福州地名文化景觀空間分布特征與影響因素

涂平， 周千千

(福州大學(xué) 數(shù)字中國研究院， 福建 福州 350002)

地名作為文化景觀的重要組成部分，其空間特征不僅反映了人口分布和集聚數(shù)量，其命名方式更是與自然地理環(huán)境、社會風(fēng)俗文化密切相關(guān)[1].地名代表的不僅是人文地理實(shí)體的專有名稱，還蘊(yùn)含著諸如生存環(huán)境、歷史變遷、民族文化、社會沿革等一系列紛繁的自然信息與人文因素，儲存著地域自然特征及人地關(guān)系演化等重要文化景觀信息.然而，在快速城市化的背景下，隱含著地方文化的歷史地名并未得到很好的延續(xù)與傳承，反而在資本、商業(yè)文化的博弈中始終處于劣勢.福建省福州市作為擁有兩千年歷史的國家歷史文化名城市之一，在接納與融合外來文化的過程中，對本土地名文化的保護(hù)與傳承也應(yīng)予以高度重視.

目前，國內(nèi)外學(xué)者在社會學(xué)、語言學(xué)、歷史地理學(xué)等相關(guān)理論的基礎(chǔ)上，對地名文化開展了一系列的研究.利用統(tǒng)計(jì)分類與地理信息系統(tǒng)(GIS)技術(shù)相結(jié)合的方法分析地名的空間格局是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)之一，王法輝等[2]借助空間可視化技術(shù)直觀顯示了壯語地名集中程度，利用回歸分析，從地名角度分析廣西逐漸走向壯、漢雜居的歷史過程；王彬等[3]將廣東地名層按語種分層，從時(shí)間、空間、形成原因3個(gè)維度探討了廣東地名層語言文化景觀中所蘊(yùn)含的歷史記憶；陳晨等[4]運(yùn)用GIS技術(shù)中的核密度分析法與地學(xué)統(tǒng)計(jì)的方法，將地名進(jìn)行分類與空間表達(dá)，對研究明清時(shí)期北京文化、歷史、經(jīng)濟(jì)發(fā)展有重要意義；張生瑞等[5]基于中國跨省界自然地理實(shí)體地名，從數(shù)量特征、空間差異性和空間自相關(guān)3個(gè)方面探討地名的空間分布格局及其影響因素，分析由行政分割所引起的管理問題.在地名成因的研究中，考慮到環(huán)境、文化、歷史等多方面因素對地名形成的綜合約束，不同區(qū)域的地名成因都存在著顯著差異.在研究過程中，學(xué)者們大多是在分析地名空間特征的基礎(chǔ)上，對地名成因進(jìn)行深層次的探究，其中，影響地名的主要成因有自然地理環(huán)境、宗教信仰文化、移民區(qū)際融合及地緣政治變化等[6-11].部分學(xué)者還意識到權(quán)力與資本對地名變遷、地名消亡的重要影響，從批判地名學(xué)的視角對地名的變遷及命名方式進(jìn)行文化政治闡釋[12-15]，在探討現(xiàn)代地名所迎合的時(shí)代訴求與文化的過程中，也兼顧了歷史文化地名的科學(xué)保護(hù)與傳承.總體而言，當(dāng)前地名的研究類型主要有城市地名、鄉(xiāng)村地名及島嶼地名[16-20]，研究內(nèi)容主要集中在地名的起源與變化、地名的空間格局與變遷、地名內(nèi)含的民族語言與語義關(guān)聯(lián)及地名的生成機(jī)制等[21-26].地名作為承載著城市歷史文化的物質(zhì)空間的代碼，其形成與演變受到多種因素的制約.

