基于地理探測(cè)器的傳統(tǒng)村落空間分異及影響因素研究
——以重慶市為例

張孝帝

(重慶師范大學(xué) 地理與旅游學(xué)院,重慶 400000)

0 引言

傳統(tǒng)村落,又稱古村落,指始建年代久遠(yuǎn),經(jīng)歷較長(zhǎng)歷史沿革,至今仍以農(nóng)業(yè)人口居住與從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為主,保留著傳統(tǒng)起居形態(tài)與文化形態(tài),具有重要的文化、歷史與社會(huì)價(jià)值的村落[1]。目前,傳統(tǒng)村落研究主要涉及傳統(tǒng)村落保護(hù)、活態(tài)化、可持續(xù)性、空間分布特征 、非物質(zhì)文化遺產(chǎn)等方面[2-11]。雖然傳統(tǒng)村落空間研究已較為成熟,但隨著傳統(tǒng)村落不斷的評(píng)定與更新,其空間分異也不斷發(fā)生變化,研究傳統(tǒng)村落的空間分異及其影響因素,可為城鄉(xiāng)發(fā)展、文化保護(hù)等提供建議與參考。

以重慶市為例,運(yùn)用多種空間方法,結(jié)合GIS軟件探討其空間分異情況,利用最優(yōu)參數(shù)的地理探測(cè)器分析其空間分異的影響因素。

重慶是巴渝文化的發(fā)祥地,有3000余年的歷史,孕育出巴渝文化、移民文化、碼頭文化等人文歷史文化。優(yōu)越的自然條件、豐富的文化底蘊(yùn),形成了富有地域特色的山地傳統(tǒng)村落。數(shù)據(jù)顯示,截至2023年3月底,重慶市國(guó)家級(jí)傳統(tǒng)村落共六批計(jì)164個(gè),市級(jí)傳統(tǒng)村落75個(gè),經(jīng)對(duì)比去重得到201個(gè)傳統(tǒng)村落。詳見表1。

表1 重慶市各區(qū)縣傳統(tǒng)村落數(shù)量Tab.1 Number of traditional villages in each district and county

1 研究方法

1.1 傳統(tǒng)村落空間分異法

1)最近鄰指數(shù)。傳統(tǒng)村落可抽象為點(diǎn)狀要素,有隨機(jī)、均勻與集聚3種空間分布類型,通常采用最近鄰指數(shù)R來鑒別。最鄰近點(diǎn)指數(shù)計(jì)算公式如下:

2)核密度估計(jì)。核密度估計(jì)可計(jì)算每個(gè)輸出柵格周圍的點(diǎn)要素密度,能夠直觀反映傳統(tǒng)村落的集中離散程度,公式為:

式中,f(x)為核密度函數(shù),h為帶寬,n為閾值范圍內(nèi)的點(diǎn)數(shù),x-xi表示估值點(diǎn)x到事件xi處的距離。

3)Voronoi圖分析法。Voronoi圖分析法可用于研究傳統(tǒng)村落空間分布模式,其變異系數(shù)(CV)能表示村落聚散情況,當(dāng)CV>64%時(shí),為凝聚分布狀態(tài);CV<33%時(shí),為均勻分布狀態(tài),處于兩者間則為隨機(jī)分布。其公式為:

式中,CV為Voronoi多邊形的變異系數(shù),Std與Ave分別為Voronoi多邊形面積的標(biāo)準(zhǔn)差與平均值。

1.2 傳統(tǒng)村落空間分異影響因素分析法

地理探測(cè)器是探測(cè)某一現(xiàn)象空間分異性及其驅(qū)動(dòng)機(jī)理的一種空間分析模型,具有無線性假設(shè)、共線性免疫、使用靈活等優(yōu)點(diǎn),分為4個(gè)模塊:因子探測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)探測(cè)、交互探測(cè)及生態(tài)探測(cè)。運(yùn)用相關(guān)軟件對(duì)影響因子進(jìn)行最優(yōu)處理,通過其因子探測(cè)與交互探測(cè)模塊解釋重慶市傳統(tǒng)村落空間分異影響因素,表達(dá)式如下:

2 重慶市傳統(tǒng)村落空間分異現(xiàn)狀

將201個(gè)傳統(tǒng)村落視為點(diǎn)狀要素,其地理位置用坐標(biāo)點(diǎn)表示。運(yùn)用平均最近鄰指數(shù)(ANN)、Voronoi圖分析法及傳統(tǒng)村落區(qū)縣數(shù)量的Moran’s I三個(gè)空間分析工具判定重慶市傳統(tǒng)村落的空間分布模式。將201個(gè)傳統(tǒng)村落的地理坐標(biāo)導(dǎo)入ArcGIS10.8軟件,得到平均觀測(cè)距離為9371.06,預(yù)期觀測(cè)距離為14 193.02,平均與理論最近鄰距離比值R=0.6602<1,信度檢驗(yàn)極度顯著,表明重慶市傳統(tǒng)村落呈明顯集聚分布形態(tài)。借助Voronoi圖分析法,得到傳統(tǒng)村落變異系數(shù)CV=139.69%>64%,傳統(tǒng)村落點(diǎn)呈集聚分布。通過空間自相關(guān)工具,得出Moran’s I=0.288,P<0.01,表明重慶市傳統(tǒng)村落的空間分布模式隨機(jī)出現(xiàn)的概率小于1%,再次說明重慶市傳統(tǒng)村落在空間上呈現(xiàn)集聚分布特征。重慶市是典型的山地地貌,傳統(tǒng)村落多分布于東南部武陵山區(qū),遠(yuǎn)離主城及經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū),空間分布較為集聚,與重慶市傳統(tǒng)村落空間分布模式指標(biāo)表的結(jié)果相符。詳見表2。

表2 重慶市傳統(tǒng)村落空間分布模式指標(biāo)Tab.2 Index table of spatial distribution pattern of traditional villages in Chongqing City

進(jìn)一步將重慶市傳統(tǒng)村落通過核密度及Voronoi圖反映在空間上,得出重慶市傳統(tǒng)村落密度分布呈顯著集聚的特征,主要集中在渝東南區(qū)域,呈現(xiàn)出明顯的空間異質(zhì)性,形成石柱縣、酉陽縣與秀山縣三個(gè)傳統(tǒng)村落熱點(diǎn)集聚區(qū),且呈團(tuán)塊狀與條帶狀分布,其他區(qū)縣則分散分布。主城九區(qū)與渝東北部分區(qū)縣則為傳統(tǒng)村落冷點(diǎn)區(qū)域,空間上表現(xiàn)為高值區(qū)縣相鄰,低值區(qū)縣相連,“大集聚、小分散”的空間格局。不論是熱點(diǎn)集聚區(qū)還是其他密度較高地區(qū)的傳統(tǒng)村落,基本均鄰近各區(qū)縣交界處,說明傳統(tǒng)村落分布相對(duì)集中于行政區(qū)劃邊緣地帶。詳見圖1、圖2。

數(shù)據(jù)來源:自然資源部標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站。圖1 重慶市傳統(tǒng)村落核密度圖Fig.1 Kernel density map of traditional villages in Chongqing City

數(shù)據(jù)來源:自然資源部標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站。圖2 重慶市傳統(tǒng)村落Voronoi圖Fig.2 Voronoi diagram of traditional villages in Chongqing City

3 重慶市傳統(tǒng)村落空間分異的影響因素

3.1 影響因子遴選

重慶市傳統(tǒng)村落空間分異是自然因素與經(jīng)濟(jì)社會(huì)因素共同作用的結(jié)果,通過對(duì)相關(guān)論文的收集整理,選取高程、坡度、地形起伏度、水系、土地利用、地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性等自然因子與交通、二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重、農(nóng)業(yè)化率、人口密度、人均GDP、文化、城鎮(zhèn)化率等經(jīng)濟(jì)社會(huì)因子[12-14],經(jīng)相關(guān)性檢驗(yàn)與剔除,最終確定9個(gè)因子,運(yùn)用地理探測(cè)器方法對(duì)重慶市傳統(tǒng)村落保護(hù)水平進(jìn)行相關(guān)性分析。詳見表3。

3.2 最優(yōu)參數(shù)選擇

使用ArcMap10.8與RStudio軟件對(duì)9個(gè)自變量進(jìn)行數(shù)據(jù)離散化測(cè)試,離散方法包括相等間隔分類、自然斷點(diǎn)分類、標(biāo)準(zhǔn)差分類、幾何間隔分類與分位數(shù)分類。篩選出空間數(shù)據(jù)離散的最佳尺度,將9個(gè)自變量由數(shù)值量轉(zhuǎn)為類型量,借助地理探測(cè)器進(jìn)行因子探測(cè)與交互探測(cè)。結(jié)果顯示,離散方式不同與區(qū)間數(shù)量組合方式不同都會(huì)對(duì)q值產(chǎn)生影響,每個(gè)影響因子的空間離散方式也不一樣,故將q值最大時(shí)的分類方式與分類間隔作為地理探測(cè)器的最優(yōu)參數(shù)進(jìn)行影響因素分析。

