1
Počítačová podpora
v archeologii II
Jiří Macháček
editor
Masarykova univerzita
Brno 2008
2
Obsah
ÚVOD – JIŘÍ MACHÁČEK (EDITOR)...................................................................................................................... 4
INTRODUCTION ................................................................................................................................................... 5
DATABÁZE A DATABÁZOVÉ SKLADY V ARCHEOLOGII...................................................................... 8
REVITALIZACE DAT Z NALEZIŠTĚ BYLANY - PETR KVĚTINA ............................................................................... 9
DEMUS - DOKUMENTACE A EVIDENCE MUZEJNÍCH SBÍREK. PŘEDSTAVENÍ MODULU DEMUS01 ARCHEOLOGIE PAVLÍNA
KALÁBKOVÁ, PAVLA JANKOVIČOVÁ, ZDENĚK LENHART .................................................................. 20
POHAN DATA SERVER - DIGITÁLNÍ DATOVÝ SKLAD ARCHEOLOGICKÉ ORGANIZACE - PETR DRESLER,
MICHAL KUČERA, JIŘÍ MACHÁČEK, RADEK PETRŽELKA, MAREK VLACH, ONDŘEJ ŽÍDEK .............................. 37
STATISTIKA V ARCHEOLOGII.................................................................................................................... 66
KONTINGENČNÍ TABULKY A VEKTOROVÁ SYNTÉZA. PŘÍSPĚVEK K MOŽNOSTEM TRANSFORMACE NOMINÁLNÍCH
DAT A JEJICH NÁSLEDNÉ MATEMATICKÉ SYNTÉZY - LUBOŠ CHROUSTOVSKÝ ................................................... 67
HODNOCENÍ DISTRIBUCE IZOLOVANÝCH KOSTÍ NA HŘBITOVĚ U KOSTELA SV. DUCHA VE VŠERUBECH: VYUŽITÍ
RANDOMIZAČNÍCH METOD - PATRIK GALETA, VLADIMÍR SLÁDEK, DANIEL SOSNA, MARTIN ČECHURA .......... 84
PROSTOROVÁ ARCHEOLOGIE A GEOGRAFICKÉ INFORMAČNÍ SYSTÉMY.............................. 107
ANALÝZA POLOHY PRAVĚKÝCH MOHYLOVÝCH POHŘEBIŠŤ POMOCÍ GEOGRAFICKÝCH INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ
- MARTIN KUNA.............................................................................................................................................. 108
VYUŽITÍ GIS PRO ZPRACOVÁNÍ A PUBLIKACI PLOŠNÝCH ARCHEOLOGICKÝCH VÝZKUMŮ: PŘÍKLAD
NEOLITICKÉHO SÍDLIŠTĚ V MOHELNICI U ZÁBŘEHA - RICHARD THÉR............................................................. 127
ARCHEOLOGICKÁ MAPA LIBICE – NA PŮLI CESTY, INTRASITE GIS RANĚ STŘEDOVĚKÉHO HRADIŠTĚ - JAN MAŘÍK
........................................................................................................................................................................ 142
PRAKTICKÉ PROBLÉMY SPOJENÉ S MODELOVÁNÍM POHYBU PRAVĚKOU KULTURNÍ KRAJINOU - ALŽBĚTA
DANIELISOVÁ.................................................................................................................................................. 152
HOSPODÁŘSKÉ ZÁZEMÍ RANĚ STŘEDOVĚKÉHO CENTRA NA POHANSKU U BŘECLAVI - PETR DRESLER, JIŘÍ
MACHÁČEK..................................................................................................................................................... 165
ANALÝZA PRAVĚKÝCH A RANĚ HISTORICKÝCH NÁLEZŮ Z POVRCHOVÝCH SBĚRŮ V OKOLÍ BŘECLAVI - MICHAL
PETR ............................................................................................................................................................... 206
GEOGRAFICKÁ A ARCHEOLOGICKO-PROSTOROVÁ DATA Z RAKOUSKA A MOŽNOSTI JEJICH VYUŽITÍ - MICHAL
PETR ............................................................................................................................................................... 242
GEOGRAFICKÉ A ARCHEOLOGICKÉ PRIESTOROVÉ DÁTA Z ÚZEMIA SLOVENSKA - TOMÁŠ TENCER ................. 262
POČÍTAČOVÁ DOKUMENTACE A VIZUALIZACE V ARCHEOLOGII............................................. 288
VYUŽITÍ TROJROZMĚRNÉHO LASEROVÉHO SCANERU V ARCHEOLOGII - DAGMAR DRESLEROVÁ, JAN FROLÍK,
TOMÁŠ MIKOLÁŠEK........................................................................................................................................ 289
POZNÁMKY K MOŽNOSTEM 3D REKONSTRUKCÍ V ARCHEOLOGII - ONDŘEJ MALINA....................................... 307
METODY TERÉNNÍ ANTROPOLOGIE A DOKUMENTACE KOSTERNÍCH NÁLEZŮ: PŘÍKLAD HŘBITOVA U KOSTELA SV.
3
DUCHA VE VŠERUBECH - VLADIMÍR SLÁDEK, PATRIK GALETA, DANIEL SOSNA, MARTIN ČECHURA ............ 314
DIGITÁLNÍ DOKUMENTACE ARCHEOLOGICKÉHO VÝZKUMU OPEVNĚNÍ - PETR DRESLER, JIŘÍ MACHÁČEK...... 340
POČÍTAČOVÁ PODPORA DOKUMENTACE TERÉNNÍCH RELIKTŮ V ARCHEOLOGII - JAN JOHN............................. 360
ARCHEOLOGIE A INTERNET .................................................................................................................... 372
MUZEJNÍ ARCHEOLOGICKÉ SBÍRKY NA INTERNETU - UTOPIE ČI REÁLNÁ VĚC?- PAVLÍNA KALÁBKOVÁ, JARMILA
PODOLNÍKOVÁ, ZDENĚK LENHART, PAVLA JANKOVIČOVÁ ............................................................................ 373
BIBLIOGRAFICKÁ DATABÁZE NA INTERNETOVÝCH STRÁNKÁCH PLZEŇSKÉ KATEDRY ARCHEOLOGIE
HTTP://WWW.KAR.ZCU.CZ/BIBLIOGRAFIE/INDEX.PHP - JAN JOHN, KAMIL ECKHARDT..................................... 383
4
Úvod – Jiří Macháček (editor)
Během deseti let, které uplynuly od vydání první knihy, v níž se kolektiv autorů pokusil
zmapovat počítačovou podporu v české archeologii (Macháček ed. 1997), se mnohé změnilo.
V roce 2002 byla na Pohansku u Břeclavi zahájena série dnes již tradičních konferencí, na
kterých se scházejí počítačově zdatní archeologové, aby zde bez ohledu na svoji úžší
specializaci diskutovali otázky spojené s obecnou metodologií a roli, kterou má v našem
oboru hrát výpočetní technika. Ne náhodnou přejala tato konference do svého názvu titulek
vzpomínané knihy – Počítačová podpora v archeologii. Do dnešních dnů proběhlo již šest
takových setkání. Kromě Pohanska se konference konala i na zámcích v Nečtinách a
v Kravsku, dále v Roztokách u Křivoklátu, na brněnské přehradě a nakonec v Chodové Plané.
V organizaci konference se střídaly Ústav archeologie a muzeologie Masarykovy univerzity,
Katedra archeologie Západočeské univerzity a Archeologických ústav AV ČR Praha. Na
konferencích zazněly desítky referátů, které však dosud nebyly společně publikovány. Žádná
kniha z poslední doby nepřibližuje reprezentativním způsobem široké spektrum počítačových
aplikací v naší archeologii, i když některé výsledky, k nimž dospěli archeologové s pomocí
informačních technologií, tvoří podstatné části několika monografií (např. Gojda 2004; Kuna
2003; Kuna - Profantová 2003; Macháček 2001; 2002; 2007) či specializovaných sborníků
(např. Neustupný 1998; 2003; Neustupný - John 2006). Je to škoda především proto, že česká
archeologická komunita je v oblasti počítačové podpory velmi aktivní, jak ukazuje již výše
zmíněný příklad pravidelných konferencí či třeba aktivity nové katedry archeologie, kterou
v Plzni založil v roce 1998 doyen české teoretické a počítačové archeologie prof. Evžen
Neustupný. Z těchto důvodů jsme se rozhodli připravit knihu, která byl obsáhla alespoň ty
nejdůležitější oblasti, které nyní českou počítačovou archeologii tvoří. Podobně jako před
deseti lety je našim záměrem ukázat šíři a různorodost možností, které informační technologie
naší vědě nabízejí. Jednotlivé kapitoly připravily převážně archeologové, antropologové či
počítačový inženýři, kteří se účastní konferencí o počítačové podpoře a mnohé příspěvky také
z přednesených referátů vycházejí. Přesto však nelze knihu považovat za pouhý sborník
z jedné konference. Nalezneme zde totiž mnohem větší spektrum textů, které zahrnuje mj.
metodiky používaných technologii, výstupy dlouhodobých projektů, obhájené bakalářské a
oborové práce či manuály některých specializovaných programů, které se objevují v dnešní
archeologické praxi.
Příspěvky jednotlivých autorů či autorských kolektivů jsou rozděleny do pěti tématických
částí, z nichž tři se objevily již v knize z roku 1997. Jsou jimi Databáze a databázové sklady
v archeologii, Statistika v archeologii a Prostorová archeologie a geografické informační
systémy. Nově jsou zařazeny i příspěvky z počítačová dokumentace a vizualizace, resp.
archeologie a internetu. Tato oblast u nás nebyly před deseti lety ještě plně rozvinuta.
Kniha, která se váženému čtenáři dostává do rukou, je ukázkou schopnosti českých
5
archeologů využít při své vědecké práce různých možností, které nabízí moderní počítačová
podpora. Má být národním pandánem významných mezinárodních publikací, jakými jsou
např. sborníky z konferencí Computer Applications and Quantitative Methods in Archaeology
či Archäologie und Computer - Kulturelles Erbe und Neue Technologien. Dnes může posoužit
jako inspirace při dalším rozvoji metodologie naší vědy a v budoucnosti jako dokument o
technologické úrovni, kterou česká archeologie dosáhla na počátku 21. století.
Introduction
Many things have changed over the ten years which have passed since the publication of the
first book in which a team of writers attempted to review computer applications in
archaeology in the Czech Republic (Macháček ed. 1997). The year 2002 saw the start of a
series of, now traditional, conferences in Pohansko near Břeclav which have become a
meeting point for computer-proficient archaeologists who, regardless of their specialization,
discussed matters related to the general methodology and the role which should be played by
information technology in the field of archaeology. It was no coincidence that the name of the
conference was derived from the book’s title – Computing in Archaeology. To date, six of the
meetings have been held - in Pohansko, in the Nečtiny and Kravsko chateaux, in Roztoky near
Křivoklát, at the Brno reservoir and finally in Chodová Planá. The organization of the
conference was in turn the responsibility of the Institute of Archaeology and Museology of
the Masaryk University, the Archaeology Department of the West Bohemian University and
the Archaeological Institute of the Czech Academy of Sciences in Prague. While dozens of
contributions were presented at the conferences it is rather unfortunate that they have never
been published together.
Although the results arrived at by archaeologists assisted by computer technology form the
core of some monographs (e.g. Gojda 2004; Kuna 2003; Kuna - Profantová 2003; Macháček
2001; 2002; 2007) or specialized anthologies (e.g. Neustupný 1998; 2003; Neustupný - John
2006), there is no recently published book available that would acquaint, in an authoritative
manner, both the professionals and the numerous students of archaeology, with the broad
spectrum of computer applications that are now commonly used in archaeology. This is rather
surprising given that the Czech archaeological community is very active in information
technology related conferences and given the activities of the new Department of
Archaeology founded in Plzeň in 1998 by the doyen of Czech theoretical and computer aided
archaeology Professor Evžen Neustupný. This was behind our decision to prepare a book that
would cover the most important areas that, together, currently constitute Czech computer
aided archaeology. Just as it was ten years ago our intention is to show the broad span and
variability of possibilities offered by information technology to the discipline. The individual
chapters were written mostly by archaeologists, anthropologists and computer engineers who
6
take part in the conferences and, indeed, many of the contributions were based on the
presented papers. Yet, it would be unfair to consider the book the mere proceedings of a
single conference. It offers a much broader scope of texts including methodologies for the
technologies used, outputs from long-term projects, successfully defended diploma theses or
seminar works as well as software manuals necessary for current archaeological practice.
The contributions by individual writers or teams are divided into five thematic areas of which
three have already appeared in the 1997 edition – Databases and Database Warehouses in
Archaeology, Statistics in Archaeology and Spatial Archaeology and Geographical
Information Systems. The newly included areas comprise contributions dealing with
Computer Documentation and Visualization, and Archaeology and the Internet which at the
time of publication were not widespread in the Czech Republic.
The book which you have in your hands is an example of the ability of Czech archaeologists
to harness, in their scientific work, the wide possibilities offered by up-to-date computer
support. It should be a valuable Czech counterpart to important international publications such
as proceedings from the Computer Applications and Quantitative Methods in Archaeology or
Archäologie und Computer - Kulturelles Erbe und Neue Technologien conferences. Today it
can provide an impetus for the further development of the methodology of archaeology and in
the future it can serve as evidence of the state-of-the-art nature of technology achieved by
Czech archaeology at the beginning of the 21st
century.
Literatura
Gojda, M. (ed.) 2004: Ancient Landscape, Settlement Dynamics and Non-Destructive
Archaeology. Czech Research Project 1997-2002. Academia. Praha.
Kuna, M. (ed.) 2003: Nedestruktivní archeologie. Teorie, metody a cíle. Academia. Praha.
Kuna, M. - Profantová, N. 2003: Počátky raného středověku v Čechách. Sídelní aglomerace
kultury pražského typu v Roztokách. ARÚ AVČR. Praha.
Macháček, J. (ed.) 1997: Počítačová podpora v archeologii. Ústav archeologie a muzeologie
FF MU. Brno.
Macháček, J. 2001: Studie k velkomoravské keramice. Metody, analýzy a syntézy, modely.
Masarykova univerzita v Brně. Brno.
Macháček, J. 2002: Břeclav - Pohansko V. Sídlištní aglomerace v Lesní školce. Digitální
katalog archeologických pramenů. Masarykova univerzita v Brně. Spisy MU v Brně
Filozofická fakulta. Číslo 340. Brno.
Macháček, J. 2007: Pohansko bei Břeclav. Ein frühmittelalterliches Zentrum als
sozialwirtschaftliches System. Studien zur Archäologie Europas 5. Verlag Dr. Rudolf
Habelt. Bonn.
Neustupný E. (ed.) 1998: Space in prehistoric Bohemia. Institute of Archaeology. Prague.
7
Neustupný E. (ed.) 2003: Příspěvky k prostorové archeologii 1. Katedra archeologie - FHS
ZČU. Plzeň.
Neustupný E. - John, J. (ed.) 2006: Příspěvky k archeologii 2. Katedra archeologie - FF ZČU.
Plzeň.
8
Databáze a databázové sklady
v archeologii
9
Revitalizace dat z naleziště Bylany - Petr Květina
Abstrakt
Cílem příspěvku je shrnutí současného stavu dokumentace výzkumu neolitického sídliště
v Bylanech. Pod termínem „dokumentace“ rozumíme velký soubor informací o vlastních
archeologických pramenech a jejich formálních, symbolických i prostorových vlastnostech.
Za dobu čtyřiceti let trvání archeologického výzkumu v Bylanech se těchto informací podařilo
shromáždit obrovské množství, proto se ukázalo potřebné vytvořit centrální systém
umožňující efektivní využití evidovaných dat. To by měla splňovat kompaktní sestava
zahrnující databázi, obrazovou dokumentaci a mapu GIS, která bude publikována na
digitálním nosiči dat spolu s tištěnou metadatovou příručkou. Z dlouhodobé perspektivy je
zřejmě nejlepším řešením zveřejnit celý databázový systém na internetu.
The aim of the contribution is to provide an overview of the current state of documentation
from the excavation of the Neolithic settlement at Bylany. The term “documentation” covers a
large collection of data on the archaeological sources including their formal, symbolic and
spatial properties. Over the forty years of archaeological exploration at Bylany the quantity of
information gathered is huge which leads to the need for creating a central system in order to
facilitate an effective use of the data recorded. This should be accomplished via a compact set
consisting of a database, image documentation and a GIS map published on a digital data
medium together with a printed metadata manual. From a long-term perspective it seems best
to provide public access to the whole database system via the internet.
Klíčová slova
Bylany, neolitické sídliště, databáze, formalizovaný popis
Bylany, Neolithic settlement, database, formalized description
Historie archeologického výzkumu a zpracování dat v Bylanech
Archeologický terénní výzkum v Bylanech u Kutné Hory vynesl do popředí zájmu odborné
veřejnosti problematiku studia sídelních areálů prvních zemědělců ve střední Evropě (tj.
kultury s lineární keramikou neboli zkráceně LBK)1
. Počátky výzkumu na lokalitě jsou spjaty
1
Tato práce vznikla s podporou projektu GA ČR reg. č. 1ET200020405 s názvem „Digitální archiv české
archeologie“ v rámci programu „Informační společnost“.
10
se jménem B. Soudského, v jehož díle dále pokračovali I. Pavlů, M. Zápotocká a J. Rulf. Z
terénních aktivit a zpracování získaných nálezů vzešla řada studií (viz dodatek), které
významně ovlivnily metodiku výzkumu neolitu a analýzy archeologického materiálu nejen
z tohoto období. Současně s tím se také modifikovaly interpretace společnosti a kultury
časných zemědělců.
Historii archeologického výzkumu v Bylanech lze členit do čtyř etap:
- 1953 – 1967. Projekt velkoplošného odkryvu neolitického sídliště. Celkem bylo
prozkoumáno téměř 7 ha členěných do tří vzájemně nespojitých ploch označených jako A, B
a F (). V jejich rámci bylo odkryto 144 půdorysů dlouhých domů a stovky jam. Dodnes jde o
největší souvisle odkrytou plochou neolitického sídliště v Čechách, a to i přesto, že jde jen o
torso původně projektovaného úplného odkryvu areálu dnes označovaného jako Bylany 1.
Hlavním výsledkem této fáze výzkumu bylo vytvoření interní chronologie sídliště. Také se
v průběhu vykopávek ukázalo, že zjištěné osídlení tvoří nehomogenní časoprostorový celek a
skládá se z několika komponent.
- 1968 – 1989. Výzkum se zaměřil na celý mikroregion, jehož kostru tvoří místní vodoteče
(Bylanka, Vrchlice, dolní Klejnárka). Cílem bylo poznání struktury a historie neolitického
osídlení vytyčeného mikroregionu. Program konkrétně zahrnoval sondování bylanských
mikroareálů BY1 – BY5, terénní výzkumy mikroareálů Kutná Hora 2, Nové Dvory 1 a 2 a
Hlízov. Probíhaly též vykopávky na lokalitě Miskovice 2, kde bylo objeveno sídliště kultury
s lineární keramikou a následné birituální pohřebiště kultury s vypíchanou keramikou.
- 1990 – 1993. Byl realizován a publikován program “Model neolitického sídliště” (Pavlů –
Rulf – Zápotocká 1995). V něm se oproti předchozímu období zaměřenému na vnitřní
chronologickou strukturu lokality badatelé orientovali spíše na rozpoznání vzájemných vztahů
osídlení v rámci časoprostorově ohraničeného areálu. Součástí tohoto programu byl i terénní
výzkum komplexu bylanského rondelu.
- 2000 – dosud. Probíhá systémová transformace bylanské dokumentace. Cílem je vytvořit
kompaktní sestavu zahrnující databázi, obrazovou dokumentaci a mapu GIS, které by byly
publikovány na digitálním nosiči dat spolu s tištěnou metadatovou příručkou. Z dlouhodobé
perspektivy je zřejmě nejlepším řešením zveřejnit celý databázový systém na internetu.
Objev a terénní výzkum neolitického sídliště na zmíněné lokalitě byl sám o sobě významný,
Bylany se však ve své době staly známými také díky unikátnímu přístupu ke zpracování
velkých souborů archeologických nálezů. Na rozdíl od řady dalších velkých archeologických
terénních odkryvů, které v té době v Československu probíhaly, bylo zde už od roku 1966
průběžně prováděno i vyhodnocování získaných materiálů. Zpracování a dokumentace
pramenů probíhaly za pomoci formalizovaného popisu, který byl pro tyto účely vytvořen.
Protože bylo zřejmé, že získaného archeologického materiálu a s tím související dokumentace
bude obrovské množství, bylo rozhodnuto při vyhodnocování využít automatizované
zpracování.
11
Obr. 1. Bylany – rozsah prozkoumané plochy.
Automatizované zpracování a formální popis
V době vzniku bylanského popisného systému byl široce používaným způsobem
archeologické deskripce artefaktů zápis v podobě dlouhé textové sentence. Ta obsahovala
nestrukturovaný výčet vlastností artefaktů bez ohledu na jejich vzájemný vztah, objektivitu
nebo analytický a interpretační potenciál. Výsledkem byla značně rozvitá „věta“ obsahující
velké množství informací, která však byly obtížně zpětně abstrahovatelné. Cílem tohoto typu
popisu byly také archeologické nálezy ve smyslu individuí (tj. konkrétní sekerka, jeden
střep...). Bylanský popisný systém usiloval o formalizaci popisu artefaktů a přehledné
uspořádání popisných kategorií tabelárním způsobem.
V šedesátých letech sice už existovaly první sálové počítače, automatizovanému třídění
informací však stále dominovaly stroje na selekci děrných štítků. I v dobové perspektivě se
jednalo o starou technologii, kterou už v roce 1805 použil francouzský tkadlec hedvábí
Joseph-Marie Jacquard pro řízení tkalcovského stavu. Jako nosič dat použil děrné štítky
poprvé Herman Hollerith při sčítání obyvatel Spojených států v roce 1890. Potřebu
automatizovaného zpracování vyvolaly zkušenosti se zpracováním výsledků předchozího
12
sčítání lidu, které proběhlo v roce 1880. To totiž zabralo celých sedm let a vznikly vážné
obavy, že kvůli přírůstku obyvatelstva bude tatáž operace při dalším sčítání obyvatel trvat celé
desetiletí, tj. interval časově přesahující další plánované sčítání lidu v roce 1900. Aby bylo
možné uniknout z hrozícího uzavřeného kruhu, vypsal příslušný úřad konkurs na metodu
rychlého zpracování dat. Vítězem konkursu se stal již zmíněný H. Hollerith, který předložil
vynález počítacího stroje využívajícího zmíněné děrné štítky. Štítek obsahoval překódovaný
záznam sčítacího formuláře, takže otvor vždy znamenal kladnou odpověď na danou otázku
(např. otvor v místě vyhrazeném „manželství“ znamenal „ženatý/vdaná“). Stroj fungoval tak,
že při vložení štítku do stroje se při každém čtení otvoru ve štítku spojily kontakty obvodu,
což dalo elektromagnetickému počítadlu podnět k přičtení jedničky. Za použití Hollerithovy
metody zabralo sčítání lidu pouhých šest týdnů a rovněž došlo k výraznému zpřesnění
výsledků. V Čechách byl využíván technologicky shodný systém, který ale pracoval
s devadesáti sloupcovými děrnými štítky na rozdíl od původních osmdesáti sloupcových
štítků IBM. Každý štítek byl dále rozdělen na dvě řady po 45 sloupcích. Tomuto systému by
také podřízen rozvrh prvního bylanského kódu, jak co do počtu znaků, tak i jejich desetinného
kódování.
Základním krokem k vytvoření bylanské databáze bylo sestavení systému deskriptorů a
otevřeného kódu pro vlastnosti artefaktových znaků. Otevřenost kódu znamená, že systém
musel být nastaven tak, aby bylo možné do něj postupně zařazovat další deskriptory. Jedna
každá sledovaná vlastnost artefaktu byla v tomto systému považována za znak, kterému je
možné přiřadit číselný kód čítající maximálně tři místa. Daná metoda byla uzpůsobena
automatizovanému zpracování vycházejícímu z tehdejších možností výpočetní techniky,
konkrétně již výše zmíněných strojů ke třídění děrných štítků. Technické možnosti stroje
vyžadovaly důsledné číselné kódování všech znaků, protože textový záznam nebyl možný.
Toto omezení ještě více zdůrazňovalo nutnost formalizovaného popisu bez možnosti výjimek.
Popsaná metoda dodnes výrazně ovlivňuje strukturu této databáze i aplikovaný popisný
systém. Ten byl primárně přizpůsoben hlavnímu úkolu, který si badatelé kladli, totiž
vypracovat relativní chronologii neolitického osídlení. Do té doby byla chronologie staršího
neolitu založena hlavně na vertikální stratigrafii z jeskynních lokalit (Tetín a Srbsko Soudský
1954), což se neobešlo bez oprávněné kritiky (Neustupný 1956). Popisný systém byl
z důvodů vytvoření chronologického systému LBK orientován na vhodnou skupinu artefaktů,
jakou byla v tomto případě keramika. Proto bylo právě u keramických artefaktů sledováno
velké množství vlastností v rámci několika popisných úrovní, zatímco popis ostatních
kategorií nálezů se v první fázi omezil na základní charakteristiky. Databáze byla od počátku
zamýšlena jako kombinace základní kartotéky a analytické databáze. První část tabulek byla
de facto seznamem a konkordancí nálezů a objektů, druhá část tabulek představovala
podrobnou evidenci a deskripci inventáře seskupeného podle druhu (keramika, štípaná
13
industrie, broušená industrie, mlýny) a třetí část byla kvantitativním záznamem keramických
vlastností.
Protože keramická část databáze byla po dlouhou dobu považována za nejdůležitější,
věnujeme jí více pozornosti. Pro evidenci keramických nálezů byla nejprve vytvořena tabulka
primárního popisu (BY05_KE-LBK-1EV, tab.1), v níž je entitou jeden každý keramický
zlomek LBK. Celkový počet takto evidovaných entit v Bylanech je 68 405 (což je soubor dat
z hlavní výzkumné kampaně v letech 1953-1967). Deskriptory byly seskupeny podle
předpokládaných interpretačních významů do tematických skupin, takže počet polí v tabulce
dosahuje třiceti. Ve skutečnosti se však celkový počet deskriptorů v rámci těchto skupin blíží
třem stovkám. Ačkoliv jsou obsahem některých polí reálná čísla (např. síla stěny střepu nebo
rekonstruovaný průměr nádoby), je naprostá většina deskriptorů nominálního charakteru.
Vzhledem k výše popsané nutnosti zaznamenávat údaje v polích do podoby číselného kódu, je
uživatelské odlišení nominálních a skutečně numerických deskriptorů obtížné. Porozumění
tabulce primární evidence keramických nálezů se neobejde bez použití textu vysvětlujícího
jednotlivé kódy (metadatové příručky).
název pole datový
typ
popis
OBJ číslo číslo objektu
TR text třída (barva) keramiky
MAT text materiál a ostřivo keramiky
ZA text zachování
MM číslo síla stěny v mm
TVA text tvar nádoby
KODTVARU text kód tvaru (zjednodušené kategorie tvaru)
PUPKY text pupky, výčnělky (podle Pavlů - Zápotocká 1978)
o text průměr okraje
UCHA text typy uch
RYTI text typ rytí a šířka linie
TONAOKRAJI text technická výzdoba okraje
TO text technická výzdoba
LOPOIII text technika lineárního ornamentu
REKTIKURVI text linearita ornamentu
LINKYNAOKR text doplňkové rámové linky pod okrajem
DOPLNEKHOR text doplňkový ornament k hlavnímu
KUSU číslo počet zlomků
KOMPLEX číslo číslo stavebního komplexu
IZOL číslo izolovaný kontext (dosud neklasifikováno)
FAZE text číslo sídelní fáze chronologie z roku 1986
OKRDIAMCM číslo průměr okraje v cm
ORIFICECM číslo průměr hrdla amfory v cm
RADSTENYCM číslo oblouk stěny
MINUSHOR číslo odhadovaný objem vrchlíku
OBJEMPOC číslo objem nádoby vypočítaný
SKLONOKR číslo sklon okraje ve stupních
INV číslo inventární číslo
CLSHASI text kód funkční klasifikace podle tvaru a velikosti
CLSHAVO text kód funkční klasifikace podle tvaru a objemu
Tab. 1. Primární popis keramiky LBK ( tabulka BY05_KE-LBK-1EV).
14
Cílem primárního popisu bylo získat představu o charakteru zkoumaného souboru a o četnosti
výskytu jednotlivých deskriptorů. Na základě provedené analýzy primární databáze byl
následně vytvořen sekundární popisný systém obsahující pouze znaky, u kterých byl prokázán
vztah k řešeným otázkám (v tomto případě týkající se chronologie). Tyto chronologicky
ohodnocené znaky byly seskupeny podle prostorových jednotek, tj. archeologických kontextů
(Pavlů 1977, 1978). Tabulka sekundární evidence keramiky (BY06_KE-LBK-2EV, tab.2)
obsahuje 1708 entit v rámci 35 polí. Každé pole představuje deskriptor ve formě reálného
čísla, které udává četnost daného znaku v příslušném archeologickém kontextu - objektu.
název pole datový
typ
popis
OBJ číslo číslo objektu
CAST text část
POCET číslo počet keramických jedinců LnK
SUMALO číslo počet lineárně zdobených keramických jedinců
SUMAPO číslo počet plasticky zdobených keramických jedinců
SUMACO číslo počet malbou zdobených keramických jedinců
SUMATO číslo počet technicky zdobených keramických jedinců
SUMANO číslo počet nezdobených keramických jedinců
JMN číslo počet jemné keramiky
HRB číslo počet hrubé keramiky
techniky provedení lineární výzdoby (podle Pavlů – Rulf – Zápotocká 1986, 319-321):
LOAL12 číslo alfa 12
LOAL13 číslo alfa 13
LOAL20 číslo alfa 20
LOAL30 číslo alfa 30
LOBETA číslo beta
LOGAMA číslo gama
LODE12 číslo delta 12
LODE30 číslo delta 30
LOEP10 číslo epsilon 10
LOEP20 číslo epsilon 20
LOEP00 číslo epsilon blíže neurčené
LOEP30 číslo epsilon 30
LOTHETA číslo theta
LOETA číslo eta
LODZETA číslo dzeta
KOD text kód primární evidence (1EV)
sumarizace podle fragmentarizace:
ZACHCELY číslo celé nádoby
ZACHOKRAJ číslo zlomky z okraje
ZACHDNO číslo zlomky den
ZACHSTENA číslo zlomky stěn
PUPKY číslo počet pupků
UCHA číslo počet uch
Tab. 2. Sekundární evidence keramiky LBK (tabulka BY06_KE-LBK-2EV).
Dostupnost bylanských dat
V souladu s požadavky na publikování kresebné dokumentace movitých i nemovitých
15
pramenů byly v letech 1983-1987 zveřejněny tři svazky katalogů prozkoumaných ploch A, B
a F (Pavlů – Zápotocká 1983, Pavlů – Zápotocká– Soudský 1985, Pavlů – Zápotocká –
Soudský 1987). Tyto tzv. „modré“ katalogy obsahují úplnou kresebnou dokumentaci
zahloubených objektů a všech diagnostických zlomků keramiky a kamenných artefaktů.
Objekty i nálezy jsou zde sumarizovány do tabulkových přehledů a nálezy ještě do
jednoduchých statistických charakteristik, které umožňují základní kontrolu nálezových
souborů. Další doplňky bylanských dat byly publikovány v tematické sérii Bylany Varia, kde
byl např. zveřejněn přehled eko-dat (Peške – Rulf – Slavíková 1998). V této sérii také vyšel
první pokus o doplnění deskriptorů souvisejících s formativními procesy archeologického
materiálu (Last 1998).
I když ve srovnání se srovnatelnými archeologickými výzkumnými projekty je stav zveřejnění
bylanských dat nadstandardní, publikování jejich tištěné formy nepřináší dobrou perspektivu
dalšího využití; že v sobě data skrývají ještě velké množství dosud neodhalených struktur,
dokládají některé ze současných tematických prací (Květina 2007).
Z uvedených důvodů bylo rozhodnuto připravit zveřejnění bylanských dat v digitální podobě.
Autoři se inspirovali prací J. Macháčka, který tímto způsobem publikoval data z výzkumu
sídlištní aglomerace v Lesní školce na Pohansku (Macháček 2002). Cílem je připravit
publikaci sestávající z: 1) metadatové příručky a 2) datového nosiče s databází, obrazovou
dokumentací (nálezy, objekty) a samostatnými vektorovými prvky umožňujícími propojení v
GIS mapě.
Metadatová příručka obsahuje návod k použití databáze a v jejím textu je v úplnosti
shromážděn popis a dekódování popisných znaků databáze. Jednotlivá databázová pole,
deskriptory i vlastní entity jsou vysvětleny slovním popisem, prostřednictvím obrazových
příloh i odkazy na literaturu. Tím by měla být zaručena uživatelská srozumitelnost i tak
složitého popisného systému, jaký byl v konkrétním případě Bylan aplikován.
Datový nosič (CD) obsahuje především vlastní databázi ve formátu mdb. Její základní
tabulkovou strukturu objasňuje tabulka 3. Databázové tabulky BY01 – BY09 jsou původní
součástí originální bylanské kartotéky a jejich obvyklou entitou je archeologický nález
(artefakt). Tabulky BY10 – BY15 jsou nově zpracovanou kvantitativní evidencí nálezů, a
protože jsou jejich entitami prostorové analytické celky (kontexty), umožňují vzájemné
relační propojení. Strukturu databáze jsme zvolili co nejjednodušší s předpokladem, že si
uživatel může její podobu měnit, např. vytvářet relační dotazy. Přesto je databáze a její obsah
považována za autorské dílo a v těchto intencích i chráněna příslušnými právními předpisy2
.
2
Předpokládá se, že uživatelé dodrží určité požadavky, které budou obsahem stručné licenční dohody a jistého
etického závazku vůči práci, která je autorským dílem ve smyslu zákona č. 121/2000 Sb. a podléhá plné ochraně
tohoto právního předpisu. Autorská ochrana takových souborů jako jsou databáze je obtížně právně vymahatelná
a její dodržování je víceméně otázkou etiky vědecké spolupráce.
16
název tabulky popis entita
BY01_katalog objektů soupis a popis objektů (jam) prostorově vymezený úsek
(objekt nebo jeho část)
BY02_katalog nálezů_KE seznam keramických nálezů artefakt
BY03_katalog nálezů_nekeramika seznam nekeramických nálezů artefakt
BY04_přehled inventáře seznam sáčků a jejich inventáře (inv.
čísel) podle objektů
sáček
BY05_KE-LBK-1EV primární evidence a klasifikace
keramických nálezů LBK
artefakt (keramický zlomek)
BY06_KE-LBK-2EV sekundární klasifikace keramických
nálezů LBK
prostorově vymezený úsek
(objekt nebo jeho část)
BY07_ŠI evidence a typologie štípané industrie artefakt (štípaná industrie)
BY08_BI evidence a typologie broušené industrie artefakt (broušená industrie)
BY09_MLÝNY evidence a typologie mlýnů artefakt (mlýn)
BY10_domy datováni chronologie domů v kategoriích: stupeň,
fáze, interval
půdorys domu
BY11_fáze-interval-kontext chronologie archeologických kontextů
v kategoriích: stupeň, fáze, interval
kontext
BY12_objekty-celky soupis a popis archeologických kontextů
(analytických celků)
kontext
BY13_DOMY evidence a typologie domů půdorys
domu
BY14_KE-LBK-celky sekundární klasifikace keramiky LBK
podle prostorových analytických celků
kontext
BY15_nekeramika-celky evidence nekeramických nálezů a nálezů
jiné než LBK keramiky podle prostorových
analytických celků
kontext
BY16_kontexty GIS v2 přehled kontextů, které byly vektorizovány
a jsou součástí GIS
kontext umožňujerelačnípropojení´
D900 – D90x pomocné a systémové tabulky
Tab. 3. Základní tabulková struktura databáze „Bylany – základní databáze“.
Databázový systém je zamýšlen jakou dvouúrovňový. Základní rovina je určena pro
standardní uživatele a obsahuje předpřipravená formulářová zobrazení se základními filtry.
Součástí je také rozhraní propojující databázi s obrazovou dokumentací, která je uložena ve
formátu pdf (na cílovém počítači vyžaduje instalaci Adobe Acrobat Reader počínaje verzí
5.0). Druhá, rozšířená rovina databáze je určena pro pokročilé uživatele, kteří tak mohou
pracovat se všemi tabulkami (což však vyžaduje důkladné seznámení s metadatovou
příručkou) a vytvářet vlastní dotazy. Uživatelé mají také možnost využít samostatných
vektorových vrstev ve formátu shp (zpracováno v programu ArcGis 9). Z nich lze sestavit
GIS plán lokality Bylany, a to buď ve vlastním softwaru nebo využít připravený mapový
projekt s pomocí instalace přiloženého programu ArcReader 9.2 (obr. 2). GIS plán lze
propojit s tabulkami BY11 – BY16 a provádět tak vlastní prostorové dotazy.
17
Zmíněná publikace databáze na datovém nosiči přese všechny výhody, které tento způsob má,
nese i určité problémy. Tím je např. aktualizace obsahu databáze anebo oprava chyb, které se
v tak rozsáhlém systému pravděpodobně vyskytnou. Konečným řešením by proto mělo být
zveřejnění celého systému na internetu v rámci domény www.bylany.com.
Obr. 2. Ukázka možného zobrazení plochy F z GIS plánu.
Závěr
Revitalizace bylanské databáze by měla vést k lepšímu využití dat, které byly shromážděny
v průběhu čtyřiceti let trvání výzkumu neolitického sídliště v Bylanech. Tato data v sobě
skrývají důležité struktury poznání společnosti a kultury období neolitu, a proto je jejich
uchování a další využití důležité. V jiné rovině lze zmíněnou databázi vnímat jako příspěvek
k historii vývoje formalizovaného popisu vlastností artefaktů a jejich automatizovaného
zpracování. Rovněž může databáze sloužit jako zdroj pro účely univerzitní výuky archeologie.
Samotný bylanský popisný systém je v současnosti bezpochyby překonaný, avšak velké
množství dat, které bylo jeho prostřednictvím evidováno (databáze obsahuje více než 170 000
entit) ho stále činí užitečným. Současný význam tzv. bylanského kódu vyplývá také z toho, že
systém základních popisných proměnných byl důkladně zpracováván řadu let, a to na základě
18
empirických poznatků. Proto je výběr a podoba užitých deskriptorů dobrým vodítkem pro
možné další navazující popisné systémy nejen pro období neolitu
Literatura
Květina, P. 2007: Analýza nekeramického odpadu neolitického sídliště v Bylanech,
Archeologické rozhledy 59, 3-28.
Last, J. 1998: The Residue of Yesterday´s Existence: Settlement Space and Discard at
Miskovice and Bylany, In: I. Pavlů ed., Bylany Varia 1, Praha: Archeologický ústav, 17-
45.
Macháček, J. 2002: Břeclav - Pohansko V. Sídlištní aglomerace v Lesní školce. Digitální
katalog archeologických pramenů. Brno.
Neustupný, E. 1956: K relativní chronologii volutové keramiky, Archeologické rozhledy 8,
386-407.
Pavlů, I. 1978: Podborský, V - Koštuřík, P. - Kazdová, E. - Weber, Z. 1977: Numerický kód
moravské malované keramiky (problémy deskripce v archeologii), Brno, Památky
archeologické 69, 240-242.
Peške, L. – Rulf, J. – Slavíková, J. 1998: Bylany – ekodata. Specifikace nálezů kostí a
rostlinných makrozbytků, In: I. Pavlů ed., Bylany Varia 1, Praha: Archeologický ústav, 83-
117.
Soudský, B. 1954: K metodice třídění volutové keramiky, Památky archeologické 45, 75-105.
Dodatek - základní literatura o Bylanech
Soudský, B. 1962: The Neolithic Site of Bylany, Antiquity 36, 190-200.
Soudský, B. 1966: Bylany – osada nejstarších zemědělců z mladší doby kamenné, Praha.
Soudský, B. 1967: Principles of Automatic Data Treatment Applied on Neolithic Pottery.,
Archeologický ústav Praha, rukopis.
Soudský, B. 1970: Bylany, rukopis.
Pavlů, I. 1977: K metodice analýzy sídlišť s lineární keramikou, Památky archeologické 68/1,
5-55.
Pavlů, I. – Zápotocká, M. 1983: Bylany. Sekce A-díl 1 Výzkum 1953-1967, Praha
Pavlů, I. – Zápotocká, M. – Soudský, O. 1985: Bylany . Sekce A-díl 2. Výzkum 1953-1967,
Praha.
Pavlů, I. – Zápotocká, M. – Soudský, O. 1987: Katalog B, F. Praha.
Pavlů, I. – Rulf, J. – Zápotocká, M. 1986: Theses on the Neolithic site of Bylany, Památky
archeologické 77/2, 288-412.
Rulf, J. (ed.) 1989: Bylany – Seminar 1987. Collected papers. Praha.
Pavlů, I. – Rulf, J. 1991: Stone industry from the Neolithic Site of Bylany, Památky
archeologické 82, 277-365.
19
Pavlů, I. – Rulf, J. – Zápotocká, M. 1995: Bylany rondel. Model of the Neolithic site,
Památky archeologické - Supplementum 3.
Pavlů, I. (ed.) 1998: Bylany-Varia1, Praha: Archeologický ústav.
Pavlů, I. 2000: Life on a Neolithic site, Praha: Archeologický ústav.
Summary
Revitalization of data from the Bylany site - Petr Květina
The aim of the contribution is to provide an overview of the current state of documentation
from the excavation of the Neolithic settlement at Bylany. The term „documentation“ covers a
large collection of data on the archaeological sources including their formal, symbolic, and
spatial properties.
Over the forty years of archaeological exploration at Bylany the quantity of information
gathered is huge. Although compared to similar archaeological excavation projects the
publication of data from Bylany is above the standard, the publishing of data printouts does
not offer a good perspective for its further use. This leads to the need for creating a central
system in order to facilitate an effective use of the data recorded. It should be accomplished
by a compact set consisting of a database, image documentation and a GIS map published on
a digital data medium together with a printed metadata manual.
The database is designed as a two-tier system. The basic level is intended for the standard
user. It contains pre-defined forms with the basic filters and an interface linking the database
to image documentation stored in the pdf format (requires Adobe Acrobat Reader installed on
the target computer). The second, extended database level is for the advanced user who can
work with all the tables and create their own queries. Using the extended database level
requires familiarity with the metadata manual.
Users can also take advantage of independent vector layers in the shp format (processed using
ArcGis 9) and create a GIS plan of the Bylany site either using their own software or the
available map project requiring installation of the supplied ArcReader 9.2 programme. The
GIS plan can be linked to the BY11 – BY16 tables in order to facilitate the creation of
customized spatial queries.
Despite all its advantages, the publication of the database on a data medium also presents
some problems. These include, for example, updating the database content or correcting the
errors which are bound to occur in such an extensive system. As a result the definitive
solution should be providing public access to the whole system on the internet within the
www.bylany.com domain.
20
Demus - dokumentace a evidence muzejních sbírek. Představení
modulu Demus01 Archeologie - Pavlína Kalábková, Pavla Jankovičová,
Zdeněk Lenhart
Abstrakt
Demus je programová nadstavba nad MS Access 97 určená k evidenci a dokumentaci
sbírkových předmětů v muzeích apod. Jeden z 10 modulů je určen pro archeologii. Kromě
evidence archeologických nálezů umožňuje i zápis jejich nálezových okolností, popis
komponent, objektů, výzkumů a lokalit. Demus je propojitelný se SAS. Hojně využívá řízené
slovníky a číselníky. Demus pokrývá celou administraci muzejních sbírek i běžné kancelářské
práce archeologa.
Demus is a software extension of MS Access 97 used for the documentation and registration
of collection items in museums, etc. One of the 10 modules is customized for archaeology. In
addition to the registration of archaeological finds it supports the recording of the
archaeological context, description of components, features, excavations and sites. Demus can
be connected to the SAS and makes full use of controlled vocabularies and codelists. The
programme covers the whole scope of the administration of museum collections and the
everyday office work of an archaeologist.
Klíčová slova
Demus, databáze, dokumentace, sbírky, výzkumy, lokality, řízený slovník
Demus, database, documentation, collections, excavations, sites, controlled list
Úvod
Tato prezentace byla přednesena poprvé na konferenci Počítačová podpora v archeologii
v Roztokách u Křivoklátu 2005 a podruhé ve výrazně zdokonalené podobě v Brně u pryglu
2006. Dále byly předneseny částečné prezentace na Setkáních muzejních archeologů a
archeologů v institucích památkové péče v letech 2000-2005. Vzhledem k omezením
kladeným na obrázky ve sborníku je zde text mírně přizpůsoben, aby byl srozumitelný i bez
obrazového doprovodu.
Co je to DEMUS
Demus je zkratkou z názvu Dokumentace a Evidence MUzejních Sbírek. Je to modulární
21
softwarový systém určený pro správu muzejních sbírek, přesněji jednotlivých sbírkových
předmětů, v archeologické terminologii movitých nálezů. Textovou dokumentaci sbírkových
předmětů lze doplnit obrázky, případně zvukem, videosekvencí či jinými daty. Podobu a
chování základních formulářů si uživatel může upravit dle svých potřeb. Demus poskytuje
mnoho různých možností tisku. Další tiskové sestavy si uživatel může snadno vytvořit sám.
Demus řeší i administraci akvizičního procesu, přípravu zápůjček, výstav a publikací,
konzervátorskou dokumentaci a další specificky muzejní agendy. Demus je doprovázen
podrobnou nápovědou a celou řadou metodických a osvětových textů.
Demus není program na zpracování textů ani na kreslení či editaci obrázků a map. Demus
není určen pro prezentaci sbírek na Internetu, ani pro jejich statistické vyhodnocování,
nicméně data z něj lze pro tyto účely velmi dobře využít. Některé z uvedených oblastí
(zejména práci a prezentaci prostřednictvím Internetu) však obsáhne nová verze Demus s
pracovním označením 007.
Demus je programová nadstavba nad MS Access 97 a pracuje v prostředí MS Windows 95 a
výše. Demus lze používat na samostatných počítačích i na lokální síti se společnými daty.
Demus je členěn do samostatných modulů: Evidence - obsahuje přírůstkovou knihu, centrální
inventář, komunikuje se všemi sbírkovými moduly,sbírkové moduly, celkem 9 (univerzální
Katalog, Fotoarchiv, Výtvarné umění, Historie, Archeologie, Botanika, Zoologie,
Entomologie, Geologie) - pokrývají odbornou práci se sbírkovými předměty,KRP konzervátorsko-restaurátorská
(a prepárátorská) dokumentace, komunikuje s většinou
sbírkových modulů.
Demus vyvinulo v letech 1996-2006 oddělení informatiky Moravského zemského muzea v
Brně (nyní transformované na CITeM, metodické centrum pro informační technologie
v muzejnictví, www.citem.cz). Demus byl vyvíjen pod dohledem Asociace muzeí a galerií
(AMG), s podporou Ministerstva kultury ČR a v souladu s doporučením CIDOC ICOM
(komise pro dokumentaci při mezinárodní radě muzeí). Struktura dat plně odpovídá
mezinárodnímu standardu Object ID. Kvalitu zadání garantují oborové komise AMG,
v případě archeologie jmenovitě Mgr. Pavlína Kalábková. Demus odpovídá zákonu č.
122/2000 Sb. o sbírkách.
Návody k práci s jednotlivými moduly Demus a další metodické a osvětové texty, včetně
několika animovaných prezentací, jsou volně zdarma k dispozici na www.citem.cz. Návod k
práci má podobu standardní nápovědy (HLP soubor), tj. nevyžaduje nic víc než holý systém
Windows. Ostatní texty jsou většinou ve formátu RTF. Prezentace jsou ve formátu PPS (MS
PowerPoint). Archeologický modul je prezentován pětidílnou animovanou prezentací
vyžadující asi 1,5 -2 hod na prohlédnutí.
Demus je nekomerční produkt, ceny jsou proto v podstatě jen ”pořádkové”: modul Evidence
je zdarma, přidává se ke každé dodávce, první modul Demus je za 2 000 - 5 000 Kč dle
velikosti muzea (určuje AMG), každý další oborový modul za 2 000 Kč, nová verze za 2 000
22
Kč. Licence se vztahuje na celé muzeum, tj. každý modul lze instalovat na libovolný počet
počítačů.
Demus zabezpečuje převod dat z příbuzných systémů a ze svých starších verzí. V případě
archeologického modulu lze importovat data lokalit ze SAS (Státní archeologický seznam).
Data předmětů lze převést z univerzálního modulu Demus Katalog, používaného archeology
před vznikem specializovaného modulu archeologického. Vzhledem k velké variabilitě dat
není tento převod zabudován přímo do Demusu, ale je řešen individuálně zdarma autorským
pracovištěm jako ručně regulovaná hromadná konverze.
Demus obsahuje automatický export dat do bezpečnostního systému ISO SEUD (Integrovaný
systém ochrany kulturních památek, Systém evidence uměleckých děl). Od r. 2001 je zajištěn
i převod čísel do CES (Centrální evidence sbírek). Demus nabízí i export dat do podoby jedné
tabulky s možností následné konverze na jiné formáty (DBF, XLS, XML, ...), je to určeno k
výměně dat s jinými systémy dokumentace sbírek. Samozřejmostí je export a import dat mezi
uživateli Demusu navzájem, s možností cenzury důvěrných informací.
Demus obsahuje celou řadu různých číselníků, jednoduchých slovníků a seznamů, i
komplexních hierarchicky strukturovaných tezaurů. Některé jsou ve všech modulech stejné
(adresář muzeí a galerií ČR, seznam států, seznam katastrů a okresů ČR), další jsou vzhledem
k závislosti na oboru jen v některém modulu (taxonomický systém v botanice a zoologii,
stratigrafie a zkratky minerálů, výtvarné techniky a materiály, atd. Archeologie využívá řízené
slovníky při vyplňování údajů ze všech modulů nejvíce, pro většinu polí s výjimkou
textových popisů a poznámek. Některé slovníky jsou pevné a závazné (v archeologii je
takových většina), jiné si vytváří či doplňuje uživatel dle svých potřeb (např. lokality,
osobnosti).
Demus si záměrně nedělá ambice vyřešit pro uživatele vše. Hlavním důvodem je různorodost
a nepředvídatelnost požadavků muzejních pracovišť. Také proto bylo pro implementaci
Demusu zvoleno databázové prostředí MS Access, neboť svou srozumitelností usnadňuje
případné provádění vlastních individuálních úprav. Nejčastěji jde o modifikace dodaných
tisků. Ovšem při velkých počtech záznamů (nad 100 tisíc) a při intenzivní práci na síti již
Demus naráží na limity MS Access 97. Nová verze bude postavena na zcela jiném základě.
Koncepce archeologického modulu
V centru pozornosti Demusu je PŘEDMĚT, movitý archeologický nález. Demus umožňuje jej
popsat, zařadit a dát do souvislostí. K popisu a zařazení předmětu slouží základní formulář
nazvaný Sbírky, k zachycení souvislostí pak řada dalších formulářů jako Objekty, Výzkumy,
Komponenty, Lokality, Literatura, Adresář, Osobnosti atd.
Jako východisko při projektování archeologického Demusu sloužila ideální nálezová situace:
předmět byl nalezen v určitém objektu při určitém výzkumu, je součástí určitého komponetu
na určité lokalitě. Demus však dokáže pojmout i ”předmět” skládající se z více kusů, dokonce
23
i s rozdílným datováním, s více inventárními čísly, dokonce bez uvedení lokality, tím spíše i
bez výzkumu, objektu, komponentu. Demus počítá nejen s nálezy z České republiky, ale
odkudkoliv ze světa.
Důležitým požadavkem při tvorbě byla kompatibilita Demusu s funkčními a všeobecně
rozšířenými archeologickými programy. Postupně se ukázalo, že reálné je to pouze ve vztahu
se SAS, ale i to, vzhledem ke skoro 100% naplněnosti SAS, jen jednosměrným přebíráním dat
SAS do Demusu. Struktura popisu lokality a komponentu v Demusu kopíruje a jen mírně
rozšiřuje strukturu zavedenou SASem. U ostatních programů byly problémy jak technického
rázů (Kontext - Archaia Brno), tak i zejména rázu jejich lokálnosti (Archiv – AÚ ČAV
Praha). Bach ProMuseum má archeologickou aplikaci výrazně jednodušší než Demus,
nepoužívá žádné řízené slovníky a tak převod dat z Bacha do Demusu je obtížný, ale CITeM
jej zájemcům nabízí. Převod opačným směrem prostřednictvím exportu z Demusu do tzv.
výměnného formátu je snadnější.
Demus nabízí širokou paletu tiskových výstupů, celkem 188 různých tiskových sestav, od
jednoduchých opisů slovníků a inventárních seznamů, až po výpravné hierarchicky
strukturované konzervátorské zprávy. Uživatel může v případě potřeby sestavy modifikovat
nebo vytvářet zcela nové z libovolných výstupů (Export) a umožnit i netradiční importy dat.
Popis základních formulářů a vazeb
Obr.. 1 představuje základní formulář ”Sbírky” pro sbírkový předmět. Při prohlídce shora
dolů vidíme slovní menu s rozbalovacími nabídkami, nástrojovou lištu pro rychlé volání
nejběžnějších činností, tmavě podloženou evidenční část formuláře, střední hlavní část
formuláře pro nejdůležitější údaje, na ní vpravo vybrané údaje o lokalitě, v dolní části jsou
vyměnitelné karty pro další rozvíjející a vícenásobné údaje, zde konkrétně je vidět první
z připojených obrázků. Dole je lišta pro navigaci mezi záznamy na vyměnitelné kartě, pod ní
lišta pro navigaci mezi záznamy předmětů a dole je informační řádek.Komu připadá formulář
příliš komplikovaný a chce vyplňovat jen některá pole, ten si může nastavit skrytí všech
nepotřebných polí. Skrýt lze všechna pole s výjimkou povinných, ta jsou označena tučnými
titulky. Pole s podtrženými titulky jsou doporučená z hlediska archeologického, pole se
zelenými titulky zastupují podrobnější údaje z vyměnitelných karet dole, pole s modrými
titulky odkazují na samostatné formuláře (tabulky) s podrobnými údaji. Modré linky nad
záložkami vyměnitelných karet indikují nějaké vyplněné údaje na příslušné kartě. Všimněte
si, že obsah většiny polí je regulován řízenými slovníky (číselníky) v rozbalovacích
nabídkách.
24
Obr. 1. Demus. Základní formulář ”Sbírky” pro sbírkový předmět.
Obr. 2 zobrazuje formulář ”Lokality”. Platí pro něj podobná pravidla jako pro formulář
Sbírky. Většina polí je shodná se záznamem v SAS. Demus navíc zavádí jediný ”referenční
bod” lokality, je to v zájmu snadného vyhledávání a filtrování. Jsou tedy přidána pole pro
souřadnice referenčního bodu. Vedle mapových souřadnic (v milimetrech) ukládá Demus i
souřadnice rovinné (kilometrová síť) a zeměpisné (délka a šířka ve stupních) a obsahuje i
aparát pro vzájemné přepočty mezi všemi systémy.
25
Obr. 2. Demus . Formulář ”Lokality”.
Obr. 3 ukazuje v silném zjednodušení vazby nejdůležitějších tabulek, do nichž Demus data
ukládá. Všechny hlavní tabulky mají formuláře podobného vzhledu jako formulář Sbírky, tj.
zejména mají základní část doplněnou vyměnitelnými kartami pro vícenásobně opakovatelné
údaje. Regulovaná pole mají vazby na odpovídající slovníky.Slovně lze vztahy popsat
například takto:Předmět je názvem lokality navázán na záznam lokality s úplnými údaji o
ní.Předmět je navázán na určitý objekt, objekt na výzkum a výzkum na lokalitu.K lokalitě
jsou uvedeny souřadnice všech jejích obvodových bodů.Do pole Katastr na záznamu lokality
lze vybrat jen název ze seznamu katastrů.
Formuláře jsou navzájem propojeny, takže když například při popisu předmětu uvedete dosud
neznámou lokalitu, objeví se formulář Lokality pro doplnění dalších podrobností, uvedete-li
mezi nimi číslo výzkumu, objeví se formulář pro jeho popis atd. U vyplněných záznamů
můžete takto přeskakovat poklepem na příslušné pole.
26
Obr. 3. Demus. Vazby tabulek.
Obr. 4 obsahuje okno s nápovědou. Uvedený příklad ukazuje návod v bodech k přípravě
výstavy. Jiné kapitoly podobně popisují postup při akvizici, ošetření, inventarizaci atd.
Většina kapitol však popisuje jednotlivé formuláře a jednotlivá pole na nich, naznačuje co a
jak a kam vyplňovat. Několik kapitol nápovědy je věnováno obecným pravidlům pro obsluhu
Demusu, nechybí ani kapitoly se soupisem zdrojů, ... Celkový rozsah nápovědy
k archeologickému modulu je 180 kapitol, každá přibližně v rozsahu jedné stránky. Každou
kapitolu lze vytisknout. Na papíře se dodává jen krátký návod k instalaci, návod k úvodnímu
školení pro začátečníky a podrobný soupis všech dosud zjištěných problémových stavů a
situací s návody na řešení.
27
Obr. 4. Demus. Okno s nápovědou.
Řízené slovníky
K regulaci obsahu polí, ke sjednocení používaných termínů a tím ke snadnějšímu vyhledávání
slouží roletkové nabídky založené na slovnících a číselnících. Původní neregulované výrazy
lze vždy zapsat do textového popisu a poznámkových polí. Některé slovníky jsou dány přímo
nějakým zákonem či normou, další jsou jen de facto standardem (týká se zejména slovníků
přejatých ze SASu), jiné byly vytvořeny až při tvorbě Demusu. Velká většina slovníků je
pevná a závazná, tj. pole nelze vyplnit ničím jiným, než co je v nabídce. Tato tvrdost je velmi
užitečná pro následné vyhledávání, filtrování a pro různé sdílení a výměny dat. Tvrdost je
ovšem vždy zmírněna nabídkou únikových výrazů jako ”jiný”, ”neurčený” apod. U počtu je
tvrdý požadavek numerické hodnoty vyvážen sousedním textovým polem pro volné slovní či
jiné vyjádření. Podobně je tvrdé datování zkratkou kultury podle SASu doprovozeno
textovým polem pro zcela volné vyjádření podle potřeby.
Název předmětu je dokonce realizován jako trojice polí: hrubý název, upřesnění a volné
rozvinutí. První dvě pole mají pevné slovníky, do třetího pole lze napsat cokoliv. Pro výstupy
(tisky) se tato tři pole spojují do jednoho sousloví. Je to tak uděláno proto, aby i neodborník
se vyznal ve stručné nabídce prvního pole a naopak specialista měl možnost se přesně
28
vyjádřit. Přestože třetí pole umožňuje zapsat cokoliv, je u něj nabídková roletka, ale jejím
úkolem není omezovat. Jsou v ní výrazy použité dříve, aby se předcházelo zbytečným
překlepům a urychlila se práce.
Zcela stejným způsobem je na tři pole rozdělen i název materiálu. Protože však předmět se
často skládá z více materiálů, může těchto trojic polí být neomezeně mnoho. K tomu slouží
v dolní části vyměnitelná karta Materiály. Pouze první, nejdůležitější materiál je vidět i na
horní hlavní části formuláře.
Mnohé slovníky jsou velmi obsáhlé, např. názvů předmětů je jen v první hrubé úrovni 644,
přípustných kombinací s druhou úrovní je 5048. Aby se nabídkové roletky zpřehlednily,
vybírá Demus jejich obsah podle typu materiálu, zaznamenaného políčkem SkupinaMat.
Skupin je celkem 17 (ŠI, BI, jiná kamenná industrie, KPI, kovové artefakty, skleněné
artefakty, keramické nádoby, technická a stavební keramika, jiná keramika, dřevěné artefakty,
textilní a kožené artefakty, stavební pojiva, osteologický materiál, malakofauna,
paleobotanika, vzorky a jiné). Při použití skupiny 17 (jiné) nabízejí roletky zcela vše bez
omezení.
Na tvorbě, resp. volbě slovníků se pod vedením P. Kalábkové podílela celá řada odborníků
z různých pracovišť (P. Kalábková, I. Loskotová, Z. Měchurová, P. Neruda, Z. Nerudová, M.
Oliva, J. Orna, R. Přichystalová, M. Salaš, Z. Sklenářová, P. Wiesnerová). Jako možné zdroje
byly zkoumány SAS ČR, Archiv ČR, kontextuální archeologie, AISM (předchůdce Demusu)
a slovníky z původního zadání Demusu vypracované M. Salašem. Pokud to bylo možné, byly
za základ slovníků brány tzv. Sklenářovy slovníky (Archeologický slovník I- IV., NM
Praha), které mají kromě popisu předmětu i kresebné vyobrazení a jsou díky své publikaci
obecně dostupné. Některé slovníky byly převzaty z existujících projektů a publikací bez
úprav, jiné s úpravami, další byly nově vytvořeny. Skoro nezávisle vznikala konzervátorská
část aplikace pod vedením P. Poláška, její slovníky jsou převzaty z literatury.
Každý slovník obsahuje slovní vyjádření pojmu, některé vedle toho obvykle i číselný nebo
písmenový nebo kombinovaný kód. Kódy a zkratky se používají zejména pro úsporu místa na
tabulkových tiskových sestavách. Vedlejším příznivým efektem kódů a zkratek je možnost
tematického (případně hierarchického) řazení. Nepříjemnou vlastností je nesrozumitelnost,
proto je v nabídkových roletkách a v ”parádních” tiscích (karty, výstavní popisky a katalogy)
obvykle uveden i slovní překlad.
Většina slovníků je primárně řazena abecedně, resp. vzestupně podle číselného kódu. Některé
slovníky však mohou být řazeny tématicky (Kompletnost, Předmět1, Materiál a Výzdoba), a
to podle určitých pravidel – podle typologie či druhu předmětu (napřed všeobecné termíny,
nádoby, nástroje a jejich součásti, zbraně a jejich součásti, předměty technické povahy a jejich
součásti, ozdoby, spinadla a součásti oděvu, psací potřeby, hudební nástroje, hračky, kultovní
předměty, platidla, výrobní předměty, polotovary a suroviny nakonec). Abecední řazení
těchto slovníků je možné vyvolat přepnutím tlačítka A/T.
29
Zajímavé technické detaily
Import ze SAS
Značná část archeologických sbírek uložených v muzeích pochází z lokalit registrovaných
v SAS. SAS je prakticky 100% naplněn kvalitními daty dodanými sítí tzv. regionálních
správců, často pracovníků muzeí. Převzetí dat ze SAS do Demusu tedy nejen uspoří množství
práce, ale předejde i věcným chybám a rozdílům. NPÚ jako správce SASu poskytne na
vyžádání každému muzeu takový výběr dat, jaký odpovídá záběru muzea. Import je možný
jen do zcela prázdné databáze Demus, tj. při prvním startu po instalaci. Při importu se vedle
prostého převzetí většiny údajů též dopočítávají souřadnice v ostatních souřadnicových
systémech. Import je proto velmi pomalý, ale vzhledem k tomu, že jde o jednorázovou
operaci, to nevadí.
Lokality převzaté ze SAS si zachovávají číselné identifikační označení ze SAS (například 14-
43-24/10), kdežto lokality ručně zapsané přímo do Demusu by měly mít označení slovní
(např. Brníčko - nal.2). Pro ”parádní” výstupy slouží ovšem v obou případech srozumitelný
slovní název či popis lokality.
Práce se souřadnicemi
Pro přesné zachycení polohy lokality jsou jako český de facto standard SASem zavedeny tzv.
mapové souřadnice obvodových bodů lokality. Jde o vzdálenosti v milimetrech odměřené od
západního a jižního okraje příslušného listu Základní mapy ČR 1:10 000. Zásadní nevýhodou
je omezenost na území ČR. Demus proto paralelně používá souřadnice zeměpisné (zejména
standardní WGS-84 poskytované všemi přístroji GPS). Kromě toho používá i souřadnice
rovinné (zejména S-JTSK používané na vojenských mapách). Úplný výčet podporovaných
systémů:
Mapové: ZM10, ZM25, ZM50, TM10, TM25, TM50, SMO5.Rovinné: S-JTSK, S-42, UTM,
Gusterberg, Sv.Štěpán, ETRS-89. Zeměpisné: WGS-84, Bessel, Krasovskij, GRS-80.
Demus tedy umožňuje zápis souřadnic v jakémkoliv z těchto systémů a jejich kombinaci se
souřadnicemi přejatými ze SASu. Vedle toho Demus umožňuje přejímat pro lokalitu
souřadnice příslušného katastru, což sice není zcela přesné, ale umožňuje to bez jakéhokoliv
dohledávání okamžitě pracovat se starými lokalitami stejně jako s novými. Dodatečné
zpřesnění pomocí GPS či odečtu z jakékoliv mapy je vždy možné.
Obrázky a další dokumentace
Ke každému sbírkovému předmětu může být připojen neomezený počet obrázků či jiných
dokumentů. Mohou to být jak klasické dokumenty (kresby, fotografie, negativy, zprávy,
modely, repliky, videonahrávky), tak i odpovídající digitální dokumenty v podobě
30
jakýchkoliv datových souborů. Nejčastěji jde přirozeně o obrázky. Tyto datové soubory
nejsou zahrnovány do databáze, ale zůstávají jako samostatné soubory, mohou být i na
vyměnitelných mediích (CD, DVD apod.) nebo na jiných počítačích v síti. Propojení je
realizováno pouze uvedením cesty k dotyčnému souboru. Běžné obrazové formáty (JPG,
BMP. TIF, GIF) se přímo zobrazují, ostatní datové formáty (DOC, RTF, MP3, VAW, MPG,
XLS, ...) lze ”přehrát” poklepáním, nastartuje se tím program přiřazený na úrovni Windows
k danému formátu (pro DOC například Word).
Odobným způsobem lze dokumenty připojovat nejen k formuláři Sbírky (jednotlivé
předměty), ale i k formulářům Lokality, Výzkumy, Objekty, Ošetření a Literatura. A podobně
jako dokumenty lze připojovat odkazy na publikace, nejen k formuláři Sbírky, ale i
k formuláři Lokality.
Demus neobsahuje nástroje na skenování a úpravu obrázků ani jiných datových souborů, to je
nutno dělat vhodným specializovaným programem, pro obrázky například Malování nebo
Photoshop.
Historie změn
Demus může archivovat historii změn provedených v popisu předmětů. Demus ale
neprotokoluje slepě opravu každého překlepu, dává uživateli možnost změny kumulovat a
archivovat je až spolu jako novou verzi, dává takéb možnost nepodstatné změny vůbec
neprotokolovat.
Plány do budoucna
Demus je ke konci roku 2006 licencován ve 170 muzeích a jiných institucích v ČR,
nejrozšířenější je univerzální modul Katalog (120 muzeí), archeologie jako nejnovější modul
je zatím v 15 muzeích. Demus je postaven na analýze a zadání z let 1995-6. Postupné
vylepšování v nových verzích již dosahuje na strop možností daných použitým prostředím
MS Access, zejména jsou potíže s intenzivní prací mnoha uživatelů na síti a s většími počty
záznamů v databázi. Změna prostředí je tedy nutná a je příležitostí k základní inovaci celé
koncepce. Pracovní označení ”Demus 007” bude možná změněno tak, aby se odlišnost pojetí
zvýraznila.
Hlavní rysy:Jádrem systému bude profesionálně spravované datové úložiště, zátěž rozložená
na několik geograficky oddělených serverů. Veškerá komunikace bude zabezpečeným
přenosem po internetu.Vícevrstvá architektura: na uživatelských počítačích pouze tenký klient
(tj. běžný prohlížeč jako MS Internet Explorer, Firefox, ...) a na druhé straně silný server,
sestávající z ”muzejní” aplikační vrstvy (dále dělené na uživatelské rozhraní a aplikační
logiku) a obecného databázového stroje s objektovým přístupem k datům.Řečeno
srozumitelněji - muzeum musí mít rychlé připojení, personálu stačí běžné (i značně zastaralé)
31
počítače, veškerá data (textová i obrazová a další) budou uložena paralelně na několika
vzdálených úložištích se zárukou nepřetržitého zálohování a dlouhodobé archivace. Demus
bude instalován jen na serveru, to umožní velmi operativní odstraňování chyb, nasazování
nových verzí apod.Doposud byl Demus textovou databází s připojenými obrázky. Nově jej lze
chápat jako velkokapacitní archiv multimediálních dat s velmi silnými nástroji pro jejich
správu.
Chceme zachovat většinu vymožeností Demusu (pohodlnost, rychlá odezva).Plánujeme
využívání sdílených národních (mezinárodních) autoritních tezaurů (osoby a korporace,
geografické názvy, taxonomický systém,...), společných pro knihovny, archivy apod.Přímé
propojení na systém CES (Centrální evidence sbírek na MK ČR), už žádné diskety a papírové
přílohy.
Přímé propojení na mapový server, tj. integrace GIS (geografický informační
systém).Struktura dat kompatibilní s datovým modelem CIDOC-CRM (model vztahů mezi
pojmy).
Archivování a výměna dat ve formátu XML (nezávislost na programovém
prostředí).Vícejazyčnost - snadné vytváření jazykových mutací uživatelského rozhraní,
nástroje pro vícejazyčnost obsahu.Integrované nástroje pro prezentaci na internetu, tj. pro
přístup odborné i laické veřejnosti (stačí jen přiměřené nastavení čtecích práv, ale z
bezpečnostních důvodů pravděpodobně jen k ”cenzurované” kopii dat uložené zcela odděleně
na samostatném serveru).Další podrobnosti a především aktualizované informace najdete na
www.citem.cz.
Literatura
Internetové stránky
CITeM, dostupné 18.12.2006 na http://www.citem.cz/
SAS, dostupné 18.12.2006 na http://www.npu.cz/pp/pridruz/sas/
CES, dostupné 18.12.2006 na http://www.mkcr.cz/ces/
CIDOC-CRM, dostupné 18.12.2006 na http://cidoc.ics.forth.gr/
Summary
Demus - documentation and registration of museum collections.
Introducing the Demus01 Archaeology module
DEMUS, what is it?
Demus stands for Dokumentace a Evidence MUzejních Sbírek (Documentation and
Registration of Museum Collections). Demus is a modular museum collection management
system the basic element of which is an individual object – or artifact as archaeologists say.
32
Images, sounds, videos, or other data streams may supplement the textual description of the
artifact. The user can modify the shape and behavior of the main forms according to his
needs. Demus offers a number of various print reports and the user may create additional
reports. Demus also provides a set of tools for the administration of the acquisition process,
loans, exhibitions, publications, conservation and preservation and other agenda specific for
museums. Demus is equipped with detailed help and a number of methodical and educational
texts.
Demus is built above MS Access 97 and requires MS Windows 95 or higher. Demus may run
on stand-alone computers as well as on a local network with shared data files.
Demus was developed in 1996-2006 by the Department of Informatics of the Moravian
Museum in Brno, recently transformed into CITeM (Methodical Center for ICT in Museums,
www.citem.cz). Demus was developed under the supervision of the Czech Museums
Association (AMG), supported by the Ministry of Culture, in line with the recommendations
of CIDOC ICOM. The data structure adheres to the international standard Object ID. Recently
mapping with the CIDOC CRM is being carried out. The quality of the project is guaranteed
by the AMG branch committees for archaeology headed by Mgr. Pavlína Kalábková. Demus
adheres to Act no. 122/2000 Coll. for collections.
Basic concepts of the archaeological module
The centre of interest remains the ARTIFACT, a movable archaeological find. Demus enables
us to describe it, classify it, and put it into context. The description and classification of the
artifact is made on the form called Sbírky, relations may be stated by several other forms
called Objekty, Výzkumy (excavations), Komponenty, Lokality, Literatura, Adresář,
Osobnosti (personalities) etc.
The basis of the whole project was the ideal find situation: the artifact was found in a given
feature during a given excavation, forms part of a given component on a given find spot. On
the other hand Demus is able to deal with compound ”objects” consisting of several artifacts,
maybe even with various datings, with more inventory numbers, without any location, without
excavation, feature, or component. Demus can cope not only with finds from the Czech
Republic, but from all over the world.
Compatibility with all commonly used archaeological programs was the basic postulate while
creating Demus. Gradually it became clear that the only important one was the SAS (State
Archaeological List). Considering the fact that the SAS is almost complete, only one way data
takne from the SAS to Demus was meaningful. The structure of locality and component
records in Demus follows and slightly enlarges the structure used by the SAS.
Demus offers a wide palette of print outputs, totalling 188 different reports, starting from
simple listings and ending at elaborated hierarchically structured conservators’ reports with
many images. The user is allowed to modify reports or create new ones if needed. There are
several exports and imports available.
33
Main forms and relations
Picture No. 1 shows the basic form ”Sbírky” for the collection object. A user may find this
form too complicated and decide to use a few fields only. Demus allows hiding all unused
fields as there are only a few required fields identified by titles in bold. Fields with underlined
titles are recommended from the archaeological point of view, fields titled in green represent
detailed information on exchangeable cards below, blue titled fields link to forms (tables)
describing respective entities. Blue lines over the tabs indicate some data present on the
respective card. Please notice that most of the fields have controlled lists the form of pulldown
menus.
Picture No. 2 shows the form ”Lokality” for one find spot (site). Most fields are the same as
or similar to the SAS record. Along with map coordinates (in mm) Demus stores square
coordinates (used on military maps) and geographical (spherical) coordinates (latitude and
longitude in degrees). Tools for conversions among all used systems are included.
Picture No. 3 gives you a simplified view of relations connecting the most important tables,
used for storing the data. All the main tables have forms similar to ”Sbírky”, shown in Picture
1. They consist of the main upper part and exchangeable cards for multiple data below.
Controlled fields are linked to lists.
Forms are linked to each other, which means that if you use e.g. an unknown locality while
describing the object, Demus opens the Lokality form for further details. The same jumping is
possible on saved records by double-clicking on appropriate fields.
Picture No. 4 contains a help window showing the instructions for the preparation of an
exhibition. Help consists of 180 chapters, each about 1 page in size. No documentation is
given on paper, except for a short installation guide, an introduction for absolute beginners
and a detailed trouble shooting text (30 pages).
Controlled lists/vocabularies
The regulation of field content, unification of the terminology, and therefore easier retrieval
are the main benefits of pull-down menus based on lists. Nevertheless the original expressions
may (should) be written in free form into text fields. Some vocabularies are set up by an
official law or norm, others are only de facto standards (most lists are taken from the SAS),
others have been created especially for Demus. Most lists are fixed and mandatory, i.e. the
field may not contain an expression outside the list. This strictness is in fact very useful for
later search, querying, data sharing and exchange. The rigidity is every time softened through
the offer of general expressions like ”other” or ”mixed”. The obligatory numerical value for
the number of pieces is accompanied with a text field for free assessment of quantity.
Similarly, dating by prescribed codes according to the SAS is accompanied with an absolutely
free text field.
Many vocabularies are very large, e.g. 644 artifact names in the first rough level, having 5048
acceptable combinations with second level specification. To make the pull-down menus more
34
concise, Demus reduces their content in correspondence to the class of the artifact, given in
the field SkupinaMat. There are 17 classes (flake stone industry, polished stone industry,
other stone industry, bone industry, metal artifacts, glass artifacts, ware, technical and
construction artifacts, other pottery, wood artifacts, textile and hide artifacts, construction
binding material, human and animal bones, malacofauna, palaeobotany, samples, others). For
the class ”others” all expressions are available in pull-down menus.
Many experts from various institutions took part in the selection and construction of the lists:
P. Kalábková as supervisor, I. Loskotová, Z. Měchurová, P. Neruda, Z. Nerudová, M. Oliva,
J. Orna, R. Přichystalová, M. Salaš, Z. Sklenářová, P. Wiesnerová, ... As the basis, the
dictionary by K. Sklenář (Archeologický slovník I- IV., NM Praha) was preferred to form the
basis of the list. Further the SAS, the application Archiv ČR, contextual archaeology, AISM
(predecessor of Demus) and lists from the original draft of Demus made by M. Salaš were
taken into consideration.
Interesting technical aspects
Import from SAS
The essential part of archaeological collections stored in museums come from find spots
registered in the SAS. The latter contains very good data describing almost all localities in the
Czech Republic. Using this data will save much work and prevent factual mistakes and
differences. The National Heritage Board as administrator of the SAS will provide the subset
of SAS data to each museum, appropriate to the region of interest of the museum concerned.
The import from the SAS needs an empty Demus database, i.e. the import is only possible at
the very first start after the installation of Demus.
Find spots imported from the SAS retain their numerical identification (e.g. 14-43-24/10),
while find spots written newly to Demus should get a textual name (e.g. Brníčko - Chlum).
Full textual names are used in both cases for representative prints.
Working with coordinates
For the exact localization of the site, map coordinates of the border points of the site
introduced by the SAS represent the de facto standard. They are indicated as distances in mm
measured from the west and south edge of the respective sheet of the Basic map of the Czech
Republic 1:10 000. The essential disadvantage is its limitation to the area of the Czech
Republic. Therefore, Demus uses geographical coordinates in parallel (especially the standard
WGS-84 provided by all GPS devices). In addition, Demus uses square coordinates
(especially S-JTSK used on military maps). Complete list of supported systems:
Map coordinates: ZM10, ZM25, ZM50, TM10, TM25, TM50, SMO5.
Square coordinates: S-JTSK, S-42, UTM, Gusterberg, Sv. Štěpán, ETRS-89.
Geographical coordinates: WGS-84, Bessel, Krasovskij, GRS-80.
As a result, Demus enables the input of coordinates in any of the systems above and their
combination with those imported from the SAS. Demus also offers an easy taking over of
35
coordinates of the corresponding cadaster that is not quite exact but enables the user to work
with previously recorded sites in the same way as with new ones, without any further search.
An additional refinement using GPS or another map is always possible.
Pictures and further documentation
Each collection item can be accompanied by an unlimited number of pictures or other
documents, be it traditional documentation (paintings, photographs, negatives, reports,
replicas, and videotapes) or any kind of digital documentation. Data files are not inserted into
the database, they remain as independent files, optionally even on exchangeable media (CD,
DVD etc.) or anywhere in the local net. The link is given by the path to the file concerned.
Common image formats (JPG, BMP. TIF, GIF) are displayed directly, other data formats
(DOC, RTF, MP3, VAW, MPG, XLS, ...) can be displayed through double-click. This starts
the application associated to the given format on the Windows level (e.g. Word for DOC).
Documents may be attached not only to the form ”Sbírky” (individual items) but also in the
same way to forms
Lokality (sites), Výzkumy (excavations), Objekty (features), Ošetření (conservation) and
Literatura. The same applies for references to literature.
History of record modifications
Demus is able to store the modifications of the item descriptions. Nevertheless, not each
printing error is stored, the user may accumulate the modifications and store them in one
moment as a new version of the record. It also allows the user to not store unimportant
changes at all.
Plans for the future
At the end of 2006 Demus was licensed in 170 Czech museums and other institutions, the
universal module ”Katalog” being the most widespread (120 museums). The latest module
”Archeologie” has been provided to 15 museums so far. Demus is generally based on the
analysis and definition dating back to 1995-6. The gradual improvement of the new versions
has reached the limits given by MS Access environment. Problems arise especially during
simultaneous use of the same data file by many users online and due to the high number of
records in the database. A move to another environment is therefore necessary and gives the
opportunity to an essential innovation of the whole concept.
Main issues:
The core of the system will be professionally managed data storage, with the load distributed
to several geographically separated servers. The communication will run on secured Internet
connection.
>Multilayer architecture: thin client on the user stations (MS Explorer, Firefox or so), and
powerful server consisting of a museum application level (further divided into user interface
and application logic) plus a common database engine with object approach to the data on the
36
other side.
In simple words – the museum should have a fast connection, standard (even very out of date)
PC’s for the staff are sufficient, all data (text as well as images and other data) will be stored
concurrently in several distant data stores with guaranty of permanent backup and long term
archiving. Demus will be installed on the server only, therefore debugging and upgrades will
be very easy.
Until now Demus was a text database with linked images. Newly you may see it as high
capacity archive of multimedia data with very powerful management tools.
We try to retain as many of the advantages of Demus as possible (convenience, fast responds).
We plan to use shared national (international) authority files (persons and corporations,
geographical names, taxonomy) common for libraries, archives etc.
Direct interconnection with CES (Central Registry of Collections on the Ministry of Culture)
will spare much trouble.
Direct connection to a mapserver, i.e. integrated GIS facilities (geographical information
system).
Data structure compatible with ISO 21127:2006 - known rather as CIDOC CRM (conceptual
reference model).
Data archiving and exchange in XML brings independence to the programming environment.
Multilinguality - language mutations of user interface, tools for multilingual data content.
Integrated tools for Internet presentation, i.e. accessibility for both the scientific community
and the general public. An appropriate setting of access rights will be the only precondition.
For these purposes a limited access copy stored separately on a special server for security
reasons will probably be used.
For further details see: www.citem.cz
37
POHAN DATA SERVER - digitální datový sklad archeologické
organizace - Petr Dresler, Michal Kučera, Jiří Macháček, Radek
Petrželka, Marek Vlach, Ondřej Žídek
Abstrakt
Článek seznamuje s datovým serverem Ústavu archeologie a muzeologie POHAN DATA
SERVER/PDS, na kterém je ukládána dokumentace z dlouhodobých systematických
výzkumů Ústavu archeologie a muzeologie FF MU. Jde o ukázku profesionální správy
datového skladu (Data Warehouse) archeologické organizace. V současné době (6.11. 2007)
je v datovém skladu na serveru (http://archeodata.phil.muni.cz) uloženo 145 GB dat, z toho
118 GB připadá na primární dokumentaci archeologického výzkumu v Břeclavi-Pohansku,
kterou zde reprezentuje 14.258 souborů. Datový server je prezentován formou manuálu k jeho
obsluze, na jehož základě si čtenář může udělat kompletní obrázek o funkčnosti a efektivitě
celého řešení.
The article introduces the POHAN DATA SERVER/PDS of the Institute of Archaeology and
Museology used to store documentation from the long-term systematic excavations of the
Institute of Archaeology and Museology at the Faculty of Arts of the Masaryk University. It is
an example of professional administration of a data warehouse of an archaeological
institution. Currently (6.11. 2007) the data warehouse on the server
(http://archeodata.phil.muni.cz) is storing 145 GB of data, of which 118 GB is the primary
documentation of the archaeological investigation at Břeclav-Pohansko, consisting of 14,258
files. The data server is presented via a manual of instructions for its use which provides the
reader with an overview of the server functionality and the efficiency of the solution as a
whole.
Klíčová slova
archeologie, datový sklad (Data Warehouse), datový server
archaeology, data warehouse, data server
Úvod
Jan Rulf (1993, 171) svého času konstatoval, že historická interpretace archeologických
pramenů není možná, pokud neproběhne jejich transformace v archeologická data. Pro vlastní
manipulaci s data se nyní využívají různé informační systémy s externími zařízeními na
záznam dat např. databáze, GIS apod., které jsou nejen praktickými pomůckami, ale ve své
38
podstatě umožňují i mnohem efektivnější využití archeologické informace. Tyto systémy
„dokáží shromáždit informaci zcela nového druhu a úrovně, a shromážděnou ji pak
transformovat do lépe využitelné formy“ (Neustupný 1994, 121-122). Kromě vlastního sběru
dat nám umožňují i jejich správu, analýzu a syntézu i prezentaci (Kučera - Macháček 1997,
147). Pokud však chceme moderní informační systémy v archeologii využívat, je nezbytná
kompletní digitalizace archeologických dat, a to jak primární dokumentace, tak i dokumentace
sekundární a evidence (k těmto pojmům viz Neustupný 1994). Digitalizovány jsou nejenom
textové informace, převáděné do deskriptivních systémů, ale i informace obrazové a
v poslední době i video, příp. zvukové záznamy. Moderní archeologická pracoviště si
nezbytnost takového vývoje uvědomují a začínají hromadně svá data, která představují jejich
největší „bohatství“ a vlastně i hlavní produkt jejich činnosti, digitalizovat a v této formě i
ukládat. Vznikají tak obrovské datové sklady (Date Warehouses), které jsou více či méně
sofistikované a zabezpečené. Na jedná straně tak mohou být archeologická data stále
chaoticky uložena na různých druzích diskových zařízení (diskety, CD, DVD, HDD)
v počítačích, resp. zásuvkách stolů jednotlivých (smrtelných a zapomětlivých) badatelů, na
druhé straně již vznikají profesionální řešení formou outsourcingu, kdy se o data organizací
starají profesionální firmy.
Kompletní digitalizace archeologických dat a profesionalizace, resp. centralizace jejich správy
se dnes jeví jako zcela nezbytný proces, zvláště ve světle katastrof, jakými je pražská povodeň
z roku 2002 či požáru archeologické základny v Mikulčicích z roku 2007, při kterých byly
vážně poškozeny či zcela zničeny nenahraditelné soubory primární dokumentace.
Doba bohužel stále nedozrála k jednotnému centrálnímu řešení, společnému pro celou českou
archeologickou obec (srovnej např. slibně se vyvíjející server Archaeology Data Service ve
Velké Británii: http://ads.ahds.ac.uk/), i u nás však již existují zajímavé projekty, které
v rámci jednotlivých archeologických institucí řeší ukládání velkých objemů archeologických
digitálních dat (např. Archeologický ústav AV ČR, Praha).
V tomto příspěvku bychom chtěli představit datový server, který pracuje od poloviny roku
2005 na Ústavu archeologie a muzeologie FF MU v Brně. Server byl uveden do provozu díky
finančním prostředkům z výzkumného záměru Masarykovy univerzity reg.č.
MSM0021622427 a spolupráci mezi archeology a pracovníky firmy GISIT sro., kteří zajišťují
jeho správu a údržbu. Datový server, na který jsou v současné době postupně ukládána data
z dlouhodobých systematických výzkumů Ústavu archeologie a muzeologie FF MU, je zde
prezentován formou manuálu k jeho obsluze. Čtenář si na tomto základě může udělat
kompletní obrázek o jeho funkčnosti a efektivitě. V současné době (6.11. 2007) je v datovém
skladu na serveru - POHAN DATA SERVER/PDS (http://archeodata.phil.muni.cz) uloženo
145 GB dat, z toho 118 GB připadá na primární dokumentaci archeologického výzkumu
v Břeclavi-Pohansku, kterou zde reprezentuje 14.258 souborů.
39
Obecné postupy POHAN DATA SERVER (PDS)
- Aplikace je vyvinuta jako soubor aktivních webových stránek běžících v prostředí
internetového prohlížeče, proto je také její funkčnost závislá na vlastnostech konkrétního
webového prohlížeče, ve kterém je aplikace spuštěna.
- Při přístupu k aplikaci se musí uživatel přihlásit pomocí platného jména a hesla. Na
základě tohoto ověření jsou nastavena přístupová oprávnění, která určují jaké funkce
může uživatel používat a jaká data budou uživateli dostupná.
- Aplikace je rozdělena do modulů. Ty jsou zpřístupněny uživateli formou odkazů na
webové aplikace pomocí nabídky v horní části obrazovky každého modulu. Výjimkou
jsou moduly pro správu přístupových oprávnění a číselníků, které jsou koncipovány jako
samostatné aplikace dostupné přes speciální přihlašovací údaje.
- Důležité aktivity, jako je změna dat, stažení souboru nebo přihlášení do systému jsou
zaznamenávány tak, aby bylo možné dohledat, jaké akce daný uživatel prováděl.
- Výběry prvků nad seznamy objektů se provádí kliknutím do levé části řádku
reprezentujícího objekt.
- Nad seznamy je možno třídit sestupně a vzestupně.
- U seznamů s mnoha řádky může být zapojeno stránkování, pomocí kterého pak uživatel
může procházet další záznamy.
- Data modifikovaná ve formuláři jsou přenesena na server až po stisknutí příslušné ikony
- Ovládací ikony v seznamech umístěné na řádcích jsou určeny k práci s objektem na řádku.
- Ovládací ikony v seznamech umístěné v záhlaví seznamu jsou určeny pro práci s celým
seznamem.
- Stromové struktury se rozbalují a sbalují pomocí ikon +, - u každého uzlu. Texty a ikony
ve stromových strukturách mohou mít i jinou funkci než rozbalení a sbalení.
- U uzlů ve stromových strukturách, které mají nějaké podřízené uzly je počet těchto
podřízených záznamů zobrazen v závorkách.
- V případě, že se uživatel snaží smazat nebo odstranit nějaké položky je vyzván k
potvrzení této akce.
- Při výběru datumových položek se uživateli automaticky nabízí komponenta kalendáře.
- Při definování podmínek pro vyhledávání podle datumových položek systém automaticky
počítá datum jako okamžik v 0:00 hodin daného dne. Proto při hledání podle „data do“ je
nutné zadat následující den.
Mapa základních ovládacích prvků různých modulů aplikace PDS
40
Odebrat Obnovit Zplatnění verze
Odebrat vše Označit vše Zneplatnění
verze
Vyhledat Odznačit vše Rozbalení
stromu
Přidat Stáhnout Detail
Smazat Uložit Otevřít
Tab. 1. Mapa základních ovládacích prvků různých modulů aplikace PDS.
Modul Správa souborů
Modul je určen pro práci se soubory udržovanými v systému GISFORLDER. Modul
je dostupný po kliknutí na odkaz Správa souborů v hlavní nabídce aplikace.
Hlavní menu
Hlavní menu určeno pro přepínaní do jiných modulů. Obsah menu závisí na přístupových
právech přihlášeného uživatele (tab. 2).
Tab. 2. Hlavní menu.
Strom pro výběr území
Pomocí stromu lze nastavit podmínku filtru na území (Seznam území ve filtru), ve
kterých se mají dokumenty vyhledávat. Strom umožňuje lokalizovat území v mapě kliknutím
na ikonu určující typ území (tab. 3).
41
Strom pro výběr Ovládací prvky
Lokalita.
Plocha. Kliknutím na ikonu lokalizujete plochu v mapě. Kliknutím
na popis přidáte plochu do filtru pro výběr území.
Sezona. Kliknutím na ikonu lokalizujete lokalitu v mapě. Kliknutím
na popis přidáte lokalitu do filtru pro výběr území.
Čtverec. Kliknutím na ikonu lokalizujete lokalitu v mapě. Kliknutím
na popis přidáte lokalitu do filtru pro výběr území.
Tab. 3. Strom pro výběr území.
Seznam území ve filtru
Seznam určuje všechna území, ve kterých bude provedeno vyhledávání (prostorový filtr).
V režimu zakládání nových záznamů založení nového souboru navíc určuje, do kterého území
bude soubor zařazen (tab. 4).
Území ve filtru Ovládací prvky
Odebrat položku z filtru. Po kliknutí na ikonu potvrďte odebrání
položky filtru tlačítkem OK
Odebrat všechny položky z filtru. Tlačítko je dostupné pouze
tehdy, pokud filtr obsahuje více než jednu položku. Po kliknutí na
ikonu potvrďte odebrání všech položek filtru tlačítkem OK.
Tab. 4. Seznam území ve filtru.
Formulář pro filtrování
Formulář nastavuje popisné informace, podle kterých bude proveden výběr (atributový filtr).
Součástí těchto informací je také informace o typu souboru, který je použit při založení
nového souboru jako přednastavená hodnota pro typ nově založeného souboru (tab. 5).
42
Formulář pro filtrování Ovládací prvky
K zadání data slouží kalendář.
Provedení vyhledání požadovaných souborů
do seznamu.
Tab. 5. Formulář pro filtrování.
Grafické okno
Okno slouží k orientaci v prostoru a reaguje na lokalizační události souborů nebo území.
V okně jsou k dispozici dva mapové objekty. Menší mapové okno (přehledová mapa)
zobrazuje celkový plán a umožňuje detailnější výběr území. Větší pak umožňuje práci
s grafickými objekty vybrané oblasti. Pomocí ovládacích prvků okna je také možno nastavit
výběrové podmínky pro filtrování souborů (prostorový filtr). Ovládací prvky u legendy řídí
viditelnost vrstev v okně. Prostorové informace z lokality jsou zde též doplněny o hodnoty
XY v souřadicovém systému S-JTSK (tab. 6).
Grafické okno Ovládací prvky
Předchozí pohled
Následující pohled
Zvětšit
Zmenšit
Posun
Celkový pohled
Výběr plochy do filtru území
Výběr sezony do filtru území
Přehledová mapa
Legenda
Souřadnice kurzoru
Výběr čtverce do filtru území
Tab. 6. Gafické okno.
43
Seznam souborů
Seznam zobrazuje požadované soubory na základě nastavení filtru území v
komponentě Seznam oblastí ve filtru a údajů v komponentně Formulář pro filtrování (tab.
7). Kliknutím na záhlaví seznamu je možné třídit informace sestupně nebo vzestupně podle
jednotlivých údajů (typ, velikost souboru atd.). Pod seznamem je zapojeno stránkování. V
seznamu jsou zobrazeny základní informace o souborech udržovaných v systému a pomocí
ovládacích prvků je možné se soubory dále pracovat. Jedná se zejména o tyto operace:
• zobrazení detailních informací o souboru
• lokalizace souboru v mapě
• stažení aktuální verze souborů
• založení nového souboru
• hromadné stažení vybraných souborů
• nastavení zámku nad souborem tak, aby ho nemohl nikdo jiný stáhnout
• smazání souboru
44
Seznam souborů
Ovládací prvky
Otevření detailu (hlavičky) souboru.
Založit nový záznam. Ikona je dostupná pouze v případě, že byl použit prostorový i
atributový filtr.
Smazání souboru. Ikona je dostupná pouze tehdy, když neexistuje ani jedna verze
souboru.
Vybrat vše. Výběr souborů pro hromadný download.
Odebrat vše.
Download jednoho nebo více souborů. Kliknutím na ikonu v řádku konkrétního
souboru se tento soubor stáhne do vybraného adresáře. Kliknutím na ikonu v
hlavičce dojde ke stažení vybraných souborů.
Obnovení (refresh) seznamu.
Zapnutí zamykání stahovaných souborů.
Vypnutí zamykání stahovaných souborů.
Signalizace uzamknutého souboru.
Lokalizace souboru v mapě.
Tab. 7. Seznam souborů.
Detail (hlavička) souboru
Hlavička zobrazuje informace o souboru a umožňuje jejich modifikaci. Umožňuje zrušit
zámek na souboru tomu uživateli, který zámek vytvořil, nebo tomu uživateli, který má
oprávnění rušit jakýkoliv zámek na souboru. Pomocí této komponenty je možné připojit
novou verzi souboru. Verze souborů jsou zobrazeny jako seznam, který nabízí možnost
zplatnit verzi souboru, tzn. nastavit ji jako aktuální a dostupnou ostatním uživatelům
s adekvátní autorizací. Aktuální může být vždy jen jedna verze souboru. Verze souborů je
možné dle příslušného oprávěnění prohlížet, stahovat či mazat (tab. 8).
45
Hlavička souboru Ovládací prvky
Výběr hodnoty ze stromu (území a typů).
Smazání verze souboru.
Uložení verze souboru.
Stáhnutí verze souboru.
Obnovení (refresh) seznamu.
Signalizace platné verze souboru.
Signalizace neplatné verze souboru. Kliknutím na
ikonu se verze změní na platnou.
Tab. 8. Detail (hlavička) souboru.
Uživatelské postupy
Nalezení dostupných souborů
V systému je udržováno velké množství souborů, proto při vyhledávání dostupných souborů
je doporučeno nastavit výběrová kritéria co nejpřesněji tak, aby se urychlilo vyhledávání
souborů. Pokud není nastavena vůbec žádná podmínka pro vyhledávání souborů, zůstává
Seznam souborů prázdný. Pomocí komponenty Strom pro výběr oblastí lze nastavit
požadovanou oblast (či více oblastí), ve kterých se mají požadované soubory hledat.
Postupným výběrem více oblastí se v komponentě Seznam oblastí ve filtru zobrazují vybraná
území. Ovládacími prvky v této komponentě lze upravit výslednou sadu území vstupujících
do výběrové podmínky. Filtr není pro vyhledání souborů povinný, pokud chce uživatel
filtrovat přes všechna území, musí zůstat komponenta Seznam oblastí ve filtru prázdná.
V komponentě Formulář pro filtrování lze nastavit další specifické podmínky pro
vyhledávání souborů. Při nastavení podmínky podle jména souboru lze použít symbol % jako
zástupný znak pro libovolný text. Např. T% bude vyhledávat všechny soubory začínající na T,
%23% bude vyhledávat všechny soubory obsahující v názvu čísla 23.
Typ souboru lze definovat výběrem ze Stromu typů souborů. Při vyhledávání souborů jsou
nalezeny všechny soubory podřízené tomuto typu (hierarchické vyhledávání). Zúžení filtru
určením data vložení dokumentu lze provést pomocí výběrového dialogu kalendáře.
Stisknutím tlačítka pro vyhledávání proběhne hledání souborů a nalezený výsledek je
zobrazen v komponentě Seznam souborů. Data v komponentě Formulář pro filtrování lze
vyčistit pomocí tlačítka pro vyčištění formuláře (tlačítko RESET).
46
Praktické příklady vyhledávání souborů
Základním typem vyhledávání bez užití prostorového filtru či podmínky pro typ
souboru je přímý dotaz na konkrétní soubor v struktuře.
1) Ve Formuláři pro filtrování do okna označeného Jméno uživatel zadá název
jím požadovaného souboru. Pokud by tento název nebyl zcela přesně znám,
lze užít symbol % jako zástupný znak pro jakýkoli text. V takovém případě
by mohlo být výsledkem vyhledávání i více souborů splňujících zadanou
podmínku.
2) Ve vedlejším okně je dále možné vybrat koncovku vyhledávaného souboru a
tím zpřesnit výsledek vyhledávání.
3) Po stisknutí tlačítka Vyhledat je výsledek zobrazek v Seznamu souborů.
Vyhledaný soubor je pak možné stáhnout, modifikovat (podmíněno
příslušnou autorizací) či lokalizovat na mapě.
Průběh popsaného postupu je časově minimálně náročný a jeho provedení lze realizovat za
několik vteřin.
Pokud by přihlášený uživatel neznal přesné názvy jím požadovaných souboru, ale věděl, že
potřebuje např. všechy soubory z roku 1960 z polohy Velmožsky dvorec, postup by byl
následující:
1) Ze Stromové struktury území uživatel vybere příslušnou polohu rozbalením
lokality Břeclav-Pohansko a následně rozbalením plochy Velmožský dvorec
(/Břeclav-Pohansko/Velmožský dvorec/). Kliknutím na požadovanou sezónu
(1960) se tato objeví ve Filtru pro území (pro lokalizaci v mapovém okně
lze kliknout na ikonu dané sezóny ve Stromové struktuře území).
2) Po stisknutí tlačítka Vyhledat je výsledek zobrazen v Seznamu souborů.
Vyhledané soubory je pak možné stáhnout, modifikovat (podmíněno
příslušnou autorizací) či lokalizovat na mapě.
Celkový čas uvedené operace by zpravidla neměl překročit zhruba čtvrt minuty na přípravu
filtru i na samotné vyhledání požadovaných dat při rychlosti připojení vyšší než 64kbps.
Pro větší zpřesnění filtru lze k výše uvedenému příkladu přidat podmínku pro typ
souborů. Požadavkem by byly např. všechny šikmé fotografie z polohy Severní předhradí.
1) Ze Stromové struktury území uživatel vybere do filtru polohu kliknutím na
Severní předhradí (/Břeclav-Pohansko/). Oblast se objeví ve Filtru pro
území (pro lokalizaci v mapovém okně lze kliknout na ikonu dané sezóny
ve Stromové struktuře území).
2) Ve Formuláři pro filtrování je pak nutné vybrat ze Stromu typů souborů
47
typ dat Terénní plány (/Interní/Foto/Sikme).
3) Po stisknutí tlačítka Vyhledat je výsledek zobrazen v Seznamu souborů.
Vyhledané soubory je pak možné stáhnout, modifikovat (podmíněno
příslušnou autorizací) či lokalizovat na mapě.
Celkový čas uvedené operace by zpravidla neměl překročit zhruba čtvrt minuty na přípravu
filtru i na samotné vyhledání požadovaných dat při rychlosti připojení vyšší než 64kbps.
V jiném případě, kdy není znám přesný název souboru, typ či jeho lokalizace, ale naopak je
známa přibližná doba, kdy byl soubor uploadován na server, může uživatel postupovat
následovně:
1) Prostřednictvím kalendáře v modulu Formulář pro filtrování (Vloženo
od/do:) uživatel vloží konkrétní časový interval.
2) Po kliknutí na ikonu Vyhledat je výsledek zobrazek v Seznamu souborů.
