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May 23, 2024

Die Weitergabe der Töpfertechnologie unter prähistorischen europäischen Jägern

Nature Human Behavior Band 7, Seiten 171–183 (2023) Diesen Artikel zitieren 19.000 Zugriffe 6 Zitate 361 Details zu altmetrischen Metriken Die Geschichte der Menschheit wurde durch die globale Verbreitung von Technologien geprägt.

Nature Human Behavior Band 7, Seiten 171–183 (2023)Diesen Artikel zitieren

19.000 Zugriffe

6 Zitate

361 Altmetrisch

Details zu den Metriken

Die Menschheitsgeschichte wurde durch die weltweite Verbreitung von Technologien geprägt, obwohl das Verständnis darüber, was diese Prozesse ermöglicht hat, begrenzt ist. Hier untersuchen wir die Verhaltensmechanismen, die im mittleren Holozän zur Entstehung der Töpferei in Jäger- und Sammlergemeinschaften in Europa führten. Mithilfe der Radiokarbondatierung gehen wir davon aus, dass diese Ausbreitung weitaus schneller erfolgte als bisher angenommen. Die chemische Charakterisierung organischer Rückstände zeigt, dass die Funktion der europäischen Jäger- und Sammler-Keramik eher auf regionalen kulinarischen Praktiken als auf Umweltfaktoren beruhte. Die Analyse der Formen, Dekorationen und technologischen Entscheidungen lässt darauf schließen, dass sich das Wissen über Töpferwaren durch einen Prozess der kulturellen Weitergabe verbreitete. Wir zeigen einen Zusammenhang zwischen den physikalischen Eigenschaften von Töpfen und ihrer Verwendung und spiegeln soziale Traditionen wider, die von aufeinanderfolgenden Generationen von Jägern und Sammlern geerbt wurden. Insgesamt sprechen die Beweise für verwandtschaftliche, überregionale Kommunikationsnetzwerke, die lange vor anderen großen Innovationen wie Landwirtschaft, Schrift, Städtebau oder Metallurgie existierten.

Die Verbreitung neuer Technologien ist von zentraler Bedeutung für die Entwicklung kultureller Systeme weltweit. Die Analyse archäologischer Materialien zur Verfolgung der Geschwindigkeit und Richtung der Verbreitung von Technologien der Vorfahren sowie der Verhaltensmechanismen, die zu ihrer Einführung führten, sind wichtige Untersuchungen bei der Erforschung der kulturellen Evolution. Ein großer Fortschritt war die Verfolgung der Ausbreitung der Landwirtschaft und der damit verbundenen Technologien im frühen Holozän mithilfe großer Lagerbestände an radiokarbondatiertem Kulturmaterial1. Es hat sich gezeigt, dass der Prozess in den meisten Teilen Europas zufriedenstellend durch demische Diffusion2,3,4,5,6 erklärt wird, bei der eine wachsende Bevölkerung ein kohärentes Paket von Technologien im Zusammenhang mit domestizierten Pflanzen und Tieren mit sich bringt. Hier entstehen Innovationen relativ langsam, was zu einem erkennbaren „Paket“ führt, das über die gesamte Verbreitungskurve hinweg erhalten bleibt. Jäger-Sammler-Gesellschaften leben von der Jagd, der Nahrungssuche und dem Fischfang und sind kaum auf Haustiere angewiesen. Im Vergleich zu bäuerlichen Gesellschaften ist die Innovation und Weitergabe anderer grundlegender Technologien durch prähistorische holozäne Jäger und Sammler nicht gut verstanden, teils weil es weniger Möglichkeiten gibt, Verhaltensparallelen heutiger Gemeinschaften zu erhalten, insbesondere aus vergleichbaren gemäßigten Umgebungen, und teils weil a viel spärlichere archäologische Aufzeichnungen. Dennoch sind solche Studien von entscheidender Bedeutung, wenn wir die Rolle der Jäger und Sammler unserer Vorfahren bei der Gestaltung kultureller und sozialer Systeme einschätzen wollen.

Hier berichten wir über einen wichtigen Wissensfortschritt hinsichtlich der Verbreitung von Keramikbehältern; eine Innovation von Jägern und Sammlern, die sich verbreitete und weltweit allgegenwärtig wurde. Die Töpferei tauchte erstmals gegen Ende des späten Pleistozäns bei ostasiatischen Jägern und Sammlern auf7,8. Regressionsmodelle, die auf Radiokarbondaten der Ankunftszeiten basieren, legen nahe, dass sich Keramik während des frühen Holozäns von Ostasien über Nord-Eurasien ausbreitete9. Allerdings gelingt es dieser Analyse auf pankontinentaler Ebene nicht, die Art der Übertragung aufzuklären, und sie ist auch nicht in der Lage, mehrere unabhängige Innovationen in der Töpferei auszuschließen oder sich mit den funktionalen Bedürfnissen verschiedener Jäger und Sammler an Töpferwaren zu befassen. Ebenso basieren frühere überregionale Analysen der Keramikübertragung von Jägern und Sammlern10 auf Radiokarbon-Chronologien, die durch die unterschiedliche Zuverlässigkeit der datierten Materialien und Kontexte erschwert werden11. Insgesamt ist unser Verständnis darüber, wie, warum und wann sich dieses Phänomen ausbreitete, unzureichend.

Wir konzentrieren uns auf die ausgedehnte osteuropäische Ebene (Abb. 1), die im sechsten Jahrtausend v. Chr. einen wichtigen potenziellen Kanal für die Verbreitung von Töpferwaren nach Westen durch Jäger und Sammler darstellte, und wollen drei verwandte Hypothesen testen. Erstens, dass der Ausbreitungsprozess kontinuierlich war und nicht auf mehrere Ursprünge zurückzuführen war. Zweitens führten dämische Prozesse der Bevölkerungsvergrößerung zur Verbreitung der Töpferei. Drittens, dass der Prozess durch ein zugrunde liegendes sozioökonomisches Bedürfnis vorangetrieben wurde, was zu funktionaler Ähnlichkeit in der gesamten Untersuchungsregion führte. Da kein Datensatz vorhanden war, auf den wir zurückgreifen konnten, haben wir diese Hypothesen getestet, indem wir Keramik aus 156 europäischen Jäger- und Sammlerstandorten direkt analysierten (Abb. 1), um Modelle der kulturellen Übertragung anhand von Primärdaten aus 1.491 Tonscherben von 1.226 Gefäßen und den zugehörigen Radiokarbondaten zu erstellen. Da es keine großen Gebirgszüge gibt, ist das Untersuchungsgebiet für die menschliche Mobilität äußerst förderlich, wobei nur bewaldete Moränenhügel und Hochlandgebiete im Don- oder Wolga-Einzugsgebiet potenzielle Hindernisse darstellen. Bei den meisten Standorten handelt es sich um Siedlungen, die durch verschiedene Gruben, Plattformen, verstreute Artefakte und andere kurzlebige Strukturen dargestellt werden und sich häufig in der Nähe großer Flüsse oder ihrer Nebenflüsse befinden12. Faunen- und botanische Analysen haben gezeigt, dass im gesamten Untersuchungsgebiet ein breites Spektrum an gejagten, gesammelten und gefischten Ressourcen genutzt wurde13,14,15.

Dargestellt sind Rekonstruktionen von (1) der östlichen Ostsee, (2) der westlichen Ostsee, (3) dem oberen Dnjepr, (4) dem Bug-Dnjestr, (5) dem mittleren Don, (6) dem unteren Don, (7) dem nördlichen Kaspischen Meer, (8). ) Untere Wolga, (9) Mittlere Wolga und (10) Obere Wolga-Regionen. Karte basierend auf ASTER Global DEM v.3 mit Ökotönen basierend auf allgemeinen mittelholozänen Schätzungen aus Lit. 91; Es ist zu beachten, dass die Grenze zwischen Steppe und Wald wahrscheinlich sehr diffus verlief.

