Modelação de Nichos Eco-Culturais para o Paleolítico Médio

Cláudia Manuel Martins da Silva Modelação de nichos eco-culturais para o Paleolítico Médio Dissertação realizada no âmbito do Mestrado em Sistemas de Informação Geográfica e Ordenamento do Território orientada pelo Professor Doutor António Alberto Teixeira Gomes e coorientada pelo Professor Doutor Sérgio Emanuel Monteiro-Rodrigues Faculdade de Letras da Universidade do Porto Setembro de 2015 2 3 Modelação de nichos eco-culturais para o Paleolítico Médio Cláudia Manuel Martins da Silva Dissertação realizada no âmbito do Mestrado em Sistemas de Informação Geográfica e Ordenamento do Território orientada pelo Professor Doutor António Alberto Teixeira Gomes e coorientada pelo Professor Doutor Sérgio Emanuel Monteiro-Rodrigues Membros do Júri Professora Doutora Laura Maria Pinheiro Soares Faculdade de Letras – Universidade do Porto Professor Doutor João Pedro Cunha Ribeiro Faculdade de Letras – Universidade de Lisboa Professor Doutor Sérgio Emanuel Monteiro-Rodrigues Faculdade Letras - Universidade do Porto Classificação obtida: ____ valores 4 5 Sumário Agradecimentos ............................................................................................................................. 7 Resumo .......................................................................................................................................... 9 Abstract ....................................................................................................................................... 10 Índice de figuras .......................................................................................................................... 11 Índice de tabelas .......................................................................................................................... 15 Capítulo 1 - Introdução ............................................................................................................... 16 1.1. Objetivos .......................................................................................................................... 16 1.2. Estrutura do trabalho ........................................................................................................ 16 1.3. Área de Estudo ................................................................................................................. 19 1.4. Estado da Arte .................................................................................................................. 25 1.4.1. As indústrias líticas como um indicador cronológico ............................................... 25 1.4.2. Os vestígios do Paleolítico Médio em Portugal ........................................................ 31 1.4.3. A utilização de modelos preditivos em Arqueologia ................................................ 35 1.4.4. Dos nichos ecológicos aos nichos eco-culturais ........................................................ 40 Capítulo 2. – Materiais e Métodos .............................................................................................. 48 2.1. O software de modelação ................................................................................................. 48 2.2. Os dados arqueológicos .................................................................................................... 50 2.3. Os dados geográficos ....................................................................................................... 55 2.3.1. Altitude ...................................................................................................................... 56 2.3.2. Declive ...................................................................................................................... 57 2.3.3. Exposição de vertentes .............................................................................................. 58 2.3.4. Índice topográfico de humidade ................................................................................ 60 2.4. Os dados paleoclimáticos ................................................................................................. 61 2.4.1. Precipitação Anual .................................................................................................... 63 2.4.2. Temperatura Mínima ................................................................................................. 64 2.4.3. Temperatura Máxima ................................................................................................ 65 2.4.4. Temperatura Média ................................................................................................... 66 2.5. Análise dos valores da amostra – expectativas para os modelos finais ............................ 67 2.6. Preparação dos dados para a modelação .......................................................................... 74 Capítulo 3 – Resultados .............................................................................................................. 77 3.1. Modelo 1 .......................................................................................................................... 77 3.2. Modelo 2 .......................................................................................................................... 79 3.3. Modelo 3 .......................................................................................................................... 81 6 3.4. Avaliação dos modelos..................................................................................................... 83 3.5. Aplicação dos modelos no território ................................................................................ 86 3.5.1. Vila Nova da Barquinha ............................................................................................ 87 3.5.2. Vila Nova de Gaia ..................................................................................................... 91 3.5.3. Esposende .................................................................................................................. 94 3.5.4. Valença ...................................................................................................................... 99 4. Considerações finais .............................................................................................................. 103 5. Referências bibliográficas ..................................................................................................... 109 Anexos....................................................................................................................................... 117 Anexo 1 ................................................................................................................................. 118 7 Agradecimentos Ao Professor Doutor Alberto Gomes, pela orientação, sabedoria, experiência e amizade. Por todas as revisões e sugestões, fundamentais para a concretização desta dissertação. Pelo constante incentivo. Sem a sua preciosa ajuda este trabalho nunca teria sido concluído. Ao Professor Doutor Sérgio Rodrigues, provavelmente o responsável pelo meu interesse pelo Paleolítico. A ele agradeço as várias sugestões e correções, que certamente enriqueceram este trabalho. Agradeço também a amizade e conhecimentos transmitidos durante todos os anos da minha formação. Ao António Costa, pela partilha de conhecimentos sobre modelos preditivos e ao João Carvalho pela cedência de algum material que foi fundamental para aprofundar os conhecimentos sobre Nichos eco-culturais. Aos meus amigos, em especial à Dulcineia e ao Roger, que me ouviram inúmeras vezes falar de modelos preditivos e SIG, e cujas conversas me fazem refletir muito sobre a Arqueologia. Ao Tuca e ao Afonso, pelo carinho, compreensão, incentivo e apoio constante ao longo deste trabalho. A eles dedico esta dissertação. 8 9 Resumo Este trabalho teve por objetivo gerar um modelo preditivo, aplicado ao Paleolítico Médio português, com base na metodologia utilizada na definição dos chamados Nichos Eco-culturais, Para os dados arqueológicos, a base de dados utilizada foi o Endovélico, a partir do qual se selecionou uma amostra de 16 sítios. Seguindo a metodologia utilizada noutros trabalhos sobre nichos eco-culturais, usamos quatro variáveis geográficas – altitude, declive, exposição de vertentes e índice topográfico de humidade – e quatro variáveis paleoambientais – temperatura máxima, temperatura média, temperatura mínima e precipitação – que serviram para caracterizar o território. Para obtermos os nichos eco-culturais modelámos a amostra definida pelos 16 sítios arqueológicos, conjugando-os com as variáveis geográficas e paleoclimáticas através do software Maxent, gerando assim três modelos com características diferentes entre si. Os modelos foram avaliados em termos da sua precisão e adequação à realidade estudada, e através de um índice de ganho avaliámos qual dos três apresentava a melhor performance. A validade do modelo com melhor desempenho foi testada através da sua aplicação à escala concelhia, recorrendo-se para tal aos concelhos de Vila Nova da Barquinha, Vila Nova de Gaia, Esposende e Valença. Em cada concelho, o modelo definiu áreas que apresentavam valores de probabilidade mais elevada, as quais foram designadas “área de potencial arqueológico”. Estas áreas foram posteriormente confrontadas com os vestígios arqueológicos paleolíticos e com os dados das variáveis geomorfológicas regionais, verificando-se coincidência entre os referidos vestígios e os elementos geomorfológicos, nomeadamente as datações dos depósitos geológicos. Apesar da exiguidade dos dados, existem aspetos que apontam no sentido da coerência do modelo, pelo que este poderá ser um instrumento relevante para estudos futuros de diversa ordem. Palavras-chave: Modelos preditivos, Nichos eco-culturais, Paleolítico Médio, Maxent, Análise SIG. 16 Capítulo 1 - Introdução 1.1. Objetivos O objetivo deste trabalho foi o da aplicação da metodologia dos nichos ecoculturais ao território de Portugal continental, utilizando como caso de estudo o período do Paleolítico Médio. Pretendíamos assim obter um mapa que identificasse as áreas mais adequadas para permanência do Homem do Paleolítico Médio, de acordo com um conjunto de variáveis geográficas e ambientais, já testadas noutros trabalhos sobre esta metodologia (Banks et al. 2011, Banks et al. 2006, Banks et al. 2008a, Banks et al. 2008b, Conolly et al. 2012, Kondo et al. 2012, Banks et al. 2013, Banks et al. 2009). Também era um objetivo deste trabalho que os dados arqueológicos usados proviessem, exclusivamente, da Base de Dados do Endovélico, num reconhecimento que este repositório é não só importante por compilar no mesmo sítio a informação sobre os trabalhos e sítios arqueológicos de Portugal, mas a sua importância também reside no facto dessa informação estar geolocalizada. Uma vez que a execução de trabalhos em ambiente de Sistemas de Informação Geográfica (SIG) necessita da localização geográfica dos objetos de estudo – neste caso dos sítios arqueológicos – esta base de dados revelou-se fundamental na obtenção das coordenadas que localizaram espacialmente os nosso dados arqueológicos. Também pretendíamos que os nossos modelos pudessem ter uma aplicação mais localizada, e neste sentido sugerir pistas para os trabalhos arqueológicos a desenvolver a nível concelhio. 1.2. Estrutura do trabalho Esta dissertação está organizada em quatro capítulos. O primeiro capítulo é dedicado ao enquadramento teórico do trabalho, e que está divido em três momentos. Num primeiro momento definimos a área de estudo deste trabalho, que se circunscreve a Portugal continental, apresentando-a numa dimensão 17 mais geográfica e ambiental. Num segundo momento, apresentamos as indústrias líticas do Paleolítico Médio, fazendo a evolução histórica do seu estudo e classificação e descrevemos a história das pesquisas do Paleolítico Médio em Portugal, assim como os limites temporais aceites para início e final deste período no território. Num último momento, aborda-se a temática da criação de modelos preditivos, dando-se a conhecer alguns trabalhos neste âmbito realizados em Portugal, para em seguida introduzirmos algumas noções fundamentais subjacentes à modelação de nichos ecológicos, e explicármos como esta metodologia foi aplicada em Arqueologia, dando origem ao conceito de nicho eco-cultural. O segundo capítulo é dedicado aos materiais e metodologias usadas. Aqui explicamos as razões subjacentes à escolha do software Maxent e apresentamos os dados arqueológicos usados na modelação dos nichos eco-culturais, e que provém exclusivamente da Base de Dados do Endovélico. Em seguida mostramos as variáveis geográficas e paleoambientais usadas, e que decorrem da reprodução das metodologias usada em trabalhos anteriores sobre modelação de nichos eco-culturais. Em seguida, confrontamos os dados arqueológicos com os dados geográficos e paleoambientais na expetativa de inferir alguns padrões possíveis para os modelos finais. Na última parte deste capítulo explicamos os procedimentos para a preparação dos dados e modelação dos nichos eco-culturais com o software Maxent. O terceiro capítulo é dedicado à apresentação dos resultados obtidos nos modelos preditivos, e à confrontação das áreas geradas com a realidade arqueológica e geomorfológica de quatro concelhos portugueses. Finalmente, no quarto capítulo analisámos os resultados obtidos e tecemos algumas considerações sobre os dados e metodologias usadas (Fig. 1). 