2. 衡阳师范学院 城市与旅游学院, 衡阳 421008;
3. 福建师范大学 地理科学学院, 福州 350117
2. The department of city and tourism, Hengyang Normal University, Hengyang 421008, China;
3. College of Geography Science, Fujian Normal University, Fuzhou 350117, China
21世纪,脆弱性问题已经上升到全球可持续发展战略高度。城市是经济发展和生态环境保护矛盾与冲突最为激烈的地方,其脆弱性研究得到越来越多的重视,已成为城市可持续发展研究的热点问题[1]。城市脆弱性研究将城市看作一个具有生产、生活和生态功能的复合人地耦合系统,研究某个子系统的单一脆弱性或系统的综合脆弱性。近几十年来,地理学、生态学、经济学、社会学、管理学、工程技术学等多学科、多领域专家学者就城市脆弱性相关理论与实践问题进行了广泛探讨,取得了许多卓有成效的研究成果。城市脆弱性的概念由最初的基于自然灾害的定义——受自然灾害影响的程度和从中恢复的能力[2]逐渐演化出基于气候变化的城市脆弱性概念[3],基于生态系统[4]、经济系统[5]、水资源系统[6]、社会系统[7]和交通系统[8, 9]等单一视角的城市脆弱性概念,亦有学者将城市脆弱性概念划分为结构型脆弱性和胁迫型脆弱性[10]。近年来,有学者开始运用综合视角对城市脆弱性进行界定[11, 12]。脆弱性分析框架在城市脆弱性研究体系中具有重要地位,并直接影响后续的定量评价和策略应用研究。目前,城市脆弱性分析框架主要有5种:用脆弱性表征自然灾害强度与损失程度之间关系的风险—灾害模型;从全球根源、区域压力和当地环境3方面解释城市系统面对自然灾害产生脆弱性的压力释放分析框架[13];从脆弱性构成要素之间相互作用形成特定区域和特定人群的脆弱性角度进行分析的地方灾害脆弱性分析框架[14];从扰动、暴露、敏感性、适应能力和应对能力等多个脆弱性内外构成要素及其相互作用角度进行分析的全球变化背景下的城市脆弱性分析框架[15]等。亦有学者尝试从资源、环境、经济和社会发展4个方面构建城市内部脆弱性分析框架[16]。有关城市脆弱性驱动机制的主流观点主要有:第一种,将城市脆弱性驱动因素划分为自然因素和社会经济因素两大类[7, 13, 14];第二种,从系统内部的结构性因素和系统外部的胁迫性因素2个方面寻找城市脆弱性的驱动因素[17];第三种,从暴露、敏感性和适应能力等要素出发寻找脆弱性的因素[18, 19]。总的来说,国内外在城市脆弱性影响因素、驱动机制等形成机理方面的研究还比较薄弱。定量评价是城市脆弱性研究的又一核心内容,目前较多采用基于多指标的数理分析方法,在构建指标体系的基础上,通过一定的数学方法对指标数据进行量化处理,得到脆弱性指数。关于城市脆弱性指数的计算方法则主要有线性加权求和法、函数模型法、情景分析法、集对分析法、数据包络分析法和GIS图层叠加法等。另外,近年来城市脆弱性的应用问题也开始得到关注[20],而有关应对措施的研究则成为城市脆弱性研究成果的标配。综上所述,首先,从聚落脆弱性研究对象上来看,现有研究成果基本上聚焦城市聚落脆弱性,乡村聚落脆弱性问题几乎无人关注,国内仅有2018年发表的3篇文章论及乡村传统聚落脆弱性问题[21-23],其中2篇为课题组的前期初步探讨;其次,从聚落脆弱性的分析框架上来看,现有成果对城市脆弱性的定义要么从自然、经济、社会某一要素(或子系统)的功能角度出发定义城市脆弱性,要么从自然、经济、社会复合系统的“生产” “生活”和“生态”功能出发定义城市脆弱性,“文化传承”功能在聚落脆弱性内涵界定当中被严重忽略。基于此,本文以不同类型乡村传统聚落为研究对象,从“生产”“生活”“生态”和“文化传承”4大功能出发构建传统村落脆弱性定量评价指标体系并进行定量对比研究,对探索不同类型传统村落的乡村振兴模式具有重要意义。
