Когда люди думают об археологии, они часто представляют себе Индиану Джонса или людей, раскапывающих динозавров в пустыне. Боюсь, и то, и другое рождается из-за непонимания того, как археология изображается в популярных СМИ. Первая часть, на которую следует обратить внимание, заключается в том, что археологию обычно больше интересует контекст, в котором найден артефакт, чем сам артефакт; сделать Индиану Джонса хорошим археологом-спасателем, а не тем, кого вы хотите раскопать вместе с собой. Другой важный аспект заключается в том, что археологи сосредоточены на людях, а динозавров мы оставляем палеонтологам. Это не значит, что вся археология напрямую связана с изучением людей, скорее они изучают людей с помощью подтверждающих доказательств, таких как кости животных, семена растений, окружающая среда и ландшафт.

Прогнозное моделирование или, в данном случае, геопространственное прогнозное моделирование использует географические центральные данные для прогнозирования вероятности возникновения данного события. Чтобы модель успешно предсказывала желаемые события, необходимы два основных элемента: большой объем данных и тесная связь с местоположением. Простым примером этого может быть предсказание, где построить подъезд к новому дому.

В этом примере нам потребуется как минимум 3 набора данных: расположение домов; места подъезда; и дорожные локации. Большинство людей согласятся, что подъездная дорога — это средство соединения дома с дорогой, поэтому должна быть сильная положительная корреляция между подъездной дорогой и к дому, и к дороге. Затем мы можем использовать 60–90 % доступных данных для обучения модели и 10–40 % данных для проверки ее успешности. Модели могут варьироваться от статистической линейной регрессии до глубоких нейронных сетей, и все чаще используется несколько моделей, сшитых вместе. Результатом простой модели может быть размещение подъездной дорожки на стороне дома, ближайшей к дороге, а более сложная модель может учитывать местные законы планирования, экспозицию/наклон местности и группировать местные дома с более высоким весом для представления. местная эстетика.

Не отвлекаясь слишком далеко, главное, что нужно учитывать при разработке модели, это начать с простого, чтобы вы могли быстро потерпеть неудачу. Если нет сильной связи между местоположением и другими переменными, вы, вероятно, тратите свое время впустую, и его лучше потратить на что-то другое. Мы надеемся, что жилье является примером, с которым все должны быть знакомы, но мы постараемся сделать геопространственное прогностическое моделирование в археологии более доступным.

Археология

Как упоминалось ранее, археология сосредоточена на людях, поэтому основным аргументом в пользу использования геопространственного прогностического моделирования в археологии является то, что поведение людей либо ограничено, либо видно в ландшафте. Чем дальше вы возвращаетесь во времени, тем больше вы ожидаете, что ландшафт наложит большие ограничения на такие вещи, как выбор места, поскольку люди менее способны изменить ландшафт вокруг себя во что-то более подходящее. Монументальная археология — это хорошее совпадение между изменением окружающей среды и выбором места.

Существует фундаментальная проблема с археологическими данными, которую мы должны обсудить, прежде чем разрабатывать прогностические модели, использующие их. Археология, которую мы наблюдаем, — это сохранившаяся археология (тафономия). Это означает, что любая создаваемая нами модель предвзята в двух важных областях: мы моделируем археологию там, где она может выжить, а не во всех местах, где она могла бы существовать; и большая часть археологических находок обнаруживается во время структурного развития, а это означает, что наша археология предвзято относится к современному выбору мест. Современный выбор площадки ставит перед собой сложнейшую проблему, и самое простое решение — признать ее существование. Это не ограничивается археологией, скорее все, что связано с прогностическим моделированием, должно опираться на исторические данные, которые, вероятно, имеют некоторую систематическую ошибку выборки.

Я предпочитаю период неолита для геопространственного прогностического моделирования, поскольку он представляет собой пересечение ландшафтных изменений с монументальной археологией и крупномасштабным земледелием, а ландшафтные ограничения по-прежнему играют большую роль при выборе места. Проще говоря, это время, когда у людей были ресурсы для внесения изменений в ландшафт там, где им было удобно. У нас есть доступ к неолитическим курганам (курганам), которые хорошо видны на местности и обычно расположены вблизи вершин хребтов на вершинах холмов, а также к местам находок артефактов, которые были найдены на фермерских полях за пределами своего места. Это дает нам возможность очищать и классифицировать данные таким образом, чтобы ставить и, надеюсь, отвечать на сотни различных вопросов.

Кроме того, юго-запад Британии является моим предпочтительным регионом для прогнозного моделирования по нескольким причинам. Во-первых, я написал свою магистерскую диссертацию по археологии в Борнмутском университете, а мой наставник написал книгу о доисторическом Дорсете, которая стала богатым хранилищем местных знаний. Во-вторых, я работал в тесном контакте с несколькими офицерами HER (Historic Environmental Record) на юго-западе, которые смогли предоставить как данные, так и местные знания. Офицеры HER несут ответственность за ведение записей местной археологии в каждом округе Великобритании; они играют роль в защите культурного наследия округов при принятии решений по планированию. Наконец, Юго-Запад известен своей богатой доисторической монументальной археологией, что дает нам гораздо больше данных для работы, а размер выборки важен для успешных моделей.

Теперь у нас есть время и место для игры, мы можем начать задавать вопросы, которые позволят нам попробовать различные методы моделирования. Как и в большинстве технических вещей, редко можно выбрать правильную модель, а только ту, которая имеет наименьшие негативные последствия.

Следующие шаги

После краткого введения в геопространственное прогностическое моделирование и объяснения некоторых аспектов археологии пришло время углубиться в конкретные проекты. Для каждого проекта будет отдельная статья, в которой будут подробно описаны особенности археологии, этапы подготовки данных и разработка/реализация модели.

Первая из этих статей является упрощением моей диссертации, написанной еще в 2017 году как моя первая попытка геопространственного прогнозного моделирования. Последующие статьи улучшат аспекты моей диссертации и сосредоточатся на областях, где мы можем представить новые методы. Наконец, я рад исследовать проблему систематической ошибки выборки и напишу об этом в виде еще одной статьи в этой серии.

Если у вас есть какие-либо вопросы, пожалуйста, свяжитесь со мной по адресу [email protected].

Первоначально опубликовано на https://pan-geo.io.