El uso de los SIG como herramienta de modelización ... · la metodología utilizada para estudiar...

V JORNADAS DE SIG LIBRE

El uso de los SIG como herramienta de modelización geográfica en arqueología. El caso de estudio del poblamiento durante la prehistoria

reciente en cuenca del río Ripoll.

M. Yubero Gómez(1), F.J. López Cachero (2) y X. Rubio Campillo(3)

(1)Seminari d’Estudis i Recerques Prehistòriques (SERP), Departament de Prehistòria, Història Antiga i Arqueologia Universitat de Barcelona, C/Montalegre, 6/8 08001, Barcelona, [email protected].(2) Seminari d’Estudis i Recerques Prehistòriques (SERP), Departament de Prehistòria, Història Antiga i Arqueologia Universitat de Barcelona, C/Montalegre, 6/8 08001, Barcelona, [email protected].(3)Computer Applications in Science & Engineering (CASE), Barcelona Supercomputing Center, C/Gran Capità 2-4, Nexus I, despatx 105, Barcelona, [email protected].

RESUMEN

El trabajo que presentamos tiene por objetivo realizar una aproximación a la metodología utilizada para estudiar los patrones de poblamiento durante la prehistoria reciente (5500-550 ane) en la cuenca del río Ripoll (Vallès Occidental/Vallès Oriental, Catalunya). La propuesta está definida a partir de la creación de un modelo geográfico que intente dar respuesta a las preguntas planteadas por la investigación, empleando de manera intensiva las utilidades y ventajas que que las aplicaciones SIG libre nos pueden aportar. Afrontando esta problemática, el estudio propone un análisis detallado de la teoría y la metodología necesarias para aplicar modelos geográficos en arqueología.

Palabras clave: SIG, software libre, arqueología, prehistoria reciente, NE península ibérica

ABSTRACT

The aim of this project is the definition of a new methodology of research, designed to create new socionatural models able to improve our understanding of ancient populations in the zone of the basin of Ripoll river (Vallés Occidental/Vallés Oriental, Catalonia). We propose the integration of Geographic Information Systems and the advantages of free software with traditional archaeological techniques (field walking and survey). This approach is combined with theoretical and methodological discussions about the use of geographic models in archaeology.

Key words: GIS, free software, archaeology, late prehistory, NE Iberian Peninsula

Plaça Ferrater Mora 1, 17071 GironaTel. 972 41 80 39, Fax. 972 41 82 [email protected] http://www.sigte.udg.es/jornadassiglibre/

mailto:[email protected]

Servicio de Sistemas de Información Geográfica y Teledetección

V Jornadas de SIG Libre

INTRODUCCIÓN

El presente trabajo tiene como objetivo presentar la metodología utilizada para explorar el poblamiento prehistórico durante la prehistoria reciente (5500-550 ane) en la zona del río Ripoll (Vallès Occidental/Vallès Oriental, Catalunya). Para llevarlo a cabo nos hemos basado en datos arqueológicos procedentes de las excavaciones, que en su mayoría, nos han sido facilitados por el Servei de Paleontologia y Arqueologia de la Generalitat de Catalunya. Asimismo, Hemos utilizado la suite ofimática Open office para crear la base de datos de forma sencilla, y Quantum GIS y Grass para la modelización geográfica y el análisis espacial de los datos.

El objetivo de este texto es, pues, doble. Por una parte, reflexionar sobre los usos actuales de los SIG dentro de la arqueología, tanto a nivel práctico como teórico, así como el impacto del software libre dentro de esta discusión. Por la otra, presentar un caso de estudio concreto, mediante el cual ilustrar los conceptos definidos con anterioridad.

MODELOS GEOGRÁFICOS Y ARQUEOLOGÍA

La creación de modelos geográficos en arqueología mediante Sistemas de Información Geográfica no se popularizó hasta la década de los años 80 como herramienta dentro de la investigación histórica y arqueológica. Fue en el contexto anglosajón donde aparecieron las primeras publicaciones [1] sobre esta temática, dando un especial énfasis a los modelos predictivos. De hecho, se trata de una disciplina joven, que sólo tiene unos 30 años de tradición. Vale la pena remarcar que su uso no es generalizado y que todavía no es completo ni global, pero sin duda se trata de una de las renovaciones metodológicas más importantes en los últimos años, en cuanto a arqueología se refiere. Por desgracia, el uso sistemático y generalizado de los SIG en estudios arqueológicos es aun un trabajo pendiente para resolver en nuestro país.

