陶 潔 怡，董 平，周 年 興，陸 玉 麒,2,3*，龔 霄，馬 小 賓

(1.南京師范大學地理科學學院， 江蘇 南京 210023；2.南京師范大學鄉(xiāng)村振興研究院，江蘇 南京 210023；3.江蘇省地理信息資源開發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇 南京 210023；4.南京大學地理與海洋科學學院，江蘇 南京 210023)

0 引言

歷史文化名鎮(zhèn)名村是在特定的自然地理條件和人文發(fā)展歷史背景下逐漸形成的，積累了豐富的古代先民適應自然環(huán)境的信息，已成為我國優(yōu)秀民族文化遺產(chǎn)的重要組成部分[1]，是悠久文明歷史的“見證者”和“記錄者”。長江經(jīng)濟帶歷史文化名鎮(zhèn)名村保存著鮮明的長江特色文化和歷史風貌，積累了大量古人關于人地關系地域系統(tǒng)的探索信息，是巨大的“長江文化基因寶庫”，也是研究長江歷史和傳統(tǒng)文化的重要依據(jù)以及展示優(yōu)秀長江文化的重要窗口。2020年11月14日習近平總書記主持召開全面推動長江經(jīng)濟帶發(fā)展座談會并發(fā)表重要講話，指出要把長江文化保護好、傳承好、弘揚好。在國家大力推進長江經(jīng)濟帶發(fā)展的背景下，文化內(nèi)涵豐富、保存相對完整的歷史文化名鎮(zhèn)名村作為長江文化的重要載體，對長江歷史文脈的涵養(yǎng)有著重要意義和價值。

相關研究在歷史文化村鎮(zhèn)的保護與開發(fā)利用[2-4]、評估體系構建[5-7]、典型區(qū)域村鎮(zhèn)的分布與機理解析[8,9]等方面已取得了豐碩成果，但側重歷史學、建筑規(guī)劃學等角度，從地理學角度進行研究的較少；研究區(qū)域主要集中在國家[10，11]、省域[12]和流域[13，14]等，對長江經(jīng)濟帶的分析較少；研究方法多選用地理集中指數(shù)[12,15]、最近鄰指數(shù)[16,17]、核密度分析[18]、空間相關分析[19,20]、經(jīng)典地理加權回歸(Geographical Weighted Regression,GWR)模型[21，22]等，但經(jīng)典地理加權回歸模型忽略了地理研究的尺度效應[23，24]，從而導致對空間異質(zhì)性精確性的解釋力減弱。多尺度地理加權回歸(Multiscale GWR，MGWR)[25]模型能有效處理空間異質(zhì)性問題，并反映影響因素空間異質(zhì)性關系的差異，但當前該模型尚未應用于傳統(tǒng)古村鎮(zhèn)的研究中。

長江經(jīng)濟帶歷史文化名鎮(zhèn)名村是地理、社會、文化、經(jīng)濟等要素綜合作用的結果，通過各種景觀要素的有效配置，耦合了自然生態(tài)環(huán)境與人文居住單元的特質(zhì)，形式和風格豐富多彩，涉及內(nèi)容復雜多樣，很難以一概之，嘗試將地理學作為切入點分析與歸納歷史文化名鎮(zhèn)名村的空間分布特征，可更好地將其中蘊含的地學知識服務于繁榮長江文化的任務之中。鑒于此，本文以長江經(jīng)濟帶歷史文化名鎮(zhèn)名村為例，通過DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚類算法識別長江經(jīng)濟帶歷史文化名鎮(zhèn)名村景觀的空間分布特征，在此基礎上基于GIS分析方法和MGWR模型分析歷史文化名鎮(zhèn)名村空間分布的影響因素，測度不同因素的影響差異，挖掘其中蘊含的地理信息，凸顯長江文化特質(zhì)，助力長江經(jīng)濟帶的文化傳承與弘揚。

