顧及尺度效應(yīng)的安徽省傳統(tǒng)村落空間異質(zhì)性分析

摘 要：【目的】分析不同尺度的影響因素對安徽省傳統(tǒng)村落空間分布的影響?！痉椒ā坷闷胀ㄗ钚《耍∣rdinary Least Square，OLS）、地理加權(quán)回歸（Geographically Weighted Regression，GWR）和多尺度地理加權(quán)回歸（Multi-scale Geographically Weighted Regression，MGWR）并結(jié)合氣候、地形、人文經(jīng)濟(jì)等影響因素，對安徽省傳統(tǒng)村落分布的空間異質(zhì)性進(jìn)行分析，探討影響因素的尺度效應(yīng)對傳統(tǒng)村落空間分布的影響?！窘Y(jié)果】結(jié)果表明：①OLS、GWR和MGWR的R2分別為0.28、0.75和0.93，RAdjust2值分別為0.28、0.67和0.87。相較于普通最小二乘法和地理加權(quán)回歸模型，MGWR的R2值分別高出0.47、0.18，RAdjust2值分別高出0.39、0.20，MGWR的擬合效果最優(yōu)、對變量的解釋能力最強(qiáng)；②MGWR結(jié)果顯示，影響因素中氣溫、人口密度、GDP的帶寬值最小、空間異質(zhì)性最大、尺度效應(yīng)顯著，對傳統(tǒng)村落空間分布有較強(qiáng)影響?！窘Y(jié)論】研究結(jié)果可以為傳統(tǒng)村落的研究與保護(hù)提供參考。

關(guān)鍵詞：傳統(tǒng)村落；空間異質(zhì)性；多尺度地理加權(quán)回歸（MGWR）；尺度效應(yīng)

中圖分類號：TU982.29" " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " 文章編號：1003-5168（2024）14-0093-06

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2024.14.019

An Analysis of Spatial Heterogeneity in Traditional Villages in Anhui Province Considering Scale Effects

Abstract：[Purposes] This paper aims to analyze the impact of factors at different scales on the spatial distribution of traditional villages. [Methods] Ordinary Least Square （OLS）， Geographically Weighted Regression （GWR）， and Multi-scale Geographically Weighted Regression （MGWR） were used. These models were combined with factors such as climate， topography， and socio-economic aspects to analyze the spatial heterogeneity of traditional village distribution in Anhui Province and explore the scale effects of influencing factors on the spatial distribution of traditional villages. [Findings] The research results indicate：①The R2 values for OLS， GWR， and MGWR are 0.28， 0.75， and 0.93， respectively， with corresponding RAdjusted2 values of 0.28， 0.67， and 0.87. Compared to Ordinary Least Squares and Geographically Weighted Regression models， MGWR demonstrates significantly better performance with R2 values that are 0.47 and 0.18 higher， and RAdjusted2 values that are 0.39 and 0.20 higher. MGWR has the best fit and the strongest explanatory power for the variables. ② The results of MGWR indicate that the bandwidth values for temperature， population density， and GDP among the influencing factors are the smallest， and the spatial heterogeneity is the greatest. The scale effects are significant， and these factors have a strong impact on the spatial distribution of traditional villages. [Conclusions] The research findings can provide valuable insights for the study and conservation of traditional villages.

Keywords：traditional villages;spatial heterogeneity;multi-scale geographical weighted regression （MGWR）; scale effect