18 Figura 1 – Quadro conceptual da dissertação 19 1.3. Área de Estudo A área de estudo deste trabalho está circunscrita a Portugal continental, doravante designado apenas por Portugal. A escolha desta área tão vasta para trabalhar prende-se com o objetivo de criar uma metodologia que possa ser aplicada uniformemente a todo o território, e com isto obter, não só, uma visão global de qual terá sido a distribuição espacial das populações do Paleolítico Médio, mas também possuir um meio de comparação das áreas mais adequadas entre todas as regiões do país. Nesta secção, o objetivo é caracterizar geograficamente Portugal, focando-nos essencialmente nos elementos que estão relacionados com as variáveis usadas e também comparar o comportamento das variáveis paleoclimáticas no período de ~120000 – 140000BP com a atualidade. O território português, situado no extremo sudoeste da Europa, tem uma área aproximada de 88.500 Km2 e uma costa litoral com cerca de 848 km (Daveau 1995) (Fig. 2). Figura 2 – Localização de Portugal na Europa. 20 O relevo do país caracteriza-se essencialmente pelo contraste entre as terras altas do Norte e as planícies e colinas do Sul (Daveau 1995). A altitude varia entre os 0 metros junto da costa e os 1993 metros que se atingem no ponto mais alto da Serra da Estrela. Do ponto de vista estrutural, Portugal é formado por três grandes unidades, Maciço Ibério, Bacias Mesozoicas pouco deformadas e Bacias Cenozoicas. Estas unidades subdividem-se noutras de menor dimensão, com coerência ao nível dos seus traços geomorfológicos (Pereira et al. 2014) (Fig. 3). Figura 3 – Delimitação das unidades geomorfológicas de Portugal na escala 1/500000 (Pereira et al. 2014). 21 À exceção das áreas mais elevadas do Maciço Calcário Estremenho e da Serra Calcária de Sicó-Alvaiázere, estas bacias caracterizam-se genericamente pela existências de planícies e áreas aplanadas, com a altitude na Bacia Cenozóica a não ultrapassar os 100m (Pereira et al. 2014), o que resulta também que estas sejam as áreas menos declivosas do país. Portugal tem uma rede hidrográfica densa, como mostram os dados do Atlas do Ambiente (Agência Portuguesa do Ambiente 2008) (Fig. 4). Figura 4 – Rede hidrográfica principal de Portugal (Fonte: Atlas do Ambiente). 22 Os maiores rios do país, Minho, Douro, Tejo e Guadiana, nascem em Espanha, e possuem áreas de drenagem superiores a 10 000Km2 (Inag 2008). Embora com bacias consideravelmente grandes, a diferença de caudais entre os rios do Norte e os do Sul é notória, sobretudo no Verão, onde em algumas partes do Tejo e do Guadiana é possível fazer a travessia a pé (Ribeiro 1987). Os rios do Norte do Sul também se diferenciam pela forma do seu encaixe. Enquanto os primeiros apresentam de um modo geral um perfil em V ou em canhão, no sul os rios apresentam grandes planícies aluviais, sendo notória a do Rio Tejo (Lautensach 1987). A análise da precipitação evidencia mais uma vez o contraste entre o Norte e o Sul, mas sobretudo entre a zona Atlântica e a zona Mediterrânica. As fachadas do Noroeste peninsular são mais chuvosas, sobretudo nas terras altas próximas do litoral e sob influência dos ventos marítimos; as terras baixas de Trás-os-Montes são as que recebem menos precipitação (Daveau 1995). Contudo, observando os valores médios da precipitação registados entre 1931 e 1960, notamos que, nos relevos elevados do noroeste, a precipitação pode atingir valores máximos de 3000mm e mínimos na ordem dos 400mm. Quando comparamos o mapa da precipitação na atualidade com os mapas referentes aos dados paleoclimáticos de ~120000 – 140000BP, verificamos uma grande semelhança no padrão da distribuição da precipitação no território, pese embora o facto de que a figura 5A representa a média anual da precipitação e a figura 5B representa o total anual da precipitação para o período que estamos a estudar. Ainda assim, as áreas mais secas encontram-se no sul e nordeste transmontano, e as zonas mais chuvosas no noroeste peninsular, com os valores máximos a registarem-se na Serra da Estrela. 23 Figura 5 – A: distribuição da precipitação média anual (1931-60) (Fonte: obtidas em Ribeiro (1987: 399) segundo Daveu et al. 1977, ligeiramente simplificado por B.Freund, Portugal, Stuttgart, 1979); B: distribuição da precipitação total anual no período de ~120000 – 140000BP (Fonte: base de dados do WorldClim). A distribuição dos valores da temperatura revela que, no Inverno, os ventos oceânicos de origem ocidental cobrem amplamente todo o país uniformizando as temperaturas (Fig. 6 A); no Verão é a influência do Oceano Atlântico que determina o tempo mais fresco na faixa litoral que progressivamente vai aquecendo à medida que penetramos no interior (Fig. 6 B) (Daveau 1995). Mais uma vez verifica-se uma semelhança no padrão da distribuição da temperatura, mínima e máxima, no território, quer na atualidade, quer no passado. A média da temperatura mínima para o período de ~120000 – 140000BP revela uma diminuição dos valores de sodoeste para nordeste, evidênciando a influência dos ventos oceânico (Fig. 6 C), enquanto no Verão, o padrão das médias da temperatura máxima resulta da influência Atlântica (Fig. 6 D). A B 24 Figura 6 – A: Isotérmicas de Janeiro: B: Isotérmica de Julho (Fonte: obtidas de Ribeiro et al. (1987: 373), publicadas originalmente por Girão (1941)). C: mapa da temperatura mínima para o período de ~120000 – 140000BP; D: temperatura máxima para o período de ~120000 – 140000BP (Fonte: base de dados do WorldClim). A B C D 25 1.4. Estado da Arte 1.4.1. As indústrias líticas como um indicador cronológico Inúmeros sítios referenciados como ocupações do Paleolítico Médio baseiam-se na presença de materiais líticos talhados com características tecno-tipológicas particulares (Pereira et al. 2011). Este método de datação dos sítios arqueológicos através das características tipológicas e técnicas dos artefactos tem as suas raízes no século XIX, quando surgiram as primeiras tentativas de periodização da pré-história. No entanto, ele continua a ser um método útil, sobretudo face à ausência de contextos estratigráficos e de datações absolutas. Desde então, o estudo das indústrias líticas sofreu várias modificações, salientando-se a revisão dos critérios e dos métodos de classificação. De forma a perceber com ocorreram estas mudanças, e também como se define atualmente o Paleolítico Médio pelas suas indústrias líticas, faz-se em seguida um resumo histórico deste processo evolutivo. A periodização da Pré-história europeia começa no século XIX com o dinamarquês Thomsen (1788— 1865), que cria o Sistema das Três Idades, concebido para organizar as coleções do Museu Nacional de Copenhaga. Este sistema permitiu, pela primeira vez, dividir a Pré-história europeia em Idade da Pedra, Idade do Bronze e Idade do Ferro. Este arranjo simplista foi o percursor da ideia que, estudando e classificando os objetos por “matérias-primas” e por tecnologias, seria possível estabelecer sequências cronológicas (Renfrew e Bahn 1996). Mais tarde, Worsaae (1821— 1885), a partir dos seus trabalhos de campo, provou, através da estratigrafia, a validade do sistema desenvolvido por Thomsen (Fagan 1996). Em 1865, John Lubbock (1834— 1913) cria o termo Paleolítico na sua obra Prehistoric Times e divide a Idade da Pedra em dois períodos distintos: o Paleolítico, correspondente ao período da “pedra lascada”, e o Neolítico, correspondente ao período da “pedra polida” (Monnier 2006, Darvill 2008). Na década de 1860, Lartet (1801— 1873) inicia trabalhos de escavação no sul de França, nos sítios de Le Moustier e de La Madelaine, sítios que posteriormente se torna- 32 recolhido nos sítios do Paleolítico Médio resulta de trabalhos de prospeção, levantamentos e acompanhamentos arqueológicos. Dado que muito deste material provém de recolhas de superfície, não tendo por isso contexto estratigráfico consistente, a determinação da sua cronologia levanta muitos problemas. A fórmula mais usada para os tentar resolver foi, durante muito tempo, através da análise tipológica e da avaliação do grau de rolamento e de eolização das peças. Este último procedimento, conhecido por método das séries ou das pátinas, baseia-se na comparação do desgaste do material lítico, assumindo que os conjuntos estiveram sujeitos às mesmas condições de erosão ao longo do tempo, sendo o material mais antigo aquele que revela maior índice de alteração (Cardoso 2009). Na verdade, o método das pátinas é falível, pois há coleções de materiais contemporâneos que por diversas razões podem ter graus de meteorização/alteração diferentes. Deste modo, um artefacto mais rolado não tem de ser necessariamente mais antigo do que um sem qualquer alteração (Cunha-Ribeiro 1992, Meireles e Ribeiro 1992). Esta metodologia de análise e de enquadramento cronológico de materiais líticos manteve-se até à década de 1980 (havendo investigadores que ainda a utilizam...). A partir de então, o incremento de trabalhos de escavação em diversos locais, nomeadamente nas grutas dos complexos cársicos da Estremadura, (Cardoso 2009) permitiu afinar a cronologia do Paleolítico Médio português, quer através da associação de artefactos a fauna plistocénica, quer devido à aplicação de métodos de datação absoluta. De acordo com os dados da base de dados do Endovélico, o Paleolítico Médio em Portugal está representado por sítios ao ar-livre, em abrigos e em gruta (Fig. 9). Os sítios em gruta estão maioritariamente concentrados na Bacia Lusitânica, (por ex: Hoffmann et al. 2013, Marks et al. 2002a, Marks et al. 2002b, Zilhão et al. 2011), uma vez que o predomínio de rochas carbonatadas e a erosão cársica propiciam a formação deste tipo de sítios que, no entanto, não serão alvo deste estudo. Alguns destes sítios têm a particularidade de ter fornecido fósseis de Neandertal (Cruz e Cunha 2008), tais como a gruta da Oliveira, a gruta da Figueira Brava, a gruta Nova da Columbeira, a Lapa da Rainha e a gruta de Salemas. 33 Os sítios ao ar-livre são em maior número, com vestígios por toda a Orla Ocidental e Orla Algarvia, ao longo dos terraços do vale do rio Tejo e afluentes e alguns conjuntos menos expressivos na zona Ossa-Morena; ocorrem de forma pontual em Celorico da Beira e no Vale do Tâmega. Observando a distribuição dos sítios do Paleolítico Médio na cartografia (Fig. 9), é bem nítida a preferência por zonas de baixa altitude, associadas a vales fluviais, com ênfase no vale do Tejo e seus afluentes. Não é claro se esta distribuição geográfica se deve à preferência por estes territórios por parte do Homem de Neandertal ou se a concentração de sítios está correlacionada com uma maior esforço de investigação nestas áreas (Pereira et al. 2011). Por exemplo, os vestígios encontrados na zona de Cantanhede estão localizados junto dos corredores marginais da autoestrada A14, uma obra pública de grande envergadura, sujeita à realização de trabalhos arqueológicos, o que certamente terá promovido a descoberta de sítios e, consequentemente, criado uma concentração de estações que poderá não refletir o real padrão de povoamento existente durante o Paleolítico Médio. Relativamente à transição entre o Paleolítico Inferior e o Paleolítico Médio na Península Ibérica, trata-se de uma questão ainda por esclarecer. A verdade é que se verifica uma continuidade estilística e técnica das indústrias líticas (Raposo 2007), coexistindo no final do Pleistoceno Médio indústrias de tradição acheulense (com presença de bifaces e machados de mão) e indústrias típicas do Paleolítico Médio (com um peso significativo da utensilagem sobre lasca) (Álvarez-Alonso 2014). Para a França e para a Península Ibérica aceita-se o MIS 9 para a emergência da tecnologia associada ao Paleolítico Médio, sendo que a partir do MIS 5 esta estava plenamente estabelecida (Álvarez-Alonso 2014). A datação mais antiga para um contexto com características do Paleolítico Médio em Portugal provém do nível arqueológico B1 da Galeria Pesada, na gruta do Almonda, datado de cerca de 240Ka-200Ka BP (MIS 7). A indústria associada a este nível é entendida como pertencendo a um período de transição entre o Paleolítico Inferior e o Paleolítico Médio (Marks et al. 2002a, Marks et al. 2002b). 