1 研究區(qū)概況與研究方法

1.1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

長江經(jīng)濟帶覆蓋長江流域的上海、江蘇、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重慶、四川、貴州、云南11省市，由于地理因素復雜，長江文化由多個特色鮮明、層次不一的地域文化組成，其相互碰撞交匯共同構建了長江文化多元統(tǒng)一的風格[26]；長江經(jīng)濟帶經(jīng)濟增長速度快、總量巨大、發(fā)展空間廣闊，且區(qū)域間聯(lián)系密切，在國際化和區(qū)域化的文化關系重構中戰(zhàn)略地位突出；在生態(tài)環(huán)境方面，長江經(jīng)濟帶所涉區(qū)域地貌類型復雜多樣，聚落演進腹地廣闊，為區(qū)域內(nèi)歷史文化古村鎮(zhèn)發(fā)展與文化演進奠定了堅實的生態(tài)邏輯基礎[27]。

本文獲取的國家級歷史文化名鎮(zhèn)名村數(shù)據(jù)來自《中國歷史文化名鎮(zhèn)名村名錄》，并根據(jù)村鎮(zhèn)名稱通過Python從高德地圖上獲取坐標信息。長江經(jīng)濟帶各省市30 m DEM數(shù)據(jù)源于中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心；2020年30 m地表覆被、土地利用數(shù)據(jù)來自地球大數(shù)據(jù)科學工程數(shù)據(jù)共享服務系統(tǒng)，用于提取植被和水域信息；2015年1 km網(wǎng)格人口/GDP數(shù)據(jù)源于中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心的中國公里網(wǎng)格人口/GDP分布數(shù)據(jù)集；公路、鐵路數(shù)據(jù)源于2015年國家1∶400萬基礎地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫。

1.2 研究方法

1.2.1 DBSCAN聚類算法 DBSCAN聚類算法是一種基于密度聚類的典型算法[28]，其顯著優(yōu)點在于能快速發(fā)現(xiàn)空間中任意形狀的聚類，并且有效識別噪聲點，既能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)宏觀的分布規(guī)律，又能保留數(shù)據(jù)的位置精度[29]。本文借助Pycharm軟件，利用DBSCAN算法識別長江經(jīng)濟帶歷史文化名鎮(zhèn)名村的集聚區(qū)及分布特征。算法中主要涉及名鎮(zhèn)名村鄰域半徑εps和鄰域半徑內(nèi)最小對象的數(shù)量閾值Minpts的確定[30]?；舅悸肥强疾鞌?shù)據(jù)集中任意一個歷史文化名鎮(zhèn)名村點，找到該點εps半徑范圍內(nèi)所有點，如果在εps內(nèi)的名鎮(zhèn)名村點數(shù)大于等于Minpts，則在以該點為圓心、εps為半徑的圓內(nèi)，所有歷史文化名鎮(zhèn)名村被歸為同一個集聚區(qū)；然后尋找其他集聚區(qū)，最后剩下的不屬于任何集群的點被標記為噪聲點。為減少人為取值的影響，本研究融合自適應優(yōu)化算法[31]，通過K-dist圖判斷參數(shù)質(zhì)量，進一步考慮數(shù)據(jù)本身的統(tǒng)計特征以選擇εps和Minpts。

1.2.2 GIS空間分析方法 借鑒相關成果[13,21，22,32，33]并考慮實際因素，本文將長江經(jīng)濟帶歷史文化名鎮(zhèn)名村的空間位置圖層與DEM高程、植被(包括林地、草地、灌木地)、水域(濕地和水體)及交通(公路和鐵路)圖層進行疊加分析?？紤]到一定地域范圍內(nèi)的要素一致性，尺度過大易導致分析精度不足，故本文通過ArcGIS 10.6中的漁網(wǎng)工具基于研究區(qū)范圍構建890個50 km×50 km格網(wǎng)單元，依此建立長江經(jīng)濟帶歷史文化名鎮(zhèn)名村地理要素分析數(shù)據(jù)庫，其指標體系和計算方法如表1所示。

表1 長江經(jīng)濟帶歷史文化名鎮(zhèn)名村空間分布影響因素指標及計算方法Table 1 Indexes and calculation methods for influencing factors of spatial distribution of historical and cultural towns and villages in the Yangtze River Economic Belt

1.2.3 MGWR模型 MGWR模型不要求所有建模過程都在相同空間尺度上，是一種具有空間變參數(shù)的回歸模型，靈活性和自適應性更強[25]。本文通過MGWR模型對長江經(jīng)濟帶歷史文化名鎮(zhèn)名村空間分布特征的影響因素進行量化分析，公式如下：

(1)

