長江經濟帶歷史文化名鎮名村空間分布特征及影響因素研究

陶 潔 怡，董 平，周 年 興，陸 玉 麒,2,3*，龔 霄，馬 小 賓

(1.南京師范大學地理科學學院， 江蘇 南京 210023；2.南京師范大學鄉村振興研究院，江蘇 南京 210023；3.江蘇省地理信息資源開發與利用協同創新中心，江蘇 南京 210023；4.南京大學地理與海洋科學學院，江蘇 南京 210023)

0 引言

歷史文化名鎮名村是在特定的自然地理條件和人文發展歷史背景下逐漸形成的，積累了豐富的古代先民適應自然環境的信息，已成為我國優秀民族文化遺產的重要組成部分[1]，是悠久文明歷史的“見證者”和“記錄者”。長江經濟帶歷史文化名鎮名村保存著鮮明的長江特色文化和歷史風貌，積累了大量古人關于人地關系地域系統的探索信息，是巨大的“長江文化基因寶庫”，也是研究長江歷史和傳統文化的重要依據以及展示優秀長江文化的重要窗口。2020年11月14日習近平總書記主持召開全面推動長江經濟帶發展座談會并發表重要講話，指出要把長江文化保護好、傳承好、弘揚好。在國家大力推進長江經濟帶發展的背景下，文化內涵豐富、保存相對完整的歷史文化名鎮名村作為長江文化的重要載體，對長江歷史文脈的涵養有著重要意義和價值。

相關研究在歷史文化村鎮的保護與開發利用[2-4]、評估體系構建[5-7]、典型區域村鎮的分布與機理解析[8,9]等方面已取得了豐碩成果，但側重歷史學、建筑規劃學等角度，從地理學角度進行研究的較少；研究區域主要集中在國家[10，11]、省域[12]和流域[13，14]等，對長江經濟帶的分析較少；研究方法多選用地理集中指數[12,15]、最近鄰指數[16,17]、核密度分析[18]、空間相關分析[19,20]、經典地理加權回歸(Geographical Weighted Regression,GWR)模型[21，22]等，但經典地理加權回歸模型忽略了地理研究的尺度效應[23，24]，從而導致對空間異質性精確性的解釋力減弱。多尺度地理加權回歸(Multiscale GWR，MGWR)[25]模型能有效處理空間異質性問題，并反映影響因素空間異質性關系的差異，但當前該模型尚未應用于傳統古村鎮的研究中。

長江經濟帶歷史文化名鎮名村是地理、社會、文化、經濟等要素綜合作用的結果，通過各種景觀要素的有效配置，耦合了自然生態環境與人文居住單元的特質，形式和風格豐富多彩，涉及內容復雜多樣，很難以一概之，嘗試將地理學作為切入點分析與歸納歷史文化名鎮名村的空間分布特征，可更好地將其中蘊含的地學知識服務于繁榮長江文化的任務之中。鑒于此，本文以長江經濟帶歷史文化名鎮名村為例，通過DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚類算法識別長江經濟帶歷史文化名鎮名村景觀的空間分布特征，在此基礎上基于GIS分析方法和MGWR模型分析歷史文化名鎮名村空間分布的影響因素，測度不同因素的影響差異，挖掘其中蘊含的地理信息，凸顯長江文化特質，助力長江經濟帶的文化傳承與弘揚。

1 研究區概況與研究方法

1.1 研究區域與數據

長江經濟帶覆蓋長江流域的上海、江蘇、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重慶、四川、貴州、云南11省市，由于地理因素復雜，長江文化由多個特色鮮明、層次不一的地域文化組成，其相互碰撞交匯共同構建了長江文化多元統一的風格[26]；長江經濟帶經濟增長速度快、總量巨大、發展空間廣闊，且區域間聯系密切，在國際化和區域化的文化關系重構中戰略地位突出；在生態環境方面，長江經濟帶所涉區域地貌類型復雜多樣，聚落演進腹地廣闊，為區域內歷史文化古村鎮發展與文化演進奠定了堅實的生態邏輯基礎[27]。

