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2024 , Vol. 39 >Issue 8: 1993 - 2007

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20240815

旅游发展与地方营造

大运河江苏段沿线典型传统村落空间形态特征与影响因素及其启示

  • 吕龙
展开
  • 南京邮电大学物联网学院地理信息科学系，南京 210023

吕龙（1981- ），男，江苏常熟人，博士，讲师，主要从事旅游地理与旅游规划、地理大数据研究。E-mail:

收稿日期: 2023-10-30

  修回日期: 2024-05-21

  网络出版日期: 2024-08-16

基金资助

国家自然科学基金项目(42071175)

南京邮电大学引进人才科研启动基金项目(NYY219001)

收起

Spatial morphological traits, influencing factors and implications of typical traditional villages situated along the Jiangsu section of the Grand Canal

  • LYU Long
Expand
  • School of Internet of Things, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210023, China

Received date: 2023-10-30

  Revised date: 2024-05-21

  Online published: 2024-08-16

Fold

摘要

大运河见证了中国数千年的繁荣与变迁，沿线传统村落是其历史文化的直接展示。对这些村落的空间形态进行研究，不仅能够深入了解传统村落形态特征，还为其保护和发展提供有力的支持。以大运河江苏段沿线的48个传统村落为研究对象，运用空间句法指标定量描述其空间形态，并通过机器学习的层次聚类方法确定空间形态的类型，揭示大运河江苏段沿线典型传统村落空间形态的多样性、分布特征及其影响因素。研究发现：（1）大运河江苏段传统村落的空间形态包括高穿行型、高紧密型、高识别型、高穿行—高紧密型、高穿行—高识别型、高紧密—高识别型，分别占25%、6%、10%、17%、19%、23%。（2）在空间渗透能力、穿行可能性、空间之间的紧密程度和局部空间对整体空间的识别能力等方面，江南运河段的村落均高于中运河段和里运河段的村落。苏州市、无锡市、常州市和镇江市的村落主要以三种双高型为主；淮安市则以高紧密型和高识别型为主，扬州市以高穿行—高紧密型和高紧密—高识别型为主；而徐州市和宿迁市的村落更多以高穿行型为主。（3）影响因素方面包括地形和山水格局等自然因素，它们约束了村落的轮廓边界，引导了形态生长走向；还有行为主体主动适应的主体选择和社会形态因素，以及围绕乡村建设实时调控的经济推动和政策制度等因素。基于上述结论，在大运河国家公园建设和世界遗产保护的背景下，大运河江苏段的乡村规划建设应更加明确乡村空间界线、突出乡村的特色空间并优化乡村内外的交通。这既能保护和传承大运河的历史文化，也能促进乡村的可持续发展，实现人与自然的和谐共生。

关键词： 传统村落; 空间形态; 影响因素; 层次聚类; 大运河江苏段

本文引用格式

吕龙 . 大运河江苏段沿线典型传统村落空间形态特征与影响因素及其启示[J]. 自然资源学报, 2024 , 39(8) : 1993 -2007 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20240815

Abstract

The Grand Canal, a testament to China's prosperity and changes for thousands of years, features traditional villages along its route as living embodiments of the rich historical culture. Examining the spatial morphology of these villages offers a profound comprehension of traditional villages, which is crucial for supporting their conservation and development efforts. The study focuses on 48 traditional villages situated along the Jiangsu section of the Grand Canal. Spatial syntax indicators are utilized to quantitatively characterize their spatial configurations, while hierarchical clustering techniques powered by machine learning classify the spatial patters. The findings of this study illuminate the diverse spatial patterns, distribution traits, and influencing factors of representative traditional villages along the Jiangsu section. The research findings are as follows: (1) Spatial patterns of traditional villages along the Jiangsu section encompass 6 categories: high permeability, high compactness, high recognizability, high permeability-compactness, high permeability-recognizability, and high compactness-recognizability, accounting for 25%, 6%, 10%, 17%, 19%, and 23% respectively. (2) In terms of spatial infiltration, travel potential, spatial compactness, and local space recognition, villages along the Jiangnan section of the Grand Canal (south of the Yangtze River) are superior to those along the Zhong and Li canals. Villages in Suzhou, Wuxi, Changzhou, and Zhenjiang primarily feature three types of double-high patterns. Huai'an is characterized by high compactness and high recognizability, Yangzhou by high permeability-compactness and high compactness-recognizability. Villages in Xuzhou and Suqian are primarily noted for their high permeability. (3) Influencing factors encompass natural factors (e.g., terrain, landscape patterns), which impact village boundaries and morphological growth; subjective and social factors, actively adapted by actors; and economic and policy factors regulating rural construction. In conclusion, the Grand Canal National Park construction and world heritage protection, rural planning and construction along the Jiangsu section should clarify spatial boundaries, emphasize village characteristics, and enhance transportation efficiency. This will safeguard Grand Canal's historical culture, foster sustainable rural development and harmony between humans and nature.