式中：yi為歷史文化名鎮(zhèn)名村集中指數(shù)；βbw0(μi,vi)為常數(shù)項；(μi,vi)為第i個歷史文化名鎮(zhèn)名村的空間坐標；βbwj(μi,vi)為使用特定帶寬βbwj擬合第j個影響因素的回歸系數(shù)；xij為第j個自變量在第i個集中指數(shù)的觀測值；εi為殘差。

2 長江經(jīng)濟帶歷史文化名鎮(zhèn)名村空間分布特征

初步調(diào)試DBSCAN算法后，導入長江經(jīng)濟帶歷史文化名鎮(zhèn)名村坐標，對村鎮(zhèn)空間信息數(shù)據(jù)進行多次迭代，并借助相關研究的自適應參數(shù)選擇算法進一步分析，發(fā)現(xiàn)在選取Minpts=7、εps=58 km時,聚類效果最理想，各類之間界限最清晰，并將聚類結果進行空間可視化(圖1)。由圖1可見，長江經(jīng)濟帶歷史文化名鎮(zhèn)名村最終形成8個聚類，噪聲點的分布較零散，但仍出現(xiàn)局部相對集聚現(xiàn)象。

圖1 長江經(jīng)濟帶歷史文化名鎮(zhèn)名村聚類結果Fig.1 Clustering results of historical and cultural towns and villages in the Yangtze River Economic Belt

長江經(jīng)濟帶歷史文化名鎮(zhèn)名村是在自然地理環(huán)境上疊加人類活動的一種人文環(huán)境綜合體，在對自然的適應過程中也打上了地理環(huán)境的深刻烙印，具有獨特的地方文化和特有的建筑、古村鎮(zhèn)造型。為更好識別長江經(jīng)濟帶歷史文化名鎮(zhèn)名村各聚類，本文參考文獻[34]，以地理環(huán)境(地形地貌、氣候、水文等)、文化背景(所屬傳統(tǒng)的長江文化區(qū)劃[35，36])、建筑特點(布局形態(tài)、墻體造型、建筑材質(zhì)等)作為基本劃分因子，并參照行政區(qū)對長江經(jīng)濟帶歷史文化名鎮(zhèn)名村集聚區(qū)進行劃分與命名。

在8個歷史文化名鎮(zhèn)名村聚類中，以第1類和第2類歷史文化名鎮(zhèn)名村聚類規(guī)模較大，分別為59個和58個聚類點，共占總數(shù)的28.7%。第1類聚類點主要位于蘇南環(huán)太湖地區(qū)、浙北水鄉(xiāng)，以平原為主，水網(wǎng)密布，交通便利，水鄉(xiāng)村鎮(zhèn)臨河而建，前街后河，房屋多為磚木結構，古村鎮(zhèn)空間分布密集。第2類聚類點位于浙中、浙南地區(qū)，地形以丘陵盆地為主，村落選址多背山面水、臨田疇而建，受地形影響，空間分布上局部緊湊、整體分散；民居建筑普遍采用合院、敞廳、天井、通廊等形式，使內(nèi)外空間既有聯(lián)系又有分隔。在吳越文化背景下，第1、2類聚類共同組成江浙吳越歷史文化村鎮(zhèn)集聚區(qū)。第3類和第4類歷史文化名鎮(zhèn)名村聚類點分別為50個、11個，范圍包括安徽南部和江西北部，氣候濕潤多雨，山水相間，地形以丘陵為主，村落背山面水而建，整體分布密集；受徽商影響，建筑保留傳統(tǒng)的中原樣式[37]，民居建筑以堂屋為中心，多灰瓦白墻，馬頭墻厚重規(guī)范，防火功能明顯，材質(zhì)主要為石頭、木頭和土磚，以木構架為主,村鎮(zhèn)聚落景觀文化主要為徽州文化，屬于皖贛徽商歷史文化村鎮(zhèn)集聚區(qū)。第5類集聚點為16個，主要位于贛中地區(qū)，全區(qū)三面環(huán)山，中間平原，在空間上有一定的集聚性,聚落點大多背山臨水而建，民居多為矩形，以天井院為中心，大量使用清水墻體，質(zhì)感渾厚致密，外部形象厚重而樸素,形成贛鄱歷史文化村鎮(zhèn)集聚區(qū)。第6、7類聚類分別為8個、25個，位于川東南、渝西，川東南地形以盆地為主，水系發(fā)達，四周多山，以淺丘平壩處陽光充足、排水排濕的地方為院落首選，村鎮(zhèn)空間分布較緊湊，民居材質(zhì)為磚木結構和少量石結構，在地方生產(chǎn)生活、傳統(tǒng)民俗、審美觀念等影響下，多以內(nèi)向房屋圍繞天井為基本單元、封閉式磚墻圍護形成的四合院建筑[38]，形成巴蜀歷史文化村鎮(zhèn)集聚區(qū)。第8類聚類點為7個，位于黔東南地區(qū)，為苗族侗族聚居地，由于地形復雜，山地高原地勢起伏大，村寨中房屋自由散置，依山順勢、層疊而上，與周圍自然景觀融為一體；苗族人的村寨選址通常在地勢較為險峻的高山上，為將開闊平坦的地勢盡可能用于生產(chǎn)，民居則坐落于斜山坡上，形成“半樓半地”的吊腳樓形式[39]，在建筑用材方面木結構、竹結構、石結構兼有，形成黔文化歷史文化村鎮(zhèn)集聚區(qū)。此外，噪聲點相對集中分布于滇西北地區(qū)，該區(qū)域降水豐富，空氣濕度大，多高山深谷，地形起伏較大，林木資源豐富，當?shù)厝艘虻刂埔私ㄔ炝艘阅绢^為原料的井干式建筑[40]，可以防潮、通風、避雨，古村鎮(zhèn)布局較為分散，散點式布局巧妙地避免了建筑物相互牽扯，使古村鎮(zhèn)建筑隨地形起伏錯落有致,形成滇文化歷史文化村鎮(zhèn)集聚區(qū)。