34 Figura 9 – Distribuição dos sítios do Paleolítico Médio, ao ar-livre, em Portugal (Fonte: Endovélico). A transição entre o Paleolítico Médio e o Paleolítico Superior coincide genericamente com o desaparecimento dos Neandertais e sua substituição pelo Homem Anatomicamente Moderno, sendo a Península Ibérica considerada como o último refúgio daquela espécie, durante a última parte do MIS 3 (Zilhão 2006). No entanto, esta hipótese foi recentemente contestada por Higham et al. (2014). Com base em 196 datações por AMS obtidas a partir de material recolhido em 40 sítios 35 europeus, e recorrendo a modelos estatísticos específicos, os autores concluem que a extinção dos Homens de Neandertal terá ocorrido entre 41030-39260 cal BP. Concluem igualmente que esta extinção terá ocorrido em simultâneo por toda a Europa, não havendo razões para crer que a Península Ibérica tenha funcionado como o último refúgio da espécie. Apesar das datações deste modelo não cobrirem a totalidade do território Europeu, estando em falta uma grande parte da europa central, bem como algumas zonas mais a leste (Davies 2014), os referidos autores colocam também em dúvida a ideia da coexistência entre os últimos Neandertais e os primeiros Homens Modernos. No entanto, são vários os autores que defendem a permanência dos Neandertais na Península Ibérica até cerca de 32500 calBP (Aubry et al. 2011) ou mesmo até fases mais recentes. 1.4.3. A utilização de modelos preditivos em Arqueologia Os modelos preditivos em arqueologia são usados com a intenção de prever a probabilidade de ocorrência de novos sítios arqueológicos a partir dos sítios conhecidos (por ex: Costa 2009, Gonçalves 2009, Rua 2007, Wescott e Brandon 2003). Conceptualmente baseiam-se na suposição de que a escolha de um sítio para assentamento não é aleatória, mas depende de uma escolha intencional que tem em conta características ambientais e geográficas mais favoráveis. Através de métodos estatísticos, estes modelos preveem a ocorrência de outras áreas com características semelhantes, em maior ou menor grau, originando mapas de probabilidades que traduzem essas escolhas (Kvamme 1995, Verhagen 2007a). O ambiente teórico para a realização de modelos preditivos em arqueologia surge na década de 60, enquadrados na mentalidade da Nova Arqueologia e no pressuposto de que a cultura não é independente do meio natural e que, de alguma forma, reflete uma forma de adaptação a este (Verhagen 2007a). No início dos anos 80, num trabalho encomendado pelo governo dos Estados Unidos da América, pretendeu-se avaliar o potencial arqueológico de uma área das Rocky Mountains. Uma vez que os computadores pessoais não estavam vulgarizados, e 36 os mapas de probabilidades eram difíceis de produzir, o resultado desta avaliação do território foi um programa de cálculo instalado numa calculadora Texas Instruments, onde eram inseridos os parâmetros de avaliação do local a avaliar (declive, elevação, relevo…) e o resultado era um valor que indicava a probabilidade estimada para esse sítio (Kvamme 2006). Os primeiros modelos preditivos, como os conhecemos atualmente, realizam-se nos Estados Unidos da América no início da década de 70 (Verhagen 2007a), impulsionados pela necessidade de realizar os inventários do património existente nos terrenos estatais, na sequência da implementação de projetos de gestão de propriedade. O problema que se estabelecia era o de saber que vestígios patrimoniais existiam nestas propriedades, como identificá-los e como registá-los em caso de destruição (Kamermans 2004, Kvamme 1995, Verhagen 2007a). Esta necessidade de registo inseriu-se num programa de Gestão dos Recursos Culturais1, nomeadamente dos arqueológicos, com grande impacto nos trabalhos de inventariação incluídos em projetos com orçamentos e prazos curtos. Neste sentido, os modelos preditivos foram vistos como uma ferramenta auxiliar poderosa na deteção de novos vestígios arqueológicos (Kohler 1988, Verhagen 2007a). Genericamente, os modelos preditivos podem ser classificados em indutivos ou dedutivos (Kamermans e Wansleeben 1999). No primeiro tipo de modelo parte-se de uma amostra dos sítios arqueológicos conhecidos, e correlaciona-se estatisticamente com as variáveis ambientais e geográficas, normalmente designadas por variáveis independentes, com as quais se crê que existe uma relação. Os valores desta correlação são depois projetados numa área de interesse, originado o modelo preditivo, normalmente apresentado na forma de mapa. No segundo tipo de modelo, as variáveis independentes que se usam baseiam-se no conhecimento sobre determinada cultura ou período cronológico, e os sítios arqueológicos são apenas usados para validação final do modelo. Mas em última análise os dois tipos de 1 A designação de Gestão dos Recursos Culturais é uma tradução livre do inglês Cultural Resource Management, e que aparece vulgarmente na literatura sob a forma do acrónimo CRM (Kamermans e Wansleeben 1999, Verhagen 2007a). As iniciativas de Gestão de Recursos Culturais têm origem na América, na década de 60, e estão regulamentadas pela lei National Historic Preservation Act of 1966 (89th United States Congress 1966). 37 modelos são baseados na teoria e observação dos dados existentes, pois como Verhagen (2007a:14) reconhece:“…on the one hand the selection of data sets for inductive modelling is always theory laden, and that on the other hand the formulation of hypotheses of site location is always based on knowledge gathered from existing data.” A criação de modelos preditivos em arqueologia, para o território português, encontra eco nos trabalhos de Natália Botica (Botica 2004), Helena Rua (Rua 2007), Célia Gonçalves (Gonçalves 2009) e António Costa (Costa 2009), por exemplo. Natália Botica criou um modelo preditivo designado servator de apoio à prospeção arqueológica, para a região de Trás-os-Montes Oriental, baseado numa série de atributos geográficos, cuja relevância foi determinada primeiro através da aplicação de um algoritmo de indução de regras. O conhecimento arqueológico é obtido através de regras de decisão implementadas no algoritmo que, com base nas características geográficas do sítio, indicam qual a tipologia arqueológica mais provável de ocorrer (Fig.10). Figura 10 – Exemplo do resultado das árvores de decisão implementadas no modelo Servator (Botica 2004). O objetivo do trabalho de Helena Rua foi o da determinação de sítios que potencialmente tivessem reunido condições favoráveis para a construção de villae romanas em meio rural, no sul de Portugal (Rua 2007). Para realizar o modelo, a autora selecionou 10 casos de estudo, sobre os quais recolheu informações de natureza topográfica, hidrográfica e arquitetónica, que pudesse caracterizar as condições subjacentes à implantação deste tipo de sítios. Usando o método das sobreposições binárias e das somas ponderadas, este conjunto de características foi confrontado com a área de estudo para determinar outras áreas onde estas condições 38 estivessem reunidas, determinando assim os sítios com maior potencialidade para a localização de villae romanas. As conclusões apontaram para que as sobreposições binárias, dada a precisão dos seus resultados, se adequem melhor na localização de sítios muito específicos com potencial arqueológico; o método das somas ponderadas apresentou um resultado mais generalizado, onde o potencial arqueológico do território analisado apareceu hierarquizado e com áreas menos precisas, por isso, considera que é uma metodologia mais adaptado para trabalhos de prospeção arqueológica. Em 2009, Célia Gonçalves propõe um modelo preditivo para a determinação de sítios de cronologia mesolítica no vale do Tejo com o objectivo de “…fornecer novos dados para o entendimento da mudança de estratégia de ocupação do território…”(Gonçalves 2009, p. 11). A caracterização realizou-se através do estudo das condições de implantação de cada um em particular e a partir daqui derivaram-se as variáveis independentes que se julga terem tido influência na escolha desses locais de implantação. O modelo foi gerado através de uma regressão logística e os sítios retribuídos foram confirmados in situ para a presença de vestígios arqueológicos, com confirmação positiva em 8 dos 11 casos visitados, demonstrando a validade da metodologia. Também em 2009 António Costa propõe a utilização de um modelo preditivo para a criação de um mapa de potencial arqueológico de sítios da Idade do Ferro no Noroeste de Portugal (Fig. 11). O modelo foi gerado através de uma regressão logística que confrontou os elementos da paisagem que caracterizam 99 estações arqueológicas conhecidas, e o objetivo deste trabalho foi essencialmente o da criação de um modelo que resultasse na definição de áreas com potencial arqueológico e ajudasse na salvaguarda do património, no âmbito do ordenamento do território. 39 Figura 11 – Modelo preditivo criado para aferir a probabilidade de ocorrência de estações da Idade do Ferro (Costa 2009). Embora estes autores tenham assinalado algumas fragilidades das suas propostas, ressalva-se acima de tudo a criação de métodos auxiliares nos trabalhos de prospeção e de salvaguarda do património arqueológico. 40 1.4.4. Dos nichos ecológicos aos nichos eco-culturais A modelação de nichos ecológicos é uma técnica utilizada na biologia cuja criação se deve a Grinell (Grinnell 1904, 1917a, b), que sugeriu que as espécies estão relacionadas com o meio ambiente onde aparecem e são, de certa forma, condicionadas por ele. Segundo Grinnell (1917b), um nicho ecológico implica as relações entre as espécies e uma série de variáveis ambientais e geográficas, independentes, tais como o clima, a topografia, etc.. Alguns autores designam estes nichos de Grinellianos (Peterson 2011). Genericamente distinguem-se os nichos ecológicos entre “Nichos Fundamentais” e “Nichos Observados”. Os primeiros correspondem às parcelas do território que reúnem as condições ideais para que as espécies sobrevivam. Ou seja, todas as unidades do território que estão dentro do intervalo de valores ideais onde as espécies podem sobreviver sem que exista emigração (Grinnell 1917a). A determinação de um Nicho Fundamental numa área não significa que a espécie exista em toda a sua extensão, pois constrangimentos de outra ordem que não a ambiental e/ou geográfica podem limitar ou impedir a sua sobrevivência. Os Nichos Observados são uma parte contida nos Nichos Fundamentais, i.e., correspondem às áreas onde as espécies são efetivamente observadas (Guisan e Thuiller 2005, Peterson 2001). Um Nicho Ecológico depende da correlação entre quatro fatores: fatores abióticos, que podem limitar a capacidade de sobrevivência das espécies; fatores bióticos, determinados pelo relacionamento com outras espécies, e que podem ter efeitos positivos ou negativos na manutenção da espécie; existência de uma região acessível, contemplando-se aqui as barreiras naturais como rios ou montanhas como possíveis fatores limitadores de expansão; e a capacidade de adaptação evolutiva da espécie a novas condições, embora se considere que este fator não exerce grande influência na determinação dos nichos (Soberón e Peterson 2005). A intersecção destes fatores resulta no nicho ecológico favorável à sobrevivência da espécie. Este quadro conceptual é explicado através de um diagrama com três áreas designadas por B (biotic factores), A (abiotic factores) e M (movements), e que vulgarmente se designa de diagrama BAM (Soberón e Peterson 2005) (Fig. 12). 