Na podzim roku 2024 byl na Václavském náměstí odebrán geoarcheologický profil k účelům mikromorfologických a geochemických analýz. V jeho mocné stratigrafii byla identifikována vrstva Dark Earth, která představuje jeden z prvních důkazů středověkého městského odpadu tohoto typu v Praze.
leaflet() %>%
addTiles(group = "Základní mapa") %>%
addProviderTiles(providers$Esri.WorldImagery, group = "Ortofoto") %>%
addMarkers(lng = 14.42537, lat = 50.08106,
popup = "Odebraný profil – Václavské náměstí") %>%
setView(lng = 14.42537, lat = 50.08106, zoom = 17) %>%
addLayersControl(
baseGroups = c("Základní mapa", "Ortofoto"),
options = layersControlOptions(collapsed = FALSE)
) %>%
addScaleBar(position = "bottomleft")
raw <- read.table("barvy2.txt", header=TRUE, sep="\t", dec=",", check.names = FALSE)
raw$soil_color <- with(raw, munsell2rgb(hue, value, chroma))
depths(raw) <- id ~ top + bottom
hzdesgnname(raw) <- 'name'
plotSPC(raw, name.style = 'center-center', width = 0.25, axis.line.offset = -5)
raw <- read.table("granulometry.txt", header = TRUE, sep = "\t", dec = ",", check.names = FALSE)
newdata2 <- raw[-c(22:27), ]
newdata2$category <- as.character(newdata2$category)
newdata2$category[newdata2$category == "sanitation layer -mid-to-late 14th century"] <- "sanitation layer"
newdata2$category <- as.factor(newdata2$category)
category_colors <- c(
"sanitation layer" = "grey",
"flood in 1280" = "black",
"17th century" = "red",
"16th century" = "blue",
"15th century" = "green",
"mid-to-late 14th century" = "purple",
"after 1348" = "orange",
"12th century" = "cyan",
"before 12th century" = "pink"
)
# Ternární graf
ggtern(newdata2, aes(x = sand, y = clay, z = silt)) +
geom_point(aes(color = category), alpha = 0.75, size = 3) +
scale_color_manual(values = category_colors) +
scale_size_continuous(range = c(3, 10)) +
theme_rgbw() +
theme(legend.position = "bottom") +
guides(
color = guide_legend(nrow = 5, byrow = TRUE, override.aes = list(size = 5, alpha = 1)),
size = guide_legend(nrow = 1)
)
data <- read.table("xrf.txt", sep = "\t", header = TRUE)
# Zprůměrování podle Sample
elements <- c("P", "Ca", "Pb")
data_avg <- aggregate(data[, elements],
by = list(Sample = data$Sample,
Depth = data$Depth,
Category = data$Category),
FUN = mean, na.rm = TRUE)
# Barevné přiřazení ke kategoriím
category_colors <- c(
"flood in 1280" = "black",
"17th century" = "red",
"16th century" = "blue",
"15th century" = "green",
"mid-to-late 14th century" = "purple",
"after 1348" = "orange",
"12th century" = "cyan",
"1348" = "brown",
"before 12th century" = "pink"
)
# Základní base R graf s barvami a legendou
par(mfrow = c(1, 3), mar = c(5, 4, 4, 8), xpd = TRUE)
for (el in elements) {
cols <- category_colors[as.character(data_avg$Category)]
plot(data_avg[[el]], data_avg$Depth,
main = paste("Profil prvku", el),
xlab = paste(el, "(ppm)"),
ylab = "Hloubka (cm)",
pch = 19,
col = cols,
ylim = rev(range(data_avg$Depth)))
}
# Přidání společné legendy vpravo vedle grafů
legend("bottomright",
legend = names(category_colors),
col = category_colors,
pch = 19,
cex = 0.8,
bty = "n",
title = "Období")
Výzkum na Václavském náměstí přináší cenné poznatky o sedimentárních a geochemických procesech ve městském prostředí. Kombinace mapování, XRF analýz a půdního profilu nabízí detailní pohled na vývoj prostoru v čase.
Vytvořeno pomocí R a balíčků ggplot2
,
leaflet
, ggtern
, aqp
a
heatmaply
.