La identificación del uso de fuentes secundarias de materiales líticos asistida por SIG: el Arroyo Chasicó (Argentina) como caso de estudio
GIS-assisted identification of the use of secondary sources of lithic raw materials: the Chasicó Creek Basin (Argentina) as a case study

L. Catella¹, G. Barrientos², F. Oliva³

¹ División Arqueología, Facultad de Ciencias Naturales y Museo, Universidad Nacional de La Plata, Paseo del Bosque s/n (1900) La Plata, Argentina. CONICET. CEAR, Facultad de Humanidades y Artes, Universidad Nacional de Rosario. Email: catellaluciana@gmail.com. ORCID ID: http://orcid.org/0000-0002-0768-7066

² División Antropología, Facultad de Ciencias Naturales y Museo, Universidad Nacional de La Plata, Paseo del Bosque s/n (1900) La Plata, Argentina. CONICET. CEAR, Facultad de Humanidades y Artes, Universidad Nacional de Rosario. Email: gustavbarrie@yahoo.com.ar. ORCID ID: http://orcid.org/0000-0002-1875-6792

³ CEAR, Facultad de Humanidades y Artes, Universidad Nacional de Rosario, Entre Ríos 758 (2000), Rosario, Argentina. Email: fwpoliva@gmail.com. ORCID ID: http://orcid.org/0000-0002-1171-264X

IntroducciónTOP

La identificación de las fuentes de materias primas líticas, así como la caracterización de su uso en diferentes momentos del pasado, es un problema que cuenta con una larga tradición de investigación en arqueología (Babbit, 1880; Blackman, 1907; Dorsey, 1900; Fowke, 1892; Holmes, 1890, 1891, 1892; Skertchly, 1879) y que continúa generando gran interés en el presente (v.g. Andrefsky, 2009; Frahm, 2012; Odell, 2004; Pollard et al., 2014; para el caso de Argentina, ver entre otros Barberena et al., 2011; Barros et al., 2015; Bayón et al., 1999; Franco & Borrero, 1999). El interés permanente por el conocimiento de las fuentes de materias primas líticas deriva de la necesidad constante de dar cuenta del origen de los productos materiales de la actividad humana, de las causas de su variación y de su distribución a través del tiempo y del espacio. En tecnologías reductivas o substractivas, como la lítica, la distribución y características de las fuentes —así como el paisaje en el cual éstas están presentes— determinan, en gran medida, las tácticas y estrategias de obtención del recurso, de su procesamiento y redistribución, así como de su uso y descarte (e.g. Andrefsky, 1994, 2006, 2009; Bamforth, 1986, 1991; Beck et al., 2002; Binford, 1979; Brantingham et al., 2000; Féblot-Augustins, 2009; Hiscock, 2009; Jeske, 1992; Khun, 1994; Nelson, 1991; Wilson, 2007; para el caso de Argentina, ver entre otras Berón, 2006; Bobillo & Hocsman, 2015; Cardillo & Scartascini, 2011; Castro et al., 2014; Charlin, 2009; Colombo, 2013; Escola, 2002; Espinosa et al., 2015; Flegenheimer et al., 1996; Flegenheimer & Bayón, 2002; Franco, 1990; Salgán & Pérez Winter, 2008-2009).

Las fuentes de materias primas líticas pueden clasificarse, dependiendo de su contexto geológico, en primarias (v.g. un estrato o un afloramiento) y secundarias (v.g. depósitos fluviales, glaciares, costeros, de talud) (Luedtke, 1979: 745). Asimismo, pueden diferenciarse en puntuales y difusas (Bakken, 2011; Barrientos et al., 2015). Una fuente puntual es un área de aprovisionamiento primaria o secundaria, restringida y más o menos aislada de otras similares que se expresa, desde el punto de vista espacial, en el nivel microescalar o local (v.g. un afloramiento individual de roca) (Barrientos et al., 2015). Una fuente difusa, en cambio, corresponde a un área de aprovisionamiento extensa o muy extensa, que se resuelve en el nivel mesoescalar o regional, y cuyos límites son generalmente difíciles de precisar (v.g. exposición superficial o subsuperficial de estratos de una formación geológica, cantos rodados presentes en cauces y paleocauces fluviales) (Barrientos et al., 2015). Por último, cada una de las variantes descriptas puede clasificarse en real o potencial en función de la existencia o ausencia, respectivamente, de evidencias acerca de su uso en el pasado.