No obstante, a pesar de tratarse de una rama de investigación relativamente joven, en los últimos años ha experimentado un gran aumento. Pese a esto, las bases para realizar una aproximación científica todavía no han sido fijadas totalmente. Esto no es necesariamente negativo, ya que permite adaptar este tipo de metodologías a los problemas que presentan las Humanidades y las Ciencias Sociales, y dar soluciones diferentes a las cuestiones que plantean estas disciplinas.

Por otro lado, actualmente nuevas ramas del conocimiento procedentes de la Inteligencia Artificial combinadas con los SIG permiten realizar una aproximación menos determinista y errónea de la realidad. Un ejemplo es la MBA (Modelización Basada en Agentes), mediante la cual podemos realizar una simulación de sistemas complejos, con los que es más fácil modelar la dinámica de población humana (ahora y en la antigüedad), de tal manera que podamos aproximarnos de una manera más real a las comunidades pretéritas y a sus comportamientos [2].

La principal crítica que se realiza a las investigaciones de análisis espacial a partir de los SIG es que en la mayoría de los casos sólo se tienen en cuenta los datos geográficos, y otros procedentes de la arqueología experimental o la etnoarqueología se ignoran. El uso de IA y algoritmos relacionados con esta ciencia han permitido superar esta barrera, ya que posibilita sumar variables relativas al comportamiento humano a los datos estrictamente geográficos. Como consecuencia, en los últimos años se está trabajando para ampliar el uso del GIS como herramienta de análisis sobre los patrones de ocupación espaciales de las comunidades pasadas en un




V Jornadas de SIG Libremarco mucho más amplio, que tenga en cuenta diversas áreas de trabajo para generar hipótesis de trabajo más sólidamente fundamentadas [3].

Por encima de todo, las ventajas de la aplicación de SIG a la arqueología son evidentes, dado que la mayoría de los datos que se tratan son espaciales, en tanto que proceden del registro arqueológico. De la misma manera, el uso de esta herramienta se ha extendido también a otros campos de la disciplina, como por ejemplo la gestión patrimonial de yacimientos, la modelización predictiva, la prospección o incluso la organización de una excavación.

Centrándonos en la creación del modelo geográfico, los datos de entrada procedentes del registro arqueológico, es decir, los datos que introducimos y tratamos con un SIG, pueden proceder de diferentes orígenes:

• La excavación. Se trata de la recogida exhaustiva de la información en un yacimiento concreto, dónde se ubican espacialmente (coordenadas X,Y y Z) los materiales documentados y se describen sus características.

• La prospección. Se trata de datos que nos ayudan a hacernos una idea global del territorio, sugiriéndonos posibles localizaciones de yacimientos y su posible extensión.

La diferenciación entre los dos métodos es importante, ya que uno nos proporciona una visión concreta de un yacimiento, mientras que el otro nos da una perspectiva global del entorno o la región. Por otro lado, los datos procedentes de la prospección suelen estar tomados sobre el terreno, mientras que lo de la excavación tienen X, Y y Z, factor a tener en cuenta.

Esta tercera dimensión y su integración en el modelo geográfico es uno de los problemas de la aplicación del GIS a la arqueología. La representación de ésta en un modelo más ágil, que no sea como valores dentro de un raster, es todavía un problema a resolver. Normalmente, los programas de GIS no dan una respuesta del todo eficiente, tanto si se trata de un yacimiento al aire libre como si se trata de una cueva, dónde se complican más las cosas. Esta problemática es especialmente grave en los casos de las excavaciones preventivas, ya que en estos casos sería muy útil poder registrar toda la información posible de manera ágil e intuitiva. El uso de los SIG en este último caso es realmente importante, dado que la mayoría de los casos una vez realizada la intervención el yacimiento desaparece y es imposible acceder físicamente a la información.

