江蘇省傳統村落空間分布格局及可達性研究

陳勇健，范路平

（1. 江蘇省城市規劃設計研究院有限公司，江蘇 南京 210000；2. 四川省城鄉建設研究院，四川 成都 610000）

目前，就傳統村落的價值優勢評價研究已取得一定進展，但現有研究多選擇典型村落為具體對象，針對全域范圍內所有村落的綜合性研究偏少，同時較少從整體性角度出發，全面分析片區內各傳統村落在空間上的分布集聚優勢、交通可達性發展潛力。除此以外，多數研究大量采用問卷分析、現場實勘等調查手段，基于大數據平臺全面挖掘數據進行可視化分析的研究成果相對缺乏。

基于此，本次研究將以傳統村落保護發展工作尤為迫切的江蘇省為集中研究區域，通過百度API獲取全省的傳統村落作為具體研究對象。并在此基礎上，基于ArcGIS平臺全面分析市域和區縣2個尺度下傳統村落分布的空間基尼系數、冷熱點、可達性，以科學識別全省傳統村落的空間分布集聚區位優勢、交通可達性發展潛力，綜合把握各傳統村落的區域發展價值，進而為全省傳統村落保護開發時序安排、體系結構確定提供現實指引。

1 研究區域與數據

1.1 研究區概況

江蘇省位于中國大陸東部、沿海地區中部，是長三角地區的重要組成部分，東鄰黃海，東南接上海市和浙江省，西鄰安徽省，北連山東省，全境位于30°45'～35°08'N、116°21'～121°56'E 之間，全省土地面積為10.32 萬km2。江蘇省有平原、丘陵和山地3種地貌類型，其中，平原地區比例最大，占據全省面積的86.89%，丘陵和山地面積占比分別為11.54%和1.57%。江蘇省內水網縱橫、河渠稠密，長江橫穿東西而過，京杭大運河縱貫南北而行，其各支流更是錯綜復雜，此外，中國五大淡水湖中的太湖和洪澤湖也均位于江蘇省內。適宜的地形和充沛的水源孕育出江蘇省歷史悠久的農耕文化，也塑造了數量眾多的傳統村落，先后有33 個村落被列入中國傳統村落名錄，其中12 個入選中國歷史文化名村，隨著國家級和省級第5 批傳統村落名單的公布，江蘇省省級以上傳統村落數量已達到472個。

1.2 數據來源

本文研究的傳統村落樣本數據，為中國住房城鄉建設部、文化部、財政部聯合公布的5 批共33 個江蘇省國家級傳統村落，以及江蘇省住房城鄉建設廳公布的5 批共439 個省級傳統村落。借助百度底圖API 坐標拾取功能，確定江蘇省472 個傳統村落的地理坐標，并以ArcGIS10.5 為技術平臺，以1∶250 萬的江蘇省行政區劃界限為底圖，構建江蘇省傳統村落空間屬性數據庫，最終繪制得到江蘇省傳統村落空間分布圖。

2 研究方法

2.1 空間分布格局研究

2.1.1 空間基尼系數

空間基尼系數經常用于衡量區域范圍內地理要素空間分布的離散程度[1-2]，本文利用基尼系數研究江蘇省傳統村落在城市和區縣2 種尺度下的空間布局均衡程度。空間基尼系數的公式為[3]：

式中，Pi為第i個在區域范圍內傳統村落數占全省傳統村落總數的比重；N為區域總量。基尼系數的取值在0～1 之間，數值越大，表明江蘇省傳統村落空間分布的集中度越高，均衡性越低，反之則相反。

2.1.3 冷熱點分析

Getis-Ord指數可用于局部空間相關性分析，識別區域空間范圍內的高值簇區(熱點區)和低值簇區(冷點區)，其表達式為[4]：

式中，n為研究區域的單元數量；d為距離；為基于距離d范圍內的空間相鄰權重矩陣；Xj為j區域的觀測值；Gi(d)標準化處理為：

式中，E(Gi)和VAR(Gi)分別為Gi(d)的數學期望值和變異系數。若Z(Gi)顯著且為正值，則表明區域i是高值集聚區，即熱點區；反之，若Z(Gi)顯著且為負值，則表明區域i是低值集聚區，即冷點區。本文利用ArcGIS10.5 對江蘇省傳統村落在城市和區縣2 種尺度下的密度分別進行冷熱點分析，進一步了解江蘇省傳統村落的空間分布格局。