Aunque los procedimientos técnicos disponibles para establecer conexiones entre artefactos y fuentes de materias primas se encuentran actualmente muy diversificados, constituyendo un área de investigación en continuo desarrollo y crítica (v.g. Andrefsky, 2009; Frahm, 2012; Odell, 2004; Pollard et al., 2014), su aplicación se circunscribe —en la mayoría de los casos— al estudio de fuentes primarias (ver, sin embargo, Pitblado et al., 2013). En cualquier región, la incertidumbre acerca del grado de utilización de fuentes secundarias es grande (Lavin & Prothero, 1992) debido, entre otras razones, al carácter mayormente difuso de las mismas —lo que ocasiona que las evidencias de su explotación estén muy dispersas y sean poco conspicuas—, a la heterogeneidad de su composición litológica y a la ausencia de “huellas dactilares” petrográficas o geoquímicas específicas, que diferencien a las rocas procedentes de fuentes secundarias de aquellas extraídas de fuentes primarias de igual composición (Bakken, 2011; Barberena et al., 2011; Catella, 2014; Julig, 1995; Khun, 1995; Lavin & Prothero, 1992; Pitblado et al., 2013). Una dificultad adicional reside en el hecho de que no todas las rocas utilizadas para la manufactura de artefactos pueden vincularse con una fuente específica con el mismo grado de confianza. De hecho, tiende a haber una relación inversa bastante estrecha entre el grado de complejidad del proceso de formación de una roca (incluyendo su duración y manifestación espacial) y la confiabilidad en la determinación de su origen (i.e. sourcing), incluso utilizando técnicas analíticas complejas, como las geoquímicas (Andrefsky, 2009: 79-80). Por ejemplo, los artefactos de obsidiana pueden vincularse con una fuente determinada en forma más confiable que aquellos de chert o cuarcita (Andrefsky, 2009; cf. Pitblado et al., 2013).

En este contexto, resulta apropiado generar metodologías que permitan aproximarse al problema del uso pasado de fuentes secundarias, particularmente a través de la identificación de áreas de aprovisionamiento cuya probabilidad de explotación —principalmente de carácter intenso o recurrente— se derive de evidencias que vayan más allá de la mera presencia de depósitos geológicos secundarios o del hallazgo ocasional de evidencias de talla dentro de los mismos. En consonancia con esto, el objetivo de este trabajo es presentar la metodología de análisis que actualmente estamos implementando en la cuenca del Arroyo Chasicó, en el sur de la Región Pampeana Argentina, orientada a discriminar las áreas de influencia de fuentes primarias y secundarias. Tal metodología se basa en la integración, mediante el uso de sistemas de información geográfica (SIG), de diversas variables tecnológicas relevadas y cuantificadas en conjuntos artefactuales georreferenciados, procedentes de diferentes sectores del área de estudio.

Fundamentos teórico-metodológicosTOP

Nuestra metodología de análisis se basa en el concepto de “paisaje lítico” y en la estrategia de modelado de tales paisajes (Barrientos et al., 2015). Un paisaje lítico puede ser concebido, idealmente, como la co-ocurrencia y superposición espacial de diferentes unidades estructurales, cada una compuesta por dos elementos principales, a saber: una fuente de materia prima y un área de dispersión de materiales, especificada por la distribución del conjunto completo de los artefactos y ecofactos provenientes de dicha fuente (Barrientos et al., 2015, 2016) (Fig. 1). Esta concepción de paisaje lítico parte del reconocimiento del hecho fundamental de que la estructura temporal y espacial de los componentes materiales y relacionales del registro arqueológico es el resultado de procesos acumulativos a corto, mediano y largo plazo ocurridos a diferentes tasas y en diferentes escalas. Según esta perspectiva, los depósitos arqueológicos constituyen, tanto en la escala local como en la regional, palimpsestos con un grado variable —pero generalmente bajo— de resolución temporal (ver, por ejemplo, contribuciones en Holdaway & Wandsnider 2008). En este contexto, consideramos adecuado abordar el estudio de los paisajes arqueológicos en general y líticos en particular, desde el punto de vista denominado “perspectivismo temporal” (time perspectivism; Bailey 1981, 2007; ver asimismo Binford 1981; Foley 1981). Según esta concepción, los efectos de la superposición y mezcla de la acción de los distintos factores operantes a diferentes escalas y tasas tienden a impedir una lectura directa de la evidencia material y relacional en términos de procesos sistémicos claramente identificables o aislables (Barrientos et al., 2015; Catella y Barrientos, 2016).

En la medida en que no es posible tener un acceso ni completo ni directo a un paisaje lítico o a sus unidades constitutivas —debido, entre otras razones a cuestiones de escala, visibilidad (mediada por la sedimentación y/o la vegetación) y muestreo—, las características de los mismos tienen que ser modeladas a partir de la evidencia arqueológica. Típicamente, tal evidencia proviene de fuentes bibliográficas, de la implementación de diferentes estrategias de muestreo orientadas al relevamiento de datos arqueológicos y geológicos sobre el terreno y del análisis detallado de conjuntos artefactuales georreferenciados (Barrientos et al., 2015; Catella y Barrientos, 2016).

Una forma de modelar los paisajes líticos es a través de la generación de superficies continuas, mediante interpolación, a partir de datos puntuales (v.g. porcentajes de representación de materias primas por sitio o unidad de muestreo; Barrientos et al., 2015). Las razones que sustentan tal aproximación son: a) que los comportamientos individuales y colectivos que influyen sobre la conformación del registro lítico de cazadores-recolectores (i.e. obtención de materias primas, producción de artefactos, transporte, uso y descarte) se manifiestan de un modo continuo en el espacio y en el tiempo (Foley, 1981: 13), b) que la expresión material de tales comportamientos también tiende, especialmente en el mediano y largo plazo, a distribuirse en forma más o menos continua (aunque con notables variaciones en la densidad) sobre el paisaje (v.g. Banning, 2002: 15; Ebert & Kohler, 1988: 143; Foley, 1981: 13; Robins, 1997: 26) y c) que los patrones distribucionales son, comúnmente, difíciles de discernir cuando los datos se presentan únicamente como puntos en un mapa (Ebert, 2004: 322).

