5 Herkunftsrelevante Merkmalsbündel der untersuchten Marmore
5.1 Geochemische Eigenschaften
N, Anzahl Messwerte Min Max Median Mittelwert Std.abw Varianz Schiefe Kurtosis Kalksteine Mittelwert
Quarz XRD
Gew% 170 0,000 1,63 0,27 0,30 0,19 0,04 4 27 2,4
Dolomit XRD
Gew% 170 0,000 96,43 0,06 4,21 15,00 240 5 27
Mg Gew%* 368 0,018 12,33 0,31 0,64 1,40 2 6 43 2,6
Fe* 368 6,069 1593,00 70,50 149,46 235,00 55000 4 20 14600
Mn* 368 2,500 514,00 10,00 20300 35,00 1200 9 113 700
Sr (ICP-OES)* 369 7,800 1451,00 127,00 140,03 92,00 8500 8 110 450 Sr (ICP-MS) 284 32,500 1224,00 143,80 162,47 106,00 11000 5 39 450
La 284 0,022 6,39 0,59 0,84 0,90 1 2 6
Ce 283 0,021 5,17 0,39 0,62 0,70 0,5 2 8
ΣSEE 284 0,046 22,00 2,30 3,04 3,00 10 2 5
Y 284 0,025 11,00 1,50 1,98 2,00 4 2 4
Ba** 264 0,208 135,00 1,30 2,87 11,00 130 1
1 118 120
Pb** 261 0,121 34,00 1,00 1,86 3,00 11 7 56 9
Th** 156 0,004 0,42 0,03 0,06 0,08 0,006 2 5
U** 246 0,006 1,68 0,04 0,09 0,16 0,03 6 43 2,1
Zn* 218 2,000 106,00 6,00 7,39 8,00 64 9 108
* Einschließlich früherer Messungen (GERMANN 1988), ** nur indikativ
Tabelle 20: Statistische Parameter geochemisch-mineralogischer Werte aller weißen bis weißgrauen Marmo-re. Rechte Spalte Mittelwerte Kalksteine (WEDEPOHL 1970). Um den Abstand zwischen Median und Mittel-wert nicht zu verkleinern, wurde auf Rundungen weitgehend verzichtet. Alle Angaben außer Quarz, Dolomit und Mg in ppm
Wie bereits in Kapitel 4.8 beschrieben, machen sich die sehr geringen Elementgehalte der meis-ten Marmore in einer ausgeprägt linksseitigen Abweichung von der Gauß´schen Normalvertei-lungskurve bemerkbar. Deshalb liegt ihr Medi-an (Wert in der Mitte aller Messdaten) fast im-mer weit unterhalb des Mittelwerts (Summe aller Messwerte geteilt durch ihre Anzahl). Die sehr starken Standardabweichungen und Vari-anzen bedeuten aber nicht, dass die geochemi-schen Analysen wertlos sind. Im Gegenteil, nur aufgrund der hohen Abweichungen der Mess-ergebnisse sämtlicher Marmorproben besteht überhaupt eine Chance, lagerstättenspezifische Elementgehalte zu detektieren.
Dies verdeutlicht die untenstehende Diagramm-serie (Abbildung 72 a-n), in der Boxplots mit Mittelwert, Interquartilsbereich und Standard-abweichung verschiedener Lagerstättenmarmo-re dargestellt sind. Es ist erkennbar, dass man-che Elementgehalte deutlich unterschiedliman-che
Bereiche bei verschiedenen Lagerstätten bele-gen und tendenziell zumindest bei einibele-gen La-gerstätten eine symmetrischere Verteilung auf-tritt.
Jedoch muss vor zu großem Optimismus ge-warnt werden, dass hiermit das alleinige Mittel zur Lagerstättendiskriminierung gefunden wäre.