0 引言

傳統(tǒng)村落是指擁有物質(zhì)形態(tài)和非物質(zhì)形態(tài)文化遺產(chǎn)，具有較高的歷史、文化、科學(xué)、藝術(shù)、社會、經(jīng)濟(jì)價(jià)值的村落［1］。對傳統(tǒng)村落的保護(hù)不僅需要延續(xù)傳統(tǒng)村落的文化傳承和物質(zhì)形態(tài)，更需要追根溯源，探尋傳統(tǒng)村落傳承不斷的原因。安徽省位于我國中部，其南部獨(dú)特的地理環(huán)境為傳統(tǒng)村落的保護(hù)提供了天然的屏障，因此，相較于其他省份擁有較多的傳統(tǒng)村落。安徽省的傳統(tǒng)村落歷史悠久、文化遺產(chǎn)豐富，不僅展現(xiàn)了地區(qū)文化的多樣性，也承載著當(dāng)?shù)鼐用駥鹘y(tǒng)文化的傳承和堅(jiān)持。研究安徽省傳統(tǒng)村落有助于更好地保存和傳承這一重要的文化遺產(chǎn)。我國自2012年啟動中國傳統(tǒng)村落保護(hù)工作以來，逐步建立了中國傳統(tǒng)村落名錄。截至2023年4月，安徽省入選中國傳統(tǒng)村落名錄的傳統(tǒng)村落共有470個(gè)，主要集中在皖南和皖中地區(qū)［2］，且主要集中在黃山、宣城、池州和安慶這4個(gè)地級市，形成了皖南山區(qū)和皖西大別山山區(qū)兩個(gè)高密度區(qū)［3］。

目前，針對安徽省傳統(tǒng)村落的空間分布關(guān)系及影響因素的研究有很多，如汪興毅等［4］利用GIS分析了安徽省國家級傳統(tǒng)村落的空間分布特征及影響因素；儲金龍等［5］利用SPSS及ArcGIS工具分析了安徽省國家級傳統(tǒng)村落空間分布演進(jìn)的過程和特征；楊燦燦等［6］利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)及空間分析方法，對皖西大別山地區(qū)的國家級和省級傳統(tǒng)村落的空間分布及歷史演變過程進(jìn)行研究，并分析其影響因素。除此之外，針對傳統(tǒng)村落的空間分析方法也在不斷優(yōu)化更新，如王乃舉等［7］采用鄰近指數(shù)、核密度估計(jì)、標(biāo)準(zhǔn)差橢圓和局域關(guān)聯(lián)指數(shù)等方法對傳統(tǒng)村落地理屬性的分布特征和分布趨勢進(jìn)行空間分析；唐洪亞等［8］使用地理集中指數(shù)、不平衡指數(shù)等方法分析了長三角傳統(tǒng)村落分布情況；Bian等［9］使用Pearson相關(guān)分析法驗(yàn)證了傳統(tǒng)村落的影響因素與空間分布的關(guān)系。目前的研究多局限于單一尺度的空間分析，但單一尺度的分析無法捕捉不同尺度下的地理屬性對傳統(tǒng)村落空間分布的影響。

為彌補(bǔ)以往研究中空間尺度變化分析的缺失，本研究將應(yīng)用MGWR模型來分析安徽省傳統(tǒng)村落分布的空間異質(zhì)性，以解決空間尺度效應(yīng)。MGWR不僅可以解決空間尺度效應(yīng)問題，也同時(shí)考慮了不同地理位置的影響因子在不同尺度下的變化。MGWR允許在回歸模型中引入多個(gè)不同尺度的空間權(quán)重，從而更好地捕捉不同尺度下的地理現(xiàn)象的變化，以反映變量估計(jì)在不同尺度下的空間變化特征。應(yīng)用MGWR模型可以更全面地分析傳統(tǒng)村落的空間異質(zhì)性，并準(zhǔn)確捕捉到不同尺度下的影響因素的作用。本研究結(jié)果可為現(xiàn)存?zhèn)鹘y(tǒng)村落的保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展提供參考。