En arqueología, el uso de modelos continuos para representar la variación geográfica en la distribución de datos puntuales se remonta a la década de 1970, con los trabajos pioneros de Hodder & Orton (1976), Ericson (1977) y Zubrow & Harbaugh (1978), basados en la utilización de superficies de tendencia polinómicas, del algoritmo SYMAP y kriging, respectivamente. En el caso particular de artefactos líticos —y en una escala superior a la local—, pueden mencionarse dentro de esta línea de trabajo las contribuciones de Ericson (1977), Biró & Regenye (1991), Biró (1998), Ebert (2004), Pouncett (2010), Clarkson & Bellas (2014) y Barrientos et al. (2015, 2016). Las variables empleadas para construir los modelos (i.e. variables dependientes o de respuesta) han sido, típicamente, densidades artefactuales y porcentajes de representación de materias primas, aunque también se han utilizado otras variables tales como peso, tamaño e índices (Catella et al., 2014; este trabajo).

En el caso particular de los paisajes líticos, una ventaja que poseen los modelos espaciales continuos generados con el uso de sistemas de información geográfica (SIG), es que permiten analizar —en diferentes direcciones— la forma de las curvas de decrecimiento (fall-off) en los valores de las variables de respuesta (i.e. gradientes), en función de la distancia a las fuentes (Barrientos et al., 2015, 2016; Clarkson & Bellas, 2014). Si bien las diferentes curvas de fall-off describen situaciones generadas por, potencialmente, infinitos modelos mecanísticos (i.e. son el resultado de procesos equifinales; Hodder y Orton, 1976; Ortega et al., 2014; Renfrew, 1977; Stark & Garraty, 2010), su uso permite extraer —dentro de ciertos límites— información útil para discutir una variedad de aspectos de interés, tales como los patrones de movilidad, la calidad de la materia prima, el tipo de acceso a la fuente y a sus productos (i.e. directo, por intercambio, por comercio) y la competencia entre áreas de abastecimiento alternativas, entre otros (v.g. Bettinger, 1982; Brantingham, 2006; Elston, 1992; Ericson, 1977; Findlow & Bolognese, 1982; Franco, 1991, 1994; Hodder & Orton, 1976; Kooyman, 2000; Pallo & Borrero, 2015; Reid, 1986; Renfrew, 1975, 1977; Torrence, 1986; Wilson, 2007; ver discusión en Barrientos et al., 2015, 2016).

Bajo la presunción de un acceso directo a las fuentes de materias primas (sea planificado u oportunista, en el sentido de Binford, 1979) —la cual es razonable en muchos entornos habitados por cazadores-recolectores bajo condiciones de baja densidad demográfica, baja presión de población sobre los recursos y amplia disponibilidad de rocas (Binford, 1979; Gould & Saggers, 1985; Myers, 1986; Yellen, 1977)— la expectativa general es, para cada clase de roca representada en los conjuntos artefactuales, la de un decrecimiento monotónico a partir de su fuente, en los valores de variables tales como frecuencia absoluta y relativa, peso absoluto y relativo, tamaño, e índice de corteza. Sin embargo, la forma de las curvas de fall-off van a ser diferentes si se trata de fuentes puntuales (típica, aunque no exclusivamente, primarias) o difusas (ver, por ejemplo, Barrientos et al., 2015, Fig. 11).

En una situación hipotética —bastante común en el caso de cuencas fluviales en ambientes mixtos de sierras y llanura, en las que la fuente primaria puntual de una roca (v.g. afloramiento) se encuentra típicamente en las cabeceras y la fuente secundaria difusa (v.g. gravera o banco de cantos rodados generados por aluviones antiguos y recientes) se distribuye a lo largo del curso de agua—, las curvas de fall-off para diferentes variables de interés pueden adoptar las morfologías representadas en la Fig. 2. Si únicamente la fuente primaria puntual está abasteciendo de la correspondiente materia prima a la región comprendida por la cuenca, entonces la curva esperada podría tener la morfología representada por a (i.e. decrecimiento monotónico exponencial a partir de una cima puntual; Hodder & Orton, 1976; Kooyman, 2000; Torrence, 1986). Si sólo se utiliza la fuente secundaria difusa, la curva de fall-off podría adoptar la forma de b (i.e. cima amesetada extendida y un decrecimiento monotónico exponencial a partir del límite de la fuente). Si se utilizan ambas fuentes, la curva resultante podría ser una combinación de a y b, adoptando la forma de c.

