Opening the Past 2013 Archaeology of the Future Pisa /06/2013

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1 MapPapers 1-III, 2013, pp.1-86 doi: /mappa Opening the Past 2013 Archaeology of the Future Pisa /06/2013 Archaeological heritage is the history of our past and the foundation for our future choices. It belongs to all of us. Opening the Past means broadening the horizons of knowledge and consequently of protection, planning, research and the profession as archaeologists. Opening the Past 2013 is the final conference of the MAPPA project: is has the intent of presenting the results of the project, but also the aim of discussing interesting and new proposals during the sessions: Predictivity in archaeology; Open Data in Archaeology; Open Access in Archaeology; Urban geoarchaeology. Keywords: predictivity, open data, open access, urban geoarchaeology Il progetto MAPPA Maria Letizia Gualandi Presidente del Comitato di gestione del progetto MAPPA Università di Pisa La feconda collaborazione tra docenti e ricercatori dell Università di Pisa, funzionari delle Soprintendenze per i Beni Archeologici della Toscana e per i Beni Architettonici, Paesaggistici, Artistici, Storici ed Etnoantropologici di Pisa e Livorno e del Comune di Pisa ha favorito negli anni la realizzazione di numerosi studi su temi inerenti il patrimo-nio archeologico e la ricostruzione del contesto ambientale e paesaggistico nel quale Pisa si è sviluppata durante i secoli della sua storia. Questo cospicuo e fruttuoso baga-glio di esperienze comuni e il desiderio di renderlo utilizzabile per la collettività sono stati alla base dell idea di dotare Pisa della Carta di potenziale archeologico, lo strumento di ricerca, tutela e pianificazione urbanistica in grado di far convivere le esigenze di salvaguardia dei resti della città del passato con le esigenze di sviluppo della città del futuro. È nato così il progetto MAPPA Metodologie Applicate alla Predittività del Potenziale Archeologico, con il quale l Università di Pisa ha partecipato nel 2010 a un bando PAR-FAS (Programmi Attuativi Regionali Fondo Aree Sottoutilizzate) della Regione Toscana, ottenendo un finanziamento di ricerca. In un momento di grossa crisi, qual è quello che stiamo tuttora attraversando, la Regione ha deciso infatti di andare contro-corrente e fare ciò che purtroppo in questi ultimi anni i governi hanno fatto sempre meno: investire in ricerca, nella consapevolezza che, proprio scommettendo sulle forze giovani che ancora e nonostante tutto animano le nostre Università e sulla loro capacità di creare innovazione, sia possibile trovare la chiave per uscire dalla crisi. ll progetto ha avuto durata biennale: iniziato il 1 luglio 2011, termina il prossimo 30 giugno Oltre alla realizzazione della Carta di potenziale archeologico di Pisa, il progetto MAPPA si è posto altri due obiettivi. Il primo è stato far uscire dagli archivi delle Soprinten-denze e dell Università e dalle pagine delle pubblicazioni scientifiche i risultati delle indagini archeologiche talvolta mai pubblicati, spesso pubblicati in forma incompleta e quasi mai in tempi veloci e di quelle geologico-geomorfologiche, rendendo le informazioni accessibili con estrema facilità a tutti, e non solo agli addetti ai lavori. I dati archeologici, quelli conservati nelle cartografie storiche e nei documenti d archivio (spesso testimonianza di usi particolari degli spazi urbani, di antichi mestieri e attività produttive, di complessi monumentali scomparsi, di determinati aspetti paesaggistici...), le tracce di muri antichi inglobati in edifici tuttora esistenti e le informazioni ricavabili dalle foto aeree sono stati inseriti in un webgis, liberamente consultabile alla pagina unipi.it/?page_id=452. Nel webgis compare anche una serie di ricostruzioni paleogeografiche, vale a dire di ricostruzioni della morfologia del territorio sul quale si è andata sviluppando la città nelle varie fasi storiche: nel caso di un area come quella di Pisa, MapPapers - 14 Pag. 1

2 caratterizzata da un estrema instabilità per via della sua vicinanza al mare e della presenza di due corsi d acqua, soggetti a continui spostamenti di alveo l Arno e l Auser, oggi lontano dalla città, ma in antico confluente nell Arno è infatti di fondamentale importanza rico-struire i mutamenti del paesaggio, determinando quali fossero di volta in volta le aree asciutte, quelle palustri e quelle soggette a esondazioni, per poter formulare ipotesi circa la distribuzione dell insediamento umano nei vari periodi storici. Al webgis si aggiunge il MOD (MAPPA Open Data archaeological archive il primo archivio italiano di dati archeologici open, in linea con le direttive europee in materia di accessibilità dei dati delle Pubbliche Amministrazioni, recepite di recente anche dal Governo italiano. Attraverso il MOD, chiunque lo voglia può venire a conoscenza dei dati grezzi degli scavi archeologici, ovvero delle informazioni originali che emergono durante il lavoro sul campo e riguardano le innumerevoli azioni umane o naturali le cui tracce si sono stratificate nel terreno durante i secoli: e che vengono distrutte per sempre nel momento stesso in cui si rimuove quel terreno con lo scavo archeologico. Un altro obiettivo del progetto MAPPA è stato un rinnovamento dell approccio metodologico nel campo degli studi sulla predittività. Per calcolare il potenziale archeologico delle varie zone della città e del suburbio, un pool di matematici, esperti di Analisi numerica, ha elaborato un algoritmo ad hoc, in grado di fare le valutazioni in modo automatico, sulla base di una serie di parametri predeterminati dagli archeologi e dai geologi/geomorfologi. Gli obiettivi di questa scelta sono stati due: 1. ridurre il più possibile i margini di soggettività nelle valutazioni, 2. creare in tal modo uno strumento esportabile in qualunque realtà urbana e periurbana come quella di Pisa, ovvero in ogni città di dimensione medio-grande, con una stratificazione archeologica plurimillenaria. Archeologi, geologi e geomorfologi, matematici: queste le tre anime che, nei due anni di lavoro, hanno dato vita a una collaborazione non sempre semplice, per via delle diverse mentalità e abitudini di ognuno a compiere le proprie ricerche, a utilizzare le proprie fonti e a trattare i propri dati, ma sempre estremamente stimolante perché ha obbligato tutti a guardare le cose da prospettive e con approcci metodologici diversi da quelli ai quali eravamo tradizionalmente abituati. Il progetto MAPPA, che oggi consegna alla città di Pisa la sua Carta di potenziale archeologico e all archeologia italiana uno strumento per razionalizzare e standardizzare le valutazioni e il primo esempio di archivio open data, è stato anche occasione per una serie di considerazioni ulteriori, che riguardano ad esempio la necessità di un aggiornamento dei sistemi di documentazione degli scavi e di archiviazione dei dati per adeguarli ai nuovi standard resi possibili dagli sviluppi della tecnologia informatica; ma soprattutto la necessità di una maggiore e più rapida circolazione delle informazioni, senza la quale non può esserci un reale progresso dell archeologia che, come ogni campo della ricerca, trae la propria linfa vitale proprio dal confronto di dati sempre nuovi e dalla possibilità di incrociarli nei modi più vari e spesso neppure prevedibili. Il progetto MAPPA Equipe di ricerca archeologi: Francesca Anichini, Fabio Fabiani, Gabriele Gattiglia, M. Letizia Gualandi geologi: Monica Bini, Serena Giacomelli, Marta Pappalardo, Veronica Rossi, Giovanni Sarti matematici: Dario Andrea Bini, Nevio Dubbini, Sergio Steffè Consulenti archeologi: Mara Febbraro, Francesco Ghizzani Marcìa, Francesca Grassini, Luca Parodi geologi: Alessandro Amorosi, Marina Bisson, Marco Capitani, Minja Kukavicic, Adriano Ribolini, Irene Sammartino e inoltre: Lisa Josephine Brucciani (traduttore in inglese), Massimiliano Grava (storico), Valerio Noti (sistemista webgis), Sandro Petri (graphic & web designer), Giorgio Pocobelli (fotointerpretatore), Cristiana Ribecai (palinologa), Fabiana Susini (storica dell arte), Elvira Todaro (art director) Collaboratori archeologi: Antonio Campus, Lorenza La Rosa, Claudia Sciuto, Giulio Tarantino geologi: Federico Bertocchino, Alessandro Bianchi, Francesco Rinaldi, Simone Sartini e inoltre: Chiara Mannari (web developer) MapPapers - 14 Pag. 2

