学术报告 | 李郇：迁徙中的人居环境变化——基于传统民居建筑特征的视角

导读

2024年9月8日，2024中国城市规划年会之学术研讨会“城乡融合发展与人居优化”在合肥召开。中国城市规划学会总体规划专委会委员、中山大学地理科学与规划学院教授李郇作题为《迁徙中的人居环境变化——基于传统民居建筑特征的视角》的学术报告。

本文字数：4948字

阅读时间：15分钟

李 郇

中国城市规划学会总体规划专委会委员

中山大学地理科学与规划学院教授

研究以中国传统民居建筑为视角，利用遥感智能解译方法揭示了人口迁徙中的人居环境特征变化。

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传统民居的传承与变化

首先，人居环境传承与变化的研究起源于中国农房一张图。研究团队基于高分辨率遥感影像，实现了对全国2.78亿栋农房建筑足迹的智能解译，总面积约为3000亿平方米，蕴含了丰富的建筑特征信息。

图1 中国农房一张图【李郇等.基于遥感解译的中国农房空间分布特征分析.地理学报,2022.】

图2 中国各地的农房建筑足迹分布

农村研究最大挑战是缺乏可靠的数据。目前，我国乡村数据主要依赖调查统计，存在成本高、分布稀疏难题。

与此同时，农村人口的流动性较大，使得统计工作更加复杂。而农村实际上是以农房为中心的，农房作为固定资产，不像人口那样具有流动性。因此，通过对农房的研究，能够较为稳定地反映整个农村的实际情况。团队通过遥感智能解译技术精准绘制的全国范围内的农房建筑足迹数据整体精度达到了85%左右，与全国农房普查结果基本一致，实现了对全国不同地区农房分布形态的精准刻画。

农房建筑足迹的全面解译能够更好地帮助理解中国农房形态的区域差异。中国各地的农房因气候、地形和民俗的差异而呈现出多样性。例如，北方的农房通常布局中正舒展，有游廊相连，庭院内常见植树；而南方的农房则更加紧凑，建筑密度更高。这些都是人地关系的直接体现。

通过对全国农房形态的研究，可以深入理解人居环境同自然环境的互动过程。实际上，这类研究过去常以个案调查的形式呈现，但如果仅以静态视角单独观察，就无法呈现出农房形态为了适应环境变化而逐步调整的过程，缺乏整体性。

陆元鼎先生指出，中原地区的建筑形态在移民南迁的过程中逐渐发生了变化。最初，中原的建筑风格较为宽敞舒展，但随着移民向南方推进，特别是到达岭南地区后，建筑形态变得更加紧凑，甚至带有明显的防御性设计，但基本的建筑单元并未变化。类似的现象也出现在美国早期移民中。早期美国殖民者在逐步向内陆迁徙的过程中，建筑风格也逐步从以适应海洋气候为主的滨海小屋发展演变为更为实用的仓储式建筑。

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从个案研究到图数智能解译

关于民居的研究已有较为深厚的积累，是建筑学领域中的基础内容，但在更为宏观的视角上，我国幅员辽阔，拥有约2亿栋房子和300多万个自然村，在这巨大的数量背后是否存在某种总体性特征呢？在研究过程中不同地区的差异性常常被强调，例如黄土高原、岭南和北方中原的建筑风格显著不同，但如果反过来思考，是否也存在某种相似性呢？尤其在我国经历了大规模的人口迁移过程中，哪些建筑形态特征发生了变化，又有哪些始终不变？这一思路促使研究重点转向对大规模人口迁移中的民居特征变化的关注。

在民居特征变化同人口迁徙关系的研究中，许多地区已进行过个案研究，但仍缺少一个全国的、系统性的整体规律。从全局的角度出发，探讨在面对自然环境和社会变化时，是否能够找到一些统一的、具有共同特征的建筑形态呢？事实上确实存在这样的特征，在民居史相关的经典研究中可以发现，农房建筑特征整体上一直是有传承的，其中具备共通之处。

图3 中国各地传统民居的区域差异和相似性（图源：《中国居住建筑简史：城市、住宅、园林》）

这种共通的特征有望通过农房一张图得到揭示。

首先构建了一个可计算乡村的研究框架，通过整合多种乡村时空数据，包括遥感数据、无人机影像再到实地照片，形成了从高空视角到地面视角的多维度数据层。这种"天空到人的视野"的三维立体分析，不仅能够从宏观上理解乡村建筑的分布和形态，还可以通过微观视角深入探讨每栋农房的细节，同时还结合官方问卷数据，进而形成一个全面、多层次的数据体系。

将当前看到的农房全景图转化为一套可量化数据的计划，目标是解决在960万平方公里范围内、覆盖300多万个自然村的数据统计难题。希望通过技术手段，将每一张图像都转化为具体的数据信息。基于此开展系统性研究，构建一套深度学习和大模型为主体的研究框架，对建筑形态的核心信息、景观品质等进行量化分析。