Si bien se requiere trabajo experimental basado en simulaciones computarizadas para evaluar el grado de equifinalidad que pueden poseer, a largo plazo, diferentes procesos de formación del registro lítico a escala regional (ver discusión en Barrientos et al., 2015: 1163-1165), en este trabajo se adoptará —como marco interpretativo mínimo y provisional— el conjunto de curvas representado en la Fig. 2 para discutir el uso de fuentes primarias y secundarias en nuestra área de estudio.

El área de estudioTOP

La cuenca del arroyo Chasicó se localiza en el sector sur del Área Ecotonal Húmedo-Seca Pampeana (Oliva, 2006; Oliva et al., 2010), más precisamente en la transición entre el SE de la Región Pampeana y el NE de Patagonia, en la zona Centro-Este de la República Argentina (Fig. 3). La Región Pampeana es una amplia llanura caracterizada por una distribución heterogénea de los recursos líticos, los cuales se encuentran disponibles —en forma primaria, principalmente— en los tres sistemas serranos de mayor importancia, Tandilia, Ventania y Lihué Calel, y en otros afloramientos menores o aislados (Barrientos et al., 2015). Hacia el este, Tandilia y Ventania consisten en extensos afloramientos primarios en los que la roca predominante es la cuarcita, junto a la que se encuentran afloramientos puntuales de otras rocas tales como riolita, calcedonia, limolita y dolomía silicificadas, entre otras (Cingolani & Varela, 1973; Dalla Salda, 1999; Harrington, 1947; Iñiguez et al., 1989; Kilmurray, 1968; Suero, 1972). Hacia el oeste, el rasgo orográfico más importante lo constituyen las sierras de Lihué Calel, conformadas principalmente por riolitas, a las que se agregan numerosos afloramientos aislados y de reducido tamaño de rocas metamórficas y eruptivas (Linares et al., 1980). Por último, al sur de la Región Pampeana se extiende el NE patagónico, donde la fuente predominante de rocas útiles para la talla es el denominado Manto de Rodados Tehuelches o Patagónicos. Este es un depósito de clastos gravosos depositados, principalmente, como producto del escurrimiento superficial generado bajo condiciones hídricas de gran energía vinculadas con procesos glacifluviales que se dieron en distintos momentos del Mioceno tardío, Plioceno y Pleistoceno (Martínez & Kutschker, 2011). Las dimensiones predominantes de estos cantos rodados oscilan entre 25-30 cm hasta unos pocos cm, disminuyendo su tamaño en sentido sudoeste-noreste (Martínez et al., 2009; Martínez & Kutschker, 2011). Dicho manto posee una alta variación litológica, pero con cierto predominio de rocas alóctonas volcánicas básicas y mesosilíceas y rocas plutónicas ácidas, con una menor proporción de calcedonias, cuarcitas, xilópalos, esquistos, cuarzos y otras rocas (Cortelezzi et al., 1968; Fidalgo & Riggi, 1965, 1970; Martínez et al., 2009; Martínez & Kutschker, 2011).

La cuenca del arroyo Chasicó, con cabeceras en Ventania, consiste en un sistema endorreico de 120 km de longitud, de desarrollo NE-SO, con una superficie total de 3764 km² (Fig. 4). Sus nacientes se localizan a aproximadamente 1000 msnm en el cordón de Curamalal, en tanto que su nivel de base se encuentra a -20 msnm, en la laguna Chasicó (Bonorino et al., 1989). Considerando sus características geomorfológicas e hidrológicas, la cuenca puede ser subdividida en tres sectores. El superior comprende las nacientes —conformadas por varios arroyos que drenan las sierras de Ventania— hasta la laguna Los Chilenos; el medio abarca la llanura que se extiende desde la laguna Los Chilenos —donde nace el arroyo Chasicó propiamente dicho— hasta la confluencia con el arroyo Sanquilcó Grande incluyendo, también, al arroyo Pelicurá y a sus afluentes; el inferior, finalmente, comprende el último tramo del arroyo Chasicó hasta su desembocadura en la laguna homónima (Bonorino et al., 1989).

Las sierras de Ventania y la llanura adyacente al sudoeste de las mismas, se caracterizan por la disponibilidad, más o menos ubicua, de materias primas líticas aunque con variaciones en cuanto a calidad, cantidad y tamaño de las formas base obtenibles. Las sierras de Ventania se encuentran conformadas por tres grupos de sedimentitas silicoclásticas de edad paleozoica, que han sido correlacionadas con unidades de edad similar presentes en el sistema plegado del Cabo de Sudáfrica, las rocas del archipiélago de Malvinas y las montañas Ellsworth de la Antártida (Cobbold et al., 1991; Du Toit, 1937; Keidel, 1916; Ramos et al., 2013; Uriz, 2014; von Gosen et al., 1990). Estas rocas (cuarcitas de diferentes granulometrías, areniscas y limolitas), fueron afectadas por un metamorfismo creciente en sentido este-oeste. En el pie occidental de las sierras se hallan, además, afloramientos del basamento precámbrico-cámbrico, conformado por algunos granitos, y riolitas de estructura porfírica con pastas de microgranudas a aplíticas, así como rocas metamórficas derivadas de éstas (Cingolani & Varela, 1973; von Gosen, et al., 1990; Harrington, 1947; Kilmurray, 1968; Suero, 1972). En la llanura adyacente, hasta una distancia aproximada de 40 km, pueden encontrarse afloramientos aislados tanto de cuarcitas como de granitos (Cingolani & Varela, 1973; Harrington, 1947; Kilmurray, 1968; Suero, 1972; Varela et al., 1986). En el sector distal de la cuenca del arroyo Chasicó, se encuentran los afloramientos más septentrionales del Manto de Rodados Tehuelches o Patagónicos, conformados por clastos, disgregados o en conglomerados fuertemente cementados, de aproximadamente 3 cm de largo máximo, aunque aisladamente pueden hallarse cantos rodados de hasta 6 cm de largo (Catella, 2014).