Mit der Produktion verbundene Attribute wie Form, Größe, Dekoration und Herstellungsmethode wurden aus einer repräsentativen Keramikprobe von jedem Standort ermittelt (Methoden: Begründung der Probenahme und Erfassung von Keramikdaten). Diese Attribute, die manchmal zusammengenommen und als „archäologische Kulturen“ interpretiert werden, repräsentieren menschliches Wissen, das im Artefakt versteinert ist. Sie können verwendet werden, um Verbindungen zwischen Gesellschaften zu rekonstruieren, die nach geografischer Entfernung oder Zeit getrennt sind, und dabei eine Reihe biostatistischer Tools verwenden, um die Verwandtschaft archäologischer Kulturen anhand von Merkmalen zu bewerten16,17. Funktionelle Attribute im Zusammenhang mit der Verwendung wurden durch Lipidrückstandsanalyse der Gefäße unter Verwendung standardisierter Methoden ermittelt11. Wir präsentieren hier einen zusammengeführten Datensatz neuer Rückstandsanalysen von 552 Keramikgefäßen oder anhaftender verkohlter Oberflächenablagerungen (Lebensmittelkrusten) sowie überarbeitete Daten von 674 Gefäßen, die zuvor aus der gesamten Untersuchungsregion veröffentlicht wurden (Ergänzungstabelle 1). Die für die Lipidrückstandsanalyse ausgewählten Proben waren hinsichtlich morphologischer, stilistischer und technischer Merkmale quantitativ repräsentativ für die breitere Zusammensetzung.

Neue Radiokarbondaten und Altersmodelle zeigen, dass Keramik kurz vor 5900 kal v. Chr. in der Nähe der Nordküste des Kaspischen Meeres auftauchte und sich schnell nach Norden und Westen ausbreitete (Ergänzende Methoden: Standortchronologien). Die direkte Radiokarbondatierung von Keramik ist jedoch kompliziert, da in Lebensmittelkrusten allgegenwärtiger Kohlenstoff aus Süßwasser und Meer vorhanden ist, der dazu neigt, Datierungen zu liefern, die deutlich älter sind als die Verwendung des Gefäßes18. Um diese „Reservoireffekte“ zu umgehen, wurden für ausgewählte Standorte anhand mehrerer terrestrischer Knochen- und Holzkohleproben, die in direktem Zusammenhang gefunden wurden, wahrscheinliche Ankunftsdaten für Keramik ermittelt (Abb. 2). Auch wenn Einzelfälle von Innovationen nicht ausgeschlossen werden können, stimmen Regressionsmodelle2, die auf der Grundlage dieser Daten über das Untersuchungsgebiet extrapoliert wurden, mit einem kontinuierlichen Prozess der Übernahme mit dem früheren Auftreten einer Vorgängertradition in Westsibirien oder Zentralasien überein (Methoden: Räumlich-zeitliche Modellierung). . Ein Ursprung in Westsibirien passte besser zu den Daten als in Zentralasien (Abb. 2a), obwohl sich die prognostizierten Ankunftszeiten auf der Grundlage beider Ursprungsorte nicht wesentlich voneinander unterscheiden und mit einem endgültigen Ursprung dieser Traditionen in übereinstimmen der Ferne Osten19. Entscheidend ist, dass die Regressionsmodelle eine durchschnittliche Ausbreitungsrate von 6–10 km pro Jahr nahelegen, was um ein Vielfaches schneller ist als beispielsweise die Ausbreitung der Landwirtschaft in Westeuropa20,21, was eine beschleunigte Ausbreitung im gesamten Untersuchungsgebiet im Vergleich zum eurasischen Durchschnitt darstellt von 0,2–1,2 km pro Jahr (Lit. 19). An bestimmten Standorten, insbesondere in Rakushechny Yar im Unteren Don, zeigen Radiokarbonnachweise, dass die beprobten Keramiken aus der Besiedlung stammen, die mehrere Jahrhunderte später erfolgte als zu dem Zeitpunkt, als die Regressionsmodelle darauf hindeuten, dass Keramik erstmals an diesem Ort auftauchte. In anderen Fällen, etwa bei der Zedmar-Kulturkeramik aus dem Preußischen Tiefland und der Masurischen Seenplatte, werden viel spätere Daten gemeldet22. Es ist unwahrscheinlich, dass diese Keramiken Teil der anfänglichen Verbreitung von Keramik durch Jäger und Sammler sind und von der statistischen Analyse stilistischer und technologischer Merkmale ausgeschlossen werden, da sie das Produkt späterer Phänomene und Einflüsse aus mehreren Quellen, einschließlich landwirtschaftlicher Gesellschaften, sind22.

a, Voraussichtliches Startdatum für Töpfergefäße in der Region basierend auf räumlich-zeitlichen Regressionsmodellen. b, Die modellierte hintere Wahrscheinlichkeitsverteilung für ausgewählte Standorte basierend auf Radiokarbonnachweisen im Vergleich zu den vorhergesagten Daten. Einzelheiten zur Konstruktion der Modelle finden Sie unter Ergänzende Methoden.

Lipidrückstandsdaten werden für den gesamten Probensatz (1.491 Proben aus 1.226 Gefäßen) von Jäger-Sammler-Keramik von den in der Ergänzungstabelle 1 aufgeführten Standorten gemeldet. Unter Verwendung des Extraktionsverfahrens mit angesäuertem Methanol11 wurden >95 % (n = 1.425) der Proben erhalten Lipidmengen über dem für die Interpretation erforderlichen Schwellenwert (>5 µg g-1 für Tonscherben und >100 µg g-1 für verkohlte Oberflächenablagerungen) oder enthielten charakteristische Lipide, die auf eine bestimmte Quelle zurückzuführen waren. Darüber hinaus wurden 100 Proben nach etablierten Verfahren11 auch lösungsmittelextrahiert, um entweder das Vorhandensein und die Verteilung von Triacylglycerinen oder das Vorhandensein anderer intakter Lipide (z. B. Wachsester) zu untersuchen. Diese lieferten keine zusätzlichen Informationen. Wir ordneten die Rückstände anhand mehrerer molekularer und isotopischer Kriterien (Methoden) mittels Gaschromatographie, Gaschromatographie-Massenspektrometrie (GC-MS) und Gaschromatographie-Verbrennung verschiedenen Produktklassen zu (Wasserfette, tierische Fette von Wiederkäuern und Pflanzenöle). Isotopenverhältnis-Massenspektrometer (GC-C-IRMS). In Fällen, in denen mehrere Produkte einem einzelnen Gefäß zugeordnet werden konnten (z. B. aquatische Lipide, Fette von Wiederkäuern), wurde jedes Produkt in die Gesamtzählung einbezogen. In der Gefäßwand absorbierte Rückstände und solche, die aus verkohlten Ablagerungen auf demselben Gefäß stammen, wurden als separate Fälle behandelt. Diese Zahl muss als minimale konservative Anzahl des Vorkommens einer Ressource betrachtet werden, da das Fehlen bestimmter Kriterien nicht immer mit dem Fehlen einer Ressource zusammenhängt.

Daten zu stabilen Fettsäureisotopen, die durch GC-C-IRMS von 1.272 Proben von Jäger-Sammler-Keramik aus allen Phasen erhalten wurden, sind in Abb. 3 dargestellt. Etwa die Hälfte der analysierten Proben ergab Lipid-Biomarker, die für Wasserorganismen typisch sind (709 von 1.425) und diese tendenziell einen breiteren Bereich von δ13C16:0- und δ13C18:0-Werten auf, die extreme Endpunkte der Süßwasser- und Meereskohlenstoffisotopen darstellen (Abb. 3a). Schiffe ohne aquatische Biomarker weisen eine engere Verteilung der δ13C16:0- und δ13C18:0-Werte (Abb. 3b) und im Allgemeinen negativere Δ13C-Werte (δ13C18:0 − δ13C16:0) auf, was den Eintrag eines höheren Anteils an Wiederkäuerfetten widerspiegelt – vermutlich wild Wiederkäuer wie Hirsche23. Trotz dieser allgemeinen Trends häufen sich die Isotopenwerte nicht innerhalb der für authentische Lebensmittel erwarteten Bereiche, was auf eine Vermischung des Inhalts entweder in einzelnen Episoden oder, vielleicht wahrscheinlicher, während der gesamten Lebensdauer des Behälters hindeutet. Über die Hälfte der Proben, die Lipide ergaben (814 von 1.425), zeigten molekulare Hinweise auf thermische Veränderungen, was zusammen mit dem häufigen Auftreten von karbonisierten Ablagerungen eher auf Kochen als auf Lagerung schließen lässt. Pflanzliche Produkte kommen häufig vor (587 von 1.425), manchmal mit sichtbaren Fragmenten karbonisierten Pflanzengewebes innerhalb der verkohlten Ablagerungen12,24, waren aber wahrscheinlich nicht die Hauptwaren. Typische klare Lipidprofile von Blattpflanzen sind selten und pflanzliche Biomarker werden im Allgemeinen nur in geringen oder Spurenmengen identifiziert. In 74 % ihrer Fälle stehen sie im Zusammenhang mit aquatischen oder terrestrischen tierischen Fetten. Es gibt fast keine (29 von 1.425) Lipidprofile, die typisch für Pflanzenharze und Teere sind (wobei Di- oder Triterpene im Extrakt im Vordergrund stehen), was angesichts der vermuteten Bedeutung dieser Substanzen für Jäger und Sammler vielleicht unerwartet ist25,26. Ebenso enthielt nur eine Probe, die bei Grube-Rosenhof LA 58 (Lit. 11) gefunden wurde, Bienenwachs, im Gegensatz zu einer viel höheren Prävalenz in frühneolithischer landwirtschaftlicher Keramik27. Das Fehlen von Bienenwachs wurde selbst in gemäßigten Regionen festgestellt, in denen Honigbienen voraussichtlich gedeihen würden. Insgesamt zeigen die Rückstandsdaten mit überwältigender Mehrheit, dass die Töpferei von Jägern und Sammlern in erster Linie eine kulinarische Technologie war.