當(dāng)前對于地名影響機(jī)制的研究大多是理論分析或是半定量的描述，而對地名影響因素系統(tǒng)的定量分析卻尚不多見.因此，利用GIS技術(shù)和定量方法對地名景觀進(jìn)行文化解釋，有助于推進(jìn)自然科學(xué)與人文社會科學(xué)的有機(jī)結(jié)合.鑒于此，本文基于福州地名數(shù)據(jù)，利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)與GIS空間分析相結(jié)合的方法分析地名的空間特征及分布規(guī)律，并利用地理探測器定量分析地名空間分異的影響因素，以期通過地名文化揭示其中蘊(yùn)含的自然地理特征與歷史文化內(nèi)涵.

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 影響因素的選取

地名作為自然演變與人類活動的文化造物，其空間分布及成因受到多維度影響因素的綜合約束作用.目前，在地名影響因素解釋的研究中多采用定性分析的方法，主要影響因素有城鎮(zhèn)建設(shè)、交通條件、生活方式、歷史文化、資本權(quán)利等[27-29].

在此基礎(chǔ)上，從自然生存環(huán)境、社會人文活動2個(gè)維度選取影響因素指標(biāo)并進(jìn)行定量分析,具體指標(biāo)選取如下.

1) 在自然生存環(huán)境方面，僅選取定量指標(biāo)刻畫某一區(qū)域的地形特征與資源稟賦.采用坡度(X1)反映地形特征，年均降水量(X2)反映資源稟賦特征，利用地域自然因素探究生存環(huán)境對地名的影響程度.

2) 在社會人文活動的影響因素選取中，考慮到在城鎮(zhèn)化及基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善的背景下，會產(chǎn)生大量以房地產(chǎn)、政府規(guī)劃序列等命名的街巷道路名稱，選取人口密度(X3)、城鎮(zhèn)化率(X4)、路網(wǎng)密度(X5)、人均GDP(X6)4類影響因素衡量一個(gè)區(qū)域的發(fā)展程度，分析人類活動頻繁程度對地名文化的影響.由于傳統(tǒng)的文化因素難以用定量指標(biāo)直觀衡量，因此，通過百度地圖應(yīng)用程序接口提取并統(tǒng)計(jì)區(qū)域內(nèi)文物古跡的興趣點(diǎn)(POI)，將其作為文物古跡數(shù)量(X7)影響因素，以此客觀反映歷史上的社會人文活動繁榮程度.

在指標(biāo)篩選過程中，先通過Pearson相關(guān)分析測定每個(gè)地區(qū)的指標(biāo)是否與該地區(qū)地名密度顯著相關(guān)，驗(yàn)證利用該影響因素建模是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，再利用多重共線性檢驗(yàn)剔除方差膨脹因子(FVI)具有冗余性的指標(biāo)變量.由于指標(biāo)間的量綱具有差異，對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行極差標(biāo)準(zhǔn)化處理后，運(yùn)用客觀賦權(quán)法中的熵值法對各指標(biāo)賦權(quán)以減少在指標(biāo)選取中人為的主觀隨意性.最終構(gòu)建的影響因素檢驗(yàn)表,如表1所示.表1中:**表示0.05的顯著性水平;*表示0.10的顯著性水平.

表1 影響因素檢驗(yàn)表Tab.1 Inspection form of influencing factors

由表1可知：各項(xiàng)影響因素均與地名顯著相關(guān)，F(xiàn)VI<7.5，通過多重共線性檢驗(yàn).

1.2 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

文中所用的地名數(shù)據(jù)包括福州的市縣地名、社區(qū)地名及街巷道路地名.其中，共獲得各行政級別與社區(qū)地名3 080個(gè)、街巷道路地名790個(gè)，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗、重復(fù)值刪除等預(yù)處理工作后，將地名以百度地圖應(yīng)用程序接口(API)的地址解析方法獲取經(jīng)緯度.根據(jù)福州市各地名命名來源及其反應(yīng)的自然與人文景觀特征，將地名分為自然景觀類地名與人文景觀類地名兩大類.其中，自然景觀類地貌包含地形、水文2種子類，人文景觀包含政治軍事、經(jīng)濟(jì)貿(mào)易、建筑工程、園林景觀4種子類.地名統(tǒng)計(jì)分類表，如表2所示.可視化至ArcGIS平臺，地名空間分布圖，如圖1所示.