41 Figura 12 - Diagrama BAM. A região A representa as condições abióticas certas e será a expressão geográfica do Nicho Fundamental (FN = Fundamental Niche). A região B representa as condições bióticas certas para a sobrevivência da espécie. A região M representa os espaços acessíveis para a espécie. A região P representa as condições ideais para a sobrevivência da espécie. A região RN (Realized Niche = Nicho Observado) representa o conjunto de condições que conhecemos de facto sobre a espécie, e está integrado na região P (adaptado de: Soberón e Peterson 2005). Na modelação de nichos ecológicos recorre-se a algoritmos que correlacionam os dados de ocorrência com variáveis ambientais, determinando hierarquicamente quais as áreas que reúnem as melhores condições para a manutenção de uma espécie (Peterson 2011, Soberón e Peterson 2005). Existem diversos softwares com estes algoritmos – por ex. Maxent, GARP, BIOCLIM – cuja diferença reside no tipo de dados que usam, e que podem ser agrupados em quatro tipos: 1) utilização apenas de dados de presença, onde é feita uma confrontação entre as ocorrências identificadas e os dados ambientais; 2) utilização de dados de presença e de ausência, onde o algoritmo confronta os sítios com presenças identificadas com sítios onde é documentada a ausência de ocorrências; 3) utilização de dados de presença e dados da paisagem, onde os dados de presença são confrontados com uma amostra da paisagem, que pode conter ou não sítios com presenças registadas; 4) utilização de dados de presença e dados de pseudo-ausência, onde os dados de presença são confrontados com dados da paisagem, que não contenham dados de ocorrência, e onde a probabilidade de presença é muito baixa (Peterson 2011). 48 Capítulo 2. – Materiais e Métodos 2.1. O software de modelação Apesar da modelação de nichos eco-culturais ser feita frequentemente através dos softwares GARP e Maxent, permitindo a comparação entre modelos em termos da sua precisão, neste trabalho optou-se pela utilização apenas do último software. A escolha tem duas justificações: a precisão das áreas geradas pelo Maxent e o funcionamento só com dados de presença. Diversos autores demonstram que as áreas geradas a partir do Maxent não são tão dispersas, e estão mais ajustadas aos dados iniciais (Banks et al. 2011, Kondo et al. 2012). Esta característica constitui um fator de precisão do modelo, do ponto de vista arqueológico, pois em termos práticos significa que há a possibilidade de prever corretamente mais sítios, mas numa área suficientemente restrita (Verhagen 2007b). O Maxent é um software que só precisa de dados de presença, traduzidos por um par de coordenadas geográficas que denotem a latitude e a longitude, e não necessita da introdução de dados de ausência para estabelecer o confronto entre as condições geográficas e ambientais dos sítios arqueológicos e do restante território (Phillips 2006, Phillips e Dudik 2008), uma vez que esta confrontação é feita através da extração de dados de background, aleatoriamente escolhidos da área de estudo e que o software executa automaticamente (Merow et al. 2013). O fato de o software trabalhar só com dados de presença é importante porque temos a base de dados do Endovélico com o registo dos sítios arqueológicos em Portugal, e com a localização geográfica. Mas dada a própria natureza do património arqueológico, não existem bases de dados de não sítios, e torna-se arriscado eliminar biótopos que possam ter reunido as condições para a ocupação. Daí a importância que os modelos preditivos que usam apenas dados de presença têm na tentativa de perceber, em determinado momento da história humana, que espaços reuniam as condições favoráveis para a permanência humana. 49 O Maxent baseia-se num algoritmo de machine-learning que tem por objetivo estimar a probabilidade de uma distribuição desconhecida, de acordo com uma série de dados que representam informação incompleta sobre o elemento estudado (Phillips 2006). O algoritmo começa com uma probabilidade igual para todo o território, e a partir dos dados iniciais sobre os sítios arqueológicos, que constituem uma amostra dos nichos eco-culturais que pretendemos encontrar, a probabilidade vai sendo discriminada. Uma vez que é um algoritmo de machine-learning significa que, em vez que correr uma equação e retribuir uma solução, o algoritmo desenvolve-se num processo iterativo que vai tentar encontrar a melhor resposta sujeita aos dados iniciais (Peterson et al. 2013a, b). Para além da localização, o Maxent também precisa de um conjunto de variáveis independentes que caracterizam o território envolvente, e que devem estar num formato matricial onde cada célula contém o valor da variável. Estas variáveis podem ser topográficas, climáticas, edáficas, derivadas de deteção remota (Phillips e Dudik 2008), ou que descrevam outra tipologia de dados, desde que sejam representadas em formato matricial. O Maxent permite ainda que o utilizador calibre os modelos que executa sendo um dos parâmetros possíveis o coeficiente de regularização (Elith et al. 2011, Merow et al. 2013). O coeficiente de regularização impede que o modelo se ajuste de forma exacta aos dados, originando uma imprecisão desejável para que ele possa extrapolar para lá das áreas exclusivas dos sítios arqueológicos. Um coeficiente de regularização próximo de zero assegura que o modelo se ajusta a todas as variáveis independentes (Merow et al. 2013); o aumento do coeficiente de regularização força o Maxent a centrar-se nas variáveis independentes mais importantes (Phillips 2006), e torna as áreas produzidas na modelação mais suavizadas e dilatadas (Elith et al. 2011). 50 2.2. Os dados arqueológicos Os dados arqueológicos usados neste modelo provêm da base de dados do Endovélico, mantida pela Direção Geral do Património Cultural (DGPC). Esta base de dados, criada em 1995 armazena a informação relativa a sítios e trabalhos arqueológicos, e reveste-se de enorme importância na área da inventariação e gestão do património arqueológico (Divisão de Inventário do Instituto Português de Arqueologia 2002). É uma base de dados de consulta pública (Fig. 19), porém, para se ter acesso a informação com mais detalhe, nomeadamente, à georreferenciação dos sítios arqueológicos, é necessário uma inscrição, com submissão do currículo, sendo depois enviado o login de acesso (Fig. 20). Figura 19 - Exemplo da base de dados de consulta pública, sem acesso às coordenadas geográficas. 51 Figura 20 – Exemplo da base de dados após inscrição, com acesso à georreferenciação dos sítios arqueológicos. Na base de dados do Endovélico selecionamos os sítios referentes ao Paleolítico Médio e obtivemos um resultado de 270 ocorrências2. Uma vez que para executar o nosso modelo precisamos da localização geográfica, indicada pela latitude e longitude, a primeira triagem dos dados passou pela eliminação dos sítios que não possuíam coordenadas, correspondendo a 28 registos. A segunda triagem dos dados arqueológicos passou pela eliminação dos sítios em gruta, gruta artificial e abrigo3, num total de 14 ocorrências. Os sítios com estas localizações estão restritos a uma área em Portugal com características geológicas específicas propícias à formação de grutas ou abrigos, e neste trabalho pretendíamos obter uma imagem geral das áreas com maior probabilidade de ocorrência dentro do território nacional, dos sítios ao ar-livre. No final ficámos com 228 registos de sítios ao ar-livre para trabalhar, cuja caracterização do Tipo de sítio, tal como aparece na base de dados do Endovélico, é muito diversificada (Anexo 1: Tabela 13) 2 Consulta efectuada em 19 de Maio de 2015. 3 Designações usadas para caracterizar o Tipo de Sítio, de acordo com a listagem Thesaurus da DGPC. 52 Dado que o nosso objetivo é a determinação de áreas do território que tenham reunido as condições mais favoráveis à permanência de grupos humanos durante o Paleolítico Médio, interessam-nos sobretudos os sítios que, pelas suas características oferecem uma maior certeza quanto à efetiva ocupação por esses grupos humanos. Então, sobre as 228 ocorrências analisámos as descrições presentes na ficha de registo de cada sítio arqueológico e atribuímos uma classificação que traduz a relação que os vestígios arqueológicos estabelecem com o sítio onde aparecem e que pode ser Alta, Média ou Baixa. Os critérios usados para determinar esta relação foram os seguintes: (1) Alta – para material que se encontrou in situ, com contexto estratigráfico, resultante sobretudo de trabalhos de escavação ou sondagens, ou material que apesar de estar em posição secundária, a sua estratigrafia resulta de contextos de coluvião e/ou aluvião (contextos proximais); (2) Média - para materiais de superfície, em quantidade abundante, que apareceram em áreas alargadas, bem definidas, que apresentam homogeneidade; (3) Baixa – para material de superfície, sem contexto estratigráfico, muitas vezes representado por um achado isolado ou em pouca quantidade, ou sobre os quais o arqueólogo responsável teve dúvidas na atribuição da cronologia ou tipologia, ou quando a atribuição cronológica incluiu diversos períodos, não especificando a quantidade de material atribuível ao Paleolítico Médio. A distribuição do material no território de acordo com estes critérios está expressa na figura 21 e não apresenta nenhum padrão destacável. Depois desta classificação escolhemos os sítios que obtiveram a classificação da relação com o sítio como Alta, num total de 16 ocorrências e que constituem a nossa amostra (Fig. 22, Tabela 1). Importa dizer que esta classificação se baseia nas descrições disponíveis na Base de Dados do Endovélico, o que significa que a precisão da descrição teve influência na determinação da relação que os vestígios estabelecem com o sítio onde foram encontrados. 53 Figura 21 – Distribuição dos 228 sítios de acordo com a relação dos vestígios com o sítio (Fonte: Base de dados do Endovélico, consultada em 19 de Maio de 2015). 54 Figura 22 – Localização dos 16 sítios usados na modelação. Tabela 1 - Localização dos 16 sítios que constituem a amostra usada para a modelação. Nº DESIGNAÇÃO CNS CONCELHO FREGUESIA 1 Acampamento de Vilas Ruivas 56 Vila Velha de Rodão Vila Velha de Rodão 2 Barrosos - Gonçalinho 13848 Pombal Redinha 3 Estação arqueológica da Foz do Enxarique 2220 Vila Velha de Rodão Vila Velha de Rodão 4 Estrada do Prado 633 Tomar Tomar São João Baptista 5 Mira Nascente 32408 Alcobaça Pataias 6 Porto Meirinho 1 13554 Mourão Luz 7 Praia da Galé 11825 Albufeira Guia 8 Praia do Pedrogão 19721 Leiria Coimbrão 9 Praia do Rei Cortiço 32407 Óbidos Vau 10 Ribeira da Atalaia 11739 Vila Nova da Barquinha Atalaia 11 Santa Cita 7346 Tomar Madalena 12 Santo Antão do Tojal 12860 Loures Santo Antão do Tojal 13 Sapateiros 2 16252 Reguengos de Monsaraz Monsaraz 14 Vale da Porta 3 15390 Cantanhede Portunhos 15 Vale da Porta 4 16114 Cantanhede Portunhos 16 Vale do Forno 8 7318 Alpiarça Alpiarça 55 2.3. Os dados geográficos Os dados geográficos utilizados reproduzem os usados em trabalhos anteriores sobre modelação de nichos eco-culturais (Banks et al. 2011, Banks et al. 2006, Banks et al. 2008a, Banks et al. 2008b, Conolly et al. 2012, Kondo et al. 2012, Banks et al. 2013, Banks et al. 2009). As variáveis geográficas que vamos usar são a altitude, declive, exposição de vertentes e o índice topográfico de humidade. Estas encontram-se num formato matricial (raster), ou seja, uma matriz numérica, em que cada célula (pixel) contém o valor da variável nesse lugar, num esquema semelhante ao apresentado na Fig. 23. Figura 23 – Esquema da decomposição do território em várias camadas matriciais de informação (Fonte: https://courses.washington.edu/gis250/lessons/introduction_gis/spatial_data_model.html). 56 Para obter as diversas variáveis geográficas utilizámos como base para todos os cálculos o Modelo Digital do Terreno (MDT) ASTER Global Digital Elevation Model (ASTER GDEM) disponibilizado em http://gdem.ersdac.jspacesystems.or.jp/index.jsp, com uma resolução do píxel de 30 metros de lado. A partir desse MDT calculamos as restantes variáveis, num processo automático através do ArcGIS 10.2 (Fig. 24). Figura 24 – Esquema do processo de extração dos valores das variáveis geográficas a partir do MDT. Cada variável deu origem a um mapa que traduz o seu comportamento no território e sobre cada um destes mapas foi localizada a amostra dos 16 sítios arqueológicos Os mapas gerados são apresentados em seguida. 2.3.1. Altitude Como explicamos antes, o raster com os dados da altitude é a nossa camada de informação de base, e a partir da qual derivamos os restantes dados geográficos. O mapa descreve a informação sobre a altitude do país, através de células de 30m de lado, o que nos dá uma informação bastante precisa da topografia (Fig. 25). 57 Verificamos que o conjunto das estações usadas na modelação se situa em zonas de baixa altitude, e essencialmente concentradas na faixa alargada do litoral, com exceção dos sítios junto do curso superior do Tejo e no Guadiana. Figura 25 – Mapa da variável Altitude e localização dos sítios usados na modelação. 2.3.2. Declive O mapa de declives foi calculado em graus, obtendo-se uma variação entre os 0° e os 72°, aproximadamente. Notamos também que as zonas mais declivosas coincidem, grosso modo, com as zonas mais elevadas do país, denunciando uma paisagem acidentada nessas áreas (Fig. 26). 