¿Existen los alineamientos de sitios arqueológicos? Descubriendo alineamientos ocultos en geociencias

Dado un mapa de puntos que representa elementos geológicos, arqueológicos, geofísicos, etc., un alineamiento viene definido por tres o más puntos que se posicionan sobre una línea recta. Es de gran interés en geociencias el encontrar alineamientos ocultos en dichos mapas de puntos. Ello es así porque los alineamientos de puntos son patrones espaciales que pueden tener una interpretación interesante e importante para la disciplina de que se trate. Así, los alineamientos de puntos pueden tener interés en arqueología, vulcanología, sismología, geomorfología, geofísica, geología marina y geología planetaria, entre otras disciplinas de las geociencias. Veamos a continuación unos ejemplos concretos. 

La figura 1 muestra un caso de interés en arqueología, donde los puntos se corresponde con la localización de túmulos y manifestaciones megalíticas en la provincia de Burgos de acuerdo a los datos de Moreno Gallo (2001). ¿Puede el lector percibir algún alineamiento de túmulos y megalitos? Los alineamientos de puntos podrían estar relacionados con significados religiosos, funerarios, de rutas comerciales, de demarcación de fronteras, eventos conmemorativos, etc.

Un ejemplo diferente se muestra en la figura 2, que representa un mapa de conos volcánicos en el Parque Nacional de Timanfaya en la Isla de Lanzarote. ¿Puede el lector percibir el alineamiento preferente que presentan los conos volcánicos? Los alineamientos de conos volcánicos pueden suministrar, entre otros aspectos, información sobre el campo de esfuerzos regional. 

Un tercer ejemplo se ilustra en la figura 3, donde se muestra el mapa de terremotos de magnitud mayor a 2,5 y profundidad mayor a 30 km, detectados en las Islas Canarias para el período temporal 2020-2024. ¿Puede el lector encontrar algún alineamiento de los epicentros representados en la figura? Los alineamientos podrían permitir identificar las direcciones preferentes de fallas y zonas de debilidad estructural y podrían proporcionar información clave sobre complejos magmáticos en relación a estructuras litosféricas de gran escala. 

Por último, en esta serie de ejemplos, la figura 4 muestra un campo de dolinas (depresiones cerradas del terreno formadas por disolución de, en este caso, rocas carbonáticas) en el macizo kárstico de Sierra Gorda en la Provincia de Granada. ¿Puede el lector encontrar algún alineamiento de las dolinas representadas en la figura? Los posibles alineamientos de dolinas podrían indicar un control estructural en su desarrollo, caso de poder establecerse una correlación entre dichos alineamientos y la orientación preferente de fracturas y fallas en el macizo kárstico.

¿Cómo convertir elementos complejos en datos analizables?

Al examinar las figuras 1 a 4 se pueden sacar varias conclusiones respecto al problema que nos atañe. Así, al observar las figuras 2 y 4 se puede ver como los objetos geológicos que están representados (conos volcánicos y dolinas, respectivamente) no son puntos. Por consiguiente, el primer paso para la detección de alineamientos de puntos será el obtener los mapas de puntos a partir de objetos geológicos areales. El problema se resuelve fácilmente al sustituir cada elemento geológico (cono volcánico, dolina, …) por un punto representativo del mismo, por ejemplo, su centroide. En segundo lugar, resulta evidente en las figuras 1 a 4 que hay muchos puntos que parecen estar dispuestos al azar y por lo tanto introducen un ruido que enmascara los posibles alineamientos presentes. En este sentido, los alineamientos existentes están ocultos y es necesario descubrirlos. Para ello se utilizará algún procedimiento numérico con la ayuda del ordenador ya que el método visual puede ser laborioso e inexacto y, lo que es más importante, no permite evaluar la incertidumbre de los resultados.

Como por dos puntos siempre pasa una línea recta, los alineamientos de interés involucran tres o más puntos. Por otra parte, si colocamos aleatoriamente un número de puntos en el plano, siempre existe la posibilidad de que se formen alineamientos por el mero azar, sin que respondan a una causa antrópica, geológica o física. La probabilidad de alineamientos ficticios aumenta conforme el número de puntos totales aumenta y es máxima para el alineamiento de 3 puntos y decrece conforme se consideran alineamientos de más de tres puntos (4, 5, 6, etc.). Es por ello que resulta imprescindible, en la práctica moderna de la estadística espacial, la evaluación de la incertidumbre de los alineamientos encontrados en un mapa, esto es, se ha de evaluar la probabilidad de que el alineamiento sea producto del mero azar. 

Básicamente hay dos tipos de procedimientos numéricos para detectar alineamientos en mapas de puntos como los representados en las figuras anteriores: (i) procedimientos estadísticos y (ii) procedimientos de identificación exacta. Los procedimientos estadísticos proporcionan el histograma angular (o rosa de direcciones) de los alineamientos, pero no indican el número de alineamientos, ni el número de puntos que compone cada alineamiento, ni su localización en el plano. Lo que se obtiene es la identificación de las direcciones que siguen los alineamientos. Alternativamente, las técnicas de identificación exacta son capaces de extraer el número de alineamientos y para cada alineamiento el número de puntos que lo componen y su localización.

La evaluación de la incertidumbre se puede realizar utilizando un método de simulación de Monte Carlo. En este procedimiento se generan un número elevado (por ejemplo 1000) de simulaciones de n puntos distribuidos al azar y se aplica el mismo método de detección de alineamientos que el aplicado al conjunto de n puntos experimentales, con lo que es posible estimar el número de alineamientos esperados producto del azar. En la práctica profesional, estas simulaciones de procesos de puntos son algo más sutiles que la localización de puntos al azar en el plano, ya que han de tener en cuenta la disposición espacial de los puntos experimentales, esto es, posibles efectos de borde y de una distribución no homogénea de los puntos, con agrupamientos de datos y zonas vacías.

Como ejemplo de resultados de la metodología exacta de identificación de alineamientos se ha utilizado un conjunto de datos clásico en la literatura científica y que consiste en 52 localizaciones (Figura 5) de sitios arqueológicos en Cornwall (Reino Unido) tal y como aparecen en Broadbent (1980). Este conjunto de datos ha sido estudiado en diversos trabajos científicos que han tratado de demostrar o refutar la existencia de las llamadas “ley lines”, esto es, alineamientos de antiguos sitios arqueológicos.

Los resultados para la simulación de Monte Carlo, con 1000 realizaciones, se muestran en la Tabla 1. En la última columna de la Tabla puede verse el límite superior del intervalo de confianza del 95 % para el número de alineamientos esperado por el mero azar. Para alineamientos de tres puntos el número esperado es de 6, mientras que para alineamientos de cuatro puntos el número esperado es 1 y para alineamientos de cinco puntos el número esperado por el mero azar es, en la práctica, 0. Sin embargo, con el conjunto de datos experimentales se han obtenido 9 alineamientos de tres puntos, 4 alineamientos de cuatro puntos y 1 alineamiento de cinco puntos. Por consiguiente, los tres alineamientos de cuatro puntos y el alineamiento de cinco puntos se pueden considerar como patrones espaciales reales y difícilmente explicables, al menos todos ellos en conjunto, por el azar. Las líneas parecen converger hacia un área situada al este de la zona de estudio y que pudiera haber tenido algo que ver en la implantación de los sitios arqueológicos, pero cuya interpretación, caso de tener alguna, correspondería a los arqueólogos locales expertos en el tema.

Cortesía de Muy Interesante

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