表2 地名統(tǒng)計(jì)分類表Tab.2 Statistical classification of place names

圖1 地名空間分布圖Fig.1 Spatial distribution of place names

相關(guān)影響因素所用的地理信息數(shù)據(jù)主要來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境數(shù)據(jù)云平臺，地形數(shù)據(jù)為SRTM DEM 90 m數(shù)據(jù)，利用ArcGIS軟件提取坡度并計(jì)算每個(gè)區(qū)域的平均高程；降水量數(shù)據(jù)為中國年降水量空間插值數(shù)據(jù)，通過柵格統(tǒng)計(jì)計(jì)算每個(gè)區(qū)域內(nèi)的年 均降水量；路網(wǎng)密度通過統(tǒng)計(jì)每個(gè)縣市內(nèi)的道路總長度并計(jì)算其與區(qū)域面積之比得到.文物古跡數(shù)據(jù)由百度地圖開發(fā)平臺獲得其POI數(shù)據(jù)并解析經(jīng)緯度，矢量化為點(diǎn)數(shù)據(jù)后，統(tǒng)計(jì)每個(gè)區(qū)域的文物古跡數(shù)量.城鎮(zhèn)化率、人均GDP等社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)主要來源于《2018年福建省統(tǒng)計(jì)年鑒》.

1.3 研究方法

1.3.1 最近鄰指數(shù) 利用最近鄰指數(shù)(INN)判斷各類地名的全局空間分布是否集聚.若INN=1，則隨機(jī)分布；若INN<1，則集聚分布；若INN>1，則離散分布.最近鄰指數(shù)計(jì)算式為

INN=Do/DE

，

(1)

，

(2)

(3)

式(1)～(3)中:Do為每個(gè)要素之間的觀測平均距離;DE為隨機(jī)模式下指定要素的期望平均距離;di為第i點(diǎn)與其最近鄰點(diǎn)之間的距離;A為區(qū)域面積;n為地名點(diǎn)數(shù).

1.3.2 核密度分析 核密度分析的基本原理是利用一個(gè)規(guī)則移動樣方對空間點(diǎn)要素的密度貢獻(xiàn)值進(jìn)行計(jì)算，通過核密度估計(jì)法可以分析地名空間分布的相對集中程度，即

(4)

式(4)中:f(x)是二維概率密度的一個(gè)核估計(jì)值;h為帶寬;m為落入以帶寬h為搜索半徑內(nèi)的地名點(diǎn)數(shù);(x,y)指樣本中心點(diǎn)的坐標(biāo);(xi,yi)為樣本點(diǎn)i的坐標(biāo).式(4)中的帶寬由離散程度與分析尺度而定，距離中心點(diǎn)越近，權(quán)重越大，其密度貢獻(xiàn)值也越高，與距離衰減規(guī)律一致.核密度估計(jì)法適用于研究離散點(diǎn)的密度變化與分布特征，能夠顯示地名分布的高密度區(qū)域.

1.3.3 地理探測器 地理探測器由王勁峰等[30]創(chuàng)建，被廣泛應(yīng)用于區(qū)域研究、旅游文化地理[31-34]等多類型領(lǐng)域檢驗(yàn)單變量的空間異質(zhì)性或探測兩變量之間的關(guān)聯(lián)性.地理探測器中的因子解釋力度用q值度量，其表達(dá)式為

(5)

表3 交互作用探測表Tab.3 Detection of interaction effect

2 地名文化景觀空間特征

2.1 地名空間集聚特征

根據(jù)最近鄰指數(shù)計(jì)算得出，各類型的地名數(shù)據(jù)之間的實(shí)際最鄰近距離小于理論最鄰近距離，結(jié)果如表4所示.由表4可知：各類型地名的INN均在[0,1]之間，說明各類型地名在空間上呈集聚分布且集聚程度各異；政治軍事類的INN值為0.685，空間集聚程度最高，而經(jīng)濟(jì)貿(mào)易類地名的集聚程度最低，說明福州歷史上的政治類活動相對集中，而經(jīng)濟(jì)貿(mào)易類活動范圍廣泛，流通性較強(qiáng)，分布較為均勻.由計(jì)算結(jié)果可知，福州的地名空間分布是非隨機(jī)的，在自然環(huán)境與人類活動的綜合作用下，地名產(chǎn)生了一定的分布規(guī)律，各類型的地名均呈現(xiàn)出顯著的集聚分布特征.