2 传统村落类型划分传统村落类型划分方法多样,如根据地形特征分为滨海渔村类、盆地块状类、平原傍水类、丘陵不规则类、山谷带状类、山坳阶梯类、山坡阶梯类[24];根据功能特征分为农耕型、工贸型、行政型、军事型、交通型、宗教型、纪念型诸类[25];根据属性特征分为历史街区型、建筑遗产型、民族村落型、商贸交通型、传统文化型、革命历史型、环境景观型[26];依据地域功能差异分为交通枢纽型、军事要塞型、政治中心型、商贸集市型、府第名望型、民族村寨型[27]等。本文主要从村落产业和居民收入方面将其划分成旅游型、工贸型和务工型3种类型。其中,旅游型是指古村旅游活动较多,旅游业为主导产业,居民就地从事旅游产业的人数多,非农收入占比高,旅游开发是其主要收入来源;工贸型是指古村依托中心城镇发展工业制造、商贸服务等非农产业,居民就地就业人数多,非农收入占比高,二三产业是居民收入的主要来源;务工型是指古村经济发展落后,居民普遍外出务工维持生计,人口空心化现象严重,务工收入是居民收入的主要来源(表 1)。
在团队前期研究的基础上[23],本文采用“敏感—暴露—适应”分析框架,构建传统村落脆弱性定量评价指标体系。其中,敏感性主要从物质景观、非物质文化和村落居民3个方面来表征村落系统内部结构的稳定性;暴露性主要从村落旅游开发、区域城镇化以及聚落外部环境3个方面来表征其受到的来自系统外的主要扰动力;适应性则从传统资源、思想观念和维护能力3个方面来寻找系统适应和对抗外力影响的指标。
具体指标的遴选遵循科学性、系统性和可操作性原则,其操作方法参照前期研究成果[23]。最终遴选出22个指标(表 2)构成传统村落脆弱性评价指标体系。
本文以湘南的郴州和永州2个地区作为研究区域。该区是典型的梯级过渡地带,地形复杂多样,以山地、盆地为主,交通不便、经济相对落后。2018年,两地区人均GDP排名分别位居全省第6和第11位。独特的自然环境条件与文化积淀孕育出湘南地区丰富的人文资源,永州于2016年被列为国家历史文化名城,郴州为湖南首批历史文化名城。作为中华传统文化明珠的传统村落资源在研究区内特色鲜明、分布集中。入选“中国传统村落名录”的村落分别达89个和85个,两地传统村落数量约占全省26.4%,是湖南省内传统村落相对集中分布的地区。但是,传统村落的保护和发展现状堪忧,基础设施建设不完善,民俗文化和传统生产生活方式逐渐改变或消失,“空心化”问题突出。
本文选择永州市新田县黑砠岭村和宁远县小桃源村,郴州市桂阳县大湾村、北湖区陂副村、苏仙区坳上村和汝城县先锋村6个传统村落作为案例研究样村,每种类型各2个(表 1)。
4.2 数据来源与处理 4.2.1 数据来源本文研究所需数据主要通过2017年暑假及2017年国庆期间的实地勘测、问卷访谈获得,部分数据通过文献查阅和社会经济统计年鉴等方式获取。其中,X1、X2、X10、X14、X15来源于实地踏勘;X5、X7、X8、X16、X17、X18、X19、X20来源于调查问卷,问卷设计基于某个指标设定五个级别,从程度上区分被调查者对某个指标所持的态度,便于后期指标数据的量化处理;X4来源于住房和城乡建设部及中国传统村落官网;X9、X11、X12、X21、X22等来自《郴州市统计年鉴》《永州市统计年鉴》以及各县政府信息公开数据。有些数据来源于多渠道,比如X3、X6、X13来源于访谈和文献收集。对于这种情况则采取一种方式为主,另一种方式辅助的办法来确定数据。
4.2.2 定性指标的量化处理X1—X8,X16—X20,共13个指标为定性指标,采用分级打分法对其进行量化处理(表 3)。其中,X1、X2选择核心区内代表性古民居和公共建筑,对其所使用的建筑材料(建筑结构)的比重进行统计,并与相应等级分值相乘得到指标量化分数;X3通过访谈以及文献查阅相结合的方式确定村落所建年代,将此与相应等级匹配得到指标量化分值;X4通过文献收集确定其对应量化分值;X5、X6通过调查与查阅相关资料得到与之相对应量化数值;X7、X8、X16、X17、X18、X19、X20通过被访者的问卷勾选与访谈结果得到对应的分值匹配得到量化分值。
本文采用等差分级原理,用指标总体统计量来度量最优分割值,使数据的分级更趋客观可信。处理步骤如下:
首先:确定研究区或者更大范围内(全省或全国)各指标数值的最大值amax、最小值amin和众数值,根据众数校正各指标的平均数。
然后:根据amax、amin计算出分级空间的平均距离d,计算出d =(amax - amin)/6。
