Daniel Contreras
email: danielalexandercontreras@gmail.com

Alberte ) Bondeau

Joel Guiot

Alan ) Kirman

Eneko ) Hiriart

Loup ) Bernard

Romain ) Suarez

Marianela ) Fader

A ) Contreras

Joël ) Guiot

From paleoclimate variables to prehistoric agriculture: Using a process-based agro-ecosystem model to simulate the impacts of Holocene climate change on potential agricultural

Keywords: Using%a%Process7Based%Agro7ecosystem%Model%to%Simulate%the%Impacts%of%Holocene% Climate%Change%on%Potential%Prehistoric%Agricultural%Productivity%in%Provence,% France% )prehistoric)agriculture, )past)climate)impacts, )agroJecosystem)modeling, )humanJ environment)interaction) )

come   L'archive ouverte pluridisciplinaire

Agriculture) is) one) of) the) most) directly) climateJvulnerable) of) human) activities,) and) agricultural) productivity) thus) a) lynchpin) of) cautionary) tales) about) both) current) and) impending) climate) change) impacts) and) consequences) of) past) climatic) shifts) documented) both) historically) and) archaeologically.) ) At) the) same) time,) the) impacts) of) past) climate) change) on) agricultural) productivity) are) difficult) to) quantify,) and) more) often) asserted) than) substantiated) with) quantifiable) evidence) of) changing) harvests.) ) In) the) literature) linking) past) climatic) changes) to) putative) societal) collapses,) the) role) of) declining) agricultural) productivity) often) remains) implicit,) at) least) partly)as)specific)mechanisms)of)collapse)are) generally) underexplored.) ) This) paper) addresses) this) difficult) but) vital) interface) of) climate) and) human) activity) by) exploring) the) range) of) climaticallyJdetermined) variability)

Contreras)et)al.,)in)press) ) Quaternary)International) ) 2)
of) past) agricultural) productivity) under) the) climate) conditions) of) the) Holocene) in) the) western)Mediterranean.)))

We)adapt)LPJmL)(the)LundJPotsdamJJenaJ managedJland) model),) a) processJbased) dynamic) vegetation) and) agroJecosystem) model,) to) the) modeling) of) past) agricultural) productivity.) ) LPJmL) builds) on) a) processJ based) dynamic) natural) vegetation) model) (Sitch) et) al.,) 2003)) to) include) agroJ ecosystems) (Bondeau) et) al.,) 2007;) Fader) et) al.,)2015),)adding)the)possibility)of)modeling) various) crop) functional) types) (CFTs)) as) well) as) established) plant) functional) types) (PFTs)) representing) natural) vegetation.) ) To) model) prehistoric) agriculture) we) calibrate) these) CFTs) for) past) crops) and) agricultural) practices,) and) produce) spatiallyJexplicit) estimates) of) potential) agricultural) productivity) (PAgP)) under) the) temperature) and) precipitation) extremes) (warm/wet,) warm/dry,) cold/wet,) and) cold/dry)) of) past) (Holocene))

Mediterranean) climatic) conditions,) focusing) on) an) approximately) 1400) km 2 ) case) study) area) in) Provence) (see) Figure )1).))This)study)area)offers)topographic) and) bioclimatic) diversity,) capturing) at) least) some)of)the)pronounced)geographic)diversity) for) which) Provence) is) well) known) (cf.) Blondel)et)al.,)2010,)p.)Ch.5).) Four)sequences)of)highJresolution)climate) data) (monthly) temperature,) precipitation,) and) cloudiness,) at) a) spatial) scale) of) 30m) x) 30m) grid) cells),) based) on) the) regional) Holocene) extremes,) are) produced) by) downscaling) a) low) spatial) and) temporal) resolution) Mediterranean) climate) reconstruction) for) the) Holocene) (Guiot) and) Kaniewski,) 2015),) using) relatively) highJ resolution) geographic) data) and) high) temporal)resolution)modern)climate)data)for) the) latter) half) of) the) 20 th ) century) (see) Contreras) et) al.,) submitted).) ) With) these) inputs,) we) are) able) to) use) LPJmL) to) produce) geospatially)explicit)estimates)of)PAgP)of)key) prehistoric) crop) types) (cereals) and) pulses)) under) past) regimes) of) agricultural) practice.)) Each) model) run) produces) a) PAgP) value) for) each)pixel)that)represents)the)yield)in)metric) tons) of) fresh) matter) per) hectare) (tFM/ha)) that)a)cultivated)area)within)that)pixel)would) produce.))Each)simulation)operates)under)the) assumption) that) 100%) of) the) pixel) area) is) occupied) by) the) CFT) under) consideration;) hence) the) focus) on) potential) rather) than) realized)yields.))The)range)of)variation)in)the) results) constitutes) a) quantified) estimate) of) the) magnitude) of) climateJinduced) variability) in)past)agricultural)productivity.))

We) here) use) comparisons) between) snapshots) of) these) four) periods) to) address) three)key)questions:))

1) What)were)the)consequences)for)PAgP)of) the) climatic) extremes) that) Holocene) inhabitants)could)have)had)to)confront?)) 2) How) were) these) consequences) spatially) structured,) how) spatially) diverse) were) they,) and) what) consequences) did) this) have) for) the) landscapes) of) agricultural) potential)available)to)inhabitants?)) 3) How) much) were) inhabitants) able) to) shape) PAgP) themselves) -) that) is,) how) does) climateJdriven) variability) compare) to)potential)practiceJdriven)variability?)))

2.(Why(simulate(prehistoric(agriculture?(

The) impact) of) past) climate) change) on) human) societies) is) now) a) commonly) seen) narrative,) in) both) popular) (e.
) concerns) about) global) climate) change.) Discomfort) with) environmental) determinism) notwithstanding,) few) would) now) dispute) the) potential) for) significant) human) consequences) of) climate) change.)) Concerns)about)current)and)future)impacts)of) anthropogenic) climate) change) now) often) drive)research)into)past)humanJenvironment) interactions) (cf.) Lane,) 2015),) as) the) advantage) of) being) empirically) examinable) over) long) time) spans) outweighs) the) disadvantage) of) mismatches) between) past)
and) modern) conditions.) ) In) addition,) a) significant) proportion) of) contemporary) agriculture) remains) smallholder) agriculture i ,) often) in) the) developing) world) closer) in) character)to)prehistoric)agricultural)practices) than) to) modern) industrial) agriculture.)) Individual)smallholdings)are)rarely)identified) archaeologically,)as)they)are)less)easily)found) or) delimited) than) aggregated) settlements) or)