表4 最近鄰指數(shù)分析表Tab.4 Analysis of nearest neighbor index

2.2 自然景觀類地名的空間分布特征

為進(jìn)一步探究福州地名的分布特征，對地名進(jìn)行核密度分析.自然景觀類地名核密度分布圖,如圖2所示.在自然景觀地名中，地形類地名的空間分布相較水文類地名更為廣泛，呈現(xiàn)出多核心布局的空間特征(圖2(a))，同時(shí),各個(gè)集聚區(qū)間呈互相連接的趨勢.其中，中部的鼓樓、倉山、臺江3個(gè)轄區(qū)為地形類地名的核心集聚區(qū)，東部沿海的羅源、連江、長樂、福清、平潭附近區(qū)域有5個(gè)散點(diǎn)狀的次級集聚區(qū)，而西北地區(qū)的閩侯及閩清有2個(gè)散點(diǎn)次級集聚區(qū).

水文類地名的核密度空間分布(圖2(b))則更為集中，各個(gè)集聚區(qū)域間無明顯的連接趨勢，與地形類地名的分布類似，在中部地區(qū)呈現(xiàn)出高集聚區(qū)，在東南沿海與西北地區(qū)共有7個(gè)散點(diǎn)狀集聚區(qū).

由圖2結(jié)合自然景觀類地名的用字類型可知，自然景觀類地名不僅代表人對自然環(huán)境的認(rèn)知和表達(dá)，還可以認(rèn)知一個(gè)地域自然環(huán)境.例如，“洋”字在閩南方言中特指田地，十八洋農(nóng)田的路口命名為“洋頭口”，而“湯”字多表溫泉，“湯埕”“湯坑”等地名正是由當(dāng)?shù)販厝妹?

(a) 地形類地名 (b) 水文類地名圖2 自然景觀類地名核密度分布圖Fig.2 Density distribution of natural landscape place names

2.3 人文景觀類地名的空間分布特征

人文景觀類地名的核密度分布圖，如圖3所示.圖3(a)呈現(xiàn)以中部的鼓樓區(qū)為核心集聚區(qū)，以沿海的福清、馬尾及西部的閩清為次級集聚區(qū)的空間分布特征，說明以上地區(qū)的政治軍事類活動較為頻繁.其中,鼓樓區(qū)聚集了歷代的都、郡、州、省、府等行政單位.因此，政治軍事類地名的核密度值最高，屬于政治職能較強(qiáng)的政治功能分區(qū).

(a) 政治軍事類地名 (b) 經(jīng)濟(jì)貿(mào)易類地名

(c) 建筑工程類地名 (d) 園林景觀類地名圖3 人文景觀類地名核密度分布圖Fig.3 Distribution of human landscape place names

由圖3(b)可知：因三坊七巷、上下杭等著名街市的存在，中部地區(qū)呈現(xiàn)出集聚的空間特征，說明中部地區(qū)也是福州市內(nèi)經(jīng)濟(jì)活動頻率最高的區(qū)域；而沿海的長樂、福清等縣市的核密度值則明顯要高于西部的閩清、閩侯等縣市，說明沿海地區(qū)的經(jīng)貿(mào)交易更為頻繁，經(jīng)濟(jì)貿(mào)易功能更為成熟，因此,利用各類貿(mào)易場所命名的地名也更為密集，如東澳村的地名即來源于東澳漁港.

