江西地名研究

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摘要：歷史時(shí)期聚落時(shí)空演化對(duì)于認(rèn)識(shí)過去環(huán)境變遷、土地利用和人地關(guān)系變化具有重要意義。中國歷史文獻(xiàn)蘊(yùn)含豐富的聚落信息，是開展距今百年以上聚落演化研究的重要代用資料。歷史文獻(xiàn)一般用地名記錄聚落的空間位置，然而現(xiàn)有的歷史地名空間數(shù)據(jù)庫難以實(shí)現(xiàn)聚落等微觀地名的自動(dòng)定位，制約了歷史聚落空間重建及時(shí)空演化研究的推進(jìn)。本文聚焦歷史聚落地名的自動(dòng)匹配方法，以清代晚期的蘇州府為研究區(qū)，選取地方志記錄的11340個(gè)聚落地名及其基層區(qū)劃資料，結(jié)合現(xiàn)代地名匹配技術(shù)構(gòu)造古今地名匹配概念模型，歸納地名演變特征，構(gòu)建地名匹配規(guī)則，提出基于相似度的聚落地名分組匹配算法，完成研究區(qū)歷史聚落的空間重建。在此基礎(chǔ)上對(duì)重建結(jié)果的空間分布和城鄉(xiāng)關(guān)系進(jìn)行分析。結(jié)果顯示，基于地名自動(dòng)匹配方法重建的聚落數(shù)量約占文獻(xiàn)記錄總數(shù)的98%，空間分辨率約為1.4km×1.4km，自動(dòng)匹配結(jié)果與人工考證結(jié)果的一致度約96%；清代晚期研究區(qū)聚落分布呈集聚特征，以蘇州城西郊為核心形成聚落網(wǎng)絡(luò)等級(jí)結(jié)構(gòu)；網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部城鄉(xiāng)聯(lián)系散漫。研究結(jié)果改進(jìn)了利用歷史文獻(xiàn)進(jìn)行聚落空間重建的技術(shù)手段，深化了對(duì)長期聚落演變階段特征及其影響因素的科學(xué)認(rèn)識(shí)。

關(guān)鍵詞：地名自動(dòng)匹配；空間重建；歷史聚落；地方志；清代；蘇州

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引言

聚落是人類各種居住地的總稱，可分為鄉(xiāng)村聚落和城鎮(zhèn)聚落。一定地域內(nèi)長期以來自發(fā)組織和演化形成的聚落空間格局，是特定自然、經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展環(huán)境下居民生活和生產(chǎn)活動(dòng)在其分布地區(qū)的反映。對(duì)具有長期居住歷史的地區(qū)開展聚落演化格局重建和時(shí)空分析，對(duì)于認(rèn)識(shí)人類活動(dòng)引起的環(huán)境變遷、土地利用變化、人地關(guān)系演變等重大科學(xué)問題具有重要意義。

精準(zhǔn)、完備的時(shí)空分布數(shù)據(jù)是開展聚落演化研究的基礎(chǔ)條件。目前對(duì)于20世紀(jì)80年代以來的聚落演化數(shù)據(jù)，主要依靠衛(wèi)星遙感、航空及無人機(jī)影像、網(wǎng)頁地圖POI數(shù)據(jù)爬取、地面測量調(diào)查等手段獲取。對(duì)于近百年以來的聚落數(shù)據(jù)，由于20世紀(jì)初大地測量工作在世界各地的普及，有大量根據(jù)實(shí)地測量結(jié)果繪制的地圖資料保存至今，因此可通過電子化大比例尺舊地形圖、測量資料等方式制備。對(duì)于距今百年以上更長時(shí)段的歷史聚落，由于缺乏具有明確空間屬性的直接資料，需要采集各種代用資料并結(jié)合相應(yīng)技術(shù)手段“還原”“重建”聚落數(shù)據(jù)。目前，根據(jù)古舊地方志、現(xiàn)代地名志等文獻(xiàn)資料，以及考古發(fā)掘、田野調(diào)查、地理建模等手段，百年以上歷史聚落數(shù)據(jù)制備工作已取得一些重要成果，但同時(shí)也存在一定局限：考古和田野調(diào)查材料的獲取具有較強(qiáng)的時(shí)空偶然性，難以完整揭示區(qū)域歷史聚落演化的全部特征；地理建模方法重建的歷史聚落數(shù)據(jù)多由社會(huì)經(jīng)濟(jì)參數(shù)及現(xiàn)代聚落格局間接推導(dǎo)而來，推理過程中有許多假設(shè)，增加了結(jié)果的不確定性，導(dǎo)致其成果雖能夠反映聚落演化大勢，但卻相對(duì)粗略，數(shù)據(jù)量和空間分布在局部尺度上都存在較大誤差；歷史文獻(xiàn)資料記載的聚落信息較為系統(tǒng)、豐富，時(shí)間屬性相對(duì)明確，數(shù)據(jù)可信度較高，但這類資料一般僅記錄聚落的地名和相對(duì)位置，不包含確切的空間位置信息，導(dǎo)致資料收集、整理和數(shù)據(jù)重建工作量很大。

