一种传统村落集中连片区的分类、联系及范围识别方法

本发明涉及信息技术、城乡规划、人文地理、遗产保护利用等，尤其涉及一种传统村落集中连片区的分类、联系及范围识别方法。

背景技术：

1、传统村落蕴藏着丰富的具有地方性的历史文化景观和自然生态景观，是中国农耕文明留下的最大遗产。传统村落受海拔、坡度、降水、气候等自然因素影响，也受到上千年的血缘和亲缘等文化因素影响，以及战争、地质灾害等重要社会事件影响，在特定的空间地理位置上形成了具有不同地域特色的建筑、技艺和农业工程等。农牧业作为传统村落的产业支柱，是其主要的历史生计，对于乡村经济的发展具有较大的推动作用，但也长期受到自然气候、土壤环境和水文地质等多方面因素的影响，存在诸多不确定性。

2、由于快速城镇化、工业化发展，大量的农村人口、资金、土地等生产要素流向城市，支撑了城市的发展，但城市先进生产要素流向农村的则比较少。现代交通网络的发展促进并扩展了传统村落的地缘联系，原本由步行、马车、驴车、自行车等慢速交通方式为载体的十里八村格局转变为以摩托、汽车、货车、火车、高铁等快速交通方式为载体的网络联系格局，乡村的地缘联系发生了巨大变化。此外，乡村交通和产业的发展吸引着外来人口的进入和乡村本地人口的流出，交通和信息基础设施为传统村落文化的向外传播提供有力支撑，但也使城镇等外来文化对乡村的影响和渗透加剧。流动性的增强消解了传统村落的亲缘联系，过去以亲缘为纽带的乡村发展模式转变为以业缘发展为导向的乡村空间结构和社会关系重构。因此，传统村落是一个地缘、血缘与业缘高度融合的社会组织，地缘、亲缘和业缘联系强度长期发生着变化。

3、对于传统村落来说，它不只是一个单体，更是区域整体的一个组成部分，是城镇网络体系中的一个节点，传统村落节点的等级和在城镇网络中的地位受到自身发展和外部环境的共同影响。然而，目前我国传统村落发展方式单一、同质化现象突出。同时，农村房屋流转、建房用地、金融融资等政策机制存在障碍，影响了传统村落保护利用效果。这就需要按照由点及面、凸显规模和彰显特色的原则，将传统村落保护利用工作化零为整，串点成线，以传统村落为节点，以文化特点为引线，连点串线成片，划定传统村落特色区域，整合周边资源，形成传统村落集中连片区，从而有利于传统村落的整体性、系统性、结构性保护利用。这样能够充分发挥片区内的特色资源，实现资源规模化、多样化，促进一二三产业融合发展，吸引社会资本参与。

4、对于传统村落集中连片区来说，传统村落间存在着自上而下和自下而上的两种联系。其一，作为单体的传统村落依托传统村落集中连片区的国家政策，以传统村落集中的县(县级市、区、旗及直辖市下辖区县，统称县区)的行政单元作为划分界线，通过行政手段(如财政对示范县区予以定额奖补等)自上而下划分为具有明确行政边界的传统村落集中连片区。其二，作为单体的传统村落依托跨边界的自然地理、历史文化、社会经济要素实现串联，包括交通网络、经济贸易、生态系统、文化关联等多方面联系。不同要素的相互作用促成村落间的空间、文化和业态联系，从而自下而上形成集中连片的传统村落组团，该类传统村落组团不具有明确的行政边界。目前，传统村落集中连片区大多以县区等行政单元为边界进行保护规划制定和政策实施，缺乏依据地缘、亲缘和业缘为联系的传统村落多维度要素关联自下而上形成的集中连片的传统村落组团，对于传统村落集中连片区的边界范围划定缺少定量化的科学判断依据。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种传统村落集中连片区的分类、联系及范围识别方法，以解决现有传统村落集中连片区的类型划分不清、缺乏村落联系构建、范围边界划定主观等现有技术存在的不足，尤其是政策实施是以县区行政区划为边界，难以深入到村域尺度进行精细化管理的问题。

2、为解决上述问题，本发明采用了的技术方案是，一种传统村落集中连片区的分类、联系及范围识别方法，包括以下步骤：

3、步骤1：基于信息熵模型计算传统村落集中连片区内传统村落在地缘、亲缘和业缘的联系及其强度变化。

4、步骤1.1：获取传统村落集中连片区和传统村落的地理空间位置数据。可以通过网络爬虫技术从网络开放平台获取研究范围内的传统村落集中连片区的空间地理范围数据和传统村落的空间点位数据。

