基于最小累积阻力模型的贵州省线性非遗廊道构建研究

黎 慧，高 唱，赵 娟，高逸凡，赵 阳

(阜阳师范大学历史文化与旅游学院，安徽阜阳236037)

0 引言

非物质文化遗产(简称非遗)是社会发展过程中获得的文化历史结晶，也是文化组成部分的各种表现形式及与表现形式有关的实物和场所。保护非遗就是保护各族人民思想道德和科学文化素质的历史根基，是促进人类共同发展的前提，对延续中华民族优秀传统文化，坚定民族文化自信有着重要意义。近年来，世界自然与文化遗产保护运动正转向对遗产最大程度上的保护，即从独立的自然或文化遗产点到实现跨边界、连续完整的保护空间格局，强调对空间的整合与跨区域合作。文化遗产廊道在区域文化保护与开发的过程中扮演着重要的角色[1]。

遗产廊道是发端于美国的一种区域化遗产保护战略方法，其核心理念是“绿线公园”—“国家保护区”—“绿道”思想进化的产物[2]。遗产廊道在保护区域内活态景观、振兴当地经济、提供公众游憩空间等方面取得了巨大成就。国外关于遗产廊道的研究侧重于经济发展的可行性﹑区域环境协调等方面，并提出了具体的保护方案策略[3-4]。21世纪以来，国内学者逐渐重视对历史文化遗存采取区域化保护的战略方法，开始了对遗产廊道的理论借鉴与研究[5-6]，探讨了遗产廊道的概念内涵，构建的可行性、必要性和预想的设计思路[7-10]。随着空间分析技术的不断融入，有部分学者结合GIS技术从空间规划的角度探讨了非遗廊道构建的适宜性[11-12]。与此同时，部分学者结合生态学、发生学视角综合阐述了遗产廊道的构建[13-14]。综上，构建方式上多是利用已有的线性景观构建区域尺度较大的遗产廊道，较少依据节点串联遗产廊道，且非物质文化遗产廊道构建方面的研究鲜有涉及。基于此，本文运用最小累积阻力模型，综合核密度、标准差椭圆等分析方法，以贵州省各市非遗重心为“源”，再以贵州省各市非遗重心为“节点”，基于不同等级、不同空间尺度来研究贵州省非遗的空间分布格局，并结合生态地理因素来构建“点-线-面”多尺度的遗产廊道，旨在加强区域文化的保护与传承。期望通过对非遗资源的开发来激发贵州省旅游产业活力，带动当地的经济发展与文化效益，为乡村振兴和文化产业带建设两大战略的协同推进提供动力支持。

1 数据与研究方法

1.1 研究区概况

贵州省非物质文化遗产资源极其丰富，数量位于我国前列。贵州地处中国西南腹地云贵高原，地势西高东低，自然地理环境较为复杂；省内贯穿长江和珠江两大流域，水域资源丰富，全省水资源总量高达978.684亿m3。此外，贵州省地貌资源丰富，喀斯特地貌发育广泛，占全省土地总面积的73%；有高原、山地、丘陵、盆地4种地貌类型，缺少平原地貌，并且具有地表崎岖、支离破碎的独特地貌特征。贵州省多民族共居，在全省范围分布了56个民族，千百年来，各民族和睦相处，共同创造了多姿多彩的贵州文化，少数民族非物质文化遗产资源也较为丰富。特殊的自然环境和丰富的文化成分促使贵州省形成了丰富且独特的非物质文化遗产资源。截止到2021年底，共计有128项国家级非遗，713项省级非遗(表1)，为构建非物质文化遗产廊道奠定了重要的资源基础。

1.2 数据来源与处理

贵州省地图矢量数据来源于中国科学院资源环境数据中心；DEM、地貌、气温、降水、河流等数据来源于地理空间数据云贵州DEM90m数据(SRTM90m)；土地利用数据来自2020Globe30分辨率30m；中国气象背景数据集(年均温和年均降水量)和基于DEM提取的中国流域、河网数据集。通过ArcGIS10.5中镶嵌、投影等方法得到研究区相关地理数据，地级市、县级行政中心位置通过百度拾取坐标系工具获取市、县政府经纬度坐标。非物质文化遗产项目及其空间位置、道路分布数据分别来自《贵州省非物质文化遗产地图集》《贵州省历史地图集》；人口、经济数据来自《贵州统计年鉴2021》；交通数据通过1∶50万贵州省交通图获得；植被覆盖数据来源于NASA Landsat系列卫星图像并通过NDVI方法处理，利用ArcGIS10.5软件平台进行地理空间匹配，建立贵州省非遗数据库。

