CN109165835A - 传统村落乡村性的测算方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了传统村落乡村性的测算方法及装置，对研究区域内的各传统村落进行编号；选取传统村落乡村性相关因子，构建传统村落乡村性测算模型；获取各传统村落各因子的相关统计数据；对相关统计数据进行标准化处理并计算各传统村落各因子的权重；根据各传统村落各因子的权重，对各传统村落的各因子进行线性加权，量化计算各传统村落的乡村性。本发明针对传统村落筛选多方因子，形成科学全面的乡村性评价模型，简单直观且易于操作，弥补了现阶段乡村性定量研究在微观尺度上的欠缺，识别传统村落乡村性特征，评价结果达到对传统村落乡村性的高度全面量化的水平；适用于后开发阶段的传统村落的价值评估，为反馈现有政策制度提供参考。
Description
技术领域
本发明涉及传统村落乡村性评价、城乡规划的技术领域，尤其涉及传统村落乡村性的测算方法及装置。
背景技术
作为一个传统农耕大国，中国的村落在历史上肩负着孕育文明、哺育城市等重大使命，但在现今快速推进的城镇化与具卷土之势的现代化进程中，村落的存在与本质的延续面临着巨大的挑战。村落的不断凋敝引起了国家与社会各界的广泛关注与重视。旅游等大量外部资本刺激下，传统村落的发展境况呈现地区与地区之间、地区内部的明显分化，如何识别其乡土本质在不同实体空间中的真实延续情况，成为了反馈制定适度刺激与适合于每一个独特实体保护发展的关键。乡村性即为乡村的本质属性，包含着不同社会群体赋予其的广泛意义与空间想象，是乡村得以存续的关键。因此，对传统村落的乡村性的关注是其可持续保护发展的基础。
现实中，国内规划界大多停留于对传统村落价值意义的发掘与保护开发途径的探索，而忽视了后开发阶段基于乡村性遗留情况的制度与政策的反馈与修正。现有乡村性研究多集中于乡村地理学，主要是对某一省份或某一区域的一般意义上的乡村地域进行乡村性强弱评价，多片面强调农业而忽视乡村文化、秩序等因素，并以削弱乡村性以更加接近城镇化为目标导向，适用性欠缺，局限性明显。一方面，宏观尺度与单一指标难以对乡村性这一多维且细致概念的描述，另一方面，削弱乡村性的主张不适于传统村落现实。
一般乡村性研究很少涉及传统村落这一特定地域，且基于传统村落在后开发阶段亟需一种切实有效的反馈体系来保证其可持续发展。因此，需要建立一种科学适用的乡村性评价方法以树立有关传统村落乡村性的正确观念并有效建立传统村落保护利用政策制度的反馈途径。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供传统村落乡村性的测算方法及装置，旨在解决当前国内规划界缺乏科学适用的乡村性评价方法，以及传统村落后开发阶段对现有政策制度的反馈路径欠缺的问题。
本发明的目的采用以下技术方案实现：
一种传统村落乡村性的测算方法，包括：
编号步骤，对研究区域内的各传统村落进行编号；
构建步骤，选取传统村落乡村性相关因子，构建多项因子组成的传统村落乡村性测算模型；
获取步骤，获取各传统村落各因子的相关统计数据；
处理步骤，对相关统计数据进行标准化处理并计算各传统村落各因子的权重；
加权步骤，根据各传统村落各因子的权重，对各传统村落的各因子进行线性加权，量化计算各传统村落的乡村性。
在上述实施例的基础上，优选的，所述编号步骤，具体为：
将研究区域内的各传统村落的编号记为j，j＝1，2，…，n，j、n为正整数；n为研究区域内的传统村落的数量；
所述构建步骤，具体为：
选取m个传统村落乡村性相关因子，建立由m项因子层构成的乡村性评价模型；m项因子层记为η1，η2，…，ηm，m为正整数；
所述获取步骤，具体为：
获取各传统村落各项因子层的相关统计数据；
所述处理步骤，具体为：
对相关统计数据进行数值标准化处理得到各传统村落各项因子层的标准化数据，并利用熵值法与AHP层次分析得到各项因子层的权重；第j个传统村落第i项因子层的标准化数据表示为Sij，第i项因子层的权重表示为Wi，i为正整数，i＝1，2，…，m；
所述加权步骤，具体为：
根据各传统村落各项因子层的标准化数据、各项因子层的权重进行线性加权，量化计算各传统村落的乡村性，公式为：
式中，RIj表示第j个传统村落的乡村性。
