陳 斌, 徐尚昭, 周陽陽, 王宏志, 楊頂田, 葉永欽

(1.核工業(yè)二九〇研究所, 廣東省環(huán)境保護(hù)核輻射追蹤研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 廣東 韶關(guān) 512029 ;2.廣東省放射性生態(tài)環(huán)境保護(hù)工程技術(shù)研究中心, 廣東 韶關(guān) 512029; 3.華中師范大學(xué)城市與環(huán)境科學(xué)學(xué)院, 武漢 430079; 4.中國科學(xué)院 南海海洋研究所, 廣東省海洋遙感重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 廣州 510301)

傳統(tǒng)村落又名“古村落”，它是指村落歷史較為久遠(yuǎn)，發(fā)展完善且保存較為完整的村莊聚落。傳統(tǒng)村落作為傳統(tǒng)文化的重要組成部分，也是農(nóng)耕時(shí)期物質(zhì)文明的重要見證，不僅具有一定的歷史文化價(jià)值，還具有重要科學(xué)研究和社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值[1]。但伴隨著城市化、工業(yè)化和信息化的快速發(fā)展，傳統(tǒng)村落保護(hù)與發(fā)展正遭受到現(xiàn)代文明的巨大沖擊，同時(shí)加上我國城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)體制的長(zhǎng)期影響，呈現(xiàn)出城市建成區(qū)不斷向周邊擴(kuò)張，傳統(tǒng)村落布局呈現(xiàn)節(jié)節(jié)退守狀態(tài)，導(dǎo)致傳統(tǒng)村落數(shù)量正在逐漸銳減，傳統(tǒng)村落與古老文明的傳承與發(fā)展正面臨巨大挑戰(zhàn)[2]。

當(dāng)前，學(xué)者開展區(qū)域性及全國性的傳統(tǒng)村落研究并不少見。如，康璟瑤等[1]分析了中國傳統(tǒng)村落空間布局，探討傳統(tǒng)村落分布與地形、人口以及經(jīng)濟(jì)交通格局之間的關(guān)系；李伯華等[3]基于CAS理論，對(duì)張谷英村傳統(tǒng)村落人居環(huán)境演化特征進(jìn)行了分析；吳吉林等[4]運(yùn)用參與式農(nóng)村評(píng)估(PRA)及多元線性回歸分析方法，對(duì)張家界市4個(gè)中國傳統(tǒng)村落農(nóng)戶適應(yīng)類型、適應(yīng)驅(qū)動(dòng)因子和適應(yīng)機(jī)制進(jìn)行了系統(tǒng)分析；孫瑩等[5]以梅州市客家傳統(tǒng)村落為研究對(duì)象，借助GIS空間分析方法，對(duì)唐宋及明清時(shí)期的傳統(tǒng)村落空間布局演變特征進(jìn)行了深入探討；盧松等[6]以徽州地區(qū)119個(gè)國家級(jí)傳統(tǒng)村落為研究對(duì)象，采用3S空間分析方法，從時(shí)空尺度上揭示了徽州傳統(tǒng)村落的分布特征，并對(duì)其時(shí)空分布特征的影響因素進(jìn)行了分析。從研究方法上來看，現(xiàn)有研究多以空間自相關(guān)模型及GIS地統(tǒng)計(jì)分析方法為主[7-8]；從研究尺度上來看，現(xiàn)有研究多集中在單一省域、市域或縣域尺度上傳統(tǒng)村落空間分析研究為主[9-12]；從研究?jī)?nèi)容上來看，多以傳統(tǒng)村落旅游文化[13-14]、人居環(huán)境[15]、生態(tài)價(jià)值[16]以及傳統(tǒng)村落景觀[17-18]為主，而結(jié)合多源自然和社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)客家文化發(fā)源地廣東省傳統(tǒng)村落開展多尺度、交叉性研究尚較缺乏。