本文獲取的國家級歷史文化名鎮名村數據來自《中國歷史文化名鎮名村名錄》，并根據村鎮名稱通過Python從高德地圖上獲取坐標信息。長江經濟帶各省市30 m DEM數據源于中國科學院資源環境科學數據中心；2020年30 m地表覆被、土地利用數據來自地球大數據科學工程數據共享服務系統，用于提取植被和水域信息；2015年1 km網格人口/GDP數據源于中國科學院資源環境科學數據中心的中國公里網格人口/GDP分布數據集；公路、鐵路數據源于2015年國家1∶400萬基礎地理信息系統數據庫。

1.2 研究方法

1.2.1 DBSCAN聚類算法 DBSCAN聚類算法是一種基于密度聚類的典型算法[28]，其顯著優點在于能快速發現空間中任意形狀的聚類，并且有效識別噪聲點，既能發現數據宏觀的分布規律，又能保留數據的位置精度[29]。本文借助Pycharm軟件，利用DBSCAN算法識別長江經濟帶歷史文化名鎮名村的集聚區及分布特征。算法中主要涉及名鎮名村鄰域半徑εps和鄰域半徑內最小對象的數量閾值Minpts的確定[30]。基本思路是考察數據集中任意一個歷史文化名鎮名村點，找到該點εps半徑范圍內所有點，如果在εps內的名鎮名村點數大于等于Minpts，則在以該點為圓心、εps為半徑的圓內，所有歷史文化名鎮名村被歸為同一個集聚區；然后尋找其他集聚區，最后剩下的不屬于任何集群的點被標記為噪聲點。為減少人為取值的影響，本研究融合自適應優化算法[31]，通過K-dist圖判斷參數質量，進一步考慮數據本身的統計特征以選擇εps和Minpts。

1.2.2 GIS空間分析方法 借鑒相關成果[13,21，22,32，33]并考慮實際因素，本文將長江經濟帶歷史文化名鎮名村的空間位置圖層與DEM高程、植被(包括林地、草地、灌木地)、水域(濕地和水體)及交通(公路和鐵路)圖層進行疊加分析。考慮到一定地域范圍內的要素一致性，尺度過大易導致分析精度不足，故本文通過ArcGIS 10.6中的漁網工具基于研究區范圍構建890個50 km×50 km格網單元，依此建立長江經濟帶歷史文化名鎮名村地理要素分析數據庫，其指標體系和計算方法如表1所示。

表1 長江經濟帶歷史文化名鎮名村空間分布影響因素指標及計算方法Table 1 Indexes and calculation methods for influencing factors of spatial distribution of historical and cultural towns and villages in the Yangtze River Economic Belt

1.2.3 MGWR模型 MGWR模型不要求所有建模過程都在相同空間尺度上，是一種具有空間變參數的回歸模型，靈活性和自適應性更強[25]。本文通過MGWR模型對長江經濟帶歷史文化名鎮名村空間分布特征的影響因素進行量化分析，公式如下：

(1)

式中：yi為歷史文化名鎮名村集中指數；βbw0(μi,vi)為常數項；(μi,vi)為第i個歷史文化名鎮名村的空間坐標；βbwj(μi,vi)為使用特定帶寬βbwj擬合第j個影響因素的回歸系數；xij為第j個自變量在第i個集中指數的觀測值；εi為殘差。

2 長江經濟帶歷史文化名鎮名村空間分布特征

初步調試DBSCAN算法后，導入長江經濟帶歷史文化名鎮名村坐標，對村鎮空間信息數據進行多次迭代，并借助相關研究的自適應參數選擇算法進一步分析，發現在選取Minpts=7、εps=58 km時,聚類效果最理想，各類之間界限最清晰，并將聚類結果進行空間可視化(圖1)。由圖1可見，長江經濟帶歷史文化名鎮名村最終形成8個聚類，噪聲點的分布較零散，但仍出現局部相對集聚現象。