由圖3(c)可知:建筑工程類地名在人文景觀類地名中分布最廣泛，除中部地區(qū)為密度高值區(qū)外，東部沿海及西北部地區(qū)均有不同程度的集聚，這也說明各地區(qū)的居民對于將建筑工程轉(zhuǎn)化為地名的接受度較高.其中，建筑工程類地名中部分受到古代軍事防御建筑的影響，許多城防建筑仍作為聚落名延用至今，如“東門”“水部”“城門”等社區(qū)地名.還有部分建筑工程類地名則因村落聚族而居，形成了以姓氏、郡望冠名的“沈厝”“陳厝”“吳厝頂”等地名，是福州歷史上業(yè)緣關(guān)系與宗族文化的表現(xiàn)形式之一.

由圖3(d)可知:園林景觀類地名以中部地區(qū)為核心集聚區(qū)域，在閩清、福清及平潭呈現(xiàn)出小規(guī)模的集聚，用字多數(shù)為“園”“苑”“景”“亭”等，體現(xiàn)了公園、紀(jì)念園等建筑向園林景觀類地名的轉(zhuǎn)化.

人文景觀類地名空間分異特征不僅能反映福州市的文化功能分區(qū)，由圖3結(jié)合人文景觀類地名的用字類型還能識別福州在不同歷史時(shí)期紛繁的生產(chǎn)、貿(mào)易、軍事等社會活動.以政治軍事類地名為例，中部地區(qū)作為行政中心，五代十國、明清時(shí)期都有軍隊(duì)駐扎于此，“南營巷”“打錢營”“軍門前”“旗汛口”等地名均由兵營直接轉(zhuǎn)化而來.而福建東南沿海作為軍事要地，歷遭倭寇、日軍等外敵侵?jǐn)_，境內(nèi)仍存“烽火臺”“透堡”等帶有鮮明的軍事文化色彩的政治軍事類地名.綜上所述，各類型地名的空間分異受到地理環(huán)境、發(fā)展歷史、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)等不同要素的影響，區(qū)域之間密度空間分布差異較大，主要表現(xiàn)為“中部地區(qū)高、外圍地區(qū)相對較低”的空間格局特征.

3 地名空間分異影響因素

為探究各項(xiàng)影響因素對地名的空間異質(zhì)性及共同約束作用，將表1中的7項(xiàng)影響因素作為地理探測因子，以地名核密度作為自變量，利用地理探測器進(jìn)行單因子探測與雙因子交互探測.單因子探測的q值雷達(dá)圖,如圖4所示.

圖4 單因子探測的q值雷達(dá)圖Fig.4 q value radar chart of single factor detection

從單因子探測結(jié)果的顯著程度看，以自然景觀類地名為因變量的探測結(jié)果僅有人均GDP、文物古跡數(shù)量2項(xiàng)指標(biāo)通過了p<0.01的顯著性水平檢驗(yàn)，而人文景觀類地名的探測結(jié)果則與坡度、年均降水量、城鎮(zhèn)化率、人均GDP及文物古跡數(shù)量5項(xiàng)影響因素呈顯著相關(guān)，除路網(wǎng)密度外的其余影響因素均通過了p<0.01的顯著性水平檢驗(yàn).從單因子的解釋q值看(圖4)，文物古跡數(shù)量與人均GDP對福州轄區(qū)內(nèi)文化地名的空間異質(zhì)性的解釋能力最高，解釋力度均值分別可達(dá)22.5%與15.5%，明顯高于其他因子的解釋能力，屬于地名分異的核心影響因素.其余因子對地名的空間分異的影響按人口密度、城鎮(zhèn)化率、年均降水量、坡度、路網(wǎng)密度的順序依次降低，解釋力度均值僅在2.1%～8.6%之間，屬于地名分異的次級影響因素.

在實(shí)際中，地名往往受到不同維度下多種影響因素之間的綜合約束作用，因此,將各項(xiàng)影響因素進(jìn)行兩兩交互探測.影響因素地理探測結(jié)果,如表5所示.表5中：a代表雙因子增強(qiáng);b代表非線性增強(qiáng).