Las rocas con mayor representación en los conjuntos de artefactos líticos del área, y que serán analizadas en este trabajo, son las cuarcitas y las riolitas (Catella, 2014; Oliva & Moirano, 2001; Oliva et al., 1991, 2000). Las riolitas afloran en las cabeceras de la cuenca, en las áreas de La Mascota (inmediaciones del Abra de Saavedra) y La Ermita, bajo la forma de pequeños cerros con distribución acotada en el paisaje (Cingolani & Varela, 1973; Harrington, 1947; Kilmurray, 1968; Suero, 1972), que pueden ser caracterizados como fuentes puntuales y que, en algunos casos, fueron interpretados como sitios cantera-taller (Oliva & Moirano, 1997). Alrededor de los afloramientos primarios se encuentran depósitos secundarios con muy poca dispersión horizontal (Oliva, 1991; Oliva & Moirano, 1997, 2001) (Fig. 4), a los que habría que agregar los cantos rodados que integran, si bien minoritariamente, el conglomerado de la Formación La Lola (Harrington 1947; Kilmurray, 1975). Las riolitas de Ventania se caracterizan por presentar textura porfírica, con escasos fenocristales de cuarzo y feldespato, implantados en una pasta afanítica con diversas tonalidades (v.g. crema, violeta, pardo rojizo, gris oscuro). Se trata de rocas que muestran, petrográficamente, gran similitud entre sí, con variaciones principalmente relacionadas con diferencias en el grado de reemplazo y metamorfismo (Cingolani & Varela, 1973; Kilmurray, 1968, 1975). En la cuenca inferior, el Manto de Rodados Tehuelches constituye una fuente secundaria de riolitas (Cortelezzi et al., 1968; Fidalgo & Riggi, 1965, 1970), en principio diferenciables de las de Ventania, aunque no existe información detallada acerca de su diversidad y abundancia.

Las cuarcitas componen una amplia proporción de las rocas sedimentarias de estas sierras, pudiéndose éstas encontrar bajo la forma de afloramientos primarios y de depósitos secundarios, tanto puntuales como difusos (Catella, 2014). En Ventania, las cuarcitas se agrupan en 12 formaciones geológicas (Harrington, 1947, 1972; Suero, 1972). Las cuarcitas, procedentes de diferentes formaciones pueden diferenciarse por su color, tamaño de grano, fractura, grado de metamorfismo y presencia de diferentes minerales entre los granos de cuarzo (e.g. hematita, arcillas, mica). Considerando su calidad para la talla (i.e. fractura) y sus características macroscópicas (v.g. color, brillo) y microscópicas o petrográficas (v.g. tamaño de los granos, presencia/ausencia de puntos triples y contactos crenulados, composición mineralógica), pueden clasificarse en Grupo 1 (CG1), Grupo 2 (CG2) y Grupo 3 (CG3). Dos de estos grupos (CG1 y CG3) corresponden a variedades relativamente homogéneas y localizadas, de buena calidad para la talla y mutuamente diferenciables por sus características microscópicas y macroscópicas. El grupo CG2, por el contrario, es un conjunto más heterogéneo que incluye cuarcitas de fractura subconcoidea a irregular, con una distribución espacial amplia (Catella, 2014). Dentro de los límites de la cuenca del arroyo Chasicó sólo fueron identificados afloramientos y depósitos secundarios de CG2 y CG3, por lo que en este trabajo nos centraremos únicamente en estos dos grupos (Fig. 4).

Las CG2 se encuentran como fuentes difusas primarias y secundarias en la cuenca superior y secundarias difusas en la cuenca media e inferior. Consisten en cuarzo-metareniscas (o metacuarcitas), de grano fino a medio (entre 0,177 mm y 0,350 mm de diámetro), de color blanco, violáceo, rosado o amarillento, algunas levemente traslúcidas, brillo vítreo o sin brillo y fractura subconcoidea a irregular. Microscópicamente, presentan laminación y/o contactos crenulados (Fig. 5). Las CG3, en cambio, muestran una distribución muy restringida, habiendo sido relevadas únicamente entre los cantos rodados que conforman los conglomerados denominados “El Abra” localizados en el arroyo La Saudade y, de manera dispersa, sólo en el cauce de este mismo arroyo. Se trata de arenitas cuarzosas y ortocuarcitas de color predominantemente amarillo y/o rosado (con tonalidades claras a oscuras), brillo vítreo y fractura concoidea, con grano fino a medio (entre 0,125 mm y 0,350 mm de diámetro) y formas y selección variables. Sus granos pueden presentar crecimiento secundario, puntos triples y, en algunos casos, laminación. Entre ellos se encuentra una matriz característica, conformada por arcillas, mica, feldespato, hematita, etc., cuya presencia evidencia un muy bajo grado de metamorfismo (Catella, 2014; Catella et al., 2013) (Fig. 5).