Stažení souboru
Po nastavení filtrů a nalezení dostupných souborů jsou v komponentě Seznam souborů u
každého souboru zobrazeny ovládací ikony, které umožní uživateli soubor stáhnout. Stažení
souboru je možné pouze v případě, že u souboru je potvrzena platná verze. V tomto případě
jsou u souboru dostupné informace o jeho velikosti a datu posledního vložení. Po kliknutí na
ikonu stažení souboru se formou standardního dialogu pro stažení souboru ve webovém
prohlížeči nabídne uložení, popřípadě přímé otevření souboru. Komponenta Seznam souborů
nabízí hromadné stažení souborů. Při stažení více souborů najednou je potřeba soubory
označit pomocí checkboxu u každého souboru. Pro rychlé označení/odznačení souborů lze
použít příslušné ikony v záhlaví sloupce. Po kliknutí na ikonu pro stáhnutí vybraných souborů
jsou označené soubory zabaleny do zip souboru a nabídnuty formou standardního dialogu pro
stažení souboru webového prohlížeče. Volbou zamykat/nezamykat soubory je možné řídit,
zda se při stažení souboru znemožní ostatním uživatelům stahovat tento soubor - umístění
zámku. Soubory zamčené pro stahování jsou označeny speciální ikonou.
Založení nového souboru
Nový soubor lze založit pomocí v záhlaví Seznamu souborů. Ikona je dostupná pouze v
případě že je nastaven prostorový filtr obsahující alespoň jedno území a typ souboru. Tyto
parametry filtru jsou použity jako přednastavené hodnoty v komponentě Hlavička souboru. V
komponentě Hlavička souboru lze nastavit cestu k souboru (Browse...), který má být do
systému vložen. Jméno souboru se vyplní automaticky podle jména uvedeného v cestě.
Kliknutím na ikonu uložit dojde k uploadu souboru na server a k jeho uložení do systému. V
komponentě Seznam souborů je zobrazen záznam o souboru, stažení je možné až po
48
zplatnění vloženého souboru. V případě, že v systému již existuje soubor daného typu a
území, je uživatel vyzván k potvrzení ignorování duplicit souborů. Pokud se opravdu jedná o
stejný soubor, musí se pro jeho vložení postupovat podle scénáře připojení nové verze
souboru. Pokud uživatel vybere soubor s příponou .zip, dojde v momentě zpracování souboru
na serveru k jeho rozbalení a všechny souboru v něm obsažené jsou uloženy jako jednotlivé
nové soubory se stejným typem a územím, jako je zvoleno v komponentě Detail souboru.
Připojení nové verze souboru
Po nalezení souboru, ke kterému má být nová verze připojena, se kliknutím na ikonu detailu
v komponentě Seznam souborů zobrazí komponenta Hlavička souboru. Zde vyberte novou
verzi souboru, po kliknutí na ikonu uložit dojde k uploadu souboru na server. Pokud má nová
verze souboru jiné jméno než stávající soubor, je na to uživatel upozorněn. Pokud má uživatel
právo na zplatnění verzí souborů, tak se v komponentě Hlavička souboru zobrazí nový řádek
reprezentující verzi souboru, která byla nově připojena. Aby ostatní uživatelé mohli stahovat
připojenou verzi, je nutné nastavit ji jako platnou.
Praktický příklad vytváření souboru v aplikaci
Vkládat soubory je možné až po nastavení Fitru pro území a Typu souboru, které budou
výchozím nastavením pro vkládání souborů v komponentě Hlavička souboru. V tomto
případě chce přihlášený uživatel vložit např. scan terénního plánu čtverce B68-70 v poloze
Lesní školka z roku 1969 a prostorově ho také správně identifikovat. Postup bude následující:
1) V komponentě Strom pro výběr území uživatel vybere příslušnou polohu,
rok a čtverec rozbalením uzlů stromové struktury a kliknutím na danou
položku(/Břeclav-Pohansko/Lesní školka/1969). Kliknutím na požadovaný
čtverec(B68-70) a tento objeví ve Filtru pro území (pro lokalizaci
v mapovém okně lze kliknout na ikonu dané sezóny ve Stromové struktuře
území).
2) V komponentě Formulář pro filtrování uživatel vybere ze stromové
struktury Strom typů příslušný typ dat, které jsou v tomto případě Terenní
plány upravené/neupravené(/Interní/Terénní plány/). Kliknutím na
požadovaný typ dat se zobrazí ve Formuláři pro filtrování.
3) Aktivace nastavení výchozích filtrů se provede kliknutím na ikonu Vyhledat.
4) V Seznamu souborů jsou zobrazeny všechny soubory, které vyhovavaly
podmínkám nastavení filtrů. Doposud je postup stejný jako při vyhledánání
souborů. Pro vložení souboru je třeba kliknout na ikonu Přidat v pravém
horním rohu komponenty Seznam souborů.
5) V nově vytvořeném okně Hlavička souboru jsou již doplněny přednastavené
49
hodnoty z obou filtrů. Uživatel soubor připojí určením jeho cesty na
zdrojovém disku. Je možno vložit i komprimované soubory .zip, přičemž
všechny budou přiřazeny ke stejnému prostorovému a typovému určení.
Jméno souboru se automaticky vloží do položky Jméno komponenty
Hlavička souboru. Všechny položky lze editovat.
6) Kliknutím na ikonu Uložit dojde k jeho nahrání na server.
7) Pokud byl soubor správně nahrán, zobrazí se v okně Verze souborů. Zde je
možno ho stáhnout nebo smazat.
Uvedený postup je platí pro vkládání jednotlivých souborů. Pokud je souborů větší množství a
mají různé prostorové určení či datový typ, je vhodnější využít importovací utilitu, jejíž
ovládání je popsané v kapitole 12.
Zplatnění verze souboru
Pokud má uživatel právo na zplatnění souboru, jsou v komponentě Hlavička souboru
zobrazeny řádky reprezentující jednotlivé verze souboru s údaji o autorovy souboru a době
vložení. Kliknutím na ikonu stažení může uživatel zobrazit nebo stáhnout konkrétní verzi
souboru, aby mohl zkontrolovat obsah verze. Kliknutím na ikonu zplatnění dojde k nastavení
konkrétní verze souboru jako platné a ostatní uživatelé ji budou moci stahovat. Neplatné staré
verze je možné smazat.
Zrušení verze souboru
Pokud má uživatel příslušná práva jsou v komponentě Hlavička souboru zobrazeny u řádku
reprezentujících verze souboru ikony pro jejich smazání. Kliknutím na ikonu smazat
dojde k odmazání verze souboru ze systému. Pokud dojde k odmazání verze, která byla
označena jako platná, je v komponentě seznam souborů znemožněno stahování souboru až do
doby, než je nastavena nová platná verze souboru.
Zrušení souboru
Pokud má uživatel příslušná práva, jsou v komponentě Seznam souborů zobrazeny ikony pro
odmazání souborů. Tyto ikony jsou přístupné pouze v případě, že u souboru není žádná
připojená verze. V opačné případě se musí nejprve verze zrušit. Po kliknutí na ikonu zrušení
dojde ke smazání souboru a jeho hlavičky ze systému.
Modifikace údajů o souboru
Pokud má uživatel příslušná práva, je možné v komponentě Hlavička souboru měnit údaje
50
o souboru (Typ, Území, Poznámka). Kliknutím na ikonu Uložit dojde k uložení změněných
údajů na server. Pokud dojde při měnění údajů také k výběru souboru, je v momentě uložení
uploadována nová verze souboru na server.
Lokalizace v mapě
V komponentě Seznam souborů kliknutím na ikonu lokalizovat v mapě dojde k nastavení
mapy na území, ke kterému je soubor připojen. V případě, že je soubor připojen přímo k
území typu lokalita (nejvyšší pozice ve Stromu pro výběr území) není lokalizace možná,
protože se jedná o území pokrývající celou oblast. V komponentě Strom pro výběr území je
možné kliknutím na ikonu určující typ území (Plocha, Sezona, Čtverec) zobrazit toto území v
mapě. Lokalizace je dostupná pouze pro území jiná než lokalita. Lokalita zasahuje do celé
zájmové oblasti systému, a proto ztrácí smysl ji lokalizovat v mapě.
Modul Přístupy na typy souborů
Modul je určen pro nastavení omezení dostupnosti dat podle typů souboru pro jednotlivé
uživatele nebo skupiny uživatelů. Využívá se zejména pokud nějaká skupina uživatelů smí
pracovat pouze s určitým typem souborů a ostatní typy jsou jim skryty. Modul je uživateli
přístupný po kliknutí na odkaz Přístupy na typy v hlavním menu aplikace.
Seznam uživatelských skupin
Poskytuje možnost výběru skupiny, pro která mají být omezení nastavena. Zadání nové
skupiny, popřípadě úprava stávající skupiny se řeší v modulu Přístupová práva. Po kliknutí
na příslušnou skupinu uživatelů se v Seznamu dostupných typů zobrazí typy souborů, které
může skupina používat.
Strom typů souborů
Slouží k určení typu souborů, k nimž bude mít vybraná uživatelská skupina přístup. Pro
vybraný typ souboru má uživatel automaticky přístup i na všechny podřízené typy. Po vybrání
typu souboru ze stromu se typ automaticky zobrazí v Seznamu dostupných typů souborů.
Seznam dostupných typů souborů
Zobrazuje aktuální stav dostupných typů souborů pro jednotlivé uživatelské skupiny. Pokud je
seznam dostupných typů prázdný, daná skupina uživatelů má přístup na všechny typy
souborů. Připojenými ikonami lze existující omezení odebrat.
51
Modul Přístupy na území
Modul je určen pro nastavení omezení dostupnosti dat podle území pro skupiny uživatelů.
Využívá se zejména pokud nějaká skupina uživatelů smí pracovat pouze v určitém území a
ostatní území jsou jim skryta. Modul je uživateli přístupný po kliknutí na odkaz Přístupy na
území v hlavním menu aplikace. Práce s tímto modulem je v principu totožná
s předcházejícím modulem včetně ovládacích prvků.
Seznam uživatelských skupin
Poskytuje možnost výběru skupiny, pro která mají být omezení nastavena. Zadání nové
skupiny, popřípadě úprava stávající skupiny se řeší v modulu Přístupová práva. Po kliknutí
na příslušnou skupinu uživatelů se v Seznamu dostupných území zobrazí typy souborů, které
může skupina používat.
Strom území
Slouží k určení území, na které bude mít vybraná uživatelská skupina přístup. Pro vybrané
území má uživatel automaticky přístup i na všechna podřízená území. Po vybrání typu
souboru ze stromu se typ automaticky zobrazí v Seznamu dostupných území.
Seznam dostupných území
Zobrazuje aktuální stav dostupných území pro jednotlivé uživatelské skupiny. Pokud je
seznam prázdný, daná skupina uživatelů má přístup na všechna území. Připojenými ikonami
lze existující omezení odebrat.
Modul Hromadné zplatnění verzí souborů
Modul je určen pro administraci systému a umožňuje hromadně nastavit platné verze souborů,
které splňují vybraná kritéria. Modul je uživateli přístupný po kliknutí na položku Hromadné
zplatnění v hlavním menu aplikace.
Formulář pro výběrové podmínky
Poskytuje možnost definovat omezení podle kterých se mají verze souborů hledat. Vyhledávat
lze podle jména souboru, cesty k souboru na serveru, doby vložení (kalendář), přihlašovacího
52
jména uživatele, který soubor vložil a pomocí checkboxu, jehož zaškrtnutím budou vyhledány
pouze neplatné verze souborů. Po vložení informací se kliknutím na ikonu vyhledat výsledek
zobrazí v Seznamu verzí souborů.
Seznam verzí souborů
Zobrazuje všechny verze souboru nalezené podle výběrových podmínek. Umožňuje prohlížet
(stahovat) verze souboru, zplatňovat je jednotlivě nebo hromadně, případně smazat verzi
souboru. Zplatnit pouze jednu verzi souboru lze kliknutím na ikonu pro zplatnění na řádku
reprezentujícím danou verzi souboru. Pokud se má zplatnit více souboru najednou, je možné
je označit pomocí checkboxů či ikony pro hromadné označení souborů (označit/odznačit vše)
v záhlaví Seznamu verzí souborů. Vybrané soubory lze následně zplatnit ikonou pro
hromadné zplatnění v záhlaví Seznamu verzí souborů.
Modul Rušení zámků nad soubory
Modul je určen pro administraci systému a umožňuje rušit zámky na souborech, které zůstaly
zamčeny po stažení libovolným uživatelem. Modul je uživateli přístupný po kliknutí na
položku Zamčené soubory v hlavním menu aplikace.
Formulář pro výběrové podmínky
Poskytuje možnost definovat omezení podle kterých se mají zamčené soubory hledat.
Vyhledávat lze podle jména souboru, cesty k souboru na serveru, doby aplikace zámku
(kalendář) a přihlašovacího jména uživatele, který soubor zamknul. Po vložení informací se
kliknutím na ikonu vyhledat výsledek zobrazí v Seznamu verzí souborů.
Seznam zamčených souborů
Zobrazuje všechny zamčené soubory nalezené podle výběrových podmínek. Umožňuje
prohlížet (stahovat) soubory a označit je pro odemčení. Označením jednotlivých souborů
pomocí checkboxu či ikony pro hromadné označení souborů (označit/odznačit vše) v záhlaví
Seznamu zamčených souborů jsou vybrány soubory určené pro hromadné odemknutí.
Pomocí ikony pro odemknutí v záhlaví Seznamu zamčených souborů budou vybrané soubory
odemknuty a automaticky zmizí ze seznamu.
53
Modul Hierarchie území
Modul je určen pro administraci systému a umožňuje nastavit hierarchii území. Nová území
mohou být do systému zavedena pomocí modulu Správa číselníků, správné začlenění do
hierarchie je však nutné provádět přes tento modul. Modul je uživateli přístupny po kliknutí
na položku Hierarchie území v hlavním menu aplikace.
Strom území
Umožňuje vybrat nadřízený (Master) a podřízený (Slave) uzel u každého území ze stromu.
Vybraný uzel vazby (Master/Slave) se zobrazí ve Formuláři vazby.
Formulář vazby
Zobrazuje aktuálně nastavenou dvojici nadřízeného a podřízeného uzlu a následně umožňuje
uložit tuto dvojici a změnit tak strukturu stromu v komponentně Strom území. Přesouvat lze
pouze ta území, která neobsahují žádné soubory. Přesun území, k nimž jsou připojeny
soubory musí být proveden implementačním zásahem.
Modul Hierarchie typů souborů
Modul je určen pro administraci systému a umožňuje nastavit hierarchii typů souborů. Nové
typy souboru mohou být do systému zavedeny přes modul Správa číselníků, správné
začlenění do hierarchie je však nutné provádět přes tento modul. Modul je uživateli přístupny
po kliknutí na položku Hierarchie typů v hlavním menu aplikace. Práce s tímto modulem je
v principu totožná s předcházejícím modulem včetně ovládacích prvků.
Strom typů
Umožňuje vybrat nadřízený (Master) a podřízený (Slave) uzel u každého typu souboru ze
stromu. Vybraný uzel vyzby (Master/Slave) se zobrazí ve Formuláři vazby.
Formulář vazby
Zobrazuje aktuálně nastavenou dvojicí nadřízeného a podřízeného uzlu a následně umožňuje
uložit tuto dvojici a změnit tak strukturu stromu v komponentně Strom typů. Přesouvat lze
pouze ty typy souborů, na které nejsou navázány žádné soubory. Přesun typu souboru, ke
kterému jsou navázány nějaké soubory musí být proveden implementačním zásahem.
54
Modul Události v systému
Modul je určen pro administraci systému a umožňuje prohlížet záznamy o akcích, které
uživatelé v systému prováděli. Modul je uživateli přístupný po kliknutí na položku Události v
systému v hlavním menu aplikace.
Formulář pro výběrové podmínky
Poskytuje možnost definovat omezení podle kterých se mají verze souborů hledat. Umožňuje
smazat staré události (nebo události odpovídající podmínce). Vyhledávat lze podle jména
souboru (nebo jména verze souboru), typu akce, popisu, doby provedení akce (kalendář) a
přihlašovacího jména uživatele, který akci provedl. Po vložení informací se kliknutím na
ikonu vyhledat výsledek zobrazí v Seznamu událostí.
Seznam událostí
Zobrazuje všechny události odpovídající podmínce dle zájmu uživatele. Události jsou vázány
na soubor, na verzi souboru, nebo jsou systémové. Podle toho jsou také vyplněny údaje ve
sloupcích seznamu. Pokud není stanovena žádná podmínka, seznam je prázdný.
Aplikace Správa přístupových oprávnění (administrátorský modul)
Aplikace je určena pro administraci přístupových oprávnění k funkcím systému. Každá
aplikace, která je v systému zaregistrována, obsahuje sadu aplikačních metod, na které mohou
být nastaveny přístupy. Přístupy je možno nastavovat jak pro uživatele, tak pro skupinu.
Přístupová práva skupin a uživatelů se sčítají, tzn. výsledná sada dostupných aplikačních
metod pro přihlášeného uživatele je sjednocením práv všech skupin, ve kterých je uživatel
zapsán, a práv definovaných přímo pro uživatele. Aplikace je dostupná po kliknutí na odkaz
Přístupová práva v hlavní nabídce systému. Aplikace se otevírá v samostatném okně
webového prohlížeče a její otevření vyžaduje administrátorská oprávnění.
Modul Správa uživatelů
Modul slouží ke správě uživatelů, k nastavení hesel, příslušnosti do uživatelských skupin, k
nastavení práv na aplikační metody. Modul je dostupný po kliknutí na odkaz Uživatelé
nabídce aplikace.
Seznam uživatelů
Seznam zobrazuje všechny uživatele, kteří jsou v systému uloženi. Umožňuje zobrazení jejich
55
detailů, mazání a zakládání nových.
Detail o uživateli
Tato komponenta zobrazuje všechny dostupné informace o uživateli. Detail je dostupný po
kliknutí na příslušnou ikonu v řádku reprezentujícím záznam o uživateli. Zároveň zobrazuje
všechny skupiny, ve kterých je uživatel zaregistrován a umožňuje jejich přidání nebo
odebrání. Detail zobrazuje také všechny aplikační metody, které jsou přiřazeny přímo
uživateli a umožňuje jejich přidání nebo odebrání.
Uživatelské postupy
Přidání uživatele
V komponentě Seznam uživatelů kliknutím na ikonu Přidat se otevře prázdný formulář
komponenty Detail o uživateli. Vyplněním položek formuláře zadáte zejména přístupové
jméno (Login) a heslo. Pomocí těchto údajů se bude uživatel přihlašovat do systému.
Kliknutím na ikonu Uložit jsou data promítnuta na server a uložena do databáze.
V komponentě Seznam uživatelů přibude nově vložený záznam.
Změna údajů o uživateli
V komponentě Seznam uživatelů kliknutím na ikonu Detail zvolte uživatele, kterému budou
údaje měněny. V komponentě Detail o uživateli jsou zobrazeny údaje dostupné v systému.
Všechny údaje je možné změnit. Heslo uživatele zůstává prázdné, i když je v systému
nastaveno. Administrátor tedy nemůže heslo zjistit, může ho pouze změnit (nastavit nové).
Volbou platný/neplatný lze řídit, jestli má uživatel možnost se přihlásit do systému nebo ne.
Kliknutím na ikonu pro Uložit jsou data promítnuta na server a uložena do databáze.
Zrušení uživatele
Zrušení uživatele je možné pouze v případě, že uživatel není navázán na jiný objekt v systému
a to nejen v aplikaci přístupových práv, ale také ve všech ostatních aplikacích. Proto je tato
akce prováděna spíše po chybě administrátora nebo v jiných krajních případech. Místo rušení
uživatele se používá jeho zneplatnění pomocí změny údajů o uživateli. Při rušení uživatele se
po kliknutí na ikonu Smazat v komponentě Seznam uživatelů. Po potvrzení volby je uživatel
vymazán.
56
Přidání uživatele do skupiny
V komponentě Seznam uživatelů kliknutím na ikonu Detail zvolte uživatele, který bude
přidáván do skupiny. V komponentě Detail o uživateli kliknutím na ikonu Přidat v seznamu
skupin, jejichž je uživatel členem, otevře seznam všech zbylých skupin, do kterých může být
uživatel přiřazen. Výběrem skupiny v seznamu je uživatel přidán do skupiny a skupina se
objeví v komponentně Detail o uživateli.
Odebrání uživatele ze skupiny
V komponentě Seznam uživatelů kliknutím na ikonu Detail zvolte uživatele, kterému bude
odebrána příslušnost do skupiny. V komponentě Detail o uživateli klikněte na ikonu Odebrat
v seznamu skupin u skupiny, které má být uživateli odebrána. Po potvrzení volby je skupina
uživateli odebrána.
Přidání práva pro uživatele
V komponentě Seznam uživatelů kliknutím na ikonu Detail zvolte uživatele, kterému bude
přidáno přístupové oprávnění. V komponentě Detail o uživateli se kliknutím na ikonu Přidat v
seznamu práv otevře seznam všech dostupných aplikačních metod (práv), která mohou být
uživatel přiřazena. Výběrem práva pro přidání v seznamu je uživateli přiřazena zvolená
aplikační metoda a objeví se v komponentně Detail o uživateli.
Odebrání práva uživateli
V komponentě Seznam uživatelů kliknutím na ikonu Detail zvolte uživatele, kterému bude
odebráno přístupové oprávnění. V komponentě Detail o uživateli klikněte na ikonu Odebrat v
seznamu práv u aplikační metody, která má být uživateli odebrána. Po potvrzení volby je
právo uživateli odebráno.
Modul Správa uživatelských skupin
Modul slouží ke správě uživatelských, k založení a modifikaci skupin a k nastavení práv na
aplikační metody pro skupinu. Modul je dostupný po kliknutí na odkaz Skupiny v nabídce
aplikace.
Seznam skupin
Seznam zobrazuje všechny skupiny, které jsou v systému uloženy. Umožňuje zobrazení jejich
detailů, mazání a zakládání nových.
57
Detail o skupině
Detail zobrazuje všechny dostupné informace o skupině. Umožňuje jejich změnu a uložení
změn do systému. Zobrazuje všechny aplikační metody, které jsou přiřazeny skupině a
umožňuje jejich přidání nebo odebrání. Zobrazuje všechny uživatele, kteří jsou do skupiny
přiřazeni. Přidání a odebrání uživatele ze skupiny se provádí přes modul Správa uživatelů.
Uživatelské postupy
Přidání skupiny
V komponentě Seznam skupin kliknutím na ikonu Přidat se otevře prázdný formulář
komponenty Detail o skupině. Vyplněním položek formuláře definujete název a popis
skupiny. Kliknutím na ikonu Uložit jsou data promítnuta na server a uložena do databáze.
V komponentě Seznam skupin přibude nově vložený záznam.
Změna údajů o skupině
V komponentě Seznam skupin kliknutím na ikonu Detail zvolte skupinu, u které budou údaje
měněny. V komponentě Detail o skupině jsou zobrazeny údaje dostupné v systému. Změnou
obsahu položek je možné změnit údaje o skupině. Kliknutím na ikonu Uložit jsou data
promítnuta na server a uložena do databáze.
Zrušení skupiny
Zrušení skupiny je možné pouze v případě, že do skupiny není přiřazen žádný uživatel ani
aplikační metoda. V opačném případě systém generuje chybové hlášení. Kliknutím na ikonu
Smazat v komponentě Seznam skupin je po potvrzení volby skupina vymazána.
Přidání práva pro skupinu
V komponentě Seznam skupin kliknutím na ikonu Detail zvolte skupinu, do které bude
přidáváno přístupové oprávnění. V komponentě Detail o skupině se kliknutím na ikonu
Přidat v seznamu práv otevře seznam všech dostupných aplikačních metod (práv), která
mohou být skupině přiřazena. Výběrem práva pro přidání v seznamu je skupině přiřazena
zvolená aplikační metoda a objeví se v komponentně Detail o skupině.
58
Odebrání uživatele ze skupiny
V komponentě Seznam skupin kliknutím na ikonu Detail zvolte skupinu, které bude
odebráno přístupové oprávnění. V komponentě Detail o skupině kliknout na ikonu Odebrat v
seznamu práv u aplikační metody, která má být skupině odebrána. Po potvrzení volby je
právo skupině odebráno.
Aplikace Správa číselníků (administrátorský modul)
Aplikace je určena pro administraci obsahu číselníků. Každá aplikace, která je v systému
zaregistrována, přináší vlastní sadu číselníků některé mohou být společné. Aplikace umožňuje
zaregistrovat libovolnou tabulku jako číselník a používat moduly aplikace k modifikaci jejího
obsahu. V případě složitějších číselníků (tabulek) je však nutná znalost datového modelu.
Modul Správa číselníků
Modul je jediným modulem aplikace a zajišťuje kompletní funkčnost pro modifikaci obsahu
tabulek registrovaných jako číselník
Seznam číselníků
Seznam zobrazuje všechny číselníky, které jsou v systému registrovány. Umožňuje zobrazení
jejich detailů a obsahů, mazání a zakládání nových.
Detail o číselníku
Detail zobrazuje všechny dostupné informace o číselníku. Umožňuje jejich změnu a uložení
do systému.
Obsah číselníku
Umožňuje zobrazit a modifikovat, přidávat a rušit záznamy v číselníku. Umožňuje filtrování
podle obsahu sloupců číselníku. Kliknutím na ikonu Zrušit filtr jsou načtena do komponenty
všechna data.
Uživatelské postupy
Přidání nového číselníku
59
V komponentě Seznam číselníků kliknutím na ikonu Přidat se otevře prázdný formulář
komponenty Detail o číselníku. Vyplněním položek formuláře se nadefinuje zejména
přístupové jméno tabulky a popis. Jméno tabulky musí být shodné jako fyzické jméno tabulky
v databázi. Kliknutím na ikonu Uložit jsou data promítnuta na server a uložena do databáze. V
komponentě Seznam číselníků přibude nově vložený záznam.
Zrušení číselníku
V komponentě Seznam číselníků kliknutím na ikonu Detail zvolte číselník, který bude
zrušen. Kliknutím na ikonu Smazat dojde o odmazání záznamu o číselníku. Číselník není
fyzicky smazán ze systému, je pouze zrušena jeho registrace v metadatech.
Prohlížení obsahu číselníku
V komponentě Seznam číselníků se kliknutím na ikonu pro otevření obsahu číselníku zobrazí
nové okno s komponentou Obsah číselníku. V ní se automaticky načte kompletní obsah
tabulky zaregistrované jako číselník. V závislosti na počtu záznamů je v komponentě Obsah
číselníku dostupné stránkování.
Změna položky číselníku
V komponentě Seznam číselníků se kliknutím na ikonu Otevřít zobrazí nové okno s
komponentou Obsah číselníku do kterého se automaticky načtou data vybraného číselníku.
Pomocí stránkování nebo nastavení filtru v záhlaví seznamu najděte řádek, který má být
editován. Kliknutím na ikonu Detail řádku získáte formulář, který umožní modifikaci dat
formuláře. Změny se uloží kliknutím na tlačítko Proveď nebo Ulož. Tlačítko Proveď slouží k
uložení změn. Tlačítkem Ulož uložíte změny a zavřete formulář.
Přidání položky do číselníku
V komponentě Seznam číselníků se kliknutím na ikonu Detail zobrazí nové okno
s komponentou Obsah číselníku. V komponentě Obsah číselníku se automaticky načte
kompletní obsah tabulky zaregistrované jako číselník. Kliknutím na ikonu Přidat se zobrazí
prázdný formulář, ve kterém mohou být vyplněny údaje ke vkládané položce. Nový záznam
uložíte kliknutím na tlačítko Proveď nebo Ulož. Tlačítko Proveď slouží k uložení změn.
Tlačítkem Ulož uložíte změny a zavřete formulář.
Zrušení položky číselníku
60
V komponentě Seznam číselníků se kliknutím na ikonu Detail zobrazí nové okno s
komponentou Obsah číselníku. V komponentě Obsah číselníku se automaticky načte
kompletní obsah tabulky zaregistrované jako číselník. Kliknutím na ikonu Smazat je položka
odmazána.
PDS Aplikace pro hromadný import dat
Instalace aplikace
Aplikace není nutné instalovat. Vytvořte adresář na lokálním disku počítače a nakopírujte do
něj dodané soubory.
Spuštění aplikace
Aplikaci spustíte spouštěcím souborem IMP.EXE. Pokud s aplikací pracujete často,
doporučujeme vytvořit zástupce na ploše.
Konfigurace aplikace
Konfigurace aplikace je realizována dvěma XML soubory:
AREA.XML obsahuje definici struktury území.
TYPE.XML obsahuje definici typů zpracovávaných souborů.
Vytvoření konfiguračních souborů
Konfigurační soubory je nutno vytvořit v aplikaci PDS (Pohan Data Server). Položku pro
vytvoření souboru AREA.XML najdete v nabídce Hierarchie území, pro vytvoření souboru
TYPE.XML potom v nabídce Hierarchie typů (tab. 9).
Vlastní vygenerování konfiguračních souborů provedete soubor pomocí
funkce Exportovat do XML, která se nachází po otevření výše uvedených
nabídek nad stromem.
Tab. 9. Vytvoření konfiguračních souborů pro hromadný import dat.
Použití konfiguračních souborů
61
Konfigurační soubory AREA.XML a TYPE.XML vytvořené výše uvedeným způsobem je
třeba nakopírovat do aplikace pro import do stejného adresáře, v němž se nachází soubor
IMPORT.EXE.
Ovládání aplikace
Po spuštění aplikace se zobrazí Hlavní okno aplikace. Zde je možno nastavit Cílový adresář,
Zdrojové ardresáře a přiřazovat k souborům určeným pro import prostorové a datové určení.
Cílový adresář
Standardním postupem, používaným ve Windows vyberte cílový adresář pro uložení souborů.
Ve vybraném cílovém adresáři aplikace automaticky vytvoří příslušné podadresáře.
Zdrojové soubory
Standardně postupem, používaným ve Windows vyberte zdrojový adresář se soubory pro
import. Soubory ve vybraném adresáři se zobrazí ve formě seznamu pod vybraným
adresářem. Vyberte jeden nebo více souborů pro import.
62
Tab. 10. PDS Aplikace pro hromadný import dat.
Oblast
Vyberte území, k němuž soubory náleží. Stromová struktura je identická se strukturou
ve webové aplikaci PDS v tom stavu, v kterém byl vyexportován soubor AREA.XML.
Typ souboru
Definujte typ souboru, k němuž soubory náleží. Stromová struktura je identická se strukturou
ve webové aplikaci PDS v tom stav, v kterém byl vyexportován soubor TYPE.XML.
Import vybraných souborů
Tlačítkem uprostřed Hlavního okna(V) provedete import. Na základě definice Oblasti
(území) a Typu souboru jsou vytvořen adresáře. Seznam importovaných souborů se
zobrazuje v dolní části hlavního okna. Aplikace uživatele upozorní na pokus importovat
opakovaně stejný soubor (tab. 10).
63
Zpracování importovaných souborů
Pro zpracování importovaných souborů a jejich uložení je nejprve nutné přenést obsah
cílového adresáře na server pomocí některého z klientů pro přenos souborů. V případě
Windows je nejvýhodnější použít aplikaci WinSCP, kterou lze zdarma stáhnout z
http://winscp.net.. K serveru se uživatel přihlašuje pomocí uživatele určeného pro přenos dat
posupload. Po přihlášení je třeba do adresáře POHANDATA nakopírovat vytvořená data.
Dokončení kopírování je třeba zkontrolovat správnost přenesených dat. To se provádí z
webové aplikace spustitelné přes odkaz http://<jmeno_serveru>/pos/Import.jsf. Do pole pro
cestu na serveru je třeba vepsat cestu k adresáři s nakopírovanými daty
(/home/posupload/pohandata). Kliknutím na tlačítko Kontrola dojde ke kontrole struktury dat.
Případné chyby jsou vypisovány do webové stránky. Po provedení kontroly je možné data
naimportovat. Data z adresáře /home/posupload/pohandata je pak možné pomocí klienta
WinSCP smazat, aby nedošlo k duplicitám při příštím importu.
Praktický příklad importování souborů na server
Uživatel chce vložit na server větší množství oscanovaných nálezových zpráv
z výzkumu v poloze Jižní předhradí z konkrétních čtverců, tak aby byly soubory navázány na
prostorové jednotky(čtverec).
1) Pokud již tak uživatel neučinil předtím, je nutné z webové aplikace PDS
vyexportovat soubory AREA.XML a TYPE.XML a nakopírovat je do
adresáře importovací aplikace, aby stromové struktury území a typu dat byly
aktuální a odpovídaly skutečnému stavu na serveru.
2) Po spuštění aplikace uživatel může nastavit alternativní cestu pro ukládání
výsledných dat pro import(tzv. „importovací dávka“).
3) Pro vytvoření prostorového a datového určení uživatel označí příslušný
soubor či soubory a z oken Oblast (/Břeclav-Pohansko/Jižní předhradí/) a
Typ souboru (/Interní/dokumenty/scan) vybere příslušný datový typ a
lokalizaci. K propojení dojde po kliknutí na ikonu uprostřed(V). V tomto
případě by musel uživatel pro každý soubor reprezentující oscanovanou
nálezovou zprávou vybrat odpovídající číslo čtverce a datový typ by zůstal
stejný. Vytvořená spojení se objevují ve spodním okně aplikace.
4) Vytvořenou „importovací dávku“ je nutné dále přenést na server pomocí
aplikace pro přenášení dat po síti(např. WinSCP). Po přihlášení na server
uživatel nakopíruje či přesune vytvořená data do adresáře POHANDATA.
5) Finální import dat na server a jejich zařazení do sruktury dat v prostředí
webové aplikace PDS se provádí prostřednictvím webové stránky na adrese
http://<jmeno_serveru>/pos/Import.jsf. Do prázdného okna se vloží cesta
64
/home/posupload/pohandata/, pokud byla „importovací dávka“ nakopírován
přímo do adresáře POHANDATA. Jinak je nutné zadat přesnou cestu
k importovaným datům. Po stisknutí klačítka Kontrola dojde k ověření
správnosti vytvořených dat a výpisu informací o vkládaných souborech.
Pokud jsou položky reprezentující importované soubory ve výpisu označeny
modře, je potvrzena jejich správnost a mohou být importovány na server. Při
označení červenou barvou je tomu naopak a data nemohou být z různých
důvodů importována.
6) Stisknutím tlačítka Import dojde k zavedení všech souborů do struktur
webové aplikace PDS.
7) Všechny importované soubory se na server vloží jako neplatné a je nutno je
pro vyhledávání a další práci zplatnit přostřednictvím modulu Hromadné
zplatnění v hlavním menu aplikace. Zde je možné naimportované soubory
vyhledat podle jména uživatele, který data na server vložil, či časového
intervalu, kdy byla data nahrána.
8) Po úspěšném importu dat by měl uživatel importovací dávky ze serveru, aby
nedošlo při dalším importování k duplicitě souborů v prostředí webové
aplikace PDS.
Uvedený způsob uploadování dat na server je zvlášt vhodný pokud uživatel, který
chce větší objem dat na server nahrát a nemá permanentní přístup na internet. Celou
importovací dávku může uživatel prostřednicvím aplikace pro hromadný import vytvořit offline
a po připojení ji přesunout na server.
Literatura
Kučera, M. - Macháček, J. 1997: Teorie a praxe zpracování archeologických výzkumů s
pomocí prostředků GIS/LIS. In: Macháček, J. (ed.): Počítačová podpora v archeologii.
Brno, 145-172.
Neustupný, E. 1994: Role databází v archeologii, AR 46, 123-130.
Rulf, J. 1993: Archeologie, archeologická data a archeologové, AR 45, 165-172.
Summary
POHAN DATA SERVER - a digital data warehouse of an archaeological
institution
The article provides an introduction to the POHAN DATA SERVER/PDS of the Institute of
Archaeology and Museology used to store documentation from the long-term systematic
excavations of the Institute of Archaeology and Museology at the Faculty of Arts of the
65
Masaryk University. It is an example of professional administration of a data warehouse of an
archaeological institution. Currently (6.11. 2007) the data warehouse on the server
(http://archeodata.phil.muni.cz) is storing 145 GB of data, of which 118 GB is the primary
documentation of the archaeological investigation at Břeclav-Pohansko, consisting of 14,258
files. The data server is presented via a manual for its use which provides the reader with an
overview of its functionality and the efficiency of the solution as a whole.
The application is designed as an assembly of active web pages running in the environment of
an internet browser. It is divided into the following modules: File Administration – for
working with files maintained in the system; Access to File Types – for setting data access
restrictions by file type for individual users of user groups. This module is handy when a user
group is allowed to work with a particular type of files only while the types are hidden.
Access to Area – for setting data availability restrictions by area for user groups. It is useful
when a user group is allowed to work within a particular area only while the other areas
remain hidden. Mass File Version Validation – a system administration module for the mass
setting of the validity of the version of files which meet selected criteria. File Lock Release - a
system administration module for releasing the locks on files which remain locked after
downloading by a user; Area Hierarchy - a system administration module permitting the area
hierarchy to be set; File Type Hierarchy - a system administration module for setting the file
type hierarchy; System Events - a system administration module for viewing the log of
operations performed by users in the system. Access Right Administration (administrator
module) – for the administration of access rights to the system functions; Codelist
Administration (module administrator) – for the administration of the codelist content. Each
application registered in the system brings in its own set of codelists some of which may be
shared.
The data server also includes a Mass Data Import application for saving a great number of
files at the same time.
66
Statistika v archeologii
67
Kontingenční tabulky a vektorová syntéza. Příspěvek k možnostem
transformace nominálních dat a jejich následné matematické syntézy Luboš
Chroustovský
Abstrakt
Příspěvek se zabývá možnostmi transformace rozsáhlého souboru nominálních dat na data
numerická a jejich následné matematické syntézy; přičemž je ovšem třeba se smířit se ztrátou
části informace. Prezentovaný experimentální postup spočívá v převodu původních
nominálních deskriptorů na deskriptory kardinální, které lze využít pro vektorovou syntézu.
Tento převod umožňují kontingenční tabulky. Na základě několika kontingenčních tabulek
byla sestavena vstupní datová tabulka užitá pro výpočet korelační matice a následnou extrakci
faktorů. Experiment byl proveden na datech shromážděných v rámci diplomové práce
Posvátné hory českého pravěku, zabývající se možnostmi studia archeologických pramenů ve
vztahu k posvátné sféře jinosti.
The contribution deals with the possibilities of transforming a large set of nominal data to
numerical data and its subsequent mathematical synthesis; whereby one needs to endure the
loss of part of the information. The presented experimental procedure consists in the
transformation of the original nominal descriptors to cardinal descriptors which can be used
for vector synthesis. The transformation is made possible by contingency tables. Based on
several contingency tables, an input data table was created and used for the computing of the
correlation matrix and the successive extraction of factors. The experiment was carried out on
data gathered as part of working on the diploma thesis titled The Sacred Mountains of Czech
Prehistory, examining the potential of studying archaeological sources related to the sacred
world of otherness.
Klíčová slova
Nominální data, kontingenční tabulky, vektorová syntéza, posvátné hory, svět jinosti, český
pravěk.
Nominal data, contingency tables, vector synthesis, sacred mountains, world of otherness,
Czech prehistory
Úvod a cíl příspěvku
Na základě deskripce archeologických pramenů v rámci analytické fáze archeologické
68
metody vznikají soubory různých druhů dat. Pokud hodláme získané soubory dat podrobit
syntéze struktur pomocí matematických metod, stává se pro nás klíčovým aspektem charakter
těchto dat. Zde se zabývám daty numerického a nominálního charakteru (např. Hendl 2004,
43–46). Dle povahy dat volíme metody, které lze pro syntézu struktur efektivně použít.
Rozsáhlé soubory numerických dat lze efektivně prozkoumat pomocí vícerozměrných
matematických metod z rodiny vektorové syntézy (např. Neustupný 2005). Avšak hledání
struktur v rámci rozsáhlého souboru nominálních dat je značně náročné. Dobrým
pomocníkem nám zde mohou být například kontingenční tabulky, zobrazující vzájemný vztah
(průnik) jednotlivých kategorií dvou nominálních proměnných. Při vyšším počtu deskriptorů
je však zapotřebí vytvořit vyšší počet kontingenčních tabulek, popřípadě vícerozměrnou
kontingenční tabulku. Avšak orientace ve vztazích sledovaných deskriptorů je tím značně
ztížena.
Mým cílem v rámci tohoto příspěvku je prezentace zkušeností získaných realizací
experimentu, při němž jsem se pokusil prozkoumat rozsáhlý soubor původně nominálních dat
pomocí vícerozměrné vektorové syntézy (typu analýzy hlavních komponent). Zabývám se zde
především potenciálem kontingenčních tabulek (např. Hendl 2004, 305–308), které lze při
určité modifikaci užít jako vstupu pro vektorovou syntézu.
Překonání nominality dat a efektivitu užití vektorové syntézy zde ilustruji na příkladě
experimentu se souborem dat shromážděných v rámci diplomové práce Posvátné hory
českého pravěku (Chroustovský 2006). V rámci uvedené práce jsem se zabýval možnostmi
studia archeologických pramenů v prostoru vyvýšenin, jakožto dokladů aktivit pravěkých
komunit a vztahem těchto aktivit k fenoménu posvátných hor, konkrétněji ve vztahu
k posvátné sféře jinosti. Teoretické a metodologické aspekty, dosažené výsledky a závěry
diplomové práce a pozdějších experimentů budou podrobně publikovány na jiném místě. Zde
se soustředím především na metodu prezentovaného experimentu.
Příklad: Vztah pravěkých aktivit v prostoru českých vyvýšenin
k posvátné sféře jinosti
Teoretické otázky a předpoklady
V této kapitole představuji ve stručnosti základní teoretické předpoklady, které vedly
k formulaci řešených otázek a k vyčlenění sledovaných entit (objektů) a kvalit (deskriptorů).
V prostoru českých hor a kopců, obecně vyvýšenin, které jsou ze všech stran převýšeny nad
svým okolím, jsou nalézány archeologické prameny svědčící o přítomnosti a aktivitách členů
pravěkých komunit. V tomto textu se soustředím na ty aspekty pravěkých aktivit, které mohly
být spojeny se sférou posvátného. Tuto sféru, ačkoliv ji lze nahlížet z mnoha různých
69
hledisek, lze obecně zařadit do světa jinosti. Svět jinosti je definován jako známá oblast mimo
naší komunitu, se kterou udržujeme pravidelné kontakty (Neustupný 1998a, 18–33, 1998b).
Vzhledem k fenoménu posvátných hor, doloženému četnými prameny různých oborů,
předpokládám, že v prostoru vyvýšenin probíhaly mimo jiných také aktivity, které měly
přímou souvislost s posvátným světem jinosti. Na tomto místě je tedy žádoucí vymezit druhy
aktivit, se kterými se lze v prostoru vyvýšenin setkat a zároveň vztah těchto druhů aktivit
k posvátné sféře. Přímou souvislost s posvátnou sférou lze předpokládat u aktivit
interpretovaných jako pohřební, kultovní (zvláštní, neobvyklý charakter) a votivní deponování
specifických souborů artefaktů. Možnou vazbu na posvátnou sféru mohly mít také aktivity
charakteru vymezení prostoru (ohrazení a fortifikace) či specializované výrobní aktivity.
Neutrální charakter vzhledem k posvátnému lze předpokládat u aktivit sídelních a tento vztah
nelze vymezit pro aktivity neinterpretované, označené zde jako „nálezy“ či „ojedinělé
nálezy“. Sledovanými entitami jsou pravěké komponenty, tedy archeologické prameny
svědčící o původních areálech různých druhů aktivit.
Další předpoklad vychází z obecně rozšířeného konceptu oddělení posvátného a profánního
(např. Durkheim 2002, 45–50; Eliade 2006). Tzv. „posvátné“ aktivity mohly být prostorově
vymezené (oddělené) od ostatních. A to jednak svou polohou na vyvýšeninách, to znamená,
že v prostoru vyvýšeniny se nevyskytují žádné současné aktivity nesouvisející s posvátnem,
dále však také specificky vymezenou polohou v rámci vyvýšeniny. Mezi užitečné kvality
pravěkých komponent zde lze zařadit dataci a polohu. Základní otázku zde představuje
prezence a intenzita komponent jednotlivých druhů aktivit.
Tímto se dostáváme k předpokladu výskytu „posvátných“ aktivit také v „nepraktických“
polohách nevhodných k vykonávání běžných „profánních“ aktivit. Jednoduchým měřítkem
může být svažitost terénu daného areálu aktivity.
„Posvátné“ aktivity se také často vyznačují prostorovou asociací s výrazným či neobvyklým
přírodním prvkem (např. Bradley 2000; Carmichael et al. 1998; Dufková 1999; Eliade 2006;
Matoušek 1999; Podborský 2000; Tilly 1994). Výrazné dominantní přírodní prvky představují
již samotné vyvýšeniny, jejichž smysl a využívání mohlo být ovlivněno jejich dominancí
v krajině či morfologií. Základní proměnnou pravěkých komponent zde tedy představuje tvar
vyvýšeniny, na které byla daná komponenta doložena.
Velkou otázkou však zůstávají chronologické aspekty „posvátných“ aktivit v prostoru
vyvýšenin, které sleduji pomocí proměnné datace.
Analýza - deskriptivní systém
V rámci diplomové práce byl aplikován deskriptivní systém sestávající převážně z
nominálních proměnných popisujících kvality sledovaných vyvýšenin a archeologických
pramenů (Chroustovský 2006, 35–41). Zde využívám pouze 5 nominálních proměnných.
70
Základní sledovanou jednotkou archeologických pramenů (tzv. entitou) byla komponenta. Ta
byla definována především pomocí proměnné datace (na úrovni chronologického období;
celkem 11 kategorií – viz legenda k tab. 1), dále polohou komponenty (5 kategorií: vrchol–
úbočí, temeno, terasa, svahy, úpatí) a druhem aktivity (8 kategorií: pohřební, depot, kultovní,
vymezení prostoru, výrobní, sídelní, nálezy, ojedinělý nález). Další proměnnou popisující
pravěké komponenty je svažitost terénu (3 kategorie: svah, rovina, rovina–svah). Deskripce
vyvýšenin je zde zúžena pouze na proměnnou celkový tvar vyvýšeniny (9 kategorií: kužel,
kuželovitý, kupa, kupovitý, hřbet, tabulová hora, skalní blok, blok, návrší). Do databáze byly
sbírány informace o dokladech interpretovaných (pohřební, depoty, kultovní, vymezení,
výrobní, sídelní) i neinterpretovaných (nálezy, ojedinělé nálezy) pravěkých komponent.
Metody syntézy struktur
Formalizovanou syntézu struktur jsem se rozhodl provést prostřednictvím multidimenzionální
vektorové syntézy, konkrétně metodou hlavních komponent (postup viz Neustupný 2005).
Metody vektorové syntézy vyžadují vstupní tabulku numerických dat, ze které je vypočítána
matice korelačních koeficientů mezi jednotlivými deskriptory. Na jejich základě jsou
extrahována vlastní čísla a následně také jednotlivé faktory, představující hlavní struktury
v dané korelační matici (Neustupný 2005). Faktory lze charakterizovat především na základě
hodnoty vlastního čísla související s variabilitou, kterou daný faktor vyjadřuje (vzhledem
k celkové variabilitě korelační matice); dále na základě faktorových koeficientů vyjadřujících
typičnost jednotlivých deskriptorů v rámci daného faktoru a faktorových skóre, která udávají
typičnost daného faktoru pro jednotlivé objekty vstupní datové matice (Neustupný 2005).
Základní podmínkou vstupní tabulky dat je prezence (reálných) čísel. Z tohoto důvodu nebylo
možno užít data v takové formě, v jaké byla shromážděna v databázi diplomové práce.
Výlučně nominální charakter hodnot jednotlivých deskriptorů v databázi diplomové práce byl
převeden pomocí kontingenčních tabulek do podoby celých čísel (absolutních četností
komponent v rámci jednotlivých kategorií vždy dvou sledovaných proměnných). Tímto
způsobem se tedy změnil charakter objektů a deskriptorů. V původní databázi sloužily jako
objekty jednotlivé pravěké komponenty, jako deskriptory byly užity nominální proměnné
(např. poloha komponenty) a hodnoty v jednotlivých polích představovaly jednotlivé
kategorie nominálních proměnných (např. temeno). V kontingenčních tabulkách, které
představují jiný druh datových matic, byly jako objekty stanoveny jednotlivé kategorie
proměnné datace (chronologická období) a jako objekty byly zvoleny kategorie vždy jedné ze
zbývajících 4 proměnných. Hodnoty v polích pak představovaly absolutní četnosti pravěkých
komponent datovaných do určitého chronologického období, charakterizovatelné určitou
vlastností (např. polohou na temeni). Celkem byly vytvořeny 4 kontingenční tabulky (datace x
druh aktivity, datace x svažitost, datace x poloha, datace x celkový tvar vyvýšeniny). Tyto 4
71
tabulky byly poté spojeny do souhrnné tabulky, v níž jako objekty zůstala jednotlivá
chronologická období a jako deskriptory dalších 25 kategorií zbývajících 4 proměnných.
Hodnoty v polích této tabulky představují počty pravěkých komponent (celá čísla). Tato
tabulka byla experimentálně použita jako vstupní datová matice vektorové syntézy (tab. 1).
Dalším důležitým kritériem vstupní tabulky dat je nepřítomnost tzv. nepravých nul. Nepravé
nuly vznikají v případě, kdy daná entita může náležet vždy jen jedné kategorii nominální
proměnné (Neustupný 2005). Popíšeme-li například danou vyvýšeninu jako hřbet, nelze ji již
charakterizovat žádným jiným tvarem a tudíž hodnoty v rámci zbývajících deskriptorů tvaru
jsou v takovém případě nula. Prezentovaná vstupní tabulka 1 se však problému nominality dat
vyhýbá tím, že nezobrazuje dichotomické vztahy (absence – prezence) určité kvality u dané
entity, nýbrž udává četnost určitých prvků (komponent) spadajících do vymezených entit
(chronologických období), které lze popsat určitými kvalitami. Deskriptory jsou v tomto
případě již na sobě nezávislé. Nevýhoda prezentované vstupní tabulky spočívá v malém počtu
objektů (11) vzhledem k vyššímu počtu deskriptorů (celkem 25).
Tabulka 1 tedy sloužila jako vstupní datová tabulka pro výpočet korelační matice (tab. 2).
Další algoritmy byly provedeny v rámci metody hlavních komponent, využívající extrakci
vlastních vektorů a jejich rotaci metodou Varimax prostý. Všechny zmíněné operace byly
provedeny v prostředí softwaru Statistica 6.0.
Tab. 1. Vstupní tabulka dat. Velkými písmeny označeny deskriptory původní databáze diplomové práce (celkem
5), malými písmeny označeny kategorie těchto proměnných, sloužící v této tabulce jako nové deskriptory (celkem
25), za objekty užity kategorie původní proměnné datace (paleolit až mezolit, neolit, eneolit časný až starší,
DATACE DRUH AKTIVITY SVAŽITOS
T
POLOHA CELKOVÝ TVAR VYVÝŠENINY
pohřební
depot
kultovní
vymezení
výrobní
sídelní
nálezy
ojedinělýnález
svah
rovina
rovina–svah
vrchol–úbočí
temeno
terasa
svahy
úpatí
kužel
kuželovitý
kupa
kupovitý
hřbet
tabulováhora
skalníblok
blok
návrší
pal-mez 0 0 0 0 1 0 4 3 3 3 2 1 6 0 1 0 0 1 0 1 4 0 0 0 2
neolit 1 0 0 1 1 2 11 0 4 7 5 2 9 2 3 0 3 0 1 1 2 3 4 0 2
ene.ca-st 1 2 0 0 1 5 4 0 1 8 4 0 10 2 1 0 0 0 4 1 2 1 2 1 2
ene.sd-ml 4 0 1 1 0 11 9 0 2 16 8 0 21 2 1 2 1 4 4 5 4 0 2 2 4
bro.st 2 1 0 3 1 3 8 1 2 12 5 0 15 2 1 1 2 0 7 3 0 3 2 1 1
bro.sd 5 1 0 5 0 3 10 0 8 8 8 2 14 0 7 1 4 2 1 2 4 4 0 4 3
bro.ml 3 2 2 9 3 12 12 1 11 25 8 3 29 5 5 2 4 8 3 6 3 9 5 3 3
bro.po 1 5 3 17 2 11 15 3 16 18 23 3 41 4 8 1 7 7 1 6 15 4 3 9 5
halštat 5 1 2 3 0 2 5 1 6 10 3 0 13 0 2 4 1 1 1 5 7 1 0 2 1
HD-LA 6 0 2 32 5 23 25 4 17 32 48 7 71 7 11 1 3 12 4 21 31 8 2 12 4
latén 4 4 2 5 3 11 16 3 23 8 17 1 22 3 19 3 5 5 2 2 8 2 3 18 3
celkem 32 16 12 76 17 83 119 16 93
14
7
131 13 251 27 59 15 30 40 28 53 80 35 23 52 30
72
eneolit střední až mladší, bronz starší, bronz střední, bronz mladší, bronz pozdní, halštat, halštat D až latén A,
latén B-D).
73
pohřební
depot
kultovní
vymezení
výrobní
sídelní
nálezy
ojedinělý
nález
svah
rovina
rovina-
svah
vrchol-
úbočí
temeno
terasa
svahy
úpatí
kužel
kuželovitý
kupa
kupovitý
hřbet
tabulová
hora
skalní
blok
blok
návrší
pohřební 1,00
depot -0,16 1,00
kultovní 0,35 0,60 1,00
vymezení 0,44 0,14 0,61 1,00
výrobní 0,24 0,24 0,53 0,80 1,00
sídelní 0,51 0,18 0,64 0,84 0,82 1,00
nálezy 0,48 0,20 0,57 0,88 0,84 0,87 1,00
ojedinělý 0,08 0,30 0,56 0,67 0,73 0,53 0,61 1,00
svah 0,40 0,61 0,75 0,64 0,74 0,65 0,79 0,70 1,00
rovina 0,47 0,03 0,60 0,84 0,71 0,88 0,74 0,37 0,43 1,00
rovina-
svah
0,47 0,14 0,56 0,96 0,82 0,89 0,93 0,70 0,70 0,76 1,00
vrchol-
úbočí
0,35 -0,02 0,43 0,92 0,81 0,75 0,86 0,58 0,58 0,77 0,87 1,00
temeno 0,47 0,15 0,65 0,98 0,82 0,93 0,90 0,64 0,64 0,90 0,96 0,88 1,00
terasa 0,23 0,23 0,58 0,82 0,90 0,91 0,84 0,50 0,59 0,89 0,81 0,78 0,88 1,00
svahy 0,42 0,54 0,54 0,49 0,65 0,56 0,74 0,59 0,95 0,24 0,61 0,45 0,49 0,47 1,00
úpatí 0,63 0,24 0,59 0,00 -0,01 0,16 0,07 0,06 0,37 0,14 0,00 -0,18 0,07 -0,03 0,32 1,00
kužel 0,13 0,71 0,61 0,48 0,42 0,40 0,63 0,34 0,77 0,34 0,45 0,46 0,45 0,46 0,68 0,14 1,00
kuželovitý0,47 0,23 0,74 0,88 0,83 0,94 0,86 0,63 0,73 0,89 0,86 0,84 0,93 0,87 0,57 0,18 0,53 1,00
kupa 0,13 -0,13 -0,15 0,11 0,18 0,30 0,11 -0,15 -0,20 0,38 0,14 -0,05 0,21 0,36 -0,16 -0,04 -0,21 0,08 1,00
kupovitý 0,58 -0,16 0,51 0,92 0,72 0,85 0,78 0,56 0,44 0,88 0,90 0,83 0,94 0,77 0,31 0,10 0,17 0,83 0,25 1,00
hřbet 0,47 0,08 0,59 0,94 0,74 0,80 0,83 0,74 0,63 0,70 0,96 0,84 0,93 0,69 0,51 0,06 0,33 0,81 -0,01 0,91 1,00
tabulová
hora
0,33 0,10 0,41 0,72 0,72 0,63 0,69 0,27 0,48 0,80 0,58 0,80 0,69 0,77 0,34 -0,02 0,53 0,74 0,18 0,63 0,48 1,00
skalní
blok
-0,21 0,34 0,32 0,18 0,48 0,40 0,39 -0,02 0,31 0,42 0,16 0,27 0,26 0,65 0,24 -0,06 0,48 0,37 0,22 0,08 -0,01 0,53 1,00
blok 0,44 0,57 0,64 0,58 0,68 0,67 0,77 0,68 0,95 0,34 0,71 0,46 0,61 0,54 0,97 0,36 0,64 0,65 -0,04 0,42 0,63 0,30 0,20 1,00
návrší 0,18 0,39 0,57 0,61 0,43 0,71 0,65 0,38 0,56 0,56 0,64 0,57 0,67 0,58 0,46 -0,06 0,62 0,75 -0,13 0,46 0,58 0,36 0,30 0,53 1,00
Tab. 2. Korelaní matice.
74
Výsledky
Hodnoty četností, z nichž vychází zde prezentovaná analýza byly získány z celkem 371
zaznamenané komponenty v rámci 141 vyvýšeniny na území Čech. Databáze diplomové
práce, ze které jsem tento vzorek čerpal obsahuje celkem 651 pravěkých komponent v rámci
204 vyvýšenin. Vybraný vzorek zahrnuje komponenty, u kterých byly zaznamenány hodnoty
všech 5 deskriptorů (nejvíce komponent bylo vyřazeno díky nepřesné dataci).
Na základě hodnot vlastních čísel (tab. 3), získaných z korelační matice, byly pro další
extrakci zvoleny 4 faktory (hodnoty vlastních čísel >1). Tyto 4 faktory vyčerpávají 85,97%
celkové variability. Dále bylo vyzkoušeno také řešení pro 5 faktorů (s vlastními čísly >1).
Ačkoliv byly dosaženy podobné výsledky, zbývalo jen velmi malé procento nevyužité
variability (9,86%). Rotací 4 vybraných faktorů byla získána matice faktorových koeficientů
(tab. 4, koeficienty zobrazeny také pomocí grafů na obr. 1). Dále byla získána matice
faktorových skóre (tab. 5).
Vlastní číslo % celkového rozptylu Kumulativní vlastní číslo Kumulativní % celk. rozptylu
1 14,48572 57,94290 14,48572 57,94290
2 3,20459 12,81836 17,69031 70,76126
3 2,12988 8,51951 19,82019 79,28077
4 1,67313 6,69254 21,49333 85,97330
5 1,04223 4,16890 22,53555 90,14221
6 0,88952 3,55809 23,42507 93,70029
7 0,73756 2,95025 24,16263 96,65054
8 0,46583 1,86331 24,62846 98,51385
Tab. 3. Matice vlastních čísel.
75
Faktor 1 Faktor 2 Faktor 3 Faktor 4
pohřební 0,44762 0,003096 -0,136956 0,803809
depot -0,12190 0,851635 0,256870 -0,007168
kultovní 0,43382 0,628785 0,161771 0,377344
vymezení 0,94975 0,223729 0,031192 0,029020
výrobní 0,79859 0,355561 0,239371 -0,061032
sídelní 0,85856 0,242216 0,274978 0,217222
nálezy 0,84143 0,410475 0,151043 0,075342
ojedinělý 0,61830 0,497890 -0,315639 -0,114785
svah 0,48785 0,831369 0,023100 0,194733
rovina 0,84631 -0,013242 0,429562 0,219618
rovina-svah 0,93587 0,282562 -0,041512 0,047974
vrchol-úbočí 0,92174 0,168055 0,049999 -0,167384
temeno 0,94938 0,214542 0,125726 0,109903
terasa 0,81138 0,225695 0,509412 -0,023014
svahy 0,37111 0,802439 -0,041908 0,204076
úpatí -0,09837 0,301581 -0,013710 0,908195
kužel 0,24745 0,796538 0,302656 -0,045223
kuželovitý 0,85604 0,350578 0,216519 0,153721
kupa 0,19467 -0,435467 0,523330 0,228603
kupovitý 0,96532 -0,069098 -0,002255 0,219385
hřbet 0,92002 0,234647 -0,226263 0,076821
tabulová hora 0,67293 0,116070 0,501108 0,002066
skalní blok 0,13941 0,290341 0,863588 -0,183072
blok 0,46077 0,771283 -0,057944 0,258902
návrší 0,54712 0,473105 0,137759 -0,106245
Výkl.roz 11,75150 5,326771 2,316551 2,098502
Prp.celk 0,47006 0,213071 0,092662 0,083940
Tab. 4. Matice faktorových koeficientů.
Faktor 1 Faktor 2 Faktor 3 Faktor 4
pal-mez -0,368 -0,360 -1,676 -1,449
neolit -0,470 -0,298 0,440 -1,237
en.ca-st -0,599 -0,682 0,340 -0,660
en.sd-ml -0,183 -0,845 0,296 0,905
bro.st -0,434 -0,967 0,782 0,109
bro.sd -0,327 0,000 -0,826 0,169
bro.ml 0,210 0,062 2,032 0,240
bro.po 0,351 1,684 0,253 -0,943
halštat -0,635 -0,316 -1,038 1,846
HD-LA 2,866 -0,412 -0,459 0,193
latén -0,412 2,135 -0,143 0,827
Tab. 5. Matice faktorových skóre.
76
Obr. 1. Sloupcové grafy faktorových koeficientů.
Obr. 2. Sloupcový graf četností „posvátných“ komponent.
77
Interpretace struktur
V této kapitole podávám pouze stručnou interpretaci zjištěných struktur, doplněnou o důležité
informace získané validací. Validace těchto struktur byla provedena na základě srovnání
s informacemi obsaženými v původní databázi diplomové práce. Postup validace je popsán
v následující kapitole.
Faktor 1 zahrnuje celkem 57,94% celkové variability datového souboru. Tento dominantní
faktor charakterizují především vymezené areály (ohrazení, fortifikace) na vrcholech a
temenech kupovitých vyvýšenin, hřbetů a kuželovitých vyvýšenin. Hodnoty faktorových
skóre spojují tento faktor jednoznačně s obdobím pozdního halštatu až časného laténu (HDLA).
Na základě informací obsažených v databázi lze konstatovat, že tento faktor zahrnuje
většinu zaznamenaných pravěkých komponent. Korelace byla ovlivněna způsobem sběru dat,
přibližně dvě třetiny počtu vymezených areálů bylo datováno v souvislosti s jinými druhy
komponent (např. sídelní, výrobní). Celkově tento faktor souhlasí s předchozími výsledky
dosaženými v rámci diplomové práce.
Faktor 2 vyčerpává 12,82% variability daného souboru. Výraznou asociaci zde tvoří depoty
na svazích kuželů a nepravidelných vyvýšenin (bloků), dále kultovní komponenty a
(ojedinělé) nálezy. Mírnou opozici tvoří vyvýšeniny tvaru kupy. Tento faktor je velmi typický
pro období laténu (LB-D) a pozdní dobu bronzovou. Srovnáním s informacemi v databázi
bylo zjištěno, že depoty se vyskytují na dané vyvýšenině často samostatně. Kultovní
komponenty, ačkoliv velmi málo četné, byly zaznamenány na shodných morfologických
typech (v laténu) a na kuželovitých vyvýšeninách a návrších v pozdní době bronzové, opět
často samostatně. Také tento faktor jako celek odpovídá předchozím výsledkům diplomové
práce.
Faktor 3 zahrnuje 8,52% celkové variability. Tento faktor je nejvíce typický pro skalní bloky.
Další vysoké hodnoty faktorových koeficientů mají také kupy, terasy, tabulové hory a rovné
terény. Mírnou opozici zde představují ojedinělé nálezy. Z chronologického hlediska je tento
faktor velmi typický pro období mladší (mnohem méně starší) doby bronzové, zatímco v silné
opozici stojí období pozdního paleolitu a mezolitu, halštatu a střední doby bronzové. Skalní
bloky nepatří v mladší době bronzové k nejčetněji zaznamenaným tvarům, spolu s kupami a
tabulovými horami představují v tomto období vyvýšeniny, kde byly zaznamenány pouze
sídelní a neurčené komponenty (nálezy), a to nejčastěji na rovných plochách.
Faktor 4 vyčerpává již pouze 6,69% celkové variability dat. Faktor zvýrazňuje polohy
pohřebních komponent na úpatí kupovitých a nepravidelných vyvýšenin (bloků). Důležitou
roli zde hrají také kultovní komponenty. Faktorová skóre naznačují typičnost faktoru pro
období halštatu; výraznou opozici tvoří lovecký pravěk, neolit a pozdní doba bronzová.
Pohřební komponenty jsou většinou na dané vyvýšenině zaznamenány jako izolované, to
znamená jako jediné komponenty daného období. Kultovní komponenty patří do skupiny
nejméně četných komponent halštatu. Období eneolitu a laténu však nelze spojit s uvedenými
78
druhy komponent. Hlavní rysy tohoto faktoru odpovídají zjištěním v rámci diplomové práce.
Validace
V rámci tohoto experimentu disponujeme pouze velmi omezenými možnostmi validace
zjištěných struktur. Výsledky vektorové syntézy jistě odpovídají vstupní tabulce dat, avšak
pro účely tohoto příspěvku je nutné zjistit, zda odpovídají také datům v původní databázi.
Překážku zde tvoří fakt, že numerická data (četnosti komponent) použitá pro vektorovou
syntézu netvořila primární hodnoty v původní databázi. Z toho důvodu nebylo možné přiřadit
faktorová skóre původním jednotlivým objektům (entitám) v databázi, což představuje jeden
z možných postupů validace (Neustupný 2005).
Avšak díky příznivým výsledkům lze každý faktor na základě faktorových skóre přiřadit
určitému chronologickému období. Komponenty daného období lze pak sledovat v databázi a
touto nepřímou cestou je možné konfrontovat zjištěné faktory s původními daty. Takto byly
ověřovány vztahy proměnných, které vytvářely dané faktory. Opět lze však konstatovat pouze
aspekt prezence či absence vztahů určitých proměnných.
Díky tomu, že databáze, ze které vychází také vzorek entit využitých v tomto příspěvku byla
již v rámci diplomové práce podrobena exploraci dat pomocí základních statistik,
kontingenčních tabulek a jednoduchých statistických testů (test dobré shody), lze nové
struktury (faktory) srovnat s předchozími výsledky (Chroustovský 2006, 50–66). Z tohoto
hlediska lze konstatovat, že tři ze čtyř zjištěných faktorů (faktory 1, 2, 4) obecně souhlasí
s předchozími výsledky.
Závěry
Na tomto místě přistupuji ke shrnutí základních výsledků realizovaného experimentu. Některé
ze zjištěných struktur odpovídají počátečním teoretickým předpokladům, navíc však přinášejí
konkrétní odpovědi na sledované otázky. Ke konceptu oddělení posvátného od profánního lze
přiřadit faktor 2 (depoty artefaktů z pozdní doby bronzové a laténu na svazích kuželů a bloků)
a faktor 4 (halštatské pohřební komponenty na úpatích kup a bloků). Oba faktory souvisí
s „posvátnými“ druhy aktivit, které byly na daných vyvýšeninách zaznamenány většinou jako
jediné (izolované) druhy komponent daného chronologického období. K předpokladu
využívání „nepraktických“ svažitých poloh pro vykonávání „nepraktických“ či přímo
„posvátných“ aktivit se váže faktor 2 (depoty na svazích vyvýšenin). Koncept asociace
„posvátných“ aktivit s výraznými přírodními prvky podporují částečně faktory 2 a 4, neboť
poukazují na souvislost „posvátných“ druhů aktivit (depoty, pohřební a kultovní komponenty)
s určitými morfologickými druhy vyvýšenin (kužely, bloky, kupy). Otázky ohledně
chronologických aspektů „posvátných“ komponent lze zodpovědět opět prostřednictvím
faktorů 2 a 4, které vyzdvihly období pozdní doby bronzové, halštatu a laténu. (Dis)kontinuitu
79
jednotlivých druhů „posvátných“ aktivit můžeme sledovat také prostřednictvím grafu na obr.
2, který vychází z tab. 1. Obecně lze s nutným ohledem na velmi hrubé měřítko a velmi nízké
četnosti konstatovat nárůst vyššího počtu „posvátných“ komponent až od mladší doby
bronzové.
Výpovědní hodnota dominantního faktoru 1 (pozdně halštatské až časně laténské vymezené
areály na vrcholech a temenech kupovitých vyvýšenin, hřbetů a kuželovitých vyvýšenin) je
vzhledem k uvedeným teoretickým předpokladům sporná. Také faktor 3 (skalní bloky) není
pro řešení zde uvedených otázek relevantní.
Zjištěné struktury byly za velmi omezených možností, avšak přesto validovány
prostřednictvím dat v původní databázi. V porovnání s dřívějšími zjištěními v rámci
diplomové práce lze uzavřít, že s výjimkou jednoho faktoru nově zjištěné struktury odpovídají
výsledkům dosaženým na větším souboru dat. Je zřejmé, že kvalita výsledků vždy závisí
především na kvalitě vstupních dat, která je však ovlivněna řadou různých faktorů. V rovině
interpretace také nelze opomíjet fakt, že korelace mezi proměnnými nemusejí znamenat
příčinné vztahy. Prezentované výsledky je proto nutné nahlížet z těchto hledisek.
Přestože v tomto příspěvku prezentuji spíše experiment, než-li standardní, běžně užívaný
postup matematické syntézy dat, je velmi příznivé, že mohu konstatovat určitá pozitiva
vzhledem k dosaženým výsledkům. Předně je potěšující, že použitá metoda vedla k určitým
odpovědím na teoretické otázky, které jsem s její pomocí řešil. Dále se tato metoda ukázala
jako efektivní a především rychlý nástroj při exploraci dat. V kontrastu s obtížnější orientací
ve větším počtu kontingenčních tabulek v rámci diplomové práce. Za určitou nevýhodu lze
považovat malý počet objektů vstupní datové tabulky, při větším počtu objektů by bylo
možné získané řešení považovat za spolehlivější. Pro bližší vymezení možností, limitů,
předností a nevýhod tohoto druhu řešení je však nutné další experimentování a také
srovnávání s výsledky dosaženými jinými metodami.
Poděkování
Moje poděkování patří zejména E. Neustupnému, neboť prezentovaný postup překonání
nominality dat pochází z jeho inspirace, experimentů a zkušeností. Dále děkuji E.
Neustupnému za komentář k tomuto textu. Děkuji také J. Johnovi, který mne uvedl do
problematiky praktické realizace vektorové syntézy v softwaru Statistica.
Literatura
Bradley, R. 2000: An Archaeology of Natural Places. London – New York: Routledge.
Carmichael, D. L. et al. 1998: Sacred Sites, Sacred Places. One World Archaeology 23,
London – New York: Routledge.
80
Dufková, M. 1999: Hora a jeskyně ve starověkých pramenech, Archeologické rozhledy 51,
457–467.
Durkheim, E. 2002: Elementární formy náboženského života. Systém totemismu v Austrálii.
Praha: Oikúmené.
Eliade, M. 2006: Posvátné a profánní. Praha: Oikúmené.
Hendl, J. 2004: Přehled statistických metod zpracování dat. Analýza a metaanalýza dat.
Praha: Portál.
Chroustovský, L. 2006: Posvátné hory českého pravěku. Plzeň: Západočeská univerzita
v Plzni. Nepublikovaná diplomová práce.
Matoušek, V. 1999: Hora a jeskyně. Příspěvek ke studiu vývoje vztahu člověka a jeho
přírodního prostředí ve střední Evropě od neolitu do raného středověku, Archeologické
rozhledy 51, 441–455.
Neustupný, E. 1998a: Structures and events: the theoretical basis of spatial archaeology. In: E.
Neustupný (ed.), Space in Prehistoric Bohemia, Praha: Archeologický ústav AV ČR, 9–44.
Neustupný, E. 1998b: Otherness in prehistoric times. In: L. Larsson, The World View of
Prehistoric Man, Lund: The University, 65–71.
Neustupný, E. 2005: Syntéza struktur formalizovanými metodami – vektorová syntéza. In: E.
Neustupný – J. John (eds.), Příspěvky k archeologii 2, Plzeň: Katedra archeologie FF ZČU
v Plzni, 127–152.
Podborský, V. 2000: „Genius loci“ pravěkých a raně středověkých ceremoniálních center,
Památky archeologické, Supplementum 13, 355–360.
Tilly, Ch. 1994: A Phenomenology of Landscape. Places, Paths and Monuments. Oxford:
Berg.
Summary
Contingency tables and vector synthesis. A contribution on the potential of
nominal data transformation and its subsequent mathematical analysis
Introduction and the main goals
This contribution deals with possible transformations of a large nominal data set to a
numerical data set available for synthesis by multidimensional mathematical methods. The
main goal lies in presenting experience gained during realization of an experiment, when
vector synthesis (principal component analysis) was applied to explore a large nominal data
set gathered within my diploma thesis. This thesis, called “Sacred Mountains in Czech
Prehistory” (Chroustovský 2006), dealt with the potential for studying prehistoric activities
evidenced on the elevations to the phenomenon of sacred mountains, and to the sacred world
of otherness in general.
81
Case study: Relationship between prehistoric activities performed on elevations and the
sacred world of otherness
Theoretical assumptions and questions
In line with numerous anthropological, ethnological and religious literature dedicated to the
phenomenon of sacred mountains, I suppose performance of activities connected with the
sacred sphere of the world of otherness on mountain surfaces. Firstly, it was necessary to
distinguish the basic kinds of activities: funeral activities, votive deposits (hoards) and ritual
activities, delineated and so called “fortified” areas, production activities, settlement and
unspecified activities (here – isolated finds or finds). I expect a direct relation with the sacred
sphere for the first three kinds of activities, a possible relation can be expected for delineated
areas and production activities, a neutral character is assumed for settlement activities and any
closer relation can be expected for unspecified activities.
According to the conception of separation of the sacred and profane world (e.g. Durkheim
2002, 45-50; Eliade 2006), we can assume some kind of spatial separation of “sacred”
activities from the others. We can imagine separation by the isolated location on the mountain
surface (as opposed to the activities outside the mountain surface) or by location in the
specific area of the mountain surface. Further, I take the fact of a non-practical location to be
specific for non-practical “sacred” activities (e.g. sloped surface). We can expect also some
spatial association with landmarks or unusual natural features. Mountains can be considered
as such landmarks due to their landscape dominance and specific shapes. Some kinds of
sacred places are often characterised by longterm continuity in “sacred” activities
performance.
All the above-mentioned assumptions led to the following questions: What kinds of activities
were performed on the mountain surface? Were there any “sacred” activities that were
separated from the others? Were there any activities performed on the steep sloping surface?
What morphological kinds of mountains were chosen for performance of the different kinds
of activities? Was there any continuity in occurrence of “sacred” activities?
Analysis – descriptive system
Only five nominal variables of the descriptive system applied in the diploma thesis are used
here. The basic unit of descriptive system used in the primary database was the component. It
was defined by five nominal variables: chronology (11 categories: Palaeolithic – Mesolithic;
Neolithic; Proto – Early Eneolithic, Middle – Late Eneolithic; Early, Middle, Late and Final
Bronze Age; Hallstatt period; Late Hallstatt – La Tène A; La Tène B-D), activity character (8
categories: funeral activities, hoards, ritual activities, delineated areas, production activities,
settlement activities, and uninterpreted finds and isolated finds), activity location (5
categories: summit, head, terrace, hillside, bottom), slope gradient (3 categories: slope, even
ground, even ground – slope), elevation morphology (9 categories: conical hill, irregularly
conical hill, rounded hill, irregularly rounded hill, ridge, table mountain/mesa, rock massif,
82
irregular-shaped elevation, low hill).
Methods of structure synthesis
The formalized structure synthesis was performed by multidimensional vector synthesis
(concretely by principal component analysis). This mathematical method requires a data set,
that consists of real numbers, and does not contain missing values or so called “false zeros”
(Neustupný 2005). The nominal character of primary data can be modified by
contingency/frequency tables, so that real numbers (absolute frequencies) are obtained.
However, a contingency table can express only the relation of two variables. And that is the
point where experiment begins. When two or more contingency tables are combined
(connected), we get a new complex table that can be used as entrance data matrix for vector
synthesis.
So there were created new kinds of objects, descriptors and values. Objects were represented
by the categories of chronology (chronological periods), descriptors were represented by the
categories of the other variables (mentioned in the previous chapter, see also Table 1). Values
– the real numbers represented absolute frequencies of prehistoric components. This new
matrix did not display dichotomic relations (presence – absence) of qualities (descriptors) and
entities (objects). The matrix depicted frequencies of prehistoric components, which were
dated to particular chronological periods (objects) and described by particular qualities
(descriptors). The new descriptors were linearly independent. The only disadvantage of this
complex table was a small number of objects.
The mentioned complex matrix was used for computing the correlation coefficients matrix
(Table 2). Then, principal component analysis (PCA) was engaged, using the Varimax
rotation method. All of these procedures were performed by Statistica 6.0 software.
Results
For the purposes of presented vector synthesis, there were engaged 371 prehistoric
components described within 141 elevations. On the basis of eigenvalues (Table 3) retrieved
from correlation matrix, there were 4 factors extracted (see Matrix of Varimax rotated factor
loadings – Table 4, and Matrix of factor scores – Table 5). These factors explained 85.97% of
the variability contained in the correlation matrix. It was also possible to take into account 5
factors, but there would be only 9.86% of unexplained variability.
Interpretation of structures
The dominant factor 1 (57.94% of explained variability) is characterized by delineated areas
(enclosures and fortifications) on tops of the rounded hills, ridges and conical hills. This
factor can be connected with the Late Halsttat – La Tène A period. Most of the prehistoric
components are included in this period.
Factor 2 (12.82% of explained variability) points to association between hoards and steep
slopes of conical and irregular-shaped hills and also ritual components are important here.
This structure is typical for the Late Bronze Age and La Tène period components. Both kinds
83
of components were often observed as isolated (there were not any other kinds of
contemporary components).
Factor 3 (8.52% of explained variability) is typical for rock massifs and even grounds (and
also for settlement components). It can be related to the Late (and also Early) Bronze Age.
Factor 4 (6.69% of explained variability) points out the association of burial components and
bottoms of rounded hills and irregular elevations. Ritual components are also important here.
This structure is typical for the Hallstatt period, in opposition to the (Pre-)Neolithic, and Final
Bronze Age. Burial components were often isolated on the elevation surfaces.
Validation
The possible means of validation of recognized structures were very limited. It is clear, that
the structures reflect relations of descriptors in the data matrix. However, for the purpose of
validation of this experiment, it was necessary to compare factors with a primary database. On
the basis of factor scores it was possible to find particular components involved in extracted
factors and to check the relations of descriptors. The recognized structures also fitted well
with the previous results of the diploma thesis (results obtained by simple and basic statistics
and validated by chi-squared tests).
Conclusions
This contribution was focused on the methodology of transformation of the nominal data to
numeric data and the possibilities of the successive mathematical synthesis. It was recognized
that the outlined experimental method can be used. Some of the recognized structures relate to
the theoretical questions. In particular, factors 2 and 4 represent structures related with
“sacred” activities. Further, these structures also contribute to the concept of separation of the
sacred from profane activities (hoards, burial and ritual components are often isolated);
concept of performance of non-practical “sacred” activities at non-practical locations (hoards
on steep slopes); and the concept of the association of “sacred” activities with specific
morphological types of mountains. Both factors contributed also to questions of chronology
and the continuity of “sacred” activities. The increasing number of “sacred” components was
observed from the Late Bronze Age period. (Dis)continuity of particular types of “sacred”
components is presented in figure 2.
In spite of the fact, that the outlined method was something of an experiment, it can be
concluded, that some interesting results were obtained. However, the potential and limits of
this method can be investigated only by its iterative application in the future.
84
Hodnocení distribuce izolovaných kostí na hřbitově u kostela sv. Ducha
ve Všerubech: využití randomizačních metod - Patrik Galeta, Vladimír
Sládek, Daniel Sosna, Martin Čechura
Abstrakt
Pochopení prostorové distribuce archeologických bodů zůstává klíčovým prvkem v
interpretací minulých událostí. Účelem prostorových analýz je rozpoznat, zda jsou body
uspořádány v prostoru náhodně nebo ve shlucích. Pro testování náhodnosti se tradičně
využívají parametrické metody statistické inference. Jejich použití je ale omezeno pouze na
několik postupů, u kterých bylo odvozeno algebraické řešení. Cílem tohoto příspěvku je
ukázat alternativní přístup k hodnocení prostorové distribuce bodů, který je založen na
principu opakovaných výběrů z původních dat - randomizací. Randomizační metody mají
univerzální použití a nevyžadují odvozenou statistickou teorii. Nový postup aplikujeme na
příkladu pohřebních zvyklostí dětí a dospělých na středověkém hřbitově u kostela sv. Ducha
ve Všerubech. Hodnotit budeme náhodnost prostorové distribuce izolovaných kostí.
Understanding the spatial distribution of archaeological points has been a key element of the
interpretation of past events. The purpose of spatial analysis is to recognise where the points
are arranged in the space randomly or in clusters. Traditionally, randomness is tested using
the parametrical methods of statistical interference. However, their application is restricted to
only a few procedures where an algebraic solution has been derived. The aim of this
contribution is to present an alternative approach to the evaluation of the spatial distribution
of points based on the principle of repeated selections from the original data - randomizations.
Randomization methods are universally applicable and do not require derived statistical
theory. As an example, the new procedure is applied to the burial customs for children and
adults in a mediaeval cemetery of the Church of the Holy Ghost at Všeruby. We will evaluate
the randomness of the spatial distribution of isolated bones.
Klíčová slova
Prostorová distribuce, randomizační metody, izolované kosti, kostel sv. Ducha, Všeruby
apatial distribution, randomization methods, isolated bones, the Church of the Holy Ghost,
Všeruby
Úvod
Prostorová analýza archeologických bodů je důležitým prostředkem poznání archeologických
struktur (srov. Neustupný 1986). Prostorová distribuce (poloha, vzdálenost) keramických
85
nádob na sídlišti, kostí a hrobů na pohřebišti či celých sídlišť a pohřebišť jsou záznamem
minulých událostí. Rozmístění artefaktů v prostoru je stopou po chování jejich nositelů,
o vztazích mezi nositeli nebo o pravidelnostech a omezeních procesů, které prostorové
uspořádání artefaktů určovaly (Voorrips – O'Shea 1987).
Vstupem do prostorových analýz je datová matice. Řádky tvoří archeologické body (nádoby,
kosti, hroby, sídliště apod.). Ve sloupcích jsou souřadnice bodů na dvou či třech osách
souřadného systému (osa X, Y, Z). V dalších sloupcích jsou často proměnné, které neurčují
polohu bodu v prostoru, ale popisují jeho další vlastnosti (typ nádoby, pohlaví jedince v hrobě
apod.). Grafickým zobrazením prostorové distribuce je dvou či trojrozměrný bodový graf,
který je rekonstrukcí původní polohy bodů v terénní situaci (viz např. obr. 5).
Účelem prostorových analýz je rozpoznat, zda jsou archeologické body uspořádány v prostoru
náhodně a neshlukují se (induktivní přístup) nebo zjistit, zda distribuce archeologických bodů
odpovídá nějakému teoreticky odvozenému modelu (deduktivní přístup) (Voorrips – O'Shea
1987). Náhodnost prostorové distribuce se formálně testuje. Podle výsledků statistického
testování lze rozhodnout, zda body opravdu tvoří shluky, nebo se to jen z bodového grafu zdá
a podobná prostorová distribuce mohla vzniknout náhodou.
Analýza prostorového uspořádání bodů je v archeologii rozvíjena od 70. let 20. století (Clarke
1972; Hodder – Orton 1976; Binford 1977; Clarke – Chapman 1978). V posledních letech
souvisel rozvoj prostorových analýz především s dostupností geografických informačních
systémů.
Přestože se díky GIS postup analýz zrychlil a zjednodušil, jsou prostorové analýzy v GIS
software omezeny na několik modelových situací, u nichž se podařilo matematicky odvodit
parametrické řešení (viz dále). Použití parametrických metod má řadu omezujících podmínek,
které snižují jejich použitelnost. Omezující podmínky souvisejí především s rozdělením
vstupních proměnných, dostatečnou velikostí souboru, náhodností výběru bodů nebo
geometrickou jednoduchostí hodnoceného prostoru.
Cílem tohoto příspěvku je ukázat alternativní přístup k hodnocení prostorové distribuce
archeologických bodů, který odstraňuje nevýhody parametrických řešení. Nový přístup je
založen na principu opakovaných výběrů z původních dat - randomizací. V následujícím textu
nejprve srovnáme princip parametrických a randomizačních přístupů hodnocení prostorové
distribuce bodů. Poté randomizační metody aplikujeme na prostorové uspořádání izolovaných
kostí dětí a dospělých na středověkém a novověkém hřbitově u kostela sv. Ducha ve
Všerubech.
Parametrické metody v prostorových analýzách
Princip parametrických metod vysvětlíme na příkladu jedné z nejčastěji používaných
parametrických metod prostorové distribuce bodů: metodě nejbližšího souseda.
86
Metoda nejbližšího souseda
Podstata metody nejbližšího souseda (the nearest neighbor method) je naznačena v obr. 1.
V levé části obrázku je pět bodů uspořádáno náhodně, v pravé části je pět bodů uspořádáno do
dvou shluků. V obou částech je každý bod spojen šipkou se svým nejbližším sousedem, tj.
bodem, ke kterému má nejmenší přímou (Euklidovskou) vzdálenost. Jestliže jsou body
rozmístěny nenáhodně ve shlucích, je většina vzdáleností k nejbližšímu sousedu „malá“ a
„malý“ bude i průměr těchto vzdáleností. Naopak, pro náhodné uspořádání dosahují
jednotlivé vzdálenosti i průměr nejbližších vzdáleností „velkých“ hodnot. Rozhodnutí, která
hodnota průměru je „malá“ a „velká“ záleží na výsledku statistického testování (viz dále).
Obr. 1. Příklad prostorové distribuce pěti bodů. Vlevo náhodné uspořádání, vpravo uspořádání ve shlucích.
Obecný postup hodnocení náhodnosti prostorového uspořádání bodů parametrickými
metodami má tři kroky. Postup je pro všechny parametrické analýzy stejný a vysvětlíme ho na
příkladu metody nejbližšího souseda (viz obr. 2).
Budeme předpokládat, že máme soubor n bodů v prostoru A . Označme id Euklidovskou
vzdálenost bodu i k jeho nejbližšímu sousedu a d průměr vzdáleností všech bodů na
ploše A ke svým nejbližším sousedům ( 1
n
ii
d d n=
= ∑ ).
87
Obr 2. Postup hodnocení náhodnosti prostorové distribuce parametrickou metodou.
IK1 až IKn jsou i-tý až n-tý bod v prostoru, X, Y a Z jsou souřadnice v 3D prostoru měřené v cm, 0d (resp. id ) je
průměr n vzdáleností k nejbližšímu sousedu v původním souboru (resp. i-té iteraci, i = 1,…, ∞).
KROK (1) Výpočet míry náhodnosti v souboru vlastních dat
Mírou náhodnosti v původním souboru n bodů v prostoru A je průměr n Euklidovských
vzdáleností všech bodů ke svým nejbližším sousedům. Průměr vzdáleností budeme značit 0d
a vypočítáme ho podle vztahu 0 1
n
ii
d d n=
= ∑ .
KROK (2) Vytvoření výběrového rozdělení míry náhodnosti
Uvažme případ, že bychom shromáždili všechna možná náhodná uspořádání n bodů na
ploše A . U každého prostorového uspořádání bychom vypočítali míru náhodnosti, tj.
88
průměrnou vzdálenost k nejbližšímu sousedu ( id , 1,2, ,i = ∞K ). Lze teoreticky odvodit, že
bychom touto konstrukcí získali při dostatečně velkých n normální rozdělení měr náhodnosti
s průměrem ( )E d a rozptylem var( )d . Výběrové rozdělení tedy popisuje chování průměru d
u náhodných uspořádáních. Jinými slovy, výběrovým rozdělením získáváme informaci o tom,
jaké všechny možné hodnoty může mít míra náhodnosti d v případech, u kterých je na ploše
A náhodně rozmístěno n bodů.
( )E d zároveň představuje populační průměr míry náhodnosti. Jedná se o průměr nekonečně
mnoha průměrů n Euklidovských vzdáleností k nejbližšímu sousedu, který bychom
vypočítali z nekonečně mnoha náhodných uspořádaní n bodů na dané ploše. ( )E d se
vypočítá podle vzorce ( ) 0,5E d A n= . var( )d je populační rozptyl míry náhodnosti a je
pro něj odvozen vztah ( ) 2
var( ) 4 4d A nπ π= − (Clark – Evans 1954; Hodder – Orton 1976;
Baxter 2003).
KROK (3) Srovnání vlastní hodnoty míry náhodnosti s výběrovým rozdělením
Pokud jsou body v našem souboru uspořádány ve shlucích, bude průměr vzdáleností
vypočítaný z vlastních dat ( 0d ) představovat v teoreticky odvozeném výběrovém rozdělení
extrémní hodnotu. Je tomu tak proto, že výběrové rozdělení bylo vystavěno na principu
náhodného rozmístění bodů a popisuje tedy rozdělení míry náhodnosti d u náhodných
uspořádání. Za extrémní se ve výběrovém rozdělení obyčejně považují hodnoty, které leží
mezi 5 % nejmenších hodnot rozdělení (jednostranný test na 5% hladině významnosti).
Prakticky se při dostatečně velkých n testuje pomocí z-skóre, ( )0 ( ) var( )z d E d d= − .
Pokud je hodnota z-skóre menší než -1,645 (5% kvantil standardizovaného normálního
rozdělení), můžeme s 95% jistotou říci, že body v našem příkladě nejsou uspořádány náhodně
a tvoří shluky. Naopak, pokud je z-skóre větší než -1,645, jsou body s 95% spolehlivostí
uspořádány náhodně. Chceme-li pracovat s větší nebo menší jistotou, měníme pouze hodnotu
kvantilu standardizovaného normálního rozdělení, se kterou z-skóre srovnáváme. Hodnoty
kvantilů jsou uvedeny ve statistických tabulkách (např. (Shennan 1997; Zar 1999).
V souvislosti s metodou nejbližšího souseda se často počítá index R (Clark-Evans statistics).
Index R je, podobně jako průměr 0d , mírou odchylky pozorované prostorové distribuce od
náhodného uspořádání. Vypočítá se jako poměr pozorované a očekávané průměrné
vzdálenosti nejbližšího souseda, 0 ( )R d E d= . Index R může nabývat hodnot od 0 do 2,15.
Hodnoty R blízko jedné odpovídají náhodnému uspořádání bodů, hodnoty menší než jedna
naznačují existenci shluků a hodnoty větší než jedna naznačují pravidelné uspořádání bodů
v prostoru (Clark – Evans 1954; Hodder – Orton 1976; Baxter 2003; Kuna 2004). Statistická
významnost indexu R se testuje pomocí stejného z-skóre jako významnost průměru 0d (viz
výše). Testuje se vlastně, zda-li je pozorovaná hodnota 0d statisticky významně odlišná od
očekávané hodnoty ( )E d .
89
Další parametrické metody
Dalšími často používanými parametrickými způsoby hodnocení náhodnosti prostorové
distribuce bodů jsou metoda četnosti bodů ve čtvercích (quadrat-density methods) a metoda
prostorových autokorelací (spatial autocorrelation method). Společně s metodou nejbližšího
souseda jsou obě metody implementovány také v GIS software ArcGIS 9.0.
Principem metody četnosti bodů ve čtvercích je rozdělení dané plochy do k čtverců stejné
velikosti. V každém ze čtverců se spočítá počet bodů (krok 1). Očekávaný počet čtverců
obsahujících 0, 1, 2, …, n bodů je u náhodného upořádání určen Poissonovým rozdělením
(krok 2). Formální srovnání pozorované a očekávané četnosti čtverců s 0, 1, 2, …, n body se
provádí testem dobré shody. Rozhodovacím kritériem je 2
χ , který má Pearsonovo rozdělení
s 1k − stupni volnosti (krok 3) (Hodder – Orton 1976).
Alternativním postupem metody četnosti bodů je výpočet poměru rozptylu (V ) a průměru
(m ) počtu bodů v k čtvercích. Poměr V m má hodnotu 1 u náhodných uspořádání. Pro
pravidelné uspořádání jsou charakteristické nízké hodnoty rozptylu a hodnoty poměru menší
než jedna. V případě shluků se budou počty bodů v jednotlivých čtvercích výrazně odlišovat,
rozptyl bude mít vysoké hodnoty a hodnoty poměru budou větší než jedna. Test významnosti
odchylky od náhodného uspořádání se provede srovnáním tzv. indexu disperze, ( 1)V k m− ,
se statistikou 2
χ s 1k − stupni volnosti (Hodder – Orton 1976; Kuna 2004).
Metoda prostorových autokorelací se používá v případech, ve kterých jsou vlastnosti bodů
ovlivněny jejich polohou v prostoru. Data jsou prostorově kladně autokorelována, pokud
body, které jsou v prostoru blízko sebe, mají podobné vlastnosti (Baxter 2003). Mírou
prostorové autokorelace je většinou Moranovo I (Moran 1950) nebo Gearovo c (Geary
1954) (krok 1). Bylo odvozeno, že výběrové rozdělení obou měr náhodnosti je normální
s průměrem ( )E I (resp. ( )E c ) a rozptylem var( )I (resp. var( )c (krok 2). Formální
rozhodnutí o zamítnutí nulové hypotézy náhodnosti distribuce se provádí z-testem, podobně
jako u metody nejbližšího souseda (krok 3) (podrobněji (Baxter 2003)).
Randomizační metody v prostorových analýzách
Jak jsme uvedli, randomizační metody jsou alternativním přístupem k hodnocení prostorové
distribuce archeologických bodů. Jedná se o metody statistického usuzování (tj. metody
testování hypotéz a konstrukce intervalů spolehlivosti), které jsou založeny na náhodném
vybírání velkého množství souborů ze vstupních dat. Randomizační metody lze aplikovat
především v případech, ve kterých je použití parametrického řešení statistického usuzování
početně obtížné nebo není odvozeno.
Randomizační metody (např. metody Monte Carlo, bootstrap, jacknife) se v 90. let 20. století
prosadily především v biologických oborech (Manly 1991; Efron – Tibshirani 1993).
V archeologii se dosud využívaly spíše výjimečně (Baxter 2003) (srovnej ale např. Ringrose
90
1992; Manly 1996; Drennan – Peterson 2004).
Princip randomizačních metod ukážeme nejprve obecně na příkladu metody k-tého
nejbližšího souseda a poté jej budeme aplikovat na příkladu prostorové distribuce izolovaných
kostí na středověkém a novověkém hřbitově ve Všerubech.
Metoda k-tého nejbližšího souseda
Princip metody k-tého nejbližšího souseda (the k-th nearest neighbor method) je obdobný
jako u parametrické metody nejbližšího souseda (obr. 1). Uspořádání bodů ve shlucích má
významně nižší průměr vzdáleností ke k-tému nejbližšímu sousedu než náhodné uspořádání
bodů. Oproti parametrické metodě nejbližšího souseda, tak jak je implementována v software
ArcGIS 9.0, má randomizační postup několik výhod. Randomizační metoda není omezena
pouze na analýzu vzdálenosti k prvnímu nejbližšímu sousedu, ale i na vzdálenosti
ke druhému, třetímu a dalším nejbližším sousedům. Randomizační metody také nezkreslují
původní prostorové rozmístění izolovaných kostí v terénu v tom ohledu, že vzdálenost lze
hodnotit v 3D prostoru.
Postup hodnocení náhodnosti uspořádání bodů randomizačními metodami lze, podobně jako
u parametrických metod, obecně rozdělit do třech kroků.
91
Obr. 3. Postup hodnocení náhodnosti prostorové distribuce randomizační metodou.
IK1 až IKn jsou i-tý až n-tý bod v prostoru, X, Y a Z jsou souřadnice v 3D prostoru měřené v cm, 1;0d (resp. 1,id )
je průměr n vzdáleností k prvnímu nejbližšímu sousedu v původním souboru (resp. i-té iteraci, i = 0,…, 1000).
KROK (1) Výpočet míry náhodnosti na vlastních datech
Míru náhodnosti lze oproti parametrickým metodám zvolit libovolně. V našem příkladě jsou
mírami náhodnosti průměry n Euklidovských vzdáleností n bodů k 1, 2, 3 až 1n −
nejbližšímu sousedu ( 1;0d , 2;0d , 3;0d , …, 1;0nd − ). Euklidovskou vzdálenost je počítána
v trojrozměrném prostoru, tj. ze souřadnic na ose X, Y a Z.
Protože pro všechny sousedy k-tého řádu je postup analýzy stejný, budeme se dále věnovat
pouze prvnímu nejbližšímu sousedu.
KROK (2) Vytvoření randomizačního rozdělení míry náhodnosti
92
Právě způsob konstrukce výběrového rozdělení míry náhodnosti je předností randomizačních
metod. Vytvoření výběrového rozdělení míry náhodnosti vyžaduje opakované vytvoření
nových prostorových uspořádání bodů. Nejčastější počet opakování (iterací) je 500, 1 000,
5 000 nebo 10 000.
Každý nový soubor vznikne tak, že do původního prostoru A náhodně umístíme n bodů. To
znamená, že ke každému bodu náhodně vybereme hodnotu souřadnice na ose X, Y, popř. Z.
V každém novém souboru spočítáme míru náhodnosti, tj. průměr vzdáleností k prvnímu
nejbližšímu sousedu ( 1,id ). Rozdělení průměrů jednotlivých iterací je výběrovým rozdělením
míry náhodnosti.
Protože nová prostorová umístění vznikají v jednotlivých iteracích náhodným umísťováním
bodů (resp. randomizací jejich polohy), označuje se výběrové rozdělení míry náhodnosti u
randomizačních metod jako randomizační rozdělení (Manly 1991).
KROK (3) Srovnání vlastní hodnoty míry náhodnosti s randomizačním rozdělením
Rozdělení, které jsme vytvořili v kroku 2, popisuje očekávané chování míry náhodnosti
v případech, ve kterých jsou body náhodně umístěny v prostoru.
Pokud jsou body v našem originálním souboru uspořádány ve shlucích, bude průměr 1;0d
vypočítaný z původního souboru v tomto rozdělení netypickou hodnotou a bude ležet mezi
extrémními hodnotami rozdělení. Za extrémní se obyčejně považuje hodnota 1;0d , která je
menší než 5% nejmenších hodnot rozdělení (test na 5% hladině významnosti). Například
u 1 000 iterací je extrémní ta hodnota 1;0d , která je menší než padesátá nejmenší hodnota
randomizačního rozdělení.
Prostorová distribuce izolovaných kostí na hřbitově ve Všerubech
Randomizační metody nyní aplikujeme na prostorovou distribuci izolovaných kostí na
hřbitově u kostela sv. Ducha ve Všerubech (13º13'45,0"E, 49º50'34,0"N, 15 km
severozápadně od Plzně).
Lokalita Všeruby
Na místě zaniklého středověkého a novověkého hřbitova ve Všerubech probíhá od roku 2002
antropologický a archeologický výzkum, který je řešen v rámci projektu Metody výzkumu
kosterních pohřebišť Laboratoře biologické antropologie Fakulty filozofické Západočeské
univerzity v Plzni (Vladimír Sládek). Projekt je zároveň předstihovým záchranným
výzkumem Oddělení záchranných archeologických výzkumů Západočeského muzea v Plzni
(Martin Čechura).
93
Výzkumná sonda o velikosti 7 7× m je umístěna podél severní strany presbytáře a východní
strany věže (obr. 4). Během sezón 2002-2005 jsme z pohřebního horizontu hřbitova získali
soubor tafonomických a prostorových dat koster dětí a dospělých jedinců. Nová metoda
terénní antropologie kosterních nálezů (Sládek – Galeta – Sosna – Čechura – Friedl 2006)
nám dovoluje získat dříve opomíjené údaje o charakteru prostorových transformací
nalezených kosterní součástí a detailně rekonstruovat pohřební zvyklosti zkoumané skupiny.
Obr. 4. Sonda na lokalitě u kostela sv. Ducha, Všeruby. Vzadu východní strana věže kostela, vlevo severní stěna
presbytáře.
Prostorové rozmístění pohřbů dětí a dospělých jedinců
Jedna z výzkumných otázek projektu ve Všerubech souvisí s prostorovým rozmístěním
pohřbů dětí a dospělých jedinců. Předpokládáme, že pohřby dětí a dospělých byly na hřbitově
umisťovány buď podle kritéria příbuznosti nebo podle kritéria věku. Pro obě varianty bude
charakteristické jiné prostorové rozmístění pohřbů. Očekáváme, že pokud bylo hlavním
kritériem pro umístění nových pohřbů příbuzenství, budou pohřby dětí a dospělých
rozmístěny na hřbitově náhodně. Naopak, v případě platnosti kritéria věku předpokládáme, že
děti byly pohřbívány v jiné části hřbitova než dospělí a na hřbitově budeme nalézat shluky
dětských pohřbů a shluky pohřbů dospělých jedinců.
94
Prostorová distribuce izolovaných kostí
Prostorovou distribuci pohřbů podle věku nebudeme v tomto příspěvku hodnotit
prostřednictvím analýzy celých pohřbů. Jako vstupní data použijeme prostorové informace
izolovaných kostí. Pod pojmem izolovaná kost rozumíme lidskou kost, která nebyla nalezena
v anatomické souvislosti s žádnou jinou lidskou kostí.
