PREDIKTÍV RÉGÉSZETI MODELLEK ÉS A MAGYAR

On-line megjelenés: 2011. szeptember

www.mnm-nok.gov.hu/kiadvanyok

PREDIKTÍV RÉGÉSZETI MODELLEK ÉS A MAGYAR ÖRÖKSÉGVÉDELEM

MESTERHÁZY GÁBOR – STIBRÁNYI MÁTÉ1

Absztrakt: A régészeti örökségvédelem első és egyik legfontosabb feladata a régészeti lelőhelyek térbeli azonosítása. A tanulmány a hazai lelőhely-állomány ismertségének vizsgálata alapján a prediktív régészeti modellek hazai bevezetésére tesz javaslatot, ezek széles körben, már a beruházások tervezési szakaszában használható eszközt jelenthetnek, melynek alkalmazásával a hazai lelőhely-állomány előzetes védelme biztosítható. Kulcsszavak:

régészeti

lelőhely,

térinformatika,

prediktív

modellezés,

örökségvédelmi kockázatelemzés

„The approach…, where these decisions are taken on the basis of (expert) knowledge of the known archaeological site sample, is in our view an irresponsible approach to archaeological heritage management.” VERHAGEN et al. 2010 438.

Ha egy régészt megkérünk, hogy mutassa meg kutatásának helyszínét, biztosan rengeteg, izgalmasabbnál izgalmasabb lelőhelyet fogunk látni. Bajban lesz viszont, ha arra kérjük, hogy mutassa meg az összeset. Senki sem tudja ugyanis egyelőre, hogy mennyi régészeti lelőhely van Magyarország területén. Ez nem elméleti kérdés2, hiszen esélyünk sincsen megvédeni azokat a lelőhelyeket, amelyekről nem tudjuk, hogy hol vannak.3 Bár

1

Magyar Nemzeti Múzeum – Nemzeti Örökségvédelmi Központ Topográfiai Osztály, [email protected], [email protected] 2 2001. LXIV tv. 11. §, illetve 7. § 20. 3 Jelen keretek között a régészeti lelőhely definíciójának kérdését nem tárgyaljuk, régészeti lelőhely alatt „a tárgyi leletek, régészeti jelenségek, valamint ökológiai maradványok speciális együttesének sajátos térbeli elhelyezkedését” értjük (RACZKY 2006), kiegészítve azzal, hogy ennek kiterjedését a környező leletmentes terület határozza meg. Ez azonban nem ad választ számos kérdésre: pl. ha több korszak leletei azonos helyszínen találhatóak, akkor az egy vagy több lelőhelynek tekintendő-e, illetve pl. a római kori Aquincum polgárvárosa hány lelőhely? A kérdést korábban már röviden taglaltuk (REMÉNYI – STIBRÁNYI 2010).

1

gyakorlatilag minden régészeti kutatás a lelőhelyekkel foglalkozik, aránytalanul kevés szó esik a lelőhely-állomány megismerhetőségének lehetőségeiről. Az biztos, hogy olyan hatalmas mennyiségről van szó, amelyet térinformatikai rendszer (GIS) használata nélkül nem lehet kezelni. A régészeti lelőhely-állomány vizsgálatában az a régészeti információ, amelynek nincs – minél pontosabb – téradata, az nem vizsgálható, egészen egyszerűen nem lelőhely. Jelen vizsgálatban ebből a szempontból foglaljuk össze a magyarországi régészeti lelőhely-állomány helyzetét, az erre irányuló GIS alapú vizsgálatokat, valamint azokat a lehetőségeket, amelyeket a lelőhelyek magasabb szintű védelmének tartunk.

Régészeti lelőhely-állomány ismertsége Magyarországon Első ránézésre a helyzet bíztató. Létezik egységes és központi adatnyilvántartás, ahol a régészeti lelőhelyekre vonatkozó adatok összegyűjtve szerepelnek, ezt a magyarországi régészet széttagoltságának ismeretében kiemelkedő eredménynek tartjuk. A Kulturális Örökségvédelmi Hivatal (KÖH) közhiteles lelőhely-nyilvántartását – mivel tartalmazza a Magyarország Régészeti Topográfiája (MRT)4 kutatásait, a múzeumi adattárak túlnyomó többségének adatait, illetve a 2001 óta elvégzett régészeti kutatások adatait egyaránt – megbízható alapnak tekinthetjük a lelőhely-állomány helyzetének vizsgálatához. Jelenleg több mint 70.000 rekordot tartalmaz, a magyarországi lelőhely-állomány nagyságát pedig általában legalább 100.000-re becsülik (WOLLÁK 2009). Ezek szerint a lelőhelyek 70%-át már ismerjük. Ez azonban sajnos nincs így. Először is: biztosan nem ismerünk 70.000 lelőhelyet. Ismert lelőhelynek csak azt tarthatjuk ugyanis, amelynek van téradata, tehát a térbeli helyzete ismert. A KÖH adatbázisát ugyanis készítésekor nem térinformatikai rendszerként hozták létre, nagyon sok olyan adat szerepel benne lelőhelyként, aminek nincs, vagy nem is lehet téradata. Összesen az adatoknak csak körülbelül kétharmadához, 50.000 lelőhelyhez ismert térbeli adat (akár rendelkezik kiterjedéssel, akár pontszerű). Ennek ráadásul körülbelül 10%–a található belterületen belül (ez az ország területének 5,42%-a), ami jól jelzi azt az aránytalanságot, aminek oka, hogy belterületen a tagoltság miatt ugyanaz a lelőhely általában telkenként más azonosítót kap. Meglehetősen sok esetben egy lelőhely több számon van felvéve. Összességében becslésünk szerint mintegy 25.000–30.000 lelőhelyet tekinthetünk 4

Bővebben ld. lejjebb.

2

valójában ismertnek.5 Mivel lelőhelyeink túlnyomó többségén több korszakot és jelleget is tudunk azonosítani, ennek a számnak a megállapítása nem egyértelmű, mindenesetre jelenleg elégedjünk meg az eddigi gyakorlat alapján végzett vizsgálattal, a térben lehatárolható egységgel. Az eddigiekben szisztematikusan kutatott területeken azonosított lelőhelyek számának az ország teljes területére végzett extrapolálását már többen elvégezték (JANKOVICH-BÉSÁN ÉS NAGY 2004; WOLLÁK 2004), ezek alapján 100.000–150.000 lelőhelyet becsülhetünk az ország területén. Ez km²-enként körülbelül 1–1,5 lelőhelyet jelent. A felszínen megfigyelhető lelőhelyek számának vizsgálatában az adatot megalapozottnak tartjuk, a napjainkban végzett vizsgálatok is nagyjából ezt a számot erősítik meg. A KÖH és a Somogy Megyei Múzeumok Igazgatósága munkatársai által 2000-2004 között 17 település területén végzett belső-somogyi topográfiai kutatás során 426 km²-en 517 lelőhelyet találtak (1,21 lh/km²) (FEKETE et al. 2005). 2011 tavaszán végzett terepbejárásunkon Perkátán és környékén mintegy 160 km² terület vizsgálata során 220 lelőhelyet találtunk (1,375 lh/km²). Ezek a vizsgálatok, ahogy az MRT kutatásai is, biztosan nem találták meg az adott területre eső összes lelőhelyet, de kétségkívül kijelenthető, hogy szignifikáns eredményt hoztak. Európai lelőhely-állományokkal összevetve is helytálló az 1–1,5 lelőhely/km²-es arány, bár területenként igen eltérő értékekkel találkozhatunk. Lengyelországban 270.000 km² területen 435.000 lelőhelyet azonosítottak (1,6 lh/km²) (PRINKE 2009 72.), Svédország 450.000 km²-es területén 2009-ben 570.000 lelőhely ismert (1,2 lh/km²) (NORMAN SOHLENIUS 2009 83). Szlovénia 20.000 km²-én 26.000 lelőhelyet azonosítottak (1,3 lh/km²) (DJURIĆ et al. 2009 90.). A felvételek különbözősége (pl. lelőhely fogalma) miatt persze nem szabad túl messzemenő következtetéseket levonnunk ezekből az adatokból, az arányok azonban jól megfigyelhetőek, ezek alapján tehát a Magyarország területén becsülhető 100– 150.000 lelőhely megfelelőnek tűnik. Nem szabad kihagynunk a számításból azt a tényt sem, hogy vannak olyan régészeti lelőhelyek is, amelyeket terepbejárással nem lehet azonosítani. Egyelőre nem ismert olyan nagy területre kiterjedő mérés, amely szignifikánsan tisztázhatná az ilyen típusú lelőhelyek arányát a lelőhely-állományban. Azonban nem is elsősorban a számok a lényegesek, hanem az, ami ezekből következik. Márpedig az adatok alapján Magyarország régészeti lelőhelyeinek 20–30%-át 5

2004-ben ez a szám 10.000-12.000 volt (WOLLÁK 2004 76) ebben azonban még nem szerepeltek az MRT dunántúli kutatásainak téradatai. Ld. WOLLÁK 2004 77. fig 5.