Contreras)et)al.,)in)press) )
Quaternary)International)

)

3) collectively) modified) landscapes) that) leave) more) extensive) and) durable) remains.)) Nevertheless,) much) archaeological) research) concerns) societies) in) which) smallholder) agriculture) provides) the) subsistence) base,) making) the) productivity,) effects,) resilience,) and) vulnerabilities) of) such) systems) a) basic) archaeological)concern.) Although) limitations) of) spatial) and) temporal

) resolution) continue) to) hamper) development) of) detailed) analyses) of) specific) instances)of)climatic)influence)(cf.)Contreras,) 2017),)nonetheless)much)research)continues) to) assert) climateJculture) causal) links) (recently) e.g.,) Carozza) et) al.,) 2015;) Clarke) et) al.,) 2016;) Kaniewski) et) al.,) 2015;) MedinaJ
Elizalde) and) Rohling,) 2012;) Wiener,) 2014).)) These) generally) appeal) to) approximate) chronological) correlation) and) the) putatively) inevitable) impacts) of) climatic) change) on) subsistence) production,) longJdistance) landJ) and) seaJ) transport,) and) even) cosmological) understandings) based) on) climate) predictability.) Whether) the) assertion) that) such) links) exist) is) justified) remains) an) empirical) rather) than) theoretical) question,) one) that) has) to) be) addressed)in)particular)for)each)case.))Even)if) it) could) be) established) for) every) case,) however,) the) analytical) payoff) would) be) modest:) demonstrating) a) clear) impact) of) climatic) change) on) a) particular) cultural) trajectory) would) simply) confirm) the) possibility)of)an)environmental)influence)that) most)already)suspect)to)be)potential)or)even) probable.) ) Moreover,) it) would) not) provide) any) particular) guidance) for) modeling) the) effects

) of) future) climate) change,) as) such) modeling) efforts) are) based) already) on) the) conviction) that) climatic) effects) are) possible.)) This) is) not) to) say) that) there) is) no) value) in) investigating)impacts)of)past)climate)change.)) However,)we)focus)here)on)what)we)see)as)a) more)productive)question:)rather)than)asking) if) past) climate) change) affected) cultural) trajectories,) we) explore) the) potential) of) an) agroJecosystem) model) to) ask) how) it) did) so,)
and) what) were) the) factors) that) conditioned) the) degree) and) kind) of) effect.) ) We) use) modeled) PAgP) under) Holocene) climate) extremes) to) investigate) whether) climate) impacts) on) agricultural) productivity) are) a) plausible)mechanism)relating)climate)change) to)cultural)change,)and)to)explore)what)could) make)agriculturalists)more)or)less)vulnerable) to)such)change.)

The) mechanism) often) invoked) (generally) implicitly) but) occasionally) explicitly)) in) studies)of)the)impacts)of)past)climate)change) is) that) of) depressed) subsistence) production) (e.g.,)Clare)and)Weninger,)2010;)Drake,)2012;) Pezzey) and) Anderies,) 2003;) Wiener,) 2014).)) However,) whether) and) how) climatic) shifts) would) have) depressed) harvests) is) rarely) explored) in) any) detail,) and,) as) has) been) pointed) out) in) both) archaeological) (Rosen,) 1997;) Wilkinson,) 1997)) and) historical) (Slavin,) 2016)) contexts,) whether) environmentallyJinduced) shortages) become) famines) is) as) much) a) question) of) social) factors) as) environmental) ones.) ) In) fact) this) putative) link) needs) to) be) elaborated) for) any) particular)argument:)why)should)a)particular) climatic) change) have) had) disastrous) effects) on) agricultural) production?) ) To) invert) the) question) and) generalize) it,) how) vulnerable) was) prehistoric) agriculture) to) climatic) change?)))

While) agricultural) production) is) by) no) means)the)only)plausible)mechanism)through) which) climatic) change) might) have) impacted) past)human)populations,)it)is)an)aspect)that)is) both) vital) to) societies') continuance) and) on) which) one) might) reasonably) expect) to) see) impacts) (cf.) Currie) et) al.,) 2015).) ) The) hypothesis)that)such)impacts)were)acute)can,) if) confirmed,) provide) an) argument) for) one) important) way) in) which) past) human) communities) were) vulnerable) to) climate) change.) ) Conversely,) rejecting) such) a) hypothesis) would) suggest) that) the) elasticity) of)smallJscale)agriculture)provides)significant) resilience) (and) that,) in) cases) where) strong) climateJculture) links) are) suspected,) other) avenues) of) impact) need) to) be) explored).)) Using) modeling) to) explore) those) variables) that) most) strongly) affect) such) production) provides) one) way) of) characterizing) some) of) the) elements) vital) to) such) resilience.) ) While) such) use) of) modeling) has) been) explored) conceptually) (e.g.,) Marston,) 2015),) operationalizing) more) detailed) models) remains) challenging) due) to) the) number) of) variables) involved) and) the) difficulty) of) parameterizing) models) based) on) archaeological) data) that) is) rarely,) due) to) challenges) of) preservation) and) sampling,) complete) or) detailed) enough) to) directly)

Contreras)et)al.,)in)press) ) Quaternary)International) ) 4)
provide) the) specifications) necessary) for) modeling)(cf.)Saqalli)et)al.,)2014,)p.)S47).) How,) then,) to) model) the) relationship) of) prehistoric) agriculture) to) climate) variables?)) Ultimately) the) question) is) one) about) the) sensitivity) of) agricultural) outputs) (productivity)) to) environmental) variables) (temperature,) precipitation,) soil) characteristics,) etc.)) and) agricultural) practices) (land) selection) and) clearance,) tilling,) manuring,) crop) mixtures,) rotation,) fallow,)weeding,)irrigation,)etc.).))Seen)in)this) light,) the) question) of) climate) impacts) on) agricultural)productivity)becomes)a)question) of) when) the) effects) of) changes) in) environmental) variables) overwhelm) the) potential) effects) of) changes) in) agricultural) practices) (though) environmental) variables) may) also) be) altered) -) intentionally) or) not) -) by)anthropogenic)landscape)modification).)))