5、步骤1.2：使用信息熵模型计算传统村落频率的均衡度，即为传统村落在集中连片区内的地缘联系强度的最终结果。

6、信息熵是用于描述信息的冗余和有序程度，一个系统越是有序，构成系统的局部组分越表现出均质特征，系统总体所能反馈的信息就越少，信息熵也就越大。在此基础上，信息熵模型是用来描述空间分布离散和集中程度的一种空间测度模型。将传统村落集中连片区的空间地理范围划分为以m为边长的正方形渔网网格，计算传统村落在各正方形渔网网格内的数量，由此计算表征传统村落数量s的地缘信息熵以测度传统村落在传统村落集中连片区的地缘联系强度及其空间分布特征，计算公式如下：

7、

8、

9、式中，表示第k个传统村落集中连片区的地缘信息熵；表示第k个传统村落集中连片区内包含的渔网网格数量；为第k个传统村落集中连片区中的第i个渔网网格内传统村落的频率；表示第k个传统村落集中连片区中的第i个渔网网格内的传统村落数量。

10、为使不同传统村落集中连片区的空间分布可以统一比较，对信息熵作比值处理变换，计算传统村落频率的均衡度公式如下：

11、

12、式中，表示第k个传统村落集中连片区内传统村落频率的均衡度，即为传统村落在集中连片区内的地缘联系强度；表示第k个传统村落集中连片区的地缘信息熵；为所有传统村落集中连片区地缘信息熵的最大值。

13、步骤1.3：使用信息熵模型计算传统村落农作物面积的均衡度，即为传统村落在集中连片区内的亲缘联系强度的最终结果。

14、以传统村落的空间点位为中心画半径为a的缓冲区来划定传统村落的亲缘联系区域，以小麦、水稻等主要农作物的面积空间分布数据为基础，由此计算表征传统村落主要农作物c的亲缘信息熵以测度传统村落在传统村落集中连片区的亲缘联系强度及其空间分布特征，计算公式如下：

15、

16、

17、

18、式中，表示第k个传统村落集中连片区由农作物c计算得到的亲缘信息熵；表示第k个传统村落集中连片区内包含的传统村落数量；为第k个传统村落集中连片区中的第i个传统村落内种植农作物c的频率；表示第k个传统村落集中连片区中的第i个传统村落内的种植农作物c的面积；为所有传统村落集中连片区亲缘信息熵的最大值；表示第k个传统村落集中连片区内传统村落农作物c面积的均衡度。在此基础上，计算传统村落集中连片区内m种农作物的总体均衡度，计算公式如下：

19、

20、式中，为第k个传统村落集中连片区中的第j种农作物的面积；m为传统村落中农作物的种类总数；为第k个传统村落集中连片区内传统村落农作物面积的总体均衡度，即为传统村落在集中连片区内的亲缘联系强度。

21、对于不同农作物类别，如果这几类农作物在传统村落集中连片区内不同的传统村落缓冲区中都有分布，传统村落1号和传统村落2号之间都拥有这几类农作物的种植面积，则意味着传统村落1号和传统村落2号的农业生产趋于相似，其均衡度则趋近于1；反之，如果这几类农作物仅集中在少数的传统村落缓冲区中，传统村落1号拥有这几类农作物的种植面积，而传统村落1号不拥有或仅部分拥有其中几类，则表明传统村落1号的农业生产与传统村落2号存在较大差异，进而比较传统村落集中连片区内的所有传统村落，若都有相同情况，则表明传统村落间可能具有较大的文化差异，其均衡度则趋近于0。

22、步骤1.4：使用信息熵模型计算传统村落土地利用类型的均衡度，即为传统村落在集中连片区内的业缘联系强度的最终结果。

23、以传统村落空间点位为中心画半径为a的缓冲区来划定传统村落的业缘联系区域，以田地、林地、草地、水域、城乡用地等不同类型土地利用的面积空间分布数据为基础，由此计算表征传统村落土地利用类型l的业缘信息熵以测度传统村落在传统村落集中连片区的业缘联系强度及其空间分布特征，计算公式如下：

24、

25、

26、

27、

28、式中，表示第k个传统村落集中连片区由土地利用类型l计算得到的业缘信息熵；表示第k个传统村落集中连片区内包含的传统村落数量；为第k个传统村落集中连片区中的第i个传统村落内土地利用类型l的频率；表示第k个传统村落集中连片区中的第i个传统村落内的土地利用类型l的面积；为所有传统村落集中连片区业缘信息熵的最大值；表示第k个传统村落集中连片区内传统村落土地利用类型l面积的均衡度；为第k个传统村落集中连片区中的第p种土地利用类型的面积；q为传统村落中土地利用类型的种类总数；为第k个传统村落集中连片区内传统村落土地利用面积的总体均衡度，即为传统村落在集中连片区内的业缘联系强度。