中國歷史文獻(xiàn)多采用“地名+關(guān)系（方向/距離/從屬等）”的方式表述聚落空間屬性，對(duì)“關(guān)系”的表述依附于地名而存在；因此歷史聚落空間重建的關(guān)鍵在于對(duì)聚落地名的定位。歷史地名信息挖掘和自動(dòng)定位問題是目前諸多相關(guān)學(xué)科及研究計(jì)劃關(guān)注的目標(biāo)：在數(shù)據(jù)和文本挖掘等領(lǐng)域，基于自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的歷史地理信息挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究近年來不斷取得重要進(jìn)展；歷史地理信息系統(tǒng)（HGIS）領(lǐng)域很早就將聚落作為小區(qū)域研究的“載體數(shù)據(jù)”加以重視，長期關(guān)注聚落地名的數(shù)字化與可視化問題；空間綜合人文學(xué)（SIHSS）將從文本到地圖，從文字描述到賦予地理位置，并進(jìn)行基于地圖的空間展示作為研究的關(guān)鍵問題及未來的發(fā)展方向；近來興起的數(shù)字人文研究也將對(duì)各類歷史文獻(xiàn)的采集、信息挖掘、圖像轉(zhuǎn)化的智能化和信息化作為重要的發(fā)展方向。目前已建成的具有地名自動(dòng)定位功能的中文歷史文獻(xiàn)處理系統(tǒng)主要有由北京大學(xué)、美國哈佛大學(xué)等研發(fā)的中國歷代人物傳記資料庫（CBDB）、荷蘭萊頓大學(xué)研發(fā)的MARKUS、德國馬克斯·普朗克研究所研發(fā)的地方志研究工具（LoGaRT）等。CBDB通過與中國歷史地理信息系統(tǒng)（CHGIS）的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)地名的空間化；MARKUS通過將文檔批量導(dǎo)出至相關(guān)聯(lián)的子系統(tǒng)DocuGIS繪制標(biāo)注結(jié)果的空間地圖；LoGaRT需配合相應(yīng)的圖層軟件實(shí)現(xiàn)地名檢索結(jié)果的空間可視化。當(dāng)前通過歷史文本關(guān)聯(lián)歷史地名空間數(shù)據(jù)庫的方法，可實(shí)現(xiàn)庫內(nèi)已收錄地名的自動(dòng)定位。目前投入使用的歷史地名空間數(shù)據(jù)庫，一般僅提供縣級(jí)以上政區(qū)地名、大中規(guī)模水體名以及局部地區(qū)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)地名信息，村落級(jí)別的微觀地名信息對(duì)于提高歷史地理研究的精度和分辨率非常重要，但是目前主流的歷史地名庫中十分缺乏這類地名。歷史地名庫的制作需要投入大量的人工考證工作，不適合處理數(shù)量龐大的村落地名，現(xiàn)有的歷史地名自動(dòng)定位方法難以滿足鄉(xiāng)村聚落時(shí)空演化數(shù)據(jù)重建的需要。

現(xiàn)代地名匹配技術(shù)的進(jìn)展，可為幫助解決歷史聚落地名的自動(dòng)空間化問題提供啟示?，F(xiàn)代地名匹配的基本原理為：首先基于國家地名普查結(jié)果或地名POI數(shù)據(jù)創(chuàng)建地名空間數(shù)據(jù)庫；然后創(chuàng)建地名索引，將地名在地名索引中進(jìn)行匹配，如果匹配成功，則將地名庫中的地理坐標(biāo)賦給待匹配數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)地名的空間化。在現(xiàn)實(shí)生活中，同一地名映射不同物理空間位置的現(xiàn)象普遍存在，因此地名的空間位置信息獲取還需要解決地名消歧、地名模糊空間位置計(jì)算等兩大問題，目前已提出了基于分級(jí)地名庫、行政隸屬關(guān)系樹狀圖、地名知識(shí)輔助、地名地址要素及應(yīng)用智能決策、歸類識(shí)別等多種地名匹配和消歧方法。

