引言

地名作为人们赋予某一特定空间位置上自然实体或人文实体的专有名称，可以反映各时期地名所在区域的自然环境、经济状况和历史变迁。地名文化景观蕴含丰富的文化内涵，它在特定时空范围内统一指代某一地域，承载了民族、国家主权、语言文化和地理特征等多维信息。赣州市作为江西省的副中心城市，对地名文化景观的研究相对较少。因此，深入探讨赣州市的地名文化景观及其背后的驱动因素，对于理解该地区的自然环境变迁、人地关系演化以及区域历史文化的传承具有重要意义。

对于地名文化景观的研究，国外学者以文化景观学说为依托，结合文献资料、调查采访、构建模型等方法，主要关注地名文化景观与经济等各维度间的关系。如Helles Ahed Sobhey调查自1948年以来统治加沙的四个政权的地名，深入了解统治精英的不同优先事项和命名逻辑；Rusu Mihai S.通过研究后社会主义城市罗马尼亚的完整国家街道命名法来解决国家层面的地名变化；Basik Serge基于“文化竞技场”隐喻的批判性地名方法，分析了白俄罗斯明斯克一种新的乡土城市微地名的场所营造功能。国内学者林琳、刘庆果、赵思文等结合GIS空间分析技术与数理统计方法用于探索地名文化的空间分布和形成机制，郑汉奕等利用聚类分析、核密度估计法对宁化县的客家地名离散点为研究对象，研究其地名空间分布特征；连伟海等利用GIS中的核密度分析等方法来分析赣州客家村落景观地名的空间分布和成因；赵芷岑等使用基于核密度估计法的空间平滑法对长春市的地名文化景观进行空间分析；苏力德利用数理统计和GIS空间分析方法对阿润旗地区进行分析，揭示阿荣旗聚落地名中蕴含的丰富社会历史文化特征。

当前地名文化研究多运用人文地理学方法，结合GIS技术分析空间分布，但现有成果偏重于地名与地理环境的相关性探讨，对其影响因素的定量研究仍有不足。为此，本文针对赣州市地名，先按属性进行统计，再综合运用Moran’s I指数与核密度估计法，从数值与图形两方面对自然类地名文化景观开展量化研究，以揭示地名文化现象与地理空间要素之间的关联，并借助文献进一步阐释其内在联系；同时，依据赣州市人文景观类地名的影响因子，结合地理探测器追溯驱动其空间分异的因素。

研究区概况与数据来源

研究区概况

赣州市，简称“虔”，别称“虔城”、“赣南”，是江西省地级市，省域副中心城市、Ⅱ型大城市，三线城市，位于江西省南部，地处中亚热带南缘，属亚热带丘陵山区湿润季风气候，地形以山地、丘陵、盆地为主，章江、贡江在赣州合流为赣江，总面积39379.64平方千米（图1）。

数据来源

地名数据源自国家统计局，共获取各级地名4360个，其中社区（村）级4060个，区（县）级18个，另有9个街道办事处、144个镇、140个乡（含1个民族乡）；矢量图取自地理空间数据云平台，社会经济数据参考《2023年赣州统计年鉴》。DEM数据为NGIA依托“奋进”号航天飞机获取的NGA-SRTM1，分辨率30m；江西省水文图来自全国地理信息资源目录服务系统，含河流、沟渠等水系要素；植被覆盖图以2019年NASA官方的MOD13A1影像为源，经MODIS获取，空间分辨率500m。

研究方法

借鉴已有地名分类研究成果，确立赣州特色地名分类标准；对研究区地名矢量图层进行点化处理，借助GIS核密度分析得到核密度分布图。采用数理统计法分析各类地名分布与地形的关系，并以地图直观呈现区域地名分布格局，从空间可视化与量化角度揭示赣州市地名文化景观的空间分布特征。

核密度估计法

采用基于核密度估计法来分析赣州市地区地名文化景观特征，丰富了地名文化景观的研究方法。核密度估计法充分地体现了地理学的距离衰减规律，距离较近的对象，权重较大。这种方法在分析和显示点数据时极其有用。离散点数据如果直接用图表示，往往难以直观并定量分析其空间趋势。核密度估计法可以得到研究对象密度变化的图示，空间变化是连续的，又有“波峰”和“波谷”强化空间分布模式的显示，可以客观准确地表达地名点的空间分布状况。

Moran’s I指数

通过测量每个地名点与其最邻近的地名点之间的平均距离来确定地名的空间分布类型。

地理探测器

地理探测器是用于探测变量的空间分异性，检验两个自变量的空间分布的耦合性，并揭示两变量间关系的空间统计学模型。其核心思想为：如果某个因变量𝑌在很大程度上受到某个自变量𝑋的影响，那么𝑋和𝑌的空间分布应具有相似性。本文主要使用因子探测器进行探究：

地名文化景观特征

赣州市地名文化景观类型分类

根据赣州市实际情况，将研究区地名分为自然景观类和人文景观类，其中自然景观分为山貌类、水文类、植被类、动物类景观地名；人文景观类分为交通类、建筑类、方位类、耕作类、美好意愿类、计量类、姓氏类和其它类地名，对于分类时所采用的主要用字见表1，分类后的总体情况见表2。