表5 影響因素地理探測結(jié)果Tab.5 Influencing factors geographical detection results

多因子間的兩兩交互證明了雙因子的交互對地名空間分異的影響均顯著高于單因子的影響程度，解釋力度明顯增強(qiáng)，增強(qiáng)作用表現(xiàn)為雙因子增強(qiáng)和非線性增強(qiáng)，其中，非線性增強(qiáng)作用比雙因子增強(qiáng)顯著，同時(shí)，也表明各影響因素間不存在獨(dú)立因素.在交互結(jié)果中，人均GDP與文物古跡數(shù)量之間的交互作用對各類型地名空間分異的解釋能力最強(qiáng)，對自然景觀類地名與人文景觀類地名的解釋力度分別可達(dá)50.1%，40.3%；其次是年均降水量與文物古跡數(shù)量的交互，解釋力度分別為47.2%與36.4%.

4 結(jié)論

以福建省福州市為研究區(qū)域，將福州市的社區(qū)、街巷、道路等地名按其反映出的自然與人文特征進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)，利用GIS空間分析方法探究地名的集聚程度及空間分布特征.采用熵值法對地名成因指標(biāo)體系進(jìn)行客觀賦權(quán)，借助地理探測器，定量分析地名形成與變化的具體成因，得到以下3點(diǎn)結(jié)論.

1) 自然景觀與人文景觀類地名空間分布的集聚程度各異，說明福州歷史上的政治軍事類活動相對集中，而經(jīng)濟(jì)貿(mào)易類活動范圍較為廣泛.各類型地名的密度分布均形成了“中部高、外圍低”的區(qū)域集聚分化特征，體現(xiàn)出中部地區(qū)在行政、經(jīng)濟(jì)、工業(yè)等方面較強(qiáng)的城市職能.

2) 各影響因素對地名空間分異的解釋力度具有顯著差異.對地名空間分異的綜合解釋力度從高到底排序依次為文物古跡數(shù)量、人均GDP、人口密度、城鎮(zhèn)化率、年均降水量、坡度與路網(wǎng)密度.

3) 地名空間分異受到來自影響因素之間的綜合約束作用，雙因子的交互探測作用均為增強(qiáng)，而文物古跡數(shù)量與人均GDP的雙因子交互占據(jù)主導(dǎo)約束作用，對自然景觀類地名的解釋力度可達(dá)50.1%.

綜上可知，地名不僅是管理城市空間的物質(zhì)代碼，更是中華民族傳統(tǒng)文化的表現(xiàn)形式之一.由地名的集聚特征可知，地名的形成并非隨機(jī)，其空間分布具有明顯的集聚特征.通過地名的空間分析與用字類型的結(jié)合分析可知，地名不僅記錄了區(qū)域自然環(huán)境特點(diǎn)，也能夠反映區(qū)域文化色彩與軍事地理意義，體現(xiàn)人對自然環(huán)境與社會活動的認(rèn)知和表達(dá).在城市快速發(fā)展的進(jìn)程中,尤其應(yīng)當(dāng)注重地方地名文化保護(hù),防止有歷史意義和文化底蘊(yùn)的老地名的變遷與消亡,延續(xù)地名文脈,體現(xiàn)地域特色.文中雖然利用GIS技術(shù)與地理探測器的統(tǒng)計(jì)模型對地名進(jìn)行了空間表達(dá)與定量分析，但要深入挖掘地名中蘊(yùn)含的人地演變關(guān)系與歷史變遷信息，則需要長時(shí)間序列的面板數(shù)據(jù)與更細(xì)化的指標(biāo)選取，如歷史典籍、文獻(xiàn)等因素，并融合歷史學(xué)、文化學(xué)、地理學(xué)、規(guī)劃學(xué)、管理學(xué)等諸多學(xué)科領(lǐng)域.受限于面板數(shù)據(jù)的難以獲取及當(dāng)?shù)貧v史典籍、文獻(xiàn)等因素等影響因素的難以定量，對地名文化的形成機(jī)制探究仍需不斷更新、深入.