為更好地驗證聚類的科學性，對歷史文化名鎮(zhèn)名村進行核密度分析(圖2)，對比圖1和圖2可以看出，8個聚類的分布基本與核密度分析結果空間分布一致，進一步說明聚類算法的參數(shù)選擇符合長江經(jīng)濟帶歷史文化名鎮(zhèn)名村的實際分布。

圖2 長江經(jīng)濟帶歷史文化名鎮(zhèn)名村核密度分析Fig.2 Kernel density analysis of historical and cultural towns and villages in the Yangtze River Economic Belt

3 長江經(jīng)濟帶歷史文化名鎮(zhèn)名村空間分布的影響因素分析

在對長江經(jīng)濟帶歷史文化名鎮(zhèn)名村集中指數(shù)及影響因素進行回歸建模前，首先進行影響因素間的多重共線性檢驗，檢驗結果顯示方差膨脹因子(VIF)均小于5，證明影響因素間不存在明顯的多重共線性，可有效進行經(jīng)典GWR、MGWR建模分析。由模型結果對比(表2)可知，MGWR 的擬合優(yōu)度R2優(yōu)于GWR模型，且AICc值和殘差平方和低于GWR模型，說明MGWR模型的擬合優(yōu)度高，對解釋變量的分析效果較好。因此，與GWR模型相比，MGWR模型在考慮多尺度效應后能更好地解釋長江經(jīng)濟帶歷史文化名鎮(zhèn)名村空間分布差異，準確刻畫歷史文化名鎮(zhèn)名村集中指數(shù)與影響因素的空間變化關系及其尺度差異，可從更多角度、更準確地識別長江經(jīng)濟帶歷史文化名鎮(zhèn)名村的空間分布特征。

