地理信息系統在甬江流域考古研究中的應用

許超

地理信息系統，Geographic Information System（簡稱GIS），是在計算機軟硬件的支持下，對地理空間數據進行采集、管理、操作、分析、模擬和顯示輸出的計算機空間信息系統。GIS技術在數據處理與綜合、數學模擬與分析評估方面具備獨特的優勢，自從被引入國內考古學界以來就受到了重視，并在聚落考古、環境考古、城市考古、景觀分析、早期文明研究等課題中得到了廣泛運用。我們在考古材料的基礎上，也嘗試運用GIS技術對甬江流域商周至漢六朝時期墓葬的空間分布特征進行初步分析。

地理信息系統的建立

甬江流域地處長江三角洲南翼，浙江省東部。甬江流域范圍北界杭州灣，東臨東海，南抵象山港北側山地分水嶺，西沿四明山脊與曹娥江，流域面積4518平方公里，另有杭州灣南岸、北侖大碶柴橋兩片區1000余平方公里毗鄰。甬江流域在行政區劃上覆蓋了寧波市海曙區、鄞州區、江北區、鎮海區、北侖區、奉化區、余姚市、慈溪市以及紹興市上虞區等區市的大部分地區。上虞由于瀕臨曹娥江，且歷史上一直處于越文化的腹心之地，我們在此就沒有將其納入考察范圍。

數字地面模型（DEM）可以直觀反映地貌景觀的變化，我們采用了ASTER GDEM 30米分辨率免費數據，并結合行政區劃圖，從這一數據集中提取出甬江流域部分，作為開展進一步分析的底層數據。歷史時期以來，甬江流域自然地貌最大的變化莫過于杭州灣南側岸線的變遷，因此我們根據《錢塘江志》所記載的4世紀前杭州灣南側岸線情況，進行了繪制標示。

研究中涉及的相關墓地信息數據主要采自《中國文物地圖集·浙江分冊》、第三次全國文物普查資料、發表于各類刊物的考古發掘簡報和報道，以及寧波市文物考古研究所等考古機構歷年來開展的考古調查和發掘資料。

墓地信息主要采集經緯度坐標、時代和墓葬數量三方面。需要說明的是，由于是以墓地為單位進行信息收集，因此對各類調查材料中反復登錄的墓地，僅視為一處，墓葬數量信息以記錄較多的材料為準；同一區域內既有調查數據，又多次開展過考古發掘工作的，僅視作一處墓地，墓葬數量以歷次考古發掘數量的累加為準；同一考古發掘項目中，在間隔較遠的地理位置發現的墓地，我們予以拆分，相應的墓葬數量也各自統計。部分材料由于年代久遠，墓葬數量信息缺失，我們只能賦予空值。第三次全國文物普查資料中登錄的墓地都具有詳細的經緯度坐標數據；《中國文物地圖集·浙江分冊》中所記錄的墓地，我們綜合圖文信息，從谷歌地球上提取其經緯度坐標；已發表于各類刊物的、歷年工作中發現而沒有記錄其經緯度坐標數據的墓地，我們盡量尋訪到當事人，由其從谷歌地球上指認出具體位置，再提取坐標數據。上述資料來源多樣，由于部分發掘墓地材料尚未開展整理，考古調查資料又具有較大的局限性，在錄入墓地時代信息時我們只能從比較粗獷的尺度，將資料分為商周時期和漢六朝時期兩個時段。

在完成了上述數據的準備工作后，我們就可以將商周時期、漢六朝時期墓地的空間分布在相關軟件上展示出來。

數據分析與模擬

兩幅圖分別展示了商周時期的45處墓地和漢六朝時期的155處墓地的空間分布狀態，從中我們可以直觀地看出墓地分布在不同的地表狀態下呈現出不同的聚集狀況。GIS軟件中的空間分析模塊為我們提供了“密度分析”工具，通過“核密度分析”進行計算，生成墓地密度分布圖。圖中顏色由淺至深表示了墓地分布狀態由稀疏趨向集中，數值則表示了在單位面積（每平方公里）內的墓地分布值。需要指出的是，上述密度分析是以墓地為單位進行的，在計算的過程中并沒有考慮到墓地規模的大小，所以不能簡單認為墓地分布密度高的地方墓地規模就大。