Izolované kosti jsou rozptýlené pozůstatky předchozích pohřbů (lidských koster), které byly
narušeny novou pohřební či jinou aktivitou. V částech hřbitova, které byly výrazně narušeny
pozdějšími zásahy, reprezentují izolované kosti většinu dochovaných informací o minulých
událostech.
V analýze předpokládáme, že prostorová distribuce izolovaných kostí odpovídá prostorové
distribuci pohřbů. To znamená, že v místech, kde byly pohřbívány děti (dospělí) bude převaha
dětských (dospělých) izolovaných kostí.
K analýze jsme použili 190 dětských a 247 dospělých izolovaných kostí zaměřených v 3D
během sezón 2003 až 2005 (obr. 5). Za dětské izolované kosti jsme považovali kosti, které
jsou pozůstatky jedinců s neukončeným růstem. Izolované kosti pocházejí z plochy o velikosti
400 × 350 cm a vrstvy 30-40 cm pod nulovou hladinou výzkumu. Plocha sousedí se severní
stěnou presbytáře a východní stěnou věže kostela. Většina izolovaných kostí představuje
zlomky kostí. Laboratorní zpracování a odhad věku provedli u kostí z let 2003 a 2004 Erika
Průchová (Průchová – Sládek – Galeta – Čechura 2006) a u kostí ze sezóny 2005 studenti
druhého ročníku magisterského oboru Antropologie populací minulosti Západočeské
univerzity v Plzni.
95
Obr. 5. Prostorová distribuce izolovaných kostí, hřbitov u kostela sv. Ducha, Všeruby.
Náhodnost prostorové distribuce izolovaných kostí dětí a dospělých
Randomizační metodou budeme testovat nulovou hypotézu 0H : Děti nebyli na hřbitově ve
Všerubech pohřbíváni podle kritéria věku. Prostorové rozložení izolovaných kostí dětí je
náhodné, izolované kosti dětí netvoří shluky. Obdobnou nulovou hypotézu budeme testovat
také pro dospělé jedince.
KROK (1) Výpočet míry
Za míry náhodnosti jsme zvolili průměr vzdálenosti k prvnímu až patnáctému nejbližšímu
sousedu ( 1;0d až 15;0d ). Hodnoty měr pro děti a dospělé jsou uvedeny v tab. 1. Oproti
parametrickým metodám jsme se neomezili pouze na analýzu prvního nejbližšího souseda
a na výpočet vzdálenosti ve dvourozměrném prostoru. Místo toho jsme hodnocení rozšířili
i o další nejbližší sousedy a polohu bodů jsme zahrnutím souřadnice Z sledovali ve
trojrozměrném prostoru.
průměr [cm] d1 d2 d3 d4 d5 d6 d7 d8 d9 d10 d11 d12 d13 d14 d15
Všeruby 10,1 14,8 18,8 22,3 25,3 27,8 30,1 32,5 34,4 35,9 37,7 39,4 40,9 42,3 43,8
L1% 13,5 20,4 25,7 30,2 34,2 37,9 41,0 44,3 47,2 50,0 52,8 55,5 58,1 60,4 62,8
děti
L100% 16,3 23,7 29,2 34,3 38,3 42,0 45,8 49,4 52,8 55,9 58,8 61,7 64,6 67,0 69,8
Všeruby 8,6 12,6 16,0 18,8 21,1 23,5 25,6 27,5 29,5 31,3 33,2 35,1 38,3 42,8 45,1
L1% 12,1 18,0 22,6 26,5 30,0 33,1 36,1 38,7 41,4 43,8 46,3 48,4 50,7 52,8 54,9
dospělí
L100% 14,2 20,4 25,7 29,6 33,2 36,4 39,3 42,4 45,3 47,7 50,5 53,5 55,6 57,9 60,2
Tab. 1. Průměr vzdálenosti k 1. až 15. nejbližšímu sousedu u souboru dětí a dospělých (průměr d1 až d15).
V řádku Všeruby jsou údaje pro původní soubor, hodnoty v řádcích L1% a L100% vymezují 99 % ((100-1) % )
nejvyšších hodnot průměrů získaných iteracemi ve druhém kroku analýzy.
KROK (2) Vytvoření randomizačního rozdělení
Randomizační rozdělení měr náhodnosti jsme vytvořili na základě 1 000 iterací. U každé
iterace jsme do původní plochy náhodně umístili 190 dětských izolovaných kostí. To
znamená, že u každé kosti jsme náhodně vybrali její souřadnici na ose X z intervalu 0-400
cm, na ose Y z intervalu 0-350 cm a na ose Z z intervalu 30-40 cm. V každém opakování jsme
spočítali průměr vzdálenosti k prvnímu až patnáctému nejbližšímu sousedu. Randomizační
rozdělení popisuje jaké hodnoty měr náhodnosti 1d až 15d můžeme očekávat v případě
96
náhodného umístění 190 dětských izolovaných kostí v prostoru o velikosti 400 × 350 × 10
cm.
Stejný postup jsme provedli při testování druhé hypotézy, kde jsme do plochy opakovaně
umisťovali 247 dospělých izolovaných kostí.
KROK (3) Srovnání míry s rozdělením
Srovnání originálních hodnot měr náhodnosti s randomizačním rozdělením je pro dětské
izolované kosti uvedeno v obr. 6 a pro izolované kosti dospělých v obr. 7. Svorky ohraničují
interval 99 % největších hodnot získaných z 1000 iterací. Kruh (resp. čtverec) v obrázku
vyznačuje hodnotu 1;0d až 15;0d z původního souboru dětí (resp. dospělých). Protože v obr. 6 a
obr. 7 se ani jedna z hodnot pro Všeruby nekryje s 99% intervalem, můžeme obě nulové
hypotézy zamítnout. S 1% chybou platí, že izolované kosti dětí i dospělých nejsou na ploše
rozmístěny náhodně.
Obr. 6. Izolované kosti dětí. Srovnání průměrů vzdálenosti k 1. až 15. nejbližšímu sousedu originálních dat (černý
kruh) a 99 % nejvyšších hodnot randomizačního rozdělení těchto průměrů (svorky).
97
Obr. 7. Izolované kosti dospělých. Srovnání průměrů vzdálenosti k 1. až 15. nejbližšímu sousedu originálních dat
(čtverce) a 99 % nejvyšších hodnot randomizačního rozdělení těchto průměrů (svorky).
Existence částí hřbitova s převahou izolovaných kostí dětí nebo dospělých
V předchozí podkapitole jsme ukázali, že izolované kosti dětí a dospělých tvoří shluky.
V další randomizační analýze se pokusíme zjistit, zdali se shluky izolovaných kostí dětí
a dospělých překrývají, nebo jsou rozmístěny nezávisle na sobě. V tomto případě by
existovaly části hřbitova s převahou kostí dětí a části hřbitova s převahou kostí dospělých.
Také v tomto příkladě má randomizační přístup výhody před parametrickým řešením, protože
si můžeme míru existence částí hřbitova s převahou izolovaných kostí dětí nebo dospělých
zvolit podle vlastního uvážení. Nejsme omezeni rozsahem odvozeného matematického
aparátu.
KROK (1) Výpočet míry
Plochu jsme rozdělili do 56 čtverců o velikosti 50 × 50 cm. V každém ze čtverců jsme
spočítali poměr izolovaných kostí dětí a dospělých. Poměry jsou mírou převahy izolovaných
kostí dětí a dospělých v jednotlivých čtvercích plochy.
KROK (2) Vytvoření randomizačního rozdělení
Rozdělení měr převahy izolovaných kostí dětí a dospělých jsme konstruovali odlišným
způsobem než v předchozím příkladě. Místo náhodného výběru polohy bodů v prostoru jsme
kosti ponechali na původním místě a místo toho jsme náhodně vybírali jejich odhad věku. To
znamená, že jsme ke každé izolované kosti nově přiřadili hodnotu dítě nebo dospělý, a to tak,
abychom celkově dosáhli stejný počet dětských a dospělých izolovaných kostí jako
98
v původním umístění (tj. 190 dětských a 247 dospělých izolovaných kostí). Náhodný výběr
odhadů věku a výpočty poměru v každém ze čtverců jsme opakovali tisíckrát.
KROK (3) Srovnání míry a rozdělení
Srovnání poměru počtu izolovaných kostí dětí a dospělých vypočteného z původních dat a
randomizačního rozdělení je zobrazeno v obr. 8. Tmavě šedě jsou vyznačeny čtverce, ve
kterých je původní poměr izolovaných kostí dětí větší než 99 % poměrů získaných v tisíci
iteracích. Světle šedě jsou vyplněny čtverce, ve kterých je původní poměr izolovaných kostí
dospělých menší než 99 % iterovaných poměrů.
Ve světle šedých čtvercích je tak významně více izolovaných kostí dospělých nad kostmi dětí,
než bychom očekávali u náhodného uspořádání. Ve tmavě šedých čtvercích je, oproti
náhodnému uspořádání, nadbytek izolovaných kostí dětí. Bíle jsou vyznačeny čtverce, ve
kterých nepřevažují ani kosti dětí ani kosti dospělých.
Čtverce s nenáhodnou převahou izolovaných kostí dětí jsou soustředěny bezprostředně
severní stěně presbytáře a východní stěně věže kostela. V částech plochy dále od kostela je
převaha čtverců s nenáhodným nadbytkem dospělých izolovaných kostí. Výjimkou jsou dva
tmavě šedé čtverce u severní strany presbytáře, ve kterých převahu kostí dospělých
vysvětlujeme rozsáhlým zásahem. V této části hřbitova jsme nalezli minimálně
dvaceticentimetrovou vrstvu izolovaných kostí, která by mohla být sekundárním záměrným
úložištěm kostí z porušených hrobů.
99
Obr. 8. Srovnání pozorovaného poměru počtu izolovaných kostí dětí a dospělých a randomizačního rozdělení
poměru. Tmavě šedě čtverce s nenáhodnou převahou izolovaných kostí dětí, světle šedě s převahou izolovaných
kostí dospělých.
Interpretace prostorové distribuce izolovaných kostí na hřbitově ve
Všerubech
Testováním hypotéz randomizačními metodami jsme zjistili, že na části hřbitova u kostela sv.
Ducha ve Všerubech existují shluky izolovaných kostí dětí a dospělých. Zároveň víme, že
kosti dětí se soustřeďují u severní strany presbytáře a východní strany věže kostela. Ve větší
vzdálenosti od stěn kostela převažují izolované kosti dospělých.
Pokud platí předpoklad o souvislosti prostorové distribuce izolovaných kostí a pohřbů,
můžeme říci, že pohřební aktivity dětí a dospělých probíhaly podle kritéria věku. Věk byl
parametrem, podle kterého se na hřbitově volilo místo nového pohřbu. Pro děti byla vybírána
místa u stěn kostela, pro dospělé místa ve větší vzdálenosti od kostela.
Otázkou zůstává, kolik jedinců může být prezentováno souborem 190 izolovaných kostí dětí
a 247 izolovaných kostí pocházet. V extrémním případě se mohlo stát, že soubor izolovaných
kostí je pozůstatkem pouze jednoho dítěte a jednoho nedospělého jedince, jejichž kostry byly
rozlámány na zlomky a roztroušeny po ploše.
100
kost děti dospělí
pažní kost 11 9
vřetenní kost 11 7
holenní kost 9 10
stehenní kost 8 4
Tab. 2. Počty izolovaných kostí vybraných dlouhých kostí podle věku.
V tab. 2 jsou uvedeny počty izolovaných kostí dětí a dospělých pro některé dlouhé kosti
lidské kostry. Za předpokladu, že by například polovina z 11 dětských pažních kostí byla
z levé strany a polovina z pravé strany a kosti obou stran patřily vždy k jednomu jedinci,
musel by soubor izolovaných kostí reprezentovat minimálně 6 dětských koster. Jedná se
pouze o odhad, protože ne u všech zlomků bylo možné určit stranu, ze které kost pochází.
Ještě obtížněji bylo možné zjistit, zda kosti z pravé a levé strany mohou patřit stejnému
jedinci. Odhad šesti dětských koster ale představuje minimální počet. Soubor pravděpodobně
reprezentuje více než šest jedinců. Ze stejné logiky je soubor 247 dospělých izolovaných kostí
pozůstatkem minimálně 5 jedinců s ukončeným růstem.
Je možné, že interpretace prostorové distribuce izolovaných kostí na hřbitově ve Všerubech je
artefaktem výběru zkoumané plochy. Izolované kosti byly uloženy v hloubce 30 až 40 cm pod
nulovou hladinou výzkumu, která přibližně odpovídá úrovni současného povrchu terénu.
V předchozích letech bylo u kostela provedeno několik terénních úprav (Čechura 2002), které
mohly narušit původní rozmístění izolovaných kostí. Vzhledem k tomu, že ve stejné vrstvě
jsme našli kostry v anatomických polohách, nepředpokládáme, že terénní zásah prostorovou
distribuci kostí zásadně narušil.
Stejně tak nedostatek izolovaných kostí dospělých v blízkosti stěn kostela může být ovlivněn
hloubkou zkoumané plochy. Protože dospělí jedinci bývají pohřbíváni ve větší hloubce než
nedospělí jedinci (Guy – Masset – Baud 1997; Mays 1998), může mít prostorové rozmístění
izolovaných kostí dospělých hlouběji pod povrchem jiný charakter než ve vrstvách blíže
povrchu. Nicméně hloubka pod povrchem nemá vliv na charakter prostorové distribuce
dětských kostí. Absenci izolovaných kostí dětí ve větší vzdálenosti kostela svědčí
o nenáhodnosti pohřebních aktivit a o zvyku pohřbívat děti spíše u stěn kostela než jinde.
Existence zvláštních pravidel prostorového umístění pohřbů dětí není ve středověku
a novověku výjimkou. Církevní předpisy zajišťovaly pohřeb na hřbitově u kostela pouze
pokřtěným (Illi 1992; Ulrich-Bochsler 1997). Protože odhady kojenecké úmrtnosti jsou pro
středověk vysoké (Hinde 2002; Kalibová 2004), musela existovat početná skupina
nepokřtěných dětí, pro jejichž pohřeb byly stanoveny zvláštní pravidla.
Vztah k zemřelým dětem byl složitý po celou dobu středověku. Jako nepokřtění nesměli být
děti pochováni na posvěcené půdě. Obava z věčného zatracení však vedla ke zmírňování nebo
obcházení těchto pravidel. Mrtví byly pochováváni v liturgicky méně významných částech
101
hřbitova. Děti mohly být pohřbívány na okraji hřbitova, ve vylámaných výklencích hřbitovní
zdi nebo těsně za zdí. Příznačné je i časté pochovávání u již zaniklých kostelů.
U některých středověkých kostelů byly nepokřtěné děti pohřbeny naopak blízko stěny kostela,
pod okapem, z něhož stékala voda považována za svatou (Ulrich-Bochsler 1997). Takto
můžeme interpretovat skupiny dětských pohřbů koncentrovaných těsně u zdi kostela, podél
severní i jižní stěny (např. Aegerten, Ulrich-Bochsler 1997, 79-81), před západním průčelím
(např. Walkringen, Wangen, Wengi, Ulrich-Bochsler 1997, 76, 82), nebo u severní stěny
presbytáře (např. Walkringen, Ulrich-Bochsler 1997, 75). Časté jsou pohřby dětí umístěné
radiálně kolem apsidy románských kostelů (např. Kirchlindach, Twan, Biel-Met, UlrichBochsler
1997, 66, 75; Irlbach, Scherbaum 2005).
V lidové víře měly někdy děti podobné postavení jako svatí. Protože nezemřeli v hříchu,
mohly jejich duše vstoupit rovnou do nebe (Illi 1992, 58). Svou roli zde sehrála také možnost
návratu nečistých zemřelých na tento svět. V tom případě sehrál kostel nebo posvěcená půda
úlohu ochranného prostředku, který nežádoucímu návratu zabránil.
Srovnání parametrických a randomizačních metod
Ukázali jsme, že problém prostorové distribuce archeologických bodů, můžeme řešit jak
parametrickými, tak randomizačními metodami. Obecný postup testování hypotéz má u obou
přístupů tři kroky: KROK (1) výpočet míry, KROK (2) konstrukce očekávaného rozdělení a
KROK (3) srovnání míry a očekávaného rozdělení.
Pochopení rozdílů mezi parametrickými a randomizačními analýzami spočívá především
v prvních dvou krocích. U parametrických metod se musíme omezit na hodnocení těch měr
náhodnosti, u kterých byly předem teoreticky odvozeny vlastnosti jejich očekávaného
rozdělení. Množina měřítek náhodnosti má proto malý počet prvků a je konečná.
Parametrickými metodami se můžeme věnovat jen těm problémům, jejichž algebraické řešení
je relativně jednoduché a výběrové rozdělení míry náhodnosti odpovídá některému ze
známých modelových rozdělení (např. normálnímu, Pearsonovu, Poissonovu).
Oproti tomu mají randomizační metody univerzálnější použití. Důvodem je, že výběrové
(randomizační) rozdělení míry náhodnosti se konstruuje empiricky, prostřednictvím velkého
počtu iterací. O randomizačním rozdělení nemusíme mít předem žádné teoretické znalosti.
Stačí v každé iteraci vypočítat u náhodně vybraného souboru míru náhodnosti tak, jak ji
počítáme v prvním kroku u původní terénní situace. Randomizační metody proto poskytují
možnost hodnotit jakoukoliv míru náhodnosti. Je možné přizpůsobit měřítko náhodnosti
výzkumné otázce, a ne výzkumnou otázku měřítku náhodnosti, jako tomu může být u
parametrických metod.
Viděli jsme, že v našem příkladě prostorové distribuce izolovaných kostí na hřbitově ve
Všerubech jsme pomocí randomizačních metod prohloubili naše pochopení nálezové situace
o analýzu druhého a dalších nejbližších sousedů. Také pro poměr počtu izolovaných kostí dětí
102
a dospělých by bylo složité najít parametrické řešení.
Jinou nevýhodou parametrických řešení je nutnost splnění předpokladů. Pokud předpoklady
neplatí, nebude mít míra náhodnosti očekávané rozdělení, které pro ni bylo teoreticky
odvozeno. Nejčastějšími předpoklady jsou normální rozdělení proměnných popisujících
prostorové uspořádání (souřadnice X, Y a Z), dostatečná velikost a náhodný výběr souboru.
V důsledku toho, že množství a kvalitu vstupních dat nemáme vždy možnost ovlivnit, jsou
takové předpoklady u archeologických pramenů často obtížně splnitelné. Oproti tomu,
u randomizačních metod se s předpoklady rozdělení nepracuje. Je nutné pouze splnit
předpoklad náhodného výběru souboru.
V praktickém použití obou metod se projevila skutečnost, že randomizační metody jsou
relativně novým přístupem k testování hypotéz. Zatímco základní parametrické metody jsou
implementovány v běžně používaných GIS a statistických software, u randomizačních metod
tomu tak není. Práce s randomizačními metodami je zatím spojena s tvorbou vlastních skriptů
v některém z programovacích jazyků. Iterace, které jsou jádrem randomizačních metod, jsou
rovněž náročnější na počítačový čas.
Literatura
Baxter, M. J. 2003: Statistics in archaeology. London, New York: Arnold.
Binford, L. R. 1977: For theory building in archaeology: essays on faunal remains, aquatic
resources, spatial analysis, and systemic modeling. New York: Academic Press.
Clark, P. J. – Evans, F. C. 1954: Distance to nearest neighbour as a measure of spatial
relationship in population. Ecology 35, 445.453.
Clarke, D. L. 1972: Models in archaeology. London: Methuen.
Clarke, D. L. – Chapman, B. 1978: Analytical archaeology. New York: Columbia University
Press.
Čechura, M. 2002: Kostel sv. Ducha ve Všerubech. Výsledky archeologického výzkumu
2000-2002. Dějiny staveb 2002, 41-45.
Drennan, R. D. – Peterson, C. E. 2004: Comparing archaeological settlement systems with
rank-size graphs: a measure of shape and statistical confidence. Journal of Archaeological
Science 31, 533.
Efron, B. – Tibshirani, R. 1993: An Introduction to the Bootstrap. New York: Chapman &
Hall.
Geary, R. C. 1954: The contiguity ratio and statistical mapping. The Incorporated Statistician
6, 115-145.
Guy, H. – Masset, C. – Baud, C.-A. 1997: Infant taphonomy. International Journal of
Osteoarchaeology 7, 221-229.
Hinde, A. 2002: Demographic perspectives on human population dynamics. In: H. Macbeth –
P. Collinson (ed.), Human Population Dynamics: Cross-Disciplinary Perspectives.
103
Cambridge: Cambridge University Press, 17-40.
Hodder, I. – Orton, C. 1976: Spatial analysis in archaeology. Cambridge; New York:
Cambridge University Press.
Illi, M. 1992: Wohin die Toten gingen. Zürich: Chronos.
Kalibová, K. 2004: Charakter demografické reprodukce před demografickou revolucí.
Demografie 46, 234-237.
Kuna, M. ed. 2004: Nedestruktivní archeologie. Praha: Academia.
Manly, B. F. J. 1991: Randomization and Monte Carlo methods in biology. London, New
York: Chapman and Hall.
– 1996: The statistical analysis of artefacts in graves: Presence and absence data. Journal of
Archaeological Science 23, 473-484.
Mays, S. 1998: The archaeology of human bones. London; New York: Routledge.
Moran, P. A. 1950: Notes on continuous stochastic phenomena. Biometrika 37, 17-23.
Neustupný, E. 1986: Nástin archeologické metody. Archeologické rozhledy 38, 525-548.
Průchová, E. – Sládek, V. – Galeta, P. – Čechura, M. 2006: Nálezy fragmentů kostí na
pohřebišti u kostela sv. Ducha ve Všerubech. In: I. Budil (ed.), IV. antropologické
symposium. Plzeň.
Ringrose, T. J. 1992: Bootstrapping and correspondence analysis in archaeology. Journal of
Archaeological Science 19, 615-629.
Shennan, S. 1997: Quantifying archaeology. Iowa City: University of Iowa Press.
Scherbaum, J. 2005: Die Grabung in der Pfarrkirche Maria Himmelfahrt in Irlbach, Lkr.
Regensburg. Beiträge zur archäologie in der Oberpfalz und in Regensburg 7, 223-246.
Sládek, V. – Galeta, P. – Sosna, D. – Čechura, M. – Friedl, L. 2006: Impact of pathology on
taphonomy of human burials: covered space versus delineated empty space assessment.
71th Annual Meeting of the Society for American Archaeology, San Juan, Puerto Rico.
April 26 to April 30, 2006.
Ulrich-Bochsler, S. 1997: Anthropologische Befunde zur Stellung von Frau und Kind in
Mittelalter und Neuzeit. Soziobiologische und soziokulturelle Aspekte im Lichte von
Archäologie, Geschichte, Volkskunde und Medizingeschichte: Berner Lehrmittel- und
Medienverlag.
Voorrips, A. – O'Shea, J. M. 1987: Conditional spatial patterning: Beyond the nearest
neighbor. American Antiquity 52, 500-521.
Zar, J. H. 1999: Biostatistical analysis. Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall.
Poděkování
Děkujeme Jiřímu Macháčkovi a organizátorům V. ročníku konference Počítačová podpora
v archeologii za příležitost přednést náš příspěvek. Děkujeme Erice Průchové za poskytnutí
databáze izolovaných kostí ze sezón 2003-2004. Děkujeme starostovi Všerub Václavu
104
Primasovi, vedoucímu katedry antropologie Západočeské univerzity v Plzni Ivo Budilovi,
vedoucímu oddělení biologické antropologie Západočeské univerzity v Plzni Vladimíru
Blažkovi a řediteli Západočeského muzea v Plzni Františku Frýdovi, kteří podporují terénní
výzkum ve Všerubech. Studentům studijních programů Antropologie populací minulosti,
Kulturní a sociální antropologie a Archeologie, kteří s námi spolupracovali během
výzkumných sezón.
Výzkum byl podpořen grantem KJB708060701 Grantové agentury Akademie věd České
republiky a Specifickým výzkumem Západočeské univerzity v Plzni s názvem Terénní
antropologie a metody výzkumu lidských kosterních pozůstatků..
Summary
Evaluation of the distribution of isolated bones in the cemetery of the
Church of the Holy Ghost at Všeruby: application of randomization
methods
The spatial analysis of archaeological points is a powerful tool in the study of archaeological
structures (comp. Neustupný 1986). The spatial distribution (location, distance) of ceramic
vessels in a settlement, bones and graves at a burial ground or of the settlements and burial
grounds as a whole is a record of past events. The input to the spatial analysis is a data matrix
where the rows are made of archaeological points (vessels, bones, graves, settlements, etc.)
while the columns are the point coordinates at two or three axes of a system of coordinates
(X, Y, Z axis). The graphic representation of a spatial distribution is a two- or threedimensional
point graph which is a reconstruction of the original location of the points in the
terrain.
The aim of the spatial analysis is to establish whether the archaeological points are arranged
in space randomly or whether they tend to form clusters. The randomness of the spatial
distribution is formally tested. From the results of the statistical testing it is possible to
determine whether the points do form clusters or whether it is just an illusion suggested by the
point graph and a similar spatial distribution could be formed randomly.
Traditionally, an analysis of the spatial arrangement is made using parametrical methods.
Their application involves a number of restricting conditions which reduce their applicability.
The restricting conditions are mainly related to the distribution of the input variables,
sufficient size of the set, and randomness of the point selection or the geometrical simplicity
of the space evaluated.
The contribution aims to present an alternative approach to the evaluation of the spatial
distribution of points, a randomization method. The article starts by comparing the principle
of the parametrical and randomization approaches after which the randomization methods are
applied to the spatial arrangement of isolated bones of children and adults in a mediaeval
105
cemetery at Všeruby.
The general procedure for testing the randomness of spatial distribution consists of three steps
both in the parametrical and the randomization method: STEP (1) calculating the degree of
randomness, STEP (2) constructing a sampling distribution of the degrees of randomness and
STEP (3) comparing the degree and the expected distribution.
Understanding the differences between parametrical and randomization analyses consists
principally in the first two steps. In the parametrical methods we are forced to restrict the
evaluation to the degrees of randomness for which the properties of their expected distribution
have been theoretically derived in advance. As a result the set of the degrees of randomness
contains a small number of elements and is finite. Parametrical methods can be employed
only in solving problems in which a relatively simple algebraic solution and the sampling
distribution of the degree of randomness matches one of the well-known model distributions
(e.g., normal, Pearson, Poisson).
Randomization methods, on the other hand, have a more universal application. This is
because the sampling (randomization) distribution of the degree of randomness is constructed
empirically through a large number of iterations. No preliminary theoretical knowledge of the
randomization distribution is needed. It suffices to calculate, in each iteration in a randomly
selected set, the degree of randomness in the same way as it is calculated in the first step in an
original field situation. Randomization methods therefore allow us to evaluate any degree of
randomness. The scale of randomness can be adjusted to the research problem instead of
modifying the research problem to suit the scale of randomness as can be the case in
parametrical methods.
As an example, the randomization methods have been applied to the spatial distribution of
isolated bones in a defunct mediaeval cemetery of the Church of the Holy Ghost at Všeruby
(15 km north-west of Pilsen). The analysis was made on 190 children and 247 adult isolated
bones from an area of 400 × 350 cm and a layer of 30-40 cm below the zero excavation level.
The area adjoins the northern wall of the presbytery and the eastern wall of the church spire.
The isolated bones are the remains of previous burials. The term isolated bone denotes a
human bone found with no anatomical relation to any another human bone.
It is assumed that the burials of children and adults were situated in the cemetery either based
on the blood relationship criterion or the age criterion. Both alternatives will exhibit a typical
spatial distribution of burials. If the main criterion for situating the new burials was blood
relationship, it is expected that the burials of children and adults will be dispersed randomly in
the cemetery. On the contrary, if the age criterion was valid, we can expect that children were
buried in a different part of the cemetery than adults and that we will find clusters of children
burials and clusters of burials of adult individuals.
In the contribution the spatial distribution of burials by age was not evaluated by an analysis
of complete burials but rather by isolated bones. The analysis assumes that the spatial
106
distribution of isolated bones corresponds to the spatial distribution of burials. Consequently,
locations where children/adults were buried will feature a majority of children (adult) isolated
bones.
The randomness of the spatial distribution of isolated bones of children and adults was
evaluated by applying the randomization method. We used the first to the fifteenth nearest
neighbour method and a method of comparing the ratios of the numbers of isolated bones of
children and adults in quadrants (quadrant counts method). At a 1% level of significance we
rejected the hypothesis of a random distribution of the children and adult bones. The isolated
bones are situated in clusters in the area. We can also state with 99% reliability that the bones
of children are concentrated at the northern side of the presbytery and the eastern side of the
church spire. Isolated bones of adults prevail at a greater distance from the church walls.
If the presumption of the relationship of the spatial distribution of isolated bones and burials is
valid, we can state that the burial activities of children and adults followed the age criterion.
The age was the parameter for selecting the place for a new burial in the cemetery. The
locations for children were chosen next to the church walls, while those for adults were at a
greater distance from the church.
The existence of specific rules for the spatial location of children’s burial in the Middle Ages
and modern times is not exceptional. According to church regulations a burial in a cemetery at
a church was only provided for those who had been baptised (Illi 1992; Ulrich-Bochsler
1997). As the estimates of infant mortality in the Middle Ages are high (Hinde 2002;
Kalibová 2004), there must have been a large number of unbaptized children whose burial
was subject to special rules.
The dead were buried in liturgically less significant parts of the cemetery, at the edges, in
niches in the cemetery wall, or immediately behind the wall. Frequent burials at defunct
churches were also typical. In contrast, in some mediaeval churches the unbaptized children
were buried close to the church wall, under the eaves, from which water, considered sacred,
fell (Ulrich-Bochsler 1997).
107
Prostorová archeologie a
geografické informační systémy
108
Analýza polohy pravěkých mohylových pohřebišť pomocí geografických
informačních systémů - Martin Kuna
Abstrakt
Příspěvek se zabývá analýzou krajiny pomocí geografických informačních systémů, a to
zejména analýzou reliéfu. Hledá postupy vedoucí např. k automatické identifikaci vrcholů
kopců, hřbetů a terénních hran, rozlišení horních a dolních částí svahů, údolních den a
náhorních plošin. Výsledky této analýzy jsou (vedle výsledků obvyklých analýz GIS, jako je
např. vzdálenost od vodních toků, sklon a orientace svahu) základem k řešení otázky zasazení
pravěkých mohylových pohřebišť do krajiny a jejich vztahu k pravděpodobným, v případě
zkoumaného území ovšem neznámým, obytným areálům. Zkoumaným územím je oblast
severně od Hluboké nad Vltavou (okr. České Budějovice) s mimořádnou koncentrací
pravěkých mohylových pohřebišť (96 lokalit na ploše cca 300 km2
).
The contribution describes an analysis of the landscape using geographic information
systems, in particular a relief analysis. It looks for procedures leading to, for example,
automatic identification of hilltops, ranges and terrain edges, identifying the upper and lower
parts of slopes, valley bottoms and plateaus. The results of the analysis (apart from the
traditional results of a GIS analysis, such as the distance from water streams, slope gradient
and aspect) provide a basis for resolving the problem of the location of the prehistoric tumulus
cemeteries in the landscape and their relation to the probable, (in the case of the area under
examination unknown), residential precincts. The examined area north of Hluboká nad
Vltavou (České Budějovice district) has an unusually high concentration of prehistoric
tumulus cemeteries (96 sites over an area of approx. 300 km2
).
Klíčová slova
GIS, analýza reliéfu, krajina, pravěk, mohylová pohřebiště
GIS, relief analysis, landscape, prehistory, tumulus cemetery
Úvod
Hlavním cílem sledování polohy archeologických nalezišť v krajině je poznání souvislostí
mezi někdejšími aktivitami člověka a jejich přírodním prostředím. Pokud se takové vazby
skutečně objeví, lze je využít nejen k predikci areálů archeologického zájmu, ale i k formulaci
teoretických závěrů ohledně ekonomiky někdejších společností, jejich sídelní a sociální
struktury, symbolických systémů apod. (srov. Neustupný 2000).
109
Výzkum vztahu sídelních komponent (areálů aktivit) k přírodnímu prostředí může mít více
forem. Na obecnější rovině se tímto problémem zabývala zejména německá sídelní
archeologie (Jankuhn 1955, 1976, 1977), která inspirovala výzkum i v dalších zemích, např.
v Polsku (Kruk 1973, 1980) nebo u nás (Rulf 1983; Smejtek 1987). Detailněji, s důrazem na
otázku bezprostředního krajinného zázemí jednotlivých areálů aktivit, se těmto otázkám v 70.
letech věnovala britská ekonomická škola, inspirovaná některými pracemi ekonomické
geografie (Chisholm 1962 aj.). Jedním z nejvýznamnějších výsledků tohoto proudu byla
formulace teorie tzv. spádových areálů (též areálů dostupnosti, odtud site catchment analysis:
Vita-Finzi – Higgs 1970; Higgs – Vita-Finzi 1972; Higgs 1975), která studovala a
interpretovala naleziště v kontextu jejich bezprostředního zázemí.
V 80. letech se evropská archeologie od podobných témat postupně odklání, ale zhruba
v polovině 90. let se k nim vrací, tentokrát vybavena zcela novým metodologickým
nástrojem, softwarem typu geografických informačních systémů (GIS). Tato technologie
radikálně rozšířila možnosti prostorové analýzy všeho druhu. V české archeologii se nový
impuls projevil např. několika studiemi, které se zabývaly polohou obytných a výrobních
areálů v krajině, případně vzájemnými vztahy mezi různými komponentami sídelních areálů
(Kuna – Adelsbergerová 1995; Neustupný – Venclová 1996; Kuna 1997, 1998; Neustupný
1998). Pokud byla technologie GIS použita k analýze pravěkých pohřebišť, šlo většinou o
zkoumání jejich vnitřní struktury (Šmejda 2001; Šmejda – Turek 2001).
Vztah pohřebních komponent k přírodnímu prostředí byl dosud méně obvyklým tématem, a to
především ze dvou důvodů. Za prvé, pohřební komponenty jsou obecně obtížněji zachytitelné
archeologickým průzkumem než komponenty obytné (s výjimkami, o kterých je řeč níže), a
proto na regionální úrovni obvykle představují obecně méně reprezentativní vzorek
někdejšího osídlení. Za druhé, předpokládá se, že poloha pravěkých pohřebních komponent
odráží více kulturně specifických a individuálních faktorů než poloha sídlišť, u nichž se
implicitně – ať už oprávněně či nikoliv – očekává větší závislost na praktických, a tudíž i lépe
srozumitelných vlastnostech krajiny.
Tyto výhrady vůči souborům pohřebních komponent ovšem nemusejí platit všeobecně.
Existují regiony, ve kterých jsou pohřební komponenty určitých období velmi početné a
kvalitně zachovalé – zejména jde o dlouhodobě zalesněné oblasti s hojným výskytem
pravěkých mohylníků. Archeologická evidence v těchto oblastech je komplementární k situaci
v zemědělsky obdělávané krajině: početnost pohřebních komponent zde kontrastuje
s minimem sídlišť, která jsou v lesnatém terénu nesnadno zachytitelná.
Jedním z takových regionů je okolí Hluboké nad Vltavou (obr. 1). Zdejší kopcovitá krajina
patřila v minulosti k jihočeskému panství Schwarzenbergů; ti zde zřídili několik obor (první
již v 16. století) a udrželi tak lesnatý ráz krajiny dodnes. V oborách se zachovalo unikátní
množství pravěkých mohylových pohřebišť. Většina z nich byla již prokopána, a to v období
od 80. let 19. století do 1. sv. války. Početné nálezy z těchto výzkumů sice prokazují stáří
110
mohylníků od starší doby bronzové do doby halštatské (další patří také ranému středověku),
ale podrobnější dokumentace výzkumů zpravidla chybí. Celá oblast ale byla v 70. a 80. letech
minulého století pokryta systematickým geodetickým průzkumem, který všechna mohylová
pohřebiště lokalizoval a u většiny i podrobně geodeticky zaměřil jednotlivé mohyly (Šimana
1999). Výsledky průzkumu byly později publikovány v práci, která je v českém kontextu
ojedinělá, v podrobném soupise nemovitých archeologických památek daného území (Beneš –
Michálek – Zavřel 1999).
Pro účel této studie1
bylo v rámci zmíněného regionu vymezeno sledované území, a to jako
obdélník 19,4 × 18,7 km, situovaný severně od Hluboké nad Vltavou. Z více než 90 % tvoří
toto území kopcovitá krajina s nadmořskou výškou 350-570 m (obr. 2). Kolem 45 % jeho
plochy je pokryto lesy, které se koncentrují v jeho středu, podél hlubokého údolí Vltavy.
V této části území se zachovalo 96 pravěkých mohylových pohřebišť s celkovým počtem přes
1000 mohyl (obr. 1A, 2).
Vlastní terénní výzkum v rámci této studie nebyl rozsáhlý; zahrnoval pouze návštěvu většiny
mohylníků, ohledání jejich krajinného kontextu a ověření některých lokalizací (ani to však
nebylo snadné, neboť pro vstup do některých obor je zapotřebí zvláštní povolení, a přístup je
možný jen během krátkého období roku). Větší část práce představovalo počítačové
vyhodnocení dat publikovaných ve zmíněném soupise (Beneš – Michálek – Zavřel 1999).
K hlavním cílům studie patřilo zjistit, zda (1) výskyt pravěkých mohylníků sleduje nějaká
pravidla vzhledem k vlastnostem krajiny a zda (2) uspořádání mohylových pohřebišť nějak
vypovídá o pravěké sídelní struktuře. Doplňujícím cílem studie bylo též (3) rozpracovat
některé z postupů GIS, které v dostupných softwarových produktech nejsou poskytovány a
které souvisejí především s analýzou reliéfu krajiny.
1
Původní, rozsáhlejší verze tohoto příspěvku byla publikována pod názvem Burial mounds in the landscape v:
Šmejda, L. (ed.), Archaeology of Burial Mounds, Plzeň (KAR ZČU) 2006, 83-97.
111
Obr. 1. A. Mapa sledovaného území v okolí Hluboké nad Vltavou ukazující rozsah zalesnění (zelená) a polohu
pravěkých mohylových pohřebišť (celkem 96). B. Výškopisný model Čech s vyznačení sledovaného území.
112
Obr. 2. Digitální výškopisný model (DEM) sledovaného území s polohou pravěkých mohylových pohřebišť.
Vstupní data a analýza krajiny
Do souboru studovaných nálezů patří především 96 mohylových pohřebišť starší doby
bronzové až doby halštatské. Mohylníky byly v mapě lokalizovány jako body. K jednotlivým
mohylovým pohřebištím patří také tabulka popisných znaků, udávající celkový počet mohyl,
zastoupená období apod. Tato data nebyla v této studii využita a stranou také zůstala otázka
jejich vnitřní struktury, kterou by bylo možné studovat pomocí plánů pohřebišť a údajů o
jednotlivých mohylách (průměr, výška, zachovalost jednotlivých mohyl; tato data byla
využita jen okrajově, a to k vizualizaci některých mohylníků: obr. 4B; k metodě podrobněji
Kuna 2006, 87; též Kuna a kol. 2004, 251). Kromě mohylových pohřebišť pracujeme i
s polohou 28 sídlišť z doby bronzové až doby římské, která jsou z daného území známa.
Sídlištní data představují z hlediska prostorového uspořádání velmi nekvalitní soubor (starší
nálezy různého charakteru), navíc převážně z jiných částí sledovaného území než pohřebiště a
částečně i z jiných období; v této studii je proto používáme jen s výhradou a pro získání pouze
orientačních srovnávacích údajů.
Základní informační vrstvou přírodního prostředí byl digitální výškopisný model (DEM)
v rastru 10 × 10 m (obr. 2). DEM byl vytvořen z vrstevnicové mapy ZM 1:10 000
113
(ZABAGED, Český úřad neměřičský a katastrální, Praha), která byla upravena (doplněna)
v místech chybějících vrstevnic (skály, lomy apod.). Vytvoření DEMu a jeho další analýzy
probíhaly v GIS Idrisi Kilimanjaro; pro některé speciální úkoly (např. zonální operace) musel
být použit ArcGIS 9, protože Idrisi tyto funkce neobsahuje. Veškeré analýzy byly prováděny
s rastrovými mapami; ve vektorovém tvaru byla pouze vstupní vrstevnicová mapa a některé
doplňující vrstvy sloužící ke grafické prezentaci, jako např. mapa vodní sítě použitá
v ilustracích.
Z výškopisného modelu byly pomocí standardních procedur vypočteny mapy sklonu a
orientace svahu; dalším krokem bylo vytvoření modelu vodní sítě. Vodní síť byla
rekonstruována funkcí hydrologického modelování (runoff), přičemž za „vodní tok“ byly
považovány ty buňky mapy, do kterých potenciálně stéká voda z území alespoň 0,1 km2
(tj.
1000 pixelů). Takto nízko stanovená hranice vedla k vytvoření velmi husté sítě vodních toků
(např. obr. 4A). Nízká hranice byla zdůvodněna především zjištěním v jiných regionech, kde
se opakovaně pravěká sídliště vyskytují v rámci sítě modelované počítačem i podél velmi
malých, dnes již neexistujících vodních toků. Je proto evidentní, že i vodní toky s malým
spádovým územím v pravěku existovaly, i když je možné, že hranici by asi bylo vhodnější
posunout o něco výše, např. k 0,25 nebo 0,5 km2
– tuto otázku je třeba ještě testovat.
Od modelovaných vodních toků byla vypočtena mapa (horizontální) vzdálenosti k nejbližšímu
toku, která pak byla sledována jako důležitá vlastnost zkoumaných komponent. Z mapy vodní
sítě byla vytvořena i mapa vertikální vzdálenosti od vodní sítě, čili mapa převýšení nad
vodním tokem. Ta byla vytvořena pomocí funkce cost distance, měřící vzdálenost od
výchozího bodu v jednotkách „náročnosti“. V daném případě byla každé buňce mapy připsána
hodnota („náročnost“) odpovídající nárůstu nadmořské výšky na její ploše (svah 5 % u buňky
10 × 10 m znamená nárůst 0,5 m); vzdáleností se pak rozuměl součet hodnot buněk ve směru
od vodního toku (v takto jednoduché podobě ovšem tento postup vede ke správným
výsledkům jen v bezprostřední blízkosti vodních toků, pro větší vzdálenosti je nutno
postupovat složitěji).
Kromě těchto relativně běžných operací, pro které většina softwarů GIS obsahuje již
vestavěné funkce, jsme se pokusili o analýzu reliéfu krajiny pomocí vlastních postupů. Ty
bylo nutno v GIS Idrisi „naprogramovat“, a to jako série operací prováděných v základních
vrstvách a mezi vrstvami. Tato analýza sledovala identifikaci hlavních kategorií reliéfu
krajiny (obr. 3).
První ze sledovaných kategorií reliéfu byly nejvyšší body reliéfu krajiny, čili vrcholy. Prvním
krokem v jejich identifikaci bylo vytvoření mapy, v nichž každému bodu byla přiřazena
hodnota nejvyššího bodu v kruhovém okolí o určitém poloměru. Bylo uvažováno okolí o
čtyřech poloměrech (100, 250, 500 a 1000 m), a tak vznikly čtyři „mapy lokálních maxim“
(tuto operaci nelze provést v Idrisi; proto bylo nutné převést v této fázi data do ArcGIS 9, zde
operaci provést a výsledek importovat zpět). Následně byly „mapy lokálních maxim“
114
odečteny od původního výškopisného modelu, přičemž „vrcholy“ se projevily jako body či
plochy, jejichž hodnoty se po odečtení rovnaly nebo blížily nule. Takto byly vytvořeny čtyři
vrstvy, a to s vrcholy v okruhu 100, 250, 500 a 1000 m: vrcholy100, vrcholy250, vrcholy500 a
vrcholy1000. Analogicky k „mapám lokálních maxim“ byly vytvořeny i „mapy lokálních
minim“, které přiřadily každému bodu hodnotu nejnižšího místa v určitém okruhu; tyto mapy
byly později použity v jiných souvislostech.
Hřbety, tj. konvexní protáhlé vyvýšeniny mimo vrcholy, zpravidla uklánějící se od vrcholu do
údolí, byly identifikovány jako plochy s minimální spádovou oblastí při hydrologickém
modelování (opak „vodních toků“). Pomocí sklonu svahu byly definovány plošiny (sklon 0-
1˚), svahy (1-10˚) a prudké svahy (nad 10˚). Plošiny a svahy byly dále rozděleny podle toho,
zda leží nad linií střední hodnoty lokálních minim a lokálních maxim v okruhu 1000 m;
vznikly tím kategorie dolní plošiny, horní plošiny, dolní svahy a horní svahy.
Terénní hrany byly identifikovány dvojí aplikací výpočtu sklonu svahu z DEM. Výsledná
mapa pak ukazuje nikoliv gradient sklonu svahu, ale gradient gradientu, čili gradient změny
sklonu svahu, který vyššími hodnotami identifikuje terénní zlom, hranu. Daným postupem lze
určit horní (konvexní) a dolní (konkávní) okraje svahů, čili horní hrany a dolní hrany. Prostor
nad hranou (horní) byl vymezen funkcí disperse, počítající vzdálenost proti směru sklonu
svahu.
Jako údolní dna (nivy) byly definovány plochy v menší vertikální vzdálenosti od vodního než
2 m (v případě vodních toků se spádovým územím nad 50 km2
), resp. 0-2 m (v případě
vodních toků se spádovou oblastí 1-50 km2
; kritická vertikální vzdálenost se lineárně
zvětšovala podle velikosti spádového území); u vodních toků se spádovou oblastí menší než 1
km2
se údolní dna (nivy) neuvažovaly.
Poslední kategorie byla označena jako buffer25. Tvoří ji obalové zóny v šíři 25 m kolem
vrcholů kopců a hřbetů. Tuto kategorii lze tedy též chápat jako „nejvyšší partie svahů“;
vytvořena byla kvůli empirickému pozorování, že relativně velký počet mohylových
pohřebišť je lokalizován poblíž vrcholu či hřbetu, ale nikoliv přímo na něm.
115
Obr. 3. Výřez sledovaného území s vyznačením některých kategorií reliéfu a polohou pravěkých mohylníků.
116
Obr. 4. A. Výřez sledovaného území se skupinou pravěkých mohylových pohřebišť. Jednotlivé mohyly vyznačeny
menšími žlutými značkami, poloha dalších mohylníků (bez zaměření jednotlivých mohyl) vyznačena většími
modrými značkami. Vrstevnice v intervalu 5 m. B. Detail mohylového pohřebiště, 3-D model zhotovený v GIS
Idrisi podle základních údajů o jednotlivých mohylách (poloha, průměr, výška). Vrstevnice v intervalu 1 m.
Syntéza dat
Syntéza dat zahrnovala sumarizaci výsledků a ověření, že jejich uspořádání není pouhým
dílem náhody, tj. že obsahuje nějaký význam. Postup syntézy byl jednoduchý a lze jej popsat
v následujících bodech:
117
(1) Byly zvoleny čtyři informační (mapové) vrstvy: vzdálenost od vodního toku, sklon svahu,
orientace svahu a geomorfologické kategorie reliéfu. V prvních třech byly hodnoty upraveny
reklasifikací do nových tříd, které jsou přehlednější a lépe vyhovují další práci: mapa
vzdálenosti od vodního toku byla rozdělena do tříd po 100 metrech, mapa sklonu svahu do
tříd po dvou stupních a mapa orientace svahu do osmi výsečí po 45˚, kde „sever“ zaujímá
výseč 0-22,5˚ a 337,5-360˚, „severovýchod“ 22,5˚-67,5˚ atd.). Čtvrtá mapa (kategorie reliéfu)
vznikla postupným spojením map jednotlivých typů reliéfu. Ve všech mapách byla následně
změřena plocha jednotlivých tříd hodnot (např. celková plocha svahů se sklonem 0-2˚;
celková plocha „údolních den“ atd.).
(2) Pro všechny lokality (96 pohřebišť a 28 sídlišť) byly ve sledovaných informačních
vrstvách odečteny hodnoty a data byla uložena do databáze. Sumarizací těchto údajů bylo
vypočteno pozorované zastoupení (počet) mohylových pohřebišť a pravěkých sídlišť
v jednotlivých třídách informačních vrstev.
(3) Bylo vypočteno „očekávané“ zastoupení mohylových pohřebišť a sídlišť v třídách
jednotlivých vrstev. Jako „očekávaný“ počet lokalit v dané třídě byla chápána taková hodnota,
která odpovídala rozloze dané třídy (zabírá-li třída v mapě 10 % plochy, bylo očekávané
zastoupení mohylových pohřebišť v dané třídě stanoveno na 9,6). Předpokládáme, že
k takovému rozdělení lokalit by mělo dojít, kdyby byly lokality rozmístěny na ploše území
náhodně.
(4) Pro všechny třídy každé informační vrstvy byl vypočten index významnosti dané třídy.
Index významnosti byl určen jako poměr pozorovaného ku očekávanému počtu lokalit v dané
třídě. Pokud by např. byl zjištěný počet pohřebišť ve třídě zabírající 10 % plochy roven 19,
byl by index významnosti dané třídy z hlediska pohřebišť roven přibližně 2 (19 / 9,6 = 1,98);
pokud by v dané třídě bylo zjištěno pohřebišť pouze 5, rovnal by se index významnosti
zhruba 0,5 (5 / 9,6 = 0,52). Vypočtené hodnoty obsahují tabulky (tab. 1-5).
(5) Zhodnocení, zda pozorované rozdělení dat je skutečně významné, bylo provedeno buď
jednoduchým statistickým testem chí-kvadrát (srovnávajícím např. očekávané a pozorované
rozdělení lokalit do tříd, případně pozorované rozdělení pohřebišť s pozorovaným rozdělením
sídlišť), nebo externí evidencí či validací dat, a to poukazem na určitou logiku jejich
uspořádání, která nemohla vzniknout náhodnými faktory (konkrétně viz níže).
118
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Rozloha
dané třídy
Počet pohřebišť Počet sídlišť
Index významnosti
(pozorovaný počet /
očekávaný počet)
Vzdálenost
od vodního
toku (m)
km
2
% pozorovaný očekávaný pozorovaný očekávaný pohřebiště sídliště
0-100 114.0 35.6 12 34.2 15 10 0.4 1.5
100-200 87.7 27.4 26 26.3 10 7.7 1.0 1.3
200-300 64.5 20.1 26 19.3 2 5.6 1.3 0.4
300-400 37.2 11.6 27 11.2 1 3.3 2.4 0.3
400-500 13.3 4.1 5 4.0 0 1.2 1.3 0
500-600 2.9 0.9 0 0.9 0 0.3 0.0 0
600-700 0.5 0.1 0 0.1 0 0 0.0 0
> 700 0.0 0.0 0 0.0 0 0 0.0 0
Σ 320.1 100.0 96 96.0 28 28 1.0 1.0
Tab. 1. Rozdělení pravěkých mohylových pohřebišť a sídlišť v třídách vzdálenosti od vodního toku. Vodní síť byla
modelována v GIS, přičemž byly uvažovány i velmi malé vodní toky (spádové území nad 0,1 km
2
). Rozsah
sledovaného území byl zmenšen o plochu rovinatého terénu v JZ části (srov. obr. 2), která se odlišuje od zbytku
území (proto je celková plocha sledovaného území pouze 320,1 km2
).
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Rozloha dané
třídy
Počet pohřebišť Počet sídlišť Index významnostiSklon
svahu
(stupně) km
2
% pozorovaný očekávaný pozorovaný očekávaný pohřebiště sídliště
0-2 104.9
32.
8 19 31.5 12 9.2 0.6 1.3
2-4 94.7
29.
6 44 28.4 10 8.3 1.5 1.2
4-6 50.3
15.
7 19 15.1 4 4.4 1.3 0.9
6-8 30.0 9.4 8 9.0 2 2.6 0.9 0.8
8-10 16.3 5.1 5 4.9 0 1.4 1.0 0.0
> 10 23.9 7.5 1 7.2 0 2.1 0.1 0.0
Σ 320.1
100
.0 96 96.0 28 28.0 1.0 1.0
Tab. 2. Rozdělení pravěkých mohylových pohřebišť a sídlišť v třídách sklonu svahu.
119
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Rozloha dané
třídy
Počet pohřebišť Počet sídlišť Index významnostiOrientac
e svahu
km
2
% pozorovaný očekávaný pozorovaný očekávaný pozorovaný očekávaný
rovný /
flat 2.6 0.8 0 0.8 4 0.2 0.0 17.5
S (N) 37.2 11.6 5 11.2 2 3.3 0.4 0.6
SV (NE) 41.7 13.0 8 12.5 1 3.6 0.6 0.3
V (E) 35.3 11.0 7 10.6 3 3.1 0.6 1.0
JV (SE) 37.6 11.8 15 11.3 6 3.3 1.3 1.8
J (S) 50.7 15.8 20 15.2 2 4.4 1.3 0.5
JZ (SW) 47.2 14.7 21 14.2 3 4.1 1.4 0.7
Z (W) 35.9 11.2 13 10.8 5 3.1 1.2 1.6
SZ (NW) 31.9 10.0 7 9.6 2 2.8 0.7 0.7
Σ 320.1 100.0 96 96.0 28 28.0 1.0 1.0
Tab. 3. Rozdělení pravěkých mohylových pohřebišť a sídlišť v třídách orientace svahu (blíže v textu).
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Rozloha dané
třídy
Počet pohřebišť Počet sídlišť Index významnosti
Tvary reliéfu
km
2
% pozorovaný očekávaný pozorovaný očekávaný pozorovaný očekávaný
vrchol100
(hilltop100)
28.3 8.8 11 8.5 3 2.5 1.3 1.2
vrchol250
(hilltop250)
17.8 5.6 12 5.3 1 1.6 2.2 0.6
vrchol500
(hilltop500)
6.6 2.0 2 2.0 2 0.6 1.0 3.5
vrchol1000
(hilltop1000)
4.0 1.3 5 1.2 0 0.4 4.1 0.0
hřbet (ridge) 60.4 18.9 31 18.1 1 5.3 1.7 0.2
horní hrana
(upper edge)
1.3 0.4 0 0.4 0 0.1 0.0 0.0
nad hranou
(above edge)
3.8 1.2 2 1.1 1 0.3 1.8 3.0
dolní hrana
(lower edge)
2.7 0.8 0 0.8 2 0.2 0.0 8.6
niva
(floodplain)
7.1 2.2 0 2.1 5 0.6 0.0 8.1
dolní plošina
(lower plain)
4.8 1.5 0 1.4 0 0.4 0.0 0.0
horní plošina
(upper plain)
1.3 0.4 0 0.4 1 0.1 0.0 8.6
dolní svah
(lower slope)
82.6 25.8 16 24.8 10 7.2 0.6 1.4
horní svah
(upper slope)
57.1 17.8 9 17.1 1 5.0 0.5 0.2
prudký svah
(steep slope)
23.7 7.4 1 7.1 0 2.1 0.1 0.0
buffer25 18.6 5.8 7 5.6 1 1.6 1.3 0.6
Σ 320.1
100.
0
96 96.0 28 28.0 1.0 1.0
Tab. 4. Rozdělení pravěkých mohylových pohřebišť a sídlišť v kategoriích tvarů reliéfu.
120
Tvary reliéfu podlepočtu pohřebišť Tvary reliéfu podle indexu významnosti
Kategorie
Počet
pohřebišť
Index významnosti Kategorie Počet pohřebišť
Index
významnosti
hřbet (ridge) 31 1.7
vrchol1000
(hilltop1000)
4.1 5
dolní svah
(lower slope)
16 0.6
vrchol250
(hilltop250)
2.2 12
vrchol250
(hilltop250)
12 2.2
nad hranou
(above edge)
1.8 2
vrchol100
(hilltop100)
11 1.3 hřbet (ridge) 1.7 31
horní svah
(upper slope)
9 0.5 buffer25 1.3 7
buffer25 7 1.3
vrchol100
(hilltop100)
1.3 11
vrchol1000
(hilltop1000)
5 4.1
vrchol500
(hilltop500)
1.0 2
nad hranou
(above edge)
2 1.8
dolní svah (lower
slope)
0.6 16
vrchol500
(hilltop500)
2 1.0
horní svah (upper
slope)
0.5 9
prudký svah
(steep slope)
1 0.1
prudký svah
(steep slope)
0.1 1
niva (floodplain) 0 0.0 niva (floodplain) 0.0 0
dolní hrana
(lower edge)
0 0.0
dolní hrana (lower
edge)
0.0 0
dolní plošina
(lower plain)
0 0.0
dolní plošina
(lower plain)
0.0 0
horní hrana
(upper edge)
0 0.0
horní hrana
(upper edge)
0.0 0
horní plošina
(upper plain)
0 0.0
horní plošina
(upper plain)
0.0 0
Tab. 5. Význam kategorií tvarů reliéfu pro výskyt pravěkých mohylových pohřebišť. Kategorie seřazeny podle
absolutního počtu mohylových pohřebišť (vlevo) a podle tzv. indexu významnosti (viz text).
Interpretace výsledků
Výsledky syntézy dat lze dokumentovat v tabulkách 1-5. V tab. 1 je sledován význam
vzdálenosti od vodního toku: z tabulky vidíme, že index významnosti plynule roste od první
třídy (0-100 m) do třídy čtvrté (300-400 m) a pak opět klesá. V případě sídlišť pak vidíme
něco jiného: třída nejblíže vodnímu toku je nejvýznamnější a se vzrůstající vzdáleností index
významnosti klesá. V obou případech však konstatujeme plynulé uspořádání hodnot (v
prvním případě vzrůstající a opět klesající, v druhém případě plynule klesající z maxima
v první třídě). Podobně logické uspořádání hodnot můžeme vidět i u sklonu svahu (tab. 2) a
orientace svahu (tab. 3), v posledním případě ale jen pro pohřebiště, u sídlišť je patrná
preference plochého terénu a výsledky obecně jsou zatíženy chybou v důsledku malého počtu
nalezišť. S výjimkou tohoto posledního případu může sám plynulý a logický průběh hodnot
indexu významnosti sloužit jako validace zjištěných výsledků (k pojmu Neustupný 1996), tj.
jako indikace, že nejde o jevy náhodné.
Ani z věcného hlediska zjištěné hodnoty nepostrádají určitou logiku. Např. v ohledu
nejbližšího vodního toku je poměrně zajímavé, že nejen výskyt sídlišť, ale i pohřebišť je
121
k poloze vodního toku v určitém vztahu. Mohylová pohřebiště se z velké části vyskytují ve
vzdálenosti do 400 m od vodního toku, v rámci tohoto prostoru ale preferují vzdálenost spíše
větší než menší (tj. 200-400 m). V tomto ohledu se liší od sídlišť, které – pokud lze ovšem
z malého vzorku soudit – jednoznačně preferují vzdálenost 0-200 m.
Vzhledem ke sklonu svahu je situace taková, že sídliště preferují sklon 0-4˚, zatímco
pohřebiště sklon 2-6˚, s možným výskytem i v terénu s větším sklonem (tab. 2).
Nejzajímavější jsou ovšem hodnoty indexu pro faktor orientace svahu (tab. 3), a to pro
mohylová pohřebiště. Ty ukazují jednoznačné preference svahů orientovaných k jihu a
západu, tj. směru k JV, J, JZ a Z (celkově jde o výseč 112,5 – 292,5˚). Statistický význam
tohoto zjištění byl potvrzen i testem chí-kvadrát.
Tab. 4-5 ukazují jednoznačně nenáhodný vztah mohylových pohřebišť ke geomorfologickým
tvarům reliéfu. Patrný je zejména z tab. 5, v níž jsou jednotlivé třídy tvarů reliéfu seřazeny
jednak podle absolutních počtů zastoupených mohylových pohřebišť, jednak podle
vypočteného indexu významnosti. Tato tabulka ukazuje, že mezi preferovanými tvary jsou
všechny kategorie vrcholů kopců, hřbety a jejich bezprostřední okolí (buffer25), jakož i místa
nad terénními hranami; všechny ostatní kategorie jsou výrazně podreprezentovány (index
významnosti je u nich menší než 1). Potvrzuje to známé, ale exaktně dosud málokdy
podepřené pozorování, že pravěká mohylová pohřebiště se často vyskytují v dominantních
místech krajiny, v místech vyvýšených, s teoreticky dobrým rozhledem. Proto je také
pravěkým mohylníkům někdy připisována role orientačních bodů či viditelných symbolů
identity a nároků komunity na určité území.
Zdá se však, že vysvětlit polohu pravěkých mohylníků pouze tímto způsobem nestačí. Pokud
by budovatelům mohyl šlo skutečně pouze o to, aby byl pohřební areál umístěn v místech co
nejvíce dominantních a viditelných, museli bychom pravděpodobně pozorovat ještě vyšší
preference vyvýšených míst. Nelze totiž např. přehlédnout, že i když jsou mohylníky často
situovány v horní části svahu, nad terénní hranou, na hřbetu nebo na vrcholu kopce, mohou
být v jejich bezprostřední blízkosti místa s ještě větším převýšením a ještě dominantnější
polohou v krajině, avšak ty často využity nebyly. S tím souvisí také skutečnost, že relativně
vysoký (i když jen v absolutních číslech, nikoliv v indexu významnosti) je výskyt mohylníků
i v kategorii nižších svahů – právě zde se nabízí otázka, proč se budovatelé mohyl s takovým
umístěním spokojili, když každý „nižší svah“ musel po určité vzdálenosti přecházet ve „vyšší
svah“, případně hřbet atd. Je tedy pravděpodobné, že jednání lidí neovlivňovala pouze snaha
zaujmout co nejvyšší a nejdominantnější místo, nýbrž i nějaký další faktor.
Tato pozorování mohou mít společného jmenovatele s některými pozorováními v ohledu
vztahu pohřebišť k vodním tokům a orientaci svahu. I zde se setkáváme s jevy, které jsou
z hlediska samotných pohřebních areálů hůře vysvětlitelné, jako je např. preference
vzdálenosti 200-400 m od vodního toku či jasná preference jižních svahů. Podle mého názoru
mohou být tyto jevy vysvětleny tím, že umístění pohřebního areálu sledovalo ještě nějaký
122
další faktor, který je v našem případě skrytý, a tímto faktorem byla právě poloha sídliště.
Pokud bychom předpokládali, že pohřební areály musely ležet blízko sídlišť, vysvětlili
bychom tím jak nevelkou vzdálenost mohylníků od vodního toku (byly umisťovány nad
sídlišti, ale stále ještě v jejich blízkosti) a preferenci jižních svahů (kterou můžeme u sídlišť
očekávat také, i když v dostupných datech ji nelze doložit), tak jistou „nedůslednost“ celkově
zcela zřetelného vztahu pohřebišť k vyvýšeným polohám. Jednání budovatelů mohyl by se
tedy dalo popsat tak, že pohřební areál měl být situován do místa viditelného a dominantního,
ale zároveň neměl být příliš daleko od areálu obytného a z obytného areálu měl být dobře
dostupný.
Vztah mezi obytnými a pohřebními areály v pravěkých kulturách je obecně těžko
sledovatelný, neboť zatím existuje jen málo případů dobře prozkoumaných sídelních areálů,
kde by obě komponenty byly spolehlivě zastoupeny. V případě mohylových kultur je to ještě
horší, neboť výskyt mohylových pohřebišť a příslušných sídlišť je zpravidla vázán k jiným
typům krajiny z hlediska dnešního využití, v nichž komplementární komponenty buď chybějí
(mohyly v zemědělské krajině), nebo je nelze snadno doplnit průzkumem (sídliště v lese). Pro
prostorovou souvislost obytných a pohřebních komponent v našem případě můžeme proto
přinést jen několik nepřímých a ne vždy zcela jednoznačných argumentů.
Za prvé, zdá se, že pohřební areály byly v pravěku obecně situovány poměrně blízko od
areálů obytných; známé je to např. v kultuře únětické, ale i dalších obdobích. Tomu zpravidla
odpovídá i velikost pravěkých pohřebišť, která většinou vypovídá o malé komunitě obývající
jeden obytný (sídelní) areál. Tento argument ale nemusí platit bez výhrad, neboť existují i
pohřebiště velká (např. z období popelnicových polí), u nichž lze předpokládat sdílení
pohřebního areálu více komunitami a tudíž i větší vzdálenosti mezi oběma druhy areálů.
Prostorové vztahy tohoto typu nebyly zatím u nás systematicky zkoumány.
Za druhé, doklady jisté souvislosti mezi pohřebními a obytnými areály mohylových kultur
existují v podobě sídlištní keramiky a dalších nálezů sídlištního rázu nalézaných v násypech
mohyl. Tyto případy shrnul např. V. Čtrnáct; sám autor je však nechápal jako doklady
bezprostřední prostorové souvislosti, ale jako doklad rituálního jednání spojeného
s přenášením materiálu z (nedalekých?) obytných areálů (Čtrnáct 1954, 1973; zde odkaz i na
obdobné nálezy v Německu).
Za třetí, existují přímé doklady překrývání obytných a pohřebních (i dalších) komponent, i
když nejsou z našeho území, ale z prostředí severské doby bronzové. Např. v Handewitt v
severním Německu byla zjištěna superpozice výrobních činností (stopy orby), sídlištních
aktivit (dům) a pohřebního areálu (mohyla), přičemž všechny komponenty spadaly do téhož
archeologického období (starší doba bronzová; Willroth 2001; zde obr. 5A). Tento nález sice
nedokládá skutečnou současnost pohřebního a obytného areálu (právě naopak), ale vyplývá
z něj, že všechny areály mohly být situovány ve stejném typu krajiny a pravděpodobně
v nevelkých vzájemných odstupech. Autor použil daný nález a situaci v jeho okolí
123
k rekonstrukci posunů pravěkých areálů v krajině (obr. 5B).
Obr. 5. A. Situace archeologického výzkumu v Handewitt (Kr. Schleswig-Flensburg) zachycující superpozici pole
(stopy po orbě), sídliště (půdorys domu) a pohřební mohyly (obvodový věnec). 1-3: Schéma rotace areálů.
Všechny komponenty patří starší době bronzové. B. Schéma posunů obytných a pohřebních areálů na ploše
sídelního areálu (Siedlungskammer) ve starší době bronzové. Podle: Willroth 2001.
Závěr
Předložená studie ukazuje, že mohylová pohřebiště starší doby bronzové až doby halštatské
nejsou v krajině rozmístěna náhodně, nýbrž jsou v určitém vztahu k prvkům přírodního
prostředí. Zatímco u některých prvků, jako je např. vzdálenost od vodního toku, orientace
svahu apod., jde nejspíše o vedlejší efekt prostorové souvislosti pohřebních a obytných areálů,
v případě jiných prvků, např. vztahu k vyvýšeným, dominantním místům v krajině, jde o
specifický rys pohřebních areálů. I v tomto druhém případě však předpokládaná závislost
polohy pohřebiště na poloze sídliště omezovala volný výběr polohy pohřebního areálu
v krajině. K tomuto závěru však předložený příspěvek dochází jen na základě nepřímých
dokladů; prokázat přímo dané hypotézy by bylo možné jen speciálně zaměřeným terénním
výzkumem.
Důležitou součástí studie byla aplikace GIS pro počítačovou analýzu reliéfu krajiny. Při tom
byly použity nejen standardní funkce GIS, přítomné v různých softwarových produktech
tohoto typu, ale i vlastní postupy, spočívající v sestavení speciálních algoritmů operací
s vrstvami. Tyto postupy umožnily zejména identifikaci morfologických kategorií reliéfu,
jako např. vrcholů kopců, hřbetů, terénních hran apod. Použity přitom byly výhradně rastrové
124
digitální mapy a operace rastrového typu.
Literatura
Beneš, A. – Michálek, J. – Zavřel, P. 1999: Archeologické nemovité památky okresu České
Budějovice. Díl I-II. Praha (ARÚ AVČR – OÚ České Budějovice – Muzeum Strakonice),
184-192.
Čtrnáct, V. 1954: Mohylová chata a sídelní mohylové objekty v Plzeňsku, Památky
archeologické 45, 335-355.
Čtrnáct, V. 1973: Zásypová keramika ze středobronzových mohyl na Plzeňsku. In: Výzkumy
v Čechách 1970. Praha (Archeologický ústav AV ČR), 184-211.
Higgs, E. S. (ed.) 1975: Palaeoeconomy (being the second volume of Papers in Economic
Prehistory by members and associates of the British Academy Major Research Project in
the Early History of Agriculture). Cambridge (Cambridge University Press).
Higgs, E.S. – Vita-Finzi, C. 1972: Prehistoric economies: a territorial approach. In: Higgs,
E.S. (ed.), Papers in Economic Prehistory. London – New York, 27-36.
Chisholm, M. 1962: Rural settlement and land use: an essay in location. London
(Hutchinson).
Jankuhn, H. 1955: Methoden und Probleme siedlungsarchäologischer Forschung.
Archaeologia Geographica 4, 73-84; přetisk v: Jankuhn 1976, 145-184.
Jankuhn, H. 1976: Archaeologie und Geschichte. Vortraege und Aufsaetze, Bd. 1, Beitraege
zur siedlungsarchaeologischen Forschung. Berlin – New York (Walter de Gruyther).
Jankuhn, H. 1977: Einführung in die Siedlungsarchäologie. Berlin – New York (Walter de
Gruyter).
Kruk, J. 1973: Studia osadnicze nad neolitem wyzyn lessowych. Wrocław – Waszawa –
Kraków – Gdańsk (Ossolineum).
Kruk, J. 1980: Gospodarka w Polsce poludniowo-wschodniej w V-III tysiacleciu p.n.e.
Wroclaw – Waszawa – Kraków – Gdańsk (Ossolineum).
Kuna, M. 1997b: Geografický informační systém a výzkum pravěké sídelní struktury. In:
Macháček, J. (ed.), Počítačová podpora v archeologii, Brno (FF MU), 173-194.
Kuna, M. 1998a: Keramika, povrchový sběr a kontinuita pravěké krajiny. Archeologické
rozhledy 50, 192-223.
Kuna, M. 2006: Burial mounds in the landscape. In: Šmejda, L. (ed.), Archaeology of Burial
Mounds, Plzeň (KAR ZČU) 2006, 83-97.
Kuna, M. a kol. 2004: Nedestruktivní archeologie. Teorie, metody a cíle. Praha (Academia).
Kuna, M. – Adelsbergerová, D. 1995: Prehistoric location preferences: an application of GIS
to the Vinořský potok project, Bohemia. In: Lock, G. – Stančič, Z. (eds.), Archaeology and
Geograpgical Information Systems: a European perspective, London (Taylor & Francis),
117-131.
125
Neustupný, E. 1996: Polygons in archaelogy. Památky archeologické 87 [2], 112-136.
Neustupný, E. 1998: (ed.): Space in prehistoric Bohemia. Praha (ARÚ AVČR).
Neustupný, E. 2000: Predikce areálů archeologického zájmu. In: Pavlů, I. (ed.), In memoriam
Jan Rulf. Památky archeologické – Supplementum 13, 319-324.
Neustupný, E. – Venclová, N. 1996: Využití prostoru v laténu: region Loděnice.
Archeologické rozhledy 48, 615-642, 713-724.
Rulf, J. 1983: Přírodní prostředí a kultury českého neolitu a eneolitu. Památky archeologické
68, 5-55.
Smejtek, L. 1987: Vývoj osídlení Příbramska a jeho vztah k přírodnímu prostředí.
Vlastivědný sborník Podbrdska 38-9, 313-365.
Šimana, M. 1999: Geodetická dokumentace mohylových pohřebišť. In: Beneš, A. – Michálek,
J. – Zavřel, P. 1999, Archeologické nemovité památky okresu České Budějovice. Díl I-II.
Praha (ARÚ AV ČR – OÚ České Budějovice – Muzeum Strakonice), 184-192.
Šmejda, L. 2001: Kostel, nebo mohyla? Příspěvek ke studiu pohřebních areálů. Archeologické
rozhledy 53, 499-514.
Šmejda, L. – Turek, J. (eds.) 2004: Spatial analysis of funerary areas. Plzeň (KAR ZČU).
Vita-Finzi, C. – Higgs, E.S. 1970: Prehistoric economy in the Mount Carmel area of
Palestine: site catchment analysis. Proccedings of the Prehistoric Society 36, 1-37.
Willroth, K.-H. 2001: Haus, Acker und Grabhügel. Variable Konstanten im Siedlungsgefüge
der älteren nordischen Bronzezeit. In: Mayer, M. (ed.), “...Trans Albim Fluvium”.
Forschungen zur vorrömischen, kaiserzeitlichen und mittelalterlichen Archäologie.
Festschrift für Achim Leube. Rahden/Westf. (Verlag Marie Leidorf GmbH), 113-124.
Summary
An analysis of prehistoric tumulus cemeteries by means of geographic
information systems
The paper attempts to show that prehistoric tumulus cemeteries were not distributed randomly
in the landscape but in relation to their natural environment. The area under study is situated
in South Bohemia (Czech Republic), north of the regional centre České Budějovice (Fig. 1B).
To a large extent it is covered by forest, which has survived here because of the conversion of
large parts of the landscape into several deer parks (the first as early as in the 16th
century)
which still exist today. This is the reason why abundant evidence of 96 prehistoric tumulus
cemeteries with over 1000 burial mounds in total (dating to the time span between the Early
Bronze Age and the Hallstatt periods) has been preserved here (Figs. 1A, 2). On the other
hand, due to the character of the vegetation cover, there is a lack of evidence of the
contemporary settlement sites, the few known cases coming mostly from other parts of the
126
study area than cemeteries.
The location of the tumulus cemeteries has been analysed from the point of view of the
distance from the nearest water stream, slope gradient and slope aspect. GIS Idrisi
Kilimanjaro and ArcGIS 9 have been employed for the scopes of these analyses using a
digital elevation model with a grid of 10 × 10 metres as the point of departure. The observable
patterns in the location of prehistoric tumuli are not, regarding these variables, very different
from what we know about the location of settlement sites. Hence, although any direct
evidence is missing, a certain spatial relationship between the funerary and habitation areas
may be assumed.
However, it is the analysis of the landscape relief that is at the centre of attention. The author
has developed his own algorithms to identify landscape features such as hilltops, ridges, upper
and lower parts of slopes, plains, floodplains, etc. By the application of these categories it has
been found that the builders of prehistoric tumulus cemeteries clearly preferred elevated
places, possibly visually dominant in the landscape (hilltops, ridges, areas above edges, etc.).
It seems, however, that not even from this point of view was the location of funerary sites
entirely free but limited by some other factors. In particular, we can see that only those
dominant places in the landscape were used for the location of tumuli which were not too
distant from places suitable for the settlement sites. Hence, the behaviour of the tumulus
builders may be defined as governed by (at least) two factors: the tendency to establish the
cemetery on a visible place “above” the village and the need to locate it close to the village.
The assumed spatial relation between the habitation and funerary areas may be supported by
other evidence, too (e.g. the occurrence of residual pottery in the bodies of the tumuli: Čtrnáct
1973; a burial mound of the Early Bronze Age in superposition above a house of the same
period in Handewitt, North Germany: Willroth 2001; here Fig. 5).
127
Využití GIS pro zpracování a publikaci plošných archeologických
výzkumů: příklad neolitického sídliště v Mohelnici u Zábřeha - Richard
Thér
Abstrakt
Cílem využití GIS pro zpracování dokumentace výzkumu neolitického sídliště v Mohelnici
bylo vytvořit elegantní, efektivní a komplexní způsob publikace pramenné základny.
Zpracování mělo také přinést nové možnosti pro analýzu zkoumané lokality, popřípadě
zefektivnit možnosti stávající. Dokumentace byla zpracována v prostředí ArcGIS.
V mapovém projektu jsou vzájemně propojeny plány, datové tabulky, fotografie a kresebná
dokumentace. Pro uživatele bez přístupu k ArcGIS je interaktivní plán výzkumu publikován
do formátu s příponou PMF, který lze otevřít ve volně stažitelném prohlížeči ArcReader.
Elektronický komplet je doplněn relační databází MS Access a plány ve formátu PDF.
The aim of using GIS for the processing of the documentation from the excavation of a
Neolithic settlement at Mohelnice was to create an elegant, efficient and comprehensive
method of publishing the source base. The processing should also open new possibilities in
analyzing the site under examination and to streamline the existing options. The
documentation was processed in the ArcGIS environment where the map project links up
plans, data tables, photographs and drawings. For users with no access to k ArcGIS the
interactive excavation plan is published in the PMF format which can be accessed via a freely
downloadable ArcReader browser. The electronic documentation comes complete with an
MS Access relational database and plans in the PDF format.
Klíčová slova
Mohelnice, plošný výzkum, GIS, neolit, sídliště, dokumentace elektronická, analýza
prostorová
Mohelnice, large-scale excavation, GIS, Neolithic, settlement, electronic documentation,
spatial analysis
Úvod
Výzkum neolitického sídliště východně od Mohelnice, který probíhal v letech 1953 až 1971
pod vedením Rudolfa Tichého, vybízel velikostí zkoumané plochy (cca 2 ha) a především
kvantem materiálu (cca 85 000 keramických jedinců) k využití GIS pro zpracování
dokumentace. Smyslem využití GIS bylo prvé řadě vytvořit elegantní, efektivní a komplexní
128
způsob publikace pramenné základny, ale zpracování mělo dát případným zájemcům také
nové možnosti pro analýzu zkoumané lokality, popřípadě zefektivnit možnosti stávající.
Původně byla dokumentace zpracována v programu ArcView 3.2a. Původní kompozice GIS
brala ohled na použitelnost pro běžného uživatele. To si vyžádalo programovou úpravu
prostředí a nástrojů ArcView. Vznikly tak dvě programové aplikace. Jedna byla určená
uživateli se znalostí práce v ArcView a byly v ní zachovány všechny editační a analytické
nástroje. Druhá byla určená uživateli, u kterého se nepředpokládá předcházející znalost práce
s ArcView. V tomto případě bylo prostředí ArcView maximálně zjednodušeno. U obou těchto
verzí se předpokládalo, že uživatel má přístup k softwaru ArcView 3.x (Thér 2004).
Původní zpracování se nevyhnulo palčivému problému elektronických dat - stárnutí
softwarových nástrojů, ve kterých jsou vytvořeny a používány. Řada ArcView 3.x byla
postupně nahrazena systém ArcGIS který má odlišnou architekturu a projekty sestavené
v ArcView 3.x se v něm nedají spustit. Proto byl vytvořen nový projekt na bázi ArcGIS. Jeho
kompozice je záměrně sestavena co nejjednodušším způsobem. Bylo upuštěno od zásahů do
prostředí ArcGIS, které by upravovaly stávající a přidávaly nové nástroje. Zdá se, že
architektura ArcGIS společnosti ESRI na pár let vydrží, takže mapové projekty vytvořené
v aktuální verzi budou použitelné i ve verzích budoucích. Jednou však s nejvyšší
pravděpodobností současná architektura systému zastará a bude nahrazena něčím novým.
Jednoduchost řešení, která využívá standardní nástroje a prostředky ArcGIS, by měla zaručit,
že případný převod dat do nových formátů bude co nejméně promblematický.
Komplet elektronické dokumentace mohelnického výzkumu na DVD bude přílohou
připravované monografie.
Problematičnost zpracování starší dokumentace
Přestože dokumentace mohelnického výzkumu byla prováděna pečlivě a koncepčně, časová
prodleva mezi samotným výzkumem a jeho zpracováním zapříčinila trhliny v dokumentaci.
Část údajů na sáčcích s nálezy se stala nezřetelnou, některé části dokumentace se nedochovaly
a některé údaje v dokumentaci již dnes není možné „dekódovat“. S touto skutečností bylo
nutné se vyrovnat při kompozici GIS.
Při mohelnickém výzkumu byla zaznamenávána lokalizace nálezu ve čtverci (5x5 m) a
zároveň v objektu. Protože se část záznamů na sáčcích nedochovala, bylo potřeba do systému
zakomponovat nálezy několika úrovní lokalizace: lokalizace do čtverce a zároveň do objektu,
lokalizace pouze do objektu, lokalizace pouze do čtverce, lokalizace kombinující předchozí tři
způsoby. Aby bylo možné v plánu pracovat se záznamy všech úrovní lokalizace, bylo nutné
vytvořit jednotlivé vrstvy s nálezy jako zvrstvení více polygonálních vrstev. Pokud je
dotazována takto vytvořená vrstva, projde dotaz skrz všechny vrstvy a zahrnuty jsou
informace bez ohledu na úroveň lokalizace (obr. 1). Prakticky to znamená, že pokud je
v plánu označena zájmová oblast, tak jsou vybrány nálezy z polygonu průniku objektu a
129
čtverce, zároveň nálezy z polygonu objektu, zároveň nálezy z polygonu čtverce a zároveň
nálezy z dalších kombinací předchozích lokalizací, pokud tyto zasahují do místa výběru.
Výsledkem je tak výběr nálezů, které mohly být nalezeny v definovaném prostoru. Je potřeba
mít na paměti, že budou vybrány nálezy z celých polygonů bez ohledu na to, jak velkou částí
tyto polygony zasahují do vybrané oblasti.
Na kresebných plánech lze v mnoha případech zaznamenat zakreslení kumulací jednotlivých
nálezů (keramika, mazanice, kameny, kosti), ovšem postrádáme vazbu těchto kreseb na
konkrétní nálezy nebo soubory nálezů. Přesto byly tyto informace použity a vrstvy obsahující
tato data mají předponou „Loc“.
130
Obr. 1. A) Pohled na plán s místem dotazu (kliknutím za použití příslušného nástroje). Dotazována je vrstva
TabCeramics, která obsahuje informace o keramice. Červeně lemované jsou polygony, jejichž atributy jsou
výsledkem dotazu. B) Dotazované polygony vrstvy TabCeramics ukazují strukturu dané vrstvy. Do prostoru
dotazu zasahují 4 polygony představující lokalizaci nálezů keramiky: průnik čtverce a objektu, objekt, čtverec a
v tomto případě navíc dva čtverce. C) Část dat, která jsou výsledkem dotazu. Každý řádek odpovídá jednomu
z polygonů.
131
Struktura mapového projektu v ArcGIS
Elektronický plán je složen z několika skupin mapových vrstev. Všechny vrstvy, které
obsahují vybrané atributy jednotlivých kategorií movitých předmětů (keramika, mazanice,
štípaná industrie, kosti ...) lokalizovaných ve čtvercích, objektech nebo jejich kombinacích
jsou označena předponou „Tab“. Tabulky atributů obsahují parametry sledované na
artefaktech jednotlivými badateli, kteří se podíleli na zpracování výzkumu (pokud při svém
zpracování vytvořili datovou tabulku použitelnou v databázi). Všechny vrstvy, které poskytují
pouze informace o poloze a tvaru movitého předmětu, jsou označeny předponou „Loc“.
Vrstvy s předponou „Ft“ přestavují jednotlivé typy objektů (kůlové jamky, příkopy, čtverce
...) a mohou obsahovat i další atributy těchto objektů (obr. 2).
První vrstvou je bodová vrstva „PhotoSpots“, která propojuje do plánu fotodokumentaci
plochy výzkumu. U fotodokumentace se většinou nejedná o snímky jednotlivých objektů, ale
o celkovější pohledy na plochu bez bližšího určení. Většinou známe jen rok, kdy byl snímek
pořízen. Včlenění fotodokumentace do plánu proto bylo provedeno specifickým způsobem. U
každé fotky bylo s pomocí plánů nalezeno přibližné místo, odkud byl snímek pořízen.
V tomto bodě pak byla umístěna šipka orientovaná směrem, kterým bylo foceno, a s ní byl
asociován příslušný snímek, který lze otevřít pomocí nástroje „hyperlink“. Fotografie byly
digitalizovány do rastrového formátu JPG.
Vrstva polygonů „Drawings“ je propojena na kresebnou dokumentaci nálezů. Kliknutím na
příslušný polygon výzkumu (objekt, kůlovou jamku, žlab, čtverec nebo jejich průniky a
sjednocení) při použití nástroje „hyperlink“ je otevřen soubor ve formátu PDF s kresbami
nálezů lokalizovaných do příslušného polygonu. Kresby jsou řazeny podle statigrafických
vrstev. Každá strana PDF dokumentu představuje jednu vrstvu, takže lze mezi vrstvami
v dokumentu snadno přecházet.
Pod kresebnou dokumentací následuje skupina vrstev „RTAnalysis“, která reprezentuje
chronologickou analýzu výzkumu provedenou Radomírem Tichým (Tichý 2004). Tato
skupina je rozdělena do dílčích podskupin představujících jednotlivé verze datování a
najdeme zde také vrstvu obsahující hypotetickou lokalizaci jednotlivých neolitických domů.
Následnou skupinou vrstev jsou „Movables“. Tato skupina je složena z podskupin
obsahujících informace o jednotlivých kategoriích movitých předmětů: kosti, uhlíky, železné
předměty, mazanice, keramika, kameny, štípaná industrie, broušená industrie a drtidla. Vrstva
„TabDaub“ zobrazuje hustotu mazanice pomocí bodů náhodně rozptýlených v daných
polygonech. Jeden bod reprezentuje 10g mazanice. Podobně je řešeno zobrazení vrstvy
„TabCeramics“ s tím rozdílem, že jeden bod v tomto případě reprezentuje jednoho
keramického jedince.
Skupina vrstev „Features“ obsahuje informace, které se týkají zkoumaných objektů, čtverců a
jednotlivých sezón výzkumu. Vlastní archeologické objekty jsou rozděleny na kůlové jamky,
132
žlaby, hroby a ostatní objekty. Speciální vrstva ukazuje umístění profilů v rámci objektů. Tato
vrstva je propojena na kresebnou dokumentaci profilů, takže lze kresbu příslušného profilu
otevřít kliknutím na umístění profilu v plánu.
Doplňující datové tabulky jsou propojeny na příslušné vrstvy v plánu tak, aby bylo možné
výběrem prvku v plánu zároveň vybrat relevantní sumu informací v tabulce.
Obr. 2. Prostředí ArcGIS s projektem Mohelnice. V pravém horním rohu je otevřen jeden z profilů.
Struktura dokumentace publikované pro prohlížeč ArcReader
ArcReader je prohlížeč geografických dat, který umožňuje pracovat s daty zpracovanými
v aplikaci ArcGIS ArcMap. ArcReader představuje důležitý prvek z hlediska dostupnosti dat,
neboť je volně stažitelný na serveru společnosti ESRI. Uživatel tedy nemusí být vlastníkem
ArcGIS, aby mohl s GIS projektem pracovat. ArcReader pracuje se soubory odlišného
formátu, než jsou mapové projekty ArcGIS (s příponou MXD). Soubory s příponami MXD
tedy nelze v prohlížeči přímo otevřít. ArcReader pracuje pouze s formátem „published map
file“ (PMF), který vzniká převodem příslušného MXD souboru. ArcReader samozřejmě
nedisponuje všemi nástroji, které jsou k dispozici v ArcGIS. Prohlížeč především neumožňuje
editaci dat. Nejsou zde také k dispozici analytické nástroje a nástroje pro sofistikovanější
prostorové dotazy. Plán se zobrazí stejným způsobem jako v ArcGIS. Je možno jej přibližovat
a zaměřovat a dotazovat se na další informace, které obsahují jednotlivé prvky plánu.
Zachováno je propojení pomocí nástroje „hyperlink“ na rastrová data (kresebná dokumentace,
fotodokumentace, profily). Jednotlivé vrstvy lze vypínat a zapínat, nelze však měnit jejich
strukturu a způsob zobrazení (kromě nastavení průhlednosti vrstvy). Z dat jsou k dispozici
133
pouze atributy, které jsou přímou součástí jednotlivých mapových vrstev. Propojení na další
tabulky a databáze není v prohlížeči přístupné. Chybí tak např. kvantitativní údaje o
artefaktech rozlišené podle jednotlivých vrstev. Především z tohoto důvodu je doplňkem PMF
souboru relační databáze MS Access, která obsahuje veškerá kvantitativní data týkající se
výzkumu. Rastrová data jsou také snadno dostupná přímo v adresářové struktuře, takže je
možné s nimi pracovat jak mimo ArcGIS, tak mimo ArcReader. Přiloženy jsou i plány ve
formátu PDF, takže uživatel nemusí použít ani jednu z GIS variant.
Dokumentace v GIS a možnosti prostorové analýzy
Cílem tohoto krátkého informativního příspěvku je stručné představení jedné z možností
elektronického zpracování dokumentace plošného archeologického výzkumu. Otázkou však
zůstává, zda zpracování dokumentace standardních plošných výzkumů pomocí GIS není
zbytečnou ztrátou energie. Zvláště starší výzkumy zvyšují náročnost zpracování, ale ve
stejnou chvíli snižují použitelnost dat pro prostorovou analýzu (viz problém s lokalizací
nálezů u mohelnického výzkumu).
Jedním z důvodů co nejkompletnější publikace pramenné základny je učinit výzkum a jeho
zpracování co nejvíce „transparentní“. Uživatel by měl získat možnost sám si ověřit
publikované závěry zpracování výzkumu popřípadě si vytvořit vlastní pohled na zkoumanou
lokalitu. Aplikace GIS v archeologii plošných výzkumů přináší nebývalé možnosti prostorové
analýzy, ale otázkou je, zda archeologická data svou povahou vůbec tyto metody umožňují
smysluplně využít. Nechtěl bych však činit na tomto místě obecné závěry, proto se budu
soustředit na specifika dokumentace mohelnického výzkumu. Dokumentaci můžeme
z určitého úhlu pohledu vnímat za natolik dokonalou, nakolik při práci s ní nepostrádáte
kontakt s originálem. V tomto směru GIS nepředstavuje žádný přínos. GIS práci s daty značně
zefektivňuje, ale sám o sobě ze špatné dokumentace dobrou neudělá. Badatelsky je na prvním
místě nepříjemné pracovat s vlastnostmi, které jsou výsledkem pozorování a interpretace
někoho jiného. Tomu se však za současného stavu techniky lze vyhnout pouze částečně a za
cenu velkých finančních a časových investic (fotogrammetrie, 3D skenování objektů a
artefaktů, přírodovědné analýzy...). Dokumentace mohelnického výzkumu není v tomto směru
nějak progresivní a skládá se v drtivé většině ze sekundárních (interpretovaných) dat.
Vizuální dokumentace jednotlivých nálezů je pouze kresebná. Kresba výzdoby je konvenčně
stylizovaná, takže je směsí grafické reprezentace reálných tvarů a typového zařazení
výzdobných prvků. Kódem na profilu keramických střepů je označen typ keramického těsta.
Materiál mohelnického výzkumu byl analyzován s cílem aplikovat alespoň částečně
kvantitativní analýzu dat (Tichý 2004). Výsledkem jsou obsáhlé datové tabulky
s kvantifikovatelnými údaji. Uživatel však bude pravděpodobně citelně postrádat individuální
hodnocení jednotlivých artefaktů v datových tabulkách. Individualita je zachována pouze u
kresebně dokumentovaných artefaktů. V datových tabulkách jsou jednotkou soubory artefaktů
134
ze sáčků, z vrstev nebo z polygonů. V důsledku toho není možné analyzovat řadu kombinací
sledovaných vlastností. Např. je možné zjistit a srovnat počty jednotlivých typů keramiky
v jednotlivých objektech, protože známe počty jednotlivých typů keramických nádob v
souboru. Není ale možné zároveň s počtem typů přihlédnout k jejich fragmentárnosti, protože
opět známe pouze fragmentárnost celého souboru. Kvantitativní hodnocení celých souborů
zde bylo nutným kompromisem s ohledem na množství zpracovávaného materiálu.
Smysluplnost tohoto kompromisu by však měla být poměřována použitelností takto
zpracovaných dat. Data v tabulkách tak umožňují spíše jen základní orientaci. Ke konkrétní
analýze mohou sloužit pouze ve velmi omezené míře. V tomto směru může práce s daty v GIS
představovat například nástroj pro vytváření výchozích hypotéz umožňujících zacílit
případnou další analýzu výzkumu, která by ovšem pravděpodobně vyžadovala opět práci
s primárními daty. Otázkou je, zda by v podobných případech, s ohledem na kvantitativní
analýzu, nemělo větší význam podrobněji zpracovat vhodně vybraný vzorek celkového
souboru.
Po sestavení mapového projektu výzkumu jsem se pokusil analyzovat informace o keramice
zahrnuté v databázi, abych otestoval možnosti práce s dokumentací. Cílem analýzy bylo najít
a definovat vztahy mezi vlastnostmi keramiky, které by mohly přispět k interpretaci lokality.
Zjistil jsem, že v prostorech s velkým množstvím keramiky je zároveň nižší relativní počet
velkých střepů1
v porovnání s areály s menší koncentrací keramiky (obr. 3 a 4). Prvotní
interpretace tohoto jevu vedla k myšlence, která korespondovala s pohledem R. Tichého na
dynamiku zdejšího neolitického sídliště (Tichý 2004). Objekty s velkou koncentrací keramiky
označují prostor, který byl dlouhodobě nebo opakovaně využíván. V těchto areálech
následující osídlení porušovalo residua předchozího osídlení a tím způsobilo větší
fragmentárnost keramiky. Hlavní příčinou by měla být obnovená těžba ve starších stavebních
jamách, při které docházelo k redepozici residuí staršího osídlení. Tato hypotéza byla
testována zjištěním prostorové korelace mezi délkou užívání prostoru a velikostí střepů. Za
tímto účelem bylo potřeba interpolovat mapu délky užívání prostoru, která by zároveň
zohledňovala intenzitu osídlení. Výsledná mapa přestavuje rastr, ve kterém jsou porovnány
hustoty keramiky jednotlivých fází osídlení, a vybrána je nejnižší hodnota (obr. 5). Prostorová
korelace mezi mapou délky a intenzity osídlení a relativní četností velkých střepů však nebyla
zjištěna. Protože mapa délky a intenzity osídlení je díky zvolené metodě výpočtu v určitých
aspektech zjednodušující (viz popis k obr. 5), byl výsledek analýzy ověřen srovnáním skupin
polygonů, ve kterých byla identifikována: a) pouze jedna fáze osídlení, b) dvě fáze osídlení, c)
všechny tři fáze osídlení. Ani toto srovnání nepotvrdilo závislost mezi délkou osídlení
prostoru zachytitelnou prostřednictvím relativní chronologie a velikostí střepů (tab. 1).
1
Střepy byly při zpracování řazeny do tří kategorií podle velikosti: a) do 3cm, b) do 6 cm a c) více než 6 cm.
Pokud je řeč o velkých střepech, jsou míněny střepy větší než 6 cm.
135
To nutilo k nalezení jiného vysvětlení. Ukázalo se, že existují značné rozdíly mezi relativním
počtem velkých střepů v jednotlivých sezónách výzkumu. Analýza rozptylu dat ukázala, že se
s 95 % pravděpodobností nejedná o jev náhodný. Zvlášť výrazný podíl velkých střepů je ve
výzkumné sezóně 1953 (tab. 2). V rukopisech Rudolfa Tichého se dozvídáme, že první
výkopové práce na lokalitě v roce 1953 zahájil člen muzejního spolku v Mohelnici J. Horký
za nepříznivých podmínek. Teprve později převzal vedení výzkumu Archeologický ústav. I
v dalším průběhu sezóny se však výzkum potýkal s nepřízní počasí, kdy půda byla buď tvrdě
vyschlá, takže měla i těžká technika problémy se skrývkou a začišťováním plochy, nebo
naopak déšť ničil zkoumané objekty (Tichý 2004). Tyto okolnosti s největší
pravděpodobností zapříčinily výrazně menší podíl drobnějších střepů v sezóně 1953. Při
zpětném pohledu na plán výzkumu (obr. 3) je evidentní, že výsledky výzkumu z roku 1953
jsou těžko porovnatelné s pozdějšími sezónami v okolí.
Výše zmíněný příklad ukazuje komplexnost faktorů ovlivňující vlastnosti souborů
archeologických dat. Na začátku stojí aktivita tvořící, užívající a vyřazující hmotnou kulturu a
na konci metodika a podmínky archeologického výzkumu. Představa, že GIS je magickou
skříňkou, do které na jedné straně vložíme data naměřená na archeologickém materiálu, a na
druhé straně vypadne mapa funkčního užití prostoru v jednotlivých fázích osídlení, je jistě
naivní. Každá prostorová analýza by měla řešit konkrétní hypotézy založené na komplexních
modelech formativních procesů na lokalitě, v nejlepším případě testovaných pomocí
experimentální nebo etnoarcheologické analogie. Prezentovaná elektronická dokumentace
mohelnického výzkumu může posloužit pouze v prvním kroku celého procesu: k definovaní
výchozích hypotéz a dalšího postupu analýzy. Může např. upozornit na to, že
s fragmentárností keramiky je potřeba pracovat maximálně v rozsahu jednotlivých
výzkumných sezón a i tak pouze s velkou obezřetností.
136
Obr. 3. Mohelnice (výřez z plánu) - hustota keramiky. Vzhledem k problémům s lokalizací bylo nutné zvolit
komplikovanější způsob výpočtu hustoty. Počet keramických jedinců ze všech polygonálních vrstev tvořících
souvrství TabCeramics byl graficky vyjádřen body náhodně rozptýlenými v příslušných polygonech. Jeden bod
reprezentoval jednoho keramického jedince. Z takto vzniklého bodového pole byl interpolován rastr hustoty.
137
Obr. 4. Mohelnice (výřez z plánu) - relativní četnost střepů větších než 6 cm v polygonech s hustotou keramiky
větší než 5 keramických jedinců na m
2
.
138
Pbr. 5. Mohelnice (výřez z plánu) - mapa vyjadřující délku a zároveň intensitu osídlení. Intensita je
reprezentována hustotou keramiky. Výpočet je založen na předpokladu, že přestože historie řady objektů (hlavně
stavebních jam kolem domů) byla velmi složitá a porušila „přirozenou“ statigrafickou sekvenci, nedošlo
k takovému druhotnému přemístění keramiky, aby její distribuce zcela ztratila prostorovou závislost na aktivitě
produkující příslušný keramický odpad. Tento předpoklad však sám o sobě není evidentní a bylo by potřeba jej
dále testovat. Výsledná mapa přestavuje rastr, ve kterém jsou porovnány hustoty keramiky jednotlivých fází
osídlení, a vybrána je nejnižší hodnota. Hustoty keramiky jednotlivých fází byly vypočteny podobným způsobem
jako celková hustota keramiky. Čísla, ve kterých je délka osídlení vyjádřena, je potřeba chápat jako indexy,
protože vyjadřují pouze vztah, nikoliv reálné hustoty. Výpočet v řadě aspektů řešení délky a intenzity osídlení na
lokalitě zjednodušuje. Např. pokud alespoň jedna fáze chybí, tak má příslušná buňka rastru hodnotu 0. Tím
pádem má nulovou hodnotu prostor, který byl osídlen ve dvou fázích, stejně jako prostor, který byl osídlen pouze
v jedné ze tří identifikovaných fází osídlení. Výpočet tedy de facto operuje s hustotou keramiky až v případě, že
jsou v daném prostoru přítomny všechny tři fáze osídlení.
139
Počet
fází
Cnt Min Max Mean StDev
1 179 0.00 50.76 16.80 10.20
2 99 3.16 50.36 16.49 8.92
3 51 3.80 40.36 18.77 7.03
Tab. 1. Mohelnice. Vybrané údaje popisné statistiky relativního zastoupení střepů větších než 6 cm podle
množství přítomných chronologických fází.
Sezóna Cnt Min Max Mean StDev Var
1953 55 0.00 50.76 23.51 10.33 106.64
1956 43 0.62 40.36 16.15 7.93 62.89
1957 24 1.88 19.83 11.53 6.00 35.99
1958 46 3.75 50.36 17.78 10.74 115.25
1959 44 2.66 46.89 16.91 7.47 55.77
1960 31 0.00 43.75 13.80 8.29 68.73
1961 29 0.00 38.77 13.15 7.06 49.90
1962-63 13 3.12 19.64 11.40 4.38 19.22
1970-71 41 0.00 50.01 18.08 10.77 115.99
Tab. 2. vybrané údaje popisné statistiky relativního zastoupení střepů větších než 6 cm podle výzkumných sezón.
