传统村落居民点是由不同规模、形状、组合的自然与人文斑块组成的镶嵌体^[18],景观格局指数是高度浓缩的景观格局信息,是反映景观结构组成和空间配置某些特征的简单定量指标^[19]。借鉴景观生态学中景观格局指数的计算方法,结合GIS对贵州省传统村落居民点的规模、形态、集聚度等空间特征进行可视化表达,主要景观格局指数及其含义见表1。

表1 传统村落居民点景观格局指数及其含义

地形位指数是由高程和坡度组合而成,能够综合反映地形条件的空间分异,公式如下^[20]:

T=log[(E/(E^-)+1)×(S/(S^-)+1)](1)

式中:T为地形位; E及E^-分别为研究区任一栅格的高程值和该栅格所在区域的平均高程值; S与S^-分别为研究区任一栅格的坡度值和该栅格所在区域的平均坡度值。高程低、坡度小的地方地形位指数小,而高程高、坡度大的地方地形位指数大,高程低、坡度大,高程高、坡度小以及高程和坡度均属中等水平的地区地形位指数处于中间值。

地理探测器是探测空间分异性,以及揭示其背后驱动力的统计学方法,优势是可以探测两因子交互作用于因变量。通过分别计算和比较各单因子q值及两因子叠加后的q值,可以判断两因子是否存在交互作用,以及交互作用的强弱、方向、线性还是非线性等^[21]。其模型如下:

P_D,U=1-1/(nσ²_U)∑^m_i=1n_D,iσ²_UD,i(2)

式中:P_D,U为传统村落农村居民点分布的影响因素探测力指标; n_D,i为次一级区域的样本数; n为整个区域的样本数; m为次级区域个数; 整个区域σ²_U为传统村落居民点面积变化动态度的方差; σ²_UD,i为次一级区域的方差,假设σ²_UD,i≠0,模型成立。P_D,U的取值区间为[0,1],P_D,U=0时,表明传统村落居民点在空间上呈随机分布; P_D,U值越大,说明该影响因素对传统村落居民点分布的影响越大。

选用斑块总面积、斑块密度、平均斑块面积反映传统村落的规模特征。从图2可以看出:贵州省传统村落居民点平均斑块面积较小,大多处于0～1.68 hm²,黔东南和安顺市斑块总面积和斑块密度均低于其他地区。黔东南各传统村落居民点斑块总面积较小、斑块密度低、平均斑块面积较大,黔北则表现为居民点斑块总面积大、斑块密度高、平均斑块面积小的特征。

图2 贵州省传统村落居民点景观指数空间分布

选用平均斑块形状指数和面积加权平均斑块分维数表示传统村落居民点的形状特征,从图2可以看出:(1)传统村落居民点的平均斑块形状指数和面积加权平均斑块分维数的指数差异较小,表明村落居民点的总体结构较简单,形状较为规则,破碎程度小;(2)黔东南数值相对较高,表明其各传统村落形状较为不规则、总体结构较为复杂。这主要是因为黔东南地处丘陵山地区,水系发达,聚落大多沿河流分布,聚落形状不规则。

用集聚度表示单个传统村落中居民点斑块的离散程度。从图2F可知:贵州省传统村落中居民点斑块集聚情况分异明显,黔东南和安顺市居民点斑块分布集中,为集聚度高值区,低值区分布在毕节市、遵义市。位于黔中高原上的安顺市地形较为平坦,主要为屯堡村落,为了抵御外来侵略,村落内部结构较为紧密,集聚度高。

地区经济发展与传统村落的保护与留存具有一定联系^[22],以2017年各市(州)的第一产业从业人员比重、贫困人口发生率、城镇化率、人均GDP、第一产业产值比重等5项指标,统计分析社会经济发展各项指标与传统村落分布之间的关系。由表7可知,传统村落多的地区第一产业从业人员比重、第一产业产值比重和贫困发生率均高于贵州省整体水平,而城镇化率和人均GDP均低于贵州省整体水平。经济发展水平较差的黔东南和铜仁市,历史上主要为农耕地区,少数民族众多,经济开发较晚,这在一定程度上说明贵州传统村落得以保留,主要是因为未被开发破坏。而经济较为发达的地区传统村落分布,如中原地区集中在社会发展水平较高的地区,该地区更注重保护历史文化遗产^[23]。

表7 贵州省各市(州)传统村落分布与社会经济发展指标关系

影响传统村落分布差异的一个重要原因是历史文化的积淀程度,贵州历史文化丰富,呈现出多民族文化、高原文化、森林文化三位一体的总体特征^[24]。传统村落分布较多的黔东南和安顺市,主要以苗侗文化和屯堡文化为主要特征,苗族历史上经过多次迁徙,从平原地带向西北和西南山区迁徙,主要分布在深山,与外界交流较少,相对封闭的地理环境使其文化很好的被保留并传承,侗族主要分布在黔东南,其文化历史悠久,以宗族祠堂作为维系家族的组织形式,明代时于安顺地区设卫所,驻军屯戍边兼领辖区民政,形成现在的屯堡文化,其悠久的历史为传统村落的确定奠定了基础。

影响农村聚落布局和演变的驱动机制归纳为基础因子、新型因子和突变因子3类^[25],综合考虑贵州省自然环境,遵照数据可获性和综合性原则,选择地形起伏度(X₁)、地形位指数(X₂)、距河流距离(X₃)、距道路距离(X₄)、距中心城镇距离(X₅)、距景区距离(X₆)等6个指标。其中,地形起伏度、地形位指数和距河流距离属于基础因子,距道路距离和距中心城镇距离属于新型因子,距景区距离属于突变因子。综合考虑各景观指数,选用平均斑块面积表征村落居民点规模,选择面积加权平均斑块分维数表示村落居民点形状,村落居民点集聚程度用集聚度表示。利用因子探测器探测各影响因子之间的相对重要性,对贵州省各传统村落居民点在规模、形状和集聚度三方面的影响因素进行作用力大小探测,地理探测器运算结果(表8)显示,影响传统村落居民点规模、形状和集聚度分布的影响因素具有一定差异。

由探测结果可知:(1)基础因子中的地形位指数在影响居民点规模分布中贡献率排在前位,且解释力大于0.1,说明地形是居民点规模分布的主控因素,此外,新型因子中的距道路距离和距中心城镇距离对居民点规模分布也较为显著。(2)影响居民点形状的主要因素为地形起伏度、距道路距离和距河流距离,其中地形起伏度和距河流距离的因子解释力略高于距道路距离,说明基础因子对居民点形状影响起主要作用。(3)对居民点集聚度解释力较大的因子依次为地形位指数、距道路距离、距景区距离、距中心城镇距离、距河流距离、地形起伏度,说明对居民点集聚度影响因子排序为新型因子>基础因子>突变因子。

表8 各影响因素对村域传统村落居民点分布的作用力地理探测结果