La mayoría de usos del SIG no tienen en cuenta este factor, dado que en general no es relevante. En general, los datos con los que se trabaja son de nuestro presente y sirven para resolver problemáticas actuales o bien de un futuro inmediato. Pero contrariamente a esto, en arqueología el factor temporal es altamente importante, dado que nuestros datos pueden presentar cronologías diferentes y muy concretas.

Además, en el caso de que nuestra información proceda de la excavación, el factor temporal está íntimamente ligado al factor espacial, ya que estos datos proceden de una estratigrafía particular de cada yacimiento. Actualmente hay un especial interés por representar esta tercera dimensión a nivel intra-site [4], encuadrándose dentro de la corriente denominada de forma global como Time Gis.

OBJETIVOS

Dada la problemática de nuestra zona de estudio, donde se ha generado mucha información pero no se ha tratado de manera conjunta, la modelización geográfica resulta una herramienta fundamental para poder comprender la evolución del poblamiento prehistórico. La zona de la cuenca del río Ripoll (ver Figura 1) ha sido




V Jornadas de SIG Libreobjeto de estudio desde principios del siglo XX, generando un gran volumen de informaciones y estudios. Nuestra intención es validar, o no, las hipótesis y modelos verbales que se han generado durante todos estos años de investigación y generar nuevas propuestas, si es posible.

Figura 1: Zona de trabajo del caso de estudio

En líneas generales siempre se ha propuesto el río Ripoll como eje vertebrador del territorio. Tal es así, que la proximidad a los recursos hídricos es uno de los factores más importantes para el establecimiento de las comunidades prehistóricas, aunque no el único. Por eso, otra de las hipótesis con la que trabajamos es que, a pesar de que durante todo el período de la prehistoria reciente (5500-550 ane) hay sucesivas reocupaciones en parte de los yacimientos estudiados, podemos detectar ciertos patrones en el poblamiento. Y ya menos "detectable" en el registro arqueológico, pero no menos importante, es la accesibilidad a determinados recursos y el marco cultural de estas comunidades.

Otros autores [5] han planteado que en cronologías del neolítico y calcolítico (5500-2300 ane), el control del territorio y los recursos potenciales podrían articularse en torno a pequeñas células integradas por asentamientos nucleares, ubicados en grandes cuevas o al aire libre, y hábitats fijos o más temporales. Otras propuestas [6] sugieren que existen diferentes patrones de ocupación según las actividades económicas y de subsistencia que ocupan un determinado espacio. De esta forma, el tipo de hábitat, de la misma manera que la morfología de las estructuras documentadas, podría relacionarse con prácticas de tipo ganadero o bien agrícola.

Respecto a las cronologías más tardías del bronce inicial, bronce final y primer hierro (2300-550 ane), otros investigadores [7] proponen que la ocupación territorial estaría constituida por pequeños asentamientos simultáneos o sucesivos destinados a cubrir las necesidades subsistenciales del grupo. En el trasfondo de todo esto, subyace el importante problema de saber qué grado de sedentarización implica este tipo de asentamientos, es decir, si se trata de un tipo de un hábitat disperso formado por granjas familiares autónomas y económicamente autosuficientes que explotan de




V Jornadas de SIG Libreforma reiterada los mismos terrenos agrícolas en función del ciclo de agotamiento y regeneración de los suelos o, por el contrario, si detrás de la aparente escasa entidad que caracterizan estos yacimientos existe un tipo de poblamiento concentrado y más estable [8].

Hasta ahora, los análisis de poblamiento en nuestro territorio de estudio habían sido muy simples. Solo se habían hecho recuentos de yacimientos y su visualización en un mapa. Nosotros planteamos, que más allá de este hecho, la aplicación de ciertos algoritmos y la creación de un modelo geográfico definido según nuestras necesidades puede permitir aproximarnos a la accesibilidad de los asentamientos, la visibilidad acumulada que presentan y su comunicación con comunidades próximas. Partiendo de estos análisis queremos hacer una aproximación más cuidada de las estructuras de poblamiento de la prehistoria reciente y analizar más profundamente las afirmaciones "de facto" que se reiteran en publicaciones y que no se han comprobado ni estudiado con análisis espacial.

