中國(guó)傳統(tǒng)村落的空間分布特征研究
——傳統(tǒng)聚落研究系列論文之一

溫小軍

（江西理工大學(xué)建筑與設(shè)計(jì)學(xué)院，江西 贛州341000）

0 引 言

傳統(tǒng)聚落是在長(zhǎng)期歷史環(huán)境中發(fā)展演變形成的一種復(fù)雜空間形態(tài)，在我國(guó)主要有歷史文化名城、歷史文化名鎮(zhèn)或名村、傳統(tǒng)村落和歷史文化街區(qū)等類型，其中傳統(tǒng)村落（早期稱為“古村落”）是數(shù)量最多、分布最廣的一種類型，這些聚落蘊(yùn)含著豐富的傳統(tǒng)文化和人類智慧[1]，是典型的建成遺產(chǎn)，具有重要的文化價(jià)值、實(shí)踐價(jià)值和社會(huì)價(jià)值，也是中華民族傳統(tǒng)文化的重要載體。

國(guó)外針對(duì)傳統(tǒng)聚落的研究起步較早，主要圍繞傳統(tǒng)聚落演變規(guī)律[2]、聚落文化傳承[3]、旅游景觀[4]等方面展開(kāi)，研究?jī)?nèi)容涉及鄉(xiāng)村聚落的選址及布局、人口流動(dòng)、產(chǎn)業(yè)布局方式及規(guī)模、景觀結(jié)構(gòu)演化[5]、古建筑修復(fù)、虛擬仿真、地圖服務(wù)等信息化技術(shù)研究[6]，以及傳統(tǒng)聚落文化遺產(chǎn)數(shù)字化和模擬[7]。中國(guó)傳統(tǒng)聚落研究呈現(xiàn)“多學(xué)科參與、多理念驅(qū)動(dòng)、多方法介入”等特點(diǎn)[8]。2012年傳統(tǒng)村落保護(hù)上升為我國(guó)國(guó)家戰(zhàn)略，針對(duì)傳統(tǒng)聚落特別是傳統(tǒng)村落的相關(guān)研究迅速增加[9]，國(guó)內(nèi)學(xué)者結(jié)合國(guó)外相關(guān)研究，根據(jù)國(guó)家及區(qū)域?qū)嶋H情況，基于不同尺度、視角、背景以及理論和方法，對(duì)傳統(tǒng)聚落的保護(hù)與發(fā)展開(kāi)展了系統(tǒng)研究，研究成果多聚焦于傳統(tǒng)聚落的空間分布、社會(huì)文化傳承、人居環(huán)境改造和旅游開(kāi)發(fā)路徑等問(wèn)題[10]。傳統(tǒng)村落是我國(guó)傳統(tǒng)聚落的重要組成，我國(guó)學(xué)者從國(guó)家[11]、省域[12]和市域[13]等不同尺度研究傳統(tǒng)村落空間分布特征。研究指出，融入山水環(huán)境是中華傳統(tǒng)聚落最重要的特色之一[14]，而傳統(tǒng)村落選址營(yíng)建亦多基于其自然山水和人文秩序進(jìn)行[15]。地理環(huán)境要素中的水系是傳統(tǒng)村落選址的關(guān)鍵因素[16]，陸林等研究指出相對(duì)封閉的、氣候宜人的生態(tài)環(huán)境造就了徽州古村落形成的地理環(huán)境[17]；謝暉等認(rèn)為秦嶺北麓宜居的天然環(huán)境形成了傳統(tǒng)村落主要分布區(qū)[18]。