Los depósitos de cantos rodados que se encuentran en el cauce del arroyo Chasicó consisten —en forma casi exclusiva— en cuarcitas, constituyendo fuentes secundarias difusas de esta materia prima (principalmente CG2) (Catella, 2014; Oliva, 1991). Un porcentaje menor de otras rocas (menos del 5%) incluye cuarzo, riolita y rocas silíceas traslúcidas. A los fines de cuantificar las variaciones en tamaño (media geométrica a partir de las medidas de longitud, ancho y espesor máximos), se analizaron muestras procedentes de cinco sectores (Fig. 6). En el Sector 1, que comprende parte de los ambientes serrano y pedemontano, los cantos rodados son muy abundantes, con una distribución continua en el lecho y terrazas del arroyo; tienen una mediana de 9,8 cm, con un amplio rango intercuartil y gran cantidad de valores extremos situados hacia los tamaños grandes a muy grandes. En el Sector 2, en cercanías de la laguna Los Chilenos, los cantos rodados son mucho menos abundantes, localizados únicamente en pequeños bancos discontinuos, alcanzando una mediana de 3,98 cm y una muy baja dispersión. En la parte media y distal de la cuenca (Sectores 3, 4 y 5), los cantos rodados aumentan nuevamente su abundancia —aunque con densidad decreciente—; los tamaños tienden a mantenerse constantes en el espacio (medianas de 7,22 cm, 6,23 cm y 6,11 cm, respectivamente). Las variaciones en la distribución, densidad y tamaño de los cantos rodados registradas obedecen, al menos parcialmente, a variaciones espaciales en la exposición superficial de depósitos aluviales de diferente antigüedad (Fidalgo et al., 1978, 1987; Rabassa, 1989).

Materiales y métodosTOP

Las materias primas consideradas en este estudio exploratorio fueron riolitas, CG2 y CG3, representadas en los conjuntos artefactuales de 12 unidades de muestreo localizadas en distintos sectores de la cuenca del arroyo Chasicó (Fig. 4), asignadas a sociedades cazadoras-recolectoras del Holoceno tardío. Para la conformación de la muestra, se siguió el criterio empleado por Barrientos et al. (2015), según el cual no se consideraron aquellas colecciones conformadas por menos de 25 artefactos, debido a que tamaños muestrales inferiores a este número dificultan la estimación de proporciones. A su vez y a los fines de evitar la sobrerrepresentación de datos en sectores particulares del espacio, se unificaron en una misma unidad de muestreo, aquellos conjuntos procedentes de sitios separados por una distancia inferior a 2 km lineales (este es el caso de las siguientes localidades: Laguna Chasicó oeste 1, conformada por los sitios Laguna Chasicó 2 y 3; Laguna Chasicó oeste 2, conformada por Laguna Chasicó 1 junto a hallazgos aislados y pequeñas concentraciones de materiales de sus inmediaciones; Laguna Chasicó norte, compuesta por los sitios Laguna Chasicó 4 y 8). Dos de los sitios considerados fueron caracterizados como áreas de extracción y formatización primaria [uno de riolita (La Mascota) y el otro de CG3 (Arroyo La Saudade) (Catella, 2014; Catella et al., 2013; Oliva & Moirano, 1997)] (Tabla 1).

Los conjuntos artefactuales provienen de excavaciones y recolecciones superficiales realizadas por los autores (i.e. información primaria) (Catella, 2014; Moirano, 1999; Oliva y Moirano, 2001; Oliva et al., 1991, 2000). Considerando los fechados regionales obtenidos para el área (Catella 2014; Oliva 2000, Oliva y Lisboa 2006), el contexto artefactual y las características geomorfológicas y ambientales de cada sitio o localidad, se considera que los conjuntos analizados fueron depositados en distintos momentos a lo largo del Holoceno tardío (i.e. ca. 3000–200 ¹⁴C años AP). Se trata de áreas ocupadas y re-ocupadas bajo condiciones áridas a semiáridas en las que, probablemente, alternaron momentos de depositación y erosión, razón por la cual los conjuntos en estratigrafía no se consideran, necesariamente, de mayor resolución que los actualmente superficiales.

Para caracterizar a los conjuntos artefactuales, en cada unidad de muestreo se relevaron los valores de tres variables cuantitativas: frecuencia relativa expresada en términos porcentuales (F%) de cada materia prima estudiada en relación con el total de artefactos en el conjunto, peso relativo (P%), consistente en el peso total de cada materia prima en relación con el peso total de los artefactos líticos recuperados en el conjunto (considerando al peso como una función simple del volumen; Khun, 1994) e índice de corteza (IC), este último estimado como la cantidad de piezas con remanente de corteza sobre el total de piezas de cada conjunto (modificado a partir de Ericson, 1984).