The) need) to) model) both) biophysical) processes) and) human) (social)) behavior) creates) two) distinct) challenges.) ) The) former) (relating) agricultural) productivity) to) environmental) variables)) has) received) significant) attention) in) ecological) modeling) (e.g.,)Challinor

;) Schwindt) et) al.,) 2016)) are) now) being) applied) to) questions) about) past) agricultural) possibilities).) ) Meanwhile,) the) activity) of) smallJscale) societies,) including) agricultural) production,) is) a) focus) of) archaeological) research,) a) strand) of) which) has) begun) to) employ) agentJbased) models) (ABMs)) to) address) questions) about) (among) other) things)) dynamic) socioJenvironmental) systems) over) time) (see) recent) summary) and) review)in)Wurzer)et)al.,)2015).) Partly) because) the) development) of) archaeological)ABMs)represents)a)significant) series) of) challenges) in) its) own) right) and) partly) because) the) effects) of) environmental) change) have) not) always) been) central) to) the) research) questions) of) modeling) efforts,) even) the) most) sophisticated) published) archaeological)ABMs)have)relied)on)relatively) simple) relationships) between) productivity) and) climate) (and) generally) on) spatially) coarse,) if) not) invariant,) climate) data) (e.g.,) Barton)et)al.,)2010b,)2010a;)Danielisová)et)al.,) 2015;)Kohler)and)Varien,)2012;)Saqalli)et)al.,) 2014)) ii .
))Such)simplified)modeling)of)the)link) between) environmental) conditions) and) agricultural)productivity)may)be)justified)for) particular) environmental) conditions) -) e.g.,) where) agriculture) is) marginal) and) highly) vulnerable) to) changes) in) precipitation) or) temperature) -) but) expanding) a) modeling) approach) to) examine) vulnerability) and) resilience) more) broadly) requires) being) able) to)specify)the)consequences)of)environmental) change)when)they)are)more)complex)and)the) links) less) obvious.) ) As) we) detail) below,) by) modeling) PAgP) under) past) climatic) conditions) we) are) able) to) explore) the) likely) impacts)of)past)climate)change.)

3.(The(Study(Area(

Examining) the) human) consequences) of) past) climate) changes) requires) considering) the) effects) of) climatic) conditions) at) human) scales.) ) Those) effects) are) conditioned) by) topography)and)geography,)whose)variability) in) Provence) produces) a) marked) bioclimatic) diversity) within) short) distances) (cf.) Blondel) et) al.,) 2010,) p.) Ch.) 5).) ) That) diversity) means) that) effects) of) climate) changes) will) be) spatially) differentiated) at) scales) meaningful) for) inhabitants) and) with) consequences) potentially) detectable) in) archaeological) settlement) patterns.) ) This) increases) the) diversity)of)possible)climate)impacts,)but)also) makes)it)likely)that)in)the)region,)historically) desirable) for) agriculture,) past) inhabitants) would) have) confronted) notable) climatic) shifts) while) practicing) agriculture) with) a) variety)of)crops)and)methods.) The) area) selected) for) study) within) the) region) -) approximately) 1400) km 2 ) -) was) arbitrarily) delimited) to) encompass) the) various) bioclimatic) zones,) with) the) goal) of) developing) a) methodology) that) could) subsequently) be) applied) to) a) larger) area) of) Provence.) ) There) is) also) a) practical) aspect:) availability) of) 20 th J21 st ) century) highJ resolution) climate) data) makes) downscaling) of)paleoclimate)data)possible)(cf.)Contreras)et) al.,) submitted),) while) rich) archaeological) settlement) pattern) data) is) available) through) Patriarche) (the) French) national) archaeological) atlas,) a) continuously) updated) database) that) integrates) excavation) and) survey) data) from) diverse) sources;) cf.) Contreras)et)al.,)in)press) ) Quaternary)International) ) 5)
http://www.culturecommunication.gouv.fr/ PolitiquesJministerielles/Archeologie/EtudeJ recherche/CarteJarcheologiqueJnationale).)))

4.(Methods:(Using(LPJmL(to(model( prehistoric/preindustrial(agriculture(

) 4.1)A)brief)introduction)to)LPJmL)
The) agroJecosystem) model) LPJmL) simulates) the) carbon) and) water) fluxes) between) atmosphere,) vegetation,) and) soil,) depending) on) the) seasonal) courses) of) key) climatic) variables) (temperature,) precipitation,) solar) radiation) [derived) from) cloudiness]),)atmospheric)CO2)concentration,) soil)type,)and,)for)cropland)and)pasture)areas,) farming)practices) (Bondeau)

et)al.,)2007).))The) CO2) absorbed) by) the) canopy) through) photosynthesis)builds)carbohydrates)that)are) stored)in)the)different)parts)of)the)plant.))For) crops,)one)important)output)is)the)amount)of) carbohydrates) that) fill) the) economically) interesting) pool:) i.e.) the) harvested) one) (grains,)fruits,)roots,)tubers).))) The) responsiveness) of) that) harvestable) output)to)model)variables)has)been)the)focus) of) extensive) development.
) ) The) model) can) account) for) irrigation,) and) the) intensity) of) agricultural)practices)is)represented)through) a) proxy:) the) potential) maximum) leaf) area) index) (LAImax)) that) can) be) reached) by) the) canopy) without) hydric) stress.) ) This) value) is) higher) when) soil) fertility) is) good,) or) for) well) fertilized)fields,)leading)to)a)dense)canopy.)In) the) model,) the) value) of) this) parameter) is) calibrated)at)the)country)scale)or)region)scale) in) order) to) ensure) that) the) simulated) productivity) fits) with) the) observed) harvest) data) (Fader) et) al.) 2010).) ) For) developed) countries)with)intensive)modern)agriculture,) typical)values)of)wheat)LAImax)range)between) 5J6,) while) they) are) kept) as) low) as) 2) for) countries) where) poor) environmental) conditions) and) eventually) degraded) soil) are) not)(or)marginally))compensated)by)external) fertilizer) (organic) or) industrial)) inputs,) and) where,) additionally,) the) yield) loss) due) to) pests) can) be) significant.) ) As) we) discuss) further)below,)LAImax)and)plant)physiological) parameters)are)adjusted)both)with)regard)to) available) information) about) past) values) and) in)order)to)tune)the)LPJmL)results)to)produce) expectable) yields) for) preindustrial) agriculture)under)various)assumptions)about) agricultural)intensity.)