在上述实施例的基础上，优选的，所述构建步骤，还包括：
根据与乡村性的从属关系的判断，将各因子分类为正因子和负因子；正因子的数值越大表示乡村性越强。
在上述实施例的基础上，优选的，所述处理步骤，具体为：
对各项因子层进行竖向归纳，利用各传统村落各项因子层的相关统计数据进行极值法的无量纲化处理，得到第j个传统村落第i项因子层的标准化数据Sij，公式为：
式中，γij表示第j个传统村落第i项因子层的相关统计数据，γimin、γimax分别表示所有传统村落第i项因子层的相关统计数据的最小值与最大值；
利用熵值法与AHP层次分析得到第i项因子层的权重Wi，公式为：
式中，Pi表示第i项因子层的熵权，Qi表示第i项因子层的AHP层次分析赋权；
Pi的计算公式为：
式中，Ei表示第i项因子层的熵，Ei的计算公式为：
式中，fij表示第j个传统村落第i项因子层的贡献度，fij的计算公式为：
Qi的计算过程为：
建立层次结构模型；根据层次结构模型进行判断矩阵的构建，并对矩阵中的要素进行重要程度的两两对比；根据对比结果，通过一致性检验得到计算结果Qi；
所述加权步骤，具体为：
根据各传统村落各项因子层的标准化数据、各项因子层的权重进行线性加权，量化计算各传统村落的乡村性，公式为：
式中，RIj表示第j个传统村落的乡村性。
在上述实施例的基础上，优选的，m＝15。
在上述任意实施例的基础上，优选的，所述传统村落乡村性相关因子包括土地开发强度、户均耕地面积、户均人口、老龄化程度、原住民常住率、进城就业率、一产就业率、人均年收入、交通用地密度、与镇区公共交通联系度、传统建筑保护度、景观环境保护度、传统活动参与度、手工艺传承度、农耕技艺传承度中的一种或多种。
一种传统村落乡村性的测算装置，包括：
编号模块，用于对研究区域内的各传统村落进行编号；
构建模块，用于选取传统村落乡村性相关因子，构建多项因子组成的传统村落乡村性测算模型；
获取模块，用于获取各传统村落各因子的相关统计数据；
处理模块，用于对相关统计数据进行标准化处理并计算各传统村落各因子的权重；
加权模块，用于根据各传统村落各因子的权重，对各传统村落的各因子进行线性加权，量化计算各传统村落的乡村性。
在上述实施例的基础上，优选的，所述编号模块用于：
将研究区域内的各传统村落的编号记为j，j＝1，2，…，n，j、n为正整数；n为研究区域内的传统村落的数量；
所述构建模块用于：
选取m个传统村落乡村性相关因子，建立由m项因子层构成的乡村性评价模型；m项因子层记为η1，η2，…，ηm，m为正整数；
所述获取模块用于：
获取各传统村落各项因子层的相关统计数据；
所述处理模块用于：
对相关统计数据进行数值标准化处理得到各传统村落各项因子层的标准化数据，并利用熵值法与AHP层次分析得到各项因子层的权重；第j个传统村落第i项因子层的标准化数据表示为Sij，第i项因子层的权重表示为Wi，i为正整数，i＝1，2，…，m；
所述加权模块用于：
根据各传统村落各项因子层的标准化数据、各项因子层的权重进行线性加权，量化计算各传统村落的乡村性，公式为：
式中，RIj表示第j个传统村落的乡村性。
在上述实施例的基础上，优选的，所述构建模块还用于：
根据与乡村性的从属关系的判断，将各因子分类为正因子和负因子；正因子的数值越大表示乡村性越强。
在上述实施例的基础上，优选的，所述处理模块用于：
对各项因子层进行竖向归纳，利用各传统村落各项因子层的相关统计数据进行极值法的无量纲化处理，得到第j个传统村落第i项因子层的标准化数据Sij，公式为：
式中，γij表示第j个传统村落第i项因子层的相关统计数据，γimin、γimax分别表示所有传统村落第i项因子层的相关统计数据的最小值与最大值；
利用熵值法与AHP层次分析得到第i项因子层的权重Wi，公式为：
式中，Pi表示第i项因子层的熵权，Qi表示第i项因子层的AHP层次分析赋权；
Pi的计算公式为：
式中，Ei表示第i项因子层的熵，Ei的计算公式为：
式中，fij表示第j个传统村落第i项因子层的贡献度，fij的计算公式为：
Qi的计算过程为：
建立层次结构模型；根据层次结构模型进行判断矩阵的构建，并对矩阵中的要素进行重要程度的两两对比；根据对比结果，通过一致性检验得到计算结果Qi；