29、步骤2：依据步骤1中的地缘、亲缘和业缘的联系及其强度结果，将传统村落集中连片区划分为6种类型：均衡发展型、集聚发展型、文化主导型、业态主导型、空间主导型、效率欠佳型，以此确定各个传统村落的区域角色定位。

30、步骤2.1：对地缘、亲缘和业缘的联系及其强度进行区间划分：根据设定的联系强度值分别将地缘、亲缘、业缘分为强联系型和弱联系型，例如，当地缘联系强度高于0.5，为强联系型；地缘联系强度不高于0.5，为弱联系型；亲缘联系强度高于0.78，为强联系型；亲缘联系强度不高于0.78，为弱联系型；业缘联系强度高于0.87，为强联系型；业缘联系强度不高于0.87，为弱联系型。

31、步骤2.2：识别传统村落集中连片区的类型：当地缘、亲缘和业缘均为强联系型(地缘联系强度高于0.5，亲缘联系强度高于0.78，业缘联系强度高于0.87)时，传统村落集中连片区为均衡发展型；当地缘为弱联系型(地缘联系强度不高于0.5)，亲缘和业缘为强联系型(亲缘联系强度高于0.78，业缘联系强度高于0.87)时，传统村落集中连片区为集聚发展型；当亲缘为强联系型(亲缘联系强度高于0.78)，业缘为弱联系型(业缘联系强度不高于0.87)时，传统村落集中连片区为文化主导型；当亲缘为弱联系型(亲缘联系强度不高于0.78)，业缘为强联系型(业缘联系强度高于0.87)时，传统村落集中连片区为业态主导型；当地缘、亲缘和业缘均为弱联系型(地缘联系强度不高于0.5，亲缘联系强度不高于0.78，业缘联系强度不高于0.87)时，传统村落集中连片区为空间主导型；当地缘为强联系型(地缘联系强度高于0.5)，亲缘和业缘为弱联系型(亲缘联系强度不高于0.78，业缘联系强度不高于0.87)时，传统村落集中连片区为效率欠佳型。

32、步骤2.3：对不同类型传统村落集中连片区进行区域角色定位：结合步骤2.1和步骤2.2的结果，均衡发展型的亲缘和业缘联系为强联系型，但在地理分布上呈现均衡分布；集聚发展型的亲缘和业缘联系为强联系型，但在地理分布上呈现集聚分布；文化主导型的亲缘为强联系型，业缘为弱联系型，文化联系占据主导地位；业态主导型的亲缘为弱联系型，业缘为强联系型，业态联系占据主导地位；空间主导型的亲缘和业缘为弱联系型，地理分布上呈现集聚分布；效率欠佳型的亲缘和业缘为弱联系型，且在地理分布上呈现分散分布。通过分析传统村落集中连片区在不同年份上的类型数量变化及空间分布变化，能够进一步明确传统村落集中连片区动态发展过程中的演进规律。

33、步骤3：以步骤1中的地缘、亲缘和业缘联系强度作为模型因变量，以自然地理、社会经济、历史文化三个维度要素作为模型自变量，构建多元线性回归模型，确定三个维度影响因素对传统村落集中连片区的地缘、亲缘和业缘联系强度的影响程度强弱。

34、步骤3.1：确定三个维度要素的变量指标：自然地理维度要素可考虑选择海拔高度、地形坡度、降水量、平均气温、风速、地质灾害隐患点距离等变量指标；社会经济维度要素可考虑选择政府财政支出占地方gdp比例、第一产业在gdp中的贡献比例、受教育年限等变量指标；历史文化维度要素可考虑选择少数民族人口占比、外来人口(含外县)占比、a级景区距离、国家重点文物保护单位数目、国家级非物质文化遗产数目、重要文化廊道数目等变量指标。

35、步骤3.2：构建多元线性回归模型：将步骤3.1中的三个维度要素的变量指标作为多元线性回归模型的自变量，多元线性回归模型是基于普通最小二乘法，公式如下：

36、ht＝βixi+εi   (12)

37、式中，ht表示传统村落集中连片区的地缘、亲缘和业缘联系强度，t＝s时表示地缘联系强度，t＝c时表示亲缘联系强度，t＝l时表示业缘联系强度；βi表示回归模型所得到的系数，为方便不同自变量间的横向比较，采用方差处理后的标准回归系数值(beta值)；xi代表步骤3.1中一系列三个维度要素的变量指标，上述变量都进行数据标准化处理后，再统一代入模型进行后续操作。

38、步骤3.3：确定三个维度影响因素对传统村落集中连片区的地缘、亲缘和业缘联系强度的影响程度强弱：通过步骤3.2中的多元线性回归模型，去掉共线性强、解释力弱的变量指标，对通过10％显著性水平的变量进行标准回归系数值的分析，并将标准回归系数值按照从大到小进行排序，标准回归系数值为正值的指标对该类型传统村落集中连片区的联系强度具有正向促进作用，反之，标准回归系数值为负值的指标对该类型传统村落集中连片区的联系强度具有负向抑制作用，且标准回归系数值的绝对值越大，促进或抑制作用越强，代表该变量指标对该类型传统村落集中连片区的联系强度影响程度越强。因此，在未来传统村落集中连片区的规划发展中，应优先考虑影响程度强的变量指标。