在中国传统民居的建筑足迹解译中，主要借助可解释机器学习技术，结合专家知识来提取民居建筑的特征。研究中首先利用全国超过8000个传统村落的影像数据，对农房建筑足迹进行智能解译。随后结合专家知识筛选出与建筑形态和功能相关的关键特征。该方法能够帮助理解建筑足迹的结构和形态，但仍面临一些不稳定因素，特别是在解译特征的语义信息上还有待进一步探索。

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建筑足迹特征智能解译

在这项研究中利用了多年积累的专家知识，涵盖了西南民居、北方合院、广府民居以及潮汕民居等多种地域性建筑风格。通过将这些专家知识与机器学习的结果进行对比分析，我们能够更好地判断和理解建筑特征变化。这个过程实际上是专家知识与机器学习相互融合的过程，既借助了专家对建筑传统和风格的深刻理解，又利用了机器学习在大数据处理中的高效性和精确性。

特征分析结果表明，特征向量的相对距离能够表征整体建筑形态的相似性。例如，佛山的C村与汕头的平行建筑排列形式非常相似，而广州榔头村也体现出某些相似的形态特征。要理解这些形态特征间的关系，必须将图形之间的高维相关性转化为具体的数值，通过量化这些图形的相似性，进而将图形与数值的关系明确化。

全国范围内的8150个传统村落的分类结果表明，解译特征具有较强的表征能力能够明显呈现出北方民居、西南民居、江浙民居、客家民居和广府民居等传统建筑的特征。方法可清晰地展示不同类型村落的形态特征，且这些特征不仅局限于建筑本身，还涉及整个村落的形态。其中，天井（内院）作为一个重要的元素，所有特征图像中的高亮部分均位于天井，方向也存在不同。因此将这种特征视为村落形态的关键点，并在特征分类中把天井作为一个重要标识。这实际上是将专家知识与机器学习结果相结合的过程，同时这一结合增强了对传统村落形态的理解。

图4 建筑足迹分析中对天井特征要素的表达（Li, Xun, et al. "Explainable dimensionality reduction (XDR) to unbox AI ‘black box’models: A study of AI perspectives on the ethnic styles of village dwellings." Humanities and Social Sciences Communications,2023.）

特征解译的过程并非单纯依赖于机器学习的“黑匣子”，而是更多地基于几百年来的知识积累。对天井的差异分析可以识别出不同建筑形态中的关键特征。而在这个过程中，建筑形态中的形状和朝向两方面同样需要特别关注。方形的建筑往往具有较高的亮度特征，而长条形建筑则相对低亮度，进而产生不同的值。而纵向和横向的布局也展现了明显的方向性差异，对于农村的农房布局和村庄布局而言，方向上的差异有着特别的含义。这两者作为特征数据化之后便可进一步发掘背后的规律——人口迁徙在这一过程中扮演了重要角色。村庄并非自然而然形成的，而是在迁徙和建造过程中逐渐构成的。建村的过程不仅体现迁徙者的传统理念，也反映他们对人居环境的理解。这意味着建造村庄的过程也是构建优良人居环境的过程，融合了对自然的适应与对文化的传承过程。

图5 关键特征的语义（形状与朝向）

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建筑特征变化与人口迁徙

建筑特征的变化与人口迁徙存在某种内在关联。在农村民居的构建过程中，往往体现出集体的文化遗传和历史传承。这种对人居环境的理念并没有因为迁徙而被割断，反而在迁徙过程中被不断延续和传承。基于这一想法开始寻找这些特征的具体表现，由于对广东地区较为熟悉，因此特别选取了广东韩江区域作为研究对象。这一地区是潮汕与客家两大文化群体迁徙的交汇点，具有典型的历史文化价值。韩江区域存在客家和潮汕群体的迁徙，体现为典型的两条线。

图6 研究区域的选择（图片来源：李郇等.一种数据驱动的传统村落聚落形态识别方法以发现历史迁徙痕迹，地理科学，（已接收待刊）.）

对汀江到梅江的客家迁徙过程，以及从汀江到韩江、汕头的潮汕与客家的交汇路径分析，能够清晰地表现建筑特征分化和融合的过程。这一研究的初衷虽然并非为了深入探讨民居本身，而是验证数据的有效性，但最终呈现出的结果揭示了客家与潮汕建筑风格的显著特征，可以分为三类特征（如图7-8）：第一类特征是客家的（蓝色的部分），第二类特征是潮汕的（红色的部分），第三类特征是汀江和韩江交汇的部分（黄色的部分），与另外两种显然存在不同，并且恰好是客家民居和潮汕民居两种风格的结合，比如很经典的百鸟朝凤平面布局。

