动物考古学中量化单元的概念与意义
动物考古学中量化单元的概念与意义 中国科学院古脊椎动物与古人类研究所 张乐 高星动物考古学通过对考古遗址中出土的动物骨骼的研究，分析考古遗址或考古遗存形成过程中的各种营力及其作用，探讨人类对动物资源的选择倾向和获取利用的手段，复原古生态环境，进而阐释古人类的行为能力和生存方式。它不限于简单的动物种类鉴定，而是涉及到对动物骨骼埋藏情况、破碎状态、表面痕迹、代表部位、死亡年龄、各类动物的丰富程度等诸多属性的观察和统计分析。在作这些观察分析中，合理界定量化单元，正确理解量化单元的意义，有效利用量化单元进而对考古材料作出科学的认识和判断，十分重要。
量化单元是对考古遗址中动物骨骼进行统计分析的基本数据单位。根据研究需要的不同，应用的量化单元可以有所不同。譬如，我们想要知道某个遗址的远古人类最喜欢猎食哪种动物时，就利用“最小个体数（MNI，the minimum number of individual animals）”统计各种动物的个体数量，以确定遗址中哪种或哪几种动物出现的频率高。又如，西方的考古学者认为，远古人类在面临不能把猎物全部带回驻地（base camp）的情况时，会将动物肢解成几个部分，并选择将营养价值较高的部分运至居址，而将营养价值较低的部分处理后抛弃在屠宰遗址(kill site)。从这样的角度判断遗址性质时，往往应用“最小骨骼部位数（MNE，the minimum number of a particular skeletal element or portion of a taxon）”和“最小骨骼单元数（MAU，minimum animal unit）”对某种动物各骨骼部位的出现情况进行统计，以确定哪种或哪几种骨骼部位的出现频率高，进而分析遗址的属性和对动物资源利用的方略。
简言之，量化单元可以统计出不同种属和不同骨骼部位的相对数量，从而为分析和解释考古遗址中人与动物的关系提供关键的切入点和量化证据。不难理解，对量化单元的正确界定、理解和合理应用是对动物骨骼进行统计、分析、归纳和充分解释的前提，是开展动物考古学研究的基础。没有这样的认知和理解，可能会对考古材料的判断和相关问题的阐释带来偏颇和谬误。
本文试图通过对贵州桐梓马鞍山旧石器时代遗址动物骨骼研究中的典型案例和相关分析，对于动物考古学中量化单元的作用和如何恰当地加以应用进行诠释。
1．可鉴定标本数（NISP，the number of identified specimens per taxon）
NISP是指可以鉴定到种属或骨骼部位（如肱骨、股骨或桡骨等）的标本数量。计算NISP的方法比较简单，只要挑出可鉴定的标本然后清点总数即可。它可以用来统计动物种属在考古遗址中出现的数量与频率，但在实现这一功能时可能会出现一些问题，因为：1）在同一埋藏环境下，不同标本承受外力的能力不完全相同，破碎程度会有所不同。因此如果用单纯NISP判断遗址中某一种类出现的数量，就有可能夸大或缩小这一种类的丰富程度。例如，小型动物的骨骼相对于大型者更易于破碎为多块，从而可能会产生更多的可鉴定标本数量，若用NISP对某遗址的大型和小型动物的出现数量进行比较，就可能造成错误理解；2）标本的相关性可能会影响后来的统计。标本的相关性是指发现的某些可鉴定标本属于同一个体。表1是标本相关性产生问题的例子，数据来源于金牛山遗址动物遗存的研究。熊的NISP是553，狍的是74，用NISP检测熊和狍的个体出现数量，前者是后者的7倍多。但用最小个体数MNI进行判断，情况并非如此，熊的MNI是9，狍的MNI是7，它们的比例从7.47:1变成1.125:1。原因在于狍的骨骼很残破，很难判断相关性，而熊的骨骼多是较为完整的骨架，其中有三具聚集在洞穴的西南角，因此有较多的标本属于同一个体。这就显露出单纯采用NISP进行动物数量统计的偏颇与局限性。