METODOLOGÍA

Para desarrollar el estudio que hemos propuesto, el primer paso ha sido el diseño de una base de datos espacial planificada especialmente para ser utilizada con nuestro SIG y en relación con nuestro caso de estudio. Hemos utilizado el programa Open Office Base que permite crear, modificar y gestionar bases de datos, y también elaborar tablas, formularios e informes bien gestionados desde el sistema gestor de bases de datos HSQL. La aplicación proporciona diferentes asistentes, vistas de diseño, de trabajo y también vista SQL. Una ventaja de esta aplicación es su integración con otros programas de Open Office, facilitando así la gestión de la información. Su compatibilidad para trasladar los datos al SIG hace de esta base de datos una herramienta muy útil para gestionar todo el corpus de datos que analizaremos con el SIG.

·El correcto diseño de la base de datos es vital, ya que tiene que convertirse en uno de los recursos esenciales de trabajo. Sus características más importantes tienen que ser permitir almacenar, buscar y realizar las consultas que sean necesarias y, por otro lado, que sea lo suficiente flexible para que podamos realizar las modificaciones que sean necesarias sin tener que cambiar todos los contenidos. En las figuras 2 y 3 presentamos el modelo Entidad-Relación de la base de datos que hemos elaborado, acorde con la tipología de datos existentes y los requerimientos dados por las preguntas que queremos formular a nuestro modelo.





Figura 2: Modelo Entidad-Relación general





Figura 3: Diseño final de la base de datos

Asimismo, tras el diseño de la base de datos, realizamos el vaciado de las cartas y memorias arqueológicas del Servei de Patrimoni Arqueológic i Paleontológic del Departament de Cultura de la Generalitat de Catalunya de los siguientes municipios: Sabadell, Montacada i Reixac, Sant Quirze del Vallès, Barberà del Vallès, Castellar del Vallès, Ripollet, Santa Perpètua de la Mogoda, Sant Llorenç Savall, Matadepera, la Llagosta, Sant Fost de Campcentelles, Badia, Martorelles, Santa Maria de Martorelles, Granera, Mollet del Vallès i Sentmenat. Estos municipios engloban en la totalidad nuestra zona de estudio, es decir, el cauce del Río Besòs (Vallès Occidental/Vallès Oriental).

Dado que no contamos con suficientes dataciones de C14 en todos los yacimientos, decidimos clasificar los asentamientos a partir de las cronologías otorgadas por los materiales cuando no había datación C14 y con dataciones cuando las hay. En la base de datos también hemos hecho constar una categoría de




V Jornadas de SIG Libre"prehistórico" cuando no podemos asignar una cronología clara a los yacimientos. Éstos sólo han sido contabilizados en casos de análisis generales. En el resto de casos no los hemos tenido en cuenta.

Para llevar a cabo nuestro análisis contamos con 103 yacimientos estudiados, la mayoría de los cuales presenten diversas fases y reocupaciones sucesivas. Tratándose de un primer trabajo y teniendo en cuenta la calidad de los datos, hemos preferido plantear un modelo simple, sin tener en cuenta las variables medioambientales. El principal problema está en la falta de analíticas de este tipo en el territorio estudiado, sobre todo en lo referente a columnas polínicas. La figura 4 muestra la variabilidad de ocupaciones de los yacimientos. Se puede apreciar que hay un incremento de asentamientos en las fases del bronce inicial y en el bronce final.

Figura 4: Gráfica de yacimientos por cronologías

De esta manera, dentro de QGIS y GRASS establecimos nuestra zona de trabajo dentro de un marco con unas coordenadas UTM concretas, que son las siguientes: al norte 4627000; al oeste 409000; al sur 4583000, y al este 464000, dentro del datum EUR50 y la zona 31N. Así pues, la medida total del área de trabajo está delimitada por un rectángulo de 55 kilómetros en dirección Este-Oeste por 44 kilómetros en dirección Norte-Sur. Se puede observar la orografía de esta zona, así como la distribución y localización general de los yacimientos en torno al río Ripoll, en la figura 5.





