基于ArcGIS軟件的古代交通路線復原方法

摘" 要：目前學術界對于古代交通路線的探討多集中于交通節點的選擇，對交通路線的具體量化和分析研究較少。文章將應用ArcGIS軟件中的最小成本分析模塊，結合人類步行速度與坡度的關系函數，在數字高程模型（digital elevation model，DEM）的數據基礎上，從行進過程中能量消耗最少的角度出發，構建古代交通路線的線路模型，對古代交通路線進行定量化表示。另外，還采用天地圖的二、三級公路數據進行了路線還原，并與文章提出的方法作相應的路程和時間損耗對比分析。結合實地調查對沿線遺存與道路的關系進行了定量分析，得到文章方法具有一定可靠度的結論。參考歷史文獻記載，提取古代團隊行進時間數據，并獲得古代團隊行進的交通路線與時間損耗計算關系函數。結論為：采用最小成本分析方法進行古代交通路線復原，既有助于在未有可靠公路數據時重建交通道路網格，也可結合已有公路數據為歷史上文化、政治、軍事交流道路的時間損耗為精細的定量化數據提供參考。

關鍵詞：ArcGIS軟件；最小成本分析；古代道路；交通路線還原；最短路徑

中圖分類號：G122；P208.2" " " " "文獻標志碼：A

Reconstruction of Ancient Traffic Routes Based on ArcGIS

—A Case Study of Xingshang Yiyao

JIANG Wan

Abstract： At present， academic discussions on ancient traffic routes are mostly focused on the selection of traffic nodes， with few studies on the specific quantification and analysis of traffic routes. In this paper， we apply the minimal cost analysis module in ArcGIS， combined with a function that links human walking speed to slope， based on the data of Digital Elevation Model （DEM）， constructed a route model for ancient traffic routes from the perspective of the minimal energy consumption during travel， and quantitatively represented these routes. In addition， the second-and third-level highway data of Map World was used for route reduction， and the corresponding distances and time losses were compared and analyzed with the method proposed in this paper. Combined with field investigations， the paper made a quantitative analysis of the relationship between the remains and the routes， providing evidence of the reliability of the method used. By referring to historical records， this paper extracted data on the travel times of ancient teams and derived the relationship function between the traffic routes and time losses. It was concluded that using the minimal-cost analysis method to restore the ancient traffic routes can help to reconstruct the traffic grids when there is no reliable road data， and this method can also be combined with existing road data to provide a more detailed quantitative reference for the time losses associated with historical cultural， political， and military exchange routes.

Keywords： ArcGIS;minimal-cost analysis;ancient routes;reconstruction of traffic routes;minimal-cost path

1" "研究背景

交通路線的形成與拓展多出自政治、經濟、文化交流的需要，交通的發展程度與文明發展的進程密切相關。嚴耕望先生曾指出：“交通之暢阻對于國家之興衰、地方之開發，與民生之調劑，皆具有莫大之作用。”另外，從文化遺產的角度看來，古代交通路線為線性遺產，且具有具體功能表達，是文化遺產中十分重要的組成部分，具有較高的研究價值。

目前學術界關于交通路線網絡的重建多注重于路線上節點的選擇，通過對歷代交通著作、地方志、私人游記等古籍進行推敲、結合考古材料和野外考察即可確定。而交通路線的確定可直接連接2個交通節點得到，適合小比例尺地圖表示，但這種連點成線的方式容易忽略線路的細節表達，甚至誤判副線和支線[1]。另外，由于古代道路的使用時間長短不一，許多臨時性的道路并沒有留存到現代。如果涉及對歷史上的經濟或軍事類具體數據分析，則需要對交通路線進行進一步精細化的定量表達。如石濤等人[2]曾對清代晉商茶葉貿易進行定量分析，通過分析茶商每日運程及船、馬等平均運力與消耗，得到運輸成本，繼而計算晉商茶葉貿易的利潤率。

為獲得更為精準的路線表達，學術界有以下幾種方法：第一，用現存最早的公路來代替表達，因其修建基礎即為原來的官道、大道[3]。霍仁龍等人[4]在對南方絲綢之路國內段交通路線進行重建時應用到了此方法，得到了漢晉、唐宋、元、明清4個朝代的路線網絡。劉露[5]按照現代道路繪制的方法確定了陸上絲綢之路的道路走向。第二，借助于空間分析方法，結合地理環境對路線進行推測。因在古代交通工具和道路開辟技術有限的情況下，自然環境（山脈、河流、植被）等對交通路線的具體走向、路況及通行條件均有重要的影響[6]。朱燕等人[7]基于地理信息系統（GIS）手段，通過構建自然因子模擬遺址分布校正方法，得到青藏高原史前交通路線模擬結果，并結合考古證據對其進行了印證。