近年來(lái)，針對(duì)傳統(tǒng)聚落的研究成為地理學(xué)研究熱點(diǎn)話題，傳統(tǒng)村落相關(guān)科學(xué)問(wèn)題研究亦受到各學(xué)科領(lǐng)域的關(guān)注。20世紀(jì)80年代，“古城衛(wèi)士”阮儀三提出應(yīng)對(duì)傳統(tǒng)聚落進(jìn)行保護(hù)；2003年，古村古鎮(zhèn)的保護(hù)成為國(guó)家戰(zhàn)略；2012年，啟動(dòng)中國(guó)傳統(tǒng)村落調(diào)查工作，自此我國(guó)在2012年、2013年、2014年、2016年和2019年分別公布了五批共計(jì)6 819個(gè)中國(guó)傳統(tǒng)村落。有少量文章在全國(guó)尺度上開(kāi)展了傳統(tǒng)村落宏觀地理格局方面的研究[11，19]，但由于時(shí)間尺度不一導(dǎo)致研究的系統(tǒng)性和全面性不夠。鑒于此，為全面系統(tǒng)認(rèn)識(shí)中國(guó)傳統(tǒng)村落的空間分布特征及規(guī)律，本文以已公布的全部五批中國(guó)傳統(tǒng)村落為研究對(duì)象，運(yùn)用地理信息空間分析和地統(tǒng)計(jì)學(xué)的密度估計(jì)、地理集中化和空間自相關(guān)等方法，基于中國(guó)傳統(tǒng)村落的空間地理信息，從全國(guó)、區(qū)域和省域尺度，對(duì)其數(shù)量分布和空間分布特征進(jìn)行研究，以期為我國(guó)傳統(tǒng)村落的保護(hù)與發(fā)展提供參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及數(shù)據(jù)處理

本研究以全國(guó)地理信息資源目錄服務(wù)系統(tǒng)1∶100萬(wàn)全國(guó)基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫(kù)（2017年）為基礎(chǔ)底圖，根據(jù)中華人民共和國(guó)住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部等部門(mén)聯(lián)合發(fā)布的第一至第五批中國(guó)傳統(tǒng)村落信息（其中臺(tái)灣地區(qū)無(wú)數(shù)據(jù)，本研究按零數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算與分析），通過(guò)百度地圖API坐標(biāo)拾取器分批次獲取中國(guó)傳統(tǒng)村落經(jīng)緯度數(shù)據(jù)，經(jīng)糾偏后形成矢量數(shù)據(jù)。同時(shí)基于Excel、SPSS和ArcGIS等軟件的相關(guān)數(shù)據(jù)處理和分析功能，對(duì)研究數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理、統(tǒng)計(jì)及專題制圖。

1.2 研究方法

1.2.1 密度估計(jì)法

通過(guò)核密度估計(jì)方法量化樣本分布中局部密度的變化和尋找樣本分布熱點(diǎn)區(qū)域[20]，ArcGIS密度分析中的點(diǎn)密度分析和核密度分析工具制圖能夠直觀反映研究要素在空間上的聚集特征[21]。研究基于中國(guó)傳統(tǒng)村落點(diǎn)要素進(jìn)行面密度計(jì)算，得出單位面積上傳統(tǒng)村落的分布數(shù)量，實(shí)現(xiàn)對(duì)中國(guó)傳統(tǒng)村落數(shù)量在空間分布上的初步判定；同時(shí)在全國(guó)尺度和區(qū)域尺度上進(jìn)行核密度分析，以分析中國(guó)傳統(tǒng)村落在不同空間尺度上的聚集特征。

1.2.2 地理集中化測(cè)度

1）地理集中指數(shù)

地理集中指數(shù)是反應(yīng)某事物分布均衡程度的重要地理分布指標(biāo)[22]，研究通過(guò)計(jì)算中國(guó)傳統(tǒng)村落的地理集中指數(shù)，以判定其空間分布的集中程度。其計(jì)算公式為：

其中，G為傳統(tǒng)村落的實(shí)際地理集中指數(shù)；Xi為研究區(qū)內(nèi)第i個(gè)省級(jí)行政區(qū)傳統(tǒng)村落數(shù)量；T為研究區(qū)傳統(tǒng)村落數(shù)量；n為研究區(qū)省級(jí)行政區(qū)總數(shù)。G值越大表示傳統(tǒng)村落空間分布越集中，反之越分散。