最后:求出分级界限(Ai):
式中,i的取值为1、2、3、4;Ai表示第i个区间的界限值。定量指标量化分级结果见表 4。
本文采用以下模型计算传统村落脆弱度VT(vulnerability of traditional villages)。
(1) |
(2) |
式中,VS表示敏感性指数;VE表示暴露性指数;VA表示适应性指数;Vi表示某项指标的标准化数值;Wi表示某项指标的权重。权重采用常用的AHP法计算,结果见表 2。利用SPSS对上述22个指标的原始数据进行置信度分析,克伦巴赫阿尔法系数检验为0.812,说明所有指标数据都具有可接受性。
4.4 脆弱性等级划定运用Natural breaks (Jenks)确定传统村落脆弱度等级分级标准(表 5),步骤如下[28]:
(1)计算类间平方差SDBC之和;
(2)计算数据集均值平方差SDAM之和;
(3)求SDBC与SDAM之差,即等于类内均值平方差;
(4)确定断裂点。
4.5 传统村落景观致脆因子分析方法采用三角图法对传统村落脆弱性致脆结构进行分析。原理如图 1所示(以系统层为例,要素层原理相同):三角形AES为等边三角形,对三个子系统数据进行归一化处理,E点代表其暴露指数(VE)为1,敏感值和适应度为0,向S点方向逐渐递减至0;同理,A(S)点的VA(VS)为1,向E(A)点方向逐渐递减至0,且三角形内部任一点VA、VE、VS之和均为1。本文以单一子系统脆弱性指数占比或两个子系统脆弱性指数占比之和达70%为标准,将传统村落致脆因子分为以下类型:暴露型(E型)、敏感型(S型)和适应型(A型)、暴露—适应型(A—E型)、敏感—适应型(S—A型)和暴露—敏感型(E—S型)、均衡型(E—A—S型)。
将原始数据标准化处理后代入上述评价模型得到如下评价结果(表 6)。3种类型传统村落脆弱性得分存在一定差异:务工型呈现强脆弱性;工贸型呈现中脆弱性;旅游型呈现微脆弱性。
依上述方法得到系统层不同类型村落致脆分类三角图(图 1)。由图可知,旅游型和工贸型属复合脆弱E—A型,务工型属均衡E—A—S型。进一步分析发现(表 6和图 1),从系统层来看,整体上适应和暴露的脆弱贡献度相对较大,其中适应性子系统表现更为突出。其中,旅游型和工贸型属于比较典型的E—A复合型,但两者之间仍然存在一定的差别,暴露性大、应对能力跟不上是导致旅游型村落致脆的主要原因,也在一定程度上说明旅游开发在改善村落系统内部结构,降低敏感性方面起到积极作用;工贸型虽然也属于E—A复合型,但与旅游型相比,E的贡献度更大、A的贡献度更小,说明工贸型村落受到城镇化等外部扰动更大,同时,城镇化又促进了其相关产业发展,经济活力提升,适应能力相对旅游型更强;务工型村落脆弱程度最高,在致脆因子结构上属于均衡型(E—S—A),外部扰动、内部敏感和应对能力3方面的脆弱度贡献相对均衡。
5.2.1 不同类型传统村落敏感性影响因素分析依据上述自然间断法对系统层敏感性、暴露性及适应性程度进行分级(表 7)。可以看出,务工型的敏感程度远大于其他两种类型,属极敏感等级。从敏感性内部得分结构来看(图 2),民俗文化(I)和村落居民(P)要素对其敏感性贡献度极大,尤其是村落居民(P)的贡献度更是占到了39%。究其原因,村落人口空心化是根本。为了生计,大量村民外出务工,导致村落人去楼空,人口老龄化问题极其严重。这直接影响传统技艺和民俗文化等非物质文化遗产的传承,民俗文化日益凋零。这在村民访谈中也能得到印证。小桃源村一位老人表示,原来村子里还有石雕、织布、舞龙舞狮、唱戏等技艺人,但现在的年轻人都到城里谋生去了,这些技艺就渐渐失传了。其次,旅游型村落属中敏感等级,从其内部结构来看(图 2),物质景观(M)和民俗文化(I)的贡献度大,村落居民(P)的贡献度小,这说明旅游开发聚拢了村落人气,增加了居民收入,提升了居民的文化自信,人口问题短板在一定程度上得到解决,但旅游开发可能破坏村落的物质和非物质景观的整体性、原真性和独特性是值得注意的问题。最后,工贸型村落属微敏感等级,内部结构上,I、P、M的贡献率相对均衡,说明城镇化对传统村落的物质景观、非物质文化和村落居民都有一定程度的改善作用。