對于尚未出現的官道、更為早期的年代的道路，其形成則與地理環境更為相關，現代公路的走向只能提供一定的參考。同時，在確定道路走向以后，2節

點之間按人類步行速度計算到通行所需時間的方法在學術界也尚未有探討。本文擬在數字高程模型（DEM）的基礎上，利用ArcGIS空間分析方法，結合國內外對于最小成本與通行時間的研究，得到古代交通路線與時間損耗的計算關系，以此來確定2點間的路線與時間的定量化表達。

2" "整體思路

時間是人類最重要的資源，在模擬人類出行時，最短時間路線即為最可能的候選路線。在確定步行速度后，可通過距離、速度與時間之間的線性關系得到通行時間成本，在時間成本數據的基礎上，計算得到的最小成本路徑即為通行所需時間最少的路徑，也可認為是古代交通中最可能采用的定量化路徑。

本文采用ArcGIS軟件空間分析模塊中的最小成本分析方法進行成本距離的計算。按損耗函數計算柵格數字高程模型（DEM）各柵格的通行成本，結合成本距離加權函數，計算得到每個柵格離距離最近、成本最低源的最少累加成本。實現成本方向數據和成本分配數據的輸出。成本距離加權數據表示了每個單元到它最近源的最小累積成本。成本方向數據揭示了具體路線。成本分配數據記錄了每個單元隸屬源的信息[8]。最小成本分析方法在國內外的最短路徑規劃中已有一些應用，如丹麥山區最短通行路徑[9]、英國山區步行道建設的規劃與探索[10]、加拿大全天候道路路徑影響因素[11]。除道路規劃以外，在水利水電工程方面有高海拔地區引水工程線路的低成本路徑[12]，在考古學方面有古代可獲取耕地的范圍分析[13]，在旅游方面有鰲太穿越救生路線的規劃[14]。

人類行走過程中的時間損耗與人體能量消耗、山坡阻礙、水系阻礙、地表植被阻礙等因素相關[15]，而同時距離、速度與時間呈線性關系，因此在距離一定的情況下（DEM格網分辨率為30 m），時間損耗函數可通過步行函數的乘法逆元計算得到。本文在確定步行函數后，推導出時間損耗函數，再結合民國時期晉商團隊的辦茶行程記錄—《行商遺要》在地圖上進行最小路徑算法的成果檢驗。在此過程中利用國家基礎地理信息中心天地圖所示二、三級公路作為對比，結合時間損耗函數對其進行計算，以實現不同方法的時間及路程對比。后續采用《北征日記》與《〈左傳〉后勤制度考辨》中所記載的團隊行進時間數據進行團隊步行時間函數的推導。

綜上所述，本文的路線復原方法包括以下4個步驟：①步行速度函數的確定；②時間損耗函數的確定，以此計算成本面，在ArcGIS軟件中進行地理空間分析，得到最小成本路徑與相應路段的時間；③地圖驗證不同方法的路程、時間對比；④古代交通路線與時間損耗的計算關系函數的校正。

3" "具體步驟

3.1" "步行速度函數的確定

目前電子導航地圖步行速度設置為4 km/h，這在一般情況下用于模擬短距離的步行情況，與真實時間沒有太大的出入。但在實際情況中，地表坡度的變化對于人類步行速度的影響十分重要，這在導航中并未有所體現。在單人或者團體的長途行進中，基于能量消耗最少的標準，人們在選擇路線時考慮更多的是坡度而非距離，因為地勢較為平坦的區域更適合直接、快速、輕松地通行。最初徒步界使用的時間判斷依據來自Naismith，即初始速度為5 km/h，速度與坡度呈線性相關，每升高600 m，則需額外增加2 h的時間損耗[16]。Aitken[17]經過實驗，將初始速度改為4 km/h。而王琳等人[13]經過實驗認為此方法在一定程度上低估了中等坡度區域的步行速度。