圖1 長江經濟帶歷史文化名鎮名村聚類結果Fig.1 Clustering results of historical and cultural towns and villages in the Yangtze River Economic Belt

長江經濟帶歷史文化名鎮名村是在自然地理環境上疊加人類活動的一種人文環境綜合體，在對自然的適應過程中也打上了地理環境的深刻烙印，具有獨特的地方文化和特有的建筑、古村鎮造型。為更好識別長江經濟帶歷史文化名鎮名村各聚類，本文參考文獻[34]，以地理環境(地形地貌、氣候、水文等)、文化背景(所屬傳統的長江文化區劃[35，36])、建筑特點(布局形態、墻體造型、建筑材質等)作為基本劃分因子，并參照行政區對長江經濟帶歷史文化名鎮名村集聚區進行劃分與命名。

在8個歷史文化名鎮名村聚類中，以第1類和第2類歷史文化名鎮名村聚類規模較大，分別為59個和58個聚類點，共占總數的28.7%。第1類聚類點主要位于蘇南環太湖地區、浙北水鄉，以平原為主，水網密布，交通便利，水鄉村鎮臨河而建，前街后河，房屋多為磚木結構，古村鎮空間分布密集。第2類聚類點位于浙中、浙南地區，地形以丘陵盆地為主，村落選址多背山面水、臨田疇而建，受地形影響，空間分布上局部緊湊、整體分散；民居建筑普遍采用合院、敞廳、天井、通廊等形式，使內外空間既有聯系又有分隔。在吳越文化背景下，第1、2類聚類共同組成江浙吳越歷史文化村鎮集聚區。第3類和第4類歷史文化名鎮名村聚類點分別為50個、11個，范圍包括安徽南部和江西北部，氣候濕潤多雨，山水相間，地形以丘陵為主，村落背山面水而建，整體分布密集；受徽商影響，建筑保留傳統的中原樣式[37]，民居建筑以堂屋為中心，多灰瓦白墻，馬頭墻厚重規范，防火功能明顯，材質主要為石頭、木頭和土磚，以木構架為主,村鎮聚落景觀文化主要為徽州文化，屬于皖贛徽商歷史文化村鎮集聚區。第5類集聚點為16個，主要位于贛中地區，全區三面環山，中間平原，在空間上有一定的集聚性,聚落點大多背山臨水而建，民居多為矩形，以天井院為中心，大量使用清水墻體，質感渾厚致密，外部形象厚重而樸素,形成贛鄱歷史文化村鎮集聚區。第6、7類聚類分別為8個、25個，位于川東南、渝西，川東南地形以盆地為主，水系發達，四周多山，以淺丘平壩處陽光充足、排水排濕的地方為院落首選，村鎮空間分布較緊湊，民居材質為磚木結構和少量石結構，在地方生產生活、傳統民俗、審美觀念等影響下，多以內向房屋圍繞天井為基本單元、封閉式磚墻圍護形成的四合院建筑[38]，形成巴蜀歷史文化村鎮集聚區。第8類聚類點為7個，位于黔東南地區，為苗族侗族聚居地，由于地形復雜，山地高原地勢起伏大，村寨中房屋自由散置，依山順勢、層疊而上，與周圍自然景觀融為一體；苗族人的村寨選址通常在地勢較為險峻的高山上，為將開闊平坦的地勢盡可能用于生產，民居則坐落于斜山坡上，形成“半樓半地”的吊腳樓形式[39]，在建筑用材方面木結構、竹結構、石結構兼有，形成黔文化歷史文化村鎮集聚區。此外，噪聲點相對集中分布于滇西北地區，該區域降水豐富，空氣濕度大，多高山深谷，地形起伏較大，林木資源豐富，當地人因地制宜建造了以木頭為原料的井干式建筑[40]，可以防潮、通風、避雨，古村鎮布局較為分散，散點式布局巧妙地避免了建筑物相互牽扯，使古村鎮建筑隨地形起伏錯落有致,形成滇文化歷史文化村鎮集聚區。