Závěr
Přes spíše skeptické vyznění je prostorová analýza pouze jednou z možností, a to spíše
speciální, jak dokumentaci v GIS využít. Daleko zásadnější jsou z mého pohledu možnosti
zpřístupnění dat. Čas vynaložený na přípravu projektu v GIS nemusí být výrazně delší než u
jiného typu elektronického zpracování dat. Řada přípravných prací je identická: příprava
relační databáze objektů a nálezů, zpracování digitální fotografie, digitalizace kresebné
dokumentace, kreslení objektů a sestavování plánů. Nadstavbou je pouze vzájemné provázání
jednotlivých typů dat v geodatabázi. Pokud jsou data od počátku strukturována s ohledem na
přípravu geodatabáze, pak může toto „sešití“ představovat pouze nepatrný zlomek z
celkového času vynaloženého na přípravu dokumentace. Klíčovým je „pouze“ přístup
k vhodnému softwaru. Výsledkem je pak daleko komplexnější řešení dokumentace, které
usnadňuje orientaci ve výzkumu a práci s daty. Existence volně šiřitelných prohlížečů jako je
ArcReader pak zajišťuje širokou použitelnost dokumentace bez nutnosti nákupu drahých
softwarů. Mohelnický výzkum je pouze jedním příkladem využití GIS v archeologické praxi
Katedry praktické a experimentální archeologie Fakulty humanitních studií Univerzity Hradec
Králové. Podobným způsobem jako mohelnický výzkum jsou průběžně do GIS zpracovávány
záchranné výzkumy, které katedra zajišťuje v Tuněchodech a Obědovicích (Kalferst - Thér Tichý
2006; Tichý - Thér - Papineschi 2006). V jejich případě je elektronická dokumentace
automatickým výstupem spolu s nálezovou zprávou. Cíleně (za účelem prostorové analýzy
keramiky) je pomocí ArcGIS zpracováván také záchranný výzkum Muzea Českého ráje v
Turnově z let 1998 - 2001 v Turnově - Maškových zahradách. Zpracování základní
140
dokumentace archeologických výzkumů do GIS a jejich zpřístupnění považuji za významný
krok v archeologické praxi, která se potýká s problémem zpracování plošných výzkumů.
Ačkoliv se tato forma publikace nedá v žádném případě považovat za definitivní a
vyčerpávající, alespoň částečně a bez prodlení zhodnocuje snahu zachraňovat a uchovávat
kulturní dědictví.
Literatura
Kalferst, J. - Thér, R. - Tichý, R. 2006: Velkoplošný výzkum v Obědovicích u Hradce
Králové, Živá archeologie 7, 67-71.
Thér, R. 2004: Elektronická dokumentace výzkumu Mohelnice. In.: M. Lutovský (ed.),
Otázky neolitu a eneolitu 2003, Praha, 425-431.
Tichý, R. 2004: Chronologie neolitického sídliště v Mohelnici u Zábřeha. Nitra: Univerzita
Konštantína Filozofa, Nepubl. habil. práce.
Tichý, R. - Thér, R. - Papineschi, J. 2006: Tuněchody: jedno neobvyklé pohřebiště a sídliště z
pravěku, Živá archeologie 7, 55- 61.
Summary
Using GIS for the processing and publishing of large scale archaeological
excavations: the case of the Neolithic settlement at Mohelnice near Zábřeh
The aim of the documentation processing of the Neolithic settlement excavation at Mohelnice
using GIS was to create an elegant, effective and comprehensive means of excavation data
publication. Furthermore, use of GIS should either create new possibilities for spatial analysis
or improve existing methods. The project was set up in the ArcGIS software.
The time gap between excavation itself and the data processing caused the loss, damage and
illegibility of some information. Artifacts were located either to quadrants (5 x 5 m) and
features, but the location is quite often only partial. Some artifacts are located only to the
quadrants or to the features. Therefore, there are several overlapping levels of location: a)
intersection of the quadrants and the features, c) the quadrants, d) the features and
occasionally a different combination of the previous (for example two quadrants and one
feature). An artifact distribution map layer is therefore created as a combination of several
layers containing different polygon types. It facilitates work with data on different levels of
location in the same session (fig. 1).
Plans, data tables, photos and drawings are interlinked in the ArcMap (one of the ArcGIS
applications) file. The plan consists of several layers and group layers. Layer PhotoSpots
contains arrows showing photo orientation and spots from which photos were taken. The layer
is linked to photo scans. You can display a photo associated with a particular arrow by
141
clicking it using the hyperlink tool. The same tool is used for accessing artifact drawings in
the Drawings layer. The drawings are stored in PDF files. Each page of the PDF file
represents one stratigraphical layer. The group layer Movables contains information about
bones, charcoals, iron objects, daub, ceramics, rocks and stone artifacts, the group layer
Features contains information about excavation seasons, quadrants, post holes, trenches and
other features and sections. The FtSectionPosition layer represents a placement of sections
within archaeological features. The layer is linked to section drawings via the hyperlink tool.
Some of the layers are linked to tables containing data which are not stored in layer attribute
tables. It is particularly important when you need data sorted into stratigraphic layers.
The map project is also converted to a published map file (with file extension PMF) which
operates in ESRI freeware viewer ArcReader. ArcReader displays maps as they appear in
ArcMap, with the same symbols and map elements. Maps are not static displays; they are
interactive. You can browse a map - taking a closer look at a particular area - and point at
features to find out more about them. You can also access the raster data via the hyperlink
tool. Editing tools, spatial analysis tools and access to tables other than the attribute ones is
not available in ArcReader.
One of the reasons for publishing excavation data which is as complete as possible is to make
the excavation and its analysis transparent. This means that a user is able to check published
results and more importantly to perform his/her own analysis. This ability depends not only
on the documentation completeness but on the quality and human mediation as well. GIS is
only as strong as is its weakest component. GIS itself gives us powerful tools for the analyses
but does not make the input data inherently better. If we look at the presented documentation
from this point of view, it is highly man mediated. You cannot see “coarse” data but only their
representation in a form of drawings of features and artifact (which are always more or less
schematic and symbolic) and texts or numbers in tables. The photos are a marginal source of
data, and other means of recording without man mediation were not involved. That is why
there is virtually no chance of performing independent analysis in this case. However the
documentation could serve at least in the first step of analysis: It could help to create new
hypotheses.
When assessing the use of GIS in this case, data access seems to me a more substantial issue
than the analytical options. The use of GIS is an effective and comprehensive way to publish
data, and data is widely accessible thanks to freeware viewers such as ArcReader. The use of
GIS is a step forward in archaeological practice, which wrestles with problems of large scale
excavation processing. Publication of excavation data using GIS is by no means complete and
definitive, but it does, at least partially and relatively quickly, fulfil one of the aims of
archaeology: to preserve and make accessible our cultural heritage.
142
Archeologická mapa Libice – na půli cesty, Intrasite GIS raně
středověkého hradiště - Jan Mařík
Abstrakt
Přípěvek popisuje metody a podmínky vzniku geografického informačního systému
Archeologická mapa Libice. Řeší problematiku digitalizace rozsáhlého nálezového fondu
získaného v průběhu dlouholetých archeologických výzkumů v aglomeraci raně středověkého
hradiště v Libici nad Cidlinou. Pozornost je věnována také digitalizaci vertikální statigrafie v
prostředí GIS a archivaci digitálních dat.
The contribution describes the background to and the methods involved in creating the
Archaeological Map of Libice geographical information system. It delves into the problem of
digitizing an extensive collection of finds amassed during long-term archaeological
excavations in the agglomeration of an early mediaeval fortified central place in Libice nad
Cidlinou. Attention is also paid to digitization of vertical stratigraphy in a GIS environment
and to archiving digital data.
Klíčová slova
Intrasite GIS – raný středověk – Libice nad Cidlinou
Intrasite GIS – Early Middle Ages – Libice nad Cidlinou
Úvod
Raně středověké hradiště v Libici nad Cidlinou patří mezi nelépe archeologicky prozkoumané
lokality na našem území. Avšak pouhá pětina těchto archeologických výzkumů byla
publikována nebo alespoň zpřístupněna formou nálezových zpráv. V závěru 90. let minulého
století, kdy došlo k výraznějšímu poklesu záchranných výzkumů na lokalitě, se otevřela
možnost komplexního zpracování tohoto ojedinělého nálezového fondu. Pro tento účel začal
vznikat pod názvem Archeologická mapa Libice jednotný informační systém.
Proč Archeologická mapa?
Hlavní cílem Archeologické mapy Libice je vytvoření edice archeologických pramenů, která
zpřístupní tento rozsáhlý nálezový fond co nejširšímu okruhu badatelů tak, aby se mohli
podílet na dalších fázích vyhodnocení shromážděných dat. Na rozdíl od systematických
archeologických výzkumů, kde by měly být hlavní otázky a tedy i metody zpracování
143
formulovány ještě před zahájením zemních prací, ocitáme se v případě Libice před
problémem zcela opačným. Postup prací byl rozvržen do 3 hlavních etap:
1. Vytvoření základní mapy lokality s vyznačením všech archeologických sond. Celkový plán
archeologicky zkoumaných ploch byl vytvořen pouze pro opevněný areál předhradí (Princová
1994), zatímco pro lokalizaci ostatních sond byla uváděna pouze parcelní čísla. Koordináty
měřené od sekčních čar mapového listu mapy 1 : 10 000 pro potřeby Archeologické databáze
Čech se pro se ukázaly jako nedostatečné. Přestože většina (65 %) akcí měla být zaměřena
s přesností PIAN 1 nebo 2 (Kuna – Křivánková – Krušinová 1995, 18-19) ukázalo se v řadě
případů
při srovnání se skutečnou polohou sondy1
vykazovaly často značnou odchylku, která se
pohybovala od 5 do 500 m (obr.1).
Tato základní mapa je rovněž nepostradatelná pro potřeby archeologické památkové péče a
při stanovení strategie záchranných výzkumů, které na lokalitě probíhají. Umožňuje
především stanovit míru archeologických rizik pro potencionální stavebníky v jednotlivých
částech obce.
1
Přesná lokalizace sond byla prováděna na základě údajů v terénním deníku, stavebních výkresů dodaných
investory staveb nebo opakovaně zaměřena přímo v terénu podle skutečného rozsahu budov, jejichž stavba
výzkum vyvolala.
144
Obr.1. Libice nad Cidlinou – aglomerace raně středověkého hradiště s vyznačením archeologicky zkoumaných
ploch. 1 – Archeologická mapa Libice, 2 – archeologické akce lokalizované na základě souřadnic uvedených
v Archeologické databázi Čech, 3 – plochy zkoumané J. Hellichem. A- vnitřní hradiště (akropole), B – předhradí.
2. Vektorizace2
terénní dokumentace. Jejím cílem je především prostorová identifikace
nemovitých archeologických nálezů (zahloubené objekty, vrstvy, hroby), ke kterým jsou
přiřazeny atributy (čísla objektů, hrobů) umožňující propojení s negrafickými databázemi
v analytické fázi zpracování. V případě výzkumů bez nálezové zprávy je do vektorového
formátu převedena veškerá kresebná dokumentace včetně vnitřní struktury objektů (spádnice,
movité nálezy ve výplni objektů, nivelační body, apod.). Tímto způsobem získáme kvalitní
grafické podklady, které mohu být použity v libovolném měřítku nejen pro potřeby nálezové
zprávy, ale i případné publikace, bez opakovaného a poměrně nákladného překreslování.
3. Analýza archeologických dat. V rámci této etapy jsou připravovány především dílčí
databáze negrafických dat, které mohou být propojeny s grafickou částí archeologické mapy.
Předpokládáme, že právě fáze analytického zpracování by měla být otevřena širší badatelské
2
Vektorové plány jsou vytvářeny v geografickém souřadném systému S-JTSK, srov. Kuna et al. 2004, 428.
145
veřejnosti. Databáze by měly být sestavovány cíleně pro řešení jasně definovaných odborných
otázek. Sestavení komplikované relační databáze negrafických dat, podrobně popisující
nálezové situace a movité nálezy v celé libické aglomeraci, se jeví za současného stavu
zpracování jako nereálné. Jen těžko můžeme definovat okruh otázek, které by mohly být
s pomocí této databáze řešeny, a proto úsilí vynaložené na tvorbu komplikované univerzální
databáze by se mohlo minout účinkem (srov. Riordan 2000, 14-16)3
.
3. Historie archeologických výzkumů – zdroje dat
Etapy, jimiž procházel archeologický výzkum libického hradiště, značně ovlivnily povahu a
strukturu dat, na jejichž základě je Archeologická mapa založena. První archeologické
výzkumy libické hradiště jeho nejbližší okolí proběhly již v závěru 19. století pod vedením
amatérského archeologa Jana Hellicha. Z jeho pozůstalosti mohly se být použity především
okótované náčrty půdorysných plánů raně středověkých pohřebišť (obr. 2) v polohách Kanín
III, U cukrovaru a U nádraží (Mařík 2005). Přestože popisy nálezových situací byly na svoji
dobu velmi precizní, není ve většině případů zcela zřejmé množství ani charakter hmotných
památek, které v tehdejších podmínkách záchranných výzkumů mohly uniknout Hellichově
pozornosti. Stejně tak je obtížné přesněji vymezit plošný rozsah jeho sond.
Patrně nejkomplikovanější je stav dokumentace systematických výzkumů realizovaných ve
východní části vnitřního hradiště a (tzv. akropole) konaných v letech 1948-1953 a 1967-1973
R. Turkem. Podstatná část terénní dokumentace, která byla objevena v nedávné době, ukázala,
že dosavadní publikované výsledky bude nezbytné podrobit revizi (Košta 2006). K dispozici
máme vedle torzovitě dochované původní terénní dokumentace na milimetrových papírech
také již překreslené půdorysné plány, které byly použity publikaci (Turek 1978, 1981). Poloha
movitých nálezů je uvedena na tzv. „dislokačních plánech“, kde jsou v místech nálezů
zakreslena evidenční čísla konkrétních nálezů nebo sáčků (obr. 3).
Třetí etapu archeologického výzkumu Libice, které trvá až od roku 1974 až do současnosti,
představují záchranné výzkumy prováděné na celém katastru současné obce. J. Princová,
která provedla většinu těchto záchranných výzkumů, zavedla jednotný systém označení sond.
Číslo sondy je vázáno na konkrétní parcelní číslo a v případě, že se v následujících letech
konal na téže parcele další archeologický výzkum, bylo k číslu sondy přidáno písmeno (1a,
1b...). Čísla byla původně přiřazena pouze výzkumům s pozitivním zjištěním, negativní akce
dokumentují hlášení uložená v archivu Archeologického ústavu v Praze. Standardní kresebná
dokumentace na milimetrové papíry byla používanýma pro vertikální řezy a půdorysy sond
pokrývajících plochu maximálně několik desítek metrů čtverečních. Při výzkumech
rozsáhlejších sond byly pořizovány fotoplány.
3
Takové dílčí databáze byly vytvořeny pro zpracování pohřebišť v libčické aglomeraci (Mařík 2005) nebo
osídlení mimo opevněný areál na pravém břehu Cidliny (Mařík 2007).
146
Obr. 2. Kanín – poloha Na křemenu. Plán výzkumu J . Hellicha z roku 1903. Archiv Polabského muzea
v Poděbradech.
Obr. 3. Libice nad Cidlinou – vnitřní hradiště. Výřez z dislokačního plánu archeologického výzkumu na vnitřní
hradišti, jv od závěru kostela. Archiv prehistorického oddělení Národního muzea v Praze.
147
Na počátku Archeologické mapy
První plán archeologických sond na katastru současné obce Libice nad Cidlinou vznikl ve
formátu rastrového obrazu v programu Photoshop. Popisná data k jednotlivým sondám byla
zapsána v programu MS Excel. Tato cesta se však z dlouhodobého hlediska ukázala jako
neperspektivní. Hlavní překážkou byl rozsah mapovaného území (cca. 370 ha), který při
zobrazení v dostatečně velkém měřítku přesahoval možnosti dostupného hardwaru.
Z těchto důvodů byla zvolena metoda vektorové grafiky. První vektorové plány byly
vytvářeny v prostředí programů Microstation a GeoMedia 4. Možnosti obou programů byly
testovány při digitalizaci katastrální mapy obce a nad ní zobrazené vrstvy vybraných
archeologických sond. Poté byl jako definitivní řešení vybrán software GeoMedia, který
umožňuje uživatelsky snadné propojení s databázemi, vytvořenými v programech MS Access
a bezproblémový import a export dat z ostatních běžně užívaných GIS prostředí.
Zvolená metoda byla ověřena v pilotním projektu, který vznikal současně s nálezovou
zprávou o záchranném archeologickém výzkumu v sondě 14a/2 z roku 1998 v
poloze„Volkovo pole“. Sonda č, 14 byla zvolena především proto, že zachycené nálezové
situace jsou pro libické předhradí charakteristické4
. Datový model, byl pro pilotní projekt
navržen tak, aby při sběru grafických i negrafických dat nedocházelo k nevědomé interpretaci
nálezových situací (srov. Macháček 2002, 12) a aby tuto činnost byli schopni po zaškolení
provádět další spolupracovníci. Kompletní digitalizace, tvorba vektorových plánů, kresebné
terénní dokumentace byla prováděna na digitizéru a také nad georeferencovanými rastrovými
obrázky. Druhá z uvedených metod se v průběhu digitalizace dalších sond ukázala vzhledem
omezené dostupnosti poměrně drahého hardwaru jako vhodnější. Vertikální řezy5
a
fotografická dokumentace ve formátu rastrových obrázků jsou propojeny s vektorovými
objekty hypertextovými odkazy.
Vertikální statigrafie
Jednou z největších komplikací při využití GIS pro potřeby archeologie jsou omezené
možnosti zobrazení vertikální stratigrafie. Nejběžnějším je tzv. 2,5D GIS, kde je třetí rozměr
(souřadnice Z) uvedena jako jeden z atributů zobrazovaných prvků6
. Toto řešení našlo svoje
4
Typickou nálezovou situací jsou objekty oválného nebo nepravidelného půdorysu zahloubené do staršího
půdního horizontu nebo kulturní vrstvy). Stratigraficky komplikovanější situace se vyskytly zatím spíše
ojediněle při okraji předhradí v pásu předpokládaného průběhu opevnění (Princová – Mařík 2006, 649-647).
5
Vzhledem k tomu, že výplň zahloubených objektů byla nejméně z jedné poloviny vybírána po mechanických
vrstvách, a proto považujeme propojení nálezů s konkrétní přirozenou vrstvou za problematické.
6
Využití skutečných 3D GISů je zatím v fázi pokusů a jejich plné využití včetně prostorových analýz se snad
148
uplatnění v prostředí rastrového GISu7
, který umožňuje provádět celou řadu prostorových
analýz, avšak není vhodný pro digitalizaci kresebné dokumentace. Plnohodnotné trojrozměrné
zobrazení, které nabízejí vektorových CAD systémy, je obtížně využitelné vzhledem
omezeným možnostem propojení s s databázemi negrafických dat. Hlavní překážkou je
ovšem kvalita dostupné archeologické dokumentace. Půdorysné plány rozsáhlejších sond byly
pořizovány metodou tzv. fotoplánů, označované někdy poněkud nepřesně jako
fotogrammetrie. Na rozdíl od skutečné fotogrammetrie, která vyžaduje pro georeferenci8
minimálně 4 body, byly při zvětšování klasických fotografií používány pouze body dva.
Následné odchylky byly pak vyrovnávány vystřihováním fotografií při jejich sesazování9
.
Výsledný fotoplán zasazený do geodeticky přesně zaměřené sondy vykazoval uvnitř drobné
nepřesnosti (v řádech centimetrů), které ovšem vynikly při sesazení dvou nad sebou
dokumentovaných úrovních. Z těchto důvodů byly v případě komplikovanějších vertikálních
stratigrafiií digitalizovány jako na sobě nezávislé dokumentační úrovně, přičemž každá z nich
byla uložena jako samostatný soubor.
Vertikální řezy byly do Archeologické mapy začleněny dvěma způsoby. O prvním z nich,
který řešil jednoduché řezy zahloubenými objekty jsme se zmínili již v předchozí kapitole.
Úplná vektorizace kresebné dokumentace byla prováděna jen v případech komplikovanějších
statigrafií, které se objevily především jižním okraji předhradí, a na řezech o délce několika
desítek metrů pořízených především při stavbě kanalizace. Vrstvy řezů jsou podobně jako
půdorysné nálezové situace zobrazovány jako plochy a jsou zobrazeny ve stejném
souřadnicovém systému, avšak mimo areál aglomerace.
Struktura databáze
Archeologická mapa obsahuje dva základní typy dat: grafická data vytvořená z vektorizované
terénní dokumentace a k nim připojené popisné databáze obsahující jejich negrafické atributy
(srov. Macháček 2002, 15). Základní prostorovou jednotkou je sonda archeologického
výzkumu, která má podle charakteru výzkumu formát plochy, linie a bodu. Plochy jsou
vyhrazeny sondám s přesnou lokalizací a rozměry, linie dokumentují převážně liniové stavby.
Body označují výzkumy, kde není znám přesný rozsah zemních prací a nebo je můžeme
lokalizovat pouze v rámci jedné parcely. V rámci sondy jsou lokalizovány v jednotlivých
mapových vrstvách hlavní statigrafické jednotky (objekty, hroby, vrstvy). V jejich výplních
mohou být v dalších 6 vrstvách zakresleny movité nálezy (keramika, kovy, kosti, kameny,
dočkáme v blízké budoucnosti (Liebewirth 2006).
7
Rastrový GIS je složen z bodů – „pixelů“ uspořádaných v pravoúhle uspořádané mřížce. Každý pixel nese svoji
jedinečnou hodnotu, která může vyjádřena například barvou (Chapman 2006, 49-50).
8
Vytvoření vztahu mezi souřadnicemi obrázku (mapy) a skutečnými geografickými souřadnicemi.
9
Za tuto informaci děkuji panu J. Morávkovi, geodetovi Archeologického ústavu v Praze.
149
mazanice), průběh stěn objektu (spádnice) a tvar jeho dna. Samostatnou vrstvou jsou linie
vyznačující průběh řezů.
Zatím největší databáze negrafických dat vznikla pro raně středověká pohřebiště. Byla
vytvořena v prostředí MS Access a je rozdělena do 3 relačně propojených tabulek. S hlavní
tabulkou hrobů jsou ve vztahu 1:N tabulky pohřbených jedinců a nálezů z hrobové výbavy.
Archivace dat
Již počátku sběru dat musela být řešena také otázka jejich archivace a případný přechod na
jiný druh softwaru. V prostředí programu Geomedia jsou grafické i negrafické části databází
ukládány v tzv. datových skladech ve formátech .mdb. vytvořený pro MS Access. Vzhledem
k tomu že se nejedná o otevřený datový formát bylo třeba vedle běžného zálohování hledat
řešení, které není vázané na čistě komerční produkty.
Tabulky databází obsahující negrafická data lze bez problémů ukládat ve formátech .txt, které
umožňují opětovný import do libovolného typu databáze. O něco komplikovanější je
archivace vektorových dat, pro které není zatím k dispozic žádný obecně uznávaný formát.
Nejběžnější jsou formáty CAD výkresů .dgn a .dxf, které nejsou již vázány na jediný
softwarový produkt. Jejich nevýhodou je omezená možnost přenosu negrafických atributů.
Z tohoto důvodu byl zvolena cesta dvoustupňové archivace, kde první úrovni jsou data
z prostředí programu GeoMedia exportována do formátu .shp požívaného GIS softwarem.
Tento formát je používán i mimo produkty firmy Esri10
. Druhý stupněm archivace je export
do souborů .dgn a .dxf.
Závěr
Navzdory počátečnímu optimismu při vzniku Archeologické mapy se ukázalo, že fázi
samotného sběru dat nelze realizovat rychleji než v průběhu jednoho desetiletí. Archeologická
mapa raně středověké Libice tak zůstává současnosti intrasite GISem na půli cesty. Za
uzavřenou můžeme považovat první etapu, kdy vznikla základní mapa archeologických sond,
která se stala základem pro rekonstrukci topografie raně středověké Libice. Podobného
analytického zpracování se dočkala zatím pohřebiště a sídlištní nálezy mimo opevněný areál
hradiště. Fází vektorizace prošla v posledních dvou letech více než polovina archeologicky
zkoumaných ploch na předhradí (sondy 2 a 14, obr. 1; Princová – Mařík 2006) a je
připravováno jejich analytické zpracování.
10
Jedná se o finančně dostupný GIS software Christine a freewarový QGIS.
150
Literatura
Chapman, H. 2006: Landscape Archaeology and GIS. Tempus publishing Limited, Great
Britain.
Košta, J. 2006: Výzkum na akropoli hradiště v Libici nad Cidlinou, Archeologické rozhledy
58, 664-667.
Kuna et. al. 2004: Nedestruktivní archeologie :teorie, metody a cíle. Praha.
Kuna, M. – Křivánková, D – Krušinová, L. 1995: ARCHIV 2.0, Systém Archeologické
databáze Čech. Praha.
Liebewirth, U. 2006: Landscape archaeology and intra-site analysis in 3D GIS, In: European
association of archaeologists, 12th
Annual meeting Crakow, Poland 19-24 September 2006,
Abstracts Book, 155.
Macháček, J. 2002: Břeclav - Pohansko.5,sídlištní aglomerace v lesní školce : digitální
katalog archeologických pramenů. Brno.
Mařík, J. 2005: Topografie pohřebišť v aglomeraci hradiště v Libici nad Cidlinou.
Archeologické rozhledy 57, 331-350.
Mařík, J. 2007: The Early Medieval agglomeration of Libice – on the quest of suburbium
In: L. Poláček (Ed.), Internationale Tagungen in Mikulčice 7, in print.
Princová, J. 1994: Libice in the Early Middle Ages. In: 25 Years of Archaelogical Research
in Bohemia - Památky archeologické - supplementum 1, 189-199.
Princová, J. – Mařík, J. 2006: Libice nad Cidlinou – stav a perspektivy výzkumu.
Archeologické rozhledy 58, 643-664.
Riordan, R. M. 2000: Vytváříme relační databázové aplikace. Praha.
Turek, R. 1978: Libice. Hroby na vnitřním hradisku. Sborník Národního muzea A -Historie
32, 1-150.
Článek vznikl s přispěním grantového projektu GA AV ČR Digitální archiv české archeologie
r.č.1ET200020405.
Summary
The Archaeological Map of Libice – a work in progress. An Intrasite GIS of
an early mediaeval fortified central place - Jan Mařík
The Archaeological Map of Libice is a geographical information system used as the basis for
processing the long-term archaeological excavations in the agglomeration of an early
mediaeval fortified central place in Libice nad Cidlinou over an area of approx. 370 ha. The
map is based on vector plans drawn in the GeoMedia 6.0 Professional software environment
which enables easy linking to the databases created in the MS Access program and problem-
151
free import and export of data from other commonly used GIS environments. The
Archaeological Map of Libice contains two main types of data: graphic data obtained from
vectorized field documentation and linked descriptive databases containing their nongraphical
attributes. The basic spatial unit is the archaeological excavation probe. The map
development process was divided into three phases. The first step was the basic site map in
which the archaeologically investigated areas were marked. In the second preparatory phase
the drawn field documentation was converted into a digital vector format which facilitates
easy identification of immovable archaeological finds and in the third phase their linking to
non-graphic databases. The analysis of archaeological data uses partial databases built to
solve clearly defined questions as creating a single central relational database seems to be
counter-productive at the current state of processing. The amassed data is archived in multiple
data formats (txt, shp, dgn) in order to ensure compatibility with other GIS systems.
152
Praktické problémy spojené s modelováním pohybu pravěkou kulturní
krajinou - Alžběta Danielisová
Abstrakt
Příspěvek se zabývá praktickými aspekty při modelování interakce pravěkých komunit
s jejich teritorii. Hlavním aspektem je zde „dostupnost“, ne tedy pouhá vzdálenost sídliště od
zdroje, ale také faktory, které pohyb ke zdroji a zpět usnadňují nebo naopak omezují. Pojmy
jako „cost“, „frikce“ a „force“ jsou zde používány a chápány ve vztahu k modelování zázemí
prehistorických sídlišť a jednotlivé postupy jsou testovány na konkrétním příkladu oppida
Staré Hradisko. Cílem studie je nalézt nejvhodnější algoritmus, který co nejvěrněji vystihuje
dynamiku krajiny v členitém reliéfu a dovoluje tak nejpřesnější rekonstrukci „dosažitelnosti“
území v okolí sídliště při minimalizaci pohybu, jako jedné z ekonomických strategií
pravěkých komunit, souhrnně označovaných jako „least effort models“.
This article deals with the relationship between prehistoric communities and their territories
and practical aspects encountered while modelling such interactions. The main issue here is
the “accessibility” of the land, so not only the mere distance of a village from its resource, but
mainly the specific factors either facilitating or hampering movement across landscape
towards the resource and back. Entities such as “varcost”, “friction” and “force” are used here
in terms of modelling the hinterlands of prehistoric settlements and individual approaches are
tested in the specific case of the oppidum of Staré Hradisko. The aim of this contribution is to
find the most suitable algorithm which expresses the dynamics of the landscape and enables
thus the more accurate reconstruction of the “accessibility” of land and its resources within
the catchment zones around prehistoric settlements while practising the movement
minimalization strategy as one of the theoretical aspects of the „least effort models“.
Klíčová slova
zázemí, dostupnost, pohyb, varcost, frikce
hinterland, accessibility, movement, varcost, friction
Úvod
Od počátku věků se živobytí lidských společenství řídilo využíváním zdrojů v okolní krajině.
Interakci lidských komunit s jejich teritorii řídila především dostupnost, postupem času
upravována systémem kulturních zvyků nebo mocenských režimů, které kontrolovaly,
organizovaly, regulovaly a případně omezovaly vžité pohybové vzorce (migrace za prací, za
stádem, přesídlování, tradice, tabu, konkurence ... ) (Llobera 2000, 67), čímž interakce mezi
153
komunitou a jejím teritoriem nabývala na komplexitě, jejíž úplné poznání leží v současné
době mimo možnosti současné archeologie. Nicméně samotná „dostupnost“, spojená s
pohybem přirozeným prostředím, tvoří často klíčovou proměnou v interpretacích dynamiky
vztahu člověk – krajina.
Od doby, co byla aplikována prostorová analýza do archeologie, objevilo se mnoho otázek,
týkajících se vztahu archeologických lokalit a jejich kontextů. Pozornost byla přitom
věnována metodologii, která by mohla tento vztah zkoumat. Existuje mnoho způsobů, jak
nahlížet na komplexitu kulturní krajiny v minulosti. Mnoho z nich vychází z koncepcí tzv.
ekonomické geografie (Economic Geography), ovlivňující archeologické prostorové modely
především v období rozvíjejícího se procesualismu zejména v 60. a 70. letech. Boom
prostorové archeologie, poněkud upadající v následujících obdobích pod vlivem
postprocesualismu, dostal nový impuls se zavedením a rozšířením G.I.S.
Tento příspěvek se zabývá problémy při modelování hospodářského využívání kulturní
krajiny v minulosti, přičemž vychází ze základní filozofie tzv. „Least effort models“ a procesů
při pohybu „přírodní“ krajinou (jako protiklad k urbánnímu pohybu). Cílem by mělo být
vyhledávání obecných vzorců/pravidel pohybu krajinou, raději než soustředění se na fakt, že
„vytváření konkrétních cest, je projev socializace společnosti s krajinou“ (Llobera 2000, 65).
Příspěvek řeší především praktické problémy při zahrnování lidského faktoru do modelování
pohybu krajinou a jak se pohybová schémata/vzorce shodují s fyzickými vlastnostmi krajiny.
Základní otázkou, kterou si v této studii klademe, je: jak se mění dynamika pěšího pohybu v
krajině, což tvoří jednu z klíčových proměnných při zkoumání interakce sídliště s jeho
zázemím (resp. okolní krajinou). Velikost zázemí byla odvozována vždy vzhledem k pěší
vzdálenosti k sídlišti, přičemž existuje mnoho způsobů, jak tato zázemí graficky vyjádřit.
Nejjednodušším příkladem jsou tzv. „obalové zóny“ (buffer zones) vycházející z
Euklidovských vzdáleností od centra. Zázemí pak nabývá ideálního nicméně
schematizujícího tvaru kruhu. Zejména v členitém terénu však velikost a tvar zázemí nezáleží
tolik na fyzické vzdálenosti, jako na náročnosti vycházející z topografie krajiny. Do hry tím
pádem nevstupují tolik délkové, jako časové jednotky, a je potřeba najít vhodný
mechanismus, který nám pomůže „dosažitelnost“ v otázce zázemí sídlišť rekonstruovat a
znázornit.
Dosažitelnost a náročnost pohybu: cost surface
Soběstačnost (self-sufficiency) pravěkých komunit v získávání základních životních potřeb
(potrava, krmivo, palivo …) záleží na dostupnosti přírodních zdrojů a schopnostech je
využívat. Pohybové vzorce tak souvisí nejvíce s místy, kam je nejvýše pravděpodobné, že se
jedinec bude pohybovat – tedy jsou snadno dostupné. Společně pak dosažitelná místa a
spojnice mezi nimi definují nejpravděpodobnější místa, kudy by (pouze za působení
přírodních faktorů) vedly komunikace (Llobera 2000, 77). Tudíž hledání „nejvíce efektivního
154
pohybu“ je poměrně spolehlivým faktorem při modelování pravěkých komunikací nebo
zázemí. Čím větší je náročnost přesunu na dané místo, tím klesá tendence se pohybovat tím
směrem. Náročnost může být několikerého druhu, od fyzické až po kulturní nebo sociální. Pro
modelování této náročnosti se v GIS používá generování tzv. „cost surface“, počítačového
modelu krajiny, ve kterém je každé části povrchu přiřazen „cost“, tedy cena, kterou stojí
přesun do tohoto místa z předem zvolené výchozí pozice (Bell – Lock 2000, 86). Z fyzického
hlediska lze cost rozdělit na dvě základní skupiny: topografický - „Topographic cost“
(vycházející ze svažitosti terénu) a krajinné prvky - „landscape feature cost“ (místa v krajině
se ztíženou průchodností).
Základními prvky ovlivňujícími průchod krajinou byly: 1) existence komunikací, 2)
nepřechodné vodní toky (tj. i původní vodní toky) a 3) místa přechodů přes vodní toky (brody,
mosty, přívozy ...); 4) vegetační pokryv (neprostupné lesy, pole); 5) svažitost terénu; 6)
neprůchodné terény (bažiny, skály ...). Pro současné modelování jsou zejména body 1) a 4)
nenávratně ztraceny.
Současné modely náročnosti pohybu (pravěkým) terénem jsou tedy závislé zejména na
svažitosti, vodních tocích, příp. jiných dostupných faktorech a základní představy o mobilitě
vycházejí zejména z topografie, která je všudypřítomná, v čase se zpravidla nemění a její vliv
je stálý v každém typu krajiny. Tvoří tak pozadí, na kterém pracují ostatní faktory (Llobera
2000, 70). Nevýrazná topografie hraje jen malou roli při plánování pohybu krajinou. Pokud se
odstraní všechny ostatní faktory, které na pohyb krajinou působí a zůstane jenom „čistý“
povrch, výsledný pohyb bude vycházet z nejsnadnější cesty z jednoho místa na druhé. Taková
„snadnost“ se v případě pohybu živých organismů dá vyjádřit spotřebou metabolické energie
na jednotku vzdálenosti. Spotřeba energie tedy přímo závisí na pohybu do kopce, s kopce
nebo po rovině.
Základní dvě kritéria oddělují tzv. Isotropic cost (tj. nezávislý na směru pohybu) jako např.
velké vodní toky (pokud překračovány), vegetační kryt, bažiny, skály apod. od tzv.
Anisotropic cost (tj. závislé na směru pohybu), které zohledňují také svahy a vodní toky
(pokud splavovány) (De Silva – Pizziolo 2001, 280). V Isotropic cost jsou svahy brány
obecně jako „překážky“ nehledě na směr pohybu a pohybujeme se tedy v oblasti „landscape
feature cost“. Při modelování zázemí nebo komunikací však klíčovou proměnnou je směr
pohybu, tj. pohyb od sídliště, vodního toku, primárního zdroje apod. Používá se proto častěji
Anisotropic cost, kde svahy jsou brány jako překážky pouze ve směru pohybu (= do kopce,
prudce s kopce), přičemž zde platí, že cost se mění v závislosti na pohybu vzhledem ke svahu.
Aplikováno na krajinu, model zahrnuje jak reliéf terénu (svažitost), tak orientaci svahů, čímž
působí plnou silou proti pohybu do kopce, usnadňuje pohyb s kopce a proporčně působí
vzhledem k pohybu v různých úhlech (Bell – Lock 2000, 90).
Výše uvedené postupy samozřejmě doprovází celá řada problémů, např.: 1) “tam a zase
zpátky“: snadněji dosažitelné zdroje nebo lokality v jednom směru jsou hůře dostupné při
155
cestě zpět. Zvlášť v integrovaných místech v krajině, kde je více pravděpodobný pohyb na
denní bázi, nabývá tento problém na aktuálnosti. Níže položená místa vzhledem k sídlišti
neznamenají nutně výhodnou polohu ve vztahu k vesnici, zvlášť pokud se jedná o místa se
zdroji, které je nutné přemístit do vesnice. Tento faktor je podstatný zejména při denní
frekvenci pohybu (cesta na pole, k vodnímu toku ...). Při cestě tam i zpět je také možné
pokaždé využít jiné, schůdnější trasy (po vrstevnici, místo do kopce apod.). Problém různě
schůdných tras z bodu A do bodu B při obousměrném pohybu krajinou řeší existence a
znalost (nebo rekonstruovatelnost) stabilních komunikací (např. římské nebo středověké
silnice). 2) Variabilita lidských potřeb, schopností a tolerance k terénu: velkou měrou závisí
na hospodářských strategiích komunit (agro-pastorální, nomádské, míra využívání primárních
zdrojů, míra specializace komunity …), přičemž také platí, že nelze zobecňovat všeobecná
kritéria na konkrétní region. Při nedostatku rovných ploch v členitém terénu roste tolerance
vzhledem k větším svahům apod. 3) Minulý versus současný stav krajiny: a jeho
rekonstruovatelnost moderními metodami.
Postup při vytváření Anisotropic cost surface v GIS:
1) startovní bod (body) – místa odkud bude veden pohyb;
2) frikční povrch – stanovení částí krajiny, kde je pohyb ztížen topografií, nebo jinými
faktory, vyjádřený vrstvou, kde každá buňka má hodnotu odvozenou od náročnosti
potenciálního průchodu přes ní (čím vyšší, tím náročnější);
3) směr pohybu – stanovení ve kterém směru bude frikce působit (zpravidla vrstva orientace
svahů * -1; cf. Goláň 2003, 76);
4) stanovení algoritmu vyjadřujícího jak se frikce mění ve vztahu ke směru pohybu. Pro tento
účel slouží dobře modul VARCOST v programu IDRISI.
„Friction“ a „force“
Pohyb krajinou je v GIS komplikován tzv. „frikcí“ – skupinou přírodních nebo umělých
překážek, přes které je pohyb náročnější než po rovině. Při chůzi do kopce po nejprudším
svahu je osoba vystavena maximální frikci, při pohybu podél vrstevnice se frikce snižuje,
nicméně narůstá trasa, při pohybu z mírného kopce se při stejné trase zkracuje čas, při
prudkém klesání se opět zvyšuje frikce. Čas chůze se zvyšuje zároveň s náročnějším terénem
a délkou trasy. Tento fyzický princip je základem například esovitě vedených silnic/cest do
prudkého svahu (serpentýn) nebo charakteristických „pěšin“ při vypásání svahů ovcemi (Bell
– Lock 2000, 89).
Frikce na mírnějších svazích potom nepůsobí jako zpomalující pohyb, ale naopak jako
„force“, faktor, který napomáhá pohybu (s kopce se nám jde snadněji) a tím pádem ho
urychluje. Problém v tomto případě tvoří fakt, že i prudké svahy jsou při vytváření
Anisostropic cost brány jako s „force“, ačkoliv prudké klesání je stejně náročné, ne-li
náročnější než stoupání.
156
Tato diskrepance se dá částečně vyřešit tím, že prudkým svahům se dá shodně vysoká frikční
hodnota, takže průchod přes ně je komplikovaný v jakémkoliv směru (Bell – Lock 2000, 90).
V ideálním případě by kompletní frikční vrstvy měly zahrnovat nejen topografické proměnné,
ale také momentální stav krajiny k danému časovému období (původní průběh vodních toků,
vegetační kryt) i kulturní proměnné (např. milníky, místa zvláštního významu, tabu místa
apod.). Moderní plánování, jako v případě vhodných míst pro stavbu komunikací, mohou tyto
faktory využít, nicméně podobná rekonstrukce krajiny minulých období je v současné době
zpravidla nedosažitelná. Při stanovování frikce se tedy vychází pouze z dostupných dat, tj.
hlavně z reliéfu a stabilních vodních toků. Existuje několik způsobů, jak stanovit frikční
vrstvu pro zkoumané území a záleží do jisté míry na preferencích konkrétní analýzy.
Nejnižší hodnotou frikčního povrchu je „1“, to znamená, že pohyb přes buňky s touto
hodnotou není ničím omezován nebo ovlivňován. Buňky s vyšší hodnotou a rozdíly mezi
těmito hodnotami pak vyjadřují náročnost pohybu při jejich překračování. Buňky s nižší
hodnotou než „1“ potom jsou místa, kde by v daném směru pohybu měla působit force.
Nejjednodušší způsob je mechanické přiřazování různých hodnot frikce různým prvkům
v krajině, např. svahy nad 10° dostanou vyšší hodnotu než rovnější plochy, velké vodní toky
mají vyšší hodnotu než menší vodní toky, plochy lesů mají vyšší hodnotu než místa bez
vegetace. Tímto způsobem vytvořená frikční vrstva pak zpravidla vyjadřuje přímý záměr v
analýze vyloučit plochy, přes které je pohyb buď obtížný, nemožný nebo nežádoucí. Překážky
se vyjadřují v geometrické řadě, tedy je-li pohyb přes komplikovaný terén náročnější dvakrát
(zabere 2x více času), frikční povrch v těch místech by měl mít hodnotu „2“. Tento postup je
kontrolovatelný ve všech fázích, nicméně může být zatížen určitou subjektivitou.
Přesnější postup se dá použít při stanovení frikce vycházející z reliéfu, resp. svažitosti. Pro její
výpočet existuje několik algoritmů, které shodně na základě lineární rovnice transformují
jednotky svažitosti v jednotky frikce a vytvářejí tak tzv. Isochronickou vzdálenost, tj.
vzdálenost vyjádřenou v množství spotřebované energie, resp. v časové náročnosti pohybu.
Každá buňka vrstvy frikčního povrchu má potom takovou hodnotu, kolikrát je pohyb přes ní
náročnější ve srovnání s terénem volně průchodným. Pro nás jsou dostupné zejména tři
algoritmy: 1) Naismithova formule; 2) algoritmus odvozený ve studii De Silva a Pizziolo
(2001) pracovně zde nazvaný jako „CAA algoritmus“; a 3) rovnice navržená pro uživatele
IDRISI. Výchozí stav pro stanovení algoritmů pro pohyb krajinou předpokládá chodce
průměrné kondice, v typickém terénu za normálních podmínek. Výsledky zpravidla
reprezentují minimální čas potřebný k překonání dané vzdálenosti a pohybují se tak na úrovni
modelů. Faktory, které se dají použít ke korekci výpočtů, jsou fyzická kondice chodce,
podmínky pod nohami (nerovný x rovný terén), podmínky nad hlavou (déšť, protivítr) a
potencionální náklad (20kg nákladu přidává ¼ času).
1) Naismith´s rule (Naismithova formule):
157
Pravidlo bylo odvozeno Williamem W. Naismithem, skotským horolezcem v roce 1892 jako
pomůcka k výpočtu pěší vzdálenosti zahrnující stoupání i klesání. Pravidlo zní, že: každých
300m převýšení na vzdálenost hodiny chůze (= 5km) přidává půl hodiny (při pohybu do
kopce). Matematicky vyjádřeno:
W = 1+(([S]/3)*0.25)
Kde W je frikční povrch, S je svah v procentech a hodnota „1“ vyjadřuje jednu buňku (=
horizontální vzdálenost).
Pozdější úpravy korigují i pohyb s kopce jednak na mírném svahu - 5-12° (-10min/ 300m),
jednak na prudkém svahu přes 12° (+10min/300min). Při obtížném terénu (ve smyslu
nerovném povrchu) se přidává hodina na každé 4km chůze a byly zavedeny i tzv. „fitness“
jednotky, které vycházejí z kondice chodce a může jimi být regulován i obtížný terén apod.
2) „CAA algoritmus“ (De Silva – Pizziolo 2001):
Vychází z rovnice, kterou odvodili již Ericson a Goldstein v roce 1980, kde se zaměřili na
výpočet spotřeby lidské energie při pohybu krajinou. V tomto případě:
Work (námaha; pohyb určitým směrem) = horizontální vzdálenost + (3.168 * vzdálenost
nahoru) + (1.2 * vzdálenost dolů).
V případě rastrového GIS je „horizontální vzdálenost“ vyjádřena buňkami a frikce (Work) je
počítána pro každou buňku v území. Vertikální vzdálenosti jsou potom ve výpočtu vyjádřeny
vrstvou svahů v procentech.
De Silva a Pizziolo tento algoritmus upravili jednak pro aplikaci v rastrových GIS (IDRISI) a
jednak také pro předpokládaný pohyb krajinou nejen v jednom směru, ale také pro
potencionální cestu tam i zpátky. Původně oddělené výpočty frikčních faktorů pro pohyb dolů
a pro pohyb nahoru spojili do jediné rovnice:
W = ½ [1+(3.168*S) + 1+(1.2*S)]
Kde W je frikční povrch, S je svah v procentech a hodnota „1“ vyjadřuje jednu buňku (=
horizontální vzdálenost). Vytvořili tak průměr z obou rovnic pro oba směry pohybu.
3) Idrisi algoritmus:
Příklad výpočtu frikčního povrchu, uvedený v online help pro uživatele IDRISI, je empiricky
odvozená rovnice ze vzorku dat zaznamenávajících časy pochodů v členitém terénu;
konkrétně ve středních Himalájích v Nepálu:
Y = 0.031(sqr [X]) - 0.025X + 1
Kde Y je frikční povrch, X je svah v procentech a hodnota „1“ vyjadřuje jednu buňku (=
horizontální vzdálenost).
VARCOST modul:
V programu Idrisi je v modulu Varcost používána pro výpočet Anisotropic cost surface
rovnice:
N = Pf
158
Kde f = cosk∆α; „k“ je koeficient strmosti funkce a zadává se uživatelem přímo do výpočtu.
∆α je úhel mezi směrem působení největšího odporu a směrem pohybu přes dané buňky.
Hodnota exponentu k mění výpočet tak, že čím nižší exponent, tím víc je funkce specifická ke
směru působení odporů (při exponentu „1“ se směry odporů vzhledem ke svahům zohledňují
nejvíc, při exponentu „100“ se výpočet již podobá Isotropickému povrchu) (Eastman 2001,
113). Je nastavena předem na „2“. Směr pohybu závisí na určení místa, ze kterého se bude
nákladový vzdálenostní povrch počítat. Jako výchozí buňky mohou být použity vybrané
prvky krajiny, jako říční síť nebo lokality apod.
Výpočet časových hodnot:
Časové jednotky dostaneme, pokud vynásobíme výslednou vrstvu rozměrem jedné buňky/100
a vydělíme předpokládanou rychlostí pohybu. Např. pokud jedna buňka má rozměr 20m a
rychlost pohybu stanovíme na 5 km/h bude výsledná rovnice vypadat: T = ((V*0.02) / 5) (kde
T = čas a V = anisotropický cost) (cf. Goláň 2003, 77). Jednotky pak dostaneme v desítkové
soustavě, tj. půl hodiny = 0.5, čtvrt hodiny = 0.25 atd.
Příklad – rekonstrukce zázemí oppida Staré Hradisko
Předchozí postupy byly využity při analýze krajiny kolem oppida Staré Hradisko, položeného
u východního úpatí Drahanské vrchoviny (obr.1). Cílem bylo modelovat zázemí v členitém
reliéfu, které je dosažitelné během třiceti minut a hodiny chůze. Tato premisa vychází
z vynakládání energie v rámci tzv. „catchment areas“, území, která jsou podle Locational
analysis považována za bezprostřední zázemí lokalit (cf. např. Jarman – Vita-Finzi – Higgs
1972; Gent – Dean 1986). Tzv. Site catchment analysis se odvozuje od toho, jak daleko je
člověk schopen a ochoten dojít při naplňovaní svých (zpravidla denních) podmínek pro život.
Ačkoliv v současnosti není příliš využívána, protože je typickým produktem procesuální
archeologie, pomocí GIS jsme schopní zohlednit i takové proměnné, jejichž absence
v analýzách byla v minulosti kritizována (Flannery 1976). Členění zázemí odráží zpravidla
strategii minimalizovat nutný pohyb na nejnižší míru; šetření pohybem je stěžejním
předpokladem pro měření ekonomiky. Zemědělské populace málokdy využívaly pole
vzdálenější než 4 – 5 km od sídliště (Chisholm 1979, 47), což odpovídá zhruba hodině chůze.
Při stanovování Anisotropického povrchu směrem od oppida do krajiny, byly použity všechny
tři algoritmy pro frikční povrch a dva exponenty pro výpočet v modulu VARCOST – předem
stanovený „2“ a následně zvolený „1“, kvůli většímu důrazu na směry odporů v členitém
terénu. Jednotlivé hodnoty frikčních vrstev byly kvůli porovnání vyneseny do grafů (obr. 2 -
3). Je z nich patrné, že rovnice označená jako „CAA algoritmus“ vytvořila nejdynamičtější
frikční povrch s velkým rozptylem hodnot. Naismithova formule oproti tomu, vzhledem
k jednoduchému algoritmu, vykazuje jen malou variabilitu. Po vložení jednotlivých frikčních
vrstev do modulu VARCOST se výsledné vrstvy časových vzdáleností od sebe dle očekávání
poměrně liší (obr. 4 - 5). „CAA algoritmus“ vykazuje v obou případech ve výpočtech
159
systémovou chybu, která je ještě markantnější za použití exponentu „1“. Při pohybu s kopce
se za hodinu ukazují hodnoty až 9km, přitom při pohybu opačným směrem by se za hodinu
neměl ujít ani kilometr. Problém zde nejspíš bude ve zprůměrovaném výpočtu frikčního
povrchu, který má zohlednit frikci jak při stoupání, tak při klesání. Po výpočtu za pomocí
modulu VARCOST se zřejmě jednotlivé díly násobí, frikce i force působí několikrát více, než
by správně měly. Ani za použití exponentu „2“, který rozdíly trochu stírá, tato metoda zřejmě
není pro členitý terén vyhovující. Naismithova formule oproti tomu má stejné výsledky při
použití obou exponentů a, stejně jako rovnice z IDRISI s exponentem „2“, jeví velmi malé
rozdíly od sebe navzájem. Hodnoty však nejsou znovu úplně vyhovující, opět překračují
zadanou vzdálenost 5 km na jednu hodinu a navíc jeví malou „citlivost“ k terénním prvkům.
Nejlepší se proto zdá výsledek dosažený pomocí frikčního algoritmu z IDRISI a hodnoty
exponentu „1“ (obr. 4 - 5, 7), který jako jediný odráží časový rozdíl při překonávání strmých
svahů v okolí lokality. V grafu, kam byly všechny výsledné časové hodnoty vyneseny pro
srovnání, se v půlhodinové hranici od oppida výsledky liší až o 100 buněk, což je při jedné
buňce o 20m až 2 km (obr. 7). Největší odchylku ukazuje právě „CAA algoritmus“, který tak
pohyb regionem v obou směrech prodlužuje o dvě až o čtyři hodiny. Z výsledků je také
patrné, že zatímco ve výraznější topografii Drahanské vrchoviny vznikají podstatné rozdíly
mezi jednotlivými metodami výpočtu, v nížinách oblasti Hané východně se tyto rozdíly stírají
a topografie působí na časové vzdálenosti již vyrovnaně a v podstatě nevýrazně.
Obr. 1. Poloha oppida Staré Hradisko (A) a linie určující profil vrstev (B).
160
Obr. 2. Graf hodnot jednotlivých frikčních povrchů
vzhledem k topografii.
Obr. 3. Graf rozptylu hodnot frikčních povrchů ve
stejných místech reliéfu.
Obr. 4. Mapa časových vzdáleností od oppida všech frikčních povrchů za použití exponentu 2.
161
Obr. 5. Mapa časových vzdáleností od oppida všech frikčních povrchů za použití exponentu 1.
Obr. 6. Graf srovnání časových vzdáleností různých výpočtů vzhledem k topografii.
162
Obr. 7. Výsledný model.
Závěr
Tento příspěvek se zabýval „energetickým“, tj. fyzickým okruhem proměnných, tedy těch,
které nevycházejí z kulturních, rituálních či sociálních aspektů. Ačkoliv mohou mít (a
pravděpodobně měly) rozhodující vliv na výslednou strukturu krajiny, zpravidla je nemožné
je spolehlivě rekonstruovat. Na druhou stranu vnímání pojmů jako např. „blízko“ či „v
sousedství“ určitého bodu je místo kde se fyzická a sociální perspektiva potkávají.
V konkrétním případě krajiny kolem oppida Staré Hradisko se jeví jako nejpřesnější použitá
rovnice z IDRISI odvozená J. R. Eastmanem. V další diskuzi by se jistě dalo polemizovat jak
o jednotlivých konkrétních výsledcích, tak o zvolené metodě i filozofii modelování pro
rekonstrukci využívání pravěké krajiny vůbec. Ve způsobu zvoleného řešení hraje vedle
exaktních výpočtů velkou roli i subjektivita, za cenu faktu, že se jedná pouze o modelový
přístup, a při vědomí toho, že historická skutečnost byla jistě daleko komplikovanější. Na
tomto místě však cílem příspěvku bylo zabývat se především praktickou stránkou celé věci s
primárním předpokladem, že „přesnější výpočty by mohly tvořit naše modelování
kvalifikovanějším“. Rekonstrukce podob emocionálních, kognitivních i fyzických světů
163
prehistorických společností jako propojení postupů postprocesuální archeologie a GIS (Harris
2000, 123) by potom mohlo obohatit další studium lidské interakce s kulturní krajinou.
Literatura
Bell, T. – Lock, G. 2000: Topographic and cultural influences on walking the Ridgeway in
later prehistoric times. In: Lock, G. (ed.) 2000: Beyond the map. Archaeology and spatial
technologies. IOS Press Amsterdam – Berlin – Oxford – Tokyo – Washington DC. 85 –
100.
Chisholm, M. 1979: Rural Settlement and Land Use. An Essay in Location. London.
De Silva, M., Pizziolo, G. 2001: Setting up a „Human Calibrated“ Anisotropic Cost Surface
for Archaeological Landscape Investigation. in: Stančič, Z., Veljanovski, T. (ed.):
Computing Archaeology for Understanding the Past – CAA 2000 – Computer Applications
and Quantitative Methods in Archaeology. Proceedings of the 28th Conference, Ljubljana,
April 2000. BAR Int. Series 931, 279-286.
Eastman, J.R. 2001: Anisotropic Cost Analysis. In: IDRISI 32. Guide to GIS and Image
Processing. Volume 2. Clark University. Worchester. 118 – 122.
Ericson, J. E. - Goldstein, R. 1980: Workspace: a new approach to the analysis of energy
expenditure within site catchments. in: Fidlow, F. J., Ericson, J. E. (ed.): Catch Analysis:
essays on prehistoric resource space, UCLA: Anthropology vol. 10, 21-30.
Flannery, K.V. 1976: The Village and its Catchment Area. In: Flannery, K. V. (ed.): The
Early Mesoamerican Village. San Diego – London. 91 – 103.
Gent, H. – Dean, C. 1986: Catchment Analysis and Settlement Hierarchy: a Case Study from
Pre-Roman Britain. In: Grant, E. ed.: Central Places, Archaeology and History. Sheffield.
27 – 36.
Goláň, J. 2003: Archeologické prediktivní modelování pomocí geografických informačních
systémů na příkladu území jihovýchodní Moravy. Disertační práce. Brno.
Harris, T. 2000: Session 2 discussion: Moving GIS: exploring movement within prehistoric
cultural landscapes using GIS. In: Lock, G. (ed.): Beyond the map. Archaeology and
spatial technologies. Amsterdam – Berlin – Oxford – Tokyo – Washington DC. 116 – 123.
Jarman, M. R. – Vita-Finzi, C. – Higgs, E.S. 1972: Site Catchment analysis in Archaeology.
In: Ucko, P.J. - Tringham, R. – Dimbleby, G.W.: Man, Settlement and Urbanism.
Gloucester. 61 – 66.
Llobera, M. 2000: Understanding movement: a pilot model towards the sociology of
movement. In: Lock, G. (ed.): Beyond the map. Archaeology and spatial technologies.
Amsterdam – Berlin – Oxford – Tokyo – Washington DC. 65 – 84.
164
Summary
Practical problems related to modelling human movement through a
prehistoric cultural landscape
This contribution examines the “energetic”, i.e. physical, type of variables not founded on
cultural, ritual or social aspects. Although they can (and probably had) a decisive impact on
the resulting landscape structure, they are generally impossible to reconstruct in a reliable
manner. On the other hand, the perception of the notions “close” or “adjacent” to a specific
point is a place where the physical and social perspectives meet.
In the example of the landscape around the oppidum of Staré Hradisko the IDRISI program
equation derived by J. R. Eastman seems to be the one that is most precise. Undoubtedly,
there could be an argument both regarding the chosen method as such or the philosophy of
modelling for the reconstruction of how the prehistoric landscape was used, and the actual
individual results. In the selected method of solving the problem a significant role is played
both by exact calculations and subjectivity at the expense of the fact that it is only a model
approach and bearing in mind that historic reality was very likely much more complicated. A
reconstruction of the emotional and cognitive worlds of prehistoric societies as the linking of
postprocessual archaeology methods and GIS (Harris 2000, 123) could contribute to the study
of human movement in the cultural landscape.
165
Hospodářské zázemí raně středověkého centra na Pohansku u Břeclavi
- Petr Dresler, Jiří Macháček
Abstrakt
V 9. stol. patřilo Pohansko u Břeclavi podle stávajících kritérií bezpochyby k lokalitám
centrálního charakteru, která stály na špici velkomoravské sídlištní hierarchie. Na základě
výsledků systematických archeologických výzkumů zde můžeme doložit všechny funkce,
které jsou sídlištím tohoto typu připisovány. Hypoteticky se soudí, že lidnatá aglomerace na
Pohansku nebyla autarkní a nemohla existovat bez ostatních komunit a jejich areálů, tzn. bez
svého nejbližšího hospodářského zázemí, které zajišťovalo zásobování centra potravinami i
jinými důležitými surovinami a službami. Nastíněnou hypotézu o závislosti Pohanska na
svém zázemí lze ověřit s pomocí vyhodnocení prostorové distribuce sídelních areálů z jeho
okolí. Pokud se jak u Pohanska, tak v blízkosti sousedních raně středověkých center
(Mikulčice, Nejdek) sídelní areály z 9. stol. nenáhodně kumulují, znamená to, že Pohansko (i
další velkomoravská centra) bylo ve své době skutečným nadkomunitním areálem. Sídlení
areály v jeho okolí by pak souvisely s podpůrnou sídlištní strukturou, sloužící k zajištění
života v centrálním místě.
In the 9th century Pohansko near Břeclav (Czech Republic) was undoubtedly, by the current
criteria , one of the central sites and one at the top of the hierarchy of settlements in Great
Moravia. The results of systematic archaeological excavations provide evidence of all the
functions attributed to settlements of this type. It is assumed that the densely populated
agglomeration at Pohansko was not autarctic and could not sustain itself without its hinterland
which catered for its needs in terms of food and other important raw materials. The hypothesis
outlined above concerning the dependence of Pohansko on the agricultural hinterland can be
verified based on an assessment of the spatial distribution of agricultural settlements in its
surroundings. If, either here or in the vicinity of the neighbouring early mediaeval centres
(Mikulčice, Nejdek), sites of this type are accumulated in a non-random manner, we have a
reason to assume that they are related to a supporting settlement structure serving to provide
for the existence of the central sites.
Klíčová slova
raný středověk, Pohansko, Velká Morava, centrum a zázemí, GIS
Early Middle-Ages, Pohansko, Great Moravia, centre and hinterland, GIS
166
Úvod
V 9. stol. patřilo Pohansko u Břeclavi (dále jen Pohansko) podle stávajících kritérií (např.
Gringmuth-Dallmer 1999; Moździoch 1999) bezpochyby k lokalitám centrálního charakteru,
která stály na špici velkomoravské sídlištní hierarchie. Na základě výsledků systematických
archeologických výzkumů zde můžeme doložit všechny funkce, které jsou sídlištím tohoto
typu připisovány (Dostál 1975; 1979; 1988; 1990; 1992; 1993; Macháček 2001a; 2005;
Vignatiová 1992). Administrativně-politickou funkci lze spojovat s tzv. velmožským dvorcem,
který je interpretován jako napodobenina palatia, centra karolínsko-otónských falcí, a byl
zřejmě jednou z rezidencí moravského panovníka či jeho zástupce. Vojensko-obranná funkce
Pohanská je reprezentována mohutným opevněním a soustředěním vojenské hotovosti na jeho
předhradí. Intenzivní řemeslná výroba zanechala svůj odraz v pozůstatcích dílenských
zařízení, nástrojích, polotovarech a výrobních odpadech, které se koncentrovaly v obytněvýrobních
usedlostech uvnitř opevnění. Obchod či výměna je doložena zcela zřejmými
importy luxusního zboží i předmětů každodenní potřeby. Jako centrum kultu se Pohansko
zřejmě etablovalo již v předkřesťanském období, kdy zde asi vzniká pohanská svatyně, kterou
později nahradil křesťanský kostel s nartexem.
Pohansko lze zařadit k tzv. nadkomunitním areálům, které v pojetí E. Neustupného sloužily
více komunitám nebo vytvářely protiklad mezi nimi. Strukturují proto celou krajinu
(Neustupný v tisku). Hypoteticky se soudí, že lidnatá aglomerace na Pohansku nebyla
autarkní a nemohla existovat bez ostatních komunit a jejich areálů, tzn. bez svého nejbližšího
hospodářského zázemí, které zajišťovalo zásobování centra potravinami i jinými důležitými
surovinami a službami(např. Vignatiová 1992, 98). Tento názor podporuje i skutečnost, že
lokalita leží v údolní nivě, obklopena slepými rameny řeky Dyje (Goláň - Macháček 2004).
Přestože byl charakter nivy na jižní Moravě v raném středověku poněkud jiný než dnes a
pochází z ní např. i stopy pravěké orby (Poláček 1996, 229-230), nelze považovat
bezprostřední okolí Pohanska s meandrující řekou za území vhodné pro extenzivní
zemědělskou výrobu, produkující především obiloviny. Ty však na raně středověkém
Pohansku tvořily podle paleobotanických nálezů základ stravy (Opravil 2000a, 168-169;
2000b, 29, 34-35). Jejich spotřeba byla asi enormní, což souviselo s podstatným nárůstem
obyvatel, k němuž na Pohansku dochází v 9. stol. Podle našich odhadů, které vycházejí
z množství odkrytých hrobů (866 kostrových hrobů) a sídlištních objektů (1289 objektů),
resp. z poměru mezi dosud prozkoumanou (13,6 ha) a celkovou plochou aglomerace (cca 55
ha), žilo na Pohansku v 9. stol. minimálně 700 lidí. Realisticky však můžeme uvažovat o
podstatně vyšším počtu, který asi (výrazně?) převyšoval jeden tisíc. Tito lidé se zřejmě
nevěnovali primárně zemědělské činnosti, jak tomu nasvědčuje nejen absence podzemních
zásobnic (sil) na obilí, v nichž byla běžně na slovanských raně středověkých sídlištích
uchovávána setba na příští rok (z Pohanska známe obilní sila pouze ze staršího časně
slovanského a starohradištního období, viz Dostál 1982, 15-17), ale i poměrně řídký výskyt
167
zemědělských nástrojů (Dostál 1975, 203; Vignatiová 1992, 93), které byly na Pohansku spíše
vyráběny, než používány (Macháček - Gregerová - Hložek - Hošek 2007). Zásobování centra
potravinami i jinými důležitými surovinami muselo být proto zajištěno komunitami z jeho
zázemí. Jen hypoteticky lze předpokládat, že počet zemědělského obyvatelstva zde nebyl nižší
než počet lidí, žijících v centru. Pokud tento předpoklad platí muselo být zázemí Pohanska
natolik rozsáhlé, aby uživilo minimálně 2000 osob (z centra i jeho okolí). Přijmeme-li model,
který pro komunitu z doby halštatské vytvořila D. Dreslerová (1995, 156), potřebuje zmíněný
počet lidí pro svoji obživu v podmínkách pravěkého či raně středověkého zemědělství území
o velikosti cca 110 km2
, skládající se z polí, pastvin a lesů (podle Dreslerové dostačuje 1740
ha 320 lidem, tj. cca 5,44 ha na osobu). Jde zřejmě o reálný odhad rozlohy zázemí Pohansko
(ale i okolních center: Valy u Mikulčice - dále jen Mikulčice, Pohansko u Nejdku - dále jen
Nejdek), čemuž nasvědčuje i skutečnost, že polovina vzdálenosti mezi Pohanskem a
sousedními raně středověkými centry (poloviční vzdálenost Pohansko - Nejdek: 6,9 km,
Pohansko - Mikulčice: 8 km) se nápadně blíží poloměru kruhu o ploše 110 km2
(r=5,9 km).
Stohektarové zázemí přisoudil Pohansku již dříve i B. Dostál (1987, 24).
Nastíněnou hypotézu o závislosti Pohanska na svém zázemí lze ověřit s pomocí vyhodnocení
prostorové distribuce sídelních areálů (tento pojem odpovídá termínu komunitní areál
v systematice mrtvé kultury, obsažené v archeologických pramenech - viz Neustupný 1986a;
v tisku) z jeho okolí. Pokud se jak u Pohanska, tak v blízkosti sousedních raně středověkých
center (Mikulčice, Nejdek) sídelní areály z 9. stol. nenáhodně kumulují, znamená to, že
Pohansko (i další velkomoravská centra) bylo ve své době skutečným nadkomunitním
areálem, jehož existence významně ovlivňovala strukturu kulturní krajiny. Sídlení
(komunitní) areály v jeho okolí by pak souvisely s podpůrnou sídlištní strukturou, sloužící
k zajištění života v centrálním místě (nadkomunitním areálu).
Popis metody
Výzkum zázemí Pohanska a sousedních raně středověkých center (Mikulčice, Nejdek) byl
realizován v několika postupných krocích v letech 2003-2007. Nejdříve byl na základě
dostupných archeologických (SAS - Státní archeologický seznam) a geografických dat
zformulován předběžný model, jehož náplní byl parametrický a kvantitativní popis (k tomu
viz Neustupný 1994) vztahu mezi centry a sídelními areály v jejich zázemí. Následně byly do
poznávacího procesu implementovány výsledky prediktivního modelu Jiřího Goláně (2003),
který byl vytvořen pro raně středověké osídlení z menšího území při soutoku Moravy s Dyjí.
Tento prediktivní model byl na daném území následně testován s pomocí analytických
povrchových sběrů. Na jejich základě vznikl nový prediktivní model pro rozsáhlejší oblast o
rozloze 532,5 km2
, která je na jihu vymezena soutokem Moravy s Dyjí a na severu linii
Hodonín - Dolní Dunajovice (obr. 1). Zájmová oblast byla dále definována státní česko-
168
rakouskou a česko-slovenskou hranicí, která zde částečně probíhá po tocích řeky Moravy a
Dyje. Jedná se o umělý výsek z krajiny, k jehož výběru vedly především praktické důvody
(např. ztížený přístup k digitálním mapovým podkladům ze sousedních zemí).
S pomocí nového prediktivního modelu byly provedeny další povrchové sběry, které se
orientovaly na vyhledávání nových sídelních areálů ve výše definovaném regionu. Pozornost
při tom byla zaměřena na území, které je pro raně středověké osídlení optimální z hlediska
přírodních podmínek. Při nových povrchových sběrech byla využita nová predikce, v níž byl
potlačen vliv centrálních lokalit. Cílem bylo objevit nové sídelní areály nejenom
z bezprostředního zázemí centrálních lokalit, ale i ze vzdálenějšího okolí. Získaná data byla
doplněna o archeologické informace z území sousedních států (Rakousko, Slovensko), která
bezprostředně navazují na zkoumaný region. Na tomto základě byl učiněn pokus o
rekonstrukci sídlištní struktura z 8./9. až 10. stol. ve zkoumaném regionu.
Obr. 1. Poloha zájmové oblasti (černá plocha) při soutoku Moravy s Dyjí.
Předběžný model
K při tvorbě předběžného modelu lze využít stávajících prostorových archeologických dat,
které jsou shromážděny ve Státním archeologickém seznamu (dále SAS), který primárně
vznikl pro potřeby státní památkové péče. Zde jsou v databázích zaznamenány a v digitálních
mapách prostorově vymezeny tzv. „území s archeologickými nálezy“ (Krušinová 2004, s lit.).
169
Tato základní evidenční jednotka je definována jako území, na němž se primárně vyskytují
archeologické nálezy nemovité povahy. Jsou definovány především svou polohou v prostoru,
stupněm památkové ochrany a datováním zjištěných archeologických komponent. Ty jsou
dále děleny podle doložených aktivit a typů areálů (např. sídliště rovinné). Přesnost jejich
lokalizace v terénu se různí podle kvality podkladů. Polygony, vymezující jednotlivá území
s archeologickými nálezy, jsou určeny zaměřenými souřadnicemi (Sklenářová - Krušinová Baštová
- Volfík 1996, 6-8, 11-17). Mají odlišné velikosti i tvary. Informace o nich byly do
databáze zanášeny různými archeology, a nejsou proto vždy plně srovnatelné. Liší se např.
přesností datování či rozsahem plochy, považované za „území s archeologickými nálezy“.
Hranice území byly vytyčovány arbitrárně např. podél břehu vodního toku či hranic pozemků.
Z těchto důvodů byly pro potřeby našeho vyhodnocení prostorové údaje ze SASu sjednoceny
do podoby centroidu - bodu, který se nachází uprostřed každého z různě definovaných
polygonů. Došlo tak sice k jisté informační ztrátě, ta však byla nahrazena unifikací
prostorových údajů. K určitému generalizaci vedl i náš výběr záznamů z databáze, prováděný
na základě chronologických údajů a typů areálů. Pracovali jsme nejen s přesně datovanými a
funkčně jednoznačně zařazenými komponentami, ale i s komponentami, které byly podle
nálezů datovány do širší periody (např. raný středověk) či u kterých zůstal jejich původní účel
blíže neurčen. Bez těchto archeologických bodů (k termínu viz Neustupný 1986b) by zůstala
naše pramenná základna na sledovaném území příliš úzká. V naší zájmové oblasti se nachází
158 území s archeologickými nálezy z raného středověku, evidovaných v databázi SAS.
Z tohoto širokého souboru byl proveden užší výběr pro potřeby dalších prostorových analýz
(viz níže).
Archeologická data byla vyhodnocována s pomocí softwaru typu GIS (GeoMedia
Professional, Idrisi, ArcGIS) v kombinaci s environmentálními údaji. Důraz byl kladen na
geologické podloží a georeliéf, z něhož byl vypočítán tzv. cost distance model. Základem
výpočtu byl digitální model reliéfu (DEM, Digital elevation model), který vycházel z
výškopisných digitálních map sledovaného území v měřítku 1:10 000 (ZABAGED),
zakoupených od Českého úřadu zeměměřického a katastrálního, doplněných a upravených
podle starších analogových map shodného měřítka, které zachycují situaci před novodobými
změnami reliéfu. Údaje o geologickém podloží (např. hranice nivních sedimentů) byly
odvozeny z vektorových digitálních geologických map (Česká geologická služba) v měřítku
1:50 000. Po stanovení velikosti zájmové oblasti byly vektorové vrstvy (výškopis, nivní
sedimenty, archeologické body) převedeny do rastrového formátu o velikosti pixelu 20 m
(obr. 2).
170
Obr. 2. Digitální model reliéfu (DEM), niva, fluviální sedimenty a centroidy území s archeologickými nálezy
z raného středověku (podle SAS) v zájmové oblasti.
Výpočet DEM byl proveden v aplikaci Grid (nadstavba programu GeoMedia Professional pro
práci s rastrovými vrstvami) funkcí Spline. Základní DEM byl vyhlazen průměrovým filtrem.
Finální DEM, stejně jako rastrové vrstvy nivních sedimentů a archeologických bodů, byl
importován do rastrového analytického GIS programu IDRISI, který je vhodnější pro práci
s rastrovými vrstvami a nabízí lepší možnosti analytických funkcí.
Pro výpočet nákladového povrch byl použit algoritmus VARCOST. Aby mohl být nákladový
povrch vypočítán bylo nezbytné nejprve vytvořit tzv. frikční povrch, jehož základem je sklon
reliéfu v %, směr působení odporu a odporová funkce. K výpočtu frikčního povrchu a směru
působení odporu byl použit postup popsaný v práci J. Goláně (Goláň 2003, 76-77) vycházející
z prací M. Van Leusena (1999, 217) a M. De Silva a G. Pizziolo (2001, 281). Odporová
funkce je součástí algoritmu VARCOST. Vznikl nákladový povrch, kde každý pixel udává
hodnotu vzdálenosti od vybraných prvků krajiny v relativních jednotkách „nákladů“.
Vynásobením těchto relativních hodnot hodnotou 0,02 (rozměr 1 pixelu – 20 m) a vydělením
hodnotou 5 (předpokládaná rychlost chůze 5 km * h-1) byly získány hodnoty přibližné časové
vzdálenosti jednotlivých pixelů od výchozích prvků krajiny (Goláň 2003, 77). V našem
případě se jedná o centrální body hradisek a hranice nivních sedimentů. Z těchto údajů je
následně možné zjistit reálné vzdálenosti ostatních sídelních areálů k nejbližšímu centru
171
(nadkomunitnímu areálu).
Vypočítané časové povrchy byly importovány zpět do prostředí GeoMedia Professional Grid.
Hodnoty časové vzdálenosti archeologických bodů byly získány prostým součtem časových
povrchů a rastrové vrstvy archeologických bodů tzv. Grid kalkulátorem.
Pro potřeby výzkumu raně středověké sídlištní struktury ve zvolené oblasti byla ze SAS
vyfiltrována „území s archeologickými nálezy“, označovaná v databázi jako sídlištní areály či
areály, jejichž význam zůstal blíže neurčen (jejich sídlištní charakter však nelze principiálně
vyloučit). 61 z nich je víceméně současných s raně středověkými centry 9. stol. (obr. 3)
Pocházejí z nich nálezy datované do středohradištního období (rs.3: 800-1000 n.l.), doby
hradištní (rs.hra: 7.-12. stol.) či obecně do raného středověku (rstred). Vyfiltrovaná „území
s archeologickými nálezy“ byla následně transformována do podoby svých centroidů (viz
výše), které chápeme jako archeologické body ve smyslu metody E. Neustupného (1986b),
tedy jako „diskrétní prostorově omezené části archeologické skutečnosti“. V této práci je
budeme nadále považovat za velmi simplifikovanou reprezentaci některých komponent
(obytných, výrobních apod.) sídelních areálů na zkoumaném území (k pojmům viz Neustupný
1986a; v tisku).
Vybrané archeologické body se v okolí sledovaných center seskupují do výrazných kumulací
(obr. 3). Zřetelně se to projevilo na mapě jejich hustoty, která byla vytvořené s pomocí
nástrojů rastrového GIS. Výpočet proběhl v programu GeoMedia Professional Grid, kde byla
celá zkoumaná oblast transformována do rastru, tvořeného buňkami o délce stran 100m. Do
rastrového modelu byly následně přeneseny archeologické body (centroidy vybraných území
s archeologickými nálezy). Jejich hustota byla vypočítána pomocí statistické funkce Local
Scan (Density, Total) ve skenovacím okně o průměru 4 km. Výsledek byl vizualizován
v barevné škále od tmavohnědé (nevyšší koncentrace archeologických bodů) po zelenou.
Oblast s minimálním výskytem vybraných archeologických bodů zůstala průhledná. Bylo
zjištěn, že výrazně největší koncentrace dosud známých komponent sídelních areálů
(reprezentovaných archeologickými body, resp. centroidy) ze sledovaného období se nachází
v blízkém okolí Mikulčic. Následuje Nejdek a Pohansko.
172
Obr. 3. Hustota archeologických bodů, které v zájmové oblasti reprezentují některé komponenty sídlištních areálů
z 9. stol. či obecně raného středověku (podle SAS).
Tento závěr lze ověřit i s pomocí kvantitativních dat, a to na základě vyhodnocení vzdálenosti
mezi centry (Pohansko, Nejdek, Mikulčice) a sídelními areály v jejich okolí (graf 1). Na
základě nákladového modelu, odvozeného z digitálního modelu reliéfu (DEM), byla každému
archeologickému bodu přiřazena hodnota, vyjadřující čas nutný k překonání vzdálenosti
z daného sídelního areálu, reprezentovaného archeologickým bodem, do centra. Tímto
způsobem bylo zjištěno, že plných 59% všech sídelních areálů, resp. jejich různých
komponent se nachází do jedné hodiny pěší chůze od nejbližšího centra. Podle histogramu
(Graf 1) lze dále specifikovat, že nejvíce raně středověkých sídelních areálů (15
archeologických bodů, t.j. 25%) se vyskytuje v zóně (graf 1), z níž lze do nejbližšího centra
dojít za 45 až 60 minut.
Velmi instruktivní je i histogram, v němž je kvantifikováno rozložení sídelních areálů
vzhledem k raně středověkému centru v Mikulčicích (graf 2). V tomto grafu, kde je sloupcem
vyjádřen počet sídelních areálů, spadajících do jednotlivých zón různě vzdálených od
Mikulčic, zřetelně vyniknou tři píky, které lze identifikovat s nakupením sídelních areálů
v okolí Mikulčic, Pohanska i Nejdku. Za pozornost stojí i zjištění, že podle vytvořeného
modelu lze z Mikulčic na Pohansko pešky dojít asi za tři hodiny a dvacet minut a do Nejdku
za pět hodin. V zóně, která leží na rozhraní zázemí jednotlivých center, se nachází jen
173
minimum současných sídelních areálů (obr. 4).
Neméně významný je i výzkum vztahu sídlištní struktury a údolní nivy (k tomu např. Poláček
1999), která měla pro raně středověké osídlení v zájmové oblasti mimořádný význam. Svědčí
o tom skutečnost, že nejdůležitější velkomoravská centra nacházíme právě uvnitř nivy Pohansko
a Mikulčice přibližně v jejím středu, Nejdek na okraji. Ostatní známé sídelní areály
z jejich zázemí se soustřeďují spíše mimo údolní nivu, avšak v těsné blízkosti fluviálních
sedimentů, které z geologického hlediska nivu definují (k tomu i Goláň - Macháček 2004,
523). Na mapě (obr. 5) je dobře patrné, že většina sídelních areálů, resp. archeologických
bodů, které reprezentují některé komponenty sídelních areálů, leží ve vzdálenosti do 500 m od
hranice nivy, uvnitř tzv. buffer zone. Vztah okraje údolní nivy a raně středověkých sídelních
areálů lze s pomocí nákladového modelu také kvantifikovat. 46 archeologických bodů (tj.
75%) se nachází buď v nivě či do čtvrt hodiny od její hranice (graf 3). Vezmeme-li v úvahu
pouze archeologické body, které jsou dislokovány mimo vlastní nivu (44 bodů, tj. 67%
z celkového počtu všech bodů), nalezneme jich v bezprostřední blízkosti nivy 66% (graf 4).
Obr. 4. Časová vzdálenost (Cost/time distance) mezi raně středověkými centry v zájmovém oblasti společně s
archeologickými body, které v zájmové oblasti reprezentují některé komponenty sídlištních areálů z 9. stol. či
obecně raného středověku (podle SAS).
174
Obr. 5. Poloha archeologických bodů, které v zájmové oblasti reprezentují některé komponenty sídlištních areálů
z 9. stol. či obecně raného středověku (podle SAS) vzhledem k hranici údolní nivy s bufferem 500 m a časová
vzdáleností (Cost/time distance) k hranici nivy.
Distance in hours
2.75 - 3.00
2.50 - 2.75
2.25 - 2.50
2.00 - 2.25
1.75 - 2.00
1.50 - 1.75
1.25 - 1.50
1.00 - 1.25
.75 - 1.00
.50 - .75
.25 - .50
0.00 - .25
Distance to the nearest central place
Frequency
16
14
12
10
8
6
4
2
0
Std. Dev = .68
Mean = 1.07
N = 61.00
3
22
3
1
6
8
15
12
6
3
Graf 1. Histogram. Časová vzdálenost (Cost/time
distance) archeologických bodů, které v zájmové
oblasti reprezentují některé komponenty sídlištních
areálů z 9. stol. či obecně raného středověku (podle
SAS) k nejbližšímu centru.
Distance in hours
7.0 - 7.5
6.5 - 7.0
6.0 - 6.5
5.5 - 6.0
5.0 - 5.5
4.5 - 5.0
4.0 - 4.5
3.5 - 4.0
3.0 - 3.5
2.5 - 3.0
2.0 - 2.5
1.5 - 2.0
1.0 - 1.5
.5 - 1.0
0.0 - .5
Distance to Mikulcice
Frequency
16
14
12
10
8
6
4
2
0
Std. Dev = 1.90
Mean = 3.0
N = 61.0011
22
7
3
9
4
8
2
1
6
14
1
Mikulcice Pohansko Nejdek
Graf 2. Histogram. Časová vzdálenost (Cost/time
distance) archeologických bodů, které v zájmové
oblasti reprezentují některé komponenty sídlištních
areálů z 9. stol. či obecně raného středověku (podle
SAS) k Mikulčicícm.
175
Distance in hours
1.75 - 2.001.50 - 1.751.25 - 1.501.00 - 1.25.75 - 1.00.50 - .75.25 - .500.00 - .25
Distance to the flood-plain (inside and outside)
Frequency
50
40
30
20
10
0
Std. Dev = .49
Mean = .28
N = 61.003
5
46
Graf 3. Histogram. Časová vzdálenost (Cost/time
distance) archeologických bodů, které v zájmové
oblasti reprezentují některé komponenty sídlištních
areálů z 9. stol. či obecně raného středověku (podle
SAS) k hranici nivy (sídliště vně i uvnitř nivy).
Distance in hours
1.75 - 2.001.50 - 1.751.25 - 1.501.00 - 1.25.75 - 1.00.50 - .75.25 - .500.00 - .25
Distance to the flood-plain (outside)
Frequency
30
25
20
15
10
5
0
Std. Dev = .55
Mean = .39
N = 44.00
3
22
5
29
Graf 4. Histogram. Časová vzdálenost (Cost/time
distance) archeologických bodů, které v zájmové
oblasti reprezentují některé komponenty sídlištních
areálů z 9. stol. či obecně raného středověku (podle
SAS) k hranici nivy (sídliště vně nivy).
První prediktivní model a jeho validace
Výše zmíněné proměnné (vzdálenost od centra, vzdálenost od fluviálních sedimentů nivy)
byly důležitými kritérii i při formulaci archeologického prediktivního modelu, který vytvořil
pro oblast soutoku Moravy s Dyjí J. Goláň (Goláň 2003; Goláň - Kučera - Macháček 2003,
254-261). Území, které studoval, je ohraničeno toky obou řek a zaujímá rozlohu cca 207 km2.
Kromě Pohanska sem náleží i Mikulčice s nejbližším okolím (obr. 6).
J. Goláň ve své práci zkoumal geografické a sociální proměnné, které na tomto území nevíce
ovlivňují sídlištní strukturu v různých obdobích pravěku i raného středověku. Zjistil, že
poloha raně středověkých sídlišť (dle Goláňovy terminologie) je kromě vzdálenosti k centrům
(Mikulčice, Pohansko) a k hranici fluviálního sedimentu nejvíce ovlivněna úhlovou
vzdáleností svahu od severního směru, lokálním převýšením ve 100 a 200 metrovém okolí,
tzv. RIM indexem (definuje konvexnost či konkávnost terénu), vzdáleností k potenciální říční
síti (liší se od dnešních toků a definuje, kde se i v minulosti mohly nacházet vodní toky) a
vzdáleností k fluviálním sedimentům menších vodních toků mimo údolní nivu. K těmto
proměnným doplnil ještě informaci o nadmořské výšce a na základě kombinace uvedených
dat vypočetl prediktivní model, který vycházel z rozložení známých archeologických lokalit
(dle Goláňovy terminologie) na daném území. Model definuje tři zóny podle
pravděpodobnosti, s níž lze v dnešní krajině nalézt archeologické nálezy z různých period
(obr. 6). Velmi kvalitní model vytvořil Goláň pro sídliště ze střední doby hradištní (9. - 10.
stol.; celkem 15 lokalit), podle něhož 67% známých lokalit pochází z úzké zóny s nejvyšším
potenciálem, která zaujímá pouhých 6,4% plochy dané oblasti. Největší část území (71,2%)
byla naopak přiřazena k nejnižší potenciálu, kde se nachází jen 13,3% středohradištních
sídlišť. O něco horší, přesto však poměrně uspokojivé výsledky přinesl prediktivní model
176
v němž byly lokality ze střední doby hradištní doplněny o sídliště, jen obecně zařazené do
raného středověku (celkem 30 lokalit). Nejmenší potenciál zde zaujímá 60,1% rozlohy a
obsahuje pouze 16,7 % známých lokalit. Na 11,1 % území, přiřazeného k zóně s nejvyšším
potenciálem, se vyskytuje 36,7% známých lokalit.
Obr. 6. Prediktivní model vytvořený pro raně středověké osídlení podle J. Goláně (potenciál 1-3).
Podle našich i Goláňových výsledků lze konstatovat, že sídlištní struktura na zkoumaném
území byla kromě standardních environmentálních proměnných významně ovlivněna i
existencí lokalit centrálního charakteru, které polohu ostatních sídlišť do značné míry
determinovaly. Podstatný vliv na jejich rozložení v krajině měla i hrana údolní nivy, která
zároveň tvořila významný předěl dvou ekosystémů.
Výše popsaný výsledek prostorové predikce bylo nutné dále verifikovat. Problematizují ho
dvě skutečnosti. Tou první je poměrně malý počet archeologických bodů, z nichž vycházela
konstrukce Goláňova prediktivního modelu (Goláň - Kučera - Macháček 2003, 261). Pro
zhodnocení a zlepšení jeho stability bylo nutno získat z regionu nová archeologická data, což
v závěru své práce navrhoval i J. Goláň (2003, 116). Druhým problémem je charakter
archeologických dat, z nichž obě řešení vycházela. Databáze SAS je primárně určena
potřebám památkové péče. Neeviduje proto jednotlivé archeologické výzkumy či průzkumy
177
(Sklenářová - Krušinová - Baštová - Volfík 1996, 9). Výsledky těchto prací jsou v SAS
zaznamenány pouze v případě pozitivního zjištění, kdy byla objevena lokalita/naleziště
vyžadující památkovou ochranu. V případě negativního zjištění, podle něhož lze s určitou
mírou pravděpodobnosti předpokládat, že se v daném místě archeologické nálezy nevyskytují
(vyloučit to však nelze), se tato informace v databázi SAS neobjeví (z hlediska památkové
ochrany je tato informace irelevantní). Na základě dat ze SAS nelze proto objektivním
způsobem ověřit, zda byly raně středověké sídelní areály ve zkoumaném regionu opravdu
nerovnoměrně rozloženy. Teoreticky může být nápadná kumulace sídelních areálů v okolí
raně středověkých center pouze důsledkem zvýšené aktivity archeologů, kteří měli o tomto
území určitou apriorní představu, a nemusí odrážet faktický stav sídlištní struktury v raném
středověku.
Řešení těchto problémů i validaci dosavadních výsledků může přinést aplikace tzv.
analytických povrchových sběrů.
Metodu analytických povrchových sběrů v Čechách teoreticky zdůvodnil E. Neustupný (např.
1986a; 1998) a do archeologické praxe prosadil M. Kuna (např. Kuna a kol. 2004, 305-352
s lit.; Kuna 2004). Při analytickém postupu je zkoumaný prostor rozložen do malých dílčích
částí, v jejichž rámci probíhá sběr dat, nezávisle na původní představě o prostorové struktuře.
Nejde při tom pouze o vyhledávání „nalezišť“ (site), jako míst s vysokou koncentrací
archeologických nálezů, ale o metodu, která umožňuje zachytit kvantitativní aspekty
povrchových souborů archeologických nálezů a identifikovat i přítomnost méně výrazných
komponent. To umožňuje výsledky výzkumu objektivizovat (Kuna a kol. 2004, 25, 326).
Analytické povrchové sběry jsou velice vhodnou metodou pro validaci našich dosavadních
zjištění, k nimž jsme dospěli na základě dat SAS, která vznikla jako výsledek záměrného
vyhledávání „lokalit/nalezišť“ v terénu (tzv. syntetický přístup, viz Kuna a kol. 2004, 24) pro
účely památkové ochrany.
Goláňův prediktivní model byl v procesu validace konfrontován s nezávislými výsledky
analytických povrchových sběrů. Tyto sběry probíhaly na stejném území, pro který byl model
vytvořen.
Pro potřeby analytických povrchových sběrů bylo celé zájmové území rozděleno na polygony
čtvercového tvaru (tzv. uzavírající polygony v pojetí E. Neustupného 1996, 114) o rozměrech
50x50 m, označené jedinečným identifikátorem. S pomocí nástrojů GIS z nich byly vybrány
takové, které jsou vhodné pro archeologické povrchové sběry, tzn. především orané plochy.
Na území, s nímž pracoval Goláňův prediktivní model, je těchto polygonů 24 026. U každého
z polygonu byl vypočítán jeho centroid a zároveň mu byl přiřazen potenciál výskytu raně
středověkých sídlišť (nejnižší/1 - střední/2 - nejvyšší/3). Ze všech polygonů byl s pomocí
generátoru náhodných čísel proveden výběr, zahrnující území všech sídlištních potenciálů
178
přibližně rovnoměrným způsobem.
Pro vlastní povrchové sběry byla zvolena metoda sběru v okolí vybraných bodů tzv. na
vodítku (Kuna a kol. 2004, 329-330). Centroidy náhodně vybraných polygonů byly zaneseny
do paměti přijímače GPS (Timble GeoExplorer CE GeoXT) a s jeho pomocí vyhledány
v terénu. Pokud byly místní podmínky vhodné pro provedení povrchového sběru (dobrá
povrchová viditelnost; viz Kuna a kol. 2004, 334-336), byl centroid polygonu dočasně
označen výtyčkou a s pomocí šňůry o délce 25m ovzorkován. Povrchový sběr prováděli čtyři
osoby tak, že vyhledávali povrchové nálezy podél své šňůry ve čtyřech směrech kolmo na
sebe. Po projití vyznačené linie šňůry pootočili o 45° a proces opakovali.
Získané nálezy byly uloženy a označeny jedinečným identifikátorem polygonu., který byl již
v přípravné fázi přiřazen každému polygonu na zkoumaném území. Tímto způsobem bylo
posléze možno všechny nálezy jednoznačně lokalizovat.
Do jara roku 2005 byly analytické povrchové sběry provedeny na 307 polygonech (obr. 7,
graf 5). 105 těchto polygonů (34,2%) se nacházelo na území s nejnižším potenciálem 1, kde
jsme podle prediktivního modelu nepředpokládali výskyt raně středověkého osídlení. Naopak
s největší pravděpodobností jsme raně středověkého osídlení očekávali ve 118 polygonech
(38,44%), ležících v nejvyšším potenciálu 3. Ke střednímu potenciálu 2 patřilo 84 polygonů
(27,36%).
Vyhodnocení sběrů ukázalo, že ze 197 polygonů nepocházejí žádné nálezy či pouze nálezy
novověkého původu. Ve zbývajících polygonech byly získány archeologicky relevantní
artefakty různého stáří (v některých polygonech byly objeveny nálezy z různých období). 80
polygonů obsahovalo nálezy předběžně obecně řazené do pravěku (neolit až doba halštatská)
a 21 polygonů do protohistorie (období laténské až římské). Ve 34 polygonech byly získány
artefakty, které datujeme do raného středověku. Pouhých 8 polygonů obsahovalo nálezy
z vrcholného středověku (obr. 8, graf 6).
Při verifikaci sledujeme distribuci polygonů s archeologicky relevantními nálezy z různých
období na územích s odlišným sídlištním potenciálem. Zjišťujeme, zda jsou mezi různými
sídlištními potenciály rozděleny rovnoměrně a náhodně, stejně jako polygony vybrané
s pomocí generátoru náhodných čísel pro potřeby analytických povrchových sběrů (viz výše,
graf 5). Jestliže tomu tak je, mělo by se vždy přibližně 34,2% těchto polygonů nacházet
v potenciálu 1, 27,36% v potenciálu 2 a 38,44% v potenciálu 3. Jak se však ukázalo, data
získaná povrchovými sběry toto očekávání nepotvrzují.
Zaměříme-li se např. na polygony s raně středověkými nálezy (obr. 9, graf 8), zjistíme, že se
od náhodného rozdělení odlišují dosti podstatně. 24 (tj. 70,59%) se jich nalézá na území s
nejvyšším sídlištním potenciálem 3. To je skoro dvakrát více než bychom očekávali v případě
náhodné distribuce nálezů v krajině. Naopak na území s nejnižším sídlištním potenciálem 1 je
179
jich pouhých 17,65%, oproti očekávaným 34,2% (graf 7). Také území přiřazené do středního
sídlištního potenciálu 2 je pro raně středověké osídlení nevýznamné (pouze 11,76% polygonů
s nálezy, graf 8). Velmi podobně se chovají i nálezy z doby protohistorické (období laténské
až římské), kterých se na území se sídlištním potenciálem 3 nachází dokonce 85,71% (graf 9).
Mnohem nižší afinitu k tomuto území (raně středověký sídlištní potenciál 3) zaznamenáváme
u nálezů datovaných do pravěku, kterých zde bylo nalezeno 56,25%. Polygonů bez
archeologických nálezů se zde oproti očekávání nachází výrazně méně (27,41%).
Již z výše uvedených výsledků je zřejmé, že existuje silná vazba mezi raně středověkými (a
protohistorickými) nálezy z analytických povrchových sběrů a územím, kterému byl na
základě archeologické predikce přiřazen pro raný středověk nejvyšší sídlištní potenciál (obr.
9). Tento závěr je možné potvrdit i statistickým testem Chi-kvadrát, s jehož pomocí
ověřujeme, zda se pozorované hodnoty (výsledky nových analytických povrchových sběrů) na
dané hladině významnosti liší od hodnot očekávaných (náhodné rozdělení mezi sídlištní
potenciály). V rámci testu byly srovnávány počty polygonů s nálezy z pravěku, protohistorie,
raného středověku, vrcholného středověku a polygony bez nálezů s očekávaným náhodným
rozdělením mezi tři sídlištní potenciály (tab. 1). Získaný výsledek (0.00000000194) dokládá,
že se obě rozdělení na dané hladině statistické významnosti (0,01) signifikantně liší, a proto
nemůže být vztah mezi prostorovou distribucí archeologických nálezů různého stáří a raně
středověkým sídlištním potenciálem vypočítaným pro daném území náhodný. Vytvořený
prediktivní model lze z tohoto hlediska považovat za verifikovaný. Jeho stabilitu je však
nezbytné nadále testovat. Platnost modelu musí být ověřena i na rozsáhlejším území.
180
Obr. 7. Analytické povrchové sběry. Polygony rozdělené podle potenciálu 1-3.
Obr. 8. Analytické povrchové sběry. Polygony rozdělené podle datování archeologických nálezů.
181
Obr. 9. Analytické povrchové sběry. Polygony s nálezy z raného středověku a potenciál 3 prediktivního modelu J.
Goláně.
182
Analytical surface artefact collection
105
84
118
0
20
40
60
80
100
120
140
Potential 1 Potential 2 Potential 3
POTENTIAL
NumberofPolygons
Graf 5. Analytické povrchové sběry. Počty prozkoumaných polygonů podle potenciálu (predikční model J.
Goláně).
Analytical surface artefact collection
78
21
2
6
3
65
14
1
4
1
54
45
18
24
4
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
No archaeological finds Prehistoric Protohistoric Early medieval High medieval
Chronology
NumberofPolygons
Potential 1
Potential 2
Potential 3
Graf 6. Analytické povrchové sběry. Prozkoumané polygony podle datování nálezů.
183
0.00%
5.00%
10.00%
15.00%
20.00%
25.00%
30.00%
35.00%
40.00%
Ratioofpolygons(%) Potential 1
Observed values
Expected values
Observed values 39.59% 26.25% 9.52% 17.65% 37.50%
Expected values 34.20% 34.20% 34.20% 34.20% 34.20%
No archaeological
finds
Prehistoric Protohistoric Early medieval High medieval
Graf 7. Analytické povrchové sběry. Verifikace predikčního modelu J. Goláně. Potenciál 1.
0.00%
5.00%
10.00%
15.00%
20.00%
25.00%
30.00%
35.00%
Ratioofpolygons(%)
Potential 2
Observed values
Expected values
Observed values 32.99% 17.50% 4.76% 11.76% 12.50%
Expected values 27.36% 27.36% 27.36% 27.36% 27.36%
No archaeological
finds
Prehistoric Protohistoric Early medieval High medieval
Graf 8. Analytické povrchové sběry. Verifikace predikčního modelu J. Goláně. Potenciál 2.
184
0.00%
10.00%
20.00%
30.00%
40.00%
50.00%
60.00%
70.00%
80.00%
Ratioofpolygons(%)
Potential 3
Observed values
Expected values
Observed values 27.41% 56.25% 85.71% 70.59% 50.00%
Expected values 38.44% 38.44% 38.44% 38.44% 38.44%
No archaeological
finds
Prehistoric Protohistoric Early medieval High medieval
Graf 9. Analytické povrchové sběry. Verifikace predikčního modelu J. Goláně. Potenciál 3.
Chi-square test
Observed values
Chronology All polygons Potential 1 Potential 2 Potential 3
No archaeological
finds
197 78 65 54
Prehistoric 80 21 14 45
Protohistoric 21 2 1 18
Early medieval 34 6 4 24
High medieval 8 3 1 4
Expected values
Chronology All polygons Potential 1 (34.20%) Potential 2 (27.36%) Potential 3 (38.44%)
No archaeological
finds
197 67.38 53.90 75.72
Prehistoric 80 27.368 21.89 30.75
Protohistoric 21 7.188 5.75 8.075
Early medieval 34 11.63 9.305 13.07
High medieval 8 2.74 2.19 3.08
Tab. 1. Verifikace predikčního modelu J. Goláně. Srovnání pozorovaných hodnot (výsledky analytických
povrchových sběrů) a očekávaných hodnot (náhodné rozdělení mezi sídlištní potenciály) se zájmové oblasti.
185
Finální prediktivní model a jeho aplikace při systematických
povrchových sběrech
Verifikací prediktivního modelu J. Goláně s pomocí analytických povrchových sběrů
v sezóně 2004 a na jaře 2005 byla ukončena jedna etapa projektu. V rámci aplikace iterativní
archeologické metody jsme následně přistoupili k tvorbě nového prediktivního modelu. Byl
založen na kvalitativně stejných evironmentálních proměnných, významně však byla
rozšířena zájmová oblast, pro kterou byl model koncipován. Má rozlohu přibližně 532,55 km2
a rozkládá se mezi soutokem Dyje s Moravou na jihu a linií Dolní Dunajovice - Hodonín na
severu. Zároveň se zvětšením zkoumané plochy došlo i k podstatnému navýšení počtu území
s archeologickými nálezy z databáze SAS. Tato archeologická data byla doplněna o
informace, zjištěné při vlastní povrchové prospekci v letech 2004 a 2005. Výpočet modelu byl
založen na 69 archeologických bodech, při jejichž výběru byla aplikována následující kritéria:
1) centroidy území s archeologickými nálezy ze SAS, která jsou kulturně zařazena (Kultura)
jako rs3 nebo rs.hrad nebo ran.stred, reprezentují sídlištní (sídl.) nebo blíže nespecifikované
(?) areály (Areal) a vykazují doklady nepohřebních aktivit (Aktivita - ne poh.). Takto
definovaných centroidů se na zkoumaném území nachází 52.
2) centroidy polygonů analytických povrchových sběrů (2004-2005), z nichž pochází raně
středověké nálezy (s výjimkou nálezů mladohradištního stáří). Takto definovaných centroidů
se na zkoumaném území nachází 17.
Počet archeologických bodů, z nichž vychází výpočet nového predikčního modelu, se v
porovnání s Goláňovými daty více než zdvojnásobil.
Bylo rozhodnuto vytvořit dva prediktivní modely: bez vlivu centrálních míst a s vlivem
centrálních míst. Na jejich základě byla stanovena strategii povrchových sběrů určených
k verifikaci nových modelů a k vyhledávání nových sídelních areálů na sledovaném území.
Primární geografická data byla získána od Českého úřadu zeměměřického a katastrálního,
data geologická od České geologické služby. Primární archeologická data pocházejí
z revidované databáze SAS (Státní archeologický seznam) a z povrchových sběrů
provedených do jara roku 2005.