繼Naismith公式之后，美國學者Tobler[18]在Imhoff收集的徒步數據基礎上，總結分析出了與坡度相關的步行速度函數，如式（1）所示：

（1）

式中：v為步行速度；dh/dx為高程變化與行走距離的比值。此函數為非軸對稱函數，在下坡坡度為3°時，步行速度可達6 km/h；坡度為0°時，速度為5 km/h；

而上坡坡度為3°時，速度降至4 km/h。但Pingel[19]通過對Tobler公式進行數據擬合發現：下坡時Tobler的計算速度被高估了2.3倍，上坡時則被高估了2倍。

Rees[10]以山區步行時間為研究對象，應用一元二次方程對此進行模擬，得到與速度相關的公式如式（2）所示：

（2）

式中：v為步行速度；m為坡度正切值。式中系數a=0.75 s/m，b=0.09 s/m，c=14.6 s/m。然而在|m|lt;0.35時，此公式并不適用。

日本學者Kondo[20]在Tobler公式的基礎上結合GPS定位，在自然地表采集常人行走得到的數據對公式進行了修正。其計算公式如式（3）所示：

（3）

式中：v為步行速度，單位為km/h；S為有效坡度。S計算公式如式（4）所示：

（4）

式中：θ為坡度；δ為行進方向與朝向的夾角，兩者單位都為°。通過計算夾角的余弦值可知：在當前柵格中相對于前進方向是上坡還是下坡，抑或是平路，增加了步行速度計算公式的可靠性。Kondo算法修正Tobler公式的不足，反映了行走過程中能量消耗對路線選擇的影響，其有效性在王琳等人于官亭盆地的遺址域所獲取的耕地統計中得到了體現[13]。因此，本文應用以此公式為基礎的單人步行速度函數。3種步行速度函數圖形如圖1所示，可以看出：不同算法對應的速度變化情況在±1.5°以內差別較大。

3.2" "時間損耗函數的確定，時間成本計算與最小成

本路徑分析

在距離確定后，時間為距離除以速度。依據不同DEM數據的分辨率可得到每個網格的通行時間T（單位：h）計算公式如式（5）所示：

（5）

式中：λ為相應DEM數據的分辨率，單位為m。

在ArcGIS軟件中進行空間分析計算，操作步驟如下：

（1）輸入ASTER GDEM數據，依據所選范圍選擇其相應的投影坐標進行坐標轉換。

（2）坡度的提取。采用【Spatial Analyst工具】|

【表面分析】|【坡度】，在坡度對話框中進行操作，如果平面度量單位與高程度量單位不一致，則需要調整【Z因子】。在軟件中坡度指通過該點的切平面與水平地面的夾角，表示了地表在該點的傾斜程度，取值范圍為0°～90°，因此還需計算其坡向以確定行程當中的上下坡情況。

（3）坡向的提取。采用【Spatial Analyst工具】|

【表面分析】|【坡向】，進行坡向的提取。計算結果的取值范圍為0°～360°，其中正北方向為0°，按順時針方向依次增加，正東為90°，正南為180°，正西為270°。

（4）速度的數據成本面計算。選擇【Spatial Analyst工具】|【地圖代數】|【柵格計算器】工具，輸入公式（4），得到有效坡度的數據成本面。將有效坡度的數據成本面代入公式（3），得到速度的數據成本面。需要注意的是，在ArcGIS的柵格計算中需將坡度與坡向進行度數的轉換。

（5）時間的數據成本面計算。DEM數據的分辨率為30 m×30 m，考慮到每個柵格為自然地標的投影單元，在計算時需將距離除以地形坡度角的余弦，轉換為實際距離。在統一數據單位后，用實際距離除以數據成本面即可得到時間的數據成本面，此操作也在【柵格計算器】中進行。

（6）距離柵格數據的獲取。選擇【Spatial Analyst

工具】|【距離分析】|【成本距離】工具，輸入第5步中計算的時間數據成本面作為成本柵格數據，獲得距離柵格數據，此處的距離為時間距離。

（7）計算最小成本路徑。在【Spatial Analyst工具】|【距離分析】|【成本路徑】中進行操作，分別選擇起始點和終點，即可計算得到兩者之間的最短距離。

3.3" "地圖驗證

本文選用民國時期晉商茶葉貿易手抄本—《行商遺要》為基礎數據?！缎猩踢z要》中對晉商辦茶路線進行了詳細的記載，對打尖（用餐）與住宿的地點及每2點之間的通行距離都有記錄。因此本文選用其中所記載的陸路部分，共30個地點、29段路線進行最小成本路徑交通路線的還原。陸路部分的起止點分別為山西晉中祁縣與河南南陽社旗縣，從祁縣出發翻越太岳山，途經長治盆地與晉城盆地，跨黃河至鄭州，沿嵩山邊緣折向西南，終至南陽盆地的社旗縣。路途共計1 355里（按清代1華里為今市里576 m），旅程共計18天。

