Aguada Fénix:化作宇宙地图的景观
在墨西哥 Tabasco 低地工作的考古学家们对已知最大、最古老的玛雅遗址之一进行了重新解读,认为它是一个精心设计的、景观规模的 宇宙图 (cosmogram) —— 一份表达了三千年前人们如何组织空间、时间和祭祀仪式的建筑地图。这项基于田野发掘和航空激光测绘的新分析认为,嵌套的十字形、带有颜色编码的窖藏以及广泛的水利网络,共同将方位基准、历法间隔和水的象征意义以物理形式编码在了一起。
平坦平台如何显现
十字形窖藏:颜色、方位与仪式
解读的核心是团队在被称为“E组建筑 (E group)”的建筑群内发掘出的一个十字形坑,这类建筑形式此前被认为与太阳观测有关。在后期的填充物之下,研究人员发现了一个更小的、嵌套的十字形,里面含有精心摆放的矿物颜料堆和海贝壳。颜料的排列与方位基准相对应:北面是鲜艳的蓝色蓝铜矿 (azurite),东面是绿色的孔雀石 (malachite),南面是黄土 (yellow ochre),西面则是海贝壳和褪色的红色痕迹。这种排列符合中美洲文化中颜色、方位与神圣意义之间长期存在的象征关联,但这是迄今为止发现的最早的、精确放置颜料以标记方位的实物案例。
运河、堤坝与宇宙网格
除了十字形构造,景观中还包含长长的运河 —— 有些宽达35米,深达数米 —— 外加一座将祭祀建筑群与泻湖连接起来的堤坝。从空中俯瞰,运河、堤道和平台形成了延伸数公里的嵌套十字图案,并与特定的日出日期对齐,这些日期勾勒出了一个130天的间隔,研究人员将其与后来在整个中美洲使用的260天祭祀历的一半联系起来。这种对齐方式,以及所涉及的庞大土方工程规模,是该布局作为 宇宙图 这一主张的核心:该社区通过工程手段,字面上将宇宙秩序转化为了地形景观。
没有大首领的大型建筑?
这项新研究的一个极具启发性的意义在于社会层面。与后来的玛雅都城不同,Aguada Fénix 的发掘工作迄今尚未发现任何预示着集权式、强制性领导的宫殿建筑群或纪念性的精英墓葬。作者提出,该建筑是通过协同的社区努力规划和建造的 —— 由精通历法和星象的专家组织,而非由独裁统治者领导。从这个角度来看,大型祭祀建筑的建造可能是协作认同的表达,而非精英权力的直接工具。
暗示意义的器物
从十字形窖藏和附近沉积物中回收的器物组合为这一画面增添了细节。研究人员发现了玉石饰品和形似动物的陶器,更有趣的是,还有一件被团队解读为代表分娩女性的雕刻作品。一些祭品似乎是在不同时间点留下的,这表明该地点在最初的窖藏填埋后很久仍保持着祭祀上的重要性。这些发现共同指向了一种关注自然生命周期、水和方位宇宙观的祭祀语汇,而非后来玛雅艺术中常见的王权图符。
为什么这对于看待早期中美洲很重要
如果关于 宇宙图 的解读成立,Aguada Fénix 将同时改变两个标准叙事:它推前了玛雅地区大规模纪念性建筑出现的时间线,并表明复杂的、跨越领土的建筑并不一定意味着考古学家在后期遗址中看到的那种政治等级制度。这一发现支持了考古学中一种新兴观点,即仪式、宴饮和共享的历法知识为集体劳动提供了强大的动力,在没有帝国机器的情况下创造了纪念性景观。
谨慎之处与后续步骤
并非所有人都完全接受“宇宙图”这一标签。一些专家敦促保持克制:“宇宙图”可能是一个广义词,而且关于是否每个排列的轴线和窖藏都必须被解读为明确的宇宙地图,或者是否存在实际原因(排水、社会聚会、季节性迁移)也塑造了这一规划,仍然存在疑问。需要进行更多的发掘、更精细的年代测定以及对邻近遗址的比较研究,以检验哪些特征是象征性的,哪些是实用性的,以及这两类在实践中是如何重叠的。这一发现为田野调查开辟了新途径,但尚未结束争论。
考古学家接下来的工作
该团队计划继续进行发掘并开展更广泛的区域普查,将 Aguada Fénix 置于其周边近期研究确定的近500个较小祭祀综合体的景观中。未来的工作将精细化年代学,扩大祭祀沉积物的样本,并调查水管理、遗址内的移动以及定期集会是如何协调的。由于该遗址早于玛雅地区的文字记载,其物质布局本身成为了研究人们如何组织关于天空、历法和社区生活观念的稀有、直接来源。
结论:可以行走的地图
Aguada Fénix 呈现了一幅惊人的图像:一张可居住的地图,人们可以在上面会面、观测苍穹,并确认共同的计时和祭祀实践。无论人们称其为宇宙图、祭祀景观,还是巨大的社区广场,该遗址结合了颜料、坑穴、运河和对齐线的特点,改写了关于早期中美洲大规模建筑和社会组织如何发展的部分历史。随着发掘的继续,这座建筑将帮助历史学家和考古学家检验关于协作、祭祀知识以及早在我们通常认为的“古典”玛雅建筑出现之前,宇宙观物质表达的新观点。
Mattias Risberg 是 Dark Matter 驻科隆的科技记者。他拥有科隆大学 (Universität zu Köln) 的物理学硕士学位和计算机科学学士学位,报道范围涵盖考古科学、太空政策和数据驱动调查。
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