3.3 因子探測(cè)

因子探測(cè)結(jié)果顯示,各因子的P值都小于0.01,通過顯著性檢驗(yàn),說明對(duì)重慶市傳統(tǒng)村落空間分異均有顯著影響,因子探測(cè)結(jié)果可靠。進(jìn)一步對(duì)各影響因子解釋力進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)各因子的解釋力排序?yàn)?q(X9)>q(X2)>q(X7)>q(X8)>q(X1)>q(X4)>q(X3)>q(X6)>q(X5)。其中,非物質(zhì)文化遺產(chǎn)與地形起伏的解釋力超過50%,是最顯著影響因素,各區(qū)縣非物質(zhì)文化遺產(chǎn)數(shù)量、保護(hù)力度與開發(fā)現(xiàn)狀是重慶市傳統(tǒng)村落分布密度的決定因素。且重慶以山地地貌為主,地勢(shì)起伏大,自然環(huán)境使村落受外界沖擊較小,客觀上為傳統(tǒng)村落的保留提供了天然條件。其次是農(nóng)業(yè)化率、城鎮(zhèn)化率、高程、公路密度、水系密度、人口密度與人均GDP的解釋力均在20%以上,說明自然地理與社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、文化交互影響著村落的空間分布。詳見表4。

3.4 因子交互探測(cè)

對(duì)9個(gè)影響因子進(jìn)行交互探測(cè),利用Origin中的熱力圖反映重慶市傳統(tǒng)村落分布密度的影響因子交互探測(cè)作用力大小。結(jié)果表明,各自變量的影響作用并不獨(dú)立,存在交互作用,任意兩因子的相互作用均大于單一因子的解釋力,且表現(xiàn)出非線性增強(qiáng)或雙因子增強(qiáng)效應(yīng),即各因子間的交互作用能更好地解釋村落空間分布差異。

從傳統(tǒng)村落分布密度來看,各區(qū)縣高程與非物質(zhì)文化遺產(chǎn)因子交互對(duì)傳統(tǒng)村落空間格局的影響最強(qiáng),q值達(dá)0.981。X8∩X9、X4∩X9、X7∩X9、X5∩X7、X2∩X3、X1∩X6、X1∩X4、X5∩X9等因子交互的q值均在0.9以上,其中X9交互最為頻繁,進(jìn)一步說明傳統(tǒng)村落分布密度是自然地理與社會(huì)、經(jīng)濟(jì)與文化因素協(xié)同作用的結(jié)果,且交互后的解釋力更高。與X1、X3交互的各因子交互類型大多為非線性增強(qiáng),提升作用較明顯,說明高程與河流密度影響著村落的選址與布局。其余交互因子q值未達(dá)到極為顯著的0.9,但交互后解釋力均有很大提升。詳見圖3。

圖3 因子探測(cè)熱力圖Fig.3 Factor detection heat map

4 結(jié)論

以重慶市201個(gè)傳統(tǒng)村落為研究對(duì)象,通過平均最近鄰指數(shù)(ANN)、Voronoi圖分析法、核密度分析法等分析重慶市傳統(tǒng)村落的空間分異,運(yùn)用最優(yōu)參數(shù)的地理探測(cè)器揭示其背后的影響因素,得出結(jié)論如下:①重慶市傳統(tǒng)村落空間分布呈現(xiàn)顯著的集聚分布特征,主要集中在渝東南的酉陽、秀山與石柱等區(qū)縣,形成主城九區(qū)低密度區(qū)與渝東南顯著密集區(qū)。②傳統(tǒng)村落空間分布密度在空間上表現(xiàn)為高值區(qū)縣相鄰,低值區(qū)縣相連,“大集聚、小分散”的空間格局。③地理探測(cè)結(jié)果表明,重慶市傳統(tǒng)村落空間分異主要受非物質(zhì)文化遺產(chǎn)規(guī)模、地形起伏度、高程、農(nóng)業(yè)化率與城鎮(zhèn)化率等因素影響,單因子探測(cè)存在明顯的差異,因子交互存在明顯的協(xié)同增強(qiáng)效應(yīng),說明重慶市傳統(tǒng)村落空間分異是自然地理與社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、文化等多因素共同作用的結(jié)果。