鑒于此，本文基于地名匹配原理，考慮歷史地名自動(dòng)匹配方法，實(shí)現(xiàn)歷史聚落空間重建。利用現(xiàn)代標(biāo)準(zhǔn)地名庫、地名POI數(shù)據(jù)制備具有地理空間坐標(biāo)的地名候選詞表；基于實(shí)證研究歸納古今聚落地名變化規(guī)律，制定匹配算法，建立從歷史地名到現(xiàn)代地名的多重映射；設(shè)計(jì)消歧算法選擇最佳映射，將現(xiàn)代地名坐標(biāo)賦給歷史地名，完成歷史地名自動(dòng)匹配和歷史聚落空間重建。本文可為歷史文獻(xiàn)地理信息挖掘、歷史地理數(shù)據(jù)精細(xì)化制備、歷史聚落空間重建和特征演變等研究提供參考。

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數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1研究區(qū)概況

本文研究區(qū)為清代后期的蘇州府（圖1）。清雍正二年（1724年）以后，蘇州府轄吳、長洲、元和、昆山、新陽、常熟、昭文、吳江、震澤等9縣，直至清末（1911年）府界保持不變。根據(jù)中國歷史地理系統(tǒng)（CHGIS）復(fù)原的府界，清代后期蘇州府位于30°46N~32°02N、120°11~121°10E，總面積7021.01km2；范圍大致相當(dāng)于今蘇州市主城區(qū)（姑蘇、虎丘、吳中、相城、工業(yè)園）、吳江區(qū)、昆山市、常熟市及張家港市東部；邊界與今太倉市、無錫市錫山區(qū)、新吳區(qū)、嘉興市秀洲區(qū)、嘉善縣、桐鄉(xiāng)市、湖州市南潯區(qū)和上海市青浦區(qū)、嘉定區(qū)略有出入。研究區(qū)地處中國傳統(tǒng)水鄉(xiāng)稻作農(nóng)業(yè)典型區(qū)域，隨著唐宋以來農(nóng)業(yè)和手工業(yè)的發(fā)展，區(qū)內(nèi)城鎮(zhèn)和商品經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，文化底蘊(yùn)深厚。研究區(qū)豐富的歷史文獻(xiàn)資料包含大量可挖掘的地理信息，對(duì)于探索區(qū)域歷史鄉(xiāng)村聚落數(shù)據(jù)重建方法具有獨(dú)特優(yōu)勢。

2.2資料來源

清代地方志中常見對(duì)于當(dāng)?shù)剜l(xiāng)鎮(zhèn)聚落地名的詳細(xì)記錄。本文的主要資料，即來源于清同治《蘇州府志》（1874年編成）29~32卷“鄉(xiāng)都圖圩村鎮(zhèn)”記載的聚落地名及其所屬基層區(qū)劃記錄，具體包括當(dāng)時(shí)蘇州府9個(gè)轄縣共計(jì)11340個(gè)聚落（村落和市鎮(zhèn)）地名，以及這些聚落所在的鄉(xiāng)/都、都/區(qū)、圖等三級(jí)基層區(qū)劃隸屬信息（表1）。將上述地名和基層區(qū)劃信息錄入并結(jié)構(gòu)化，建立清代晚期蘇州府聚落地名數(shù)據(jù)庫。

本文所用現(xiàn)代蘇州地名數(shù)據(jù)源自百度地圖2019年12月蘇州市居民點(diǎn)、道路和公交車站POI數(shù)據(jù)、20世紀(jì)80年代初蘇州市的地名志和地名圖、《蘇州老街志》等，綜合以上數(shù)據(jù)源制成具有地理坐標(biāo)的現(xiàn)代蘇州地名庫。清代晚期蘇州府及轄縣邊界、水系數(shù)據(jù)源自CHGIS和《清朝地圖集（同治至宣統(tǒng)卷）》。府縣治所城市的城垣空間范圍采用Xue等的重建結(jié)果。

2.3古今地名匹配概念模型

由于以人工考證方式進(jìn)行歷史聚落地名定位繁瑣耗時(shí)，本文提出基于古今地名匹配的歷史聚落地名自動(dòng)定位研究構(gòu)想：通過對(duì)相同聚落實(shí)體歷史地名與現(xiàn)代地名差異程度和特征的對(duì)比實(shí)證研究，總結(jié)地名變化規(guī)律，制定比較古今聚落地名相似度的規(guī)則，令計(jì)算機(jī)識(shí)別、關(guān)聯(lián)、匹配同一聚落實(shí)體的古今地名，將相應(yīng)現(xiàn)代地名的地理坐標(biāo)賦予歷史地名，實(shí)現(xiàn)歷史聚落地名的空間定位（圖2）。

2.4歷史聚落地名定位方法

2.4.1古今聚落地名變化特征

地名變化指的是地理實(shí)體位置不變而名稱發(fā)生改變的情況。地名作為人們?nèi)粘Ｉ钪斜硎龅乩硇畔⒌恼Z言工具，具有穩(wěn)定性特征；但是隨著時(shí)間的推移，有些地名又難免變化，具有多變性特征。穩(wěn)定性和多變性是地名演變過程中事物兩個(gè)方面的統(tǒng)一體。對(duì)于古今地名不變的情況，地名匹配即等同于現(xiàn)代漢語文本的地名解析，主要處理地名分析、同名異地、地名消歧等問題；對(duì)于古今地名發(fā)生變化的情況，可以通過分析和歸納地名變化規(guī)律，制定古今地名的關(guān)聯(lián)匹配算法。