為更好地驗證聚類的科學性，對歷史文化名鎮名村進行核密度分析(圖2)，對比圖1和圖2可以看出，8個聚類的分布基本與核密度分析結果空間分布一致，進一步說明聚類算法的參數選擇符合長江經濟帶歷史文化名鎮名村的實際分布。

圖2 長江經濟帶歷史文化名鎮名村核密度分析Fig.2 Kernel density analysis of historical and cultural towns and villages in the Yangtze River Economic Belt

3 長江經濟帶歷史文化名鎮名村空間分布的影響因素分析

在對長江經濟帶歷史文化名鎮名村集中指數及影響因素進行回歸建模前，首先進行影響因素間的多重共線性檢驗，檢驗結果顯示方差膨脹因子(VIF)均小于5，證明影響因素間不存在明顯的多重共線性，可有效進行經典GWR、MGWR建模分析。由模型結果對比(表2)可知，MGWR 的擬合優度R2優于GWR模型，且AICc值和殘差平方和低于GWR模型，說明MGWR模型的擬合優度高，對解釋變量的分析效果較好。因此，與GWR模型相比，MGWR模型在考慮多尺度效應后能更好地解釋長江經濟帶歷史文化名鎮名村空間分布差異，準確刻畫歷史文化名鎮名村集中指數與影響因素的空間變化關系及其尺度差異，可從更多角度、更準確地識別長江經濟帶歷史文化名鎮名村的空間分布特征。

表2 GWR與MGWR模型參數統計Table 2 Parameter statistics of GWR and MGWR models

3.1 影響因素的作用尺度分析

由表3可知，經典GWR模型由于變量回歸系數在空間上變化的均質性而對所有影響因素確定唯一帶寬，只能反映各變量的平均作用尺度；而MGWR模型能直接反映不同變量空間變化關系的尺度差異，每個影響因素有其專屬的帶寬，變化區間為[91，405]，表示本文選取的影響因素對長江經濟帶歷史文化名鎮名村集中指數影響的空間異質性較大。變量的帶寬越大，越傾向于在全局范圍內影響歷史文化名鎮名村的空間分布，反之則傾向于在局部范圍造成影響。地形因素的作用尺度為405，屬于較大尺度，系數在空間上較為平穩；經濟、生態因素的作用尺度處于中間水平，在區域范圍內對歷史文化名鎮名村的分布產生較強影響；人口因素帶寬為208，空間異質性較明顯；交通因素帶寬為91，說明在局部范圍內對歷史文化名鎮名村的集中指數影響顯著，即在局部空間上的差異性較大。

表3 GWR與MGWR模型系數統計描述Table 3 Statistical description of coefficients for GWR and MGWR models

3.2 各影響因素作用力分析

長江經濟帶歷史文化名鎮名村地域差異明顯，社會經濟條件、歷史基礎和現有狀況各有不同，各影響因素之間存在差異。MGWR模型的回歸系數結果如表3和圖3所示，各因素的影響分析如下：

(1)地形因素負向影響歷史文化名鎮名村的集中分布，說明海拔過高不利于歷史文化名鎮名村的形成與發展，且該因素的影響強度總體上由西向東遞減(圖3a)。地形因素的回歸系數取值為-0.094～-0.052，均值為-0.061，標準差為0.011，從系數絕對值看影響強度弱。黔文化歷史文化村鎮集聚區多建于海拔較低的谷地，巴蜀歷史文化村鎮集聚區則以四川東南部平原及丘陵為核心，同時涉及重慶西南部丘陵地區；滇西北的古村鎮大部分位于山麓、山間盆地或峽谷地帶；為避免洪水泛濫，江浙水鄉平原地區的村鎮多建于地勢較高的臺地上；皖贛一帶村鎮集中分布區的地形仍以低山丘陵為主，處于江南丘陵—浙閩丘陵區域，低山、丘陵、盆地交錯分布。可見歷史文化名鎮名村多分布于緩坡階地上，其相較于高原山地地勢和緩，利于生產生活，相比平原又可避免淹澇之災，為村鎮居民的生存發展提供了理想場所[41]。此外，長江經濟帶上游的歷史文化集聚區相比中下游的江浙吳越、皖贛徽商和贛鄱歷史文化村鎮集聚區受地形影響更大，緣于相對封閉的環境限制了長江經濟帶上游集聚區交通、社會經濟發展，受外來文化沖擊小，降低了現代社會對其不利影響，為歷史文化村鎮的形成與發展提供了優質的地理環境空間，而對于中下游歷史文化名鎮名村集聚區，社會經濟的發展減小了地形等自然條件對房屋建造的限制，加之近年來對古跡保護的重視，一定程度上有助于歷史文化村鎮的保存。