) 4.2) Adjusting) LPJmL) parameters) to) model)preAindustrial)agriculture)
The) LPJmL) parameters) that) account) for) crop) development) and) growth) fall) into) two) categories:) 1)) those) that) relate) to) crop) characteristics) and) vary) between) crop) cultivars) (growing) degree) days) needed) to) reach) the) various) phenological) stages,) sensitivity) to) photoperiod,) vernalization) requirement,) harvest) index,) etc.),) and) 2)) those) that) relate) to) agricultural) practices) (sowing)dates,)irrigation,)proxy)for)intensity,) residue)management,)etc.).))Parameters)from) both) categories) were) distinct) for) preJ industrial) agriculture) and) the) modern) agriculture.) ) The) changes) applied) for) this) study) are) reported) in) Table ) 1) and) explained) as)follows.))

Landraces,) rather) than) cultivars,) should) be) used) to) speak) about) the) crop) varieties) cultivated) in) preJindustrial) agriculture.) ) This) indicates) a) large) variability) in) crop) characteristics) as) crops) constantly) adapt) to) local) features) and) are) subject) to) selective) breeding)by)agriculturalists.))Although)details) are) necessarily) inferential) and) result) in) ranges) rather) than) precise) values,) some) evidence)allows)us)to)adjust)four)parameters) related) to) crop) characteristics) and) farming) practices:))

First,) one) of) the) changes) resulting) from) the) breeding) efforts) of) agricultural) research) institutes) since) the) early) 20 th ) century) is) the) increase,) especially) for) staple) cereals,) in) the) fraction) of) net) primary) production) allocated) to)the)harvested)organs,)reducing)in)the)same) way) the) straw) (typically) producing,) for) instance,) short) wheat) cultivars).) ) Therefore) the)harvest)index)(HI,)the)proportion)of)NPP) harvested)) of) preJindustrial) landraces) was) lower) than) it) is) for) modern) cultivars) (Krausman,) 2001);) this) gives) an) upper) limit) for)preJindustrial)HI)values.)))

Second,) all) wheat) and) barley) landraces) were) winter) varieties;) spring) varieties) were) selected) only) recently) with) the) northern) displacement) of) the) crop) frontier) towards) continental) climates) with) very) cold) winters,) e.g.) in) North) America) in) the) 20 th ) century.) )

In) its) standard) version,) the) sowing) date) is) calculated) in) the) LPJmL) model) from) the) climate) pattern) (Waha) et) al.,) 2012),) and) a) spring)sowing)date)is)simulated)if)the)winter) is) too) cold.) ) We) switch) off) this) possibility) by) Contreras)et)al.,)in)press) ) Quaternary)International) ) 6)
allowing) the) simulated) sowing) date) for) winter) varieties) to) be) theoretically) rather) early) (late) summer),) although) it) is) not) expected) that) this) should) happen) in) the) Mediterranean) region) under) the) Holocene) climatic)conditions.) Third,) the) cropJgrowing) period,) i.e.) the) time)required)between)sowing)and)maturity,) is) related) to) a) cultivarJspecific) number) of) degreeJdays,)defined)as)the)phenological)heat) units) (PHU)) requirement.) ) Phenological) development)comprises)the)succession)of)the) different)stages)of)a)crop)between)emergence) and) physiological) maturity) (when) the) crop) can) be) harvested),) including,) e.g.,) a) juvenile) stage,) flowering,) and) senescence.) ) The) PHU) requirement) implies) that) certain) cultivars) will) develop) faster) under) higher) temperatures,) leading) to) a) reduced) number) of) "potential) photosynthetically) active) days".)) As) the) determination) of) the) sowingJdate) in) LPJmL) defines) the) beginning) of) the) phenological) cycle,) the) model) computes) an) optimal) PHU,) i.e.) an) optimal) growing) cycle) length,) for) ensuring) the) best) possible) yields.)) Gervois) and) colleagues) ( 2008)) report) that) past) cultivars) showed) a) shorter) duration) in) the) early) stage) development,) as) breeding) efforts)have)managed)to)extend)this)duration) to) allow) significant) canopy) cover) to) be) reached) earlier) in) year.) ) So,) across) cultivars) and) independently) of) climate) change) impacts,) the) duration) of) the) phenological) cycle) should) be) shorter) in) modeling) past) agriculture,)and)we)adjust)LPJmL)parameters) accordingly.)

Finally,) despite) the) use) of) fallow,) rotations,) and/or) manure,) preJindustrial) soil) fertility) rarely) if) ever) reached,) much) less) maintained,) the) level) of) the) modern) fields) receiving) large) inputs) of) either) organic) or) industrial) fertilizers.) ) Lacking) parameters) that) can) directly) account) for) these) practices,) we) adjust) the) proxy) parameter) for) agricultural) intensity) in) LPJmL) (LAImax)) to) constrain) the) simulated) yield) within) the) range) of) estimated) values) found) in) the) ethnographic,) historical,) and) archaeological) literature) on) Mediterranean) agriculture.) ) ) As) a)result,)in)order)to)calibrate)the)productivity) estimates) for) any) CFT,) we) require) explicit) information) regarding) crop) types) and) the) estimated) range) of) probable) yields) (kg/ha),) as) well) as) information) regarding) such) management) practices) as) manuring,) tilling/plowing/weeding/hoeing,) and) rotation/fallowing.)))

Information) about) agricultural) practices) (primarily) crops) and) estimated) yields,) agricultural) calendar,) and) management) practices)) are) derived) from) archaeological) (e.g.,)Bouby,)2014;)Ruas)and)Marinval,)1991)) as) well) as) ethnohistoric) and) ethnographic) (Halstead,) 2014,) 1987)) sources) for) the) Mediterranean) region,) with) particular) attention)to)data)more)local)to)the)study)area) where) available.) ) Other) modeling) studies) from) the) region) and) nearby) (Barton) et) al.,) 2010b,) e.g.,) 2010a;) Danielisová) et) al.,) 2015;) Saqalli) et) al.,) 2014)) have) also) been) useful,) particularly) as) these) have) also) had) to) confront) the) problem) of) producing) quantifiable) estimates) from) inevitably) incomplete)data)(cf.)Kohler)and)Varien,)2012,) p.)Ch.6).))To)ensure)that)they)are)reasonable,) results) have) been) checked) by) reference) to) the) literature) on) prehistoric) agricultural) practice)and)experimental)yields)(cf.)Cubero)i) Corpas) et) al.,) 2007;) Ehrmann) et) al.,) 2014,) 2014;) Hejcman) and) Hejcmanová,) 2015;) Reynolds,)1997,)1992,)1977;)Shukurov)et)al.,) 2015).) ) As) these) are) largely) Central) or) Northern) European,) we) also) use) ethnographic) data) on) yields) from) preindustrial) farming) in) the) Mediterranean) region) (Halstead,)2014,)pp.)238-251).))While) preindustrial) agriculture) is) not) a) perfect) analogue) for) the) deeper) past,) in) conjunction) with)experimental)studies)it)provides)a)guide) to) ranges) of) yields) that) might) reasonably) be) expected)(see)also)Araus)et)al.,)2003).) Such) an) approach) is) imprecise) but,) more) importantly,) avoids) false) precision:) agricultural) practices) will) have) varied) not) only)over)time)but)in)space,)and)determining) specific) practices) for) a) particular) time) and) place) is) a) research) program) unto) itself) (one,) moreover,) whose) results) will) inevitably) be) incomplete).) ) Rather) than) adopting) a) single) reconstruction) of) agricultural) practice) (or) several) varying) over) time),) we) test) two) parameterizations:) a) "low") parameterization) representing) minimal) intervention) beyond) planting) and) harvesting,) and) a) "high") parameterization) representing) a) maximally) intensive) preindustrial) agriculture.) ) We) can) thus) model) the) range) of) possible) yields) available) to) preindustrial) agriculturalists)