3 Session 1 Predictivity in Archaeology Papers 1.1 Estimation of archeological potential with Page rank based predictive model: the MAPPA project results. Francesca Anichini, Dario Bini, Nevio Dubbini, Fabio Fabiani, Gabriele Gattiglia, Francesco Ghizzani Marcìa, Francesca Grassini, M.Letizia Gualandi, Luca Parodi, Sergio Steffè MAPPAproject - University of Pisa One of the main research product of the MAPPA project (Methodologies Applied to Archaeological Potential Predictivity, involving the whole team formed by archaeologists, geologists and mathematicians, is a mathematical predictive model for estimating the archaeological potential in the areas with no available data, based on the data available from other areas. This was motivated by the extreme simplicity of models in literature, based mainly on map algebra or regression, which make those models not suitable for such a complex estimation. Moreover we considered the case of urban settlements, for which the literature is very poor. The case study was the urban area of Pisa, whose size, archaeological complexity and history, well represents a medium sized European city. The archaeological potential represents the possibility that a more or less significant archaeological stratification is preserved. The following parameters were identified to properly define the archaeological potential: type of settlement, density of settlement, multi-layering of deposits, removable or non-removable nature of the archaeological deposit, degree of preservation of the deposit (Anichini et alii 2011). The identification of the relations that exist among finds is a key issue in the archaeological interpretation process, and this was also the key point in finding a suitable way to algorithmically determine the archaeological potential. In urban areas the spatial and the functional organization of the society, reflecting in the relations among finds, provides meaningful information for the automatic extraction of possible configurations of the parameters defining the potential. In other words, depending also on the archaeological period we are considering, it is possible to distinguish areas in which only some configurations of parameters that define the archaeological potential are feasible, or most probable. Such feasible or most probable configurations are given by relations among finds, that thus can strengthen or weaken the archaeological potential of the area itself. We needed a number of datasets, in order to consider problem of the estimation of the archaological potential in all its aspects: archaeological data, building archaeological data, historical data, toponymic data, geomorphological data. The data model was developed to manage heterogeneous data, which draws the urban archaeological complexity. We worked with both topographical (e.g. geomorphologic, hydrographical, toponymic data, etc.) and urban data (e.g. archaeological stratifications, buildings, road network, hypotheses of historians and archaeologists, etc.). The archaeological data model combined raw data and interpreted data, and go from less synthetic data (i.e. the context level) to the more synthetic data. The key unit of the data model was the archaeological intervention, but the model included also: the filing of published data, of archive data and of data resulting from building archaeology, and data georeferencing and vectorisation in order to understand the urban fabric development and the level of architectural heritage preservation; the collection of written and published documentary sources with the aim to locate no longer existing place names, production activities, infrastructures and topographic structures; the computerised acquisition of historical mapping to trace urban transformation throughout the modern and contemporary ages. After the creation of the data model the first step was the categorization of finds and assignment of the archeological potential value to every category. Each find was associated to a category with a proper level of generality, with two aims: to avoid the too particular information due to archaeological finds in order to obtain an efficient algorithmic procedure, and to allow for a spatial induction about archaeological potential. Then to every category was given a value of potential, which is computed on the basis of the types of archaeological information to which it is connected: those types of archaeological information were production, building techniques, trade, food, agriculture/breeding, worship, waste management, political/institutional aspects, social and gender aspects, physical anthropology, fauna/flora, geomorphology, viability/transport, health and hygiene, warfare, land management, leisure, tradition, water MapPapers - 14 Pag. 3