Key words： traditional villages; spatial morphology; influencing factors; hierarchical clustering; Jiangsu section of the Grand Canal

大运河，作为中国历史上的重要人工水道，在不同历史时期对沿线地区的经济、文化、社会等方面都产生了深远影响。作为大运河重要流经省份的江苏省，其沿线传统村落众多，这些村落承载了丰富的历史文化信息，是民族传统文化的重要载体，展示了多样的空间形态特征。乡村社会文化、经济发展与中国传统农耕文化的重要载体形成了互馈交互作用，而传统村落空间形态的演变则在其中扮演着关键角色。作为物理层面的表现，空间形态对于推动乡村经济转型升级、改善居民生活水平具有重要作用。因此，为了积极响应大运河国家文化公园建设、服务乡村振兴战略、助力江苏省特色田园乡村建设，对大运河江苏段沿线典型传统村落空间形态特征深入研究，不仅有助于识别传统村落空间形态特征和分布规律，更能揭示影响这些村落空间形态差异的主要因素及其作用机制，从而为今后传统村落的保护和发展提出有益的建议与策略。
传统村落空间形态研究主要关注村落的空间结构，包括街巷、院落、建筑、公共空间及生态空间等要素。相关学者通过知识图谱分析发现中国乡村聚落形态的研究在2013年后持续增长[1]，近年来呈现持续增长的态势，内容涵盖了乡村聚落的宏观分布、形态构成、空间演变、地域文化以及史前和历史聚落形态等方面。有些学者在乡村形态量化侧重于用地形态特征或某一类型空间形态特征的研究，例如识别了长沙市近郊乡村居住形态的演变特征[2]，以规模、密度、形状为测度指标研究江汉平原乡村聚落形态及空间体系特征[3]；还有学者在影响因素及作用机制等方面展开了研究，如在通过长宽比、圆形率、聚集度、贴线率等指标研究乡村形态基础上探讨地理和文化因素的影响[4]，选取全局整合度、局部整合度与空间使用者的空间认知相关性分析[5]，利用用地规模、形状和结构测度乡村聚落用地形态并分析了地域分异格局及影响机制[6]，还从居住形态出发，揭示了乡村聚落格局演化机制[7]。
除了上述研究内容，部分学者将乡村空间形态与土地利用[8]、碳排放[9]进行结合，以及运用流空间理论[10]和分形理论[11]评估乡村网络形态。此外，水作为人类生活和生产必不可少的物质资源，与人的活动联系紧密，众多河湖流域与沿线村落空间形态形成和发展受到了重要影响。例如，艾比湖流域的乡村聚落空间格局[12]、乡村社会经济与生态环境的耦合关系[13]、草堂溪流域的乡村景观格局[14]、塔里木河流域的乡村聚落格局[15]以及汾河流域的乡村聚落发展潜能[16]等都受到学者的关注。还有些研究以乡村建设主体为研究对象，如巴马盘阳河流域乡村绅士化的演化[17]。在大运河沿线的研究中，主要围绕大运河古镇的历史演化[18]、沿线城市扩张的时空差异[19]、城市综合承载力的评价[20]、遗产河道游憩价值的评价[21]、苏州段的生态脆弱性评价[22]、淮安段遗产周边环境景观的视觉评价[23]、沿线城市文化—生态—旅游的耦合协调[24]、国家重点文物保护单位的分布[25]，以及大运河国家文化公园的国土空间规划[26]和国际游客的遗产价值感知[27]等方面展开。
尽管众多学者对传统村落空间形态进行了研究，但现有研究仍存在不足之处。首先，在研究内容方面，尚未有学者对大运河江苏段沿线传统村落空间形态特征及影响因素进行规律性总结。其次，在研究尺度方面，已有成果多以单体乡村空间形态研究为主导，缺少在大运河沿线的综合讨论。最后，在研究方法方面，虽然研究单体乡村空间形态时多通过选取指标进行评价及对比研究，但如何挖掘众多传统村落空间形态的群组特征仍是一个研究空白。
针对上述不足，本文将研究对象从单一村落扩展到大运河江苏段沿线的传统村落，拟解决以下关键问题：一是如何准确刻画和分类大运河江苏段沿线传统村落的空间形态特征，二是如何分析影响这些村落空间形态的主导因素以及作用机制，目的是能够更全面、更系统地了解这一区域内传统村落的空间形态特征及其差异。这有助于发现不同区段、不同村落间的共性和个性，了解特定地区传统村落空间形态形成的影响机制，能够为区域性和综合性的传统村落保护与发展提供更为科学、具体和有效的指导与建议。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究对象选取

自2014年大运河成功申报世界文化遗产以来，国家和江苏省相继发布了大运河文化公园建设及保护利用的实施方案。大运河江苏段，这条纵贯南北、全长790 km的重要流域，途经徐州市、宿迁市、淮安市、扬州市、镇江市、常州市、无锡市和苏州市等城市，沿线汇聚了众多历史名城、名镇和名村。除了发达的制造业，这里也是农业、渔业和旅游业等产业的主要发展区。在国土空间规划的指引下，更加强调对世界文化遗产的保护，同时加强全域空间形态和城乡风貌的管控。
在此背景下，本文重点关注大运河江苏段沿线的典型传统村落。鉴于在区域尺度下筛选具体案例地的复杂性和多元化，遵从以下原则进行选取：（1）空间形态代表性，确保案例村落能反映整个研究区域的多样性和特征。（2）历史价值典型性，优先选择具有历史文化价值的村落，体现大运河江苏段传统村落的历史演变和文化特色。（3）空间分布均匀性，确保筛选出的村落地理分布均衡，涵盖不同区段，以便分析不同地理环境下村落空间形态差异和共性。（4）村河关系交融性，优先考虑因运河而生、因运河而兴的村落。（5）空间结构完整性，优先选取当下乡村生活、生产、生态空间相对完整呈现的村落，对于有明显拆除或者空间界线不明晰的不予考虑，这样有利于村落空间数据的获取。
为此，本文汇总了中华人民共和国住房和城乡建设部等部门发布的第1~6批次《中国传统村落名录》和江苏省住房和城乡建设厅等部门发布的第1~6批次《江苏省传统村落名录》，聚焦中运河（徐州市、宿迁市）、里运河（淮安市、扬州市）和江南运河（镇江市、常州市、无锡市、苏州市）三个区段的乡村。经过筛选和整合，共计307个村落入选，其中徐州市35个、宿迁市7个、淮安市12个、扬州市63个、镇江市40个、无锡市42个、常州市29个、苏州市79个。整体分布呈现南多北少的趋势，苏州市、无锡市、常州市、镇江市、扬州市的传统村落数量占沿线总数的83%。结合名录等级和批次，以及2022年底的BIGMAP中的遥感影像数据，优先选择国家级传统村落，不足时以省级传统村落作为补充。最后，结合遥感影像及历时性的调研结果，选取了48个具有代表性的传统村落作为案例点，每个市均选取6个点。对于特殊情况，如宿迁市无国家级传统村落，则从省级传统村落中进行选取（表1）。
表1 大运河江苏段研究案例村落汇总表

