黄河流域传统村落空间分布及成因分析

曾 凡 超

(湖南师范大学 地理科学学院， 湖南 长沙 410000)

传统村落原名“古村落”，2012年9月，传统村落保护和发展委员会将习惯所称的“古村落”改称为传统村落.根据原住房城乡建设部、文化部、国家文物局和财政部联合发布的开展传统村落调查通知，传统村落是指村落形成较早，拥有较丰富的传统资源，具有一定历史、文化、科学、艺术、社会、经济价值，应予以保护的村落[1].传统村落作为历史的见证和文化传承的载体，较完整地体现了所在地域的社会历史风貌、地域传统文化和民俗风情，在反映传统文化遗产方面具有很强的代表性和典型性，是传统文化遗产的重要组成部分[2]，对传统村落的研究能更好地传承和保护我国的传统建筑风貌、优秀建筑艺术与营造技术、传统民俗民风和原始的空间形态.黄河流域是中华文化的发祥地之一，河湟文化、河洛文化、关中文化、齐鲁文化均发源于此，保护、传承、弘扬传统文化是黄河流域高质量发展的重要内容，而流域内丰富的传统村落资源则是中华传统文化遗产的重要载体[3],分析黄河流域传统村落空间特征及影响因素，可为黄河流域传统村落的合理开发和保护利用提供理论基础，有助于推动黄河流域传统文化资源保护和高质量发展.

目前，国内对传统村落的研究已取得较多进展，从研究内容来看，已有研究主要集中在以下几个方面：一是传统村落的文化内涵与价值[4-6]；二是传统村落的景观意象研究[7]；三是传统村落的空间结构形态与特征[8-11]；四是传统村落保护与旅游开发[12-19]；五是传统村落的空间格局与影响因素[20-28].从研究方法来看，以案例分析、定性描述和对比分析定性分析的方法为主，GIS空间分析、空间句法、多元统计等定量方法的使用逐渐增多.从研究区域及尺度来看，早期研究以微观空间尺度为主，多以单个传统村落为研究对象，较大空间尺度的研究逐步增多，但多以全国和省域等行政单元为研究对象.总的来看，传统村落的研究价值逐渐被学者们认可，在社会上也产生了一定影响，相关的研究逐渐增多，然而，当前鲜有学者针对流域这一特殊地理单元的传统村落进行系统分析和研究，传统村落在流域这一空间尺度呈现何种空间规律，以及与流域内的自然环境要素和社会经济发展有何内在关联，是亟待思考和解决的问题.有鉴于此，本文以中华文明的源流—黄河流域为研究对象，综合运用最近邻指数、核密度指数、Ripley's K函数分析等定量方法，从空间分布类型、空间格局、集聚强度和规模等方面，对流域内传统村落空间集聚特征进行系统分析，并从自然环境和社会经济的视角出发，分析影响流域内传统村落分布的因素，以期揭示传统村落空间分布的规律，为黄河流域传统文化资源保护和高质量发展提供参考和借鉴.

1 研究区概况及数据来源

1.1 研究区概况

黄河，中国第二大河，发源于巴颜喀拉山脉，被称为中国的“母亲河”.黄河流域位于95°53'E～119°05'E、32°10'N～41°50'N之间，横跨青藏高原、内蒙古高原、黄土高原和黄淮海平原四个地貌单元，流经青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙古、山西、陕西、河南、山东等9省区.为更真实体现黄河流域内传统村落的分布数量、特征，本文参考水利部黄河水利委员会相关研究，以黄河流域的自然流域范围作为研究区域.2019年黄河流域人口总量约为3.24亿人，占全国人口总量的23.31%，2018年黄河流域国内生产总值为19.4万亿元，占全国总量的21.55%，黄河流域的经济社会发展整体滞后于全国平均水平，产业结构以第二产业为主体，其中以初级加工业为主，第三产业比重低于全国平均水平，与东南沿海地区差距较大，第一产业占比高于全国平均水平，草原牧业较为发达.从经济社会发展的空间格局看，黄河流域的人口产业等主要集聚于中游、下游地区，如河套平原、河西走廊、湟水谷地等，而与之形成鲜明对比的则是上游地区面积广大的深度贫困地区，如六盘山片区、吕梁山片区、秦巴山地片区、太行山片区和大别山片区等国家级贫困区，这些地区多以农牧业为主，自然生态本底脆弱，产业基础薄弱，发展速度较慢.黄河流域是中华文化的发祥地之一，仰韶文化、马家窑文化、大汶口文化、龙山文化都发源于此.悠久的历史、独特的地理环境和灿烂的文化造就了区域内地方特色鲜明、种类丰富的传统村落，这些传统村落真实地反映了农耕文明时代的乡村经济和社会生活，传承了农耕文化、士大夫文化、渡口文化、军事文化等多种文化，具有很高的科学研究、旅游观赏和开发利用价值.