3

ismerjük, szisztematikusan pedig legfeljebb hazánk területének hozzávetőleg 25%-a kutatott.6 Ezt több szempontból is rendkívül jelentős problémának érezzük. A régészet szempontjából – a tudományos vonatkozástól eltekintve – ez az alacsony szám azt jelenti, hogy az ország lelőhely-állományának hozzávetőleg 70%-a gyakorlatilag védtelen, a hatályos szabályozás ugyanis csak a nyilvántartott lelőhelyeket védi. A védelem pedig – a 2001. évi LXIV. törvény szellemével összhangban – elsősorban nem a lelőhelyek feltárását, hanem a bolygatás megelőzését jelenti. A régészet tehát abban érdekelt, hogy a beruházások elkerüljék a lelőhelyek területét, bár az elmúlt évek alulfinanszírozott feladatellátása miatt mintha feledésbe merülne, hogy elsődleges etikai és szakmai kötelességünk nem a lelőhelyek feltárása, hanem épségük megőrzése az utókor számára. A beruházások szempontjából hasonlóan problémákkal terhelt ez a helyzet, hiszen a magas arányú ismeretlen állomány miatt nem lehet a tervezés során figyelembe venni a lelőhelyek elkerülését. Ha a lelőhelyek ilyen nagy aránya ismeretlen, gyakorlatilag értelmetlen régészeti adatszolgáltatást kérni a tervezés időszakában, hiszen elég kicsi esély van arra, hogy az használható lesz. A lelőhelyek átlagosan 70%-a még ideális esetben is csak az engedélyezés kapcsán kötelezően elvégzett terepbejárás során kerül elő. Magyarország hét megyéjén áthaladó, 384 km hosszú Nabucco gázvezeték nyomvonalán a tervezés során összesen 77 nyilvántartott lelőhely volt ismert, 2010-ben elvégzett egyszeri terepbejárásunk után ez a szám 339-re módosult, de belekalkulálva a terepbejárás során nem kutatható területek arányát, összesen legalább 400 lelőhelyre számíthatunk. Ez tehát a beruházás számára előre fel nem mérhető időbeli és pénzbeli kockázatot jelent, aminek pontos mértéke jelenleg ideális esetben az engedélyezés, kevésbé ideálisban pedig a kivitelezés során derül ki.

Megoldási lehetőségek 1. Ahogy az előző fejezetben említettük, a jelenlegi szabályozást, amely ilyen alacsony ismertség mellett kizárólag a már ismert lelőhelyek alapján próbálja a lelőhelyek védelmét ellátni, veszélyesnek tartjuk.

6

Az MRT az ország területének 11,7% vizsgálta, kb. 10.000 lelőhelyet kutatva, további két kötet, benne mintegy 2.000 lelőhellyel kéziratban van (WOLLÁK 2004, illetve a kéziratban lévő adatokkal kapcsolatban Torma István szóbeli közlése).

4

Az egyik lehetőséget, korát meghaladó módon a Magyarország Régészeti Topográfiája vázolta fel: terepbejárással kutatni az ország területét. A magyarországi viszonyok között, a kiemelkedően magas szántott területek aránya miatt hazánkban a terepbejárás a lelőhelyek azonosításának legolcsóbb és legegyszerűbb módja. Használatával a szántott területeken megbízható adatokat nyerhetünk a terület régészeti érintettségéről. Hátránya viszont, hogy bár szoros kapcsolat van a felszínen gyűjtött leletanyag és a felszín alatti jelenségek között, az összefüggés nem jelent feltétlenül azonosságot. A lelőhely létét általában igen, annak pontos kiterjedését azonban már nem lehet mindig teljes biztonsággal megállapítani a felszíni jelenségek alapján, ráadásul bizonyos területeken, bizonyos jellegű lelőhelyek esetében ez a módszer nem használható. Az 1960-as években pozitivista szemlélettel indított, korát meghaladó topográfiai műhellyé kinőtt, de az 1990-es évek végére félbemaradt vállalkozás az ország 11,7%-t dolgozta fel terepbejárással (WOLLÁK 2004). Ezt tekinthetjük az alapnak. Amit tudunk a lelőhely-állományról, azt nagyrészt ezen kutatásoknak köszönhetően tudjuk. Elég arra gondolni, hogy a korábban említett összesen ismert 25.000-30.000 lelőhelyből mintegy 12.000-t az MRT azonosított (WOLLÁK 2004, illetve a kéziratban lévő adatokkal kapcsolatban Torma István szóbeli közlése). Noha a számok azt sugallhatják, a feladat mégsem lehetetlen, bár jelentős erőforrásokat igényel. Lengyelországban a Nemzeti Régészeti Felmérés (Archeologiczne Zdjęcia Polski; AZP) keretében óriási emberi és anyagi forrásokat munkába állítva terepbejárással kutatták az ország közel teljes területét. Az 1978-ban elkezdett munkálatok első fázisának (terepbejárás) befejezése pár éven belül várható. 2009-re 500 régész részvételével több, mint 435.000 lelőhelyet azonosítottak Lengyelország területén (PRINKE 2009). Svédországban régészek eddig kétszer járták végig az ország erdőkkel nem fedett területét, összesen 600.000 régészeti lelőhelyet azonosítva, jelenleg az erdős területek régészeti kutatása zajlik. (NORMAN - SOHLENIUS 2009) Egyelőre nem látunk reális esélyt arra, hogy a közeljövőben bármilyen módon - a fentiekhez hasonló - szisztematikus topográfiai kutatások induljanak meg Magyarországon. Ennek egyrészt financiális okai vannak, a régészet alulfinanszírozottsága miatt ez csak az állami szerepvállalás növelésével lehetne elképzelhető. Nagyobb, jóval összetettebb probléma a régészek ebben a kérdésben tanúsított érdektelensége. Ennek okai nyilván külön tanulmányt érdemelnének, de gyökerének azt tartjuk, hogy az 1992-es Máltai egyezményt követően Európa-szerte végbement régészeti forradalom Magyarországot csak részben érte el (BÁNFFY

5

2008). A szakma magától értetődőnek tekinti a leletmentő megelőző feltárások szükségességét, de azt, hogy ehhez a kutatási tevékenységtől elválasztott régészeti erőforrásmenedzsment (Cultural Resources Management – CRM) létrehozására van szükség, már nem7. A CRM azonban nemcsak a régészeti kft-ket és az autópálya-feltárásokat jelenti, hanem azt a szemléletváltozást is, amely az összes régészeti jelenség védelmének komplex feladatából következik. Ez viszont teljesen más, a szó akadémikus értelmében nem tudományos kérdéseket vet fel. 2. Felvázolható azonban e probléma megoldásának egy másik megközelítése is: fordítsuk meg a kérdést, és próbáljuk meg előre jelezni, hogy hol lehet régészeti lelőhelyekre, jelenségekre számítani. Az eljárás alapjai azok a modellkísérletek, amelyeket rengeteg tudomány használ, az orvostudománytól a zoológiáig (ARC-WOFE 1998). Összefoglaló néven ezeket prediktív modelleknek nevezik.

1. ábra A Fejér megyei Sárrét területére vonatkozó domborzatmodell (SRTM 2006)

7

A kifejezés definíciójához ld. KING 2004, 4.

6

A régészeti prediktív modellek „egy térségben a régészeti lelőhelyek és leletek helyszínét próbálják meghatározni mintavétel, vagy az emberi viselkedés alapvető jellegzetességeit felhasználva” (VERHAGEN 2007 13.). A modellek többsége két feltevésen alapul. Egyrészt az emberi megtelepedések helyszínének kiválasztását nagyban befolyásolták