从表 7可以看出,旅游型为强暴露、工贸型为中暴露、务工型为微暴露。由此可见,旅游型传统村落更容易受外部因素扰动,其影响比其他两种类型更为强烈和直接。
从暴露结构来看(图 3),聚落环境(E)对3种类型村落的影响均不大;而城镇化(U)和旅游开发(T)是传统村落最主要的暴露因素。其中,旅游型村落暴露因子以旅游开发为主,工贸型村落暴露因子以城镇化为主,务工型的暴露因子相对均衡。
3种类型村落适应度有较大的差异(表 7),其中,旅游型的适应度最高,属极适应等级;工贸型次之,属微适应性等级;务工型最差,属不适应等级。这说明,旅游开发和城镇带动能在很大程度上聚拢人气、发展经济、提高收入,增强当地政府和当地居民保护传统村落的积极性和保护能力,从而有效提升村落应对能力,降低脆弱性。从适应力内部结构来看(图 4),旅游型村落的主要贡献因子是维修能力(O)及思想观念(C),说明旅游开发不仅能有效提升村落保护能力,而且可以改善居民的保护意识;工贸型村落的主要贡献因子是维修能力(O)及传统资源(R),但是,维修能力(O)更为突出,说明城郊型传统村落在村落基础服务设施的建设、历史建筑等物质景观的修缮保护方面具有比较明显的优势;务工型村落的主要贡献因子是维修能力(O)及传统资源(R),但是,传统资源(R)更为突出。
为进一步分析传统村落脆弱性瓶颈因子,计算各因子的脆弱失分贡献度指数(1-(因子实际得分/因子最优得分))(表 8),失分贡献度指数越小表明其脆弱性贡献度越大,致脆瓶颈属性越明显,具有很好的政策启示意义。
整体上来看,三种类型村落在古建筑材质(X1)、古建筑结构(X2)、文化独特性(X4)、原真性(X10)和交通通达度(X14)5个指标的失分贡献率类型差异小,说明这些指标在致脆贡献方面具有共性特征;而可参与性(X5)、传承人数量(X7)、年龄结构(X8)、当地居民对传统建筑的认可度(X18)和当地居民对传统习俗的认可度(X19)5个指标的失分贡献率类型差异较大。其中,可参与性(X5)和传承人数量(X7)2个指标旅游型和工贸型的失分贡献指数大,而务工型的失分贡献指数小,说明旅游开发和城镇化可一定程度上提高村落传统文化的参与度,促进历史文化的传承和发展。年龄结构(X8)方面,其失分程度,务工型<工贸型<旅游型,说明城镇化和旅游开发对聚拢村落人气具有积极作用。当地居民对传统建筑的认可度(X18)和当地居民对传统习俗的认可度(X19)2个指标,旅游型的失分贡献指数远大于其他两种类型,说明旅游开发能重拾文化自信,显著提高当地居民的文化认同感。
从不同类型村落脆弱性瓶颈因素的差异来看,旅游型村落失分贡献率指数最小的5个因子依次是久远度(X3)、旅游收入占比(X9)、民间艺术活跃度(X16)、交通通达度(X14)和价值多元性(X6)。由此可见,对旅游型村落来说,适当控制旅游开发强度、提高民俗文化活动的活跃度、保护文化遗产的多重价值等是降低其脆弱性,提高可持续发展能力的关键;工贸型村落失分贡献率指数最小的5个因子依次是城镇化率(X11)、当地居民对传统习俗的认可度(X19)、交通通达度(X14)、当地居民对传统建筑的认可度(X18)和传统资源丰富度(X17)。可见,城镇化快速发展导致的当地居民和政府在思想观念上的崇尚城市文明而摈弃传统农耕文明是工贸型村落致脆的瓶颈因素,因此,加强传统文化保护的宣传教育,切实保护好传统村落的物质和非物质文化遗产是工贸型村落可持续发展的重点;外出务工型村落失分贡献率指数最小的5个因子依次是年龄结构(X8)、传承人数量(X7)、交通通达度(X14)、当地居民对传统建筑的认可度(X18)和当地居民对传统习俗的认可度(X19)。说明村落空心化、人口老龄化以及居民缺乏文化自信等是导致传统村落脆弱的瓶颈因素。
6 结论与启示 6.1 主要结论本研究运用“暴露—敏感—适应”分析框架构建传统村落脆弱性评价指标体系,以湘南地区6个分属旅游型、工贸型和务工型的传统村落作为研究案例,对其脆弱程度和致脆来源进行对比研究,得出以下主要研究结论。
(1)不同类型传统村落脆弱性程度存在较为明显的差异:务工型脆弱性最强,工贸型其次,旅游型脆弱性最弱。这说明,从脆弱性理念来看,传统村落的保护和发展需树立分类管理思想,尤其注重务工型村落的保护和发展。