十九大指出：鄉(xiāng)村振興就是要改變農(nóng)村基礎(chǔ)差、底子薄的落后局面。同時(shí)在《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃(2018—2022年)》中也明確指出，要加大對(duì)傳統(tǒng)村落的保護(hù)力度[19-21]。基于上述分析，本研究選取廣東省5個(gè)批次共計(jì)263個(gè)傳統(tǒng)村落以及自然和社會(huì)經(jīng)濟(jì)等指標(biāo)數(shù)據(jù)，借助ArcGIS等空間分析軟件，使用全局自相關(guān)模型和地統(tǒng)計(jì)空間分析方法，對(duì)廣東省傳統(tǒng)村落空間分布的多尺度特征進(jìn)行深入分析，并進(jìn)一步揭示了傳統(tǒng)村落空間布局的影響因素，以期能為廣東省傳統(tǒng)村落保護(hù)和鄉(xiāng)村振興發(fā)展供科學(xué)依據(jù)和理論參考。

1 研究區(qū)概況

廣東省(209°13′—25°31′N，109°39′—117°19′E)位于我國南部，南嶺以南，南海之濱。東臨福建、西接廣西、南連南海、北通江西，地勢(shì)整體呈現(xiàn)“北高南低”的分布態(tài)勢(shì)，地貌類型以平原為主，山地、丘陵交錯(cuò)分布。廣東省地處東亞季風(fēng)區(qū)，是亞熱帶和熱帶氣候的過渡區(qū)，也是全國光、熱和水資源組合良好地區(qū)之一。全年平均氣溫在20～25℃，年均降水量1 400～2 500 mm，降水量整體呈現(xiàn)“南高北低”分布趨勢(shì)。轄區(qū)內(nèi)河網(wǎng)水系發(fā)達(dá)，主要分布有珠江、西江、東江、北江以及韓江等水系。廣東省作為全國重要的稀有金屬和有色金屬之鄉(xiāng)，轄區(qū)內(nèi)已發(fā)現(xiàn)礦產(chǎn)116種，其中高嶺土、泥炭土等礦產(chǎn)儲(chǔ)量位居全國第一。先秦時(shí)期，南越族人就曾經(jīng)生活在這片土地上，這里也是中國歷史上農(nóng)業(yè)發(fā)展較早的地區(qū)之一。廣東省歷史悠久，文化底蘊(yùn)深厚，《國語楚語上》曾有“撫征南海”的記載，表明當(dāng)時(shí)嶺南與楚國軍事和政治聯(lián)系密切[22]。廣東省內(nèi)主要分布有廣府、客家和潮汕3個(gè)民系，傳統(tǒng)村落數(shù)量較多，截至到2018年12月國家住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部網(wǎng)站發(fā)布《關(guān)于第五批擬列入中國傳統(tǒng)村落名錄的村落基本情況公示》顯示，廣東省5個(gè)批次共計(jì)263個(gè)傳統(tǒng)村落入選，現(xiàn)有傳統(tǒng)村落數(shù)量排名全國第十一位。作為中國的南大門，改革開放的排頭兵，快速發(fā)展的城市化給廣東省傳統(tǒng)村落保護(hù)帶來了巨大挑戰(zhàn)，因此傳統(tǒng)村落保護(hù)工作迫在眉睫。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

廣東省傳統(tǒng)村落數(shù)據(jù)來源于中國傳統(tǒng)村落網(wǎng)(http:∥www.chuantongcunluo.com/)獲取經(jīng)住建部等部門審核認(rèn)定的傳統(tǒng)村落名錄。本研究收集的傳統(tǒng)村落數(shù)據(jù)共計(jì)五批，其中第一批40個(gè)、第二批51個(gè)、第三批35個(gè)、第四批34個(gè)和第五批103個(gè)，共計(jì)263個(gè)。通過百度地圖數(shù)據(jù)提取方法獲得傳統(tǒng)村落地理坐標(biāo)，然后借助ArcGIS轉(zhuǎn)為SHP格式矢量數(shù)據(jù)。研究區(qū)路網(wǎng)及河流數(shù)據(jù)集均來源于中科院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(https:∥www.resdc.cn/)，各市區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來源于《廣東統(tǒng)計(jì)年鑒2020》。DEM數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)來源地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)(http:∥www.gscloud.cn/)，空間分辨率為90 m。