2）地理集中系數(shù)

為對(duì)比中國(guó)傳統(tǒng)村落空間分布的集中化指數(shù)和基尼系數(shù)，研究引入地理集中系數(shù)，以表征研究對(duì)象在空間上分別處于實(shí)際分布與均勻分布狀態(tài)時(shí)的關(guān)系，其計(jì)算公式為：

其中，G*為地理集中系數(shù)；G為實(shí)際地理集中指數(shù)；為均勻分布時(shí)的地理集中指數(shù)。

3）基尼系數(shù)

基尼系數(shù)是指國(guó)際上通用的、用以衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)居民收入差距的常用指標(biāo)，亦可用于描述地理空間要素分布狀況和離散程度[23]，計(jì)算公式為：

其中，Gini為基尼系數(shù)；n為研究區(qū)內(nèi)省級(jí)行政區(qū)數(shù)量；ωi為累計(jì)傳統(tǒng)村落數(shù)量占總數(shù)的比例。Gini取值0～1，值越大說(shuō)明傳統(tǒng)村落分布集中程度越高。Gini<0.2為絕對(duì)平均分布，0.2≤Gini<0.3為比較平均分布，0.3≤Gini<0.4為相對(duì)合理分布，0.4≤Gini<0.5為比較集中分布，Gini≥0.5為非常集中分布。

4）集中化指數(shù)

集中化指數(shù)被認(rèn)為是基尼系數(shù)的常規(guī)替代計(jì)算方法。基于本研究的凸形洛倫茲曲線，集中化指數(shù)按下式計(jì)算[24]：

其中，I為集中化指數(shù)；A為實(shí)際數(shù)據(jù)的累計(jì)百分比總和；J為均勻分布時(shí)的累計(jì)百分比總和；M為集中分布時(shí)的累計(jì)百分比總和。

1.2.3 空間自相關(guān)分析

1）全局空間自相關(guān)分析

全局空間自相關(guān)是從整體的角度判斷不同空間位置處的研究要素在研究區(qū)域內(nèi)的空間分布狀態(tài)及模式。本文采用ArcGIS軟件的平均最近鄰、空間自相關(guān)和高/低聚類3個(gè)工具對(duì)中國(guó)傳統(tǒng)村落空間分布模式進(jìn)行判定，即通過(guò)分析所得的Moran I指數(shù)、General G觀測(cè)值和最鄰近比率以及相應(yīng)的z得分和p值，確定是否接受原假設(shè)并判定傳統(tǒng)村落在空間上的分布模式（聚集、隨機(jī)、分散）以及統(tǒng)計(jì)顯著性。

2）局部空間自相關(guān)分析

局部空間自相關(guān)通過(guò)比較某一空間位置處研究要素觀測(cè)值與其臨近空間位置處研究要素觀測(cè)值的相似程度，進(jìn)一步分析局部區(qū)域的空間聚集與分布特征。為探索中國(guó)傳統(tǒng)村落在局部空間的分布模式，本文通過(guò)ArcGIS軟件的聚類分析和異常值分析以及熱點(diǎn)區(qū)分析工具對(duì)我國(guó)各省級(jí)行政區(qū)內(nèi)中國(guó)傳統(tǒng)村落空間分布的特征進(jìn)行研究與專題制圖。