所述加权模块用于：
根据各传统村落各项因子层的标准化数据、各项因子层的权重进行线性加权，量化计算各传统村落的乡村性，公式为：
式中，RIj表示第j个传统村落的乡村性。
相比现有技术，本发明的有益效果在于：
本发明公开了传统村落乡村性的测算方法及装置，对研究区域内的各传统村落进行编号；选取传统村落乡村性相关因子，构建多项因子组成的传统村落乡村性测算模型；获取各传统村落各因子的相关统计数据；对相关统计数据进行标准化处理并计算各传统村落各因子的权重；根据各传统村落各因子的权重，对各传统村落的各因子进行线性加权，量化计算各传统村落的乡村性。本发明首先根据传统村落特征与属性，综合数据的可获取性、可量化性，选取相关因子，确定乡村性评价指标体系；再获得各个因子的权重；最终，对每项因子进行线性加权计算最终乡村性。本发明从多维角度出发，从构建多要素组合的评价模型着手，针对传统村落这一特定对象筛选多方因子，构建了传统村落乡村性的专属模型与测算方法，形成科学全面的乡村性评价模型，且方法简单直观且易于操作，不仅弥补了现阶段乡村性定量研究在微观尺度上的欠缺，也为识别传统村落乡村性特征提供了创新、科学的途径与方法，为现阶段传统村落的保护与发展的方向与策略定制提供了保障，是一种多维要素组合视角的传统村落乡村性评价方法，由于囊括传统村落空间、社会、经济、文化多方面，从而使评价结果达到对传统村落乡村性的高度全面量化的水平；本发明适用于目前后开发阶段的传统村落的价值评估，为反馈现有政策制度提供直观参考，进而实现对传统村落现有制度政策的有效反馈、及时修正的目的。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1示出了本发明实施例提供的一种传统村落乡村性的测算方法的流程示意图；
图2示出了本发明实施例提供的一种各项因子层的示意图；
图3示出了本发明实施例提供的一种各传统村落乡村性评价结果的示意图；
图4示出了本发明实施例提供的一种各因子层乡村性差异对比图；
图5示出了本发明实施例提供的一种传统村落乡村性的测算装置的结构示意图。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
具体实施例一
如图1所示，本发明实施例提供了一种传统村落乡村性的测算方法，包括：
编号步骤S101，对研究区域内的各传统村落进行编号，以便于对每一村落进行分别统计测算与数值标准化处理；
构建步骤S102，选取传统村落乡村性相关因子，构建多项因子组成的传统村落乡村性测算模型；乡村性的延续是传统村落作为乡土地域继续存在的关键，乡村性不仅是传统观念中农业主导、交通闭塞的农民聚居地，而在现代快速变革的城乡关系中拥有了不同的意义，它更加强调村落在居住、经济等方面的活力与文化的传承性，便捷的交通环境也是其达到可持续保护发展的必要条件之一；另一方面，传统村落的特殊性与重要性之一就在于其选址、格局、传统建筑环境等方面的历史性，因此，建筑与环境保护也是其整体意象的重要构成因素；本发明实施例对因子的筛选充分考虑乡村性内涵、城乡关系及传统村落在建筑、文化等方面的特殊性与重要性，可以选取包括土地利用、人口聚落、经济职业、城乡联系、物质环境保护、非物质文化传承在内的六大项15小项因子层。如图2所示，优选的，所述传统村落乡村性相关因子可以包括土地开发强度、户均耕地面积、户均人口、老龄化程度、原住民常住率、进城就业率、一产就业率、人均年收入、交通用地密度、与镇区公共交通联系度、传统建筑保护度、景观环境保护度、传统活动参与度、手工艺传承度、农耕技艺传承度中的一种或多种；传统村落乡村性测算模型因子意义及计算方式可以如表1所示；
表1：传统村落乡村性测算模型因子意义及计算方式
获取步骤S103，获取各传统村落各因子的相关统计数据；这一步骤用来确定因子意义及获取途径，获取相关人口、经济、社会数据，整理相关数据；
处理步骤S104，对相关统计数据进行标准化处理并计算各传统村落各因子的权重；
加权步骤S105，根据各传统村落各因子的权重，对各传统村落的各因子进行线性加权，量化计算各传统村落的乡村性。
优选的，所述编号步骤S101，可以具体为：
将研究区域内的各传统村落的编号记为j，j＝1，2，…，n，j、n为正整数；n为研究区域内的传统村落的数量；