1 研究區(qū)概況與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

安徽省位于我國中部地區(qū)，其地勢由南向北逐漸平坦。安徽省的傳統(tǒng)村落分布由于地勢條件存在明顯的地理差異：皖南地區(qū)地勢多為山地和丘陵，雖然交通相對不便，但這種地形為傳統(tǒng)村落在戰(zhàn)爭時(shí)期提供了良好的自然防護(hù)條件；與之相反，皖北地區(qū)主要位于平原地帶，歷史上戰(zhàn)爭頻發(fā)且經(jīng)常有自然災(zāi)害，傳統(tǒng)村落的保護(hù)和保存面臨著極大的挑戰(zhàn)［10］。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本研究使用了六批次安徽省入選中國傳統(tǒng)村落名錄的傳統(tǒng)村落，共計(jì)470個(gè)。其中前五批次的傳統(tǒng)村落矢量數(shù)據(jù)來源于全球變化科學(xué)研究數(shù)據(jù)出版系統(tǒng)平臺（https：//www.geodoi.ac.cn/WebCn/doi.aspx？Id=910）［11-13］，第六批次傳統(tǒng)村落地理數(shù)據(jù)由傳統(tǒng)村落名錄經(jīng)地理編碼獲得。使用的初級影響因素?cái)?shù)據(jù)分別為數(shù)字高程模型（DEM）、國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）、歸一化植被指數(shù)（NDVI）、氣溫、降水、人口密度、道路、水系、夜間燈光（NLP），次級影響因素?cái)?shù)據(jù)為坡度、人口變化率、經(jīng)濟(jì)變化速率等，這些數(shù)據(jù)通過DEM、人口密度、GDP等數(shù)據(jù)計(jì)算獲取，數(shù)據(jù)來源見表1。

1.3 研究方法

1.3.1 主成分分析。主成分分析（PCA）是一種通過線性組合多個(gè)變量，以最小化信息損失的方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)降維的技術(shù)方法。主成分分析的原理是將所有數(shù)據(jù)投影到相互正交的主成分上，并按照方差大小排序，以便最大程度地解釋原始數(shù)據(jù)的方差。主成分的順序意味著信息量的多少。降維后的主成分之間相互獨(dú)立且互不相關(guān)。通過應(yīng)用主成分分析，確定少量屬性變量，用于描述傳統(tǒng)村落的特征。

1.3.2 地理加權(quán)回歸。地理加權(quán)回歸（Geographically Weighted Regression，GWR）是一種結(jié)合了回歸分析和地理空間關(guān)系的空間數(shù)據(jù)分析方法，它能夠揭示地理數(shù)據(jù)之間的空間關(guān)系，并定量評估影響因素對空間分布的影響程度。GWR考慮了空間自相關(guān)性，并允許在不同地理位置應(yīng)用不同的回歸系數(shù)，常用于研究地理現(xiàn)象受地理位置的影響。

區(qū)別于普通的回歸模型，GWR考慮了空間異質(zhì)性和非平穩(wěn)性特征。通過在模型中引入基于位置的局部加權(quán)回歸，使得參數(shù)估計(jì)能夠隨著空間位置的變化而變化，GWR模型克服傳統(tǒng)回歸模型在空間數(shù)據(jù)分析中的局限性。

GWR將數(shù)據(jù)的空間位置添加進(jìn)回歸方程，公式見式（1）。

式中： y為因變量值；x為自變量值；[（ui，vi）]為采樣點(diǎn)i的坐標(biāo)；[β0（ui，vi）]為截距項(xiàng)；[βk（ui，vi）]為采樣點(diǎn)i上的第k個(gè)自變量x的回歸系數(shù)。

