湘桂黔侗族聚居区传统村落空间分布及成因分析

胡金龙，滕耀宝，郑文俊，田梦瑶

(桂林理工大学 旅游与风景园林学院，广西 桂林 541006)

0 引 言

传统村落是中国农耕文明积淀千年的文化基因宝库[1], 不同民族所形成的传统村落承载着各自民族的文化信息, 研究传统村落的选址布局对构建新型人地关系具有重要意义。国外对传统村落的相关研究起步较早, 主要从传统村落保护与可持续发展[2]、 空间分布[3]等方面展开。国内的研究内容更加多元化, 主要包括传统村落文化保护与活化利用[4-5]、 旅游开发的路径与影响[6-7]、 空间形态与布局[8-10]、 空间分布及影响因素[11-16]。国内外研究对传统村落的空间分布逐渐深入, 形成了诸多成果: 研究尺度上, 既有以全国为研究区域的宏观尺度研究[17], 也有从省域到市域的中小尺度研究[18-19]、 研究方法上, 核密度估计[15-18]、 最邻近指数[12-16,18-19]等方法在传统村落空间分布特征研究中应用较为广泛。目前鲜有研究聚焦少数民族聚居区, 特别是单一少数民族, 针对单一民族传统村落分布格局的研究需要借助更加科学的方法, 定量探测不同因素对传统村落分布的影响强度, 进而科学合理地解释少数民族传统村落与栖居地之间的人地关系, 深入探讨少数民族传统村落的环境适应性智慧。

湘桂黔3省(区)交界地区分布着数量众多的侗族传统村落, 侗族人民在这片土地上选取依山傍水、 环境优良的地方建设村寨, 在与当地环境相互适应的进程中, 衍生出丰富的生态智慧, 其中蕴含的科学内涵亟待探究。选取湘桂黔侗族传统村落作为研究对象, 运用ArcGIS与地理探测器等工具, 分析侗族传统村落选址布局的总体特征, 剖析其主要影响因素, 探测各因素驱动力强弱, 为侗族地区传统村落的保护与开发提供理论参考。

1 研究区概况及数据来源

1.1 研究区概况

研究区位于湘桂黔3省(区)交界处, 包含湖南省通道侗族自治县、 靖州苗族侗族自治县, 广西壮族自治区三江侗族自治县、 龙胜各族自治县, 贵州省从江县、 榕江县、 黎平县, 7县总面积约2.04万km2, 共有汉、 侗、 苗、 瑶、 壮等各民族人口近220万, 其中侗族人口约占54%。区域内以山地丘陵为主, 气候宜人, 降水充沛, 河网密布, 动植物资源丰富, 是适宜栖居的理想家园, 侗族村落在历史发展过程中, 形成了独具特色的空间聚落形态, 展示出了对自然环境良好的生态适应性。黎平、 通道、 三江3县交界地带的三省坡是侗族文化保存程度极好的地区之一, 其余脉遍及榕江、 从江、 靖州、 龙胜4县。围绕三省坡形成的侗族文化圈是研究侗族文化和侗族传统村落的极佳场所, 该区域在历史文化、 地理空间上具有较强的整体性和联系性, 现分布有219个保存相对完好的国家级侗族传统村落(图1)。

图1 湘桂黔侗族国家级传统村落分布图Fig.1 Distribution of national traditional Dong villages in Hunan，Guangxi and Guizhou

1.2 数据来源

采用的研究数据主要包括: (1)国家住房和城乡建设部公布的五批中国传统村落名录, 国家民族事务委员会公布的两批中国少数民族特色村寨名录, 筛选出其中属于研究区的侗族传统村落共计219个; (2)研究区30 m分辨率DEM数据(分析提取海拔、 坡度、 坡向数据)来源于地理空间数据云; (3)河流、 公路数据来源于全国地理信息资源目录服务系统1∶25万全国基础地理数据库; (4)GDP、 人口密度空间分布公里网格数据集、 中国气象背景数据集来源于中国科学院资源环境科学数据中心。

2 研究方法

2.1 最邻近点指数

式中:m代表点要素数量;A代表研究面积。当R分别大于、 等于、 小于1时, 点状要素分别趋于均匀、 随机、 凝聚型分布。

2.2 不平衡指数

不平衡指数(S)可以反映侗族传统村落在各县域的分布均衡程度[12,16,21], 其公式表示为

式中:n为县域数量;Yi表示各县侗族传统村落数量占总数比重从大到小排序后第i位的累计百分比。

2.3 核密度估计

核密度估计是用于计算要素在其邻域中密度的方法[13,16,20,22], 反映研究要素集的集中离散程度。

式中:fn(x)为核密度;k()为核函数,i取值[1,n];n为点数;h为带宽;x-xi表示点x到xi处的距离。

2.4 地理探测器

2.4.1 因子探测 因子探测可以探测某种影响因子对地理要素空间分异性决定力程度的高低[17,23]