Základem výpočtu závislých proměnných byl opět digitální model reliéfu, vycházející
z vrstevnicových vektorových map ZABAGED. Výpočet DEMu byl proveden v aplikaci Grid
(nadstavba programu GeoMedia Professional pro práci s rastrovými vrstvami) funkcí Spline,
v rozlišení 20m a v systému JTSK. Z DEMu byly následně v programu IDRISI vypočítány
tyto vrstvy: úhlová vzdálenost od severního směru, lokální reliéf ve 100 a ve 200 m
186
vzdálenosti, orientace svahů ve stupních a RIM index (definuje konvexnost či konkávnost
terénu). Kromě těchto hlavních sekundárních vrstev byla z DEMu vypočítán i sklon svahů ve
stupních. Tato vrstva posloužila k výpočtu nákladových a časových povrchů, která byla
zkombinována s informacemi z geologické mapy. Výpočty byly provedeny algoritmem
VARCOST (viz výše).
Z geologická vektorové mapy byly extrahovány údaje o eolických sedimentech uvnitř říčních
sedimentů údolní nivy Dyje a Moravy, říční sedimenty údolní nivy Dyje a Moravy a fluviální
sedimenty mimo oblast údolní nivy Dyje a Moravy. Tyto tři hodnoty posloužily jako
startovací vrstvy při výpočtech časových vzdáleností.
Vrstva časové vzdálenosti byla použita i pro výpočet vzdálenosti od centrálních míst, kdy
počátkem cesty jsou středy centrálních areálů, hradisek (Pohansko, Nejdek, Mikulčic).
Algoritmem EXTRAKT byly zjištěny hodnoty environmentálních proměnných v místech
jednotlivých archeologických bodů. Tyto údaje byly kvantifikovány a vizualizovány v sérii
histogramů, které vyjadřují rozložení četností vybraných archeologických bodů v závislosti na
přírodních parametrech (graf 10 - 18). Na tomto základě jsme definovali intervaly hodnot
s největší četností archeologických bodů (s raně středověkými nálezy), které tak zároveň
vymezují areály vhodné pro raně středověké osídlení. Tyto intervaly posloužily k vytvoření
binárních vrstev. Změnou oproti modelu J. Goláně bylo použití i více intervalů v jedné
environmentální proměnné (vrstvě). Tento krok byl vynucen různorodějšími geografickými
podmínkami, které se vyskytují na rozšířeném sledovaném území (větší relativně výškové
rozdíly atd.).
Jednotlivým intervalům v každé vrstvě byly přiřazeny váhy, které odráží míru vlivu různých
environmentálních proměnných na výsledný prediktivní model. Podle J. Goláně je možné při
přidělování vah binárním vrstvám postupovat dvěma způsoby. Váhy mohou být přiděleny
buď na základě nějakého obecně platného předpokladu o významnosti vlivu dané
charakteristiky na rozložení predikovaného typu sídelních areálů a jejich komponent (např.
významný vliv sklonů reliéfu nebo vzdáleností k vodním zdrojům) nebo na základě
vypočítaných ukazatelů významnosti binárních vrstev (vše Goláň 2003, 91). V našem případě
jsme použili kombinaci obou variant, stejně jako tomu bylo při výpočtu modelu J. Goláně.
Váhy mohly nabývat hodnot 1 - 4.
Aplikace váhovaných intervalů pro výpočet prediktivního modelu může do jisté míry řešit i
omezení tradiční dvouhodnotové (binární) logiky při predikci archeologického potenciálu
určitého území, na která nedávno upozornil L. Šmejda (2003, 232-237).
187
Graf 10. Histogram. Rozložení četností vybraných
archeologických bodů v závislosti na přírodních
parametrech - orientace svahu ve stupních
Graf 11. Histogram. Rozložení četností vybraných
archeologických bodů v závislosti na přírodních
parametrech - lokální reliéf ve 100 m vzdálenosti.
Graf 12. Histogram. Rozložení četností vybraných
archeologických bodů v závislosti na přírodních
parametrech - lokální reliéf ve 200 m vzdálenosti.
Graf 13. Histogram. Rozložení četností vybraných
archeologických bodů v závislosti na přírodních
parametrech - úhlová vzdálenost svahu od
severního směru.
Graf 14. Histogram. Rozložení četností vybraných
archeologických bodů v závislosti na přírodních
parametrech - RIM index.
Graf 15. Histogram. Rozložení četností vybraných
archeologických bodů v závislosti na přírodních
parametrech - časová vzdálenost od eolitických
sedimentů (vátých písků) uvnitř nivy.
188
Graf 16. Histogram. Rozložení četností vybraných
archeologických bodů v závislosti na přírodních
parametrech - časová vzdálenost k raně
středověkým centrům.
Graf 17. Histogram. Rozložení četností vybraných
archeologických bodů v závislosti na přírodních
parametrech - časová vzdálenost od hranice nivy.
Graf 18. Histogram. Rozložení četností vybraných
archeologických bodů v závislosti na přírodních
parametrech - časová vzdálenost od fluviálních
sedimentů mimo nivu.
189
Do prvního prediktivního modelu (bez vlivu centrálních míst) vstupovalo osm
vybraných environmentálních proměnných: lokální reliéf ve 100 m vzdálenosti,
lokální reliéf ve 200 m vzdálenosti, orientace svahů ve stupních, úhlová vzdálenost
svahů od severního směru, RIM index, časová vzdálenosti eolických navátin uvnitř
nivy, časová vzdálenosti od fluviálních sedimentů mimo oblast nivy velkých řek a
časová vzdálenost od hranice údolní nivy Dyje, resp. Moravy. U všech těchto
proměnných byly vymezeny intervaly, které vykazují největší četnosti výskytu
archeologických bodů (s nálezy raně středověkého stáří). Podle jejich očekávaného
impaktu na osídlení jim byla přiřazena i různá váha (tab. 2). Tímto způsobem byly
definovány jednotlivé vrstvy, kteří tvořily základ pro další výpočet
Evironmentální proměnné Intervaly Váhování
0,0 - 1,5 m 2
1,5 – 4,5 m 1
Lokální reliéf ve 100 m vzdálenosti (LR100)
4,5 – 10 m 2
0,1 – 4,5 m 2Lokální reliéf ve 200 m vzdálenosti (LR200)
6,5 – 22 m 2
110 – 170 3
205 – 255 1
Orientace svahů ve stupních (ASPECT)
030 – 060 2
30 – 70 1Úhlová vzdálenost svahů od severního směru (ORS)
90 – 180 3
Časová vzdálenost od eolických navátin uvnitř nivy (TEOLNIV) 0 – 0,1 h 2
Časová vzdálenost od fluviálních sedimentů mimo nivu (TSEDTER) 0 – 0,25 4
0,001 – 0,25 2Časová vzdálenost od hranice údolní nivy (TNIVA)
0,35 – 0,5 2
RIM index (RIM) 999900 – 1000100 1
Časová vzdálenost k hradiskům (THRAD) 0,0 – 1,5 3
Tab. 2. Kritéria pro výpočet finálního prediktivního modelu pro raně středověké osídlení v zájmové
oblasti.
Součtem výše uvedených vrstev vznikl prediktivní model (obr. 10) jehož výsledné
hodnoty byly rozděleny do tří intervalů: malý potenciál, střední potenciál a velký
potenciál. Cílem modelování bylo rozdělit studovaného území tak, aby malý potenciál
tvořil okolo 50 - 60 %, střední potenciál 20 – 30 % a velký potenciálu 10 – 20 % jeho
rozlohy. Zároveň měl počet archeologických bodů (s raně středověkými nálezy) tvořit
10 - 20 % z celkového počtu známých bodů v intervalu malého potenciálu, 20 - 30%
v intervalu středního potenciálu a 50 - 60 % v intervalu velkého potenciálu. Tento
záměr se podařilo vesměs naplnit (s menšími odchylkami v zastoupení
archeologických bodů na území s malým a velkým potenciálem, tab. 3).
190
Archeologický
potenciál území
Archeologické
body
Plocha
Interval Počet % Počet %
MALÝ 0 – 11 18 26.09 810007 51.10
STŘEDNÍ 12 – 14 17 24.64 501451 31.63
VELKÝ 15 – 20 34 49.28 273794 17.27
Σ 69 100 1585252 100.00
Tab. 3. Parametry finálního prediktivního modelu pro raně středověké osídlení v zájmové oblasti bez
vlivu centrálních míst.
Druhý prediktivní model (s vlivem centrálních míst) vycházel ze stejných
proměnných doplněných o časovou vzdálenost od centrálních míst (obr. 11). Při
terénních povrchových sběrech (viz níže) však byl aplikován pouze první prediktivní
model založený na přírodních proměnných (tab. 4).
Archeologický
potenciál
území
Archeologické
body
Plocha
Interval Počet % Počet %
MALÝ 1 – 13 14 20.29 944803 59.60
STŘEDNÍ 14 – 16 21 30.43 394495 24.89
VELKÝ 17 – 23 34 49.28 245954 15.52
Σ 69 100 1585252 100.00
Tab. 4. Parametry finálního prediktivního modelu pro raně středověké osídlení v zájmové oblasti s
vlivem centrálních míst.
Kromě prediktivního modelu založeného na součtech váhovaných vrstev bylo
vypočteno i alternativní řešení s pomocí diskriminační analýzy. Tento model se však
v praxi příliš neosvědčil. Použitá diskriminační analýza totiž vycházela z lineární
korelace, jejíž aplikace vedla v svém důsledku ke vznik rozsáhlých vnitřně
nestrukturovaných kontinuálních ploch, přiřazených k území s různým
archeologickým potenciálem. Tento výsledek neumožňoval efektivní vyhledávání
sídelních areálů v krajině.
191
Obr. 10. Finální prediktivní model. Nejvyšší potenciál raně středověkého osídlení bez vlivu centrálních
míst.
Obr. 11. Finální prediktivní model. Nejvyšší potenciál raně středověkého osídlení s vlivem centrálních
míst.
192
Povrchové sběry
Metodika povrchových sběrů realizovaných v letech 2006-2007 byla shodná s
předcházející validací prediktivního modelu J. Goláně (viz výše). Prospekce
prováděná s cílem vyhledat dosud neznámé sídelní areály s pomocí nového
prediktivního modelu byla zahájena na jaře roku 2006. Z důvodů nepříznivých
klimatických podmínek na podzimu bylo možné pokračovat v povrchových sběrech
až v následujícím roce (jaro 2007).
K prospekci bylo vybráno území, které má z hlediska nového prediktivního modelu
nejvyšší potenciál výskytu raně středověkého osídlení (při povrchových sběrech
v letech 2006-2007 byl testován i alternativní model vypočtený s pomocí
diskriminační analýzy, který se však ukázal jako nevhodný; viz výše).
Z geografického hlediska se jednalo o území na pomezí zázemí Pohanska a Nejdku,
na katastrech obcí Břeclav, Hlohovec, Charvátská Nová Ves, Ladná, Lednice, Nejdek,
Podivín, Sedlec, Valtice. S menší intenzitou byly sběry prováděny i v prostoru mezi
Pohanskem a Mikulčicemi, na katastru obcí Moravská Nová Ves a Tvrdonice.
Sledované území bylo pokryto sítí polygonů, vytvořených a kódovaných stejným
způsobem jako při analytických povrchových sběrech v letech 2004 - 2005. Polygony
určené k průzkumu se však tentokrát musely dotýkat území s vysokým potenciálem
výskytu raně středověkých sídelních areálů. Prováděné povrchové sběry byly vedeny
se snahou o systematickou prospekci zájmového území. Původní idea prozkoumávat
polygony rozmístěné v pravidelné mřížce v rozestupech 150 či 200 m se však v terénu
ukázala jako nepraktická. Velký počet takto vybraných polygonů byl nedostupný:
ležel buď na okrajích polností, na nevhodných plochách, popřípadě se na dostupné
ploše nacházely pouze 2 až 3 polygony. Z toho důvodu byl výběr polygonů řešen
přímo na místě, s přihlédnutím k místním podmínkám a za dodržení 150 až 200 m
vzdálenosti mezi jednotlivými sběry. Ve výše zmiňovaném období se takto podařilo
prozkoumat 367 polygonů, z nichž 121 (33%) obsahovalo archeologicky relevantní
nálezy z různých období.
Závěr
V rámci celé kampaně, probíhající od roku 2004 do roku 2007, se podařilo
povrchovými sběry prozkoumat celkem 674 polygonů (obr. 12) o velikosti 50x50 m
(dohromady 168,5 ha). Bylo tak objeveno 25 nových raně středověkých sídelních
areálů, které jsou s velkou pravděpodobností současné s velkomoravskými centry na
Pohansku, v Mikulčicích a v Nejdku. Známý počet sídelních areálů se tak od
předcházejícího stavu zvýšil o nezanedbatelných 46% (viz níže).
193
Při rekonstrukci sídlištní struktury velkomoravského období byly sídelní areály
objevené povrchovými sběry zkombinovány s územími s archeologickými nálezy
z databáze SAS a s lokalitami ze sousedních států (Rakousko, Slovensko).
Území s archeologickými nálezy ze SAS byly pro účely rekonstrukce osídlení opět
transformovány do podoby centroidů (viz výše) a vyfiltrovány za následujících
podmínek: (Kultura = 'rs.3' OR Kultura = 'rs.hra' OR Kultura = 'rstred' ) AND (
Areal = 'sí.rov.' OR Areal = 'sídlište' OR Areal = '?' ). Znamená to, že se do
výběru dostaly takové archeologické body, u kterých lze doložit sídlištní aktivity či
aktivity neznámého charakteru (jejich sídlištní charakter však lze odůvodněně
předpokládat) ze středohradištního období či období obecně hradištního, resp. raně
středověkého (ani širší datování nevylučuje možnost, že vyfiltrované areály byly
opravdu osídleny současně s velkomoravskými centry; sídelní areály jednoznačně
datované do starších či mladších fází raného středověku nebyly do výběru zahrnuty).
Rakouské území, které přiléhá ke zkoumané oblasti zpracoval M. Petr (viz jeho
příspěvek v tomto sborníku). Z jeho prostorové databáze byly zahrnuty do výsledné
rekonstrukční mapy archeologické body, které se nachází do 6 km od řeky Dyje či
Moravy (po jejich soutok; řeky tvořily původní hranici zájmového území v tomto
prostoru). Kritéria pro výběrový dotaz byla identická s podmínkami pro filtraci
centroidů z databáze SAS.
Fakticky stejným způsobem byly do celého řešení zakomponovány i archeologické
lokality z přilehlé části Slovenska, které do geodatabáze převedl T. Tencer (viz jeho
příspěvek v tomto sborníku).
Výsledná mapa (obr. 13) byla upravena tak, aby vzdálenost mezi archeologickými
body nebyla nikdy menší než 300 m. Nadpočetné archeologické body, které
hypoteticky patří té samé komponentně jednoho sídelního areálu (k pojmům viz
Neustupný 1986a), při tom byly odmazány (třistametrová hranice byla zvolena ad hoc
a vychází pouze z našich zkušeností získaných při průzkumu daného území). Po této
operaci zůstalo v mapě 122 archeologických bodů (tab. 5), které, dle našeho názoru,
reprezentují na daném území různé sídelní areály (tento předpoklad však nemůže
platit absolutně, protože jednotlivé komponenty, např. výrobní, sousedících sídelních
areálů se jistě dotýkaly či dokonce prolínaly). S jejich pomocí se tak lze pokusit o
postižení základních tendencí, které působily při utváření raně středověké sídlištní
struktury.
194
Zdroj Počet sídleních areálů
SAS 54
Povrchové sběry 2004-2007 25
Rakousko 22
Slovensko 21
Celkem 122
Tab. 5. Sumarizace vybraných archeologických bodů se zájmové oblasti a okolních regionů.
Obr. 12. Všechny polygony (50x50 m) povrchových sběrů se zájmového území rozdělené podle
výzkumné sezóny.
195
Obr. 13. Všechny vybrané archeologické body se zájmové oblasti a okolních regionů. Rozděleno podle
původu. Hranice zájmové oblasti v kombinaci s bufferem 6 km okolo řek Dyje a Morava po soutok
Všech 122 archeologických bodů bylo v programu GeMedia Grid převedeno do rastru
s velikostí buněk 100x100 m. Pomocí funkce Local Scan (Density) byla ve
skenovacím okně (scanning window) o průměru 4 km vypočtena a vizualizována
jejich hustota v geografickém prostoru. Na výsledné mapě jsou největší koncentrace
osídlení zobrazeny červenou barvou, střední hustoty barvou žlutou a zelenou. Území
s nejmenší hustotou raně středověkého osídlení není podbarveno vůbec.
Ze srovnání s předběžným modelem (obr. 3) vyplývá, že i přes masivní nárůst datové
báze se podstata sídlištní struktury příliš nezměnila. Sídelní areály se stále výrazně
koncentrují v nejbližším zázemí velkomoravských hradisek (obr. 14), ve vzdálenosti
do jedné a půl hodiny pěší chůze od centra (obr. 15). Je patrná i jejich silná vazby na
hranu terasy na okraji nivy velkých řek (obr. 16). Výsledný obraz se však podstatně
změnil kvantitativně. Významným způsobem narostl především počet sídelních areálů
v zázemí Pohanska, kde je nyní patrná vůbec největší koncentrace osídlení v regionu.
Relativně slabé osídlení naopak evidujeme v zázemí nejdeckého hradiska. Lze jen
spekulovat, do jaké míry odráží kvantitativní rozdíly v charakteru zázemí původní
účel příslušných centrálních míst a jejich pozici v sídlištní hierarchii.
Z rekonstrukce sídelní struktury dále vyplývá, že centrální lokality i jejich zázemí
196
leží vždy na stejném břehu řeky. Na protější straně řeky bývala zřejmě budována jen
menší předpolí, jak ukazuje příklad Mikulčic a Pohanska.
Pozoruhodným jevem je výrazná koncentrace osídlení jižně od soutoku Moravy
s Dyjí v okolí rakouského Hohenau an der March. Lze předpokládat, že i v těchto
místech se někde na pravém břehu řeky Moravy nacházelo jedno z raně středověkých
center, které však nebylo dosud objeveno. Na jeho možnou existenci ostatně upozornil
již v roce 1980 Z. Měřínský (1980, 193) a nejnověji i M. Petr (viz jeho příspěvek
v tomto sborníku).
Obr. 14. Dislokace a hustota vybraných archeologických bodů v zájmové oblasti.
197
Obr. 15. Dislokace a hustota vybraných archeologických bodů v zájmové oblasti. Čerchovaně
vyznačena hranice do jedné a půl hodiny pěší chůze od raně středověkého centra. Pro území Rakouska
a Slovenska je časová hranice nedopočítaná.
Obr. 16. Dislokace a hustota vybraných archeologických bodů v zájmové oblasti. Čerchovaně
vyznačena hranice údolní nivy.
198
Diskuse
Z našich dosavadních závěrů vyplývá, že v nejbližším okolí Pohanska i sousedních
raně středověkých center vznikla v 9. stol. sídlištní struktura, která byla podřízena
potřebám těchto nadkomunitních areálů. Na základě modelu, který pro raně
středověké Velkopolsko vytvořila Z. Kurnatowska soudíme, že takto utvářené
osídlení nevzniklo přirozeným lokálním vývojem v regionu, ale uměle násilnou
centralizací. Zázemí piastovských center bylo podle Z. Kurnatowske plánovitě
kolonizováno (Kurnatowska 1999, 55). I v případě Pohanska je zřejmé, že se současná
zemědělská sídliště nenáhodně kumulují v jeho nejbližším okolí. Periferní území,
která leží na rozhraní zázemími dvou sousedních center, zůstávají osídlena pouze
sporadicky. Jsou zřejmě částečně vylidněna v důsledku přesunů obyvatelstva, které
zajišťovalo potřeby centra (kromě produkce základních potravin snad i budování a
údržba komunikačních a fortifikačních systémů; k tomu Kurnatowska 1999, 55).
V Polsku zaznamenáváme podobný vývoj sídlištní struktury o něco později, až po
vzniku piastovských hradů v 10. stol. (Moździoch 1999, 41-43). Jedná se o velmi
archaický model teritoriální organizace, který je příznačný pro raně středověké
společnosti, stojící na prahu státnosti. Je charakterizován soustředěním velkých
opevněných aglomerací s hustě osídleným zázemím do oblasti, kterou lze chápat jako
ústředí raných „států“. Takto zformovaná teritoriální organizace však nebyla příliš
životaschopná a v průběhu dalšího vývoje zanikla (Kurnatowská 1984, 169-170).
Později dochází k přebudování a stabilizaci celé sídlištní struktury, do níž jsou
plánovitě zařazována subcentra (např. fora, villae forenses), která plnila např. funkce
týdenních trhů či krčem (tabernae), přičemž byla zalidňována i periferní území
(Moździoch 1999, 41-43; Žemlička 1996, 18-21).
Nastíněný model vývoje je platný pouze pro východní část střední Evropy a Evropu
východní. Liší se však dosti podstatně od situace na Západě (Henning 2004, 396-435;
2005, 41-59), kde se struktura venkovského osídlení stabilizovala již počátkem 6. stol.
Byla natolik pevná, že ji neovlivnily ani politické a ekonomické změny či vložení
nových center do sídlištní struktury (viz např. Büraburg). Poloha vesnic, skládajících
se ze samostatných a vzájemně kooperujících selských dvorů, které na východě
Evropy v raném středověku nenajdeme, byla determinovaná především stávající
infrastrukturou (zvláště systémem komunikací) a přírodními podmínkami. Této
stabilní sídlištní struktuře se musel přizpůsobit i ekonomický systém, který se na
Západě postupně vyvinul do podoby tzv. režijního velkostatku. V jeho rámci byly
jednotlivé zemědělské usedlosti zdaňovány s ohledem na svůj individuální výkon.
Systém režijního velkostatku se postupně ukázal jako mnohem efektivnější než
násilné manipulace s nediferenciovanou a uniformní masou venkovského
199
obyvatelstva, soustřeďovanou do nejbližšího okolí tehdejších center, kterou dokládají
mj. i naše zjištění ze zázemí Pohanska. Nepřekvapí proto, že se od 10. stol. (resp. 12.
stol.) začal nový systém šířit i do východní části střední Evropy (Henning 2005, 41-
59). V té době však již Pohansko ani ostatní velkomoravská centra neexistovala.
Systém, jehož byly součástí, neodolal fatálním turbulencím, které byly vyvolány
různými vnějšími i vnitřními vlivy (např. maďarské vojenské vpády, změna klimatu).
Otázka, do jaké míry se na jeho nestabilitě podílely i násilné zásahy do sídlištní
struktury, které mohly vést k sociálním a politickým nepokojům (např. Moździoch
1999, 41), se jistě stane součástí dalších diskusí.
Literatura
Dostál, B. 1975: Břeclav-Pohansko IV. Velkomoravský velmožský dvorec. Brno.
Dostál, B. 1979: K opevnění hradiska Břeclavi-Pohanska, SPFFBU E 24, 73–93.
Dostál, B. 1982: K časně slovanskému osídlení Břeclavi-Pohanska. Praha.
Dostál, B. 1987: Vývoj obydlí, sídlišť a sídlištní struktury na jižní Moravě v době
slovanské (6. - 10. století). In: XVI. Mikulovské sympozium 1986, Vývoj obydlí,
sídlišť a sídlištní struktury na jižní Moravě. Praha, 13 - 32.
Dostál, B. 1988: Raně městské prvky hradiště Břeclavi-Pohanska, in: Rodná země –
Sborník k 100. výročí Musejní a vlastivědné společnosti v Brně a k 60.
narozeninám PhDr. Vladimíra Nekudy, CSc., Brno, 146–155.
Dostál, B. 1990: Raně feudální společnost Velké Moravy na základě objevů v
Břeclavi – Pohansku, in: Pravěké a slovanské osídlení Moravy. Sborník k 80.
narozeninám Josefa Poulíka, Brno, 282–287.
Dostál, B. 1992: K rekonstrukci velkomoravského kostela na Pohansku, SPFFBU E
37, 73–88.
Dostál, B. 1993a: Ein Handwerkliches Areal des 9. Jh. in Břeclav-Pohansko
(Mähren), Actes du XIIe Congrés ISPP, 4, Bratislava, 220–225.
Dreslerová, D. 1995: A settlement-economic model for a prehistoric microregion:
settlement activities in the Vinoř-stream basin during the hallstatt period. In: Kuna,
M. - Venclová, N. (eds.): Whither archaeology? Papers in honour of Evžen
Neustupný. Praha, 145-160.
Goláň, J. 2003: Archeologické prediktivní modelování pomocí geografických
informačních systémů na příkladu území jihovýchodní Moravy, Brno, Geografický
ústav PřF, Masarykova univerzita, rkp disertační práce.
Goláň, J. - Kučera, M. - Macháček, J.: The Application of GIS in the Archaeology intra
and inter site analysis in Breclav - Pohansko, Czech Republic. In Digital
200
Earth - Information Resources for Global Sustainability, Proceedings. Brno :
Masaryk University Brno, 2003. od s. 246-262
Goláň, J. – Macháček, J. 2004: Velkomoravské hradisko Pohansko a jeho zázemí, in:
Hrib, H. – Kordiovský, E. (eds.): Lužní les v Dyjsko-moravské nivě, Břeclav, 513–
526.
Gringmuth-Dallmer, E. 1999: Methodische Überlegungen zur Erforschung zentraler
Orte in ur– und frühgeschichtlicher Zeit. In: Moździoch, S. (ed.): Centrum i
zaplecze we wczesnośredniowiecznej Europie środkowej. Spotkania Bytomskie
III, Wrocław, 9–20.
Hanuliak, M. – Kuzma, I. – Šalkovský, P. 1993: Mužla – Čenkov I. Osídlenie 9.-12.
Storočia. Nitra.
Henning, J. 2004: Germanisch-romanische Agrarkontinuität und –diskontinuität im
nordalpinen Kontinentaleuropa – Teile eines Systemwandels? Beobachtungen aus
archäologischer Sicht. In: Dieter Hägermann, Wolfgang Haubrichs, Jörg Jarnut
(Eds): Akkulturation. Probleme einer germanisch-romanischen Kultursynthese in
Spätantike und frühem Mittelalter. Berlin - New York, 396-435.
Henning, J. 2005: European Ways of Life in East and West during the Early Middle
Ages: Which Way was the ‘normal’ one?. In: Curta, F. (Ed.): East Central and
Eastern Europe in the Early Middle Ages. Series: Studies on the history and
archaeology of Eastern Europe during the early Middle Ages. Ann Arbor:
University of Michigan Press, 41-59.
Kavánová, B. - Vitula, P. 1990: Břeclav - Poštorná, pohřebiště a sídliště střední doby
hradištní. In: Pravěké a slovanské osídlení Moravy. Sborník k 80. narozeninám
Josefa Poulíka. Brno, 327 - 352.
Krušinová, L. 2004: The official list of archaeological sites in the Czech republic - an
information system of archaeological sites in the CR. In: Enter the Past. The E-way
into the Four Dimensions of Cultural Heritage. BAR International Series 1227.
Oxford, 170-174.
Kudrnáč, J. 1958a: Skladování obilí v jamách - obilnicích, Vznik a počátky Slovanů
II, 233-252.
Kudrnáč, J. 1958b: Staroslovanské obilnářství v českých zemích, PA 49/2, 478 - 498.
Kuna, M. 2004: Beyond identification: dating sites by surface artefact survey and the
information from test excavations. In: Gojda, M. (ed.): Ancient Landscape,
Settlement Dynamics and Non-Destructive Archaeology. Czech Research Project
1997-2002, Praha, 72-90.
Kuna, M. a kol. 2004: Nedestruktivní archeologie. Praha.
Kurnatowska, Z. 1984: Bildungsprozeß des polnischen Staates und siene Spiegelung
201
in der Besiedlungsstruktur. In: Interaktionen der mitteleuropäischen Slawen und
anderen Ethnika im 6.-10. Jahrhundert. Nitra, 165-172.
Kurnatowska, Z. 1999: Centrum a zaplecze. Model wielkopolski. In: in: Moździoch,
S. (ed.): Centrum i zaplecze we wczesnośredniowiecznej Europie środkowej.
Spotkania Bytomskie III, Wrocław, 53-59.
Macháček, J. 2001a: Pohansko bei Břeclav – ein bedeutendes Zentrum Großmährens,
in: Galuška, L. – Kouřil, P. – Měřínský, Z. (eds.): Velká Morava mezi Východem a
Západem. Großmähren zwischen West und Ost, Brno, 275–290.
Macháček, J. 2001b: Zpráva o archeologickém výzkumu Břeclav – Líbivá 1995-1998,
in: Měřínský, Z. (ed.): Konference Pohansko 1999. Archaeologia mediaevalis
Moravica et Silesiana I, Brno, 39–62.
Macháček, J. 2005: Raně středověké Pohansko u Břeclavi: munitio, palatium, nebo
emporium moravských panovníků?, Archeologické rozhledy LVII, 100-138.
Macháček, J. - Gregerová, M. - Hložek, M. - Hošek, J. 2007: Raně středověká
kovodělná výroba na Pohansku u Břeclavi. Památky archeologické XCVIII, 129-
184.
Měřínský, Z. 1980: Slovanské osídlení 6.-10. století na dolní Dyji a Moravě. In:
Dostál, B. - Vignatiová, J.: Slované 6.-10. století. Sborník referátů ze sympozia
Břeclav-Pohansko 1978. Brno, 191-204
Meurers-Balke, J. – Lüning, J. 1990: Experimente zur frühen Landwirtschaft. Ein
Überblick über die Kölner Versuche in den Jahren 1978-1986, in: Fansa, M. (ed.):
Experimentelle Archäologie in Deutschland. Archäologische Mitteilungen aus
Nordwestdeutschland, Beiheft 4, Oldenburg, 82–92.
Moździoch, S. 1999: Miejsca centralne Polski wczesnopiastowskiej. Organizacja
przestrzeni we wczesnym średniowieczu jak źródło pozania systemu społecznogospodarczego.
In: Moździoch, S. (ed.): Centrum i zaplecze we
wczesnośredniowiecznej Europie środkowej. Spotkania Bytomskie III, Wrocław,
9–20.
Neustupný, E. 1986a: Sídelní areály pravěkých zemědělců, Památky archeologické
77, 226-234.
Neustupný, E. 1986b: Nástin archeologické metody, AR 38, 525–549.
Neustupný, E. 1994: Settlement area theory in Bohemian archaeology. Památky
archeologické - Supplementum 1, 1994, 248-258.
Neustupný, E. 1996: Polygons in Archaeology, Památky archeologické 87, 112-136.
Neustupný, E. (ed.) 1998: Space in prehistoric Bohemia. Praha.
Neustupný, E. v tisku: Metoda archeologie. Plzeň.
Opravil, E. 2000a: Archäobotanische Funde aus dem Burgwall Pohansko bei Břeclav,
202
in: Poláček, L. (ed.): Studien zum Burgwall von Mikulčice, Bd. 4, Brno, 165–169.
Opravil, E. 2000b: Zur Umwelt des Burgwalls von Mikulčice und zur pflanzlichen
Ernährung seiner Bewohner, in: Poláčak, L. (ed.): Studien zum Burgwall von
Mikulčice, Bd. 4, Brno, 9–164.
Pleinerová, I. 2000: Die altslawischen Dörfer von Březno bei Louny. Praha – Louny.
Poláček, L. 1996: Zum Stand der siedlungsarchäologischen Forschung in Mikulčice.
In: Staňa, Č. – Poláček, L. (eds.): Frühmittelaterliche Machtzentren in
Mitteleuropa. Mehrjährige Grabungen und ihre Auswertung, Internationale
Tagungen in Mikulčice III, Brno, 213–260.
Poláček, L. 1999: Talaue der March und die Erforschung der großmährischen
Machtzentren, in: Poláček, L. – Dvorská, J. (eds.): Probleme der
mitteleuropäischen Dendrochronologie und naturwissenschaftliche Beiträge zur
Talaue der March. Internationale Tagungen in Mikulčice V, Brno, 227–232.
Ruttkay, M. 2003: Mittelalterliche Siedlung und Gräberfeld in Bajč - Medzi kanálmi
(Vorbericht), Slovenská archeológia L-2, 2002, 245-322.
Silva De, M. – Pizziolo, G. 2001: Setting up a „Human Calibrated“ Anisotropic Cost
Surface for Archaeological Landscape Investigation, in: Stančič, Z., Veljanovski,
T. (ed.): Computing Archaeology for Understanding the Past – CAA 2000 –
Computer Applications and Quantitative Methods in Archaeology. Proceedings of
the 28th Conference, Ljubljana, April 2000. Archaeopress BAR Oxford, 279–286.
Sklenářová, Z. – Krušinová, L. – Baštová, D. – Volfík, P. 1996: Státní archeologický
seznam verze 1.1. Uživatelská příručka. Praha.
Šmejda, L. 2003: Možnosti využití techniky „multi-criteria evalution“ v prostorové
archeologii. In: Neustupný, E. (ed.): Příspěvky k prostorové archeologii 1. Plzeň,
230-247.
Van Leusen, M. 1999: Viewshed and Cost Surface Analysis Using GIS (Cartographic
Modelling in a Cell-Based GIS II), in: Barceló, J.A., Briz, I. and Vila, A. (eds):
New Techniques for Old Times CAA98, BAR (International Series 757), 215-223.
Vignatiová J. 1992: Břeclav-Pohansko II. Slovanské osídlení jižního předhradí. Brno.
Žemlička, J. 1996: Entstehung und Entfaltung der Marktorganisation in Böhmen und
Mähren, in: Hausbau und Raumstruktur früher Städte in Ostmitteleuropa, Památky
archeologické – Supplementum 6, Praha, 17–27.
203
Summary
The economic hinterland of an early mediaeval centre in Pohansko
near Břeclav
In the 9th century, Pohansko near Břeclav was undoubtedly, by the current criteria
(e.g. Gringmuth-Dallmer 1999; Moździoch 1999), one of the central sites and one at
the top of the hierarchy of settlements in Great Moravia. The results of systematic
archaeological excavations provide evidence of all the functions attributed to
settlements of this type (Dostál 1975; 1979; 1988; 1990; 1992; 1993; Macháček
2001a; 2005; Vignatiová 1992). Its administrative-political function can be linked to
the so-called court of a magnate, interpreted as an emulation of the palatium, the
centre of Carolingian-Ottonian pfalzes, and was very likely one of the residences of
the Moravian ruler or his deputy. The military-defensive function of Pohansko is
evident from massive fortification and the concentration of stand-by military troops in
the outer ward. Intensive craft production left traces in the remains of workshop
facilities, tools, unfinished products and production waste, concentrated in the
residential/production homesteads inside the fortification. Evidence of trade or
exchange is seen in the obvious imports of luxurious goods and articles of everyday
need. Pohansko may have been established as the centre of a cult as early as the PreChristian
period when a pagan shrine is thought to have existed there, later replaced
by a Christian church with a nartex.
It is assumed that the densely populated agglomeration at Pohansko was not autarctic
and could not sustain itself without its hinterland which catered for its needs in terms
of food and other important raw materials (e.g. Vignatiová 1992, 98). This assumption
is also upheld by the fact that the site is situated in a flood-plain enclosed by cut-off
meanders of the Dyje (Goláň - Macháček 2004). A realistic estimate of the area of the
hinterland of Pohansko (and the nearby centres), which is also corroborated by the
fact that half of the distance between Pohansko and the neighbouring early mediaeval
centres (half-distance between Pohansko - Nejdek: 6.9 km, Pohansko - Mikulčice: 8
km) approaches the radius of a circle with an area of 110 square km (r=5.9 km).
To resolve the problem of the settlement structure in the hinterland of Pohansko and
the neighbouring early mediaeval centres (Mikulčice, Nejdek) we chose an area of
532.5 square km, delimited in the south by the confluence of the Morava and the
Dyje, and in the north by the Hodonín - Dolní Dunajovice line. The area of interest is
further delineated by the Czech-Austrian and the Czech-Slovak borders partly running
alongside the Morava and the Dyje rivers. It is an artificially demarcated section of
the landscape, selected mainly for practical reasons (e.g. restricted access to digital
204
mapping data from the neighbouring countries). The chosen outlines enclose 158
areas with archaeological finds from the Early Middle Ages, registered in the SAS
database (“The official list of archaeological sites in the Czech Republic” (SAS Státní
archeologický seznam). For the purposes of further spatial analyses we made a
narrower selection from the complete set. The selected sites tend to cluster into
conspicuous concentrations in the surroundings of the centres under investigation.
This conclusion can also be verified using quantitative data, based on the evaluation
of the distance between the centres (Pohansko, Nejdek, Mikulčice) and sites of the
settlement type in their surroundings. The cost distance model, derived from the
digital elevation model (DEM), was used to assign each site a value indicating the
time needed to negotiate the distance from the site to the centre (cost time distance).
The method revealed that as much as 59% of all sites are found within an hour’s walk
from the nearest centre.
Research into the relationship between the settlement structure and the flood plain is
of no less worth (for more details see e.g. Poláček 1999), as it was of profound
significance for early mediaeval settlement in the area under investigation. Most sites
are situated at a distance of 500 m from the flood-plain boundary, inside the so-called
buffer zone. The relationship between the flood-plain edge and the early mediaeval
sites of the settlement type can also be quantified by applying the cost distance model.
A total of 46 sites (i.e. 75%) are found either within the flood-plain or fifteen minutes
away from its boundary.
The result of the special analyses described above need to be further verified. The
verification of the previous results can be seen in the application of the so-called
analytical surface artefact collection. In this analytical approach the investigated space
is divided up into small partitions, within which the data collection takes place,
independent of the original idea of the spatial structure. Rather than a mere detection
of “sites” as locations with a high concentration of archaeological sites, it is a method
that enables the archaeologist to capture the quantitative aspects of surface collections
of archaeological finds and identify the presence of less conspicuous components as
well. Therefore, the results of the investigation can be analyzed without prejudice
(Kuna et al. 200a, 25, 326).
Within the whole campaign, taking place between 2004 and 2007, a total of 674
polygons with an area of 50x50m (amounting to 168.5 ha altogether) were
investigated by means of surface collection whereby 25 new early mediaeval
settlement areas were discovered, which were most probably contemporary with the
Great Moravian centres in Pohansko, Mikulčice and Nejdek. The number of
205
settlement areas known to us has thus increased by 46%.
In the reconstruction of the settlement structure during the Great Moravian period the
settlement areas discovered by surface collection were combined with the areas of
archaeological finds from the SAS database and with sites from the neighbouring
countries (Austria, Slovakia). After the merger the map shows 122 archaeological
points representing different settlement areas within the given region.
A comparison with a preliminary model revealed that in spite of the massive increase
of data in the database the nature of the settlement structure has not significantly
changed. The settlement areas continue to be clearly concentrated in the environs of
the Great Moravian central places within a walking distance of one and a half hours
from the centre. Their strong affinity to the edge of a terrace at the boundary of a large
floodplain of great rivers is also conspicuous. However, the big picture has
considerable changed with regards to quantity. A significant increase was recorded in
the number of settlement areas in the hinterland of Pohansko which now exhibits by
far the greatest settlement density in the region. The reconstruction of the settlement
structure also shows that the central sites and their hinterland are always situated at
the same bank of the river while only smaller outposts were built on the opposite side
of the river as is proven by the example of Mikulčice and Pohansko. A remarkably
large settlement concentration south of the confluence of the Morava and the Dyje
near Hohenau an der March in Austria gives rise to an assumption that another early
mediaeval centre, still to be discovered, was situated somewhere on the right-hand
bank of the Morava.
If we accept the conclusions so far, some of which some still need to be verified, it is
possible to state that a settlement structure fully subordinated to the needs of the
centre was established in the 9th century in the immediate surroundings of Pohansko.
Judging from the model created by Z. Kurnatowska for the early mediaeval Great
Poland the settlement did not arise through natural local development in the region
but artificially, by enforced centralization. The above outlined model is only valid for
East Central and Eastern Europe. It differs quite substantially from the situation in the
West (Henning 2004, 396-435; 2005, 41-59) where the structure of village settlements
became stabilized as early as the beginning of the 6th century. It was so solid that it
could not be affected by political or economic changes.
206
Analýza pravěkých a raně historických nálezů z povrchových sběrů
v okolí Břeclavi - Michal Petr
Abstrakt
Text je vyhodnocením analýzy pravěké části archeologického materiálu získaného
průběžnými povrchovými sběry v okolí Břeclavi. K analýze byla využita kombinace
metod archeologických, statistických a prostředků GIS. Sledováno bylo především
ověření validity predikčního modelu pro pravěké lokality, vztah osídlení v různých
obdobích k sobě navzájem a ke struktuře krajiny.
The text is an evaluation of an analysis of the prehistoric part of archaeological
material acquired by on-going field walking in the surroundings of Břeclav. The
analysis was carried out using a combination of archaeological and statistical methods
and GIS tools. The observation was focused on verifying the validity of the prediction
model for prehistoric sites and the relationship of settlements in various periods to one
another and to the landscape structure.
Klíčová slova
GIS, Břeclav-Pohansko, povrchový sběr, archeologická predikce, hustota událostí,
areál aktivit, metodika, kontinuita osídlení
GIS, Břeclav-Pohansko, surface collection, field walking, archaeological prediction,
event density, methodology, settlement continuity
Úvod
Souběžně s dlouhotrvajícím výzkumem hradiska Pohanska u Břeclavi probíhá
v současné době i výzkum možného zemědělského zázemí Pohanska, ve kterém
nachází uplatnění právě metoda analytického povrchového sběru v areálech, které
s různou pravděpodobností výskytu raně středověkých nálezů předikoval již Jiří
Goláň (Goláň 2003). Klíčovým je zde prostředkem technologie GIS (Geografické
informační systémy). Povrchový sběr přinesl řadu informací, které byly již do jisté
míry zpracovány (Dresler – Macháček 2007), ale pozornost zde byla věnována
především nálezům datovaným do hradištního období (viz P. Dresler - J. Macháček
v této knize). Vedle toho existuje početný soubor pravěkých a protohistorických
nálezů, jejichž vztah k výskytu raně středověkých areálů a k samé pravděpodobnosti
207
jejich výskytu, zpracované Goláněm, může být rovněž velice přínosný.
Cílem tohoto příspěvku, který je zkrácenou verzí textu oborové práce, je zanalyzovat
výskyt pravěkého a protohistorického materiálu získaného ze sběrů v prostoru klínu
sevřeného řekami Moravou a Dyjí, v okruhu dosahu hradiska Břeclavi – Pohanska.
Do analýz nebudou zahrnuty nálezy spadající do raného středověku a mladší.
Bohužel, nemohly být realizovány sběry na adekvátní části území Rakouska, které
tvoří se zmiňovaným územím nedílný kulturní celek.
Součástí analýzy je zjištění souvislostí v projevech lidského působení v pravěku mezi
jednotlivými obdobími a ověření pravdivosti predikčního modelu, který pro tuto
oblast vypracoval Jiří Goláň. Vstupní data jsou doplněna i záznamy ze Státního
archeologického seznamu (dále jen SAS), které pomohly rozšířit soubor do statisticky
významnějšího celku, vhodného ke srovnání. Výsledky analýz jsou vizualizovány
pomocí nástrojů GIS, které jsou rovněž nezastupitelné i jako prostředek dokumentace.
Vymezení sledované oblasti
Povrchové sběry probíhaly v zájmovém území jihovýchodní Moravy, resp.
Dolnomoravského úvalu, jež je vymezeno klínem, který svírají řeky Morava a Dyje
(viz obr. 1). Na severu je tento pomyslný trojúhelník vymezen linií Hodonín – Dolní
Dunajovice. Toto území bylo zvoleno pro potřeby řešení otázky zemědělského zázemí
Břeclavi – Pohanska, Mikulčic a Pohanska u Nejdku a zaobírá plochu 532,5 km2
.
Kvůli obtížím se získáváním digitálních dat ze zahraničí a odlišnými majetkoprávními
poměry nebylo možné provádět průzkum povrchovými sběry na území Slovenska a
Rakouska, i když by byl pro výzkum zemědělského zázemí Pohanska velmi žádoucí.
Zkoumané území je však několikrát větší, než je předpokládaná plocha zázemí
hradiska Pohanska, která má činit zhruba 110 km2
. Předpokládáme-li Pohansko ve
středu kruhu, z nějž byly do centra distribuovány zemědělské výrobky, měl by tento
kruh poloměr 5,9 km (Dresler – Macháček 2007, podle Dreslerové 1995). Území, ve
kterém byl J. Goláněm předikován možný výskyt raně středověkých nálezů zahrnuje
jen klín sevřený Dyjí a Moravou v rozsahu 207 km2
.
208
Obr. 1. Mapa oblasti s indikovanými pravěkými událostmi.
Teorie povrchových sběrů a její předpoklady
Pojem povrchový sběr může nabývat v rámci svého pojetí mnoha odlišných forem.
Jako archeologická metoda stoupl sběr na významu ve značné míře po zveřejnění
teorie sídelních areálů (např. Neustupný 1994) a v souvislosti s rozvojem komplexu
dalších metod v rámci krajinné archeologie. Prostorová archeologie je při zapojení
více metod zkoumání schopna rozpoznat další jevy, které by se při izolovaném
výzkumu nemusely projevit.
Zejména metoda povrchového sběru, za současného zachování jistých pravidel
v kvalitě jeho provádění, může sloužit jako samostatný pramen archeologických
informací, se kterým je navíc možné dále pracovat. Tyto pravidla stanovil například
Martin Kuna (2001), který se rovněž vyjadřuje k mnoha ryze praktickým otázkám
povrchového sběru (Kuna 2004). Pro reprezentativní, kvantifikovaný a časově určený
celek či jednotku tvořenou souborem nálezů jedné archeologické kultury se používá
pojem „komponenta“. Aby mohly být rozpoznány komponenty, které jsou svým
charakterem odlišné od určitého průměru1
, je nutné přistoupit metodicky
k analytickému postupu povrchového sběru v protikladu k tradičnímu syntetizujícímu
1
Například komponenty s malým počtem artefaktů, ekofakty, atd. (Kuna 2001).
209
přístupu. Typickým případem tohoto syntetizujícího přístupu je databáze SAS, která
na místě s určitým minimálním počtem nálezů vytvoří polygon zvaný „území
s archeologickými nálezy“, s nímž většinou není možné dále analyticky pracovat.
Syntetický přístup je vhodný v případě, kdy potřebujeme rychle a efektivně získat
základní přehled o struktuře osídlení v dané oblasti.
Analytický povrchový sběr naproti tomu pracuje s prostorovými jednotkami menšími,
než je předpokládaná lokalita, postupuje nezávisle na předchozích zjištěních a
artefakty dále laboratorně zpracovává. V případě sběrů kolem Břeclavi bylo uplatněno
mapování hustoty a kvantity nálezů na předem definovaných (predikovaných)
polygonech. Výsledky sběrů jsou navzájem porovnávány a statisticky zpracovávány.
Polygony vhodné pro sběr byly vybrány náhodně, aby reprezentovaly predikované
oblasti se všemi úrovněmi pravděpodobnosti výskytu raně středověkých nálezů.
Velikost jednotky (čtverce) byla definována tak, aby dostatečně postihla predikované
území a zároveň nebyla kontaminována materiálem z možných vedlejších
komponent.2
Volba prostředí pro vytvoření komunity byla ve velké míře ovlivněna přírodní
charakteristikou, nejčastěji umístěním u vodoteče, sklonem svahu, nadmořskou
výškou a geologickým podložím (Goláň 2003, 17-23). Podmínkou nutnou pro
úspěšnou predikci a následné ověření povrchovými sběry je předpoklad, že dosavadní
známé archeologické lokality respektují zmíněné přírodní faktory. Pro samotný sběr
pak platí teze, že existuje přímá úměra mezi intenzitou osídlení v pravěku a hustotou,
či počtem, povrchovým průzkumem zjištěných nálezů.
Sídelní areály se jistě ani v živé kultuře nevyskytovaly samostatně, byly sdruženy
v rámci nějakého hierarchicky vyššího celku. Podle jednotícího faktoru, který
momentálně zohledníme, se může jednat o region zemědělského zázemí, zohlednímeli
přírodní podmínky, pak například o údolí řeky, ve kterém je nahromaděno několik
sídelních areálů. D. Dreslerová (1995) rozpracovala pojem mikroregion, který byl
zkoumán jako celek, například údolí vodního toku ve své plné délce. V těchto
případech může být rozloha sídelního areálu ovlivněna geografickými podmínkami
(šířka údolí, svažitost břehů). Podobný princip zavedl M. Kuna (2001), kde jeho
termín „ekozóna“ měl vystihovat celek vzniklý výslednicemi působení geografických
podmínek (zejména geologické podloží) a skutečnou hustotou osídlení, přičemž byla
sledována vazba těchto podmínek na osídlení. Zde však byla ekozóna omezena
rozsahem celého zkoumaného transektu. Pokud bychom chtěli definovat pravěký
2
Jako komponenta se obecně chápe (Kuna 2004, 305) prostorový, chronologický a funkční celek, který
je definován kumulací artefaktů a ekofaktů.
210
sídelní mikroregion, bude zřejmě třeba vycházet jak ze společných vymezujících
přírodních podmínek (údolí potoka, hradiště a jeho zázemí), tak z finálně zjištěné
hustoty a struktury osídlení, čili s odkazem na dynamiku v živé kultuře v pravěku.
V této práci se pokusím na základě zjištěných dat sídelní areál takto vymezit.
Na základě kvantitativních údajů získaných analytickým sběrem můžeme provádět
řadu statistických a prostorových analýz za účasti prostředků GIS, ke kterým běžný
prostorově omezený archeologický výzkum („výkop“) neposkytne vhodnou základnu.
Touto metodou jsme schopni za poměrně krátkou dobu ovzorkovat velké území a
udělat si hrubý přehled o osídlení na daném území, v kvalitě odvislé od intenzity a
pečlivosti výzkumu. Jsou situace, kdy kvalitně provedený povrchový sběr má
v některých otázkách větší informační hodnotu, než by mohla přinést tradiční metoda
výzkumu. Může to být například přítomnost nálezů z rozrušených objektů, jež byly
tak mělké, že je archeologický výzkum nezachytil (Kuna – Zvelebil – Foster Dreslerová
1993, s literaturou). To souvisí i se zavedeným (a paradoxním) zvykem
ornici před výzkumem odstranit, čímž může být ztraceno mnoho potenciálně
využitelných důležitých informací.
S tím se dostáváme ovšem i k negativním stránkám této průzkumné metody (např.
Vencl 1995). Domnívám se, že nedostatečná teoretická základna je dnes již
překlenuta, nejvýraznější nevýhodou proto zůstávají zejména obtíže v dataci, protože
jednoznačně datovatelné střepy tvoří v praxi minimum z kvanta získaného materiálu.
Soubory nálezů získaných povrchovým sběrem nelze primárně označit za nálezový
celek, ačkoli tomu tak může v praxi být, je proto nutné teoreticky posuzovat každý
střep zvlášť. Rovněž struktura získaných dat je silně ovlivněna faktory, které se liší
podle geografického položení, ať již bereme v úvahu rozdílnou hloubku orby,
mocnost kulturních vrstev pod povrchem, jejich stratigrafii, hustotu artefaktů
v jednotlivých vrstvách a v neposlední řadě lokální odlišnosti v typologickém
schématu artefaktů.
Do kritiky dat je nutné zahrnout transformační procesy. Pro soubor povrchových
sběrů musíme zohlednit fakt, že sesbíraný materiál je značně kvalitativně i
kvantitativně zkreslen, proto nemusí prostý počet nálezů zcela jednoznačně vypovídat
o intenzitě osídlení. Přehledný seznam transformací, jimiž prochází povrchové
soubory přinesl například M. Kuna (1994). Kvantitativně podléhají všechny
archeologické nálezy transformacím fragmentarizačním, kumulativním a redukčním
(Neustupný 1986, 526). Pravěká keramika, jejíž životnost není na povrchu půdy velká
(pohybuje se v řádu let), proto je relativně prostorově spolehlivá, nepodléhá v takové
míře polohovým transformacím (Kuna 1998). Přesto můžeme pravděpodobně
polohovým transformacím přičíst jisté mírné prostorové míjení se nálezů s areály, kde
211
J. Goláň (2003) predikoval největší pravděpodobnost jejich výskytu. Tyto některé
nálezy byly sesbírány na místech jen nepatrně vzdálené a nejčastěji níže položené od
definovaného nejvyššího potenciálu.
Metodika sběru a datování nálezů
V zásadě lze říci, že metodika je zde dvojího druhu: jednak metoda samotného sběru a
jednak postup zpracování získaného materiálu. Za účelem pozdějších kvantitativních
vyhodnocování byly při provádění sběrů v okolí Břeclavi v praxi uplatněny analytické
metody. Bylo tak umožněno odhalit místa s výskytem i nepočetných komponent a
například i revidovat výsledky syntetického zpracování, jak je zveřejňuje SAS. Pro
sběr jako takový byla zvolena metoda „dog-lead survey“ („na vodítku“), která spočívá
v poměrně intenzivní práci v okolí předem určených bodů. Tento postup byl zvolen
pro svou schopnost koncentrace pozornosti na menší území a díky nutnosti sbírat ve
vhodném polygonu s předem prediktivně definovanou polohou.
Základní jednotku sběru a referenční jednotku analýzy tvořil čtverec o rozměru 50 x
50 metrů, kterému byl za pomoci GIS vytvořen tzv. centerpoint. Volba čtvercového
polygonu byla inspirována Neustupného (1996) definicí uzavírajícího polygonu
(enclosing polygon), která za jednotku považuje předem stanovený čtverec zasazený
do čtvercové sítě pokrývající zájmovou oblast. Do výběru polygonů vhodných
k povrchovému průzkumu3
, vstupovaly na základě náhodného výběru čtverce všech
úrovní pravděpodobnosti výskytu raně středověkých nálezů, v databázi označené pod
čísly 1 (nízká), 2 (střední) a 3 (vysoká). Náhodně vybrané čtverce, resp. souřadnice
jejich centerpointů, byly uloženy do paměti přístroje GPS Timble GeoExplorer CE
GeoXT a v terénu pak s jeho pomocí vyhledány. Samotný sběr prováděli čtyři lidé,
kteří sbírali čtyřmi směry v kříži, jehož střed tvořil zadaný centerpoint. Osu chůze
každého sběrače tvořil provázek o délce přesně 25 metrů uchycený na kolíku,
zatlučeném ve středu čtverce. Po vysbírání jedné délky osy se kříž os posunul o 45
stupňů a sběr byl opakován. Tím bylo pro účely vzorku dosaženo dobrého pokrytí
plochy čtverce. Předpokládáme-li průměrný rozhled sběrače v rozmezí dvou metrů do
stran (Kuna 1998, 202), pak po výpočtu vychází část prozkoumané plochy čtverce na
cca 17%.
Sbírané polygony byly nahodile rozmístěny po krajině a netvoří žádný hierarchicky a
priori nadřazený celek. Tomu je nutno přizpůsobit i charakter otázek; v projektu
3
24026 polygonů, které tvoří území zahrnuté v Goláňově modelu, bylo podrobeno zkoumání nástroji
GIS, které určily čtverce vhodné k povrchovému sběru, tedy především s obdělávanou, ornou půdou.
212
ALRNB bylo např. možné sledovat prostorové vztahy v rámci většího prostoru.
V našem případě se jedná spíše o zjištění aktivity na daném čtverci. Protože jsme však
povrchovým průzkumem docílili nedostatečně četného souboru dat, kde nadto schází
řada archeologických období, bude žádoucí doplnit tyto data dalšími údaji
z předešlých průzkumů a výzkumů, registrovaných v databázi SAS.
Každému vysbíranému polygonu byl přiřazen jedinečný číselný identifikátor.
Datování probíhalo čistě empiricky, nebyly prováděny žádné laboratorní rozbory ani
další povrchové znaky, jako míra obroušení apod., což se může projevit na kvalitě
určení. Nicméně, většinou byly soubory keramiky značně homogenní a chyběly
výrazné chronologické prvky. Zjištěné údaje o jednotlivých „událostech“ byly
vloženy do databáze MS Access. Za samostatný jev, či událost, jsem považoval stejně
datovaný soubor nálezů z jednoho čtverce. Většinou jsou nekeramické předměty,
například železné strusky, železných předmětů apod., blíže nedatovatelné nebo
pocházející z období vrcholného středověku; zde jsou považovány za zvláštní
události. To slouží k tomu, aby mohly být snáze filtrovány případné výrobní areály,
jejichž mohou být tyto nekeramické nálezy pozůstatkem. Rovněž blíže neurčená
pravěká keramika, vyskytující se vedle souboru s přesněji určenými artefakty, tvoří v
databázi zvláštní jev.
Analýza pravěkého a protohistorického materiálu z povrchových
sběrů.
V této části práce zmiňuji všeobecnou statistiku popisující vysbíraný materiál.
Zpočátku jsem provedl několik základních deskripčních statistik, jako základnu pro
případné další analýzy. S ohledem na možnosti dané kvantitativními aspekty
dostupného materiálu jsem následně provedl některé jednoduché analýzy vycházející
ze statistického zpracování, které měly řešit vybrané otázky. Mezi ně patří zjišťování,
které kultury v pravěku spolu v jednom areálu korelují, z čehož lze vysledovat přehled
o kontinuitě osídlení na tom kterém místě.
Každá položka v databázi má pomocí identifikátoru přiřazen vlastní záznam
v geografickém informačním systému, aby bylo možné jej jednoznačně prostorově
identifikovat. Záznam v GIS má podobu čtverce o rozměrech 50 x 50 metrů ve
skutečnosti, jehož geometrický střed (centerpoint) se váže na souřadnice přesně
určené pomocí přístroje GPS. Tento čtverec považuji za plochu výskytu komponenty,
protože, vzhledem k metodice práce, není možné událost blíže lokalizovat v rámci
čtverce. Hesla v databázi jsou povětšinou odpovídající hesláři SAS (Baštová –
Krušinová – Sklenářová – Volfík 1996), pokud však SAS neměl odpovídající kód,
213
použil jsem heslo vlastní.
Co se týká získávání vstupních archeologických dat, vycházel jsem výhradně
z nových sběrů (2004-2006) na Břeclavsku a z databáze SAS. SAS je velice chudý na
kvantitativní údaje o nálezech, nejrelevantnější informací bude tedy vlastní výskyt
komponenty, výhodou je mnohem přesnější datování. Velkým nedostatkem SAS je
hrubé a předimenzované prostorové vymezení rozsahu komponenty. To samozřejmě
souvisí s posláním SAS jako podkladu pro ochranu památek a s hrubým označováním
lokality v minulosti například jen pomocí pomístního názvu polohy, číslem parcely,
v nejhorším případě popisem typu „za posledním domem na východním konci vesnice
XY“. Využití dat SAS je komplikováno rovněž obsahovou nejednotností, čímž jsou
nepříliš kvantitativně srovnatelná s informacemi získanými povrchovým sběrem.
Pro prostorovou dokumentaci i analýzu v prostředí GIS jsem používal software
GeoMedia Professional a k zobrazení digitálního modelu terénu speciální nástavbu
GeoMedia Grid. Všechny zjištěné záznamy o poloze komponenty byly v softwaru
GIS vizualizovány jako vrstva polygonů, v několika případech bodů. V případě sběrů
se jedná o čtverce o ploše 0,25 ha a v případě dat SAS o původní polygony z databáze
SAS.
Posuzování dat proběhlo ve dvou fázích, nejprve byla analyzována samotná
data získaná sběry v okolí Břeclavi, posléze byly k porovnání zahrnuty i data SAS.
Z prostorového hlediska byly data SAS rozděleny na vrstvy podle datace. Některé
hodnoty „Kultura“ jsem spojil pod jedno označení, případně úplně vynechal, pro
potřeby této práce byly až příliš specifické a ve výsledku by působily zmatečně.
Nadto se jednalo o soubory čítající maximálně do pěti kusů (viz tab. 1).
Jednotkou analýzy se v případě SAS stal polygon vymezující území
s archeologickými nálezy. Je nutné připustit, že je to varianta značně informačně
zkreslená, ale varianta jediná, neboť jiný údaj o poloze komponenty není znám.
Základním porovnávacím faktorem mezi daty ze sběrů a daty SAS je proto počet
polygonů (čtverců i polygonů SAS), ve kterých je prokázáno osídlení daného období.
214
Původní hodnota Nová hodnota
pa.gra, pa.aur, pa.ml pa.ml
ne.ml, ne.mm1, lengye ne.ml
en.mm2, en.cas en.cas
en.st, en.jor, en.mich, en.rbk en.st
en.ml, en.kca, en.jev en.ml
br.st, br.s-s br.st
br.sd, br.moh br.sd
br.m-h, br.ml, br.m-p, br.luz br.ml
br.po, br.br.ha, br/ha br.po
ha.po, ha-la ha.po
la-rim, ri.st, ri.b ri.st
rs.cas, rs.1 rs.cas
Tab. 1. Primárně sloučené kategorie datace v SAS.
Základní statistika získaných dat
Území ovzorkované čtvercovými polygony dosáhlo k roku 2006 rozlohy 11 055,25 ha
(110,552 km2
). Sledované území, které zabírá prostor výzkumu zemědělského zázemí
Pohanska u Břeclavi, dosahuje rozlohy 532,5 km2
. Co se týká kvantitativní statistiky,
do přehledu jsem zahrnul veškeré prozkoumané čtverce, pro ověřování predikčního
modelu lokalit jsem byl nucen polygony omezit v rozsahu plochy zkoumané Jiřím
Goláněm, protože pro ostatní území mi nebyl model znám. Z celkových 752
komponent spadá do prostoru s Goláněm definovanými hodnotami pravděpodobnosti
(potenciály) celkem 515 polygonů.
Další aspekt je struktura dat, které vstupovaly do analýz. Pro kvantitativní analýzy
jsem využil systém hesel datace v rozsahu, jaký je v tab. 3. Pro analýzy v GIS jsem
jednotlivé chronologické kategorie sloučil do struktury v tab. 4, důvodem byla snaha
o větší přehlednost obrázků a rovněž systém Goláňových predikčních map, které jsou
nakonec pouze tři pro celý pravěk.
V kampani let 2004-2006 bylo prozkoumáno 516 čtvercových polygonů v 19 dnech,
celková prozkoumaná plocha zabírá 1 290 ha. Na 516 čtvercích sběrů na Břeclavsku
bylo identifikováno 752 komponent („událostí“), čili souborů stejné datace a většinou
i stejného materiálu. Celkem je v souboru 8091 nálezů, z nichž je 98,9%, tj. 8002
kusů, keramických střepů. Jiné než keramické nálezy byly častokrát zbytky cihel,
struska, mazanice, železné předměty a štípaná industrie. S výjimkou jednoho případu
(přezka z doby římské) se u železných předmětů jednalo o velice silně zkorodované a
nedatovatelné zbytky předmětů, často hřebíky. Struska a mazanice zůstávají
nedatované, přičemž u štípané industrie je většinou uváděna datace do širšího období
pravěku a u některých sporných kusů je datace vynechána.
215
materiál počet fragmentů počet polygonů
keramika 7817 692
kámen (brousky, nátepní destička) 4 5
mazanice 17 8
kov (Fe, Pb, Cu) 16 12
sklo 1 1
struska 20 9
ŠI 25 14
Tab.2. Přehled materiálu získaného povrchovým sběrem.
Souhrnně řečeno, z celkového kvanta 752 komponent se vyskytlo 199 pravěkých nebo
protohistorických událostí, což tvoří 26,5% počtu zjištěných jevů. Co se týká
vlastního počtu prozkoumaných čtverců a náhodných výskytů, tvoří polygony
s indikovaným pravěkým a raně historickým osídlením 28,2%. Nominálně je to počet
143 z celkových 516. V průměru bylo z každého čtverce získáno 15 artefaktů,
v případě separace keramiky je tento počet prakticky stejný. Průměrná hustota
artefaktů ve čtverci tedy činí pouze 0,006 artefaktu na 1 m2
.
Co do datace nálezů, podle očekávání je většina (56,8%) artefaktů novověkého stáří.
Pravěké a raně historické artefakty pak tvoří pouze 27,4% nálezů, v celkovém počtu
2265 kusů. Soustředíme-li zjištěné kategorie do skupin s ohledem na kategorie
v predikčním modelu Jiřího Goláně, získáme následující hodnoty. Do širšího období
neolit-eneolit lze datovat 7-10, čili 1,4-1,9% polygonů, do rozmezí bronz-halštat 22-
27 (4,3-5,2%) polygonů a konečně do období latén-řím 60-62 (11,6-12%) čtverců.
Celkově lze jako čtverce s pravěkými nálezy označit 126-139 polygonů (24,4-27%) a
za protohistorické 60-72 (11,6-14%) polygonů.
216
Kategorie Počet polygonů
SAS sběr celkem
ne.lin 18 1 19
ne.vyp 2 0 2
ne.ml 14 0 14
neolit 18 0 18
ne-en 6 0 6
en.cas 2 0 2
en.st 2 0 2
en.nal 3 0 3
en.kan 2 0 2
en.ml 1 0 1
en.snu 2 0 2
en.zvo 27 2 29
en.pun 2 0 2
eneolit 14 4 18
br.une 69 0 69
br.st 7 1 8
br.vet 17 0 17
br.msd 21 0 21
br.sd 6 1 7
br.vel 27 1 28
br.ml 19 0 19
br.pod 5 0 5
br.po 5 1 6
ppole 13 11 24
bronz 22 5 27
ha.hor 19 0 19
ha.po 0 1 1
halsta 14 2 16
la.a-b 5 0 5
la.b-d 9 0 9
laten 57 32 89
ri.st 5 6 11
ri.ml 2 3 5
rim 42 19 61
ri-sn 3 0 3
sn.st 1 0 1
sn.ml 1 0 1
snarod 4 0 4
rs.cas 12 0 12
pravek 46 105 151
Tab.3. Úplná tabulka chronologických skupin registrovaných na základě povrchových sběrů a SAS.
217
Počet událostí
SAS sběr
ne.lin 18 1
ne.ml 14 0
neolit 20 0
ne-en 6 0
en.st 7 0
en.sd 2 0
en.ml 3 0
en.zvo 27 2
eneolit 14 4
br.une 69 0
br.st 24 1
br.sd 54 2
br.ml 29 1
ppole 13 11
bronz 22 5
ha.hor 19 0
halsta 14 3
laten 71 32
ri.st 5 6
ri.ml 2 3
rim 45 19
snarod 6 0
rs.cas 12 0
Tab.4. Počet událostí – sloučené kategorie.
1
10
100
ne.lin ne.vyp ne.ml neolit ne-en en.cas en.st en.nal en.kan en.ml en.snu en.zvo en.pun eneolit
SAS
Sběry
Graf 1. Křivka počtu polygonů. Neolit – eneolit.
218
1
10
100
br.une br.st br.vet br.msd br.sd br.vel br.ml br.pod br.po ppole bronz ha.hor ha.po halsta
SAS
Sběry
Graf 2. Křivka počtu polygonů. Doba bronzová – doba halštatská.
1
10
100
la.a-b la.b-d laten ri.st ri.ml rim ri-sn sn.st sn.ml snarod rs.cas rs.2 rs.3
SAS
Sběry
Graf 3. Křivka počtu polygonů. Doba laténská – doba stěhování národů.
1
10
100
ne.lin
ne.m
l
neolit
ne-en
en.st
en.sd
en.m
len.zvoeneolitbr.une
br.st
br.sd
br.m
l
ppole
bronz
ha.horhalsta
laten
ri.st
ri.m
l
rim
snarod
rs.cas
SAS
sber
Graf 4. Křivky počtu polygonů v obou souborech. Redukovaný soupis podle období.
219
počet artefaktů počet polygonů Průměr na 1 polygon
ne.lin 1 1 1
en.zvo 5 2 2,5
en-br 34 3 11,3
eneolit 23 4 5,75
br.st 1 1 1
br.moh 1 1 1
br.po 15 1 15
br.vel 13 1 13
bronz 81 5 16,2
ppole 76 11 6,9
br-rim 65 1 65
halsta 3 2 1,5
ha-la 1 1 1
laten 146 32 4,6
la-ri 194 6 32,3
ri.c 10 1 10
ri.ml 18 2 9
rim 767 19 40,4
rs.3 1 1 1
rs.4 278 14 19,9
rs.hra 29 5 5,8
rstred 52 5 10,4
stredo 235 12 19,6
vstred 1 1 1
novove 4488 435 10,31
st-no 530 29 18,3
vs.1 44 1 44
vs.2 10 1 10
pravek 713 105 6,8
nedatováno 71 29 2,4
Tab. 5. Přehled registrovaných chronologických skupin v souboru povrchových sběrů.
Tab. 5 dokumentuje základní chronologické kategorie nálezů registrované v databázi
sběrů, počet artefaktů (zlomků) dané komponenty a ukazatel četnosti čtverců, ve
kterých se kategorie vyskytla. Do této tabulky ještě nejsou zahrnuty údaje SAS.
Z tabulky zcela jasně vystupují zřetelné intenzity v kategoriích bronz, latén, řím, raný
středověk a novověk, což pro toto území není překvapením. Výskyt dokladů kultur
starších, než doba bronzová, je velice sporadický. Bezpochyby to souvisí s více
faktory, jako je skutečná hustota osídlení, původ fragmentů z objektů, či vrstev, nebo
stupeň zachovalosti pravěké keramiky.
Do tab. 6 jsem shrnul jednotlivé kultury do příslušných období, aby byl logaritmický
graf četnosti kulturního výskytu na sledovaném území plynulejší (viz graf 1-4).
Mezní kategorie „eneolit – bronz“, „bronz – rim“, „halštat – latén“ a „laten – rim“
jsem byl nucen zavést z důvodu absence znaků, jež by vedly ke spolehlivému určení.
220
Obě křivky grafu mají v zásadě podobný průběh, ale vyskytnou se rozdíly zejména na
poli mezních kategorií. Srovnání křivek grafu 5 tedy mimo jiné dosvědčuje, že pouhé
kvantum střepů nelze brát jako relevantní ve zjišťování intenzity osídlení, jako
spolehlivější ukazatel se zdá míra zastoupení v polygonech.
Vynesením do grafu jsem chtěl rovněž zjistit, zda křivka hustoty osídlení vyjádřená
opět počtem polygonů v oblasti bude mít podobný průběh v databázi SAS a na
základě sběrů. Opět je nutné konstatovat, že soubor pravěké keramiky je malý a
špatně datovatelný, podrobnější struktura kategorií datace v grafu nepřinesla
smysluplnější výsledek (graf 1-4), společné tendence se daly vypozorovat jen v rámci
struktury, v jaké pak byly prováděny analýzy v GIS (graf 5).
Z grafu můžeme vyčíst, že počet artefaktů se od neolitu postupně zvyšuje a jednoho
maxima dosahuje v době bronzové, pak v halštatu opět klesá a další maximum
pozorujeme na úrovni doby římské. Za těmito údaji se pravděpodobně skrývá jak
počet zahloubených objektů pod povrchem, tak i hustota keramických fragmentů
v objektech.
počet fragmentů počet polygonů
neolit 1 1
eneolit 28 6
bronz 111 9
eneolit-bronz 34 3
ppole 76 11
bronz-rim 65 1
halštat 3 2
halštat-latén 1 1
latén 146 32
latén-řím 194 6
řím 795 22
středověk - novověk 5668 504
pravěk 713 105
Tab.6. Počet fragmentů a polygonů povrchových sběrů.
221
1
10
100
1000
10000
neolit
eneoliten-bronz
bronz
br-rim
halstat
ha-la
laten
la-ri
rim
rstred
stredo
(rstred+vstred)
st-no
novove
počet artefaktů
počet polygonů
Graf 5. Křivka intenzity osídlení.
Velice podobný průběh má i křivka počtu polygonů, ve kterých bylo osídlení daného
období indikováno. Tyto úvahy souvisí s otázkami kontinuity v osídlení na
sledovaném území. Povrchový sběr nemá přímé metody k tomu, aby zjistil stratigrafii
osídlení na každém polygonu, ale do jisté míry se dá docílit obecných závěrů o
návaznosti jednotlivých areálů pomocí statistických metod. Indikátorem je nám
především společný výskyt fragmentů jednotlivých kultur na jednom polygonu.
Velikost areálů a hustota událostí
Pro orientaci jsem rovněž sestavil mapu velikostí souborů v prostoru.
Vzhledem k tomu, že prostá kvantita nálezů znamená jistou kumulaci, pokusil jsem se
vysledovat určité zóny intenzivnějšího osídlení. Nejprve jsem si stanovil pět intervalů
četnosti pravěkých artefaktů označených parametrem 0-4 (viz tab. 7), podle kterých
jsem pak filtroval soubory v GIS. Na mapě (obr. 2) jsem pro názornost rozlišil
intervaly velikostí a barvou bodu, do tohoto přehledu jsem zapojil i čtverce
s negativními nálezy.
hodnota význam (počet artefaktů v komponentě)
0 0
1 1-10
2 11-50
3 51-100
4 100 a více
Tab. 7. Význam hodnot hustoty.
222
Hodnota v mapě Počet událostí Rozmezí hustoty událostí (na 1 ha)
0 0 0
1 1-5 0,005-0,0125
2 6-10 0,015-0,025
3 11-15 0,03-0,035
4 16-20 0,04
5 21-25 0,0575
6 26-30 0,075
Tab. 8. Hustota pravěkých událostí.
Obr. 2. Mapa hustoty artefaktů v komponentě na jeden polygon.
Budeme-li předpokládat, že každá zaznamenaná událost je projevem určité sídelní
aktivity, pak platí, že prostorově náleží do nějaké sídelní struktury. N. Venclová
(1995) udává jako minimální plochu zázemí jednoho sídliště v době halštatské
hodnotu 30 ha, přičemž předpokládá analogické rozměry v jiných obdobích pravěku.
Plocha 30 hektarů mi proto posloužila jako orientační hodnota obsahu obalových zón,
které charakterizují přibližný rozsah sídelního areálu. Výsledkem je mapa
povrchovým sběrem indikovaného pravěkého a protohistorického osídlení s velice
orientačním rozsahem. Časté prolínání vygenerovaných obalových zón naznačuje
možný posun sídlišť během různých období pravěku. Nejčastěji jsou na jednom místě
indikovány fragmenty keramiky z doby bronzové spolu s dobou římskou, přičemž
doba římská má na svědomí nejvyšší průměrný počet nálezů na jeden polygon.
223
Je ovšem zřejmé, že prostý počet nálezů není sám o sobě relevantní vypovídací
hodnotou, neboť četnost nálezů může souviset se zcela jinými faktory, zejména
frekvencí výskytu artefaktů v zahloubených objektech v živé kultuře, hustotou objektů
v rámci jednoho areálu, fragmentarizací artefaktů apod. Jako věrohodnější statistický
údaj se zdá být spíše hustota výskytu keramiky v rámci některé menší jednotky.
Upustil jsem od původní myšlenky rozdělit území na politické katastry a použil jsem
systém sektorů o stejném obsahu již ověřený M. Kunou (2001). Jako pomocnou
referenční jednotku pro zobrazení hustoty výskytu keramiky jsem proto stanovil
soustavu čtverců o straně 2 km rozprostřených nad zkoumaným územím.
V každém sektoru byl stanoven počet prozkoumaných čtverců, počet událostí, počet
nálezů a vypočítán průměrný počet událostí na 1 ha pro jeden každý sektor (tzv.
hustota událostí). Každému čtverci pak byla přiřazena hodnota této hustoty a patřičně
graficky odlišena (viz obr. 3). Výsledkem pak jsou mapy počtu prozkoumaných
čtverců v jednom sektoru a mapa hustoty událostí na 1 ha. Protože však těchto
sektorů, které obsahovaly čtverce s pravěkými nálezy, je jen 27, byl jsem nucen
přiřadit jim poměrně úzké rozmezí hodnot hustoty událostí (viz tab. 8). Hustota
událostí „0“ znamená, že v sektoru neleží žádný prozkoumaný čtverec nebo se vyskytl
polygon bez nálezů.
Z mapy hustoty událostí je patrné, že byla prozkoumána jen menší část oblasti, ale i
z tohoto přehledu lze vypozorovat jistá nápadná seskupení polygonů s pravěkými a
protohistorickými nálezy. Zde se do výsledku může silně promítat postup sběrů, resp.
volba polygonů. Nelze odhadnout, nakolik jsou tato seskupení ovlivněna subjektivním
preferováním určité oblasti, kterému nebylo možné se zcela vyhnout, pakliže sběry
měly primárně směřovat k poznání zemědělského zázemí Břeclavi-Pohanska.
Nicméně se zdá, že podle údajů, které jsem měl v této době k dispozici, sběr odhalil
souvislé pravěké osídlení na terasách Dyje a Moravy s nejméně třemi většími
koncentracemi. V těchto místech můžeme předpokládat pravěká nebo protohistorická
sídliště. Nejhustější výskyt pravěkých a protohistorických událostí je na toku říčky
Svodnice, kde se na terase v klínu Moravy a Dyje vyskytlo enormní množství
materiálu z doby římské. Na tomto místě se rovněž podle databáze SAS nachází
osídlení z doby laténské, římské a starší sídliště únětické kultury, což prokazuje i
nasbíraná keramika.
Dílčí závěry jednoduché konfirmatorní analýzy hustoty keramiky jsem se pokusil
ověřit databází SAS. Mapa indikovaných pravěkých nálezů byla podložena vrstvou
lokalit zaznamenaných v SAS a výsledek nebyl podle očekávání nijak překvapivý. Ve
značné míře výsledky povrchových sběrů doplnily prázdná místa v prostoru
neregistrovaném v SAS, a to zejména díky tomu, že byly posuzovány i polygony
224
s minimálním výskytem nálezů. V kritických oblastech největší hustoty povrchových
nálezů SAS rovněž uvádí sídlištní aktivity. Tento postup může být užitečný i
z hlediska možnosti podrobit hodnocení sběrů, zejména datování, nové kritice. O
relevanci analýzy materiálu z povrchových sběrů může tedy zpětně vypovídat
srovnání s daty SAS, jelikož výsledky sběrů i záznamy SAS se prostorově i
kvalitativně shodují.
Z mapy je rovněž zřetelný výskyt negativních nálezů (20 čtverců). Pokusil jsem se do
analýzy implementovat myšlenku výskytu jiných než sídlištních areálů, které se
mohou v praxi jevit jako areály s minimálním nebo nulovým počtem nálezů, případně
s nálezem nekeramickým (Venclová 1995). Jednalo by se v tomto případě
pravděpodobně o zemědělské nebo výrobní areály. Pomocí GIS jsem zjišťoval
prostorové vztahy a vzdálenost mezi čtverci s jedním až deseti fragmenty. Čtverce
s malým počtem nálezů jsou často zachyceny spolu s polygony s větší koncentrací,
leží mezi nimi nebo v nevelké vzdálenosti do 150 metrů. Tyto drobné soubory také
mohou vypovídat o přítomnosti ekonomického zázemí. V případě, že leží tyto
polygony relativně osamoceny, je na místě se domnívat, že jsou součástí jiné sídlištní
nebo výrobní struktury, v každém případě se tím prokazuje skutečně plošné využívání
krajiny. Ještě větší dopad na kvalitu výsledku by mělo zkoumání výskytu shluků na
ploše jednoho polygonu a v rámci seskupení polygonů, což však nebylo, vzhledem
k metodě, možné.
Obr. 3. Mapa hustoty událostí.
225
Kontinuita osídlení v pravěku
Obecný teoretický základ prostorové archeologie chápe krajinu jako systém s vysokou
mírou kontinuity (Kuna 1998), dá se proto předpokládat, že osídlení v určitém období
souvisí prostorově s osídlením v období navazujícím. K zjištění možné kontinuity
areálů, resp. návaznosti kultur na jednom místě, jsem využil jednoduché statistické
metody zjišťování korelace v softwaru STATISTICA. Analýzy používáme v případě,
kdy chceme zjistit kvantitativní vztahy, které nám mohou být na pohled skryté.
Statistické metody korelace, některých případech doplněné faktorovou syntézou
zavedl do archeologie E. Neustupný (k metodě např. Neustupný 1997) a následně byla
aplikována mnoha dalšími badateli v řadě projektů (Kuna 1993, Balík 2003).
Zjednodušeně lze testování předběžně interpretovat tak, že nejsilněji zachovává
tradici pravěké volby sídelního prostoru právě doba laténská. Toto období
nejvýrazněji navazuje na osídlení doby bronzové, zvláště pak popelnicových polí,
přičemž halštatské nálezy na tom stejném místě sběrem zachyceny nebyly. Laténské
období pak plynule přechází do osídlení doby římské, s jejímiž nálezy se laténský
materiál vyskytuje rovněž značně často.
Do analýzy jsem zapojil jak jednotlivé komponenty SAS, tak nově získaná data ze
sběrů. Ve své původní podobě však data SAS obsahovala velmi široké spektrum
datovacích charakteristik, často v počtu jediné události. Považoval jsem proto za
potřebné některé málo dominantní a nevýrazné soubory sloučit a některé vynechat a
naopak zanechat charakteristické celky. Proto je z rámce doby bronzové vyčleněna
zvlášť kultura únětická a z eneolitu například kultura zvoncovitých pohárů, kterým
náleží v souboru dat poměrně rozsáhlý prostor. Z analýz byl vynechán paleolit a
mezolit, nejen na základě malého počtu událostí, ale i kvůli jinému ekonomickému
systému a tudíž předpokládané nevýrazné kontinuitě. Referenční jednotkou byl i
v tomto případě čtvercový polygon. Kontinuitu jsem zjišťoval vždy v rámci toho
stejného polygonu, překryv polygonů SAS a čtverců sběru jsem zjistil dotazem
Spatial Intersection v softwaru GeoMedia.
Pro další analýzu jsem sestavil matici, která obsahovala všechny zjištěné události
dohromady. Matice byla dosazena do programu STATISTICA a zjištěny korelační
koeficienty (viz korelační matice). Korelační hodnoty mohou nabývat velikosti od -1
do 1, přičemž hodnoty kolem nuly vykládáme jako žádnou korelaci, pokud hodnota
koeficientu nabývá alespoň čísla 0,3, hovoříme o slabé korelaci. Koeficient v hodnotě
0,3-0,5 je středně silnou vazbou a nad 0,7 mají jevy silný vztah (přehledně například
226
Kuna 2004). Korelační vztah je tím silnější, čím se hodnota koeficientu blíží 1.
Z matice vyplynulo několik závěrů. Především jsou patrné velmi slabé hodnoty
korelace vůbec, což vypovídá o slabé závislosti, to může souviset i se stavem
výzkumu. Na druhou stranu spolu mírně korelují i chronologicky vzdálená období.
Ani v jednom případě hodnota koeficientu nepřesáhla hodnotu 0,4. Podle korelace
jsme schopni vyčlenit nejméně dva signifikantní přechody, kdy lze tvrdit, že se jedná
o kontinuitu areálu. Větší korelaci spolu vykazují kultury pozdního eneolitu (kultura
se zvoncovitými poháry) a starší doba bronzová, můžeme se tedy domnívat, že tyto
kultury používaly často společné areály. Podobně vystupuje do popředí slabá,
nicméně možná, kontinuita doby laténské a starší a mladší doby římské, což v této
oblasti není překvapením.
Ověřování predikčního modelu.
Predikční model, který byl Jiřím Goláněm vypracován pro výše uvedené území
jihovýchodní Moravy, se věnuje v největší míře raně středověkým komponentám,
zjištěných částečně z povrchových sběrů, částečně z databáze SAS. Zjednodušeně
byly predikovány ale i lokality spadající do období pravěku a protohistorie, jedním
z účelů této práce je proto tyto data zkonfrontovat s aktuálně proběhlými
povrchovými sběry. Území s vypracovanými potenciály pravěkého osídlení má
rozlohu 206,77 km2
a prostorově je vymezeno řekami Moravou a Dyjí. Největší
pozornost J. Goláň věnoval raně středověkým lokalitám, ale základní predikční model
je zpracován i pro pravěk a protohistorii, byť jen ve spojených kategoriích neoliteneolit,
bronz-halštat a latén-řím. Stejně jako pro raný středověk byly definovány
zóny s třemi odstupňovanými hodnotami potenciálu pro osídlení. Hodnota 1 značí
nejmenší potenciál, hodnota 2 střední a hodnota 3 největší potenciál výskytu.
potenciál Podíl plochy v %
neolit a eneolit bronz a halštat latén a řím
1 63,95 56,88 60,27
2 23,24 27,84 25,78
3 12,81 15,28 13,95
Tab. 9. Podíl plochy s přiřazenými potenciály. Podle Goláň 2003.
Při prokazování validity predikovaného pravděpodobnostního modelu byly uplatněny
nástroje GIS, konkrétně software GeoMedia Grid, který provádí analýzy rastrových
vrstev. Ze soupisu pravěkých komponent identifikovaných sběry byly separovány
227
jednotlivé vrstvy podle období, které byly podloženy predikční mapou, kde byla
každému pixelu, v reálu o velikosti čtverce o straně 20 m, přiřazena hodnota
potenciálu výskytu osídlení příslušného období. Autorem predikčních map je Jiří
Goláň a ten je vypracoval pro pravěk ve zmíněných třech variantách. Podíly plochy
s jednotlivými potenciály shrnuje tab. 9. K ověřování pravdivosti definovaných
potenciálů jsem byl nucen využít pouze 515 z celkových 752 komponent. Prediktivní
model byl později J. Macháčkem a P. Dreslerem (Dresler – Macháček 2007) stanoven
i pro ostatní zájmové území, ale pouze pro lokality raného středověku. V této práci
bylo zjišťováno procentuální zastoupení lokalizovaných komponent v kategoriích
jednotlivých potenciálů predikčního modelu. Pokud by byl model úspěšný, mělo by se
největší procento událostí nacházet na území s nejvyšším potenciálem 3.
Zpracování vstupních dat si žádalo zvláštní a individuální přístup a předem
stanovenou rozhodovací strategii, při jejímž vytváření bylo nutné vzít v úvahu
transformační procesy, kterými povrchové nálezy procházejí. V zásadě jsem
postupoval způsobem, že pokud pixely s potenciálem 3 alespoň trochu zasahovaly do
čtverce, hodnotil jsem čtverec potenciálem 3, pokud ovšem nebyl pixel s potenciálem
3 například osamocen v kvantu středních hodnot. Vycházel jsem přitom
z předpokladu, že nálezy prošly nějakou polohovou transformací (rozoráním,
splachem) a z faktu, že v rámci sběrů neexistovala větší přesnost lokalizace než právě
čtverec 50 x 50 metrů, což mohlo teoreticky znamenat rozptyl nálezu dvou událostí
právě až 50 metrů.
Při posuzování dat z databáze SAS se objevuje zásadnější rozpor. SAS, který je
primárně orientovaný na funkci ochrany památek, příliš nebere ohled na přesnost
lokalizace a pod status UAN zahrnuje plochu mnohdy několikrát větší než je skutečný
výskyt komponenty. Příkladem může být areál historického centra některého města.
Zde bylo nutné skutečně individuální posouzení každé komponenty, což bylo možné
díky přiměřenému rozsahu vstupních dat, která bylo nutné rovněž zredukovat na
rozsah území obsáhnutého predikcí. Zde došlo i na zhodnocení, zda se jedná o
povrchový sběr, či výzkum. V případě, že se jednalo o komponentu nalezenou
sběrem, postupoval jsem podobně jako v předchozím případě, pokud byl zdrojem
výzkum, hleděl jsem více na poměr zastoupení jednotlivých pixelů s potenciálem.
Pokud byl polygon SAS značného rozsahu a zahrnoval všechny tři úrovně potenciálu,
přiřadil jsem zpravidla potenciál 3, za předpokladu, že tvořil nějakou souvislejší
plochu přibližně ve středu polygonu SAS.
Nejprve jsem jako vstupní data zahrnul do analýzy informace získané pouze ze sběrů.
Již na první pohled bylo ale jasné, že je to objektivně malý soubor k relevantní kritice
predikčního modelu, proto jsem v další fázi zhodnotil zvlášť souhrn dat Státního
228
archeologického seznamu a v poslední fázi oba soubory dohromady. To bylo navíc
motivováno snahou zhodnotit relevanci dat získaných sběrem srovnáním s přesnějším
celkem. Jako nástroj k ověřování posloužil program GeoMedia, kde jsem si
zobrazoval na podkladě predikční mapy jednotlivé vrstvy lokalit podle období a
hodnotil jejich polohu v území s určitým potenciálem. Tento postup je možný jen
v malém souboru. Pro velký počet nálezů by již bylo nutné nějakým způsobem
standardizovat posuzování jejich polohy v území s určitým potenciálem a dále
pracovat s některou analytickou funkcí softwaru GIS.
Testování v jednotlivých úsecích dějin poskytlo zcela rozdílné výsledky jak mezi
obdobími, tak mezi sběry a databází SAS. Tyto disproporce ve výsledcích, jak jsou
shrnuty v tab. 10-12, můžeme přičíst několika faktorům. Na úrovni vstupních
archeologických dat je to jistě malý rozsah komponent identifikovaných sběrem, který
je navíc napříč obdobími značně nevyvážený a který v důsledku ovlivňuje i
statistickou spolehlivost výsledku. Na úrovni geografických dat můžeme
nejednoznačnost výsledku přičíst snad odlišné struktuře krajiny v pravěku, kterou
není možné spolehlivě rekonstruovat, což je důvod, který uvedl při vytváření modelu
už J. Goláň (2003, 103). Bez významu jistě nejsou ani procesy, jimiž na povrchu
prochází artefakty, zejména změny polohy.
Ačkoli nejvyšší procentní hodnotu pro potenciál 3 vykazuje model pro neolit a eneolit
(nálezy ze sběrů), jako nejvyváženější a podle mého názoru nejspolehlivější hodnoty
vystupují procentní poměry v kategorii doby bronzové a halštatské a to ve všech
kategoriích (sběry, SAS, celkem). Zde je, jak se domnívám, dobře prokázána
pravdivost predikčního modelu. V ostatních případech jsou výsledky rozporuplné, což
můžeme přičíst výše zmíněným faktorům. Jelikož je u doby bronzové posloupnost
vyvážená, stěží to mohu přičíst subjektivitě v přiřazování potenciálů jednotlivým
komponentám.
Bez zajímavosti není ani posouzení pravdivosti modelu pro nálezy hodnocené obecně
jako „pravěké“. Zde se rovněž ukazuje větší spolehlivost u modelu pro dobu
bronzovou. To se však dostává do rozporu se závěry Jiřího Goláně, který považuje za
nejpřesnější model pro neolit a eneolit, přičítám to odlišné struktuře dat, obohacené o
nové výzkumy povrchovými sběry. Pokud zvážíme souhrnný podíl událostí
s jednotlivými potenciály pro všechna období, zjistíme podíl 60% pravěkých událostí
s „pravěkým“ potenciálem 3. Pro raný středověk je výsledek testování ještě
uspokojivější, J. Macháček (Dresler – Macháček 2007) uvádí ve své práci pro raný
středověk necelých 71% lokalit ležících v oblasti „raně středověkého“ potenciálu 3.
Model lze označit jako spolehlivý a případné nesourodosti lze přičíst transformačním
procesům. Z toho rovněž vyplývá, že volba krajiny nebyla motivována pouze
229
geografickými faktory, ale i například faktory sociokultovními, tradicí a jinými
společenskými proměnnými, které do predikčního modelu nebyly a nemohly být
zahrnuty.
neolit a eneolit
potenciá
l
počet
událostí
(sběry)
podíl v %
(sběry)
počet
událostí
(SAS)
podíl v %
(SAS)
počet
událostí
celkem
podíl v %
(celkem)
1 1 12,5 8 27,6 9 24,3
2 0 0 4 13,8 4 10,8
3 7 87,5 17 58,6 24 64,9
Tab. 10. Výsledek ověření predikčního modelu pro neolit a eneolit.
bronz a halštat
potenciá
l
počet
událostí
(sběry)
podíl v %
(sběry)
počet
událostí
(SAS)
podíl v %
(SAS)
počet
událostí
celkem
podíl v %
(celkem)
1 3 15 5 8,9 8 10,5
2 5 25 12 21,4 17 22,4
3 12 60 39 69,7 51 67,1
Tab. 11: Výsledek ověření predikčního modelu pro dobu bronzovou a halštatskou.
latén a řím
potenciá
l
počet
událostí
(sběry)
podíl v %
(sběry)
počet
událostí
(SAS)
podíl v %
(SAS)
počet
událostí
celkem
podíl v %
(celkem)
1 10 22,72 13 25,4 23 24,2
2 10 22,72 12 23,5 22 23,1
3 24 54,54 26 51 50 52,7
Tab. 12: Výsledek ověření predikčního modelu pro dobu laténskou a římskou.
pravěk
potenciál pro neolit
a eneolit
počet
sběr
podíl
sběr
v %
počet
SAS
podíl
SAS
v %
počet
celkem
podíl
celkem
v %
1 26 30,2 8 34,8 34 21,2
2 15 17,5 4 17,4 19 17,4
3 45 52,3 11 47,8 56 51,4
potenciál pro bronz
a halštat
počet
sběr
podíl
sběr
v %
počet
SAS
podíl
SAS
v %
počet
celkem
podíl
celkem
v %
1 20 23,3 5 21,7 25 22,9
2 32 37,2 4 17,4 36 33
3 34 39,5 14 60,9 48 44,1
Tab. 13: Výsledek ověření predikčního modelu pro blíže nedatované nálezy označené jako „pravěk“.
230
výsledek prediktivního modelování
potenciál podíl plochy v % počet událostí podíl událostí v %
1 60,36 40 19,23
2 25,62 43 20,67
3 14,02 125 60
Tab. 14: Celková statistika úspěšnosti predikčního modelu.
Charakter materiálu a jeho kritika.
Sběr plně potvrdil, jak velký vliv má archeologická transformace na povrchové
nálezy, což bývá hlavní argument té části odborníků, která se staví ke sběrům
skepticky. Nálezy jsou z větší části na povrchu poškozené působením povětrnostních i
lidských faktorů (eroze, voda, mechanické poškození zemědělskou technikou) a jsou
vytrženy ze svých původních kontextů. Tyto faktory a silná fragmentarizace nálezů se
projevily na omezených možnostech datování. V případě pravěké keramiky je
nepříznivý vliv přemístění vyvážen malou trvanlivostí keramiky na povrchu, která se
předpokládá několik let, naproti tomu, raně středověká až novověká keramika je
trvanlivější.
Je průvodním jevem výskytu pravěké keramiky na povrchu, že indikuje areály spíše
sídlištního zaměření, přičemž ostatní areály (například pohřební, výrobní) jsou sběrem
jen výjimečně zachytitelné. Objem pravěkých artefaktů se liší v závislosti na období a
lokalitě, přičemž hustota nálezů ve vrstvách zůstává podle zjištění z výzkumů vesměs
stejná (Kuna 1998). Četnost nálezů na povrchu tedy nutně nemusí odrážet bohatost
vrstev a objektů, ale spíše míru jejich zachování. Dnes, zejména kvůli hluboké orbě, je
původní kulturní vrstva tak silně rozrušena, že nálezy, které na povrchu nacházíme,
musely pocházet z výplně zahloubených objektů. Soubor pak obsahuje spíše takový
materiál, jenž byl vyprodukován kulturou, která měla ve zvyku budovat zahloubené
objekty (Kuna 2001).
Analytický sběr nám však umožňuje odhalit výskyt objektu díky přítomnosti
minimálního počtu nálezů, přičemž můžeme předpokládat, že se jedná o areál
s malým počtem archeologických objektů. Tomu zcela odpovídá v databázi nečetný
výskyt například eneolitických a mohylových kultur, které podle zjištění z výzkumů
měly zahloubené objekty rozmístěné řídce na větším prostoru. Přesto je i toto nízké
kvantum nálezů významnou informací. Tyto problémy by ovšem neměly vést
k zavržení metody jako takové, ale spíše k jejímu přehodnocení, či lépe, zdokonalení.
Není proto vhodné hodnotit nálezy podle počtu, ale spíše podle počtu jednotek
(čtverců), ve kterých se daný jev vyskytl.
231
Problémy datace
V případě pravěkých a raně historických nálezů bylo málokdy možné datovat nález
přesně, většinou jsou tyto, co do datace nejisté, artefakty v databázi označeny jako
„pravěké“ nebo „raně historické“. Často byl pozorován nevýrazný celek, ve kterém
se objevilo několik datovatelných nebo výjimečných zlomků (například zřejmý
laténský střep).
Možnost přesné datace je obecně úskalím této nedestruktivní metody. Malá četnost
jednoznačných diagnostických znaků na keramice vede k tendencím datovat
nevýrazný zbytek souboru podle jednoho výrazného, čímž se homogenizuje i
potenciálně nehomogenní soubor. Stanovisko omezené možnosti přesnějšího datování
zastává například S. Vencl (1993, 43), který rovněž navrhl jakýsi systém sedmi
kategorií spolehlivosti datování. Mám ovšem za to, že takový systém by značně
komplikoval pozdější kvantifikaci nálezů a další práci s nimi. Spíše se přikláním
k tomu, aby do procesu chronologického určování bylo zapojeno více zkušených osob
s různým individuálním zaměřením.
V našem konkrétním případě bylo alespoň rámcově (na archeologické období) určeno
1525 z 2238 fragmentů, to je 68,14%. Zbytek, 31,86%, byl označen jako „pravěk“.
V případě jednoho polygonu ale byl odhalen výskyt materiálu z období pozdního
halštatu, které není například v SAS vůbec zastoupeno.
Obecné poznatky
Vyjevilo se, že rozsah pravěkého a protohistorického osídlení může být plošně
mnohem větší, než se zatím jeví z jiných forem archeologického výzkumu a ze
záznamů SAS. Do analýz byly totiž vzaty v úvahu i soubory s minimálním počtem
pravěké keramiky, o kterých předpokládáme, že jsou průkazem jisté kulturní činnosti
na daném prostoru. Můžeme jen potvrdit, že podle povrchových nálezů ve
vzorkovaném území jihovýchodní Moravy není prostor pro další výzkum ještě
zdaleka vyčerpán.
Vezmeme-li do úvahy proces transformace a problémy při datování pravěké
keramiky, je možné, že se v rámci jednoho čtverce mohly vyskytnout jedna, ale i dvě
a více komponent, které zřejmě nebude možné od sebe odlišit4
. To je způsobeno
lokalizací do středu polygonu, kde se nerozlišoval prostorový rozptyl nálezů. Stejně
4
Vzdálenost mezi nálezy těchto komponent mohla v extrémním případě činit až 50 m (strana čtverce),
přičemž M. Kuna (2001) udává pro projekt ALRNB udává odstup již 20 metrů jako příliš velký na to,
aby se jednalo o stejnou událost.
232
tak nebude kvůli obtížné dataci možné odhalit případnou horizontální stratigrafii
v rámci jednoho archeologického období. Pokud bychom žádali od povrchového
průzkumu větší přesnost, bylo by vhodné rozdělit čtvercový polygon na sektory, které
by v dokumentaci mohly snáze mapovat a odhalit případné shluky nálezů v rámci
jednoho polygonu. Ve stávající situaci bylo vzhledem ke vzdálenosti mezi
zkoumanými polygony na místě považovat každou událost za samostatnou
komponentu.
Metoda náhodně zvolených čtverců, rozmístěných po krajině, zkoumaných „na
vodítku“ („dog-lead“) umožňuje intenzivně prozkoumat daný bod v krajině, proto
byla vhodnou volbou pro účely ověření predikce. Naproti tomu s sebou nese
nevýhody nekomplexnosti průzkumu většího území, jež by umožňovalo rozsáhlejší
prostorová zkoumání, čili zkoumání rozsahu areálů, definování sídelních oblastí a
jejich center. Keramika z povrchových sběrů rovněž tvoří relativně malý soubor,
z něhož je nadto, jak je běžnou praxí, většina nálezů blíže nedatovatelná. To se
projevuje na přesnosti kvantitativních analýz. Nicméně, i přesto vyšlo najevo, že
hustota vyjádřená počtem polygonů a koneckonců i nálezů je nenáhodná a vyhovuje
obecné předpokládané představě o rozsahu a poloze osídlení.
Obraz osídlení po zhodnocení povrchových sběrů
Z předchozího výzkumu oblasti je znám již určitý obraz osídlení. Bohužel není
vždy možné zachytit všechny kvantitativní aspekty, zejména ze starších výzkumů.
Předpokládáme, že sídelní areály byly v minulosti vybírány nenáhodně, většinou
podle nějakého zažitého schématu, které zůstává pro různé oblasti stejné. Nadmořská
výška polygonů, na kterých bylo sběrem zachyceno pravěké osídlení neklesá pod 153
m.n.m. a nepřekračuje 222 m.n.m (viz graf 6, kde jsou zapojeny i údaje SAS).
Povrchový sběr se ovšem nekonal ve vyšších polohách, kde jsou pravěká sídla
registrována SASem. Není sice dostatečný počet událostí k tomu, abychom mohli
zřetelně definovat sídelní oblasti založené na jasných socioekonomických principech
po celé ploše transektu, ale na podkladě mapy hustoty událostí můžeme vymezit
alespoň jeden nebo dva takovéto regiony, které se jeví jako území s hustým a
kontinuálním osídlením. V tomto případě je to konkrétně střední levobřeží říčky
Svodnice a povodí Žižkovského potoka. Rozvrstvení sídlišť odpovídá poznatkům D.
Dreslerové (1995) o velikosti a rozsahu sídelních areálů. Všechny zjištěné události se
nacházejí do 1 km od těchto vodních toků a tvoří dva přirozené mikroregiony.