4 system. The next step was to express the relations between archaeological categories in the same chronological period and through different periods. We showed in (Bini et alii 2011; Bini et alii 2012) how a modification of the PageRank model can be used to assign archaeological potential, relying on the fact that the criteria used for attributing archaeological potential and the criteria used for assigning importance to web pages by search engines are both based on relations, and quite similar. A modified version of the PageRank model was applied to the heterogeneous datasets described above. The PageRank model needs as inputs a set of vertices (that play the role of web pages), and a set of weighted links among the vertices. The vertices are obtained dividing the subsurface in a three-dimensional grid corresponding to the work area: the grid is composed of 7 layers of square cells with edges of 10 meters, one layer for each archaeological period under consideration. Every single cell plays the role of a web page, and has an initial value associated with this, due to the finds relative to that cell: the importance resulting from the application of the PageRank based model will be the archaeological potential of that cell. Indeed the archaeological potential of each cell should be more appropriately interpreted as the potential obtained when digging vertically from the surface down to that cell. For this reason, as the excavation goes deeper, the archaeological potential increases. The set of weighted links, originating by cells with finds and spreading the potential, is represented by an N N matrix H, where N is the total number of cells of the subsurface of the work area. The element H jk of the matrix H is a number representing the part of importance that cell k transfers to cell j. The matrix H is obtained through the following steps: - each cell containing a find is linked with the cells around it, within a certain distance, which is computed in the next step; - a list of the possible functional areas, i.e. levels of spatial and functional organization (e.g. urban, suburban, rural areas) in which the urban space is organized, has been drew up. The distance of the previous step, giving the area of influence of each cell, is related to the functional area the cell is in. The principle behind this association is that the same find in an high-valued functional area (i.e. a more important one) has more probability of the presence of (more valuable) other finds in the surroundings; - the weights of links of cells are not uniform inside the area of influence, but they are weighted by the geomorphological datum, since this datum constitutes a sort of basic condition for the development; - the total amount of weights originated by each cell is related to an empirical estimation of the most probable finds next to the finds in the cell. The application of PageRank based model consist in solving a linear, non-homogeneous and over-determined system, with more equations than unknowns. It must be treated, therefore, with least-squares techniques. The PageRank model gives as output the estimated potential value for each cell. The map of archaeological potential is given so by the composition of the 7 layers, one for each archaeological period under consideration: Protohistory, Etruscan period, Roman period, Late Roman period, Early Medieval period, Late Medieval period, Modern Age, Contemporary Age. The final result has obtained after a validation of the results provided by a preliminary version, through 14 new cores, with which the algorithm was tested, in order to obtain a better fitting model. The results presented, including the archaeological potential map, are to be considered as the first steps towards an automatic, formally definable, and repeatable approach to the computation of archaeological potential. Of course no completely automated procedure would be possible in this and any task involving social and human behavior, so also in the proposed algorithm the procedure is controlled by the users (archaeologists), who can manage the whole process assigning values to every parameter. For these reasons, the map of archaeological potential should be always evaluated in conjunction with the interpreted archaeological data published in MappaGIS (www.mappaproject.org/webgis), and with the raw data released as open data in MOD (Mappa Open Data In this way, the predictive map of archaeological potential is a useful and powerful tool both for land management and for archaeological research. Bibliography Anichini F., Bini M., Fabiani F., Gattiglia G., Giacomelli S., Gualandi M.L., Pappalardo M., Sarti G. 2011,Definition of the parameters of the Archaeological Potential of an urban area, in MapPapers 2en-I, pp Bini D., Dubbini N., Steffè S. 2011,Mathematical models for the determination of archaeological potential, in MapPapers 4en-I, pp Bini D., Dubbini N., Steffè S. 2012, On the two main issues about the application of page rank for the determination of archaeological potential, in MapPapers 2en- II, pp Langville A. N., Meyer C. D. 2006, Google page rank and beyond Princeton University Press MapPapers - 14 Pag. 4

5 1.2 Predicting settlement location through cost surfaces: a case study Carlo Citter Università di Siena. MediArG * Antonia Arnoldus-Huyzendveld Università di Siena, Digister srl** Chiara Maccani Università di Siena. MediArG* Predictive modelling in archaeology is a long-lasting debated topic among scholars, with a consolidated set of tools (see Verhagen, Whitley 2011). This paper introduces a general procedure, which doesn t require high-level GIS or mathematical skills. It uses cumulative cost surfaces not only to calculate least cost paths, but also to predict settlement location and to evaluate resource exploitation. But the researcher needs to know the basics of landscape development in historical times, and the meaning of landscape features for practical purposes. In addition, one must be aware of the uncertainties created by the weighing procedures and by using proxy input data. The first part of the procedure is deductive (see Deeben and others 2002, Canning 2005, Kamermans and others 2009). It starts with a critical evaluation of the reliability of the available environmental data. We produce several weighted cost surfaces related to moving or to taking advantage of the landscape in any other way, like in agricultural production and urban or farmstead settling. This means to create a series of raster surfaces to evaluate landscape features independently. They can be either attractors, detractors or repellers, facilitators, and obstacles. The difference is that the first two act at a distance, the latter under our feet. Examples of each type for moving are: springs, active volcanoes, level areas, steep slopes or main rivers to cross. Instead, a river to follow by boat or an existing road can be considered as facilitators. Examples for agricultural land use are: presence or absence of water resources, good or stony soils. Examples for urban settlement are: nearness of good soils or forests, nearness of marshy areas, higher ridges in a plain, low-lying areas. We produce the weighted cost surfaces by evaluating and classifying each factor for the use considered on a scale from 1 or 0 (high advantage) to 100 (no advantage, disadvantage). Often, we can combine the two opposed factors of a group in a single cost surface, for instance good and stony soils. Next, we combine all cost surfaces by weighing them against one another. The result is a map - or several maps - that express for each area or cell the degree of profitability for a specific category of settlement or use, for a certain period in a historical landscape with known characteristics. The result is not a statistical evaluation, but a qualitative estimation. Often, we need to use proxy input data. For instance: when we have no soil maps, we consider flatlands synonymous of highly productive soils, which is not always the case, but indeed often. This affects the uncertainty of the results. Especially in coastal areas, where expansion of the shoreline occurred, we must consider the development of the landscape in historical times. The same is true for highly mobile alluvial areas, where river courses have shifted laterally in time. Then, we turn to the archaeological features in general terms: how do known sites of a given category of a given period relate to the environment? Where could a route run in that landscape? Which were, and how were the natural resources of a given context exploited? After that, the procedure becomes inductive: which were the central places and their territories in that period? What do we know about the historical mobility- and transport network? In this stage we upload these data to the GIS platform. We chose this method for three reasons. First, we will never know the exact number of archaeological settlements of a given period in a territory. Therefore, we cannot calibrate the procedure to match the sampled population. Second, predictive models rarely evaluate the environmental sustainability for the population. For instance, a dozen of single farmsteads found during a survey could well represent the maximum population which that region could sustain at the time. Therefore, a predictive model may be misleading, since it could suggest more sites, according to certain unrealistic parameters (unless goods were imported from outside the region). Thus, before evaluating, we should ask how many people could be sustained within a specific context. In addition, we should not weigh the parameters in the same way if we wish to predict the location of a tomb, a farmstead or a shepherd s hut. Third, we think quantitative approaches to predictivity do not encourage archaeologists to use them in their daily workflow. A high knowledge of GIS technology and algorithms is assumed (Van Leusen and others 2009), a background most archaeologists do not have. Instead, working with cumulative weighted cost surfaces has a lower learning threshold, since it needs only the use of the raster calculator on a GIS platform. It is a flexible tool for risk management and archaeological research. We can increase or reduce the weight of a certain parameter according to the evaluation we are running. For instance, drainage can be more relevant than slope in evaluating the cultivable land. It can be the opposite when evaluating a potential route. It is a good practice to declare which parameters are introduced, their relative weights applied, and the overall procedure followed (see Citter, Arnoldus-Huyzendveld 2011). As said, this procedure implicates other risks given by the uncertainty in the use of proxy data and the weighing process. However, not even a quantitative approach avoids uncertainty, nor does the expert judgement. MapPapers -14 Pag. 5