Table 1 Summary of research cases on villages along the Jiangsu section of the Grand Canal

运河段落 所在城市 村落名称 国家级批次 省级批次
中
运
河		 徐州市 北村村、黄山村黄山前、西李村 第六批 /
北西村北西、姚庄村姚庄、张后屯村张后屯 / 第三批
宿迁市 聚贤村仲楼、双河村双河 / 第一批
刘圩村刘圩庄 / 第二批
八堡村八堡、三岔村三岔、灯笼湖社区堆上组 / 第三批
里
运
河		 淮安市 龟山村 第三批 第一批
分金亭居委会园东组、莲塘村莲塘古街道 / 第二批
高堰村高堰、月塔村八组 / 第四批
太山村石工头 / 第五批
扬州市 甓湖社区 第五批 第一批
董潭村 第六批 第一批
花彭村东彭庄、蒯家村一组四组、落潮村三组四组五组 / 第二批
曾钰村姜家庄 / 第三批
江
南
运
河		 镇江市 儒里村、华山村、黄墟村、九里村、柳茹村 第二批 第一批
宝堰村 第六批 /
常州市 杨桥村 第二批 第一批
焦溪村 第三批 第一批
沙涨村 第五批 第一批
塘马村、雪西村、陆笪村 / 第一批
无锡市 礼社村 第一批 第一批
严家桥村严家桥 第二批 第一批
黄土塘村、大坊桥村、芳庄村、洋溪村 第六批 /
苏州市 陆巷村、明月湾村 第一批 第一批
杨湾村 第二批 第一批
开弦弓村、姜杭村、朱浜村 第六批 /

注：数据源于中华人民共和国住房和城乡建设部（www.mohurd.gov.cn）、江苏省住房和城乡建设厅（jsszfhcxjst.jiangsu.gov.cn）等官方网站整理。

1.2 数据预处理

通过仔细梳理和核对村落的名称、所在区县、具体位置、建村年代等信息，将村落以点的形式录入ArcGIS中，构建了基础地理数据库。在进行了部分实地调研和数据整理后，在Arcmap中对村落的街巷路网进行了矢量化处理，并使用编辑功能，在1 m的容差下对所有线进行了打断操作，最终生成了48个村落的道路线段图（图1）。接着，将每个村落的道路线段图导入depthmapX软件中，利用线段分析法，选取了一些关键的句法参数值进行村落空间形态的测度。这些参数主要包括识别空间渗透能力的角度连接度、识别空间穿行可能性的可选择度、识别空间拓扑可达性的全局整合度、识别搜索半径内空间拓扑可达性的局部整合度，以及识别局部空间对整体空间的可理解度。考虑到乡村空间的范围和规模，在计算局部整合度和可理解度时，选用了50 m、100 m、300 m和500 m等不同的尺度。
图1 数据处理流程

Fig. 1 Data processing flowchart

1.3 层次聚类分析

利用Jupyterlab 3.3.2对上述空间句法测算指标进行分析，具体分析过程如下：
首先，采用z-score方法对数据进行正态化变换，以便进行特征缩放；接着，计算了不同特征之间的Pearson相关系数矩阵，为了降低数据共线性的影响，合理剔除了相关性较高的变量，保留了彼此之间相关性较低的变量。通过绘制直方图和Q-Q图，分析了数据的分布特征，并验证了其是否符合正态分布。结果显示，所有指标均呈现略微右偏，因此选择取平方根来计算所有指标的z-score，从而得到后续聚类分析所需的数据。进一步利用Pearson相关系数计算了不同指标之间的相关性（表2），将大于0.8作为筛选标准，对存在强相关性的指标保留其一。在此过程中，可选择度与全局整合度存在强烈的正相关，同时全局整合度与部分局部整合度也有较高相关性。因此，剔除全局整合度指标，保留可选择度，以更好地反映乡村内部空间的穿行可能性。在对比其他指标的相关性后，剔除部分局部整合度（300 m、500 m）和可理解度（500 m）。最后，保留了7个指标用于后续的聚类分析，包括角度连接度、可选择度、局部整合度（50 m、100 m）以及可理解度（50 m、100 m、300 m）。
表2 不同指标的Pearson相关系数矩阵