Figura 5: totalidad de yacimientos

El primer paso ha sido realizar un análisis espacial de carácter general con todos nuestros yacimientos. Hemos tratado de validar una de las primeras hipótesis que proponíamos al principio del trabajo: el poblamiento prehistórico no es aleatorio y se pueden detectar patrones, aunque nosotros no los podamos reconocer en su totalidad. Hemos utilizado de manera básica el método Monte Carlo [9]. Se trata de una técnica que aprovecha la comparación estadística entre nuestra muestra y una creada aleatoriamente de forma automática. La idea principal es poder discernir las distribuciones estadísticas generadas por los valores aleatorios de las que no lo son, teniendo en cuenta el contexto del experimento.

Según esta premisa, los puntos generados no tendrán la misma distribución que nuestros yacimientos. Además, al ser puntos situados por azar vienen a representar la media del mapa. Es decir, que si en vez de realizar la comparación con éstos la realizáramos con la totalidad mapa tendríamos que obtener resultados similares.

De esta manera, hemos importado los datos de todos los yacimientos a QGIS y GRASS, independientemente de la cronología. Después, con la opción v.random de GRASS hemos creado 100 puntos aleatorios en el mapa. Cómo el área que hemos definido como zona de trabajo incluye el mar, hemos decidido eliminar los puntos que estaban allí, ya que eso nos distorsionaría mucho los resultados, dado que no tenemos yacimientos en medio del agua. El siguiente paso ha sido calcular el valor del aspecto, la gradiente y altura para los dos grupos de datos y introducirlos como tres atributos más en las respectivas tablas.

Como ya habíamos apuntado, planteamos la proximidad a los cursos fluviales como un elemento importante en la localización de los asentamientos. Por esto motivo hemos utilizado v.distance de GRASS para calcular la distancia de los puntos aleatorios y de los yacimientos a las cuencas del Ripoll y de la riera de Caldes, al noreste del río. Como vector hemos utilizado la red fluvial de toda Catalunya, facilitada por el Departament d'Habitatge i Mediambient de la Generalitat de Catalunya.

Una vez calculada la distancia, hemos incluido estas informaciones dentro de las tablas respectivas como un atributo más. Pero con esta información no podemos contrastar ninguna hipótesis. Así, mediante un conjunto de análisis estadísticos también analizaremos los atributos del aspecto, la gradiente, la altura, la distancia de




V Jornadas de SIG Libreun punto concreto al río utilizando la función v.univar de GRASS. La orden es la siguiente: map=tots_jac_geografia column=aspecte. Esta misma operación la hemos realizado para cada variable a analizar y para los dos conjuntos muestrales.

RESULTADOS

Hemos comparado los valores de altura, gradiente, aspecto y distancia al río (ver Tabla 1).

Tabla 1: Comparativa del conjunto aleatorio y los yacimientos arqueológicos

Los yacimientos muestran unos patrones mucho más homogéneos que la muestra aleatoria. Sólo en el caso de la gradiente tienen una tendencia parecida. Esto se puede explicar por la diferencia que existe entre los yacimientos situados en el llano y los yacimientos situados en cuevas y abrigos. Otro elemento importante es la diferencia en la variable de la distancia al río. Los yacimientos, por regla general, están mucho más cerca de los recursos hídricos, hecho que válida nuestra hipótesis de que es uno de los principales motivos para establecer los asentamientos [10].

El método Monte Carlo también lo hemos utilizado para comparar cada una de las cronologías utilizadas. De esta manera y comparando los valores de la desviación estándar podremos valorar la fiabilidad de nuestros datos y las tendencias aproximadas de nuestras cronologías. Hemos analizado las siguientes variables: altura, aspecto, gradiente y la distancia al río (ver tablas 2, 3, 4 y 5).