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9 We developed and tested the procedure for predicting resource exploitation and road networks in an area along the West coast of central Italy (Citter, Arnoldus-Huyzendveld 2011). Next, we applied it for predicting site location in a sample area of 6.5 x 8 km in the alluvial Po plain in northern Italy (the territory of Povegliano Veronese - 8 km SE of Verona). The area is located upon the alignment between the high and low glacial Alpine outwash plains, rich in springs. The steps of this procedure are detailed hereon (plate 1). The available input data were: rivers, springs, lithology, soils, corine land cover, and a 10 m cell size DEM. We considered springs as attractors for settlement, fine textured and humid soils as facilitators, and gravelly soils and streams as obstacles. We tried out both the lithological and the soil map for productivity evaluation. We produced from the DEM a 50 cm interval contour map to identify the presence of small reliefs (at least 50 cm higher than the surroundings), which could have been suitable for settlement in an alluvial plain. These were considered as attractors. Next, we derived from it a potential stream network, i.e. where the water flows during the rainy season, since to settle on an (intermittent) small stream is likely less favourable. The next step is to assign to each parameter a weight in relation to the distance from it or to the local value. Then, we turned the vector files into rasters, and added them in the raster calculator. We fixed the final amount to 1, thus weighing each raster as a fraction. This second weighing step allows to increase and decrease the value of each single parameter in the final cumulative cost surface. We can do it either for evaluating the site location, the route network, the resource exploitation, etc. In this case study, we produced three different combined cost surfaces to evaluate the most profitable areas for the location of rural settlements focused on crop production. After, we reclassified the cells in five qualitative classes (plate 2). Class 5 means no site is likely to be found, and class 1 means it is very likely. This allowed to experiment with several weight combinations to check which results fitted best with the archaeological knowledge. One of the maps matched the 65% of the known settlements within the class 1 cells. We consider this result only an intermediate step. Also the a-posteriori confrontation with the corine land use map gave positive results. Finally, we did spot surveys on the most and least potential areas to get more insight in the procedure s reliability. In particular, we chose to evaluate the 44 small ridges we derived from the DEM. We surveyed 20 of them (plate 3), being the others probably recent artificial mounds, as was suggested by satellite images. None of them lay on a class 5, 3 and 2 of the final map; 8 lay on class 4, and 12 on class 1. We could not verify 3 ridges on class 5 because they were cultivated at the moment of the survey, while the other 5 produced no evidence of settlement. Instead, 8 out of 12 on class 1 produced the most interesting data. In two cases the small heights were close to known archaeological sites; the others revealed 4 areas of potsherds spanning from the Bronze Age to the Early Middle Ages, while the other 2 returned generic Protohistoric and Roman material (plate 4). We could not investigate the remaining 4, because they lay on cultivated fields. Although only standard GIS techniques are involved, we think this method deserves to be promoted in all its aspects. In particular, we stress the critical and open handling of the landscape data and of the weights applied in the cost surfaces. In addition, we think it is crucial the accompanying field survey. We plan to develop it further, especially for practical use by the students of archaeology, through the use of open source software like QGIS. Thus, we could overcome automatic handling of spatial data or, even worse, handling archaeological data as if they were not distributed in a real physical landscape. *www.archeogr.unisi.it/ccgba/laboratori/lam/ **www.digiter.it/geoarcheologia/ MapPapers - 14 Pag. 9

10 Bibliography Canning S. 2005, Belief in the Past: Dempster-Shafer Theory, GIS and Archaeological Predictive Modelling, in «Australian Archaeology», 60, pp Citter, Arnoldus-Huyzendveld 2011, Uso del suolo e sfruttamento delle risorse nella pianura grossetana nel medioevo verso una storia del parcellario e del paesaggio agrario, Confronti, 1, Roma. Kamermans H., Van Leusen M., Verhagen P., (eds.) 2009, Archaeological Prediction and Risk Management, Leiden. LeusenM. Van, Millard A.R., Dicke B. 2009, Dealing With Uncertainty in Archaeological Prediction, in Kamermans H. and others eds.: pp Verhagen P., Witley T. G. 2011, Integrating Archaeological Theory and Predictive Modeling: a Live Report from the Scene, in «Journal of Archaeological Method and Theory», february 2011, no pp. 1.3 Archaeological Predictive modelling: a proposal for the CRM of the Veneto region. Anita Casarotto, Hans Kamermans University of Leiden The title of this contribution is taken from my (AC) Specialization thesis which exposes the work plan and the outcomes of a five-month research project. Such a project was implemented through an Erasmus agreement between University of Padova and Leiden University and concerned with the methodological study of predictive modelling. The thesis encompasses study history, epistemological issues, limits and successful aspects of predictive modelling in both CRM and research environments, and a comparison between the Dutch practice with examples from others European countries. It aims at coming up with a proposal for the CRM of the Veneto region by especially analysing what has been already conducted for AHM-oriented predictive modelling in the Netherlands and referring to it as the main applicative instance throughout Europe. For the Veneto Region, currently engaged in updating the P.T.R.C. (Piano Territoriale Regionale di Coordinamento), this methodology may be helpful to improve the monitoring of the archaeological resources in the territory and to assess the archaeological risk involved. The practical target of our proposal will be the implementation of a supposed working model to be adopted by the regional CRM authority, that is presently addressing the predictive/ preventive issue as the top priority of its agenda. A predictive model has been developed for the casestudy of eastern Lessini area, in the provinces of Verona and Vicenza (Casarotto, De Guio, Ferrarese, Leonardi 2011). Such a model could be revised, improved and afterwards used as a test-area for the Veneto region-wide target. We need to predict the past in order to have a role in spatial planning (Kamermans 2011: 15), as a matter of fact predictive modelling would be a valuable tool in CRM for assessing the archaeological potential of a region, and it allows policy makers to more consciously scale the protective actions as to the territory. A predictive model will be always a subjective interpretation of cultural processes occurred in the past, but differently from others approaches it uses objective operators during the analysis, indeed it exploits mathematical algorithms and statistical methods for producing probability maps. For this reason predictive modelling could become a shared platform for the standardised and controlled representation of the archaeological potential in a Region or, even better, in an entire country. Nevertheless we have come to the conclusion that MapPapers - 14 Pag. 10

