多样、地貌差异巨大等特点，使得农耕时代的人们选择村落时主要考虑自然因素是否适合该村落的生存及发展。时至今日，自然因素仍作为一个地方城市发展的首选因素。

4.1.1 地形地貌和坡度

农耕时期容易受到野兽的侵袭骚扰，同时，由于科技发展较为落后，选择合适的地形地貌和坡度成为村落必须考虑的因素之一。地形地貌和坡度决定村落内不同的生活方式和习惯等。利用ArcGIS叠置分析工具，将云南省传统村落数据与高程、地貌和坡度分别进行叠置分析，如图5所示。利用分析工具中的多值提取到点的工具，提取高程和坡度值，并按照一定的分级标准进行统计，见表1。云南省传统村落平均高程为1 691.45 m。从表1可以看出：传统村落主要分布于高程1 200～2 400 m，传统村落数多达590个，占比为83.33%，位于“三核”一带;传统村落其次分布于高程600～1 200 m，传统村落数为75个，占比为10.59%。云南省传统村落主要分布于山地地区，其次分布于平原地区，传统村落数量分别为416个和158个，占比分别为58.76%和22.32%。由于受到省内地理环境的影响，农耕时代传统村落分布于山地，避免外界的干扰。传统村落主要分布于坡度小于10°的地区，受科技发展的限制，村落的选址不可能选择在坡度较大的地区。村落村民依山而居，所以较缓的坡度更有利于传统村落的形成。从自然因素角度来看，高程、地貌和坡度成为影响云南省传统村落分布格局的重要因素之一，选择适宜的自然环境，更有助于一个村落的发展、生存和延续。

4.1.2 气温、降雨和河流水系

直至今日，舒适的气候和充沛的降雨仍然是农业发展乃至城市发展需要考虑的重要因素。传统村落大致形成于农业时期，生产和发展农业成为他们日常生活和经济的主要来源。为此，选择一块有利于发展农业的区域成为村落村民考虑的必要因素。选取2012—2015年云南省气温和降雨数据，利用ArcGIS栅格计算器处理得到云南省年均气温和降雨量，与传统村落数据进行叠置，如图6所示。通过提取分析相应数据点的气温值和降雨量，并按照一定的分级标准进行统计，见表1。云南省传统村落平均年气温和年降雨量分别为14.65 ℃、645.71 mm。从表1可以看出：年均温度10～20 ℃的地区传统村落分布较多，有611个村落，占比为86.30%。年均降雨量700～1 400 mm的地区分布传统村落多，村落数为622个，占比为87.85%。气温和降雨对云南省传统村落呈现一定的相关关系。

河流水系作为维持生命的源泉，成为村落选择的首要因素。一旦离开水源，不仅人不能存活，而且不利于一个地区的发展。将云南省河流水系与传统村落数据进行叠置，对河流水系建立不同宽度的缓冲区，以500 m的等级建立缓冲区，如图6所示。将获得的缓冲区通过矢量转栅格得到栅格形式的缓冲区，与传统村落数据进行提取分析，并按照一定的分级标准进行统计，见表1。从表1可以看出：传统村落主要分布于距河流水系1 km以内，传统村落数量为430个，占比为60.73%;其次分布于距河流水系>1～2 km，村落数为139个，占比为19.63%。因此，合适的气温、降雨及与河流水系的远近距离和云南省传统村落有着一定的相关关系。距离河流水系较近的地方更容易发展和形成传统村落，河流水系为村落的发展提供了一定的生命力。

4.2 社会人文因素

4.2.1 社会经济

一个地区的社会经济发展制约着这个地区村落、城市等的发展。从理论角度来说，经济高速发展不利于一个地区传统村落的产生和发展。为分析社会经济对云南省传统村落分布的影响，选取云南省统计局2020年公布的《云南省统计年鉴（2020）》州市生产总值（GDP），从市（州）域尺度来进行分析。選取2012年公布的《云南省统计年鉴（2012）》州市生产总值（GDP）进行对比分析，以避免近年来云南经济高速发展对传统村落空间分布特征的影响因素出现误判，对比结果如图7所示。从图7可以看出：经济落后的地区并不一定传统村落数量多，反之亦然，这说明云南省传统村落在某一区域分布的数量与生产总值无相关关系。随着经济发展，2020年云南省各州市生产总值与各州市分布的传统村落数量也无明显关系。因此，云南省传统村落的分布不由地区经济发展的好坏来决定，这可能是受到云南特有的茶马文化及民族分布等社会人文因素影响。