2 中國(guó)傳統(tǒng)村落的空間分布及集中化特征

2.1 數(shù)量分布情況

從各批次中國(guó)傳統(tǒng)村落的匯總數(shù)據(jù)看，第一至第五批入選村落總數(shù)及平均值均呈上升趨勢(shì)，一定程度上說(shuō)明傳統(tǒng)村落的保護(hù)工作越來(lái)越受重視，傳統(tǒng)村落的評(píng)價(jià)認(rèn)定工作得到了落實(shí)。各批次中國(guó)傳統(tǒng)村落數(shù)量均存在標(biāo)準(zhǔn)差較大且峰度和偏度為正的現(xiàn)象，即傳統(tǒng)村落數(shù)量在省級(jí)行政區(qū)層面（全國(guó)各省、自治區(qū)、直轄市及特別行政區(qū)）分布不均勻。位于前十位的省級(jí)行政區(qū)（省、直轄市或自治區(qū)）中傳統(tǒng)村落之和占全國(guó)總數(shù)的比例均超過(guò)70%。第一至第五批排名進(jìn)入前十名的頻次較高的省份（直轄市）及其總數(shù)排序情況為：貴州（5次，總數(shù)排名第1）、浙江（5次，總數(shù)排名第4）、云南（4次，總數(shù)排名第2）、山西（4次，總數(shù)排名第5）、福建（4次，總數(shù)排名第6）、安徽（4次，總數(shù)排名第7）、江西（4次，總數(shù)排名第8）、廣西（4次，總數(shù)排名第10）、湖南（4次，總數(shù)排名第3）、四川（3次，總數(shù)排名第9）、廣東（3次，總數(shù)排名第11）、河北（2次，總數(shù)排名第13）、河南（2次，總數(shù)排名第14）、湖北（1次，總數(shù)排名第12）、重慶（1次，總數(shù)排名第18）。全國(guó)各區(qū)域及省級(jí)行政區(qū)中國(guó)傳統(tǒng)村落數(shù)量分布情況見(jiàn)表1、圖1。

圖1 中國(guó)傳統(tǒng)村落數(shù)量前十位省份排序（橫坐標(biāo)括號(hào)內(nèi)為前十位總和及其占總數(shù)比例）

表1 中國(guó)傳統(tǒng)村落數(shù)量分布情況

2.2 空間分布情況

1）基于傳統(tǒng)村落坐標(biāo)及數(shù)量的分析結(jié)果

目視分析中國(guó)傳統(tǒng)村落點(diǎn)要素分布和點(diǎn)密度分布專題圖，中國(guó)傳統(tǒng)村落的空間分布具有明顯的聚集特征。中國(guó)傳統(tǒng)村落以胡煥庸線為界，大多位于我國(guó)東南部及西南部，并且呈現(xiàn)四大聚集區(qū)：云南片區(qū)、“貴州-廣西-湖南-湖北-重慶”區(qū)域、“安徽-浙江-江西-福建-廣東”區(qū)域及“河北-山西-河南”交界區(qū)域，且傳統(tǒng)村落聚集區(qū)存在明顯的“跨界現(xiàn)象”（傳統(tǒng)村落多位于行政區(qū)交界區(qū)域），而在東北和西北地區(qū)分布較少，見(jiàn)圖2。

圖2 中國(guó)傳統(tǒng)村落空間分布

2）基于全國(guó)尺度和七大區(qū)域尺度分布的分析結(jié)果

研究通過(guò)ArcGIS的方向分布（標(biāo)準(zhǔn)差橢圓）對(duì)全國(guó)第一至第五批和全部五批以及七大區(qū)域中國(guó)傳統(tǒng)村落點(diǎn)要素進(jìn)行方向和分布分析。結(jié)果顯示，在全國(guó)尺度上，第一批和全部五批的方向分布分析結(jié)果基本重疊，這與康琛瑤等研究第一至第三批中國(guó)傳統(tǒng)村落空間分布的結(jié)果相類似[11]，即第一批中國(guó)傳統(tǒng)村落的空間分布特征基本確定了中國(guó)傳統(tǒng)村落空間分布的雛形，其他批次雖有一定的方向分布變化，但浮動(dòng)范圍較小，見(jiàn)圖3（a）。

圖3 中國(guó)傳統(tǒng)村落空間方向分布分析

而在我國(guó)七八區(qū)域?qū)用妫袊?guó)傳統(tǒng)村落的方向分布呈現(xiàn)有較明顯趨向于我國(guó)東南和西南地區(qū)的特征（方向分布橢圓長(zhǎng)軸位于或指向該區(qū)域），見(jiàn)圖3（b）。方向分布結(jié)果預(yù)示地理要素的分布趨勢(shì)或擴(kuò)散方式，蘊(yùn)含著豐富的信息，對(duì)于我國(guó)傳統(tǒng)村落，其發(fā)展演變受到自然、文化、政治和經(jīng)濟(jì)等因素的影響，需要在今后的研究中做進(jìn)一步的探討。