数据预处理：利用GIS软件通过DEM数据提取研究区的坡度与起伏度；利用ENVI软件得到研究区的植被覆盖数据；选取坡度、起伏度、土地覆盖类型和植被覆盖率作为主要的构建因子和分析指标来构建综合阻力面(表2)。文中阻力的分类与赋值主要参考韩世豪、梅艳国等学者的赋值表[15]，将各类要素进行阻力值评分，赋值标准上统一将其分为1至9，赋值越高表示阻力越大。在每个要素中，如果赋值越大，则综合分值计算的权重越高。海拔和坡度均被分为5个等级，权重占比各0.15；土地覆盖类型为水体、林地、耕地、湿地和人造地表5类，权重占比0.4。依据数据处理，将NDVI重分类分为5类，权重占比0.3。运用ArcGIS中的栅格计算器对各要素因子对应的阻力值面进行加权叠加处理，从而得到综合阻力成本的图层，为下一步进行成本距离计算提供数据基础。

表2 土地利用类型阻力值一览表

1.3 研究方法与研思路

1.3.1 核密度分析

核密度分析通常可以体现出分析目标在空间上的集聚情况，是表示地理要素在空间分布上集聚程度的重要方法，用于测算贵州省非物质文化遗产的分散与集聚情况，可用于表述出核心对周边地区的影响范围，K值越高，非遗的空间分布就越集聚，则越适合作为非遗廊道的核心选址区域，计算公式如下：

公式(1)

公式(1)中，K表示核密度函数，h>0代表半径，x-表示点x到的距离。

1.3.2 标准差椭圆分析

标准差椭圆分析以x轴、y轴标准差及平均中心为基本参数，是对地理要素空间的分布范围、形态和转变方向进行分析的一种经典算法。椭圆方向的分布格局亦为非遗廊道的构建提供基础，其平均中心计算公式如下：

公式(2)

公式(2)中，X与Y为非遗点分布的坐标，n为非遗点的总数。

1.3.3 适宜性分析

适宜性分析方法最早由英国学者麦克哈格提出[7]，主要运用于景观生态方面的研究。本文主要借鉴俞孔坚等学者提出的遗产廊道适宜性分析新途径[9]，为选择适合开展遗产保护和观光娱乐活动的空间作为廊道的选址，即运用最小累积阻力模型MCR结合GIS技术。基于贵州省自然和人文环境要素、土地利用现状和遗产廊道元素的诸多阻力分布情况，综合构建其阻力面，模拟非遗休闲体验活动的空间扩张运动，由此进一步筛选廊道选址的适宜区域，阻力值越小越适宜开展非遗体验和保护活动，越适宜作为遗产廊道的选址。

MCR的计算公式如下：

公式(3)

公式(3)中，Dij表示从某非遗点到某阻力元素中一点的距离，Ri表示空间i面适宜性的阻力值。

2 结果分析

2.1 非遗空间分布与聚集形态

经整理计算得知，贵州省非物质文化遗产成功申报的非遗项目和扩展项目共计841项。从纬度上看，非遗数量由中部向南北递减，西部和中部非遗数量均衡，而东部非遗数量较多(图1(1)①注：本文中所有地图矢量数据均来源于中国科学院资源环境数据中心。)。主要原因为贵州境内地势西高东低，自中部向北、东、南倾斜，西北部多为高原山地，东南部多为丘陵低山，造成该地区通行便捷程度比较低；此外贵州属于亚热带季风气候，东南部降雨量较大。由非遗资源核密度分析(图2)可看出，贵州省非物质文化遗产呈现出核心—边缘现象，其中，高密度集聚核心区主要集中在贵州中东部、贵定、麻江、凯里、三橞沿线，次核心区主要分布于贵州中部贵阳和黔西南境内，几个高密度小集聚区分别分布在贵州省的东北和西北部边界区域。观察非遗点与水系河流的空间分布特征，不难发现水系分布与非遗点分布存在一定空间联系，乌江流域形成了一个较为密集的地带，清水江流域继而形成了另一个高密度核心区(图1)。