V případě Žižkovského potoka se rozsah sběrem zachyceného osídlení pohybuje na
zhruba 3 km vodního toku, kolem Svodnice pak území zabírá zhruba 12 km říční
233
délky, v obou případech pak do 1 km vzdálenosti od obou břehů vodoteče.
Abychom získali lepší představu o hustotě a rozmístění sídel, pokusil jsem se
v návaznosti na zjištěnou hustotu osídlení (událostí) mechanicky rekonstruovat možné
sídelní areály na základě poznatků D. Dreslerové (1995) a M. Kuny (1994), zjištěných
pro dobu halštatskou a bronzovou. Není možné definovat sídelní areály pro úplně celé
zájmové území, soustředil jsem se proto na oblasti nejhustšího výskytu komponent,
především toky Svodnice a Žižkovského potoka, které můžeme díky zjištěné vysoké
intenzitě výskytu archeologických událostí považovat za pravěký sídlištní
mikroregion.
Graf 6. Rozsah minimálních, maximálních a průměrných nadmořských výšek.
Vhodný počet komponent máme k dispozici jen pro období doby bronzové. Na
obr. 4 jsou pomocí tzv. obalových zón (buffer zone) vymezeny okruhy o poloměru
250 m a 1000 m. První zóna (250 m) by měla odhalit pravděpodobné sídelní jádro5
,
přičemž vzdálenost 500 m mezi sídly je maximální vzdálenost, kdy ještě můžeme
uvažovat o prostorovém posunu sídlišť a spoluužívání určitého ekonomického
5
Jádrem sídelního areálu je myšleno seskupení několika sídel přináležejícím určité občině. (podle
Kuna 1994, s. 88).
NADMOŘSKÁ VÝŠKA
neolit eneolit bronz halsta halsta rim snarod
100
150
200
250
300
350
400
450
500
234
zázemí. Okruh 1000 m je pravděpodobnou minimální hranicí ekonomického zázemí
sídelního areálu (Dreslerová 1995, 151). Vzhledem k tomu, že osídlení je situováno
v ploché krajině s malým sklonem svahů, je pravděpodobné, že skutečná rozloha
zázemí mohla být ještě větší. V obrázku jsou barevně odlišeny sídla různých fází doby
bronzové, pokud je vůbec bylo možné rozeznat. Z tohoto důvodu musíme uvažovat
mapu jako přehled osídlení celé doby bronzové s předpokládanou časovou
nesouvislostí jednotlivých jader. Pro celou dobu bronzovou ukázala digitální mapa
devět předpokládaných „jader“.
Stejné zkoumání jsem provedl i s laténskými nálezy ze sběrů. Výsledkem je obr.
5, který zachycuje 14 sídlištních jader. Komponenty doby laténské, které odhalil sběr
jsou o poznání rozptýlenější. Naproti tomu indikované doklady doby římské tvoří
poměrně husté shluky událostí. Lze tak uvažovat o dokladech několika zřetelných
sídelních areálů, kde hustý výskyt událostí může indikovat spíše krátkodobý posun
sídlišť (obr. 6). Největší množství komponent se nachází opět v prostoru obou výše
zmiňovaných potoků a rozmístění blízko vodních toků odpovídá obecné
charakteristice sídlišť doby římské. Komponenty ostatních období pravěku a
protohistorie tvoří příliš malý soubor dat, aby byly výsledky nějakým způsobem
relevantní. Do tohoto zkoumání nebyly rovněž zahrnuty nálezy SAS, jednak proto, že
smyslem bylo posoudit výsledky samotného sběru, na druhé straně pak pro
nevyhovující a nekompatibilní lokalizaci komponent v SASu.
235
Obr. 4. Sídelní areály doby bronzové.
Obr. 5. Sídelní areály doby laténské.
236
Obr. 6. Sídelní areály doby římské.
Návrhy na další postup
Celý průběh projektu analytických sběrů není v době vzniku této práce dokončen. Pro
další práci se během zpracovávání materiálu objevilo několik podnětů. Není zřejmě
třeba mluvit o tom, že bude vhodné rozšířit soubor nálezů dalšími sběry, ale
především by se měla věnovat větší pozornost datování jednotlivých fragmentů. Jako
perspektivní se mi jeví zapojení více osob se zvláštními znalostmi pro určitý úsek
dějin, kteří by vyhodnocovali každý fragment individuálně. Rovněž velice nadějné by
jistě bylo podniknout sběry i na přilehlém území Rakouska a Slovenska za spolupráce
s místními úřady památkové ochrany.
Pokud se bude soubor z povrchových sběrů i okruh řešených problémů nadále
rozšiřovat, bude vhodné tomu přizpůsobit i podobu geografických dat. Území Podyjí,
které tvoří zkoumaný transekt, je jako celek poměrně rozsáhlé a bude nutné rozdělit
ho na vhodné části, ve kterých bude snazší zkoumat strukturu osídlení. Na základě
prozatím dostupných dat se nepodařilo spolehlivě rozdělit oblast na menší jednotky,
237
které by dobře odrážely rozvrstvení sídlišť. Za nejvhodnější pokládám vymezit
mikroregiony v určitém okruhu od vodních toků (Dreslerová 1995) nebo podle
katastrů obcí, u nichž se předpokládají historické vazby k jejich dnešní rozloze (Kuna
1994). Abychom zajistili maximální informační hodnotu akce, bylo by
pravděpodobně třeba souběžně nebo následně použít několika různých metod.
Největší efektivity by jistě dosáhla kombinace sběru a následné zkušební sondáže,
prosíváním půdy atd. (Kuna 1998).
Závěr
Během základního statistického a prostorového vyhodnocení souboru pravěkých a
protohistorických nálezů z analytického povrchového sběru v okolí Břeclavi vyšlo
najevo, že použitá metoda sběru je vysoce efektivní za účelem získání přehledného
povědomí o osídlení oblasti a k ověření pravdivosti predikčního modelu osídlení.
Méně vhodná je tato metoda k vyhodnocování podrobných prostorových a
chronologických vztahů ve struktuře osídlení, neboť není schopna postihnout
skutečný rozsah a hustotu komponent a neregistruje nálezy v rámci jednoho polygonu,
který může teoreticky obsahovat pozůstatky více areálů.
Povrchový sběr je jako archeologická metoda kontroverzní otázkou. Často bývá
poukazováno na malou spolehlivost a vypovídací hodnotu pramenů získaných
sběrem. Přesto pozitivní výsledky řady analýz ukazují, že se jedná o metodu v určitém
smyslu nenahraditelnou, zvláště v té části archeologie, jež se nazývá nedestruktivní.
Proto by další výzkum měl směřovat ke zdokonalení metody povrchového sběru a
vymezení okruhu problémů, jež je tato metoda schopna objektivně řešit.
Lteratura
Balík, M. 2003: Vliv geografických faktorů na pravěké a středověké osídlení
bílinského levobřeží. Využití prostředků GIS a statistiky v archeologii. In: E.
Neustupný, Příspěvky k prostorové archeologii 1, Plzeň, 11-32.
Baštová, D. – Krušinová, L. – Sklenářová, Z. – Volfík, P. 1996: Státní archeologický
seznam, Uživatelská příručka, verze 1.1. Praha.
Demek J. (ed.) 1987: Zeměpisný lexikon ČSR, Hory a nížiny. Praha.
Dresler, P. – Macháček, J. 2007: The Hinterland of an Early Medieval Centre at
Pohansko Near Břeclav. nepublikovaný rukopis.
Dreslerová D. 1995: A settlement-economic model for a prehistoric microregion:
settlement activities in the Vinoř-stream basin during Hallstatt period. In: Whither
archaeology. Papers in honour of Evžen Neustupný. Praha, 145-160.
238
Gojda M. (ed.) 2000: Archeologie krajiny. Praha.
2004: Archaeology. Praha.
Goláň, J. 2003: Archeologické prediktivní modelování pomocí geografických
informačních systémů na příkladu území jihovýchodní Moravy. rukopis disertační
práce. Brno.
Macháček, J. 1997: Počítačová podpora v archeologii. Brno.
- 2005: Raně středověké Pohansko u Břeclavi: munitio, palatium nebo emporium
moravských panovníků? AR 58, 100-138.
Neustupný, E. (ed.) 2003: Příspěvky k prostorové archeologii 1. Plzeň.
1986a: Nástin archeologické metody. AR 38, 525-548.
1986b: Polygons in archaeology. PA 87, 112-136.
1994: Settlement area theory in Bohemian archaeology. PA – Supplementum 1, 248-
258.
Konečný, M. 1997: Geografické informační systémy. In: J. Macháček (ed.),
Počítačová podpora v archeologii, Brno, 127-144.
Kuna, M. 1994: GIS v archeologickém výzkumu regionu: vývoj pravěké sídelní
oblasti středních Čech. AR 48, 580-605.
1994: Archeologický průzkum povrchovými sběry, Zprávy ČAS, Supplément 23.
Praha.
1997: Geografický informační systém a výzkum pravěké sídelní struktury. In: J.
Macháček (ed.), Počítačová podpora v archeologii, Brno, 173-194.
1998: Keramika, povrchový sběr a kontinuita pravěké krajiny. AR 50, s. 192-216.
2001: Povrchový sběr a intenzita využití krajiny v pravěku. In: Kozłowski, J.K. –
Neustupný, E. (eds.), Archeologia przestrzeni. Metody i wyniki badań
osadnicznych w dorueczach górnej Łaby i Wisły, Kraków (PANU), 27-54.
Kuna, M. – Zvelebil, M. – Foster, P.J. – Dreslerová, D. 1993: Field Survey And
Landscape Archaeology Research Design. Methodology of a Regional Field
Survey in Bohemia. PA 84, 110-130.
Kuna M. a kol. 2004: Nedestruktivní archeologie. Praha.
In memoriam Jan Rulf, PA Supplementum 13.
Květ, R. 2003: Duše krajiny. Praha.
Vencl, S. 1995: K otázce věrohodnosti svědectví povrchových souborů. AR 47, 11-
57.
Venclová N. 1995: Settlement area, production and industrial zone. In: Whither
archaeology. Papers in honour of Evžen Neustupný, Praha, 161-169.
Weber, Z. 1997: Statistická analýza archeologických dat. In: J. Macháček (ed.),
Počítačová podpora v archeologii, Brno, 197-214.
239
Seznam zkratek
ALRNB Ancient Landscape Reconstruction in North Bohemia
AR Archeologické rozhledy
k. kultura
PA Památky archeologické
PSPB Prehistoric Settlement Patterns in Bohemia
SAS Státní archeologický seznam
Summary
An analysis of prehistoric and early historic finds from surface
collections in the surroundings of Břeclav
Although surface collection as an archaeological method is sometimes a subject of
controversy, positive results of many analyses show that it is a method which is often
irreplaceable, especially in non-destructive archaeology. One of the results of working
with analytical surface collections is this text.
I attempted to provide the basic statistical and spatial evaluation of a set of prehistoric
and protohistoric finds almost exclusively acquired from surface collections in the
surroundings of Břeclav during the campaigns between 2004 – 2006. Some of the
analyses had an additional data input from the SAS database. The collections were
primarily aimed at gathering a sufficient amount of sources for investigating the
agricultural hinterland of the Břeclav – Pohansko fortified central place and for the
verification of the prediction of archaeological sites in this area. The adopted method
was the collection “on a dog-lead” on randomly selected square polygons.
It was found out, among others, that the collection method applied is in general highly
efficient when used for the purpose of obtaining overall knowledge of settlement in
the area and verifying the truthfulness of an existing settlement prediction model. Due
to the dispersion of the polygons under examination the method is less suitable for
evaluating detailed spatial and chronological relationships in the settlement structure.
As far as the evaluation itself is concerned, the whole set underwent statistical and
spatial processing. Basic descriptive statistics highlighted the general shortcomings of
archaeological findings obtained by surface artefact collection such as the low level of
dating accuracy of prehistoric ceramics which is contributed to by transformation
processes including decay, fragmentation and material displacement.
Other statistical analyses, in particular correlation matrices, showed that, in general,
240
there is a very low level of correlation between the individual indicated manifestations
of settlement in the area. In this case it should be attributed to the state of
investigation, i.e. low statistical significance. With some simplification the
interpretation of the results suggests that the tradition of the prehistoric choice of the
settlement area was upheld most strongly by the La Tene period which conspicuously
copies the settlement from the Bronze Age, especially the Urn Field culture. Another
significant relationship is maintained between the settlement from the La Tene and the
Roman period.
An event density map identified at least two outstanding areas with a concentration of
archaeological finds indicated both by the number and the density of finds.
Specifically, they are the middle section of the left-hand bank of the Svodnice stream
and the catchment basin of the Žižkovský brook. The settlement pattern correlates
with the findings of D. Dreslerová on the magnitude and extent of settlement areas.
All the identified events were located within 1 km from the two water streams and
formed two natural microregions. It was found that the density expressed by the
number of polygons, and/or finds, was not random and complies with the general idea
of the extent and location of settlement. In the past, the settlement areas were not
selected at random, but rather following a tried-and-tested scheme. From the
arrangement of the squares with prehistoric finds it is obvious that, to a certain extent,
geographical factors had an influence on how the landscape was used.
The testing of the prediction model of archaeological sites for the Dyje region
produced varying results for different periods, sometimes even rather unbalanced. The
overall successfulness of a model may perhaps be expressed as the per cent value of
an area with indicated settlement situated inside the highest potential area – this value
is 60%. Collections confirmed the highest accuracy in the model for the Bronze Age
and the Hallstat Period. Possible negative results of the testing can be attributed to the
insufficient archaeological source base of the developer of the prediction model and
his only secondary interest in prehistoric events within a space which resulted in a
significant generalization of prediction for the prehistory.
If we were to require greater accuracy from field walking and surface artefact
collection it would seem beneficial to divide the square polygon into sectors which
might reveal possible clusters of finds. On the contrary, the delimitation of the
components within a space would be easier if a hierarchically greater unit was
examined, e.g. a cluster of four squares. On the whole, analytical collection showed
its potential, in some cases, to fully replace archaeological excavation and, at the same
time, the shortcomings related to the nature of the material. In spite of all the
obstacles, further investigation should definitely not lead to rejection of the method
241
itself, but rather to its improvement and to specifying the set of problems the method
is capable of solving objectively.
242
Geografická a archeologicko-prostorová data z Rakouska a
možnosti jejich využití - Michal Petr
Abstrakt
Příspěvek se zaměřil v širším smyslu na zpracování databáze archeologických lokalit
se zřetelem na raný středověk na daném území Dolního Rakouska, vytvoření
geografického informačního systému (dále jen GIS) z těchto dat a jejich základní
analýzu. Užším smyslem pak byla snaha o zachycení možného zemědělského zázemí
hradiska na Pohansku u Břeclavi i na rakouském území, zatímco původně
předpokládaná predikce zatím nebyla provedena, zejména kvůli nevyhovující kvalitě
vstupních dat. Motivem byla rovněž metodologie práce v příhraničních oblastech a
kritika dostupných rakouských dat, jak archeologických, tak geografických.
At a general level, the contribution concentrates on the processing of a database of
archaeological sites with a focus on the Early Middle Ages within a particular region
of Lower Austria, the creating of a geographic information system (GIS) from the
available data and a basic analysis of the data. At a more specific level, there was an
attempt to capture the possible agricultural hinterland of a fortified central place in
Pohansko near Břeclav including the Austrian territory, although the originally
expected prediction was not made in the end mainly due to the insufficient quality of
the input data. Additional motifs were the methodology of working in cross-border
areas and a critical evaluation of available Austrian archaeological and geographical
data.
Klíčová slova
GIS, Dolní Rakousko, Břeclav-Pohansko, Fundberichte aus Österreich,
Bundesdenkmalamt Österreich, Bundesamt für Eich- und Vermessungswesen,
rakouská archeologie
GIS, Lower Austria, Břeclav-Pohansko, Fundberichte aus Österreich,
Bundesdenkmalamt Österreich, Bundesamt für Eich- und Vermessungswesen,
Austrian archaeology.
243
Úvod
Předložený příspěvek je shrnutím seminární práce s názvem „Analýza pravěkého a
raně středověkého osídlení rakouského dolního Podyjí za použití prostředků GIS“,
dokončené na Ústavu archeologie a muzeologie Filosofické fakulty v Brně v roce
2005. Tato práce byla součástí širšího projektu, který řeší pravěké a raně středověké
osídlení Podyjí v oblasti hradiska Břeclavi – Pohanska. Rozsah území byl zvolen tak,
aby se vhodně doplňoval se sledovaným území JV Moravy a JZ Slovenska. Vzhledem
k rozdílům v přístupu k evidenci archeologických dat mezi oběma republikami a i
vzhledem k prostým technickým obtížím s dvěma různými koordinačními systémy se
cíl práce zaměřil v širším smyslu na zpracování databáze archeologických lokalit se
zřetelem na raný středověk na daném území Rakouska, vytvoření geografického
informačního systému (dále jen GIS) z těchto dat a jejich základní vyhodnocení.
Užším smyslem pak byla snaha o zachycení možného zemědělského zázemí hradiska
i na rakouském území, zatímco původně předpokládaná predikce zatím nebyla
provedena, zejména kvůli nevyhovující kvalitě vstupních dat. Motivem byla rovněž
metodologie práce v příhraničních oblastech a kritika dostupných rakouských dat, jak
archeologických, tak geografických.
Jako referenční soubor archeologických informací slouží databáze SAS ČR (Státní
archeologický seznam), která ovšem nezasahuje i na přilehlé území Rakouska, o
kterém předpokládáme, že rovněž náleželo do spádového území hradiska a tvořilo
součást jednoho sídelního areálu. Úkolem pro tuto práci tedy bylo zpracovat dostupné
archeologické informace o rakouském území a poskytnout tyto data pro další
zpracování. Databáze archeologických lokalit na území Rakouska, stejně jako
formulářové prostředí pro údaje SAS, byla vytvářena v aplikaci MS Access, pro
vytváření GIS pak posloužil software GeoMedia Professional.
Stručná charakteristika území
Část území rakouského Weinviertelu, které byla databázově zpracována, zabírá
plochu přibližně 577 km2
. Na severu je ohraničena tokem Dyje, resp. státní hranicí
České republiky a na východě nejprve tokem Dyje a posléze Moravy. Jižní hranici
vymezeného prostoru tvoří řeka Zaya, která je rovněž přítokem Moravy. Na západě je
to pak spojnice Mistelbach – Mikulov. Hranice dnešní Moravy se ustálily až
v průběhu 11.-12. století a do přibližně 10. století byla sledovaná oblast jedním
kulturním celkem spolu s přilehlými příhraničními oblastmi Rakouska – Moravským
polem a slovenským Záhořím (Měřínský 1980, Neugebauer 1995).
Weinviertel je územím, které se od západu na východ mění z povětšinou ploché
244
krajiny na silně zvlněnou pahorkatinu. Nadmořská výška se na sledovaném území
pohybuje od 200 do 500 m.n.m., nejvyšším vrcholem je zde Galgenberg v zalesněné
pahorkatině Falkensteiner Berge (492 m.n.m.).Hraniční toky Moravy a Dyje tvořily
na obou svých březích přirozené a na obou stranách osídlované terasy, jako je
například terasa na řece Moravě u Hohenau, popřípadě tvořil podobnou terasu potok
Poybach. Z hlediska politického členění spadá mnou vytyčené území do správních
obvodů Gänserndorf a Mistelbach.
Zdroje archeologických dat a tvorba databáze
Na rozdíl od České republiky, kde existuje dokonce několik projektů, které
zpracovávají archiv archeologických informací v elektronické podobě (SAS,
ARCHIV), v Rakousku podobný projekt není. Zde se přistupuje k evidenci jiným
způsobem. Informace o archeologických lokalitách shromažďuje Památkový úřad
(Bundesdenkmalamt Österreich, dále jen BDA), který je rozdělen do oddělení podle
spolkových zemí. BDA vydává periodikum Fundberichte aus Österreich (dále jen
FÖ), které bylo hlavním pramenem pro tvorbu databáze lokalit. Pro srovnání
s českým prostředím bylo nutné získat i přehled o registrovaných lokalitách na jižní
Moravě, pro tyto účely posloužila zapůjčená adekvátní část databáze SAS.
Pro editaci údajů z rakouských zdrojů jsem vytvořil databázi ve formátu MS Access.
Při tvorbě jsem kvůli přehlednosti a snaze o jednotu vycházel ze struktury databáze
SAS. Nejdůležitějším krokem před vytvářením vlastní databáze byla definice
problému. Účelem bylo vytvoření souboru archeologických informací z daného území
a jejich lokalizace do prostředí GIS za účelem možnosti pozdějšího provádění analýz.
Alfou a omegou tohoto typu výzkumu je kvalita vstupních dat, na kterou musel být
brán ohled při tvorbě databáze. Již teď je nutno předeslat, že ve srovnání s možnostmi
SASu nebo Archeologické databáze Čech je kvalita dostupných archeologických dat
z Rakouska nevalná. Těmto podmínkám jsem musel přizpůsobit celý systém otázek,
který jsem si při definování cíle výzkumu stanovil.
Sledovanými problémy v rámci interpretace databázových údajů bylo zejména: 1.
vysledování klíčové sídelní oblasti v regionu a podání přehledu o osídlení tohoto
území, 2. srovnání kvality dat a stavu výzkumu pomocí základních statistických údajů
s českou stranou hranice, 3. přehled stavu bádání v dané části Rakouska a návrh
dalšího postupu v případě zájmu o rakouské archeologické data v rámci sledování
zemědělského zázemí Pohanska, 4. návrh metodiky přeshraničního výzkumu.
Největším nedostatkem vstupních dat byla jejich povrchnost. Při tvorbě databáze jsem
tedy použil strukturu tabulek databáze SAS, přistoupil jsem však ke značnému
245
zjednodušení.
Druhy informací obsažené v databázi odrážejí druhy informací ve Fundberichte:
• Lokalizace naleziště. Tento celek zahrnuje údaje o katastru, čísle
mapového listu, podrobnější slovní lokalizace a umístění lokality na
mapě s pomocí milimetrové vzdálenosti od sekční čáry mapy, pokud
byly tyto údaje dostupné.
• Rozdělení naleziště podle komponent.
• Údaje o movitých a nemovitých nálezech.
• Údaje bližší lokalizace. Jedná se o milimetrové souřadnice a parcelní
čísla na daném katastru.
• Údaje o literatuře k tomuto celku. Uváděna je zde literatura, která byla
použita při editaci záznamu.
Jednotkou databázového záznamu a prací s databází vůbec jsem stanovil tzv.
komponentu. Komponenta je zde soubor archeologických informací, který pochází
z jednoho naleziště, je shodně datován a souvisí s jedním druhem aktivit.
Pro pozdější snazší filtraci položek nevhodných pro prostorové analýzy jsem byl při
vytváření databáze nucen zavést čtyřstupňovou charakteristiku přesnosti lokalizace.
Jedná se o hodnocení, v němž číslo 1 znamená relativně nejpřesnější lokalizaci a 4
relativně nejhorší. Vzhledem k tomu, že BDA lokality vynáší do map v měřítku 1:50
000 je i kvalita vyjádřená parametrem „1“ relativně špatná a bude třeba na to brát při
dalších analýzách ohled.
Charakteristiku hodnot jsem stanovil s přihlédnutím na kvalitu údajů takto: Úroveň 1
značí lokalizaci pomocí milimetrových souřadnic, ve FÖ nejpřesnější. Úroveň 2
znamená lokalizaci polygonem. Úroveň 3 pak lokalizaci „do středu“ polohy či tratě,
když byl uveden jen název tratě. Nakonec číslo 4 značí lokalizaci do intravilánu obce,
když byl uveden jen katastr (viz tab. 1).
Terminologie databázových hesel vychází z hesláře SASu (Baštová, D. – Krušinová,
L. – Sklenářová, Z. – Volfík, P., 1996). Pro jednotlivé archeologické kultury jsem
používal terminologii SAS. Zavedení zvláštní kolonky Období na rámec SAS bylo
motivováno úsilím o snazší filtrování lokalit na základě jejich základní příslušnosti k
údobí lidských dějin. Vzhledem k tomu, že je datování v literatuře občas velmi
obecné, zavedl jsem nad rámec terminologie SAS zvláštní kategorie br.cas pro „časný
bronz“ a ne.cas pro „časný neolit“.
246
Přesnost lokalizace 1 2 3 4
Počet komponent 186 70 60 89
Tab. 1. Rozdělení komponent podle přesnosti lokalizace.
Vlastní digitalizace
Pro zanášení lokalit do prostředí GIS jsem využíval mapy Österreichische Karte 1:50
000, do kterých se zaměřují lokality ve Fundberichte aus Österreich. Ke sledovanému
území se vztahovalo pět mapových listů ÖK, čísla 10, 11, 24, 25, 26. Tyto mapové
listy jsou referencovány na rakouský souřadnicový systém Gauss-Krüger. Rastrové
objekty pro GIS lze vytvořit velkoformátovým skenováním mapy a jejím následným
ořezem v některém grafickém editoru. Při této práci, stejně jako při pozdějším
referencování, je nutné postupovat s maximální přesností. Referencování na zvolený
koordinační systém lze dosáhnout několika způsoby; v programu GeoMedia pomocí
funkce Image Registration nebo vytvořením koordinačního souboru. Funkce Image
Registration spočívá ve ztotožnění zvoleného bodu na rastru s vektorem, v našem
případě bodem, jehož souřadnice jsou odvozeny z daného rohu mapy (v Rakousku
v systému WGS 84). Pro převod těchto souřadnic mezi souřadnicovými systémy
slouží např. program VISUAL MATKART v bezplatné verzi Educational.1
V
programu byly použity moduly VB077 pro převod zeměpisných souřadnic do systému
S-42 a modul VB085 pro převod S-42 na S-JTSK. Pomocí běžných funkcí softwaru
GeoMedia jsem umístil rastry do systému S-JTSK. Tímto způsobem jsem dosáhl
rozmezí odchylky 0 – 50 m oproti reálu.
Po zaměření lokality pravítkem na fyzické podobě mapy jsem vytvořil adekvátní
vektor na podkladě její rastrové počítačové podoby, čímž vznikla digitální síť
archeologických lokalit – bodů, které jsou však kvůli velkému měřítku mapy částečně
polohově zkreslené.
Pro pozdější analýzy je zapotřebí rovněž vrstevnicový model území. Pro část území
byl použit vrstevnicový model DMÚ Geografické služby Armády České republiky
(dále jen GeoSl AČR), který kladem mapových listů zčásti zasahuje i na území
Rakouska a pro zbývající území bylo nutno získat výškopisná data od hlavního
rakouského poskytovatele Bundesamt für Eich- und Vermessungswesen (dále jen
BEV).2
1
www.kartografie.ic.cz/matkart/
2
www.bev.gv.at
247
Zhodnocení archeologických dat
Při hodnocení získaného souboru jsem si položil otázku, které období má na
obou územích největší zastoupení co do kvantity nalezišť. Můžeme tak vyvodit závěr
o hustotě osídlení v tom kterém období. Může to zčásti vypovídat i o zájmu badatelů
o určité období, ale pro přesnější přehled by bylo třeba důsledně odlišit způsob
získávání nálezů. Svůj podíl na kvalitě informací nese také stav bádání. Vyšlo najevo,
že panuje shoda na prvních dvou pozicích v pomyslném žebříčku. Největší počet
nalezišť patří v obou oblastech době bronzové, na druhém místě stojí raný středověk a
třetí nejvyšší zastoupení má na rakouské straně neolit a na české eneolit. Při pohledu
na graf 1 je na první pohled znatelný rozdíl v poznání jednotlivých období, vyjádřený
počtem zastoupených lokalit. Za předpokladu, že obě strany nynější politické hranice
tvořily v minulosti kulturní celek, by měly mít obě křivky podobný průběh. Na
Moravě zaujme nápadný plusový výkyv u doby bronzové, v Rakousku naopak
minusový u neolitu. Má to pravděpodobně co do činění se stavem výzkumu, resp. se
zvýšeným zájmem badatelů o dané období nebo to odráží intenzitu osídlení?
V případě eneolitu v Rakousku můžeme vzhledem k poměrně kontinuální křivce na
Moravě vzít v úvahu spíše stav bádání.
Morava Rakousko
Paleolit 32 1
Mezolit 4 1
Neolit 122 70
Eneolit 160 10
Bronz 357 89
Ppole 17 40
Halstat 56 36
Laten 141 44
Rim 121 50
Snarod 21 7
Rstred 290 71
Stredove 2
Pravek 91
Neurčeno 70 2
Tab. 2 Počet komponent podle období.
Tab. 3. Pořadí zastoupení období podle počtu lokalit na Moravě a v Rakousku.
1. 2. 3.
Morava bronz (357 lokalit) rstred (293 lokalit) eneolit (161 lokalit)
Rakousko bronz (89 lokalit) rstred (71 lokalit) neolit (70 lokalit)
248
0
50
100
150
200
250
300
350
400
paleolit
m
ezolit
neolit
eneolit
bronz
ppole
halstat
laten
rim
snarod
rstredstredovekneurčeno
pravek
Rakousko
Morava
Graf 1. Frekvence osídlení na Moravě a v Rakousku.
Jedním z klíčových způsobů získávání dat pro prostorovou archeologii je
průzkum povrchovými sběry. Jeho metodiku zpracoval například Martin Kuna (Kuna
1994). V současné době probíhá na Ústavu archeologie v Brně projekt, který pomocí
povrchových sběrů v okolí Břeclavi ověřuje kvalitu predikčního modelu vytvořeného
J. Goláněm (Goláň 2003). Z toho, co víme o dějinách výzkumu v sledované části
Rakouska, vyplývá, že systematické sběry probíhaly na katastrech Hohenau,
Rabesburgu a Ringelsdorfu čtvercovou metodou v rámci systematického průzkumu
sídelních oblastí podél Moravy v letech 1982 – 84 (FÖ 27, s. 121 a dále).
V průzkumech byly zahrnuty všechny zorané plochy okolo dnešních nebo ještě
patrných dřívějších vodních toků. Nebyly zkoumány plochy mezi ochrannými
hrázemi a Moravou. Jako výstup bylo vytyčeno centrum (koncentrace) výskytu, ne
celý rozsah výskytu nálezů. V roce 2001 proběhly na katastru Ringelsdorfu další
systematické sběry (FÖ 42, s. 635). Pohlédneme-li hluboko do historie, je vcelku
zajímavé, že mezi léty 1936-40 místní badatelé využívali ke sbírání artefaktů školní
mládež v době vyučování (např. katastr Gaiselbergu, FÖ 4, s. 5).
Ze všech rakouských archeologických komponent, keré se mi ze zájmové
oblasti podařilo shromáždit (obr. 1), tvoří nálezy s povahou sběru kolem 50% z
celkového počtu 425 položek. Podíl systematických sběrů k náhodným nálezům je
v rámci této skupiny je 1 : 3,16. Musíme přitom vzít v úvahu, že tento počet
komponent vychází z 2-3 systematických akcí.
V databázi archeologických lokalit se vyskytuje více druhů lidských aktivit,
249
nejčastěji sídelního charakteru, reprezentované výskytem sídlištních objektů nebo
nálezy keramiky a to i z povrchových sběrů. Méně četné jsou pohřební aktivity a
výjimečně se vyskytují lokality s válečným nebo kultovním účelem (viz tab. 4).
Aktivita
sídlištní pohřební bojová kultovní jiná neznámá celkem
paleolit 1 0 0 0 0 0 1
mezolit 1 0 0 0 0 0 1
neolit 60 7 0 2 0 1 70
eneolit 9 1 0 0 0 0 10
bronz 58 24 0 0 7 0 89
ppole 36 3 0 0 0 1 40
halstat 26 10 0 0 0 0 36
laten 40 3 0 0 1 0 44
rim 46 3 1 0 0 0 50
snarod 1 6 0 0 0 0 7
rstred 49 21 0 0 0 1 71
stredovek 2 0 0 0 0 0 2
Celkem 331 79 1 2 8 3
Tab. 4. Zastoupení aktivit podle počtu komponent.
250
Obr. 1. Digitální výškopisný model (DEM) sledované oblasti s evidovanými archeologickými lokalitami.
Ze získané databáze vyplývá značný rozdíl ve stavu poznání na moravské a rakouské
straně Dyje. Mezitím co čeští badatelé věnují plnou pozornost české straně hranice až
k Dyji samotné, v Rakousku úroveň poznání, vyjádřená hustotou lokalit a
charakterem jejich zkoumání směrem k Dyji klesá. Prostorově se zkoumané lokality
koncentrují a až na jednotlivé výjimky chybí sofistikovaný archeologický průzkum.
Sami badatelé kritizují mezery ve výzkumu (Neugebauer 1995, s. 86.; Friesinger
1978), zejména absenci systematických výzkumů, které např. v případě slovanských
pohřebišť byly na území Weinviertelu prováděny jen zřídka a to ještě většinou jen
jejich části (Friesinger 1978, s. 21). Zcela jiná situace je v okolí Dunaje, kde probíhaly
kompletní systematické výzkumy slovanských pohřebišť.
Obecně vzato, registrované lokality tvoří v programu GIS na první pohled jasné
enklávy, vázané zejména na povodí důležitých vodotečí. Zobrazíme-li si ve stejné
251
mapě i území s archeologickými nálezy podle databáze SAS (obr. 2), tak je zřejmé, že
na česká straně jsou známé archeologické lokality rozloženy hustěji a rovnoměrněji.
Až 50% nálezů z Rakouska má hodnotu sběrů (v SASu 39%), které mají podle údajů
v literatuře většinou charakter ojedinělých nálezů učiněných vlastníky pozemku. Pro
orientaci ve srovnání kvantity informací uvádím průměrný počet lokalizovaných
komponent na jeden km2
: SAS 1,294 lokality, Rakousko 0,736 lokality na 1 km2
.
Obr. 2. Rozložení archeologických lokalit ve sledované oblasti Dolního Rakouska a v příléhající části
České republiky (podle SAS).
Rakouská archeologie se v oblasti Weinviertelu soustředí na klíčové lokality,
menším výzkumům již nevěnuje takovou pozornost, a to ani při vlastní terénní práci.
Negativní roli zde zejmě hrají i přírodní podmínky, díky nimž jsou mělce
zahloubeného archeologické objekty, ale i žárové a některé kostrové hroby silně
narušeny splachem půdy. Značný vliv na tyto procesy má antropogenní eroze a
intenzivní zemědělství. To ovlivňuje i počet provedených záchranných výzkumů
(Neugebauer 1995).
Chronickým problémem rakouských archeologických dat je úplná absence
252
centrální databáze. Získávání informací z periodika FÖ se ukázalo jako časově
náročné a ve svém důsledku kvalitativně nedostačující. Značná část záznamů nebyla
kompletní. Chyběly zde okolnosti nálezu, přesnější datování3
(37% položek), přesnější
lokalizace4
(42% položek). FÖ je dobře přístupným zdrojem informací, ale jeho
úskalím je slabá konzistence dat. U jednotlivých nálezů nebo méně důležitých lokalit
se často popis polohy omezuje na hrubé označení trati. Pokud se jedná o výzkum, je
zpravidla jeho přesná poloha uvedena v milimetrech od severní a západní sekční čáry
mapy Österreichische Karte 1:50 000, někdy je však i v těchto případech popis
neúplný. Je to logický důsledek snahy uchránit archeologická naleziště před nájezdy
amatérských nadšenců. Vyskytují se zde i vyložené chyby v podobě duplicitních
informací, špatné lokalizace či zařazení polohy do jiného katastru. Pro přesné analýzy
pomocí aplikací GIS nejsou tyto data kvůli malé přesnosti příliš vhodné.
Exkurs: Lokality raného středověku
V původní seminární práci je popsáno každé archeologické období zvlášť, zde jen
shrnuji slovanské období, na které byla kladena zvláštní pozornost. U lokalit ze
slovanského období jsem vydefinoval osady, z nichž některé tvořily zemědělské
zázemí hradiska (Bernhardsthal) a ostatní byly minimálně součástí obchodní sítě
(Hohenau, Ringelsdorf). Na těchto katastrech jsou zřetelné značné koncentrace
sídlištního materiálu i v místech, kde osada zatím zkoumána nebyla. Předpokládá se
v těchto místech velká hustota osídlení. V případě katastru Ringelsdorfu můžeme
zároveň uvažovat o zatím nepotvrzené existenci opevněné osady.
Trend uvolňování z avarského područí vyvrcholil u Slovanů vznikem Sámova
kmenového svazu, jehož rozsah není přesně znám, ale předpokládá se jeho vliv i na
území Weinviertelu. Dokladem nejstarší osídlovací vlny jsou časně slovanská sídliště
a žárové pohřebiště s keramikou pražského typu v Hohenau a. d. March a v Poysdorfu
a avarsko – slovanské pohřebiště v Mistelbachu v prostoru nemocnice (Justová 1990,
Měřínský 1980, Neugebauer 1995, Friesinger 1978). Pro zodpovězení všech otázek je
to však příliš malý soubor, obecně se předpokládá, že oblast severně od Dunaje byla v
3
Přesnějším datováním je myšleno zařazení ke kulturní příslušnosti nebo fázi v rámci archeologického
období, případně absolutní datování.
4
Přesnější lokalizací je myšleno milimetrové odměření od sekční čáry nebo alespoň slovní popis, na
základě kterého se dá naleziště úspěšně lokalizovat.
253
období avarského kaganátu v 6. – 8. století řídce osídlena a pro další studium chybí
odpovídající sídlištní nálezy. H. Friesinger se v této souvislosti pozastavil nad stavem
výzkumu v Rakousku a jako příklad uvádí „intenzivní, příkladné terénní práce na
Moravě, kde mohly být vypracovány již dva předvelkomoravské sídlištní horizonty“
(Friesinger 1978).
Pro období 9. a 10. století jsou naše znalosti již rozsáhlejší, tato oblast náležela do
sféry vlivu Velkomoravské říše. Jak lze názorně dokumentovat na obr. 3, raně
středověké lokality se soustřeďují v údolní nivě Dyje a Moravy, což odpovídá dosud
zjištěným obecným poznatkům. Síť zemědělských osad vznikala za účelem
potravinového zásobování správních center, kterým bylo pro tuto oblast blízké
hradiště Břeclav – Pohansko (např. Macháček 2005, Měřínský 1980). V nejbližším
okolí Břeclavi - Pohanska se nalézá sídliště v trati Aulüssen u Bernhardsthalu, které
tímto můžeme považovat za součást zemědělského zázemí. Poněkud dále na jih se
nacházejí na terase řeky Moravy na okraji lužního lesa, na rozhraní nivy a terasy další
doklady slovanského osídlení. I u nich můžeme předpokládat, když ne přímé
zásobování, tak určitě živé obchodní kontakty. Jedná se o sídliště v katastrech
Hohenau a Ringelsdorf odhalené systematickým povrchovým sběrem. V případě
Ringelsdorfu vede enormní hustota slovanských nálezů k úvaze, jestli se v těchto
místech nenacházela nějaká další opevněná poloha, což naznačil již Měřínský 1980,
nebo alespoň další ze zemědělských osad sloužících k zásobování Pohanska, či jiného,
zatím neodhaleného centra.
254
Obr. 3. Archeologické lokality raně středověkého stáří ze sledované oblasti.
Zdroje digitálních dat
Pro území Rakouska lze získat geografická data jen běžnou komerční objednávkou
potřebných vektorových vrstev u úřadu BEV. Objednávka probíhá prostřednictvím
webových stránek a předpokládá se vytvoření polygonu v podporovaném
koordinačním systému, podle kterého pracovníci BEV vytvoří požadovaný soubor
dat. Pro potřeby prostorové archeologie jsou vhodné zejména výškopisné vektory a
vektory vodních ploch a toků. Cena mnou použité formy digitálního výškopisu (DGM
– Höhenlinien) se pohybuje od 0,25 € (ekvidistance 20 metrů) do 2 € (ekvidistance 5
metrů) za km². V nabídce systémů, ve kterých se data poskytují, se nenachází SJTSK,
je proto zapotřebí si data převést.
Specifickým pramenem je letecká fotografie. Pracovištěm, které se touto metodou
255
zabývá je například Institut pro pravěk a raný středověk ve Vídni. V případě zájmu o
jejich využití je nutné se obrátit přímo na jeho pracovníky.
Struktura dat poskytovaných BEV (výběr)
Ortofota
Barevné i černobílé v měřítku 1:25 000, 1: 50 000.
Systémy BMN a UTM.
Letecké fotografie
Digitální model krajiny (Digitales Landschaftsmodel, DLM)
Vrstvy: doprava, sídla, vodstvo, geografické názvy aj. Neobsahuje vektory vrstevnic,
pouze údaje o nadmořské výšce.
Digitální výškopisný model (Digitales Geländehöhenmodell (DGM)
Ve formě výškopisného rastru (Höhenraster) vhodné pro kartografii, ochranu
životního prostředí, práci v oblastech geologie, hydrologie a zemědělství.
Spolupracuje s ortofotografiemi a podává detailní informaci o topografii Rakouska.
Lze z něj interpolovat rastr ve zvolené velikosti. Standardně se dodává v systému
MGI, projekce Gauß-Krüger, ale možná je volba systémů UTM, Lambert a další.
Cena se pohybuje od 0,50 € za km² (velikost rastru 50 m) do 3 € za km² (velikost
rastru 10 m).
Zřejmě nejvhodnější pro aplikace GIS v archeologii je forma vektorového výškopisu
(Höhenlinien). Ten se dodává ve formátu DXF pro AutoCAD.
Digitální mapy
Kartografický model, rastrový i vektorový.
Odvozen z map 1:50 000. Skládá se z vlastní geometrie a jejích atributů (vrstevnice a
hodnota nadmořské výšky).
Klasické fyzické mapy (1:25 000, 1:50 000)
mapy 1:25 000 jsou odvozeny ze základních map Österreichische Karte 1:50 000, liší
se pouze značením cest. V krajním případě je možná manuální digitalizace.
Katastrální mapy
256
Katastrální mapy jsou zvláštním, ale důležitým zdrojem, který je k dispozici online na
webových stránkách BEV. Fundberichte v množství případů lokalizují popisovanou
situaci pomocí parcelního čísla. Obezřetnost vzhledem ke změnám, jež během času
docházely v oblasti katastrální evidence, je na místě.
Projekt MUFDARCH
V minulosti proběhly pokusy uspořádat archeologická data v Rakousku do
elektronické databáze. Tuto archeologickou databázi s názvem „MUFDARCH“
zpracovával Institut pro pravěk a raný středověk ve Vídni. Projekt nebyl zaměřen
plošně, ale omezoval se na oblast údolí Kampy mezi Hornem a ústím Kampy do
Dunaje (NIKITSCH 1989). Jako identifikátor naleziště fungovalo pětimístné číslo,
které bylo generováno úřadem BEV pro každé katastrální území. Za pomlkou bylo
doplněno trojmístným číslem, které označovalo číslo lokality v daném katastrálním
území. Vzhledem k laxnímu označení naleziště z úst amatérských badatelů zejména
ve starší literatuře se zavedla stupnice čtyř úrovní kvality lokalizace. Podobný systém
je i v mé databázi. Struktura databáze ovšem, jak vyplývá z ukázek, dovolovala jen
heslovitou charakteristiku (NIKITSCH 1989). Data byla propojena s mapovým
záznamem v kvalitě odpovídající roku vzniku.
Shrnutí
Je nutné konstatovat, že ve srovnání s možnostmi SASu nebo Archeologické databáze
Čech je kvalita dostupných archeologických dat z Rakouska nízká. Těmto podmínkám
je nutné přizpůsobit celý systém otázek, který si badatel při definování cíle výzkumu
stanoví. Rakouský BDA používá dodnes pro lokalizaci archeologických lokalit mapy
v nevhodném měřítku 1:50 000. To lze chápat jako jeden ze zásadních nedostatků,
které podmiňují stav aplikace prostředků GIS a počítačové podpory v rakouské
archeologii vůbec. Možnosti analýz typických pro prostorovou archeologii jsou tím
značně limitovány, neboť velké polohové zkreslení záznamu v tomto měřítku mapy
dovoluje jen základní úvahy. Exaktní statistický přístup aplikovaný například Jiřím
Goláněm pro predikci archeologických lokalit na základě informačních vrstev zde
nemá uspokojivý výsledek.
Pro přesnější prostorově archeologické analýzy zatím není na sledovaném území
Rakouska dostatečná pramenná základna. Vzhledem k probíhajícím systematickým
sběrům v okolí Břeclavi by proto bylo nejvhodnější podniknout průzkum
povrchovými sběry i na pravé straně Dyje. Vzhledem k systému lokalizace
257
archeologických lokalit podle parcelních čísel je dále pro důsledný výzkum potřebná
konzultace s rakouskými katastrálními mapami. Tyto jsou k dispozici online na
webových stránkách ústavu BEV.
Rovněž koncentrace na jeden pramen (Fundberichte), který je navíc nedůsledný, a
zjevná neochota rakouského Památkového úřadu komunikovat, podmiňuje kvalitu
práce českého badatele. Řada Fundberichte aus Österreich, spolu s dalšími tištěnými
zdroji přesto zůstává pro českého badatele nejdostupnějším a nejvhodnějším
pramenem. Podrobnější archeologická data z Rakouska nejsou v České republice
dostupná a elektronická databáze obdobná našemu SASu, která by celý systém
sjednotila a zpřístupnila, v Rakousku neexistuje (např. M. Doneus, Univerität Wien,
písemné sdělení).
Lepší situace není ani v oblasti geografických dat, jejichž pořízení bývá často
nejnákladnější položkou v procesu shromažďování podkladů. Zde slouží úřad BEV
opět jako jediný poskytovatel digitálních dat. Využití jeho služeb je však nákladná
záležitostí i pro domácí badatele. BEV nemá žádný systém výhod pro vědecké
instituce jak domácí, tak zahraniční.
Z komplexu uvedených důvodů jasně vyplývá nedostatečná připravenost rakouské
archeologie k aplikaci prostředků GIS a řešení problémů prostorové archeologie.
Literatura
Baštová, D. – Krušinová, L. – Sklenářová, Z. – Volfík, P. 1996: Státní archeologický
seznam, Uživatelská příručka, verze 1.1, Praha.
Friesinger, H. 1965: Beiträge zur Besiedlungsgeschichte des nördlichen
Niederösterreich im 9.-11. Jahrhundert., ArchA 37, s. 79-114.
Friesinger, H. 1978: Die Slawen in Niederösterrreich, Beiträge der
Frühmittelalterarchäologie, St. Pölten – Wien.
Goláň, J. 2003: Archeologické prediktivní modelování pomocí geografických
informačních systémů. Na příkladu území jihovýchodní Moravy, rukopis disertační
práce, Brno.
Justová, J. 1990: Dolnorakouské Podunají v raném středověku, Praha.
Macháček, J. 1997 :Počítačová podpora v archeologii, Brno.
Macháček, J. 2005: Raně středověké Pohansko u Břeclavi: munitio, palatium nebo
emporium moravských panovníků?, AR 58, s. 100-138.
Měřínský, Z. 1980: Slovanské osídlení 6.-10. století na dolní Dyji a Moravě, In:
Slované 6.-10. století: sborník referátů ze sympozia Břeclav-Pohansko 1978, s. 191
– 202.
258
Měřínský, Z. 2002: České země od příchodu Slovanů po Velkou Moravu. I., Brno.
Mitscha-Märheim, H. 1962: Die Ur- und Frühgeschichtliche Besiedlung des nö.
Weinviertels, MUAGW 13, s. 35 – 63.
Neugebauer, J.-W. 1995: Archäologie in Niederösterreich, Poysdorf und das
Weinviertel, St. Pölten – Wien.
Neustupný, E. 2003: Příspěvky k prostorové archeologii, Plzeň.
Nikitsch, R. 1989: Die archäologische Datenbank „MUFDARCH“, ArchA 73, s. 1 –
12.
Seznam zkratek:
BDA – Bundesdenkmalamt
BEV – Bundesamt für Eich- und Vermessungswesen
FÖ – Fundberichte aus Österreich
SAS – Stántí archeologický seznam
Summary
Geographical and archaeological-spatial data from Austria and its
possible application
The quality of archaeological and digital geographical data in Austria
The present contribution is based on a seminar work submitted at the Institute of
Archaeology and Museology of the Faculty of Arts in Brno in 2005. It is part of a
project studying the prehistoric and early mediaeval settlement of the Dyje region in
the area of the Břeclav – Pohansko fortified site. The work was aimed at processing a
database of archaeological sites within a given region in Austria, creating a
geographic information system from the available data and a basic analysis of the
data. It attempted to capture the possible agricultural hinterland of the fortified site,
including the Austrian territory, prepare the methodology of working in cross-border
areas and critically evaluate the quality of the available Austrian data.
Brief characteristics of the region
The area of the Austrian Weinviertel region, for which the database was processed is
about 577 km2
. In the north it is delineated by the river Dyje (Thaya), or the Czech
border, in the east first by the river Dyje and then the Morava. The southern boundary
of the area under observation follows the river Zaya which is a tributary of the
Morava. In the west it is delimited by the line connecting Mistelbach and Mikulov.
259
Archaeological data
Information concerning archaeological sites is gathered by the Bundesdenkmalamt
Österreich (further as the BDA). The BDA publishes the Fundberichte aus Österreich
journal (further as FÖ) which served as the principle, although not the only, source.
The problem with FÖ is the scarcity of information on the circumstances of the find
and its location. As far as excavation is concerned its exact location is usually plotted
in millimetres from the north and west section line in the Österreichische Karte 1:50
000 (further as the ÖK), although sometimes the description is also incomplete. This
is due to the efforts made towards protecting archaeological sites against the raids of
amateur enthusiasts. A great handicap is the absence of an electronic database of
archaeological data which would unify the system and make it accessible, as well the
concentration on a single source (Fundberichte) and the unwillingness of the Austrian
Bundesdenkmalamt to communicate.
Extracting archaeological data from the Fundberichte journal proved to be insufficient
in terms of data integrity. In 37% of records the circumstances of the find were not
mentioned, 42% of records lacked exact dating. More detailed archaeological data
from Austria is not available in the Czech Republic and with regards to its use in GIS
extraction from the archive of the Bundesdenkmalamt it is not very helpful either. At
the same time the available information should be approached cautiously as it may
contain duplicate information, incorrect location or the location may be included
within another cadaster.
From the viewpoint of locating the archaeological sites the Austrian BDA uses maps
at the 1:50 000 scale which is inappropriate for this purpose. This is a crucial
drawback which is at the heart of the current situation with the application of the GIS
tools and computer support in Austrian archaeology as a whole. In order to facilitate
easier future filtration of items unsuitable for spatial analysis it was necessary that a
four level characteristics of the location detail was introduced. Level 1 is the most
accurate level, number 4 is the most vague location detail (such as the name of
cadastre only). Given that the BDA plots the sites into maps at the 1:50 000 scale
even the quality attribute of “1” suggests inaccuracy as the map scale produces a bias.
The digitization process
The maps of sites in the GIS environment were created using large format scans of the
Österreichische Karte 1:50 000 map referenced to the Czech S-JTSK projection
system. The transfer of coordinates between the different systems of coordinates can
be facilitated, for example, by the VISUAL MATKART software. After locating the
260
site, by means of a ruler, in the physical map an adequate vector (point) was created
based on its raster digital form.
Evaluation of the archaeological data
Compared to the potential of the SAS the quality of the available archaeological data
from Austria is rather poor and there is a gap between the achieved level of
knowledge on the Moravian and the Austrian side of the Dyje. Presently there is no
sufficient source base for a more detailed spatial archaeological analysis in the
Austrian region under observation. It would be beneficial to systematically investigate
by surface collections the right-hand side of the Dyje as well. As a comparison, the
average number of identified components per 1 km2
is 1.294 site per km2
in the Czech
Republic (SAS) and 0.736 site per 1 km2
in Austria. Apart from rare exceptions,
sophisticated archaeological excavation is absent. Up to 50% of finds are collections
(as opposed to 39% in the SAS), mainly with a nature of isolated finds.
Austrian archaeology concentrates on the key sites, and small scale investigations are
not paid enough attention including the field work itself. The role of the external
conditions in Weinviertel should not be underestimated (erosion, anthropogenous
erosion and intensive agriculture).
The end result of the above conditions is that there is a low level of preparedness of
Austrian archaeology to cope with the problems of spatial archaeology.
Digital data sources
Future analysis cannot do without an elevation model of the region. For areas in
Austria the only way of obtaining geographical data is a standard commercial process
by placing an order for the required vector layers with the main Austrian provider –
the Bundesamt für Eich- und Vermessungswesen (further as the BEV). However,
using its services is expensive even for local researchers. The BEV has no system of
advantages for scientific institutions, either from home or abroad.
Spatial archaeology can take advantage mainly of elevation vectors and the vectors of
water surfaces and streams. The price of the particular form of digital elevation map
used (DGM-Höhenlinien) provided in the DXF format compatible with AutoCAD
varies from 0.25€ (an equidistance of 20 metres) up to 2€ (an equidistance of 5
metres) per km².
The MUFDARCH project
In the past there were attempts to organize archaeological data in Austria into an
electronic database. The “MUFDARCH” archaeological database was developed by
261
the Institute for Prehistory and the Early Middle Ages in Vienna. The project was
restricted to the area in the Kamp valley between the town of Horn and the Kamp
confluence with the Danube (NIKITSCH 1989) and also required the introduction of a
scale of four levels of the location accuracy. The structure of the database only
allowed for keyword characteristics (NIKITSCH 1989). The data was linked to a map
record. There are no current attempts to revitalize the project.
262
Geografické a archeologické priestorové dáta z územia Slovenska
- Tomáš Tencer
Abstrakt
Článok zhormažduje informácie o tvorbe databáze komponent ležiacich na uzemí
okresu Senica (Slovensko). Poskytuje prehľad informačných zdrojov dostupných pre
toto územie. Zároveň upozorňuje na ich nedostatky.
The article sums up information on the creating of a database of archaeological
components situated in the area of the Senica district (Slovakia). It provides an
overview of the information sources available for this area and it also highlights their
shortcomings.
Klíčová slova
archeologie, databáze, Senica, GIS, Slovensko
archaeology, database, Senica, GIS, Slovakia
Úvod
Nasledujúci príspevok je zhrnutím poznatkov získaných pri spracovaní
seminárnej práce na Ústave archeológie a muzeológie na Masarykovej univerzite.
Pôvodným cieľom mojej práce bolo tématicky naviazať na dizertačnú prácu Jiřiho
Goláňa (Goláň, 2003) a pokúsiť sa pomocou geografických informačných systémov
(ďalej len GIS) na základe stanovených znakov osídlenia v daných obdobiach
predikovať archeologické lokality na zvolenom území. Vzhľadom k odlišnému
prístupu k evidencii archeologických nálezov a akcií, medzi Českou a Slovenskou
republikou, sa cieľom mojej práce sa stalo vytvorenie databáze archeologických
lokalít na území bývalého okresu Senica, spracovanie dostupných informačných
zdrojov a teda príprava základov pre ďalšie práce a analýzy. Ďalším krokom sa stalo
vytvorenie geograficko-informačného systému mnou spracovaného územia a základné
analýzy získaných údajov. V práci som sa sústredil na územie Záhoria, ležiace na
západnom okraji Slovenska, no poznatky, ktoré som nazhromaždil počas prípravy,
vypovedajú o stave a dostupnosti archeologických a geografických dát v rámci celého
územia Slovenska.
263
Vymedzenie oblasti
Mnou sledované územie sa rozkladá na východnom brehu rieky Moravy, konkrétne je
to oblasť Záhoria. Vybrané územie potom tvorí oblasť, do roku 1996 spadajúcu pod
správu okresu Senica. Dnes je Senický okres rozdelený na 4 časti, pričom centrálna
časť zostala pod mestom Senica a následne vznikli okresy Skalica, Myjava a časť
pripadla okresu Malacky. Vzhľadom ku skutočnosti, že archív Archeologického
Ústavu SAV je radený podľa katastrov obcí, nedošlo ku komplikáciám. Mnou
vybraná rozloha okresu je limitovaná na západnej strane hranicou s Českou
republikou, kde prírodnú bariéru tvorí, v tej oblasti najväčšia rieka, Morava. Územie
taktiež susedí s územím Rakúska, kde je opäť hranicou rieka Morava a to až po jej
spojenie s ľavo brežným prítokom - riečkou Rudava. Tento malý vodný tok je
čiastočne aj južnou hranicou územia, ktoré by sme mohli taktiež vymedziť umelou
líniou Veľké Leváre – Rohožník. Východná hranica je tvorená Malými Karpatmi,
ktoré pri prechode v Biele Karpaty uzatvárajú sledované územie na severe, spolu so
štátnou hranicou s Českou republikou, približne na ose Myjava - Hodonín.
Územie bolo vybrané s ohľadom na oblasť Podyjí na Morave a oblasť Weinviertel v
Dolnom Rakúsku. Na oboch územiach prebehol podobný zber informácií, aj keď na
každom z nich v inej kvalite. Spolu s týmito oblasťami tvorí mnou skúmaný polygón
akýsi celok, na ktorom možno predpokladať rovnaký charakter osídlenia, keďže
v minulosti neexistovali hranice medzi štátmi, resp. ani štáty v týchto polohách.
Hranice týchto území sa ustálili v 11. až 12. storočí a približne do 10. storočia bola
táto oblasť jedným kultúrnym celkom spolu s priľahlými oblasťami Rakúska –
Moravským poľom a Moravskou oblasťou Podyjí (Měřínský 1980, Neugebauer
1995).
Je jasné, že s narastajúcou vzdialenosťou sa aj sídliská dostávali do ovplyvnenia
inými oblasťami. Skúmané územie bolo zámerne vyznačené až po maximálnu hranicu
možného výskytu osídlenia, ktoré by mohlo byť ovplyvňované z oblasti Weinviertlu
a JV Moravského Podyjí.
Pre možnosť porovnania, respektíve väčšej pestrosti nadmorských výšok, tu bolo
začlenené aj územie západnej strany Malých Karpát, kde sa nachádzajú jaskynné
lokality. Tým vznikla možnosť odskúšať analýzu v takto členitom teréne.
Prírodné prostredie
Na území Senického okresu stúpa nadmorská výška od povodia sútoku Moravy
a Dyje, kde sa pohybuje v hodnotách okolo 150 m. n. m., až k výške 700 m. n. m. na
vrcholoch Malých Karpát.
Územie Záhorskej nížiny sa dá rozdeliť na 2 časti: v severovýchodnej časti prevláda
264
krajinný typ zvlnenej roviny, tvorenej mocnými nánosmi naviatych pieskov. Ten je
spestrený menšími plochami medzidunových zníženín, slatinných rašelinísk a
močiarov s prevahou lesných spoločenstiev. Táto časť je ovplyvnená veternými
procesmi súvisiacimi s prenosom piesku. Reliéf tvoria presypové valy, vetrom
zvlnené pokrovy, bachrany, oblé presypy a duny polmesiacovitého tvaru. Piesok
neobsahuje vápno, preto sa v ňom ťažko vytvára humus. V prírodnom stave je
neúrodný, tvorí ho takmer čistý kremencový piesok, ktorý nezadržiava vodu. Je málo
pravdepodobné, že táto oblasť bude obsahovať stopy osídlenia. Smerom k severu sa
zo Záhorskej nížiny zdvíha Chvojnická a Myjavská pahorkatina, ktorá prechádza do
masívu Bielych Karpát.
V západnej časti územia prevládajú dva typy krajiny. Nivná časť, tzv. dolnomoravská
niva, je rovinatá s viacerými živými a mŕtvymi riečnymi ramenami a so
spoločenstvami lužných lesov a lúk. Rozsiahle mokré kosné lúky so zachovalou
prirodzenou skladbou trávnatých porastov na nive Moravy sú popri značnom
ekonomickom prínose jedinečnou ukážkou krajiny lužných lesov a lúk, ktorá na
Slovensku už nemá v súčasnosti obdobu. Východne potom prechádza krajina do
mierne zvlneného typu so zvyškami riečnych terás Moravy, lokálnymi ostrovmi
naviatych pieskov i menších dún a s prevažne upravenými vodnými tokmi a vodnými
plochami. Práve tieto piesočné duny sú často považované za miesta vhodné na
osídlenie a to hlavne v nive rieky Moravy. Jedná sa o eolitickou činnosťou vzniknuté
terénne útvary, ktoré v Borskej nížine dosahujú výšky výnimočne až 25 metrov
a tvoria spojené valy až 8 kilometrov dlhé.
Druhým regiónom sú Biele Karpaty, flyšové pohorie v dĺžke 80 km v oblasti
Slovensko-moravských Karpát. Charakteristické sú mäkko modelované tvary flyšovej
časti pohoria a morfologicky výrazné prvky bradlového pásma.
Posledný celok na sledovanom území sú samotné Malé Karpaty. Tento
geomorfologický celok, ktorým sa začína veľký Stredoeurópsky oblúk, sa tiahne v
dĺžke asi 100 km od Hainburgu v Rakúsku po Nové Mesto nad Váhom na Slovensku.
Vznikol v druhohorách a preto sú preň charakteristické krasové fenomény.
V plaveckom krase leží množstvo jaskynných archeologických lokalít.
Zdroje Archeologických dát
Ako prvý informačný zdroj pre tvorbu databáze, ktorá slúžila ako hlavný prameň, som
vybral Pramene k dejinám osídlenia Slovenska z konca 5. až 13. storočia (Bialeková
1989). Pristúpil som k tomu jednak z dôvodu, že prameň obsahuje lokality z obdobia
stredoveku, ktoré sú pre výskumný zámer spracovávaný na našej univerzite
265
najdôležitejšie a zároveň sa jedná už o spísané lokality s jednotnou lokalizáciou
a popisom. Databáza a systém práce v GIS tak mohol byť odskúšaný na jednotnom
celku a prípadne doladený. Práca je prehľadná, avšak chýba presná lokalizácia
u niektorých starších nálezov a nejednotné je aj udávanie milimetrových súradníc na
mape, či chýb pri čítaní čísla mapy. Po kompletizácii údajov z predošlého zdroja som
pristúpil k spracovaniu ´Súpisu archeologických lokalít a nálezov´ v zbierke
Vladimíra Jamárika.
Vladimír Jamárik (*1921) je učiteľ v penzii, amatérsky archeológ, spolupracovník
AU SAV a člen Slovenskej archeologickej a Slovenskej historickej spoločnosti.
Počas pôsobenia na Záhorí sa sústavne venoval archeologickému prieskumu Záhoria
ako aj Myjavskej pahorkatiny. Medzi jeho najdôležitejšie objavy patrí nález troch
mincových pokladov z Kunova, Senice a Hlbokého a neolitické nálezy z okolia obce
Kunov (dnes časť mesta Senica), kde aj žil. Všetky nálezy, ako som sa mohol
v archíve SAV sám presvedčiť, poctivo hlásil v početných listoch SNM či AU SAV.
V roku 1983 daroval Záhorskému múzeu zbierku svojich archeologických nálezov,
ktorú následne spracoval M. Říha. (Říha, 1986). Jedná sa o najrozsiahlejší prameň na
území Senice, ktorý vznikol vďaka amatérskemu archeológovi. Možno povedať, že
informácie uvedené v súpise sú pre moju prácu dostačujúce. Všetky obsahujú
zameranie na mape mierky 1:10 000 a podľa vyjadrenia súčasnej riaditeľky múzea
PhDr. Viery Drahošovej aj spôsob odčítania milimetrových súradníc z mapy je
jednotný. Okrem udania obce, v ktorej katastrálnom území sa lokalita nachádza,
názvu polohy, kultúrneho určenia a aktivity, súbor obsahuje aj záznamy o movitých
nálezoch a ich uložení. Záznam o movitom náleze bol tiež zanesený do databáze,
avšak vo forme postačujúcej pre bádanie a použitie v tejto práci. Tento súbor
informácií pochádza až na výnimky z povrchových zberov. Súbor obsahoval 275
komponent z 32 obcí okresu Senica a tvorí 47 percent.
Medzi ďalšie mnou použité archeologické pramene patrili Archeologické výskumy
a nálezy na Slovensku (AVANS). AVANS je neperiodickou sériou určenou na
študijné, vedecké a informačné účely odborníkom v archeológii a formou odborných
príspevkov poskytuje kompletnú informáciu a celkový prehľad o výsledkoch
archeologických výskumov a prieskumov, ako aj prehľad o náhodných a ojedinelých
nálezoch za uplynulý kalendárny rok z celého územia Slovenska. Z toho som
predpokladal, že nálezy uskutočnené medzi rokmi 1972, kedy začalo AVANS
vychádzať a rokom 2003 teda ostatným ročníkom, budú v nich obsiahnuté.
V periodiku sa vyskytuje súbor kvalitatívne a hlavne kvantitatívne nesúrodých
údajov. AVANS poskytuje prehľadný súbor, vhodný pre tvorbu mojej práce až do
roku 1996, kedy z dôvodov utajenia archeologických nálezov pred „vykrádačmi“ bolo
266
nutné neuvádzať podrobnú lokalizáciu nálezísk. Hlavným problémom tohto
informačného zdroja je jeho neperiodicita. Tá spôsobuje roztrieštenosť publikovania
nálezov do viacerých periodík, čo vytvorenie celkového obrazu osídlenia len sťažuje.
Pre overenie skutočnej existencie nálezísk a pre zistenie nálezísk nových je treba
zažiadať o vstup do archívu.
Archív AÚ SAV čítajúci viac ako 15 000 nálezových správ od roku 1939, ďalej
obsahuje hlásenia o terénnej aktivite, archív plánov a mapové diela z územia
Slovenska v rôznych mierkach a evidenciu stavebných vyjadrení (zhromažďuje
požiadavky stavebníkov a vyjadrenia k stavbám). Ako doplnok slúži Archív
negatívov a diapozitívov, ktorý zhromažďuje fotodokumentáciu terénnych výskumov
a jednotlivých nálezov. Tento archív obsahuje 136 500 kusov negatívov predmetov,
126 000 kusov negatívov terénu a okolo 30 000 kusov diapozitívov. Návštevník môže
materiál študovať v priestoroch archívu s písomným súhlasom riaditeľa ústavu a v
prítomnosti zodpovedného pracovníka. Pokiaľ ide o nepublikovaný materiál, je
potrebný aj písomný súhlas autora. Treba sa riadiť ustanoveniami zákona č.395/2002
Z.z. a Autorským zákonom.
Celkovo možno systém zhromažďovania a prístupnosti archeologických dát na
Slovensku považovať za nedostačujúci a v porovnaní s Českou republikou veľmi
zastaralý. Na Slovensku doposiaľ neexistuje databáza archeologických lokalít. Snahy
o jej vznik sa objavujú od 70. rokov, kedy sa objavila snaha o integráciu
informačných technológií v archíve Archeologického ústavu SAV. Bolo vytvorené
oddelenie vedecko-technických informácií(VTI) a vzhľadom na vtedy dostupnú
technológiu a kvantitu zdrojov, bol pôvodne zvolený málo mechanizačný selekčný
systém s priehľadovou lístkovnicou, ktorý s postupom doby zastarával a bol
vymieňaný za novšie technológie. V priebehu rokov sa tvorili nové postupy a skúšali
nové technológie. Základom bolo predovšetkým vytvorenie heslára (súpis
sledovaných hľadísk a deskriptorov, hesiel). Pri jeho tvorbe sa zvolil postup po
ročníkoch. Tento spôsob sa ukázal ako nevhodný predovšetkým kvôli skutočnosti, že
jeden či viac ročníkov nemohlo obsahovať dostatočne reprezentatívnu vzorku hesiel.
Výber tohto spôsobu znamenal, že súbor nemohol byť odovzdaný do praxe pred
spracovaním celého existujúceho informačného fondu. Taktiež princíp
regionálneho členenia, ktorý bol použitý aj pri organizovaní informačných zdrojov v
dokumentačnom archíve, bol značne podcenený. Navyše, počas realizácie celého
projektu sa zámery menili v závislosti od predstáv a prístupu aktuálneho vedúceho
pracovníka VTI. Koncom 70. rokov sa ukázala aj v súčasnosti akceptovateľná
požiadavka na širšiu obsahovú analýzu informačného zdroja. To znamenalo, že do
267
heslára museli byt zahrnuté tie nálezy - predmety, ktoré sú signifikantné pre kultúrne,
časové a etnické určenie. To sa však vzhľadom k technickému vybaveniu a hlavne k
maximalistickým požiadavkám na archeologické hmotné pramene, stalo kameňom
úrazu celého projektu.
V priebehu dlhoročnej realizácie projektu heslára výskumných správ, ktorý sa stal
namiesto prostriedku pre tvorbu databázy, hlavným výstupom projektu, bola
spochybnená reálnosť a odborná únosnosť celého projektu tvorby databáze.
Centrálny heslár nemohol aj napriek svojej značnej obsiahlosti zachytiť celé
sledované obdobie a vďaka zastaranému technickému vybaveniu je dnes viac ako
neperspektívny.
Ďalší vývoj informačných technológií ukázal, že osobné počítače (PC) založené na
koncepcii PC/AT sú ľahko dostupným a do budúcnosti stále viac perspektívnym
prostriedkom na tvorbu užívateľsky prístupnej a profesionálne dostačujúcej databáze
archeologických lokalít. Preto bola v 90. rokoch obnovená myšlienka na vytvorenie
tejto databáze. Projekt Centrálnej evidencie archeologických dát na Slovensku
(CEANS) vznikol na pôde AÚ SAV v rámci spracovania dokumentačných fondov
a tvorby informačného systému pracoviska (Bujna – Kuzma – Doliak – Jenis 1993).
Zámer projektu CEANS spočíva predovšetkým vo vytvorení štruktúrovaného opisu
a evidencie archeologických nálezísk. Ako grantový projekt bol prijatý v roku 1992 .
Ďalšou jeho úlohou bola revízia existujúcich informačných zdrojov a vytvorenie
aplikačného vybavenia pre tvorbu centrálnej databázy s cieľom podľa možnosti
úplného súpisu archeologických nálezísk na Slovensku.
Model bol vypracovaný na základe poznatkov a skúseností získaných pri doterajšom
spracovávaní informačných zdrojov v dokumentačnom archíve AÚ.
Ďalej sa prihliadalo na z časti realizované alebo začaté projekty podobného charakteru
z 90. rokov. Okrem rakúskych, nemeckých a talianskych bolo prihliadané aj na
Návrh systému evidence archeologických nalezišť v Archeologickom ústave
Akadémie věd České republiky v Prahe (Kuna 1991). Napriek tomu, že poznatky
z uvedených projektov predstavujú závažnú inšpiráciu, nemohli byť použité pre
územie Slovenska, vzhľadom na isté špecifiká ako kultúrne tak aj geografické.
Základnú evidenčnú jednotku v databáze systému CEANS tvorí v priestore
identifikovaný bod. V zmysle nemeckého Fundstelle je miesto nálezu identifikované
buď na základe výsledku terénnych aktivít alebo prostredníctvom dohľadávania
lokalizácie z iných informačných zdrojov. Druhý spôsob určenia polohy lokality je
nevyhnutný predovšetkým u starších prameňov, alebo u ojedinelých a náhodných
nálezov. Dôležitou skutočnosťou pre neskoršie priestorové analýzy je fakt, že
268
identifikačný bod sa značí na stred náleziska, resp. na predpokladaný stred.
Karta CEANS by podľa informácií z roku 1993 (Bujna – Kuzma – Doliak – Jenis
1993) mala obsahovať všetky informácie potrebné pre evidovanie lokality. Pre
priestorovú archeológiu bude dôležité, aby v systéme CEANS do budúcna existovali
presné lokalizácie nálezísk v zrozumiteľnom a hlavne jednotnom formáte. Zvoleným
kartografickým formátom pre systém CEANS boli, na rozdiel od SASu, topografické
mapy v mierke 1:25 000. Tento systém zobrazenia v topografických mapách (GaussKrüger)
mal do budúcna poskytovať kompatibilitu s projektami v Nemecku, Rakúsku
a Českej republike. V súčasnosti je možnosť prevodu súradníc medzi zobrazeniami
pomocou ako platených tak voľne dostupných softvérov.
Podľa dlhodobej stratégie načrtnutej v článku Centrálna evidencia archeologických
nálezísk na Slovensku (Bujna – Kuzma – Doliak – Jenis 1993) je v súčasnosti projekt
v etape spracovávania informačných zdrojov podľa regionálnych oblastí
z dokumentačných fondov AÚ SAV. Projekt obsahuje prvotnú informáciu o lokalite
a do budúcna by mal byť interaktívne spojený s fotografickým archívom a archívom
plánov a geodetických meraní. V roku 2006 bol projekt Ceans prvýkrát podporený
finančne, čo by mohlo napomôcť k jeho rýchlejšej realizácii.
Problémy archeologických dát
Veľkým problémom sa ukázala byť nejednotnosť spôsobu lokalizácie. Ani v jednom
informačnom zdroji som si nemohol byť istý spôsobom polohového určenia lokality
na mape. Jednako sa vyskytujú rôzne druhy máp a aj spôsob odčítania. Na počiatku
70. rokov sa v Zprávach ČS společnosti archeologické, Geodesie v archeologické
praxi (Šimana, 1971) ako doporučený postup udáva spôsob „zľava doprava, zdola
nahor“. Ďalej však ten istý zdroj mätie vetou: „v zásade je treba si uvedomiť nutnosť
zadávať vzdialenosť v metroch a vždy pokiaľ možno najkratšiu úsečku.“ Nie je teda
jasné ako sa k tomu ten - ktorý bádateľ postavil. V diele K dejinám osídlenia
Slovenska z konca 5. až 13. storočia (Bialeková 1989) je uvedené, že nálezisko je
fixované v Křovákovom systéme. Tento údaj však nemá žiadne opodstatnenie a v
ničom nepomôže pri pátraní, z ktorého kraja sa milimetrové súradnice odčítali.
Systémom pokus - omyl som u lokalít, ktorých polohu som poznal a u lokalít, ktoré
boli detailnejšie vynesené na pláne určil, že náleziská sú lokalizované pomocou osi
Y zprava doľava a osi X zhora nadol (východ - sever). Obdobná jednotná lokalizácia
bola aj v ´Súpise nálezov´ od Vladimíra Jamárika. Pri zdrojoch ako Avans a Archív
SAV som bral za určujúci článok Fixovanie archeologických lokalít Křovákovým
systémom (Anonym 1982). Pre jednoduchšiu filtráciu som každej komponente
priradil pole označujúce možnú presnosť jej lokalizovania. Graf 1 odráža skutočnosť,
269
akou mierou sú pramene zastúpené v databáze a teda zároveň akou mierou
sú zodpovedné za ňou nastolený obraz osídlenia v skúmanom okrese.
SAV
16%
Bialekova
16%
Avans
25%
Jamarik
43%
Graf 1. Zastúpenie prameňov v databáze.
Na území okresu prebiehali alebo do neho aspoň zasiahli viaceré projekty kladúce si
za hlavný ciel rozšíriť pramennú základňu. Na konci 70. rokov uskutočnil v oblasti
Chvojnickej pahorkatiny Dr. Juraj Bárta sériu zberov (Bárta, 1980). Jeho cieľom bolo
hľadať paleolitické lokality. Hodnota týchto objavov je minimálna, vďaka zlej spätnej
lokalizovateľnosti nálezísk. V roku 1983 sa uskutočnil prieskum zameraný na
zistenie sídlisk zo začiatku doby bronzovej (Bátora, 1984). Jozef Bátora si za cieľ
stanovil vyhľadať nové lokality v blízkosti tých známych patriacich ku kultúre
Chlopice – Veselé a nitrianskej skupine. Prieskum bol zameraný na Trnavskú
sprašovú tabuľu, severnú časť Záhorskej nížiny a západnú časť Podunajskej nížiny.
Terénny prieskum vykonával aj Ondrej Ožďány (Ožďány, 1985), tiež za účelom
získania poznatkov o nových lokalitách z doby bronzovej, konkrétne z obdobia
Stredodunajskej mohylovej kultúry (SDMK). Našiel 8 nových lokalít, ale ani jedna
nepatrila SDMK. Začiatkom 90. rokov, dvojica Hromada - Varsík uskutočnila
zbery s cieľom preskúmať oblasť severného Záhoria a časti Slovenského pomoravia,
kde sa snažili detekovať nové ranne stredoveké lokality (Hromada - Varsík 1991).
Asi o 5 rokov neskôr sa v spolupráci s Romisch - Germanische Kommission začalo
s hľadaním rímskych poľných vojenských opevnení. Tento projekt tiež zasiahol
okres Senica a odhalil existenciu 2 táborov na jeho území. Samozrejmosťou bola aj
dokumentácia nových, ale aj známych starých nálezísk, avšak presné lokalizácie
týchto objavov mi neboli dostupné. Preto časť zostala bez presného geografického
270
určenia.
Ďalším, do budúcnosti perspektívnym projektom je hľadanie lokalít v okolí kaplnky
sv. Margity v Kopčanoch. Projekt sa sústreďuje na vyhľadávanie ranne stredovekých
nálezísk v katastroch obcí Kopčany, Kátov, Holíč a Skalica. Má všetky náležitosti
riadneho systematického povrchového prieskumu, vrátane presnej lokalizácie
pomocou globálneho polohovacieho systému (GPS). V čase písania práce som však
nemal možnosť zahrnúť jeho výsledky do databáze. Na základe referátu Renáty
Glaser-Opitszovej z pracovného stretnutia archeológov doby hradištnej však
usudzujem, že k zvýšeniu počtu lokalít nedošlo, ale potvrdili sa predpoklady o staršie
publikovaných lokalitách a ich lokalizácii.
Zdroje Geografických dát
Dostupnosť a kvalita geografických dát je v porovnaní s archeologickými dátami
o poznanie lepšia. Sú v štandardnej kvalite zodpovedajúcej dnešným trendom.
V súčasnosti (stav v roce 2006) existuje skúšobný projekt GEOPortal Úradu geodézie,
kartografie a katastra, kde sú voľne prezenčnou formou prístupné digitálne projekty.
Ďalej je na internete zverejnený aj Katastrálny portál, kde je možné vyhľadávať
informácie o katastri.
Ďalšími produktmi dostupnými archeológom sú:
Digitálny model reliéfu 3. generácie (DMR-3) - dáta na jeho tvorbu spracoval
Topografický ústav v Banskej Bystrici (TOPÚ). Do distribúcie boli dané
Geodetickým a kartografickým ústavom Slovenskej republiky. DMR-3 je digitálny
súbor informácií o výškových údajoch terénu z územia Slovenskej republiky, ktoré sú
reprezentované maticou výškových údajov terénu vo vzťahu k definovanému
polohovému a výškovému systému.
Základným zdrojom pre tvorbu DMR-3 sú tlačové podklady topografických máp v
mierke 1:10 000 (TM 10) a topografických máp v mierke 1:25 000 (TM 25).
Aktuálnosť modelu teda zodpovedá stavu TM 10 a TM 25. Vrstevnice sú po 2m.
Jedná sa o rastrový obrázok, ktorý pozostáva z pixelov o skutočnej veľkosti 10x10
metrov. Každý pixel má ako svoju vlastnosť udanú hodnotu nadmorskej výšky. Tejto
hodnote sa potom v programe ako je IDRISI, ktorí som použil, priradí farba a tou sa
vyfarbí daný pixel.
Vektorové dielo 1:200 000 V Map SR. Pod pojmom vektorová mapa sa rozumie
vektorový model územia SR, ktorý vznikol vektorizáciou a následnou aktualizáciou
271
vojenských topografických máp mierky 1:200 000. Model obsahuje viac ako 60
geografických tém. Štruktúra údajov vychádza z americkej vojenskej normy pre
tvorbu produktu VMAP-1, ktorá je v krajinách NATO rešpektovaná ako
medzinárodný štandard.
Spojitá vektorová mapa, SVM 50, ktorá vznikla na báze Základnej mapy Slovenskej
republiky v mierke 1:50 000 (ZM50). Je to grafické znázornenie časti zemského
povrchu, založené na geograficko - kartografických základoch pomocou
dohovorených značiek v rozsahu danej mierky. Topografická mapa poskytuje okrem
iných informácií možnosť určovať pravouhlé rovinné a zemepisné súradnice v
súradnicovom systéme S-42, prípadne S-42/83. Interval jej vrstevníc je 5m, čo je pre
analýzy nedostačujúce. Vyhovuje však pre približné určenie lokality.
Geologickú mapu 1:50 000 spracoval a dal do distribúcie Štátny geologický ústav
Dionýza Štúra (ŠGÚDŠ). Jedná sa o zakrytú geologickú mapu.
Do budúcnosti sa ako veľmi zaujímavý projekt risuje Centrálna priestorová databáza
(CPD) - jedná sa o počítačový vektorový model územia SR. CPD je bezošvá a vzniká
pozorovaním reálneho sveta (napr. fotogrametrickými metódami, metódami
pozorovania a merania vlastností objektov a javov v území), tzn. nevzniká
odvodzovaním z iných modelov území (napr. z máp). CPD obsahuje okrem
informácií o hmotných objektoch reálneho sveta (domy, mosty, cesty, lesy, atď.) aj
informácie o nehmotných objektoch, ako sú napr. hranice administratívneho členenia
a pod. Objekty reálneho sveta sú v CPD modelované ako trojrozmerné, tzn. že
prostredníctvom CPD je možné poznávať územie komplexne vo všetkých jeho troch
priestorových rozmeroch. Súčasťou informácií o objektoch reálneho sveta je aj údaj o
čase získania informácií, čo umožňuje posudzovať aktuálnosť jednotlivých informácií
v CPD. CPD môže byť využitá pre účely geografických analýz, referencovania
archeologických lokalít. Zatiaľ však je prístupná len Ministerstvu obrany SR.
Produkty boli uvoľnené Úradu geodézie, kartografie a katastra, ktorý ich bude
distribuovať rovnako ako svoje produkty na základe licenčnej zmluvy, ktorú uzavrel
s MO SR. Produkty budú distribuované Geodetickým a kartografickým ústavom
a môžu byť poskytnuté len právnickým osobám so sídlom na území SR.
Postup pri tvorbe databáze
Po vyhľadaní všetkých lokalít, dostupných resp. publikovaných vo vyššie uvedených
272
prameňoch, som pristúpil k tvorbe databázy. Pri tvorbe som použil všeobecne
dostupnú aplikáciu Microsoft Access, ktorá je súčasťou kancelárskeho balíku Office.
Viedla ma k tomu skutočnosť, že program Geomedia Professional, v ktorom som
následne pracoval, primárne podporuje tento formát databáz.
Za základnú jednotku databáze som ustanovil tzv. komponentu. Komponenta
bola zvolená zámerne, aby výstupy z databázy boli kompatibilné s dátami v databáze
spracovanej Michalom Petrom, a zároveň s projektom SAS. Komponenta tu
predstavuje súbor archeologických informácií majúcich rovnakú topografickú polohu,
ležiacich teda na jednom nálezisku a zároveň majúcich rovnaké datovanie. Posledná
uvedená vlastnosť je dôležitá pre rozlíšenie nálezísk s viacerými kultúrnymi vrstvami
(polykultúrnych lokalít). Teda podľa Kunu komponentu chápeme ako „priestorové,
chronologické a funkčné celky vzniknuté kumuláciou artefaktov a ekofaktov
v bývalých areáloch aktivít“ (Kuna 2004, 305)
Databáza obsahuje tieto druhy informácií:
Tabuľka Lokalita: Obsahuje informácie o obci, v ktorej katastrálnom území sa
komponenta nachádza: Obec, okres, slovný popis lokalizácie.
Tabuľka Komponenta: Je s tabuľkou Lokalita spojená pomocou ID_Lok (číslo)
a obsahuje, ako to vyplýva z jej názvu, informácie o každej jednotlivej komponente.
Sú tu: Názov polohy, bližšia slovná lokalizácia získaná z literatúry, datovanie, spôsob
bádania, predpokladaná aktivita na komponente, súradnice v milimetroch, číslo
mapového listu, presnosť lokalizácie a poznámka, ktorá obsahuje informácie bližšie
nezaraditeľného druhu.
Tabuľka Literatúra: Informácie o literatúre, ktorá bola pri editácii záznamu použitá.
Tabuľka Movitý nález: Zahŕňa použiteľné údaje o druhu, počte a materiálu nálezov
movitého charakteru.
Tabuľka Nemovitý nález: Obsahuje údaje o druhu a počte nálezov nemovitého
charakteru.
Tvorba prostredia GIS
K prepisu lokalít, zameraných na mapách, do súradnicového systému, v ktorom by
bolo možné pracovať v programoch GIS, som použil aplikáciu UniTrans. Autorom je
Ladislav Bečvař, pracovník Odboru informatiky Národného pamiatkového ústavu ústredného
pracoviska. Program bol vyhotovený vo viacerých verziách. Najnovšia
verzia podporuje aj dávkový prepis milimetrových súradníc (zo súboru), avšak tento
postup je možné použiť len v Českej republike pri štandartnom spôsobe vynášania na
273
mapu a to „západ – juh“. Vynikajúco pracuje so základnými mapami 1:10 000 v celej
rozlohe Českej republiky a Slovenska. U topografických máp 1:25 000 pracuje len v
rade M a stĺpci 33. Aj napriek tomu, že program je limitovaný na územie Českej
republiky, okres Senica leží v páse 33 a údaje z máp 1:25 000 bolo možno použiť.
Ako základnú mapu v systémoch GIS som použil Spojitú vektorovú mapu v mierke
1:50 000. Na tento podklad boli následne vynášane všetky údaje, ktoré som pri tvorbe
práce nahromadil. Pomocou programu UniTrans som z údaja o čísle mapy
a milimetrových vzdialenostiach od sekčnej čiary zistil geografické súradnice lokalít.
Tie som pomocou funkcie Geografical Coordinates v programe Geomedia
Professional zobrazil ako vrstvu. Filtrom som odstránil lokality s nepresným
lokalizovaním. Dostal som tak základnú vrstvu obsahujúcu 478 lokalít. Z tejto vrstvy
som pomocou dotazu na datovanie vytvoril vrstvy obsahujúce komponenty
z jednotlivých skúmaných období.
Základnú vrstvu lokalít som previedol do formátu akceptovateľnom programom
IDRISI a po jej naimportovaní som ju podrobil ďalším analýzam. Jednalo sa
o analýzu vychádzajúcu z DMR-3. Z tohto modelu boli vytvorené ďalšie dve
obsahujúce informácie o svažitosti respektíve sklone terénu. Pomocou funkcie
SLOPE som vytvoril model nesúci informácie o sklone svahov. Prostredníctvom
funkcie ASPECT vznikol model reliéfu poskytujúci informácie o orientácii či
obrátenia svahov. Základnej vrstve tak potom boli za pomoci funkcie EXTRACT
pridelené hodnoty z týchto modelov a hodnota o nadmorskej výške z pôvodného
DMR-3. Vzhľadom ku skutočnosti, že niektoré vektorové body (komponenty) sa
vzájomne prekrývajú, nastáva problém pri prevode z vektorového formátu, v ktorom
boli lokality vynesené v programe Geomedia do rastrovej podoby používanej pre
funkciu EXTRACT v programe IDRISI. Rastrová podoba totiž nie je schopná túto
skutočnosť1
zobraziť a zachovať. Preto bolo miesto 478 bodov zobrazených len 297
čo je aj skutočný počet lokalizácii (nálezísk). Zo vzájomne prekrývajúcich sa
vektorových bodov boli tak zobrazené len tie, ktoré mali najvyššie poradové číslo. Po
získaní hodnôt z analýz bolo teda nutné tieto hodnoty ručne priradiť nezobrazeným
bodom. Takto získaná tabuľka bodov bola pripojená k základnej vrstve lokalít.
Vyhodnotenie a štatistický prehľad
Zo vzniknutej databáze vyplývajú tieto hodnoty:
1
Existenciu viacerých bodov nad/pod sebou.
274
Celkový počet lokalít 297
Celkový počet komponent 592
Celkový počet lokalizovaných komponent 478
Tab. 1. Prehľad počtu prvkov
Databáza obsahuje údaje o viacerých druhoch ľudských aktivít. Najčastejšie sa na
lokalitách vyskytujú sídliskové objekty. Druhú skupinu tvoria bohužiaľ bližšie
nešpecifikovateľné aktivity. Jedná sa prevažne o komponenty obsahujúce presnejšie
neurčiteľný keramický materiál. Treťou skupinou sú náhodné či ojedinelé nálezy pri
zberoch, alebo pri stavebných prácach. Sú často bez presnejšej lokalizácie a dostali sa
do rúk archeológovi len sprostredkovane. V celej databáze sú pohrebiská zastúpené
len málo. Ich počet narastá len v období ranného stredoveku, čo je dozaista spôsobené
stavom výskumu.
Datovanie D H N OJ P SS S T Celkom
Pravek 0 0 2 0 0 0 2 0 4
Paleolit 0 0 10 1 0 0 2 0 13
Neolit 0 1 9 19 1 0 79 0 109
Eneolit 0 0 6 10 2 0 33 0 51
Bronz 2 3 5 3 1 1 50 0 65
Haľštat 0 1 2 0 1 0 14 0 18
Latén 0 0 10 1 0 1 40 0 52
Rím 0 0 4 3 0 0 28 2 37
Stredovek_ra 2 2 4 3 25 3 84 0 123
Stredovek 1 0 4 1 3 3 23 0 35
Stredovek_vrch 2 0 2 0 1 4 15 0 24
Novovek 0 0 5 0 1 1 3 0 10
Nedatovane 0 1 27 7 2 0 14 0 51
Celkom 7 8 90 48 37 13 387 2 592
Tab. 2. Zastupenie jednotlivých datovaní vzhľadom na aktivitu. D-Depot, H-Hradisko, N - Neuvádzaná
OJ-Ojedinelý nález, P – Pohrebisko, SS-Sakrálna stavba, S – Sídlisko, T-Pochodový tábor)
Začlenením poľa „depot“ do poľa „ojedinelý nález“ a polí „hradište“, „sakrálna
stavba“ a „tábor(rím)“ do poľa „sídlisko“, som dostal tabuľku, z ktorej som vypočítal
percentuálne zastúpenie aktivít v rámci obdobia. Jej vizualizáciou je graf 2.
275
Sidlisko
Pohrebisko
Ojedinely nalez
NeuvadzanaPravek
Paleolit
Neolit
Eneolit
Bronz
Halstat
Laten
Rim
Ranny Stedovek
15,3846
50,0000
64,7059
72,3577
81,0811
Graf 2. Percentuálne zastúpenie aktivít vzhľadom na obdobie.
Je vidieť že podiel sídlisk vysoko prevyšuje ostatné typy aktivít. Až na pokles podielu
v období eneolitu, vďaka veľkému podielu skupiny ojedinelých nálezov, sa pohybuje
okolo hranice 75% .
Ako som už vyššie spomenul, je rozloženie známych komponent očividne závislé od
stavu výskumu. Lokality sa koncentrujú v miestach blízkych bydlisku archeológa,
alebo v blízkosti výskumom overeného náleziska.
Nadmorská výška archeologických lokalít v oblasti sa pohybuje v rozmedzí od 100 do
650 m. n. m. Najviac lokalít sa však nachádza v pásme od 150 do 250 m. n. m.
Bližšie túto skutočnosť ukazuje graf 3.
100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700
Nadmorská výška
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
240
260
Početpozorování
Graf 3. Histogram nadmorských výšok archeologických lokalít.
276
Len pre ukážku som zaradil graf 4, ktorý ukazuje rozloženie nadmorských výšok
podľa obdobia. Vo všetkých obdobiach sa mediány hodnôt umiestňujú
v spomínanom rozmedzí medzi 150 až 250 m. n. m. Výnimku však tvorí početne
malá skupina lokalít z obdobia paleolitu, ktorá z veľkej miery prináleží lokalitám
v Plaveckom krase s vysokými hodnotami nadmorských výšok. Druhou skupinou,
ktorá sa vymyká z priemeru, je skupina lokalít datovaných do kategórie eneolit. Jedná
sa hlavne o sídliská, no môžeme sem zaradiť aj kostrové pozostatky z jaskynnej
lokality Dzeravá skala.
Medián
25%-75%
Rozsah neodleh.
Odlehlé
Extrémy
paleolit
neolit
eneolit
bronz
halstat
laten
rim
stredovek_ra
Obdobie
100
150
200
250
300
350
400
450
500
550
600
Nadmorskávýška
Graf 4. Nadmorské výšky lokalít podľa obdobia.
Pre zobrazenie nadmorských výšok v okrese som použil graf 5. Ako vidieť väčšina
územia okresu Senica leží v pásme od 150 do 250 m. n. m. Je teda zrejmé, že aj
väčšina lokalít spadá to tohto rozmedzia.
277
50 150 250 350 450 550 650 750
Hodnota nadmorskej výšky
Početpozorování
Graf 5. Zastúpenie nadmorských výšok v okrese Senica.
Ta istá situácia nastala pri analýze orientácií svahov na svetové strany. Asi polovica
svahov v okrese je obrátená na južnú stranu. Orientácia lokalít na svetové strany je
znázornená grafom 6, kde je vidieť, že viac ako polovičnú prevahu majú lokality
obrátené na južné svahy.
SSV
11%
SV
9%
JV
9%
JJV
10%
JJZ
13%
JZ
16%
SZ
17%
SSZ
15%
Graf 6. Orientácia lokalít na svetové strany.
Na túto skutočnosť nadväzuje aj svažitosť lokalít. Až 66% leží na rovinatom až
mierne zvlnenom teréne so stúpaním do 4 stupňov, 26% leží na teréne s maximálne 8
stupňovým sklonom a len 9% lokalít sa nachádza na svahu so stúpaním väčším ako 10
stupňov. Pri extrémnych hodnotách musíme počítať s neschopnosťou DMR-3
278
vykresliť presne tvar územia s veľkou členitosťou, ako aj s viac problematickým
zameraním polôh jaskynných lokalít. Osídlenie tak znovu kopíruje prírodné
podmienky v okrese, kde 72% plochy má svažitosť menšiu ako 4 stupne (graf 7).
<4
72%
4-8
13%
8-10
4%
10>
11%
Graf 7. Stúpanie svahov v okrese Senica.
Zhodnotenie stavu s prihliadnutím k situácii v Dolnom Rakúsku
a JV Morave
Pre lepší obraz pri porovnávaní daných oblastí som nadviazal na prácu Michala Petra
(Petr 2006) a vypočítal som hustotu archeologických lokalít na km2
. Pritom som
vychádzal z tabuliek, ktoré sú v jeho práci (Petr 2006). Z mojej databázy bolo najskôr
nutné odfiltrovať komponenty datované do období, ktoré nie sú v Petrovej ani mojej
práci bližšie zohľadnené. Jedná sa o obdobie vrcholného stredoveku a novoveku.
Tieto dejinné etapy nemajú pre riešenie otázky roľníckeho zázemia hradiska
Pohansko žiadny význam. Do databáze boli zaradené len v dôsledku ich existencie
v mnou použitých prameňoch (Bialeková 1989; Říha 1986). Vzhľadom k ich
množstvu by si vyžadovali samostatné spracovanie.
Pre vytvorenie predstavy o osídlení daného územia som využil myšlienku zistiť
hustotu lokalít na km2
. Pri hodnotách týkajúcich sa lokalít z Moravy a Dolného
Rakúska som použil hodnoty publikované v práci Michala Petra (Petr 2006).
V programe Geomedia som vypočítal obsah polygónu znázorňujúceho okres Senica.
Jeho rozloha je zo všetkých troch porovnávaných území najväčšia. Počet lokalít však
ani zďaleka najväčší nie je. Približuje sa skôr množstvu uvádzanému na území
279
Dolného Rakúska. Z tab. 3 vidíme, že hustota je len 0,31 lokalít na km2
. Čo je
výrazne najmenej zo všetkých území. Obraz o rozložení lokalít na porovnávaných
územiach nám podá obr. 1.
SENICA MORAVA RAKUSKO
Počet komp. 523 1482 425
Rozloha/km2 1693,792 1148,741 577,826
Hustota 0,308774631 1,29010804 0,735515536
Tabuľka 3. Hustota lokalít na km
2
.
Následne vypočítané hodnoty pre každé obdobie zvlášť, dávajú obraz aký poskytuje
graf 8.
Zahorie
JV Morava
D RakuskoPaleolit
Neolit
Eneolit
Bronz
Halstat
Laten
Rim
Stredovek_Ra
-0.05
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
0.25
0.30
0.35
Graf 8. Hustota lokalít na km2 v rámci historického obdobia.
280
Obr. 1. Rozložení lokalít na porovnávaných územiach Dolného Rakúska, Slovenska a Moravy.
Je pozoruhodné, že v obdobiach neolitu a ranného stredoveku sa zvýšila hustota
osídlenia vo všetkých troch oblastiach. Platí to aj pre obdobie bronzu, aj keď nárast
v okrese Senice nie je tak vysoký. Problém je dozaista opäť v stave bádania, pretože
oblasť mnou skúmaná musela naväzovať na územie Moravy. Keďže 67 %2
informácií
pochádza z povrchových zberov, je možné, že materiál bol vďaka jeho
nejednoznačnosti zaradený do iného obdobia. Túto možnosť ešte zväčšuje existencia
obdobia popolnicových polí, ktoré autori vydeľovali buď zvlášť, alebo materiál
priradili k obdobiu bronzu (neskorý) či halštatu (včasný).
Graf 8 môže reflektovať skutočný nárast osídlenia v daných obdobiach, alebo čo je
viac pravdepodobné skutočnosť, že niektoré obdobia sú pre archeológa viac či menej
zaujímavé a archeologickým bádaním postrehnuteľné.
Všeobecne sa dá povedať, že obdobia ako halštat či latén sú v našich končinách menej
skúmané, aj keď sa dá predpokladať, že hustota osídlenia v období halštatu mohla byť
porovnateľná s obdobím neolitu.
Hlavným zdrojom dát pre priestorovú archeológiu sú systematické povrchové zbery.
Pod pojem povrchový zber som zaradil všetky bádateľské aktivity, ktoré sa zhodovali
s definíciou M. Kuny (Kuna a kol. 2004, 305). Informácie zo zberov tvoria väčšinu
2
Z toho 69 % z prieskumov Jamárika.
281
objemu databáze. Región Senice je tak spomedzi priľahlých regiónov najviac
zmapovaný pomocou zberov.
oblasť Moravy
39%
61%
oblasť Senice
68%
32%
oblasť Rakúska
50%50%
Graf 9. Zastúpenie zberov v spôsobe bádania (čierna farba).
V minulosti boli podniknuté pokusy o systematizáciu povrchových zberov v okrese
Senica (kapitola Problémy archeologických dát). No o systematičnosti zberov
Jamárika a Bártu sa hovoriť nedá. V porovnaní s územím Weinviertlu, kde
systematické zbery tvoria jednu tretinu, tvoria systematické zbery v okrese Senica
zanedbateľnú menšinu.
Presnosť lokalizácie komponent je oproti stavu na Moravskej strane stále malá, ale
v porovnaní s mierou presnosti lokalizácie na území Weinviertlu (oblasti spracovanej
M. Petrom) sú komponenty v mnou skúmanom regióne Senice z viac ako 80% dobre
lokalizované.
0
10
20
30
40
50
60
70
Do 10m 10 - 25 m Nad 25m Bezlokalizacie
Senica
Weinviertl
Graf 10. Presnosť lokalizácie komponent.
Pole PresnLok v databáze vyjadruje mieru presnosti, s akou možno lokalitu v reálnom
282
svete identifikovať s bodom v GIS. Stupeň 1 je vyhradený pre najvyššiu presnosť akú
bolo možné zo zdrojov mne dostupných dosiahnuť. Jedná sa o komponenty vynášané
na mape 1:10 000 a určené milimetrovými súradnicami, odchýlka sa pohybuje
v rozmedzí 1-5 m a to len v prípade ak presnosť vynášania na mapový list nebude
horšia ako 0,5mm.
V tabuľke (tab. 4) sú uvedené hodnoty odchýlky od reálneho umiestnenia, ktoré
počítajú s faktom, že najtenšia čiara akú archeológ za poľných podmienok spraví má
hrúbku 1mm. Stupeň 2 tak potom zodpovedá komponentám identifikovaným na
topografickej mape 1:25 000 a tiež určenej milimetrovými súradnicami. Pri druhej
kategórii sa presnosť určenia lokality v teréne môže líšiť až o 5 či 12, 5 m. Tretia
kategória zahrňuje komponenty určené na mapách mierok 1:50 000, kde odhadovaná
presnosť činí 10 až 25m. Posledná kategória je vyčlenená pre komponenty bez
lokalizácie. Tu bola udaná buď neštandardná mapa, ktorú sa nepodarilo nájsť, alebo
sa lokalizáciu nepodarilo dohľadať ani v Archíve SAV či chýbala úplne.
Kod Odchyľka Mapa, mierka Počet komponent
1 Do 10m <1:10 000 391
2 10-25m 1:25 000 74
3 Nad 25m 1:50 000 13
4 Bez lokalizácie 114
Tab 4. Hodnoty odchýlok pri lokalizácii komponent.