對于一個(gè)給定的地理位置，可以采用局部加權(quán)最小二乘來估計(jì)，GWR的回歸函數(shù)見式（2）。

[β（u0，v0）=（XΤW（u0，v0）X）-1XΤW（u0，v0）y]" （2）

式中：y為回歸方程中的因變量；X為自變量或解釋變量；[W（u0，v0）]是空間權(quán)重矩陣，具體計(jì)算公式見式（3）。

[W（u0，v0）=Diag（ω1（u0，v0），ω2（u0，v0），…，ωn（u0，v0））] （3）

1.3.3 多尺度地理加權(quán)回歸。多尺度地理加權(quán)回歸（Multi-scale Geographically Weighted Regression，MGWR）是對基礎(chǔ)GWR模型的擴(kuò)展?；A(chǔ)GWR模型使用單一的核函數(shù)和帶寬來計(jì)算權(quán)重，在參數(shù)估計(jì)的空間變化方面忽略了多元空間數(shù)據(jù)關(guān)系對應(yīng)的不同尺度差異［17］，而MGWR技術(shù)針對這一問題進(jìn)行改進(jìn)。它采用不同的核函數(shù)和帶寬來計(jì)算權(quán)重［18-20］，以反映參數(shù)估計(jì)在不同尺度下的空間變化特征，解決了多元GWR模型中變量估計(jì)的尺度差異性的問題，從而更準(zhǔn)確地捕捉到空間數(shù)據(jù)的多尺度異質(zhì)性。借助MGWR技術(shù)，能夠更全面地分析傳統(tǒng)村落的屬性變量的空間尺度差異，為研究提供更精確的空間分析結(jié)果。

與GWR單一帶寬不同，MGWR通過試驗(yàn)為每個(gè)變量選擇最優(yōu)帶寬。MGWR回歸方程見式（4）。

式中：[βbwj]中的bwj表示用于校準(zhǔn)條件關(guān)系的帶寬。

2 結(jié)果分析

結(jié)合地形、社會經(jīng)濟(jì)、氣候、環(huán)境等影響因素，借助PCA和GWR模型優(yōu)選結(jié)果，篩選出與傳統(tǒng)村落關(guān)聯(lián)度強(qiáng)的地理屬性。同時(shí)，對比OLS和GWR模型分析MGWR模型對處理本問題時(shí)的優(yōu)越性。本研究采用了MGWR模型對傳統(tǒng)村落進(jìn)行空間異質(zhì)性分析，分析傳統(tǒng)村落空間分布的尺度效應(yīng)。

2.1 屬性變量優(yōu)選結(jié)果

經(jīng)過主成分分析， P值小于0.001，各變量間具有相關(guān)性，主成分分析有效。在方差解釋表中（見表2），前7個(gè)主成分的總方差解釋的特征根均大于等于1，前7主成分變量解釋的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到75.39%。成分7以后的特征根都較小，對于解釋傳統(tǒng)村落分布的貢獻(xiàn)較小，前7個(gè)主成分即可滿足研究需求（如圖1所示）。因此，研究選取7個(gè)影響因素變量作為分析傳統(tǒng)村落空間分布的屬性變量。

借助GWR模型對全部影響因素變量進(jìn)行優(yōu)選，核函數(shù)設(shè)置為二次核函數(shù)，采用AICc值判別。結(jié)果顯示：GWR模型的最優(yōu)帶寬為74，AICc值為436.33，模型優(yōu)選結(jié)果為降水、人口密度、坡度、NDVI、氣溫、DEM、GDP等7個(gè)變量。

2.2 空間分析模型對比分析

對比OLS、GWR模型結(jié)果，分析MGWR模型在處理影響因素對傳統(tǒng)村落分布的影響問題時(shí)的模型優(yōu)越性，結(jié)果見表3。OLS的R2值和RAdjust2值均為0.28，而MGWR的R2值和RAdjust2值高達(dá)0.93和0.87。相比較OLS和GWR模型，MGWR的R2值分別高出0.47、0.18，RAdjust 2值分別高出0.39、0.20。R2值越高，說明模型的擬合效果越好，模型的適用性越強(qiáng)。因此，三種空間分析模型中MGWR的擬合效果最好、適用性最強(qiáng)。AICc值是一個(gè)相對量，值越小說明模型的效果越好。相比較OLS的1510.95和GWR的436.33，MGWR的AICc值最小，模型效果最好。