所述构建步骤S102，可以具体为：
选取m个传统村落乡村性相关因子，建立由m项因子层构成的乡村性评价模型；m项因子层记为η1，η2，…，ηm，m为正整数；
所述获取步骤S103，可以具体为：
获取各传统村落各项因子层的相关统计数据；
在计算各项因子层的权重Wi时，因单纯使用主观赋值或客观赋权均有其局限性，因此，本发明实施例可以利用主客观综合法，利用熵值法与AHP层次分析得到各项因子层的权重；所述处理步骤S104，可以具体为：
对相关统计数据进行数值标准化处理得到各传统村落各项因子层的标准化数据，并利用熵值法与AHP层次分析得到各项因子层的权重，每一项因子层的权重等同于该项因子的权重；第j个传统村落第i项因子层的标准化数据表示为Sij，第i项因子层的权重表示为Wi，i为正整数，i＝1，2，…，m；
所述加权步骤S105，可以具体为：
根据各传统村落各项因子层的标准化数据、各项因子层的权重进行线性加权，量化计算各传统村落的乡村性，公式为：
式中，RIj表示第j个传统村落的乡村性。RI为乡村性，Rurality Indej的缩写。
所述构建步骤S102中所选取的因子的属性可以根据与乡村性的从属关系的判断，分为正因子与负因子，正因子表示数值越大乡村性越强。优选的，所述构建步骤S102，还可以包括：
根据与乡村性的从属关系的判断，将各因子分类为正因子和负因子；例如，因子的数量为15个，包括η2、η3、η5、η7、η8、η11、η12、η13、η14、η15；负因子包括η1、η4、η6、η9、η10。
优选的，所述处理步骤S104，可以具体为：
对各项因子层进行竖向归纳，利用各传统村落各项因子层的相关统计数据进行极值法的无量纲化处理，得到第j个传统村落第i项因子层的标准化数据Sij，j为正整数，j＝1，2，…，n，公式为：
式中，γij表示第j个传统村落第i项因子层的相关统计数据，γimin、γimax分别表示所有传统村落第i项因子层的相关统计数据的最小值与最大值；
利用熵值法与AHP层次分析得到第i项因子层的权重Wi，公式为：
式中，Pi表示第i项因子层的熵权，Qi表示第i项因子层的AHP层次分析赋权；
Pi的计算公式为：
式中，Ei表示第i项因子层的熵，Ei的计算公式为：
式中，fij表示第j个传统村落第i项因子层的贡献度，fij的计算公式为：
Qi的计算过程为：
首先建立层次结构模型，包括目标层、准则层、方案层；根据层次结构模型进行判断矩阵的构建，并对矩阵中的要素进行重要程度的两两对比，其中，1～9或其倒数表示两者相比的重要程度，值越大表示一种要素比另一种要素重要更多；根据对比结果，通过一致性检验，越接近0表示结果越一致，得到计算结果Qi；具体的，本发明实施例可以采用yaahp层次分析软件来计算Qi；将乡村性作为目标层，将土地利用、人口聚落、经济职业、城乡联系、物质环境保护、非物质文化传承作为准则层，将土地开发强度、户均耕地面积、户均人口、老龄化程度、原住民常住率、进城就业率、一产就业率、人均年收入、交通用地密度、与镇区公共交通联系度、传统建筑保护度、景观环境保护度、传统活动参与度、手工艺传承度、农耕技艺传承度作为方案层；
所述加权步骤S105，可以具体为：
根据各传统村落各项因子层的标准化数据、各项因子层的权重进行线性加权，量化计算各传统村落的乡村性，公式为：
式中，RIj表示第j个传统村落的乡村性。
本发明实施例对因子层的数量不做限定，优选的，m＝15。此时有15项因子，对应15项因子层来对传统村落的乡村性进行评价。
本发明实施例首先根据传统村落特征与属性，综合数据的可获取性、可量化性，选取相关因子，确定乡村性评价指标体系；再获得各个因子的权重；最终，对每项因子进行线性加权计算最终乡村性。本发明实施例从多维角度出发，从构建多要素组合的评价模型着手，针对传统村落这一特定对象筛选多方因子，构建了传统村落乡村性的专属模型与测算方法，形成科学全面的乡村性评价模型，且方法简单直观且易于操作，不仅弥补了现阶段乡村性定量研究在微观尺度上的欠缺，也为识别传统村落乡村性特征提供了创新、科学的途径与方法，为现阶段传统村落的保护与发展的方向与策略定制提供了保障，是一种多维要素组合视角的传统村落乡村性评价方法，由于多项因子可以囊括传统村落空间、社会、经济、文化多方面，从而使评价结果达到对传统村落乡村性的高度全面量化的水平；本发明实施例适用于目前后开发阶段的传统村落的价值评估，为反馈现有政策制度提供直观参考，进而实现对传统村落现有制度政策的有效反馈、及时修正的目的，能够指导传统村落保护与发展政策制定与相应调整，具有现实意义与使用价值，也为目前乡村性研究提供了有益思路，乡村性并非是落后的农业属性，以削弱乡村性为目的的看法较为偏颇，对传统村落这类乡村实体来说，乡村性是其持续存在并保持存在意义的关键。