4.2.2 茶马古道

茶马古道是中国西南民族经济文化交流的走廊。云南茶马古道是云南民族经济文化交流的重要方式。茶马古道的发展不仅促进了当地的贸易交流，而且也有助于区域内村落的形成。为探讨云南茶马古道对云南传统村落分布的影响，利用ArcGIS缓冲区工具对茶马古道建立10 km宽度的缓冲区，与传统村落数据进行叠置，通过提取分析提取相应缓冲区距离，如图8所示。由图8可以看出：“三核”一带传统村落主要分布于茶马古道沿线，经过统计分析，茶马古道沿线40 km以内有536个传统村落，大于40 km有172个。由于茶马古道作为各种贸易交流通道，在古道沿线一定范围内建设村落有助于村落长久的发展及生存。云南省传统村落呈现集聚于茶马古道沿线的特点，但并不代表远离茶马古道的地区就没有村落的形成。因此，茶马古道的分布对云南省传统村落的分布有一定的影响。

4.2.3 少数民族分布

云南是中国少数民族最多的省份，有25个少数民族，不同民族的文化、风俗、生活习惯和建筑方式等各异。为探讨少数民族对传统村落分布的影响，选取少数民族网公布云南少数民族语言分布图，通过ArcGIS地理配准工具将其与云南省行政边界配准至相同投影系统上。将配准好的云南少数民族分布图与传统村落数据进行叠置，如图9所示。从图9可以看出，云南省传统村落分布与云南少数民族分布具有一定的相关关系，但不代表有少数民族存在的地区就分布大量的传统村落。选取最为集中的“三核”一带进行分析，在大理州主要分布于白族和纳西族所在地区，在保山市主要分布于阿昌族和彝族所在地区，在红河州主要分布于彝族和哈尼族所在地区。由此可见，云南省传统村落的分布在一定程度上受到少数民族分布的影响。

5 結论

本文从空间分布特征和影响因素两个方面，利用计量地理学方法模型和ArcGIS技术手段对云南省传统村落进行了研究，得出以下结论：

1）利用最邻近指数和变异系数得出云南省传统村落空间分布类型总体呈凝聚型;采用地理集中指数、不均衡指数和洛伦兹曲线得出云南省传统村落分布较集中，属于不均衡分布。利用核密度分布得出云南省传统村落呈现出明显的“三核”分布特征，主要分布在滇西北大理州、保山市和德宏州一带。

2）地形地貌、坡度、气温、降雨量和河流水系等自然因素对云南省传统村落分布有一定影响，云南省传统村落主要分布于高程值1 200～2 400 m，地貌为山地地区，坡度小于10°，气温为10～20 ℃，降雨量700～1 400 mm，距离河流水系1 km的地区。

3）云南省传统村落的分布不由地区经济发展的好坏来决定。云南特有的少数民族和茶马古道对传统村落的分布有一定影响。云南省传统村落呈现集聚于茶马古道沿线的特点。选取最为集中的“三核”一带进行分析，得出云南省传统村落的分布在一定程度上受到少数民族分布的影响。

参考文献：

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（责任编辑：周晓南）

Research on the Spatial Distribution Characteristics and Influencing

Factors of Traditional Villages in Yunnan Province

GE Chu1， WANG Ying*1， ZHOU Dingyi2

（1.School of Architecture and Urban Planning， Kunming University of Science and Technology， Kunming 650500，China; 2.Faculty of Land and Resources Engineering， Kunming University of Science and Technology， Kunming 650093， China）

Abstract：

There are few studies on the spatial distribution characteristics of traditional villages in Yunnan Province， and few scholars in the past have effectively analyzed them in the context of the actual situation in Yunnan. In order to better explore and inherit the traditional village culture and provide accurate reference and services for the Rural Revitalization Strategy， 708 traditional villages in Yunnan Province are studied by using spatial analysis and econometric geography models， such as nearest neighbor index. The spatial distribution characteristics and influencing factors of traditional villages in Yunnan Province were studied by coefficient of variation， geographical concentration index， imbalance index， nuclear density analysis， overlay analysis and buffer zone analysis. The results show that the traditional villages in Yunnan Province show a cohesive distribution， which is concentrated and unbalanced， mainly distributed in the “three cores one area”; The distribution of traditional villages in Yunnan Province is affected by natural factors and social and cultural factors. They are mainly distributed in mountainous areas with an elevation of 1 200-2 400 m， a slope of less than 10°， an air temperature of 10-20 ℃， a rainfall of 700-1 400 mm and a distance of 1 km from the river system; The distribution of traditional villages in Yunnan Province is not determined by the quality of regional economic development. The unique ethnic minorities in Yunnan and the ancient tea horse road have a certain impact on the distribution of traditional villages.

Key words：

traditional villages; spatial distribution; influencing factors; geographic information system; quantitative geography model; Yunnan Province

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