2. 最小个体数
MNI被定义为最小个体数，它的基本任务是计算一个分类中的标本最少代表几个动物个体。计算方法是：挑出属于同一类动物的标本，将之按骨骼部位归类，并对成对的标本判断左右，然后将统计的数量聚拢起来选择最大值。比如，在马鞍山遗址1986年的发掘材料中，第3层出土的水鹿骨骼标本包括3个左侧楔状骨和6个右侧楔状骨，并且在所有骨骼部位数中6是最高值，这时MNI的值为6。
MNI的主要缺点出现在数量累计这一环节上。Grayson 认为MNI的值依赖于划分层位的多少，层位越多，将各层MNI相加后所获的值可能越大。表2列举了一个MNI累计时出现差异的例子，数据来源于对马鞍山遗址1986年发掘出土水鹿骨骼的统计。对第3～8层的水鹿骨骼分别进行MNI统计，然后将它们的值相加，结果为25。但把这个组合作为一个整体进行MNI统计时，值则变为18。为什么会出现这样的差异呢？我们知道无论对各层还是对整个堆积进行MNI计算时，首先都要将研究对象看作一个整体，然后在其中选出数量最多的（一侧）骨骼部位确定MNI值。在这个例子中，当研究对象为整个堆积时，水鹿的右侧钩状骨数量最多，因此最小个体数由它来确定。而当研究对象为各个层位时，钩状骨的数量只有在第5层才占优势，而在其他各层数量占优势的骨骼各有不同，如表2所示其他骨骼的数量均超过所属层位钩状骨的数量，因此对各层MNI总计后的数目要超过右侧钩状骨的总数。
由此可见，对于一个遗址采用不同分层方案计算MNI很有可能会导致不同的值。如果能确定每一个远古人类的生活面（living floor），然后计算每一生活面的MNI，则能够在最大程度上使MNI接近真实的数值，虽然这是一种非常理想化的状态，但我们应该在发掘中尽可能精细划分不同的考古层位，从而接近历史的真实。
3. 最小骨骼部位数
MNE最早由Binford提出，主要根据具有特殊解剖学特征的部位来计算一个分类中某类骨骼或骨骼部位的数量，如根据肱骨头统计的牛肱骨近端的数量，根据股骨粗线计算的股骨骨干部分的数量等。MNE同MNI一样在累计时会出现问题，但MNE不必面对鉴定不出骨骼是左侧还是右侧的问题。因为Binford在创立这一量化单元之前，从民族考古学的角度观察到，人们并不是根据骨骼的左右而是根据不同的营养价值运送猎物的不同部位。譬如，左右两侧肱骨为营养价值相同的一个单元，大多数考古学家认为狩猎者在面对不能把所有猎物带回营地的情况下，往往会选择将多肉和富含骨髓的肢骨部分带回驻地，而将躯干骨去肉后抛弃在屠宰猎物的地方。在计算MNI时，那些不可确定左右的标本不会被纳入分析中，这样就会影响对远古人类行为的解释。因此MNE是非常有意义的量化单元，可以说它的创立是动物考古学量化解释人类行为的又一里程碑。
表3是教我们怎样计算MNE的例子，数据来源于对马鞍山遗址上文化层中第II等级动物股骨的数量统计1。股骨上具有特殊解剖学特征的6个部位被标在图1上，各部位的MNE值都被列在表3中。计算MNE的方法是统计骨骼上解剖学部位的数量。譬如，一个完整的FE4(FE4的数量通过股骨粗线来确定)，就被记录为1；FE4的30%部分出现在标本上，被记录为0.3，FE4的数量即为：1+0.3＋……= 9.7。表3中各部位的MNE值都是这样计算出来的。