图1 非遗点空间分布示意图

图2 非遗资源核密度分析示意图

2.2 非遗标准差椭圆分析

通过标准差椭圆分析，揭示贵州省非遗空间分布方向趋势及椭圆中心的变动情况(图3)。由图3可知，贵州省各级非遗在空间上呈现出西南-东北方向的分布，其中国家级较省级分布明显，其椭圆中心坐标相较省级非遗居于中东；省级在标准差椭圆分析中，较国家级偏上，在全省区域均有分布，大致方向与国家级分布相近，主要集中于安顺市、贵阳市、黔南布依族苗族自治州与黔东南苗族侗族自治州交界地带，尤其是黔东南苗族侗族自治区。省级与国家级在地域分布上有重合地带，表明非遗分布与诸多要素相关。

图3 标准差椭圆分析示意图

2.3 非遗廊道适宜性分析

据上述分析可知，贵州省非遗的分布受自然环境因素影响较大，由坡度阻力图(图4a)可以看出，贵州省整体所受坡度阻力较大。其中，阻力较大的区域主要分布于贵州省的北部和东部，南部地区整体的阻力也较大，中部偏西南地区相对而言所受阻力较小。铜仁市、遵义市、黔东南苗族侗族自治州与黔西南布依族苗族自治州是高阻力集中的区域，而贵阳市、安顺市阻力值较低。

由地形阻力图(图4b)可以看出，贵州省整体所受地形阻力较小。其中，贵州省中部地区地形基本较为平坦，由中部地区向外扩散式地形逐渐发生变化，阻力较大的区域位于六盘水市中部及贵州省外围区域，而安顺市、贵阳市的地形则最为平坦，也与坡度阻力图的情况较为符合。

由植被覆盖率阻力图(图4c)可以看出，贵州省所受植被覆盖率的阻力较小。其中，阻力较大的区域位于贵阳市的南部并零星分布于其余各市，高阻力值区域主要位于贵阳等发展较好的城市周围。同时，0.4～0.9几乎覆盖了整个贵州省且分布比较均匀，0.3～0.4亦是分布在贵州省各地区，0.2～0.3主要分布在贵阳市的南部和安顺市的东北部。

由土地利用类型阻力图(图4d)可以看出，贵州省所受土地利用类型的阻力较大。其中，阻力较大的区域主要分布于贵州省的北部与西部，东部与南部相对而言所受阻力较小。贵阳市、毕节市、遵义市与铜仁市是高阻力集中的区域。同时，耕地与人造地表多分布于贵州省的北部与西部以及少量的位于贵州省东南部地区，而林地之类则是较多的分布于贵州省的南部与东部。

利用栅格计算器加权叠加四种因子阻力得到综合阻力面，由图5可以看出，贵州省南部与东部的阻力较小，贵阳市的南部是高阻力集中区域，西北部与北部地区阻力分布比较混杂。

2.4 基于综合阻力成本的廊道适宜性分析

贵州省非遗廊道适宜性分析在上文相关数据准备工作基础之上，基于坡度、起伏度、植被覆盖率和土地利用类型为环境要素的阻力成本，利用栅格计算器加权叠加四种阻力因子构建综合阻力面，以贵州省各市非遗重心为“源”，运用MCR模型进行非遗廊道适宜性分析。

根据适宜性分析结果(图6)，结合综合阻力面，发现2.78、3.48、4.29、4.99、5.77为综合阻力转折节点值。根据阻力转折节点值将构建廊道的适宜度值分为6个等级，分别为高度适宜、中度适宜、较为适宜、较不适宜、中度不适宜、高度不适宜(表3)。综合阻力值越大代表越不适宜构建廊道，综合阻力值越小，代表越适宜构建廊道。将适宜性结果进行重分类处理，根据像元个数利用字段计算器计算出6个等级的面积占比情况(表3)。其中，中度适宜区占比最大，高度适宜区和较为适宜区也占有一定比例，说明贵州省较为适宜构建非物质文化遗产廊道。