本发明实施例的一个应用场景可以为：
步骤1：将研究区域苏州市域范围内的传统村落进行编号n；本范围内研究对象共计12个，即n＝1,2,3,···,12，均位于吴中区。
步骤2：选取传统村落乡村性相关因素，建立多项因子组成的乡村性评价模型，选取了包括土地利用、人口聚落、经济职业、城乡联系、物质环境保护、非物质文化传承在内的六大项15小项因子层，如图2所示。
步骤3：确定因子意义及获取途径，获取相关人口、经济、社会数据，整理相关数据，得到初始数据如表2所示。
表2：苏州市域传统村落乡村性测算初始数据
步骤4：在由12个传统村落作为评价对象，15个传统村落乡村性相关因子作为评价因子构成的评价模型中，i表示第i个评价因子，j表示第j个评价对象。由于各因子属性正负各异，因此采用极值法对数据进行数值标准化处理得到Sij，标准化后的数值如表3所示：
表3：苏州市域传统村落乡村性测算标准化数据
权重计算中，依据得到fij的值，如表4所示：
表4：苏州市域传统村落乡村性熵值法中fij的值
依据可求得每个因子的熵，依据 可得到熵值法所求的15个因子的权重，如表5所示：
表5：苏州市域传统村落乡村性熵值法中熵Ei与熵权Pi的值
利用AHP层次分析法计算权重Qi，借助yaahp层次分析软件，首先建立层次结构模型；将乡村性作为目标层，将土地利用、人口聚落、经济职业、城乡联系、物质环境保护、非物质文化传承作为准则层，将土地开发强度、户均耕地面积、户均人口、老龄化程度、原住民常住率、进城就业率、一产就业率、人均年收入、交通用地密度、与镇区公共交通联系度、传统建筑保护度、景观环境保护度、传统活动参与度、手工艺传承度、农耕技艺传承度作为方案层；
进行判断矩阵的构建，两两对比其重要程度，1～9或其倒数表示两者相比的重要程度，值越大表示一种要素比另一种要素重要更多，对比结果如表6所示；
表6：矩阵中要素的对比结果
通过一致性检验(0.0884)，得到计算结果Qi，如表7所示；
表7：苏州市域传统村落乡村性AHP层次分析法中Qi的值
最终依据得出15个因子层的权重如表8所示：
表8：苏州市域传统村落乡村性权重Wi的值
步骤5：依据对每个传统村落的各因子层进行线性加权，计算其整体乡村性；式中，RIj表示第j个传统村落的乡村性，Wi表示各项乡村性相关因子的权重，Sij为各传统村落乡村性因子层的标准化数据；得出个村落乡村性如表9和图3所示：
表9：苏州市域传统村落乡村性数值测算结果
各因子层乡村性差异对比如图4所示。
在上述的具体实施例一中，提供了传统村落乡村性的测算方法，与之相对应的，本申请还提供传统村落乡村性的测算装置。由于装置实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。
具体实施例二
如图5所示，本发明实施例提供了一种传统村落乡村性的测算装置，包括：
编号模块201，用于对研究区域内的各传统村落进行编号；
构建模块202，用于选取传统村落乡村性相关因子，构建多项因子组成的传统村落乡村性测算模型；
获取模块203，用于获取各传统村落各因子的相关统计数据；
处理模块204，用于对相关统计数据进行标准化处理并计算各传统村落各因子的权重；
加权模块205，用于根据各传统村落各因子的权重，对各传统村落的各因子进行线性加权，量化计算各传统村落的乡村性。
优选的，所述编号模块201可以用于：
将研究区域内的各传统村落的编号记为j，j＝1，2，…，n，j、n为正整数；n为研究区域内的传统村落的数量；
所述构建模块202可以用于：
选取m个传统村落乡村性相关因子，建立由m项因子层构成的乡村性评价模型；m项因子层记为η1，η2，…，ηm，m为正整数；