(2)不同类型村落的致脆来源差异显著:首先,从暴露、敏感和适应力来看,旅游型和工贸型属E—A复合型,高暴露和低应对力是主要致脆原因,务工型属均衡E—A— S型。其次,不同类型村落的敏感、暴露和适应性内部结构差异显著。敏感性方面,务工型的敏感贡献主要来源于民俗文化(I)和村落居民(P),旅游型的敏感贡献主要来源于物质景观(M)和民俗文化(I),工贸型的敏感贡献相对均衡;暴露性方面,城镇化(U)和旅游开发(T)是主要暴露因子,旅游型以旅游开发(T)因子为主,工贸型以城镇化(U)因子为主,务工型的暴露因子相对均衡;适应性方面,旅游型的主要贡献因子是维修能力(O)和思想观念(C),工贸型的主要贡献因子是维修能力(O)和传统资源(R),务工型的主要贡献因子是传统资源(R)。研究说明,分层构建传统村落的致脆因子,并对其进行量化分析能够很好地探究传统村落的致脆结构,从而为不同类型村落的脆弱性管理和可持续发展提供政策参考。
(3)不同类型村落脆弱性短板因素有明显差异。旅游开发强度、民俗文化传承以及文化遗产保护是旅游型传统村落脆弱性短板因素;城镇化冲击、居民对乡土文化缺乏自信等是工贸型村落脆弱性短板因素;村落空心化、人口老龄化以及居民缺乏文化自信等是务工型村落脆弱性短板因素。通过脆弱性短板因素诊断,将为传统村落的分类管理和精准施策提供科学依据。
6.2 研究启示本文的研究结果表明,旅游型、工贸型和务工型村落在脆弱性特征和致脆原因等方面具有诸多差异,因此,在降低村落脆弱性、增强村落可持续发展的管理策略上亦要区别对待。
(1)对于旅游型村落,虽然旅游开发能有效带动当地经济发展、提高村落的修缮保护能力,从而降低传统村落的脆弱性,但是,要警惕过度开发,处理好旅游开发同村落保护之间的关系。加强乡土文化传承同旅游开发之间的融合,使传统村落少一点商业味道,多一点乡土味道。
(2)对于工贸型村落,如何在强大的城镇化浪潮冲击下保持清醒的头脑,理性认识现代城市文明和传统农耕文明之间的辩证关系,通过培训和宣传教育等多种方式提高当地居民和政府官员对乡土文化的自信心,守住心灵底线,在城镇化大潮中彰显传统村落的文化价值。
(3)对于务工型村落,通过政府引导、乡贤带路的方式,大力改善水、电、路等基础设施和村落人居环境。依托新兴的互联网+技术,实现传统文化和现代信息技术的融合发展,因地制宜发展传统地方特色产业,吸引新老居民返乡创业、就业和生活。
(4)脆弱性是当前人地耦合系统可持续发展研究的一种重要方法,近年来在城市聚落方面有较多应用,但是,较少用于乡村传统聚落方面的研究。因此,本文的研究将有助于拓宽传统聚落整体综合化保护研究理论体系,深化其研究内容。
[1] |
张晓瑞, 张琳雅, 方创琳. 概念、框架和测度:城市脆弱性研究脉络评述及其拓展[J]. 地理与地理信息科学, 2015, 31(4): 94-99. [Zhang Xiaorui, Zhang Linya, Fang Chuanglin. Concept, framework and measurement:Review on the research context of urban vulnerability andits development[J]. Geography and Geo-information Science, 2015, 31(4): 94-99.] |
[2] |
Fineberg H V, Wilson M E. Social vulnerability and death by infection[J]. New England Journal of Medicine, 1996, 334(13): 859-860. DOI:10.1056/NEJM199603283341311 |
[3] |
IPCC. Climate Change 2014:Synthesis Report. Contribution of Working Groups Ⅰ Ⅱ and Ⅲ to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change[M]. Switzerland: Geneva, 2014: 85-88.
