five

Zijdekade 1, Schipluiden. Gemeente Midden-Delfland.

收藏
DANS Data Station Archaeology2013-10-06 更新2026-04-09 收录
下载链接:
https://archaeology.datastations.nl/citation?persistentId=doi:10.17026/DANS-Z9J-ZTUY
下载链接
链接失效反馈
官方服务:
资源简介:
<p>In opdracht van Restauro architecten bv zijn in februari 2013 een archeologisch bureauonderzoek en een inventariserend veldonderzoek (IVO), verkennende fase, uitgevoerd in verband met de geplande (her)ontwikkeling van het plangebied aan de Zijdekade 1 in Schipluiden, gemeente Midden-Delfland. Het bureau- en booronderzoek hebben uitgewezen dat het plangebied bestaat uit twee delen. Het noordelijke deel, ten noorden van de huidige kassen, heeft een hoge verwachting. Hier ligt een voormalige geul van het Gantel-systeem, waar resten uit de Late IJzertijd – Romeinse tijd aanwezig zijn. </p><p>Langs de geul zijn op andere plaatsen teven resten uit de Romeinse tijd aangetroffen. Bovendien is hier een huisterp aanwezig uit de Late Middeleeuwen – Nieuwe tijd, waarop al bebouwing in de 18e eeuw aanwezig was en mogelijk al eerder. Het is mogelijk om hier resten aan te treffen vanaf 0,4 m – mv. Hier dient nader onderzoek uitgevoerd te worden bij graafwerkzaamheden die dieper zullen reiken dan 0,4 m –mv. </p><p>Ter plaatse van de kassen en ten zuiden daarvan geldt een lage verwachting vanwege de geërodeerde top van het veen en de lage verwachting voor het kleipakket, waardoor daar geen onderzoek nodig is.</p>

受Restauro建筑事务所(Restauro architecten bv)委托,2013年2月针对荷兰米登德尔夫兰(Midden-Delfland)市镇斯希普伦登(Schipluiden)兹德卡德1号(Zijdekade 1)的规划区域,为配合该区域的计划中(再)开发项目,开展了考古室内专项调查与勘探阶段的勘察性野外调查(IVO)。本次室内调查与钻探勘查结果显示,该规划区域可分为两个片区。位于现有温室北侧的北部片区考古潜力较高,该区域内曾存在甘特尔系统(Gantel-systeem)沟渠,留存有铁器时代晚期至罗马时期的考古遗存。 沿该沟渠的其他区域曾发现罗马时期的灶址遗存。此外,此处还存在一处中世纪晚期至近代的居住台地,该台地上18世纪即已有建筑分布,且可能更早便已出现人类活动痕迹。该区域内0.4米(现地面以下)深度以上即有可能发现考古遗存。若后续开挖作业深度超过0.4米(现地面以下),则需开展进一步考古调查。 温室区域及其以南片区的考古潜力较低,原因是泥炭层顶部已遭受侵蚀,且黏土层的考古遗存概率较低,因此该区域无需开展考古调查。
提供机构:
IDDS Archeologie
创建时间:
2013-04-01
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
二维码
社区交流群

面向社区/商业的数据集话题

二维码
科研交流群

面向高校/科研机构的开源数据集话题

数据驱动未来

携手共赢发展

商业合作