2.2 研究方法

2.2.1 最鄰近指數(shù) 最鄰近指數(shù)是一種表征地理實(shí)體要素在空間上距離遠(yuǎn)近的量化指標(biāo)，它可以直觀反映空間實(shí)體點(diǎn)狀要素在空間上的分布特征[23]。本研究采用實(shí)際最鄰近距離與理論最鄰近距離(即隨機(jī)分布時(shí)的理論值)的比值來表征傳統(tǒng)村落在空間上的鄰近關(guān)系，具體計(jì)算公式如下：

(1)

式中:R表示最鄰近指數(shù);r1為傳統(tǒng)村落的實(shí)際平均最鄰近距離;rE為理論平均最鄰近距離;D為點(diǎn)密度,即區(qū)域單位面積的傳統(tǒng)村落數(shù)量。當(dāng)R>1時(shí),表示傳統(tǒng)村落在空間上服從均勻分布;R<1表示傳統(tǒng)村落在空間上呈現(xiàn)集聚分布狀態(tài);R= 1,表明傳統(tǒng)村落在空間上服從隨機(jī)分布。

2.2.2 核密度估計(jì)法 核密度估計(jì)(Kernel Density Estmation，KDE)是一種估算概率密度函數(shù)的非參數(shù)化方法。實(shí)際應(yīng)用中用來表示在一定范圍內(nèi)，地理實(shí)體要素在空間上發(fā)生的頻率，即距離地理實(shí)體要素越近的位置，它向外擴(kuò)張的密度值越大，每個(gè)地理實(shí)體要素可以看成是一個(gè)個(gè)事件，距離地理實(shí)體事件發(fā)生次數(shù)越多的區(qū)域，各實(shí)體要素間的關(guān)聯(lián)性就越強(qiáng)[24]。計(jì)算公式如下：

(2)

式中:fn(x)為核密度函數(shù)的估計(jì)值；n為帶寬，即以x為原點(diǎn)實(shí)體要素在空間上延展的寬度；h的取值會(huì)影響到圖形的光滑程度；k為核權(quán)重函數(shù)；x-xi是密度估值點(diǎn)x到xi之間的距離。

2.2.3 Moran′sI指數(shù) Moran′sI指數(shù)是地理實(shí)體要素在空間上關(guān)聯(lián)性程度大小的量化指標(biāo)，即相鄰地理實(shí)體要素在空間屬性單位上的同質(zhì)性和異質(zhì)性大小[25]。Moran′sI指數(shù)大小通常介于-1～1，當(dāng)Moran′sI指數(shù)大于0時(shí)，表示相鄰地理實(shí)體要素在空間上變化趨勢(shì)一致，值越大表示關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)，反之關(guān)聯(lián)性越弱，同時(shí)Moran′sI指數(shù)也常用來表示研區(qū)域不同空間實(shí)體單元之間的異質(zhì)性差異。

3 結(jié)果與分析

3.1 空間分布類型

廣東省傳統(tǒng)村落在空間上的集聚程度存在較大差異，研究采用ArcGIS空間平均最近鄰距離分析工具計(jì)算傳統(tǒng)村落鄰近指數(shù)。實(shí)際最鄰近距離r1為10.02，理論最鄰近距離rE為17.05，最近鄰指數(shù)R=0.58<1，由此可以認(rèn)定廣東省傳統(tǒng)村落在空間分布上呈現(xiàn)出集聚狀態(tài)。