2. A Fejér megyei Sárrét prediktív régészeti modellje (MESTERHÁZY 2011 75.)

7

a természeti környezet egyes jellemzői, másrészt ezek a környezeti tényezők, melyek a megtelepedés helyének kiválasztását meghatározták, legalább indirekt módon megjelennek a modern térképeken (WARREN – ASCH 2000 6-7.). Ennél fogva az emberi megtelepedés a tájban nem véletlenszerű, és az eddig előkerült lelőhelyek szóródása természeti és kulturális eredők mentén modellezhető. Így térinformatikai és geostatisztikai elemzésekkel kiszűrhetőek azok a helyszínek, ahol a lelőhely(ek) előfordulásának nagy a valószínűsége, illetve azok is, ahol alacsony. Ez meglehetősen pragmatikus hozzáállás, és nyilvánvalóan a CRM oldaláról érkezett: ha idő és pénz hiánya nem teszi lehetővé a teljes körű vizsgálatot, viszont mindenképpen – és minél gyorsabban – választ kell adnunk, akkor ismernünk szükséges milyen megoldások állnak rendelkezésre. A modellek alkalmazásának elmúlt 30-40 évében azonban a módszer több lett, mint segédeszköz. Ezeket az adatokat ma már arra is felhasználjuk, hogy jobban megértsük és elemezzük az emberi tevékenység és a természeti környezet közötti összefüggéseket. Hasonlóképpen a modellezés során elkészítendő térbeli elemzések nem csak a modell alkotóelemeiként értelmezhetőek, hanem úgymond járulékos haszonként önmagukban is felhasználható adatot jelentenek. A természetföldrajzi viszonyok – elsősorban a vízfolyások, a domborzat, a talaj – emberi megtelepedésre gyakorolt hatását a néprajz- és földrajztudomány már a 20. század első felében vizsgálta, a néprajz oldaláról Bátky Zsigmond és Györffy István (BÁTKY-GYÖRFFYVISKI 1941), illetve a földrajztudós Mendöl Tibor (MENDÖL 1932). Régészeti településhálózat szempontjából az elsők között Méri István emelte ki a víz-közelség és a domborzati viszonyok jelentőségét (MÉRI 1952), de ennek a jellegzetességnek a felismerése vezette az MRT terepbejárásainak vezetőit is; a víz és a lelőhelyek kapcsolata mára a régészek számára nyilvánvaló régészeti ténnyé vált. A magyarországi régészeti fejlődésre az elmúlt 20 évben elsősorban a prediktív modellekkel szorosan összefüggő és párhuzamosan fejlődő tudományág, a környezetrégészet gyakorolt megtermékenyítő hatást, ezeket az eredményeket tekinthetjük a prediktív modellek alapjainak. Az alábbiakban ezért röviden összefoglaljuk azokat a magyarországi kutatásokat, amelyeket ebből a szempontból előremutatónak tarthatunk, és amelyeket a prediktív modellezés haszonnal alkalmazhat.

8

Régészeti térinformatika Magyarországon A régészeti célú térinformatika hazai alkalmazása közül elsőként azokat szükséges megemlíteni, melyek a régészeti feltárásokon felgyűlt adatokat kategorizálják, rendszerezik, és térben megjeleníthetővé teszik. Ezen objektum és/vagy stratigráfiai egységeken alapuló adatbázis szemléletű rendszerek elsődleges célja, hogy a nagyfelületű ásatásokon felgyűlt – amúgy nehezen kezelhető és áttekinthető – adatmennyiséget egységes szempontrendszer szerint tárolják (WOLF 2002, EKE et al. 2007, TOLNAI 2009, HOLL – PUSZTAI 2011). Jelen tanulmány keretein belül azonban ezek a feldolgozási módszerek és alkalmazások bármennyire is a térinformatikai elemzések egyik első lépcsőjét jelentették Magyarországon, itt nem kerülnek részletes kifejtésre. Legfőképpen azért, mert a prediktív modellek szempontjából jelentősebbek azok a hazai munkák, melyek az adatok strukturált rendszerezésén és tárolásán túl már térbeli elemzéseket és rekonstrukciókat is végeztek, ezek közül is azok, melyek már térben megjelenítésre kerültek, azaz térképen ábrázolhatóak. Fontos hangsúlyozni azt is, hogy a prediktív régészeti modellezés a lelőhely szinten és felette lévő régészeti adatokat hasznosítja, ezért az alábbi vizsgálat során ezekre koncentráltunk. A prediktív régészeti modell, mint főként környezeti tényezőkön alapuló elemzés szempontjából a környezeti változások meghatározása kiemelkedő jelentőségű. Lényeges különbségként jelentkezik, a prediktív modellek és a környezetrekonstrukciók között, hogy utóbbiak a környezet egy-egy szintjével, „fedvényével” foglalkoznak. Mint a későbbiekben bemutatásra kerül, végső soron tartalmaznak előrejelzést a régészeti lelőhelyek várható elhelyezkedése szempontjából kedvező és kedvezőtlen zónákról, azonban ez csak az adott fedvényre vonatkozóan igaz. A prediktív régészeti modell ezzel szemben több környezeti tényezőn alapuló térinformatikai és geostatisztikai elemzésekkel elvégzett komplex előrejelzés

a

régészeti

lelőhelyek

várható

helyét

illetően.

Ennélfogva

a

környezetrekonstrukciók a prediktív modell bemenő adataként pontosíthatják magát a modellt is. Fontos kiemelni, hogy ez csak abban az esetben lehetséges, ha ezek a bemenő, javításra szolgáló adatok is meghatározott pontossági és térbeli jellemzőkkel bíró, térinformatikailag kezelhető állományok, és már nem csak szöveges megállapítások. Az alábbi kutatástörténeti vázlat többek között azt a célt szolgálja, hogy rámutasson: a prediktív régészeti modellekhez szükséges ismereteket – ha úgy tetszik térinformatikai fedvényeket – már a hazai régészet is egyre nagyobb számban alkalmazza, jóllehet ezek együttes, egységes szemléletű

9

térinformatikai feldolgozására még kevés példa akad (FEKETE 2008, PADÁNYI-GULYÁS 2010, PADÁNYI-GULYÁS 2011, MESTERHÁZY 2011.). Belátható, hogy bármilyen régészeti korszak rekonstrukciós vizsgálata során mindazok a változások a tájban és a környezetben, melyek az éppen kutatott korszak, de legkésőbb 17118 után történtek régészeti szempontból legtöbbször elhanyagolhatóak. Így a környezetrekonstrukciók egyik fontos forrása és kiindulópontja az újkori térképeken fellelhető információtartalom. E korabeli ábrázolások egyik legfontosabb szerepe a 19. században meginduló

folyamszabályozások és mocsárlecsapolások természetformáló hatásainak

„visszafejtése”, de e mellett a domborzatra, vegetációra is szolgáltat hasznos információkat. A természetben, így a régészeti lelőhelyek környezetében is bekövetkezett változások jól szemléltethetőek a három katonai felmérés (ARCANUM 2004, ARCANUM 2006a, ARCANUM 2007) illetve egyéb, a kutatás területére vonatkozó megyei (ARCANUM 2009) és egyéb helyi (ARCANUM 2006b, ARCANUM 2006c) térképek segítségével. A vízrajzi adatok pontosítására és a korabeli viszonyokra vonatkozó kiigazításra található a legtöbb példa. Már ez is mutatja, hogy a víz – legyen az álló vagy folyó – az egyik legfontosabb tényező az emberi megtelepedésben, éppúgy pozitív, mint negatív értelemben. Hiszen nem csak „vonzza” a településeket, hanem éppúgy taszítja is, ha a mocsaras területekre és áradásokra gondolunk. Lehetőségként kínálkozik a lelőhely közvetlen közelében a vízrendezés előtti domborzati viszonyok rekonstruálása és az ezeken látható vizenyős területek „visszavezetése” (RACZKY et al. 1997 170., SZABÓ et al. 1997a 81., SZABÓ et al. 1997b 87., FISCHL 2006 12.). Nagyobb, mikrorégiós kutatások esetében azonban már a földtani adatok felhasználása is szükségessé válik (RACZKY et al. 2002, GYUCHA – DUFFY 2008, FÜZESI 2009). A logika azonban itt már fordított a régi térképekhez képest, hiszen nem „felülről”, hanem „alulról”, a geológiai módszerekkel meghatározott pleisztocén és holocén kori változásokkal közelíthetőek az őskori viszonyok. Egyelőre csak rövid szakaszokon, de bizonyíthatóan a régészeti lelőhelyek elhelyezkedése is alkalmas arra, hogy az egykori medrek, árterek határvonalát meg lehessen határozni, (GYUCHA-DUFFY 2008 20., FÜZESI 2009 382.) olyan területeken, ahol gyakori mederváltozásokkal lehet számolni – jellemzően széles talpú völgyekben, például a Sajó és a Hernád alsó szakaszán – ezen adatok a geológiai adatok pontosítását is eredményezik egyúttal. A régi térképek alkalmazása azonban sok esetben már nem elegendő. A területileg eltérő forrásadottságok ellenére csupán a 17-18. századig nyújtanak megbízható 8

2001. évi LXIV. tv 19.§

10

információkat,

így a környezetrekonstrukciók

másik

fontos forrása a különböző

természettudományos vizsgálatok eredményei, melyek kevésbé korhoz kötöttek. Az átfogó, nagy területre kiterjedő mintavételeken alapuló környezetrégészeti kutatások Magyarországon sem ismeretlenek, (GÁL et al. 2005, ZATYKÓ et al. 2007) a komplex geomorfológiai, üledéktani, radiokarbon, paleo- és makrobotanikus és malakológiai elemzések már a csatolt településtörténeti áttekintések pontosabb megértését szolgálják. Nem hiányozhatnak Sümegi Pál vizsgálatai sem ezen áttekintésből, aki meghatározó személyisége a Magyarországon folyó környezetrégészeti kutatásoknak (a teljesség igénye nélkül: KERTÉSZ – SÜMEGI 1999, RACZKY et al. 2002 840-842., SÜMEGI et al. 2003, SÜMEGI – MOLNÁR 2004, SÜMEGI 2009). Jelen dolgozat számára elsősorban térbeli megjelenítésű pontosabb korszakos vízrajzi modellek a számottevőek (SÜMEGI 2007 379-382., SÜMEGI et al. 2007 250-251.). A régészeti lelőhelyek közvetlen környezetében végzett talajfúrások fontos eredménye éppen a korabeli domborzat pontosabb megrajzolhatósága. A jellemzően 10x10-es négyzetrács mentén végzett fúrások eredményei így a mostani domborzatmodell magassági értékeiből „levonva” hasznosíthatóak (VARGA 2000 75., SALISBURY 2008 53.). Problémaként jelentkezik azonban, hogy nagy területen ezen vizsgálatok is jelentős költségtényezővé lépnek elő. Kelemér-Mohosvár