所述获取模块203可以用于：
获取各传统村落各项因子层的相关统计数据；
所述处理模块204可以用于：
对相关统计数据进行数值标准化处理得到各传统村落各项因子层的标准化数据，并利用熵值法与AHP层次分析得到各项因子层的权重；第j个传统村落第i项因子层的标准化数据表示为Sij，第i项因子层的权重表示为Wi，i为正整数，i＝1，2，…，m；
所述加权模块205可以用于：
根据各传统村落各项因子层的标准化数据、各项因子层的权重进行线性加权，量化计算各传统村落的乡村性，公式为：
式中，RIj表示第j个传统村落的乡村性。
优选的，所述构建模块202还可以用于：
根据与乡村性的从属关系的判断，将各因子分类为正因子和负因子；正因子的数值越大表示乡村性越强。
优选的，所述处理模块204可以用于：
对各项因子层进行竖向归纳，利用各传统村落各项因子层的相关统计数据进行极值法的无量纲化处理，得到第j个传统村落第i项因子层的标准化数据Sij，j为正整数，j＝1，2，…，n，公式为：
式中，γij表示第j个传统村落第i项因子层的相关统计数据，γimin、γimax分别表示所有传统村落第i项因子层的相关统计数据的最小值与最大值；
利用熵值法与AHP层次分析得到第i项因子层的权重Wi，公式为：
式中，Pi表示第i项因子层的熵权，Qi表示第i项因子层的AHP层次分析赋权；
Pi的计算公式为：
式中，Ei表示第i项因子层的熵，Ei的计算公式为：
式中，fij表示第j个传统村落第i项因子层的贡献度，fij的计算公式为：
Qi的计算过程为：
建立层次结构模型；根据层次结构模型进行判断矩阵的构建，并对矩阵中的要素进行重要程度的两两对比；根据对比结果，通过一致性检验得到计算结果Qi；
所述加权模块205可以用于：
根据各传统村落各项因子层的标准化数据、各项因子层的权重进行线性加权，量化计算各传统村落的乡村性，公式为：
式中，RIj表示第j个传统村落的乡村性。
本发明实施例首先根据传统村落特征与属性，综合数据的可获取性、可量化性，选取相关因子，确定乡村性评价指标体系；再获得各个因子的权重；最终，对每项因子进行线性加权计算最终乡村性。本发明实施例从多维角度出发，从构建多要素组合的评价模型着手，针对传统村落这一特定对象筛选多方因子，构建了传统村落乡村性的专属模型与测算方法，形成科学全面的乡村性评价模型，且方法简单直观且易于操作，不仅弥补了现阶段乡村性定量研究在微观尺度上的欠缺，也为识别传统村落乡村性特征提供了创新、科学的途径与方法，为现阶段传统村落的保护与发展的方向与策略定制提供了保障，是一种多维要素组合视角的传统村落乡村性评价方法，由于多项因子可以囊括传统村落空间、社会、经济、文化多方面，从而使评价结果达到对传统村落乡村性的高度全面量化的水平；本发明实施例适用于目前后开发阶段的传统村落的价值评估，为反馈现有政策制度提供直观参考，进而实现对传统村落现有制度政策的有效反馈、及时修正的目的，能够指导传统村落保护与发展政策制定与相应调整，具有现实意义与使用价值，也为目前乡村性研究提供了有益思路，乡村性并非是落后的农业属性，以削弱乡村性为目的的看法较为偏颇，对传统村落这类乡村实体来说，乡村性是其持续存在并保持存在意义的关键。
本发明从使用目的上，效能上，进步及新颖性等观点进行阐述，其具有的实用进步性，己符合专利法所强调的功能增进及使用要件，本发明以上的说明及附图，仅为本发明的较佳实施例而己，并非以此局限本发明，因此，凡一切与本发明构造，装置，待征等近似、雷同的，即凡依本发明专利申请范围所作的等同替换或修饰等，皆应属本发明的专利申请保护的范围之内。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。尽管本发明已进行了一定程度的描述，明显地，在不脱离本发明的精神和范围的条件下，可进行各个条件的适当变化。可以理解，本发明不限于所述实施方案，而归于权利要求的范围，其包括所述每个因素的等同替换。对本领域的技术人员来说，可根据以上描述的技术方案以及构思，做出其它各种相应的改变以及形变，而所有的这些改变以及形变都应该属于本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种传统村落乡村性的测算方法，其特征在于，包括：