表2 GWR與MGWR模型參數(shù)統(tǒng)計Table 2 Parameter statistics of GWR and MGWR models

3.1 影響因素的作用尺度分析

由表3可知，經(jīng)典GWR模型由于變量回歸系數(shù)在空間上變化的均質(zhì)性而對所有影響因素確定唯一帶寬，只能反映各變量的平均作用尺度；而MGWR模型能直接反映不同變量空間變化關系的尺度差異，每個影響因素有其專屬的帶寬，變化區(qū)間為[91，405]，表示本文選取的影響因素對長江經(jīng)濟帶歷史文化名鎮(zhèn)名村集中指數(shù)影響的空間異質(zhì)性較大。變量的帶寬越大，越傾向于在全局范圍內(nèi)影響歷史文化名鎮(zhèn)名村的空間分布，反之則傾向于在局部范圍造成影響。地形因素的作用尺度為405，屬于較大尺度，系數(shù)在空間上較為平穩(wěn)；經(jīng)濟、生態(tài)因素的作用尺度處于中間水平，在區(qū)域范圍內(nèi)對歷史文化名鎮(zhèn)名村的分布產(chǎn)生較強影響；人口因素帶寬為208，空間異質(zhì)性較明顯；交通因素帶寬為91，說明在局部范圍內(nèi)對歷史文化名鎮(zhèn)名村的集中指數(shù)影響顯著，即在局部空間上的差異性較大。

表3 GWR與MGWR模型系數(shù)統(tǒng)計描述Table 3 Statistical description of coefficients for GWR and MGWR models

3.2 各影響因素作用力分析

長江經(jīng)濟帶歷史文化名鎮(zhèn)名村地域差異明顯，社會經(jīng)濟條件、歷史基礎和現(xiàn)有狀況各有不同，各影響因素之間存在差異。MGWR模型的回歸系數(shù)結果如表3和圖3所示，各因素的影響分析如下：

(1)地形因素負向影響歷史文化名鎮(zhèn)名村的集中分布，說明海拔過高不利于歷史文化名鎮(zhèn)名村的形成與發(fā)展，且該因素的影響強度總體上由西向東遞減(圖3a)。地形因素的回歸系數(shù)取值為-0.094～-0.052，均值為-0.061，標準差為0.011，從系數(shù)絕對值看影響強度弱。黔文化歷史文化村鎮(zhèn)集聚區(qū)多建于海拔較低的谷地，巴蜀歷史文化村鎮(zhèn)集聚區(qū)則以四川東南部平原及丘陵為核心，同時涉及重慶西南部丘陵地區(qū)；滇西北的古村鎮(zhèn)大部分位于山麓、山間盆地或峽谷地帶；為避免洪水泛濫，江浙水鄉(xiāng)平原地區(qū)的村鎮(zhèn)多建于地勢較高的臺地上；皖贛一帶村鎮(zhèn)集中分布區(qū)的地形仍以低山丘陵為主，處于江南丘陵—浙閩丘陵區(qū)域，低山、丘陵、盆地交錯分布?？梢姎v史文化名鎮(zhèn)名村多分布于緩坡階地上，其相較于高原山地地勢和緩，利于生產(chǎn)生活，相比平原又可避免淹澇之災，為村鎮(zhèn)居民的生存發(fā)展提供了理想場所[41]。此外，長江經(jīng)濟帶上游的歷史文化集聚區(qū)相比中下游的江浙吳越、皖贛徽商和贛鄱歷史文化村鎮(zhèn)集聚區(qū)受地形影響更大，緣于相對封閉的環(huán)境限制了長江經(jīng)濟帶上游集聚區(qū)交通、社會經(jīng)濟發(fā)展，受外來文化沖擊小，降低了現(xiàn)代社會對其不利影響，為歷史文化村鎮(zhèn)的形成與發(fā)展提供了優(yōu)質(zhì)的地理環(huán)境空間，而對于中下游歷史文化名鎮(zhèn)名村集聚區(qū)，社會經(jīng)濟的發(fā)展減小了地形等自然條件對房屋建造的限制，加之近年來對古跡保護的重視，一定程度上有助于歷史文化村鎮(zhèn)的保存。

圖3 MGWR回歸系數(shù)的空間分布格局Fig.3 Spatial distribution pattern of MGWR regression coefficients

(2)生態(tài)因素的回歸系數(shù)自西向東由正轉負(圖3b)。生態(tài)因素的回歸系數(shù)取值為-0.088～0.047，均值為-0.012，標準差為0.035，從系數(shù)絕對值看，其總體影響強度較弱。長江經(jīng)濟帶上游的滇文化、巴蜀及黔文化歷史文化村鎮(zhèn)集聚區(qū)主要表現(xiàn)為正向影響，即歷史文化名鎮(zhèn)名村集中于生態(tài)環(huán)境良好的地區(qū)；長江經(jīng)濟帶中下游歷史文化村鎮(zhèn)集中指數(shù)與生態(tài)因素多呈負相關，說明該區(qū)域歷史文化村鎮(zhèn)的開發(fā)利用缺乏對村落水源、植被等的保護，一定程度上破壞了自然界各要素間的生態(tài)關系。隨著長江經(jīng)濟帶下游經(jīng)濟發(fā)達區(qū)對維護歷史文化名鎮(zhèn)名村的意識不斷增強，其負相關程度小于經(jīng)濟帶中游的贛鄱歷史文化村鎮(zhèn)集聚區(qū)[22]。