kutatása

során

lejtőkategóriák

meghatározásával

a

vár

megközelíthetősége és a leletanyag lemosódásának iránya is ismertté vált (PUSZTAI 2007b 5657.). Hasonlóképpen a digitális domborzatmodell és a torony magasságának rekonstruálásával láthatósági vizsgálat elvégzésére is lehetőség nyílt, (PUSZTAI 2005 419.) amely a vár mikrokörnyezetének és az itt található – a várhoz köthető – települések pontos helyének kiválasztását is meghatározhatóvá tette. Két tanulmányt szükséges az áttekintés végén kiemelni. Jelentős előrelépésnek számít, hogy az alföldi sík domborzati viszonyok között távérzékelési adatokkal támogatott vízrajzi rekonstrukció készült (TÍMÁR 2004). Olyan területeken, ahol már a jelenlegi legjobb EOTR térképek

fél

méteres

szintköze

is

gyakorlatilag

sík

területként

jelenik

meg

a

domborzatmodellen, sokkal kedvezőbb lehetőségek nyílnak vízrajzi rekonstrukcióra a távérzékelési felvételek kiértékelésével, így az azokon megjelenő medrek átrajzolásával. Hátrányként jelentkezik azonban, hogy a pontos térbeli adatokért „cserébe” kormeghatározó vizsgálatokat kell folytatni az adott területen.

11

Az ecsegfalvai kutatás egyik fontos eleme a vízrajzi rekonstrukció mellett a környezetrekonstrukciókból származó növényzeti adatok térképre vitele volt. Így a csupasz és a vegetációval borított felszínen készített láthatósági vizsgálatok eltérő képet mutatnak (GILLINGS 2007 39-42.) Hasonlóképpen az egy adott helyszínről végzett láthatósági vizsgálat is - amely már figyelembe veszi az ember által „belátható” távolságot (GILLINGS 2007 44-46.) – jól hasznosítható az egyes települések közötti kapcsolat vizsgálatában. A magyarországi prediktív régészeti modellek létrehozása még gyerekcipőben jár, eddig két tanulmány jelent meg, egy Somogy megyei (FEKETE 2008 147-156.), illetve egy a Zsámbéki-medence területén (PADÁNYI-GULYÁS 2010 1-6.) végzett kutatásról, továbbá ismert még egy adatgyűjtés Borsod-Abaúj-Zemplén megyéből (FISCHL 2008). Az MNM-NÖK szakmai műhelyében eddig két – közeljövőben részletesen közlendő – prediktív modell készült a témában, melyek a Sárrét (MESTERHÁZY 2011) illetve a Sárvíz-völgyében (PADÁNYI-GULYÁS 2011) folyt modellezés eredményeit ismertetik. Megemlítendő továbbá Kelemér-Mohosvár kapcsán készített prediktív modell, amely a láthatóság, kitettség alapján határozta meg a középkori Fancsal falu helyét, sajnos ellenőrző terepbejárást egyelőre nem végeztek a feltevés igazolására. (PUSZTAI 2007 63.).

A prediktív modellek nemzetközi kutatástörténete A modellezés kutatástörténeti alapjait P. Verhagen az „újrégészet” településhálózati vizsgálataira vezetheti vissza (VERHAGEN 2007 14.). Hátterét a földrajzi lokalizációs elmélet régészeti felhasználása, és az ebből kifejlesztett „site catchment” analízis jelenti (CHRISHOLM 1962). Az 1960-as évek végén ezek az elméleti megközelítések a processzuális régészet időszakában kvantitatív alkalmazási hátteret kaptak, majd az 1970-es évek végére két, régészeti térbeli analíziseket közlő kötet is megszületett (HODDER –ORTON 1976, CLARKE 1977). Ezzel a régészeti prediktív modellek elméleti háttere gyakorlatilag készen állt. Az első prediktív modellek az Egyesült Államokban jöttek létre. Az 1966-ban szövetségi szinten elfogadott Örökségvédelmi Törvény (National Historic Preservation Act) értelmében a régészeti lelőhelyek nem megújuló erőforrások és emiatt védendő értékek. Mivel azonban olyan óriási területek örökségvédelméről volt szó, ahol a terepbejárás nem jöhetett szóba, az ezt biztosító ügynökségekre nagy nyomás nehezedett, hogy megoldást találjanak. Így jöttek létre az első adatvezérelt prediktív modellek (MEHRER – WESCOTT 2004 6-9.). Az

12

1970-es évek második felétől már nagy számban készítettek ilyen modelleket. Az „amerikai típusú” prediktív modellek készítésének alapjait számos publikációban fektették le (KOHLER – PARKER 1986, JUDGE – SEBASTIAN 1988), a későbbiekben még könnyen használható eszköztárat is készítettek a modellek létrehozásához (WESCOTT – BRANDON 2000). A prediktív modellek valójában a GIS létrejöttével kapták meg azt az eszközt, ami elsősorban szükséges volt az alkalmazhatóságukhoz. A statisztikai alkalmazások elméletét megértetni és az eredményeket bemutatni egyaránt nehéz volt, a térbeli ábrázolás lehetősége így itt is óriási ugrást jelentett. Az 1990-es években a GIS rohamos fejlődésével egy időszakra esett a régészet posztprocesszuális felfogásának térhódítása is. A prediktív modellek legtöbb tudományos kritikája P. Verhagen szerint valójában a processzuális – posztprocesszuális ellentétből fakad, miszerint a kvantitatív megközelítés túlságosan leegyszerűsíti a megtelepedés feltételeit (VERHAGEN 2007 16.). Ekkortól fogva némileg kettészakadt a prediktív modellek megítélése. Szakmai elfogadottsága meglehetősen alacsony volt, folyamatos kritikák érték, mivel a vizsgálat alapjai nem voltak megfelelő mértékben tudományosan alátámasztva. Ugyanakkor viszont nagyon jól felhasználható, gyakorlati alkalmazású eszköz volt a CRM számára, hogy számszerűsíthetően felhívják a döntéshozók figyelmét a régészeti kockázatra. Az Egyesült Államok és Kanada régészeti ügynökségei (agency) a közigazgatási és tervezési munkákban mindennapos eszközként használják ma is. Európában a Máltai egyezménytől, 1992-től kezdve számolhatunk azzal a korábban ismeretlen mértékű örökségvédelmi feladatigénnyel, ami a CRM életre hívását eredményezte. Ezzel összefüggésben készültek el az első prediktív modellek is, amelyek a legnagyobb hatást Hollandia régészetére gyakorolták. Hollandia használja az egyetlen országos szintű modellt, ezt 1997-ben hozták létre (Indicatieve Kaart van Archeologische Waarden – IKAW), amit szélesebb körű tudományos együttműködéssel folyamatosan fejlesztenek (VERHAGEN 2007), és ma már a harmadik generációs modellt használják a közigazgatási feladatok ellátásához..

A prediktív modellek felépítése és módszertani alapjai A nagyfelületű megelőző autópálya-feltárásokon az adatok megfelelő átláthatóságát és kezelhetőségét csak a térinformatika segítségével lehetett kezelni, ez nagyon jelentős, részben kikényszerített paradigma-váltást jelentett a korábbi kis felületű ásatásokhoz képest. Pontosan