Table 2 Pearson correlation coefficient matrix for different indicators

指标 角度连接度 可选
择度		 全局整合度 局部50 m 局部100 m 局部300 m 局部500 m 可理解度50 m 可理解度100 m 可理解度300 m 可理解度500 m
角度连接度 1.0
可选择度 0.478 b 1.0
全局整合度 0.693 a 0.906 a 1.0
局部50 m 0.111 0.092 0.15 1.0
局部100 m 0.677 a 0.398 c 0.520 b 0.511 b 1.0
局部300 m 0.745 a 0.532 a 0.698 a 0.434 c 0.939 a 1.0
局部500 m 0.756 a 0.632 a 0.810 a 0.381 c 0.855 a 0.972 a 1.0
可理解度50 m 0.182 0.107 0.181 -0.017 0.484 b 0.492 b 0.417 c 1.0
可理解度100 m 0.020 -0.121 -0.045 0.111 0.316 d 0.364 d 0.298 d 0.629 a 1.0
可理解度300 m 0.128 -0.230 -0.143 0.221 0.371 c 0.323 d 0.252 0.404 c 0.722 a 1.0
可理解度500 m 0.092 -0.297 d -0.254 0.282 0.391 c 0.281 0.169 0.340 d 0.609 a 0.912 a 1.0

注：P<0.0001标注a，P<0.001标注b，P<0.01标注c，<0.05标注d，其余不标注。

其次，对于保留的7个指标进行主成分分析，提取主成分用以刻画同类传统村落在空间形态上的特点，并结合对其的描述性统计进行解释命名。结果显示，数据集的大部分信息都集中在特征值大于1的成分上。最终，保留了3个主成分，它们共同解释了数据总方差的80.8%（表3）。其中，主成分1的特征值是2.36，可解释为空间识别度；主成分2的特征值是2.01，可解释为空间穿行度；主成分3的特征值为1.29，可解释为空间紧密度。
表3 主成分分析结果

Table 3 Principal component analysis results

指标 主成分1 主成分2 主成分3
特征值 2.357 2.010 1.290
因子载荷 0.337 0.287 0.184
累积方差 0.337 0.624 0.808
角度连接度 0.103 0.837 0.120
可选择度 -0.180 0.831 -0.059
局部50 m 0.034 0.106 0.951
局部100 m 0.415 0.706 0.478
可理解度50 m 0.798 0.306 -0.190
可理解度100 m 0.916 -0.062 0.062
可理解度300 m 0.815 -0.111 0.313
最后，采用层次聚类对上述指标进行聚类分析，结果显示共有6类（表4）。在各类中，角度连接度、可选择度、局部整合度（50 m、100 m）、可理解度（50 m、100 m、300 m）等指标的F值分别为18.34、9.69、20.59、14.47、7.12、8.94、10.68，且p值均小于0.001，说明组别间具有显著差异。根据层次聚类的结果和指标的均值分布特征，可以将聚类群组分为单高型和双高型，并进行解释命名：群组1在可选择度的均值上明显高于其他指标，可命名为高穿行型（High spatial traversal type，HST）；群组2在局部搜索半径50 m内与其他空间的联系紧密性明显高于其他指标，可命名为高紧密型（High spatial density type，HSD）；群组3在不同尺度的局部空间对整体空间的识别性上表现尤为突出，可命名为高识别型（High spatial recognition type，HSR）；群组4穿行能力和100 m搜索半径内的紧密程度均较高，可命名为高穿行—高紧密型（HST-HSD）；群组5在空间穿行能力以及100 m搜索半径内的局部空间对整体识别解读能力上均较强，可命名为高穿行—高识别型（HST-HSR）；群组6在100 m搜索半径内的空间联系紧密度和不同尺度局部空间对整体空间的高识别力上均较高，可命名为高紧密—高识别型（HSD-HSR）。
表4 传统村落空间形态聚类群组的统计结果

Table 4 Statistical results of clustering groups of traditional village spatial forms

指标 F值 群组1 HST 群组2 HSD 群组3 HSR
角度连接度 18.34 -0.63（0.34）0.56 -2.24（0.19）-1.82 -2.42（0.58）-0.62
可选择度 9.69 -1.03（0.78）1.49 -1.07（0.26）-0.48 -1.64（0.31）-0.82
局部50 m 20.59 -1.11（0.58）1.12 1.64（0.53）2.81 -1.74（0.18）-1.21
局部100 m 14.47 -1.51（0.55）0.43 -1.14（0.12）-0.87 -1.89（0.39）-0.85
可理解度50 m 7.12 -1.48（0.38）-0.19 -1.48（0.36）-0.6 -0.87（1.02）1.75
可理解度100 m 8.95 -1.82（0.7）0.12 -1.82（1.38）1.37 -0.07（0.52）1.47
可理解度300 m 10.68 -2.63（0.84）0.0 -1.17（0.92）0.9 -0.44（0.61）1.32
指标 F值 群组4 HST-HSD 群组5 HST-HSR 群组6 HSD-HSR
角度连接度 18.34 -0.34（(0.58）1.86 -0.78（0.82）2.37 -0.55（0.53）1.26
可选择度 9.69 0.05（0.86）2.97 -0.64（0.72）1.35 -1.0（0.59）0.5
局部50 m 20.59 -0.15（0.46）1.43 -1.64（0.58）0.12 -0.32（0.61）1.67
局部100 m 14.47 -0.84（0.8）2.15 -0.98（0.52）0.61 -0.18（0.72）2.03
可理解度50 m 7.12 -1.2（0.6）0.76 -0.37（0.64）1.83 -1.08（1.05）2.87
可理解度100 m 8.95 -1.09（0.54）0.58 -0.38（0.54）1.27 -0.21（0.7）2.4
可理解度300 m 10.68 -1.1（0.53）0.58 -0.74（0.43）0.68 -0.38（0.63）1.86