考古發現的甬江流域商周至漢六朝時期墓葬，大多為中小型墓葬，目前還很少發現墓主身份顯赫的高等級墓葬，因此可以認為這一時期墓地規模的大小與墓地內部墓葬的數量直接相關。我們可以通過對墓地內包含墓葬的數量屬性進行大小分類，以此來展示墓地規模的不同。GIS軟件中對于處理數字屬性的數據，通常會提供多種統計方法，我們選擇“自然間斷點分級法（Jenks）”。這種分類方法通過尋找數據本身所固有的分組和模式確定斷點，同時利用統計函數減少每一類內部差異，可以起到很好的分類效果。以漢六朝時期墓地為例，根據各墓地內包含墓葬的數量，可以將各墓地分為五類：包含4座以下墓葬的墓地、包含5—13座墓葬的墓地、包含14—32座墓葬的墓地、包含33—73座墓葬的墓地、包含74—134座墓葬的墓地。這五類墓地數量分別為86處（包括了因為無法確認包含的墓葬數量而賦予空值的26處墓地）、42處、18處、6處和3處。如漢六朝時期墓地分布分級展示圖所示，墓地點的大小代表了該墓地包含墓葬數量的大小，也體現了墓地規模的大小。

通過上述工作，我們可以對甬江流域商周至漢六朝時期墓地的空間分布進行動態分析。甬江流域商周時期墓地集中分布在翠屏山北緣，不論是在密度，還是規模上都要高于其他區域。值得注意的是，這些墓地非常接近當時的杭州灣南側岸線，如果說墓地與居住區相距不遠，是否可以說明當時居民傾向于選擇一個濱海的居住環境呢？

甬江流域漢六朝時期墓地選擇山地與平原的交界地帶營造，在分布范圍上較商周時期已有了顯著突破，尤其是在姚江谷地南北兩側、東南山系的西北邊緣，墓地可謂星羅棋布。余姚江、奉化江交匯的三江口一帶也開始出現較大規模的墓地，而在廣袤的平原地帶，則鮮有墓地發現。甬江東出大海，流域內平原地區河流大多受咸潮上溯影響，無法灌溉和飲用。平原地帶不見這一時期墓地，除葬俗影響外，應當也與當時平原地帶還未得到大規模的開發有關。

調查和發掘經驗表明，商周時期的土墩墓大多分布在丘陵崗地或山脊線上，漢六朝時期的土坑墓、土坑磚槨墓和磚室墓大多分布在土層堆積深厚的山坡地帶；甬江流域商周至漢六朝時期墓葬在葬俗、葬式上都發生了巨大的改變，反映了這一時期政治形勢的變遷和漢文明的擴張。但在墓地選擇上都依托于山地，也暗示了當時的生產活動還是以山地的開發為主。

由于數據來源質量參差不齊，我們還無法將上述墓地的時代屬性進一步細化，只能將其分為商周和漢六朝兩個尺度較大的時段。如果可以獲取更為豐富全面的數據，我們還可以進一步開展時代尺度更為精細的分析。

