GIS, MODELOS PREDICTIVOS Y SITIOS DE ALTURA. MÉTODOS ALTERNATIVOS PARA EL ESTUDIO DISTRIBUCIONAL DE DOS SANTUARIOS INCAICOS DE LA PUNA ARGENTINA: EL VOLCÁN LLULLAILLACO Y EL NEVADO DE ACAY (DEPARTAMENTO LOS ANDES, SALTA).

MIGNONE, PABLO

La Rioja

Congreso; XVIII Congreso Nacional de Arqueología Argentina; 2013

Universidad Nacional de la Rioja - CCT CONICET Mendoza

El trabajo que presentamos en esta ocasión forma parte de una serie de estudios de sitios de altura que desarrollamos empleando métodos y técnicas de análisis distribucional mediante plataformas GIS (Geographic Information System), cuya aplicación a este tema no cuenta con antecedentes. Los dos complejos arqueológicos analizados forman parte de la red de santuarios de altura que el estado incaico erigió o reutilizó a lo largo de los Andes Meridionales. Los casos son conocidos dentro de la literatura arqueológica de alta montaña, aunque son presentados aquí bajo una mirada distinta: desde el estudio de la distribución de la arquitectura en relación a los hitos paisajísticos del marco geográfico puneño. Mostraremos que las variables ambientales (fisiografía, pendiente, orientación, aspecto, insolación, hidrografía, distancia a fuentes de agua, etcétera), asumen un rol de influencia en las variables culturales (presencia o ausencia de sitios arqueológicos o rasgos dentro de estos sitios y la visibilidad entre ellos). A nivel estrictamente metodológico, el modelo nos permitió percibir patrones del comportamiento a partir de análisis estadísticos sobre el registro, fundados en la teoría de las probabilidades, en particular, en la llamada probabilidad condicional. Llegamos a ella empleando dos tipos de cálculos estadísticos: estadística univariada, para conocer las correlaciones básicas entre cada una de las variables independientes y la dependiente (que incluyen los estadísticos de Pearson y χ2); y estadística multivariada, para la ponderación de la ocurrencia de la variable dependiente dada la ocurrencia simultánea de la variable independiente (entre las que se incluyen regresión logística, análisis discriminante y regresión lineal). El empleo de una plataforma GIS permitió entre otras cosas, sistematizar la totalidad de la información recabada en el campo, confeccionar mapas y realizar cálculos de distribuciones, establecer patrones de distribución y densidad de la evidencia con respecto a los hitos del paisaje, definir regiones de visibilidad (intervisibilidad y cuencas visuales), regiones de transitabilidad y caminos óptimos, y regiones drenaje (calculando cuencas y subcuencas de drenaje) y su relación con la evidencia arqueológica. Buscamos contribuir de esta forma a un objetivo mayor que nos hemos propuesto: conformar en el mediano plazo una base empírica que nos permita generar un modelo matemático de ubicación de sitios arqueológicos de altura dados determinados componentes ambientales, mediante modelos predictivos.