Tabla 2: Comparativa del aspecto según cronología


Puntos aleatorios Aspecto Gradiente Altura Distancia al ríomuestra 85 85 85 85mínimo 2.3607 0.540744 22.85 6.31129máximo 357.598 37.5577 1236.59 1495.66mediana 206.937 12.6488 408.103 503.783desviación estándar de la población 101.245 8.51889 265.092 339.356Todos los yacimientosmuestra 107 107 107 107mínimo 2.78801 0.193167 55.23 16.5234máximo 347.641 48.6408 1004.24 2705.98mediana 194.56 6.22927 231.771 349.364desviación estándar de la población 93.7007 7.56698 203.977 382.876

Mediana85 2,36 357,60 206,94 101,25

103 2,79 347,64 194,56 93,709 3,38 249,14 201,37 71,823 45,71 184,89 124,54 58,308 3,81 298,30 192,87 92,56

15 59,74 314,17 211,34 55,8413 59,74 281,78 219,28 55,0318 10,16 300,89 182,11 101,2326 2,79 347,64 213,45 97,4023 33,54 332,20 177,84 86,8520 59,74 345,72 228,37 68,45

AspectoCronología Muestra Mínimo Máximo Desviación std,Punts aleatoriosTotal yacimientosNeolítico antiguo cardialNeolítico antiguo epicardialNeolítico antiguo evolucionadoNeolítico medioNeolítico finalCalcolíticoBronce inicialBronce finalPrimer Hierro



V Jornadas de SIG LibreTabla 3: Comparativa de la altura según cronología

Tabla 4: Comparativa de la gradiente según cronología

Tabla 5: Comparativa de la distancia al río según cronología

Igual que en el caso anterior, hemos utilizado la función v.univar para calcular los valores estadísticos. Pero ahora repetiremos la misma acción añadiendo una orden más para indicar que cronología queremos estudiar. Dado que cada cronología tiene una ID asignada, podremos ejecutar la orden siguiente: v.univar type=point map=tots.


GradienteCronología Muestra Mínimo Máximo Mediana Desviación std,Punts aleatorios 85 0,54 37,56 12,65 8,52Total yacimientos 103 0,19 48,64 6,23 7,57Neolítico antiguo cardial 9 1,90 15,46 5,50 3,80Neolítico antiguo epicardial 3 8,09 36,24 18,63 12,53Neolítico antiguo evolucionado 8 1,41 30,60 6,47 9,26Neolítico medio 15 1,33 10,17 3,93 2,52Neolítico final 13 1,33 36,24 7,03 8,63Calcolítico 18 0,43 36,24 8,23 8,32Bronce inicial 26 0,89 36,24 5,45 8,75Bronce final 23 0,86 48,64 6,99 11,42Primer Hierro 20 1,08 15,27 3,84 3,29

Distància riuCronología Muestra Mínimo Máximo Mediana Desviación std,Punts aleatorios 85 6,31 1495,66 503,78 339,36Total yacimientos 103 16,52 2705,98 349,36 203,98Neolítico antiguo cardial 9 65,78 1489,31 635,97 356,67Neolítico antiguo epicardial 3 636,22 1182,30 839,97 243,52Neolítico antiguo evolucionado 8 63,09 1061,14 533,50 358,65Neolítico medio 15 31,72 704,40 346,83 227,24Neolítico final 13 170,06 1182,30 531,48 255,71Calcolítico 18 138,87 1182,30 556,65 312,34Bronce inicial 26 9,59 1400,30 479,21 309,48Bronce final 23 12,52 1182,30 417,68 261,27Primer Hierro 20 49,91 842,40 385,60 216,45

AlturaCronología Muestra Mínimo Máximo Mediana Desviación std,Punts aleatorios 85 22,85 1236,59 408,10 265,09Total yacimientos 103 55,23 1004,24 231,77 203,98Neolítico antiguo cardial 9 79,09 909,85 264,54 242,47Neolítico antiguo epicardial 3 123,06 943,47 629,10 361,32Neolítico antiguo evolucionado 8 89,17 1004,24 276,64 282,44Neolítico medio 15 55,23 760,37 213,74 167,96Neolítico final 13 70,38 943,47 201,31 218,23Calcolítico 18 61,20 943,47 264,28 234,29Bronce inicial 26 55,23 943,47 228,19 226,03Bronce final 23 69,81 943,47 210,59 193,29Primer Hierro 20 79,90 331,18 180,28 64,13



V Jornadas de SIG LibreCONCLUSIONES

Aunque este trabajo es una presentación preliminar de los resultados, creemos que las investigaciones relacionadas con la metodología de trabajo son tan importantes en este caso como en el caso de estudio particular. Cada vez se está popularizando más el uso de SIG dentro de las Humanidades en general, y la Arqueología en particular, pero el modo de trabajo no siempre parece ser el adecuado para llevar a cabo una investigación científica.