a,b, δ13C16:0- und δ13C18:0-Werte der Probe mit (a) und ohne (b) aquatischen Biomarkern und statistischen Ellipsen (1σ) moderner tierischer Fette aus Osteuropa (online bereitgestellt; siehe Erklärung zur Datenverfügbarkeit). c, Relative Häufigkeit identifizierter Lebensmittel nach Region gemäß den in den Methoden beschriebenen Kriterien. d, Ein Oberflächenmodell, das Δ13C-Werte interpoliert (für Fehlerkarten und andere Ergebnisse siehe ergänzende Abbildung 12).

Diese Daten sind in Abb. 3c weiter nach Regionen aufgeschlüsselt und zeigen subregionale Unterschiede in der Verwendung von Töpferwaren, wie in früheren Studien11 festgestellt, trotz weitgehender Ähnlichkeiten in den Umweltbedingungen und der Ressourcenverfügbarkeit. Generell dominieren aquatische Produkte im südöstlichen und zentralen Teil des Untersuchungsgebiets, während Wiederkäuerprodukte im Westen und Nordosten stärker in der Töpferei verarbeitet wurden. Dies wird auch durch die räumliche Interpolation der Δ13C-Werte mit negativeren Werten unterstützt, die Wiederkäuerprodukten entsprechen (Abb. 3d). Wie bereits erwähnt11, ist es wahrscheinlich, dass solche subregionalen „Küchen“ aufgrund lokaler Bräuche bei der Zubereitung und dem Verzehr von Lebensmitteln entstanden sind und dass bestimmte Orte hochspezialisiert waren28.

Es wurde eine Reihe von Kontingenztabellen erstellt, die das Vorhandensein oder Fehlen von „Produktionsmerkmalen“ aufzeichnen, und die Beziehung zwischen Standorten wurde mithilfe einer Korrespondenzanalyse untersucht29. Es konnten subregionale Stile der Keramikproduktion identifiziert werden, die in etwa die Geographie und die großen Flusseinzugsgebiete widerspiegeln (Abb. 4); Dies zeigt sich am deutlichsten in den technologischen Merkmalen und liefert empirische Belege dafür, dass technologische Traditionen in lokale kulturelle Praktiken eingebettet sind30,31. Ein weitaus schwächeres Muster wurde beobachtet, wenn „Nutzungsmerkmale“ einer Korrespondenzanalyse unterzogen wurden (Abb. 4).

Die Ausrichtung der Achsen wurde gewählt, um die Wiedergabe geografischer Koordinaten am besten zu veranschaulichen.

Als nächstes berechneten wir Mantelkoeffizienten, um den Grad der Korrelation zwischen Keramikproduktion und -verwendung zu untersuchen. Mantel-Tests wurden verwendet, um zwei Distanzmatrizen zu vergleichen: Die räumliche Distanz wurde aus Standortdaten bestimmt, während die zeitliche Distanz aus Radiokarbonchronologien abgeleitet oder aus Regressionsmodellen abgeleitet wurde (Methoden: Räumlich-zeitliche Modellierung). Die kulturelle Distanz, einschließlich der „Distanz“ zwischen den biomolekularen Merkmalen von Standortpaaren, wurde mithilfe des Jaccard-Dissimilaritätsindex gezählt. Die Jaccard-Abstände waren bei Merkmalen im Zusammenhang mit der Gefäßnutzung im Durchschnitt geringer als bei Merkmalen im Zusammenhang mit der Töpferproduktion, obwohl ihre Variabilität höher ist (Ergänzungstabelle 8). Trotz regionaler Unterschiede war die Verwendung der Töpfe in der gesamten Untersuchungsregion konsistenter als die kulturellen Faktoren, die die Art und Weise ihrer Herstellung beeinflussten. Dies ist höchstwahrscheinlich darauf zurückzuführen, dass die Verwendung von Töpferwaren durch die relativ homogenen ökologischen Bedingungen, in denen wilde Wasser- und Waldarten reichlich vorhanden waren, eingeschränkt wurde. Die standortübergreifenden Unterschiede bei der Verwendung von Töpferwaren werden daher nicht durch allmähliche Prozesse der geografischen Isolation verursacht, was das Fehlen klarer geografischer Muster in den Ergebnissen der Korrespondenzanalysen erklärt.

Mit dem Mantel-Test (Abb. 5) wurde ein robuster Satz von Korrelationen zwischen Technologie, Morphologie, Dekoration und ihren Funktionskriterien (organische Rückstände) beobachtet, die hier als Korrelationskoeffizienten (r) und zugehörige P-Werte (zweiseitige Nullhypothese) angegeben werden r = 0). Korrelationen wurden in den drei separaten Bereichen Keramikmorphologie (r = 0,13, 95 %-Konfidenzintervall (KI) 0,1 bis 0,16, P ≈ 0,001), Technologie (r = 0,18, 95 %-KI 0,15 bis 0,22, P ≈ 0,001) und beobachtet Dekoration (r = 0,14, 95 %-KI 0,11, P ≈ 0,001 bis 0,17). Kombiniert in einer Kontingenztabelle mit allen 129 Merkmalen und unter Verwendung eines partiellen Mantel-Tests, um die geografische Distanz konstant zu halten und gleichzeitig die Jaccard-Distanzmatrizen aller Keramikmerkmale und organischen Rückstände zu regressieren, beträgt der Korrelationskoeffizient (r) 0,22 (95 %-KI 0,18 bis 0,25). , P ≈ 0,001). Wie erwartet korrelierte der Abstand zwischen den Standorten mit den Keramikmerkmalen hinsichtlich der Technologie (r = 0,25, 95 %-KI 0,22 bis 0,28, P ≈ 0,001), jedoch schwächer mit der Morphologie (r = 0,17, 95 %-KI 0,15 bis 0,20). P ≈ 0,001) und Dekoration (r = 0,12, 95 %-KI 0,09 bis 0,14, P ≈ 0,002) und, was wichtig ist, korrelierte nicht mit den Nutzungsmerkmalen organischer Rückstände (r = 0,02, 95 %-KI −0,01 bis 0,04, P ≈). 0,77). Die räumlich-zeitliche Distanz korreliert mit keinem der Merkmale, was ein Muster konvergenter oder paralleler Entwicklung zwischen zeitgenössischen Standorten ausschließt, die durch große geografische Distanzen voneinander getrennt sind (Ergänzungstabelle 7). Als wir Jaccard-Matrizen zwischen Keramiktechnologie, Morphologie, Dekoration und Nutzungsmerkmalen auf der Ebene des Gefäßes und nicht auf der Ebene des Standorts untersuchten, blieben sie trotz eines Verlusts an statistischer Aussagekraft aufgrund der stark fragmentierten Natur der Zusammenstellungen weiterhin positiv korreliert (Ergänzungstabelle). 9). Insgesamt besteht eine erhebliche Übereinstimmung in der Wissensvermittlung über die Herstellung und Funktion von Jäger- und Sammlerkeramik. Diese Beobachtungen gelten auch für regionale Teilmengen der Daten (Ergänzungstabelle 10) und wenn unsere Stichprobe nach Vegetationszonen geschichtet ist (Ergänzungstabelle 11).

Die partiellen Mantel-Tests zeigen die Stärke der Korrelation zwischen organischen Rückständen und Keramikeigenschaften bei konstantem Großkreisabstand. Die Mantel-Korrelation von Distanzmatrizen testet eine Nullhypothese, dass es keinen Zusammenhang zwischen der kulturellen, biomolekularen und geografischen „Distanz“ gibt. Für Fälle, in denen die Nullhypothese abgelehnt wurde, werden die durch diese Mantel-Tests ermittelten Pearson-Korrelationskoeffizienten r veranschaulicht, wobei die P-Werte (zweiseitig, Nullhypothese r = 0) und die 95 %-KIs in der Ergänzungstabelle 7 enthalten sind.