3.2 空間分布密度

為進(jìn)一步揭示傳統(tǒng)村落在空間上的集聚關(guān)系，研究采用核密度插值方法對(duì)廣東省傳統(tǒng)村落進(jìn)行分析(圖1)。整體來看，廣東省傳統(tǒng)村落在空間分布上呈現(xiàn)出不均衡性，粵東北、粵西北和以佛山為核心的中部地區(qū)傳統(tǒng)村落數(shù)量較多，形成以梅州、佛山和清遠(yuǎn)為核心的三大高密度聚集區(qū)?；洊|北梅州地處閩、粵、贛三省交界處，整體地勢(shì)呈現(xiàn)北高南低，是全國著名的僑鄉(xiāng)，同時(shí)也是客家人較為集中的聚居地之一，被譽(yù)為“世界客都”，因此轄區(qū)內(nèi)傳統(tǒng)村落保留遺存較好。佛山市是中國著名的龍舟龍獅文化名城，是粵劇發(fā)源地，也是嶺南文化分支廣府文化發(fā)源地和興盛地之一。因此傳統(tǒng)村落保留遺存數(shù)量較多?；浳鞅鼻暹h(yuǎn)市是廣東省少數(shù)民族人口主要聚居區(qū)，也是省內(nèi)世居少數(shù)民族人口最多的地級(jí)市，因此該區(qū)域傳統(tǒng)村落數(shù)量保存較多?？傮w來看，傳統(tǒng)村落在少數(shù)民族聚集區(qū)以及多民族文化交融區(qū)域受到外界影響較小，從而更容易保留和遺存下來。

圖1 廣東省傳統(tǒng)村落核密度分布

3.3 區(qū)域分布差異

3.3.1 市域分布特征 廣東省傳統(tǒng)村落在空間分布上呈現(xiàn)出較大的差異性(圖2)，從市域尺度上來看，清遠(yuǎn)市、河源市、佛山市和梅州市占據(jù)著數(shù)量50%以上的傳統(tǒng)村落，其中梅州市傳統(tǒng)村落數(shù)量最多，達(dá)到了78個(gè)，占比29.66%，其次為清遠(yuǎn)和佛山市，分別為31個(gè)、22個(gè)。至今仍然保留有10個(gè)以上的傳統(tǒng)村落的有梅州市、清遠(yuǎn)市、河源市、佛山市、廣州市、惠州市、江門市、韶關(guān)市、汕頭、肇慶和湛江等11個(gè)市。深圳市、陽江和茂名保留下傳統(tǒng)村落數(shù)量較少，均僅有1個(gè)，這與地區(qū)開發(fā)程度和傳統(tǒng)村落保護(hù)力度存在著一定關(guān)聯(lián)性。

圖2 廣東省傳統(tǒng)村落市區(qū)分布

3.3.2 地理區(qū)域分布特征 廣東省傳統(tǒng)村落在空間上分布呈現(xiàn)較大的差異性，整體以佛山—梅州分布較多。粵西和粵北分布較少。粵東和佛山為核心地區(qū)傳統(tǒng)村落保留數(shù)量較多，其中粵東北梅州市傳統(tǒng)村落數(shù)量最多，達(dá)到了78個(gè)，占比為29.66%。其次為粵西北清遠(yuǎn)市和以佛山為中心的粵中地區(qū)，傳統(tǒng)村落數(shù)量分別為31個(gè)、22個(gè)，占比為11.79%，8.37%。由此可見，以上地區(qū)多是僑胞之鄉(xiāng)或者少數(shù)民族集聚區(qū)，故而傳統(tǒng)村落保留遺存數(shù)量較多。全省傳統(tǒng)村落數(shù)量保留遺存多于10個(gè)的市有11個(gè)，傳統(tǒng)村落數(shù)量占全省的87.83%。深圳市、陽江市和茂名市傳統(tǒng)村落數(shù)量最少，均僅有1個(gè)，深圳作為國家經(jīng)濟(jì)特區(qū)，受到城市化進(jìn)程沖擊影響較大，而陽江和茂名市地勢(shì)相對(duì)平坦，交通便利度高，受外界人文及社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)擾動(dòng)影響較大，因而傳統(tǒng)村落發(fā)育和遺存數(shù)量較少。