已有學(xué)者總結(jié)了一些中國古今村落地名的變化規(guī)律。褚亞平等系統(tǒng)總結(jié)了漢語地名在語音、語詞結(jié)構(gòu)、用字、含義變更、同實(shí)異名、古今隨變、地名休眠與復(fù)活等方面演變的特征，認(rèn)為鄉(xiāng)以下的中小型聚落名稱及大部分自然地域名稱在歷史上的變動(dòng)很小。然而，一些實(shí)證研究顯示明代以來有數(shù)量可觀的村落地名發(fā)生過變化，并歸納總結(jié)了若干地名變化的規(guī)律。唐力行對(duì)明代至民國時(shí)期安徽歙縣、休寧和績溪的1134個(gè)村莊地名變化逐一考釋后發(fā)現(xiàn)，各縣不同時(shí)期大約有20%~40%的村名發(fā)生變化或消失；村名的衍變一般有5種情況，即諧音、增減、分解合并、義變、無規(guī)則變換；王振忠以明清徽州地名為研究對(duì)象，利用地方志和民間文書等史料分析了當(dāng)?shù)卮迕把呕钡纳鐣?huì)地理背景，認(rèn)為在村莊建立之初定居點(diǎn)的命名多冠以定居者的姓氏，而隨著村落主人的改變，村名就會(huì)以雅化的方式發(fā)生改變，地名雅化的原則有諧音、對(duì)姓氏筆畫的增減等；殷亮以清代地方志記載的江蘇泰州1174個(gè)村鎮(zhèn)地名為研究對(duì)象，逐一考證其存廢情況、更名演變和所處位置，將當(dāng)?shù)卮彐?zhèn)地名的演變歸納為糾正、改寫、雅化、訛稱等4種情況?，F(xiàn)有研究歸納的各地地名變化規(guī)律不盡一致，說明村鎮(zhèn)地名變化具有一定程度的本土化特征，地理位置相近的同一文化區(qū)內(nèi)，地名演化規(guī)律往往呈現(xiàn)一致性。因此本文在研究區(qū)內(nèi)抽取案例區(qū)開展村鎮(zhèn)地名演變實(shí)證研究，歸納研究區(qū)古今地名變化規(guī)律。

本文從研究區(qū)中抽取蘇州市吳江區(qū)為案例區(qū)。案例區(qū)在清代晚期屬蘇州府轄境，與研究區(qū)同屬吳文化區(qū)。對(duì)案例區(qū)開展古今聚落地名演變的實(shí)證分析，以歸納總結(jié)蘇州地區(qū)古今地名變化的大致規(guī)律。案例區(qū)歷史村鎮(zhèn)地名數(shù)據(jù)，選取同治《蘇州府志》卷32記載的吳江、震澤二縣（略相當(dāng)于今吳江區(qū)）村落和市鎮(zhèn)地名，共1878個(gè)。案例區(qū)現(xiàn)代地名數(shù)據(jù)，考慮到今日吳江區(qū)城鎮(zhèn)化水平較高、農(nóng)村聚落和地名可能消失較多的情況，選用1983年吳江縣地名委員會(huì)編寫的《江蘇省吳江縣地名錄》，全書共收錄吳江縣地名4474個(gè)，并附有縣、鎮(zhèn)、公社地名圖31幅，直觀反映了全縣地名的地理位置，便于查找定位。通過人工考證，案例區(qū)1878個(gè)歷史聚落地名共有1258個(gè)可以找到與之對(duì)應(yīng)的現(xiàn)代地名，占總數(shù)據(jù)量的67%。未考出的620個(gè)歷史地名，原因可能是村落消亡、并入城鎮(zhèn)、地名無規(guī)律變化等，僅依靠現(xiàn)有數(shù)據(jù)源難以逐一考實(shí)，此處暫不討論它們的情況。在建立對(duì)應(yīng)關(guān)系的1258組村鎮(zhèn)地名中，古今地名演變特征如表2所示。

2.4.2聚落地名匹配規(guī)則構(gòu)建與表達(dá)

根據(jù)以上對(duì)案例區(qū)地名語詞結(jié)構(gòu)和演變特征的研究，設(shè)計(jì)基于相似度的古今村落地名匹配規(guī)則，將研究區(qū)的聚落地名T描述為：

式中：Pre和Pos表示前置詞和后置詞；S表示專名；G表示通名；GA1~GAn表示多重通名；Pre、Pos、S、G和GA1~GAn都是組成聚落地名T的語素（W）。