|
[4] |
顾康康, 刘景双, 王洋, 等. 辽中地区矿业城市生态系统脆弱性研究[J]. 地理科学, 2008, 28(6): 759-764. [Gu Kangkang, Liu Jingshuang, Wang Yang, et al. Ecological vulnerability of mining cities in central Liaoning[J]. Scientia Geographica Sinica, 2008, 28(6): 759-764.] |
[5] |
苏飞, 张平宇, 李鹤. 中国煤矿城市经济系统脆弱性评价[J]. 地理研究, 2008, 27(4): 907-916. [Su Fei, Zhang Pingyu, Li He. Vulnerability assessment of coal-mining cities' economic systems in China[J]. Geographical Research, 2008, 27(4): 907-916.] |
[6] |
职璐爽, 薛惠锋. 基于熵权法的城市水资源脆弱性研究——以广东省为例[J]. 水土保持通报, 2018, 38(5): 322-329. [Zhi Lushuang, Xue Huifeng. A study on vulnerability of urban water resource based on entropy weight method:A case study of Guangdong province[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2018, 38(5): 322-329.] |
[7] |
苏飞, 张平宇. 矿业城市社会系统脆弱性研究——以阜新市为例[J]. 地域研究与开发, 2009, 28(2): 71-74. [Su Fei, Zhang Pingyu. Research on the vulnerability of mining cities' social system:A case study of Fuxin city[J]. Areal Research and Development, 2009, 28(2): 71-74.] |
[8] |
Duy P N, Chapman L, Tight M. Resilient transport systems to reduce urban vulnerability to floods in emerging-coastal cities:A case study of Ho Chi Minh city, Vietnam[J]. Travel Behaviour and Society, 2019, 15(1): 205-220. |
[9] |
Singh P, Sinha V S P, Vijhani A, et al. Vulnerability assessment of urban road network from urban flood[J]. International Journal of Disaster Risk Reduction, 2018, 28(3): 237-250. |
[10] |
陈倬, 佘廉. 城市安全发展的脆弱性研究——基于地下空间综合利用的视角[J]. 华中科技大学学报(社会科学版), 2009, 23(1): 109-112. [Chen Zhuo, She Lian. Research on city vulnerability to safe development:Based on an angle of under ground space utilization[J]. Journal of Huazhong University of Science and Technology (Social Science Edition), 2009, 23(1): 109-112.] |
[11] |
李鹤. 东北地区矿业城市脆弱性特征与对策研究[J]. 地域研究与开发, 2011, 30(5): 78-83. [Li He. Vulnerability of mining cities in northeast China and its control measures[J]. Areal Research and Development, 2011, 30(5): 78-83.] |
[12] |
Fang C L, Wang Y, Fang J W. A comprehensive assessment of urban vulnerability and its spatial differentiation in China[J]. Journal of Geographical Sciences, 2016, 26(2): 153-170. DOI:10.1007/s11442-016-1260-9 |
[13] |
Kates R W, Ausubel J H, Berbertan M. Climate Impact Assessment:Studies of the Interaction of Climate and Society[M]. London: John Wiley, 1985: 273-292.