通過查閱歷史地圖與地方方志，如《（乾?。┢羁h志》①與《（光緒）南陽縣志》②等，確定《行商遺要》記載的古地名所對應的今地名，其結果如表1所示。

研究使用的數據類型為2009年的ASTER GDEM

數據，分辨率為30 m，投影坐標系為WGS_1984_UTM_Zone_49N。在應用ArcGIS最小成本路徑分析時需注意一點，DEM數據僅記錄地表起伏，無水系數據，但水系對于路線的選擇影響不可忽略。對于線性水系（河流、小溪），人們一般選擇橫渡；面狀水系（湖泊、水庫），則會考慮繞行。因此在計算時需將面狀水系數據以極大值疊加在時間成本數據中，即水系對應區域的通行時間遠遠大于一般通行時間，以提高通行難度的方式達到現實中規避水系障礙的效果。本文采用Landsat中國內陸水體信息數據，將其柵格化后疊加在DEM底圖之上。通過前期計算可知，通過每個DEM柵格的時間范圍為21.247 8～5.22×106 s。我們將面狀水系柵格數據賦值為1 000，將之疊加在時間成本數據上。因此在結果計算中面狀水系所在范圍即使坡度合適，其通行成本也會大為提高，達到繞行的目的。地圖中得到的路線結果如圖2中“最小成本交通路線”所示。

為對本文算法所得到的數據進行精確度評價，需進行多角度對比分析。如前文所述，地形因素對交通路線的具體走向有重要的影響，而交通路線一經形成則具有較強的穩定性和長期的延續性[21]。在道路交通網絡中一級道路對地表的依賴度較低，因此本文采用天地圖二、三級公路為依據，配準后在ArcGIS中將之矢量化，進行另一種方法的交通路線還原，地圖結果如圖2中“地圖還原交通路線”所示。

從圖2可以看出，本文應用最小成本路徑分析方法得到的交通路線更為直接地連接相鄰的2個交通節點，而應用地圖還原交通路線得到的交通路線在山區更為曲折，見圖2中“來遠”（3）至“欄車”（14）。在坡度較為平緩的區域，2種方法得到的交通路線重合度則更高，見圖2中“汜水縣”（18）至“舊縣”（27）。

對圖2中的路線進行更為具體的分析，取較為典型的8段路線為代表在圖3～圖4中進行展示。這8段路線可以按2種方法路線的重疊情況分為2類：①2種方法路線重疊度較低，多分布在山路崎嶇處；②2種方法路線重疊度較高，多分布在較為平坦的地區。圖3

中“地圖還原交通路線”多選擇坡度平坦的地區行走，而“最小成本交通路線”則在一定程度上也將坡度有變化的區域納入了選擇范圍。圖3（b）中可以較為明顯地看出，2種方法都很好地繞開了“后灣水庫”，說明應用最小成本分析方法與Landsat水系數據疊加得到的道路具有一定的參考性。但是因道路的規劃與修筑同時要考慮到不同居民點之間的聯系與使用不同種類的交通工具（牛車、馬車），因此與單人通行有所區別。特別是山區豐富的礦產資源分布也會對道路的規劃產生一定的影響。

圖4所展示的4段路線顯示了2種方法在平坦地區的重疊度很高。特別是“襄縣”（25）至“汝墳橋”（26），2種方法都選擇了在2座山之間的道路通行。說明應用最小成本分析方法在較為平坦處進行古代道路的還原應用具有更高的可參考性。綜上所述在沒有相應的公路數據時應用本方法進行古代道路的模擬應當是可行的。

在得到路線圖以后，本文進行了進一步的數據比對，主要從時間與距離2個方面進行分析（表2）。其中距離數據為“最小成本交通路線”“地圖還原交通路線”的ArcGIS軟件提取與《行商遺要》的記載。《行商遺要》中1華里需換算為今576 m。時間方面為在ArcGIS軟件中將時間成本數據提取至“最小成本交通路線”“地圖還原交通路線”后計算得到。《行商遺要》中沒有記載2段路程的時間，只是記錄了“打尖”（吃飯）和“住宿”，因此選用了百度地圖的時間作為參考。從數據分析可以看出：應用最小成本分析方法與地圖還原方法得到的距離數據相差不大，與《行商遺要》記載的數據也相近，而最小成本的距離在三者中是最短的路徑。時間方面因百度地圖與地圖還原所采用的路線十分接近，都是沿著二、三級道路行走，因此這兩者之間的數據更為接近，但三者差別不大，最小成本分析得到的時間是最短的。以上2點說明應用最小成本分析得到的交通路線符合本文提出的時間與能量消耗最少原則。

