犹他州原住民玉米种植生态位的重建

《Journal of Archaeological Science: Reports》：A reconstruction of the Indigenous maize farming niche of Utah

玉米种植环境与分布规律研究——基于犹他州考古数据与机器学习模型

　　在人类历史的长河中，农业的出现是一个划时代的转变。在美洲大陆，玉米（Zea mays L.）作为农业传播的重要代表，不仅改变了人们的生存方式，也深刻影响了社会结构和文化发展。尽管玉米在美洲的分布极为广泛，但解释它如何以及为何传播至美国西南部北部地区，仍然是考古学研究中的核心问题之一。本研究聚焦于犹他州这一地理区域，尝试通过构建一个基于机器学习的物种分布模型（Species Distribution Model, SDM），揭示古代玉米种植的适宜环境及其在该地区的传播路径。研究结果表明，古代玉米种植者倾向于选择靠近常年性河流的地点，以降低获取水资源的成本，并在生长积温与降水之间寻求最佳的生态平衡。通过对比不同时期适宜玉米种植的区域与人口密度估计，我们发现随着人口增长，种植者逐渐向生态条件较差的地区迁移，这一趋势与理想分布模型（Ideal Distribution Model, IDM）的预测相吻合。

犹他州作为古代玉米种植的北缘区域，其自然环境与玉米的原产地存在显著差异。该地区主要由干旱和半干旱气候主导，水资源稀缺，土壤条件复杂。然而，考古证据表明，自大约3150年前开始，玉米种植活动逐渐渗透至这一区域。最初的种植者可能是从亚利桑那州迁徙而来的桑佩罗人，他们在犹他州的杰克逊平原地区建立了最早的农业遗址。尽管玉米在犹他州的传播与适应过程漫长而复杂，但这一地区的农业活动始终处于边缘状态，相较于玉米种植的中心区域，其种植规模和持续时间都相对有限。然而，这种边缘种植并非意味着其不可行，而是反映了古代种植者如何在有限的资源条件下，通过环境改造和技术创新维持农业活动的可持续性。

在犹他州，玉米种植活动主要集中在四个考古文化阶段，即篮筐者II-III阶段（约2400–1300年前）、祖先普韦布洛人I-III阶段（约1300–600年前）以及弗里蒙特文化（约2000–700年前）。这些文化在时间上和空间上都表现出玉米种植的逐渐扩散和多样化。例如，在篮筐者II阶段，玉米种植开始显现其对农业体系的重要性，而在弗里蒙特文化时期，玉米种植者发展出了一套独特的灌溉技术，通过利用现有的河流系统，将水流引导至农田，以弥补该地区降水不足的缺陷。这一策略与更南部的农业文化形成了鲜明对比，后者通常依赖于夏季降水进行旱作农业，而犹他州的种植者则更注重水资源的调配与利用。

本研究采用了一种创新的机器学习方法，结合犹他州的玉米种植遗址和现代环境数据，构建了一个物种分布模型，以预测玉米种植的适宜区域。通过这一模型，研究人员发现，玉米种植的适宜性主要受到三个关键生态变量的影响：最短的常年性河流距离（Least Cost Distance to Perennial Streams）、年均降水量（Annual Precipitation）以及玉米生长积温（Growing Degree Days, GDD）。其中，最短的常年性河流距离在模型中被证明是最关键的变量，表明种植者倾向于选择靠近水源的地点以降低灌溉成本。降水量和生长积温虽然也重要，但它们在模型中的相对权重较低，说明玉米种植者在面对水资源短缺时，更注重通过灌溉系统来改善生长条件，而不是单纯依赖自然降水。

为了验证这一模型的有效性，研究人员采用了空间块交叉验证法（Spatial Block Cross-Validation），通过比较训练集和测试集的结果，评估模型的预测能力。结果显示，模型的预测误差率约为8.6%，表明其在识别玉米种植适宜区域方面具有较高的准确性。此外，通过混淆矩阵（Confusion Matrix）分析，研究人员发现模型在区分适宜与不适宜区域时表现出一定的优势，尽管仍存在部分误判。这一模型的构建不仅有助于理解古代玉米种植者如何选择种植地点，也为探讨他们如何在边缘环境中调整农业策略提供了新的视角。

研究还发现，随着时间推移，玉米种植的适宜性呈现出明显的下降趋势，同时种植者对环境的适应策略也发生了变化。早期的玉米种植者主要集中在最适宜的区域，随着人口密度的增加，他们逐渐向生态条件较差的区域迁移。这一现象与理想分布模型（IDM）的理论预测相一致，即当资源竞争加剧时，个体或群体会向更边缘的区域扩散。在犹他州，这一趋势在大约700年前达到顶峰，随后玉米种植活动急剧减少，表明该地区可能经历了某种社会或环境压力，导致农业策略的转变。这一时期与中世纪气候异常（Medieval Climate Anomaly, MCA）和小冰期（Little Ice Age, LIA）的气候变迁相吻合，暗示气候变化可能是导致玉米种植衰退的重要因素。

此外，研究还揭示了玉米种植者在环境中的适应行为及其对社会结构的影响。通过分析玉米种植遗址的空间分布，研究人员发现，随着玉米种植的扩展，种植者之间的竞争加剧，这可能促使了社会不平等的产生。在人口密度较高的区域，玉米种植的适宜性下降，种植者不得不寻找新的土地资源，这一过程可能伴随着社会结构的重组和资源分配的调整。研究还指出，玉米种植者在选择种植地点时，不仅考虑了生态因素，还可能受到社会网络、贸易路线和资源获取能力的影响。因此，理解玉米种植者的生态适应行为，必须结合社会经济因素进行综合分析。

本研究的意义不仅在于揭示古代玉米种植的生态基础，还在于为未来的考古研究提供了新的方法论支持。通过将生态学中的物种分布模型与考古学中的遗址分布分析相结合，研究人员能够更准确地识别古代农业活动的适宜区域，并推测其发展路径。这一方法可以推广至其他农业作物和文化遗址，帮助考古学家更全面地理解古代人类如何与环境互动，以及如何在资源有限的条件下维持生存和发展。同时，该研究也强调了在边缘环境中，农业活动往往需要更多的技术创新和社会组织，这些因素在现代环境研究中同样具有重要意义。

在实际应用中，这一模型不仅可以用于考古学研究，还可以为现代农业规划提供参考。例如，在面对水资源短缺和气候变化挑战时，农业活动的选址和管理策略可以借鉴古代种植者的经验。此外，研究还指出，通过引入历史气候数据和社会动态数据，可以进一步优化模型的预测能力，使其更贴近古代农业活动的真实情况。然而，使用这些数据也带来了新的挑战，如如何准确还原过去的环境条件，以及如何将社会因素纳入模型分析中。

总的来说，本研究通过构建一个基于机器学习的物种分布模型，揭示了古代玉米种植者在犹他州的生态适应策略和空间分布模式。研究结果表明，玉米种植者在面对环境限制时，采取了多种措施，包括优化水资源利用、调整种植策略以及适应社会竞争压力。这些发现不仅深化了我们对古代农业传播的理解，也为探讨农业如何影响社会结构和环境变迁提供了新的思路。未来的研究可以进一步探索玉米种植与其他文化因素之间的相互作用，以及其在更广泛的地理和时间范围内的适用性。通过这样的研究，我们可以更好地理解人类如何在不同的生态环境中发展农业，并为现代社会面临的类似挑战提供历史借鉴。