En este sentido, antes de empezar a trabajar con una aplicación SIG es necesario diseñar nuestro modelo, teniendo en cuenta tanto las preguntas que queramos contestar como los datos a nuestro alcance. De este modo será posible crear una base de datos espacial útil para el investigador, a partir de la cual iniciar el uso de técnicas como el análisis espacial y la geoestadística.

Centrándonos en el caso de estudio, los resultados preliminares nos permiten demostrar que existen patrones de asentamiento distintos en cada cronología tratada. En futuras investigaciones será posible determinar con mayor seguridad estas características particulares de cada época, gracias al uso del método Monte-Carlo para determinar qué variables de nuestro modelo son las más relevantes para responder a las preguntas que queremos formularnos.

REFERENCIAS

♦ [1] KOHLER, T.; PARKER, S., (1986): «Predictive Models for Archaeological Resource Location», a Advances in Archaeological Method and Theory 9, pp. 397-452

♦ [2] RUBIO CAMPILLO, X. (2009): Modelització i simulació aplicades a la recerca i interpretació de camps de batalla. Universitat de Barcelona. Tesis doctoral inédita. http://www.tesisenxarxa.net/TDX-0720109-092434/

♦ [3] GRAU MIRA, I. (2006): "Transformaciones culturales y modelos espaciales. Aproximaciones SIG a los paisajes de la romanización" a GRAU MIRA, I.(eds): La aplicación de los SIG en la arqueología del Paisaje. Anejo a la revista Lucentum, 15. Publicaciones de la Universidad de Alicante, pp: 211-226.

♦ [4] BARCELÓ, J.A. (2008): Computational Intelligence in Archeology. Information Science Reference.

♦ [5] (1992): “La economía de producción a lo largo del Neolítico en Catalunya” a MOURE, A. (eds): Elefantes, ciervos y ovicaprinos. Economía y aprovechamiento del Medio en la Prehistoria de España y Portugal. Universidad de Cantabria, Santander, pp: 202-228.

♦ [6] RIBÉ, G. (1999): "Territorios y poblamiento del Vallès (Catalunya) en el neolítico (5500-3500 cal. BC): aproximación arqueoespacial" a II Congrés del Neolític a la Península Ibèrica, Saguntum PLAV, Extra 2, pp:307-314MARTÍN, A.

♦ [7] CARLÚS, X. & TERRATS, N. (2003): “El poblament prehistòric i antic a la conca mitjana del riu Ripoll: dels caçadors-recol·lectors a l’antiguitat tardana”, en Arraona, n. 27, pp: 26-45.

♦ [8] ALBIZURI, S.; ALONSO, N. & LÓPEZ-CACHERO, F.J. (2011): Economia i canvi social a Catalunya durant l’edat del bronze i la primera edat del ferro, V Reunió Internacional d’Arqueologia de Calafell, Economia agropecuària i canvi social a partir de les restes bioarqueològiques. El primer mil·lenni aC a la mediterrània occidental, Calafell 2009, Arqueomediterrània 12, 11-36.

♦ [9] CONNOLLY, A. & LAKE, N. (2009): Sistemas de Información Geográfica aplicados a la arqueología. Ed. Bellaterra.

♦ [10] YUBERO, M. & RUBIO, X. (2010): Models geogràfics GIS i arqueologia. El cas d’estudi del poblament prehistòric a la conca del riu Ripoll (Vallès, 5500-550 ane). Premi d’Arqueologia Memorial Josep Barberà, SCA, Barcelona.



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