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2023年年底,“从历史向未来——纪念北京建都870周年专家座谈会”在北京市规划展览馆举行。2023年是北京建都870周年,北京因都而立、因都而兴,岁末盘点之际,汇聚关注、支持、参与北京历史文化名城保护的专家学者,回顾北京建都870年以来的历程,展望新时代名城保护发展。
张春彦
天津大学建筑学院副院长
京津冀地区得天独厚的自然资源和区位优势孕育出了灿烂的文化,丰富的文化遗产资源是其最直接的体现。据第三次全国文物普查工作统计结果显示,京津冀地区内不可移动文物总量达39680处,其中河北省33942处、北京市3656处、天津市2082处。数量庞大的遗产提供丰富的文化旅游与景观文化资源的同时也向该地区遗产的综合保护、管理与利用提出了新的挑战,尤其是遗产资源的区域统筹协调利用、环境综合保护等方面均需更为深入的研究。
吴良镛先生在《京津冀地区城乡空间发展规划研究二期报告》中提出:“以运河、长城等遗产为线索,贯穿各个文化亚区,形成京津冀整体文化体系。”后在“三期报告”中进一步提出:“建立京津冀地区历史文化与现代文明交相辉映、地域文化与国际文化和谐共存的‘文化网络’。”表明文化遗产成为促进京津冀区域协同发展的有效方式之一。
尽管现阶段对京津冀地区线性文化遗产的研究已取得一定成果,却依旧存在一些不足:一方面研究的重点主要集中在长城、大运河等较为知名的线路型线性文化遗产上,对虽然复杂但知名度较小的廊道型遗产研究较少。另一方面,研究多集中于线路的内容层面,缺乏线路体系组织方法等技术层面的研究,使针对线性文化遗产体系的保护与利用缺乏技术指导与可行性。此外,京津冀地区复杂的文化背景与遗产分布使遗产之间的联系往往体现为遗产的人文与自然背景之间的联系,需要从新的视角更加深入地去理解遗产的环境与背景。
线性文化遗产体系
京津冀地区丰富的文化遗产资源与一体化的空间发展战略使线性文化遗产体系成为该区域文化、遗产、景观空间体系组织的最佳模式。
1. 遗产景观与风景园林学方法
近年来,在可持续发展思想的影响下,风景园林学思维越来越多地出现在遗产保护领域中。将遗产景观和风景园林学方法相关概念引入线性文化遗产体系,有助于从更为深刻与复杂的背景层面构建、解读区域范围内遗产之间的内在联系。
遗产景观指对社会具有遗产价值的一处景观、遗址或由其组成的网络体系。遗产保护的风景园林学方法则是利用景观生态学等观点采用分层网络的方法分析表现这些实物遗存、重要典故以及当代联系。遗产景观及其风景园林学方法通过节点、网络、空间、叙事性等方法使原本独立的遗产在空间、时间和社会发展等多个维度中有了长足的联系与发展。在此背景下,风景园林学相关理论既是使区域内遗产通过其文化与自然环境相联系并赋予主题的主体,也是为遗产保护与城市发展之间矛盾提供解决途径的媒介。
2. 线性文化遗产与线性文化遗产景观
单霁翔提出:“线性文化遗产是指在拥有特殊文化资源集合的线形或带状区域内的物质和非物质的文化遗产族群,往往出于人类的特定目的而形成一条重要的纽带,将一些原本不关联的城镇或村庄串联起来,构成链状的文化遗存状态,真实再现了历史上人类活动的移动,物质和非物质文化的交流互动,并赋予作为重要文化遗产载体的人文意义和文化内涵。”
遗产景观与线性文化遗产体系都是从时间和空间角度对遗产间的相互联系进行解构。遗产景观及其风景园林学方法更深入地将遗产间的联系扩展至遗产所处的环境背景中,通过节点、网络、空间、叙事性对线性文化遗产的网络进行进一步完善,从而形成一个与时空背景联系更为密切的线性文化遗产景观体系。
京津冀遗产景观格局
独特的地理特征、频繁的交流与文化更新使京津冀现存文化遗产呈现出高度的集中性和复杂性。如果单从时代、类型、级别等任一角度片面地去组织该地区的遗产保护、管理与游览体系,都是对这一地区整个自然与文化背景的忽视,因而需要从遗产景观角度采用景观学的方法深入分析遗产内在联系,并以线性文化遗产的形式对其整体进行体系构建。
区域遗产时代现状和区域遗产等级现状
将京津冀全部遗产信息(以第三次全国文物普查收录不可移动文物为准)录入地理信息系统,并以10km为半径对这一地区的遗产密度进行分析,可以清楚地看到这一地区的遗产具有明显的聚集特征。当将分析半径扩大到20km时,这一特征更加明显,整个京津冀文化遗产景观体系结构也变得十分清晰。
区域遗产分布密度(10km)和区域遗产分布密度(20km)
太行东麓线性文化遗产景观体系构建
京津冀地区巨大的空间跨度、庞大的遗产总量以及复杂的历史背景使得在区域整体遗产景观网络基础上构建具体的遗产景观体系困难重重。传统的线性文化遗产景观体系构建往往是从主题出发,以人工查阅古籍资料或实地踏勘的方法确定体系内容与结构。然而,人工决策的方法对于数量庞大、情况复杂并且需要满足遗产背景环境深入分析要求的区域级线性文化遗产景观体系构建往往力不从心,空间数据挖掘技术则是在这种“数据爆炸但知识贫乏”的情况下出现的。