2.3 地理集中化特征

地理集中化測(cè)度指標(biāo)計(jì)算結(jié)果顯示，中國(guó)傳統(tǒng)村落在省級(jí)行政區(qū)層面分布的不均衡性，其中第二批次的地理集中指數(shù)、地理集中系數(shù)、集中化指數(shù)和基尼系數(shù)均較其他批次大，是省際差異最大的一個(gè)批次，見(jiàn)表2、圖4。研究結(jié)果還表明，采用地理集中指數(shù)、地理集中系數(shù)、集中化指數(shù)和基尼系數(shù)均能表征地理要素的集中化程度，計(jì)算結(jié)果具有很好的吻合度，研究工作中可以根據(jù)數(shù)據(jù)特征選擇合適的地理集中化測(cè)度指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算分析。

表2 中國(guó)傳統(tǒng)村落地理集中化測(cè)度指標(biāo)計(jì)算結(jié)果

圖4 中國(guó)傳統(tǒng)村落地理集中化測(cè)度指標(biāo)對(duì)比分析

3 中國(guó)傳統(tǒng)村落的空間分布差異性特征

3.1 核密度分析

1）全國(guó)尺度核密度分析結(jié)果

對(duì)五批中國(guó)傳統(tǒng)村落進(jìn)行核密度分析，得到第一至第五批傳統(tǒng)村落核密度分析專題圖，見(jiàn)圖5。各批次核密度專題圖顯示：第一批傳統(tǒng)村落聚集區(qū)主要在云南省、“貴州-廣西-湖南-重慶”交界區(qū)域、“安徽-浙江-江西-福建-廣東”交界區(qū)域以及“河北-山西-河南”交界區(qū)域四大片區(qū)，在青海和甘肅交界處為次級(jí)聚集區(qū)，其他區(qū)域則可認(rèn)為是第三級(jí)別的聚集區(qū)；第二批傳統(tǒng)村落名錄中，云南省的數(shù)量得到進(jìn)一步的強(qiáng)化，而“貴州-廣西-湖南-重慶”交界區(qū)域收攏，“安徽-浙江-江西-福建-廣東”交界區(qū)域以及“河北-山西-河南”交界區(qū)域則被弱化；第三批傳統(tǒng)村落核密度分布特征與第一批類似，但存在云南省東南片區(qū)強(qiáng)化以及“河北-山西-河南”交界區(qū)域范圍變小的現(xiàn)象；第四批傳統(tǒng)村落核密度圖顯示云南入選的傳統(tǒng)村落主要聚集在東南片區(qū)且范圍變小，而其他三個(gè)聚集區(qū)則與第一批次類似；第五批傳統(tǒng)村落聚集區(qū)變成了“貴州-廣西-湖南-重慶”交界區(qū)域、“安徽-浙江-江西-福建-廣東”交界區(qū)域以及“河北-山西-河南”交界區(qū)域三大區(qū)域，云南變?yōu)榇渭?jí)聚集區(qū)。將全部五批傳統(tǒng)村落進(jìn)行核密度分析顯示，其基本格局與第一批具有較高的相似性，說(shuō)明經(jīng)過(guò)五個(gè)批次傳統(tǒng)村落的積累，全部五批的傳統(tǒng)村落在空間上表現(xiàn)為對(duì)第一批次的疊加和強(qiáng)化。