2.2 可達性研究

2.2.1 可達性測度

對于鄉村而言，無論是游客前往村莊游玩，或是村民進城尋求服務，村落所處地區的行政中心應當是其最主要的客源地或目的地[5]。因此，本文將從江蘇省城市級行政中心和區縣級行政中心2 個尺度出發，研究位于其內部的傳統村落整體可達性水平。此外，為了避免因道路數據更新不及時而導致所構建的交通網絡模型存在誤差的情況，本文放棄了傳統基于路網可達性的研究方法，采用百度地圖實時獲取各傳統村落到達其所處地區城市和區縣級行政中心的最短時間[6]，并依據最短時間進行可達性分級，計算不同區域同一等級可達性的傳統村落數量，從而更加準確且科學地測算出不同行政單元的可達性水平。

2.2.2 可達性空間自相關分析

基于計算出的城市和區縣2 個尺度下江蘇省傳統村落可達性，本文首先運用全局空間自相關指數（Global Moran’s I），判斷傳統村落可達性在空間上是否存在聚集性。I取值范圍為[-1，1] ，當I<0，表明可達性在區域空間內具有顯著的空間差異性；當I=0，表明可達性隨機分布，與區域不具備相關性；當I>0，表明高可達性或低可達性區域在空間內具有顯著集聚性。其表達式為[7]：

式中，n為不同尺度下行政單元的個數；xi為行政單元i的可達性水平；Wij為空間權重系數矩陣，表示2個行政單元空間鄰近關系。

之后，由于全局空間自相關只可測算要素是否存在集聚特征，但無法表達發生集聚或離散的具體空間位置，因此，本文進一步運用局部空間自相關（Local Moran’s I）的方法，揭示各行政單元與其鄰近空間單元之間在傳統村落可達性方面的相似性或相異性，其表達式為：

3 江蘇省傳統村落空間分布格局

3.1 空間分布的集中度

利用公式（1），計算得到城市尺度上江蘇省傳統村落的空間基尼系數為0.926，數值接近1，表明江蘇省傳統村落在城市層面的空間分布集中度高。由圖1可知，蘇南和蘇中地區是傳統村落集中分布的主要區域，在江蘇省13個地級市中，傳統村落分布密度位于第一梯隊的有鎮江、揚州和蘇州，三市傳統村落密度分別為0.0104、0.01和0.0098；無錫、南京兩市傳統村落密度略低，分別為0.0092 和0.0086，位于第二梯隊；第三梯隊的城市為泰州和常州，密度為0.0078和0.0071；從第四梯隊開始，傳統村落分布密度出現斷崖式下跌，徐州市僅為0.0028，而其余5市則均低于0.002，可見江蘇省傳統村落分布具備高度集中特征及顯著的空間差異。

圖1 城市和區縣尺度的江蘇省傳統村落密度分布

區縣尺度上江蘇省傳統村落的空間基尼系數為0.848，同樣接近于1，表明江蘇省傳統村落在區縣層面的空間分布依然具有高集中度的特征，整體格局也與城市尺度較為相似。由圖2可知，江蘇省96個區縣中，常州市天寧區傳統村落密度最大，為0.0195，其他位于第一梯隊的區縣還有南京市浦口區、蘇州市昆山市、吳中區、泰州市海陵區、姜堰區、無錫市錫山區和鎮江市丹陽市，其密度均高于0.015；位于第二梯隊的區縣有12個，傳統村落密度在0.0094～0.0143之間；位于第三梯隊的區縣有12個，傳統村落密度在0.0062～0.009 之間。前三梯隊區縣數量之和為32 個，僅占全省總量的1/3，這同樣詮釋了江蘇省傳統村落空間基尼系數較高的原因。

圖2 城市和區縣尺度的江蘇省傳統村落可達性空間分布

3.2 空間分布的集聚性

運用ArcGIS10.5的熱點分析工具計算Getis-Ord值，采用自然斷裂點法將江蘇省傳統村落集聚類型由低到高依次劃分為冷點區、次冷點區、過渡區、次熱點區和熱點區5 類。結果表明，在城市尺度下，蘇南地區為主要的熱值分布區域，其中，常州、鎮江為熱點區，無錫和南京為次熱點區；蘇北地區為主要的冷值分布區域，其中，宿遷為冷點區，連云港為次冷點區；徐州、揚州、南通、淮安、鹽城、泰州和蘇州7 市屬于冷熱點之間的過渡區。整體而言，冷點區和次冷點區、熱點區和次熱點區均集中分布，2 個極值區域在空間上呈現明顯的南北差異化分布，整體形成“南熱北冷”的空間格局，而二者之間則形成大面積過渡區。由此可見，江蘇省傳統村落在空間分布上具有明顯的地域異質性和鄰近區域相關性特征，經濟水平、自然環境和人文環境等條件造成了蘇南和蘇北地區發展上的不平衡，也進一步促成了兩地區傳統村落在形成、保護和延續方面的差異化格局。