(3)經(jīng)濟因素對歷史文化名鎮(zhèn)名村集中程度呈顯著的正向影響，其回歸系數(shù)自西向東逐漸減小(圖3c)。經(jīng)濟因素的回歸系數(shù)取值在0.042～7.419之間，均值為2.523，標準差為3.200，說明經(jīng)濟因素影響強度大。自古以來江浙吳越和皖贛徽商歷史文化村鎮(zhèn)集聚區(qū)便有先人定居生活，農(nóng)耕條件良好，是著名的糧食和多種經(jīng)濟作物的生產(chǎn)基地，經(jīng)濟實力雄厚，村鎮(zhèn)生命力極強。宋元以后徽商、浙商、滬商等在宗族觀念影響下，回村修繕祖屋、祠堂，成就了密集的古村鎮(zhèn)群，傳承了古村鎮(zhèn)的文化與繁榮。滇、黔等歷史文化村鎮(zhèn)集聚區(qū)地形復雜，受耕地容量約束，人口規(guī)模小，村落密度較低。但從現(xiàn)狀看，長江經(jīng)濟帶下游的江浙吳越、皖贛徽商歷史文化村鎮(zhèn)集聚區(qū)經(jīng)濟因素的回歸系數(shù)比中上游的各歷史文化村鎮(zhèn)集聚區(qū)小，這是因為長江經(jīng)濟帶下游的歷史文化村鎮(zhèn)集聚區(qū)近年來經(jīng)濟開發(fā)強度大，鄉(xiāng)村工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的發(fā)展造成傳統(tǒng)村落數(shù)量銳減[42]，對歷史文化名鎮(zhèn)名村的發(fā)展產(chǎn)生了極為不利的影響，從而導致其回歸系數(shù)較小，而上游的歷史文化村鎮(zhèn)集聚區(qū)目前仍然是經(jīng)濟不發(fā)達地區(qū)，有利于保留原生態(tài)的古村鎮(zhèn)[43]。

(4)交通因素對歷史文化名鎮(zhèn)名村集中程度的影響為正向，總體上回歸系數(shù)呈現(xiàn)西部高、東部低、中南部最高的格局(圖3d)。交通因素的回歸系數(shù)取值在0.003～0.706之間，均值為0.216，標準差為0.156，影響強度居中。便利的交通為歷史文化名鎮(zhèn)名村的形成與發(fā)展提供了良好的條件，地處水路交通要道成為商品集散處，村鎮(zhèn)的密集程度相應提高。隨著城鎮(zhèn)化發(fā)展，在江浙吳越、皖贛徽商等歷史文化村鎮(zhèn)集聚區(qū)，發(fā)達的交通網(wǎng)絡在促進地區(qū)間交流的同時，也會加劇古村鎮(zhèn)受外來文化沖擊的可能性，一定程度上阻礙了原生態(tài)歷史文化名鎮(zhèn)名村的保存和發(fā)展，因而回歸系數(shù)為正向低值，相較于長江中上游各歷史文化村鎮(zhèn)集聚區(qū)回歸系數(shù)小，證實發(fā)達的交通條件也會對區(qū)域傳統(tǒng)村落的生存造成沖擊[44]。