1.2 数据来源

根据住房和城乡建设部、文化和旅游部、国家文物局、财政部、自然资源部和农业农村部等部门先后公布的第一批至第五批中国传统村落名录，目前流域内共有中国传统村落677个，约占全国传统村落总数的9.93%.根据流域内677个传统村落的地址信息，通过XGeocoding软件进行地理编码，将其转化为具有统一坐标的空间点要素数据.黄河流域空间范围矢量数据、DEM数据、GDP数据等均来自于中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn).利用ArcGIS10.2，建立黄河流域传统村落空间数据库.

2 研究方法

2.1 最近邻指数

为分析流域内传统村落空间分布类型，需计算其最近邻指数,计算公式为：

(1)

式中：NNI为最近邻指数；d(NN)为传统村落的最邻近平均距离；d(ran)为传统村落空间随机分布下的理论平均距离；n为传统村落的数量；dij为第i个传统村落到第j个传统村落的距离；min(dij)为i到最邻近点的距离；A为研究区域面积.当NNI小于1时，表示传统村落呈空间集聚分布；等于1时，为随机分布；大于1时，为均匀分布[29].

2.2 核密度指数

为分析流域内传统村落空间分布密度，需计算其核密度指数.其地理意义为：假设地理事件可以发生在空间上任一地点，但在不同的位置上发生的概率不同，当传统村落分布越密集，则事件发生概率就越高.

2.3 Ripley's K函数分析

Ripley's K函数可刻画传统村落集聚区的集聚规模与集聚强度，其特征值K(d)计算公式为：

(2)

式中：n为传统村落数量；d为搜索距离；wij(d)为在距离d范围内的传统村落i与传统村落j之间的距离；A为研究区域面积.为了更便于解释结果，Besag基于K(d)构造了新的函数L(d)，公式如下[30]：

(3)

式中：L(d)主要测量在d范围内传统村落的空间集聚强度及其空间特征尺度.当L(d)大于0时，表示传统村落为集聚分布；小于0时，为均匀分布；等于0时，为随机分布.其显著性可通过Monte-Carlo方法检验，检验结果会产生置信区间的上下限，即上包迹线和下包迹线.当L(d)值分别在包迹线上、包迹线内和包迹线下时，分别对应传统村落为集聚分布、随机分布和均匀分布.而当传统村落为集聚分布时，可通过偏离置信区间的最大值，即L(d)的第一个峰值来度量集聚强度，而第一个峰值所对应的d值则表示集聚的特征空间尺度，可用来衡量集聚规模.

同时，运用缓冲区分析、叠置分析和表面分析工具，分析传统村落与地形、水系、坡度、坡向、经济水平和行政中心的空间关系.

3 空间集聚特征分析

3.1 空间分布趋于凝聚型

借助ArcGIS10.2，根据式(1)计算可得：d(NN)=8 km，d(ran)=20.73 km，NNI=0.39，即最近邻指数=0.39<1，且Z得分为-30.57，通过显著性检验，黄河流域传统村落趋于凝聚分布.

分别统计黄河流域内各省级行政区内的传统村落数量(见表1)，发现黄河流域内，山西省传统村落占比超过一半，达到55.98%；其次是青海省和陕西省，传统村落占比均超过10%；而河南省、甘肃省、内蒙古自治区、山东省和宁夏回族自治区等的传统村落占比较低，累计占比仅为16.25%；四川省内无传统村落分布.

3.2 空间格局呈“一核多中心”分布

运用ArcGIS10.2进行核密度分析，发现黄河流域传统村落空间上共形成4个集聚区，呈现“一核多中心”的空间格局.其中“一核”是晋南地区，主要包括临汾市南部和晋城市大部；“多中心”分别是晋中地区(离石县东南部和榆次市西部)、晋陕中部交界区(离石县西部和榆林市东部)和青海省东北部(同仁县东北部和平安县南部).这些地区以山地为主，地形复杂多样，由于山脉的阻隔，使得这些地区交通条件长期落后，进一步又影响其社会经济发展，阻碍了该地区与外界的交流，但客观上却为传统村落的形成与延续提供了屏障作用，使得传统村落得以长久留存.