11 it does perform at one s best providing more reliable results and does allow the advancement of knowledge, when it is exploited to supply the goals of scientific research. Predictive model is a criticized issue (Wheatley 2003), still lacking standard procedures and with attached a long list of limits (Van Leusen, Kamermans 2005; Kamermans, Van Leusen, Verhagen 2009). Since the beginning (Judge, Sebastian 1988) this methodology has been customarily used both in the pragmatic field of CRM and in the scientific research environment. Especially Europe has by then explored potentialities and drawbacks of predictive modelling in landscape archaeology and settlement pattern investigations. To this effect predictive modelling has been considered a dynamic visualization system - rather than a tool for predicting the location of the archaeological record - which reproduces an enhanced reality composed by four dimensions (x,y,z, time) (De Guio 2000: 19; De Guio 2001: 301). It enables the researcher to gain further insights into the spatial relationships between different types of data and it permits to follow through the interpretative process. As regard such considerations, the researcher might come up with new hypotheses which could be revised during the analysis through a continuous feedback. Thus the heuristic power of the predictive model is fully manifested, inasmuch it does not provide the solution of problems but it can have a hand at the development of the final explanatory theory. We are going to further test this position during my (AC) PhD project which consists in the development of a predictive model to be used for the investigation of settlement ecologies, land use strategies and location preferences in colonial and non-colonial landscapes of Central-Southern Italy during the formative phase of the Roman Empire (4th-1st centuries BC) (Stek 2009). To summarize, we personally believe that, rather than the production of likelihood maps for CRM, the real potentiality of predictive modelling is its visualization power which could stimulate the thinking eye process during the analysis; moreover it permits to became familiar with the spatial case study at issue and the decision-making process involved in ancient human behaviour. However, we asset as well the necessity of using predictive modelling for the evaluation of archaeological potential in CRM, making aware authorities and stakeholders about limits and potentialities of such a methodology. Bibliography Casarotto A., De Guio A., Ferrarese F., Leonardi G. 2011, A GIS-based archaeological predictive model for the study of Protohistoric location-allocation strategies (Eastern Lessinia, VR/VI), IpoTESI di Preistoria, Vol. 4, n 2, Bologna, p De Guio A. 2000, Power to the people? Paesaggi di potere di fine millennio, in Camassa G., De Guio A., Veronese F. (eds.), Paesaggi di potere: problemi e prospettive, Roma, Quasar, pp De Guio A. 2001, Superfici di rischio e C.I.S.A.S. se lo conosci, non lo eviti, in Guermandi M.P. (eds.) Rischio archeologico: se lo conosci lo eviti, Firenze, Ed. All Insegna del Giglio, pp Judge W.L., Sebastian L. (eds) 1988, Quantifying the Present and Predicting the Past: Theory, Method and Application of Archaeology Predictive Modeling, Bureau of Land Management, US, Denver. Kamermans H., Van Leusen M., Verhagen P. (eds.) 2009, Archaeological Prediction and Risk Management: alternatives to current practice, Leiden, Leiden University press. Kamermans H. 2011, Predictive maps in the Netherlands, problems and solutions, in Gelichi S., Negrelli C. (eds.), A piccoli passi. Archeologia predittiva e preventiva nell esperienza cesenate, Firenze, All insegna del Giglio, pp Stek T.D. 2009, Cult places and cultural change in Republican Italy. A contextual approach to religious aspects of rural society after the Roman conquest. (Amsterdam Archaeological Series, 14). Amsterdam, Amsterdam University Press. Van Leusen M., Kamermans H. (eds.) 2005, Predictive Modelling for Archaeological Heritage Management : a research agenda, Amersfoort, ROB, PlantijnCasparie Almere. Wheatley D. 2003, Making Space for an Archaeology of Place, in «Internet Archaeology», 15. ac.uk/journal/issue15/wheatley_index.html MapPapers - 14 Pag. 11

12 1.4 Predicting the character of the archaeological landscape: outlinesof a method Adam Lodoen Bournemouth University In recent decades the amount of archaeological data available to archaeologists in the United Kingdom as well as internationally has multiplied considerably. One of the biggest intellectual and methodological challenges facing archaeology today is how best to interpret and synthesize this vast and growing body of data. It is a resource that remains underutilized. Relatively little work has been done to create models of past landscapes or predictive strategic models to inform future work and research using this resource. Archaeology is rapidly moving into a territory where traditional methods of analysis and interpretation are becoming more difficult to use due to the size and complexity of existing datasets. It may be necessary to develop new methods or to radically change existing methods. In-depth manual analysis of archaeological data is difficult and ultimately impossible when the researcher is faced with an increasingly large mass of information. It is clear that to analyse very large and complex datasets it will be necessary to make use of mathematical and statistical methods rather than intuition. In the context of management and curation of the archaeological resource, it is imperative that these methods are easy to use for the end user. It should also be simple to change the models by adding extra data as it becomes available, making the modelling dynamic. The implication of this is that methods should be sought that could ultimately be incorporated into a piece of computer software which could analyse the data in an automatised and efficient manner. Different predictive modelling techniques are the most obvious candidates of methods that could achieve these aims. The outputs of archaeological predictive modelling are typically measures of site densities or the relative likelihood of finding sites. However, the archaeological site concept is artificial and has no inherent meaning. Because of this, the precise definition of an archaeological site differs between projects, and the predictive models are difficult to interpret in terms of landscape use. To be truly useful to the researcher, it may therefore be necessary to change the basic aim of these predictive methods from modelling the likelihood of finding sites to modelling something which is archaeologically meaningful and can be interpreted on a landscape scale. Current predictive methods typically use the relations between known archaeology and the natural environment as predictive factors in order to create their models. Whereas this has been criticised for being environmentally deterministic, perhaps a better criticism is that these models fail to incorporate cultural variables. In short, these models fail to incorporate an effect that most field archaeologists seem to understand and use intuitively, namely that proximity to known archaeology affect the probability of finding archaeology as well as the likely character of the archaeology. To improve the power of the models, proximity between different kinds of archaeology should therefore be utilized as a predictive factor. If the dataset is divided into a number of predictive categories that can be interpreted on a landscape scale, indicator kriging (a statistical method of spatial interpolation) can be used to create a series of values that can then be used in further statistic modelling. This has the added advantage that most of the dataset is utilized, not just certain parts of it. In traditional site based predictive modelling, the data is either indicative of a site or it isn t. Whatever definition of a site is used, this distinction is crude and of limited use. Instead, this research divides the data into a number of different categories (so-called use signatures) according to how the archaeology relates to different patterns of activity or usage. A particular approach used in the research is to create conditional probability models. In other words, models are created that predict the kind of archaeology, given that archaeology has been found at all (i.e. conditional on finding archaeology). The potential benefits of creating conditional probability models include better control of bias, better interpretation of the predictive models, and better analysis of archaeological data which consists only of positive observations. Bias in the archaeological datasets may be a significant problem, especially if the information comes from a great number of diverse sources. However, bias may be less of a problem and easier to control if the models are not quantitative but qualitative; if the models do not try to model the likelihood of finding archaeology but only its character. For example, if a number of archaeological investigations have been carried out in a small area, it may seem as if a lot of archaeological remains are concentrated to that area. If that source of bias is not controlled, any attempt to use that data without some kind of adjustment will simply result in biased predictions. However if the data is used to ask what character rather than how much, the concentration of investigations to a small area will simply result in a better understanding of the character of the archaeology in that area, and better predictions of that character in areas of similar character. Conditional probability models can potentially more easily be interpreted than traditional predictive models. For instance, if the predicted types of archaeology are indicative of land use (land utilization), as the use signatures are meant to be, the conditional predictive models will predict land use. A good conditional probability model of the archaeological use signatures may theoretically come to resemble a good MapPapers - 14 Pag. 12