Als nächstes haben wir den geografischen Maßstab bestimmt, in dem kohärente Muster in den Merkmalsdaten auftreten, indem wir Mantel-Korrelogramme32 berechnet haben. Diese identifizieren räumliche Autokorrelationen in den Merkmalen zwischen jedem Standort und allen anderen Standorten in verschiedenen Sätzen zunehmender geografischer Entfernungen (Abb. 6). Signifikante positive Korrelationen wurden für die Keramikmorphologie (bei 100 km, r = 0,12, 95 %-KI 0,10 bis 0,15, P ≈ 0,001), die Dekoration (bei 100 km r = 0,13, 95 %-KI 0,11 bis 0,16, P ≈ 0,001) und die Technologie beobachtet (bei 100 km r = 0,16, 95 %-KI 0,14 bis 0,19, P ≈ 0,001), innerhalb von 250–500 km von jedem Standort signifikant positiv bleibend. Signifikant negative Korrelationen bestehen jenseits von 500–700 km (z. B. Dekoration bei 1.000 km, r = −0,07, 95 %-KI −0,09 bis −0,05, P ≈ 0,002).

Signifikante Ähnlichkeit (Mantel r > 0) oder Unähnlichkeit (Mantel r < 0) wird durch ausgefüllte Kreise angezeigt. Fehlerbalken zeigen gebootstrappte 95 %-CIs an.

Dies gibt einen Einblick in die Entfernungen, über die das Wissen über die Töpferproduktion direkt zwischen prähistorischen Jäger- und Sammlergesellschaften weitergegeben wurde, beispielsweise durch direkten Kontakt, Migrationen oder Heiratsnetzwerke. Auch hier ist in den Daten zu den organischen Rückständen kein geografisches Muster erkennbar, hauptsächlich aufgrund von Ähnlichkeiten in den Subsistenzpraktiken in der gesamten Region.

In einem größeren Maßstab konnten wir Korrelationen zwischen Gefäßtechnologie, Morphologie, Dekoration und Nutzung wiederherstellen, die nicht auf räumlicher Autokorrelation beruhen. Diese Entdeckung, ein Fall von „Form folgt Funktion“, weist auf eine tiefere Symbolik hin, die von den Herstellern der Töpfe verwendet und über einen Mechanismus der kulturellen Übertragung in den beteiligten Gemeinschaften kommuniziert wird. Um diese Idee weiterzuentwickeln, haben wir die Merkmalsdaten als NeighborNets modelliert, um zu untersuchen, ob die Daten am besten durch ein Modell der Verzweigung und Mischung und nicht durch eine einfache Verzweigungsphylogenie charakterisiert werden können. Die Ergebnisse (Abb. 7) deuten auf einen starken Einfluss von Mischungsprozessen hin, was die Dominanz der kulturellen Weitergabe als Mechanismus hinter der Verbreitung der Keramik untermauert33. Die Standorte werden zeitlich, räumlich oder beides neben anderen Standorten modelliert, die sich in der Nähe befinden, wobei keine zwei Standorte in derselben Gruppe modelliert werden.

a, Standorte für Standorte mit Isochronen, die ein räumlich-zeitliches Modell der Diffusion darstellen. b, Posterior-Wahrscheinlichkeitsverteilungen des Datums des Beginns der Keramiknutzung an jedem Standort. c, NeighborNet-Netzwerke für keramische und biomolekulare Unähnlichkeitsdaten.

Das Verständnis der Art und Geschwindigkeit der Verbreitung von Keramik durch Jäger und Sammler auf dem europäischen Kontinent gibt Aufschluss über die Mechanismen, die in diesem Zusammenhang für die kulturelle Weitergabe verantwortlich sind. Die Muster in unseren Daten bestehen trotz einiger Einschränkungen, insbesondere der vielen Faktoren, die bestimmen, was in den archäologischen Aufzeichnungen erhalten bleibt. Beispielsweise stammen unsere Daten von Palimpsesten, die nicht unbedingt die allererste Phase der Keramiknutzung an jedem Ort darstellen, wodurch Störungen in den räumlich-zeitlichen Regressionsmodellen entstehen und unsere Fähigkeit, Nuancen des mit der Übertragung dieser Technologie verbundenen Verhaltens wiederzuerfassen, verringert wird . Darüber hinaus ist die Analyse von Lipidrückständen stark auf die Identifizierung von lipidreichen tierischen Geweben ausgerichtet und der Ansatz erfasst möglicherweise nicht quantitativ die gesamte Palette der in jedem Gefäß verarbeiteten Lebensmittel und stellt daher nur eine begrenzte Auswahl verfügbarer Lebensmittel dar. Dies hat möglicherweise dazu geführt, dass wir die tatsächliche Stärke des Zusammenhangs zwischen Keramikproduktion und Gebrauchsmerkmalen unterschätzt haben.

Die frühesten Daten für Töpferwaren im Untersuchungsgebiet wurden nördlich des Kaspischen Meeres an der Stätte Baibek, etwa 5900 kal v. Chr., ermittelt. Basierend auf unserem Least-Cost-Modell ist es jedoch auch denkbar, dass es eine beträchtliche transurale Übertragung von Töpferwissen gab, was Datierungen von ca. 5750 cal v. Chr. unterstützen würde, die aus Keramik der Kama-Kultur aus Pezmog IV im nördlichsten Teil Osteuropas stammen34 . Anschließend breitete sich die Töpferei schnell nach Westen in Richtung Ostsee aus und legte in drei bis vier Jahrhunderten über 3.000 km zurück. Dies ist insbesondere um ein Vielfaches schneller als die Ausbreitung neolithischer Keramik aus dem Nahen Osten in den Mittelmeerraum und Westeuropa19,20,35. Durch Vorwärtsmodellierung wurde gezeigt, dass demische Diffusion die Verbreitung antiker Technologie in Fällen vorantreiben kann, in denen die Ausbreitungsrate viel geringer ist als das, was wir für Jäger-Sammler-Keramik in Europa ermittelt haben3,36 (Ergänzungstabelle 5). Obwohl die Ausbreitung von Demic-Effekten möglicherweise eine Rolle spielt, argumentieren wir aufgrund ihrer Geschwindigkeit, dass die Keramikproduktion durch Wissenstransfer über etablierte Netzwerke zwischen verstreuten Jäger- und Sammlergemeinschaften schnell verbreitet wurde37. Im Westen könnten Interaktionen von Jägern und Sammlern mit frühen bäuerlichen Populationen zu Einflüssen geführt haben, die sich in bestimmten gemeinsamen Keramikmerkmalen manifestierten, auch wenn dies in unseren Modellen nicht berücksichtigt wurde38. Insgesamt war die Weitergabe von Töpferwaren unter europäischen Jägern und Sammlern ein Endergebnis einer komplexen Reihe weitreichender sozialer Interaktionen. Verglichen mit späteren Entwicklungen wie der Metallurgie ist die Töpferei eine relativ kostengünstige Technologie; Die benötigten Rohstoffe waren reichlich vorhanden und die erforderlichen Kenntnisse und motorischen Fähigkeiten hätten im Rahmen gemeinsamer Verhaltensweisen innerhalb des Haushalts oder einer engen Verwandtschaftsgruppe erworben werden können39.

Aus den Ergebnissen unserer Lebensmittelrückstände geht hervor, dass die Nachfrage nach Töpferwaren nicht auf eine spezifische wirtschaftliche Anforderung zurückzuführen war; Es wurde ein breites Spektrum aquatischer und terrestrischer Arten identifiziert, die keinen offensichtlichen Zusammenhang mit der ökologischen Umgebung hatten und alle schon lange vor dem Aufkommen der Töpferei genutzt wurden40. Obwohl Keramik klare Vorteile gegenüber Bio-Behältern für die Hitzeverarbeitung von Lebensmitteln gehabt haben muss, wird unsere frühere Hypothese, dass sie als Reaktion auf die intensivere Fischerei eingeführt wurde, basierend auf Beobachtungen in der östlichen Ostsee41, bei der Betrachtung der Daten der gesamten Studie nicht mehr unterstützt Bereich. Während die Verbreitung von Technologien, die untrennbar mit der Landwirtschaft verbunden sind, spezifische Umweltbedingungen erforderte, die für den Pflanzenanbau und die Viehzucht geeignet waren, was zu deutlichen „Verlangsamungen“42 führte, verbreiteten sich Töpferwaren und möglicherweise andere Jäger-Sammler-Technologien ohne solche Einschränkungen viel schneller. Insbesondere die mittelholozänen, ressourcenreichen Wald-, Küsten-, Fluss- und Seeökotone Nordeurasiens waren ein offensichtlicher Verbreitungsweg, ähnlich wie andere ressourcenreiche „Autobahnen“, die zur Erklärung der Ausbreitung von Jäger-Sammler-Populationen43 herangezogen wurden, auch wenn sie im nördlichen Eurasien verbreitet waren Wald- und Taiga-Umgebungen waren im Vergleich zur offenen Steppe weniger förderlich für schnelle Bewegungen außerhalb von Flusssystemen.