表1 黄河流域传统村落省域统计

从流域上、中、下游空间位置看，传统村落主要分布于黄河流域的中游，位于第二级阶梯上；其次是上游，主要位于第一级阶梯边缘处；而下游则分布较少，主要位于黄河三角洲内.从流域干支流空间位置看，传统村落集中分布于隆务河、湫水河、三川河、汾河、沁河、丹河等支流流域范围内，特别是汾河、沁河和丹河流域内，传统村落分布最为集中.这主要是因为在流域的干流和中下游地区，受充沛的河流径流量和平坦地形的双重影响，易于形成大面积冲积平原，这些平原地势平坦、土壤肥沃，是聚落选址的理想地区，开发历史悠久、社会经济发达，传统村落受城镇化影响程度较深，难以留存；而在流域的支流和上中游，河流径流量较小、地形更为复杂、社会经济相对落后，为传统村落完整保存提供了基础[25].

3.3 主要集聚区强度和规模呈现差异性

根据式(2)及式(3)，分别对各集聚区进行Ripley's K函数分析，并通过显著性检验(见图1).各集聚区的L(d)值分布曲线在初始距离后的各空间尺度上均高于置信区间的最大值，表明4个集聚区的传统村落空间分布具有显著的集聚性，与前文中核密度分析结果呈现出良好的一致性.4个集聚区的空间集聚强度L(d)值曲线均呈现出先增后减的“倒U”形趋势，但其集聚规模和集聚强度却存在显著的差异性.

具体来看，晋南集聚区、晋中集聚区、晋陕中部交界集聚区和青海省东北部集聚区的特征空间尺度分别为22.99 km、13.32 km、7.21 km和7.74 km，对应的L(d)峰值分别为10.35、5.46、4.69、4.94.各集聚区之间集聚规模与集聚强度差异显著，且每个集聚区的集聚规模与集聚强度基本成正比.从集聚规模来看，晋南集聚区的集聚规模最大，约为其他3个集聚区的2～3倍；其次是晋中集聚区，约为其他2个集聚区的2倍；而晋陕中部交界集聚区和青海省东北部集聚区的集聚规模则相差不大.从集聚强度来看，晋南集聚区的集聚强度最大，约为其他3个集聚区的2倍；而其他3个集聚区的强度则相差不大.由此可见，无论是集聚规模还是集聚强度，晋南集聚区都远高于其余三个集聚区，再次印证了黄河流域传统村落“一核多中心”的空间分布格局.

4 影响因素分析

结合已有学者对传统村落空间特征影响因素的研究[20-28]，本文从自然环境和社会经济两个方面探究影响黄河流域传统村落空间集聚特征的因素.

4.1 自然环境因素

4.1.1 地形因素

在ArcGIS10.2中将黄河流域传统村落与DEM数据进行叠置分析，得到各传统村落高程值，并参考《中国1∶100万地貌制图规范》(试行)[31]，将地形分为丘陵、低山、中山、高山和极高山五种类型，统计不同地形类型的传统村落数量(见表2).由表2可知，近一半(48.38%)的传统村落分布在低山地区，其次是中山地区.总体而言，有89.91%的传统村落分布在黄河流域500 m～3500 m的低、中山地区.具体来看，四大传统村落集聚区集中分布于太行山脉和祁连山脉，位于一、二级阶梯上.这些地区地势险要，地理环境相对独立，对外交通闭塞，这使得传统村落受外界影响较小，同时复杂的地理环境还塑造了传统村落具有地方特色的文化景观，为传统村落的保存提供了基础.

表2 黄河流域传统村落地形统计

4.1.2 水资源因素

在ArcGIS10.2中运用缓冲区分析工具对黄河干流及其主要支流分别作5 km、10 km和15 km的缓冲分析，发现传统村落集中分布于隆务河、湫水河、三川河、汾河、沁河、丹河等黄河干支流流域.

