Úvod

Odpadové hospodářství ve středověké Praze

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.

Dark Earth

Dark Earth je antropogenní půda, což znamená, že byla vytvořena lidskou činností, a vyznačuje se tmavou barvou, vysokou úrodností a schopností dlouhodobě zadržovat uhlík. Nejznámější a nejrozsáhlejší oblasti Dark Earth se nacházejí v Amazonii, kde jsou známé jako “Terra Preta”, ale podobné vrstvy byly nalezeny i v jiných částech světa, například v evropských městech (např. Londýn, Paříž) z období pozdního Říma a raného středověku.

Vlastnosti a složení

Dark Earth je specifický typ půdy, který se vyznačuje tmavou barvou, vysokým obsahem organických látek a vzniká v důsledku dlouhodobé lidské činnosti. Nejčastěji se vyskytuje v místech s historickým osídlením, jako jsou starověká města, vesnice nebo osady.

Tmavá barva této půdy je způsobena především přítomností zuhelnatělého dřeva, zbytků potravy, popela a dalších organických zbytků, které se nahromadily a rozložily v průběhu staletí. Významně k jejímu složení přispívají také zbytky stavebních materiálů, keramika, kosti a další odpad z každodenního života.

Mezi hlavní vlastnosti dark earth patří vysoká úrodnost, dobrá schopnost zadržovat vodu a živiny, a také zvýšené množství chemických prvků jako uhlík, dusík, fosfor, draslík a vápník. Tyto vlastnosti činí dark earth nejen důležitým archeologickým ukazatelem lidské činnosti, ale také cenným přírodním zdrojem pro zemědělství.

Vznik a původ

Dark earth vzniká nahromaděním a rozkladem organických materiálů, jako jsou zbytky potravin, dřevo, uhlíky, hnůj nebo popel. Tyto látky se mísí s přirozenou půdou a dalšími materiály – například keramikou nebo zbytky staveb. Postupem času dochází k jejich přeměně působením mikroorganismů, což vytváří bohatou, tmavou a úrodnou vrstvu.

Na tvorbu dark earth má vliv také spalování (například ohniště), odhazování odpadu a opakované obdělávání půdy. Lidská činnost tak zásadně ovlivňuje chemické i fyzikální vlastnosti této půdy, což z ní dělá unikátní stopu minulého osídlení.

Význam pro archeologii

Dark earth je přímým důkazem dlouhodobé lidské činnosti na určitém místě. Její vznik je úzce spojen s každodenním životem lidí – vařením, topením, ukládáním odpadu i stavbou obydlí. Proto představuje cenný zdroj informací o minulosti, zejména v místech, kde se nedochovaly stavby nebo jiné viditelné pozůstatky.

Vrstvy dark earth často obsahují rozptýlené artefakty – keramiku, kosti, uhlíky, zbytky stavebních materiálů i stopy po zemědělství. Archeologové díky nim mohou zkoumat, jak lidé žili, čím se živili, jak upravovali své okolí nebo jak se měnilo osídlení v čase.

Navíc chemické složení dark earth (např. vysoký obsah fosforu, dusíku a uhlíku) umožňuje určit intenzitu a charakter lidské činnosti. Tato půda je tak nejen fyzickým záznamem minulosti, ale i klíčem k pochopení sociálních, hospodářských a environmentálních dějin konkrétní lokality.

Cíle výzkumu

Identifikovat a popsat výskyt Dark Earth ve středověké Praze
Rekonstruovat vývoj odpadového hospodářství ve veřejném prostoru města
Rozlišit vrstvy antropogenního a fluviálního původu
Zhodnotit význam chemických a mikromorfologických markerů v archeologickém kontextu

Odebraný profil na Václavském náměstí

Lokalizace

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")

Profil

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)

Ternární diagram

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)
  )

Geochemické profily

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")

Závěr

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.

Geoarcheologický výzkum Václavského náměstí