Na základe tab. 4 je možné považovať úroveň lokalizácie komponent v okrese za
vysokú. Pomáha tomu fakt, že Súpis Archeologických lokalít a nálezov v zbierke
Vladimíra Jamárika (Říha 1986) a Pramene k dejinám osídlenia Slovenska z konca 5.
až 13. storočia (Bialkeová 1989) boli už raz spracované.
Zarážajúcim faktom je, že len 56 komponent bolo skúmaných archeologickým
výskumom. To však predstavuje len 26 skúmaných lokalít a to je na územie o rozlohe
1 692,3 km2
v celku málo. Do budúcna by sa malo postupovať pri zberoch
systematicky, aby mohli byť bez problémov začlenené do priestorových analýz,
pretože na prvý pohľad neprirodzené koncentrácie lokalít sú pri pokuse modelovania
rozsiahlejšieho územia skôr prekážkou.
Vzhľadom na skutočnosť, že slovenčina je pre našich študentov stále zrozumiteľnejší
jazyk ako nemčina, tak prístup k archeologickým dátam uchovávaným na Slovensku
je jednoduchší ako v Rakúsku. AVANS poskytujú základný prehľad o nálezoch od
roku 1972, ale problém nastáva pri hľadaní nálezov starších. K nemu sa pripája aj
problém lokalizácie starších nálezov, čo je niekedy bez originálnej dokumentácie
skrátka nemožné. V porovnaní so stavom a dostupnosťou archeologických dát na
Morave resp. v celej Českej republike je na Slovensku čo doháňať. Teoretická, trinásť
283
rokov trvajúca, existencia pracovnej verzie projektu CEANS by sa mala čo najskôr
dokončiť. Mohlo by sa totiž stať, že tak ako zastaral malomechanizačno - selekčný
systém s priehľadovou lístkovnicou, mohol by zastarať aj systém magnetického
záznamu a projekt CEANS by musel začať odznova.
Zhrnutie
Hustota komponent na km2
na území okresu Senica sa ukázala ako výrazne nižšia
v porovnaní s okolitými územiami. Zhruba 1/3 územia okresu tvoria Malé Karpaty.
Osídlenie je v tejto oblasti až na výnimky (oblasť Plaveckého krasu) ojedinelé. Pri
výpočte hustoty komponent na km2 len na území, ktorého nadmorská výška
nepresahuje 250 m. n. m., teda územie okrem M. Karpát., nám vyjde číslo, ktoré je
oveľa optimistickejšie. Tabuľka 5 ukazuje detailnejší prehľad. Na rozdiel od regiónu
JV Moravy sa na Slovensku neuskutočňujú žiadne systematické zbery3
. Amatérske
zbery, ktoré uskutočňujú čo aj spolupracovníci múzeí prinášajú síce stále nový
materiál do depozitárov, ale len s veľkými problémami je možno dohľadať presnú
lokalizáciu komponent.
Senica bez Malých Karpát a oblasti pieskov
Počet komponent 523.00 523.00
Rozloha v Km2 1693.79 1000.00
hustota na Km2 0.31 0.52
Tab. 5. Hustota lokalít na km
2
.
Aj napriek ťažkostiam som vytvoril funkčnú databázu komponent pre 3,5% územia
Slovenska. Sprístupnil som tak územie k ďalšiemu bádaniu. Verím, že veľkým
prínosom pre územie by bolo overenie neistých komponent a lokalizácia polôh
pomocou moderných metód.
Literatura
Anonym 1982: Fixovanie archeologických lokalít Křovákovým systémom, Avans v
roku 1981. Nitra. s. 22.
Bárta, J.1980: Výskum paleolitických nálezisk v Sobotišti, Avans v roku 1979, 31.
Bátora, J.1984: Prieskum zameraný na zistenie sidlisk zo začiatku doby bronzovej,
3
S výnimkou zberov v oblasti Kopčan, Holíča a Skalice. Tieto však neboli publikované.
284
Avans v roku 1983, 34- 35.
Bialeková, D.1989: Pramene k dejinám osídlenia Slovenska z konca 5. až 13.
storočia, Zväzok II, 291-317.
Bujna, J. – Kzuma, I. – Doliak, D. – Jenis, J. 1993: Centrálna evidencia
archeologických nálezísk na Slovensku, Sl.A. 41, 367 – 386.
Hromada, J. - Varsík, V. 1991: Prieskum v severozápadnej časti zahoria, Avans v
roku 1989, 39.
Goláň, J. 2003: Archeologické prediktivní modelování pomocí geografických
informačních systémů. Na příkladu území jihovýchodní Moravy, rukopis disertační
práce, Brno.
Kuna, M. 1991: Návrh systému evidence archeologických nálezišť, Archeol. Forum 2,
1 - 19, Praha.
Kuna, M. a kol. 2004: Nedestruktivní Archeologie. Praha.
Macháček, J. 1997 :Počítačová podpora v archeologii, Brno.
Měřínský, Z. 1980: Slovanské osídlení 6.-10. století na dolní Dyji a Moravě, In:
Slované 6.-10. století, Sborník referátů ze sympozia Břeclav-Pohansko 1978, 191 –
202.
Neugebauer, J.-W. 1995: , Archäologie in Niederösterreich, Poysdorf und das
Weinviertel, St. Pölten – Wien.
Ožďány, O. 1985: Terénny prieskum v okrese Senica, Avans v roku 1984, 180-181.
Petr, M. 2006: Analýza pravěkého osídlení rakouského dolního Podyjí za použití
prostředku GIS, (rkp. Seminárnej práce, uložené na ÚAM FF MU). Brno,
Masarykova Univerzita.
Říha, M. 1986: (rkp. Uložené v Záhorskom múzeu v Skalici), Súpis archeologických
lokalít a nálezov v zbierke Vladimíra Jamárika.
Šimana, M. 1971: Geodesie v archeologické praxi, Zprávy Čs společnosti
archeoogické, 96.
Skratky
GIS – Geograficko informační systém
SAV – Slovenská akadémia vied
SNM – Slovenské národné múzeum
AÚ – Archologický ústav
AVANS - Archeologické výskumy a nálezy na Slovensku
VTI - oddelenie vedecko-technických informácii
CEANS - Projekt Centrálnej evidencie archeologických dát na Slovensku
DMR-3 - Digitálny model reliéfu 3. generácie
285
TOPÚ - Topografický ústav v Banskej Bystrici
TM - topografická mapa
SVM - Spojitá vektorová mapa
ŠGÚDŠ - Štátny geologický ústav Dionýza Štúra
CPD - Centrálna priestorová databáza
GKÚ - Geodetickým a kartografickým ústavom
Summary
Geographic and archaeological spatial data from Slovakia
Geographic and archaeological spatial data from Slovakia
This contribution sums up the knowledge acquired when preparing a seminar work at
the Institute of Archaeology and Museology of the Masaryk University. The aim of
the work was to create a database of archaeological sites within the area of the former
Senica district, processing the available information sources and therefore providing
for future work and analyses.
Geographical delimitation
The work concentrated on the Záhorie region situated on the western edge of Slovakia
on the eastern bank of the Morava. The selected area is delineated, on the western
side, by the border with the Czech Republic, constituted by the natural barrier of the
largest river in the area – the Morava – up to its confluence with the Dyje. The region
also adjoins the Austrian territory with the Morava as the border until it is joined by
its left-hand side tributary – the Rudava. This stream forms part of the southern border
of the region. The eastern border is made up of the range of the Malé Karpaty which
becomes the Biele Karpaty enclosing the region in the north together with the Czech
border, roughly along the Myjava – Hodonín line.
The region was selected with regards to the neighbouring Dyje region in Moravia and
the Weinviertel region in Lower Austria where a similar gathering of information took
place, although the quality of the work varied. Together with the two regions
mentioned above the investigated polygon forms a greater area where similar
settlement characteristics could be expected. The elevation above the sea level in the
region ranges from a minimum of 150 m in the Morava floodplain to 700 m on the
top of the Malé Karpaty range.
Sources of archaeological data
Information on archaeological finds in Slovakia is gathered by the Institute of
Archaeology of the Slovak Academy of Science in Nitra. Its archives contain more
than 15000 find reports of varying quality. Since 1972, the issued AVANS has been
286
informing us of new finds and investigations from the previous period but it is the
non-periodicity which is its great disadvantage followed by an overspill of
information on new finds into other periodicals. In the Senica area, the teacher
Vladimír Jamárik, a long-term collaborator with archaeologists, was responsible for a
list of finds containing almost a half of all the finds within the region. A source of
similar importance was the work of D. Bialeková et al. – Sources of the History of
Settlement in Slovakia from the End of the 5th
to the 13th
Century.
With regards to the needs of spatial archaeology the CEANS project looks promising
as it mainly aims to create a structured description and records of archaeological sites
and to review earlier information sources. Unfortunately, after 13 years the project is
still not ready for use.
Problems with archaeological data
The greatest problem is the inadequate locating of the find. This is due to the lack of
unification in reading from the section line in the map. By applying the trial-and-error
method to each information source (author) on the sites with a known location or on
sites with a more detailed plot it was determined whether the sites were located using
the Y axis from right to left and the X axis from top to bottom (east – north) or vice
versa.
Sources of geographical data
Compared to archaeological data the availability and quality of geographical data is
significantly better. They offer standard quality relevant to the current trends. At the
time of writing this contribution the following options were known.
3rd
generation digital relief model (DMR-3) created from topographical maps at a
scale of 1:10 000 (TM 10) and 1:25 000 (TM 25). The model is therefore as up-todate
as TM 10 and TM 25. Continuous vector map, SVM 50, created based on the
Basic Map of the Slovak Republic at a scale of 1:50 000 (ZM50). Geological map
1:50 000, developed and distributed by the State Geological Institute of Dionýz Štúr
(ŠGÚDŠ). This is an uncovered geological map.
Creating a GIS environment
In spite of all the efforts only 80% of components were located. This was followed by
creating a layer of the components where each was assigned a value its aspect and the
terrain gradient. The values were calculated from the DMR-3 provided by the GKU.
Evaluation
Among the components, the most frequent in number were settlements. They
represented more than 60% of components from the given period (Diagram 3). Most
of the sites were found within the belt from 150 to 250 m above sea level which
corresponds to the morphology of the terrain (Diagram 5). A half of the components
287
were situated on southern slopes with a gradient of up to 4 degrees (Diagram 6,7).
Comparison with the situation in Lower Austria and SE Moravia
Among the other analyzed regions (Austria – Weinviertel, Moravia – the Lower Dyje
region) the area of the investigated region was the largest but site density was the
lowest (Table 3). The component density increased, as in the other regions, in the
Neolithic, Early Middle Ages and the Bronze Age (Diagram 8). However, the increase
in the latter is minimal compared to Austria and Moravia. As 67 % of the data comes
from surface collections it is possible that due to its indefiniteness it was classified
into another period.
288
Počítačová dokumentace a
vizualizace v archeologii
289
Využití trojrozměrného laserového scaneru v archeologii - Dagmar
Dreslerová, Jan Frolík, Tomáš Mikolášek
Abstrakt
Příspěvek prezentuje výsledky prvních aplikací trojrozměrného laserového scaneru na
českých pravěkých a středověkých archeologických lokalitách. Laserové scanování
představuje novou úroveň v dokumentaci, virtuální konzervaci a interpretaci památek. Pomocí
scaneru bylo dokumentováno zdivo a podlahy románského kostela neznámého zasvěcení na
III. nádvoří Pražského hradu, chodba, která ho spojovala s přilehlou románskou bazilikou sv.
Víta, dále sklepy středověkého městského domu v Chrudimi a vápenická pec z přelomu 17. a
18. stol. v Kutné Hoře. Poslední ukázka přibližuje dokumentaci a analýzu kamenného
ohrazení výšinné lokality Boudy ze starší doby železné.
The contribution presents the results of the first applications of a 3D laser scanner on Czech
prehistoric and mediaeval archaeological sites. Laser scanning is a new dimension in the
documentation, virtual conservation and interpretation of heritage monuments. The scanner
was used to document the masonry and floors of a Roman church of unknown consecration in
the 3rd courtyard of Prague Castle; the corridor which connected it to the adjoining Roman
Basilica of St. Vitus; the cellars of a mediaeval town house in Chrudim and a lime burning
kiln from the turn of the 17th and 18th century in Kutná Hora. The last example describes the
documentation and analysis of a stone wall around the Boudy hill site from the Early Iron
Age.
Klíčová slova
3D laserový scaner, virtuální konzervace, trojrozměrné modelování, dokumentace
archeologických a historických památek
3D laser scanner, virtual conservation, three-dimensional modelling, documentation of
archaeological and historical monuments
Úvod
Otázka dokonalé technické dokumentace stavební památky, archeologické lokality nebo
průběhu archeologického výzkumu by měla stát vždy v popředí zájmů badatelů. Vedle
klasických metod geodetického zaměřování nivelačním přístrojem či totální stanicí mají nyní
archeologové možnost využít výsledků nejnovějších technologií v podobě trojrozměrného
laserového scaneru. Zavedení laserového scanování v geodetické praxi lze významem srovnat
290
s využitím parního stroje jako zdroje neživé síly. Laserové scanování, původně jako vojenská
technologie, je známo již dvě desetiletí. Do civilní praxe bylo uvolněno koncem 80. let
minulého století, ale masivní rozvoj proběhl až během posledních deseti let, kdy se tato
metoda dostala také do České republiky. Díky tradiční vnímavosti geodetů k technickému
pokroku a jejich snaze hledat nová uplatnění techniky pro geodetické aplikace, se podařilo
v minulých letech navázat spolupráci s archeology a metodu trojrozměrného laserového
scanování otestovat na několika aplikacích, které budou dále předvedeny jako případové
studie.
Základní idea geodézie je tvorba obrazu (modelu) reálného světa. Prakticky je však sběr dat,
popisujících zájmový předmět, určený jednotlivými body (x,y,z), velmi pracný. Tradiční
metody popisu byly založeny na zobecnění reálných objektů. Model reálného světa byl tvořen
z jednotlivých selektovaných bodů, které daný objekt charakterizují. Oproti tomu je metoda
laserového scanování metodou neselektivní. Laserové scanovací systémy využívají
nejmodernější pulsní laserovou technologii pro měření délek a určují polohu bodu
prostorovou polární metodou. Detekují přirozený povrch na určitou vzdálenost a spolu
s optickým systémem dovolují provést až milion měření (bodů) v několika minutách. Určené
body jsou rozmístěny v pravidelném rastru a tedy obecně nejsou měřeny charakteristické
body objektu, jako v tradičních metodách. Tyto body ale mohou být následně získány
modelováním.
Přesnost určení polohy bodu a dosah přístroje jsou vlastnosti, podle kterých se scanery typově
rozdělují. V současnosti je k dispozici řada typů scanerů pro snímaní objektů od malých
rozměrů (řádově v cm) až ke snímání celých krajinných celků.
V případě následujících ukázek byl použit laserový scanovací systém firmy Leica CYRAX
2500 (obr. 1). Výrobcem garantovaná přesnost určených bodů do vzdálenosti 50 m je +/- 3
mm. Dosah scaneru je cca. 150 m v závislosti na klimatických podmínkách a vlastnosti
povrchu scanovaných objektů. Detailní technické údaje systému jsou uvedeny na stránkách
firmy Leica (www. leica.com).
291
Obr. 1. Laserový scaner CYRAX 2500 v terénu. Foto D. Dreslerová.
3D laserové scanování v archeologické terénní praxi
Většina úloh využívajících laserové scanování vychází z navyklých přístupů ke způsobu
popisu reality. S využitím zřejmé vlastnosti modelu, získaného scanováním – při velké
hustotě snímaných bodů, potažmo detailním záznamu 3D reality – získáme kvalitní
dokumentaci stávajícího stavu. Tuto dokumentaci lze chápat jako „virtuální konzervu“, nebo
ji lze využít pro virtuální prezentaci s pomocí vymožeností IT technologií.
To, co však dělá z metody laserového scanování metodu budoucnosti, a ne pouze nástroj pro
zvýšení kvality modelu reality, je nový přístup k jejím výsledkům. Vlastnost 3D modelů,
reprezentovaná množstvím jednotlivých bodů, umožňuje zkoumání různých geometrických
vztahů bodů či skupin těchto bodů, vyhledávat v „mraku bodů“ jevy ve skutečném světě
neviditelné, či jen tušené, protože překryté mlhou nedokonalosti lidského vnímání. Otvírá se
prostor pro invenci uživatele modelu se vznikem nových vazeb k možnému zapojení dalších
profesních disciplín pro hledání nových aplikací této metody.
Dokumentace a virtuální rekonstrukce původního stavu historických
292
památek
Spolupráce archeologů s geodety pracujícími metodou laserového scanování začala na
nalezištích a objektech, u nichž převažoval dokumentační účel, tj. zachycení a
„konzervování“ aktuálního stavu památky. Samozřejmým cílem bylo také ověření možností
metody samé. Příkladem může být dokumentace zdiv a podlahy románského kostela
neznámého zasvěcení na III. nádvoří Pražského hradu (obr. 2). V literatuře je znám pod
(nesprávným) zasvěcením sv. Bartoloměji (Borkovský 1969; Frolík – Smetánka 1997).
Objekt byl objeven již v roce 1920 a posléze zkoumán archeologickými metodami v letech
1925-6. Uchován je pod betonovou deskou, kryjící III. hradní nádvoří jako součást rozsáhlého
areálu vykopávek. Pro klasické měřičské zachycení představuje určitý problém zejména
podlaha z opukových dlaždic, nepravidelně kryjící loď kostela. Dlaždice jsou zčásti
rozlámané a podlaha sama se prosedá do předpokládaných starších archeologických situací.
Druhou dokumentační možnost představuje v této situaci fotogrametrie, která však
nezachycuje na rozdíl od laserového scanování konkrétní hloubku (např. spár mezi dlaždicemi
nebo mezi kvádříky románského zdiva). Jiným specifickým problémem je odstup od
dokumentovaných ploch (podlah a zdiv). Na rozdíl od fotogrametrie bylo možno provést
dokumentaci i z velmi šikmého úhlu. Problém se zákryty některých detailů (paprsek scaneru
„nevidí“ na místa např. za nosnými konstrukcemi stropu apod.) lze překonat snímáním
z několika míst. Nasnímaný obraz kostela neznámého zasvěcení slouží jako dokumentace
stavu a do budoucna umožní srovnání stavu památky, která přes veškerou péči podléhá určité
degradaci a erozi.
V dalším stupni bylo rozhodnuto zdokumentovat tímto způsobem další části téhož stavebního
komplexu (obr. 3), tedy nejen kostela neznámého zasvěcení, ale i chodbu, která ho spojovala
s přilehlou románskou bazilikou sv. Víta a také zachované a přístupné části této baziliky (obr.
4). Uvedené památky jsou dnes částí tří nepropojených areálů, a získat představu o původních
prostorových vztazích je velmi obtížné (k románské bazilice sv. Víta: Frolík – MaříkováKubková
– Růžičková – Zeman 2000, s. 209-218). Po skončení tohoto projektu bude nejen
možné získat třídimenzionální představu o dochovaném stavu v reálných prostorových
vztazích, ale využít ji pro rekonstrukci původního stavu. Výsledný elaborát názornějším
způsobem dokumentuje nejen vlastní zdiva a jejich detaily, ale také výškové vztahy. Kostel
neznámého zasvěcení je situován níže než bazilika sv. Víta a spojovací chodba se musela
s touto skutečností vyrovnat.
Architektonické památky Pražského hradu nabízejí ještě další dokumentační pole. Jsou jím
obtížně přístupné, ale důležité součásti památkových prostorů, např. gotické žebrové klenby.
Vysokou výpovědní hodnotu mají také snímky zdiv natolik rozrušených (erodovaných), že
jejich běžné měřičské zachycení vždy obsahuje interpretační moment.
Stejný dokumentační záměr mělo nasnímání pozůstatků vápenické pece (obr. 5), objevené a
zkoumané v letech 2002-2003 na horním (jižním) nádvoří Jezuitské koleje v Kutné Hoře
293
(Blažková-Dubská – Frolík 2005; Frolík 2007). Uvedená pec představuje unikátní technické
zařízení z 2. poloviny 17. a starší části 18. století, dochované s velkým množstvím stavebních
detailů a vnitřního vybavení. Během dalšího výzkumu se druhotně přidružil i aspekt
záchranný. Přestože investor souhlasil se zachováním pece a jejím zakomponováním do nově
upravovaného nádvoří, problém s financemi na restaurování zdiva a stavbu ochranného
přístřešku znamená, že pec je již čtvrtým rokem chráněna provizorním zakrytím a snadno se
může stát, že výstup z laserového scanování bude jediným svědectvím původního nálezového
stavu. Pokud by k tomu došlo, může se naopak stát podkladem pro rekonstrukci původního
stavu památky samotné.
Ryze záchranný aspekt převážil v případě záchranného archeologického výzkumu v Chrudimi
– Hradební ulici, provedený v roce 2006 (nepublikovaný výzkum J. Frolíka a J. Musila).
Objeveny byly mimo jiné sklepy zaniklého městského domu, který se vyvíjel v několika
fázích od konce 13. století až do třicetileté války, kdy zanikl (obr. 6). Z hlediska Chrudimi je
podstatné, že se zde poprvé podařilo doložit kamennou měšťanskou architekturu (staršího?)
14. století, která není jinde v historickém městském jádru průkazně dochována. Investor se k
požadavku zachovat alespoň část objevené situace stavěl od počátku negativně a za vydatné
netečnosti městských orgánů se mu tento záměr podařilo prosadit, neboť v momentu, kdy
svitla naděje na zachování, nechal sklepy vybagrovat. Vzhledem k tomu, že toto nebezpečí
bylo latentně přítomno od počátku, byly sklepy dokumentovány všemi dostupnými metodami
(kresebně, fotograficky, fotogrammetricky), tedy i metodou laserového scanování. Scanování
nejlépe dovoluje utvořit si představu o prostorových vztazích všech základních etap, tj.
nejstaršího zděného sklepa ze 14. století s lomenou vstupní šíjí, sousedního sklepa s původně
valenou klenbou a schodišťovou šíjí z 15. století a konečně nejmladšího sklepa křížového
půdorysu dodatečně zahloubeného v pokročilém 15. nebo počátkem 16. století pod úroveň
podlahy sklepa předchozího. Elaborát laserového scaneru umožňuje do budoucna studovat i
detaily, jejichž význam nebyl během výzkumu dostatečně doceněn či rozeznán. Zároveň bude
možné srovnání s podobně utvářenými strukturami, pokud budou v Chrudimi ještě objeveny.
Samotné měření v terénu lze rozdělit na laserové scanování a na podpůrné geodetické metody
jako je např. založení bodového pole, měření GPS a jiné. K tomu, aby si uživatel mohl udělat
představu o časové náročnosti měření a zpracování dat, uvádíme v tabulkách na stručný
přehled hodin, věnovaných konkrétním úlohám.
Zaměření skutečného stavu vykopávky kostel sv. Bartoloměje (2002)
druh činnosti počet hodin cca
podpůrné geodetické metody 3
3D laserové scanování 6
vizualizace 14
Tab. 1. Časová náročnosti měření a zpracování dat při laserovém scanování.
294
Zaměření skutečného stavu vykopávek v areálu tzv. malých vykopávek (2002-2006)
druh činnosti počet hodin cca
podpůrné geodetické metody 3
3D laserové scanování 70
vizualizace 170
Tab. 2. Časová náročnosti měření a zpracování dat při laserovém scanování.
Zaměření skutečného stavu vykopávek pozůstatků vápenické pece na horním (jižním) nádvoří Jezuitské koleje
v Kutné Hoře (2003)
druh činnosti počet hodin cca
podpůrné geodetické metody 2
3D laserové scanování 7
vizualizace 16
Tab. 3. Časová náročnosti měření a zpracování dat při laserovém scanování.
Zaměření skutečného stavu vykopávek v Chrudimi – Hradební ulici (2006)
druh činnosti počet hodin cca
podpůrné geodetické metody 2
3D laserové scanování 6
vizualizace 20
Tab. 4. Časová náročnosti měření a zpracování dat při laserovém scanování.
Obr. 2. Kostel neznámého zasvěcení na Pražském hradě. Detail dlaždicové podlahy. Pohled na model v podobě
trojúhelníkové sítě. Zobrazení: I. Koloušek.
295
Obr. 3. Praha - Hrad, areál tzv. malých vykopávek na III. hradním nádvoří. Pohled na areál s částí jižního křídla
transeptu románské baziliky sv. Víta (vpředu) a románskou biskupskou kaplí sv. Mořice (vzadu vlevo).
Vyobrazenímetodou trojúhelníkové sítě. Pohled od jihovýchodu. Zobrazení: I. Koloušek.
Obr. 4. Praha - Hrad, areál tzv. malých vykopávek na III. hradním nádvoří. Dochovaná část interiéru západní
krypty románské baziliky sv. Víta. Vlevo a uprostřed románské sloupy, překryté mladší přizdívkou. Vyobrazení
metodou trojúhelníkové sítě. Pohled od severu. Zobrazení: I. Koloušek.
296
Obr. 5. Kutná Hora - Jezuitská kolej. Výzkum vápenické pece. Pohled v podobě trojúhelníkové sítě. Zobrazení: I.
Koloušek.
297
Obr. 6. Hradební ulice v Chrudimi. Pohled na sklepy v podobě trojúhelníkové sítě. Zobrazení: I. Koloušek.
Analýza geometrické struktury pravěkého kamenného ohrazení
Výšinná ohrazená lokalita Boudy (okr. Písek) je známa archeologické veřejnosti přes 150 let.
Poprvé ji popsal Josef Dastich v r. 1867 a ve shodě s tehdejší tradicí ji připsal Slovanům.
Tento omyl odhalil v letech 1927 a 28 Bedřich Dubský, který zde kopal a zmapoval systémy
kamenných valů. Lokalitu zařadil do mladohalštatského období (HD -LTA) a klasifikoval ji
jako hradiště. O jejím pevnostním charakteru nepochyboval a tomu podřídil i interpretace
všeho, co v terénu objevil (Dubský 1949).
Popis lokality: Kamenné ohrazení v nadm. výšce 574 m na vrcholu pravidelného kupovitého kopce.
Na jihozápadní straně se připojuje nižší vrcholek, oddělený od hlavní vrcholové partie plochým
sedélkem. Vrchol kopce je obehnán dvěma liniemi kamenných valů. Plocha vymezená vnějším
ohrazením je 2,26 ha, vnitřní ohrazení uzavírá plochu 0,54 ha. Vnější val obkružuje vrcholek kopce
v nepravidelné vzdálenosti od vnitřního valu, ale tak, že vzdálenost od středu monumentu zůstává
stejná. Ve srovnání s vnitřním valem je zachovaná hmota nasucho navršených kamenů vnějšího valu
asi poloviční až třetinová. Na západní straně se nalézá původní průchod vnějším valem, kdy dvě
křídla valu dělí 4m široká mezera. Průchod vnitřním valem, byl-li nějaký, byl nejspíš v místě dnešní
cesty na východní straně ohrazení. Vnitřní val má obvod 244m, v nejširším místě je 13m široký a
maximální zachovaná výška je asi 1,5m. V základech valu jsou dvě linie kamenů, které tvoří vnitřní
298
a vnější líc hradby. Prostor mezi nimi je vyplněn nasucho kladenými kameny bez jakékoliv další
vnitřní konstrukce. Ve východní a severní části leží ve vzdálenosti 5m od vnitřního valu směrem do
středu lokality torzo kamenné zdi o šířce asi 1,5 m, rovněž postavené z nasucho kladených kamenů.
Na západní straně je na místě podobného útvaru řada velkých kamenů či skal, na jižní straně val a
zeď splývají v jedno těleso. V severní části vnitřního areálu nasedala na zeď uměle vyrovnaná
plocha asi 10x4m. Pokud byly na hradišti nějaké obytné objekty, ležely na východní a jižní straně
v prostoru těsně přiléhajícímu k vnitřní zdi.
Obr. 7. Pravěké ohrazení Boudy, okr. Písek. Zobrazení: Č. Čišecký .
Jako k hradišti jsme přistupovali k lokalitě i na začátku revizního výzkumu, který probíhal
v rámci projektu Pathways to Cultural Landscape v letech 2001-2003 (Dreslerová 2004,
Dreslerová -Hrubý 2004). Zjištěné okolnosti nás však přiměli tuto myšlenku přehodnotit a to
na základě následujících faktů: zjištěná konstrukce a průběh vnějšího valu by pravděpodobně
neumožnila smysluplnou obranu. Ani v destrukci vnitřního, mnohem mohutnějšího valu
nebyla výzkumem prokázána vnitřní zpevňovací konstrukce ani jiné prvky, nasvědčující
existenci hradby. Zdá se, že původně val vypadal dosti podobně dnešnímu stavu, totiž jako
hromada kamení, která hrála v jasně vymezeném ohrazení prostoru spíše symbolický než
praktický význam. Vnitřní val nemá také prokazatelný původní vchod nebo bránu. Uvnitř
ohrazení nebyla zjištěna žádná vnitřní zástavba. Konečně, do vzdálenosti několika stovek
299
metrů není zdroj pitné vody.
Tyto a další úvahy nás vedly k myšlence, že hradiště sloužilo nejspíš jako centrální místo, na
kterém se určitá komunita scházela při výjimečných událostech, prováděla slavnosti nebo
obřady. Mohlo také sloužit jako svatyně. Tuto myšlenku také podnítil výsledek podrobného
geodetického zaměření lokality, které zde v roce 2002 provedla firma Geonet Praha.
V prostoru vnitřního valu bylo naměřeno 4841 geodetických bodů a byl vytvořen
vrstevnicový plán s vrstevnicemi v intervalech 20 cm a hustších. Kromě topografie vytvořili
zaměstnanci firmy interpretační zakreslení průběhu a obrysů valu, jak se jim v té době jevily
při zaměřování. Na plánu byl nápadný nepravidelný průběh vnější linie vnitřního valu a to
zejména na nejlépe přístupné západní straně. Zde očekávaný nepravidelný průběh destrukce
přechází ve více či méně pravidelné zubovité zahrocení (obr. 8). Po bližším ohledání
destrukce shledala spoluautorka tohoto příspěvku, že destruované zdivo skutečně na několika
místech tvoří jakési šípovité výběžky či paprsky. Pokusy o kresebné či fotografické
zdokumentování tohoto jevu však selhaly, stejně jako snaha přesvědčit o existenci výběžků
některé skeptické kolegy. Z těchto důvodů se pátralo po možnosti nezávislého objektivního
zaměření a zobrazení reality, které vyústilo ve spolupráci s firmou Geotechnika a.s. a
v použití trojrozměrného laserového scaneru.
Prvních 100 m budského valu se v terénu zaměřovalo pouhý den. Následné laboratorní
zpracování však bylo zdlouhavé, protože se nejprve musel obraz vyčistit od šumů a
nežádoucích objektů. Další zpracování a příprava hrubých dat pro analýzu pomocí programů
CAD systémů tvoří asi pětinásobek času stráveného v terénu.
Obvod vnitřního valu byl snímaný ve dvou kampaních po různě velikých segmentech ze
kterých se pak spojil celkový obraz. Velikost snímaných scén se řídila dohledností snímací
kamery. První snímek, tzv. mrak bodů (obr. 9) byl následně počítačově vyčištěn (tzn. byla
virtuálně vykácena vegetace, obr.10) a byla provedena homogenizace mraku bodů. Pro
potřeby analýzy celého objektu bylo nutno od modelu valu, získaného scanováním, odečíst
model okolního terénu, získaného klasickým geodetickým měřením. Výsledkem byl model
valu, kde výšky bodů byly vztaženy k nulové ploše definované modelem okolního terénu.
Tím došlo ke zviditelnění relativních výškových rozdílů jednotlivých částí valu. V takto
upraveném modelu byly hledány předpokládané útvary byly také nalezeny. První vizualizace
byla provedena programy Atlas a Cyklon. Program Atlas vykreslil jednotlivé segmenty
s velkou plasticitou a kýženým efektem: paprskovité útvary byly dobře patrné (obr. 11). Při
zpracování dat pomocí programu Cyklon naopak nebyl výsledný snímek nijak přesvědčivý.
Nejlepšího zobrazení se podařilo dosáhnout v programu Surfer (úpravy dat a zobrazení
Alžběta Danielisová) a to jak ve dvourozměrné, tak samozřejmě i trojrozměrné verzi (obr. 12,
13).
Krátce před uzávěrkou tohoto článku byly tvar a struktura vnitřního valu ověřeny výzkumem.
Val byl na západní straně protnut řezem, který odhalil ve vzdálenosti 2,5 m od vnějšího okraje
300
destrukce jednoduchou, necelý metr vysokou vnitřní zeď z nasucho kladeného kamene,
stavěnou pouze na šířku jediného kamene a lícovanou vně. Zeď byla zachycena v souvislém
pásu asi 14 m a tvořila nikoli výběžky, ale měla pravidelný kruhový - oválný průběh. Pouze
na jednom místě přiléhal ke zdi (a byl s ní zdivem svázán) jakýsi pilíř, či opěrák, postavený
zjevně v místě,kde se zeď bortila. Paprskovité útvary mohly být výsledkem buď pozdější
přestavby (v mase valu se ojediněle vyskytují zlomky keramiky ze 12. stol.) nebo spíše
výsledkem pozdějšího rozebírání valu za účelem získání kamene na stavbu okolních vesnic.
Hmota kamenů, která mezi jednotlivými segmenty „chybí“ by mohla odpovídat velikosti fůry
kamene tažené volským spřežením.
Přestože se teorie původního paprsčitého tvaru vnitřního valu nepotvrdila, přinesla analýza
dat pořízeným 3D scanerem jiné zajímavé výsledky. Dnešní maximální zachycená výška valu
od terénu nepřesáhla 140 cm (potvrzeno výzkumem). Mohutný vizuální dojem, který hradba
vyvolává, je ve skutečnosti způsoben jeho založením na prudkém svahu, který ho opticky
zvyšuje. Stejný princip byl použit i při konstrukci mnohem skromnějšího vnějšího valu.
V tomto případě evokuje dojem hradby prakticky jen několik řad kamenů, rovněž situovaných
na prudkém podkladu.
Jinou zajímavostí zjištěnou interpretací modelu je fakt, že úroveň koruny valu byla po celém
obvodu zachována v relativně stejné výšce, lišící se mezi 10-20 cm. To ukazuje, že i při
soustavném ničení památky je celá destrukce vnitřního valu zřejmě bližší své původní
podobě, než jsme předpokládali. Výzkum totiž ukázal, že prostor za zdí, která nemohla
vzhledem ke své chatrné konstrukci o mnoho překročit výšku jednoho metru, byl po celé šířce
valu vyplněn naházenými kameny, původně navršenými nad výšku zdi. Konečně, celá koruna
valu byla rozdělena více či méně pravidelnými mělkými prohlubněmi asi na 6 segmentů (obr.
13).
Další zpracování 3D modelu umožní výpočet původní kubatury kamene, použitého ke
konstrukci vnitřního valu a snad i následnou rekonstrukci možné původní podoby této
jedinečné pravěké stavební památky.
301
Obr. 8. Boudy, okr. Písek. Interpretační zakreslení průběhu valů. Zobrazení: P. Sankot.
Obr. 9. Boudy, okr. Písek. Snímek segmentu valu v podobě tzv. mraku bodů. Zobrazení: I. Koloušek.
302
Obr. 10. Boudy, okr. Písek. Vyčištění tzv. mraku bodů od nežádoucího šumu. Zobrazení: I. Koloušek.
Obr. 11. Boudy, okr. Písek. Segment valu s paprsčitým výběžkem. Zobrazení v programu Atlas T. Mikolášek.
303
Obr. 12. Boudy, okr. Písek. Segment valu s paprsčitým výběžkem. Zobrazení v programu Surfer A. Danielisová.
Obr. 13. Boudy, okr. Písek. Celkový pohled na vnitřní val. Zobrazení v programu Surfer A. Danielisová.
304
Poděkování: firmě Geonet Praha (zejména panu P. Hulíkovi a P. Sankotovi) a firmě SG
Geotechnika a.s. (zejména I. Kolouškovi, V. Kudláčkovi a M. Burdovi) za provedené měření
a následné zpracování a za přátelské vztahy, které tato spolupráce přinesla.
Článek vznikl v rámci výzkumného záměru XXXXXX
Literatura
Blažková-Dubská, G. – Frolík, J. 2005: Architektura odhalená archeologickým výzkumem a
problémy s její památkovou ochranou – Die durch archäologische Erforschung freigelegte
Architektur und Probleme mit ihrem Denkmalschutz, Archaeologia Historica 30, s. 29-46.
Borkovský, I. 1969: Pražský hrad v době přemyslovských knížat – Prager Burg zur Zeit der
Přemyslidenfürsten. Praha.
Dreslerová, D. 2006: Maková hora – novodobý příklad pravěké opevňovací techniky.
Archeologické výzkumy v jižních Čechách 19, České Budějovice, 341-348.
Dreslerová., D. 2004: The North Prácheňsko region in prehistory. In: Gojda, M. (ed): Ancient
Landscape, Settlement Dynamics and Non-Destructive Archaeology, Praha, Academia,
342-364.
Dreslerová, D. – Hrubý, P. 2004: Halštatské výšinné lokality v jižních Čechách - Nové
výzkumy dvou hradišť. – Hallstattzeitliche Höhensiedlungen in Südtschechien – Neue
Grabungen auf zwei Burgwällen. In: Študijné zvesti AÚ DAV 36, Nitra, 105-129.
Dubský, B. 1949: Pravěk jižních Čech. Jihočeské nakladatelství bratří Římsové, Blatná.
Frolík, J. 2007: Jesuit college in Kutná Hora: courtyards and their layouts in the 17th-19th
century. Archaeological excavations in 1998-2005. – Jezuitská kolej v Kutné Hoře:
nádvoří a jejich vybavení v 17.-19. století. Archeologický výzkumu v letech 1998-2005.
Studies in Post-medieval Archaeology 2, v tisku.
Frolík, J. – Maříková-Kubková, J. – Růžičková, E. – Zeman, A. 2000: Nejstarší sakrální
architektura Pražského hradu. Výpověď archeologických pramenů. – Die ältesten
Kirchenbauten der Prager Burg aufgrund der achäologischen Quellen. Castrum Pragense 3.
Praha.
Frolík, J. – Smetánka, Z. 1997: Archeologie na Pražském hradě. Praha – Litomyšl.
305
Summary
Application of a 3D laser scanner in archaeology
Perfect technical documentation of a historical building, archaeological site or the progress of
archaeological excavation is an essential requirement for the work of the researcher. The
traditional methods of geodetic surveying have now been extended by the option of threedimensional
laser scanning. 3D laser scanning, originally developed as military technology,
has found a use outside the military in particular during the last ten years when this method
also reached the Czech Republic. The presented applications in the field of archaeological
monuments and historical buildings are the result of a collaboration between Geotechnika a.s.
and the Prague Archaeological Institute of the Czech Academy of Sciences.
Three-dimensional laser scanning ensures high quality documentation of the existing
condition which can serve as the background for a perfect virtual presentation, and can also be
used for a virtual reconstruction of the original appearance. A 3D model of the scanned object
permits investigating various geometrical relationships of points or clusters of points, and
highlighting phenomena, in the “cloud of scanned points”, invisible, or only felt, in the real
world as they are enshrouded in the fog of imperfections of human perception.
The case studies describe the application of the scanner in archaeological investigation
of a prehistoric and mediaeval structure and in documenting historical monuments. The first
example shows the documentation of the masonry and floor of a Roman church of unknown
consecration in the 3rd courtyard of Prague Castle. Traditional surveying records have a
problem with the flooring of arenaceous marl tiles, irregularly covering the church nave.
Photogrammetry does not capture the actual depth (e.g. of the gaps between the tiles or the
rectangular stones of the Roman masonry) and requires a sufficient distance from the
documented surfaces (floors and masonry). A 3D scanner permits making the documentation
even from an acute angle. The problem of hidden details (the ray of the scanner does not see
spots behind the load-bearing structures of the ceiling, etc.) can be resolved by scanning from
several locations. The scanned image of the church of unknown consecration serves as the
documentation of the current condition and in the future will make it possible to compare the
condition of the historical monument which suffers from degradation and erosion regardless
of the care.
The second application documents the church of unknown consecration including the corridor
connecting it to the adjoining Roman Basilica of St. Vitus and the surviving and accessible
parts of the basilica. Today, these monuments are part of three distinct precincts and it is very
difficult to get an idea of the original spatial relationships. After the project’s completion it
will be possible to create a three-dimensional image of the surviving state in real spatial
relationships, and to use it for the reconstruction of the original state.
The next task is scanning the remains of a lime burning kiln uncovered and investigated in the
courtyard of the Jesuit College in Kutná Hora. The kiln is a unique technological device from
306
the 2nd half of the 17th and the early part of the 18th century surviving including a quantity of
construction details and internal furnishing. The problems with securing the funding for the
restoration of the walls and building a protective shelter suggest that the kiln might not be
preserved for the future and the output from the laser scanning will be the only evidence of
the original condition of the kiln at the time of its discovery providing data for the
reconstruction of the technical heritage monument itself.
Rescue archaeology was at the heart of the excavation in Chrudim – Hradební St. The
discoveries also included cellars of a vanished town house, which had developed in several
phases from the end of the 13th century until the Thirty Years‘ War when the house went into
decline. This success is important for the town of Chrudim as it is the first evidence of 14th
century stone burgher architecture which is not reliably proven elsewhere in the historical
core of the town. As the historical monument was to be destroyed later, it was documented
using all the available methods. Scanning is the best option for obtaining an idea of the spatial
relationships between all the principal stages, i.e. the earliest walled cellar from the 14th
century with a entrance neck, the neighbouring cellar with the original barrel vault and the
staircase neck from the 15th century and finally the latest cellar with a cross-shaped plan
additionally dug, in the late 15th or early 16th century, below the level of the floor of the
previous cellar. The elaborate output of the laser scanner also permits the future study of
details the importance of which was not sufficiently recognized or appreciated during the
excavation.
The last example is the documentation of a dry stone rampart which is part of the enclosure of
a hill top site from the Hallstatt Period - Hrad near Boudy (Písek district). In this particular
case it was to verify the unusual shape of the destruction of the stone rampart. In several
locations the more or less circular path of the destruction jutted out into irregular pointed
spoke-like structures which were virtually impossible to capture on a photograph or by any
other method. After exposing the rampart to a 3D scanner a model was created where the
point elevations were related to the zero surface determined by the model of the surrounding
terrain. This ensured that the relative elevation differences of the different parts of the rampart
became visible and the expected structures were clearly readable. Although the following
archaeological excavation showed that the structures are probably the result of the later
destruction of the rampart, especially of “quarrying” the stone for buildings in the surrounding
villages, the additional facts thus obtained supported the idea that the whole stone enclosure
was rather symbolic in meaning as the structure could not warrant efficient defence. The site
was re-classified – from an earlier functional determination of a fort to a central site of the
region with a possible cult or ritual significance.
307
Poznámky k možnostem 3D rekonstrukcí v archeologii - Ondřej Malina
Abstrakt
Text se věnuje oblasti 3D modelování a jeho možnostem v archeologii. Úvodní pasáž
přibližuje způsoby uplatnění modelů a obvyklé důvody jejich pořizování. Druhá část
naznačuje některé obecné zásady pro jejich tvorbu a je doplněna popisem konkrétních
zkušeností s modely kostela sv. Jana Křtitele ve Starém Plzenci a předhradí hradu Libštejna.
The text deals with 3D modelling and its applicability to archaeology. The introductory
section describes the methods of the application of models and the most frequent reasons for
their development. The second part outlines the general principles of their development
accompanied by a description of practical experience gained with the models of St. John the
Baptist’s Church in Starý Plzenec and the outer ward of Libštejn Castle.
Klíčová slova
3D modelování, dokumentace, vizualizace, rekonstrukce, presentace
3D modelling, documentation, visualization, reconstruction, presentation
3D rekonstrukce v archeologii
Rozsah využití 3D modelů v archeologii lze zatím pro jejich malé rozšíření spíše odhadovat,
existují ale minimálně dva důvody, proč jim věnovat alespoň částečnou pozornost.
Nepochybně je zde potřeba předat výsledky své práce veřejnosti – tj. lidem s představivostí
nevycvičenou dlouhodobým působením v oboru a zároveň narůstá i grafická kvalita výstupů,
zamýšlených primárně pro „vnitřní potřebu“ oboru.
V následujícím textu bych se rád zmínil o základních vlastnostech těchto modelů a jejich
možnostech v archeologii. Další část zahrnuje několik obecných poznámek k jejich tvorbě a
závěrem se věnuji konkrétním zkušenostem z tvorby modelu kostela sv. Jana Křtitele ve
Starém Plzenci a předhradí hradu Libštejna.1
Vlastnosti 3D modelů lze rámcově rozdělit do dvou skupin, na analytické a vizuální. Prvně
zmíněné slouží jako zdroj dat o objektu, který je representován modelem. Mám zde na mysli
například výpočty kubatur zdiva nebo vytěženého materiálu z příkopů, velikosti ploch
1
Za spolupráci při zaměření kostela sv. Jana Křtitele děkuji Mgr. Petrovi Krištufovi a za poskytnutí dat
libštejnského předhradí Bc. Filipovi Kaslovi.
308
složitějších objektů nebo sledování prostorových souvislostí objektů tam, kde by to z běžné
2D dokumentace bylo obtížné nebo vůbec nereálné. Podmínkou je zde samozřejmě dostatečná
přesnost modelu, závislá například na metodě měření podkladů v terénu. Výstup je pak v
zásadě dokumentací objektu. Problémy se zaměřením samozřejmě odpadají u hypotetických
rekonstrukcí bez konkrétní předlohy.
Vizuální vlastnosti představují opačný pól a souvisejí úzce s pojmem vizualizace. Ten se
vyskytuje poměrně často, téměř vždy však bez přesnějšího vysvětlení. Ve 3D modelování ji
chápu jako proces, kde je nejdůležitějším výstupem vnímání zpracovaného objektu, které
může být do značné míry nezávislé na jeho objektivních vlastnostech. Jedná se tedy o situaci
odlišnou od kupříkladu vizualizace číselných dat pomocí grafů. Díky dobrým vizuálním
vlastnostem je možné získat co nejsnáze co nejlepší přehled o základním prostorovém
uspořádání objektu a všech dalších podstatných charakteristikách, které model dokáže
zobrazit.
Vizuální vlastnosti tak nachází uplatnění především v presentaci výsledků a tam, kde výstupy
nebudou sloužit jako podklad pro další analýzy. V dalším textu se budu věnovat již pouze
těmto vlastnostem.
Nejrozšířenějším důvodem užití 3D modelů v archeologii je možnost presentace variant nebo
vývoje objektu, protože tato věda obvykle pracuje s více možnými interpretacemi jednoho
kontextu. Častá je i potřeba překonat fragmentárnost získaných poznatků alespoň při
presentaci. Výhodou je pak i možnost pohledů z libovolného směru, případně s odstraněním
částí modelu (stěny u domu, jedné poloviny u pece apod.). Zároveň tím někdy můžeme ušetřit
počet obrázků, potřebných pro zobrazení všech popisovaných skutečností.
Spíše jako inspiraci pro budoucí vývoj lze zatím chápat sdílení modelů na internetu, například
pro účely výuky, podobně jako se dnes sdílí texty nebo obrázky. V případě většího rozšíření
lze použitím již existujících modelů ušetřit čas, například použitím stromů pro doplnění
modelu archeologické lokality. S tím samozřejmě souvisí i problematika autorských práv,
častým řešením je například zakoupení modelů. K internetu patří i možnost presentace na
webových stránkách, které se stávají čím dál důležitější výkladní skříní archeologických
institucí. Jednoduchost modelů je zde pak velkou výhodou. 2D obrázky lze doplnit animační
nadstavbou, od prostého otáčení objektem a prohlídky ze všech stran po možnost
dynamického řezu, kde uživatel kurzorem myši odkrývá plynule jednotlivé vrstvy objektu a
seznamuje se s jeho vnitřním uspořádáním.
Strategie tvorby trojdimenzionálních modelů vyžaduje samozřejmě především zkušenosti, což
může být v archeologické obci nemalý problém. Nicméně na základě dosavadních výsledků
lze uvést několik úvodních doporučení. Snad nejdůležitější je přípravná fáze, tedy výběr
objektu (respektive problému), který se bude zmíněným způsobem presentovat, eventuelně
309
dokumentovat. Do třírozměrného modelu lze převést valnou většinu archeologických objektů,
přesto je vhodné, je-li tvorba modelu součástí širšího presentačního záměru. Při výběru je
třeba mít představu o výsledných pohledech, ze kterých bude objekt snímán. Není optimální
postupovat tak, že nejdříve vytvořím model a pak uvažuji o tom, z jakého pohledu budou
výsledné 2D obrázky. Při renderingu, tedy tvorbě 2D záběrů z 3D modelu, vyžaduje obvykle
každý pohled minimálně zvláštní nastavení světel. Konečně je v přípravné fázi nutné zvážit
podrobnost výsledného modelu. Z ní se odvíjí i podrobnost zaměření podkladů nebo
požadavky na kvalitu pořízení fotodokumentace. V případě, že chceme model texturovaný, je
třeba ještě zvolit metodu fotodokumentace povrchů, které budou přeneseny na model. Škála
možností je poměrně široká, od přesné fotogrammetrie po šikmé snímky z ruky.
Závěrem zmíním zásadu tzv. low - poly modelování, tedy snahu dosáhnout co nejlepšího
výsledku s co nejmenším počtem polygonů. S počtem polygonů modelu totiž narůstají při
renderingu a ještě více při animaci nároky na hardware počítače.
Od obecných poznámek můžeme nyní přejít ke konkrétním výsledkům. Tvorba 3D modelu
kostela sv. Jana Křtitele měla na svém počátku několik otázek. Přestože model není dosud
dokončen, dosavadní práce přinesla odpověď na všechny. Prvním cílem bylo vyzkoušet
možnosti pokročilého modelovacího softwaru Cinema 4D od firmy Maxon a jeho možnosti
vizualizace konkrétního složitého archeologického (v širším smyslu) objektu. Důležitou
podmínkou bylo ověření vstupu dat z totální stanice, použité k dokumentaci v terénu.
Otestovat bylo třeba i časovou náročnost jednotlivých úkonů. Přestože jedním z cílů bylo také
zjistit možnosti texturovaného modelu, bude na témže modelu po úpravách pravděpodobně
testována i presentace výsledků stavebně historického průzkumu, kdy budou textury
odstraněny.
Vytvoření modelu sestávalo ze dvou částí. Vlastní měření v terénu bylo provedeno totální
stanicí Leica TCR 407 a trvalo zhruba dva dny plus půl dne na drobnější doměření a opravy.
Měření bylo prováděno bez odrazného hranolu, v interiéru se zároveň často využilo i laserové
stopy. Jako vhodné se ukázalo, když vlastní měření provádí budoucí tvůrce modelu, který má
nejlepší představu o optimálním rozmístění dokumentovaných bodů anebo jejich potřebné
hustotě. S výjimkou přenášení stanoviště je to práce pro jednoho pracovníka, druhý může
zatím provádět fotodokumentaci nebo ručně zaměřovat detaily. Menší problém představovala
v této fázi pouze sanktusníková věžička pokrytá plechem, který z některých úhlů
znemožňoval měření díky špatnému odrazu laserového paprsku. V případech, kde jsou body
blízko u sebe a zároveň representují změnu tvaru, je vhodné jejich čísla a polohu zachytit do
náčrtu, nejlépe do vytištěné fotografie.
Zpracování výsledků z terénu začalo importem dat z totální stanice do softwaru MS Excell a
úpravou jejich formátu. Jednalo se o redukci číslic, které se v celém souboru neměnily – na
310
trojmístná čísla, neboť použitý software 6ti a 7mi místná čísla neakceptoval. Dále byly
nahrazeny záporné hodnoty kladnými a prohozeny x a y souřadnice.
Následoval import dat do Cinemy 4D, který je možné provádět pro větší přehlednost
postupně. Lze tak například vložit jen prvních 50 bodů, spojit je polygony a pak teprve
pokračovat v importu dalších bodů. Alternativou ke spojování bodů polygony (tvorbě ploch)
je tvorba křivek, které budou následně vytaženy do prostoru (tvorba těles). Dalším krokem je
segmentace vytvořených polygonů za účelem vzniku plynulejší (reálnější) plochy a doplnění
detailů, které v terénu nebyly z různých důvodů zaměřeny.
Zvláštní kapitolou je příprava a aplikace textur. Kvalitní textury lze zhotovit i ze šikmých
snímků pořízených z ruky. Snímky jsou obvykle upraveny tak, aby měly rovnoměrný jas a
kontrast a vzájemně navazovaly v případě, že se budou na modelu dlaždicově opakovat.
Zároveň platí, že čím propracovanější je model, tím jednodušší mohou být textury a naopak.
Poslední fází bylo vytvoření řezů, při kterém byly odstraněny části modelu, doplnění jedné
varianty vítězného oblouku a rozmístění světel pro výsledný rendering.
Podobným způsobem byl vytvořen i model předhradí hradu Libštejna, kde jsou v reliéfu
dochovány relikty jednotlivých staveb. Po spojení všech bodů polygony byly testovány
vyhlazovací procedury pro dosažení reálnějšího povrchu. Pro usnadnění interpretace bylo
zkoušeno nasvětlení modelu z různých směrů a jeho výškové převýšení. V poslední fázi byly
zkušebně zvýrazněny dva objekty podle pravděpodobného vnitřního uspořádání.
Práce na modelech kostela sv. Jana Křtitele a libštejnského předhradí podle mého názoru
dobře ukázala základní rysy zvolené metody. Hlavní nevýhodou je pracnost – takto složitý
model se nevyplatí dělat pouze jako alternativu klasické dokumentace. Vhodnější uplatnění
3D modelů spatřuji při presentaci rozsáhlejších nebo dlouhodobých archeologických akcí, kde
budou náklady na modely ve srovnání s celkovými náklady přijatelné. Další nevýhodou je
cena vybavení, především totální stanice. Dokumentaci lze sice provádět například pomocí
teodolitu v kombinaci s laserovým dálkoměrem, celková pracnost tak ale značně narůstá.
Metoda je tak vhodná spíše pro pracoviště, které již zmíněným vybavením disponují nebo si
jej mohou alespoň krátkodobě obstarat. Ceny vhodných softwarů jsou dnes již na poměrně
přijatelné úrovni, ve srovnání s cenou totální stanice je jejich cena zanedbatelná.
Naproti tomu je hlavní výhodou metody možnost průběžné interpretace a redukce
nadbytečných informací, což vynikne zejména při srovnání s laserovým skenováním. Lze ji
tak chápat jako alternativu mezi klasickou "papírovou" 2D dokumentací a laserscanningem.
311
Obr.1. Kostela sv. Jana Křtitele ve Starém Plzenci.
Kompletní mračno bodů po importu dat z totální
stanice, doplněno obrysem půdorysu.
Obr.2. Kostela sv. Jana Křtitele ve Starém Plzenci.
Východní okno v presbytáři, část bodů je již
doplněna polygony.
Obr.3. Kostela sv. Jana Křtitele ve Starém Plzenci.
Východní okno v presbytáři, vytvořeny všechny
polygony, záklenky oken upraveny segmentací.
Obr.4. Kostela sv. Jana Křtitele ve Starém Plzenci.
Východní okno v presbytáři po aplikaci textur.
Obr.5. Kostela sv. Jana Křtitele ve Starém Plzenci.
Model bez textur, poloprůhledný, doplněna vrstva
s půdorysem.
Obr.6. Kostela sv. Jana Křtitele ve Starém Plzenci.
Pohled do interiéru, doplněna rekonstrukce
vítězného oblouku.
312
Obr.7. Kostela sv. Jana Křtitele ve Starém Plzenci.
Řez, jižní polovina modelu.
Obr.8. Kostela sv. Jana Křtitele ve Starém Plzenci.
Celkový pohled, jako podklad použita katastrální
mapa.
Obr.9. Předhradí hradu Libštejna. Model po
propojení všech bodů polygony.
Obr.10. Předhradí hradu Libštejna. Model po
vyhlazení a náznakovém doplnění 2 objektů.
Použité zdroje
http://www.digital-archaeology.com
http://www.archaeologica.cz
http://www.asehs.com
Summary
Notes on the potential of 3D reconstruction in archaeology
The text deals with 3D modelling and the possibilities of its application to archaeology.
Three-dimensional models can be basically divided into analytical and visualization models
where the former can be taken as a type of documentation and used for further analysis. The
principal role of the latter is to mediate and to form the perception of an object and to
describe, in the easiest way, its principal characteristics. The range of the possible application
313
of 3D models in archaeology is quite varied. It starts with sharing the models via the internet
and their use on the web sites either in the static form or with additional animations extending
the knowledge of the depicted object. Most frequently, the models are used for the
presentation of the possible alternatives of the appearance of an object or its parts or to show
its development. Cross-sections or views from various perspectives, or reconstructions of nonexisting
sections are also popular.
Creating a 3D model should be preceded by a careful consideration of the level of detail and
the future views from which it will be recorded. A textured model requires that the type and
level of detail of the textures are selected. The model of St. John the Baptist’s Church in Starý
Plzenec was used for the testing of the combination of documenting an existing building by
means of a totalling station followed by importing the data into advanced modelling software
where the points were connected by polygons including the test of the creation and
application of textures and the final rendering. The model of the outer ward of the Libštejn
Castle served as the testing ground for the possibilities of simplifying the interpretation of a
surveyed relief by means of illuminating from different angles or the exaggerated elevation
scale of the model.
Although the described method is rather demanding regarding the cost of equipment and the
relative amount of work, it offers an alternative to the simple methods of documentation and
laser scanning and may find application in extensive projects or when the results need to be
presented to the public.
314
Metody terénní antropologie a dokumentace kosterních nálezů: příklad
hřbitova u kostela Sv. Ducha ve Všerubech - Vladimír Sládek, Patrik
Galeta, Daniel Sosna, Martin Čechura
Abstrakt
Metody terénní dokumentace kosterních nálezů hrají klíčovou roli při rekonstrukci
pohřebních zvyklostí. V příspěvku ukazujeme některé z postupů dokumentace koster na
příkladu nálezů ze zaniklého hřbitova u kostela Sv. Ducha ve Všerubech (Plzeň-sever)
datovaného do 13.-18. století. Výzkum je organizován pracovníky laboratoře biologické
antropologie KSA, FF, ZČU v Plzni ve spolupráci s Oddělení záchranných archeologických
výzkumů Západočeského muzea v Plzni v rámci projektu „Metody výzkumu kosterních
pohřebišť“ (http://www.oba.zcu.cz/laborator.htm). V pěti sezónách jsme rozpracovali postupy
terénní dokumentace pro dospělé a nedospělé jedince. Dokumentace vychází z digitálních dat,
prostorového měření a pozorování. V grafických programech později digitalizujeme objekty a
rozdělujeme do hierarchických celků. Díky hierarchizovanému uspořádání můžeme rychle a
efektivně vybírat oblasti zájmu. Využití digitalizovaných kreseb jsme ukázali na kostře
dospělého jedince (VSE-K501) a z části i na kostře nedospělce (VSE-K500). Věříme, že
podobné postupy terénní dokumentace pomohou nově vymezit zájmy při výzkumu
pohřebních zvyklostí.
The methods of the field documentation of skeleton finds play an essential part in the
reconstruction of burial rituals. The contribution shows some of the procedures in
documenting the skeletons on the case study of finds from the defunct cemetery of the Church
of the Holy Ghost at Všeruby (Plzeň-north) dating back to the 13th –18th century. The
investigation is organized by the staff of the Laboratory of Biological Anthropology of the
KSA, FF, ZČU in Pilsen in collaboration with the rescue archaeological survey of the WestBohemian
Museum within the “Methods of Investigating Skeleton Cemeteries” project
(http://www.oba.zcu.cz/laborator.htm). During the five campaigns we have developed
procedures for the field documentation of adult and non-adult individuals. The documentation
is based on digital data, spatial measurements and observation. Graphic software is used later
to digitize the objects and classify them into hierarchical groups. The hierarchical
arrangement makes it possible to quickly and efficiently choose the areas of interest. The
application of digitized drawings was illustrated on a skeleton of an adult (VSE-K501) and,
partly, on a skeleton of a non-adult individual (VSE-K500). It is hoped that similar field
documentation procedures will be of assistance in re-defining the interests when investigating
burial rituals.
315
Klíčová slova
terénní antropologie, tafonomie, pohřební rituály, kostra
field anthropology, taphonomy, burial rites, skeleton
Úvod
„ ... the arguments to be presented regarding contextual assumptions archaeologists
frequently make, coupled with the lack of controlled information about bones, render many
interpretations strongly suspect.“
(Binford 1981)
Již z úvodního citátu je zřejmé, že význam kosterních nálezů pro výzkum minulosti člověka
se jen pomalu prosazuje v archeologické praxi. Je ale také zřejmé, že bez informací získaných
z kosterních pozůstatků zůstanou naše úvahy o lidské minulosti jen nepřesnými
aproximacemi. Můžeme proto předpokládat, že posun ve výzkumu pohřebních zvyklostí,
respektive té části lidského chování týkajícího se smrti, nebude možný bez přijetí
předpokladu, že kostra je významným ukazatelem vázaným k pohřebním zvyklostem.
Význam kosterních pozůstatků byl pro archeologii „objeven“ relativně dávno. Například ve
40-tých letech Krogman (1935) prezentuje vizi, ve které jsou kosterní pozůstatky člověka
pracovní doménou obou disciplín: antropologie i archeologie. Bohužel, podobně jako
Krogmanova vize, tak i mnohé další zůstaly na půl cesty. Kosterní pozůstatky jsou podle
Krogmana pro antropologii zajímavé až v okamžiku, kdy se objeví v laboratoři. Sféra
odpovědnosti za výzkum proto odděluje archeologům doménu terénního výzkumu a
antropologům naopak doménu dalšího postexkavačního studia kostry.
Oddělení kompetencí neprospívá výzkumům pohřebních zvyklostí. Při výzkumu kosterních
situací v terénu se oddělila archeologie a antropologie snad nejvíce. S dichotomií souvisí i
neschopnost klást otázky, které by přiměřeně vyčerpaly informace kosterních nálezů. Přitom
výzkum kostry je víceúrovňový a výzkum kosterních pozůstatků nelze jakkoliv oborově dělit
(srov. Chesson 2001; srov. Gillespie – Nichols 2003).
Pro pochopení procesů spojených s kosterní archeologií je nutné nejen zvládnout
archeologické metody a zachytit archeologické souvislosti, ale doložit také souvislosti spojené
s kosterní biologií. Jedná se především o znalosti anatomických souvislostí jako je
identifikace kosti, její poloha a vztah k ostatním částem kostry či izolovaných kostí, nebo
vztahy mezi patologickými změnami a prostorovými transformacemi (srovnej např. Sládek –
Galeta – Sosna – Čechura – Friedl 2006). Jak ukážeme později, právě anatomické a
antropologické informace tvoří páteř terénního výzkumu kostry. V laboratoři nejsme schopni
rekonstruovat nálezové okolnosti kostry, stejně jako neurčíme stupeň zachovalosti.
Archeologie a antropologie musí úzce spolupracovat ne na bázi přesunu odpovědnosti (tj.
316
členění kompetencí), ale na bázi otevřené spolupráce. Nejde o to, aby antropolog plně
vyčerpal archeologické souvislosti nebo aby archeolog bezezbytku zvládal biologické pozadí
výzkumu kostry. Naopak, jde o komunikaci. Archeolog i antropolog by měli nahlížet kosterní
situaci natolik široce, že budou schopni klást fundované otázky. Fundovanými otázkami
myslíme takové, které budou za prvé souviset s výzkumem pohřebních zvyklostí a projevů.
Zadruhé, se nebude jednat o samoúčelný sběr dat s předpokladem, že data mají hodnotu sama
o sobě, aniž by musely být vztaženy k otázce, hypotéze nebo modelu. Za třetí bude fundovaná
otázka taková, která bude metodicky uskutečnitelná.
Jestliže se Krogmanova vize uplatnila v rozšíření zájmu antropologie o kosterní pozůstatky
v laboratorním výzkumu, pak terénní praxe zůstává podhodnocena. Badatelé zabývající se
výzkumem pohřebních zvyklostí se sice shodnou, že je nutné kostru v terénu „zachránit“,
přesto není jasné, jak při záchraně postupovat a za jakým cílem či účelem se má kostra
zachraňovat. Chtělo by se říct, že záchrana je často, jak upozornil v Brně na konferenci o
„Počítačové podpoře v archeologii 2006“ kolega Marek Peška, vlastně „odborná likvidace“
nálezu.
Údaje získané z kosterních výzkumů nepřekročily v současnosti tradici počátku dvacátého
století. Snímají se informace s pochybnou hodnotou zejména z důvodů minimální znalosti o
anatomii a biologii kosterního systému a minimu znalostí o kontextuálních informací na
kostře. Výsledkem je pak sada neužitečných informací, totiž těch, které nepřekračují
zaběhnutý rámec poznatků. Z těchto dat nejsme schopni adekvátně rekonstruovat roli člověka
v tafonomických procese nebo komplexitu pohřebních zvyklostí a projevů.
Cesta, která vede z tohoto začarovaného prostoru, není jednoduchá. Nejde jen o to analyzovat
současný stav, ale také ukázat alespoň některé z kroků, které by mohly vést k lepšímu
zakotvení kosterního bádání v terénu. Předpokládáme, že terénní antropologii nutně čeká
několik metodických posunů. V první kroku musíme doložit, zda jsme schopni se současnými
metodami kostru lépe v terénu zaznamenat, než jaký je standard archeologické praxe. V textu
se proto zaměříme na některé ze současných možností dokumentace terénního výzkumu
kostry rozvíjených v laboratoři biologické antropologie na Filosofické fakultě ZČU v Plzni
(http://www.oba.zcu.cz/laborator.htm). Údaje, které použijeme pro ukázku, pochází
z výzkumu hřbitova u kostela Sv. Ducha ve Všerubech.
Zaniklý hřbitov u kostela Sv. Ducha ve Všerubech: modelový výzkum
Klíčovou lokalitou terénních aktivit laboratoře biologické antropologie KSA, ZČU v Plzni je
sonda na zaniklém hřbitově u kostela Sv. Ducha ve Všerubech. Všeruby (okr. Plzeň-sever) je
menší obec vzdálená přibližně 17 km od Plzně. Kostel Sv. Ducha se nachází v západní části
náměstí v mírném svahu. Vznik kostela je datován do 2. poloviny 14. století, ale pohřbívání
zde bylo zahájeno pravděpodobně dříve neboť stavba kostela Sv. Ducha ze 2. poloviny 14.
století navazuje na starší farní kostel (Rožmberský – Novobilský 1998). Ze záchranných sond
317
z let 1999-2001 se potvrdilo, že některé z kosterních nálezů byly narušeny základovým
zdivem přestavby ze 14. století (Čechura 2000). Předpokládáme proto, že pohřbívání v oblasti
zaniklého hřbitova u kostela Sv. Ducha započalo dříve, pravděpodobně ve 13. století.
Pohřbívání na hřbitově u kostela Sv. Ducha končí ve druhé polovině 18. století s nařízením
Josefa II přesunout hřbitovy mimo intravilán obce. Ve Všerubech byl hřbitov od druhé
poloviny 18. století přesunut ke kostelu Sv. Martina. Přesné datum přesunu všerubského
hřbitova nelze v tuto chvíli určit. O rušení hřbitovů v intravilánech obcí bylo vydáno několik
nařízení v rozmezí 1780-1784 (např. 1784: Dritte Sammlung der k. k. Landesfürßtlichen
Berordnungen und Geßetze in materiis publico-eccleßiasticis oder Joseph des II. Beßehle in
Kirchenßachen. Zweiter Theil. Prag 1784, s. 66.). Stejně tak není zřejmé, zda v druhé
polovině 18. století bylo pohřbívání u kostela Sv. Ducha skutečně ukončeno a zda nemohl být
hřbitov použit pro pohřeb některých jedinců (např. nedospělých jedinců) i po tomto datu.
Na konci minulého století byla plánovaná rekonstrukce kostela, zejména pak stavba
vysoušecího kanálu, která vede po severním obvodu kostela a zasahuje do pohřebních
horizontů zaniklého hřbitova. V roce 1999 byl proto zahájen předstihový záchranný výzkum
vedený E. Kamenickou (Čechura 2000). V tomto období bylo provedeno několik sond
v severním obvodu kostela. Během sondáže se potvrdilo, že stavba vysoušecího kanálu poruší
pohřební horizont s vysokou četností kosterních nálezů. Od roku 2000 přebral výzkum Martin
Čechura z Oddělení záchranných archeologických výzkumů Západočeského muzea v Plzni
(Čechura 2000). V tomto období byly rozšířeny čtyři původní sondy a zahájen výzkum ve
třech nových sondách. V dalším roce 2001 prozkoumal Martin Čechura další tři sondy a dvě
sondy z minulé sezóny byly rozšířeny (Čechura 2001). V roce 2001 se poprvé účastní
výzkumu pracovníci laboratoře biologické antropologie KSA, ZČU v Plzni pod vedením
Vladimíra Sládka. Byla prozkoumaná sonda cca 2x2 metry na severní straně kostela u západní
strany věže.
Vzhledem k počtu nálezů, zachovalosti a hlavně charakteru pohřebních situací v kontrolní
sondě z roku 2001 jsme se rozhodli zahájit ve Všerubech souvislejší výzkum zacílený na
metody výzkumu kosterních nálezů a studium tafonomických procesů spojených s
rekonstrukcí pohřebních zvyklostí. Výzkum je organizován laboratoří biologické antropologie
KSA, ZČU v Plzni pod vedením Vladimíra Sládka a za odborného archeologického dohledu
Martina Čechury z Oddělení záchranných archeologických výzkumů Západočeského muzea
v Plzni. V roce 2002 jsme odkryli novou sondu velikosti 7x7 metrů na severní straně kostela
při východní straně věže (sonda VSE02), kde je plánované pokračování vysoušecího kanálu.
Výzkum sondy pokračoval i v dalších letech a předpokládáme, že bude cílem i pro příštích
několik let (tzn. sonda VSE02-současnost). Výzkumu se účastní dva antropologové, Vladimír
Sládek kromě organizace výzkumu se soustředí na kosterní (asociované) nálezy, Patrik Galeta
na sběr dat izolovaných nálezů a prostorových měření. Dále se výzkumu účastní Daniel Sosna
s cílem dokumentace archeologického kontextu nebo sběru stratigrafických a
318
environmentálních dat, Martin Čechura soustředící se na výzkum archeologických souvislostí
spojených zejména se stavbou kostela Sv. Ducha. Výzkum ve Všerubech je součástí letní
praxe studentů magisterských a bakalářských oborů Antropologie populací minulosti, Sociální
a kulturní antropologie a Archeologie. Každou sezónu pracuje na lokalitě okolo 18 lidí,
výzkum probíhá vždy v srpnu (http://www.oba.zcu.cz/projekty/vyzkumy/Vseruby/index.htm).
Během posledních pěti výzkumných sezón (VSE02-06) jsme narazili na množství
významných kosterních situací dospělých a zejména nedospělých jedinců. Získali jsme
ojedinělý soubor terénních dat tafonomických, environmentálních a prostorových souvislostí
mezi kostrou a pohřebními zvyklostmi. Data jsou významným předpokladem pro rozšíření
znalostí o způsobu rekonstrukce pohřebních zvyklostí. Detailní průzkum kosterních situací
nás také přivedl k novému zakotvení antropologie v rámci terénního výzkumu, zejména pak
z pohledu dokumentace nálezů.
Teoretická východiska výzkumu etážových hřbitovů
Zásah do kosterního nálezu je v terénu destruktivní a rekonstrukce pohřbu je závislá na
zachycení prostorových souvislostí mezi částmi kostry a jejím okolím (Duday 2005).
Neznamená to ale soustředit se jen na konečnou (resp. zkoumanou) strukturu prostorové
distribuce kostí a anatomických vztahů, ale také na průběh či procesy, které k této struktuře a
dislokaci vedly (srov. Schiffer 1972; Schiffer 1996).
Etážové uspořádání kostelních hřbitovů (churchyard) je co do rozmístění kostí nejsložitější
výzkumná situace, se kterou se terénní antropolog v praxi setkává. Kostelní hřbitovy jsou
charakteristické vysokou četností zásahů po pohřbení jedince, neboť jsou omezeny prostorem
(Ariès 2000). Kosterní pozůstatky jsou vtěsnány do malé plochy, nezachovávají individuální
hranice pohřební jámy a nutně se v prostoru překrývají. Kostelní hřbitov je zároveň v centru
života obce podobně jako hřbitov ve Všerubech u kostela Sv. Ducha na náměstí. Důležité je
upozornit, že distribuce kosterních elementů není výsledkem jen pohřebních zvyklostí, ale
důsledkem dalších aktivit. Hroby jsou na etážových pohřebištích narušeny mnoha různými
procesy. Do prostoru hrobu a pohřbeného těla je zasahováno z důvodu sakrálních
(přepohřbění jedince, pohřeb nového jedince, atd.) a profánních (stavební úpravy, zásahy po
zániku hřbitova, atd.). Skutečností etážových hřbitovů je, že si kostry zřídka zachovají
asociovanou polohu. Antropolog se na etážovém pohřebišti setká s různým stupněm narušení
souvislostí původních kosterních pozůstatků v rozmezí od zlomků izolovaných kostí až po
nenarušené kostry.
Právě různorodost funkcí prostoru kostelního hřbitova ukazuje, že rekonstrukce původní
polohy těla při pohřbu je sice nutným předpokladem pro analýzy pohřebních zvyklostí
zkoumaného období a lokality, ale není postačujícím. Výzkum zaniklého hřbitova není
z pohledu retrospektivní vědy vyčerpán jen znalostí pohřebních zvyklostí, ale také znalostmi,
které nesouvisí se sakrální funkcí hřbitova. Kosterní pozůstatky vypovídají o lidském chování
319
komplexně, prostor může například měnit svoji funkci od profánní k sakrální a je v zájmu
antropologa posun v chápání okolí kostela a hřbitova popsat a pochopit.
Rozmístění kosterních nálezů je na etážových pohřebištích ovlivněno mnoha tafonomickými
a environmentálními činiteli (např. Lyman 1994; např. Duday 2005). Zjišťujeme ale, že
činitelé, kteří ovlivnili prostorové rozmístění a anatomické souvislosti kostry, mají často
ekvifinální účinek. Ekvifinalita v případě faktorů ovlivňujících rozmístění kostí znamená, že
shodný nálezový kontext ovlivňují rozdílní činitelé. Nelze proto jednoduše určit kauzální a
jedinečný vztah mezi činitelem a jeho prostorovým nebo anatomickým důsledkem.
V antropologickém výzkumu to znamená, že nemůžeme bezpečně určit, které z evidencí jsou
kauzálně spojeny s pohřebním chováním.
Studium rozmístění kostí a anatomických souvislostí je na etážovém hřbitově dále metodicky
omezeno. Současná antropologie nezná terénní metodou, jak určit příslušnost kosterních
nálezů jinak než z anatomického kontextu kloubních spojení. Antropolog má spolehlivý
anatomický model odvozený od živého těla člověka. Pomineme-li některé z vývojových
anomálií, pak každý jedinec sestává přibližně ze stejného počtu kostí. I když je kostra v růstu
dynamicky proměnlivá a počet kosterních částí se během růstu mění, máme anatomický
model i pro vývojová stádia. Dále víme, jak je kostra sestavena, například víme, jaké kosti
spolu artikulují. Zde ale výhoda anatomického modelu končí. Zánikové transformace
kloubních spojení a prostorové transformace kostí mimo jejich anatomickou polohu často
znamenají i ztrátu znalostí ohledně příbuznosti kosterních elementů. Odkryjeme-li například
hrob, ve kterém budou čtyři pažní kosti, je jisté, že nepatří jen jednomu jedinci. Které pažní
kosti ke zkoumané kostře patří a zda vůbec můžeme některou z nich ke kostře připojit, není
schopen antropolog po ztrátě informací kloubních spojení rozpoznat. Mohou sice pomoci
některé nepřímé doklady, například rozdílný stav vývoje a růstu kostí, některé patologické
anomálie, ale s jistotou v terénu pracovat nemůžeme. Je tedy skutečností etážových hřbitovů,
že máme v hrobě často „více kostí než jedinců“.
Vidíme, že základní informace o kosterním nálezu, kterou potřebujeme pro rekonstrukci
pohřebních zvyklostí, je terénní souvislost o poloze kostí. Z anatomického modelu vyplývá,
že terénní antropologie by měla být více zacílena na studium kloubních spojení než na pouhou
identifikaci kostí v terénu. Pro analýzu procesů souvisejících s rozmístěním kostí a s
transformací původního anatomického uspořádání potřebujeme podrobnosti vztahu kosti ke
svému celku (kostře) a dále kostry k širšímu celku dalších neasociovaných kosterních nálezů a
archeologických nebo environmentálních evidencí.
Základní metodická strategie výzkumu ve Všerubech
Jen stručně můžeme představit postup, který jsme zvolili při výzkumu zaniklého hřbitova u
kostela Sv. Ducha ve Všerubech. V prvé fázi pracujeme s jednoduchým binárním rozdělením
nálezů. Každou kost zařadíme do kategorie izolovaných kostí nebo do kategorie asociovaných
320
kostí (resp. kategorie označená jako kostra, byť se může jednat jen o spojení dvou kostí).
Studiu izolovaných kostí se věnujeme v jiném příspěvku (Galeta et al. v tomto sborníku),
našim dalším cílem textu je ukázat postupy spojené s asociovanými kostmi.
Asociovanými kostmi myslíme dvě a více kostí, které spolu zachovávají anatomicky těsné
resp. anatomicky volné kloubní spojení (definice anatomicky těsného a anatomicky volného
spojení viz Duday – Courtaud – Crubezy – Sellier – Tillier 1990; Courtaud 1996). Je jasné, že
v terénní praxi nemůžeme tento požadavek vždy naplnit. U nedospělých jedinců jsou
například oblasti kloubních spojení tvořeny pojivovými tkáněmi, které nemají schopnost se
zachovat (vazivo, chrupavka). Kosti nedospělých jedinců si zachovávají anatomicky těsné
kloubní spojení, i když z nálezového kontextu jsou oblasti kloubu „prázdné“ a kosti od sebe
vzdálené (resp. vizuálně hodnotíme spíše jako anatomicky volné kloubní spojení; viz např.
obr. 10 a 11). Jde tedy o to, za asociované kosti považovat i ty, které si zachovají alespoň část
původních anatomických souvislostí.
Za asociované kosti můžeme ale považovat i nálezy, u kterých kloubní spojení chybí a kost je
vzhledem ke kloubu přemístěna. Jsou to ty případy, kdy je z okolního kontextu zřejmé, že se
jedná o součásti kostry, které byly v důsledku tafonomických činitelů přemístěny. Nejlepším
příkladem jsou nálezy koster ruky, které se v primárních dutých prostorách přemisťují vlivem
explozivní expanze tělesných dutin (Duday 2005). O asociovaném nálezu tedy rozhoduje
okolní kontext a celková znalost terénní situace. Právě zde se odkrývá úskalí binárního
členění kosterních nálezů při terénním výzkumu.
Byť je binární rozdělení výzkumu kosterních nálezu teoreticky přehledné, přesto má slabé
místa. Ne vždy je jasné do jaké kategorie nálezy zařadit. Přitom odlišit izolovaný nález od
asociovaného, je prvním krokem k pochopení kosterního nálezu, protože v každé kategorii
uplatníme jiný postup sběru dat. Z dat sejmutých u izolovaných kostí nelze rekonstruovat
kloubní vztahy mezi sousedními kostmi. Naopak, u asociovaných kostí se mimo identifikaci
kosti více zaměřujeme na kloubní spojení a kosterní struktury (např. poloha lebky, tvar
hrudního koše, vztah prvního žebra k poloze klíčních kostí, poloha lopatek vzhledem
k rozložení hrudníku, atd.). Slabá místa binárního členění dále ukážeme na konkrétním
příkladu kostry VSE-K501.
Příklad VSE-K501: dospělí jedinci
Jedním z příkladů, jak ovlivňuje rozpoznání asociovaných a izolovaných nálezů kostí metodu
výzkumu, je kostra odkrytá ve Všerubech v roce 2006 s pracovním označením VSE-K501.
Právě u jedince VSE-K501 se ukázalo, jak zavádějící je hodnotit kosterní nález bez znalosti
kontextu a stratigrafických souvislostí. Jedinec VSE-K501 je ale také příkladem omezení
retrospektivních věd a významu dokumentace s cílem zpětné rekonstrukce nálezu. O výběru
pracovního postupu rozhodne až konečná úroveň, kdy se nemůžeme k počátku výzkumu vrátit
jinak než z našich záznamů. Předmět našeho zájmu neexistuje v živém světě a nelze tedy
321
použít strategii experimentálních věd (tzn. provést nové experimentální pozorování, protože
předmět našeho zájmu přestal existovat). V záplavě různorodých evidencí je skryto nepatrné
množství těch, které poukazují k našemu cíli, tj. k rekonstrukci pohřebních zvyklostí.
V první úrovni výzkumu VSE-K501 jsme narazili na shluk kostí narušený kořenovým
systémem prorůstajícím od SV k JZ (obr. 1). Odkryté kosti jsou na první pohled v sekundární
poloze bez asociovaných vztahů. Růst kořene ovlivnil prostorovou transformaci některých z
nich. Vliv kořene lze pozorovat zejména na lebce a levé pažní kosti. Příčina sekundárního
přemístění dalších kostí je ale nejasná. Poloha části pravé horní čelisti a krčních a hrudních
obratlů v západní části zkoumané oblasti nemůže být ovlivněna růstem kořene. Například SJ
rozmístění částí lebky od severní polohy dolní čelisti po polohu části pravé horní čelisti až
k jižně umístěným zbylým částem lebky nemá charakter zásahu kořene. Dále, z promíšení
velkých kamenů a stavební keramiky s kostmi v SZ oblasti usuzujeme, že kosterní elementy
byly dislokovány podstatnějším zásahem než například vlivem fauny (nora, atd.).
Z dosavadních poznatků Všerubské lokality se nabízí dvě vysvětlení pro toto uspořádání: buď
se jedná o izolované kosti náhodně seskupené v jednom prostoru sondy, anebo se jedná o
sekundární přemístění v důsledku druhotného zásahu při výkopu nového hrobu a pohřbení
nového jedince. Obě tyto situace nasvědčují, že jde o izolované nálezy a bude proto nutné pro
ně použít postup jako u izolovaných kostí.
Výběr postupu sběru dat je v počáteční fázi začišťování kumulace kostí rozhodující. Pokud
sejmeme údaje jen pro izolované kosti, budou nám chybět některé údaje pro interpretaci
asociovaných nálezů. Rozhodli jsme se proto, že nejdříve prozkoumáme nižší úrovně.
Ve druhé úrovni jsme odkryli asociovanou kostru levé ruky, dále pak asociované části pravé
horní končetiny. Ke kostem horní úrovně jsme proto přistoupili jako k asociovaným nálezům.
To se ukázalo po začištění druhé úrovně oprávněné (obr. 2). V druhé úrovni jsou asociované
nejen části horní končetiny, ale rýsovala se i kostra hrudníku. Po průzkumu polohy těla jsme
zjistili, že lebka je v opačné poloze než orientace kostry. Patří proto lebka k nálezu kostry?
Neslučujeme izolované kosti v první úrovní s dalším kosterním nálezem? Jinými slovy,
nepodařilo se nám i po odkrytí druhé úrovně vyloučit sekundární původ dislokovaných
kosterních elementů v první úrovni a zejména vyloučit vliv kořenu při dislokaci lebky a části
kostí horních končetin. Nepodařilo se nám také vysvětlit příčiny SJ dislokace kostí.
K nálezu dislokovaných a asociovaných kostí jsme přistoupili jako k jedné kosterní jednotce, i
přesto že nemáme jistotu, které kosterní elementy patří k sobě. Každý z kosterních elementů
byl analyzován co do prostorových a kontextuálních informací stejně jako asociovaný nález
(viz níže). Teprve po sejmutí dat z první a druhé úrovně byly kosti odňaty a postoupili jsme
k začištění třetí úrovně.
V třetí úrovni jsme odkryli část trupu s kostrou hrudníku, zbytky kostry pravé a levé horní
končetiny a také návaznost na kostru dolních končetin (obr. 3). Bylo zřejmé, že se jedná o
kosterní nález, jehož základní interpretace je v této úrovni přehledná. K interpretaci pomůže
322
poloha části osové kostry, zejména pak uložení dolních končetin. Tělo jedince VSE-K501
tedy leželo při pohřbu na zádech (decubitus dorsalis) (obr. 3, 7) s horními končetinami
zkříženými nad hrudníkem (viz obr. 2, 6, 7). Zaměřme se dále na analýzu trupu. Na první
pohled zarazí rozmístění hrudních obratlů v kraniální části hrudního úseku páteře. Jedná se o
úsek přibližně mezi třetím až osmým hrudním obratlem (Th 3-8). Zakřivení páteře
neodpovídá normálnímu anatomickému modelu. Zjišťovali jsme původ zakřivení hrudního
úseku páteře. Již v terénu jsme diagnostikovali nejméně u dvou hrudních obratlů (Th 4-5)
znaky patologických změn těl, které později v laboratoři diagnostikoval Jakub Likovský jako
deformační změny způsobené pravděpodobně kompresní zlomeninou. Z těl obratlů byly
nejvíce postiženy Th4 a Th5, které nesly známky deformace, rotace a snížení obratlových těl.
Patologické změny se však neomezily jen na oblast Th4 a Th5 ale byly patrné i na dalších
hrudních obratlích a v důsledku těchto změn vykazovala páteř jedince VSE-K501 známky
dextrokonvexní skoliózy.
Předpokládáme, že patologická změna prostorových souvztažností pohřbeného těla v osové
kostře je další faktor, který ovlivnil postdeposiční proces a prostorové transformace. Při
poloze na zádech bylo tělo v horní části trupu a hlavy nad očekávanou výškovou úrovní
standardních pohřbů. Jakým způsobem bylo tělo vtlačeno do relativně úzké a hlavně nízké
hrobové jámy, ale znamená ověřit vztah mezi prostorovou změnou patologické polohy páteře
s izolovanými kostmi v první úrovni začištěného prostoru. V každém případě máme
jedinečnou možnost pochopit pohřební zvyklosti i u jedinců, kteří vykazují známky tělesné
odchylky od normálních anatomických poměrů. Pohřební ritus tohoto jedince například
skrývá i sociální percepci odchylek od anatomického „standardu“.
Situace výzkum VSE-K501 poukazuje na jedno z metodologických specifik terénního
výzkumu. Interpretace kosterního nálezu se postupně mění s odkrýváním stratigrafických
úrovní. Jednak některé z hypotéz můžeme vyvrátit (např. náhodná seskupení kostí v podobě
„skládky“), ale také některé nové hypotézy je třeba ověřit i ve stratigraficky vyšších úrovních,
které jsou již odebrány. V případě VSE-K501 teprve poslední úroveň objasňuje příčiny
přemístění kostí v první úrovni. Znamená to, že teprve poslední úroveň vymezí, jaký postup
jsme měli zvolit od počátečního začištění nálezu. Pomineme-li další rozbor pohřební situace
VSE-K501, který není cílem tohoto příspěvku, upozorníme na tomto příkladu, že terénní
dokumentace musí zachovat informace o posloupnosti začištění tak, abychom se mohli
k jednotlivým úrovním a oblastem začištění vracet.
323
Obr. 1. VSE-K501: začištění první úrovně exkavace. Pravá polovina lebky v oblasti čelní kosti a obličejové části
(a) a distální část levé pažní kosti (b) je poškozena růstem kořene. Růst kořene neovlivnil dislokaci proximální
části levé pažní kosti (c) spíše se jedná o podobný faktor dislokace jako v případě posunu krčních a hrudních
obratlů (d, e, f). Dislokace krčních a části hrudních obratlů (d, e, f) vykazuje známky náhodné kumulace například
při sekundárních zásazích u druhotných pohřbů nebo při kumulaci kostí v podobě „skládky“. Lidský zásah do
původního pohřbu potvrzuje oddělený processus spinosus hrudního obratle (e). Spojení části krčních obratlů (f)
poukazuje na možnou asociaci některých kosterních elementů či pozůstatky původní kostry. Podrobnosti viz text,
srovnej Obr. 4-9.
324
Obr. 2. VSE-K501: začištění druhé úrovně exkavace.
Asociovaná části kostry levé ruky (a) jsou prvním dokladem, že je VSE-K501 asociovaná kostra. Poloha pažní
kosti a předloktí v art. cubiti (b) je dokladem intencionálního pohřbu. Pro intencionální pohřeb svědčí i poloha
článků prstů levé ruky (a). Lebka je vůči poloze trupu (c) dislokovaná, ale není zřejmé, zda tuto dislokaci mohla
zapříčinit růst kořene. Podrobnosti viz text, srovnej Obr. 4-9.
325
Obr. 3. VSE-K501: začištění třetí úrovně exkavace.
Podle polohy páteře (a), pravé lopatky (b), oblasti pánve (c) a návaznosti na dolní končetiny v pravém art. coxae
(d) můžeme interpretovat polohu pohřbu na zádech (decubitus dorsalis). Zakřivení páteře (e) vzniklo vlivem
patologických změn hrudních obratlů přibližně Th4 a 5 (f), výsledkem je dextrokonvexní skolióza. Část páteře byla
přitom poškozena růstem kořene (g). Manubrium sterni (h) svědčí o dislokaci vlivem sekundární duté prostory
otevřené po rozkladu měkkých tkání v oblasti hrudního koše. Tato dislokace proběhla dříve než dislokace levé
horní končetiny v důsledku druhotného zásahu při úpravě povrchu kostela. Podrobnosti viz text, srovnej Obr. 1 a
Obr. 4-9.
326
Postup sejmutí terénních dat u jedince VSE-K501
V příkladu VSE-K501 jsme ukázali, že data terénního výzkumu musí být snímána s vědomím
retrospektivního pohledu a pozdější rekonstrukce. Při dokumentaci se nejčastěji používá
kresba na milimetrovém papíře. Z mnoha důvodů je to metoda nedostačující. Ruční kresba je
především zdlouhavá, často to znamená přerušit terénní práci. Co je ale důležité, kresba je
těžkopádná pro vizualizaci kontextu a pro analýzu tafonomických charakteristik.
Během poslední pěti let rozvíjíme na Všerubské lokalitě alternativní postupy sběru dat. Našim
cílem je připravit metodiku terénních výzkumů kostry, která by zohlednila teoretické i
praktické potřeby. Chceme zajistit, aby každá kost byla dostatečně dokumentovaná, dále aby
metoda sběru dat byla rychlá s možnostmi přesunout časový vklad mimo terénní výzkum.
Dále chceme metodu, ve které dokážeme jednoduše vizualizovat zkoumané vztahy.
Jednoduché a rychle ovládání je důležitým požadavkem tafonomické analýzy. Objasnění
prostorových vztahů kosterních nálezů závisí na nepatrných odchylkách od anatomického
modelu (např. poloha lopatek vůči horní končetině a hrudníku nebo poloha čéšek vůči dolní
končetině).
Sběr dat a přípravu dokumentace nálezu jsme rozdělili do terénní a laboratorní části. Při
terénním výzkumu postupujeme následujícím způsobem:
a) pomocí digitální fotografie snímáme každou situaci, při které se objeví, respektive je
odňata nová kost. Snažíme se fotografovat ve standardizovaných podmínkách pro následné
slučování fotografií (například na fotografii zůstávají rektifikační body, snaha je fotografovat
z jednoho místa co možná nejvíce v kolmé rovině, atd.).
b) pro každou kost sejmeme prostorová data v ose X, Y a Z. Dále snímáme tafonomická data
sestávající z hodnocení například aspektu kosti, kloubních spojení nebo informací větších
kosterních celků jako je poloha končetin, typ oploštění kostry hrudníku atd. (Courtaud 1996).
K terénním poznámkám připojujeme kresby situací, u kterých jsou mezi kostmi a okolním
nepřehledné vztahy. Tyto kresby jsou spíše rychlými schématy než podrobnou kresbou na
milimetrovém papíře.
c) digitální fotografií zachytíme nejbližší kontext kostry. V případě sondy ve Všerubech je to
sektor 1x1 metr. K okolnímu kontextu snímáme další sadu hodnot týkajících se zejména
stratigrafických a půdorysných vztahů (analýza hrobové jámy či půdorysný rozsah
sekundárních zásahů, vztah artefaktů jako je například stavební keramiky k poloze kostry,
atd.)
V těchto třech krocích získáme údaje pro rekonstrukci nálezu. Je ale zřejmé, že rozsah
potřebných údajů je ovlivněn mnoha skutečnostmi. Již od prvního zásahu do struktury nálezu
musí mít výzkumník jasno, čeho chce dosáhnout, musí tedy znát svou primární vědeckou
otázku. Informací, které může na kostře v terénu získat je nekonečné množství. Terénní
situaci se nám proto nepodaří informačně vyčerpat. Ne všechna pozorování zachytí fotografie
či standardizovaný formulář. Zde vidíme nezbytnou roli školeného antropologa a tafonoma.
327
Jen antropolog má znalosti pro rozhodnutí, které informace mimo standardizovaný postup je
nutné získat.
Byť se zdá, že se jedná o malý balík dat, přesto je dokumentace kostry v terénu zatím časově
nákladná. Důležité ale je, že se nám podařilo větší část rekonstrukce nálezu přesunout mimo
terénní výzkum. V dalším laboratorním zpracování postupujeme v následujících krocích:
a) digitální fotografie rektifikujeme a převádíme do grafického programu rozděleně do
stratigrafických úrovní. Jako grafický program používáme např. ArcView nebo Adobe
Illustrator.
b) v grafickém programu digitalizujeme objekty (například kosti, archeologické nálezy, atd.).
Při digitalizaci využíváme všech informací o digitalizovaném objektu, včetně kosterního
nálezu, který je v této etapě již umyt a označen.
c) v grafickém programu vytváříme výběry vztahů díky strukturovanému uspořádání
digitalizovaných objektů. Úrovně tvoří samostatné vrstvy digitální kresby, v každé vrstvě pak
členíme objekty do logických celků (např. spojujeme objekty, které náleží ke končetinám
nebo kostře hrudníku).
Tafonomická analýza VSE-K501 a výběry studovaných oblastí
Díky strukturované digitalizaci objektů se můžeme vrátit do jakékoliv úrovně začištění
nálezu. V grafickém editoru označíme hodnocené objekty a zobrazíme. Díky strukturovanému
uspořádání je výběr přehledný a rychlý. Grafický software generuje z každého zobrazení
kresebný výstup, což proti kresbě na milimetrovém papíře znamená, že základní „kresbu“
(resp. digitalizaci) provedeme jen jednou a pak automaticky modifikujeme grafické výstupy.
Příklad, jak využíváme digitalizovanou kresbu, ukážeme alespoň částečně u kostry VSEK501.
Nejdříve si zobrazíme sloučené stratigrafické úrovně všech digitalizovaných objektů
v oblasti trupu (obr. 4; zobrazení oblasti dolních končetin se v tomto příspěvku nevěnujeme).
Výsledkem je nepřehledné seskupení kostí, přesto je ale patrné, že se střídá dislokovaná část
s kostmi intencionálně pohřbeného jedince a dále to, že jedinec není ve standardním
anatomickém uspořádání.
V dalším kroku si označíme digitalizované objekty první úrovně (obr. 5). Stratigraficky je to
nejvyšší úroveň začištění jedince VSE-K501. V první úrovni se objeví dislokované kosti bez
anatomických vztahů. Víme již, že jde pravděpodobně o kosti jednoho jedince, jehož zbytek
objevíme ve druhé a třetí úrovni. Z uspořádání kostí v první úrovni je patrný vliv kořene (viz
rozdrcená lebka a poškozená levá pažní kost). V první úrovni můžeme zobrazit i jiné aspekty
dislokace. Jedná se o SJ přemístění zlomků lebky (tzn. dolní čelisti, zlomku pravé horní čelisti
a lebky), ze kterého můžeme usoudit, že druhotný zásah na povrchu hřbitova byl veden v této
části pohřbu v SJ směru. Pro další hodnocení nálezu je důležité se zaměřit na skupinu krčních
obratlů v oblasti dolní čelisti. Obratle nesou asociované vztahy, z čehož odvozujeme, že
dislokované kosti patří kostře, která se může nacházet v nižší úrovni. Dále můžeme
328
z asociovaných obratlů usuzovat na charakter sekundárního zásahu (např. vztah mezi
skeletizací kostry a časem zásahu).
Ve druhé úrovni si ukážeme doklady o asociovaných částech kostry VSE-K501 (obr. 6). Na
asociovanou kostru ukazuje asociace kostí pravé ruky. Pravá ruka byla umístěna nad pažní
kostí. Ze zobrazení zatím není jasná, jak vysoko na pažní kosti levá ruka ležela, anebo rozsah
překřížení horních končetin. Ruka mohla ležet na paži při pohřbu výše, než jak ji máme
dokumentovanou v terénním záznamu. Vlivem dekompozice měkkých tkání se mohla ruka
sesunout po těle pažní kosti do dnešní polohy. Ověřit tento vztah by znamenalo využít jiné
údaje, zejména pak výškovou nivelaci proximálního a distálního konce pažní kosti. Z kresby
levé horní končetiny můžeme odvodit další poznatky o pohřbu. Například poloha článků prstů
levé ruky vymezuje hranici hrobové jámy (tzv. wall effect). Hranice hrobové jámy lze od
prstních článků protáhnout až k proximálnímu konci pažní kosti a k poloze spina iliaca
anterior superior (obr. 7). Pro zkříženou polohu horních končetin nad hrudníkem svědčí
artikulace pažní kosti a kostí předloktí na pravé straně, dále úhel, který paže a předloktí svírají
(obr. 7-8). Navíc, jak kostra levé ruky, tak i flexe pravé horní končetiny v art. cubiti je
dokladem intencionálního pohřbu a dokladem pohřební péče o mrtvého. Zkřížená poloha
horních končetin jedince VSE-K501 je na Všerubském hřbitově obvyklá. Tato skutečnost by
mohla sloužit pro interpretaci sociální percepce tělesných odchylek jedince VSE-K501 v živé
komunitě.
Ve třetí úrovni jsme zobrazili vztahy mezi částmi páteře, hrudního koše, polohu pravé lopatky
a pažní kosti a návaznost trupu na dolní končetiny (obr. 7-9). Z digitálního výstupu je patrná
dextrokonvexní skolióza páteře v oblasti kraniální částí hrudních obratlů a destrukce těl
hrudních obratlů jednou ze západních ramen kořene (obr. 8-9). Poloha klíční kosti a prvního
žebra pravé strany nasvědčuje, že jedinec byl pohřben vzhledem k dextrokonvexní skolióze
s vyvýšeným levým ramenem a levou polovinou těla. Po pohřbu došlo k dekompozici obsahu
hrudního koše. Do prázdné sekundární prostory dutiny hrudního koše se přesunuly některé
z kostí (např. manubrium sterni). Zdá se tedy, že skeletizace kostry proběhla dříve, než došlo
k dislokaci kostí první úrovně. Narušení kostry ve vyšší úrovni pravděpodobně souvisí s
úpravou povrchu hřbitova. Snad díky nečekané vyšší poloze části těla narazili při vyhlubování
hrobu na kosti a práci zastavili nebo dokončili, aniž by poškodili nižší etáže. Je ale možné, že
úprava povrchu hřbitova proběhla až v době, kdy se na hřbitovu nepohřbívalo. Z distribuce
kostí ale víme, že povrch byl urovnáván v SJ směru (viz nálezy lebky a rozmístění kostí
kraniální části páteře, obr. 8).
Další otázkou interpretace VSE-K501 je zjistit, zda byl tento jedinec pohřben volně v zemi
nebo v rakvi. Všerubská lokalita nás překvapila tím, že jsme na malé ploše odkryli různorodé
pohřby: objevili jsme pohřeb v rakvi (např. VSE-K506), volně v zemi (např. VSE-K505) a
v sezóně VSE06 také pohřeb na podložce (VSE-K602). Vše v relativně malém prostoru do
hloubky přibližně 40 cm rozsahu cca 2x2 metry. Kostra VSE-K501 i přes značnou dislokaci
329
některých částí svědčí pro pohřeb přímo v zemi bez primárních dutých prostor rakve nebo
pohřební podložky. Oporu pro tato tvrzení máme zejména v artikulaci levé ruky, která si
zachovává spojení i prstních článku obemykajících tělo pravé pažní kosti obr. 6). Pohřeb
volně v zemi je patrný také z polohy dolních končetin, které zde ale nezobrazujeme. Rozporné
evidence, které by mohly svědčit na pohřeb v rakvi, jako je například posun pravé pánevní
kosti vůči křížové kosti (obr. 7), dislokace levé horní končetiny (obr. 6) a zejména
dislokovaná poloha klíčních kostí (obr. 7) interpretujeme jako důsledek změny prostorových
standardů polohy těla na zádech vlivem patologického zakřivení páteře. Jedinec VSE-K501
byl v hrobové jámě vtěsnán s primárními dutinami (např. mezi okrajem hrobu a pravou
pánevní kostí), které ale vznikly jako místo mezi tělem a hrobovou jámou a ne jako prostor
vymezený rakví. Do menších primárních dutin se nedostala jílovitá zemina a vznikl proto
prostor pro další dislokace uvolněných kostí. Celkový charakter pohřbu volně v zemi navíc
zastínil zásah v první úrovni pohřbu při úpravě povrchu hřbitova.