3.4 傳統(tǒng)村落空間分布影響因素

3.4.1 自然環(huán)境

(1) 地形地貌 。不論是原始社會(huì)還是21世紀(jì)今天，我國地勢(shì)的三級(jí)階梯特征對(duì)傳統(tǒng)文明發(fā)展影響深遠(yuǎn)。在山區(qū)由于自然地理要素的垂直地帶性規(guī)律，容易形成以農(nóng)牧文化為主的耕養(yǎng)方式，而在平原地區(qū)，農(nóng)耕文明發(fā)展較早，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高。而粵北和粵東等地區(qū)因山地分布較多(圖3)，農(nóng)業(yè)文明發(fā)展較為緩慢，受外界人類活動(dòng)擾動(dòng)影響較小。而大灣區(qū)及周邊城市地勢(shì)相對(duì)平坦，城市化發(fā)展迅速，區(qū)域內(nèi)傳統(tǒng)村落受到城市化等現(xiàn)代文明沖擊影響較大，導(dǎo)致這些地區(qū)傳統(tǒng)村落遺存數(shù)量較少。

表1 廣東省傳統(tǒng)村落在各省轄市的分布

圖3 廣東省傳統(tǒng)村落在不同地形上的分布

(2) 海拔高程。由于自然地理要素的垂直地帶性規(guī)律，海拔高程對(duì)早期人類文明影響深刻，隨著海拔高程變化，地理實(shí)體要素在空間上也呈現(xiàn)出較大差異性。本研究通過ArcGIS聚類和異常值分析工具對(duì)廣東省傳統(tǒng)村落進(jìn)行空間自相關(guān)分析，得到Moran′ sI指數(shù)大小為0.334 7大于0，表明廣東省傳統(tǒng)村落聚類程度與海拔高程之間空間正關(guān)聯(lián)性增強(qiáng)。地形與傳統(tǒng)村落的高—高聚類區(qū)要分布在梅州市、清遠(yuǎn)市和韶關(guān)市；低—低聚類區(qū)要分布佛山、揭陽、汕頭、江門市和中山市。而其他類型幾乎覆蓋整個(gè)轄區(qū)，一定程度上反映出傳統(tǒng)村落在空間分布上具有復(fù)雜性和多樣性(圖4)。

(3)河網(wǎng)鄰近分析。水源地要素對(duì)于人類歷史文明發(fā)展影響深刻，歷史上四大文明古國都發(fā)育在大江大河流域附近。傳統(tǒng)村落作為古代文明的重要組成部分，不可避免受到河網(wǎng)水系發(fā)育條件的影響。為更加直觀反映出水源要素對(duì)傳統(tǒng)村落分布的影響規(guī)律，將廣東省263個(gè)傳統(tǒng)村落與轄區(qū)內(nèi)河網(wǎng)進(jìn)行鄰近分析(圖5)。研究發(fā)現(xiàn)：廣東省傳統(tǒng)村落中有74個(gè)村落與最近河流距離不超過5 km，其中佛山市高明區(qū)更合鎮(zhèn)新圩社區(qū)朗錦村距最近的河流僅5.67 m。由于廣東省地勢(shì)整體呈現(xiàn)“北高南低”的分布特征，粵北及粵東的傳統(tǒng)村落整體距離最近的河網(wǎng)較遠(yuǎn)，而中部地區(qū)總體距離最近河網(wǎng)距離較近?？梢姡泳W(wǎng)對(duì)于傳統(tǒng)村落選址和保存具有較強(qiáng)的引導(dǎo)作用，但河網(wǎng)水系并不都會(huì)對(duì)傳統(tǒng)村落保留遺存產(chǎn)生積極效應(yīng)，如：梅州市傳統(tǒng)村落保留遺存數(shù)量最多，而距離河流最遠(yuǎn)的村也位于梅州市豐順縣黃金鎮(zhèn)清溪村，距離最近的河網(wǎng)距離達(dá)到了36.33 km，因此河網(wǎng)發(fā)育有可能對(duì)傳統(tǒng)村落傳承產(chǎn)生一定的負(fù)面效應(yīng)。

圖4 廣東省傳統(tǒng)村落海拔高程LISA圖

圖5 廣東省傳統(tǒng)村落與河流距離

3.4.2 社會(huì)經(jīng)濟(jì)