湘桂黔3省(区)交界处的地形多为山地, 侗族人民在尊重自然、 顺应自然的生态智慧理念引导下, 能够选择适宜的区域营建村落。与此同时, 村落留存至今与现代社会经济环境有着紧密联系。因此, 本研究结合实际情况选取海拔、 坡度、 坡向、 河流密度、 公路密度、 年均气温、 年均降雨量、 地均GDP、 人口密度等9个因素对侗族传统村落空间分布进行研究。

2.4.2 交互探测 交互探测可评估两种因子的相互作用对研究要素空间分异的影响是否会增强或减弱。本研究分别计算两种因子a和b对研究事件的驱动值Q(a)和Q(b),两影响因素交互之后产生叠加变量Q(a∩b)。交互结果共有5种:当Q(a∩b)>Q(a)+Q(b)为非线性增强;Q(a∩b)>Max(Q(a),Q(b))为双因子增强;Q(a∩b)

3 侗族传统村落空间分布特征

3.1 空间分布类型

在研究区内将侗族传统村落视为点要素, 用坐标点表示其地理位置。将219个传统村落的地理坐标导入ArcGIS 10.5, 通过其中的平均最邻近工具进行运算, 得出结果R=0.766 2, 即R<1, 由此可判定侗族传统村落在研究区内的空间布局类型为凝聚型分布。

3.2 均衡性分析

根据不平衡指数公式计算出S=0.490 1, 表明侗族传统村落在研究区分布不均衡。根据统计数据生成洛伦兹曲线(图2), 洛伦兹曲线距离均匀分布线相对较远, 曲线突起弧度较大, 表明侗族传统村落在各个县域内的分布具有不均衡性。

图2 洛伦兹曲线Fig.2 Lorentz curves

3.3 聚集性分析

为研究湘桂黔侗族传统村落的空间聚集特征, 通过ArcGIS进行核密度分析, 经过多次试验, 选择带宽为15 km, 生成研究区传统村落的核密度分布图(图3)。整体上, 侗族传统村落核密度分布形成“多集聚, 少分散”的空间格局, 呈现出局部多点集聚的现象, 黎平县茅贡镇周边地区是聚集程度最高的区域, 在黎平县尚重镇和肇兴镇形成两个次级高的区域。侗族传统村落密集分布在县域边界地带, 在各县域内呈现出边缘化分布特征, 县域中心与边缘地带分布密度存在显著差异。

图3 侗族传统村落核密度分布图Fig.3 Kernel density distribution of traditional Dong villages

4 影响因素分析

4.1 地形因素

4.1.1 海拔 侗族传统村落平均海拔为537.76 m, 海拔介于300～800 m的侗族传统村落数量占总数的78.54%, 表明侗族传统村落趋向分布于中高海拔地区。海拔800 m以上的区域, 道路交通不便, 可耕种的土地不多, 分布的村落数量较少。湘桂黔侗族聚居区降雨充沛, 河网密布, 海拔过低的区域易积水且不利于应对洪涝等自然灾害。中高海拔地区更有益于躲避战乱, 减少外界影响, 将侗寨选址在中等偏高海拔地区是侗族人民因地制宜、 适应环境的选择。

为进一步研究海拔与侗族传统村落分布的关系, 对侗族传统村落进行全局空间自相关(Moran’s I)分析[24], 其莫兰指数为0.414, 表明不同海拔的传统村落存在集聚现象。侗族传统村落分布呈现海拔高度上的垂直差异, 这是由于同一海拔高度的地区难以承载所有的侗族居民, 侗族人民在尊重自然、 顺应自然生态智慧理念的影响下, 通过观察栖居地的山水环境, 集中在300～800 m的中高海拔地区选择适宜居住的场所。基于ArcGIS对侗族传统村落局部自相关特征进行分析, 得出三省侗族传统村落海拔LISA集聚图。由图4可见, 高-高集聚村落有45个, 主要分布在黎平、 从江和榕江交界地带, 低-低集聚村落有39个, 主要沿三江北部边界分布。高-低、 低-高、 非显著集聚3个类型有135个侗族传统村落, 这些区域的侗族传统村落集聚类型不显著, 主要由于湘桂黔交界地区多为山地且地形起伏高低错落, 村落与周边其他村落所处的海拔高度存在垂直方向上的差异。基于研究区数字高程模型, 运用ArcGIS对侗族传统村落地形起伏度进行计算, 高-低、 低-高、 非显著集聚3类侗族传统村落地形起伏度为317.28 m, 高于高-高和低-低集聚村落的209.62 m, 表明多数侗族传统村落所处地区地形起伏相对较大, 研究结果与实际相符合。