Viele der Produktionsmerkmale dürften nur geringe Selektionsvorteile gehabt haben, und die Variabilität lässt sich größtenteils durch die Isolation durch Entfernung erklären, bei der Innovationen aufgrund zufälliger Kopiereffekte allmählich auftraten44. Umgekehrt wurden die Nutzungsmerkmale durch die relativ homogene Lebensmittellandschaft zwangsläufig stärker eingeschränkt, es ist jedoch dennoch bemerkenswert, dass neben Dekoration, Technologie und Morphologie auch Wissen über die technische Funktion von Keramik weitergegeben wird. Auf ihrer granularsten Ebene ist diese Beziehung ein Beispiel für den Kohärenzmechanismus in der sozialen Evolution45, bei dem sich Merkmale in verschiedenen „Dingen“ gemeinsam entwickeln, weil sie beide tief verwurzelte soziale Traditionen und strukturierte, gemeinschaftliche Aktivitäten widerspiegeln. Da kulinarische Praktiken häufig stark strukturiert sind46,47 und bestimmte Lebensmittel mit unterschiedlichen Koch- und Servierwaren verbunden sind, ist es nicht verwunderlich, dass sich produktions- und gebrauchsbezogene Merkmale gemeinsam als kohärente Tradition verbreiten. Es ist jedoch bemerkenswert, dass dieses Phänomen ein Signal erzeugt, das den erheblichen Filter überwinden kann, der durch die begrenzte Auswahl an Lebensmitteln entsteht, die mithilfe der Lipidrückstandsanalyse identifizierbar sind. Die Daten zu Lebensmittelrückständen sind repräsentativ für kulinarische Traditionen, die von einer Gemeinschaft zur nächsten weitergegeben werden, und eröffnen eine nützliche Verhaltensperspektive für die Interpretation von Datensätzen, die traditionell zur Rekonstruktion von Subsistenzpraktiken verwendet werden48,49.

Im weiteren Sinne müssen Innovation und Hybridisierung, die tendenziell durch horizontale Übertragung50 beschleunigt werden, in einem relativ langsamen Tempo stattgefunden haben, oder vielleicht eher in sporadischen Episoden, die im Rahmen unserer Studie schwer zu lösen sind, andernfalls würden sich die Muster und Gruppierungen ändern Die in der Morphologie und Dekoration der Keramik erkennbaren, manchmal als archäologische „Kulturen“ bezeichneten Formen würden nicht existieren. Es ist eine offene Frage, inwieweit diese „Kulturen“ einzelne Gruppen von Menschen oder umfassendere Kommunikationsnetzwerke widerspiegeln können oder in einigen Fällen lediglich das Produkt diskontinuierlicher Stichproben aus kontinuierlicher Variation sind17. Hier scheint letzteres konzeptionell besser anwendbar zu sein, doch erfolgte die Innovation langsamer als die Einführung über Kommunikationsnetzwerke. Zusammen führen diese seit langem bekannten Evolutionsprozesse zu abgegrenzten und erkennbaren Kulturgruppen, die die Disziplin der prähistorischen Archäologie über weite Teile des 20. Jahrhunderts geprägt haben51,52.

Unsere Daten deuten auf enge technologische und stilistische Verbindungen zwischen Gemeinden hin, die etwa 250 km voneinander entfernt liegen. Angesichts unserer geschätzten Ausbreitungsrate von 6–10 km pro Jahr stimmt dies mit Verbindungen überein, die eine einzige menschliche Generation (20–30 Jahre) umfassen. Genomanalysen einer, wenn auch begrenzten Anzahl menschlicher Überreste aus westlichen Teilen des Untersuchungsgebiets liefern im Vergleich zu anderen prähistorischen europäischen Populationen geringe Schätzungen der relativen Mobilität53. Dies hat möglicherweise Einschränkungen hinsichtlich der Verbreitung der materiellen Kultur durch eine Generation mit sich gebracht und könnte erklären, warum sich die geografischen Signale in unseren Daten nur auf relativ lokalen Skalen manifestieren.

Umgekehrt enthalten unsere Ergebnisse auch Signale für die kulturelle und wirtschaftliche Konnektivität, die in der gesamten Region besteht. Die Korrelationen zwischen Keramiktechnologie, Morphologie, Dekoration und kulinarischer Verwendung weisen darauf hin, dass es Verhaltensweisen und symbolische Vorstellungen gab, die von Gruppen geteilt wurden, die zeitlich und räumlich weit voneinander entfernt waren. Obwohl die Idee, dass sich die Töpferei von Jägern und Sammlern ohne nennenswerte Bevölkerungsbewegungen ausbreiten kann, schon früher geäußert wurde54,55, bedarf es immer noch einer Verhaltenserklärung, die den Verlust kultureller Merkmale auf relativ lokalen Ebenen und auch die Entstehung kohärenter Muster auf viel größeren Ebenen berücksichtigen kann Waage. Eine solche Erklärung liefert das geschlechtsspezifische demografische Verhalten. zum Beispiel die Verbreitung weiblicher Handwerke, eingebettet in ein patrilokales Verwandtschaftssystem, wie in Gesellschaften des amerikanischen Pazifik-Nordwestens dokumentiert45. Eine ähnliche Interpretation wurde vorgeschlagen, um die regionale Musterung in der späteren Corded-Ware-Keramik aus dem östlichen Baltikum zu erklären56. Alternativ könnte es ein Element eines Fernaustauschs oder Kontakts gegeben haben. Die Mobilität der Sammler ist im Allgemeinen eine Funktion der Saisonalität, des Lebensunterhalts, der Rohstoffquellen und der Austauschnetzwerke. Multiskalare, „superdiffusive“ Bewegungen sind ein grundlegendes Merkmal der Landschaftsnutzung durch Jäger und Sammler57,58 und es ist daher wahrscheinlich, dass eine Kombination von Mechanismen am Werk war, einschließlich des Austauschs über große Entfernungen. Es bleibt bestehen, dass kulinarische Traditionen widerspiegeln, wie technologische Wissensformen unter prähistorischen Jägern und Sammlern in Europa geteilt wurden. Essen war ein Kernelement dieser Kulturen, und ihre Töpferwaren stellen zahlreiche Beispiele dar, in denen ähnliche Ideen in Netzwerken über weite Gebiete hinweg geteilt wurden.

Unsere Studie konzentrierte sich auf bekannte archäologische Ansammlungen früher Kochgefäße von Jägern und Sammlern. Die Probenahmegenehmigung wurde von den Ausgrabungsleitern und Archivinhabern vor Ort eingeholt. Die Größe und Zusammensetzung jeder Keramikansammlung variierte erheblich, aber in allen Fällen wurden Tonscherben ausgewählt, um die an jedem Standort vorhandene typologische Variabilität zu maximieren. Da an einigen einzelnen Standorten nur wenige Keramikgefäße vorkommen, verwenden unsere analytischen Ansätze Resampling-Verfahren, um eine Nullhypothese zu testen, dass Muster in den Merkmalen, die zwischen Standorten gemeinsam sind, zufällig auftreten. Die Datenerfassung und -analyse erfolgte nicht blind gegenüber den Versuchsbedingungen.