64 2.4.2. Temperatura Mínima Os valores da temperatura mínima oscilam entre -4,2° e 8°. Os valores negativos atingem-se nas terras altas do Nordeste português. Os territórios que ficam sensivelmente abaixo dos 150m de altitude registam os valores mais altos da temperatura mínima (Fig. 31). Figura 31 –Mapa da temperatura mínima para o período de ~120000 – 140000BP (Fonte: Base de dados do WorldClim - http://www.worldclim.org/). 65 2.4.3. Temperatura Máxima Os valores da temperatura máxima variam entre 21,9° e 37,4°. É no litoral que se encontram os valores mais baixos, com uma subida progressiva da temperatura à medida que se avança para o interior do território. É a sul da cordilheira central que se encontram os valores mais elevados, sendo que a norte se apresentam temperaturas mais amenas marcadas pela influência atlântica (Fig. 32). Figura 32 - Mapa da temperatura máxima para o período de ~120000 – 140000BP (Fonte: Base de dados do WorldClim - http://www.worldclim.org/). 66 2.4.4. Temperatura Média Os valores da temperatura média oscilam entre 5,6° e 17,1°. O mapa demonstra a influência que a latitude exerce na variação da temperatura, com as temperaturas a diminuírem progressivamente de sul para norte. É nas cotas mais elevadas que se encontram os valores médios mais baixos (Fig. 33). Figura 33 - Mapa da temperatura média Figura 34 - Mapa da temperatura máxima para o período de ~120000 – 140000BP (Fonte: Base de dados do WorldClim - http://www.worldclim.org/). 67 2.5. Análise dos valores da amostra – expectativas para os modelos finais Antes de efetuarmos a modelação dos nichos eco-culturais quisemos avaliar quais os valores que a amostra possui para cada uma das 7 variáveis contínuas. De fora desta análise ficou a variável relativa à exposição de vertentes, pois a sua natureza categórica, bem como a resolução de 30m não permitem uma projeção geográfica adequadas dos valores favoráveis no território (Tabela 4) Tabela 4 – Valores das variáveis contínuas para a amostra de 16 sítios arqueológicos. Nº DESIGNAÇÃO CNS ALTITUDE (m) DECLIVE (°) CTI PRECIPITAÇÃO (mm) TEMPERATURA MÍNIMA (°) TEMPERATURA MÉDIA (°) TEMPERATURA MÁXIMA (°) 1 Acampamento de Vilas Ruivas 56 111 1.01 0.2745 872 4.8 16.1 34.0 2 Barrosos - Gonçalinho 13848 41 2.88 0.2844 975 5.4 15.5 28.7 3 Estação arqueológica da Foz do Enxarique 2220 88 0 0.4114 839 5.1 16.4 34.5 4 Estrada do Prado 633 78 16.41 0.29 875 5.8 16 30.5 5 Mira Nascente 32408 11 10.66 0.2905 874 6.5 14.9 25.0 6 Porto Meirinho 1 13554 132 0 0.4619 634 4.8 16.5 35.6 7 Praia da Galé 11825 9 1.39 0.2935 605 6.8 16.8 30.8 8 Praia do Pedrogão 19721 23 5.06 0.29 924 6.2 15 25.6 9 Praia do Rei Cortiço 32407 15 1.72 0.2807 781 7.1 14.8 23.6 10 Ribeira da Atalaia 11739 30 6.26 0.2912 839 6.2 16.1 30.2 11 Santa Cita 7346 48 0 0.4921 855 6.1 16.1 30.8 12 Santo Antão do Tojal 12860 11 0 0.3192 809 7.1 16.1 28.3 13 Sapateiros 2 16252 145 4.58 0.2908 634 4.8 16.5 35.8 14 Vale da Porta 3 15390 83 7.73 0.2902 1063 4.8 15 28.3 15 Vale da Porta 4 16114 94 2.57 0.2837 1063 4.8 15 28.3 16 Vale do Forno 8 7318 24 4.82 0.29 795 6.5 16.2 30.0 Para cada variável é possível determinar um conjunto de valores, com um mínimo e um máximo, dentro dos quais se situa a amostra. Então, admitindo que todos os valores contidos nesses intervalos possuem as mesmas condições de adequabilidade geográfica e ambiental que as registadas em cada sítio arqueológico, selecionámos nos rasters os intervalos de valores correspondentes, originando mapas que nos permitiram ter uma imagem espacial, para cada variável, da extensão e localização das áreas que possuem condições semelhantes às da amostra. Os valores de altitude da amostra situam-se no intervalo de 9m-145m, representando uma pequena fatia de todos os valores possíveis (Fig. 33 à esquerda). Quando 68 selecionamos este intervalo no mapa de Portugal, verificamos que este corresponde a uma parte do território muito bem discriminada, e que se situa genericamente numa faixa alargada do litoral, coincidente com as Bacias Cenozoicas e Mesozoicas pouco deformadas (Pereira et al. 2014), e com os territórios pertencentes ao vale do Douro e Guadiana (Fig. 33 à direita). Figura 34 – A esquerda: gráfico com o intervalo dos valores de altitude para a amostra (destacado a azul), no conjunto total de valores. À direita: localização espacial intervalo de valores de altitude da amostra (destacado a preto). O intervalo de valores do declive situa-se entre 0°-16,41° e representa também uma pequena porção dos valores possíveis, evidenciando que acima de determinada inclinação as condições não são apropriadas para um espaço habitável (Fig. 35 à esquerda). Observando o intervalo dos valores da amostra no mapa, verificamos que, efetivamente, uma grande parte do território tem valores semelhantes a estes e apenas as zonas de maior altitude e com relevos mais acentuados, estão excluídas (Fig. 35 à direita). Estas áreas encontram-se na numa grande parte das Montanhas e Planaltos do 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 ALTITUDE (M) SÍTIOS Intervalo dos valores da altitude > Intervalo de altitude - [9-145m] 69 Noroeste Ibérico e Sistema Central Ibérico, e nas serras de Grândola-Caldeirão e Monchique (Pereira et al. 2014). Figura 35 – A esquerda: gráfico com o intervalo dos valores do declive para a amostra (destacado a azul), no conjunto total de valores. À direita: localização espacial do intervalo de valores do declive da amostra (destacado a preto). O intervalo de valores do índice topográfico de humidade situa-se entre 0,2745 – 0,4921 (Fig. 36 à esquerda). Uma vez que este intervalo coincide com aquele onde se encontram a maior parte dos valores do país (cf. Sub-capítulo 2.3.4.,Tabela 3), não obtivemos muita descriminação no território. Contudo, apercebemo-nos de pequenas áreas que estão fora deste intervalo, localizadas essencialmente no sul do país, nomeadamente na zona do Alentejo (Fig. 36 à direita). Dado que este índice mede os processos hidrológicos de distribuição e saturação de água no solo, e a sua fórmula de cálculo depende do declive e da contribuição a montante (Beven e Kirkby 1979, Qin et al. 2011), é esperado que os valores mais elevados de humidade se registem nas zonas mais planas, mais expectáveis de encontrar nas planícies alentejanas. 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 DECLIVE (°) SÍTIOS Intervalo dos valores do declive Intervalo do declive - [0°-16,41°] 70 Intervalo do índice topográfico de humidade [0,2745 – 0,4921] Figura 36 – A esquerda: gráfico com o intervalo dos valores do índice topográfico de humidade da amostra (destacado a azul), no conjunto total de valores. À direita: localização espacial do intervalo de valores da amostra (destacado a preto). O intervalo dos valores da amostra relativos à precipitação situa-se entre 605mm e 1063mm denunciando a escolha de sítios onde o regime das chuvas não é tão intenso (Fig. 37 à esquerda). As zonas cuja acumulação de precipitação anual não é tão intensa situam-se na zona sul do país, com exceção do Litoral do Barlavento Algarvio (Pereira et al. 2014). No norte, encontramos condições semelhantes na faixa delimitada pelo Planalto de Sabugal-Miranda, a sul, e Planalto de Vinhais (Pereira et al. 2014), a norte, incluindo todas as unidades fronteiriças entre estas (Fig. 37 à direita). 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 ÍNDICE COMPOSTO DE HUMIDADE SÍTIOS Intervalo dos valores do índice topográfico de humidade 71 Figura 37A esquerda: gráfico com o intervalo dos valores da precipitação da amostra (destacado a azul), no conjunto total de valores. À direita: localização espacial do intervalo de valores da precipitação da amostra (destacado a preto). O intervalo dos valores da amostra relativos à temperatura mínima está entre 4,8° e 7,1°. O intervalo situa-se próximo dos valores máximos evitando assim as áreas que atingem temperaturas negativas (Fig. 38 à esquerda). Espacialmente, este intervalo encontra valores semelhantes por toda a faixa litoral a sul de Ovar e a norte do rio Ave, assim como em grande parte do Alentejo e Algarve (Fig. 38 à direita). O intervalo dos valores da amostra relativos à temperatura máxima situa-se entre 23,6° e 35,8° ocupando praticamente todo o espectro de valores do território (Fig. 39 à esquerda). A distribuição espacial deste intervalo de valores mostra que condições semelhantes se encontram por todo o território (Fig. 39 à direita). Finalmente, o intervalo dos valores da temperatura média está entre 14,8° e 16,8°, ocupando uma pequena faixa dos valores máximos da temperatura média (Fig. 40 à esquerda). Espacialmente, estes valores encontram semelhanças essencialmente a sul do Sistema Central Ibérico e nos Planaltos Transmontanos (Fig. 40 à direita). 569 669 769 869 969 1069 1169 1269 1369 1469 1569 1669 1769 1869 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 PRECIPITAÇÃO (mm) SÍTIOS Intervalo dos valores da precipitação Intervalo da precipitação - [605 -1063mm] 72 Figura 38 - A esquerda: gráfico com o intervalo dos valores da temperatura mínima da amostra (destacado a azul), no conjunto total de valores. À direita: localização espacial do intervalo de valores da temperatura mínima da amostra (destacado a preto). Figura 39 - A esquerda: gráfico com o intervalo dos valores da temperatura máxima da amostra (destacado a azul), no conjunto total de valores. À direita: localização espacial do intervalo de valores da temperatura máxima da amostra (destacado a preto). -4.2 -3.2 -2.2 -1.2 -0.2 0.8 1.8 2.8 3.8 4.8 5.8 6.8 7.8 8.8 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 TEMPERATURA MÍNIMA (°) SÍTIOS Intervalo dos valores da temperatura mínima 21.9 22.9 23.9 24.9 25.9 26.9 27.9 28.9 29.9 30.9 31.9 32.9 33.9 34.9 35.9 36.9 37.9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 TEMPERATURA MÁXIMA (°) SÍTIOS Intervalo da temperatura máxima Intervalo da temperatura mínima - [4,8° e 7,1°] Intervalo da temperatura máxima - [23,6° e 35,8°] 73 Figura 40 - A esquerda: gráfico com o intervalo dos valores da temperatura média da amostra (destacado a azul), no conjunto total de valores. À direita: localização espacial do intervalo de valores da temperatura média da amostra (destacado a preto). Depois da análise efetuada individualmente a cada uma das variáveis contínuas verificamos que condições geográficas e ambientais semelhantes às encontradas nos sítios da amostra se encontram por outras áreas do território, que não estão necessariamente nas proximidades da amostra. Apesar de não termos nenhum ponto de amostragem a norte de Cantanhede, verificamos que também no norte do país se encontram valores dentro dos intervalos analisados, o que sugeriu que estes territórios devessem estar integrados nos resultados finais da modelação dos nichos eco-culturais. Foi também interessante verificar que a altitude é, de todas as variáveis, a que melhor particularizou o território e por isso é expectável que seja uma das variáveis com mais importância na modelação. Apesar de algumas variáveis, espacialmente, terem expressões muito semelhantes, com tendências pouco visíveis pelo olho humano - nomeadamente o índice topográfico de humidade e o declive - o uso do software de modelação será fundamental para destrinçar possíveis padrões inerentes a estes dados. 5.6 6.6 7.6 8.6 9.6 10.6 11.6 12.6 13.6 14.6 15.6 16.6 17.6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 TEMPERATURA MÉDIA (°) SÍTIOS Intervalo da Temperatura Média da Amostra Intervalo da temperatura média - [14,8° e 16,8°] 80 O nicho eco-cultural resultante dos dados do Modelo 2 tem uma área maior face ao Modelo 1. Aparecem áreas localizadas a norte, evidenciando-se a penetração para o interior através dos vales fluviais que aparecem aqui bem demarcados. Também assistimos a uma maior discriminação dos valores da probabilidade, que se intensifica junto dos pontos amostrais e noutras áreas mais afastadas (Fig. 46). Figura 46 – Resultado obtido para o Nicho eco-cultural segundo o Modelo 2. 