Ahvenlammen lähellä on yleensä Haukilampi

Samankaltaiset tiedostot
näkökulma lähekkäisten vedenkokoumien nimeämiseen

Peruskartalta kielioppiin

Opinnäytetyön ulkoasu

Paikkatiedon käsittely 10. Aluekohteiden yhteisesiintymät

Antti Leinon tutkimus on artikkeliväitöskirja.

Historialliset paikat ja kartat

Tarkastelen suomalaisen taloustieteen tutkimuksen tilaa erilaisten julkaisutietokantojen avulla. Käytän myös kerättyjä tietoja yliopistojen

Konstruktiokielioppi ja osittaisen produktiivisuuden arvoitus

Ontologiakirjasto ONKI-Paikka


Mitä on laadullinen tutkimus? Pertti Alasuutari Tampereen yliopisto

MATEMATIIKAN KOE, LYHYT OPPIMÄÄRÄ HYVÄN VASTAUKSEN PIIRTEITÄ

Esimerkkejä vaativuusluokista

Katsaus suomalaisen henkilönimistön maantieteelliseen vaihteluun

Paikannimet viranomaisviestinnässä

AIEMPIEN VUOSIKYMMENTEN NIMISTÖNTUTKIMUSTA NIMISAMMON TAONNASSA

verkkojen G ja H välinen isomorfismi. Nyt kuvaus f on bijektio, joka säilyttää kyseisissä verkoissa esiintyvät särmät, joten pari

Kurssin oppimistavoitteet. Heikki Lokki Kurssin suorituksen jälkeen osaat

FoA5 Tilastollisen analyysin perusteet puheentutkimuksessa. Luentokuulustelujen esimerkkivastauksia. Pertti Palo. 30.

Lectio praecursoria. Satunnaistusalgoritmeja tiedonlouhinnan tulosten merkitsevyyden arviointiin. Markus Ojala. 12.

INSPIREn määrittelyjen mukaisen tietotuotteen muodostaminen: PAIKANNIMET

Kurssin ilmapiiri on meille tärkeä asia! kolme vinkkiä opiskelijalta opettajalle

Tiedonlouhinta rakenteisista dokumenteista (seminaarityö)

KVANTITATIIVISET TUTKIMUSMENETELMÄT MAANTIETEESSÄ

Koko maan ilveskanta-arvion taustasta ja erityisesti Etelä-Hämeen arviosta. Tiedosta ratkaisuja kestäviin valintoihin

Pyöräilyn matka-aikojen ja reittivalintojen paikkatietopohjainen mallinnus pääkaupunkiseudulla

Tutkimustiedonhallinnan peruskurssi

Liite A: Kyselylomake

missä on myös käytetty monisteen kaavaa 12. Pistä perustelut kohdilleen!

1. OHJAAMATON OPPIMINEN JA KLUSTEROINTI

YK:n talous- ja sosiaalineuvosto ECO-

ASPIRIININ MÄÄRÄN MITTAUS VALOKUVAAMALLA

Itä-Suomen myöhäisen varhaismetallikauden asuinpaikkojen paikannimistä MIKA LAVENTO

KASVIATLAS 2015: TILASTOKARTTOJA (Raino Lampinen )

KASVIATLAS 2017: TILASTOKARTTOJA (Raino Lampinen )

Hilbertin aksioomat ja tarvittavat määritelmät Tiivistelmä Geometria-luentomonisteesta Heikki Pitkänen

KASVIATLAS 2018: TILASTOKARTTOJA (Raino Lampinen )

9M VAPO OY Lampien viitasammakkoselvitys, Ilomantsi

Käsitteistä. Reliabiliteetti, validiteetti ja yleistäminen. Reliabiliteetti. Reliabiliteetti ja validiteetti

= 3 = 1. Induktioaskel. Induktio-oletus: Tehtävän summakaava pätee jollakin luonnollisella luvulla n 1. Induktioväite: n+1

OTSIKKO (ESIM. TARKASTELUN KOHTEENA OLEVAN PROSESSI) Prosessi- ja ympäristötekniikan perusta P. Työn tekijät: Nimi (Opiskelijanumero)

KAM-sektori paikkatiedon kansallisessa ekosysteemissä. Mikko Lappalainen Nimitietopalvelua ja paikkatietopalvelua koskeva seminaari, 30.1.