类型		主要用字
自然景观	山貌地名	坑、陵、岭、石、坪、山、迳、布、岗、阳、峰、坳、洞、崇、丘、垅、岽、垇、嵊、冈、砂、坎
	水文地名	溪、塘、江、坝、湖、水、源、沙、潭、河、圳、汾、洋、洲、池、湾、渔、泮、渡、渭、岸、汶
	动物地名	龙、马、羊、虎、鹅、牛、鱼、蛇、凤凰、鸡、鹤、鹧鸪、狮、鹭、兔
	植物地名	竹、梅、林、花、木、柏、樟、茶、树、兰、桃、松、枫、芦、梓、油、柳、草、莲、桂、琵琶、芫、芙蓉
人文景观	建筑地名	屋、寨、店、铺、窑、圩、州、城、围、井、园、建、庄、地、村、墩、营、棚、镇、堂、寮、府
	交通地名	坊、陂、桥、埠、排、路、车
	耕作地名	田、背、禾、畲、塅、垄、槎、盆、甫
	美愿地名	新、富、丰、红、和、兴、胜、乐、安、福、子、平、杰、吉、孜、顺、仙、都、英、良、盛、裕、荣、昌
	姓氏地名	黄、杨、罗、官、武、张、李、曾、谢、朱、赖、吴、扬、王、徐、陈
	方位地名	上、下、头、东、口、南、中、西、里、心、前、脑、内、北、尾、边、左、半、横、右、外、底
	计量地名	大、小、长、三、五、联、双、群、斗、九、团、丈、七、六、族、万、八、伍、千、十、高
	其他地名	星、光、白、金、主、卫、段、同、风、斜...

类型		字数	出现次数	出现比例
自然景观	山貌地名	21	935	23.03%
	水文地名	23	891	21.95%
	动物地名	14	261	6.43%
	植物地名	23	353	8.69%
人文景观	建筑地名	19	378	9.31%
	交通地名	7	302	7.44%
	耕作地名	9	348	8.57%
	美愿地名	24	527	12.98%
	姓氏地名	15	281	6.89%
	方位地名	23	1012	24.92%
	计量地名	20	481	11.84%

自然景观类地名分布

自然景观类地名中，山貌类地名多出现“坑”、“岭”、“石”、“坪”、“山”、“迳”、“布”、“岗”、“阳”、“峰”等字样，共出现935次。“坑”字代表地面上凹下去的地方，而赣州多山的特点导致当地居民在选择聚集的地点时，更容易选择山地之间的凹谷。

根据核密度分析（见图2），山貌类地名在赣州市分布广泛且呈现出较强的聚集性，由密集区向外逐渐稀疏，整体表现为南少北多、西多东少的格局；水文类地名由于水系发达而数量较多、分布广泛，但未形成明显聚集，同样呈现南少北多、西多东少的特征；植物类地名受益于高森林覆盖率及众多森林公园，在全市及下辖县市均匀分布，未出现聚集，呈现较为明显的团状分布；动物类地名则分布较为稀疏且分散，主要集中于中西部地区，同样呈现出明显的团状分布现象。

人文景观类地名分布

建筑类地名以“屋”、“寨”、“窑”、“圩”、“州”、“城”、“围”、“井”字样为主，其出现次数为378次，所用字数为19字。”屋”作为人类居住的基本单位，“屋”在人们心中具有很大影响，因此在建筑地名中出现多达54次，而其余的建筑类地名在社会发展中均有重要影响。

核密度分析显示（见图3），赣州市建筑类与美愿类地名分布平均且呈团状聚集，交通类地名集中于城市中心，耕作类地名北多南少、西少东多且东部呈条带状，姓氏类地名北多南少、西多东多并呈团状聚集但中心区域空白，而方位类与计量类地名分布相对平均并整体呈团状聚集。

地名文化景观的驱动因素

自然景观类地名驱动因素

山貌类地名驱动因素

以赣州市DEM为基础，将高程数据图与山貌类地名文化景观点叠置得到叠加图（图4），再通过GIS值提取至点法获取山貌类地名的高程值并分类统计形成高程统计图表（图5），经分析可知，赣州市山貌类地名分布广泛且与地形高程密切相关，其中高程小于250m的山貌点有497个、250-500m的有373个，两类高程段各典型用字均有相应分布，更高高程段的山貌点数量则显著减少，结合“山”“岭”“坑”等地名用字的地理特征，统计结果进一步印证山貌类地名主要分布于低海拔地区，其形成与高程紧密相关。

水文类地名驱动因素

借助GIS工具裁剪得到赣州市水文图，将其与水文类地名叠置形成叠加图（图6），再通过近邻分析获取水文地名至最近河流的距离并统计制成距离统计图（图7）。分析可见，赣州水文类地名广泛分布且北、西部集中，高度集聚于支流交汇处并沿河道扩散，其中532个分布在河流1km范围内，远多于其他距离的地名总数，印证水文类地名与河流关联紧密，其命名多指向河流周边自然地理特征与人类活动区域。