圖5 中國(guó)傳統(tǒng)村落全國(guó)尺度核密度分析

2）區(qū)域尺度核密度分析結(jié)果

在區(qū)域?qū)用妫筛鶕?jù)全部五批傳統(tǒng)村落數(shù)量核密度值大小將我國(guó)七大區(qū)域劃分為高值區(qū)、中值區(qū)和低值區(qū)三類，見(jiàn)圖6。高值區(qū)為：華東地區(qū)（核密度值571.347，主要集中在安徽、浙江、福建和江西四省）、西南地區(qū)（核密度值343.530，云南和貴州兩省傳統(tǒng)村落數(shù)量占絕對(duì)優(yōu)勢(shì)）及華北地區(qū)（核密度值325.896，主要集中在山西境內(nèi)及其與河北交界處）；中值區(qū)為：華中地區(qū)（核密度值148.001，湖南西部和南部為其集中區(qū)域）、華南地區(qū)（核密度值79.931，主要分布于廣西和廣東的東北部）及西北地區(qū)（核密度值47.730，主要集中于青海與甘肅交界處以及陜西東部和南部）；低值區(qū)為：東北地區(qū)（核密度值3.826，僅在遼寧西部少量分布）。

圖6 中國(guó)傳統(tǒng)村落區(qū)域尺度核密度分析

3.2 空間自相關(guān)

1）全局自相關(guān)

對(duì)中國(guó)傳統(tǒng)村落空間分布進(jìn)行空間自相關(guān)（Moran I）、高/低聚類（Getis-Ord General G）及平均最近鄰分析，見(jiàn)圖7。在全局層面，Moran I指數(shù)、General G觀測(cè)值以及最鄰近比率均為正，空間統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果均顯示z值小于-2.58或大于2.58且p值小于0.01，說(shuō)明中國(guó)傳統(tǒng)村落在全局空間上表現(xiàn)出高度聚集特征（Clustered或High-Clusters），且為極顯著空間正相關(guān)，說(shuō)明中國(guó)傳統(tǒng)村落在全國(guó)范圍內(nèi)的總體空間分布集中，具有明顯的空間聚集現(xiàn)象。

圖7 中國(guó)傳統(tǒng)村落全局空間自相關(guān)分析結(jié)果

2）局部自相關(guān)

基于省級(jí)行政區(qū)尺度對(duì)中國(guó)傳統(tǒng)村落空間分布的局部聚類特征進(jìn)行分析，獲取傳統(tǒng)村落聚類和異常值以及熱點(diǎn)區(qū)分析專題圖，見(jiàn)圖8。結(jié)果顯示，貴州、江西和廣西三省為高高聚集區(qū)，即這3個(gè)省的傳統(tǒng)村落數(shù)量為高值區(qū)且周邊省份亦為高值區(qū)；由于重慶傳統(tǒng)村落數(shù)量相對(duì)較少，而其周邊的四川、貴州、湖南等省為高值區(qū)，所以重慶表現(xiàn)為低高聚集區(qū)；吉林則由于其自身以及周邊傳統(tǒng)村落均較少，故表現(xiàn)為低低聚集區(qū)。根據(jù)熱點(diǎn)區(qū)分析的GiZScore得分將中國(guó)傳統(tǒng)村落局部空間分布區(qū)劃為5個(gè)類別：熱點(diǎn)區(qū)（云南、貴州、湖南、江西、福建和廣西）、次熱點(diǎn)區(qū)（廣東、浙江、安徽、湖北、重慶和四川）、一般區(qū)（山西、河南、山東、江蘇、上海和西藏）、次冷點(diǎn)區(qū)（青海、陜西、河北、天津、北京、海南、香港、澳門(mén)和臺(tái)灣）和冷點(diǎn)區(qū)（新疆、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、黑龍江、吉林和遼寧）。

圖8 中國(guó)傳統(tǒng)村落局部空間自相關(guān)分析

4 結(jié) 論

以第一至第五批6 819個(gè)中國(guó)傳統(tǒng)村落為對(duì)象，采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)和空間分析方法，基于傳統(tǒng)村落地理位置及其所屬省份和區(qū)域，對(duì)中國(guó)傳統(tǒng)村落的空間分布特征進(jìn)行探索，得出以下主要結(jié)論：