81 3.3. Modelo 3 Neste modelo a contribuição da informação sobre a Altitude atinge a maior percentagem dos 3 resultados. Sem diferenças para com os anteriores, as variáveis que explicam o modelo são a Altitude, Temperatura Máxima e Precipitação, sendo a contribuição das restantes residual ou nula. Verifica-se que a contribuição da Temperatura Máxima ultrapassou a da Precipitação (Tabela 7). Tabela 7 - Contribuição percentual de cada variável no modelo. Variável Contribuição no modelo (%) Altitude 88.8 Temperatura Máxima 7.4 Precipitação 2.9 Exposição de vertentes 0.8 Temperatura média 0.1 Declive 0 Índice Topográfico de Humidade 0 Temperatura Mínima 0 A avaliação da contribuição de cada variável através do método jackknife mostra, sem surpresas, que é a Altitude que oferece mais informação ao modelo e que quando a variável é omitida, o modelo final diminiu o seu ganho (Fig. 47). Figura 47 - Avaliação da contribuição de cada variável pelo método jackknife no Modelo 3. aspectascii = Exposição de vertentes ctiascii = Índice topográfico de humidade mdtascii = Altitude precascii = Precipitação slopeascii = Declive tmaxascii = Temperatura Máxima tmédia = Temperatura Média tmin = Temperatura Mínima 82 O nicho eco-cultural resultante do Modelo 3 é semelhante na localização das suas áreas ao nicho do Modelo 2, embora com uma ligeira diminuição do seu tamanho. Esta diminuição da superfície foi acompanhada pelo aumento da probabilidade em algumas áreas (Fig. 48). Figura 48 – Resultado obtido para o Nicho eco-cultural segundo o Modelo 3. 83 3.4. Avaliação dos modelos Após a obtenção dos três modelos, foi necessário escolher o que oferece a melhor performance, ou utilidade preditiva. Esta é estabelecida pela acurácia, definida como a capacidade de prever o maior número de sítios, e precisão definida pela menor área que contém o maior número de sítios identificados (Verhagen 2009). Para estabelecer a acurácia confrontamos os três modelos com as 228 ocorrências do Paleolítico Médio. Os resultados foram discriminados de acordo com a classificação da relação com o sítio e para a totalidade do conjunto. Os resultados mostram que o Modelo 2 é o que prediz o maior número de ocorrências, e portanto apresenta a melhor acurácia (Tabela 8). Tabela 8 – Percentagem de sítios preditos em cada modelo. Modelo 1 Sítios preditos segundo a classificação da relação com o sítio Alta Média Baixa Total Preditos Total Preditos Total Preditos 16 16 99 26 113 19 Sítios preditos no conjunto Total de sítios Total nãopredito Total preditos Percentagem de sítios preditos 228 167 61 26.75% Modelo 2 Sítios preditos segundo a classificação da relação com o sítio Alta Média Baixa Total Preditos Total Preditos Total Preditos 16 16 99 72 113 79 Sítios preditos no conjunto Total de sítios Total nãopredito Total preditos Percentagem de sítios preditos 228 63 167 73.25% Modelo 3 Sítios preditos segundo a classificação da relação com o sítio Alta Média Baixa Total Preditos Total Preditos Total Preditos 16 16 99 68 113 66 Sítios preditos no conjunto Total de sítios Total nãopredito Total preditos Percentagem de sítios preditos 228 78 150 65.79% 84 Para estabelecer a precisão do modelo, calculamos a percentagem de área de cada um dos modelos, em relação com a totalidade do território modelado (Tabela 9). Tabela 9 – Percentagem de área de cada modelo. Percentagem de área predita no território Modelo 1 2.35% Modelo 2 19.66% Modelo 3 17.33% Os valores das Tabelas 8 e 9 mostram que o Modelo 2 é o que, quando confrontado com todos os sítios arqueológicos conhecidos, tem a maior capacidade preditiva. O modelo com maior precisão, isto é, com a área menor é o Modelo 1, que naturalmente reflete a calibração mais ajustada aos dados. Como Kvamme (1988) explicou, a maior acurácia de um modelo não estabelece à partida que o modelo é melhor, pois se a acurácia for de 100%, mas a área potencial de ocorrência for igual à da totalidade do território estudado, significa que o modelo é inútil em termos preditivos. O método mais usado para determinar a performance, isto é, a melhor relação entra a acurácia e a precisão de um modelo, é o índice de ganho (Verhagen 2007b). Este índice varia entre 0 e 1, e relaciona a percentagem de área predita, com a percentagem de sítios corretamente identificados na sua área. Quanto mais o índice se aproxima de 1, maior número de sítios preditos numa área mais pequena, o que significa um modelo mais útil em termos preditivos (Kvamme 1988). O índice de ganho é dado pela seguinte fórmula: % de área designada pelo modelo % de sítios preditos pelo modelo Ganho = 1 - 85 O cálculo do índice de ganho para os nossos modelos retribuiu os seguintes resultados (Tabela 10): Tabela 10 – Valores de ganho para cada um dos modelos. % de sítios preditos (ps) percentagem de área afecta (pa) Ganho= 1pa/ps Modelo 1 26.75 2.35 0.912149533 Modelo 2 73.25 19.66 0.731604096 Modelo 3 65.79 17.33 0.736586107 De acordo com os valores de ganho obtidos para cada modelo verificamos que o Modelo 1 é o que tem o índice mais elevado. Contudo, tal como já vimos, este modelo é muito circunscrito aos dados da amostra, e ao mesmo tempo, só consegue prever 26,75% dos 228 sítios conhecidos. O Modelo 1 e o Modelo 2 têm índices de ganho muito próximos. O Modelo 2 prevê o maior número de ocorrências, ou seja 167 sítios em 228 conhecidos, correspondendo a uma percentagem de 73,25% de sítios preditos corretamente. Mas como assinalámos antes, a maior acurácia, isto é uma percentagem elevada de sítios preditos corretamente, não significa um modelo melhor se a área onde esses sítios se encontram for igual à do território estudado. Por outro lado, o Modelo 3 tem uma percentagem de sítios preditos menor, correspondendo a 65,79% das ocorrências, porém estes encontram-se também numa área menor. Esta relação traduz uma melhor precisão do modelo e num índice de ganho mais elevado, tal como expresso na Tabela 10. 86 3.5. Aplicação dos modelos no território Através da metodologia usada foi possível obter três modelos, que se diferenciam na dimensão da área associada ao nicho eco-cultural produzido e no índice de ganho de cada um. Observando os três modelos produzidos verificamos que as áreas contempladas em cada nicho são substancialmente diferentes, com a diferença maior a acontecer entre o Modelo 1 e os restantes. Também é notório que enquanto os limites do Modelo 1, a norte, se encontram na zona de Ovar, os outros dois modelos têm áreas mais generosas e contemplam praticamente todo o litoral, com a penetração para o interior a fazer-se pelos vales dos rios. Apesar dos modelos se apresentarem tecnicamente corretos, achámos necessário testá-los a numa escala menor, nomeadamente à escala concelhia, confrontando-os com outros dados que pudessem confirmar a coerência entre as áreas preditas e o período cronológico do Paleolítico Médio. Para realizar este teste foram escolhidos dois concelhos do litoral – Vila Nova de gaia e Esposende – e dois concelhos do interior – Vila Nova da Barquinha e Valença. Os primeiros devido ao conhecimento pessoal dos territórios, ao conhecimento da respetiva bibliografia e mesmo de algumas estações arqueológicas. A escolha dos concelhos do interior está relacionada com a necessidade de verificar a adequação do modelo às áreas dos principais vales que comunicam com o interior da Península Ibérica. Deste modo, testou-se Vila Nova da Barquinha, onde estão reconhecidas e datadas várias estações arqueológicas, e Valença, com um vale de grande potencial arqueológico, nomeadamente do lado espanhol (por ex. Giles Pacheco et al. 2000, Méndez-Quintas et al. 2000, Quinteiro 2011). Uma vez que o Modelo 3 é o que apresenta a melhor performance, analisámos as áreas preditas em cada concelho e isolámos aquelas com o valor de probabilidade mais elevado, sendo que é aqui que se encontram os valores mais semelhantes aos da amostra dos 16 sítios arqueológicos Estas áreas foram definidas pelas curvas de nível que marcam o decaimento dessa probabilidade e designadas por áreas de potencial arqueológico. 87 Estas áreas de potencial arqueológico foram confrontadas com os registos de vestígios Paleolíticos e com os dados geomorfológicos de cada concelho por forma a verificar a consistência das mesmas. 3.5.1. Vila Nova da Barquinha O município de Vila Nova da Barquinha tem cerca de 49 Km2. É o concelho mais a sul dos quatro analisados, e o único onde os três modelos propostos tiveram representação. É um concelho rico em arqueologia, sobretudo se contrastarmos a sua pequena área com as 87 ocorrências inscritas na Planta de Análise do Património Arqueológico do PDM de Vila Nova da Barquinha (Inplenitus 2010). Refira-se, no entanto, que das referidas 87 ocorrências apenas 25 se encontram inscritas na base de dados da DGPC4. No PDM não está identificado o período a que pertence cada sítio arqueológico, nem o tipo de vestígios encontrados. Por isso, a partir da base de dados da DGPC, selecionamos os vestígios anteriores ao final da última glaciação (Tabela 12) e posicionámo-los no Google Earth para termos uma ideia da distribuição dos sítios no concelho (Fig. 49). Tabela 12 – Vestígios anteriores ao final da última glaciação em Vila Nova da Barquinha (adaptado da base de dados da DGPC). DESIGNAÇÃO PERÍODO CNS FREGUESIA Aldeinha - Barreira Vermelha - Fonte da Moita Paleolítico 11483 Vila Nova da Barquinha Casal da Tojeira Paleolítico 22647 Atalaia Porto Beiçudo Paleolítico 18347 Atalaia Roque Amador Paleolítico 875 Vila Nova da Barquinha Vale da Loura 1 Paleolítico 15685 Atalaia Casal da Galiana II Paleolítico Inferior 35036 Praia do Ribatejo Parque Empresarial da Barquinha Paleolítico Inferior 13696 Atalaia Ribeira da Atalaia Paleolítico Inferior 11739 Atalaia Ribeira da Atalaia Paleolítico Médio 11739 Atalaia Casal da Galiana I Paleolítico Superior 35035 Praia do Ribatejo A distribuição dos sítios arqueológicos denota alguma relação entre a sua localização e as zonas mais urbanizadas, o que sugere que o aparecimento destes vestígios possa ter ocorrido durante trabalhos que afetaram o subsolo. 4 Consulta em 29 de Julho de 2015. 88 Figura 49 – Distribuição dos sítios arqueológicos anteriores à última glaciação no concelho de Vila Nova da Barquinha (Imagem: GoogleEarth). Em Vila Nova da Barquinha estão representados os três modelos produzidos em virtude também de um dos pontos usados na amostra se situar no concelho (Fig. 50). Usando os nichos produzidos pelo Modelo 3, verificamos que a área de potencial arqueológico está limitada pela curva de nível dos 15 metros, junto do rio Tejo e pela curva de nível dos 52 metros, a partir da qual se verifica a diminuição da probabilidade (Fig. 50, Área de potencial arqueológico). Dentro destes limites encontra-se o único sítio arqueológico do Paleolítico Médio (Ribeira da Atalaia, CNS-11739), mas também a maior parte dos vestígios Paleolíticos existentes na base de dados do Endovélico. Também confrontámos o nosso modelo com um mapa geomorfológico do concelho, para verificar se as áreas propostas eram concordantes com depósitos antigos (Fig. 51). O resultado mostrou que a área de potencial arqueológico se sobrepõe à Planície Aluvial Moderna, ao terraço fluvial T5 e, em algumas áreas, ao terraço fluvial T4. Os terraços do curso inferior do Tejo foram datados por IRSL sobre feldspato potássico, apresentando para o T4 o resultado de ca. 340–150 ka (~MIS 9-6) e para o T5 o resultado de 136–75 ka (~MIS 5) (Martins et al. 2010a, Martins et al. 2010b). Estes dados indicam que existe uma coincidência entre as datações dos depósitos e a área de potencial arqueológico proposta. 89 Figura 50 – Representação dos 3 modelos gerados no concelho de Vila Nova da Barquinha e determinação de uma área de potencial arqueológico através do Modelo 3, limitada pela curva de nível dos 52m. 15 96 Em Esposende verificamos a mesma situação que em Vila Nova de Gaia. O Modelo 1 não tem representação, e o Modelo 2 e 3 apresentam áres muito semelhantes. Aplicando o princípio usado nos concelhos anteriores, usamos novamente o Modelo 3 como indicador da área de maior potencial arqueológico, isolando a superfície que apresentava a probabilidade mais elevada. A delimitação desta área em Esposende é feita pela curva de nível dos 0 metros e pela curva de nível dos 20 metros. Esta superfície contempla o setor litoral do concelho, as margens do rio Cávado a sul e as do rio Neiva a norte, coincidindo com a localização das indústrias líticas assinalados no PDM (Fig. 56). Num modelo proposto para o desenvolvimento geomorfológico de Esposende verificamos que são propostas duas plataformas, Plataforma Alta e Plataforma Baixa. A Plataforma Baixa situa-se entre os 10 metros e os 30 metros (a.n.m.m.), estando colmatada pela duna frontal na linha costeira (Granja 1998). Inseridos nesta plataforma vamos encontrar os depósitos pleistocénicos, nomeadamente os da Formação de Cepães, cuja idade rondará os 58100±5800 anos a 26283±3212 anos (datação obtida por OSL), associando-se, segundo Granja (1998), ao MIS 3. A área de potencial arqueológico proposta está inserida nesta plataforma (Plataforma Baixa) indicando que o período cronológico estudado e as datações dos depósitos estão aparentemente em concordância (Fig. 57). 