案例研究歸納發(fā)現(xiàn)，對(duì)于歷史地名T1和現(xiàn)代地名T2，T1的m個(gè)語素W11，W12，…，W1m和與之相應(yīng)的T2的n個(gè)對(duì)位語素W21，W22，…，W2n存在5種對(duì)應(yīng)關(guān)系（Cor），即有無、相等、諧音、近似諧音、不同。有無即對(duì)位語素T1有而T2無，或T1無而T2有，判斷函數(shù)位ISNUMBER(FIND(W1m，W2n))；相等即對(duì)位語素漢字完全相同，判斷函數(shù)位IF(W1m=W2n，1，0)；諧音即語素W1m的漢語拼音（Spell1m）與對(duì)位語素W2n的漢語拼音（Spell2n）相等，判斷函數(shù)為IF(Wspell1m=Wspell2n，1，0)；近似諧音即語素W1m的漢語拼音與對(duì)位語素W2n的漢語拼音有70%及以上的重合度，判斷函數(shù)為IF(W1mspell≈W2nspell，1，0)；不同即對(duì)位語素的漢字和拼音都不同，且拼音重合度低于70%，判斷函數(shù)為IF(W1m≠W2n，1，0)。

設(shè)歷史地名T1和現(xiàn)代地名T2分別包括m和n個(gè)語素，則兩者之間的相似度（Sim）可通過如下公式計(jì)算：

語素W的5種對(duì)應(yīng)關(guān)系(Cor)值設(shè)置為：有無=0，相等=2，諧音=1.8，近似諧音=1.4，不同=0。經(jīng)對(duì)比認(rèn)為以上方法計(jì)算的古今地名相似度值與人工考據(jù)結(jié)果較為相符。

2.4.3基于相似度的聚落地名分組匹配算法

由式（1）將清代晚期蘇州府聚落地名數(shù)據(jù)庫與現(xiàn)代蘇州地名庫中的地名分解為獨(dú)立語素。對(duì)于晚清地名庫的第i個(gè)歷史地名，根據(jù)地名相似度計(jì)算方法（式（2）），遍歷現(xiàn)代地名庫的所有地名，依次計(jì)算歷史地名和現(xiàn)代地名的相似度值；相似度值的取值范圍為0~1；取案例區(qū)的古今地名相似度值與實(shí)證研究結(jié)果反復(fù)對(duì)比，確定以0.6為古今地名匹配的最低閾值；相似度值低于0.6視為無效匹配；重復(fù)此過程，直到所有歷史地名實(shí)現(xiàn)遍歷。

在實(shí)驗(yàn)過程中發(fā)現(xiàn)研究區(qū)部分區(qū)域古今地名差異度大導(dǎo)致匹配率低，因而考慮增大匹配單元的空間粒度：利用歷史地名庫的基層區(qū)劃信息，以第三級(jí)基層區(qū)劃“圖”為單元對(duì)地名進(jìn)行分組，僅對(duì)組內(nèi)相似度值最大的地名（稱為錨點(diǎn)）實(shí)施古今地名匹配，然后將組內(nèi)其他地名關(guān)聯(lián)到錨點(diǎn)上。若組內(nèi)所有地名的相似度值都低于最低閾值（0.6），以原始文獻(xiàn)的文本順序?yàn)橐罁?jù)，取緊鄰該組的前后組錨點(diǎn)地名坐標(biāo)平均值生成該組的虛擬錨點(diǎn)，確保所有歷史地名實(shí)現(xiàn)匹配（圖3）。

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結(jié)果分析

3.1歷史聚落空間重建結(jié)果

利用基于相似度的聚落地名分組匹配算法對(duì)同治《蘇州府志》卷29~32的11340個(gè)蘇州聚落地名記錄以第三級(jí)基層區(qū)劃“圖”為單元，分2506組進(jìn)行空間定位；每組平均包含約4.5個(gè)聚落地名。根據(jù)CHGIS復(fù)原的1820年府界和水體面測算，蘇州府陸域面積約為4895.21km2，如此則每個(gè)地名組的平均面積約1.95km2，空間分辨率約1.4km× 1.4km；空間重建結(jié)果如圖4a所示。該算法僅對(duì)21%左右的高相似度值古今地名組（錨點(diǎn)）實(shí)施直接匹配和空間定位；其他地名通過關(guān)聯(lián)同組錨點(diǎn)，以文本形式存儲(chǔ)于相關(guān)錨點(diǎn)的屬性表，并對(duì)關(guān)聯(lián)村落的數(shù)量進(jìn)行計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)，但不作直接的空間展示（圖4b）。該算法對(duì)于研究區(qū)古今地名的關(guān)聯(lián)匹配率達(dá)到98%以上；加上虛擬錨點(diǎn)后，總匹配率達(dá)到100%（表3）。抽取案例區(qū)吳江、震澤2縣的重建結(jié)果與人工考證結(jié)果進(jìn)行對(duì)比檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)計(jì)算機(jī)對(duì)錨點(diǎn)地名的匹配結(jié)果（共494組）中，有474組（96%）與人工考證結(jié)果相一致，說明基于相似度的聚落地名分組匹配算法復(fù)原的歷史聚落空間定位結(jié)果具有較好的可靠性。