编号步骤，对研究区域内的各传统村落进行编号；
构建步骤，选取传统村落乡村性相关因子，构建多项因子组成的传统村落乡村性测算模型；
获取步骤，获取各传统村落各因子的相关统计数据；
处理步骤，对相关统计数据进行标准化处理并计算各传统村落各因子的权重；
加权步骤，根据各传统村落各因子的权重，对各传统村落的各因子进行线性加权，量化计算各传统村落的乡村性。
2.根据权利要求1所述的传统村落乡村性的测算方法，其特征在于，所述编号步骤，具体为：
将研究区域内的各传统村落的编号记为j，j＝1，2，…，n，j、n为正整数；n为研究区域内的传统村落的数量；
所述构建步骤，具体为：
选取m个传统村落乡村性相关因子，建立由m项因子层构成的乡村性评价模型；m项因子层记为η1，η2，…，ηm，m为正整数；
所述获取步骤，具体为：
获取各传统村落各项因子层的相关统计数据；
所述处理步骤，具体为：
对相关统计数据进行数值标准化处理得到各传统村落各项因子层的标准化数据，并利用熵值法与AHP层次分析得到各项因子层的权重；第j个传统村落第i项因子层的标准化数据表示为Sij，第i项因子层的权重表示为Wi，i为正整数，i＝1，2，…，m；
所述加权步骤，具体为：
根据各传统村落各项因子层的标准化数据、各项因子层的权重进行线性加权，量化计算各传统村落的乡村性，公式为：
式中，RIj表示第j个传统村落的乡村性。
3.根据权利要求2所述的传统村落乡村性的测算方法，其特征在于，所述构建步骤，还包括：
根据与乡村性的从属关系的判断，将各因子分类为正因子和负因子；正因子的数值越大表示乡村性越强。
4.根据权利要求3所述的传统村落乡村性的测算方法，其特征在于，所述处理步骤，具体为：
对各项因子层进行竖向归纳，利用各传统村落各项因子层的相关统计数据进行极值法的无量纲化处理，得到第j个传统村落第i项因子层的标准化数据Sij，公式为：
式中，γij表示第j个传统村落第i项因子层的相关统计数据，γimin、γimax分别表示所有传统村落第i项因子层的相关统计数据的最小值与最大值；
利用熵值法与AHP层次分析得到第i项因子层的权重Wi，公式为：
式中，Pi表示第i项因子层的熵权，Qi表示第i项因子层的AHP层次分析赋权；
Pi的计算公式为：
式中，Ei表示第i项因子层的熵，Ei的计算公式为：
式中，fij表示第j个传统村落第i项因子层的贡献度，fij的计算公式为：
Qi的计算过程为：
建立层次结构模型；根据层次结构模型进行判断矩阵的构建，并对矩阵中的要素进行重要程度的两两对比；根据对比结果，通过一致性检验得到计算结果Qi；
所述加权步骤，具体为：
根据各传统村落各项因子层的标准化数据、各项因子层的权重进行线性加权，量化计算各传统村落的乡村性，公式为：
式中，RIj表示第j个传统村落的乡村性。
5.根据权利要求4所述的传统村落乡村性的测算方法，其特征在于，m＝15。
6.根据权利要求1-5任一项所述的传统村落乡村性的测算方法，其特征在于，所述传统村落乡村性相关因子包括土地开发强度、户均耕地面积、户均人口、老龄化程度、原住民常住率、进城就业率、一产就业率、人均年收入、交通用地密度、与镇区公共交通联系度、传统建筑保护度、景观环境保护度、传统活动参与度、手工艺传承度、农耕技艺传承度中的一种或多种。
7.一种传统村落乡村性的测算装置，其特征在于，包括：
编号模块，用于对研究区域内的各传统村落进行编号；
构建模块，用于选取传统村落乡村性相关因子，构建多项因子组成的传统村落乡村性测算模型；
获取模块，用于获取各传统村落各因子的相关统计数据；
处理模块，用于对相关统计数据进行标准化处理并计算各传统村落各因子的权重；
加权模块，用于根据各传统村落各因子的权重，对各传统村落的各因子进行线性加权，量化计算各传统村落的乡村性。
8.根据权利要求7所述的传统村落乡村性的测算装置，其特征在于，所述编号模块用于：
将研究区域内的各传统村落的编号记为j，j＝1，2，…，n，j、n为正整数；n为研究区域内的传统村落的数量；
所述构建模块用于：
选取m个传统村落乡村性相关因子，建立由m项因子层构成的乡村性评价模型；m项因子层记为η1，η2，…，ηm，m为正整数；
所述获取模块用于：
获取各传统村落各项因子层的相关统计数据；