|
[14] |
Cutter S L. Vulnerability to environmental hazards[J]. Progress in Human Geography, 1996, 20(4): 529-539. DOI:10.1177/030913259602000407 |
[15] |
Lankao P R, Qin H. Conceptualizing urban vulnerability to global climate and environmental change[J]. Current Opinion in Environmental Sustainability, 2011, 3(3): 142-149. DOI:10.1016/j.cosust.2010.12.016 |
[16] |
王岩, 方创琳, 张蔷. 城市脆弱性研究评述与展望[J]. 地理科学进展, 2013, 32(5): 755-768. [Wang Yan, Fang Chuanglin, Zhang Qiang. Progress and prospect of urban vulnerability[J]. Progress in Geography, 2013, 32(5): 755-768.] |
[17] |
Eriksen S H, Brown K, Kelly P M. The dynamics of vulnerability:locating coping strategies in Kenya and Tanzania[J]. Geographical Journal, 2010, 171(4): 287-305. |
[18] |
Adger W N. Vulnerability[J]. Global Environmental Change, 2006, 16(3): 268-281. |
[19] |
李鹤, 张平宇, 程叶青. 脆弱性的概念及其评价方法[J]. 地理科学进展, 2008, 27(2): 18-25. [Li He, Zhang Pingyu, Cheng Yeqing. Concepts and assessment methods of vulnerability[J]. Progress in Geography, 2008, 27(2): 18-25.] |
[20] |
Xiu C L, Cheng L, Song W, et al. Vulnerability of large city and its implication in urban planning:A perspective of intra-urban structure[J]. Chinese Geographical Science, 2011, 21(2): 204-210. DOI:10.1007/s11769-011-0451-7 |
[21] |
朱飞. 旅游型传统村落脆弱性影响因子研究[J]. 重庆三峡学院学报, 2017, 33(1): 48-53. [Zhu Fei. Research on influential factors of tourism-oriented traditional villages' vulnerability[J]. Journal of Chongqing Three Gorges University, 2017, 33(1): 48-53.] |
[22] |
邹君, 朱倩, 刘沛林. 基于解释结构模型的旅游型传统村落脆弱性影响因子研究[J]. 经济地理, 2018, 38(12): 219-225. [Zou Jun, Zhu Qian, Liu Peilin. The vulnerability factors of tourism traditional villages based on the interpretation structural model[J]. Econimic Geography, 2018, 38(12): 219-225.] |
[23] |
邹君, 刘媛, 谭芳慧, 等. 传统村落景观脆弱性及其定量评价——以湖南省新田县为例[J]. 地理科学, 2018, 38(8): 1292-1300. [Zou Jun, Liu Yuan, Tan Fanghui, et al. Landscape vulnerability and quantitative evaluation of traditional villages:A case study of Xintian county, Hunan province[J]. Scientia Geographica Sinica, 2018, 38(8): 1292-1300.] |
[24] |
林莉.浙江传统村落空间分布及类型特征分析[D].杭州: 浙江大学, 2015: 36-39. [Lin Li. Spatial Patterns and Types Characteristics of Traditional Villages in Zhejiang Province[D]. Hangzhou: Zhejiang University, 2015: 36-39.] http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10335-1015321861.htm
|
[25] |
郭亚茹. 河南省传统村落类型研究[J]. 合作经济与科技, 2016, 32(13): 20-22. [Guo Yaru. A study on the types of traditional villages in Henan province[J]. Co-operative Economy & Science, 2016, 32(13): 20-22.] |
[26] |
周乾松. 历史村镇文化遗产保护利用研究[J]. 理论探索, 2011, 25(4): 86-90. [Zhou Qiansong. Study on the protection and utilization of cultural heritage in historical villages and towns[J]. Theoretical Exploration, 2011, 25(4): 86-90.] |
[27] |
方磊, 王文明. 大湘西古村落分类与分区研究[J]. 怀化学院学报, 2013, 32(1): 1-4. [Fang Lei, Wang Wenming. Classification and regionalization of ancient villages in the western Hunan[J]. Journal of Huaihua University, 2013, 32(1): 1-4.] |
[28] |
陈健.地缘环境单元划分方法研究[D].郑州: 解放军信息工程大学, 2015: 65-68. [Chen Jian. Study on the Division of Geo Environmental Units[D]. Zhengzhou: PLA University of Information Engineering, 2015: 65-68.] http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-90005-1016058486.htm
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