3.2聚落集聚特征分析

為描述聚落的集聚特征，挖掘其形成的人地關(guān)系動(dòng)因，對(duì)重建的錨點(diǎn)及各錨點(diǎn)關(guān)聯(lián)的村落數(shù)量進(jìn)行核密度分析，并結(jié)合清代蘇州地區(qū)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)背景探索聚落分布的特征和機(jī)制（圖5）。

清代晚期研究區(qū)聚落分布具有明顯的空間集聚特征。其中，蘇州府城以西的地區(qū)存在一個(gè)明顯的高密度區(qū)，該地區(qū)位于蘇州府城的閶門外（西北門）以西，東起閶門至胥門（西南門）的護(hù)城河一線（古稱南濠，今南浩街一帶），西至楓橋與京杭大運(yùn)河相連，西北至虎丘；區(qū)內(nèi)擁有閶門河、山塘河（閶門—虎丘）等數(shù)條支線運(yùn)河，水上交通十分便利。該地區(qū)雖處城外，實(shí)為清代蘇州的工商業(yè)中心，集中分布著棉紡織、碾米、榨油、印刷、草編等眾多行業(yè)的手工業(yè)工場，居民密集，景觀與城市無異。

黃埭、滸墅、望亭、光福、木瀆、橫金（今吳中區(qū)橫涇街道）、渡村、東山、陸墓（今相城區(qū)陸慕）、尹山、唯亭、甪直、車渡（今相城區(qū)車渡村）、千墩（今昆山市千燈古鎮(zhèn)），以及同里至八斥（今吳江區(qū)八坼街道）沿線、平望至莘塔沿線形成了聚落分布的次級(jí)密集區(qū)。這些區(qū)域圍繞蘇州城和西郊地區(qū)形成明顯的多層同心弧分布格局：西側(cè)內(nèi)層弧為黃埭、滸墅、木瀆、橫金，西側(cè)外層弧為望亭、光福、渡村；東側(cè)內(nèi)層弧為陸墓、尹山，東側(cè)外層弧為車渡、唯亭、甪直、同里。此外，南部的千墩、莘塔、平望、東山等聚落次密集區(qū)也呈現(xiàn)出一定的些向心分布特征。聚落密度分布呈現(xiàn)的空間特征，說明研究區(qū)可能存在一個(gè)以蘇州城和西郊地區(qū)為中心的聚落網(wǎng)絡(luò)等級(jí)結(jié)構(gòu)。為探索該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)內(nèi)部的城鄉(xiāng)關(guān)系，本文將進(jìn)一步對(duì)研究區(qū)內(nèi)的市鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村聚落進(jìn)行空間分析。

3.3城鄉(xiāng)關(guān)系分析

空間自相關(guān)分析可揭示空間變量的分布是否與鄰近的變量有關(guān)，分為全局空間自相關(guān)與局部空間自相關(guān)。雙變量空間自相關(guān)分析（Bivariate Moran's I）可以有效反映兩類變量空間分布的關(guān)聯(lián)與依賴特征。本文采用OpenGeoDa軟件對(duì)各錨點(diǎn)關(guān)聯(lián)的市鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村聚落數(shù)量進(jìn)行雙變量局部空間自相關(guān)分析（圖6）。結(jié)果顯示，HH聚集多出現(xiàn)在蘇州府城近郊，此外主要分布于光福、吳江—震澤京杭運(yùn)河沿線、昆山—新陽和常熟—昭文中東部等地；HH聚集反映當(dāng)?shù)氐泥l(xiāng)村聚落分布有向附近市鎮(zhèn)集中的態(tài)勢。HL聚集多分布在昆山中部、蘇州城西部、橫涇半島等地，反映這些地區(qū)存在密集的村落，但缺乏市鎮(zhèn)的分布。LH聚集主要出現(xiàn)在常熟、昭文北部地區(qū)，顯示當(dāng)?shù)厥墟?zhèn)較為孤立，周圍缺少鄉(xiāng)村分布。