图4 四种因子阻力图

图5 综合阻力面示意图

表3 适宜性分级情况统计

图6 非遗廊道适宜性分析图

总体而言，中部沿线的西南部地区非遗廊道适宜性选址要明显优于西北和东北地区；高度适宜区分布于贵州省各市非遗重心周围，中度适宜区分布于贵州省西南与东南部，并且多数为少数民族集中分布的区域。非遗资源大多分布于贵州省的南部、西南与东南地区。贵州省南部降水量常年偏多，水源丰富、气候适宜；且南部所受的坡度阻力较小，贵阳市、安顺市坡度阻力值较低；贵州省整体地形阻力较小，其中部地区地形基本较为平坦，由中部地区向外扩散式地形逐渐发生变化，阻力较大的区域位于六盘水市中部及贵州省外围区域；贵州省所受植被覆盖率的阻力是较小的，阻力较大的区域位于贵阳市的南部并零星分布于其余各市；土地利用类型阻力较大的区域主要分布于贵州省的北部与西部，东部与南部相对而言所受阻力较小。同时，耕地与人造地表多分布于贵州省的北部与西部以及少量的位于贵州省东南部地区，而林地之类则是较多的分布于贵州省的南部与东部。

3 贵州省非遗廊道构建

在适宜性分析及核密度分析的基础上，坚持遗产廊道连续性、完整性原则，共得到9条非遗廊道和10个非遗节点(图7)。根据遗产廊道本身的价值、周边遗产分布情况，确定三个级别的遗产廊道，包括2条一级廊道，4条二级廊道，3条三级廊道，其中二级廊道中有部分重合的地方。一级廊道构建可沿贵州省中部的黔南布依族苗族自治州至黔东南苗族侗族自治州；二级廊道构建可沿西南部各市至黔东南苗族侗族自治区；三级廊道可沿铜仁市、遵义市、毕节市至黔东南苗族侗族自治区。结合标准差椭圆分布图，无论是国家级还是省级非遗，分布都为“西南—东北”方向，故非遗廊道的构建方向基本沿着“西南—东北”方向。结合核密度分析发现黔南布依苗族自治区州与黔东南苗族侗族自治州是非遗分布的密集区域，且根据适宜性分析的结果选择了黔南布依族苗族自治州的东部与黔东南苗族侗族自治州的西部作为一级廊道的选址地区，依据上述思路，确定非遗二级与三级廊道选址。

图7 贵州省非遗廊道图

4 结论与讨论

非物质文化遗产与自然、历史、文化相互影响、交融。在原有的环境要素下，遗产廊道的构建通常能带动相关区域的经济、文化等方面的发展，其中包括旅游业、文化产业等。遗产廊道正是综合生态环境与文化遗产体系的文化遗产整体性保护方法，构建遗产廊道显得格外重要。

本文尝试利用空间阻力模型和适宜性分析方法，采用核密度分析将非遗点空间分布规律在GIS中进行直观可视化，借助最小累积阻力模型得到以下几个结论： (1) 贵州省非遗存在核心-次核心和边缘现象，水系在古代中作为比较重要的交通方式并且与居民的居住生活有着密不可分的关系。在贵州省的中部、东南部以及东南交界区形成高密度核心区，中部境内形成次核心区，数个较高密度小集聚区散落在黔西南地区，贵州省各市非遗重心是非遗廊道构建的重要节点。(2)受地形、坡度、植被的影响，各类非遗总体上呈现出了一定方向分布格局，其中国家级、省级非遗标准差椭圆分布极其相似，呈现出一定的规律性。(3)贵州省中部、西南部地区，适宜性选址优于西北地区，高度适宜区分布于各市，中部适宜区主要分布于西南与东南地区。(4) 结合适宜性分析以及核密度分析共得到9条非遗廊道和10个非遗节点，包括2条一级廊道，4条二级廊道，3条三级廊道。

基于最小累积阻力模型构建的贵州省非遗廊道，能够高效地保护区域非物质文化遗产资源，维护遗产体验过程的连续性和完整性，为贵州省非物质文化遗产保护和可持续发展提供一种可借鉴模式，并增强对非遗文化进行全局性保护规划和系统性的研究管理。