為進行進一步的數據對比，筆者進行了偏差值計算。計算公式為：（地圖還原路線時間—最小成本路線時間）×100%/最小成本路線時間。偏差值可以得到兩者之間的差異值大小，從而進行特例分析。其中偏差值最大的為“溫縣”（17）至“汜水縣”（18），偏差值為225%（圖5（a））。從圖中可以看出這段路線跨越黃河，地圖還原路線選擇從“焦作黃河公路大橋”通行，而最小成本路線則選擇直接橫渡黃河，這是差異巨大的原因所在。其次為“欄車”（14）至“邗邰”（15），偏差值為92%（圖5（b）），相差幾乎一倍。這段路線的差異主要體現在山區至平原地帶的過渡處，從圖5可以看出，其最小成本路線所選路線更短，坡度有起伏，而地圖還原路線則更為曲折蜿蜒，可能與上文所述道路的修筑更需要坡度平緩地區的原因有關。偏差值最小的2段路線分別為“滎陽縣”（19）至“鄭州”（20），偏差值為5%（圖6（a））；“鮑店”（9）至“普頭”（10），偏差值為11%（圖6（b））。這2段路線高度重合，其時間差異也很小。

3.4" "古代交通路線的函數校正

前文所使用的速度公式為單人行進的速度公式，但在具體應用中需要考慮的多為團隊資源運輸的速度與時間。如果不考慮交通工具，單人與資源運輸團隊的路線選擇都是基于能量消耗最少的角度出發，其路線應當沒有差別，但是團隊的行進時間受多種因素的影響，既有速度的限制，也有每日行進時間的限制。因此我們將結合《行商遺要》《〈左傳〉后勤制度考辨》[22]及《北征日記》[23]等書籍先進行團隊每日行進時間的確定，然后依據路程與時間對速度公式進行校正。

《行商遺要》記載“每日里十點眠，五點即起”，商隊每日晚10點休息，早5點起床趕路，即夜間休息時間為7 h。黃圣松《〈左傳〉后勤制度考辨》載：“部隊及后勤人員每日行進五至六小時，另外六至七小時為大軍駐扎相關勤務時間?！盵22]。宋大業《北征日記》記載了康熙北上討伐噶爾丹，軍糧隨軍運輸的情況：五鼓起營，午刻下營、造飯、起營，酉刻下營，二鼓巡營。若無特殊情況則每日早5：00行軍至午10：00休息，午12：00行軍至晚5：00休息，日行軍10 h。綜合以上情況，團隊晚間休息7 h，6～7 h為駐扎勤務，日行軍在10～11 h。

通過對表2數據分析可知，最長行進時間發生在第16天，從“襄縣”（25）至“汝墳橋”（26）打尖，再至“舊縣”（27）住宿，總時長為9.63 h。團隊日行軍最長時間按10.5 h計算，即在相同的距離下團隊日行軍速度是單人速度的0.917（9.63/10.5）。其時間v0計算公式如式（6）所示：

（6）

在對速度函數進行校正以后，進行相應的時間和路程分析（圖7）。圖中時間的起伏較緩，而距離的變化較大，說明每日行進時間差別不大，但由于地表起伏與沿路補給的不一致而導致每日路程長短有所區別。特別在第9天至第12天的行進時間較短，最短一天只行走了4 h26 min左右，相應路程也有所縮短。通過與圖2的對比發現，此處已經出了太岳山山區，可能沿途可休息的地點較多，團隊開始休整了幾天，后續趕路時長又開始增加，直至到達目的地。

