Bamberg, Univ., Diss., 2004

Inhalte der vorliegenden Studie sind Überlegungen zur Quellenkritik als eingrenzende Faktoren der Archäoprognose und die Entwicklung und Bewertung von Prognosemodellen für verschiedene Testgebiete im Land Brandenburg. Besondere Bedeutung kommt der Entwicklung archäologischer Verdachtsflächenkarten selbst zu, die sowohl gute Ergebnisse für die archäologische Forschung liefern als auch nutzbar für die Bodendenkmalpflege sein sollen. Vier kleinräumige Testgebiete aus dem Land Brandenburg mit verschieden ausgeprägter Landschaftsausstattung und unterschiedlichem archäologischen Bestand bilden die Untersuchungsgrundlage. Als wesentliches Analysewerkzeug wurde ein geographisches Informationssystem (GIS) genutzt. Datenbasis für die Entwicklung der Verdachtsflächenkarten bildeten die Landschaftsdaten in digitaler Form mit Verknüpfung der verschiedenen Sachinformationen zu den archäologischen Fundstellen. Die erfolgreiche Nutzung von archäologischen Verdachtsflächenmodellen ist außerhalb Deutschlands bereits nachgewiesen. Für die Erstellung der Verdachtsflächenkarten in den Testgebieten wurden induktive Modelle gewählt. Ausgangspunkt ist die Rekonstruktion des Verhaltens prähistorischer Gesellschaften in Bezug auf die Umwelt. Kartiert werden somit Flächen, die Eigenschaften einer von prähistorischen Kulturen bevorzugten Landschaftscharakteristik besitzen. Grundlage dieses Modells ist also die Annahme, dass eine zielgerichtete Auswahl von Siedlungsplätzen stattgefunden hat. Die Landschaftscharakteristik der Testgebiete, also der Flächen von denen Fundstellen bekannt sind, dienen als Berechnungsgrundlage zur Kartierung gleichartiger Gebiete. Diese Beziehung wird mit Hilfe multivariater Analysemethoden untersucht. Die Berechnung mit Hilfe der logistischen Regression ermöglicht es, die Bedeutung einzelner Landschaftsparameter zu beurteilen. Ganz wesentliches Ergebnis für alle Testgebiete ist die große Bedeutung der Boden- bzw. Geofaktoren. Da die Gültigkeit der Verdachtsflächenkartierung auch durch siedlungsstrukturelle Forschungsergebnisse untermauert wird, wird hier noch einmal die Abhängigkeit des Menschen dieser Zeit von seiner Umwelt und im Besonderen von der Bodenbeschaffenheit bestätigt. Zur Entwicklung eines qualitativen Verdachtsflächenmodells lieferte besonders das Testgebiet “Niederlausitz”, einer Region die dem Braunkohletagebau zum Opfer fiel, eine besonders gute Datenbasis. Sie erlaubte die Berechnung zeitlich differenzierter Prognosen und solcher getrennt nach Fundarten. Klar erkennbar werden signifikant unterscheidbare Siedlungsstrategien in den unterschiedlichen Zeitenräumen. Die Verdachtsflächenkarten wurden dann mit einem Landschaftsentwicklungsmodell, einem Landnutzungsmodell und dem Datenfehlermodell kombiniert. Diese visualisieren Veränderungen in der Landschaft, verschiedene Bedingungen bezüglich der Auffindung archäologischer Fundstellen und andere Einflüssen auf die Qualität und Repräsentativität des Modells. Die Berücksichtigung dieser Parameter verbessert die originale Verdachtsflächenkarte durch Integration vielfältiger Zusatzinformationen. Daraus resultiert die abschließende archäologische Flächenbewertung. Die Ergebnisse zeigen, dass die Archäoprognose, die archäologische Flächenbewertung, gegenüber der bisherigen Praxis deutlich präzisere Informationen liefert. Damit steht der Bodendenkmalpflege und der archäologischen Forschung ein offenes und flexibles Instrument zur Flächenbewertung zur Verfügung.

The objectives of this study are reflections upon aspects of source criticism as restrictive factors in Archaeoprognosis and the development and assessment of predictive models for different test areas in the state of Brandenburg. Of special importance was the development of the predictive models themselves to deliver good and valid results both for heritage management as well as academic archaeological research. The basis for the investigation were four small test areas in the state of Brandenburg, which were characterised by various types of landscape and different kinds of archaeological remains. An essential tool for the analysis was the use of a geographical information system (GIS) .The database to develop the predictive models was built up from the landscape-data and all the available information about each archaeological site in digital form. Archaeological predictive models are already successfully in use as a tool for cultural resource management (CRM) in many countries. In order to develop archaeological predictive maps for the test areas inductive models were selected. The starting point is the reconstruction of the potential behaviour of prehistoric societies in regard to their environment. Areas were mapped with characteristic qualities of the preferred habitats. The basic foundation of the model is therefore the assumption that the choice of a specific location for settlements was deliberate. The landscape parameters of the test areas, which are the areas where archaeological sites were known, are the calculation base used to map similar regions. To analyse this relation multivariate statistical methods were used. A calculation based on logistic regression makes it possible to judge the importance of each landscape parameter. The main result for all test areas is the distinct significance of the soil or geological factor. Because the validity of predictive mapping is scientificially supported by known settlement structures, the dependence of people in these times on the ecological surrounding, mainly the soil conditions, is confirmed. The test area „Niederlausitz“, region threatened by the open-cast lignite mining, provides an exceptional database to develop predictive models with high spatial and temporal resolution. Clearly perceptible are settlement strategies with significant differences in the various periods of time. The original predictive maps were then combined with a landscape development model, a land use model and a data bias model. These models visualise changes in the landscape, different survey conditions and other influences on the quality of representation in each model. The inclusion of these models definitely improves the original predictive maps along with the integration of any other information we have. The result is the final archaeological risk assessment. The results show that Archaeoprognosis – the archaeological risk assessment - delivers more precise information when compared with the current practice. Consequently there is an open and flexible instrument for archaeological risk assessment now available for the state service for heritage management and scientific archaeological research.