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2019 , Vol. 38 >Issue 6: 1378 - 1388

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj020181136

Articles

Construction of gene information chain and automatic identification model of traditional village landscape: Taking Shaanxi province as an example

  • YANG Xiaojun , 1, 2 ,
  • FANG Chuanshan , 1 ,
  • WANG Yiyi 1
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  • 1. Institute of Human Geography, The School of Tourism, Xi'an International Studies University, Xi'an 710128, China
  • 2. Shaanxi Tourism Research Institute, Xi'an 710128, China

Received date: 2018-10-23

  Request revised date: 2018-12-04

  Online published: 2019-06-12

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《地理研究》编辑部 所有
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Abstract

As a cultural heritage of activation, traditional villages contain a large amount of historical memory, which is a focus for the study of genetic recognition and model construction of regional cultural landscapes. Taking 71 national traditional villages in Shaanxi province as an example, this paper establishes a traditional village landscape genetic recognition system based on landscape gene theory, and identifies the genetic characteristics of traditional village landscapes in Shaanxi province. Using the typology principle and the N-level coding theory to encode the landscape genes, we construct the genetic information chain of the traditional village landscape in the province and generate the gene lineage. Drawing on the "cell-chain-form" DNA base sequence model, this study extracts four common genes of environmental genes, build genes, farm culture genes and clan culture genes as landscape gene elements (cells). The village road system is used as a gene chain to construct a traditional village landscape genetic DNA model and an automatic recognition model to automatically identify the location, landscape type, characteristics and cultural genes of traditional villages, which provides a theoretical reference for the effective transmission and storage of traditional village landscape genetic information and the dynamic development of rural construction.

Key words： traditional villages; landscape gene; information chain; automatic recognition model; Shaanxi

Cite this article

YANG Xiaojun , FANG Chuanshan , WANG Yiyi . Construction of gene information chain and automatic identification model of traditional village landscape: Taking Shaanxi province as an example[J]. GEOGRAPHICAL RESEARCH, 2019 , 38(6) : 1378 -1388 . DOI: 10.11821/dlyj020181136

1 引言

传统村落是历史上人类生存繁衍的重要场所,是人类文明发展的基础。作为历史文化遗产的重要组成部分,具有丰富的历史、文化、经济及科研价值[1]。传统村落作为历史发展的珍贵遗存,是中国传统文化、农耕文明和民族文化的重要载体。伴随着当今现代社会的快速发展,许多传统村落文化正在流失,大量充满地域特色的传统村落逐渐衰败,甚至消失。现代科技逐渐将景观形式从功能的束缚中解放出来,但也造成地域个性缺失、建筑景观破坏、文化基因流失和生态环境恶化等问题,使得乡土景观生存面临着严重威胁。因此,如何科学有效地传承乡土文化的独特性,是当今学术界探讨的热点问题。同时,厘清传统村落空间布局分异与影响因素,对加强传统村落的保护、传承与合理利用具有重要的现实意义[2,3]。
基因与染色体测序是生命科学领域突破性的研究成果,对研究生物的遗传进化与生物多样性保护至关重要。同样,景观基因在传承与演化过程中也蕴含着丰富的地域文化基因,对传统村落景观基因传承有重要作用。1925年,Sauer提出文化景观概念,认为文化景观是区域人文地理的核心要素之一[4],并批判了前人的环境决定论,强调人类文化在塑造文化景观的重要意义,指出文化景观是由自然与人文因素相互影响构成,同时人类活动的影响在自然景观中体现出来[5,6]。20世纪末,Richard等开创了文化基因研究的先河,先后提出了模因（Meme）、文化基因（Culturgen）等概念来表达文化传播的基本单位[7,8]。Taylor将基因概念引入到传统村落（聚落）研究中,为村落文化景观基因的研究提供了全新研究模式[9]。Conzen则将植物学理论方法运用到古城镇景观的研究中,认为其包含着某些特定的形态基因,并尝试提取出古城镇聚落中平面形态和立体结构的共同基因[10]。虽然国外学者提出文化景观概念,并将文化基因引入聚落景观研究中,但其研究并未涉及聚落景观基因组图谱及自动识别模型的构建。
刘沛林等将生物学、文化生态学与文化地理学理论相结合,在此基础上提出了传统村落景观基因概念,并通过对传统村落文化景观特征进行识别与提取,以此来对村落文化景观区进行划分[11,12,13];此外,其还将生物基因概念引入到景观基因研究中,运用形态学原理和图谱构建相结合的研究方法,构建了中国古城镇景观基因中的“胞-链-形”研究体系[14]。申秀英等开创性地提出了聚落文化景观“基因图谱”,将生物学基因组图谱的基本原理及其表达方式引入传统聚落景观基因研究中,以此反映出各个聚落景观区系的传承演化过程和相互关联性[15,16]。王兴中等则从文化生态学视角,将文化景观的“斑块-廊道-基底”3个生态层次拓展到地域文化遗产景观基因研究中,构建了基因元、基因链与基因形的地域文化遗产景观基因图谱[17]。随着景观基因研究的进一步深入,黄琴诗等开始了对景观基因要素的分类编码,并构建了传统村落景观基因派生模型[18],此后,学者们开展了大量关于景观基因编码与组图谱构建的研究[19,20,21,22]。
综上所述,学者们普遍认同文化基因与生物基因一样具有遗传、变异和选择的特性,并相继从文化生态学角度对传统村落景观基因识别、要素编码及组图谱构建进行了探究,为传统村落景观基因研究提供了新视角。但是,当前的研究中关于景观基因元素的选取过于抽象,模型和框架在实践中难以应用;且景观基因的编码不够系统,对景观基因内部间各要素结构的系统性研究不够深入,缺少对自动识别模型构建的研究。因此,本文以景观基因符号为基本单位,以景观形式分类编码为框架,结合N级编码理论与“胞-链-形”生物基因模型,以陕西省国家级传统村落为例,构建景观基因编码信息链与自动识别模型。