图4 侗族传统村落海拔LISA集聚图Fig.4 Elevation LISA of traditional Dong villages

4.1.2 坡度 湘桂黔侗族聚居区多为山地丘陵, 坡度影响着农业耕作和生活居住。坡度相对较小的区域, 村落营建所需的工程量较小, 并且较缓的坡度有利于排水灌溉, 适宜生产生活。研究表明, 71.69%的侗族传统村落分布在坡度10°以下的区域, 25.57%的侗族传统村落分布在坡度10°～20°的地区, 坡度20°以上的地区仅分布有2.74%的侗族传统村落(图5), 整体上侗族传统村落呈低坡度区域聚集分布的特征。湘桂黔侗族聚居区山地多、 平地少, 随着坡度的增加, 水土流失程度加剧, 不利于农业耕种, 并且面临滑坡、 泥石流等自然灾害的风险, 对侗族人民的居住环境构成威胁。而侗族人民具有较强的生态意识, 具备实施生态环境改性的能动禀赋, 能够在山地构建梯田, 适应较大坡度给农业生产带来的不利影响, 主动去适应环境[25]。流传于从江占里侗寨一带的《许愿歌》唱道: “一棵树上只能有一窝雀, 多了一窝就会挨饿;

图5 侗族传统村落坡度分级图Fig.5 Slope distribution of traditional Dong villages

山林树木是主, 人是客。”这明确了山地、 树林与人之间是主客的关系, 反映出侗族人民对于山林等自然环境的尊重。草木共山生, 万物从地起, 侗族人民与其生存的环境是共生共荣的关系, 体现了一个民族的生存理念和生态智慧。

4.1.3 坡向 受山体走势的影响, 不同坡向的光照和水热条件皆有所不同, 对侗族人民的生产和生活具有一定的制约作用, 从而对村落的选址营建产生影响。侗族传统村落在各个坡向均有分布(图6), 在坡向分布上无显著差异, 阳坡略多于阴坡, 表明侗族传统村落虽然倾向于分布在阳光更充足的坡面, 但可以在各个坡向的地区选址落寨, 坡向因素对于村落分布的限制作用较小, 一定程度上说明了侗族人民通过选址营建主动适应了当地的地势。进一步研究发现, 位于阴坡的村落, 通过对小地形的改造和建筑的营建获取更多的光照时长, 同时也积极适应当地的风向, 因山祛风, 藏风聚气, 形成环境宜人的小气候以适应当地的环境[26]。

图6 侗族传统村落坡向分布图Fig.6 Distribution of slope direction of traditional Dong villages

4.2 水源因素

湘桂黔侗族聚居区的侗族人民原先栖居于梧州一带, 而后沿着河流迁徙至此营建村寨, 区域内河网密布, 河流成为影响侗族人民选址落寨的一个重要因素。研究区侗族传统村落距河流平均距离为235 m, 88.13%的村落距离河流500 m以内, 有明显沿水系分布的特征。侗族人民在生活、 农业灌溉和村落防火等方面需要便捷的水资源, 河流可以提供大量用水, 同时还能起到一定的防御作用, 因此他们大多选择距离河流较近的地区营建村落。早期侗族先民过着饭稻羹鱼的生活, 靠近河流便于取水和获得食物, 水运交通也较为便利。侗族古歌《姜良·姜美》: “我说姜美生儿用刀砍, 剁成细块拿到坡上撒; 头变苗家住坡顶, 肉变侗家住水边”, 也表明侗族人民有在靠近水系聚居的特征。而分布在离河流较远的村落, 经实际调研发现, 村寨之中多有溪流和山泉水, 并以此建造水井、 水塘。