13

ilyen léptékváltás figyelhető meg a terepi lelőhely-azonosításban is, nagyobb területek felszíni adatait csak térinformatikai adatbázissal lehet kezelni és felhasználni. Ebben – hasonlóan a feltárások térinformatikai hátteréhez – nagyon jelentős szerep jut a felszíni leletek és lelőhelyek minél pontosabb térbeli elhelyezésének. Ahogy arra a tanulmány korábbi részében is utaltunk, a hazai régészeti lelőhely-állomány hozzávetőleg 20-30 százalékát ismertük meg az elmúlt 50 év alatt. Ezen adatok térbeli pontossága ráadásul a jelenlegi elvárásokhoz képest kívánnivalót hagy maga után, egyszerűen azért, mert felmérésük szükségszerűen általában csak szemmérték alapján, geodéziai segítség (GPS) nélkül történt. Pusztán a topográfiai kutatások segítségével - még ha jelentősebb ütemben haladnának is a 15 éve szünetelő szisztematikus vizsgálatok - hosszú idő telne el, míg a régészeti lelőhelyek nagyobb része azonosításra és védelem alá kerülne. A prediktív modellezés ezzel szemben olyan alternatívát kínál, amely belátható időn belül megfelelően pontos, megbízható és közelítő képet rajzolna Magyarország régészeti érdekű területeiről. A prediktív régészeti modellezés során egy adott térségben az ismert régészeti lelőhelyek (emberi megtelepedés) környezeti jellemzőit figyelembe véve határozható meg új, eddig ismereten lelőhelyek térbeli helyzetének valószínűsége. E folyamat ma már többnyire statisztikai módszerekkel zajlik, azonban a modellezés során használt technikák áttekintésére röviden szükséges kitérnünk a környezeti tényezők ismertetése előtt, hiszen az elmúlt közel 30 év fejlesztései nyomán számos új módszer jelent meg. Alapvető különbséget jelent a prediktív modellek esetében, hogy a meglévő régészeti adatok felhasználásra kerülnek-e vagy sem. Ennek nyomán különíthetőek el a régészeti adatokat felhasználó induktív és az azokat mellőző deduktív modellek. Anélkül, hogy terjedelem hiányában a két modelltípus előnyeit és hátrányai összevetnénk, csupán megállapítjuk, hogy hazai viszonylatban az induktív modellek nagyobb lehetőségeket rejtenek magukban, így a továbbiakban ezekkel foglalkozunk. A kezdeti, dichotóm változós modelltípusok (Boolean overlay/kizárásos modell, weighted binary addition/súlyozott kizárásos modell) legfőbb jellemzője, hogy a szakértő modellkészítő határozta meg, hogy milyen környezeti feltételek között, milyen „zónában” számíthatunk eddig ismeretlen régészeti lelőhelyek előfordulására (EJSTRUD 2003 128-129.). Napjainkra már korszerű matematikai elemzési módszereket térinformatikai környezetbe átültetve a Bayes-féle valószínűségi elmélet, az ezen alapuló bizonyítékok súlya módszer (Weights of Evidence), a Dempster-Shafer elmélet, illetve a fuzzy logika adják a modellezés alapját (ezek alkalmazására vonatkozó áttekintések: EJSTRUD 2003, NYKÄNEN – SALMIRINNE

14

2007). Ezek során a környezeti tényezők kiválasztásakor matematikai (függvény)kapcsolatot állítanak fel az ismert régészeti lelőhelyek elhelyezkedése és a környezeti tényezők között, így már a modellezés megkezdése előtt kiszűrhetőek a nem szignifikáns kapcsolatot mutató indikátorok. Másrészt ezen módszerek segítségével pontos valószínűségi arányszámok és megbízhatósági értékek meghatározása is lehetővé válik, melyek fontos fokmérői az egyes modelleknek. A környezeti tényezők kiválasztásában mutatkozik a legnagyobb eltérés az egyes modellek között. Ezek meghatározására nincsen kialakult „recept”, az egyes vizsgálandó területek közötti természetföldrajzi eltérések is eltérő feldolgozási módszereket és adatokat igényelnek. Ahogy az korábban is látható volt, ezen környezeti tényezők nem ismeretlenek a hazai kutatásban sem. Ezért az alábbiakban áttekintést adunk a jellemzően felhasznált környezeti tényezőkről, illetve az ezekből származtatható térinformatikai adatokról. Az emberi megtelepedés egyik alapfeltétele a víz közelsége, legyen az folyó- vagy állóvíz. Ahogy korábban kifejtettük régészeti értelemben pontos vízrajzi térképhez akkor jutunk, ha figyelmen kívül hagyjuk a régészeti korok utáni vízrajzi változásokat, továbbá beépítjük adatbázisunkba a megszűnt vízfolyásokat. Ennek meghatározására három módszer kínálkozik. Egyrészt az egyes változások a régi térképek segítségével kiszűrhetőek, azonban ez nagyobb területeken ez hosszú és költséges megoldás. Másrészt lehetőség nyílik a – javított - domborzatmodell alapján lefolyásmodellek generálására (TELBISZ 2007). Harmadrészt a tapasztalatok (MESTERHÁZY 2011, PADÁNYI-GULYÁS 2011) azt mutatják, hogy a földtani térképek folyó- és állóvízzel kapcsolatba hozható rétegei is jó kiindulási alapot nyújtanak. Térinformatikai fedvényként a víztől, illetve a vizes területektől való távolság használható fel, melyet övezetgenerálással határozhatunk meg, illetve tapasztalataink szerint a talajvízszint mélysége is fontos tényező lehet. A földtani és talajtani adatok is felhasználhatóak, ráadásul nem csak a korábban említett vizes területek előrejelzésében. Mindenképpen szükséges ezeket az adatokat egyszerűsíteni, és kategóriáit összevonni például jellemző kőzetalkotó szerint, hogy a statisztikai elemzések szempontjából kezelhető és mérvadó információ-források lehessenek. A földtani adatok szerepe különleges az időszakos, megszűnt vízfolyások azonosítása, ahogy erre korábban részletesen kitértünk. A digitális domborzatmodellek (DDM) akár ingyenesen (SRTM, ASTER GDEM), akár költségtérítés ellenében (Földmérési és Távérzékelési Intézet és Honvédelmi Minisztérium Térképészeti Közhasznú Nonprofit Kft. termékei) elérhetőek, alapvetően

15

befolyásolják a prediktív modellek teljesítményét. Ennek egyrészt az az oka, hogy az ingyenesen elérhető domborzatmodellek valójában digitális felületmodellek (DFM). Azaz a távérzékelési módszerekkel készített DFM-ek nem csak magát a domborzatot, hanem minden ezeken található objektumot, épületet, vegetációt is magukba foglalnak, és a domborzat tényleges magassági értékéhez ezek magassága is hozzáadódik. Azonban kerüljön bármelyik domborzatmodell

felhasználásra,

különös

tekintettel

kell

lenni

ennek

pontossági

mérőszámaira és felbontására, hiszen ez a modellezés alsó léptékét is megadja. A domborzatból jellemzően három fedvény, a kitettség, a lejtőkategóriák és az egyes felszínformák építhetőek be a prediktív régészeti modellbe, de számos egyéb alkalmazási módja is lehetséges. A környezeti tényezők megválasztása és ezek osztályozása más-más értékeket igényel sík-, domb- és hegyvidéken. Ennélfogva olyan közel homogén egységeket szükséges keresni a tájban, ahol az egyes fedvényeken nincsenek szélsőséges, kiugró értékek. A Magyarország Kistájainak Katasztere (MKK 2010) pedig pontosan ilyen lehatárolást szolgáltat az ország teljes területére, megadva a modellezés léptékét is olyan - jellemzően 100-500 km2-es kistájakban,

melyeken általában elegendő számú lelőhely ismert

a megalapozott

modellezéshez. (STIBRÁNYI 2010, 352.) A modellezés végterméke egy raszteres képi állomány, ahol ezek elemi felépítő részeihez - a pixelekhez - meghatározott valószínűségi és megbízhatósági értékek kapcsolódnak. Ezen értékek természetesen csoportosíthatóak és ennek eredménye egy közérthető színkódos térkép, amelyen jellemzően 3 vagy 4 zóna különíthető el, melyek a nagyon alacsony, alacsony, közepes és magas régészeti érdekű területeket jelzik. Fontos hangsúlyozni azonban, hogy tényleges lelőhely-kiterjedés ezen térképekről nem olvasható le, hanem csak a régészeti lelőhelyek előfordulását mutató valószínűségi érték.

A prediktív modellek kritikái A prediktív régészeti modellezés a kezdetektől megosztotta a nemzetközi régészeti közösséget, heves vitát váltva ki a tudományos körökben. A fő kritikákat P. Verhagen az alábbi négy pontban foglalta össze (VERHAGEN 2007 17.). 1) hiányos régészeti adatokat használ

16

2) a környezeti tényezőket elfogultan választja ki, előtérbe helyezve az egyszerűen hozzáférhető adatforrásokat, mint például a digitális domborzatmodelleket 3) a régészeti adatok és a környezeti tényezők kiválasztásánál elveti az ezeket ért kulturális hatásokat 4) figyelmen kívül hagyja a táj természeti változásait, így a környezeti tényezőkét is

A jelenleg rendelkezésre álló régészeti nyilvántartás és az ebben található régészeti lelőhelyállomány - mint korábban is utaltunk rá – korántsem teljes. Azonban ez az elv bármely régészeti tárgy- vagy objektumtípus átfogó feldolgozása esetén is fennállna, a modellezés célja pedig nem más, mint ezen a régészet számára „fehér foltokról” adatot szolgáltasson. Az induktív modellek pontosságát a legrosszabb felbontású fedvény pontossága határozza meg. A környezeti tényezők kiválasztásának egyik elsődleges szempontja az adatminőség mellett, hogy az adat digitálisan elérhető vagy digitalizálható legyen. Ennek mozgatórugója természetesen egyrészt költségtakarékosság, másrészt azonban - ahogy a környezetrégészet kapcsán is említettük - a szöveges formátumú környezetrekonstrukciók nehezen formálhatóak térinformatikai adattá, és ennél fogva jelentős bizonytalanságot rejtenek magukban. A kulturális hatások, illetve az adott korszakokra vagy kultúrákra jellemző kultúrspecifikus jellemzők meghatározásának egyik eszköze éppen a prediktív modellezés, amennyiben a korszakokra épített modellek különbségeit egy komplex modell felállításánál figyelembe tudjuk venni. A táj természeti változásainak meghatározására egyre több módszer nyújt lehetőséget. Az erózió hatásainak kiszűrése (CENTERI 2001 12-14), a felszínborítottság változásainak (BÍRÓ 2006, BÍRÓ et al. 2010) és a függőleges irányú felszínmozgások meghatározása (PAPP et al. 2005) is mind ebbe az irányba tett lépés. Fel kell ismerni azonban, hogy ezek a kutatások bármennyire is pontosítják az adott korszakról kialakult természeti képet, éppúgy nem lesznek teljesek, illetve nem lehetünk biztosak a teljességükben, mint ahogy az összes hazai régészeti lelőhelyet sem ismerhetjük meg. Ez természetesen nem jelenti azt, hogy nem kell törekednünk rá.