A partir de las 12 unidades de muestreo, se generaron superficies continuas mediante la técnica de interpolación denominada Inverse Distance Weighted (IDW), con un radio de búsqueda de 5 puntos y un valor p= 2 (parámetro potencia o power). IDW es un método de interpolación inexacto que puede ser forzado a ser exacto (i.e. genera una superficie en la que, en las localizaciones de las muestras consideradas, los valores del modelo coinciden con los valores observados), local (i.e. aplica un mismo algoritmo a subconjuntos de datos muestrales, captando las variaciones de pequeño rango espacial) y determinista (i.e. realiza una suposición general acerca del carácter de la superficie a interpolar, sin emplear elementos probabilísticos) (Burrough & McDonnell, 1998). En relación con otros métodos de interpolación (v.g. kriging), el IDW es recomendable cuando se trabaja con bases de datos relativamente pequeñas, como es nuestro caso (Kravchenko, 2003).

A partir de las 9 superficies generadas por interpolación (i.e. 3 variables x 3 materias primas) y mediante el trazado de un transecto virtual que sigue, aproximadamente, el eje longitudinal de la cuenca, se obtuvieron las correspondientes curvas que representan la distribución de los valores de cada variable.

ResultadosTOP

Las Figs. 7 a 9 muestran el comportamiento espacial de riolitas y ambas clases de cuarcitas, considerando la frecuencia relativa (F%; Fig. 7), el peso relativo (P%; Fig. 8) y el índice de corteza (IC; Fig. 9) de cada materia prima.

En las riolitas, tanto la F% como el P% muestran un mismo patrón de disminución en relación con la distancia a las fuentes, que se localizan en las cabeceras de la cuenca. En ambos casos, los valores disminuyen, de forma rápida y constante, hasta estabilizarse alrededor del 5% (F%) y 2% (P%) después de los 60 km (Fig. 7 y 8). En términos comparativos, las riolitas constituyen la materia prima con mayor F% y P% en las cabeceras, aunque su representación cae rápidamente por debajo de las CG2. En cuanto al IC, la curva correspondiente a las riolitas también muestra una disminución, más o menos constante, hasta aproximadamente 60 km. A partir de esta distancia, los valores se mantienen sin cambios apreciables, oscilando alrededor de 0,1, sólo para aumentar levemente en el sector más distal del área de estudio, al sur de la Laguna Chasicó (Fig. 9).

Las CG2 muestran, en todos los sectores de la cuenca, valores elevados de F% y P%, pero con variaciones en la forma de las curvas. La F% aumenta gradualmente desde 25% en las cabeceras, hasta alrededor de 35% a aproximadamente 40 km de distancia. A partir de este punto, los valores se mantienen virtualmente constantes hasta aproximadamente 110 km de las cabeceras. Alrededor de la laguna Chasicó, la F% aumenta, para disminuir nuevamente hacia el SE de la misma, alcanzando allí los valores más bajos (aprox. 19%) (Fig. 7). El P%, en cambio, aumenta escalonadamente desde las cabeceras, con valores cercanos al 40% hasta el sector medio, a aproximadamente 80 km de las nacientes, donde alcanza su máximo (aprox. 80%), descendiendo luego nuevamente hasta valores cercanos al 40% en el extremo distal de la cuenca (Fig. 8). Esta materia prima posee, comparativamente, los valores de IC más elevados. Para esta variable, la curva sigue un patrón consistente en mayores valores en la cuenca superior (0,56) e inferior (0,63), y una disminución hacia la cuenca media, entre los 40 km y 90 km, alcanzando valores que oscilan alrededor de 0,4 (Fig. 9).

Por último, la CG3, presenta muy poca variación en F% en los primeros 50-60 km, manteniéndose con valores cercanos al 25% (Fig. 7). A partir de esta distancia, la F% disminuye suavemente, manteniéndose siempre en valores superiores a los de la riolita (Fig. 7). El P% en cambio, disminuye gradualmente desde las cabeceras, donde alcanza su máximo con valores cercanos al 20%, hacia la cuenca media, estabilizándose en valores cercanos al 5% a partir de los 60 km (Fig. 8). La curva de IC para esta materia prima, al igual que la de CG2, presenta sus valores más altos en la cuenca superior (0,54) e inferior (0,40), y una disminución hacia la cuenca media (40 km - 90 km), con valores situados alrededor de 0,1 (Fig. 9).

DiscusiónTOP

Considerando los modelos de curvas de la Fig. 2, pueden realizarse las siguientes observaciones:

1) la única materia prima que se comporta, para todas las variables consideradas, según el modelo a, es la riolita. En efecto, esta es una roca cuyas fuentes primarias puntuales están localizadas en las cabeceras de la cuenca, al igual que sus fuentes secundarias, que poseen muy poca dispersión alrededor de las primeras. En este caso, los valores de F%, P% e IC siguen un claro patrón básico de decrecimiento en relación con la distancia a las fuentes. Diferentes irregularidades, principalmente un aparente aumento en los valores de las tres variables hacia los 55-60 km desde las cabeceras (Fig. 7, 8 y 9), probablemente no reflejan tendencias reales sino que podrían ser interpretados como artefactos de la interpolación, debido a la poca cantidad de sitios en el sector medio de la cuenca.