13 land use model. Because of this, the results are easier to interpret than traditional measures of high and low potential. Much archaeological data exist only as positive data. In other words, if an archaeological excavation or investigation found evidence of archaeology, then this would likely have been recorded, but if nothing was found it is less likely to have found its way to the archaeological records. There is in other words significant confirmation bias in the archaeological data. This is potentially very difficult to adjust for. However, the absence or under-representation of negative data is not a problem if the objective is to create models of the character of the archaeology rather than of the probability of finding it. In other words, as long as it is possible to divide the data into a number of predictive categories (whether use-signatures or not), it may be possible to use lists of positive archaeological observations to create conditional probability models. If certain conditions are met, the conditional probability models can be transformed to full probability models, answering questions like if an archaeological excavation of a certain size is carried out, what is the probability that archaeology of a certain kind is found? This requires at least two things. Firstly a separate model must be set up, predicting simply the probability of finding archaeology of any kind, given a specific archaeological investigation. For this purpose it is necessary to use a separate dataset that includes negative results in a non-biased way. Secondly, the conditional probability models must be conditional on the investigation in question. For instance, if the separate model predicts the probability of finding archaeology of any kind given an archaeological excavation, the conditional models must predict what the character of the archaeology will be, given that an excavation has taken place and given that archaeological remains have been found. In this fashion, predictive modelling techniques may be used as a powerful tool for archaeological curation and management. 1.5 r.finder a GRASS- GIS script to perform predictive analysis Augusto Palombini Istituto per le Tecnologie Applicate ai Beni Culturali (CNR) Riassunto r.finder è uno script per GRASS-GIS. Nasce in ambito archeologico ma è di uso generalizzabile, al fine di localizzare le aree di una regione maggiormente simili a quelle su cui insistono determinate presenze note (es. siti archeologici), con l obiettivo di identificarne altri, ignoti. La somiglianza è calcolata sulla base di una serie di mappe tematiche scelte dall utente e relative alla regione in studio, che vengono distinte in quantitative e qualitative a seconda che i valori espressi dalle celle si pongano su una scala o rappresentino categorie distinte. Il risultato è una mappa che illustra per ogni cella il livello di analogia con quelle su cui insistono le presenze di partenza. r.finder può anche restituire report statistici e grafici, per la valutazione preliminare della significatività delle mappe, nonché file di regole in cui conservare l esito delle analisi, da applicare a regioni geografiche diverse. Introduction Any predictive process in archaeology implies four stages: 1) analyzing the existing record to check which keyfactors (if any) may be considered of relevance in influencing the archaeological presence. 2) Finding the areas, in the whole region, whose features combination is closest to the one of the existing record. 3) Checking the results through the fieldwork findings (or with a new set of records not previously considered) in order to validate the model. 4) Applying the model to other geographical regions. The author developed a GIS tool to walk along all these steps (strictly connected each other). r.finder is a GRASS-GIS script created to perform all the operations required by the predictive process. It was conceived for archaeological analysis but it is generally suitable for any kind of geographical-based study. The tool The aim of the script is to identify the areas more similar to the ones in which some presences (archaeological sites, in our case) are located, in order to look for other, unknown ones. The user can calculate such a similarity choosing any kind of thematic map: the software will check the values of the cells where input presences are and calculate the most similar area in the study region. MapPapers -14 Pag. 13

14 Thematic maps are entered distinguishing two categories; quantitative (if cell values represent a continuous sequence, as DEMs, slope maps, etc.) and qualitative (when values correspond to independent categories, as for geological unities). For qualitative maps the analysis is performed checking for cells with category values of the thematic maps in which the sites fall (if they fall on cells with value of 3, 24, 394 in the qualitative map, only such values are considered).the related validity map consists in a region map where valid areas cells (= cells whose value category contains at least one occurrence) have value 1 and non valid areas cells are set to 0. For each quantitative map the analysis is performed checking for cells inside the whole range between the lowest and the highest value (if the sites fall on cells with value of 3, 24, 394 in the quantitative map, the whole range between 3 and 394 is considered valid). The related validity map consists in a region map where valid areas cells (= cells whose value category is contained in the range) have value 1 and non valid areas are set to 0. It is also possible to use standard deviation instead of the whole range, dealing with the analysis of quantitative maps, when the whole range between min and max may be misleading, due to the isolated values on the distribution tail. All validity maps corresponding to maps inputed, are then summed up. The result is a greyscale map which sums all single similarity maps, thus representing the level of analogy of any cell with the ones on which presences are placed (a probability map). Fig. 1: r.finder graphic user interface. MapPapers - 14 Pag. 14

15 Fig. 2:The case study area of the Tiber Valley with the two dataset used (black and red dots), the second dataset is shared in two units, related to the western and eastern Tiber shore. The user interaction r.finder is structured in order to allow both a basic, non expert, use and an advanced one, through two different GUI tabs (Fig. 1), to make as simple as possible the script functions. In the basic one r.finder contains all the fields whose content is needed for a basic use (input presence map, output map name, quantitative and qualitative maps to be used, standard deviation option). In the advanced tab r.finder allows some more complex functions as: creating stats and graphs (through common GRASS- GIS modules): such operation may be crucial to to check which key-factors (if any) may be considered of relevance in influencing the archaeological presence before running the software for the final analysis; creating rules file, to keep the analysis results in order to use them on different areas. Testing on a case study: the Tiber Valley. In this case study, some archaeological sites data are presented, in order to show the script suitability. The aim was to perform the analysis on an archaeological sites dataset (studying the place of the known sites in relation to a series of thematic maps) to obtain the probability map, and then testing it on another, independent, dataset concerning the same kind of data and the same region (to check if the sites fall in the cells showing the highest probability). The case study area corresponds to a part of the Tiber Valley (Latium, Italy) approximately located between Monte Soratte (NW) and the Palombara Sabina County area (SE), involving both Roma and Rieti provincial areas, where the Istituto per le Tecnologie Applicate ai Beni Culturali of the Italian National Research Council (CNR) is carrying on the Tiber Valley Virtual Museum Project (Arnoldus Huyzendveld et alii, in press). During the data acquisition, we collected some different datasets on Roman Imperial settlements, to be filtered and merged together to reconstruct the landscape situation during the Imperial Age. Such a situation allowed us, before merging the data, to use them separately for the script testing. MapPapers - 14 Pag. 15

16 Fig. 3: Similarity (probability) map resulting from the r.finder application (darker areas represent lower values). The datasets used (Fig. 2) are: A a part of a PhD research (by Sara Zanni, University of Milan, in progress), concerning the living settlements of Imperial Age, focussed on the Tiber Valley in the neighbouring of the river, both in Roma and Rieti provincial areas, and based on sites studied and documented in scientific publications. The Rome Province database, where Rieti province territory was not included, but involving also the areas eastward and westward, around the valley. In such an archive are recorded a lot of archaeological findings which have never been specifically studied, and have been only recently published as a mapping list (Amendolea 2004). The structure of the two datasets was as different as to allow an independent use: they had a few points in common, which have been included in the first one and excluded from the second. r.finder was then run using the sites of the first dataset as input presence file. The quantitative thematic maps used for the analysis (considering the standard deviation for each map value range) are: DEM Slope map Aspect map (exposition to sunlight during the year) Buffer map expressing the distance from roads. Buffer map expressing the distance from river and streams. As qualitative thematic map, eco-landscape units map was used (Arnoldus Huyzendveld et alii, in press). The result is a probability map (Fig. 3) which was then tested on the second dataset, shared in two units, related to western and eastern Tiber shore areas (Fig. 2). The test showed a low correspondence for the western shore: the sites distribution in cells is close to a normal distribution, similar to the one of the total extensions of cell values; on the other hand, the eastern area shows an interesting correspondence in sites distribution (Fig 4). Such a result may be associated to the difference in the settlement patterns of the two areas, which is evident since the earliest Republican age (Carafa 2004). MapPapers - 14 Pag. 16