Tatsächlich idealisieren die Boxplots die wirkli-chen Verhältnisse, weshalb sie nur indikativ und ergänzend verwendet werden dürfen:
1. Von einigen Marmorlagerstätten liegen nur sehr wenige Messwerte vor, wie in der unteren Zeile der Boxplots die Zahl N der durchgeführten Messungen ver-deutlicht. Diese unterschiedliche und teilweise zu geringe Probenzahl ist auch ein Hauptgrund, warum hier multivaria-te statistische Verfahren wie Clusmultivaria-ter- und Diskriminanzanalyse für eine pri-märe Herkunftsbestimmung nicht geeig-net waren. Es ging aber angesichts
be-grenzter Ressourcen darum, von einer möglichst großen Zahl von Lagerstätten und Museumsobjekten einigermaßen aussagekräftige Messwerte zu erhalten, statt von einigen wenigen möglichst vie-le.
2. Zur Bewahrung der Übersichtlichkeit werden nicht alle Lagerstätten darge-stellt, ebenso wie statistische Ausreißer und Extremwerte weggelassen werden.
3. Zur Erhöhung der Anzahl von Messwer-ten wurden die antiken Objekte im An-schluss an ihre Lagerstättenzuordnung in den Datensatz der Lagerstättenmar-more aufgenommen. Dass dies seine Be-rechtigung hat, wird z.B. im Boxplot der Fe/Sr-Verhältnisse prokonnesischer und parischer Marmore deutlich (Abbildung 71). Die 53 Proben vom Pergamonaltar decken sich gut mit den 25 Proben von Marmara. Die höhere Spannweite der 6 anderen prokonnesischen Proben aus Pergamon wird vor allem durch die ak-zessorienreicheren ephesischen Hafen-thermenproben hervorgerufen, die aber petrographisch und isotopisch (sowie mittels KL und EPR) eindeutig Marmara zugeordnet werden konnten.
6 53
35 25
N =
Prokonn. sonstige Prokonn. in Pergamon Paros-2
Marmara (=Prokonn.)
Fe/Sr
2
1
0
Abbildung 71: Mittelwerte, Interquartilsbereiche und Standardabweichungen des Fe/Sr-Verhältnisses von prokonnesischen und Paros-2-Marmoren. N gibt Anzahl der gemessenen Proben an, die meisten Paros-2-Werte wurden GERMANN (1988) entnommen
Sehr ausgeprägt ist hingegen der Unterschied aller prokonnesischen Proben zu denen der Pa-ros-2-Brüche. Auch sonst hat sich gezeigt, dass Elementverhältnisse wie Fe/Sr oder ΣSEE/Y oftmals eine deutlichere Separierung der Lager-stättenmarmore als die reinen Einzelelementge-halte erlauben.
In den folgenden Abbildungen stehen die Abkürzungen in alphabetischer Reihenfolge für die im Kapitel 6 detailliert beschriebenen Marmorlagerstätten:
Afro: Aphrodisias, BGaq: antike Brüche bei Stratonikeia, Eurom: Euromos, Hk: Herakleia, MTO: Milet Ost, MTW: Milet West, BGBuAd:
NW-Ufer Bafa See Burgass Adasi, Car:
Carrara, Eph: Ephesos, Hym: Hymettos, MgLS: Magnesia Lagerstätte, Milas: Milas, Mm: Marmara-Prokonnesos, MyLS_28:
Lagerstätte 28 bei Myus, NB_Ak: Akkaya nördlich Bergama, NB_EM: Eski Maden nördlich Bergama, Nx: Naxos, ParLy: Paros östliches Marmortal, ParPy: Paros Pythion, ParMarat: Paros Marathi, Pent: Penteli, PriLS: Priene Steinbruch, ThaAl: Thasos-Aliki, Phourni: Phourni-Insel, Wuns: Wunsiedel
a)
2 3 4 8 4 35 7 2 20 14 32 2 2 8 87 4 7 3 6 11 5 19 8 10 6 8 9 N =
Phour ni Wuns ThaA Pri Ls l Pent ParWM t ParMar
at ParPy ParEM
T ParLy Nx NB_E M NB_Ak MyLS
_28 Mm Milas MgLs Hym Eph BGBCar
uAd MT W MTO EuromHk BGaq Afro
Mg Gew%
4
3
2
1
0
b)
3 4 8 2 1 1 4 2 6 64 1 12 3 9 1 6 7 2 6 3 11 4 N =
Phou rni ThaA
l Pri Ls Pent ParEMT ParLy NB_E
M NB_Ak MyLS_28 Mm Mila
s MgLs Hym Eph Car BGBuAd MT
W MTO Hk Eurom BGaq Afro
Quarz Gew%
,6
,5
,4
,3
,2
,1
0,0
c)
2 3 4 8 5 1 2 5 5 4 9 100 4 9 3 6 8 5 20 8 11 6 8 9 N =
Phour ni Wuns ThaA
l Pri Ls Pent ParP
y ParLy NB_Nx NB_A EM
k MyLS
_28 Mm Milas HymMgLs Eph Car BGBuA d MT
W HkMTO Eurom BGaq Afro
Summe SEE
14
12
10
8
6
4
2
0
d)
2 3 4 8 5 1 2 5 5 4 9 100 4 9 3 6 8 5 20 8 11 6 8 9 N =
Phourn i Wu
ns ThaA Pri Ls l Pent ParPy ParLy Nx NB_E
M NB_A
k MyLS
_28 Mm Milas MgLs Hym Eph Car BGBuA d MT W MTO Hk Eurom BGaq Afro
Summe SEE/ Y
7
6
5
4
3
2
1
0
e)
2 2 4 6 4 1 5 4 9 82 1 9 3 6 7 2 10 1 4 5 6 2 N =
Phou rni Wuns ThaA Pri Ls l Pent Nx NB_E
M NB_A
k MyLS
_28 Mm Milas MgL
s Hym Eph Car BGBuAd MT W MTO Hk Eurom BGaq Afro
La/Lu
200
100
0
qaq q q q q
q a
a
f)
2 3 4 8 5 1 4 5 4 9 94 4 9 3 6 7 5 20 5 7 6 8 7 N =
Phourni Wun Tha s
Al Pri L
s Pent ParPy Nx NB_
EM NB_
Ak MyLS_
28 Mm Mila
s MgLs Hym Eph Car BGBu
Ad MT W MTO Hk Eurom BGaq Afro
Cer neg
1,2
1,0
,8
,6
,4
,2
0,0
g)
2 3 4 7 5 1 3 5 4 9 87 2 9 3 6 7 4 12 2 6 5 8 4 N =
Phourn i Wun
s ThaA Pri L l Pent s ParPy Nx NB
_EM NB
_Ak MyLS
_28 Mm Milas MgLs Hym Eph Car BG
BuAd MT
W MT
O EuromHk AfroBGaq
Y/Ho (mol)
180
160
140
120
100
80
60
40
h)
2 3 4 8 4 1 2 5 5 3 9 82 4 9 3 6 8 5 20 8 11 6 8 9 N =
Pho urni Wu Tha ns
Al Pri Ls Pent Par
Py ParLy NB_Nx
EM NB_Ak MyLS_
28 Mm Milas MgLs Hym Eph Car BGBuAd MT
W MTO Hk Eur
om BGa
q Afro
Ba
10
8
6
4
2
0
i)
1 3 3 4 35 7 1 20 12 31 1 36 2 6 2 2 11 4 3 3 2 6 1 N =
Phourni ThaA
l Pri Ls Pent ParW
Mt ParMar
at ParP
y ParE
MT ParLy Nx MyLS
_28 Mm Milas HymMgLs Eph Car BGBuA
d MT W Hk Eurom BGaq Afro
Zn (OES)
20
16
12
8
4
0
j)
2 3 4 8 5 1 2 5 5 4 9 100 4 9 3 6 8 5 20 8 11 6 8 9 N =
Phourni Wun
s ThaA
l Pri Ls Pent ParPy ParLy NB_Nx NB EM
_Ak MyL
S_28 Mm Milas MgL
s Hym Eph Car BGBu