Cílem našeho příspěvku není provést vyčerpávající interpretaci nálezu VSE-K501, ale ukázat,
jak můžeme s dokumentací nakládat. Výhoda digitalizované kresby zajišťuje, že i některé
z budoucích otázek můžeme ověřit samostatným výběrem digitalizovaných objektů a novým
uspořádáním nálezu. Například můžeme vybrat jen části páteře nebo lebky a ty vizualizovat
(srovnej výběry v obr. 8 a 9). Otevírá se tedy cesta, jak v budoucnu kosterní nález dále využít
i v těch případech, na které jsme při výzkumu nemysleli (např. jako zdroj srovnávacích dat
pro další výzkumy).
Obr. 4. Kresebná rekonstrukce nálezu VSE-K501: souhrn úrovní.
Barevně jsou zvýrazněny nálezy zlomků lebky (fialově), páteře (zeleně), žeber (žlutě), horních končetin (šedě),
pánevních kostí (tmavě zeleně) a části kořene (bíle). Poloha levé pažní kosti pod kořenem je vyznačena
tečkovaně. Vysvětlení nálezové situace viz text, srovnej Obr. 1-3.
330
Obr. 5. Kresebná rekonstrukce nálezu VSE-K501: první úroveň exkavace.
Barevné odlišení kosterních oblastí viz Obr. 4. Vysvětlení nálezové situace viz text, srovnej Obr. 1-3.
Obr. 6. Kresebná rekonstrukce nálezu VSE-K501: druhá úroveň exkavace.
Barevné odlišení kosterních oblastí viz Obr. 4. Vysvětlení nálezové situace viz text, srovnej Obr. 1-3.
331
Obr. 7. Kresebná rekonstrukce nálezu VSE-K501: třetí úroveň exkavace.
Barevné odlišení kosterních oblastí viz Obr. 4. Vysvětlení nálezové situace viz text, srovnej Obr. 1-3.
Obr. 8. Příklad analýzy distribuce kostí jedince VSE-K501: postdeposiční zásahy.
Kresebný rozbor první až třetí úrovně odhaluje SJ směr zásahu do polohy lebky a kraniální části páteře.
Podrobněji viz text. Barevné odlišení kosterních oblastí viz Obr. 4, srovnej Obr. 1-3.
332
Obr. 9. Příklad analýzy polohy žeber a obratlů jedince VSE-K501: vztah mezi dextrokonvexní skoliózou a
distribucí kostí páteře a hrudníku po sekundárním zásahu do polohy kostry.
Podrobněji viz text. Barevné odlišení kosterních oblastí viz Obr. 4, srovnej Obr. 1-3.
Příklad VSE-K500: nedospělí jedinci
Zvláštnost Všerubské lokality je vysoká koncentrace nálezu nedospělých jedinců zejména
z perinatálního období a raného období Infans. Rozsah příspěvku nám neumožňuje se
podrobněji věnovat těmto nálezům. Přesto chceme ukázat, že metody dokumentace zmíněné u
dospělců lze úspěšně použít i pro nedospělé jedince.
Terénní výzkum nedospělých jedinců je složitým úkolem. Růst kosti je dynamickým
procesem. Během ontogenetického vývoje se mění velikost, tvar, ale i počet kostí. Kosti
perinatálních jedinců jsou navíc nepatrných rozměrů, z velké části jsou tvořeny vazivovými a
chrupavčitými tkáněmi, které podléhají rozkladu. U kostry nedospělých jedinců nemáme
proto zachyceny přesné vztahy kloubních spojení. Z hlediska hodnocení kloubního spojení se
u nedospělých jedinců jedná nejčastěji o anatomicky volné spojení, neboť chrupavčité
komponenty epifýz v terénním záznamu zmizí. O to víc je důležité zachytit popisné informace
o každé samostatné kosti (resp. části dospělé kosti; například samostatného těla a dvou
oblouků v případě budoucího dospělého obratle). Začištění nálezu a sběr dat sice můžeme
nahradit z části digitální fotografií, ale je nezbytné, aby školený pracovník prováděl i terénní
dokumentaci ve schématech a popisech nálezu již při exkavaci.
Příkladem dokumentace nedospělých jedinců je kostra VSE-K500, kterou jsme zkoumali
v sezóně 2005 (VSE05). Postup dokumentace byl shodný s dospělcem VSE-K501. Opět jsme
vztahy každé kosti či zkoumané úrovně zachytili v digitální fotografií (obr. 10). Problémem u
VSE-K500 nebylo sesadit stratigrafické úrovně jako u VSE-K501, ale malé rozměry kostí.
Vyfotografované objekty kostry VSE-K500 jsme digitalizovali (obr. 11) a posléze připravili
pro kresebný rozbor (např. obr. 12a, b). Spolu s kostrou jsme digitalizovali i okolní kontext
333
sektoru, ve kterém se kostra nachází (obr. 13). Jsme proto schopni zasadit kostru jedince
VSE-K500 do širších souvislostí zkoumaného sektoru a lokality.
Dokumentace jedince VSE-K500 je připravena pro analýzu, kde se můžeme zaměřit například
na prostorové transformace spojené s růstem kořenů; vlivem sekundárních zásahů v oblasti
dolních končetin, které byly poškozeny výkopem ve východní části sektoru; dislokace kostí
ruky způsobené pravděpodobně environmentálním faktorem. U VSE-K500 můžeme například
spojit západní přemístění lebky se zvykem podkládat lebku nějakými předměty nebo
zavinovat tělo a hlavu do rubáše či zavinovačky. Nejdůležitější ale je, že takto vedená
dokumentace umožňuje analýzu nejen jedince VSE-K500, ale srovnání i s dalšími nálezy
nedospělců ze Všerub a tedy obecně studium pohřebních zvyklostí u nedospělých jedinců.
Otevírá se nová perspektiva antropologického bádání o pohřebních zvyklostech nedospělců,
která z hlediska terénního výzkumu vykazuje malý zájem badatelů. Většina našich znalostí o
povaze dislokačních změn a jejich vztahu k pohřebním ritům je u perinatálního období
nedostatečná. Nová terénní pozorování mohou tuto situaci změnit.
Obr. 10. Začištění jedince VSE-K500.
Ukázka preparace první úrovně jedince VSE-K501 z perinatálního období. Rektifikační body jsou použity pro
pozdější sloučení preparačních úrovní (viz Obr 11: body A-D).
334
Obr. 11. Kresebná rekonstrukce VSE-K500.
Mozková část lebky (střední šedá), obličejová část lebky (světle šedá), kostra horních končetin (černá) bílé části
kostry ruky označují prostorové vztahy na ose Z (bílé části jsou v hlubší úrovni), osová kostra a kostra pánve
(bílá). Rektifikační body A-D jsou použity pro sloučení preparačních úrovní.
335
Obr. 12. Příklad kresebného rozboru nálezu VSE-K500: vztah mezi obličejovou částí lebky a kostrou páteře a
hrudníku (a) a mezi kostrou horních končetin a kostrou páteře a hrudníku. (b). Barevné odlišení kosterních oblastí
viz Obr. 11.
336
Obr. 13. Sektor C3 (úroveň 40cm): půdorysný kontext nálezu VSE-K500.
V SJ směru probíhá hranice mezi dvěmi půdorysnými strukturami. Východní struktura je mladším zásahem, který
byl veden v době, kdy byl jedinec VSE-K501 skeletizován. Zásah lze odvodit i od sekundární polohy pánevní
oblasti (viz Obr. 11), dislokace stehenních kostí a zlomu těl stehenních kostí přibližně v proximální třetině.
337
Závěr
V příspěvku jsme se zaměřili na metodické hlediska výzkum etážového hřbitova u kostela Sv.
Ducha ve Všerubech. V rámci výzkumných aktivit laboratoře biologické antropologie KSA,
FF, ZČU v Plzni zkoumáme metody terénního výzkumu kosterních nálezů. Během posledních
pěti let jsme rozpracovali nové postupy výzkumu kosterních nálezů v terénních situacích jak
pro dospělce, tak i pro nedospělé jedince. Metody jsou založeny na digitálních datech
získaných v terénu, prostorových zaměření a klasických pozorování. V dalším postupu dále
využíváme grafické programy, kde digitalizujeme zkoumané objekty do strukturovaných
celků. Díky uspořádání objektům můžeme rychle a efektivně selektovat oblasti, které nás
zajímají při tafonomické analýze. Využití digitalizovaných kreseb jsme ukázali zejména na
kostře dospělého jedince VSE-K501 a okrajově jsme se zmínili o aplikacích u nedospělých
jedinců na příkladu VSE-K500.
V závěru se nabízí poukázat znovu na význam terénního antropologického výzkumu pro
současnou archeologickou a antropologickou praxi. Bylo by zajímavé adekvátně podpořit
výzkum terénní antropologie grantem zejména takového týmu, který má ambice a schopnosti
dosáhnout významných výsledků v kontextu nejnovějších poznatků. Zajímavé by také bylo
podobný tým začlenit do výzkumných záměrů archeologických výzkumů především
komplexnějších a větších lokalit. Jsme přesvědčeni, že by se jednalo o pozitivní počin pro
výzkum chování lidských komunit spojených se smrtí a zvyklostmi v pohřbívání. Současný
stav terénních výzkumů totiž nenabízí adekvátní rozvoj a získání nových poznatků
Poděkování
Výzkum zaniklého hřbitova u kostela Sv. Ducha ve Všerubech se neobejde bez podpory
mnoha lidí. Za podporu výzkumu děkujeme starostovi Všerub Václavu Primasovi, vedoucímu
katedry antropologie Filozofické fakulty Západočeské univerzity v Plzni Ivo Budilovi a
vedoucímu oddělení biologické antropologie Filozofické fakulty Západočeské univerzity
v Plzni Vladimíru Blažkovi. Erice Průchové a Lukáši Friedlovi děkujeme za pomoc při
exkavaci jedince VSE-K500 a VSE-K501. Za pomoc při vyhodnocení patologie jedince VSEK501
děkujeme Jakubu Likovskému. Dále děkujeme studentům studijních programů
Antropologie populací minulosti, Kulturní a sociální antropologie a Archeologie, kteří s námi
spolupracovali během výzkumných sezón. Příspěvek vznikl za podpory Specifického
výzkumu Západočeské univerzity v Plzni na rok 2007 s názvem Terénní antropologie
a metody výzkumu lidských kosterních pozůstatků.
Literatura
Ariès, P. 2000: Dějiny smrti II. Praha: Argo.
Binford, L. R. 1981: Bones: Ancient men and modern myths. New York: Academic Press.
338
Courtaud, P. 1996: "Anthropologie de sauvetage": Vers une optimisation des méthodes
d'enregistrement. Bulletin et Mémaires de la Société d’Anthropologie de Paris, n.s. 8, 157-
167.
Čechura, M. 2000: Všeruby, kostel sv. Ducha. Předběžná nálezová zpráva za rok 2000. Plzeň.
čj. 44/2000 OZAV.
– 2001: Všeruby, kostel sv. Ducha. Předběžná nálezová zpráva za rok 2001. Plzeň. čj.
82/2002 OZAV.
Duday, H. 2005: L'archéothanatologie ou l'archeologie de la mort. In: O. Dutour – J.-J. Hublin
– B. Vandermeersch (ed.), Objets et méthodes en paléoanthropologie. Bordeaux: Comité
des travaux historiques et scientifiques, 153-207.
Duday, H. – Courtaud, P. – Crubezy, E. – Sellier, P. – Tillier, A. M. 1990: L'anthropologie
"de terrain": reconnaissance et interprétation des gestes funéraires. Bulletins et Mémoires
de la Société d'Anthropologie ge Paris 2, 29-50.
Gillespie, S. D. – Nichols, D. L. 2003: Archaeology is Anthropology. Arlington: American
Anthropological Association.
Chesson, M. ed. 2001: Social memory, identity, and death: anthropological perspectives on
mortuary rituals. Arlington: American Anthropological Association.
Krogman, W. 1935: Life histories recorded in skeletons. American Anthropologist 37, 92-
103.
Lyman, R. L. 1994: Vertebrate taphonomy. Cambridge: Cambridge University Press.
Rožmberský, P. – Novobilský, M. 1998: Hrad Všeruby. Edice zapomenuté hrady, tvrze a
místa. Plzeň: Nadace České hrady.
Schiffer, M. B. 1972: Archaeological Context and Systemic Context. American Antiquity 37,
156-165.
– 1996: Formation processes of the archaeological record. Salt Lake City: University of Utah
Press.
Sládek, V. – Galeta, P. – Sosna, D. – Čechura, M. – Friedl, L. 2006: Pathology as a factor
influencing taphonomy of human burials: Covered space versus delineated empty space
assessment. 71st Annual Meeting of Society of American Archaeology.
Summary
Methods of field anthropology and documentation of skeleton finds: a case
study of the cemetery of The Church of the Holy Ghost at Všeruby
The field techniques of excavation and documentation of skeletal finds are the key factors that
influence analyses of burial practices. A new approach to skeletal documentation in the field
is discussed using examples from the abandoned churchyard of Sv. Duch in Všeruby (Pilsen-
339
North). Všeruby is located approximately 17 km north-west of Pilsen. The churchyard of Sv.
Duch dates from 13th
to 18th
century. The new approach of skeletal documentation was
developed during the last five years of archaeological and anthropological excavations of both
adults and subadults. The approach takes advantage of the digital imagery, 3D measurements
of skeletal features, and fieldnotes. During the laboratory phase of the research, we digitize
the skeletal finds in a vector-based software into hierarchical layers. The hierarchical
arrangement is used for the effective selection of studied anatomical and taphonomic features.
To demonstrate this new approach, we used examples of one adult individual (VSE-K501)
and partly also one subadult individual (VSE-K500). We argue that this new strategy of field
documentation of skeletal finds is a necessary prerequisite for the specification of new
research questions in mortuary studies.
340
Digitální dokumentace archeologického výzkumu opevnění - Petr
Dresler, Jiří Macháček
Abstrakt
Článek je věnován systému digitální dokumentace raně středověkého opevnění, jehož odkryv
patří z metodologického hlediska k nejnáročnějším formám archeologického terénní
výzkumu. V článku je popsána metoda převádění trojrozměrných dat do počítačových
programů na bázi GIS, které pracují v dvojrozměrném prostoru
The article deals with a system of digital documentation of an early mediaeval fortification
the uncovering of which, from the methodological point of view, is one of the most difficult
forms of excavation. It describes a method of converting three-dimensional data into GISbased
computer software which works in a two-dimensional space.
Klíčová slova
archeologický terénní výzkum, GIS, dokumentace, fortifikace, raný středověk
excavation, GIS, documentation, fortification, Early Middle Ages
Úvod
Odkryv destrukce opevnění patří k nejnáročnějším druhům archeologického výzkumu
z hlediska fyzického, časového a především metodologického. Aplikace Harrisovy
kontextuální metody popisu vrstev sice usnadňuje orientaci ve složitých terénních situacích,
avšak samotná kresebná dokumentace a její propojení s popisnou složkou je, v případě
vertikálně-horizontálních komplexů, složitým problémem. V době invaze výpočetní techniky
do všech vědních oborů je třeba vytvořit metodiku k převádění trojrozměrných dat do
programů, které pracují s dvojrozměrným prostorem, jež navíc umožní udržet systém
v konzistentním stavu. Jakým způsobem můžeme využít digitálních prostředků v terénu?
Usnadní, urychlí a zpřehlední náš výzkum? Na tyto a další otázky jsme se pokusili najít řešení
před zahájením a v průběhu archeologického odkryvu destrukce opevnění na
velkomoravském hradisku Pohansko u Břeclavi v letech 2005-2007.
Cíle
Vlastní terénní výzkum měl několik cílů podřízených řešení problémů vědeckovýzkumného
záměru Ústavu archeologie a muzeologie. Primárním cílem bylo získat dostatečně kvalitní a
341
početná data pro upřesnění datace počátku výstavby opevnění. Druhým cílem byl popis
konstrukce opevnění v doposud nezkoumané části hradiska. Sledování vztahu hradby a její
destrukce s geologickými, pedologickými a antropogenními uloženinami je mezioborově
řešený třetí problém. Posledním úkolem v pořadí, nikoliv však podle významu, byla právě
tvorba systému dokumentace archeologické terénní situace, která by plně využívala
prostředků digitální a výpočetní techniky.
Před samotným výzkumem jsme stáli před několika klíčovými problémy, které se objevují
v okamžiku, kdy archeolog vstupuje do neznámého a komplikovaného terénu. Máme se za
všech okolností držet přirozených vrstev, které nelze v horizontální rovině vždy jednoznačně
rozlišit, nebo je lepší v případě nejasností postupovat v umělých úrovních? Je potřeba
dokumentovat každou situaci, nebo jenom „ty zajímavé“? Budeme schopni zdokumentovat a
převést vertikální složku a profily do počítačových programů pracujících čistě na bázi dvou
rozměrů? Výsledkem snah o řešení těchto otázek je systém terénní digitální dokumentace,
který umožňuje kombinovat přirozené i umělé vrstvy a dokumentovat je v horizontálním i
vertikálním směru. Výchozím pojmem celé metody je tzv. dokumentační úroveň.
Dokumentační úroveň
Dokumentační úroveň je umělá (ad hoc definovaná) nebo přirozená terénní úroveň (vrstva,
stavební fáze), která je za pomoci kolmého snímkování digitálním fotoaparátem a podrobného
trojrozměrného zaměření totální stanicí převedena v počítači do digitální vektorové podoby
v programu pracujícím na bázi GIS. Dokumentační úroveň může zachycovat situaci na
rozhraní dvou přirozených vrstev anebo i uvnitř vrstvy (konstrukční prvek apod.). Je označena
jedinečným číselným identifikátorem, který se nesmí v dané sondě opakovat. Počet
dokumentačních úrovní není omezen. V případě, že výzkum lokalizujeme do předem
připravené čtvercové sítě, je dokumentační úroveň této síti nadřazena, přičemž je této sítě
využíváno pro identifikaci pořízených fotografií a naměřených bodů.
Orientace v ploše
I v dobách „neomezené“ totální stanice je v případě archeologických výzkumů
komplikovaných terénních situací nezbytná čtvercová síť, která slouží při základní orientaci v
prostoru. V případě Pohanska je hlavní jednotkou čtverec 5 x 5 metrů s jedinečným
identifikátorem kombinujícího základní síť s určením sloupce a řádku daného čtverce. Tato
základní síť je od roku 1995 doplněna o síť se čtverci 1 x 1 metr, s jejíž pomocí jsou
v současnosti kromě vlastních nálezů lokalizovány i kolmé snímky. Číslování metrové sítě je
stabilní a je podřazené číslu základního čtverce.
Pro potřeby výzkumu destrukce opevnění musela být sonda orientována kolmo na podélnou
osu destrukce a tak bylo vytvořeno speciální číslování hlavních čtverců. Označení čtverce je
342
číselné, začíná čtvercem 01, tj. prvním z levé strany sondy (obr. 1).
Obr. 1. Základní a specifická čtvercová sít na Pohansku u Břeclavi v prostoru výzkumu fortifikace v letech 2005-
2007.
Kroky dokumentace a použité prostředky
V okamžiku, kde je rozhodnuto, že určitá fáze výzkumu bude zdokumentována (začištěná
destrukce, vybraný objekt nebo hrob atd.), je situaci přiřazeno číslo dokumentační úrovně.
Obecně je současný povrch označen jako úroveň 00. Nejprve je úroveň zdokumentována
šikmým snímkováním (obr. 2) na klasický kinofilm, diafilm a digitálním fotoaparátem
v libovolném, přesto ekonomicky nejlepším rozlišení a kvalitě. Na fotografii jsou kromě čísla
označujícího úroveň i čísla základních čtverce(ů), ve kterých je dokumentační úroveň
definována. Pořizování šikmých snímků není pouhým anachronismem, ale nutností pro
přehlednou dokumentaci dané situace.
Poté začíná proces vytyčování a zaměření vlícovacích bodů nezbytných pro kolmé
snímkování. Již před samotným výzkumem musí být do paměti totální stanice vloženy
souřadnice průsečíků metrových čtverců dokumentační čtvercové sítě (obr. 3). Díky tomu je
polohová informace vytýčeného vlícovacího bodu dvou nad sebou dokumentovaných úrovní
identická. Tytéž body jsou vloženy do počítače a tam používány jako pevné transformační
body kolmých fotografií. V případě, že není možné vlícovací bod vytýčit (v daném místě je
343
kámen, popřípadě důležitý nález), je snahou umístit do jeho blízkosti pomocný vlícovací bod.
Ten je následně zaměřen a je mu tak přiřazena polohová informace. Pomocné vlícovací body
jsou umístěny také na okrajích dokumentační úrovně, když je úroveň ukončena kdekoliv mezi
dvěma liniemi metrové sítě nebo přesně na hranici metrové sítě a hrozí tak posunutí nebo
vypadnutí vlícovacího bodu. Odlišení použitých barev vlícovacího bodu, žlutá – vytýčený,
bílá – zaměřený, napomáhá identifikaci těchto bodů při transformaci kolmých snímků
v počítači.
Po vytýčení a zaměření vlícovacích bodů je celá dokumentační úroveň dokumentována za
pomoci kolmého snímkování. Základní jednotkou kolmého snímkování je prostor jednoho
metru čtverečního, který je vymezen vlícovacími body (obr. 4). K pořízení kolmého snímku
je použito jednoramenného závěsu s digitálním fotoaparátem vyváženým tak, aby vždy
směřoval kolmo k zemi. Za pomoci dálkové infračervené spouště jsou následně pořizovány
snímky. Na každém snímku musí být umístěna cedulka s údaji o výzkumu, sondě, úrovni a
metrovém čtverci, resp. severka pro orientaci (obr. 5). Digitální fotoaparát je nastaven tak,
aby byla dosažena co nejlepší ostrost a barevnost snímku. Dobré je využití funkce bracketing,
kdy je každý čtverec snímán ve třech stupních expozice: normální, přes- a podexponovaná.
V podmínkách s horší světelností a pro lepší ostrost snímku je dobré používat aparát s funkcí
redukce vibrací. Tak lze dosáhnout velmi dobrých, ostrých a detailních snímků i při delších
expozičních časech. Digitální fotoaparáty umožňují ukládat snímky do uživatelem
vytvořených adresářů organizovaných v rámci sytému čtverců a dokumentačních úrovní.
V praxi se osvědčil systém focení dokumentačních úrovní po sloupcích metrové sítě. Série
patnácti snímků z jednoho sloupce metrových čtverců je uložena v jednom adresáři, jehož
název je kombinací označení dokumentační úrovně, velkého čtverce a sloupce metrové sítě.
Po ukončením kolmého snímkování je celá dokumentační úroveň polohově a výškopisně
zaměřena totální stanicí v metrové síti, v případě složitějších a zajímavějších situací i
v podrobnější půlmetrové síti. Smyslem tohoto měření je nejenom identifikovat dokumentační
úroveň na přehledném plánu sondy, ale především pro identifikaci dokumentační úrovně ve
vertikálním směru, na profilech příčných i podélných. Nakonec jsou polohově a výškově
zaměřeny archeologické nálezy (kameny, keramika, kosti atd.). V případě kamenných
destrukcích je zaměřeno až 75% kamenů minimálně jedním bodem. Větší kameny a kameny
položené šikmo jsou zaměřeny více body pro možnost výpočtu jejich sklonu. Každý bod je
identifikován nejenom svými trojrozměrnými souřadnicemi, ale i identifikačními a popisnými
informacemi. Ovládací software používané totální stanice umožňuje vložit do identifikátoru
bodu, o šesti pozicích v numerickém formátu, (tzv. náčrt) informace o rámcové lokalizaci
bodu. Jedná se o rok výzkumu, sektor, objekt, číslo dokumentační úrovně apod. Informace o
druhu zaměřeného objektu (kámen, kost, vlícovací body) je zaznamenána v kódovaném
344
popisu (textový formát) nacházejícím se na konci záznamu. Seznam používaných kódů viz
příloha č. 1.
Po dokončení podrobného měření totální stanicí přichází ke slovu dokumentace terénní
situace za pomoci Harrisovy kontextuální metody. Popisy uloženin, výkopů, hrobů a dalších
kontextů se provádí s pomocí kapesního počítače (PDA) v předefinovaných formulářích
v programu TerraSync od firmy Trimble. Tento program umožňuje nejenom za pomoci
formulářů rychle popsat terénní situaci, ale také načrtnout tuto situaci a vytvořit si náčrt
situace popisovaných kontextů. Po dokumentaci kontextů nastupuje na řadu opět tradiční
postup fyzického odkrývání archeologických vrstev.
Po vytýčení a zaměření vlícovacích bodů a kolmém snímkování dokumentační úrovně jsou
všechna digitální data vložena do počítače k finálnímu zpracování. Kolmé snímky jsou
přejmenovány tak, aby bylo možné z jejich názvů rozpoznat základní lokalizační údaje,
jakými je rok výzkumu a označení sondy, základního čtverce, metrového čtverce a
dokumentační úrovně (obr. 6). Přejmenované snímky jsou archivovány v adresářích
jedinečných pro každý metrový čtverec. Z každé série snímků jednoho metrového čtverce
konkrétní dokumentační úrovně je vybrána nejkvalitnější fotografie, která je posléze upravena
v grafických programech tak, aby s ní bylo možno při následné vektorizaci co nejlépe
manipulovat. Jedná se o oříznutí, zmenšení, otočení a někdy i o úpravu a vyvážení barev,
stínů a světla. Takto upravený snímek je ve svém názvu doplněn o identifikátor (T), který
indikuje, že se jedná o snímek určený k transformaci a vektorizaci.
Zaměřené lícovací body a ostatní body dokumentační úrovně jsou rovněž uloženy do počítače
a upraveny tak, aby je bylo možné vizualizovat v programu GIS. Naměřené, importované
body jsou v programu filtrovány podle kódovaného označení, předem připraveného a
používaného již v terénu.
V programu Geomedia jsou za pomoci základních funkcí vizualizovány naměřené hodnoty a
především vlícovací body. Na stabilní a zaměřené vlícovací body jsou následně
transformovány (georeferencovány) kolmé snímky. K tomu používáme proces tzv. rastrové
registrace. Každý vlícovací bod na kolmém, rastrovém, snímku, který byl importován do
programu, je identifikován s odpovídajícím vektorovým vlícovacím bodem, předem
definovaným nebo zaměřeným. Na základě těchto údajů je software schopen kolmý snímek
lokalizovat, natočit, zvětšit, zmenšit nebo zkroutit tak, aby vzdálenost mezi vlícovacím bodem
na rastrovém kolmém snímku a vektorovým vlícovacím bodem byla co nejmenší (obr. 7). Po
transformaci (rastrové registraci) jsou archeologické informace zaznamenané na kolmém
rastrovém snímku převedeny ruční vektorizací (digitalizací) do předem připravených
vektorových vrstev (obr. 8) a tím je vytvořen finální výsledek – digitální vektorový plán (obr.
9). Na rozdíl od transfomace a přípravy terénních dat pro digitalizaci nemusí ruční vektorizaci
dokumentační úrovně provádět pouze jedna osoba. V případě náročných terénních situací
345
(např. plošně rozsáhlá dokumentační úroveň kamenné destrukce) je možné využít výhod
síťového propojení několika počítačů, a zapojit tak do vektorizace jedné dokumentační
úrovně (obr. 10) několik pracovníků najednou.
Obr. 2. Šikmé foto dokumentační úrovně UR27 (výzkum řezu R19).
Obr. 3. Pozice vlícovacích bodů vytyčovaných totální stanicí.
346
Obr. 4. Systém kódování čtvercové sítě 1 x 1 m.
Obr. 5. Terénní pracovní kolmé foto čtverce. 0422. Barevně odlišeny vlícovací body (žluté - vytýčené, bílé -
zaměřené).
347
Obr. 6. Kolmé foto upravené k transformování (georeferencování).
Obr. 7. Georeferencované kolmé foto na základní metrovou síť v programu GeoMedia Professional. Barevně
odlišeny vlícovací body (žluté - vytýčené, bílé - zaměřené).
348
Obr. 8. Vektorizované kameny.
Obr. 9. Vektorzizovaný plán čtverec 0422 bez kolmé fotografie.
349
Obr. 10. Finální vektorový plán dokumentační úrovně UR27 připravený k archivačnímu tisku.
Profily
Digitalizace profilů je jedním z nejnáročnějších kroků dokumentace, pořizované s pomocí
výpočetní techniky přímo v terénu. Při této činnosti se můžeme setkat s celou řadou úskalí
vyplývajících z omezení aplikované metody. Zatímco při kolmém snímkování horizontální
plochy není dokumentátor většinou ničím omezen, mohou při snímkování profilů nastat
problémy s prostorem, které je nutný pro manipulaci s používanou technikou. Komplikace se
objevují především u zahloubených objektů nebo kůlových jam, u kterých mohou být
pořízené snímky příliš šikmé, a tím i výrazně zkreslené. Tyto potíže můžeme do jisté míry
eliminovat použitím tzv. šuplíku, který umožní lepší přístup k profilu.
Mnohem příznivější situace je u velikých, lépe přístupných profilů, které získáváme např.
v širokém řezu valem. Zde je možnost dosáhnout požadované kolmosti za pomoci stativu
nebo konstrukce zajišťující vyváženost fotoaparátu.
Postup digitální dokumentace je v základních rysech shodný s horizontální dokumentací.
Dokumentovaný profil je pokryt vlícovacími body v síti 1 x 1 metr. Body nejsou přesně
geodeticky vytyčovány, ale pouze zhruba vyměřeny měřícím pásmem a poté totální stanicí
přesně zaměřeny.
350
Zaměření vlícovacích bodů je nezbytné provést tak, aby první zaměřený vlícovací bod byl na
profilu co nejvíce na pravé nebo levé straně profilu. Od tohoto prvního bodu budou později
odečítány přímé vzdálenosti mezi body pro potřebu převrácení vertikální roviny na rovinu
horizontální, s níž lze pracovat v běžných počítačových programech na bázi GIS.
Každý čtverec je označen jedinečným identifikátorem vycházející ze základní čtvercové sítě.
Poté co všechny čtverce zdokumentujeme snímkem kolmým k vertikální rovině profilu, jsou
digitální snímky zkopírovány do počítače a přejmenovány dle stanoveného klíče.
Body naměřené totální stanicí musí být před transformací kolmých snímků přepočítány do
horizontální roviny.
Přepočet vlícovacích bodů z vertikální roviny profilu do horizontálních souřadnic se provádí
za pomoci vzorce pro zjištění vodorovné vzdálenosti dvou bodů s absolutními geografickými
souřadnicemi viz vzorec 1 (Čada 2007). Potom je tato přímá vzdálenost (od prvního pravého
nebo prvního levého vlícovacího bodu) použita jako nová osa X a nadmořská výška jako osa
Y pro lokální pravoúhlé zobrazení.
Vzorec 1
S pomocí vizualizovaných vlícovacích bodů jsou následně transformovány kolmé snímky.
Stejně jako u horizontální dokumentační úrovně je i v tomto případě vytištěn pracovní
přehledný plán, do něhož jsou přímo v terénu zaznamenány zkušeným pracovníkem rozhraní
vrstev, kamenné a mazanicové kumulace a další poznámky k terénní situaci.
Kolmé snímky jsou použity jako podklad pro vektorovou digitalizaci. Digitalizovány jsou
kameny, mazanice, kusy zuhelnatělých dřev a rozhraní vrstev. Liniová rozhraní jsou
transformována do polygonů, které reprezentují jednotlivé kontexty. K těmto polygonům jsou
následně připojeny odpovídající databázové záznam z formulářů, vyplňovaných v kapesním
počítači (PDA) (obr. 11).
Do takto digitalizovaných profilů je možné (po přepočtu) promítnout i jednotlivé
dokumentační úrovně, zaměřené v horizontální rovině. Princip přetočení souřadnic je shodný.
Na základě výsledného plánu si lze vytvořit dobrou představu o postupu výzkumných prací a
propojení rozhraní přirozených vrstev s dokumentačními úrovněmi.
351
Obr. 11. Finální vektorový plán jižního profilu řezu destrukce opevnění R18.
Archivace dat
Získaná data jsou ve všech fázích svého vzniku ohrožena možnou ztrátou, související s jejich
digitální podstatou. Je proto důležité vytvořit takový systém zálohy, který data nejenom
ochrání, ale také umožní opětovnou rekonstrukci dat do stavu před havarijní událostí. Kromě
pravidelných záloh v digitální formě na pevná média je nutné používáme i zálohování
v analogovém formátu, na papír. To je dvojí. První papírové zálohování začíná v okamžiku,
kdy jsou všechny kolmé snímky jedné dokumentační úrovně úspěšně transformovány
v počítači. Takto vytvořená virtuální rastrová dokumentační úroveň je vytištěna na papír a
použita ke komentování terénní situace. Na tento přehled jsou přímo v terénu zvýrazňovány
plošná rozhraní vrstev, méně časté druhy kamenných surovin, špatně od sebe odlišitelné
druhy artefaktů a jiné poznámky usnadňující následnou vektorizaci. Druhá papírová archivace
probíhá paralelně s vytvářením virtuální dokumentační úrovně. Jsou tištěna plošná vymezení
a výšky dokumentační úrovně. Poslední papírovou zálohou je finální vektorový plán
dokumentační úrovně v každém základním čtverci se všemi hranicemi vrstev, kameny a
dalšími archeologickými komponentami v měřítku 1:20. Plán je opatřen legendou a jeho
podoba vychází z klasických terénních plánů ručně zaměřených a kreslených na
milimetrovém papíře v měřítku 1:20.
Digitální archivace je prováděna každý den na záložních počítačích a každý týden je celý
soubor dat zálohován na DVD nosiče. Do budoucna je plánovaná on-line záloha na datovém
serveru Pohan Data Server Ústavu archeologie a muzeologie FF MU.
352
Závěr
Výše uvedené kroky umožňují velmi rychle a přehledně dokumentovat nejenom složité
situace, ale i stratigraficky méně náročné terény. I když se může popsaná metodika jevit na
první pohled jako příliš komplikovaná, praxe ukázala, že zaučení pracovníci zvládají a chápou
celý technologický postup bez větších problémů. Základní podmínkou úspěchu je ovšem
motivovaný a zodpovědný realizační tým, bez něhož se i sebelépe promyšlený systém
dokumentace mění jen v hromádku idejí a posléze i neuspořádanou změť nekonzistentních
dat.
Literatura
Čada, Václav 14.11.2007: Přednáškové texty z geodézie, Západočeská univerzita, Fakulta
aplikovaných věd, Katedra matematiky.
http://gis.zcu.cz/studium/gen1/html/ch07.html#id349331
Příloha: Systém digitální dokumentace archeologického výzkumu
Břeclav – Pohansko
Měření totální stanicí
Co se měří:
- lícovací body
- hrany objektů (horní, dno a vnitřní lomy)
- stojící profily (lokalizace 2 až 4 body)
- virtuální profily (3 x 4 podlouhlý tvar, resp. 2 x 2 - centrální tvar a tvarová specifika) ve
výkopu
- ploché předměty z materiálů jedním bod na střed, šikmé větších rozměrů dvěma body (který
zachycuje sklon a směr) – pro výškopis
- v případě kumulací mimo objekt mapovat hranici kumulace
Systém označování měření
Kódovaní bodů PBPP výzkumu:
NNNNNN####popis
353
Kódování lícovacích bodů: náčrt začíná vždy 10
NNVVCC#### Příklad:
101801####
NN – první dvě pozice vždy 10
VV – pozice vyjadřující číslo sondy (řezu) - 18
CC – číslo čtverce 5 x 5 m
Lícovací body jsou vytyčovány s přesností do 0.5 cm za pomoci malého hranolu.
Lícovací body u okraje výzkumu jsou vzdáleny 10 cm od něj a proto čtverce u okraje nemají
čtvercový rozměr 1 x 1 m, ale obdélníkový 0.9 x 1 x 0.9 x 1 m.
Pomocné lícovací body: náčrt začíná vždy 11
NNVVUU#### Příklad:
111801####
NN - první dvě pozice vždy 11
VV – pozice vyjadřující číslo sondy (řezu) - 18
UU – číslo dokumentační úrovně 01 – 00 (1 – 100)
Kódování bodů dokumentační úrovně: náčrt začíná vždy 20
NNVVUU#### Příklad:
201801####
NN – první dvě pozice vždy 20
VV – pozice vyjadřující číslo sondy (řezu) – 18
UU – číslo dokumentační úrovně 01 – 00 (1 – 100)
Dokumentační úroveň je měřena v pravidelné síti 1 x 1 m podrobným měřením. V případě
kamenných destrukcí a složitých situací v síti 0.5 x 0.5 m.
Kódování bodů dokumentace hlavních profilů: náčrt začíná vždy 30
NNVVMM####popis
354
Příklad: 301800#####PRS
NN – první dvě pozice vždy 30
VV – pozice vyjadřující číslo sondy (řezu) – 18
MM – poslední dvě pozice vždy 00
popis – v jednom čtverci jsou dokumentovány minimálně dva profily, proto je nutné v popisu
odlišit, o který se jedná – PRJ (profil jižní), PRS (profil severní), PRZ (profil západní, PRV
(profil východní)
Kódování bodů dokumentace pomocných profilů: náčrt začíná vždy 40
NNVVcc####popis Příklad:
401801#####PO01 (PR10)
NN – první dvě pozice vždy 40
VV – pozice vyjadřující číslo sondy (řezu) – 18
CC – číslo čtverce 5 x 5 m
popis – označení druhu profilu a jeho umístění v metrové síti. Je-li profil podélný (souběžný
s průběhem valu) je označen PO a číslem pásu čtverce 1 x 1 m ve kterém se profil nachází tj.
číslo sloupce 01, 02. Je-li profil příčný (kolmý průběhu valu) je označen PR a číslem pásu
čtverce 1 x 1 m ve kterém se profil nachází tj.číslo řádku 10, 20
Kódování bodů dokumentace čelní kamenné plenty: náčrt začíná vždy 50
NNVVDD####
NN – první dvě pozice vždy 50
VV – pozice vyjadřující číslo sondy (řezu) – 18
DD – dokumentační fáze plenty – 01 a 02
01 - nejprve je plenta podrobným měřením za pomoci štítku nebo laserového
dálkoměru zaměřena tak, aby bylo možné vyjádřit její plošný charakter (vyboulení,
prohnutí apod.). Toto měření nechť je označeno v náčrtu číslem 01.
02 – zaměření lícovacích bodů kolmého snímkování čelní kamenné plenty je vždy
označeno v náčrtu číslem 02.
Kódování podrobných bodů archeologických situací na dokumentačních úrovních a
v zahloubených objektech:
355
Vždy jeden náčrt v Psionu pro jeden objekt, hrob, čtverec apod. V rámci náčrtu bude
průběžná řada čísel podrobných bodů.
RSTIII XXXX - objekty, hroby, kůlové jamky
RSIIII XXXX – čtverce
RSVVCC XXXX – řezy valem
R – rok
S – sektor
T – typ objektu
I – identifikace
X – podrobné body
V – číslo sondy
C – číslo čtverce 5 x 5 m
S:
1 – A
2 – B
3 – C
4 – D
5 – Val
T:
1 – objekt
2 – kulová jamka
3 – hrob
4 – žlab
5 – recent
Další specifikace – Popis (Psion):
Čtverce:
LBN(X – pořadí úrovně) – lícovací body
nadloží
LBP – lícovací body povrch podloží
PZ – zásah v podloží
MK – mazanicová kumulace
KK – kamenná kumulace
JK – jiná kumulace
HV – hranice vrstev
Lícovací body – objekty:
LBZ – základní lícovací body (okolo objektu na úrovni podloží)
LBV(X – pořadí úrovně výplně) – lícovací body z výplně
Výplň – objekty, hroby:
VHH – horní hrana
VHV – hranice vrstev
VPR(X – číslo profilu) – profil
Výplň – nálezy:
MAZ – mazanice KER – keramika
356
KOZ – kost zvířecí
KOL – kost lidská
KAM – kameny
KAO – kameny opracované
UHL – uhlíky
JINE – jiné
Výkopy:
KHH – horní hrana
KHD – hrana dna
KVH(X – číslování od shora) – vnitřní hrany
KVP(X – číslování profilů) – virtuální profily
Úrovně:
MAZ_U## – mazanice
KER_U## – keramika
KOZ_U## – kost zvířecí
KOL_U## – kost lidská
KAM_U## – kameny
KAO_U## – kameny opracované
UHL_U## – uhlíky
HVS_U## – hranice vrstev
JIN_U ## – jiné
## - číslo dokumentační úrovně – 01 – 00 (1 – 100)
Profily
Dokumentace profilů je prováděna za pomoci kolmé fotografie ze stativu na lícovací body
umístěných do profilů tak, aby body byly od sebe vzdáleny maximálně 1 metr, minimálně tak
aby nebyla situace rušena body.
Lícovací body jsou zaměřovány totální stanicí metodou bez hranolu, případně se štítkem
v systému S-JTSK s výškopisnými údaji!!!.
Po zaměření všech bodů jsou po importu dat z txt do excellu souřadnice Y a X použity
k výpočtu vzájemné vzdálenosti bodů profilu od prvního bodu profilu na zvoleném konci
profilu (pro lepší přehlednost doporučuji levý, nejvzdálenější bod (není rozhodující zda horní
či dolní). Za pomoci vzorce pro výpočet vzdálenosti dvou bodů v rovinném pravoúhlém
zobrazení vypočítáme vzdálenosti všech bodů od zvoleného. Tyto vzdálenosti potom
použijeme v GIS softwaru jako osu X a nadmořskou výšku jako osu Y v ortografickém
zobrazení.
krok 1.
357
krok 2.
krok 3.
Ortofotografie
Co se fotí:
1) Kumulace uvnitř nadložních vrstev
2) Čtverec po začištění
3) Vnitřní struktury objektů, hrobů atd. (kostry s nálezy, kamenné destrukce apod.)
4) Negativy výkopů
Systém označování fotografií
PPRR_TIIIII_####
PPRR_TUUCCcc_#### - Val
Příklad:
LH04_PD0039_0035 – povrch podloží ve čtverci D100–39, poloha Lesní hrúd, rok 2004
LH04_VO101_0442 – výplň objektu č. 101, poloha Lesní hrúd, rok 2004
VO05_U010323_ 0023 – dokumentace úrovně 1 ve čtverci 03 a čtverečku 23, výzkum
opevnění řez 18, rok 2005
P – plocha
R – rok
T – typ fáze
U – číslo dokumentační úrovně
C – číslo čtverce 5 x 5
c – číslo čtverce 1 x 1
I – identifikace
# – číslo fotografie, průběžná řada
v jednom roce
358
P(locha):
LS – Lesní školka
VD – Velmožský dvorec
JP – Jižní předhradí
SP – Severní předhradí
LH – Lesní hrúd
ZP – Žárové pohřebiště
VO – Valové opevnění
T(yp) fáze:
N – nadloží, kulturní úrovně, kumulace
P – povrch podloží
V – výplň
K – výkop
R – řez (profil)
U – dokumentační úroveň (val)
Pozn: Čtverec 100 se zapisuje jako 00
Jak se fotí:
- severka
- bez trasírek
- identifikace cedulkou
- rozdělovat fotografie do předefinovaných adresářů na digitálním fotoaparátu podle čísla
objektů, resp. typu fotografie
- používat prefix ve fotoaparátu
- fotky pojmenovávat na desktopu, co nejdříve
- archivují se všechny fotografie pořízené na výzkumu a pojmenovávají se
- z každého záběru výběr pouze jedné nejkvalitnější pro další zpracování
- soubory z jednoho čtverce se ukládají do adresáře s jeho řetězcem a je jim přiřazen atribut –a
zabraňující jejich smazání a –r pouze pro čtení.
Zpracování fotografií:
- transformace podle lícovacích bodů
- tisk transformované fotografie s lícovacími body s uvedením koordinátů X, Y a čísla
lícovacího bodu
- kresba bude komentována v terénu:
druhy kameny– zeleně kam. opracované – zeleně šrafovaný
359
kosti – žlutě
mazanice – oranžově
keramika – červeně
struska – modře
Fe předmět – modře šrafovaný
uhlíky – černě
dřevo – hnědá
ostatní –komentář
- fixou se zakreslují hrany (i s označením a číslováním hran, tyto musí být zaměřeny totální
stanicí !!!!) i spádnice.
- komentovat i povrch čtverců, kde budou obtaženy tvary kůlových jam, objektů apod.
- zrušené kulové jamky se škrtají v komentované fotografii
- komentována fotografie se archivuje
Summary
The article describes a system of digital documentation on an early mediaeval fortification
applied during an excavation in Pohansko near Břeclav between 2005-2007. The fundamental
notion of the whole method is the so-called documentation level. It is an artificial (defined ad
hoc) or natural terrain level (layer, building phase) which, after perpendicular photographing
using a digital camera and after detailed three-dimensional surveying using a total station, is
converted in the computer into a digital vector form in GIS-based software. The
documentation level may capture the situation at an interface of two natural layers or inside a
layer (a structural element, etc.). It is assigned a unique numerical identifier which may not be
repeated in the particular trench.
Each documentation level is first documented by inclined photographing. This is followed by
the staking out and surveying of alignment points by means of a total station necessary for
perpendicular photographing. The basic unit of perpendicular photographing is the area of one
square metre delineated by the alignment points. The perpendicular photograph is taken using
a single-arm boom with the digital camera balanced so that it always points perpendicularly to
the ground. Once the perpendicular photographing is finished the whole documentation level
is surveyed using a total station in order to define its location and elevation within a metre
grid. Finally the location and elevation of archaeological finds (stones, ceramics, bones, etc.)
is surveyed. In the case of stone accumulations up to 75% stones are surveyed by a single
point at the minimum. The data obtained is fed into the computer for final processing. The
measured values and, most importantly, the alignment points are visualized in the Geomedia
program. In the next step, the perpendicular images are transformed (georeferenced) to the
stable and surveyed alignment points. After the transformation the archaeological information
recorded on the perpendicular image is transferred by manual vectorization (digitizing) to predefined
vector layers whereby the final result – a vector plan – is created. A similar method is
used to document cross-sections.
360
Počítačová podpora dokumentace terénních reliktů v archeologii - Jan
John
Abstrakt
Text poukazuje na možnosti, které archeologii přináší dokumentace antropogenního reliéfu
terénu pomocí digitálních modelů terénu. Jsou zde stručně popsány základní kroky a
problémy s nimi spojené, obzvláště z hlediska interpolačních metod.
The text highlights the possibilities for archaeology offered by documentation of the
anthropogenic terrain relief using digital terrain models. The basic steps and their related
problems are briefly described with a special regard to interpolation methods.
Klíčová slova
digitální model terénu (DEM), archeologická dokumentace, vizualizace archeologických
terénních reliktů
Digital Elevation Model (DEM), archaeological documentation, surface feature visualization
Úvod
Zejména v zalesněných částech naší krajiny se můžeme často setkat s archeologickými
památkami, které jsou dochovány nejen pod zemí, ale též nad úrovní povrchu ve formě
rozličných terénních reliktů, konkávních či konvexních. Jedná se především o náspy
mohylových pohřebišť, valy a příkopy hradišť, stopy zaniklých středověkých vesnic a jejich
polí, ale i doklady různých těžebních a výrobních činností (blíže viz Kuna – Tomášek 2004).
Tyto památky zůstaly zpravidla zachovány v terénu díky tomu, že jejich plocha nebyla
zemědělsky využívána a lesní příkrov je chránil před erozí i rušivými zásahy ze strany lidí.
Bohužel jsme v dnešní době často svědky ničení a poškozování tohoto druhu památek
nelegálními výkopy a velké škody přináší rovněž intenzivní lesní hospodářství spojené s
používáním těžké techniky a nešetrných postupů při těžbě dřeva (cf. Neustupný 2006).
Potřeba zaměřovat a dokumentovat dochované památky pro potřeby dalšího studia,
památkové péče a ochrany kulturního dědictví proto zůstává velmi aktuální.
Jelikož jsou zmíněné památky často situovány v nepřehledném terénu a chráněny hustým
vegetačním pokryvem, lze jen v omezené míře využít tradiční dokumentační metody, mezi
něž patří kupříkladu dokumentace fotografická. V zalesněném prostředí je velmi obtížné
pořídit fotografický snímek, který by poskytl celkovou představu o podobě lokality. Ani
letecké snímkování nebývá v těchto případech vždy úspěšné. Mezi další osvědčené avšak
361
limitované postupy patří slovní popis a kresebná dokumentace.
Rozšíření moderních geodetických přístrojů a výpočetní techniky zpřístupnilo v posledních
letech i další možnosti dokumentace terénních reliktů, a to formou digitálních výškopisných
modelů terénu (DEM – Digital Elevation Model). Velkou výhodou této metody je možno
kdykoliv znovu zobrazit terén v libovolném pohledu, a to i poté co byl archeologicky
prozkoumán či jiným způsobem zdevastován. Zároveň je možno použít DEM k dalším
analýzám (měřit výšky, vzdálenosti, počítat plochy, objemy, provádět libovolné řezy) a
odvozovat z něho celou řadu dalších map (např. mapu svažitosti, viditelnosti apod.).
S digitálními modelu terénních reliktů se v naší archeologii setkáváme poprvé v 70. letech
minulého století, kdy spolupráce geodetů a archeologů přinesla použitelné vizualizace
antropogenního reliéfu na zaniklých středověkých vesnicích Drnek-Svídna (okr. Kladno),
Jedomělice – ostrov (okr. Kladno) a Potálov (okr. Tábor). Stejným způsobem byly zaměřeny
relikty hradu Kožlany-Angerbach (okr. Plzeň-sever). Sběr a zpracování dat u těchto akcí
probíhaly v rámci tzv. systému LISPÚ – lokalizační informační systém pro projektové účely
(Eisler – Smetánka 1980, Eisler – Smetánka – Durdík 1981, Krajíc – Eisler – Soudný 1984).
V praxi dochází nejčastěji k vytvářením modelů menších území, v zahraničí se ale můžeme
setkat i s podrobnými výškopisnými plány zachycujícími terénní relikty v rámci velmi
rozsáhlých lokalit. Jako příklad možno uvést. velmi podrobný vrstevnicový plán oppida
Bibracte o rozloze 400 ha (Guichard 2003, 48-49). Takovéto akce však vyžadují intenzivní
nasazení měřičských týmů po dobu několika let.
Zhotovení digitálních modelů terénu v zásadě probíhá ve třech krocích. Prvním krokem je
sběr dat terénu (může být nahrazen digitalizací papírových podkladů), dále následuje
interpolace izolovaných dat do spojitého povrchu, který je následně vybraným způsobem
vizualizován.
Práce v terénu
Vrstevnicové plány a jejich řezy lze samozřejmě vytvářet i ručně z bodů, které jsou v terénu
výškopisně a polohopisně zaměřeny, např. s pomocí nivelačního přístroje a pásma, anebo
teodolitu (viz Janšák 1955, 122 – 143). Jedná se však o dosti zdlouhavý a pracný postup jak
ve fázi terénního měření, tak ve fázi zpracování dat. Užití nivelačního přístroje dosti pracné i
navzdory tomu, že jsou dnes k dispozici digitální stroje, které automaticky odečítají data z latě
opatřené čárovým kódem a tato data ukládají v paměti. Rovněž při použití teodolitu je
vytváření podrobných výškopisných map rozsáhlých reliktů nepřijatelně pracné i pro
profesionální geodety (cf. Šimana 1999, 184 – 186).
Velmi zajímavé zařízení usnadňující fázi sběru dat vynalezl Antonín Majer v rámci svého
působení na hradištích Závist a Svržno – Černý vrch v 80. letech minulého století. Pomocí
tzv. plošné hydraulické nivelace byl schopen měřit v pravidelné síti výšku bodů
s centimetrovou přesností pomocí dotykového čidla, kdy na výšku měřeného bodu bylo
362
usuzováno z tlaku kapaliny v měřící trubici (přístroj byl plněn vodou a rtutí). Touto metodou
bylo možno proměřit 100 m2
za 10 - 40 minut a výsledek potom pomocí počítačové grafiky
převést na trojrozměrnou vizualizaci terénu (Majer 1989).
Nejužitečnějším nástrojem pro terénní měření jsou však v současné době totální stanice,
vybavené elektronickým dálkoměrem. S jejich pomocí lze rychle zaměřovat a registrovat
v paměti hodnoty vodorovných a výškových úhlů, vzdáleností a jejich přepočet na pravoúhlé
souřadnice. Standardně lze dnes ukládat do paměti tisíce zaměřených souřadnic.
Některé typy totálních stanic umožňují jak měření na hranol (kdy se paprsek infračerveného
dálkoměru odráží od odrazného hranolu či štítku), tak přímé měření laserovým paprskem,
který se může odrážet od povrchu terénu. Nevýhodou laserového dálkoměru bývá menší
dosah (u cenově dostupných strojů jsou to desítky metrů) a rovněž riziko odrazu on nějaké
překážky (např. větve) ještě než paprsek dopadne na povrch terénu. Během jednoho
pracovního dne lze v prostoru s nepříliš hustou vegetací zaměřit více než 1 000 bodů. Co se
týče plochy, odhaduji produktivitu měření v lese na 1 ha za den. Rychlost měření ovlivňuje
jak zkušenost měřičského týmu, který tvoří minimálně dvě osoby, tak hustota vegetace na
lokalitě. Proto je v hodné provádět měření především v době vegetačního klidu.
Měření samotné lokality probíhá v polygonové síti, už z toho důvodu, že zpravidla není
možno celou lokalitu obsáhnout z jednoho stanoviště. Je žádoucí, aby tato polygonová síť
byla připojena k nějakému souřadnicovému systému. V ideálním případě je možno síť měření
připojit k Jednotné trigonometrické síti astrální (JTSK) s použitím trigonometrických a
zhušťovacích bodů, jejichž detailní popis lze rychle a zdarma získat v databázi přístupné na
internetových stránkách Zeměměřičského úřadu (http://dataz.cuzk.cz/).
Novým trendem v této oblasti jsou totální stanice s integrovaným přijímačem GPS, který
poskytuje neocenitelné služby při určování polohy stroje. Odpadá tak mnohdy zdlouhavé
vyhledávání připojovacích bodů a provádění polygonových pořadů. V kombinaci s referenční
stanicí GPS je možno rychle získat polohu stroje s centimetrovou přesností, pokud vzdálenost
od referenční stanice nepřesáhne cca 50 km. U nás jsou dostupné od roku 2005, ovšem
dosud jsou dosti nákladné.
Technologický pokrok přináší celou řadu nástrojů, jejichž obsluha je natolik nenáročná, že ji
zvládnou i lidé bez hlubšího vzdělání v geodézii. S tím se sice objevuje riziko určitého
diletantství, ale na druhou stranu tím stoupá produktivita dokumentačních prací v archeologii,
neboť lze pracovat i tehdy, kdy není možno z finančních či časových důvodů zajistit
spolupráci s odborníkem na geodésii.
Důležitým faktorem ovlivňujícím věrnost výsledného vrstevnicového plánu či DEMu je volba
hustoty a rozmístění bodů, zaměřovaných na povrchu terénního reliktu. Data mohou být
z povrchu snímána v pravidelné síti, tento způsob však není zpravidla nejvhodnější. Lepší
výsledky přináší postup, kdy jsou měřená data zhušťována v místech, kde je neklidný terén
s proměnlivou výškou a v naopak v oblastech s malými výškovými změnami je ponechána síť
363
řidší (cf. Kolář 2003, 79). Přitom je třeba dbát na to, aby nevznikaly velké prázdné plochy
(viz obr. 1).
Jako konkrétní příklad zde použijeme data naměřená na terénním reliktu vrcholně
středověkého tvrziště na katastru Ústrašín (okr. Pelhřimov). Sběr dat jsem provedli společně
s Petrem Hrubým 28. dubna 2006. Celkem bylo na povrchu tvrziště zaměřeno 700 bodů (obr.
2).
Interpolace dat a vizualizace
Výsledkem měření v terénu jsou zpravidla seznamy a souřadnice naměřených bodů. Ty je
většinou možno exportovat z paměti totální stanice do počítače v textovém výměnném kódu
(ASCII - American Standard Code for Information Interchange), který je velmi úsporný
z hlediska datové velikosti a je dobře stravitelný pro prakticky všechny počítačové programy.
Textový výstup vhodný pro další zpracování se skládá minimálně ze čtyř sloupců znaků,
z nichž jeden představuje identifikátor (číslo) bodu a další pak souřadnice X, Y a Z.
V současné době je k dispozici celá řada programů, které dokážou různými metodami
interpolovat izolované body do podoby kontinuálního povrchu terénu. Pravděpodobně
nejrozšířenější interpolační metodou je TIN (Triangulated Irregular Network – nepravidelná
trojúhelníková síť). V tomto případě je povrch reprezentován trojúhelníky, jejichž vrcholy
tvoří naměřené body. Platí přitom tzv. Delaunayovo pravidlo, podle kterého nesmí být
v kružnici opsané kolem trojúhelníka žádné další body. Pro naše účely tato metoda není vždy
nejvhodnější, neboť často produkuje ostré hrany, které neodpovídají pozvolným změnám
terénu (obr. 3).
Některé softwary z rodiny geografických informačních systémů jsou pro modelování terénu
přizpůsobeny lépe, jiné hůře. Široce rozšířené programy, jako je např. ArcGIS, mívají
v tomto směru spíše omezené funkce, existují ale sofistikované programy zaměřené přímo na
zpracování výškopisných dat, např. český produkt ATLAS DMT. Poměrně dobré zkušenosti
jsme získali se specializovaným programem SURFER, který nabízí celkem dvanáct
interpolačních metod. Z těchto metod můžeme polovinu úspěšně použít k interpolaci
terénních modelů:
1. Krigování (Kriging) – je velmi používaný, univerzální algoritmus, u něhož je možno
kontrolovat množství parametrů. Hodí se pro prostorově nepravidelně rozložená data, v nichž
se snaží postihnout hlavní trendy s využitím různých typů variogramů. Tato metoda dává
přesné výsledky, je ale zároveň náročná na výpočet.
2. Metoda minimální křivosti (Minimum Curvature) – je rovněž velmi často používaná, a to
zejména ve geografických aplikacích. Algoritmus spočívá ve vytvoření plochy, která prochází
vstupnými body a zároveň je co nejméně zakřivená. Tento postup není tak přesný jako
kriging, ale je rychlejší, velmi dobře vystihuje celkový trend vstupních dat a vytváří
364
„vyhlazený povrch“.
3. Modifikovaná Shepardova metoda (Modified Shepard´s Method) – vychází z výpočtu
vážené vzdálenosti, které je doplněna vyrovnáním metodou nejbližších čtverců. U této metody
došlo našem případě k nejvýraznějšímu zkreslení výsledku.
4. Radiálová funkční báze (Radial basis function) – tento nástroj zahrnuje několik
interpolačních metod, které produkují podobné výsledky jako kriging, avšak se silnějšímu
vyhlazováním terénu.
5. Triangulace s lineární interpolací (Triangulation with Linear Interpolation) – přesná
metoda, která vychází z Delaunayovy triangulace. Jedná se o vyhlazený TIN, který se hodí
pro pravidelně rozmístěná data s velkou hustotou.
6. Metoda přirozeného souseda (Natural Neighbor) – tato metoda používá výpočet vážené
vzdálenosti, vychází však přitom z thiessenových polygonů. Nevykresluje tedy vrstevnice za
hranicemi těchto polygonů, což pro nás může být výhoda, neboť nejsou extrapolovány
okrajové části plánu, kde mohou chybět naměřená data. Je to opět metoda vhodná spíše pro
nepravidelně rozložené body.
Není snadné rozhodnout, která metoda je pro potřeby modelování terénu v archeologii
nejvhodnější (viz obr. 4). Jednotlivé postupy jsou vhodné pro různé objemy vstupních dat a
požadovanou přesnost. Situaci je tedy nutno posuzovat v každém případě individuálně,
s ohledem na množství a hustotu na měřených bodů. Při velké hustotě naměřených bodů lze
doporučit tzv. přesné algoritmy, které striktně kopírují naměřená data. Do této skupiny patří
krigování, triangulace a metoda přirozeného souseda. Naopak při menší hustotě bodů
vystihujících terén může být někdy výhodnější použít tzv. vyrovnávací metody (např.
Shepardova metoda, metoda minimální křivosti nebo radiálová funkční báze), které vytvářejí
plynulejší přechody v prostoru chybějících dat. Tyto metody přinášejí určitou generalizaci
terénu, neboť vstupní data zde mohou mít různou váhu. To ale nemusí být vždy nevýhoda,
neboť průběh výsledného modelu terénu je hladší a dochází k vyrovnání lokálních nerovností.
Posledním krokem je samotná vizualizace digitálního modelu terénu. Ten může být
reprezentován (vizualizován) pomocí vrstevnicového plánu, „drátěného“ modelu, stínovaného
či barevně škálovaného povrchu apod. (obr. 5).
Závěr
Věnovali jsem se zde stručně základním fázím vzniku DEMu konkrétní archeologické
lokality. Ve všech krocích se dnes díky měřičské a výpočetní technice jedná o poměrně rychlý
a snadný postup. Lze předpokládat, že během překotného technologického vývoje se začnou
ve fázi terénního sběru dat objevovat nové metody a přístroje, jako jsou např. letecké (LIDAR
– cf. Gojda 2005) či pozemní laserové skenery. Naopak interpolační metody pravděpodobně
již tak bouřlivým vývojem procházet nebudou.
Digitální modely terénu jsou nejen atraktivní metodou dokumentace a prezentace, ale
365
především poskytují možnost dalších analýz a simulací na zachyceném reliéfu. Spolu
s rozšířením totálních stanic na archeologických pracovištích bude pravděpodobně stoupat i
počet tímto způsobem dokumentovaných lokalit, což lze koneckonců pozorovat již nyní, kdy
je vytváření DEMů terénních reliktů součástí značného počtu bakalářských a diplomových
prací na plzeňské katedře archeologie.
Obr. 1. Příklad dvojí možné interpretace jednoho nevhodně zvoleného souboru bodových výškových dat. Oba
postupy jsou přitom z technického hlediska správné (Podle Kolář 2003, 134).
366
Obr. 2. Příklad nepravidelného rozmístění měřených bodů v závislosti na členitosti terénu tvrziště Ústrašín.
367
Obr. 3. Digitální model terénu tvrziště Ústrašín interpolovaný metodou TIN v programu ArcGIS 9.
368
Obr. 4. Vrstevnicové reprezentace tvrziště Ústrašín vytvořené hlavními interpolačními metodami programu
SURFER 8. Stejná vstupní data zde poskytují více či méně odlišné výsledky v závislosti na metodě.
369
Obr. 5. Vizualizace tvrziště Ústrašín pomocí drátěného modelu terénu (nahoře) a stínovaného reliéfu (dole).
Interpolace proběhla vyrovnávací metodou radikálové funkční báze.
Literatura
Eisler, J. – Smetánka, Z. 1980: Nová metoda zobrazování drobných reliéfních tvarů.
Archaeologia historica 5, 217 – 219.
Eisler, J. – Smetánka, Z. – Durdík T. 1981: Možnosti využití počítačové grafiky v archeologii.
Archeologické rozhledy 33, 109 – 208.
Gojda, M. 2005: LIDAR a jeho možnosti ve výzkumu historické krajiny. Archeologické
rozhledy 57/4, 806-810
Guichard, V. 2003: Un aperÇu des acquis récents des recherches sur l'oppidum de bibracte
(1997-2002). Revue archéologique de l'Est 52, 45 – 90.
Janšák, Š. 1955: Základy archeologického výskumu v teréne. Archeologický ústav SAV,
Bratislava.
370
Kolář, J. 2003: Geografické informační systémy 10. ČVUT v Praze, Fakulta stavební.
Vydavatelství ČVUT.
Krajíc, R. – Eisler, J. – Soudný, M. 1984: Metodika a aplikace prospekčních metod a
počítačové grafiky při archeologickém výzkumu zaniklé středověké vesnice Potálov, okr.
Tábor. In: Nové prospekční metody v archeologii (Výzkumy v Čechách – Supplementum).
Praha.
Kuna, M. – Tomášek, M. 2004: Povrchový průzkum reliéfních tvarů. In: M. Kuna a kol.
(eds.): Nedestruktivní archeologie, 237 - 296. Academia, Praha.
Majer, A. 1989: Plošná hydraulická nivelace v archeologické geodézii a dokumentaci. In: V.
Hašek (ed.): Geofyzika v archeologii a moderní metody terénního výzkumu a
dokumentace, 300 – 306. Brno.
Neustupný, Z. 2006: Les – ochránce, či nepřítel archeologických památek? Zprávy památkové
péče 66/2, 137.
Šimana, M. 1999: Geodetická dokumentace mohylových pohřebišť. In: A. Beneš – J.
Michálek – P. Zavřel (eds.): Archeologické nemovité památky okresu České Budějovice I.,
184 – 192.
Summary
Computer-aided documentation of surface features in archaeology
A significant number of archaeological sites are manifested on the surface by various surface
features, such as embankments of tumulus cemeteries, ramparts and ditches of hillforts, traces
of vanished mediaeval villages and their fields, as well as evidence of mining and
manufacturing activities (for more details see Kuna – Tomášek 2004).
The contribution presents one of the forms of their documentation – creating digital models of
the terrain in this case applied to a castle from the 13th
centur (Ústrašín). The models enable
the user to display the terrain at any time viewed from any angle even after it has been
excavated or otherwise damaged. At the same time, digital models of the terrain can be used
for further analyses (measurement of elevations, distances, areas and volumes, producing
cross-sections and creating derived maps (slope aspect, visibility, etc.).
Generally, the process of developing a digital model of the terrain is performed in three steps
– (1) data collection in the field, (2) interpolation of the data measured into a continuous
surface and (3) an appropriate method of visualization.
In the first phase, data collection is today facilitated mainly by totalling stations equipped with
an electronic distance measurement device and optional storage of the co-ordinates measured
in the memory. The measured data is then interpolated using various methods which provide
slightly different results. Experiments described in this contribution were made employing
exact (Kriging, Triangulation and natural Neighbor) and weighed (Minimal Curvature,
371
Modified Shepard´s method and Radial basis function) interpolation methods. Weighed
methods are predominantly used to produce a smoothed surface of terrain models. The
individual methods are suited for different input data volumes and required accuracy. This
requires an individual assessment of the situation with regards to the number and density of
the points measured.
When there is a great density of the measured points it is recommendable to use the socalled/accurate
algorithms which strictly copy the measured data while with a low point
density it may be more beneficial to use levelling methods in order to create a smoother
surface.
372
Archeologie a internet
373
Muzejní archeologické sbírky na internetu - utopie či reálná věc?Pavlína
Kalábková, Jarmila Podolníková, Zdeněk Lenhart, Pavla
Jankovičová
Abstrakt
V úvodu je stručná charakteristika současných prezentací českých muzeí na internetu se
zaměřením na databáze sbírkových předmětů. Následuje představení univerzálního nástroje
ProMuS pro internetovou prezentaci jakýchkoliv tabulkových dat. Dále je zmíněna
archeologická aplikace systému Demus pro dokumentaci muzejních sbírek. Zdůrazněno je
použití jednotných slovníků, heslářů a číselníků v Demusu. Těžištěm příspěvku je přiblížení
projektu Národní autority v muzeích, jeho hlavních cílů a prvních realizovaných kroků.
The introduction provides brief characteristics of the currently available presentations of
Czech museums on the internet concentrating on the databases of collection items. It is
followed by introducing the ProMuS universal tool for an internet presentation of any tabular
data. The article continues by mentioning an archaeological application of the Demus system
for documenting museum collections, emphasizing the use of unified dictionaries and
codelists in Demus. The most important part of the contribution is the description of the
National Authorities in Museums project, its principal goals and the first realized steps.
Klíčová slova
Muzeum, ProMuS, Národní autority, databáze, internet, archeologie
Museum, ProMuS, National Authorities, database, internet, archeology
Úvod
Muzea jsou specifické instituce. I když se tváří jako jedny z nejméně progresivních
paměťových institucí, existuje řada projektů, které se snaží tento nelibý příměr zvrátit. Velmi
dobře je to sledovatelné na muzejních webových stránkách1
.
1
K muzeím na internetu se lze dostat přes rozcestníky, nejlépe:
http://www.knihovna.upm.cz/index.php?page=muzeahttp://www.zcm.cz/knihovna/index.html
http://www.cz-museums.cz/mag/adresar/index.asp
http://www.mkcr.cz/ces/
374
Stávající stav
Archeologie patří k frekventovaným muzejním oborům na webu. Má nejčastější samostatné
odkazy. Jejich kvalita je ovšem různá, od jednoduchého odkazu na archeologa až po ucelený
informační systém (obr. 1, Jihlava). Nejčastější formou archeologické muzejní prezentace je
prezentace expozic a výstav. Z činnosti jednotlivých muzejních oddělení dominují zprávy o
archeologických výzkumech. Důraz je kladen i na archeologickou památkovou péči, při níž se
objevují například i informace pro stavebníky. Ojediněle jsou pak prezentovány seznamy
nálezových zpráv, dlouhodobé projekty, vydávané publikace, bibliografie muzejních
archeologů, dějiny regionálních archeologických výzkumů či přehledy nemovitých
archeologických památek. Prezentace sbírek se omezuje většinou pouze na obecný popis
fondu, často je přejata pouze charakteristika vytvořená pro CES (Centrální evidence sbírek na
MK ČR). Ojediněle se objevují i významné či zajímavé sbírkové předměty jejich obrázek a
popis (obr. 1, Hradec Králové). K dispozici jsou však již ”první vlaštovky” webových
databází muzejních archeologických sbírek, k nimž patří databáze Národního muzea v Praze
(úctyhodná část sbírky - cca 140 000 předmětů, obr. 1, Národní muzeum) a Regionálního
muzea ve Vysokém Mýtě (celá sbírka, obr.1, Vysoké Mýto).
Obr. 1. Náhledy na webové stránku muzejí v Jihlavě, Hradci Králové, Národním muzeu Praha a Vysokém Mýtě.
375
ProMuS
Pro prezentaci archeologických muzejních sbírek na webu může sloužit program ProMuS
(CITeM - MZM Brno, 20052
). Původně šlo o Prohlížeč Muzejních Sbírek, ve skutečnosti je to
prohlížeč libovolných tabulek, a nejen prohlížeč, ale hlavně ”vystavovač” (obr. 2, ProMuS 1).
ProMuS umožňuje vystavit cokoliv, co má podobu tabulky (dbf, Access, Paradox, SQL,
Excel, Word). Je nezávislý na její struktuře a nemá omezení ani v počtu záznamů. Lze v něm
vyhledávat a řadit podle kteréhokoliv sloupce v tabulce, podle jakékoliv kombinace
jakýchkoliv částí údajů z různých sloupců. Ke každému záznamu (řádku v tabulce) může být
pak připojeno několik obrázků. ProMus zvládne i odkazy do jiných tabulek a jeho vzhled lze
nastavit podle vlastního vkusu. Tento prohlížeč lze provozovat i na samostatném počítači.
Určen je však prvotně pro internet. Návštěvník si pak může přepínat z tabulkového zobrazení
na detailní zobrazení zvoleného záznamu včetně obrázků. Možné jsou i odkazy na jiná URL.
Příprava dat pro ProMus zahrnuje čtyři kroky:
1. Sestavení popisu struktury tabulky (seznam polí s jejich typy a délkami)2. Export dat z
tabulky do textu s oddělovači (většina databázových systému nabízí)3. Import těchto dvou
souborů do ProMuSu4. Nastavení parametrů určujících vzhled tabulky, úvodní a doprovodné
texty, výběr zobrazovaných polí, počet kritérií pro filtrování atd. atd.
I když je už ProMuS k dispozici dva roky, ještě bohužel na webu nenajdete nikoho, kdo by jej
použil pro prezentaci archeologie. Přitom prezentace archeologických sbírek jednotlivých
muzeí je relativně snadná, většina dnešních muzejních archeologických sbírek je již alespoň
částečně evidována v počítačové databázi (Demus, BACH…). Současný stav tedy umožňuje
”jít dál”, buď zveřejnit archeologické sbírky jednotlivých muzeí nezávisle, samostatně,
izolovaně (např. pomocí ProMuS), nebo je zveřejnit již s možností propojení muzejních
sbírek v jeden informační systém - pracovní označení MSIS (muzejní sbírkový informační
systém).
Demus01 - Archeologie
S myšlenkou budoucího propojení archeologických sbírek vznikal i archeologický Demus
(viz příspěvek Kalábková - Lenhart - Jankovičová v tomto svazku3
). Hlavním motivem bylo
připravit databázi tak, aby v budoucnu bylo možné najednou získat informaci např. o všech
aquamanilích ze 14. století v muzejních sbírkách. Prvořadou podmínkou pro to jsou jednotné
slovníky. Demus je používá pro většinu údajů - názvy předmětů počínaje, přes kultury a
2
ProMuS je dostupný na:
http://www.citem.cz/mambo/index.php?option=com_content&task=view&id=21&Itemid=37
3
Domovská stránka Demus:
http://www.citem.cz/mambo/index.php?option=com_content&task=blogsection&id=2&Itemid=44
376
výzdoby až třeba ke způsobům akvizice či názvům katastrů. Slovníky pro Demus vznikaly v
širší pracovní skupině, často přebíráním již zavedených heslářů a číselníků. Většina z nich je
při práci pevná a závazná.
Národní autority
Systém národních autorit funguje pro (české) knihovny od roku 20014
. Je to webová databáze
jmen osob a korporací, věcných témat, geografických lokalit a dalších termínů, která nyní
obsahuje na 400 tisíc hesel. Nejpočetnější jsou autority jmenné a korporační. Připojeno je
nyní asi 50 knihoven, přičemž do tohoto systému jsou zapojeny všechny hlavní knihovny v
České republice.
Obr. 2. Náhled na webové stránku program ProMuS.
Projekt Národní autority v muzeích
Slovo autority vyvolává v českém muzejním prostředí často nesprávné asociace. V
4
K národním autoritám v knihovnách nejlépe přes databázi Národní knihovny v Praze http://www.nkp.cz/
http://sigma.nkp.cz/F/A6IYTH64TAK38P96KX2FCXU5164476XHXLYHQMFUGXEXSX14YB-
01904?func=file&file_name=find-a&local_base=AUT
377
připravovaném projektu nejde však o další ”policejní sbor”, ani o ”galerii velikánů”, ale o
společné slovníky (hesláře) přístupné on-line, které budou sloužit jako pomůcka pro jednotné
vyplňování katalogizačních záznamů v muzeích, a následně pro vyhledávání v nich.
Vytvořením systému národních autorit ve všech paměťových institucí by se pak výrazně
racionalizovalo zpracovávání sbírek knihoven, muzeí i galerií a dosáhlo by se unifikace
selekčních údajů v bázích paměťových institucí. Abychom vytvořili funkční model kooperace
při tvorbě a využívání báze národních autorit je nutné nejprve stanovit SW a HW podmínky
pro tvorbu a využívání existující báze personálních autorit Národní knihovny ČR (dále jen
NK ČR), shromáždit existující tezaury/slovníky (dále jen T/S) používané v systémech
sbírkové evidence muzeí a galerií, porovnat je s národními autoritami NK ČR a analyzovat
jejich datové struktury. Dále bude nutné identifikovat T/S udržované na mezinárodní úrovni,
otestovat možnosti harmonizace používaných lokálních variant T/S a jejich začlenění do
systému národních autorit,vytvořit a dále udržovat servisní kapacitu pro správu národních
autorit využívaných v muzeích a galeriích a nakonec i prosazovat používání národních autorit
v prostředí muzeí a galerií namísto lokálních variant T/S.
Prvními uskutečněnými kroky v tomto projektu byl soupis a popis slovníků a heslářů
používaných ve všech oborových modulech Demusu a v jiných muzejních systémech (BACH,
papírové karty). Dále pak pracovní setkání více než 20 odborníků z muzejního, galerijního a
knihovního prostředí ve dnech 27. - 29. 11. 2006 na chatě Barborka pod Pradědem. Závěry z
tohoto zasedání jsou následující: Používání autorit je ve vlastním zájmu knihoven. Systém
práce v muzeích je však poněkud odlišný, ale dá se předpokládat výrazné rozšíření
informačních služeb umožněné vzájemnou interoperabilitou. Cílem muzeí by tedy mělo být
převzetí a rozšíření existujícího modelu používání národních autorit o funkcionality vlastní
muzejnímu prostředí. Nasazení autoritního systému v muzeích by mělo vést k usnadnění
přístupu k maximálnímu možnému množství dat odborné, resp. laické veřejnosti. Použitý
dokumentační systém nesmí omezovat hloubku odborného popisu. Autoritní databáze jsou
obecně použitelné v jakékoli paměťové instituci jako zdroj vstupních údajů pro tyto
dokumentační systémy. Oboustranná kooperace knihoven a muzeí může být výrazným
přínosem pro obě tyto sféry. Vhodné bude začít u jmenných autorit (personálních a
korporačních), jejichž zpracování se jeví jako nejjednodušší. Úplné propojení věcných autorit
zřejmě nebude v nejbližší budoucnosti možné. Organizační struktura terminologických komisí
by měla být inspirována členěním vědeckých disciplin v MDT a tradičním rozdělením
muzejních oborů. Předpokládá se dvou- až třístupňové organizační uspořádání.
Národní autority a archeologie
V navrhovaném projektu Národních autorit má samozřejmě své místo i archeologie. Jako
nejjednodušší se nyní jeví vycházet při tvorbě autoritních T/S ze standardů užívaných v
databázích Demus01 - Archeologie, SAS ČR (Státní archeologický seznam České republiky,
378
NPÚ Praha) a Systém Archiv (Archeologické databáze Čech, AÚ Praha Akademie věd ČR).
Pro úspěšné spuštění projektu je však nutná nejen vzájemná komunikace mezi
zainteresovanými pracovníky jednotlivých institucí, ale i širší odborná diskuse. Jako podklad
k této diskusi by mohl sloužit návrh těchto autoritních polí s jejich slovníky:
SkupinaMat - materiálová skupina (slovník Demus)
SkupinaFce - funkční skupina (slovník Demus)
Kompl - kompletnost předmětu (stupeň zachovalosti) (slovník Demus)
Předmět - zařazení předmětu (slovník Demus)
Materiál - materiály, ze kterého je předmět vyroben (slovník Demus)
Technika - způsoby výroby předmětu (slovník Demus)
Výzdoba - výzdoby na předmětu (slovník Demus)
Povrch - povrchy na předmětu (slovník Demus)
Úprava - úpravy jednotlivých povrchů (slovník Demus)
Kultura - obecné datování (slovník Archiv, SAS)
DruhyObjektu - druh objektu (slovník Archiv, SAS)
CharObjektu - charakteristika objektu (slovník Archiv, SAS)
Stratum - typ stratigrafické jednotky (slovník Demus)
Lokality - název lokality (slovník Archiv, SAS)
Aktivity - typ aktivity na lokalitě (slovník Archiv, SAS)
Arealy - typ zjištěného areálu (slovník Archiv, SAS)
Teren - slovník terénních útvarů (slovník Demus)
Literatura
Kalábková, P. - Jankovičová, P. - Lenhart, Z. 2007: Demus - dokumentace a evidence
muzejních sbírek. Představení modulu Demus01 Archeologie, in: Počítačová podpora v
archeologii. Sborník z konferencí, Brno, v tisku.
Summary
Museum archaeological collections on the internet – a utopia or a realistic
goal?
Introduction
Museums seem to be very conservative. Inspite of this, there are several projects which aim to
change this unpleasent situation. One can see it on museums‘ web pages.
Situation
Archaeology is one of most frequent museum branches on the web. The level varies from a
simple link to an archaeologist to a complex information system. (pict. 1: Jihlava).
379
Presentations of exhibitions are very common. Other activities are dominated by reports on
archaeological research. Stress is put on archaeological monument care, eg. guides for
builders etc. Sometimes lists of research reports are to be found, as well as long term projects,
publications, bibliography, history of regional research activities, lists of archaeological
monuments, etc. The presentation of collections is mostly limited to general characteristics of
the collection, originally conceived for CES (Central Evidence of Collections at the Czech
Ministry of Culture). Images of single items are very rare (pict.1: Hradec Králové). Only a
few first-rank museums have databases placed on the web. The biggest one is that of the
National Museum in Prague (140 000 objects, pict.1: Národní muzeum), typical is that of the
Regional Museum in Vysoké Mýto. (pict.1: Vysoké Mýto)
ProMuS
The Internet presentation of collections on the web may be managed by ProMuS (CITeM MZM
Brno, 2005). The acronym comes from Prohlížeč Muzejních Sbírek (Museum
Collection Browser, actually this viewer covers any table and is not only a mere viewer, but
rather an exhibitor (Pict 2: ProMuS). ProMuS enables the exhibiting of anything in the form
of a table (dbf, Access, Paradox, SQL, Excel, Word), no matter what structure, no limit for
record number. One can search and sort by any column in the table, by any combination of
any parts of several different columns. Several images may be attached to every record (line
in the table). Links to other tables are possible. The presentation outlook may be designed to
suit individual needs. ProMuS may run on a single PC, but primarily it is intended for the
Internet. The visitor may switch from the table to the detailed view of the selected record with
images. Links to other URL’s are possible.
Four steps are needed for ProMuS presentation.
1. Table structure description (list of fields, their types and lengths)
2. Data exported as delimited text (most database systems offer this)
3. Import of those two files to ProMuS
4. Setup of parameters describing the design of the table, introductory and explaining texts,
selection of depicted fields, number of criteria for filtering, etc.
Unfortunately two years of ProMuS existence were not enough to use it for any
archaeological collection. This is surprising as it would be rather easy - most archaeological
collections in museums are now (at least partially) listed in computer databases (Demus,
BACH…). So it is possible to take the next steps: to publish the museum collections either
independently, isolated, or connected somehow into one information system, provisionally
called MSIS (muzejní sbírkový informační systém - Museum Collections Information
System).
Demus01 - Archaeology
The idea of future links and integration of archaeological collections was present when
380
archaeological Demus was designed. The main goal was to create the database in such a way
that would, in the future, enable users to obtain information let’s say about all aquamaniles
from the 14th
century in all museum collections. The first condition for this are unified
vocabularies. Demus uses controlled vocabularies for most fields: object names, cultures,
decorations, acquisition modes, cadaster names and many many others. Vocabularies for
Demus were created by a broad working group, overtaking or adopting existing thesauri or
code lists whenever possible. Most of the vocabularies are fixed and obligatory for users.
National Authorities
The system of the National Authorities for the Czech libraries has been working since the year
2001. It is a web database of personal and corporate names, subject themes, geographical
localities and other terms. Currently, there are about 400 000 records in the base, personal
names being the biggest part. Some 50 libraries are involved, all of the leading libraries in the
Czech Republic being among them.
Project National Authorities in museums
The word ”authority” often evokes in the Czech museum world unfounded unpleasant
associations. The project concerns neither a new ”police body” nor a ”gallery of titans”. The
subject is common vocabularies accessible on-line, which should serve as an assistant for
unified filing of museum records, and for their subsequent retrieval. The creation of National
Authorities for all memory institutions will rationalise the description and usage of collections
in libraries, museums, galleries, and it will unify the selection terms in databases of memory
institutions.
When constructing a functional model of cooperation in creating and using a national
authorities base, the following steps are necessary: to state the SW and HW conditions for the
creation and usage of the existing base of personal authorities of the National Library, to pick
up all existing thesauri/vocabularies (further T/V) used in the systems of collection
documentation in museums, to compare them with national authorities of the National Library
and to analyse their data structures. Next, it will be necessary to identify T/Vs which are held
on the international level, to test the posibilities of harmonising local variants of T/Vs and
their integration into national authorities, to create and permanently conduct a service capacity
for management of national authorities. It will be necessary to promote the usage of national
authorities in the museum environment instead of local T/Vs.
The first step of this project was listing, describing and classifying the T/Vs used in all branch
modules of Demus and in other museum systems (BACH, paper cards). The second step was
the meeting of more than 20 experts from museums, galleries and libraries at the end of 2006
at Barborka in the Jeseníky mountains. The following conclusions were reached: The usage of
authorities is in the interest of the libraries themselves. The working system is slightly
different in the museums, nevertheless a significant expansion of information services enabled
by interoperability is expected. The goal for the museums should be to overtake the existing
381
model of national authorities and to extend it with functions typical for museum conditions.
The introduction of the authority system in museums should lead to an easier access to a
maximum amount of data for both expert and laic public. The used documentation system
should in no way limit the depth of the scientific description. Authority databases are
generally applicable in any memory institution as a source of input data for those systems. A
reciprocal cooperation of libraries and museums may be profitable for both sides. Name
authorities (personal and corporative) will be suitable for the beginning, as they are simpler. A
full linkage of object authorities will probably not be possible in the nearest future. The
organisational structure of terminology committees should be inspired by the international
decimal classification of scientific disciplines and by the traditional division of museum
branches. A two or three level organisational model will probably be used.
National Authorities and archaeology
Archaeology has naturally its place in the proposed project of National Authorities. The
simplest way seems to be starting from standards used in existing databases Demus01 Archeology,
SAS ČR (State archaeological system of the Czech Republic), and the "Archiv"
system (Archaeological databases of Bohemia, Archaeological Institute Prague, Czech
Academy of Sciences). For the successful launch of the project not only is interactive
communication of the staff of various institutions necessary, but also an endeavour on the part
of the experts to attain a more illuminatory level of debate. The following proposal of fields
controlled by authority vocabularies could serve as a base for this discussion:
Category of the object according to its material (Demus vocabulary/controlled lists)
Category of the object according to its function (Demus vocabulary/controlled lists)
Entirety of the object (conservation state) (Demus vocabulary/controlled lists)
Object type (Demus vocabulary/controlled lists)
Material of the object (Demus vocabulary/controlled lists)
Technology used for the creation of the object (Demus vocabulary/controlled lists)
Decoration of the object (Demus vocabulary/ controlled lists)
Object surface (Demus vocabulary/controlled lists)
Surface preparation (Demus vocabulary/controlled lists)
Culture - general dating (Archiv, SAS vocabulary/controlled lists)
Type of immovable object (Archiv, SAS vocabulary/controlled lists)
Characteristics of immovable object (Archiv, SAS vocabulary/controlled lists)
Type of stratigraphical unit (Demus vocabulary/controlled lists)
Lokality name (Archiv, SAS vocabulary/controlled lists)
Type of activity on the locality (Archiv, SAS vocabulary/controlled lists)
Type of area (Archiv, SAS vocabulary/controlled lists)
Terrain feature - vocabulary of terrain configurations (Demus vocabulary/controlled lists)
382
Best access to museums on the Internet:
http://www. knihovna.upm.cz/index.php?page=muzea
http://www.zcm.cz/knihovna/index.html
http://www.cz-museums.cz/mag/adresar/index.asp
<http://www.mkcr.cz/ces/>
National Authorities for libraries are accessible from the National Library in Prague
http://www.nkp.cz/
http://sigma.nkp.cz/F/A6IYTH64TAK38P96KX2FCXU5164476XHXLYHQMFUGXEXSX1
4YB-01904?func=file&file_name=find-a&local_base=AUT
ProMuS is on:
http://www.citem.cz/mambo/index.php?option=com_content&task=view&id=21&Itemid=37
Demus home page:
http://www.citem.cz/mambo/index.php?option=com_content&task=blogsection&id=2&Itemid=44
383
Bibliografická databáze na internetových stránkách plzeňské katedry
archeologie http://www.kar.zcu.cz/bibliografie/index.php - Jan John,
Kamil Eckhardt
Abstrakt
Text podává základní informaci o bibliografické databázi, kterou provozuje Katedra
archeologie na Filozofické fakultě Západočeské univerzity v Plzni. Databáze přístupná přes
internetové rozhraní slouží k uchovávání editaci a vyhledávání bibliografických záznamů
publikací z oboru archeologie a příbuzných věd.
The text provides basic information on the bibliographical database operated by the
Department of Archaeology at the Faculty of Arts in Pilsen. The database which can be
accessed via an internet interface is used for storing, editing and retrieving bibliographical
records of publications from archaeology and related sciences.
Klíčová slova
archeologie, bibliografie, databáze, internet
archaeology, bibliography, database, internet
Vznik aplikace a její plnění daty
Využití veřejně přístupných databázových systémů pro usnadnění manipulace
s bibliografickými daty se v naší archeologii objevilo relativně pozdě a v podstatě je až
záležitostí 21. století (cf. Neustupný 1994, 121). Již v 90. letech minulého století však u nás
byly přes internet dosažitelné databázové katalogy větších knihoven (viz Macháček 1997, 84).
Smyslem toho příspěvku je základní informace o databázové aplikaci, která funguje na
webových stránkách Katedry archeologie FF-ZČU od roku 2003, kdy se na jejím vzniku
kromě autorů článku podílel rovněž ing. Václav Mařík. Tato veřejně přístupná databáze slouží
k evidenci bibliografických záznamů zejména archeologické literatury, a to převážně
z českých zemí. Jejím hlavním cílem je poskytnout možnost rychlého a pohodlného
vyhledávání v co možná nejobsáhlejší kolekci bibliografických záznamů co největšímu počtu
uživatelů. Proto byla zvolena databáze volně přístupná přes celosvětovou síť internet.
Svým rozsahem a rychlostí plnění tento systém přirozeně nemůžeme konkurovat komplexním
bibliografiím, které jsou zpracovávány odborníky na pracovištích jako je Bibliografickoinformační
oddělení Archeologického ústavu AV ČR. To ostatně ani není naším cílem. Spíše
se snažíme postupně vyvíjet databázi, která sice není zcela dokonalá, ale zato jednoduchá,
384
uživatelsky přívětivá a šitá na míru použití v archeologii.
V prvních fázích plnění jsem jako prozatímní řešení testovali shromažďování dat v prostředí
MS Access a poté jejich import do databáze na serveru. V současné době jsou již všechna data
vkládána, editována a vyhledávána přes formulářové rozhraní na internetových stránkách
katedry (obr. 1). Jako zdroj dat slouží např. publikované osobní bibliografie, či obsahy
sborníků a časopisů, které jsou zpravidla skenovány a převáděny do textové formy
prostřednictvím technologie OCR (optical character recognition). Tím se jednak zjednodušuje
a urychluje samotné zadávání (např. názvy článků je možno jednoduše zkopírovat a vložit do
formuláře) a zároveň jsou redukovány chyby vznikající při ručním přepisování.
Nová bibliografická data jsou doplňována zejména studenty v rámci prosemináře, kdy se
seznamují s archeologickou literaturou, způsobem citací, využíváním elektronických zdrojů
informací a zároveň menším objemem dat obohacují bibliografickou databázi. Tyto nově
zadané záznamy se neobjevují ihned ve veřejně přístupné části databáze ale dostávají
automaticky příznak „nezkontrolované“ do doby, než projdou procesem kontroly. Ani tak ale
nelze docílit naprosté bezchybnosti.
V současné době (počátek roku 2007) je v databázi něco přes 12 000 záznamů, přičemž lze
jen těžko odhadnout jaké procento dosud vyprodukované archeologické literatury toto
množství tvoří. Vzhledem ke stále intenzivnější publikační činnosti to ale zřejmě nebude příliš
mnoho.
Obr. 1. Vstupní formulář pro vyhledávání záznamů (zjednodušená verze).
385
Struktura databáze a technické řešení
Při návrhu struktury databáze jsme se rozhodli nepoužít zavedené knihovnické aplikace, ale
pokusili jsme se vytvořit vlastní prostředí, který by byl co nejjednodušší a zároveň dobře
přizpůsobené praktickému použití v archeologii. Kupříkladu pro chronologický heslář jsme
proto převzali sytém zavedený a používaný v Archeologické databázi Čech (viz např. Kuna –
Křivánková 2006).
Pokud se blíže podíváme na strukturu databáze, nalezneme v ní jednotlivé tabulky. Již ze
samotných názvů je v podstatě jasné co tabulky obsahují. Ty tabulky, v jejichž názvu se
vyskytuje podtržítko, zajišťují vazbu M:N. Struktura databáze je dobře patrná z ER (entity
relationship) diagramu na obr. 2. Celkem se jedná o 11 tabulek z nichž 5 má propojovací
funkci (tabulky 8–11):
1. Publikace – hlavní tabulka obsahující informace o citaci (identifikační číslo, název práce,
rok a místo vydání, ročník, číslo, vydavatel, počet stran apod.). Některá pole, např. ISBN,
nejsou zatím plněna. V této tabulce jsou rovněž ukládány případné poznámky k záznamu.
2. Autoři - tabulka jmen autorů publikací.
3. Chronologie - tabulka obsahující informaci o chronologickém období, kterého se práce
týká. Heslář byl převzat z Archeologické databáze Čech (viz výše).
4. Oblasti – tabulka vymezuje geografickou oblast, které se práce týká, a to nejpodrobněji na
úrovni okresů. Sloupec superior určuje nadřízenou oblast (např. kraj, stát).
5. Sborníky – seznam časopisů a sborníků v nichž se nacházejí sledované publikované práce.
6. Uživatelé – tato tabulka řeší přístupy jednotlivých uživatelů a jejich práva. V databázi
existuje několik úrovní oprávnění ke vkládání a editaci dat. Zatímco funkce vyhledávání a
exportu jsou samozřejmě komukoliv volně přístupné, vkládání a editace dat je umožněna
pouze registrovaným uživatelům (po zadání přihlašovacího jména a hesla).
7. Slova - tabulka klíčových slov přiřazených jednotlivým záznamům.
8. Autoři_publikace
9. Chronologie_publikace
10. Oblasti_publikace
386
11. Slova_publikace
Obr. 2. ER (entity relationship) diagram tabulek a jejich vztahů v bibliografické databázi.
Data aplikace spravuje databázový server MySQL aktuální verze 4.0.24 (blíže např. Smutný
1997, 22), pro výběr a úpravu dat získaných z databáze jsou používány skripty v jazyce PHP.
Aplikace je provozována na velmi výkonném serveru Eryx na Západočeské univerzitě v Plzni.
Po vytvoření databáze vznikl problém jak tento systém udržovat, zálohovat a jednoduše
vytvářet nové tabulky. U serveru Eryx je zakázán jakýkoli přístup k databázi SQL z jiných PC
z důvodu její bezpečnosti, a tak výběr padl na „opensource“ program PhpMyAdmin
v aktuální verzi 2.6.0, který je opět napsán v jazyce PHP a tedy funguje přímo na serveru.
Tento program poskytuje veškerý komfort přístupu k datům a zároveň umožňuje i export do
několika textových formátů. Náhled pracovního prostředí tohoto programu ukazuje obr. 3.
V našem případě jsme provedli zaheslování adresáře s programem PhpMyAdmin. Před
spuštěním programu je potřeba v konfiguračním souboru config.inc.php nastavit jméno
databáze, jméno uživatele a heslo. Správa databáze je potom možná přes internetový
prohlížeč a počítač připojený k internetu.
387
Obr. 3. Pracovní prostředí „opensource“ programu PHPMYADMIN pro zprávu databází MySQL.
Možnosti aplikace a její využití
Databáze poskytuje tyto základní funkce:
1. Evidence bibliografických záznamů ve formě, která se v naší archeologii běžně používá pro
citaci literatury.
2. Přiřazování dalších vlastností záznamům – geografická oblast, chronologie, klíčová slova,
obor apod.
3. Vyhledávání podle autora, klíčových slov, názvu, roku vydání, atd. Dotaz je možno
poměrně podrobně specifikovat kombinací různých polí (např. hledat publikace o neolitické
broušení industrii z okresu Český Krumlov). Čím je dotaz podrobnější, tím je samozřejmě i
menší počet záznamů které mu odpovídají. V některých polích lze volit z nabídky, jiná jsou
určena k přímému zapisování požadavku. V některých z nich (autor, název) je možno
vyhledávat fulltextově, tedy pokud je např. do pole název zadáno slovo „spon“ budou
vyhledány publikace v jejichž názvu se objevuje slovo spona, ale také třeba spony, spondylus,
korespondence atd.
Pokud je v rámci dotazu zvoleno více klíčových slov, jsou svázána operátorem AND. Pokud
388
tedy uživatel volí klíčová slova depot a broušená industrie, výsledkem dotazu by měly být
publikace o depotech broušené industrie. Pokud by byl vložen operátor OR, došlo by k výpisu
všech publikací s přiřazeným klíčovým slovem depot a zároveň všech s klíčovým slovem
broušená industrie.
4. Prohlížení vybraných záznamů, které mohou být řazeny podle libovolného parametru
(zpravidla abecedně podle jmen autorů a podle roku vydání).
5. Export vybraných záznamů v podobě, která se může bez velkých úprav stát základem
citačního aparátu či soupisu literatury. Je možno zvolit formát .rtf nebo .txt.
6. Přihlášení registrovaného uživatele – možnost přidávání a úpravy záznamů.
7. Evidence „kdo zadal záznam“ – kontrola po nezkušených uživatelích
Pro posouzení vytížení bibliografické databáze jsem na její stránky umístili samostatné
počítadlo přístupů. Výsledky zjištěné za druhé pololetí roku 2006 ukazuje obr. 4. V tomto
období neprobíhalo plnění databáze, a tak počty nejsou ovlivněny přístupy studentů, kteří by
na stránky přistupovali v rámci přidávání nových záznamů. Graf zobrazuje celkový počet
přístupů i přístupy unikátní. V případě unikátních přístupů je možno každý počítač (respektive
jeho IP adresu) v konkrétním dni započítat jen jednou. Velmi často však během dne dochází
k více přístupům z jednoho počítače a ty jsou pak započítávány do celkového množství
přístupů.
Z grafu je dobře patrný rozdíl mezi letními měsíci a závěrečným obdobím roku, kdy se počet
unikátních přístupů stabilizoval kolem 500 měsíčně. Naopak celkové využití od srpna
neustále stoupalo. Na širší hodnocení těchto prvních výsledků je však zřejmě ještě brzy.
389
Obr. 4. Graf počtu unikátních a celkových přístupů na stránky bibliografické databáze za druhé pololetí roku 2006.
Závěr a otázka budoucího vývoje
Budeme nadále sledovat intenzitu využití této aplikace a pokud bude mít vzrůstající tendenci,
bude to pro nás dostatečný signál o její užitečnosti nutnosti dalšího rozvoje. Bude-li tomu tak,
lze očekávat rozšiřování fondu databáze, a také implementaci dalších funkcí a algoritmů,
jakými jsou např. protokol Z39.50, který je často využíván v knihovnických databázových
systémech. Tento protokol umožňuje přes internet prohledávání vzdálených databází různých
institucí např. prostřednictvím osobních bibliografických softwarů jako je EndNote, ProCite
apod. Uživatel by tam mohl z databáze získávat data, který by se v jeho softwaru ukládala a
přetvářela v libovolný formát bibliografických záznamů.
Jiným předpokládaným trendem je vytváření specializovaných bibliografií např. letecké
archeologie, archeobotaniky, konzervátorství apod.
Vývoj databáze zatím pokračují tempem, jenž je úměrné nepříliš velké pracovní kapacitě,
kterou jsou na ni schopni vyčlenit autoři tohoto článku. Přesto se domníváme, že má naše
práce smysl, a to nejen jako cvičení pro studenty, ale i jako praktický zdroj informací z něhož
390
mohou čerpat i profesionální archeologové.
Literatura
Kuna, M. – Křivánková, D. 2006: Archiv 3.0. Systém Archeologické databáze Čech.
Uživatelská příručka. Archeologický ústav AV ČR, Praha.
Macháček, J. 1997: Archeologie a internet - Archäologie und Internet. Sborník prací
Filozofické fakulty brněnské university M 1, 81-89.
Neustupný, E. 1994: Role databází v archeologii - The role of databases in archaeology.
Archeologické rozhledy 46, 121-128.
Smutný, J. 1997: Databázové systémy. In: J. Macháček (ed.): Počítačová podpora
v archeologii, 15-32. Brno.
Užitečné odkazy
http://www.phpmyadmin.net/
http://www.mysql.com
http://www.stk.cz/ZIG/
Summary
Bibliographical database on the web pages of the Department of
Archaeology in Pilsen
Since 2003, the Department of Archaeology at the Faculty of Arts of the West Bohemian
University in Pilsen has been developing a bibliographical database which should serve to
enable quick and easy retrieval of bibliographical data on Czech archaeological publications.
Information can be searched by multiple criteria (author, title, magazine, year of issue,
subject, chronology, key words, etc.), sorted, exported and, for registered users, entered and
edited. The application data is administered by the MySQL database server, while data
retrieved from the database is selected and modified using PHP scripts. The database consists
of 11 tables some of which contain the actual data on bibliographic records and their attributes
while others fulfil the linking function. Data entry, editing and search is made possible via a
form interface on the web pages of the Department of Archaeology
(http://www.kar.zcu.cz/bibliografie/index.php). Currently the database contains over 12,000
records.
391