2.3 空間異質(zhì)性分析

GWR和MGWR的因變量數(shù)據(jù)為安徽省國家級傳統(tǒng)村落數(shù)據(jù)，自變量數(shù)據(jù)分別為屬性數(shù)據(jù)和屬性變量優(yōu)選結(jié)果。結(jié)果顯示，GWR的自適應(yīng)全局帶寬為74，而最大帶寬為469，模型帶寬占最大帶寬的15.8%，因此變量整體的空間異質(zhì)性較大。MGWR計(jì)算結(jié)果的自適應(yīng)帶寬見表4。通過對帶寬的分析，發(fā)現(xiàn)所有變量的空間異質(zhì)性都很大。其中，GDP、氣溫、人口密度的帶寬最小且均為15，相比較最大帶寬它們僅占了3.2%，空間異質(zhì)性最大。

對MGWR的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行制圖，分別展示了安徽省傳統(tǒng)村落影響因素中空間異質(zhì)性最大的人口密度、GDP、氣溫的相關(guān)系數(shù)空間分布，如圖2所示。由圖2（a）可知，人口密度因子在宣城市、合肥市呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，而在淮南市、滁州市呈現(xiàn)正相關(guān)，其他市區(qū)有正有負(fù)，相鄰點(diǎn)位變化大，有明顯的空間異質(zhì)性。由圖2（b）可知，GDP因子在淮南市、黃山市呈現(xiàn)明顯的負(fù)相關(guān)，在其他市區(qū)有正有負(fù)，有較為明顯的空間異質(zhì)性。由圖2（c）可知，氣溫因子在銅陵市、蕪湖市、池州市、合肥市與傳統(tǒng)村落的存在呈現(xiàn)明顯的負(fù)相關(guān)，其他市區(qū)有正有負(fù)，但呈現(xiàn)出區(qū)域聚集性，即在某一片區(qū)域的正負(fù)相關(guān)性相同。

3 結(jié)論

①通過對比OLS和GWR，發(fā)現(xiàn)MGWR的R2值和RAdjust2值均為最高，AICc值最小，模型擬合效果好，在處理本研究問題時(shí)適應(yīng)性最好。

②人口密度、GDP和氣溫對傳統(tǒng)村落分布具有明顯的空間異質(zhì)性，相對于其他影響因素，人口密度、GDP和氣溫?fù)碛懈〉膸捴?，尺度更小，空間異質(zhì)性更大。

③影響因素相關(guān)系數(shù)空間分布圖顯示，人口密度、GDP和氣溫對傳統(tǒng)村落的空間分布產(chǎn)生的顯著影響：在人口密度方面，低密度區(qū)域與傳統(tǒng)村落的分布密集區(qū)相吻合，表明人口密度較低的地區(qū)更容易孕育和保護(hù)傳統(tǒng)村落；低GDP地區(qū)通常與傳統(tǒng)村落分布密集的區(qū)域相對應(yīng)，經(jīng)濟(jì)繁榮程度與傳統(tǒng)村落的存在呈現(xiàn)一定的負(fù)相關(guān)關(guān)系；氣溫較高的地區(qū)有更多的傳統(tǒng)村落分布，氣溫與傳統(tǒng)村落分布呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。

參考文獻(xiàn)：

［1］劉仁秀. 中國傳統(tǒng)村落掠影：南方篇 ［J］. 美與時(shí)代（上）， 2013， （11）： 4.

［2］高小華. 安徽省傳統(tǒng)村落空間分布特征和影響因素研究 ［J］. 黃山學(xué)院學(xué)報(bào)， 2022， 24（2）： 25-30.

［3］田玉萍， 汪雷， 何超， 等. 安徽省傳統(tǒng)村落空間分布特征及影響因素分析 ［J］. 重慶文理學(xué)院學(xué)報(bào)（社會科學(xué)版）， 2021， 40（1）： 12-24.