清代晚期，水路運(yùn)輸仍然是蘇州一帶最主要的交通運(yùn)輸方式，聚落網(wǎng)絡(luò)等級(jí)結(jié)構(gòu)的維系依賴于航道的溝通。城鄉(xiāng)聚落如何向主要航道聚集，也是判斷研究區(qū)城鄉(xiāng)關(guān)系的重要指征。因此，本文采用緩沖區(qū)分析法進(jìn)一步統(tǒng)計(jì)城鄉(xiāng)聚落的沿航道分布特征。清代蘇州航道主要可分為內(nèi)河、長江、湖泊等3類；內(nèi)河航道主要有京杭大運(yùn)河、元和塘（蘇州—常熟）、瀏河（蘇州—太倉）、吳淞江（蘇州—上海）、胥江（蘇州—太湖），以及白茆浦、許浦、福山塘、山前塘等（以上主要在常熟、昭文境內(nèi)）；湖泊航運(yùn)主要有太湖、陽澄湖、澄湖等。以內(nèi)河航道、長江江岸、太湖等湖岸為軸線，對(duì)研究區(qū)城鄉(xiāng)聚落分別進(jìn)行100m、500m、1000m的緩沖分析，計(jì)算緩沖區(qū)內(nèi)鄉(xiāng)村和市鎮(zhèn)聚落的數(shù)量（表4）：坐落在內(nèi)河、長江、湖岸沿線1000m范圍以內(nèi)的鄉(xiāng)村聚落共3268座，市鎮(zhèn)聚落共66座，合計(jì)3334座，占研究區(qū)聚落總數(shù)的29%；市鎮(zhèn)聚落中，有66座分布于靠近航道的1000m緩沖區(qū)內(nèi)，占研究區(qū)市鎮(zhèn)聚落總數(shù)（119座）的55%；鄉(xiāng)村聚落中，位于航道1000m緩沖區(qū)內(nèi)的數(shù)量（3268座）僅占鄉(xiāng)村聚落總數(shù)（11221座）的29%。研究區(qū)市鎮(zhèn)聚落更傾向沿主要航道分布，鄉(xiāng)村聚落分布則未明顯呈現(xiàn)相應(yīng)態(tài)勢。

總的來說，清代晚期研究區(qū)聚落空間分布格局呈現(xiàn)空間集聚特征，聚落分布具有明顯的單中心和數(shù)個(gè)次中心，形成了聚落網(wǎng)絡(luò)等級(jí)結(jié)構(gòu)，但是其內(nèi)部城鄉(xiāng)聚落空間聯(lián)系特征較為復(fù)雜。在工商業(yè)經(jīng)濟(jì)最為發(fā)達(dá)的府城近郊，既出現(xiàn)典型的鄉(xiāng)村—市鎮(zhèn)—城市集聚體系，又存在部分地區(qū)鄉(xiāng)村聚集而市鎮(zhèn)缺位的情況；僅有約半數(shù)市鎮(zhèn)和小部分村落分布在主要航道沿線；大多數(shù)地區(qū)的鄉(xiāng)村聚落沒有普遍向縣城和市鎮(zhèn)集中的態(tài)勢。結(jié)合研究區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)史背景分析發(fā)現(xiàn)：①在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)上，盡管清代晚期蘇州地區(qū)工商業(yè)較為發(fā)達(dá)，但農(nóng)業(yè)仍是當(dāng)?shù)氐闹鲗?dǎo)產(chǎn)業(yè)。分布特征顯示大多數(shù)鄉(xiāng)村聚落仍以務(wù)農(nóng)為主，聚落與耕地聯(lián)系緊密，與市場的聯(lián)系未在空間上明顯呈現(xiàn)。②從生產(chǎn)方式上看，清中期以后，蘇州棉布、絲織兩大主要手工制造業(yè)形成“散做生產(chǎn)制度”，由商人預(yù)先墊付生產(chǎn)原料與工資給予小生產(chǎn)者，再由小生產(chǎn)者將制成品交回墊付資本的商人；在這種生產(chǎn)方式下，小生產(chǎn)者不必集中在固定的生產(chǎn)場所，而是分別在不同的處所完成一系列的生產(chǎn)過程。這進(jìn)一步緩和了人口向工商業(yè)市鎮(zhèn)集中的趨勢。③蘇州地處長江三角洲平原，聯(lián)系主要航道的有密集的支脈河網(wǎng)，中小船只大多可以通航，也有利于聚落的分散布置。