17 Conclusions The case study has not a great relevance in itself. The success is clearly related to the kind of thematic maps used and on their meaning; as the software is just a calculation tool. Nevertheless, this contribute is intended as a step towards a simplification of a series of GIS operations which would be otherwise extremely long and tricky, and it is possible through the open source structure of GRASS-GIS. r.finder is freely available, together with a detailed tutorial, at: and will be soon available on GRASS-GIS users wiki site : Bibliography Amendolea B. 2004, Un repertorio bibliografico per la Provincia di Roma. Assessorato alle politiche culturali e ai sistemi informativi della Provincia di Roma, Bardi Editore. Arnoldus Huyzendveld A., Palombini A., Pietroni E.., Remondino F., Sanna V., Zanni S., in press, Verso una metodologia condivisa per l analisi del paesaggio antico: il progetto Valle del Tevere, in Cantone F. (ed.) Archeo- FOSS 2013, Open Source, Free Software, Open Format nei processi di ricerca archeologica, Proceedings of the VI workshop, Napoli 9-10 giugno 2011, Archeologia e Calcolatori. Carafa P. 2004, Il paesaggio etrusco-italico, in Patterson H. (ed.) Bridging the Tiber, pp Fig. 4: Distributions of the archaeological sites in the map class of similarity (0=lowest, 6=highest) for the different units. On the western shore (left) sites distribution curve is close to a normal distribution similar to the one of the total extensions of cell values; on the eastern area (right) sites are more frequent in the higher classes. MapPapers - 14 Pag. 17

18 1.6 From theory to Practice. Objectivity and Sustainability in Archaeological Impact Assessment Processes Dalla teoria alla pratica: verso una Valutazione di Impatto Archeologico obiettiva e sostenibile Diego Calaon Ideas Cà Foscari University, UCPSPC Regione Veneto Claudia Pizzinato Archeotema Venice Negli ultimi anni in Italia si sono avviati numerosi progetti scientifici, azioni pilota e sperimentazioni territoriali che hanno avuto come oggetto principale la costruzione di modelli e strumenti per la predittività in archeologia. Si tratta di programmi di lavoro molto complessi anche nei metodi, che hanno prodotto risultati differenziati, nel tentativo di rispondere alla stessa domanda: come definire una metodologia efficace per valutare i bacini archeologici sepolti? Tale sperimentazione ha portato ad esiti diversi e non omogenei. La non uniformità riguarda sia aspetti topografici (territori e città ben conosciuti e ampie zone della penisola ancora ignote), che tecniche impiegate, con differenze sostanziali nella capacità di utilizzo degli strumenti di gestione informatica territoriale (GIS) e nel rapporto tra stratificazione archeologica e valutazioni geoarcheologiche. Dal punto di vista qualitativo, infine, in alcuni progetti i meccanismi di predittività archeologica sono stati calibrati su fasce cronologiche precise o su tipologie specifiche di siti. Vanno sottolineati, comunque, i grandi meriti teorici di alcuni di questi progetti, anche se, dal punto di vista operativo, gli organi di tutela e gli enti territoriali dispongono di un quadro che risulta ancora molto frammentario e generalmente, su scala nazionale, ancora troppo poco informatizzato. Allo stesso modo è tristemente noto il fatto che la mole dei dati conservati negli archivi delle Soprintendenze sia purtroppo in larga parte ancora una miniera inaccessibile, spesso anche per i funzionari delle Soprintendenze stesse. L inaccessibilità ai dati archeologici informatizzati risulta, però, particolarmente alta per chi deve progettare interventi sul territorio. In assenza delle informazioni necessarie, ingegneri, architetti e paesaggisti sono ancora costretti ad includere nei progetti di sviluppo un incalcolabile costo derivante dal rischio di dilatazione dei tempi e delle economie nell attivazione di un intervento. E questo un rischio che va declinato come rischio di impresa e non come rischio archeologico : è ovvio che si tratta di due categorie (anche concettualmente) difficilmente paragonabili, ma nell oscillazione degli interessi legati all uno o all altro ambito si gioca la gran parte del destino dei bacini stratigrafici che vengono scavati in Italia. L armonizzazione tra il mondo della progettualità e le necessità di conservazione e ricerca dovrebbero essere garantite proprio dalla legge Valutazione di Impatto Archeologico, ovvero le VIArch. VIArch, analisi di un importante strumento di tutela Ad una distanza di 8 anni dall approvazione della Legge 109/2005 e Dlgs 163/2006 sull archeologia preventiva, abbiamo voluto chiedere ad alcuni archeologi professionisti (e dunque anche a noi stessi), quante siano state le Valutazioni di Impatto loro commissionate che effettivamente abbiano determinato un sostanziale cambiamento dell idea del progetto iniziale. Quante volte le valutazioni hanno ricalibrato le azioni previste nel territorio con un virtuoso rapporto di costi-benefici tra beni da scavare e beni da preservare intatti. E in quanti casi gli studi valutativi hanno aiutato i progettisti ad evitare costi aggiuntivi e ad economizzare i tempi di realizzazione del progetto. In quanti casi, infine, la Valutazione è stata percepita sia dall archeologo che dal committente come un azione imposta dalle autorità a giochi progettuali già chiusi. Per questo motivo, oltre alle nostre esperienze, abbiamo voluto raccogliere alcuni dati preliminari, forniti da piccoli enti territoriali, per verificare come siano state percepite le prescrizioni di Valutazione di Impatto Archeologico nel contesto più ampio della progettazione ed esecuzione degli interventi da loro programmati. Da questa veloce indagine emerge che le VIArch aggiungono informazioni importanti di tipo generale sull area dove si deve intervenire, ma sono piuttosto deboli nel fornire gli strumenti giusti per calibrare l eventuale necessità e i costi di un assistenza archeologica. Vorremmo riflettere, inoltre, sulle modalità di assegnazione delle stesse VIArch, dal momento che risentono anch esse dell attuale contingenza economica. In un mercato dove le operazioni di tipo archeologico sono in evidente calo (riflesso diretto della diminuzione delle attività edilizie), è ovvio che vi sia una naturale tendenza da parte dei professionisti ad abbassare i costi per tali forniture. Le VIArch diventano perciò vittime delle offerte al ribasso, in quanto i limiti dei loro contenuti possono essere facilmente dilati o ristretti. Ne consegue l impossibilità da parte degli ispettori o delle committenze di valutare l eventuale insufficienza nel caso tali VIArch risultassero essere del tutto inadeguate allo scopo. Le VIArch, inoltre, rischiano di non esprimersi e non esporsi sulle prescrizioni suggerite per le diverse MapPapers - 14 Pag. 18