97 Figura 56 – Representação dos 3 modelos gerados no concelho de Esposende e determinação de uma área de potencial arqueológico através do Modelo 3, limitada pela curva de nível dos 20m. 98 Figura 57 - A: Localização da Plataforma Alta e Plataforma Baixa, entre o rio Neiva e Cávado (Fonte Carvalho et al. (2006)); B: Mapa esquemático das principais unidades geomorfológicas entre o rio Neiva e Cávado (Fonte: Carvalho et al. 2006); C: Proposta de uma área de potencial arqueológico para Esposende. A B C 99 3.5.4. Valença O último concelho analisado é Valença. Com uma área de 117 Km2, este concelho do norte de Portugal faz fronteira com Espanha, fronteira essa estabelecida pelo rio Minho. No relatório sobre o património que acompanha o PDM do concelho não está assinalado nenhum vestígio do Paleolítico (Município de Valença 2010), mas na base de dados da DGPC confirmámos a existência de seis ocorrências desta natureza (Tabela 12). Tabela 12 – Localização dos vestígios do Paleolítico encontrados em Valença (adaptado da base de dados da DGPC). DESIGNAÇÃO PERÍODO CNS FREGUESIA Barrocas Paleolítico 931 São Pedro da Torre Bogim Paleolítico 1051 Cerdal Passos Paleolítico 4297 Cerdal São Pedro da Torre Paleolítico 1054 São Pedro da Torre Valença Paleolítico 1032 Valença, Cristelo Covo e Arão Monte do Chã Paleolítico Inferior 1215 Cerdal Com base nesta informação, localizámos os sítios arqueológicos no Google Earth para conhecermos a distribuição espacial destes vestígios no concelho (Fig. 58). Figura 58 - Localização, em Valença, dos sítios do Paleolítico registados na base de dados da DGPC. (Imagem: Google Earth). 100 A delimitação da área de potencial arqueológico em Valença é feita pela curva de nível dos 0 metros e pela curva dos 20 metros, a partir da qual a probabilidade diminui. Esta área localiza-se ao longo de toda a margem esquerda do rio Minho, com a mancha menos pronunciada junto do local onde atualmente se faz a travessia da fronteira (Fig. 59). Os sítios arqueológicos Paleolíticos do concelho coincidem, ainda que com alguma margem de erro, com a área definida. A sobreposição da área de potencial arqueológico no mapa geomorfológico de Valença elaborado por Viveen et al. (2013) mostra que esta coincide com o terraço T1, datado de ± 44 – 120Ka. Este intervalo cronológico está de acordo com o período estudado (Fig. 60). 101 Figura 59 - Representação dos 3 modelos gerados no concelho de Valença e determinação de uma área de potencial arqueológico através do Modelo 3, limitada pela curva de nível dos 20m. 102 Figura 60 - A: excerto do mapa dos terraços fluviais do curso inferior do rio Minho (Fonte: Viveen et al. 2013); B: Proposta de uma área de potencial arqueológico para Valença. B A 103 4. Considerações finais Mais de um século passado sobre o início das investigações do Paleolítico Médio (Delgado 1880), e Portugal contabiliza, na Base de dados do Endovélico, 270 registos deste período, distribuídos por sítios ao ar-livre, em gruta e em abrigo. Estes dados foram fundamentais para atingirmos o objetivo de modelar os nichos eco-culturais para o Paleolítico Médio em Portugal, pois a possibilidade de obter a georreferenciação dos sítios é fundamental para as análises através dos Sistemas de Informação Geográfica. Esta base de dados resulta de um esforço de compilação, e disponibilização ao público, de todos os trabalhos arqueológicos autorizados, realizados no país, e apesar de apresentar algumas divergências quando os seus resultados são comparados com os registos patrimoniais da administração local, ela foi a fonte exclusiva dos dados arqueológicos usados na modelação e análise da performance dos modelos. Foi a partir destes que elaborámos um mapa da distribuição dos sítios arqueológicos pelo território e notámos que existe uma concentração de vestígios em determinadas áreas do território, com destaque para as zonas próximas de Lisboa, bem como uma rara ocorrência identificada no concelho de Celorico de Basto e outra em Celorico da Beira (Fig. 9). Estes dados sugerem por um lado que possa ter existido uma intensificação das investigações nestas áreas, e por outro leva-nos a questionar se a falta de informação no interior se deve ao menor esforço de investigação, à efetiva ausência de registos, não ocupação do território por parte destas populações ou erosão dos depósitos (Pereira et al. 2011). Mas mais do que obter mapas de distribuição de sítios, pretendíamos definir quais os nichos eco-culturais do Paleolítico Médio, identificando assim as áreas que reuniram as condições adequadas as populações deste período, de acordo com uma série de características geográficas e ambientais, já testadas noutros trabalhos. Estes dados geográficos e ambientais foram obtidos em formato raster para que pudessem ser analisados em ambiente SIG. Os dados geográficos estavam dependentes de um Modelo Digital do Tereno que traduzia a altitude, e nestas circunstâncias a derivação das outras variáveis não levantou 104 grandes problemas. Contudo, devemos salientar que a resolução de 30m de lado do píxel possa não ser a mais adequada para captar a tendência geral de algumas variáveis, como é o caso da Exposição de vertentes. Os dados paleoclimáticos colocaram a questão de encontrar uma simulação climática que se adaptasse ao nosso período. Dado que estamos a cobrir um período cronológico dilatado, e os nossos dados arqueológicos não têm datações, assumimos que o uso da sequência temporal de ~120000 – 140000BP é adequada para estabelecer um ponto médio das condições vividas neste período. Contudo, salientamos que durante o Paleolítico Médio se assistiram a diversas flutuações climáticas que podem ter sido determinantes na ocupação diferenciada do território. Em termos técnicos, os dados paleoclimáticos foram mais difíceis de trabalhar. O conjunto de dados obtido na internet cobre a totalidade do planeta portanto, para facilitar as operações realizadas e o processamento dos dados, foram necessárias diversas operações técnicas, executadas com o software ArcGIS, com o objetivo de limitar a análise e o processamento de dados apenas à nossa área de estudo. Todos estes procedimentos têm a desvantagem de serem muito demorados. Sobre o software Maxent, deve salientar-se a sua capacidade de manipular grandes quantidades de informação matricial, com dados categóricos ou contínuos, de ser eficaz na modelação de grandes áreas, de trabalhar apenas com dados de presença, e de ter a possibilidade de calibração do modelo o que permite testar diferentes ajustes aos dados. Contudo, esta capacidade representa também uma desvantagem, pois por um lado a determinação da escolha do melhor coeficiente de regularização é um tema em debate, não sendo claro como determinar o melhor coeficiente (Phillips et al. 2006), e por outro com esta possibilidade é fácil perdermo-nos em diversos testes na tentativa de melhorar o modelo final. Para gerar os modelos preditivos para o Paleolítico Médio, baseados na metodologia dos nichos eco-culturais, tomámos os 228 registos da base de dados do Endovélico, e a partir de uma classificação da relação que estes vestígios estabeleciam com os sítios onde ocorriam, obtivemos uma amostra de 16 sítios. Os valores das variáveis geo- 105 gráficas e paleoambientais nestes sítios serviram de moldura de enquadramento dos resultados finais. Apesar de esta metodologia ter sido sempre aplicada numa macro-escala, centrada em estudos territoriais e de comparação entre culturas (Banks et al. 2011, Banks et al. 2006, Banks et al. 2008a, Banks et al. 2008b, Conolly et al. 2012, Kondo et al. 2012, Banks et al. 2013, Banks et al. 2009), aqui o método foi aplicado a um território mais pequeno e com o foco centrado na distribuição potencial de comunidades humanas que já desapareceram. Conjugando os dados dos sítios arqueológicos, das variáveis geográficas e das variáveis paleoambientais, através do software Maxent, gerámos três modelos preditivos que correspondem a três nichos eco-culturais, com características diferentes entre si. O Modelo 1 representa as áreas que possuem a maior semelhança com os dados iniciais. Através dos seus resultados ficámos a conhecer a importância hierárquica de cada uma das variáveis usadas. Destaca-se a variável altitude, que no Modelo 1 contribui em cerca de 45% para a explicação do modelo, e cuja importância aumenta nos modelos seguintes. Os modelos 2 e 3 correspondem a extrapolações da área do Modelo 1, fruto do aumento do coeficiente de regularização que permite que o algoritmo encontre outras áreas que paulatinamente se afastam dos valores iniciais. A área gerada para cada um dos modelos 2 e 3 é ligeiramente diferente, com o Modelo 3 a contemplar uma superfície menor. Aplicando um índice de ganho verificamos que o Modelo 3 tem a melhor performance uma vez que consegue prever o maior número de sítios na menor área. Em termos práticos isto significa que, se só conhecêssemos os 16 sítios que aqui foram usados como amostra, e iniciássemos uma prospeção baseada na área sugerida pelo Modelo 3, iríamos encontrar mais 134 sítios arqueológicos, representando um total de 65,7% dos sítios conhecidos. Olhando para a contribuição das variáveis em cada modelo verificámos que a altitude tem sempre uma influência muito elevada em todos os modelos. Estes resultados poderão estar relacionados com a assimetria altimétrica entre a fachada litoral e as 112 Higham, T.; Douka, K.; Wood, R.; Ramsey, C. B.; Brock, F.; Basell, L.; Camps, M.; Arrizabalaga, A.; Baena, J. e Barroso-Ruíz, C. (2014). The timing and spatiotemporal patterning of Neanderthal disappearance. Nature, 512(7514): 306-309. Hijmans, R. J.; Cameron, S. E.; Parra, J. L.; Jones, P. G. e Jarvis, A. (2005). Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas. International journal of climatology, 25(15): 1965-1978. Hoffmann, D. L.; Pike, A. W. G.; Wainer, K. e Zilhão, J. (2013). New U-series results for the speleogenesis and the Palaeolithic archaeology of the Almonda karstic system (Torres Novas, Portugal). Quaternary International, 294(0): 168-182. Inag, I. (2008). 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DESIGNAÇÃO CNS TIPO DE SÍTIO RELAÇÃO COM O SÍTIO LONGITUDE (m) LATITUDE (m) Acampamento_de_Vilas_Ruivas 56 Acampamento Alta 611610 4388826 Achada_3 14346 Achados_Isolados Baixa 499137 4349348 Aguncheiras 25197 Estacao_de_Ar_Livre Media 482361 4254971 Alfragide_-_Aqueduto_das_Francesas 18552 Vestigios_de_Superficie Baixa 481380 4287462 Almarjoa 34144 Vestigios_de_Superficie Baixa 485762 4358054 Alto_da_Fonte 7783 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 634384 4121228 Alto_da_Peca_2 15415 Vestigios_de_Superficie Baixa 473848 4284363 Alto_da_Seixeira 15926 Oficina Media 471412 4353280 Alto_das_Cabecas_1 11200 Vestigios_de_Superficie Baixa 473841 4288222 Alto_das_Cabecas_2 11204 Vestigios_de_Superficie Baixa 473417 4287961 Alto_das_Cabecas_4__Monte_do_Sirgado 15363 Vestigios_de_Superficie Baixa 473918 4287845 Alto_de_Santo_Antonio 7720 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 596208 4097584 Alto_do_Cartaxo 11208 Vestigios_de_Superficie Baixa 476251 4287556 Alto_do_Leiao 11211 Vestigios_de_Superficie Baixa 474160 4287264 Alto_do_Zambujal 18553 Vestigios_de_Superficie Baixa 481878 4287661 Alto_dos_Barronhos 215 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 479803 4285633 Areia_do_Mastro 335 Estacao_de_Ar_Livre Media 482189 4255240 Arneiro_Cortico 11587 Mancha_de_Ocupacao Media 517857 4304311 Arriba_da_Praia_DEl_Rei 34221 Mancha_de_Ocupacao Baixa 475534 4360629 Arrife_do_Alqueidao 12670 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 535674 4377937 Arrotas_1 16588 Estacao_de_Ar_Livre Media 539509 4464013 Arrotas_2 16589 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 539657 4464185 Bairro_do_Zambujal_-_AFID_CEBI 33670 Vestigios_de_Superficie Media 481494 4286657 Barbealho_2 22735 Jazida Media 546592 4431087 Barrosos_-_Goncalinho 13848 Estacao_de_Ar_Livre Alta 534278 4429935 Base_Aerea 23305 Vestigios_de_Superficie Media 496175 4285341 Bateria_de_Sao_Goncalo_-_Medrosa 11234 Vestigios_de_Superficie Baixa 471868 4281844 Belixe 3146 Vestigios_Diversos Baixa 501240 4097718 Belmonte 11590 Mancha_de_Ocupacao Media 518409 4302297 Bemposta_1 11771 Achados_Isolados Baixa 538516 4109709 Bica_-_Moinho_da_Revinheira 11207 Vestigios_de_Superficie Baixa 477117 4287703 Boca_do_Chapim_Norte 13068 Vestigios_Diversos Media 482076 4254634 Brejos_II 34114 Estacao_de_Ar_Livre Media 483573 4360379 Cabeca_de_Ega 28150 Estacao_de_Ar_Livre Media 619137 4391286 Cabeco_da_Serra 34256 Mancha_de_Ocupacao Media 479413 4361486 Cabeco_de_Paimao 15374 Vestigios_de_Superficie Baixa 476994 4286705 Cabeco_dos_Canos 18954 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 536496 4466893 California 34377 