注：各群组对应的数据表示是最小值（标准差）最大值。

2 结果分析

2.1 区段特征

江南运河段传统村落的空间渗透能力与空间穿行可能性均强于中运河段和里运河段（表5）。从角度连接度来看，江南运河段的均值为2.73，略高于中运河段的2.66和里运河段的2.61。苏州市、无锡市、常州市和镇江市的角度连接度均值超过2.6，其中只有扬州市和徐州市与之持平或稍高，而宿迁市和淮安市则相对较低，显示出与其他市在空间渗透方面的差异。在可选择度方面，江南运河段的均值为20405.85，明显高于中运河段的16887.28和里运河段的13843.84。这说明江南运河段传统村落在路网穿行度上更具优势，吸引人流的能力更强，交通流量更大，交通疏导能力也更强。其中，苏州市的均值为30507.53，远超其他7市，而最低为淮安市的4651.39，两者差距显著。这反映出区域地形和山水格局的差异对乡村整体布局的影响。江南地区水网密布，部分地区山水相依，众多乡村选址时依山依水而建，这在某一方向也限制了乡村外围轮廓边界，使得村落形态顺应山水之势，布局略显得紧凑，整体上具备穿越性较强的走廊。
表5 传统村落空间形态参数值统计结果

Table 5 Statistical results of traditional village spatial form parameter values

运河段落 城市 角度
连接度		 可选
择度		 局部
50 m		 局部
100 m		 可理解度50 m 可理解度100 m 可理解度300 m
中
运
河		 徐州市 2.771 21645.380 15.325 22.206 0.057 0.127 0.386
宿迁市 2.550 12129.188 14.074 21.836 0.037 0.093 0.193
均值 2.660 16887.284 14.699 22.021 0.047 0.110 0.289
合计 5.320 33774.568 29.398 44.043 0.094 0.220 0.579
里
运
河		 淮安市 2.352 4651.387 15.750 17.864 0.051 0.173 0.473
扬州市 2.872 23036.298 16.422 34.079 0.058 0.175 0.460
均值 2.612 13843.843 16.086 25.972 0.054 0.174 0.466
合计 5.224 27687.686 32.171 51.943 0.108 0.348 0.932
江南运河 镇江市 2.729 14960.523 15.766 32.788 0.115 0.197 0.450
常州市 2.799 16566.894 16.765 35.482 0.128 0.229 0.468
无锡市 2.714 19588.451 13.441 25.010 0.043 0.114 0.319
苏州市 2.663 30507.530 16.723 33.398 0.136 0.255 0.459
均值 2.726 20405.850 15.674 31.670 0.106 0.199 0.424
合计 10.905 81623.398 62.695 126.678 0.423 0.794 1.696
此外，江南运河段传统村落在搜索半径50 m内的空间联系紧密程度相对较低，但当搜索半径扩大至100 m时，各区段均有一定程度的增长，其中江南运河段的增幅翻倍，明显高于其他段落。这表明该区段村落路网更加细密、尺度更大，在较大范围的空间联系紧密度较高，空间更加聚集。同时，从局部空间对整体空间的识别能力来看，在搜索半径50 m时，江南运河段的可理解度是其他段落的2倍。随着搜索半径的增大，江南运河段和里运河段的可理解度分别增至0.42和0.47，而中运河段则为0.29。这说明了江南运河段和里运河段的传统村落在局部和整体空间上存在较强的相关性，局部能够较好地映射整体。
综上所述，江南运河段的传统村落在空间渗透能力、空间穿行可能性、路网细密度、空间联系紧密度以及局部与整体空间的相关性等方面均表现出较强的优势。这些优势不仅源于江南地区独特的地形和山水格局，也得益于村落在规划和建设过程中的巧妙布局与精细管理。这些因素共同作用，使得江南运河段的传统村落在整体布局、交通疏导以及空间联系等方面均具有较高的水平。

2.2 城市特征

结合传统村落在不同城市的分布情况（表6），可以看出：高穿行型群组（HST）在徐州市、宿迁市、淮安市、扬州市共有8处，无锡市和苏州市共4处；高紧密型群组（HSD）的数量最少，主要位于淮安市和徐州市，共有3处；高识别型群组（HSR）数量较多，主要位于淮安市和宿迁市，共有5处；高穿行—高紧密型群组（HST-HSD）位于扬州市和江南运河段的各市，共有7处，另有1处位于徐州市；高穿行—高识别型群组（HST-HSR）以苏州市、无锡市、常州市占多数，共6处，其他3处位于徐州市和宿迁市；高紧密—高识别型群组（HSD-HSR）多位于扬州市、镇江市、常州市和苏州市，共有11处。从上述分布情况来看，单高型群组主要集中在徐州市、宿迁市和淮安市等城市，其村落空间形态在某一方面表现突出；而双高型群组则主要分布在扬州市、镇江市、常州市、无锡市、苏州市等城市，说明这些城市的村落空间形态在两个维度上的数值较高，呈现出的空间特征更为明显。
表6 不同聚类群组在不同城市数量统计