(1) 交通便利程度。交通對(duì)于社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展起著重要的拉動(dòng)和支撐作用，交通便利程度也已經(jīng)成為城市發(fā)展?jié)摿Φ闹匾饬恐笜?biāo)。尤其在現(xiàn)代社會(huì)，交通對(duì)城市經(jīng)濟(jì)的引導(dǎo)作用已逐步凸顯。為進(jìn)一步揭示傳統(tǒng)村落與交通便利度之間的定量化關(guān)系，本研究選取廣東省轄區(qū)范圍內(nèi)公路網(wǎng)數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)村落之間進(jìn)行空間疊加分析(圖6)。研究表明：廣東省公路網(wǎng)整體呈現(xiàn)以廣州市為核心的交通樞紐圈，汕頭、佛山、湛江、清遠(yuǎn)等城市交通路網(wǎng)附近保存數(shù)量較多的傳統(tǒng)村落，距離公路網(wǎng)距離較遠(yuǎn)的梅州市、韶關(guān)市傳統(tǒng)村落保留遺存較多。由此可見，交通因素對(duì)傳統(tǒng)村落的影響具有復(fù)雜性和多樣性，但整體表現(xiàn)為交通條件落后地區(qū)，受外界文化沖擊影響較小，傳統(tǒng)村落保留遺存數(shù)量較多。

圖6 廣東省傳統(tǒng)村落與主要公路分布

(2) 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。為進(jìn)一步揭示地區(qū)生產(chǎn)總值與傳統(tǒng)村落遺存數(shù)量的關(guān)聯(lián)性，研究選取廣東省2020年統(tǒng)計(jì)年鑒地區(qū)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)進(jìn)行定性分析(圖7)。經(jīng)濟(jì)排名前三的是深圳、廣州和佛山，GDP分別達(dá)到了26 927.09億元、23 628.59億元和10 751.02億元，然而傳統(tǒng)村落數(shù)量除了深圳為1個(gè)，其余2個(gè)城市傳統(tǒng)村落數(shù)量均超過10個(gè)，這與深圳作為國家經(jīng)濟(jì)特區(qū)，城市開發(fā)強(qiáng)度大小有著一定程度的關(guān)聯(lián)性。GDP排名后三位的汕尾、河源和云浮市，傳統(tǒng)村落數(shù)量分別為2個(gè)、15個(gè)和3個(gè)(圖8)?？梢妭鹘y(tǒng)村落與地區(qū)生產(chǎn)總值之間存在著復(fù)雜的關(guān)聯(lián)性，它不僅與地區(qū)已發(fā)育的傳統(tǒng)村落基數(shù)有關(guān)，同時(shí)也與交通、河網(wǎng)密度等指標(biāo)要素有關(guān)，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)是建立在一定的上層建筑之上，所以地區(qū)生產(chǎn)總值能夠在一定程度上間接反映出經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，從而影響地區(qū)傳統(tǒng)村落保存和發(fā)展。地方政府主管部門應(yīng)該在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)加大對(duì)傳統(tǒng)村落的保護(hù)力度，讓傳統(tǒng)村落和傳統(tǒng)文明更好的傳承和發(fā)揚(yáng)。

圖7 廣東省傳統(tǒng)村落數(shù)量與地區(qū)生產(chǎn)總值分布

圖8 廣東省傳統(tǒng)村落數(shù)量與地區(qū)生產(chǎn)總值柱狀

4 討論與結(jié)論

4.1 討 論

廣東省傳統(tǒng)村落在空間分布上呈現(xiàn)出較大不均衡性，整體呈現(xiàn)出以粵東北梅州市、粵西北清遠(yuǎn)市和中部佛山為核心的高密度聚集區(qū)。從省域尺度上來看，廣東省傳統(tǒng)村落在空間上整體呈現(xiàn)出“東北—中部高”的分布態(tài)勢(shì)；從市域尺度上來看，廣東省傳統(tǒng)村落主要形成以梅州市和佛山市為核心的高密度區(qū)；從自然和經(jīng)濟(jì)條件上來看，除了地形、海拔外，河網(wǎng)發(fā)育程度與也傳統(tǒng)村落分布之間存在較大關(guān)聯(lián)性。