17

A prediktív régészeti modellek alkalmazási lehetőségei Speciálisan korszakokra, vagy jelenségek előrejelzésére alkalmas modelleket a régészeti kutatás is rendszeresen használ (pl. GRAVES 2011). A tudományos kutatást azonban nagyon ritkán érdekli a jelenségek összessége, sokkal inkább az egyes jelenségtípusokkal, vagy kultúrákkal foglalkozik. A modellek azonban – már csak létrehozásuk, használatuk és fejlődésük kapcsán is – elsősorban a CRM-hez köthetőek. Alkalmasak ugyanis arra, hogy viszonylag nagy, régészetileg kevésbé ismert területeken megbízható előrejelzéseket adjanak. Ez nem keverendő össze a lelőhelyek előrejelzésével, mert – ahogy említettük – a modellek nem azt mondják meg, hol vannak a lelőhelyek, hanem azt, hol van erre jelentős esély. A beruházások tervezésénél a régészetnek és a beruházónak egyaránt érdeke, hogy lehetőség szerint a lelőhelyeket elkerülje a fejlesztés. Természetesen a beruházó szempontjából ez csak egy tervezési szempont a sok közül, de a régészet jelenleg ebben csak akkor tud a segítségére lenni, ha történetesen ismert régészeti lelőhelyen tervezi a fejlesztést. A lelőhelyek alacsony ismertségi foka miatt az örökségvédelmi kockázat olyan időzített bombát jelent minden beruházás számára, amely felrobbanásakor kárt okoz a beruházónak, a lelőhelynek és a régészet társadalmi megítélésének egyaránt. A jó prediktív modell minimalizálni tudja a kockázatot azzal, hogy olyan térképet ad a beruházó vagy a tervező kezébe, amely ezt jelzi. A tervezés során persze ez csak egy további fedvény lesz a mérlegelendő kockázatok közül, de – és ez a legfontosabb – előrelátható, és számszerűsíthető előrejelzéseket ad. A modellek használata tehát egyrészt a beruházások tervezési szakaszában lehet kulcsfontosságú, mivel – ha egyéb feltételek lehetővé teszik – az előre látható kockázat ismeretében a fejlesztést egyszerűen áttervezik alacsonyabb kockázatú területre. Ennek az ingatlanfejlesztések esetében egy további előnye is van: a predikció úgy is megtehető, hogy nem kell semmilyen információt kiadni a beruházónak a tervezés – kezdeti fázisban sokszor féltett üzleti titokként kezelt – helyszínéről. Jelenleg, ha egy fejlesztő felkeresne egy régészt, hogy tanácsot kérjen tőle, az nem tudna neki segíteni a helyszín ismerete nélkül. Abban az esetben azonban, ha az általa kiválaszott területre vonatkozóan (kistáj) létezne prediktív modell akkor a - jellemzően üzleti titokként kezelt - helyszín tényleges (helyrajzi szám) ismerete nélkül is tisztázható az alapvető örökségvédelmi kockázat.

18

A modell ugyancsak segítséget tud nyújtani a kivitelezést megelőzően, felhívva a figyelmet azokra a területekre, ahol különböző okokból nem ismert lelőhely, de számítanunk kell rá. Ezeket a területeket belekalkulálva pontosabban becsülhető meg a régészeti feltárás idő- és költségvonzata. A kivitelezés folyamán is jelentős segítséget nyújthat a modell a régészeti feladatellátó számára, kijelölve azokat a helyszíneket, ahol a régészeti felügyeletnek különösen aktívnak, a földmunkáknak pedig igen óvatosnak kell lennie, mert számítanunk kell előre nem látható régészeti jelenségek előkerülésére. További segítséget jelent a modell a mindennapos örökségvédelmi munka során is. Míg a nagyberuházások örökségvédelmi hatásvizsgálatához kötelezően előírt terepbejárás jelentős mértékű biztonságot jelent az ismeretlen lelőhelyek számára, egyéb beruházásoknál ez nem előírás, tehát az ismeretlen lelőhelyeket ezekben az esetekben gyakorlatilag semmi nem védi. Ha a régészeti felügyelőnek nincsen adata ahhoz, hogy bármilyen megelőző intézkedést előírjon, akkor az építkezés során váratlanul előkerült lelőhelyről a feltárásra jogosult területileg illetékes múzeum csak véletlenszerűen szerezhet tudomást. Ha viszont rendelkezésre áll a kérdéses területről egy prediktív modell, akkor a régészeti felügyelő ennek adatai alapján a magas valószínűségű zónákban tervezett építkezésekre legalább régészeti felügyeletet írhat elő, amely máris biztosíthatja a régészeti jelenlétet és védelmet. Erre egyébként a törvény is lehetőséget ad a régészeti érdekű területek védelme miatt. Hollandiában az örökségvédelmi közigazgatási eljárásoknak olyan szoros részét képezik a modellek, hogy a magas valószínűségűnek jelzett területeken akkor is régészeti kutatásnak kell megelőznie a beruházást, ha ott konkrét lelőhely nem is ismert. Érdekes módon a magyar törvényi szabályozás még ismeri is a prediktív modellekben magas valószínűségű területként meghatározható területek kategóriáját, ami ráadásul a holland példa hatására került a 2001. évi LXIV. törvénybe: ez a „régészeti érdekű terület” kategóriája (Wollák Katalin szóbeli közlése). Eszerint régészeti érdekű területnek tekintendő „valamennyi terület … amelyen régészeti lelőhely előkerülése várható”.9 A modell használata ezt a fogalmat tölthetné meg jelentéssel, pontosan meghatározva, mely területek és mi alapján számítanak régészeti érdekűnek. Bár a modellek folyamatosan fejleszthetőek és fejlesztendőek, naivitás lenne azt várnunk, hogy a modell nem követhet el hibát. Azonban még a legrosszabb modell is nagyobb védelmet nyújt az ismeretlen lelőhelyek számára, mint a jelenlegi gyakorlat. Az értékei ráadásul beállíthatóak úgy, hogy kevésbé legyen precíz, viszont pontosabb legyen. (WHITLEY 9

2001. évi LXIV. törvény a kulturális örökség védelméről 7§. (17)

19

2004 238.) Ez azt jelenti, hogy nagyobb arányban fog jelentkezni a vizsgált területen magas valószínűségű zóna, viszont a lelőhelyek túlnyomó többsége benne lesz. Az örökségvédelem számára komoly problémát okoznak a „rejtőzködő lelőhelyek”, azok a jelenségek, amelyek nem figyelhetőek meg felszíni vizsgálattal, akár azért mert terepbejárással nem felfedezhetőek (pl. soros temetők), akár azért mert területük fedett (erdő, legelő, belterület stb.). A földmunkákat megelőzően ezeken a területeken lelőhelyek nyomát azonosítani általában csak nagyon költséges módon lehet, a modell viszont ezen helyszínek kockázataira ugyanúgy felhívja a figyelmet.

Modellépítés lehetséges szempontjai A gyakorlatban a modellek kivitelezését a magyarországi kistájak rendszere alapján képzeljük el. Ahogy említettük, a kistájak kiváló lehatárolási lehetőséget jelentenek a homogenitás leírására szolgáló modellek létrehozásához. Becslésünk szerint a 230 kistáj nagyjából 20-30 különböző modellbe illeszthető bele. Minden modell csak annyira pontos, amennyire a beviteli adatok, ezek közül viszont tapasztalataink alapján a régészeti adatok a legkevésbé pontosak (MESTERHÁZY 2011, PADÁNYI-GULYÁS 2011). Ezért minden egyes modell készítését terepbejárásnak kell megelőznie, amelynek során a terület 20-30% százaléka intenzív bejárásra kerül, ezen a GPS segítségével minden felszínen megfigyelhető jelenséget azonosítunk. Ezt az alapot – beleértve a területen történt korábbi régészeti kutatásokat is – tudjuk extrapolálni a későbbiekben. Ahogy említettük, eddig kísérleti jelleggel két kistáj modelljét készítettük el. Tapasztalataink alapján egy kistáj modelljének elkészítése kb. 1 hónap alatt 8 ember munkájával (terepbejárással és ellenőrzéssel együtt) elvégezhető. A modellek a beviteli adatok és a „know-how” fejlődésével folyamatosan javíthatóak, a távérzékelés fejlődési eredményeinek becsatornázásával (lidar, hiperspektrális felvételek) egyre pontosabbak lesznek. Ehhez viszont szükséges egy alap, ami fejleszthető. A régészettudomány növekvő tempóban fejlődő eszköztára egyre több lehetőséget ad, ugyanakkor egyre nagyobb felelősséget is helyez a régészek vállára, hogy minden rendelkezésükre álló módszerrel védjék a régészeti örökséget. A prediktív modellek ennek az eszköztárnak képezik költséghatékony és nagy pontosságú, folyamatosan fejlődő eszközét. A prediktív régészeti modellek és a felszíni vizsgálatok alkalmazása nem két eltérő módszert jelent, ezek szervesen egymásba integrálhatóak. Bármilyen szisztematikus felszíni

20

vizsgálatot is végeznénk a későbbiekben, mindig számolnunk kell olyan helyszínekkel, amiken nem tudunk vizsgálatot végezni. A modellek többek között ezek örökségvédelmi kockázatát tudják előre jelezni, úgy hogy ráadásul minden további régészeti kutatás a modell pontosságát erősíti. Meggyőződésünk szerint a magyar régészet jelenlegi helyzetében a prediktív modellek olyan lehetőséget adnak az örökségvédelem kezébe, amely felelős, folyamatosan pontosítható védelmet tesz lehetővé.