将不同缓冲区与传统村落进行叠置分析，统计不同缓冲区内的村落数量(见表3).由表3可知有248个传统村落分布在5 km缓冲区内，约占流域内传统村落总数的36.63%；有417个传统村落分布在10 km缓冲区内，约占流域内传统村落总数的61.60%；有544个传统村落分布在15 km缓冲区内，约占流域内传统村落总数的80.35%.类比全国其他地区，如：湖南省约有16.6%的传统村落分布于距河流20 km范围内[32]；山西省约有35.31%的传统村落分布于距河流3 km范围内，67.66%的传统村落分布于距河流10 km范围内[27].黄河流域内传统村落的分布呈现出明显的“邻水性”[33]，这与已有学者对其他流域传统村落的空间分析结果呈现出良好的一致性[25]，共同彰显了流域这一特殊地理单元的独特性.

表3 不同缓冲区内传统村落数量统计

4.1.3 坡度因素

运用ArcGIS10.2中的坡度工具，对黄河流域DEM数据进行坡度分析，得到黄河流域内各传统村落的坡度分布，发现传统村落多分布于坡度较小的地区，通过ArcGIS10.2得到各传统村落坡度值，并根据国家林业局2003年公布的《森林资源规划设计调查主要技术规定》，将传统村落划分为不同坡度类型，得到黄河流域传统村落坡度统计表(见表4).由表4可知，55.69%的传统村落分布于平坡、39.73%的传统村落分布于缓坡，即95.42%的传统村落分布于15°以下的坡度地区.虽然黄河流域内的传统村落在中、宏观尺度多分布于山地地区，地形较为复杂，但就具体的选址而言，仍位于山地间地形较为平缓的地带.坡度直接决定了土地的耕作适宜性，坡度越大，水土流失和滑坡等自然灾害发生的可能性就越高.在以农业为主要生计方式的农业社会，传统村落往往在坡度较低的地区聚集.

表4 黄河流域传统村落坡度统计

4.1.4 坡向因素

运用ArcGIS10.2中的坡向工具进行分析.一般来说，坡向对于聚落选址的影响主要源于阴坡和阳坡的差异，因此将坡向重分类为阴坡、半阴坡、阳坡和半阳坡4个坡向(见表5).由于研究区位于北半球，太阳直射的坡面为南面，所以本文中规定坡向值 0°～45°、315°～360°为阴坡，45°～135°为半阴坡，135°～225°为阳坡，225°～315°为半阳坡[34].由表5可知阳坡与半阳坡累计占比达到58.64%，表明黄河流域传统村落呈现出一定的向阳性.这是因为阳坡为山地迎风坡，光照充足，降水丰富，是人们选择聚居地的理想地区，而阴坡虽然光照条件略差，但其在地形、水资源等方面的优势使得其仍然吸引部分传统村落在此聚居.

表5 黄河流域传统村落坡向统计

4.2 社会经济因素

4.2.1 经济发展水平

在ArcGIS10.2中，基于2015年中国GDP空间分布公里网格数据集，得到黄河流域传统村落的GDP分布结果(见表6).由表6可知有657个传统村落的GDP值低于3872万元/km2，占传统村落总数的97.05%，黄河流域传统村落的分布与GDP分布呈现出较强的空间负相关.这主要是因为在流域的下游和邻近地区，开发历史悠久，社会经济发达，城市化程度高，极大地冲击了原有的传统村落，导致这些地区的传统村落迅速消亡，而在社会经济落后的山区和交通不便的地区，城镇化对传统村落的负面影响尚不明显，因此传统村落保存较为完整.

表6 黄河流域传统村落GDP统计

4.2.2 与区域行政中心距离

选取黄河流域内351个城市作为区域行政中心，包括太原等6个省会城市、临汾市等41个地级市和方山县等304个县城，来研究黄河流域传统村落与区域行政中心分布格局的空间关系.运用ArcGIS10.2对351个行政中心做多环缓冲区分析，设置缓冲间隔为5 km，共划分为11个区间，并与传统村落进行叠置分析，统计黄河流域传统村落距行政中心的距离(见图2).如图2所示，传统村落集中分布于距区域行政中心5～25 km范围内，比重达到74.3%，距行政中心30 km范围内均是传统村落分布密集区，比重达到93.35%.总体来看，传统村落与区域行政中心存在一定的空间相关性，距行政中心的距离较远，交通较为不便，从而受中心城市的辐射影响较弱，传统村落的特色文化和物质景观能得以留存，但封闭的自然、社会环境和较低的经济发展水平也阻碍了传统村落的可持续发展，给传统村落的保护带来了一定挑战.