图7-8 潮客建筑形态的碰撞和交融（图片来源：李郇等.一种数据驱动的传统村落聚落形态识别方法以发现历史迁徙痕迹，地理科学，（已接收待刊）.）

从这个小实验可以看出，建筑足迹分析对民居特征以及迁徙过程都有一定的解释力，特别是在汀江到梅江的区域，呈现出典型的客家民居特征，其相似性十分显著。通过查阅当地的家谱，发现两条主要的客家移民线路，一条是以邱氏和廖氏家族为代表，这些移民线路沿着客家迁徙的路径展开，如图9中蓝色轴线所示，民居建筑延续了客家聚落的特征。另一条则是以吴氏和陈氏的家族为代表，在饶平、潮安、兴宁地区形成混合，也就是百鸟朝凤形式的聚集地区。由此证明，通过民居特征可以判断建筑和住宅、村落在迁徙过程中的历史变迁。

图9 建筑足迹特征与历史迁徙轨迹的对比（图片来源：李郇等.一种数据驱动的传统村落聚落形态识别方法以发现历史迁徙痕迹，地理科学，2024.）

基于这一研究萌生了更大的目标：是否能够对全国范围内的迁徙进行系统性分析？事实上，客家在中国历史上曾经历过一次大规模的迁徙，然而延续至今的主要是清代以后的建筑与文化遗存，明代以前的已基本消失。通过对客家建筑特征在全国范围内分布情况的整合，我们沿着古代遗道追溯了客家迁徙的路线，并对其特征进行分析。结果表明，建筑特征呈现出以1号轨迹为主要特征，逐步向北延伸到2、3、4、5号轨迹，并且随着迁徙路线的延长，尤其是向北方迁徙时，建筑特征的相关性逐渐减弱（如图10-12）。

图10-12 客家迁徙路径与民居演变对比（图片来源：谷宇、李郇等.利用遥感智能解译测度中国传统民居的相似性，地理科学，（已接收待刊）.）

不过天井作为一种建筑特征在全国范围内都普遍存在，甚至到湖南、河南信阳等地都能找到同样的元素，从南到北也对应其规模从小到大的变化过程。1号轨迹是从湖南贯穿两广，一直到四川、重庆、云南腾冲，这条迁徙路径的建筑特征始终保留着客家风格，随着迁徙的西进，建筑布局愈加自由。

图13-14 客家迁徙路径与民居演变对比（图片来源：谷宇、李郇等.利用遥感智能解译测度中国传统民居的相似性，地理科学，（已接收待刊）.）

在研究客家建筑的过程中，不仅需要依赖于已有的历史记载，还试图从更大范围的建筑形态中探索新的迁徙路径。传统历史所记载的迁徙线路，大多是实线部分，清晰标明了从江西、福建至广东、广西，甚至到云南、四川等地的迁徙过程。然而，对建筑特征的分析指出一些未被完全记载的迁徙路线，即为图中的虚线部分。这些虚线部分显示了客家人在广西、云南地区的影响，尤其是在腾冲一带可以观察到从江西迁徙而来的眷属所带来的建筑特征。这些建筑特征所形成的轨迹能够帮助分析出可能的迁徙路径。（如图15-17）

图15-17 客家迁徙路径与民居演变对比（图片来源：谷宇、李郇等.利用遥感智能解译测度中国传统民居的相似性，地理科学，（已接收待刊）.）

这一研究同时能够揭示全国范围内建筑和聚落形态的变化。关于客家迁徙的分析，罗香林曾在民国时期考证客家迁徙路线，但由于资料所限，尚未涉及到西南边陲。不过从客家建筑特征分布显示，还可能存在着“四川到云南”和“广西到云南”的潜在迁徙路线。建筑特征和聚落形态的分析能够捕捉到客家人迁徙的完整路线，并由此实现从个案研究到全局研究的转变。这一研究不仅有助于填补历史上未被完全记录的迁徙路径，还能够通过科技的进步，提供一个更全面的视角来理解人口迁徙及其对聚落形态的影响。

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讨论和展望

借助建筑足迹的解译和机器学习技术可以观察到建筑文化与自然环境在不断碰撞、交融中的发展过程，以此为人居迁徙提供新的视角。建筑本身即是具备历史性的文化遗产，不仅凝聚了共识性的集体记忆，也体现了不同地域、时代之间的互动。

目前正在进行的是一项旧房识别的工作，主要针对全国范围内农村的旧房。尽管识别工作尚未完成，且部分结果存在误差，但一些集中分布的村庄内旧房承载着丰富的文化传统。对这些旧房去留的问题是一个复杂的决策过程，这需要根据房屋的历史文化价值、人类活动特征，以及与当地环境和社会文化的互动过程来做出判断。

总体来说，研究是想通过对单个地区研究的突破进而走向全体性的研究，通过将不同的乡村结合进行分析，从而得到全国整体的人居环境在与自然融合过程中的建筑和人口特征。

供稿单位：清华大学建筑与城市研究所、人居科学院、清华大学建筑学院

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