區縣尺度下，熱點區和冷點區的空間分布集中程度與城市尺度存在較大區別，空間分布呈現“小熱大冷”的格局，即熱值區主要分布在以蘇中的揚州、泰州及蘇南的常州、鎮江和無錫為主的區縣，而其他大部分區縣均處于冷值區內，表明江蘇省傳統村落的分布密度在區縣層面整體差異并不大。其中，熱點區有4 處集聚，分別為揚州江都區—泰州高港區—泰州泰興市、鎮江京口區、常州鐘樓區—常州天寧區、無錫濱湖區；次熱點區圍繞4 個熱點區形成分布，分別為揚州的廣陵區、泰州的海陵區、姜堰區、靖江市、鎮江的揚中市、丹陽市、常州的新北區和無錫的惠山區、梁溪區；過渡區呈東西橫向分布，分別為南京的溧水區，常州的金壇區、武進區，無錫的江陰市、新吳區和蘇州的姑蘇區；冷點區在北部形成一處集聚，為淮安漣水縣—鹽城響水縣。

4 江蘇省傳統村落可達性測度及評價

4.1 可達性的空間分布格局

根據測算結果，基于自然間斷點分級法，將江蘇省各市傳統村落城市尺度下的可達性分為5個等級：最好（16～43min）、較好（44～61min）、一般（62～82min）、較差（83～115 min）和最差（116～167 min），并統計每個城市可達性在較好水平以上的傳統村落數量（圖2）。總體而言，與前文空間分布格局南北差異較大的情況相似，江蘇省各市傳統村落可達性的區別依然存在于南北方向上，大致呈“南高北低”的格局，蘇南地區的傳統村落普遍具備較高可達性，而蘇北地區則相對較低。這主要是由于蘇南城市經濟發展水平較好，城市投入基礎設施建設的資金更多、力度更大，而蘇北城市相對落后，自然環境也不如蘇南地區優越，致使其交通設施建設水平相對較低，傳統村落的整體可達性也因此低于蘇南城市。從各市可達性水平來看，蘇州市擁有較好可達能力的傳統村落數量最多，因此城市整體可達性也最好；泰州、鎮江和南京3 市的可達性較好；揚州、常州和無錫3 市的可達性一般；徐州、連云港、鹽城和南通4 市的可達性較差；宿遷和淮安2市的可達性最差。

同樣，將江蘇省各市傳統村落區縣尺度下的可達性也分為5個等級：最好（7～24 min）、較好（25～35 min）、一般（36～45 min）、較差（46～56 min）和最差（57～82 min），并依據較好可達性水平的傳統村落數量進行區縣可達性級別劃分。總體而言，區縣尺度的可達性格局與城市尺度類似，可達性最好的區縣主要分布在南京、鎮江和無錫，此外，由于城市各行政單元的職能和開發程度不同，因此同一城市不同區域的可達性水平也存在較大差距。對不同可達性等級的區縣數量進行統計（表1），由表可知，江蘇省傳統村落可達性的整體水平較差，96個區縣中等級在一般以上的區縣數量只有25 個，僅占據了總量約1/4，且其中絕大多數處于較好或一般水平，可達性最好的區縣只有5個。

表1 不同可達性等級區縣數量統計

4.2 可達性分布的空間差異

城市尺度的Moran’s I 為0.0551，表明江蘇省各市傳統村落可達性呈現顯著的空間集聚性。局部自相關分析結果進一步表明，江蘇省傳統村落可達性顯著關聯類型為低—高集聚和低—低集聚。低—高集聚區域為南通市和無錫市，低—低集聚區域為宿遷市，其他10座城市的可達性水平在空間內均不呈現顯著的集聚特征。

區縣尺度的Moran’s I 為0.0357，說明傳統村落區縣范圍內的可達性與城市尺度類似，呈現明顯的空間集聚特征。同理，根據局部自相關分析結果可知，可達性顯著關聯類型為高—高集聚、高—低集聚、低—高集聚和低—低集聚。高—高集聚區為南京市溧水區、高淳區和常州市溧陽市，高—低集聚區為連云港市連云區、鹽城市建湖區、泰州市興華市和南京市浦口區，低—高集聚區為常州市金壇區，低—低集聚區為連云港市灌南縣和淮安市淮安區。

5 結論

本文綜合運用空間分析方法，對江蘇省472 個傳統村落的空間分布格局進行探究，并對其可達性進行測度和空間差異特征分析，結果表明：①江蘇省傳統村落的空間分布具有高度集中的特征；②傳統村落空間密度的冷熱點區域在城市尺度下形成“南熱北冷”的分布格局，而在區縣尺度下則形成“小熱大冷”的分布格局；③傳統村落可達性在城市尺度和區縣尺度下，均大致呈“南高北低”的格局；④傳統村落可達性呈現顯著的空間集聚特征。