［4］汪興毅， 管欣， 丁晶晶. 安徽省傳統(tǒng)村落空間分布特征及解析 ［J］. 安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會科學(xué)版）， 2017， 26（2）： 19-25.

［5］儲金龍， 張強(qiáng)， 王愛， 等. 安徽省五批次傳統(tǒng)村落演進(jìn)過程及空間分布特征研究 ［J］. 中國名城， 2020 （4）： 21-27.

［6］楊燦燦， 萬城， 何發(fā)， 等. 皖西大別山傳統(tǒng)村落時(shí)空演變特征研究 ［J］. 地域研究與開發(fā)， 2023， 42（3）： 174-180.

［7］ 王乃舉， 王塞， 陳曉華. 安徽傳統(tǒng)村落空間格局分異測度 ［J］. 安徽師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）， 2018， 41（1）： 55-61.

［8］ 唐洪亞， 李東東. 長三角傳統(tǒng)村落空間分布特征及其影響因素研究 ［J］. 安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會科學(xué)版）， 2020， 29（5）： 113-119.

［9］ BIAN J J， CHEN W X， ZENG J. Spatial distribution characteristics and influencing factors of traditional villages in china［J］.Int J Environ Res Public Health，2022，19（8）：4627-4627.

［10］ 朱明豪， 張曉瑞， 閆旭. 安徽省傳統(tǒng)村落地域分布特征及影響因素分析 ［J］. 合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會科學(xué)版）， 2021， 35（3）： 87-96.

［11］ 余亮， 劉佳， 丁雨倩， 等. 中國2555個(gè)傳統(tǒng)村落空間分布數(shù)據(jù)集 ［J］. 全球變化數(shù)據(jù)學(xué)報(bào)（中英文）， 2018， 2（2）： 144-150，273..

［12］ 余亮， 唐銘婕， 付蒙， 等. 中國再增2666個(gè)傳統(tǒng)村落空間分布數(shù)據(jù)集 ［J］. 全球變化數(shù)據(jù)學(xué)報(bào)（中英文）， 2022， 6（1）： 19-24，183.

［13］ 余亮， 丁雨倩， 唐銘婕， 等. 中國新增1598個(gè)傳統(tǒng)村落空間分布數(shù)據(jù)集 ［J］. 全球變化數(shù)據(jù)學(xué)報(bào)（中英文）， 2019， 3（2）： 155-60，215-20.

［14］ 徐新良. 中國GDP空間分布公里網(wǎng)格數(shù)據(jù)集 ［DS］. 資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)注冊與出版系統(tǒng)， 2017， https：//www.resdc.cn/DOI/DOI.aspx？DOIID=33.

［15］ 徐新良. 中國氣象要素年度空間插值數(shù)據(jù)集 ［DS］. 資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)注冊與出版系統(tǒng)， 2022， https：//www.resdc.cn/DOI/DOI.aspx？DOIID=96.

［16］ CHEN Z Q， YU B L， YANG C S， et al. An extended time series （2000–2018） of global npp-viirs-like nighttime light data from a cross-sensor calibration［J］.Earth System Science Data，2021，13（3）：889-906.

［17］ 盧賓賓， 葛詠， 秦昆， 等. 地理加權(quán)回歸分析技術(shù)綜述 ［J］. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)（信息科學(xué)版），2020，45（9）：1356-1366.

［18］ LU B B， HARRIS P， GOLLINI I， et al. Introducing the GWmodel R and python packages for modelling spatial heterogeneity［C］//國際地理計(jì)算會議. 2013.

［19］ LU B B， BRUNSDON C， CHARLTON M， et al. A response to'A comment on geographically weighted regression with parameter-specific distance metrics'［J］. International Journal of Geographical Information Science， 2019， 33（7）： 1300-1312.

［20］ FOTHERINGHAM S A， YANG W B，" KANG W. Multiscale geographically weighted regression （MGWR） ［J］. Annals of the American Association of Geographers， 2017， 107（6）： 1247-1265.