圖3 MGWR回歸系數的空間分布格局Fig.3 Spatial distribution pattern of MGWR regression coefficients

(2)生態因素的回歸系數自西向東由正轉負(圖3b)。生態因素的回歸系數取值為-0.088～0.047，均值為-0.012，標準差為0.035，從系數絕對值看，其總體影響強度較弱。長江經濟帶上游的滇文化、巴蜀及黔文化歷史文化村鎮集聚區主要表現為正向影響，即歷史文化名鎮名村集中于生態環境良好的地區；長江經濟帶中下游歷史文化村鎮集中指數與生態因素多呈負相關，說明該區域歷史文化村鎮的開發利用缺乏對村落水源、植被等的保護，一定程度上破壞了自然界各要素間的生態關系。隨著長江經濟帶下游經濟發達區對維護歷史文化名鎮名村的意識不斷增強，其負相關程度小于經濟帶中游的贛鄱歷史文化村鎮集聚區[22]。

(3)經濟因素對歷史文化名鎮名村集中程度呈顯著的正向影響，其回歸系數自西向東逐漸減小(圖3c)。經濟因素的回歸系數取值在0.042～7.419之間，均值為2.523，標準差為3.200，說明經濟因素影響強度大。自古以來江浙吳越和皖贛徽商歷史文化村鎮集聚區便有先人定居生活，農耕條件良好，是著名的糧食和多種經濟作物的生產基地，經濟實力雄厚，村鎮生命力極強。宋元以后徽商、浙商、滬商等在宗族觀念影響下，回村修繕祖屋、祠堂，成就了密集的古村鎮群，傳承了古村鎮的文化與繁榮。滇、黔等歷史文化村鎮集聚區地形復雜，受耕地容量約束，人口規模小，村落密度較低。但從現狀看，長江經濟帶下游的江浙吳越、皖贛徽商歷史文化村鎮集聚區經濟因素的回歸系數比中上游的各歷史文化村鎮集聚區小，這是因為長江經濟帶下游的歷史文化村鎮集聚區近年來經濟開發強度大，鄉村工業化和城鎮化的發展造成傳統村落數量銳減[42]，對歷史文化名鎮名村的發展產生了極為不利的影響，從而導致其回歸系數較小，而上游的歷史文化村鎮集聚區目前仍然是經濟不發達地區，有利于保留原生態的古村鎮[43]。

(4)交通因素對歷史文化名鎮名村集中程度的影響為正向，總體上回歸系數呈現西部高、東部低、中南部最高的格局(圖3d)。交通因素的回歸系數取值在0.003～0.706之間，均值為0.216，標準差為0.156，影響強度居中。便利的交通為歷史文化名鎮名村的形成與發展提供了良好的條件，地處水路交通要道成為商品集散處，村鎮的密集程度相應提高。隨著城鎮化發展，在江浙吳越、皖贛徽商等歷史文化村鎮集聚區，發達的交通網絡在促進地區間交流的同時，也會加劇古村鎮受外來文化沖擊的可能性，一定程度上阻礙了原生態歷史文化名鎮名村的保存和發展，因而回歸系數為正向低值，相較于長江中上游各歷史文化村鎮集聚區回歸系數小，證實發達的交通條件也會對區域傳統村落的生存造成沖擊[44]。