Contreras)et)al.,)in)press) ) Quaternary)International) ) 7)
(examining) for) instance) whether,) in) a) particular) set) of) climatic) circumstances,) agricultural) intensification) might) have) sufficed)to)maintain)yields).) )

4.3)Provision)of)input)data)

Using) LPJmL) in) past) contexts) requires) paleoclimatic) data) that) is) spatially) continuous) and) of) high) (monthly)) temporal) resolution,) because) growingJseason) temperatures)and)amounts)of)precipitation)-) rather) than) annual) means) -) are) vital) to) a) processJbased) model.) ) LPJmL) requires) input) data) on) monthly) means) of) temperature,) precipitation,) and) cloudiness,) as) well) as) CO2) concentration) and) soil) texture) -) and) information)about)agricultural)practices.))The) specifics) of) data) inputs) will) vary) depending) on)the)time)period)and)location)for)which)the) model) will) be) used;) we) here) review) the) requirements) with) particular) reference) to) our)Provençal)case)study.)

The)need)for)data)evenness)and)resolution) mandates) downscaling) and) interpolation) of) paleoclimate) data.) ) We) use) here) data) downscaled) from) a) centuryJscale) paleoclimate) dataset) derived) from) inverse) modeling) of) pollen) data) for) the) Mediterranean) throughout) the) Holocene) (Guiot) and) Kaniewski,) 2015) iii .) ) Guiot) and) Kaniewski) use) a) large) collection) of) pollen) sites)from)the)European)Pollen)Database)in)a) Bayesian) inversion) of) the) vegetation) model) BIOME4,)considering)vegetation)as)a)function) of) soil) type,) CO2,) and) climate) and) validating) with)modern)observations.))For)use)in)LPJmL) at) scales) appropriate) for) examining) climate) effects)on)prehistoric)agriculture,)this)data)is) downscaled) by) establishing) relationships) between) geographic) variables) (elevation,) distance) from) the) sea)) and) climate) variables) (temperature,) precipitation,) and) cloudiness)) based) on) 20 th) J) 21 st ) century) climate) data) (detailed)in)Contreras)et)al.,)submitted).))The) resulting) spatially) variable) 300m) pixel) rasters) (downscaled) from) the) original) 30m) DEM) to) reduce) computation) loads)) capture) monthly) estimates) of) temperature,) precipitation,) and) cloudiness) throughout) the) Holocene.) CO2) concentration) is) estimated) by) interpolation)from)the)Antarctic)Taylor)Dome) data) (cf.) Guiot) and) Kaniewski,) 2015,) p.) 3),) producing) a) single) value) for) the) study) area) that) changes) in) centennial) steps) throughout) the) Holocene.) ) A) soil) texture) raster) for) the) region) under) consideration) is) derived) based) on) modern) data) (sand/silt/clay) percentages) from) http://soilgrids.org/index.html) reclassed) using) raster) algebra) to) derive) FAO/USDA)textural)classes iv .))Soil)depths)are) modeled) in) GRASS) (using) r.soildepth,) which) models) soil) depths) based) on) hillslope) curvature;) cf.) http://isaacullah.github.io/GRASS/)) based) on) watershed) topography) derived) from) a) modern)digital)elevation)model v .))Soil)organic) matter) is) simulated) within) LPJmL) as) a) product) of) decomposition) of) aboveJ) and) belowJground) vegetative) matter.) ) The) high) and)low)parameterizations

)thus)represent)in) part)effects)of)changes)in)soil)organic)matter,) but) the) actual) soil) organic) matter) content) of) each) pixel) is) simulated) within) the) model) based)on)the)modeled)vegetation.) ) 4.4)Substantiating)LPJmL)Outputs)
Precise) estimates) of) past) productivity) are) difficult)to)validate;)partly)for)this)reason)we) focus) our) analyses) of) model) results) on) a)) relative) contrasts,) and) b)) ranges) encompassed) by) high/low) extremes) rather) than)single)values.))Such)ranges)also)provide) a)useful)sense)of)the)outcomes)of)the)variety) of) agricultural) strategies) available) to) past) inhabitants.)))

The) plausibility) of) these) ranges) relies) on) the) accuracy) of) the) plant) physiology) models) that) underpin) LPJmL;) these) are) wellJ established) through) extensive) development) and) peer) review) over) >10) years) (cf.) https://www.pikJ potsdam.de/research/projects/activities/bio sphereJwaterJmodelling/lpjml).)

) The) archaeological)relevance)of)the)results)can)be) tested) with) settlement) data) and) analysis) of) settlement) patterns) visJaJvis) agricultural) productivity.) ) Fully) exploring) the) archaeological) implications) of) reconstructed) PAgP) via) diachronic) spatial) analysis) is) beyond) the) scope) of) this) paper,) but) simple) plotting) of) archaeological) settlement) pattern) data) (derived) from) the) Patriarche) database;) see) Section) 3)) demonstrates) that) the) PAgP) estimates) generated) by) LPJmL) successfully) capture) some) aspect) of) landscape) variability) that) was) important) to) past) inhabitants:) Figure ) 2) shows) that) domestic) and) agricultural)settlements)newly)established)in) the) Late) Iron) Age) preferentially) selected)

Contreras)et)al.,)in)press) ) Quaternary)International) ) 8)
areas) with) high) modeled) PAgP) for) wheat.