1）從全國(guó)尺度層面看，中國(guó)傳統(tǒng)村落主要分布在東南部和西南部，主要呈現(xiàn)為四大聚集區(qū)：云南片區(qū)、“貴州-廣西-湖南-重慶”區(qū)域、“安徽-浙江-江西-福建-廣東”區(qū)域以及“河北-山西-河南”區(qū)域。各批次傳統(tǒng)村落分布雖有一定偏移，但基本以第一批次中國(guó)傳統(tǒng)村落的分布格局為基調(diào)。

2）無(wú)論是全國(guó)尺度還是區(qū)域尺度，除個(gè)別省份（如云南）的中國(guó)傳統(tǒng)村落分布呈現(xiàn)量多面廣外，中國(guó)傳統(tǒng)村落的分布具有明顯的“跨界現(xiàn)象”，即大多數(shù)中國(guó)傳統(tǒng)村落都分布在兩個(gè)或多個(gè)省級(jí)行政區(qū)的交界區(qū)域。

3）根據(jù)中國(guó)傳統(tǒng)村落分布的地理集中化測(cè)度指標(biāo)及其空間自相關(guān)、高/低聚類及平均最近鄰分析結(jié)果，表明中國(guó)傳統(tǒng)村落分布的省際差異性較大，少數(shù)省級(jí)行政區(qū)（如云南、貴州等）的中國(guó)傳統(tǒng)村落數(shù)量在總體樣本中占比較高；中國(guó)傳統(tǒng)村落空間分布表現(xiàn)為極顯著正相關(guān)高度聚集，且在空間上具有明顯的高高聚集（貴州、廣西和江西）、低高聚集（重慶）和低低聚集（吉林）以及冷熱分區(qū)現(xiàn)象。

4）中國(guó)傳統(tǒng)村落的高度聚集區(qū)與胡煥庸線呈現(xiàn)出較高的一致性，大多數(shù)中國(guó)傳統(tǒng)村落均分布在我國(guó)東南與西南地區(qū)，某種程度上說(shuō)明中國(guó)傳統(tǒng)村落的空間分布格局受到諸如人口分布、民族情感等社會(huì)、政治、經(jīng)濟(jì)、文化因素的影響，這將是今后傳統(tǒng)村落相關(guān)研究的重要課題。

5 展 望

傳統(tǒng)村落蘊(yùn)含著豐富而厚重的中華傳統(tǒng)文化精髓，對(duì)其開(kāi)展更加系統(tǒng)全面的研究具有非常重要的意義。同時(shí)，傳統(tǒng)村落的相關(guān)研究有利于進(jìn)一步激發(fā)城市和鄉(xiāng)村活力，促進(jìn)城鄉(xiāng)之間的融合，將在中國(guó)經(jīng)濟(jì)由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展的背景下發(fā)揮重要作用。今后應(yīng)繼續(xù)探索傳統(tǒng)村落空間格局影響因素方面的研究，如山水脈絡(luò)、地形地貌、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、人口分布、歷史文化、交通區(qū)位以及城鄉(xiāng)格局等因素與傳統(tǒng)村落發(fā)展演變的關(guān)系；同時(shí)，文化融合、氣候分區(qū)以及人口遷移等因素對(duì)各個(gè)尺度傳統(tǒng)村落的聚集特征、空間格局和營(yíng)造法式等亦值得深入研究；另外，還應(yīng)根據(jù)傳統(tǒng)村落個(gè)體的自然生態(tài)環(huán)境和人文生態(tài)環(huán)境，對(duì)傳統(tǒng)村落整體空間形態(tài)、街巷空間形態(tài)、建筑形態(tài)及建筑細(xì)部等進(jìn)行“庖丁解牛”式研究，以充分挖掘我國(guó)傳統(tǒng)村落的豐富內(nèi)涵和價(jià)值，為中國(guó)傳統(tǒng)聚落文化的系統(tǒng)性研究提供有力支撐。