Radiocarbon-Datierung ist eine der bekanntesten archäologischen Datierungstechniken, die Wissenschaftlern zur Verfügung steht, und die vielen Menschen in der Öffentlichkeit haben zumindest davon gehört. Es gibt jedoch viele Missverständnisse darüber, wie Radiokohlenstoff funktioniert und wie zuverlässig eine Technik ist.
Die Radiocarbon-Datierung wurde in den 1950er Jahren von dem amerikanischen Chemiker Willard F. Libby und einigen seiner Studenten an der Universität von Chicago erfunden: 1960 gewann er für die Erfindung einen Nobelpreis für Chemie. Es war die erste absolut wissenschaftliche Methode, die jemals erfunden wurde: Das heißt, die Technik war die erste, mit der ein Forscher bestimmen konnte, vor wie langer Zeit ein organisches Objekt gestorben ist, ob es sich im Kontext befindet oder nicht. Schüchtern nach einem Datumsstempel auf einem Objekt, ist es immer noch die beste und genaueste Datierungstechnik, die entwickelt wurde.
Alle Lebewesen tauschen das Gas Kohlenstoff 14 (C14) mit der umgebenden Atmosphäre aus - Tiere und Pflanzen tauschen Kohlenstoff 14 mit der Atmosphäre aus, Fische und Korallen tauschen Kohlenstoff mit gelöstem C14 im Wasser aus. Während des gesamten Lebens eines Tieres oder einer Pflanze ist die Menge an C14 perfekt auf die seiner Umgebung abgestimmt. Wenn ein Organismus stirbt, ist dieses Gleichgewicht unterbrochen. Das C14 in einem toten Organismus zerfällt langsam mit einer bekannten Geschwindigkeit: seiner "Halbwertszeit"..
Die Halbwertszeit eines Isotops wie C14 ist die Zeit, die benötigt wird, bis die Hälfte des Isotops abgebaut ist: In C14 ist alle 5.730 Jahre die Hälfte davon verschwunden. Wenn Sie also die Menge an C14 in einem toten Organismus messen, können Sie herausfinden, wie lange es aufgehört hat, Kohlenstoff mit seiner Atmosphäre auszutauschen. Unter relativ unberührten Umständen kann ein Radiokohlenstofflabor die Menge an Radiokohlenstoff in einem toten Organismus bis vor 50.000 Jahren genau messen. Danach ist nicht mehr genug C14 zum Messen vorhanden.
Es gibt jedoch ein Problem. Kohlenstoff in der Atmosphäre schwankt mit der Stärke des Erdmagnetfelds und der Sonnenaktivität. Sie müssen wissen, wie der atmosphärische Kohlenstoffgehalt (das Radiokohlenstoff-Reservoir) zum Zeitpunkt des Todes eines Organismus war, um berechnen zu können, wie viel Zeit seit dem Tod des Organismus vergangen ist. Was Sie brauchen, ist ein Lineal, eine zuverlässige Karte des Reservoirs: Mit anderen Worten, ein organischer Satz von Objekten, an dem Sie ein Datum sicher anheften, den C14-Gehalt messen und so das Basisreservoir in einem bestimmten Jahr erstellen können.
Glücklicherweise haben wir ein organisches Objekt, das jährlich Kohlenstoff in der Atmosphäre nachverfolgt: Baumringe. Bäume halten das Kohlenstoff-14-Gleichgewicht in ihren Wachstumsringen aufrecht - und Bäume produzieren für jedes Jahr, in dem sie leben, einen Ring. Obwohl wir keine 50.000 Jahre alten Bäume haben, haben wir überlappende Baumringsätze, die auf 12.594 Jahre zurückgehen. Mit anderen Worten, wir haben eine ziemlich solide Möglichkeit, rohe Radiokarbondaten für die letzten 12.594 Jahre der Vergangenheit unseres Planeten zu kalibrieren.
Zuvor sind jedoch nur fragmentarische Daten verfügbar, so dass es sehr schwierig ist, Daten zu erfassen, die älter als 13.000 Jahre sind. Zuverlässige Schätzungen sind möglich, jedoch mit großen +/- Faktoren.
Wie Sie sich vorstellen können, haben Wissenschaftler seit Libbys Entdeckung versucht, andere organische Objekte zu entdecken, die sicher und stetig datiert werden können. Andere untersuchte organische Datensätze umfassten Varven (Schichten in Sedimentgestein, die jährlich abgelagert wurden und organische Materialien enthalten), Tiefseekorallen, Speläotheme (Höhlenablagerungen) und vulkanische Tephras. Bei jeder dieser Methoden gibt es jedoch Probleme Varven haben das Potenzial, alten Bodenkohlenstoff einzuschließen, und es gibt noch ungelöste Probleme mit schwankenden Mengen an C14 in Ozeankorallen.
Ab den 1990er Jahren begann eine Koalition von Forschern unter der Leitung von Paula J. Reimer vom CHRONO-Zentrum für Klima, Umwelt und Chronologie an der Queen's University in Belfast mit dem Aufbau eines umfangreichen Daten- und Kalibrierungswerkzeugs, das sie zuerst CALIB nannten. Seitdem wurde CALIB, inzwischen in IntCal umbenannt, mehrmals verfeinert - ab diesem Zeitpunkt (Januar 2017) heißt das Programm nun IntCal13. IntCal kombiniert und verstärkt Daten von Baumringen, Eiskernen, Tephra, Korallen und Speläothemen, um vor 12.000 bis 50.000 Jahren einen signifikant verbesserten Kalibrierungssatz für c14-Daten zu erhalten. Die neuesten Kurven wurden auf der 21. Internationalen Radiocarbon-Konferenz im Juli 2012 ratifiziert.
In den letzten Jahren ist der Suigetsu-See in Japan eine neue potenzielle Quelle für die weitere Verfeinerung von Radiokohlenstoffkurven. Die jährlich gebildeten Sedimente des Suigetsu-Sees enthalten detaillierte Informationen über die Umweltveränderungen in den letzten 50.000 Jahren, von denen der Radiokohlenstoffspezialist PJ Reimer glaubt, dass sie so gut und vielleicht besser sind als Proben von Kernen aus dem grönländischen Eisschild.
Die Forscher Bronk-Ramsay et al. report 808 AMS-Daten basieren auf Sedimentvariablen, die von drei verschiedenen Radiokohlenstofflabors gemessen wurden. Die Daten und die entsprechenden Umweltveränderungen versprechen direkte Korrelationen zwischen anderen wichtigen Klimarekorden, sodass Forscher wie Reimer Radiokohlenstoffdaten zwischen 12.500 und der praktischen Grenze von c14-Datierungen von 52.800 genau kalibrieren können.
Reimer und Kollegen weisen darauf hin, dass IntCal13 das neueste Kalibrierungsset ist und weitere Verbesserungen zu erwarten sind. Beispielsweise fanden sie bei der Kalibrierung von IntCal09 Hinweise darauf, dass es während der Younger Dryas (12.550 - 12.900 cal BP) zu einer Abschaltung oder zumindest zu einer steilen Reduzierung der Tiefwasserformation im Nordatlantik kam, was sicherlich auf den Klimawandel zurückzuführen ist. Sie mussten Daten für diesen Zeitraum aus dem Nordatlantik werfen und einen anderen Datensatz verwenden. Wir sollten in naher Zukunft einige interessante Ergebnisse sehen.