在進行墓葬的研究時，墓主身份究竟是城市居民，還是普通聚落居民是一個不可回避的問題。韓國歷史學家金秉駿曾以墓葬與縣城的距離為線索，分析漢代聚落分布的變化，他指出：西漢時期的大部分墓葬都集中于縣城附近，東漢時期多數墓葬分布在距離縣城較遠的地方，而且呈現不規則的狀態，并進一步推導出西漢時期聚落位于縣城內或臨近的地方，東漢時期聚落不局限于縣城附近，甚至分散而不規律地分布于遠離縣城的地方。金秉駿做出這一推論的前提是華北地區沒有山地，墓葬的選址不會受到風水因素的影響，中小型墓葬大多數選在離聚落不遠的周邊地區。甬江流域漢六朝時期墓葬大多分布在低矮的山坡一線，這其中肯定有一定的風水因素的影響，但考慮到漢代喪葬禮制中各種禮儀活動的規定，我們依然可以接受“中小型墓葬大多數選在離聚落不遠的周邊地區”這一前提。在這一基礎上，我們可以模擬以縣城為中心單位時間內人們的活動范圍，處于這一范圍內的墓地，墓主就很可能是城內居民，而在這一范圍外的墓地，墓主則更可能是城外居民。

漢六朝時期甬江流域設置有余姚、句章、鄞、鄮四縣，在進行這一模擬之前，我們首先要確認這四座縣城的具體位置。句章故城和鄞縣故城的具體位置已經通過考古工作得到了確認，西漢至東晉時期的句章縣城位于江北區慈城鎮王家壩村一帶，鄞縣故城位于奉化區西塢街道白杜村城山東南。《光緒余姚縣志》載，余姚縣城為孫吳朱然所筑，故城在余姚江北，今縣城東，大體在今余姚城區龍泉山東?！秾殤c四明志》載：“鄞縣東三十里，阿育王山之西，鄮山之東，有古鄮城，初鄮縣治也”，我們根據這一記載，將鄮縣故城的具體位置推定在今鄞州區五鄉鎮同岙村一帶。

在進行單位時間內人類活動范圍的模擬時，我們選擇使用GRASS GIS的r.walk模塊進行計算。r.walk模塊是用于模擬計算人類在起伏不同的地表徒步行走所消耗時間的空間異向性成本面計算模塊，該模塊能夠生成真正意義上的空間移動異向性成本面，并整合了大量徒步行走的實驗數據，因此非常適合模擬人類地表徒步行走的時間消耗。我們從模擬結果中分別提取了2小時和4小時等值線，生成以城址為中心單位時間內人類活動范圍模擬圖，之所以選擇提取4小時等值線，是考慮到如果想要在一天之內完成喪葬活動的話，從居住地出發至墓地，4小時的耗時應該是極限。

通過模擬我們可以發現，首先，人類在單位時間內的活動范圍并不是規整的圓形，而是受到地形起伏的影響呈現出不規整的形狀；其次，即便是在4小時活動范圍以外，依然有大量的墓地存在，雖然無法排除這些墓地中存在城內居民墓葬的可能，但如此廣泛的分布應該也可以說明當時在城外存在有大量的聚落。只是限于數據質量，我們還無法推斷這些城外墓地的出現，在時間和空間上是否呈現出一定的相關性。

當然這一模擬也存在著一定的問題，首先城址是有范圍的，而我們模擬時將其理想化地視作了一個點；其次不同的地表覆蓋，比如旱地、林地、沼澤、河流，對人類徒步行走顯然也會帶來不同的影響，我們在模擬過程中僅僅考慮到了地表起伏的坡度因素，而沒有考慮到不同的地表覆蓋環境。這些因素都會影響到模擬的最終結果，當然模擬本身并不能“復原”或“重建”歷史，只是為我們認識這些考古現象提供了一個視角。

通過GIS在甬江流域商周至漢六朝時期墓葬考古研究中的初步嘗試，可以看出GIS在面對大量數據的分析、模擬，尤其是可視化展示方面具備獨特的優勢。GIS內涵豐富，我們在運用不同功能處理數據時要了解到這些功能的特點和不足?；A數據的質量，制約著我們開展研究的深度和廣度，因此為了更有效地發揮GIS的功用，我們考古工作者在進行野外工作和資料整理階段時，對各類信息的采集也要提出更高的要求。

（作者為寧波市文物考古研究所副研究員）