Mithilfe einer Reihe von Anwesenheits-Abwesenheits-Tabellen wurden die Keramikmerkmale erfasst, die Informationen über die Herstellungs- und Verwendungsschritte der Gefäße enthalten: d. h. die Art der Temperierung und Paste, Art der Modellierung, Oberflächenbehandlung, Wandstärke usw . Zusammen bilden diese die Chaînes Opératoires oder die Reihe sozialer und kognitiver Handlungen, die mit der Herstellung von Töpferwaren verbunden sind59,60,61,62, obwohl die gesamte Chaîne Opératoire in vielen Fällen nicht rekonstruiert werden kann, da die Gesamtheit eher fragmentiert ist. Morphometrische Analysen wie Form- und Größenklassen der Gefäße basierten auf dreidimensionaler Rekonstruktion, Gefäßvolumenberechnung und der Ähnlichkeit von Gefäßprofilen und deren Proportionen. Insgesamt wurden 162 Merkmale erfasst: 61 für die Keramikdekoration, 61 für die Morphologie und 40 für die Keramiktechnologie, wie z. B. die Art des für Stoff und Härte verwendeten Rohmaterials sowie die Gefäßmodellierungs- und Veredelungstechnik. Diese sind in der Ergänzungstabelle 6 beschrieben und die Kontingenztabellen werden online bereitgestellt.

Unter Verwendung der oben beschriebenen Kontingenztabellen für Merkmale aggregierten Computerskripte in R diese Daten auf Standortebene. Jaccard-Dissimilaritätsindizes wurden für jedes Gefäß- und Standortpaar unter Verwendung des R-Pakets vegan63 berechnet und die Ergebnisse in einer Distanzmatrix gespeichert.

Das analytische Verfahren zur Lipidextraktion folgte detaillierten veröffentlichten Methoden11. Kurz gesagt, die Proben wurden in einem Schritt mit angesäuertem Methanol (H2SO4/MeOH, 1:5) extrahiert und methyliert. Methanol wurde zu homogenisierten karbonisierten Rückständen (10–20 mg) oder gebohrten/zerkleinerten Keramikpulvern (0,5–1,0 g) gegeben, 15 Minuten lang beschallt, mit konzentrierter Schwefelsäure angesäuert und die angesäuerte Suspension dann 4 Stunden lang auf 70 °C erhitzt . Lipide wurden durch Phasentrennung mit n-Hexan (3 × 2 ml) extrahiert. Die Extrakte wurden per GC-MS im Gesamtionenstrommodus für allgemeine Screening-Zwecke analysiert, im ausgewählten Ionenüberwachungsmodus, um spezifische Marker aquatischer Ressourcen anzusprechen, und per GC-C-IRMS, um die Kohlenstoffisotopenwerte der am häufigsten vorkommenden Fettsäuren (C16) zu erhalten :0 und C18:0). Eine Auswahl von Proben (Ergänzende Informationen) wurde einer Lösungsmittelextraktion unterzogen11. Lipide aus Keramikpulver wurden mit Dichlormethan:MeOH (2:1, 3 × 4 ml) extrahiert und dann unter N2 getrocknet. Der Extrakt wurde unter Verwendung von N,O-Bis(trimethylsilyl)trifluoracetamid mit 1 % Trimethylchlorsilan vor Hochtemperatur-GC-MS trimethylsilyliert, um entweder das Vorhandensein und die Verteilung von Triacylglycerinen oder das Vorhandensein anderer intakter Lipide (z. B. Wachsester) nachzuweisen.

Die Identifizierung der Verbindungen wurde mit der Software Agilent Chemstation und Mass Hunter (Agilent Technologies) anhand ihres Massenspektrums, ihrer Retentionszeit und mit Hilfe der NIST-MS-Suche und der NIST 2014-Massenspektrenbibliothek durchgeführt. Berechnungen der GC-C-IRMS-Daten wurden mit Isodat (Thermo Fisher) und IonOS-Software (Elementar) durchgeführt.

Das eingesetzte Analyseverfahren eignet sich zur Identifizierung von Fetten, Ölen und Wachsen aus einer Vielzahl pflanzlicher und tierischer Produkte. Mithilfe der GC-MS- und GC-C-IRMS-Daten wurde für jede Probe das Vorhandensein oder Fehlen einer Reihe unterschiedlicher Lebensmittelinhalte (aquatische Ressourcen, Wiederkäuer, Tiere und Pflanzen) und deren Verarbeitung (Erhitzen) bestimmt. Die 17 verwendeten Interpretationskriterien werden im Folgenden detailliert beschrieben.

(Aquatisch) Das Vorhandensein aquatischer Lipide (Fische, Schalentiere, Wassersäugetiere und Vögel) wird aus dem Vorhandensein von ω-(o-Alkylphenyl)alkansäuren (APAAs) mit C18- und mindestens C20-Kohlenstoffatomen und Isoprenoidfettsäuren abgeleitet (entweder Phytansäure, Pristansäure oder 4,8,12-Trimethyltridecansäure)64,65.

(Aquatische) C18- und C20-APAAs können auch aus terrestrischen tierischen Fetten gewonnen werden. Eine weitere Verfeinerung der erstgenannten Kriterien kann mithilfe des C20:C18-APAA-Verhältnisses erreicht werden. Bei Verhältnissen über dem vorläufigen Schwellenwert von 0,06 wird davon ausgegangen, dass sie aus einer aquatischen Quelle stammen66.

(Aquatisch) Die Hauptquelle für Phytansäure in aus Lebensmitteln gewonnenen Fetten sind aquatische Öle und Fette von Wiederkäuern. Sie können unterschieden werden, indem das Verhältnis der beiden natürlich vorkommenden Konfigurationen oder Diastereomere der Phytansäure (3S,7R,11R,15-Phytansäure (SRR) und 3R,7R,11R,15-Phytansäure) untersucht wird67,68 . Trotz beträchtlicher Überschneidungen dominiert das SRR-Isomer tendenziell in aquatischen Ölen im Vergleich zu Wiederkäuerfetten, und dieser Quelle kann unter Verwendung einer konservativen Grenze (95 %-Konfidenz) ein SRR-Prozentsatz von >75,5 % zugeordnet werden.

(Wiederkäuer) Die Unterscheidung von aus Wiederkäuern stammenden Lipiden basiert im Allgemeinen auf Unterschieden in der Biosynthese von Fettsäuren im Vergleich zu Geweben von Nicht-Wiederkäuern, die zu einer 13C-Abreicherung von C18:0 im Vergleich zu C16:069,70 führen. Im Referenzmaterial aus dem Untersuchungsgebiet (Ergänzende Informationen) beträgt der mittlere Offset Δ13C (C18:0 – C16:0), der in Fettfetten von Wildwiekäuern (Rotwild, Reh, Elch, Rentier und Saiga) gemessen wurde, –2,28 ‰ ± 1,02 ‰ (n = 39), während er bei Fetten von Nicht-Wiederkäuern (Süßwasser- und wildlebende Nicht-Wiederkäuer-Landtiere) 0,36 ‰ ± 1,04 ‰ (n = 345) beträgt, was eine teilweise Überlappung der Werte zeigt. Proben mit einem Δ13C-Wert von weniger als −1,72 ‰ (2 Standardabweichungen vom Nicht-Wiederkäuer-Mittelwert) wurden als Wiederkäuer-Lipide enthaltend interpretiert.

(Wiederkäuer) Darüber hinaus werden auch Proben mit einem Δ13C-Wert von weniger als –1,26 ‰ (2 Standardabweichungen vom Mittelwert wilder Wiederkäuer) und einem SRR % von weniger als 64 % (oberes Quartil des Wiederkäuerfetts und unterhalb des unteren Quartils der aquatischen Ressourcen) zugeordnet zu dieser Quelle.

(Tier) Ein weiterer generischer Tiergehalt wird durch das Vorhandensein von Cholesterinoxidations- oder Biohydrierungsnebenprodukten abgeleitet, die gelegentlich mit Cholesterin in Verbindung stehen71,72.

(Pflanzliche) epikutikuläre Wachse von Pflanzen werden durch das Vorhandensein langkettiger n-Alkane (>C20) mit einer deutlichen Prävalenz von ungeraden bis geraden Kohlenstoffkettenzahlen abgeleitet73.

(Pflanzliche) epikutikuläre Wachse bestehen auch aus langkettigen (>C20) gesättigten Fettsäuren (LCSFA) mit einer Prävalenz von geraden bis ungeraden Kohlenstoffkettenzahlen73. Da in den meisten tierischen Geweben auch geringe Mengen langkettiger Fettsäuren vorhanden sein können74, werden dieser Quelle nur Proben mit >15 % LCSFA (LCSFA/gesättigte Fettsäuren) zugeordnet.