(5)人口因素與歷史文化名鎮名村集中程度呈負相關關系，其回歸系數的絕對值自西向東逐漸變小(圖3e)，反映出人口密度過高造成人地關系緊張，不利于歷史文化村鎮的發展。人口因素的回歸系數取值在-2.830～-0.024之間，均值為-1.224，標準差為1.074，影響強度居中。對于滇文化、黔文化、巴蜀、贛鄱等歷史文化村鎮集聚區而言，由于受自然地理環境、經濟發展水平等多種因素的綜合限制，區域人地關系系統較脆弱，相對封閉的地理環境避免了人口大量流入帶來的破壞，各具特色的民風民俗也在歷史長河中得到較好保存；而江浙吳越、皖贛徽商歷史文化村鎮集聚區雖然人口密集、人地關系變化大，但其經濟基礎雄厚，人口、經濟、社會承載力強，可有效減小人口增長對歷史文化名鎮名村的負面影響，不會輕易破壞歷史文化名鎮名村[22]。

4 結論與討論

本文以長江經濟帶歷史文化名鎮名村作為研究對象，通過DBSCAN聚類算法和GIS空間分析方法探討歷史文化名鎮名村的空間分布特征，并首次將MGWR模型應用于歷史文化名鎮名村空間分布影響因素的實證研究中，得出以下結論：1)結合地理環境、地方文化、建筑特色等，對8類歷史文化名鎮名村聚類點和相對集聚分布的噪聲點進行劃分命名，形成6個集聚區，分別為江浙吳越歷史文化村鎮集聚區、皖贛徽商歷史文化村鎮集聚區、贛鄱歷史文化村鎮集聚區、巴蜀歷史文化村鎮集聚區、黔文化歷史文化村鎮集聚區和滇文化歷史文化村鎮集聚區。2)相比經典GWR模型，MGWR模型在考慮歷史文化名鎮名村影響因素的空間尺度后，有效減少了噪聲和偏誤。其中地形因素的作用尺度較大，系數在空間上較為平穩；經濟和生態因素的作用尺度處于中間水平；人口因素作用尺度較小，空間異質性較明顯；交通因素的作用尺度最小，在局部范圍內影響顯著，空間差異性大。3)歷史文化名鎮名村空間分布的形成與發展是自然和社會經濟多種因素交互作用的結果。其中地形、人口因素與歷史文化名鎮名村集中程度呈負相關關系，經濟和交通因素表現為正向影響，且影響程度均表現為自西向東減弱，生態因素與歷史文化名鎮名村的相關性自西向東由正轉負。影響強度上，經濟因素最大，其次為人口、交通、地形及生態因素，可見隨著現代社會工業化和城鎮化的發展，相比于自然地理要素，社會經濟因素的影響力不斷增強。

在長江文化保護傳承弘揚工程的背景之下，長江經濟帶歷史文化名鎮名村資源的挖掘、保護與發展對于增強長江文化軟實力具有重要意義，未來應結合長江經濟帶不同歷史文化集聚區地理環境特點、古村鎮特色，開展長江文化的保護與弘揚工作；應盡量規避過度商業化對人口密集、交通通達性強、社會經濟活動強度大的歷史文化名鎮名村原真性的沖擊；對于生態環境脆弱的歷史文化名鎮名村，在開發前應考察其合理的人口、經濟承載力。

歷史文化名鎮名村是在歷史發展過程中形成的，擁有深厚的歷史文化積淀和鮮明的地域文化特色。不同歷史時期社會結構、產業體系、中心城市等的變化也與歷史文化名鎮名村的形成和發展密切相關，由于受歷史、文化等數據獲取的限制，本研究尚未從這些角度進行分析整理。此外，后續研究會通過地理探測器等方法，對影響因子進行交互探測分析，以增強對歷史文化名鎮名村空間分布的解釋力。