Estacao_de_Ar_Livre Media 488605 4359234 Canada 7637 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 623680 4110932 Carnaxide_2 15508 Vestigios_de_Superficie Baixa 478799 4286123 Carneiras 34192 Estacao_de_Ar_Livre Media 480629 4355765 Caruncho 15361 Vestigios_de_Superficie Baixa 476894 4288245 Casais_da_Brogueira 34138 Vestigios_de_Superficie Baixa 485042 4360468 Casais_da_Lameira 34589 Vestigios_de_Superficie Media 480111 4354261 Casais_da_Quinta_do_Carvalhedo_II 34462 Vestigios_de_Superficie Media 491938 4356147 Casais_do_Chafariz 34484 Mancha_de_Ocupacao Media 487052 4352718 Casal_Brandao 18557 Vestigios_de_Superficie Baixa 479880 4289661 Casal_da_Cardadoura 34165 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 486060 4359875 Casal_da_Fonte 34515 Mancha_de_Ocupacao Media 486877 4354069 Casal_da_Lameda 15927 Oficina Media 471913 4353125 Casal_das_Figueiras 15922 Oficina Media 472253 4353108 Casal_de_Cabanas 11195 Vestigios_de_Superficie Baixa 473759 4288502 Casal_de_Cadima 6850 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 529814 4461545 Casal_de_Chao_de_Lucas 13628 Vestigios_Diversos Media 565795 4366722 Casal_de_Santa_Leopoldina 11199 Vestigios_de_Superficie Baixa 476212 4288260 Casal_de_Santiago_II 34619 Vestigios_Diversos Media 485738 4360759 Casal_de_Sao_Miguel 11201 Vestigios_Diversos Baixa 474371 4288041 Casal_do_Lameiro 11245 Vestigios_de_Superficie Baixa 477001 4286006 Casal_do_Louro 11380 Vestigios_Diversos Media 480676 4292040 119 Casal_do_Mortal_Casal_do_Murtal 1939 Estacao_de_Ar_Livre Media 484694 4297107 Casal_do_Parradouro_II 34239 Vestigios_de_Superficie Baixa 477440 4356975 Casal_do_Serigato_1 15366 Vestigios_de_Superficie Baixa 472963 4286865 Casal_dos_Moinhos 11202 Vestigios_de_Superficie Baixa 476873 4288045 Casal_Janeiro_I 34241 Vestigios_de_Superficie Media 477686 4357044 Casal_Velho 34483 Vestigios_de_Superficie Baixa 488064 4353897 Casalito_1 20765 Habitat Baixa 511313 4403132 Castelo_1_-_2 24471 Vestigios_de_Superficie Baixa 475232 4285800 Catalao 34379 Vestigios_de_Superficie Baixa 489241 4357832 Caxias_-_Forte_de_Sao_Bruno 11241 Vestigios_de_Superficie Baixa 476018 4283337 Cedouras 34244 Mancha_de_Ocupacao Baixa 478276 4354255 Celulose_do_Tejo 2339 Mancha_de_Ocupacao Media 614547 4391085 Cha_da_Bica_I 24569 Vestigios_Diversos Baixa 561263 4370177 Chumbada_II 34476 Vestigios_de_Superficie Media 493258 4355695 Conceicao 11570 Jazida Media 501030 4286540 Courela_do_Mendes 23307 Vestigios_de_Superficie Media 531372 4291346 Cova_da_Areia 20728 Jazida Media 562668 4108525 Cruz_da_Pedra 11650 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 524888 4107880 Encosta_de_Leceia 15371 Vestigios_de_Superficie Baixa 475692 4286993 Encosta_Sul_de_Outurela 24481 Vestigios_de_Superficie Baixa 480220 4285691 Espinhosa 23311 Vestigios_de_Superficie Media 502450 4281815 Estacao_arqueologica_da_Foz_do_Enxarique 2220 Estacao_de_Ar_Livre Alta 614081 4389733 Estacao_do_Cabeco_de_Sao_Salvador 2333 Estacao_de_Ar_Livre Media 614651 4390231 Estrada_do_Prado 633 Estacao_de_Ar_Livre Alta 550289 4384637 Eucaliptal_da_Casa_do_Cadaval 15531 Mancha_de_Ocupacao Baixa 529419 4322693 Ferraria 16587 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 541351 4461692 Ferrel_1 11651 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 524139 4107823 Foros_I 34300 Estacao_de_Ar_Livre Media 524037 4317855 Foros_II 34301 Estacao_de_Ar_Livre Media 523828 4317890 Forte_da_Baralha 366 Estacao_de_Ar_Livre Media 483387 4251682 Forte_da_Giribita 24475 Vestigios_de_Superficie Baixa 475477 4283333 Forte_de_Catalazete 11239 Vestigios_de_Superficie Baixa 472209 4281006 Forte_dos_Maias 24473 Vestigios_de_Superficie Baixa 473504 4282017 Gamoais 16618 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 536454 4459505 Gancho 7786 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 634731 4116032 Gandara_de_Baixo 25518 Jazida Media 537183 4460627 Gondra_1 1490 Achados_Isolados Media 588782 4099546 Gondra_2 16795 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 588783 4099456 Herdade_da_Caniceira 13626 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 563529 4363201 Horta_1 21667 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 612086 4387033 Horta_2 21668 Estacao_de_Ar_Livre Media 612113 4386925 Horta_4 21669 Estacao_de_Ar_Livre Media 612454 4387246 Horta_5 21670 Estacao_de_Ar_Livre Media 612687 4386918 Horta_do_Vale_das_Aguias 19623 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 669069 4314762 Ingrina 3063 Achados_Isolados Media 510616 4099903 Jazida_do_Alto_da_Pacheca 30963 Jazida Baixa 502112 4287204 Lagoa_da_Roda 20384 Jazida Baixa 537324 4460838 Lagoa_do_Outil_1 18053 Estacao_de_Ar_Livre Media 535343 4460459 Lagoa_do_Outil_2 18060 Estacao_de_Ar_Livre Media 535956 4460585 Lagoa_do_Outil_3 18061 Estacao_de_Ar_Livre Media 535650 4460522 Laredo_das_Corchas 3071 Estacao_de_Ar_Livre Media 502011 4100924 Laveiras_2 15495 Vestigios_de_Superficie Baixa 476637 4284312 Linda-a-Pastora 11249 Vestigios_de_Superficie Baixa 477608 4285212 Linda-a-Velha 11252 Vestigios_de_Superficie Baixa 478907 4285224 Lisboa_-_Calcada_dos_Mestres 18773 Jazida Media 485570 4286800 Luz_2___Senhora_da_Luz_2 13531 Estacao_de_Ar_Livre Media 638952 4243148 Malhada_do_Burrinho 13978 Habitat Media 621904 4324531 Malhadinhas 11576 Mancha_de_Ocupacao Media 528749 4324487 Mama_Sul 15503 Vestigios_de_Superficie Baixa 480193 4286611 Margem_Sul_da_Ribeira_do_Chapim 25195 Achados_Isolados Baixa 481822 4253840 Marreca_I 34116 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 484045 4359966 Matas_2 16627 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 538867 4459428 Matas_3 16628 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 538937 4459398 Matas_4 18052 Estacao_de_Ar_Livre Media 539030 4459768 Mazagao 20328 Jazida Media 528601 4464100 Melo 22410 Povoado Baixa 645050 4392877 Mira_Nascente 32408 Estacao_de_Ar_Livre Alta 495724 4395130 Mirouco_2 3059 Estacao_de_Ar_Livre Media 507032 4109266 120 Moinho_Velho_3 17990 Achados_Isolados Baixa 513761 4387682 Moinhos_de_Nossa_Senhora_de_Carnaxide 24478 Vestigios_de_Superficie Baixa 478129 4287371 Monte_Alegre_2 15552 Mancha_de_Ocupacao Media 596604 4375216 Monte_Amaro 18961 Habitat Media 513959 4108544 Monte_da_Barrunchada 15505 Vestigios_de_Superficie Baixa 479383 4286300 Monte_da_Cruz 15372 Vestigios_de_Superficie Baixa 476595 4286612 Monte_das_Nove_Oliveiras 19262 Estacao_de_Ar_Livre Media 617917 4391496 Monte_do_Contador 23309 Vestigios_de_Superficie Media 530108 4294641 Monte_do_Pardo 21674 Estacao_de_Ar_Livre Media 612348 4384726 Monte_do_Pinhal_I 4283 Estacao_de_Ar_Livre Media 619192 4389656 Monte_dos_Cadavais_1 15849 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 612738 4276249 Monte_Grande_2 31224 Vestigios_de_Superficie Baixa 642570 4404808 Montes_12 33186 Estacao_de_Ar_Livre Media 503003 4384591 Montes_2 33176 Estacao_de_Ar_Livre Media 502849 4385165 Olival_do_Arneiro 2839 Estacao_de_Ar_Livre Media 513322 4351750 Oura_II 21463 Jazida Media 569447 4105138 Ouro_2 21673 Estacao_de_Ar_Livre Media 620775 4385076 Outeiro_Alto_II 24732 Povoado Baixa 558109 4365448 Outeiro_da_Carqueja 34488 Mancha_de_Ocupacao Media 487426 4353722 Outeiro_DEl_Rei 34131 Vestigios_de_Superficie Media 484887 4358719 Outurela_II 14393 Vestigios_Diversos Baixa 479593 4286730 Paimao_-_Sul 15504 Vestigios_de_Superficie Baixa 476845 4286582 Pedreira 18051 Estacao_de_Ar_Livre Media 537894 4460379 Pinhal_da_Ferraria 14653 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 561171 4365138 Pinheiro 7639 Estacao_de_Ar_Livre Media 614144 4104146 Poco 32586 Habitat Baixa 519419 4372813 Pomar_dos_Pessegos_III 33164 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 502941 4385284 Ponta_Ruiva 3056 Concheiro Baixa 503328 4101938 Ponte_de_Santo_Antonio_I 24575 Vestigios_Diversos Baixa 558662 4370352 Pontinha 23678 Achados_Isolados Baixa 634008 4356395 Porto_do_Tejo 2360 Estacao_de_Ar_Livre Media 613872 4389462 Porto_Meirinho_1 13554 Habitat Alta 639300 4237982 Povo_da_Martinela 11325 Jazida Media 522825 4396640 Praia_da_Falesia 21457 Jazida Media 574098 4104830 Praia_da_Gale 11825 Estacao_de_Ar_Livre Alta 560303 4104804 Praia_de_Sao_Juliao 4029 Achados_Isolados Media 463587 4309167 Praia_do_Dafundo 15507 Vestigios_de_Superficie Baixa 478524 4283422 Praia_do_Pedrogao 19721 Estacao_de_Ar_Livre Alta 503966 4418787 Praia_do_Rei_Cortico 32407 Estacao_de_Ar_Livre Alta 479040 4363722 Quarteira 1499 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 580664 4102941 Quebradas 34485 Mancha_de_Ocupacao Media 486786 4353390 Queijas 11248 Vestigios_de_Superficie Baixa 477671 4285942 Queluz_de_Baixo 11194 Vestigios_de_Superficie Media 476842 4288719 Quinta_da_Figueirinha 15419 Vestigios_de_Superficie Baixa 473581 4283161 Quinta_da_Fonte 11226 Vestigios_de_Superficie Baixa 474154 4284824 Quinta_da_Rosa 1927 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 506637 4352139 Quinta_da_Torre_1 33260 Achados_Isolados Baixa 637568 4503179 Quinta_de_Alem_1 11350 Estacao_de_Ar_Livre Media 482207 4321888 Quinta_de_Sao_Mamede 21545 Vestigios_de_Superficie Media 588637 4588661 Quinta_do_Barbado_1 21846 Vestigios_de_Superficie Baixa 637251 4436497 Quinta_do_Bre 11206 Vestigios_de_Superficie Baixa 475270 4287856 Quinta_do_Furadouro_I 34253 Mancha_de_Ocupacao Baixa 479661 4358400 Quinta_do_Furadouro_V 34258 Vestigios_de_Superficie Baixa 480289 4355741 Quinta_do_Jardim_-_Murganhal 15425 Vestigios_de_Superficie Baixa 476179 4284985 Quinta_dos_Salregos 1893 Vestigios_de_Superficie Baixa 480593 4286640 Quinta_Nova_de_Santo_Antonio 6228 Acampamento Media 470746 4281549 Ribeira_da_Atalaia 11739 Habitat Alta 546280 4369496 Ribeira_da_Gloria_do_Ribatejo 27312 Estacao_de_Ar_Livre Media 531781 4321260 Ribeira_de_Arades 32862 Povoado Media 553585 4433787 Ribeira_de_Cacela 7058 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 629255 4113582 Ribeira_de_Vale_Galego_1 12676 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 537009 4377425 Ribeira_de_Vale_Galego_2 12677 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 536721 4376970 Ribeira_de_Vale_Galego_3 12678 Estacao_de_Ar_Livre Media 536807 4376817 Ribeira_do_Alvorao_1 12673 Estacao_de_Ar_Livre Media 538588 4376736 Ribeira_do_Alvorao_3 12675 Vestigios_Diversos Media 538108 4376799 Ribeira_do_Alvorao_6 12682 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 538541 4376919 Ribeira_do_Alvorao_8 12688 Estacao_de_Ar_Livre Media 538545 4374573 Ribeira_do_Alvorao_9 12689 Jazida Media 538354 4374671 121 Santa_Cita 17819 Achados_Isolados Baixa 552983 4376655 Santa_Cita 7346 Estacao_de_Ar_Livre Alta 552378 4378259 Santa_Cruz_de_Benfica 18555 Vestigios_de_Superficie Baixa 481878 4288661 Santo_Amaro_de_Oeiras 15424 Vestigios_de_Superficie Baixa 473160 4282260 Santo_Antao_do_Tojal 12860 Estacao_de_Ar_Livre Alta 487734 4300911 Sao_Miguel_2 11205 Vestigios_de_Superficie Baixa 474335 4287886 Sapateiros_2 16252 Habitat Alta 641278 4251968 Sapec 12137 Povoado Media 516020 4260986 Serra_de_Carnaxide_-_Alfragide_Primeiro 24477 Vestigios_de_Superficie Media 479189 4287621 Serranos_I 2376 Estacao_de_Ar_Livre Media 618755 4390126 Terras_do_Areeiro 25196 Estacao_de_Ar_Livre Media 482410 4253315 Tojal_de_Baixo_Vale_da_Mata_1 17962 Achados_Isolados Baixa 513505 4387300 Trajouce_2 16351 Vestigios_Diversos Media 469890 4287538 Trajouce_3 16357 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 469981 4288438 Vale_Celhao 11582 Mancha_de_Ocupacao Media 528199 4321524 Vale_da_Agua_Mar 11575 Mancha_de_Ocupacao Media 528575 4325116 Vale_da_Azinheira_6 25180 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 545281 4403971 Vale_da_Porta_1 16812 Estacao_de_Ar_Livre Media 538017 4459178 Vale_da_Porta_2 15391 Estacao_de_Ar_Livre Media 537606 4459267 Vale_da_Porta_3 15390 Estacao_de_Ar_Livre Alta 537898 4459454 Vale_da_Porta_4 16114 Estacao_de_Ar_Livre Alta 538158 4459456 Vale_da_Porta_5 18042 Estacao_de_Ar_Livre Media 538158 4459456 Vale_da_Porta_8 18047 Estacao_de_Ar_Livre Media 537566 4459792 Vale_da_Porta_9 18048 Estacao_de_Ar_Livre Media 537237 4459482 Vale_de_Campanas 34222 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 478220 4362809 Vale_do_Forno_8 7318 Estacao_de_Ar_Livre Alta 536431 4344041 Vale_do_Pardo_I 33160 Estacao_de_Ar_Livre Baixa 494474 4390655 Vale_Esteveira 11580 Mancha_de_Ocupacao Media 528878 4323129 Vale_Pinheirinho_I 34251 Mancha_de_Ocupacao Baixa 480357 4357955 Valejas 24470 Vestigios_de_Superficie Baixa 477067 4287323 Várzea_do_Almargem 18356 Jazida Media 475309 4301003 Xerez_de_Baixo___Xarez_11 13541 Mancha_de_Ocupacao Baixa 641044 4251820 Zurrague_2 32035 Vestigios_de_Superficie Media 542059 4388197