Ad MT
W HkMTO Eurom BGaq Afro
Sr (ICP-MS)
400 360 320 280 240 200 160 120 80 40
k)
2 3 4 8 4 35 7 2 20 14 32 2 2 8 87 4 7 3 6 11 5 19 8 10 6 8 9 N =
Phourni Wu
ns ThaAl Pri Ls Pent Par
WM t ParMar
at ParPy Par
EMT ParLy Nx NB_EM NB_Ak MyL
S_28 Mm Milas MgLs Hym Eph Car BGBu
Ad MT
W MTO Hk Eurom BGa
q Afro
Fe (OES)
1000 900 800 700 600 500 400 300 200 100 0
l)
2 3 4 8 5 35 7 2 20 14 5 5 4 8 87 4 7 3 6 11 5 19 8 10 6 8 9 N =
Phou rni Wu ThaAlns Pri L
s Pent ParW
Mt ParMar
at ParPy ParEMT ParLy NB_Nx
EM NB_Ak MyLS
_28 Mm Mila
s MgL
s Hym Eph Car BGBu
Ad MT W MTO Hk Eurom BGaq Afro
Fe/Sr
6
4
2
0
m)
2 3 4 8 4 35 7 2 20 14 32 2 2 8 87 4 7 3 6 11 5 19 8 10 6 8 9 N =
Phou rni Wu Tha ns
Al Pri L
s Pent ParW
Mt ParMar
at ParPy ParEMT ParLy Nx NB_
EM NB_A
k MyL
S_28 Mm Mila
s MgL
s Hym Eph Car BGBuAd MT W MTO Hk Eurom BGaq Afro
Mn (OES)
100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0
n)
Abbildung 72 a-n: Mineral- und Elementgehalte sowie ausgewählte Elementverhältnisse verschiedener La-gerstättenmarmore. N: Anzahl der Meßproben, alle Angaben in ppm, außer bei Dolomit, Mg und Quarz (Gew%)
5.1.1 Dolomit und Quarz
Wie bereits in Kapitel 4.5 ausgeführt, können stark variierende dolomitische Anteile – und mit ihnen korreliertes Mg – ein Merkmal man-cher Lagerstätten sein, während andere Mar-morlagerstätten einheitlich niedrige oder hohe Dolomitgehalte aufweisen (Abbildung 72 a und b). Weitere Aspekte werden in Kapitel 5.4.5 diskutiert. Seltener geben die pulverdiffrakto-metrisch ermittelten Quarzgehalte herkunftsin-dizierende Hinweise, z.B. die niedrigen Werte
der dolomitreichen Marmore von BGBuAd (Ba-fasee bei Burgass Adasi) verglichen mit dem höheren Einzelwert von Carrara oder denen von Stratonikeia (Abbildung 72 c). Weitere Beispie-le wurden am Ende von Kapitel 4.5 gezeigt, wo eine Abbildung der im Wesentlichen symmetri-schen Normalverteilung bereits ein statistisches Indiz für den geringen diskriminatorischen Nut-zen der XRD-Quarzgehalte liefert. Aussage-kräftiger können demgegenüber die unter dem Mikroskop erkennbaren Anteile an Quarz und anderen akzessorischen Mineralien sein.
5.1.2 Seltenerdelemente SEE
Die in Abbildung 72 d erkennbare beträchtliche Spreizung der Summe der SEE verdeutlicht noch einmal, dass die Absolutgehalte der SEE nur sporadisch eine Lagerstättendiskriminierung erlauben (s. Kapitel 4.6.1). Demgegenüber lässt sich mit Elementverhältnissen wie ΣSEE/Y (e), La/Lu (f), Cerneg (g) und Y/Ho (h) das diskrimi-natorische Potential beträchtlich verbessern.