图2 黄河流域传统村落与行政中心距离统计

5 结论与建议

5.1 结论

本文中对黄河流域内传统村落的空间集聚特征及影响因素的分析结果表明：较大空间尺度的传统村落趋于不均衡的凝聚分布；自然环境因素与传统村落的分布具有较强的正相关性，社会经济因素与对传统村落的分布则具备一定的负相关性；流域内传统村落的分布在上下游、干支流上差异显著.研究结论与已有学者针对全国、各省级行政区和流域尺度的传统村落空间分布及其影响因素的研究结果具有一定的可对比性[20-28].

(1)黄河流域传统村落空间分布类型为凝聚型，且在省域层面呈现出较强的不均衡性.山西省传统村落占比远超其余省份，达到55.98%，占绝对的优势地位，其次是青海和陕西省，均超过10%，四川省内无传统村落分布，其余5个省份累计占比仅为16.25%.这一方面是由各省、自治区传统村落的规模差异决定的，山西省共有传统村落545个，是黄河流域内传统村落最多的省份；另一方面也受流域内的行政区划影响，山西省有64.9%的面积在黄河流域内，占黄河流域总面积的12.79%.

(2)黄河流域传统村落分布有4个高度集聚区，呈现“一核多中心”的空间格局.晋南集聚区无论是集聚规模还是集聚强度都远高于其余集聚区，是黄河流域传统村落核心集聚区；晋中地区、晋陕中部交界区和青海省东北部属于三大次级集聚区.这些地区地形复杂，山川丘陵环绕，形成了相对独立封闭的自然环境，为传统村落的延续提供了屏障作用，同时这些集聚区多为边界地区，往往是多种多样的文化和经济形态汇集的地区，易于形成边界效应，因而分布有较多传统村落.

(3)黄河流域传统村落的空间集聚是自然环境和社会经济双重作用下的产物，但二者影响有所差异.传统村落多沿水系带状或团状分布于山地间的平缓地带，坡度一般低于15°，呈现出一定的向阳性；社会环境要素则对传统村落的保护与发展存在一定负面效应，二者在空间上呈现负相关的趋势.

(4)传统村落的“邻水性”及其在上中下游和干支流的空间分布差异充分彰显了流域这一特殊地理单元的个性.从上中下游的关系来看，绝大多数传统村落集中于黄河流域中游，位于第二级阶梯处；而下游地区仅分布有1.32%的传统村落.从干支流的关系来看，传统村落与支流呈现出更高的空间相关性，集中分布于隆务河、湫水河、三川河、汾河、沁河、丹河等黄河支流流域.

5.2 建议

随着社会经济的发展和技术的进步，人们对环境的开发和利用能力不断提高，自然条件对传统村落的约束会逐步减弱，这也意味着自然环境对传统村落的屏障作用在逐渐减弱，而社会经济因素对于传统村落的影响与日俱增，对传统村落的开发与保护形成了极大的冲击.

从地理学的视角出发，传统村落必须遵循“因地制宜”的原则，正确处理保护与开发、利用的关系.在黄河流域上游和中游地区，地处我国第一、二级地势阶梯处，生态地位突出、民族色彩浓厚、社会经济相对落后，特别是中游地区传统村落分布于黄土高原等生态敏感区，又临近吕梁山区、燕山-太行山区等集中连片特困地区，传统村落的空心化程度较高，且受自然破坏较大.这些地区应以保护为主、开发为辅，积极响应国家乡村振兴战略和黄河流域高质量发展战略，优化基础设施建设，大力挖掘本土文化，发展民俗旅游、乡村旅游、生态旅游等环境友好型产业，积极实行产业转型，促进人才回流，在有条件的地区可以结合当地资源优势，实现地域特色旅游资源的综合开发.而在传统村落较密集的地区，可以实现对传统村落的统一开发，打造传统村落文化综合体，形成传统村落开发的规模效应.

本文所选取的传统村落仅限于官方公布的传统村落名录，对于各级历史文化名村和其他大量未经官方认证的传统村落，由于评定标准尚不统一，不在本文的研究范围之内.如何基于大数据，引入自然环境、社会经济、地区文化、国家政策等多种要素，建立完善的指标体系，构建更科学的分析模型，对传统村落的空间分异、价值利用、开发与保护进行更加全面的分析论证，是未来的研究重点.