(5)人口因素與歷史文化名鎮(zhèn)名村集中程度呈負相關關系，其回歸系數(shù)的絕對值自西向東逐漸變小(圖3e)，反映出人口密度過高造成人地關系緊張，不利于歷史文化村鎮(zhèn)的發(fā)展。人口因素的回歸系數(shù)取值在-2.830～-0.024之間，均值為-1.224，標準差為1.074，影響強度居中。對于滇文化、黔文化、巴蜀、贛鄱等歷史文化村鎮(zhèn)集聚區(qū)而言，由于受自然地理環(huán)境、經(jīng)濟發(fā)展水平等多種因素的綜合限制，區(qū)域人地關系系統(tǒng)較脆弱，相對封閉的地理環(huán)境避免了人口大量流入帶來的破壞，各具特色的民風民俗也在歷史長河中得到較好保存；而江浙吳越、皖贛徽商歷史文化村鎮(zhèn)集聚區(qū)雖然人口密集、人地關系變化大，但其經(jīng)濟基礎雄厚，人口、經(jīng)濟、社會承載力強，可有效減小人口增長對歷史文化名鎮(zhèn)名村的負面影響，不會輕易破壞歷史文化名鎮(zhèn)名村[22]。

4 結論與討論

本文以長江經(jīng)濟帶歷史文化名鎮(zhèn)名村作為研究對象，通過DBSCAN聚類算法和GIS空間分析方法探討歷史文化名鎮(zhèn)名村的空間分布特征，并首次將MGWR模型應用于歷史文化名鎮(zhèn)名村空間分布影響因素的實證研究中，得出以下結論：1)結合地理環(huán)境、地方文化、建筑特色等，對8類歷史文化名鎮(zhèn)名村聚類點和相對集聚分布的噪聲點進行劃分命名，形成6個集聚區(qū)，分別為江浙吳越歷史文化村鎮(zhèn)集聚區(qū)、皖贛徽商歷史文化村鎮(zhèn)集聚區(qū)、贛鄱歷史文化村鎮(zhèn)集聚區(qū)、巴蜀歷史文化村鎮(zhèn)集聚區(qū)、黔文化歷史文化村鎮(zhèn)集聚區(qū)和滇文化歷史文化村鎮(zhèn)集聚區(qū)。2)相比經(jīng)典GWR模型，MGWR模型在考慮歷史文化名鎮(zhèn)名村影響因素的空間尺度后，有效減少了噪聲和偏誤。其中地形因素的作用尺度較大，系數(shù)在空間上較為平穩(wěn)；經(jīng)濟和生態(tài)因素的作用尺度處于中間水平；人口因素作用尺度較小，空間異質(zhì)性較明顯；交通因素的作用尺度最小，在局部范圍內(nèi)影響顯著，空間差異性大。3)歷史文化名鎮(zhèn)名村空間分布的形成與發(fā)展是自然和社會經(jīng)濟多種因素交互作用的結果。其中地形、人口因素與歷史文化名鎮(zhèn)名村集中程度呈負相關關系，經(jīng)濟和交通因素表現(xiàn)為正向影響，且影響程度均表現(xiàn)為自西向東減弱，生態(tài)因素與歷史文化名鎮(zhèn)名村的相關性自西向東由正轉負。影響強度上，經(jīng)濟因素最大，其次為人口、交通、地形及生態(tài)因素，可見隨著現(xiàn)代社會工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的發(fā)展，相比于自然地理要素，社會經(jīng)濟因素的影響力不斷增強。

在長江文化保護傳承弘揚工程的背景之下，長江經(jīng)濟帶歷史文化名鎮(zhèn)名村資源的挖掘、保護與發(fā)展對于增強長江文化軟實力具有重要意義，未來應結合長江經(jīng)濟帶不同歷史文化集聚區(qū)地理環(huán)境特點、古村鎮(zhèn)特色，開展長江文化的保護與弘揚工作；應盡量規(guī)避過度商業(yè)化對人口密集、交通通達性強、社會經(jīng)濟活動強度大的歷史文化名鎮(zhèn)名村原真性的沖擊；對于生態(tài)環(huán)境脆弱的歷史文化名鎮(zhèn)名村，在開發(fā)前應考察其合理的人口、經(jīng)濟承載力。

歷史文化名鎮(zhèn)名村是在歷史發(fā)展過程中形成的，擁有深厚的歷史文化積淀和鮮明的地域文化特色。不同歷史時期社會結構、產(chǎn)業(yè)體系、中心城市等的變化也與歷史文化名鎮(zhèn)名村的形成和發(fā)展密切相關，由于受歷史、文化等數(shù)據(jù)獲取的限制，本研究尚未從這些角度進行分析整理。此外，后續(xù)研究會通過地理探測器等方法，對影響因子進行交互探測分析，以增強對歷史文化名鎮(zhèn)名村空間分布的解釋力。