线性文化遗产景观体系的构建就是以空间数据挖掘技术为主导思想,通过技术手段对遗产的相关地理和文本信息进行深入挖掘,满足遗产景观对遗产及其背景环境间时空内在关联性需求,并以遗产的重要性、影响力和空间关系为参考构建网络—节点遗产景观体系。
基于空间数据挖掘技术的线性文化遗产景观体系构建流程示意
1. 数据库组织
根据对京津冀地区线性文化遗产景观网络整体格局的分析,结合现有太行东麓经济带、生态走廊以及自然地理特征对遗产景观体系的区划范围进行确定。将该范围内的文化遗产具体信息登入文化遗产候选数据库,信息内容主要包括由第三次全国文物普查以及“网络、文献爬虫”获取的详细遗产背景信息,具体内容包括遗产编号、地理坐标、名称、类型、行政区划、时期、级别和遗产介绍等。
太行东麓研究范围(左)
研究范围内遗产现状(右)
2. 指标确定与评价
传统遗产体系构建的难点在于其元素筛选指标的确定。根据第三次全国文物普查不可移动文物分类标准,现阶段我国不可移动文物分为7大类、30小类,对不同背景下的某一小类遗产以具体的数值划定评价指标,既不现实,也不科学。本案例所采用的空间数字挖掘技术是基于贝叶斯分类算法的机器学习过程,算法根据提供好的人工分类样本进行“学习”,再对区域内所有遗产进行分类。该方法以智能学习模拟的方式将具体指标的确定模糊化、灰箱化。
人工样本的指标确定是根据线性文化遗产景观体系相关概念,以欧洲文化线路、美国遗产廊道等成熟的线路体系认证标准为蓝本,从遗产的主题性、遗产性和景观性3个方面制定5个具体评价指标。通过专家打分法和科学层次分析法确定指标权重,再以专家咨询的方式对每个样本进行评估打分,确定是否满足遗产景观体系要求。
太行东麓线性文化遗产元素决策指标
3. 构建训练集
太行东麓线性文化遗产景观体系空间数据挖掘过程的主要任务是通过特定算法、自然语言处理等相关技术,利用编程从区域范围内众多遗产中挖掘出满足评价指标要求的遗产,从而构建遗产体系。数据挖掘过程主要分为构建训练集和数据挖掘两步。
训练集是依据评价标准,通过人工判别区域遗产子集,为之后的算法决策提供分析依据,并结合现有语言知识库和分词脚本提供文本分析所需的语料库。因此,为了确保决策结果的准确,训练集的选取需满足随机性和代表性。由于不同类型遗产在描述方式上存在显著差异,因此在决策和构建训练集时应针对不同类型的遗产分开处理。考虑到代表性的需求,应在综合考虑遗产等级信息的前提下,按照遗产类型和同类总量依比例随机选取训练集。构建太行东麓线性文化遗产体系过程中训练集的选取按照“分类—等级”模式,各分类下按各等级候选遗产元素总量的5%选取元素加入训练集,等级总数不满5个则加入全部元素。
太行东麓线性文化遗产决策训练集选取情况示意
4. 数据挖掘
数据挖掘是在对训练集元素的分析之后,应用统计学方法使用语料库对研究范围内其他遗产进行判别决策的过程,也是通过对遗产数据库相关文本内容进行数据化分析,探究遗产景观内在联系的过程。太行东麓线性文化遗产体系数据挖掘采用基于朴素贝叶斯公式的决策算法,算法基于概率论范畴内朴素贝叶斯公式。经过最终决策判断,在文化遗产候选数据库的3979个候选遗产中,共有574处遗产被确认为满足太行东麓线性文化遗产评价标准的遗产,所占比例为14.43%。
5. 线路选定
除了大运河、长城等有明确线性实体的线性文化遗产景观外,大部分的廊道类遗产景观体系在对遗产元素进行决策后需要构建连接体系,也就是线路的选定,这对于遗产区域内推进文化旅游、城市定位具有重要意义。由于古今道路的选址往往与地形地貌、沿线功能、人口分布等因素有关,因而各个时期的道路体系往往都是建立在之前道路体系的基础之上,从而表现出时间和空间上的连续性。鉴于此,没有线性实体的线性遗产景观体系应以古今道路为基础,根据保护与发展需求,综合各遗产的集聚、等级以及相互关系对其连接体系进行构建。
综合考虑各方面因素,太行东麓线性文化遗产景观连接体系构建采用最小生成树模型:以科学层次分析法,根据相连遗产的类型、等级和遗产间的空间关系确定连接权重,穷举所有连接方式,并从中选择权重合最小的连接模式。该方法一方面以“有权无向模型”的方式综合考虑连接元素和连接关系间的相互影响,另一方面最小权重连接方式最大限度地保证了整个线性文化遗产体系的紧凑性和高效性。构建过程中将历史文化名城体系、风景名胜区以及相关文化景观的内容融入体系,使文化遗产景观体系更加完善。
太行东麓线性文化遗产景观体系及部分元素示意
基于对人类活动与其周边地理环境相互作用的认识,线性文化遗产景观体系的构建确定了体系的具体结构形态,在此基础上进一步明确遗产文化脉络和主次关系。其成果对于完善遗产保护体系、引导区域景观体系建设和促进区域文化旅游产业发展具有重要意义。
文章根据张春彦于“名城保护·大家谈”活动演讲整理,已经专家审阅
文中图片来自张春彦发言PPT,仅作交流使用,如侵权请联系删除
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