19 aree interessate dagli interventi: di fatto nel commissionarle non si chiede all archeologo una presa di posizione chiara sul da farsi per la risorsa archeologica sepolta relativamente a quel progetto specifico. VIA e VIArch: verso un modello valutativo numerico L idea per la creazione di un modello valutativo in ambito archeologico nasce dalla necessità di dialogare con le diverse discipline che compongono le Valutazioni di Impatto Ambientale. Da decenni ormai gli studi di VIA (Valutazione d Impatto ambientale ) e di VAS (Valutazione Ambientale Strategica 2001, in Italia recepita nel 2007) sul territorio utilizzano modelli quali-quantitativi che seguono procedure collaudate e che consentono al valutatore di tradurre numericamente i dati raccolti nel corso della fase di analisi. Nel momento in cui anche l archeologia è stata chiamata ad esprimere un proprio giudizio sulla fattibilità di un progetto, abbiamo tentato di immaginare un sistema che non si basasse più solo su un giudizio o parere che, per quanto sintetico, risultava sempre poco motivato e dimostrabile su base logica e non esibiva quasi mai evidenti e indiscutibili prove validanti. Inoltre, trattandosi di parere, esso non poteva inserirsi all interno di un sistema di valutazione espresso numericamente. Dopo la promulgazione delle due leggi (Legge ; Dlgs ) che hanno reso obbligatorie le valutazioni di impatto anche per la disciplina archeologica, almeno nel caso di progetti di opere pubbliche o di grandi opere private, abbiamo tentato di procedere nello sforzo e di adattare quelle che erano le esigenze di tutela del bene archeologico alle richieste obiettive del valutatore. Il modello valutativo che qui proponiamo nasce, quindi, per soddisfare l esigenza non solo scientifica, ma direi soprattutto pratica, di produrre un documento che aiuti concretamente l amministratore e il progettista nella fase decisionale, quindi ben prima di approdare alla fase esecutiva, a giochi avvenuti. Già nel 2007 si era previsto (Campeol, Pizzinato: 2007) un primo modello, con uno schema di valori, denominati sensibilità, ricavato del prodotto tra fragilità (caratteristica propria di una componente) e vulnerabilità (probabilità di questa componente di venire colpita da pressione esterna dovuta a variazione di equilibri) ed elencati come unicità, rarità, antichità, stato di conservazione, pregio artistico. Tali valori poi erano parametrati al valore di rischio parziale per ottenere infine il rischio totale. Successivamente a questo sistema e dopo qualche anno di riflessione (Campeol, Pizzinato: 2012), siamo approdati ad un secondo modello, progressione del precedente, di più facile applicazione, allineato alle nuove correnti pratiche archeologiche e informatiche (database e ambiente GIS nel quale vengono convogliati i dati). Con il nuovo modello si assegnano valori semplici a chiari criteri di valutazione del non conosciuto, e ci si serve dei seguenti parametri per definire e calcolare il rischio assoluto che un bacino archeologico eventualmente può presentare in relazione ad un progetto. Allo scopo di rendere più agevole la compilazione e comprensibili le questioni alle quali rispondere, si è pensato inoltre, di esplodere le varie voci in alcune domande mirate che guidano l operatore a trasformare i giudizi generali in valutazioni numeriche definite. Concetto che dovrebbe essere ovvio, ma che preferiamo puntualizzare, è che le VIArch si applicano ad un progetto ben definito, con superfici e profondità stabilite in modo molto chiaro. Nella valutazione del noto e nel calcolo del potenziale e del rischio si dovrà, quindi, considerare esattamente i confini del progetto, applicando la variabile delle buffer zones in modo mirato e solamente in relazione alla movimentazione dei mezzi coinvolti nelle lavorazioni. Diverso sarebbe se ci venisse chiesto di effettuare uno studio valutativo collegato ad una VAS. In quel caso i limiti sarebbero quelli della VAS stessa (regione, provincia o comune) e i ragionamenti si potrebbero sviluppare a monte e non più a valle di un progetto. Potremmo così declinare archeologia e sostenibilità coniugandoli entrambi al tempo futuro. Esempi applicativi A titolo di esempio, si presentano alcune VIArch nel corso delle quali è stato testato il nostro modello applicativo: - una grande area lagunare interessata da un progetto di ripristino della viabilità lagunare stessa (Valle Millecampi, laguna di Venezia), (Fig.1). - un area di nuova formazione di tipo costiero (Cavallino Treporti, a nord di Venezia) dove era in progetto la realizzazione di un porto peschereccio. - come esempio di area urbana si è scelto lo studio effettuato nell Isola di San Giorgio, di fronte a San Criteri di definizione del valore Criteri di definizione del potenziale Criteri di definizione del rischio/ probabilità Dati storici Rarità/unicità Densità di reperti Vulnerabilità Stato di conservazione Valore associativo Posizione Attendibilità di lettura Dimensioni del sito/deposito; monumentalità MapPapers - 14 Pag. 19

20 Marco, interessata da un progetto di riqualificazione del sistema dei sottoservizi. I tre casi hanno utilizzato fonti di tipo diverso (cartografie storiche, dati da scavo, dati di ricognizione, dati geo-archeologici) che coprivano cronologie comprese tra il tardo impero e il XIX secolo. Grazie all applicazione del nostro metodo, di tipo numerico e impersonale, è stato comunque possibile confrontare i dati ricavati dalle diverse tipologie di materiali, epoche, qualità e precisione. A riprova della imparzialità del metodo, si è testato il sistema per la valutazione di un progetto di riqualificazione urbana volto alla realizzazione di un nuovo museo nella capitale della Repubblica delle Mauritius, nell Oceano Indiano. In questo caso le fasi cronologiche coprivano stratificazioni dal XVIII al XX secolo, in un ambito urbano di tipo tropicale. Nonostante le differenze sostanziali di contesto, il metodo si è dimostrato altamente efficace. Bibliografia Campeol G., Pizzinato C. 2011, L analisi archeologica nei processi di valutazione ambientale. Proposta metodologica in ambiente GIS, in «Archeologia e Calcolatori n. XXII », pp Campeol G., Pizzinato C.2007, Metodologia per la valutazione dell impatto archeologico, in «Archeologia e Calcolatori n. XVIII », pp Fig. 1: Valle Millecampi, Laguna meridionale di Venezia, Carta del Rischio Totale per le lavorazioni del progetto OP501 MapPapers - 14 Pag. 20

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