)) The) archaeological) sites) included) in) this) analysis) are) those) identified) as) domestic) settlements) and) agricultural) installations) (excluding,) for) instance,) funerary) and) ritual) sites) whose) locations) would) presumably) be) less)responsive)to)PAgP))and)dated)as)newly) established)in)the)Late)Iron)Age)in)Patriarche.))

Figure) 3) argues) that) the) restricted) distribution) of) Late) Iron) Age) sites) is) not) simply)a)reflection)of)broader)preference)for) areas)of)lower)elevation)or)shallower)slope:)it) is) specifically) the) domestic) and) agricultural) sites)whose)distribution)is)restricted)to)areas) of) low) elevation,) shallow) slope,) and) high) PAgP.) ) To) the) extent) that) high) PAgP) is) coincident) with) shallower) slopes) and) lower) elevations,)we)cannot)tease)apart)the)relative) importance) of) these) factors) in) site) location,) but)it)is)at)least)clear)that)the)LPJmL)output)is) coherent) with) archaeological) settlement) patterns.) ) That) is,) archaeological) sites) established) in) the) Late) Iron) Age) are) not) distributed) randomly) with) respect) to) reconstructed) PAgP,) but) are) notably) restricted) in) their) distribution) to) areas) of) relatively) high) potential) yields.
) ) Minimizing) interannual)yield)variability,)in)contrast,)does) not) appear) to) have) been) a) concern;) while) settlements)are)preferentially)located)in)cells) with) higher) mean) values,) those) same) cells) also) have) higher) standard) deviations) (see) Figure ) 3).) ) Although) analysis) of) site) distributions) is) complicated) by) diachronic) biases) in) documentation) and) landscape) taphonomy,) as) well) as) coarse) archaeological) chronologies,) these) results) argue) for) the) ability) of) LPJmL) results) to) capture) an) aspect) of) environmental) variability) relevant) to) past) inhabitants,)and)their)utility)for)investigating) settlement)distribution)patterns.)

5.(Results(

For) each) of) the) four) climate) extremes) (warm/wet,) cool/wet,) warm/dry,) cool/dry;) 6500) BP,) 3000) BP,) 4000) BP,) and) 5700) BP,) respectively)) of) the) Holocene) for) the) study) area) (Figure ) 4),) we) generate) 30) year) sequences) of) annual) LPJmL) estimates) of) PAgP)for)two)CFTs)(representing)cereals)and) pulses)) and) both) high) and) low) assumptions) about) the) intensity) of) agricultural) practices,) at)300m)pixel)resolution.))The)value)for)each) pixel)represents)the)expected)yield,)if)it)were) farmed) in) a) given) year,) in) kg/ha.) ) These) values) are) of) course) dependent) on) our) assumptions) about) prehistoric) agricultural) practices.) ) We) address) this) limitation) by) examining)the)range)resulting)from)our)high) and) low) assumptions,) and) by) focusing) more) on) relative) comparisons) than) on) specific) values.)

The) results,) summarized) by) comparing) the) densities) of) the) mean) cell) values) across) each)period,)show)that)the)contrasts)between) periods) are) robust) across) both) CFTs) and) parameterizations) (Figure ) 5).) ) We) focus) hereafter) on) the) contrasts) between) periods) for) Parameterization) 1) of) wheat) (W1):) archaeological) evidence) suggests) that) cereal) crops) were) a) more) important) staple) than) pulses) (Bouby,) 2014),) yield) estimates) with) which) to) calibrate) LPJmL) are) more) reliable) and)precise)for)cereals)as)they)have)been)the) primary) focus) of) archaeological,) ethnohistoric,) and

) experimental) research) (see) Section) 4.2),) temperate) cereal) parameterizations) have) been) the) subject) of) greater)development)(Bondeau)et)al.,)2007,)p.) Table) 1),) and) (most) importantly)) contrasts) within)a)given)parameterization)are)the)most) robust.) ) We) return) below) to) comparisons) between) parameterizations) as) a) means) of) assessing) the) potential) of) changes) in) agricultural) practices) as) adaptations) to) climate)change.)
For) W1,) the) results) show) notably) higher) PAgP) for) 3000) BP,) relatively) modest) variability) in) PAgP) between) 6500) BP) and) 5700) BP,) and) notably) lower) PAgP) for) 4000) BP) (see) Figure ) 5).) ) These) differences) and) their) spatial) distribution) can) be) seen) in)

Figure) 6,) in) which) the) value) of) each) 300m) pixel) for) each) period) is) the) 30Jyear) mean) of) annual)PAgP)in)tFM/ha)(metric)tons)of)fresh) matter) per) hectare).
) ) The) 30Jyear) means) for) the)landscape)in)aggregate)vary)from)1.23)to) 1.3)tFM/ha)across)the)four)periods,)or)6%)of) the) overall) landscape) mean.) ) The) uneven) spatial) distribution) of) differences) result) in) much)higher)variability)in)some)areas)(Figure )  7)illustrates)the)differences)between)3000)BP) -) the) optimum) period) for) agricultural) productivity) -) and) the) three) other) periods);) individual) pixels) can) range) by) as) much) as) four)times)the)difference)in)landscape)means.)) The) probability) that) these) differences) in) 30J year) means) between) periods) are) significant) can) be) represented) by) pixelwise) pJvalues,)

Contreras)et)al.,)in)press) ) Quaternary)International) ) 9)
where) the) 30Jyear) timeJseries) for) each) pixel) constitutes) a) sample) whose) mean) and) variance) can) be) calculated) and) compared) to) the) corresponding) pixel) for) another) timeJ series) (Figure) 8) displays) pixelwise) pJvalues) for) comparisons) between) the) means) whose) differences)are)illustrated)in)Figure )7).)))