(Pflanzen) Die Verwendung des Verhältnisses von Palmitin- zu Stearinfettsäure (P:S) zur Ableitung des Keramikgehalts wird stark kritisiert71. Da die Fettsäureverteilung durch Alterationsprozesse anfällig für Veränderungen ist, ist ein direkter Vergleich zwischen modernen und archäologischen Fetten nicht möglich. Da jedoch kürzerkettige Fettsäuren labiler sind und bevorzugt verschwinden, wird das P:S-Verhältnis aufgrund des Abbauprozesses nicht künstlich erhöht. Pflanzliche Produkte weisen im Vergleich zu tierischen Fetten im Allgemeinen einen hohen Anteil an Palmitinsäure auf. Folglich ist es wahrscheinlich, dass Proben mit einem hohen P:S-Verhältnis Pflanzen enthielten. Wir haben einen Schwellenwert für das P:S-Verhältnis von 4 verwendet, wie von Dunne et al.75 vorgeschlagen.

(Pflanzen) Ebenso wurde ein C12:C14-Verhältnis als Kriterium zur Unterscheidung pflanzlicher und tierischer Fette vorgeschlagen76 und es ist auch unwahrscheinlich, dass es aufgrund des Abbaus ansteigt. Zur Zuordnung einer pflanzlichen Quelle wurde ein konservativer Schwellenwert von 1 verwendet.

(Pflanzliches) α-Amyrin, β-Amyrin und deren Amyron-Derivat werden als pflanzliche Stellvertreter verwendet. Sie sind unter Angiospermen häufig vorkommende Terpenoide, kommen aber manchmal auch in Sedimenten vor. Dennoch hat eine aktuelle Studie gezeigt, dass diese Verbindungen, wenn sie manchmal in großer Menge vorkommen, wahrscheinlich endogen sind und aus der Pflanzenverarbeitung stammen, insbesondere aus Viburnum-Beeren, die bekanntermaßen häufig in diesen Töpfen vorkommen24.

(Pflanze) Ein weiteres Kriterium zur Identifizierung pflanzlicher Lipide ist das Vorhandensein von Phytosterol und Derivaten (Stigmasterol, Campesterol usw.).

(Pflanzen) Verschiedene Getreidearten, Früchte und nichtblättrige Pflanzen weisen im Vergleich zum H-Isomer eine relativ hohe Häufigkeit des APAA-C18-E-Isomers auf, was wahrscheinlich weder auf eine Vermischung noch auf eine starke Hitzeveränderung zurückzuführen ist66. Wir haben Fälle dieser Kategorie zugeordnet, bei denen das APAA-C18-E:H-Verhältnis höher als 4 war.

(Pflanzliche) 2-Hydroxy-Fettsäuren, die aus tierischen oder pflanzlichen Sphingolipiden gewonnen werden. Besonders häufig sind langkettige 2-Hydroxy-Fettsäuren im Extrakt der Viburnum-Beeren enthalten. Wir haben ihre Anwesenheit als vorläufiges Kriterium für Pflanzenlipide verwendet.

(Erwärmung) Wir haben außerdem eine Reihe von Kriterien definiert, um auf die Erwärmung der Waren schließen zu können. Das Vorhandensein von APAAs deutet darauf hin, dass ungesättigte Fettsäuren einer Erhitzung (mindestens 1 Stunde bei >200 °C) ausgesetzt wurden, was leicht durch Kochen oder Rösten des Gefäßinhalts am offenen Feuer erreicht werden kann64,65,66.

(Erhitzung) Ebenso sind langkettige Ketone (16-Hentriacontanon, 16-Tritriacontanon und 18-Pentatriacontanon) ein Nebenprodukt der proaktiven Erhitzung von Fettsäuren und Triglyceriden77,78.

(Erhitzen) Schließlich sind Benzolpolycarbonsäuren ein Nebenprodukt von kondensierter verkohlter organischer Substanz oder „schwarzem Kohlenstoff“, der während des säurekatalysierten Extraktionsverfahrens entsteht79.

Nach diesen Kriterien wurden jeder Probe verschiedene Produktklassen zugeordnet: aquatische Ressourcen (1 UND 2, ODER 3), Wiederkäuerfette (4 ODER 5), unspezifische Tiere (6 NICHT 2–5), pflanzliche Ressourcen (OR 7). –14) und Heizen (OR 15–17).

Unter Verwendung der 17 oben beschriebenen Merkmale wurde eine binäre Anwesenheits-Abwesenheits-Matrix erstellt, die angibt, welche Proben Biomarker enthalten, die das Vorhandensein von Fettsäuren aus Wiederkäuern, nicht wiederkäuenden Landtieren, aquatischen Ressourcen, Pflanzen und Heizung signalisieren. R-Skripte aggregierten diese auf der analytischen Ebene jedes Schiffes, dann jedes Standorts und berechneten Distanzmatrizen unter Verwendung des Jaccard-Koeffizienten gemäß den Keramikdaten.

Durch die Speicherung einer Datenbank mit Standortstandorten in einem geografischen Informationssystem (GIS) haben wir mithilfe der Haversinusformel Entfernungsmatrizen generiert, die die paarweise geodätische Großkreisentfernung zwischen jedem Standortpaar enthalten. Um zu untersuchen, ob Landschaftsheterogenität die Stärke kultureller Verbindungen beeinflusst, für die die geradlinige Entfernung blind wäre, wurde das GIS auch verwendet, um die Länge des kostengünstigsten Pfades zu ermitteln, der jedes Standortpaar verbindet. Diese Messung wurde aus der Analyse eines digitalen 100-m-Höhenmodells Eurasiens abgeleitet, das mit dem ASTER Global DEM v.3 (Ref. 80) unter Verwendung der Algorithmen r.cost und r.drain in GRASS GIS81 erstellt wurde. Da kostengünstigste Wege eine einzige Lösung bieten, reagieren sie empfindlich auf relativ kleine Hindernisse, was möglicherweise ein Problem für die tief gelegenen Steppenregionen darstellt. Um dies zu beheben, haben wir die Circuitscape-Analyse82 angewendet, bei der die Landschaft anhand des elektrischen Widerstands und nicht anhand mechanischer Kosten modelliert wird, und die Schwierigkeit berechnet, sich von Standort zu Standort unter Berücksichtigung aller möglichen Pfade zu bewegen. Diese Ergebnisse wurden in einer Distanzmatrix gespeichert. Für diese Analyse wurde das Julia-Paket Circuitscape83 verwendet.

Gestützt auf das früheste datierte Material aus Jäger- und Sammler-Keramikkontexten unmittelbar östlich unserer Untersuchungsregion84 wurde der Fundort Mergen 6 in Westsibirien aus der Zeit um ca. 6.500 kal v. Chr. genutzt, um einen zeitlichen Gradienten auf Modelle der Verbreitung keramischer Traditionen anzuwenden westlich des Urals. Die kostengünstigste Entfernung von diesem zu jedem datierten Standort wurde in einem linearen Regressionsmodell mit reduzierter Hauptachse gegen die Zeit verwendet, um die Verbreitungsrate für die Übernahme von Töpferwaren durch Jäger und Sammler zu berechnen. Die hintere Wahrscheinlichkeitsverteilung des Beginns der Töpferwarennutzung an jedem Standort wurde in OxCal v.4.4 unter Verwendung der Markov-Ketten-Monte-Carlo-Inferenz85 modelliert, wobei aus diesem Prozess entnommene Proben in mehreren Permutationen verwendet wurden, um ein Konfidenzintervall für die Regression auszudrücken, die sich aus chronologischer Unsicherheit ergibt . Um ein Modell zu erstellen, wurde die Länge des kostengünstigsten Pfads zwischen Knoten eines regelmäßigen Punktgitters und einer gerasterten Oberfläche daraus mithilfe der Thin-Plate-Spline-Regression in SAGA GIS86 interpoliert. Als nächstes wurde die Rasteralgebra in GRASS GIS verwendet, um jedes Pixel mithilfe der Ergebnisse der räumlich-zeitlichen Regression und des Datums des Ursprungspunkts zu parametrisieren. Konturlinien (Isochronen) wurden mit dem Modul r.contour in GRASS GIS gezeichnet. Wir haben diesen Vorgang für verschiedene Standorte in Westsibirien und Zentralasien wiederholt, die Ergebnisse haben sich jedoch nicht wesentlich verändert.

Die Kontingenztabellen wurden einer Korrespondenzanalyse unter Verwendung der zweifaktoriellen kanonischen Hauptkorrelation unterzogen und die entsprechenden Zeilenbewertungen wurden grafisch dargestellt, um die Struktur der Anwesenheits-/Abwesenheitsdaten zu visualisieren. Zur Durchführung dieser Analyse wurde das R-Paket MASS87 zusammen mit den in den Zusatzinformationen enthaltenen benutzerdefinierten Skripten verwendet.