植物类和动物类地名驱动因素

鉴于动植物多以共生关系存在，本文以植物分析为代表。通过对原始影像进行辐射定标、大气校正与图像镶嵌等预处理，得到江西省遥感影像，进而利用GIS软件的掩膜提取功能获得赣州市植被覆盖率，并与植物类地名叠加，生成赣州市植被覆盖与地名叠加图（图8）。

进一步运用GIS“值提取至点”方法，获取植物类地名所在位置的NDVI值，通过地名NDVI分类制成统计图（图9）。分析显示，所有植物类地名均分布于植被覆盖区域，且NDVI值在0.60-0.75区间的地名最多（129个），0.45-0.60区间亦有94个，这表明植物类地名的命名与当地植被状况密切相关，并随植被覆盖度的升高而相应增多。

人文景观类地名驱动因素

人文景观类地名的关键字主要来源于人们日常生活中的常用词汇，其空间格局的分布受到经济发展和社会生活的影响较大，如人口、经济、交通等都会影响这一类地名文化景观的分布。因此构建出4个影响因子和5个探测因子组成的赣州市人文景观类地名影响因子指标体系：经济因素（人均GDP和GDP）、人口因素（常住人口）、交通因素（公路里程）、建筑因素（建成区面积），得到赣州市人文景观类地名影响因子指标体系（表3）。

影响因素	探测因子	因子解释
经济因素	人均GDP（万）	各市区2022年人均生产总值
	GDP（亿）	各市区2022 年生产总值
人口因素	常住人口（万）	各市区2022年底人口
交通因素	公路里程（）	各市区2022年公路里程总和
建筑因素	建成区面积（）	各市区2022年行政区内开发建设的地区

将地名点和各个影响因子利用GIS软件进行重分类、创建渔网等方法进行提取，利用地理探测器进行因子探测，得到因子探测结果如表4所示。

	人均GDP	总GDP	常住人口	公路里程	建成区面积
q(建筑类)	0.324	0.878	0.826	0.578	0.803
q(交通类)	0.224	0.283	0.660	0.744	0.723
q(耕作类)	0.488	0.577	0.685	0.773	0.726
q(美愿类)	0.560	0.878	0.939	0.891	0.845
q(姓氏类)	0.497	0.478	0.627	0.553	0.688
q(方位类)	0.299	0.856	0.857	0.852	0.876
q(计量类)	0.282	0.812	0.782	0.792	0.747

从表4中可以看出，对于建筑类地名，驱动因子影响大小排序为： q（总GDP）> q（常住人口）> q（建成区面积）> q（公路里程）> q（人均GDP）。对于建筑类地名的成因，总GDP、常住人口和建成区面积对其均具有较高的解释能力，达到80%以上。以建筑类为关键字取地名时，经济越发达的地区，建筑类地名占比越多。

结论与讨论

结论

地名文化是地理环境、历史变迁与人文风貌的重要载体。本文以江西省赣州市为研究区，对采集的4060个地名进行景观分类，分为自然景观与人文景观两大类，并进行关键词归类，从文字、图形、数值及探测器四个方面分析其文化景观特征与驱动因素，系统呈现赣州地名独特的自然与人文景观。主要结论如下：（1）地名分为自然景观与人文景观两大类，其中自然景观类包括山貌、水文、植物、动物4类；人文景观类包括建筑、交通、耕作、美愿、姓氏、方位、计量7类。（2）综合核密度与Moran’s I指数分析表明，地名总体在东北与西南区域聚集，且在该区域内呈现显著聚集特征。（3）自然景观类地名成因分析显示：山貌类地名与高程相关；水文类地名与河流关系密切；植被类地名与当地植被覆盖度呈正相关。人文景观类地名通过地理探测器分析得出：常住人口、建成区面积和公路里程对其空间分布具有较强解释力，而总GDP和人均GDP解释能力较弱。

讨论

本研究采用多维度方法，揭示了赣州市地名文化景观的空间分布特征与驱动因素，体现了自然与人文要素在地名形成中的协同作用。研究运用标准差椭圆、Moran’s I指数，从图形与数值层面弥补了已有相关研究的不足；并结合客家文化特色构建赣州地名分类体系，丰富了既有客家地名研究的分类维度，彰显地域文化独特性。研究发现，自然景观类地名分布与地形高程、河流密度、植被覆盖显著相关，与相关研究成果相互印证，揭示了人类适应自然环境的命名规律；同时采用地理探测器模型量化分析人文景观类地名分布，弥补了以往定性分析的局限，完善了人文影响因素研究的变量体系。本研究存在一定局限，提出应将地名文化保护与活化融入城乡规划，避免其在现代化进程中断裂。后续可借鉴景观基因理论构建地名文化基因组图谱，深入解析地名空间格局的文化内涵与演化路径，为地名文化遗产保护提供理论支撑。

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