從區(qū)域發(fā)展空間結(jié)構(gòu)的階段性來看，研究區(qū)聚落空間結(jié)構(gòu)符合社會(huì)經(jīng)濟(jì)由農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)向工業(yè)化過渡階段的基本特征：一些地區(qū)開始得到加速開發(fā)，另一些地區(qū)仍是原來的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)狀態(tài)，區(qū)域內(nèi)的空間經(jīng)濟(jì)梯度開始形成；社會(huì)經(jīng)濟(jì)空間組織的構(gòu)架在先發(fā)達(dá)起來的地區(qū)開始形成點(diǎn)—軸狀態(tài)，開始形成有等級(jí)特征；區(qū)域的城鎮(zhèn)居民點(diǎn)開始形成等級(jí)—規(guī)模體系。城鄉(xiāng)聚落分布的變遷本質(zhì)上是人口鄉(xiāng)城遷移的結(jié)果。不同于現(xiàn)代工業(yè)化，依附于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)社會(huì)的工商業(yè)發(fā)展引起的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化，并不必然在人們的居住方式、居住區(qū)位中反映出來，即使在傳統(tǒng)工商業(yè)經(jīng)濟(jì)最為發(fā)達(dá)的蘇州地區(qū)也是如此。聚落空間格局的變化往往滯后于產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的變化，具有強(qiáng)烈的承繼性，是人地關(guān)系長期相互作用的結(jié)果。

4

結(jié)論

本文基于地名匹配原理，綜合古今聚落地名變化規(guī)律和歷史基層區(qū)劃，提出清代地方志地名記錄的自動(dòng)匹配方法，完成清代晚期蘇州府聚落空間重建，并分析其集聚特征和城鄉(xiāng)關(guān)系。

（1）中國歷史文獻(xiàn)中蘊(yùn)藏著豐富的聚落演化信息，資料留存量巨大，記錄形式比較系統(tǒng)，可成為開展距今百年以上聚落演化研究的重要代用資料。歷史文獻(xiàn)記錄缺乏絕對(duì)位置信息，聚落空間位置獲取的關(guān)鍵在于對(duì)聚落地名的識(shí)別和定位。以往歷史地名自動(dòng)定位方法主要依靠關(guān)聯(lián)古代地名空間數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)，現(xiàn)有的古代地名庫很少收錄村落級(jí)別的微觀地名，因此難以應(yīng)用于歷史聚落空間重建研究。

（2）本文結(jié)合現(xiàn)代地名匹配技術(shù)構(gòu)造古今地名匹配概念模型，選取同治《蘇州府志》記載的11340個(gè)聚落地名及其所屬基層區(qū)劃信息，歸納地名演變特征，構(gòu)建地名匹配規(guī)則，提出基于相似度的聚落地名分組匹配算法，完成研究區(qū)歷史聚落空間重建。本文研究方法提升了距今百年以上聚落時(shí)空分布數(shù)據(jù)的制備效率，匹配結(jié)果完整度和準(zhǔn)確度較高，空間粒度適宜。

（3）清代晚期研究區(qū)聚落分布呈現(xiàn)集聚特征，聚落最集中的區(qū)域位于蘇州城西郊，圍繞該地有呈多層同心弧狀分布的若干次級(jí)聚落集中點(diǎn)；城鄉(xiāng)聚落的聯(lián)系比較散漫，鄉(xiāng)村聚落未呈現(xiàn)向主要航道靠攏的態(tài)勢。研究區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展應(yīng)處在由農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)向工業(yè)化過渡的階段，水文環(huán)境、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)方式也是聚落趨于分散布置的影響因素。

本文提出的歷史地名自動(dòng)匹配是基于規(guī)則的匹配方法，匹配結(jié)果可靠性依賴于地名變化規(guī)律的歸納是否正確和全面。聚落地名演變受地方社會(huì)文化習(xí)俗、方言、歷史事件等因素影響較大，具有明顯的本土化特征；因此，本文以清代長江三角洲典型區(qū)域蘇州府為研究區(qū)，得出的結(jié)論在其他地區(qū)的適用性尚且存疑，今后可基于類似思路對(duì)不同文化區(qū)的典型區(qū)域提出本土化的古今地名演化規(guī)律和匹配規(guī)則。由于近數(shù)十年來的快速城鎮(zhèn)化，一些地區(qū)的現(xiàn)代地名幾乎完全與古代地名失去了聯(lián)系，對(duì)于這類古今差異較大的地區(qū)，本文采用虛擬錨點(diǎn)的方式對(duì)無法實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)的古代地名組進(jìn)行虛擬定位；未來可整合近現(xiàn)代大比例尺地圖、20世紀(jì)80年代地名志和地名圖等資料制備歷史聚落地名庫，縮減古今地名、新舊地名之間的時(shí)間跨度，建立連續(xù)的地名演化鏈，為更大區(qū)域、更長時(shí)段、更高分辨率的聚落時(shí)空演化數(shù)據(jù)重建提供參考。

作者：薛樵風(fēng)，金曉斌

郭暢，楊緒紅，周寅康

來源：《地理學(xué)報(bào)》

2025年第7期

選稿：耿 曈

編輯：耿 曈

校對(duì)：楊 琪

審訂：鄭雨晴

責(zé)編：耿 曈

（由于版面內(nèi)容有限，文章注釋內(nèi)容請(qǐng)參照原文）

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