2) Las curvas de F% y P% de ambas clases de cuarcita se comportan, en general, según el modelo b de la Fig. 2, aunque con diferencias. El componente horizontal o plano de la curva de las CG2 posee una mayor extensión que el de las CG3, lo cual es particularmente visible para el caso de la F% (Fig. 7). Esto parece estar en relación con un aprovisionamiento casi exclusivo a partir de las fuentes secundarias situadas a lo largo de la cuenca, presentando las fuentes de CG3 una menor extensión, circunscriptas a la cuenca superior y parte de la media, mientras que las de CG2 parecen más abundantes y ubicuas.

3) La curva de la variable IC, en el caso de las cuarcitas, no se ajusta a ninguna de las curvas modelo de la Fig 2. Los mayores valores de IC en las cabeceras y en la parte distal de la cuenca probablemente respondan a un uso menos intensivo de los cantos rodados cuarcíticos en esos sectores, debido a la disponibilidad local de fuentes de otras materias primas de igual o mejor calidad para la talla (v.g. otras cuarcitas, riolitas y limolitas silicificadas en las cabeceras, cherts y rocas del Manto de Rodados Tehuelche en la parte distal). La relativa escasez de materias primas en la cuenca media podría explicar una mayor intensidad en el uso de los cantos rodados disponibles, conducente a una mayor producción de lascas internas en relación con las externas con corteza. Asimismo, vinculado con la escasez mencionada, el aporte de artefactos en diferentes estadios de la secuencia de producción procedentes de fuentes externas, podría causar que en el sector medio de la cuenca los valores de IC estén más deprimidos en relación con los de los extremos. Un caso diferente es el de la riolita, que presenta un ligero aumento de los valores de IC en el extremo distal de la cuenca, dentro de un patrón general asimilable al de la curva modelo a (ver arriba). Aquí, tal aumento podría explicarse por la probable disponibilidad de cantos rodados riolíticos en el Manto de Rodados Tehuelches. Por el momento sin embargo, ante lo inconclusivo de la evidencia macroscópica, resulta difícil establecer en forma más precisa la proveniencia de estos artefactos. Éste es un problema que deberá ser resuelto en el futuro, mediante la implementación de estudios analíticos de identificación de fuentes (e.g. petrográficos y/o geoquímicos; Hermes y Ritchie, 1997).

ConclusionesTOP

Globalmente, los resultados obtenidos indican que la identificación del uso de fuentes secundarias es factible mediante la aplicación de la metodología propuesta en este trabajo (ver, asimismo, Barrientos et al., 2016). Los conjuntos artefactuales registrados en un sitio poseen una “señal” respecto de la procedencia de los materiales con los cuales están confeccionados los diferentes artefactos, que se torna inteligible cuando se analiza en relación con la de otros sitios dentro de un espacio regional. En este sentido, los modelos espaciales continuos generados mediante interpolación poseen la virtud de integrar, en un marco coherente, información espacialmente dispersa. Al mismo tiempo, se constituyen en un recurso a partir del cual resulta posible realizar un conjunto de análisis orientados a diversos fines, entre ellos la localización de fuentes (Barrientos et al., 2015, 2016; Clarkson & Bellas, 2014). Debido a la incapacidad de las técnicas petrográficas y geoquímicas de discriminar entre fuentes de igual composición, tal como son las fuentes primarias y secundarias de una misma materia prima, métodos como el aquí descripto tienen el potencial de proveer un medio independiente de generación de hipótesis tanto acerca de la probable proveniencia de los materiales líticos recuperados en un sitio, como de la importancia relativa de los diferentes tipos de fuentes dentro de un contexto regional.

Anteriores trabajos sobre el tema o sobre otros estrechamente vinculados (e.g. Barrientos et al., 2015, 2016; Clarkson & Bellas, 2014), se basaron exclusivamente en el empleo de porcentajes o frecuencias relativas para construir los modelos espaciales. El presente estudio indica que otras variables, tales como el peso relativo o el índice de corteza, también pueden utilizarse con provecho para el mismo fin. En particular, se evidencia que cada una de estas variables aporta información complementaria para el análisis del uso diferencial de fuentes de aprovisionamiento, un aspecto en el que deberá profundizarse aun más en futuros trabajos, tanto en el área de estudio como en otras de disímiles características.

AGRADECIMIENTOSTOP

Deseamos expresar nuestro agradecimiento a J. B. Belardi y a los evaluadores por sus comentarios y sugerencias, que contribuyeron a mejorar significativamente el manuscrito original. Esta investigación fue financiada mediante los proyectos CONICET PIP-0622, Universidad Nacional de La Plata N740 y Universidad Nacional de Rosario Hum489. Los materiales arqueológicos se encuentran depositados en el CRePAP - Dirección General de Museos y Preservación Patrimonial - Secretaría de Cultura del Gobierno de la Provincia de Buenos Aires.

ReferenciasTOP