39、步骤4：根据步骤3中获得的三个维度影响因素对传统村落集中连片区的地缘、亲缘和业缘联系强度的影响程度，构建传统村落联系质量的综合评价指标体系，由此计算传统村落集中连片区内的传统村落联系质量。进一步，采用空间相互作用模型测度传统村落间的网络联系，识别传统村落组团，判断传统村落组团与传统村落集中连片区的边界范围吻合情况。

40、步骤4.1：计算变量指标权重：根据步骤3中获得的三个维度影响因素的变量指标标准回归系数值，确定变量指标权重，计算公式如下：

41、

42、

43、

44、式中，分别为变量指标a的地缘、亲缘和业缘的标准回归系数值；wa为变量指标a的标准回归系数均值；n为所有变量指标的数量；w′a为变量指标a的指标权重；ai为传统村落i内的变量指标a的归一化数值；qi为传统村落i的联系质量。

45、步骤4.2：计算传统村落的网络联系强度：通过步骤4.1中传统村落集中连片区内的传统村落i的联系质量结果qi，由牛顿重力模型发展而来的空间相互作用模型，考虑了传统村落二者自身的联系质量和传统村落二者间的距离，能够测度传统村落二者间的网络联系强度，计算公式如下：

46、

47、

48、式中，fij表示传统村落i和传统村落j间的网络联系强度；qi和qj分别表示传统村落i和传统村落j的联系质量，由步骤4.1的综合评价指标体系计算得出；d表示传统村落i和传统村落j间的交通距离，可以从基于网络地图服务的应用接口批量模拟查询获取；为传统村落i在区域内与n个传统村落网络联系强度的平均值，即为传统村落i的网络联系强度；n为区域内传统村落的数量。

49、步骤4.3：识别传统村落组团：根据步骤4.2获得的传统村落的网络联系强度，将数值导入ucinet社会网络分析软件，采用ucinet模块化聚类算法工具，计算传统村落凝聚子群，凝聚子群是传统村落整体网络中联系紧密、距离接近的个体组合，每个凝聚子群即为传统村落组团。由于传统村落集中连片区本身不存在重叠，因此传统村落将在聚类运算后，被划入唯一的传统村落组团。

50、步骤4.4：比较判断步骤4.3计算得到的传统村落组团与按照政策划定的传统村落集中连片区二者间的边界范围差异。

51、通过地理信息系统平台的图层叠加分析工具，得到边界范围不一致区域，判断传统村落组团是否位于目前县区行政区划边界范围内或超出边界范围，可对该传统村落集中连片区进行范围调整，将为未来传统村落集中连片区的边界划定及空间规划范围落实提供技术依据，以解决传统村落组团打破行政边界壁垒、各自规划低效发展等问题，真正实现集中连片区域的整体性发展。本发明技术也将有利于传统村落保护利用的政策精准实施，有效提高政府对传统村落的扶持资金、政策倾斜等多方面投入的准确性、可操作性和科学性，有利于实现传统村落集中连片区一同谋划、一体规划、一同建设的总体目标。

52、与现有技术相比，本发明的优势在于：

53、本发明提出了一种传统村落集中连片区的分类、联系及范围识别方法，具有四个方面的技术优势。首先，本技术能够实现以地缘、亲缘和业缘联系为基础的传统村落集中连片区的类型划分和边界范围识别，判别已划定为传统村落集中连片区是否合理，是否达到效率最高，并为未来传统村落集中连片区的边界科学划定及空间规划范围落实提供技术流程依据；其次，本技术通过对传统村落集中连片区的类型识别，帮助传统村落在传统村落集中连片区内确定分工体系下的合理发展定位，构建多层次的村落资源网络联系，实现区域协同发展；再次，本技术能够通过引导自然地理、社会经济、历史文化三个维度的各个影响因素，促进传统村落地缘、亲缘和业缘的联系强度增强，提高传统村落联系质量，进一步加强传统村落集中连片区的相关资源整合，促进传统村落统筹协调发展；最后，传统村落集中连片区的保护利用涉及到中央财政对相关区县的拨款，该技术方法也有效增加村级基层行政单元的政策实施精准性，有利于通过自上而下的行政手段和自下而上的村民自治行为等方式实现传统村落集中连片区的整体保护和利用。本技术应用性强、普适性广，具有可复制、可推广、可持续性发展的特点，有利于推动国家传统村落集中连片区的保护利用建设发展。