Table 6 Statistics of the number of different clustering groups in different cities


城市


群组		 HST HSD HSR HST-HSD HST-HSR HSD-HSR
数量
/个		 村名 数量
/个		 村名 数量
/个		 村名 数量
/个		 村名 数量
/个		 村名 数量
/个		 村名
徐州市 2 北村村、
黄山前		 1 西李村 / / 1 北西村 2 姚庄村、张后屯 / /
宿迁市 4 八堡村、灯笼湖、刘圩村、双河村 / / 1 三岔村 / / 1 仲楼 / /
淮安市 1 高堰村 2 园东组、石工头 3 龟山村、莲塘村、月塔村 / / / / / /
扬州市 1 董潭村 / / / / 2 落潮村、
甓湖 		/ / 3 姜家庄、东彭庄、蒯家村
镇江市 / / / / 1 九里村 2 黄虚村、
儒里村		 / / 3 宝堰村、华山村、柳茹村
常州市 / / / / / / 1 雪西村 2 焦溪村、杨桥村 3 陆笪村、沙涨村、塘马村
无锡市 3 大坊桥、
黄土塘、
严家桥		 / / / / 1 芳庄村 2 礼社村、洋溪村 / /
苏州市 1 姜杭村 / / / / 1 陆巷村 2 开弦弓、杨湾村 2 明月湾、朱浜村
合计/个 12 3 5 8 9 11
总体来看，苏州市、无锡市、常州市的传统村落空间形态以高穿行—高识别型群组（HST-HSR）为主。扬州市和镇江市则以高穿行—高紧密型群组（HST-HSD）和高紧密—高识别型群组（HSD-HSR）为主。而淮安市、宿迁市和徐州市的村落更偏向于单高型，主要以高穿行型群组（HST）和高识别型群组（HSR）为主。江南四市的村落空间渗透能力强，穿行度高，空间联系度高，路网密度较大，村落尺度范围大，空间形态一致性较高。里运河段两市的村落空间形态则存在显著差异，扬州市村落形态更接近于江南运河段的各村落，与其北部各村具有显著差异，呈现出明显的过渡性，而淮安市的村落更加凸显单高型特点。徐州市和宿迁市的村落以高穿行型为主，空间渗透能力较强，穿行度较好，但空间联系度较低，村落路网密度小，空间尺度范围也小，空间形态一致性低。因此，不同城市的传统村落空间形态的差异，首先是村落选址时在整体格局上考虑了村落建设与自然环境的空间适应性，这在宏观尺度上起着综合的引导作用；其次社会经济发展的差异性导致乡村产业发展的不均衡，除了农业外，小型制造业和第三产业的发展也会对村落空间形态产生影响；最后民俗文化底蕴的多元化对村落空间形态也产生影响，宗族制度和邻里生活的差异会直接影响到街巷和院落的组合布局。

2.3 群组特征

从群组数量统计排序来看，高穿行型群组（HST）数量最多，共计12处，占25%，后续依次是高紧密—高识别型群组（HSD-HSR）共11处（23%）、高穿行—高识别型群组（HST-HSR）共9处（19%）、高穿行—高紧密型群组（HST-HSD）共8处（17%）、高识别型群组（HSR）共5处（10%），排名最后的是高紧密型群组（HSD）共计3处，占6%。
大运河江苏段因地形、生活生产、道路交通和山水关系的不同，形成了各具特色的空间形态特征（表7）。以高穿行型（HST）为主的乡村主要集中在中运河段，地势平坦、偶见山体，水体相对较少。乡村建设发展以人工边界为主，界限模糊，周边以均质的农业生产空间为主导。这些地区形成了棋盘状的路网，生活居住建筑沿街排列，整齐有序，穿行度较高。例如，徐州市和宿迁市的传统村落多以棋盘网格为主。以高紧密—高识别型（HSD-HSR）为主的乡村多位于扬州市及江南水网密集地区。这些村落一侧依水为屏障沿河展开道路和建筑建设，临水一侧界线清晰可见。沿河布置环路形成交通闭环，其四周以均质农田为主。如扬州市蒯家村和镇江市华山村，形成了运河或人工河道的团状布局形式。以高穿行—高识别型（HST-HSR）为主的传统村落主要分布在江南水网密度较大或山体丘陵起伏明显的区域。这些村落的路网依旧沿山水之势布局，旧建筑被新建建筑环绕其中，形成团状或指状布局。例如常州市焦溪村和苏州市杨湾村就是典型代表。以高穿行—高紧密型（HST-HSD）为主的传统村落依然位于扬州市及江南地区。这些村落以河流为屏障形成跨河发展的团状形式，空间发展紧密，道路规整。以高识别型（HSR）和高紧密型（HSD）为主的传统村落多位于徐州市、宿迁市和淮安市。这些村落多在交通主干道或环绕自然山水的区域发展。整体布局有时紧密杂乱，有时松散无序，仅在局部呈现规则布局。
表7 不同聚类群组的特征解读