The) most) widespread) contrasts) are) between) the) cool/wet) (3000) BP)) optimum) and) the) warm/dry) (4000) BP)) extreme,) though) the) most) marked) perJpixel) contrasts) are) with) the) warm/wet) (6500) BP)) extreme.)) In) the) case) of) the) former,) the) difference) in) potential)mean)productivity)across)the)study) area) is) .06) tFM/ha.) ) Potential) productivity) under) extreme) Holocene) conditions,) that) is,) could)vary)by)as)much)as)4%)averaged)across) the)landscape,)and)by)as)much)as).16)tFM/ha) (10%) of) the) landscape) mean)) in) the) most) variable) pixels.) ) The) differences) between) time) periods) (Figure ) 7)) are) not) evenly) distributed) spatially,) but) generally) differences) are) most) acute) at) higher) elevations) (though) under) the) dry) conditions) of) 4000) BP) changes) in) floodplain) productivity) are) also) likely) significant).) ) It) is) also) notable) that) the) highestJyielding) areas) also) generally) display) higher) interannual) variability) (Figure ) 9).) ) Comparison) of) the) highJyielding) areas) (Figure ) 10)) shows) that) the)expansion)and)contraction)of)these)areas) is) dramatic,) with) the) 4000) BP) warm/dry) extreme) notably) impoverished) in) possibilities)for)highJyielding)harvests,)which) are) abundant) for) the) 3000) BP) cool/wet) extreme.) ) It) is) also) clear) that) at) least) some) areas)maintain)relatively)high)mean)PAgP)for) all) periods,) though) for) the) 4000) BP) extreme) these)areas)are)extremely)restricted.))

6.(Discussion(

While) the) modern) tendency) is) perhaps) generally) to) think) of) preJindustrial) agriculture) as) precarious,) and) carefully) tailored) to) particular) environmental) conditions,) in) fact) an) abundance) of) ethnographic,) ethnoarchaeological,) and) archaeological) study) demonstrates) that) agriculturalists) have) an) array) of) adaptive) strategies) available) to) them) (cf.) Halstead,) 2014;) Netting,) 1993;) van) Gijn) et) al.,) 2014;) Wilken,) 1990),) and) various) lines) of) evidence) argue)that)this)was)similarly)true)in)the)past) (cf.) Bogaard) et) al.,) 2013;) Halstead,) 2000,) 1987;) Thurston) and) Fisher,) 2007).) ) These) include,) for) instance,) intensification) through) inputs) of) human) and/or) animal) labor,) crop) diversification) or) switching,) complementary) trade) between) distinct) ecoJclimatic) zones,) incorporation) of) pastoralist) and/or) foraging) subsistence) components,) and) residential) mobility.) ) Such) flexibility) becomes) more) tightly) circumscribed) geographically) as) population)densities)increase)and)systems)of) land) tenure) and) usufruct) solidify,) and) more) or) less) tightly) circumscribed) socially) as) social/political/economic) relationships) tie) farmers) into) relationships) which) place) particular) demands) on) production) (quantity,) type,) calendar)) and/or) alter) the) availability) and)scheduling)of)human)and)animal)labor.))

As)a)result,)the)geographic)variability)and) distribution) of) PAgP) (both) average) potential) yields) and) interannual) variability) therein)) can) be) significant) in) determining) the) consequences) of) climatic) changes.) ) The) significance)of)a)drop)in)mean)PAgP)across)a) landscape,) for) instance,) might) depend) on) whether) productivity) were) uniformly) depressed) spatially;) a) small) number) of) highJ productivity) areas) might) suffice) for) a) relatively)small)and/or)flexible)population)to) maintain) production.) ) The) levels) of) production) which) inhabitants) must) maintain) are) also) critical) to) the) significance) of) any) climateJdriven) change:) high) target) productivity) generally) increases) vulnerability.)

The) difficulty) of) estimating) particular) productivities)in)the)past)can)be)sidestepped) by)examining)the)ranges)and)considering)the) sensitivities)of)agricultural)production.))What) external) and) internal) factors) could) drive) prehistoric/preJindustrial) agricultural) productivity) up) and) down?) ) To) what) was) it) particularly) sensitive?) ) How) sensitive) was) it) to)climatic)shifts,)and)what)kind(s))of)climatic) shifts) had) more) or) less) impact) (magnitude,) temperature) vs.) precipitation,) duration)?)) How) much) latitude) (i.e.,) risk) buffer)) could) have) been) provided) by) flexible) agricultural) practices) and) labor) inputs?) ) By) developing) the)means)to)apply)LPJmL)to)past)agricultural) productivity) at) human) temporal) and) spatial) scales,) we) have) begun) to) produce) robust) answers)to)those)questions.)))

Although) the) LPJmL) results) cannot) stand) alone) as) guides) to) past) agricultural) productivity) -) the) variability) of) agricultural)

Figure) 1:) The) case) study) area.) ) Data) from) SRTM30)(NASA)JPL)2013))and)Natural)Earth) (http://www.naturalearthdata.com/).) Figure) 2:) Late) Iron) Age) settlements) (newly) settled) occupation) and) agricultural) sites) only),) plotted) on) a) landscape) of) mean) PAgP) (wheat,) Par) 1)) over) the) course) of) the) period) (2400) -) 2002) BP).) ) The) boxplot) summarizes) PAgP) values) for) every) cell) in) the) plot) (left)) and)mean)values)within)200m)buffers)around) settlement) locations) (right);) settlement) locations) are) derived) from) Patriarche.) ) Here) and)in)all)subsequent)figures)100m)contours) are)derived)from)SRTM30)DEM.)

Figure) 3:) Comparison) of) Late) Iron) Age) site) locations)(shown)in)Figure)2))with)landscape) characteristics.
) ) Locations) of) domestic) and) agricultural) sites) are) distinct) from) those) of) other) types) of) sites) and) nonJrandom) with) respect)to)the)landscape)as)a)whole;)they)are) preferentially) associated) with) comparatively) low)elevations)and)slopes,)and)comparatively) high) mean) PAgP) (wheat,) Par) 1)) (even) at) the) expense) of) higher) standard) deviations) -) i.e.,) greater)interannual)variation)in)yields).))) Figure) 4:) Annual) means) (calculated) from) monthly)values)for)each)centennial)timestep)) of)Holocene)climate)and)temperature)for)the) study) area,) from) the) Guiot) and) Kaniewski) 2015) dataset.) ) Data) on) %) cloudiness) is) also) included,) but) not) plotted) here.) ) Vertical) gray) lines) mark) the) 30Jyear) windows) examined) for) the) Holocene) extremes) (warm/wet,) cool/dry,) warm/dry,) cool/wet;) 6500) BP,) 5700) BP,) 4000) BP,) and) 3000) BP,) respectively).) ) These) are) combinations) of) temperature)and)precipitation)are)not)unique) in) the) magnitude) of) either) variable,) but) are) representative) of) the) most) extreme) combinations) of) these) variables) throughout) the)Holocene.) Figure) 5:) Density) plots) of) the) mean) PAgP) values) (for) each) period) and) parameter,) 30J year) means) in) tFM/ha) for) each) of) 21025) cells)) for) both) parameterizations) and) both) CFTs,)across)all)four)timeJperiods.)