4" "沿線相關遺存探討

古代交通路線的復原有助于對未發現遺存的發現和已發現遺存的保護，本文將以晉商萬里茶路為例對沿線遺存與復原道路的關系進行討論分析。晉商萬里茶路起點在山西晉中祁縣，終點為河南南陽社旗縣，萬里茶路不僅串聯起了各地的商業貿易，其部分路線節點在文化交流、軍事、信息傳播等方面也都起到了非常重要的作用。2020年在“弘揚晉商精神 重走萬里茶路”大型跨國采訪報道活動在山西啟動，采訪團沿“萬里茶路”對沿途晉商印記進行了探訪和挖掘，本文將以其中的“盤陀村”“劉家垴”和“北關村”為代表，分別分析遺存所在地點與路線的關系（圖8）。

明朝于謙曾路過子洪與來遠間的盤陀驛，并書寫“群峰盡處是盤陀，小徑紆回亂石多”記錄此處的風貌。盤陀在明初即設立有古驛站，是依驛路發展起來的村莊，曾設有“盤陀驛署”“盤陀遞運所”“盤陀公館”等建筑，是往來交通的必經之路，來往商隊也多在此歇腳整頓。村中驛站曾為來往客商提供了住宿和餐飲，在日軍侵華戰爭中，村莊被日軍燒毀，目前僅留存石頭墻基（圖9）。村中遺存目前尚存盤陀戲臺（圖10）。通過ArcGIS軟件中的近鄰分析工具計算，盤陀村與應用本文方法得到的路線距離為32.969 m，其與現代道路的距離為92.783 m，相比較而言應用本文方法得到的還原道路具有一定的可靠度。

晉商經過來遠鎮至土門村之間，在“劉家垴”和“北關村”都曾留下痕跡。劉家垴為晉商商業路線上重要的“駱駝村”（圖11），是晉商駝幫的發祥地，曾承載著晉商商幫天南海北的貨物運輸。劉家垴村崖下即為太長公路（現208國道），太長公路曾是連接晉中與長治的唯一道路，其地理位置十分重要。劉家垴駱駝村遺址距離本文最短路徑道路距離為59.719 m，而距離現代道路距離為265.318 m，在空間上本文方法還原的道路應更為接近當時人們的行路偏好。

北關村地勢險要，處于太行山與太岳山之間，是連接晉東南與太原之間的要道，在軍事上具有重要意義。此處與晉商相關性極大的遺存是村外的“五眼窯·歇馬店”（圖12），相傳曾為八眼窯，后因戰爭毀損，至今殘留五眼。五眼窯修葺頗為講究，為往來商旅提供打尖住宿的地方，旁邊可以拴牲口。五眼窯與本文方法得到路線的距離為61.541 m，距離現代道路的距離為59.256 m，兩者距離十分接近。

5" "結束語

本文應用ArcGIS軟件的空間分析算法，提出了一種基于最小成本路徑分析的古代交通路線復原方法。本方法主要考慮了地表起伏對人體能量的消耗，在自然地表選擇了一條時間損耗最小的路線，從地圖結果看，此方法有一定的可參考性。應用本文方法還可得到不同路線的通行時間。

本文同時采用了天地圖的二、三級道路數據進行了交通路線的還原，并與最小成本路徑分析方法進行了距離與時間的比較，數據分析結果表明：兩者之間的差異應主要是由道路修筑與人類步行的選擇標準不一致而導致的，都具有一定的可靠性。在有公路數據的情況下可應用道路數據還原古代交通路線，未有道路數據時可應用最小成本路徑分析進行道路的還原。同時本方法也可用于使用現有道路數據還原古代交通路線時進行時間分析。

在沿線的遺存分析中，本文選用了路線上具有代表性的3處遺存點：盤陀村（盤陀驛站）、劉家垴（駱駝村）和北關村（五眼窯·歇馬店）進行了地圖和數據的分析。從具體數據分析可知，這3處遺存距離本文方法得到的路線更近，而離現代道路稍遠，說明應用本文方法進行古代道路的還原具有一定的可靠性。

最后結合歷史資料記載，推算出了團隊的行進時間，并以此進行了團隊行進速度的校正，此公式后續可應用于歷史上文化、政治、軍事的交流路線的還原以及不同路線選擇的時間損耗定量分析。

（致謝：真誠感謝四川大學石濤教授提供的《行商遺要》相關資料，并在論文寫作過程中提出了十分寶貴的修改意見，使本文能更為完整地表達。）

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作者簡介：姜灣（1994—），女，館員，碩士，主要研究方向為遙感考古、地理信息系統與深度學習。E-mail：wande412@whu.edu.cn.

①" "清.陳時：《（乾隆）祁縣志》，1780刻本。

②" "潘守廉：《（光緒）南陽縣志》，1904刻本。