Irodalom ARCANUM 2004

Az első katonai felmérés – Magyar Királyság 1782-1785. Arcanum DVD-ROM, Budapest.

ARCANUM 2006a

Második Katonai Felmérés: Magyar Királyság (és a Temesi Bánság) georeferált. 1806-1869. Arcanum DVD-ROM, Budapest.

ARCANUM 2006b

MOL Térképtára I. Kamarai térképek 1747—1882. Arcanum DVDROM, Budapest.

ARCANUM 2006c

A MOL térképtára II. Helytartótanácsi térképek 1735—1875. Arcanum DVD-ROM, Budapest.

ARCANUM 2007

Harmadik katonai felmérés 1869-1887, a Magyar Szent Korona Országai, 1:25.000 – georeferált. Arcanum DVD-ROM, Budapest.

ARCANUM 2009

Magyarország megyetérképei a Hadtörténeti Térképtárban 1731—1948. Arcanum DVD-ROM, Budapest, 2009.

ARC-WOFE 1998

Arc-WofE User Guide. http://www.ige.unicamp.br/wofe/documentation/wofeintr.htm

BÁNFFY 2009

Bánffy E., Földindulás? A régészet válsága és változása napjainkban. In: Archeometriai Műhely 2009/1. 1-3.

BÁTKY-GYÖRFFY-

Bátky Zs. – Györffy I. – Viski K.: A magyarság néprajza I-IV. Budapest

VISKY 1941 BÍRÓ 2006

Bíró

M.:

Történeti

vegetációrekonstrukciók

térképek

botanikai

tartalmának foltonkénti gazdagításával. Tájökológiai Lapok 4. 357-384. BÍRÓ et al. 2010

Bíró M. – H.– Bölöni L. – Molnár Z.: Vegetációs adatbázisok és a

21

CORINE felszínborítási térkép szintézisének módszertani kérdései az Ipoly-vízgyűjtő növényzeti térképe kapcsán. Tájökológiai Lapok 8 607-622. CHISHOLM 1962

Chisholm, M.: Rural settlement and land use: an essay in location. Hutchinson University Library, London.

CLARKE 1977

Clarke, D.L., Spatial archaeology. Academic Press, London.

DJURIć et al. 2009

Djurić, B. – Mason, P. – Mlakar, B. – Kovaćec Naglić, K. – Petek, B.: Listing archaeological sites – heritage: the case of Slovenia. In: Schut, A. C. P. (ed): Listing Archaeological Sites, Protecting the Historical Landscape. EAC Occasional paper no. 3. 87-94.

EKE et al. 2007

Eke I. – Frankovics T. – Kvassay J.: Első tapasztalatok a nagyfelületű régészeti feltárások térinformatikai feldolgozása során Zala megyében. Zalai Múzeum 16. 259-269.

FEKETE et al. 2005

Fekete Cs. – Honti Sz. – Horváth F. – Jankovich-Bésán. D. – Korom A. – Költő L.: Terepbejárások Somogy megyében 1999–2004. In: Kisfaludi J. (szerk.) Régészeti kutatások Magyarországon 2004-ben. Szerk.: Kisfaludi J. Budapest, 91–120.

FEKETE 2008

Fekete Cs.: Predictive archaeological modelling in Somogy county. Somogy Megyei Múzeumok Közleményei 18 147-156.

FISCHL 2006

P. Fischl K.: Ároktő-Dongóhalom bronzkori tell telep. Borsod-AbaújZemplén megye régészeti emlékei 4. Miskolc.

FISCHL 2008

P. Fischl K.: Adatbázis a Borsodi Mezőség és a Borsodi Ártér prediktív régészeti lelőhely

meghatározáshoz.

DVD-ROM.

Herman Ottó

Múzeum, Miskolc. FÜZESI 2009

Füzesi A.: A neolitikus településszerkezet mikroregionális vizsgálata a Tisza mentén Polgár és Tiszacsege között. Tisicum 19. 377-398.

GÁL et al. 2005

Gál E. – Juhász I. – Sümegi P. (eds.): Environmental archaeology in North-East Hungary. Varia Archaeologica Hungarica XIX. Budapest.

GRAVES 2011

Graves, D.: The use of predictive modelling to target Neolithic settlement and occupation activity in mainland Scotland. Journal of Archaeological Science 38. 633-656.

GILLINGS 2007

Gillings, M.: The Ecsegfalva Landscape: Affordance and Inhabitation.

22

In: Whittle, A. (ed.): The Early Neolithic

in the Great Hungarian

Plain: investigations of the Körös culture site of Ecsegfalva 23. Békés. 31-46. GYUCHA – DUFFY

Gyucha A. – Duffy, P. R.: A Körös-vidék holocén kori vízrajza. In:

2008

Gyucha A. (szerk.): Körös-menti évezredek – Régészeti ökológiai és településtörténeti kutatások a Körös-vidéken. Gyula. 11-40.

HOLL – PUSZTAI

Holl B. – Pusztai T.: Térinformatika alkalmazása a régészeti

2011

feltárásokon In: Gróf P. – Horváth F. – Kulcsár V. – F. Romhányi B. – Tari E. – T. Biró K. (szerk.): Régészeti Kézikönyv CD ROM, Budapest, 321-376.

HODDER – ORTON

Hodder, I. – Orton C.: Spatial analysis in archaeology. Cambridge.

1976 JANKOVICH-BÉSÁN

Jankovich-Bésán D. – Nagy M.: Felmérés a régészet helyzetéről 1989–

– NAGY 2004

1999. Budapest.

JUDGE –

Judge, J.W. – Sebastian, L. (eds.): Quantifying the Present and

SEBASTIAN 1988

Predicting the Past: Theory, Method and Application of Archaeological Predictive Modelling. Denver.

KERTÉSZ – SÜMEGI

Kertész R. – Sümegi P.: Teóriák, kritika és egy modell: Miért állt meg a

1999

Körös-Starcevo kultúra terjedése a Kárpát-medence centrumában? Tisicum 9-23.

KERTÉSZ – SÜMEGI

Kertész R. – Sümegi P.: Őskörnyezeti tényezők és a Kárpát-medence

2003

neolitizációja: egy új geoarcheológiai modell néhány aspektusa. MFMÉ Studia Archaeologica 9. 25-37.

KING 2004

King, T. F.: Thinking about cultural resource management. Altamira Press, Walnut Creek.

KOHLER – PARKER

Kohler, T.A. – Parker, S.C.: Predictive models for archaeological

1986

resource location, In: Schiffer, M.B. (ed.): Advances in Archaeological Method and Theory, Vol. 9. New York, 397-452.

MEHRER –

Mehrer, M. – Wescott, K.: GIS and archaeological site location

WESCOTT 2004

modelling. London.

MENDÖL 1932

Mendöl T.: Táj és ember. Az emberföldrajz áttekintése. Budapest

MÉRI 1952

Méri István: Beszámoló a Tiszalök-Rázom és a Túrkeve-mórici

23

ásatások eredményeiről. ArchÉrt 79. 204-226. MESTERHÁZY 2011

Mesterházy

G.:

Prediktív

régészeti

modellek

magyarországi

alkalmazhatóságának lehetőségei. Szakdolgozat, NYME-GEO. MKK 2010

Dövényi

Zoltán

(szerk.):

Magyarország

kistájainak

katasztere.

Budapest. NORMAN –

Norman, P. – Sohlenius R.: ASIS – more than a register of ancient

SOHLENIUS 2009

monuments. In: Schut, A. C. P. (ed.): Listing Archaeological Sites, Protecting the Historical Landscape. EAC Occasional paper no. 3. 8386.

PADÁNYI-GULYÁS

Padányi-Gulyás G.: Prediktív modellezés a Zsámbéki-medencében.

2010

http://www.agt.bme.hu/szakm/software/pgg_terinfo_szoftverism_01.pdf

PADÁNYI-GULYÁS

Padányi-Gulyás G.: Régészeti célú prediktív modellezés a Sárvíz

2011

völgyében. Szakdolgozat, BME.