Figure)6:)PerJpixel)mean)PAgP)in)tFM/ha)for) 30Jyear) periods) with) the) high) parameterization) of) wheat) (W1),) across) all) four) timeJperiods.) ) 100m) contours) derived) from)SRTM30)DEM.) Figure) 7:) Differences) from) optimum) conditions:) raster) algebra) illustrating) the) differences)between)the)30Jyear)PAgP)means) Contreras)et)al.,)in)press) ) Quaternary)International) ) 13)
for) 3000) BP) (cool/wet) conditions)) and) the) other)three)time)periods.))) Figure) 8:) Pixelwise) pJvalues) comparing) the) 30Jyear) mean) PAgP) values) for) 3000) BP) and) the) other) three) time) periods,) where) p) is) the) probability) that) the) mean) values) for) the) 30J year) sequences) at) that) pixel) are) different.)) Each)pixel)represents)a)pJvalue)calculated)by) Welch's) Two) Sample) tJtest,) where) the) two) 30Jyear) timeJseries) for) each) pixel) comprise) the)two)samples.)))

Figure)9:)PerJpixel)σ)PAgP)in)tFM/ha)for)30J year) periods) with) the) high) parameterization) of) wheat) (W1),) across) all) four) timeJperiods.)) 100m)contours)derived)from)SRTM30)DEM.) Figure) 10:) Spatial) distribution) of) relatively) high) yields) (30Jyear) mean) PAgP) >1.4) tFM/ha);)other)areas)are)greyedJout))for)each) period.))) Figure) 11:) For) W1) in) each) period,) 30Jyear)
PAgP) means) and,) for) areas) in) which) the) frequency) of) low) (<1.0) tFM/ha)) yields) is) greater)than).1,)frequencies)of)low)yields.) Figure 3 Comparison of Late Iron Age site locations (shown in Figure 2) with landscape characteristics. Locations of domestic and agricultural sites are distinct from those of other types of sites and non-random with respect to the landscape as a whole; they are preferentially associated with comparatively low elevations and slopes, and comparatively high mean PAgP (wheat, Par 1) (even at the expense of higher standard deviations -i.e., greater interannual variation in yields).

Annual means (calculated from monthly values for each centennial timestep) of Holocene climate and temperature for the study area, from the Guiot and Kaniewski 2015 dataset. Data on % cloudiness is also included, but not plotted here. Vertical gray lines mark the 30-year windows examined for the Holocene extremes (warm/wet, cool/dry, warm/dry, cool/wet; 6500 BP, 5700 BP, 4000 BP, and 3000 BP, respectively). These are combinations of temperature and precipitation are not unique in the magnitude of either variable, but are representative of the most extreme combinations of these variables throughout the Holocene.

For W1 in each period, 30-year PAgP means and, for areas in which the frequency of low (<1.0 tFM/ha) yields is greater than .1, frequencies of low yields.

Wheat standard

Wheat Parameter changes for running LPJmL for the past. Only the changes relative to the standard parameterization (available in [START_REF] Bondeau | Modelling) the) role) of) agriculture) for) the) 20th) century) global) terrestrial) carbon) balance.)[END_REF]) are given. For each crop (wheat and peas, proxies for cereals and pulses more generally), two different parameterizations are provided. For Par 1 we assume the same growing period as today (and so the same PHU); only the harvest index and the LAI max are modified toward low-yielding cultivars and low-input practices. Par 2 is as the same as in Par 1, but approximates the effects of minimal agricultural intervention by considering cultivars with a shorter cycle and reducing LAI max . In all cases we force the model to simulate only winter-wheat varieties.

Table 1

  g.,) Diamond,) 2005;)Fagan,)2004))and)academic)(e.g.,)Clare) and) Weninger,) 2010;) Clarke) et) al.,) 2016;) Drake,) 2012;) Lemmen) and) Wirtz,) 2014)) literature.) ) Although) such) accounts) are) often) criticized) as) environmentally) determinist) (e.g.,) Erickson,) 1999;) Judkins) et) al.,) 2008;) Middleton,) 2012),) the) narratives) remain) compelling)-)and,)increasingly,)resonant)with) contemporary

  )et)al.,)2010;)Rosenzweig)et)al.,) 2014;) Waha) et) al.,) 2013),) but) those) efforts) have)focused)primarily)on)contemporary)and) future) scenarios) (though) crop) models) (e.g.,) Lee) et) al.,) 2006;) Meister) et) al.,) 2016)) and) agricultural) niche) modeling) (e.g.,) Bocinsky) and) Kohler,) 2014;) d'Alpoim) Guedes) et) al.,) 2016

Figure 1

 1 Figure1The case study area. Data from SRTM30 (NASA JPL 2013) and Natural Earth (http://www.naturalearthdata.com/).

Figure 2

 2 Figure 2 Late Iron Age settlements (newly settled occupation and agricultural sites only), plotted on a landscape of mean PAgP (wheat, Par 1) over the course of the period (2400 -2002 BP). The boxplot summarizes PAgP values for every cell in the plot (left) and mean values within 200m buffers around settlement locations (right); settlement locations are derived from Patriarche. Here and in all subsequent figures 100m contours are derived from SRTM30 DEM.

Figure 5

 5 Figure 5 Density plots of the mean PAgP values (for each period and parameter, 30-year means in tFM/ha for each of 21025 cells) for both parameterizations and both CFTs, across all four time-periods.

Figure 6

 6 Figure6Per-pixel mean PAgP in tFM/ha for 30-year periods with the high parameterization of wheat (W1), across all four time-periods. 100m contours derived from SRTM30 DEM.

Figure 7

 7 Figure 7Differences from optimum conditions: raster algebra illustrating the differences between the 30-year PAgP means for 3000 BP (cool/wet conditions) and the other three time periods.

Figure 8

 8 Figure 8 Pixelwise p-values comparing the 30-year mean PAgP values for 3000 BP and the other three time periods, where p is the probability that the mean values for the 30-year sequences at that pixel are different. Each pixel represents a p-value calculated by Welch's Two Sample t-test, where the two 30-year time-series for each pixel comprise the two samples.

Figure 9

 9 Figure9Per-pixel σ PAgP in tFM/ha for 30-year periods with the high parameterization of wheat (W1), across all four time-periods. 100m contours derived from SRTM30 DEM.

Figure 10

 10 Figure 10 Spatial distribution of relatively high yields (30-year mean PAgP >1.4 tFM/ha ; other areas are greyed-out) for each period.