4.3 气候因素

湘桂黔侗族传统村落年均气温在12.7 ～18.6 ℃, 多年平均气温15.5 ℃; 年均降雨量在1 142.7～1 668.3 mm, 多年平均降雨量1 300.2 mm。研究区降雨量充沛, 水热条件组合优良, 为农业生产奠定了良好的自然条件。气温、 降水影响着村落的选址布局和建筑形式构成, 侗族人民具有较强的民族生态意识, 强调因势利导来适应气候变化。侗族聚居区夏季炎热多雨, 为适应当地的气候条件, 其房屋多为底层架空的干阑式建筑。《北史》中对古越人(侗族祖先)的居所就有“依树积木, 又居其上, 名曰干阑”的描述[27], 这种建筑形式既可适应地形, 也有利于防潮散热。

4.4 交通因素

研究区公路密度在地理空间分布上与侗族传统村落分布具有较强相关性。连接外界的道路与侗族人民生产生活息息相关, 可达性强的村落与外界交流便捷, 但更容易受到现代化建设的影响。公路密度影响着传统村落的可进入性, 根据《公路工程技术标准》(JTG B01—2014), 结合研究区实际状况, 将高速公路、 一级道路、 二级道路、 三级道路、 四级道路、 其他道路, 其平均行车速度分别设定为100、 80、 60、 30、 20、 15 km/h, 对研究区交通可达性进行评价。结果表明, 从各县中心到侗族传统村落理论平均到达时间为1.73 h, 超过1 h的传统村落有173个, 占79%, 整体可达性不高。这是由于研究区地形多为山地, 且靠近传统村落的道路绝大多数为低等级道路, 实际可达性较差。进一步研究发现, 侗族传统村落距离高速公路、 一级道路和二级道路的平均直线距离为15.72 km, 村落距离高等级道路普遍较远, 侗族传统村落聚集程度较高的区域低等级公路密度高, 低等级公路区域受现代化影响有限, 遭受开发性破坏较少, 有利于侗族传统村落保持自身的生活模式与村落风貌, 使村落得以保存。

4.5 社会经济因素

4.5.1 地均GDP 区域经济发展水平与传统村落保护和开发程度紧密相关。运用ArcGIS对湘桂黔侗族聚居区地均GDP进行计算, 结果显示, 侗族传统村落分布于130～309 万元/km2的区域, 整体趋向于分布在经济发展相对较差、 距中心县城较远的地区。侗族传统村落距离中心县城的平均距离为28 km, 距中心县城10 km以内仅3.20%, 整体远离中心县城分布。距离中心县城近, 有利于与外界沟通交流, 便于进行生产生活材料和物资的交换; 而距中心县城远, 则不利于生产生活, 但在一定程度上有利于保护村落的传统风貌。早期, 侗族人民为躲避战乱而往更为偏远的山区迁徙, 在与中心县城距离较远的地方营建村寨, 偏远山区经济社会发展较为滞后, 受城镇化的影响较小, 村落营建大多就地取材, 村落风貌特色延续至今。

4.5.2 人口密度 人口密度是村落保存与发展的基础, 用ArcGIS对研究区人口空间分布千米格网数据进行计算, 结果显示, 侗族传统村落人口密度分布阈值为60～154人/km2, 整体上聚集在人口密度较小的地区。一定量的人口密度可为传统村落的保护与持续性发展提供保证, 有利于民族延续。人口密度高的地区受现代化和城镇化的冲击较大, 传统村落数量也较少。而县域边界地带的人口密度较低, 现代化水平也较低, 村落产业结构稳定, 主要以农业为主, 传统农耕文化得以延续, 村落风貌维持稳定, 以上这些因素都有利于传统村落的保存, 因此县域边界地带分布有数量较多的侗族传统村落。

5 影响因子地理探测

5.1 因子探测

上述研究表明, 自然环境与社会经济等因素共同影响了侗族传统村落分布的整体态势。为深入分析其内在驱动因素, 根据侗族聚居区实际情况, 对海拔、 坡度、 坡向、 河流密度、 公路密度、 年均气温、 年均降雨量、 地均GDP、 人口密度等9个因素驱动力大小进行研究。

地理探测器可探究各因素的影响强度。将核密度值作因变量, 9个影响因素作自变量, 用ArcGIS将海拔、 坡度、 河流密度、 公路密度、 年均气温、 年均降雨量、 地均GDP、 人口密度的数据按照自然间断点法进行分类, 完成影响因素的数据量向类型量的转换。将各影响因素的类型量输入GeoDetector软件计算各影响因素的驱动力Q值,Q值越大说明对于侗族传统村落选址分布的影响越强, 得出结果为: 公路密度(0.269 8)>海拔(0.167 2)>河流密度(0.139 6)>地均GDP(0.118 5)>人口密度(0.111 5)>年均气温(0.093 4)>年均降雨量(0.072 5)>坡向(0.034 1)>坡度(0.028 4)。在所有因素中, 公路密度与侗族传统村落分布具有最密切的关联性, 说明公路对于传统村落分布具有十分重要的作用。事实上, 任何村落都需要与外界沟通, 公路是村落通向外界最主要的通道。坡度因素对侗族传统村落的驱动值最小, 坡向其次, 侗族传统村落通过选址营建展现了适应地形环境的能力, 一定程度上克服了地形因素带来的限制作用。