Table 7 Characteristics interpretation of different clustering groups

群组名称 特征解读 典型案例
高穿行型
（HST）		 以人工边界为主，界限模糊，形成棋盘网格的团状形式。路网规整呈四方网状，建筑排布整齐集聚。多分布于平原等地势平坦地区，周边被均质农田所环绕
高紧密—高识别型（HSD-HSR） 以人工河道加自然河流边界为主，一侧以水系为屏障，周边为均质农田，形成沿水系环绕的团状形式
高穿行—高识别型（HST-HSR） 以人工加自然山水边界为主，周边或一侧为山体或水系，形成团状或指状形式。路网向外沿山体或水系延伸，用地依山水之势，不规整分布
高穿行—高紧密型（HST-HSD） 以人工加河流为天然屏障，形成跨河或道路发展态势，形成水系环绕的团状形式。建筑密集，路网规整，用地较为规则
高识别型
（HSR）		 以临水或沿交通干道形成带状形式，边界模糊。路网呈主干道与支干道交错延伸，建筑临道路或水系密集，用地不规则
高紧密型
（HSD）		 以环自然山体或沿交通干道形成带状或环状形式，周边以均质农田为主。建筑排布密集、用地较为规则，路网复杂

2.4 影响因素

传统村落空间形态的形成是一种复杂的适应过程，将其置于大运河江苏段的整体背景中衡量时，可以发现其结构形态的形成是为了协调自身与自身、自身与环境的关系。这种形态的形成是当地地理环境与文化共同作用的结果[4,5,28]，其中，河流是影响其形成的关键要素[29]。地形是影响大运河江苏段传统村落空间形态的重要基础，沿线分属楚汉文化、淮扬文化和吴文化区的传统村落展现出各具特色的空间形态特征。然而，影响村落空间形态的因素并不仅限于此，生产生活方式、与微观物质空间形态联系以及对地域社会文化的空间响应等也都与之相关[6]。因此，大运河江苏段沿线传统村落的空间形态分异格局是经济、社会、文化、权利等因素共同作用的结果。同时，村落自身形态的延续复现和主体选择等要素也在相互作用。本文认为，这一过程涉及到三种驱动力的互馈影响：一是限制和约束形态发展的约束引导力；二是行为主体参与乡村发展所表现的选择适应力；三是具备从局部影响到全局不可控的随机驱动力（图2）。
图2 影响传统村落空间形态的主导因素及作用机制

Fig. 2 The dominant factors and mechanism influencing the spatial form of traditional villages

具体作用过程分析如下：首先，约束引导力对于传统村落的空间形态起到了基础和框架的作用。这些约束来自于自然地理条件，如大运河的走向、地形、山水条件等，直接影响了村落的选址和布局。在大运河江苏段沿线，大尺度的地形和山水格局决定了村落选址时的形态雏形，约束村落轮廓边界和引导形态生长走向的主要因素。大运河江苏段沿线整体地势平坦、水网密布，呈现出复杂多样的平原、丘陵、河湖等地形，对村落空间形态产生较大影响。这使得村落形态呈现团状、条状、环状、指状和带状等不同空间形态。例如大运河江苏段自北向南，平原地区的村落空间结构相对简单，多呈现棋盘型；丘陵地区的村落空间结构相对复杂，且多为依山顺势而建；临水地区的村落空间结构则沿河、沿湖、沿水网呈现条状布局。其次，在面对各种约束条件时，行为主体会根据自身的需求和目标，作出适应性的选择和调整，主体选择和社会形态是主体主动适应的主要因素。行为主体通过不断调整和落实生产生活的行为，对村落的街巷肌理、院落组合、建筑单体进行优化调整。随着传统村落社会经济发展和相关政策制度的调控，主体人又会通过调整行为活动来完善传统村落空间形态，进而形成相互影响、循环往复的动态过程。根据主体行为诉求和情感认同，主体人有选择性地传承民俗文化及物质空间载体，遵循宗族家训和睦邻里，从村落形态物质结构的稳固逐步延伸到精神寄托的延续。那些不适应社会发展的形态布局，也会被选择性地废弃、遗忘或调整，以适应社会新功能的形态结构重新得以更新换代。最后，作为一种不可预测的随机驱动力，可能来自于经济推动、政策导向，甚至突发事件、技术创新等，这些因素难以预测和控制，但它们可能引发村落空间形态突变或渐变，推动村落向新方向发展。大运河江苏段人口规模较大，人口数量和分布决定了村落规模和密集程度。人口的迁移和流动对村落形态有一定的影响，部分村落因人口减少而面临废弃或减小规模的情况。随着乡村经济发展进入不同阶段，村落主导产业的变化、历史文化遗产保护及用地政策等也会在制度方面进行必要的扶持和调整。这导致村落建设在空间上去适应产业发展需求，从而改变村落空间形态。

3 结论与启示

3.1 结论

（1）通过对大运河江苏段沿线48个传统村落进行空间形态分析，运用机器学习的层次聚类算法，将这些村落划分为六大类空间形态：高穿行型（HST）、高紧密型（HSD）、高识别型（HSR）、高穿行—高紧密型（HST-HSD）、高穿行—高识别型（HST-HSR）、高紧密—高识别型（HSD-HSR）。
（2）在区段特征上，江南运河段的传统村落表现出较强的空间渗透能力、穿行可能性和紧密程度，尤其当搜索半径达到100 m时。同时，这一区域的村落局部空间对整体空间的识别能力也相对较高。而在城市特征上，苏州市、无锡市、常州市和镇江市以双高型（如高穿行—高紧密型、高穿行—高识别型和高紧密—高识别型等）为主导；淮安市则以单高型（高紧密型、高识别型）为主；扬州市以双高型（如高穿行—高紧密型和高紧密—高识别型等）为主；徐州市和宿迁市则更多以高穿行型的单高型群组为主。在群组特征来看，各类空间形态的村落数量分布较为均匀，其中高穿行型村落数量最多，占总数量的25%，其次是高紧密—高识别型，占23%，高穿行—高识别型占19%，高穿行—高紧密型占17%，高识别型占10%，高紧密型占6%。
（3）基于区段、城市和群组多尺度的特征分析，可以认为影响村落空间形态的主导因素包括：地形和山水格局因素，这些因素约束村落轮廓边界并引导形态生长走向，表现出约束引导力；行为主体主动适应的主体选择和社会形态因素，这些因素表现为选择适应力；围绕村落建设需要进行实时调控的经济推动和政策制度因素，这些因素表现为随机驱动力。