本研究基于廣東省263個(gè)傳統(tǒng)村落數(shù)據(jù)、市級(jí)行政區(qū)劃數(shù)據(jù)、公路網(wǎng)、河網(wǎng)以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)等多指標(biāo)數(shù)據(jù)，對(duì)廣東省傳統(tǒng)村落分布特征進(jìn)行多尺度分析，并進(jìn)一步揭示了傳統(tǒng)村落空間分異的自然和社會(huì)經(jīng)濟(jì)影響因素，從而能有效指導(dǎo)地方政府主管部門及時(shí)出臺(tái)傳統(tǒng)村落相關(guān)保護(hù)政策，為傳統(tǒng)村落保護(hù)和鄉(xiāng)村振興發(fā)展提供政策保障。但不可否認(rèn)，傳統(tǒng)村落空間時(shí)空差異不僅受傳統(tǒng)村落基數(shù)影響，還會(huì)受到來自地方文化、社會(huì)經(jīng)濟(jì)要素以及政策等多重因素影響，如何對(duì)研究區(qū)傳統(tǒng)村落開展多時(shí)期分段研究，揭示傳統(tǒng)村落空間分異背后深層次自然和社會(huì)經(jīng)濟(jì)影響因素，將是今后傳統(tǒng)村落研究的重要方向。

4.2 結(jié) 論

(1) 地形海拔差異形成不同的地理生存環(huán)境，而地理環(huán)境差異性又會(huì)影響傳統(tǒng)村落及文化的形成與發(fā)展。研究發(fā)現(xiàn)廣東省地形與傳統(tǒng)村落高—高聚類區(qū)主要分布在梅州市、清遠(yuǎn)市和韶關(guān)市；低—低聚類區(qū)主要分布佛山、揭陽、汕頭、江門市和中山市。而其他類型幾乎覆蓋整個(gè)轄區(qū)，一定程度上反映出傳統(tǒng)村落在空間分布上具有復(fù)雜性和多樣性。

(2) 自古靠近大河流域周邊容易形成沖積平原，土地肥沃易于耕作和灌溉。廣東省傳統(tǒng)村落中有74個(gè)村落與最近河流距離不超過5 km，距離河流最遠(yuǎn)的村也位于梅州市豐順縣黃金鎮(zhèn)清溪村，距離最近的河網(wǎng)距離達(dá)到了36.33 km，表明河網(wǎng)對(duì)于傳統(tǒng)村落選址和保存具有較強(qiáng)的引導(dǎo)作用。

(3) 廣東省公路網(wǎng)整體呈現(xiàn)以廣州市為核心的交通樞紐圈，汕頭、佛山、湛江、清遠(yuǎn)等城市交通路網(wǎng)附近保存數(shù)量較多的傳統(tǒng)村落，距離公路網(wǎng)距離較遠(yuǎn)的梅州市、韶關(guān)市傳統(tǒng)村落保留遺存較多。交通因素對(duì)傳統(tǒng)村落的影響具有復(fù)雜性和多樣性，但整體交通條件落后地區(qū)，受外界文化及人類活動(dòng)擾動(dòng)較小，人地關(guān)系穩(wěn)定，因而傳統(tǒng)村落保留遺存數(shù)量較多。

(4) 地區(qū)生產(chǎn)總值能夠在一定程度上間接反映出經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，從而影響地區(qū)傳統(tǒng)村落保存和發(fā)展。整體來看，廣東省傳統(tǒng)村落保留遺存數(shù)量較多的地區(qū)多為欠發(fā)達(dá)地區(qū)，如韶關(guān)市、清遠(yuǎn)市等，這些地區(qū)交通發(fā)展和信息流通較為緩慢，城市化程度遠(yuǎn)低于發(fā)達(dá)地區(qū)，受到外界影響較小，人地關(guān)系較為穩(wěn)定。政府主管部門在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)更要加大對(duì)傳統(tǒng)村落的保護(hù)力度，讓傳統(tǒng)村落和傳統(tǒng)文明得到更好的保護(hù)和傳承。