Distribution of finds as a reflection of natural and cultural processes (evidence from archaeological horizon 4 of the Tolbor-4 site, Northern Mongolia)
Main Article Content
Abstract
The aim of this article is to reconstruct the nature of human activity at the Tolbor-4 site during the final stages of the Early Upper Paleolithic based on materials from Archaeological Horizon 4, as well as to determine the degree of deformation of the horizon by natural processes. The primary source of this research is the spatial data (i. e., coordinates) of finds
recovered during the 2005 excavations. Statistical methods are used to identify patterns in the distribution of finds, which are interpreted in conjunction with the results of artifact collection analysis and stratigraphic and lithological data. The kernel density estimation method is employed to create visual density distribution maps of the finds. Two clustering algorithms are used to study the distribution of different categories of finds (cores, tools, etc.).
As a result, spatial structures were identified in part of the studied area, formed by slope displacement and represented by concentrations of small and larger finds aligned perpendicular to the slope, alternating with empty areas of similar shapes. The northern and southwestern parts of the excavation are identified as less disturbed, preserving traces of spatially organized human activity, including tool use (northern section) and operations combined with tool-related activities (southwestern section). Available data suggest an increasing intensity of human occupation at the site from the initial to the final Early Upper Paleolithic.
Downloads
Metrics
Article Details

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
References
Деревянко А. П., Зенин А. Н., Рыбин Е. П., Гладышев С. А., Цыбанков А. А., Олсен Д., Цэвээндорж Д., Гунчинсурэн Б. Технология расщепления камня на раннем этапе верхнего палеолита Северной Монголии (стоянка Толбор-4) // Археология, этнография и антропология Евразии. 2007. № 1 (29). С. 16-38.
Ким Дж.-О., Мьюллер Ч. У., Клекка У. Р., Олдендерфер М. С., Блэшфилд Р. К. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: пер. с англ. М. : Финансы и статистика, 1989. 215 с.
Коломиец В. Л., Гладышев С. А., Безрукова Е. В., Рыбин Е. П., Летунова П. П., Абзае-ва А. А. Природная среда и человек в позднем неоплейстоцене Северной Монголии // Археология, этнография и антропология Евразии. 2009. № 1. С. 2-14.
Марченко Д. В., Рыбин Е. П., Хаценович А. М. Изучение пространственного зонирования каменных артефактов на стоянке Толбор-4 (Северная Монголия) в финале МИС-3 посредством кластерного анализа // Теория и практика археологических исследований. 2020. № 2 (30). С. 128-137. DOI:10.14258/tpai (2020) 2 (30).-09.
Марченко Д. В., Хаценович А. М., Рыбин Е. П. Пространственная организация стоянок у выходов каменного сырья: исследование с помощью кластерного анализа (на примере нижних археологических горизонтов памятника Толбор-4, Северная Монголия) // Проблемы археологии, этнографии, антропологии Сибири и сопредельных территорий. 2022. Т. XXVIII. С. 181-191. https://doi.org/10.17746/2658-6193.2022.28.0181-0191.
Рыбин Е. П. Региональная вариабельность каменных индустрий начала верхнего палеолита в Южной Сибири и восточной части Центральной Азии: дис. ... д-ра ист. наук. Новосибирск, 2020. 539 с.
Рыбин Е. П., Хаценович А. М., Марченко Д. В. Модель технологического развития в индустриях ранних стадий верхнего палеолита Северной Монголии: по результатам новых раскопок стоянки Толбор-4 // Теория и практика археологических исследований. 2019. № 4 (28). С. 162-177. https://doi.org/10.14258/tpai(2020)2(30).-09.
Baddeley A., Turner R. Spatstat: An R Package for Analyzing Spatial Point Patterns // Journal of Statistical Software. 2005. T. 12 (6). P. 1-42. https://doi.org/10.18637/jss. v012.i06.
Baxter M. J., Beardah C. C., Wright R. V. S. Some archaeological applications of kernel density estimates // J Archaeol Sci. 1997. T. 24. P. 347-354. https://doi.org/.10.1006/jasc. 1996.0119.
Bivand R., Pebesma E., Gomez-Rubio V. Applied spatial data analysis with R, Second edition. NY: Springer, 2013. 405 p.
Charrad M., Ghazzali N., Boiteau V., Niknafs A. NbClust: An R Package for determining the relevant number of clusters in a data set // Journal of Statistical Software. 2014. T. 61 (6). P. 1-36. https://doi.org/10.18637/jss.v061.i06.
Gabucio M. J. Bargallo A., Saladie P., Romagnoli F., Chacon M. G., Vallverdu J., Vaquero M. Using GIS and Geostatistical Techniques to Identify Neanderthal Campsites at archaeolevel Ob at Abric Romani // Archaeol. Anthropol. Sci. 2023. T. 15. Art. № 24. https:// doi.org/10.1007/s12520-023-01715-6.
Isaac G. L. Towards the interpretation of occupation debris: some experiments and observations // Kroeber Anthropological Society Papers 37. 1967. P. 31-57.
Kintigh K. W., Ammerman A. J. Heuristic approaches to spatial analysis in archaeology // American Antiquity. 1982. T. 47. P. 31-63.
Leopold L. B., Emmett W. W., Myrick R. M. Channel and hillslope processes in a semiarid area New Mexico: erosion and sedimentation in a semiarid environment // Geological survey professional paper. 1966. T. 352-G. 193 p.
Peeples M. Unconstrained Clustering. 2020. URL: http://www.mattpeeples.net/modules/ UnconstrainedClustering.html (дата обращения: 06.11. 2024).
R Core Team. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. 2023. URL: https://www.R-project.org/ (дата обращения: 20.10.2024).
Spagnolo V., Ronchitelli A., Marciani G., Aureli D., Martini I., Boscato P., Boschin F. Climbing the time to see Neanderthal behaviour's continuity and discontinuity: SU 11 of the Oscurusciuto Rockshelter (Ginosa, Southern Italy) // Archaeol. Anthropol. Sci. 2020. T. 12. Art. № 54. https://doi.org/ 10.1007/s12520-019-00971-9.
Whallon R. Unconstrained clustering for the analysis of spatial distributions in archaeology // Intrasite Spatial Analysis in Archaeology. Cambridge: Cambridge Univ. Press, 1984. P. 242-277.