PAPP et al. 2005

Papp B. – dr. Joó I. – Balázsik V.: A függőleges felszínmozgások vizsgálata és modellezése a Duna-Tisza közén - KecskemétKiskundorozsma. Geodézia és Kartográfia 2005/6 11-18.

PRINKE 2009

Prinke, A.: Seven years after Seville: Recent progress in managing the archaeological heritage in Poland. In: Schut, A. C. P. (ed.): Listing Archaeological Sites, Protecting the Historical Landscape. EAC Occasional paper no. 3. 71-76

PUSZTAI 2005

Pusztai T.: The archaeological investigation of Kelemér-Mohosvár and the medieval settlement history of the Kelemér area. In: Environmental Archaeology in North-Eastern Hungary. Szerk.: Gál E. – Juhász I. – Sümegi P. Budapest. 411-424.

PUSZTAI 2007

Pusztai T.: A keleméri Mohosvár – Egy 13-14. században használt vár kutatásának lehetőségei. Castrum 5. 39-64.

RACZKY et al. 2002 Raczky P. –Meier-Arendt, W. – Anders A. – Hajdú Zs. – Nagy E. – Kurucz K. – Domboróczki L. – Sebők K. – Sümegi P. – Magyari E. – Szántó Zs. – Gulyás S. – Dobó K. – Bácskay E. – T. Bíró K. – C. Schwartz: Polgár-Csőszhalom (1989-2000) Summary of the HungarianGerman Excavations on a Neolithic Settlement in Eastern Hungary. In: R. Aslan – S. Blum – G. Kastl – F. Schweizer – D. Thumm. (eds.):

24

Mauerschau

Festschrift

für

Manfred

Korfmann.

Remschalden-

Grunbach. 833-860. RACZKY 2006

Raczky P.: A régészeti lelőhely fogalmának tudományfilozófiai alapon történő axiomatikus meghatározása. Archaeológiai Értesítő 131. 246– 248.

REMÉNYI –

Reményi László – Stibrányi Máté: Régészeti topográfia – ugyanaz

STIBRÁNYI 2010

másként. In: „Fél évszázad terepen” Tanulmánykötet Torma István tiszteletére 70. születésnapja alkalmából (megjelenés alatt)

SALISBURY 2008

Salisbury, R. B.: Az Alföld késő neolitikus és kora rézkori településszerkezetének vizsgálatai fúrásadatok elemzésével: A Neolithic Archaeological Settlements of the Berettyó-Körös Project (NASBeK) előzetes eredményei. In: Gyucha A. (szerk.): Körös-menti évezredek – Régészeti ökológiai és településtörténeti kutatások a Körös-vidéken. Gyula. 41-64.

SRTM 2006

Jarvis, A. - Reuter, H. I. – Nelson A. – Guevara E.: Hole-filled seamless SRTM data V3, International Centre for Tropical Agriculture (CIAT), http://srtm.csi.cgiar.org.

STIBRÁNYI 2010

Stibrányi Máté: Gondolatok a régészeti topográfia lehetőségeiről. In: Kvassay

Judit

(szerk.):

Évkönyv

és

jelentés

a

Kulturális

Örökségvédelmi Szakszolgálat 2008. évi feltárásairól. Budapest. 343– 359. SÜMEGI 2007

Sümegi P.: The vegetation history of the Sárkeszi area. In: Zatykó Cs. – Juhász I. – Sümegi P. (eds.) Environmental Archaeology in Transdanubia. Varia Archaeologica Hungarica XX. Budapest. 377-384.

SÜMEGI 2009

Sümegi P.: Ember és környezet kapcsolata a középső bronzkorban: az őskori gazdasági tér fejlődése egy bronzkori tell geoarchaeológiai és környezettörténeti feldolgozása nyomán. Tisicum 19. 457-480.

SÜMEGI et al. 2003

Sümegi P. - Kertész R. - Tímár G. - Hebrich K.: Palaeoenvironmental factors and Neolithization process of the Carpathian Basin: some aspects of a new geoarchological model. In: Cattelain, P. (ed.): Acts of the XIVth Union Int. of Prehistoric and Protohistoric Sciences, Liège, Belgium, 2-8 September 2001, Section 1: Theory and methods. BAR

25

Series 1145: 2003. 135-141. SÜMEGI et al. 2007

Sümegi P. – Bodor E. – Juhász I. – Hunyadfalvi Z. – Herbich K. Molnár S. – Tímár G.: A Balaton déli partján feltárt régészeti lelőhelyek környezettörténeti feldolgozása. In: Kiss V. – Belényesy K. – Honti Sz. (szerk.): Gördülő idő - Régészeti feltárások az M7-es autópálya Somogy megyei szakaszán Zamárdi és Ordacsehi között. Budapest. 241-253.

SÜMEGI – MOLNÁR

Sümegi P. - Molnár S.: The Kiri-tó meander: sediments and the

2004

question of flooding. In: Whittle, A. (ed.): The Ecsegfalva project. Varia Archaeologica Hungarica XXI. 67-82.

SZABÓ et al. 1997a

Szabó M. – Guillaumet, J. P. – Kriveczky B.: Sajóperti–Hosszú-dűlő In: Raczky P. –Kovács T. – Anders A. (szerk.): Utak a múltba — Az M3-as autópálya régészeti leletmentései — Paths into the Past. Rescue excavations on the M3 motorway. Budapest. 81-86.

SZABÓ et al. 1997b

Szabó M. – J.-P. Guillaumet – Kriveczky B.: Polgár-Király-érpart In: Raczky P. –Kovács T. – Anders A. (szerk.): Utak a múltba — Az M3-as autópálya régészeti leletmentései — Paths into the Past. Rescue excavations on the M3 motorway. Budapest. 87-89.

TELBISZ 2007

Telbisz T.: Digitális domborzatmodellekre épülő csapadék-lefolyás modellezés. http://www.fw.hu/geografus2008/ix_felev/hm/hm.doc

TÍMÁR 2004

Tímár G.: Space and GIS technology in Paleoenvironmental Analaysis (Old maps, satellite images and digital elevation models in archaeology). Anteus 27. 135-144.

TOLNAI 2009

Tolnai K.: Régészeti feltárás térinformatikai támogatása. Geodézia és Kartográfia 61/2 (2009/2) 23-27.

VARGA 2000

Varga A.: Coring results at Százhalombatta-Földvár. In: Poroszlai I. – Vicze M. (eds.): SAX – Százhalombatta Archaeological Expedition Annual Report 1. – Field Season 1998. Százhalombatta. 75-81.

VERHAGEN 2007

P. Verhagen (ed.): Case studies in archaeological predictive modelling. Leiden.

VERHAGEN et al.

Verhagen, P. – Kamermans, H. – van Leusen, M. – Ducke, B.: New

2010

Developements in archaeological predictive modelling. In: Bloemers, T. – Kars, H. – van der Valk, A., Wijnen, M. (eds.): The Cultural

26

Landscape & Heritage Paradox – Protection and Development of the Dutch

Archaeological-Historical

Landscape

and

its

European

Dimension. Amsterdam. 431-444. WARREN – ASCH

Warren, R. E. – Asch, D. L.: A predictive model of archaeological site

2000

location in the eastern Prairie Peninsula. In: Wescott, K. L. –Brandon, R. J. eds.): Practical applications of GIS for archaeologists: a predictive modelling kit. London. 5-32.

WESCOTT –

Wescott, K. L. – Brandon, R. J. (eds): Practical Applications of GIS for

BRANDON 2000

Archaeologists. A Predictive Modeling Toolkit. London, 2000.

WHITLEY 2004

WhitLey, T. G.: Causality and Cross-purposes in Archaeological Predictive Modeling. In: Fischer Ausserer, A. – Börner, W. – Goriany, M. – Karlhuber-Vöckl, L. (eds.): Enter the past: the E-way into the Four Dimensions of Cultural Heritage. Computer Applications and Quantitative Methods in Archaeology 2003. BAR International Series 1227 Oxford. 236–239.

WOLF 2004

Wolf M.: A felsőzsolcai földvár és környezetének térinformatikai rekonstrukciója. ArchÉrt 127. 89-101.

WOLLÁK 2004

Wollák K.: The Protection of Cultural Heritage by Legistlative Methods in Hungary. In: Jerem, E. – Mester, Zs. – Benczes, R. (eds.): Archaeological and Cultural Heritage Preservation within the light of new technologies. Selected papers from the joint Archaeolingua EPOCH Workshop. 27. Sept – 2. Oct 2004. Százhalombatta, Hungary. 73-82.

WOLLÁK 2009

Wollák K.: Listing – precondition of protection? In: Schut, A. C. P. (ed.): Listing Archaeological Sites, Protecting the Historical Landscape. EAC Occasional paper no. 3. 53-62.

ZATYKÓ et al. 2007 Zatykó Cs. – Juhász I. – Sümegi P. (eds.): Environmental Archaeology in Transdanubia. Varia Archaeologica Hungarica XX.

27