利用R和Movecost进行最小成本路径建模：希腊伯罗奔尼撒迈锡尼道路研究

《Journal of Archaeological Science》：Mycenaean roads in the Peloponnese, Greece: Least-cost path modelling using R and Movecost

本文针对考古学中最小成本路径（LCP）建模方法选择多样但缺乏系统性评估的问题，研究人员以希腊伯罗奔尼撒半岛的迈锡尼道路遗迹为案例，利用R语言环境和Movecost包，系统比较了不同成本函数（如Tobler徒步函数、Wheeled-vehicle critical cost function等）和参数（如临界坡度、移动方向）在不同数字高程模型（SRTM-DEM和COP-DEM）下的适用性。研究结果表明，“轮式车辆临界成本函数”（WCS）在模拟通过现存道路遗迹的路径方面效果显著，揭示了迈锡尼道路作为连接中心与港口的关键基础设施的作用，强调了参数选择对LCP建模结果的重要影响，为古代交通网络研究提供了新的方法论视角。

　　

在希腊阳光灿烂的伯罗奔尼撒半岛，散落着青铜时代晚期迈锡尼文明的辉煌遗迹，其中就包括一些令人惊叹的古代道路网络。这些道路，有时被称为“M-ways”，被认为是连接主要中心、港口和资源产地的重要基础设施，对于理解迈锡尼社会的经济、军事和社会组织至关重要。然而，几个世纪过去，这些道路大多已湮没在历史长河中，仅存部分片段。考古学家们面临着一个核心挑战：如何准确地重建这些古代道路的完整路线？传统的“按按钮”式地理信息系统（GIS）分析方法虽然便捷，但往往缺乏灵活性，且对于不同函数和参数如何影响最终路径的建模结果，缺乏系统性的比较和深入理解。这导致了对古代人类移动模式的重建可能存在偏差，难以真实反映过去的景观体验和决策过程。

为了更精确地“复活”这些古老的通衢，Christopher Nuttall和Jovan Kova?evi?在《Journal of Archaeological Science》上发表了一项研究，他们转向了强大的统计计算环境R和一个名为Movecost的软件包。这项研究的核心目标是评估多种最小成本路径（LCP）建模方法，探索Movecost包在考古学中的更广泛适用性，并以希腊伯罗奔尼撒的迈锡尼道路网络作为完美的试验场。研究人员巧妙地利用了该地区已知的三段迈锡尼道路遗迹（包括Messenia地区的Pylos-Rizomylos道路、Argolis地区的Tiryns-Epidauros道路以及从Mycenae出发的M1道路）作为验证模型准确性的“地面实况”数据。

研究的关键技术方法主要包括：利用R语言环境和Movecost包进行脚本化LCP建模；使用两种30米空间分辨率的数字高程模型（SRTM-DEM和Copernicus DEM）作为地形基础数据；系统测试了五种不同的成本函数（包括Tobler徒步函数-THF、Márquez-Pérez等修正的Tobler函数-MTF、Rees徒步函数-RHF、Herzog代谢成本函数-HRZ以及轮式车辆临界成本函数-WCS）以及多种参数组合（如临界坡度、移动方向、认知坡度）；并通过计算模拟路径与已知道路遗迹缓冲区的交集百分比以及与同期聚落/墓葬的平均距离，对成千上万条模拟路径进行了定量化验证和排名。

5.1. Step 1. 确定“最佳拟合”函数

对Segment 1（Pylos-Nichoria道路）的分析表明，无论是使用SRTM-DEM还是COP-DEM，“轮式车辆临界成本函数”（WCS）都是最合适的函数，其模拟路径与现存道路遗迹的缓冲区交集百分比最高（SRTM-DEM达75%，COP-DEM达70%）。这表明该道路很可能服务于车轮运输。最佳路径经过了Chilia Choria、Velevouni和Ayios Elias等LH III时期的小型聚落附近，并且Tourkokivouro和Soulinari的圆顶墓（Tholos Tomb）很可能在路线上可见。