MNE可以展现各骨骼部位出现的数量，但应用这一量化单元对不同骨骼部位的出现率进行比较时却会出现问题，因为各部位在个体中存在的数量并不完全一样。譬如，一只水鹿具有2个股骨，却具有28个肋骨。如果将遗址出土股骨的MNE和肋骨的MNE进行对比，往往会发现肋骨总数远远高于股骨。如马鞍山遗址上文化层第II等级动物股骨MNE的最高值为FE4=9.7，而肋骨MNE的最高值为Rib1=36.5，后者与前者的比值为3.76，但实际上它们所属个体数目的比值与之相差悬殊。为了解决MNE在对比各骨骼部位出现频率时出现的问题，Binford又创立了MAU。
4. 最小骨骼单元
MAU被定义为一个分类中的最小骨骼单元数。骨骼单元是由骨骼部位组成的，其涵盖范围可大可小，要根据具体研究需要厘定。譬如，当我们想了解在马鞍山遗址上文化层发现的第II等级动物骨骼中是代表营养价值较高的腿部多，还是代表营养价值较低的足部多时，就要分别把腿部（包括肱骨、桡/尺骨、股骨和胫骨）和足部（包括掌骨、指骨、跖骨和趾骨）的所有骨骼看作一个骨骼单元，然后进行数量比较。当我们想要了解股骨中是骨骼密度较低的骨骺部分出现频率高，还是骨骼密度较高的骨干部分出现频率高时，就可以分别将骨骺和骨干部分作为一个骨骼单元，然后进行数量对比。
MAU的值为MNE除以一个动物个体中某类骨骼的出现次数，获得的数值即可代表骨骼单元的数量。表3中第II等级动物FE4的MNE为9.7，那么MAU值即为9.7除以股骨在一个个体中出现的次数2，结果为4.85。要获得肋骨的MAU则用MNE（36.5）除以肋骨在一个个体中出现的数量28（马鞍山遗址第II等级动物主要包括水鹿、猪和熊，偶蹄类和食肉类肋骨数量在26－30个左右，28是取它们的平均值），结果为1.304。也就是说，被带入马鞍山遗址内的第II等级动物肋骨单元的数量要低于股骨单元的数量。
考虑到不同动物骨骼组合数量级别的不同会造成对比时的不便，Binford将MAU进行了标准化处理，引入了MAU％的概念。他将各骨骼单元的最高值看作是100％，而其他的MAU值则据其派生出来。如马鞍山遗址第II等级动物各骨骼单元的最高值落在头骨部分，值为21（根据牙齿数量确定），MAU％则为21÷21=100％。肋骨的MAU为1.304，则其MAU％值为1.304÷21=6.7%。Kobeh是伊朗的一处旧石器时代洞穴遗址，其第II等级动物肋骨的MAU为2，与马鞍山遗址上文化层同类标本MAU(1.304)的数量相差不多，但仅仅根据这两个数据我们并不能判断二者在各自骨骼单元分布中所占的位置，标准化后的结果显示前者的MAU%为12.5%左右，后者为6.7%，这时我们则可以对比说明它们在各自的骨骼组合中都不占数量上的优势。
通过量化单元在马鞍山遗址动物骨骼研究中的应用，我们对于NISP、MNI、MNE和MAU的使用方法和注意事项有了更加清楚的认识。由于存在着骨骼相关性和数量累计的问题，在应用NISP和MNI确定种属数量时应该非常谨慎，首先要根据遗物的出土情况判断埋藏状况，确定骨骼的相关性，然后尽可能细致地划分考古层位以确定计算MNI的最合适的单元。在阐释人类开发肉食的倾向时，即在说明他们喜欢将哪部分运移至驻地进行进一步处理，又选择将哪部分骨骼抛弃在屠宰遗址时，应该依赖于MNE、MAU和MAU%，因为它们是专门为确定骨骼部位出现数量而设计的量化单元。
希望本文对这些量化单元的介绍和应用实例能够帮助读者根据研究需要恰当地选用合适的方法，从而为科学地解释考古遗址中发现动物骨骼组合的内涵并深入阐释远古人类的行为奠定可信的量化基础。
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