所述处理模块用于：
对相关统计数据进行数值标准化处理得到各传统村落各项因子层的标准化数据，并利用熵值法与AHP层次分析得到各项因子层的权重；第j个传统村落第i项因子层的标准化数据表示为Sij，第i项因子层的权重表示为Wi，i为正整数，i＝1，2，…，m；
所述加权模块用于：
根据各传统村落各项因子层的标准化数据、各项因子层的权重进行线性加权，量化计算各传统村落的乡村性，公式为：
式中，RIj表示第j个传统村落的乡村性。
9.根据权利要求8所述的传统村落乡村性的测算装置，其特征在于，所述构建模块还用于：
根据与乡村性的从属关系的判断，将各因子分类为正因子和负因子；正因子的数值越大表示乡村性越强。
10.根据权利要求9所述的传统村落乡村性的测算装置，其特征在于，所述处理模块用于：
对各项因子层进行竖向归纳，利用各传统村落各项因子层的相关统计数据进行极值法的无量纲化处理，得到第j个传统村落第i项因子层的标准化数据Sij，公式为：
式中，γij表示第j个传统村落第i项因子层的相关统计数据，γimin、γimax分别表示所有传统村落第i项因子层的相关统计数据的最小值与最大值；
利用熵值法与AHP层次分析得到第i项因子层的权重Wi，公式为：
式中，Pi表示第i项因子层的熵权，Qi表示第i项因子层的AHP层次分析赋权；
Pi的计算公式为：
式中，Ei表示第i项因子层的熵，Ei的计算公式为：
式中，fij表示第j个传统村落第i项因子层的贡献度，fij的计算公式为：
Qi的计算过程为：
建立层次结构模型；根据层次结构模型进行判断矩阵的构建，并对矩阵中的要素进行重要程度的两两对比；根据对比结果，通过一致性检验得到计算结果Qi；
所述加权模块用于：
根据各传统村落各项因子层的标准化数据、各项因子层的权重进行线性加权，量化计算各传统村落的乡村性，公式为：
式中，RIj表示第j个传统村落的乡村性。
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109829655A (zh) * | 2019-02-21 | 2019-05-31 | 宁夏大学 | 一种村落类型识别系统 |
| CN111401683A (zh) * | 2020-02-11 | 2020-07-10 | 苏州科技大学 | 古村落传统性的测算方法及装置 |
| CN111984701A (zh) * | 2020-08-17 | 2020-11-24 | 北京大学深圳研究生院 | 乡村聚落演化的预测方法、装置、设备及存储介质 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107679703A (zh) * | 2017-09-08 | 2018-02-09 | 天津大学 | 一种海岸带生态安全评价方法 |
-
2018
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| CN109829655A (zh) * | 2019-02-21 | 2019-05-31 | 宁夏大学 | 一种村落类型识别系统 |
| CN109829655B (zh) * | 2019-02-21 | 2023-12-19 | 宁夏大学 | 一种村落类型识别系统 |
| CN111401683A (zh) * | 2020-02-11 | 2020-07-10 | 苏州科技大学 | 古村落传统性的测算方法及装置 |
| CN111401683B (zh) * | 2020-02-11 | 2023-12-29 | 苏州科技大学 | 古村落传统性的测算方法及装置 |
| CN111984701A (zh) * | 2020-08-17 | 2020-11-24 | 北京大学深圳研究生院 | 乡村聚落演化的预测方法、装置、设备及存储介质 |
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Application publication date: 20190108 |
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