5.2 交互探测

利用GeoDetector软件的交互作用探测是对影响因素的驱动力Q值进行两两综合计算, 分析两个影响因素交互结果对核密度值解释力是增强还是减弱。结果显示, 所有因子两两叠加交互探测结果中, 海拔与公路密度、 公路密度与年均气温、 公路密度与地均GDP、 公路密度与人口密度、 年均气温与人口密度、 地均GDP与人口密度的交互值为双因子增强, 其余均为非线性增强。任何两种影响因子对侗族传统村落空间分布的交互作用都要大于单一影响因子的作用, 两两因素相互作用皆有显著提升, 任意两自然因子交互分析结果均为非线性增强。

公路密度与各因素两两叠加后强度均较大, 尤其与河流密度叠加作用后其值达到最大, 表明这两种因素对侗族传统村落的综合影响最强, 水陆交通线对于侗族传统村落的分布具有较大的驱动力。在自然因子交互结果中, 河网密度与年均降雨量交互值最大, 水资源对侗族村落分布具有重大影响, 河网密度与海拔交互值其次, 说明了山水环境对侗族传统村落分布具有重要影响。实际上, 侗族人民选择在依山傍水的环境中栖居, 将山林、 河水视为滋养万物的母体, 是一个具有山水情节的民族。

6 结论与讨论

研究表明, 侗族传统村落在湘桂黔侗族聚居区内呈凝聚型分布,且分布不均衡,主要在县域边界地带聚集分布。侗族聚居区多为山地丘陵地带,地形起伏变化较大,村落空间分布不可避免地受到海拔的影响, 78.54%的侗族传统村落分布于海拔300～800 m的地区,高海拔地区道路交通不便, 可耕种的土地较少, 海拔过低的区域易积水且不利于应对洪涝等自然灾害, 将村落选址在中高海拔地区是侗族人民因地制宜、 适应环境的选择。侗族传统村落倾向于分布在日照条件较好的缓坡地带, 71.69%的侗族传统村落分布在坡度10°以下的区域, 各个坡向均有分布, 在坡向分布上无显著差异。88.13%的侗族传统村落距离河流500 m以内, 具有靠近河流聚集的规律。侗族传统村落存在沿道路网络分布的特征, 但79%的村落可达性超过1 h, 整体可达性不高。侗族传统村落的空间分布格局受自然环境、 社会经济等多重因素共同驱动, 其中公路密度、 海拔、 河网密度对于村落的选址分布有较大影响, 而坡度和坡向的地理探测驱动值较小, 说明坡度、 坡向对于侗族传统村落分布的制约作用有一定的局限性。侗族人民在选址营建村寨时主动降低了不利地形对于营建村寨的负面影响, 表现出一定程度的环境适应能力。公路密度在所有影响因素中驱动值最大, 但侗族传统村落的周边道路多为低等级公路, 距离高等级公路距离较远, 可达性低, 受城镇化所带来的影响有限。双因子交互探测结果中, 两两因子交互影响值均有所增强, 公路密度与河流密度的驱动值最大。侗族传统村落的选址营建是综合考虑各个自然因素的结果, 任意自然地理因素交互分析均为非线性增强。

地理探测器要求输入数据为类型量, 将数据量转换为类型量时, 不同的离散方法会得到不同的驱动值, 后续将运用多种分类方法将各个影响因素数据实现离散化处理后再进行比较研究, 以提升数据精度, 增加研究深度。侗族人民对于栖居地的选择是在山水环境中对蛮荒美进行选择的过程, 蕴含着丰富且质朴的民族生态智慧理念, 探究民族生态意识, 可为现代人居环境建设提供新思路。湘桂黔交界地区是多民族聚居地带, 下一步研究会将侗族与苗族、 瑶族、 壮族等少数民族进行多民族协同分析, 剖析侗族与其他民族环境适应的内在联系性和差异性, 探究少数民族环境适应智慧。