对Segment 2（Tiryns-Palaia Epidauros道路）的分析结果更为复杂。在SRTM-DEM中，Tobler徒步函数（THF）表现最佳（交集11%），而WCS函数得分很低。在COP-DEM中，Rees徒步函数（RHF）表现最佳（交集20%）。一个关键发现是，从Nauplio起点的路径比从Tiryns起点的路径更符合已知遗迹，这可能暗示道路更直接地连接了Nauplio和Palaia Epidauros这两个港口。THF和RHF的良好表现可能暗示该路线最初可能是徒步路径，后来才升级为正式道路。

对Segment 3（M1道路）的分析挑战最大，因为其终点不确定。模型测试了多个可能的终点（如Arapiza、Cenchreai、Palaia Epidauros、Kalamianos、Ayios Vasileios）。结果显示，没有一条模拟路径能完全吻合已知的M1道路遗迹。以Ayios Vasileios为终点时，在SRTM-DEM中使用WCS函数获得了一些交集（最高7%）；以Kalamianos为终点时，在COP-DEM中使用WCS函数也获得了一些交集（最高2%）。这表明M1道路的最终目的地和功能仍存在疑问，可能只是连接Mycenae与Berbati山谷本地（如Mastos遗址）的区域性道路，而非长途干线。

5.2. Step 2. 确定“最佳拟合”参数

对于表现最佳的WCS函数，其“临界坡度”（critical slope）参数至关重要。对于Segment 1，较低的临界坡度（如5%）在SRTM-DEM中表现更好，而中等临界坡度（7%-13%）在COP-DEM中更佳，这与实地调查显示道路最大坡度约12%相符。移动方向（move direction）参数中，8方向（queen‘s move）通常表现良好。认知坡度（cognitive slope）参数的影响则因路段和DEM而异，没有一致模式。

对于Segment 2，当最佳函数是THF或RHF时，避免使用认知坡度以及使用4方向（rook’s move）或8方向移动通常能产生更好的拟合。

对于Segment 3，参数选择更加多变，没有单一的参数组合能显著优于其他组合，反映了该路段路径重建的不确定性。

5.3. Step 3. 将“最佳拟合”与FETE网络进行比较

研究人员还使用了“从 everywhere 到 everywhere”（FETE）分析方法来验证LCP结果。这种方法通过计算大量点对之间的路径来识别景观中自然形成的频繁通行走廊。

对于Segment 1，FETE分析清晰地显示出一条主要路径，其位置与已知道路遗迹和本研究确定的最佳LCP高度一致，增强了结果的可信度。

对于Segment 2，FETE分析识别出的重要路径仅部分与已知道路遗迹重叠，特别是在南部路段。最佳LCP路径与这些FETE识别出的主要路径相符，但未能完全覆盖整个遗迹路段，说明该道路可能并非该区域唯一的或绝对主导的路线。

对于Segment 3，FETE分析显示，已知的M1道路遗迹所在位置仅与局部性路径相关，而非区域主干道。这支持了M1道路可能主要服务于本地交通而非长途运输的推测。

6. 讨论

7. 结论

本研究通过系统性的比较分析，证实了在利用LCP建模重建古代道路时，精心选择成本函数和参数的重要性。研究结果表明，对于可能用于车轮运输的迈锡尼道路，“轮式车辆临界成本函数”（WCS）通常能产生更符合考古遗迹的路径。然而，没有一种“放之四海而皆准”的最佳设置，函数和参数的适用性高度依赖于具体的考古背景、景观特征以及道路的预设功能（如徒步、驮运、车轮运输）。例如，Tiryns-Epidauros道路的建模结果暗示其可能源于徒步路径。

研究还展示了R语言和Movecost包在实现灵活、可重复和定制化的LCP分析方面的强大能力，为超越传统“按按钮”式GIS分析提供了有效工具。同时，研究强调了使用不同数字高程模型（DEM）可能带来的结果差异，以及利用FETE分析等方法来验证和语境化LCP结果的价值。

最终，这项研究不仅增进了我们对迈锡尼特定道路路线的理解，更重要的是为考古学中的空间移动建模提供了一套严谨的方法论框架。它强调，将计算工具与扎实的考古学背景知识相结合，进行仔细的模型校准和验证，是更可靠地重建过去人类活动与景观互动关系的关键。未来的研究可以在此基础上，利用更高分辨率的DEM数据，并整合更多类型的考古和环境证据，以绘制出更加栩栩如生的古代世界动态图景。