2 研究区概况与研究方法

2.1 研究区概况与数据来源

陕西是中华传统文化之源,在旧石器时代就有相当丰富的古人类文化遗存,文化与文明传承数千年。历史时期,有14个朝代先后在此建都,省会西安更是13朝古都,特别是在周秦汉唐时期,繁荣兴盛的政治经济文化对全国乃至世界文化的发展与传承都具有重要作用[23]。依据自然地理特征,陕西在空间上被分为关中平原、陕北黄土高原和陕南秦巴山地三大区域,各区域多样的自然地理环境、悠久的历史文化和经济社会发展水平的差异,造就了数量众多且多样的传统村落,是研究陕西地域文化特质的重要历史资料库[24]。目前,陕西省共有323个传统村落,其中71个在国家公布的四批中国传统村落名录中（图1）。本文的研究对象即为这71个国家级传统村落。
Fig. 1 Spatial distribution of national traditional villages in Shaanxi province

图1 陕西省国家级传统村落空间分布

研究数据主要来源于文献查阅和实地调研。其中,文献资料来自各村落当地村、镇、县的地方史志及陕西省传统村落相关研究成果,以此作为参考来弥补实地调研中遗漏的内容。实地调研资料来自作者及其研究团队对陕西省传统村落实地考察的结果,通过访谈、调查问卷及拍摄影像资料了解当地传统文化、地理环境、民居形态与建筑风格。此外,还通过RS、GIS等获取遥感影像,分析地理环境与空间布局特征。

2.2 研究方法

本文通过景观基因因子梳理、景观信息分类编码和景观基因自动识别模型构建3个步骤来进行研究。生物基因主要通过碱基对的排列组合储存遗传信息,DNA的复制与表达决定了生物的遗传与进化。同样,景观基因也通过文化符号的有机组合储存文化信息,不同的景观基因表达出不同的景观风貌。在景观基因中,一个DNA因子是指某一地域中不断传承延续的地域景观文化因子,它决定着某一地域特定文化景观的形成;反之,它也决定着这种文化景观因子的识别。通过构建景观基因信息链与基因谱系,能够对某一区域多个传统村落景观基因进行研究,以及可以迅速读取多个景观基因的特征,更有助于传承与保护策略的制定。因此,本文主要从文化生态视角构建景观基因信息链与DNA模型来探究传统村落景观的历史演变过程,寻求文化传承与时代发展的结合点。具体研究方法如下。
2.2.1 景观基因识别指标体系 传统村落景观基因是文化生态学中最基本、不可再细分的单元。因此,需要从微观角度对其进行识别,并根据识别出的景观特征构建传统村落景观基因识别指标体系[25]。本文在学者们对陕西省传统村落景观基因识别的基础上[26],对传统村落景观特征进一步解构,识别出陕西省传统村落的景观基因指标体系,主要分为物质环境基因与非物质环境基因两大类（图2）。
Fig. 2 Results of genetic identification index system of traditional village landscape