Zuerst berechneten wir den Jaccard-Abstand zwischen Standorten anhand des paarweisen Verhältnisses der an zwei Standorten vorhandenen Merkmale und der Gesamtzahl der Merkmale (das Verhältnis von Schnittpunkt zu Vereinigung, subtrahiert von 1). Um die geografischen, räumlich-zeitlichen, keramischen und biomolekularen Distanzmatrizen zu vergleichen, haben wir den Pearson-Produkt-Moment-Korrelationskoeffizienten zwischen jedem Distanzmatrizenpaar mithilfe des Mantel-Tests berechnet. Dieses Verfahren lieferte nicht nur einen Korrelationskoeffizienten, der die Stärke der Korrelation zwischen den einzelnen Datensätzen ausdrückte, sondern verwendete auch 500 Bootstrap-Resamples, um eine Nullhypothese zu testen, dass zwischen den einzelnen Matrizenpaaren keine Beziehung bestand. Mantel-Korrelogramme wurden anhand von Entfernungsklassen von 213 km berechnet, wobei mithilfe eines Permutationstests signifikant positive oder negative Korrelationen identifiziert wurden. Zur Durchführung dieser Analyse wurde das R-Paket ecodist88 verwendet.

Wir haben den nachbarschaftsverbindenden Netzwerkkonstruktionsalgorithmus „neighbourNet89“ verwendet, um phylogenetische Netzwerke der Merkmalsdaten zu erstellen, wobei wir eine Teilmenge der Daten verwendet haben, die auf Standorte beschränkt war, deren Chronologie wir einigermaßen kontrollieren konnten. Diese agglomerative, explorative Methode erstellt einen „Splits-Graph“, wobei jeder Knoten (Standort) benachbarte Knoten mit ähnlichen Merkmalen aufweist. Jeder Knoten wird so modelliert, dass er eine einzigartige Entwicklungsgeschichte hat, wobei das Netzwerk eine Zusammensetzung dieser Geschichten darstellt und die Verbindungen die Entwicklungsabstände zwischen den Knoten darstellen. Zur Durchführung dieser Analyse wurde das R-Paket phangorn90 verwendet.

Anmerkung der Redaktion: S. Telizhenko und V. Manko beantragten als Reaktion auf die russische Invasion in der Ukraine die Streichung von der Autorenliste.

Weitere Informationen zum Forschungsdesign finden Sie in der mit diesem Artikel verlinkten Nature Portfolio Reporting Summary.

Datendateien einschließlich aller Keramikdaten und Kontingenztabellen für die organischen Rückstandsmerkmale sind in einem elektronischen Repository enthalten, auf das über die folgende URL zugegriffen werden kann: https://doi.org/10.5281/zenodo.6619101.

Skripte in der R-Sprache zur Reproduktion der Analyse sind in einem elektronischen Repository verfügbar, auf das über die folgende URL zugegriffen werden kann: https://doi.org/10.5281/zenodo.6619101.

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Dieses Projekt wurde vom Europäischen Forschungsrat (ERC) im Rahmen des Forschungs- und Innovationsprogramms Horizont 2020 der Europäischen Union (Fördervereinbarung Nr. 695539, Innovation, Verbreitung und Verwendung von Keramik in Nordwest-Eurasien) für CH Research am Standort Dąbki gefördert durchgeführt im Rahmen des National Science Centre, Polen (Fördervereinbarungsnummer 2017/27/B/HS3/00478). HKR dankt der British Academy für die Finanzierung. Die Arbeit von EO wurde vom Estnischen Forschungsrat unterstützt (Fördervereinbarungsnummern PXX MOBERC14 und PSG492). Die Geldgeber hatten keinen Einfluss auf das Studiendesign, die Datenerfassung und -analyse, die Entscheidung zur Veröffentlichung oder die Erstellung des Manuskripts. Wir möchten Przemysław Muzolf und Błażej Muzolf für den Zugang zur Keramik von Lutomiersk-Wrząca danken. Das Projektteam bedankt sich aufrichtig bei allen Kollegen und Institutionen in der gesamten Studienregion, die seit Beginn des Forschungsprogramms im Jahr 2016 mitgearbeitet und es unterstützt haben. Zwei Co-Autoren, S. Telizhenko und V. Manko, haben Materialien zu dieser Forschung beigesteuert , forderte jedoch, dass ihre Namen aus der Autorenliste entfernt werden. Wir danken ihnen für ihre Beiträge. Das Projektteam widmet dieses Papier dem Gedenken an V. Lozovski, der die Forschung zur Keramiktechnologie von Jägern und Sammlern in der gesamten Untersuchungsregion nachdrücklich gefördert und unterstützt hat.

T. Rowan McLaughlin

Aktuelle Adresse: Maynooth University, Maynooth, Irland

Diese Autoren haben gleichermaßen beigetragen: Ekaterina Dolbunova, Alexandre Lucquin, T. Rowan McLaughlin.

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Ekaterina Dolbunova und Andrey Mazurkevich

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Ekaterina Dolbunova, T. Rowan McLaughlin, Blandine Courel und Carl Heron

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Alexandre Lucquin, Manon Bondetti, Harry K. Robson, Helen Talbot und Oliver E. Craig

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Staatliche Universität Tscherepowez, Tscherepowez, Russland

Natalia Kosorukova

Staatliche Universität Iwanowo, Iwanowo, Russland

Elena Kostyleva

Institut für Geschichte der materiellen Kultur RAS, Sankt Petersburg, Russland

Olga Lozovskaya und Galina Sinitsyna

Das Staatliche Museum Wologda, Wologda, Russland

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Andrey Skorobogatov

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Vitaly Asheichyk

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OEC, CH und JM konzipierten und gestalteten die Studie. ED, EO, K. Adamczak, K. Andreev, VA, MC, AC-Z., IE, TG, AG, TMG, DH, MI, JK, VK, NK, EK, AK, SK, OL, AM, NN , GP, GS, A. Skorobogatov, RVS, A. Surkov, OT, MT, AT, VT, AAV, AW und AIY stellten Materialien und Informationen zum archäologischen Kontext zur Verfügung. ED übernahm die Analyse von Keramik. AL, MB, BC, EO, HKR und HT führten Laboranalysen durch. JM analysierte Radiokarbondaten. TRM hat den Modellierungsansatz entwickelt. AL und TRM entwickelten Computercode für die Modellierung und Datenanalyse und analysierten die Daten. AL, OEC und TRM leiteten das Schreiben des Papiers mit Beiträgen von ED, HKR, CH, JM und HP

Korrespondenz mit T. Rowan McLaughlin.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

Nature Human Behaviour dankt Yimin Yang und den anderen, anonymen Gutachtern für ihren Beitrag zum Peer-Review dieser Arbeit. Peer-Reviewer-Berichte sind verfügbar.

Anmerkung des Herausgebers Springer Nature bleibt hinsichtlich der Zuständigkeitsansprüche in veröffentlichten Karten und institutionellen Zugehörigkeiten neutral.

Ergänzende Methoden, Ergebnisse, Abbildungen. 1–12, Tabellen 1–12 und Referenzen.

Open Access Dieser Artikel ist unter einer Creative Commons Attribution 4.0 International License lizenziert, die die Nutzung, Weitergabe, Anpassung, Verbreitung und Reproduktion in jedem Medium oder Format erlaubt, sofern Sie den/die ursprünglichen Autor(en) und die Quelle angemessen angeben. Geben Sie einen Link zur Creative Commons-Lizenz an und geben Sie an, ob Änderungen vorgenommen wurden. Die Bilder oder anderes Material Dritter in diesem Artikel sind in der Creative Commons-Lizenz des Artikels enthalten, sofern in der Quellenangabe für das Material nichts anderes angegeben ist. Wenn Material nicht in der Creative-Commons-Lizenz des Artikels enthalten ist und Ihre beabsichtigte Nutzung nicht gesetzlich zulässig ist oder über die zulässige Nutzung hinausgeht, müssen Sie die Genehmigung direkt vom Urheberrechtsinhaber einholen. Um eine Kopie dieser Lizenz anzuzeigen, besuchen Sie http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Nachdrucke und Genehmigungen

Dolbunova, E., Lucquin, A., McLaughlin, TR et al. Die Weitergabe der Töpfertechnologie unter prähistorischen europäischen Jägern und Sammlern. Nat Hum Behav 7, 171–183 (2023). https://doi.org/10.1038/s41562-022-01491-8

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Eingegangen: 07. März 2022

Angenommen: 01. November 2022

Veröffentlicht: 22. Dezember 2022

Ausgabedatum: Februar 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41562-022-01491-8

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Natur Menschliches Verhalten (2022)