5.1.3 Ba, Zn, Sr, Fe, Mn
Abgesehen von der geringen Zuverlässigkeit der meisten Messwerte von Ba und Zn (Abbildung 72 i und j), deutet sich lediglich bei den höheren Ba-Gehalten der Marmorproben von Carrara, Euromos, dem Kozak48 (N-Bergama) und Wunsiedel ein diskriminatori-sches Potential an, insbesondere bei den beiden letzten mit einer gewissen Relevanz gegenüber Marmara. Unter den feinkörnigen Marmoren vermag Ba ansatzweise die Carrara-Proben von denen aus Penteli, Phourni und Milas abzugren-zen. Demgegenüber sind die keineswegs immer positiv korrelierten Gehalte an Sr, Fe und Mn (Abbildung 72 k, l und n) nicht nur besser re-produzierbar, sondern weisen auch häufiger lagerstättenspezifische Signaturen auf. Wie schon in Abbildung 71 für die Unterscheidung der prokonnesischen von Paros-2-Marmoren gezeigt, lässt sich z.B. mit dem Fe/Sr-Verhältnis die Abgrenzung unter Umständen weiter verbessern (Abbildung 72 m).
5.1.4 Bivariate Diagramme
Eine weitere Darstellungsmöglichkeit sind biva-riate Wertepaare chemischer Elemente, die im Diagramm unter Umständen Lagerstätten in Feldern oder Clustern gruppiert erkennen las-sen. So weisen in Abbildung 73 weiße Marmore von Aphrodisias gleichermaßen niedrige Fe-Gehalte wie die prokonnesischen Proben des Großen Frieses vom Pergamonaltar auf, wäh-rend die höheren Sr-Gehalte des Großen Frieses eine deutlichere Abgrenzung ermöglichen. Die
48 Inwieweit die hohen Ba-, Sr-, Fe- und Mn-Gehalte auch der gut auskristallisierten Kozakmarmore im Zusammen-hang mit ihrer kontaktmetamorphen Bildung stehen, ist sicherlich eine eigene Untersuchung wert.
in Abbildung 74 aufgrund der ausgeprägten Spannweite und Linksschiefe logarithmische Darstellung der Fe- und Mn-Gehalte von Aph-rodisias-Marmoren und Marmoren aus der süd-westlichen Menderes-Region erlaubt ebenfalls eine gewisse Unterscheidung, erscheint jedoch infolge höherer Lagerstättenanzahl und stärke-rer Überlappung auch beträchtlich unübersicht-licher. Die schon vorgestellten und detaillierter in Kapitel 7.2 erläuterten Isotopendiagramme sind ebenfalls bivariat, wobei üblicherweise δO auf der x-Achse und δC auf der y-Achse aufge-tragen werden. Zusätzliche Auswahlkriterien wie z.B. die Farbe, Korngrößen oder nur be-stimmte Lagerstätten können bei allen bivaria-ten Diagrammen die Übersichtlichkeit wieder erhöhen. So werden in Abbildung 82 lediglich die Isotopendaten von Marmoren mit mehr als 3 Gew% Dolomit wiedergegeben.
Das Hinzufügen einer dritten Achse, sei es als Dreikomponentendiagramm oder als dreidimen-sionale räumliche Punktwolke, hat bei den Marmoren keine Verbesserung aussagekräftiger Diskriminanzdiagramme gebracht sondern im Gegenteil die Anschaulichkeit reduziert. Die zusätzliche Einbeziehung von Komponenten (n
= 1, 2, 3 bis unendlich) spannt einen n-dimensionalen Vektorraum auf, der sich ab n>3 nur noch mit mathematischen Methoden der multivariaten Statistik wie Cluster- und Diskri-minanzanalyse erfassen lässt.
Abbildung 73: Bivariates Fe-Sr-Diagramm prokonnesischer und Aphrodisias-Marmore
Abbildung 74: Fe-Mn von Marmoren aus Aphrodisias und der westlichen Menderes-Marmorsequenz