图2 传统村落景观基因识别的指标体系

2.2.2 景观基因编码与信息链构建 运用类型学原理,参考中国可持续发展信息共享系统和国家资源环境数据库的信息分类编码框架,借鉴N级编码理论对景观基因信息进行编码,并以此构建陕西省传统村落景观基因信息链[27],编码从高到低分为五个层级,分别为门类、大类、中类、小类和景观形式。码位设计通过以下编码模型来实现（图3）,每个层级用一位数字表示,取值从1~9,对于未细分的类、级用“0”表示,由此组成5位数字码[28]。通过代码编号,便可以识别被编码后的传统村落景观基因要素,并且能够快速获取多个景观基因之间的所属类别及其亲疏关系。本文中将传统村落景观基因分为两类进行编码,即：A物质环境基因,B非物质文化基因。
Fig. 3 Generic coding model of traditional village landscape in Shaanxi province

图3 陕西省传统村落景观基因的编码模型

2.2.3 景观基因模型构建与自动识别 在生物学中,基因的多样性结构分为基因、物种和生态系统三个部分,而在文化生态学中,文化景观也分为斑块、廊道、基质三个生态层次结构。运用现象学方法进行推理,将其拓展应用到传统村落文化景观基因模型构建上,同样也具有基因元、基因链和基因形的结构模型。其中,最基本的组成单位为景观基因元,由多个基因元同河流、道路按照某一特定的传统文化特征进行排列组合构成传统村落景观基因链,进而组合成为基因形。因此,本文将传统村落景观结构分为三大部分：景观基本单元（胞）、景观联接通道（链）和景观整体形态。然后借鉴“胞-链-形”的生物学模型来构建陕西省传统村落景观基因的双螺旋结构仿生模型,并尝试利用该模型来对各类景观基因要素进行自动识别。

3 陕西省传统村落景观基因编码与信息链构建

3.1 陕西省传统村落景观基因信息链梳理

通过查阅相关文献资料与实地调研,结合识别出的传统村落景观基因特征,对陕西省三大景观区域的传统村落景观基因信息进行分析梳理,根据传统聚落类型学表现形式,构建陕西省传统聚落景观基因信息链如图4。
Fig. 4 Genetic information chain of traditional village landscape in Shaanxi province

图4 陕西省传统村落景观基因信息链

陕西省传统村落景观基因分为非物质文化基因与物质环境基因两大门类。物质环境基因分为四类,即地理环境特征、布局形态特征、民居建筑特征和公共建筑特征。在地理环境特征方面,陕西省的传统村落主要分布在陕北黄土高原、渭北黄土台塬和陕南秦岭山区三类地形区;在布局形态特征方面,主要有村落形态的组团式、集中式、树枝状、线型和条带状布局,空间布局的格网式、散点式、五行八卦式及船型结构,街巷空间的棋盘式、井字形、环形和随山就势格局;在村落建筑特征方面,主要有六大类：即平面结构、建筑形制、建筑用材、山墙造型、屋顶造型和局部装饰。公共建筑特征主要有宗教建筑、宗族建筑、代表性民居建筑、交通驿道和古街区、工商业建筑、军事遗址以及亭台楼阁等附属建筑七大类。非物质文化基因分为宗族特征、信仰特征、习俗特征和方言特征四大类。其中,宗族特征分为族谱文化、“堂”文化等;信仰特征则根据信仰对象的不同划分为对神的崇拜、先祖崇拜、人物崇拜等;习俗特征包括游艺习俗和集市贸易习俗等;方言特征包括晋语、中原官话、西南官话和江淮官话等。
根据景观基因信息进行分析梳理的结果,采用“门类+大类+中类+小类+景观形式”的形式对景观基因信息进行编码,具体结构为“A/BXXXX”5位数字码。

3.2 陕西省传统村落景观基因谱系生成

根据前文中对陕西省传统村落景观基因的识别结果,在梳理景观基因信息链的基础上对景观基因特征进行分析,得出陕西省传统村落特征大多表现出以血缘关系为主的聚居模式和传统的小农经济模式,主要由其空间结构形态、姓氏宗族特征和公共建筑形制三方面体现出来。因而,将地理环境、文化含义相同的基因合并,提取出传统村落的4个共性基因,即：环境基因、建筑基因、农耕文化基因和宗族文化基因,并以此构建类似DNA碱基序列的“A+T+C+G”的传统村落景观基因谱系（图5）,并由此4个公共基因演化出其他分支基因。
Fig. 5 Landscape genetic pedigree of traditional villages in Shaanxi province

图5 陕西省传统村落景观基因谱系

3.3 陕西传统村落景观特征类型总结

依据陕西省传统村落景观基因信息链及基因谱系的梳理结果,通过对陕西省传统村落景观的地理环境基因、民居建筑基因、村落布局基因以及主体性公共建筑基因等基因特征类型进行总结,得出陕西省国家级传统村落可分为关中平原、陕北黄土高原、陕南秦巴山地三大景观类型,以及九种景观特征类型：陕北地区可分为黄土高原窑洞四合院村落和靠崖窑洞村落,关中地区可分为渭北台塬窑洞和四合窄院混合村落、地坑窑院村落、传统四合窄院村落和秦岭北麓混合风格村落,陕南地区可分为安康商洛河谷盆地聚居村落、汉中河谷盆地聚居村落及秦巴山地散居村落（图6）。
Fig. 6 Landscape type map of national traditional villages in Shaanxi province

