陕西省传统村落与国家景区间的耦合研究
陕西省传统村落与国家景区间的耦合研究
摘要：以陕西省境内429处省级传统村落及523个国家A级及以上景区（下文简称：A级景区）为研究对象。利用ArcGIS空间分析平台，IBM SPSS数据分析软件，试图联系陕西省传统村落与A级景区间直接的空间关系，探究其形成原因，为两者提供一个统筹保护、协同发展的发展方向。结果表明：①省级传统村落与A级景区存在一定空间集聚性，且二者经纬度关联系数为0.443。②从地域角度分析，陕北两者间相关性最高；陕南相关性稍低；关中地区相关性弱。③省级传统村落与A级景区之间复杂的空间关系是多种原因共同所影响的，主要在自然环境、城镇化发展、文化积淀、国家主要发展政策等外部因素的作用下对其产生了不同程度的影响。
关键词：传统村落；A级景区；空间分布；耦合发展
引言
传统村落指的是一些形成较早、传统资源丰富，具有一定历史文化、科学艺术、社会经济价值、国家应予以保护的村落【1】。为研究学者提供了较高的研究价值，大量学者关注传统村落，研究成果颇丰。
有学者分析了中国的传统村落的空间分布特征和影响因素，从中得出区域环境、地理、交通等因素较为主要【2】，研究了在某个地域传统村落与其他因素的关系。例如李如友, 石张宇在对黄河流域的分析中研究了传统村落和非物质文化遗产之间的关系【3】；陈新新, 李伯华, 李雪等对湖南省某一传统村落和旅游发展驱动两者间关系进行研究分析【4】。学者们研究了传统村落与其他因素之间的关系，存在有些许不足。例如学者们缺乏对某个整体区域的传统村落和所在地区的A级景点做联系。本研究为传统村落发展和旅游景点发展，提供一个共赢的发展方向。研究主要采用核密度分析法、地理集中指数、最近邻距离和最邻近指数等空间统计分析方法【5-7】。
本文的研究对象为陕西省境内的429处省级传统村落，并以陕西省523个A级景区为对应。借鉴前人研究方法，运用 GIS 空间分析技术对陕西传统村落空间分布特征进行分析。总结提炼该地区传统村落的位置和分布高程点、A级景区分布。探索传统村落与A级景区的相互关系、分析传统村落与陕西省A级景区关联度不同的影响因素，为陕西省整体保护和发展传统村落提供一定的借鉴。
1.研究方法及数据来源
1.1研究区概况
本研究以陕西省行政界限围合区域为研究区。陕西省位于我国内陆腹地，地处黄河中游，由多种类型地貌构成。例如高原、山地、平原和盆地等类型。地跨黄河、长江两大水系，横跨三个气候带，因地形地貌丰富、气候差异明显，造成陕西省传统村落和A级景区分布的差异。
1.2数据来源与处理
本研究是从传统村落网获取陕西省境内429个省级传统村落名单及陕西省文化和旅游厅获取陕西省523个A级景区名单，通过BIGEMAP、天地图等平台通过地名检索、核对、拾取、逐个获取各传统村落的经纬度信息，并逐一在GIS空间分析基础底图当中进行定位标注。借助ArcGIS空间分析工具获取陕西省省级传统村落总体空间分布图、核密度图及使用IBM SPSS数据分析软件对陕西省省级传统村落经纬度数据进行典型性分析。
1.3研究方法
  1.3.1 本研究采用了点状要素时空格局研究的经典方法，包括地理集中指数、核密度估算法，
分析了传统村落和A级景区的空间分布特征。
①地理集中指数。主要来判断区域内点状要素是否具有集聚性。                                      图1.3.1
图1.3.1中，G为陕西省级传统                                                                                                村落地理集中度指数，n 为陕西地级市的总数量（含副省级城市），Xi 为 i 市所拥有的省级传统村落数，T 为陕西省省级传统村落总数。假定陕西省级传统村落均匀分布时，其地理集中指数为 G1，此时，Xi =T/n， G1=100×。 G ＜ G1，表明陕西省级传
统村落呈现分散状态；反之，则呈现聚集分布状态。
运用图1.3.1进行计算，判断陕西省省级传统村落的聚集性，n=12，T=429，陕西省各市区内分布数据如表1，通过计算，G=40.51,G1=27.88,G>G1.所以陕西省省级传统村落在地级市水平上的分布比较集中。
②核密度估算法。核密度估算法基于地理集中指数，探测区域内点状要素的集聚区，两者相互配合，对分析研究区域内点状要素的空间结构特征非常有效。                          图1.3.2                                                              （2 图1.3.2中m为样本数，在此表示传统村落的村落数，（X-X陕西旅游景点排名i）为点X处与事件Xi之间的距离，K((X-Xi)/h)为核函数，h(h>0)为带宽。
③最邻近指数。最邻近指数是表示点状要素在地理空间中相互邻近程度的地理坐标【8】。传统村落属于点状要素，其空间分布有均匀、随机和凝聚3种类型，可用最邻近点指数来判定。
                  图1.3.3                                                 
图1.3.3中R 表示最邻近点指数，r表示实际最邻近距离，r′表示理论最邻近距离，D 表示点密度。当 R=1 时，表示空间点呈随机分布；当 R>1 时，表示空间点呈均匀分布；当 R<1 时，表示空间点呈凝聚分布。计算得知r=0.561272，R<1其空间分布点呈凝聚分布。1.3.2本研究采用IBM SPSS数据分析，主要使用相关中的典型性分析。
典型相关分析在研究两组变量间的线性相关关系时，将每一组变量作为一个整体进行分析。
它采用类似于主成分分析（PCA）的方法，在每一组变量中都选择若干个有代表性的综合指标，这些综合指标是原始变量的线性组合，代表了原始变量的大部分信息，且两组综合指标的相关程度最大。
假设两组变量分别为：
X=(X1，X2，...，Xn)
Y=(Y1，Y2，...，Yn)
分别在两组变量中选取若干有代表性的综合变量Ui，Vi，使得每个综合变量是原变量的线性组合，即：
Ui=a1x1+a2x2+...+anxn

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