3.2 启示

大运河江苏段沿线典型传统村落的空间形态特征研究结果显示，这些村落的空间形态呈现多样化和差异化的特点。这一研究结果不仅有助于我们深入了解这一区域内村落的空间形态，还能为传统村落的规划建设和特色化形态的延续提供重要启示：
第一，对传统村落规划与建设的启示。传统村落强调与自然的和谐共生，注重生态环境的保护和利用，这对现代乡村在追求快速发展的同时保持生态平衡具有重要的指导意义。由于不同自然环境下村落的地理边界存在显著差异，村落建成区、基本农田和生态保护区的边界划定对于落实国土空间规划具有重要意义。例如，位于地势平坦区域的村落，其四周多以农田为主，界面相对清晰；而位于水网密集或自然丘陵的村落，则多以水系和山体为天然屏障，这在一定程度上限制了村落空间扩展方向。传统村落的空间布局通常富有层次感和灵活性，能够灵活适应不同的功能需求和社会变化。通过深入把握村落空间形态群组的特点，可以实现精细化开发利用，有效突出主次空间的差异和特色塑造，为今后预留足够的空间。
第二，对乡村文化遗产保护与传承的启示。大运河江苏段沿线传统村落，作为运河文化的重要载体，其空间形态蕴含着丰富的文化遗产价值。因此，研究并保护这些传统村落的空间形态，不仅体现了对历史文化的尊重，也为文化遗产的保护与传承提供了重要启示。首先，应加强对传统村落的认定和保护工作，制定并实施相关的政策和措施，确保其得到有效的保护。其次，在保护和传承文化遗产的过程中，应深入挖掘并充分利用其内在的价值和意义。通过教育、宣传等多种方式，使更多人了解和认识到传统村落的文化价值。此外，还应注重公共空间和文化空间的营造，为居民提供多样化的社交和文化活动场所，不仅能丰富居民的精神生活，还有助于提升居民的生活质量和文化认同感，从而激发对其保护的积极性。
第三，对乡村文旅深度融合的启示。大运河江苏段沿线传统村落因其别具一格的空间形态和深厚的文化底蕴，已然成为乡村旅游的宝贵资源。通过深入研究和有效利用这些传统村落的空间形态，可以进一步推动乡村文旅产业的蓬勃发展，从而助力乡村文旅经济的繁荣。今后应深入挖掘传统村落的旅游资源，精心打造独具魅力的旅游品牌，吸引更多的游客前来乡村，深入体验丰富多彩的民俗文化。同时，在旅游开发过程中，务必注重保护传统村落的原始风貌和文化特色，防止过度商业化和破坏性开发，确保乡村文化融合的可持续发展。
第四，对村河生态环境保护的启示。大运河江苏段沿线传统村落的空间形态与周边生态环境紧密相连，其和谐共生的理念对现代村河生态环境保护与可持续发展具有重要的启示作用。传统村落的建设往往尊重自然、顺应自然规律，注重与自然环境的协调和融合。在当前的规划建设过程中，鉴于不同群组的村落在形态上存在较大差距，除了要在充分尊重自然的基础上进行科学合理的用地规划外，还应重视外部交通的合理引入和内部交通的科学梳理。这样不仅方便生活、生产和生态空间的联系，还能推动经济发展与生态环境保护的良性循环。
本文通过对案例村落空间形态的量化分析，探索了大运河江苏段沿线传统村落的空间形态及其影响因素。研究发现，地处大运河江苏段沿线同一文化区内传统村落，其空间形态呈现出同质化趋势，且自北向南存在逐步过渡的形态特点。然而，本文仍存在一些不足值得进一步商榷：首先，仅关注了同一时期大运河沿线传统村落空间形态特征的地域差异，忽视了不同时期的比较研究。这种跨时段的对比研究有助于揭示沿线传统村落空间形态的演化轨迹，进而更全面地理解其空间形态的历史变迁。其次，在量化分析过程中，本文采用了经验性的常规指标进行村域层面的解析，存在一定的局限性。未来研究应考虑将院落、建筑等更多空间要素纳入测算框架，以便更全面、更精准地进行形态评价和聚类分析。此外，大运河江苏段不同文化区内的传统村落空间形态存在显著差异。除了特殊的地形因素外，乡村产业、社会结构和文化传统等共同作用下，对传统村落空间形态的结构形成和功能发展具有深层影响。因此，今后的研究应重视这些因素，深入揭示传统村落空间形态背后的作用机制。总之，本研究对于区域尺度历史文化遗产保护传承框架的构建和建立新的国家历史文化空间大格局都具有重要引领作用。通过深入挖掘传统村落空间形态的特点及其影响因素，可为区域文化遗产保护和传承提供有力的理论支持与实践指导。

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