图6 陕西省国家级传统村落景观类型分布图

4 景观基因自动识别模型构建

4.1 景观基因“胞-链-形”结构梳理

基因识别最终任务是建立完整的基因结构模型,一个理想的基因识别模型理应能发现完整的基因结构。参照生物学中DNA碱基的序列模型,将“胞-链-形”结构用于传统村落景观基因结构中。首先对传统村落景观基因结构中的景观整体形态（形）、景观基本单元（胞）和景观联接通道（链）三个部分进行梳理,使景观基因自动识别模型的构建更加的科学性与准确性（图7）。
Fig. 7 Examples of the "cell-chain-form" of the traditional village landscape

图7 传统村落景观基因“胞-链-形”示例

4.2 景观基因自动识别模型构建

4.2.1 陕西省传统村落中的仿生模型
仿照生物学中DNA碱基的序列模型,结合前文中陕西省传统村落景观基因谱系生成的结果,将4个共性基因：A环境基因、T建筑基因、C农耕文化基因、G宗族文化基因作为DNA序列中的碱基,陕西省传统村落景观基因正是由这四个共性基因融合派生而产生。因此,本研究以四个共性基因作为基因元“胞”,并通过景观基因链（道路、河流）链接,最终形成一个完整的传统村落景观基因形态（图8）。
Fig. 8 Genetic DNA model of traditional village landscape in Shaanxi province

图8 陕西省传统村落景观基因DNA模型

4.2.2 陕西省传统村落景观基因自动识别模型 根据前文对陕西省传统村落景观基因特征的提取结果构建了传统村落景观基因自动识别模型（图9）。该模型分为输入端、基因识别区、输出端三个步骤对陕西省传统村落景观基因进行识别。将传统村落DNA输入模型后,首先对村落的区域进行识别（陕北、关中、陕南）,然后进入类型识别区,识别出该村落的景观特征类型,然后对其公共基因及具体的基因特征进行识别,最终根据基因特征识别出具体的景观元素。
Fig. 9 Automatic recognition model of landscape genes in traditional villages in Shaanxi province

图9 陕西省传统村落景观基因自动识别模型

5 结论与讨论

传统村落景观基因模型构建与识别研究是村落活化与文化传承的新方法,也是传统村落景观风貌延续新的切入点。借助生物学中的基因概念,从文化生态学视角出发,将其与传统村落景观基因理论相结合,以景观形式分类编码为框架构建景观基因信息链,利用“胞-链-形”DNA序列模型原理,构建景观基因N级仿生模型与自动识别模型,对其在传承过程中的演化进行分析,能够将传统村落景观基因特征及空间分布规律精确地展示出来。通过对传统村落景观基因进行编码与图谱信息构建,在保护与开发中可以快速获取某个基因元素的垂直从属结构关系,在制定保护策略的时候可以直接使用其代码,使传统村落景观基因在统计及应用过程中能够准确明晰其类型和使用次数,避免某个景观基因的重复利用,并且保护其他未利用景观基因传承的完整性。通过景观基因DNA模型将各地传统景观文化遗传下来,将其作为地域文化发展的灵魂,并在乡村振兴和城乡一体化过程中围绕基因DNA进行动态建设和可持续发展。同时,景观基因自动识别模型可以甄别和监督乡村发展中的问题,为传统村落景观的保护与传承提供有效依据。
文化景观基因是一个不断发展的生命体,其发展过程中必然有新的物质和功能要素加入,使其在现代社会环境中能够生存。本文构建的景观基因信息链与自动识别模型既能用于对传统村落景观信息梳理,在传统文化和传统风貌传承、存储及景观设计过程中也有重要作用。但目前关于文化基因编码和模型的研究还处在探索阶段,相关理论和实践都有待完善,未来研究还有诸多创新空间。例如,部分文化基因在传承中已经遗失,且史料书籍内容繁多,记载常常出现前后描述不一致,导致基因识别、编码和模型构建不够精准。因此,在未来的研究中需要把握关键因子,辩证地对历史上不同的观点进行梳理。在景观基因模型自动识别构建中,要注重对系统内部作用机制的微观刻画,引入计量学和数学模型同生物学、地理学相结合,使景观基因的识别、编码和模型构建更加精准。此外,还应通过计算机设计编程模型软件,利用计算机语言进行验证。

The authors have declared that no competing interests exist.

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