TIES501 Pro Gradu -seminaari. Kevät 2013

Kieltä ja kulttuuria

Teoreettisen viitekehyksen rakentaminen

Tuoreita näkökulmia kirjastojen vaikuttavuuteen. Sami Serola esittelee Tampereen yliopiston opiskelijoiden opinnäytetöitä

Matematiikan tukikurssi, kurssikerta 3

1. TILASTOLLINEN HAHMONTUNNISTUS

OSALLISTAVALLA PAIKKATIEDOLLA KANSALAISTEN ARVOT KARTALLE

RYHMÄKERROIN ÄÄNILÄHDERYHMÄN SUUNTAAVUUDEN

J. Virtamo Jonoteoria / Prioriteettijonot 1

INSPIREn määrittelyjen mukaisen tietotuotteen muodostaminen: PAIKANNIMET

missä on myös käytetty monisteen kaavaa 12. Pistä perustelut kohdilleen!

Kolmannen ja neljännen asteen yhtälöistä

KASVIATLAS 2012: TILASTOKARTTOJA (Raino Lampinen )

2. Minkä joukon määrittelee kaava P 0 (x 0 ) P 1 (x 0 ) mallissa M = ({0, 1, 2, 3}, P M 0, P M 1 ), kun P M 0 = {0, 1} ja P M 1 = {1, 2}?

Pälkäne Äimälä vesihuoltolinjan inventointi 2009

Suomenhevosen kilpailemisen aloitusiän yhteys ravikilpailumenestykseen. Jalostuspäivät 2009 MMM Hanna Salonen

MS-A0502 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Kuva 1: Funktion f tasa-arvokäyriä. Ratkaisu. Suurin kasvunopeus on gradientin suuntaan. 6x 0,2

Kotimaisten kielten tutkimuskeskus Forskningscentralen för de inhemska språken

Matematiikan ja tilastotieteen laitos Algebra I - Kesä 2009 Ratkaisuehdoituksia harjoituksiin 8 -Tehtävät sivua Heikki Koivupalo ja Rami Luisto

Työelämän taitojen harjoittelu teknologian käytettävyyden arvioinnin opetuksessa

Nimitys Symboli Merkitys Negaatio ei Konjuktio ja Disjunktio tai Implikaatio jos..., niin... Ekvivalenssi... jos ja vain jos...

1. OHJAAMATON OPPIMINEN JA KLUSTEROINTI

Terhi Ainiala Helsingin yliopisto

(b) = x cos x 1 ( cos x)dx. = x cos x + cos xdx. = sin x x cos x + C, C R.

Tilastollisia peruskäsitteitä ja Monte Carlo

Järvitesti Ympäristöteknologia T571SA

klo 14:15 salissa FYS2

Asuinalueen rakentamisen vaikutukset veden laatuun, virtaamaan ja ainekuormitukseen - Esimerkkinä Espoon Suurpelto

K-alue nro Karttalehti Vesistö Vesistötunnus Pinta-ala A Kalliojärvi B Särkkälammi (e)

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

6 TARKASTELU. 6.1 Vastaukset tutkimusongelmiin

Hyvin suunniteltu on puoliksi tehty. Tutkimussuunnitelma. Miten se tehdään?

Konstruktiokieliopin strukturalistiset juuret Nimistöntutkijan näkökulma Antti Leino

MS-A0102 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1

Mitä murteita Suomessa onkaan?

Kemiönsaaren Nordanån merikotkatarkkailu kesällä 2017

Tehtäväsarja I Kerrataan lineaarikuvauksiin liittyviä todistuksia ja lineaarikuvauksen muodostamista. Sarjaan liittyvät Stack-tehtävät: 1 ja 2.

AVL-puut. eräs tapa tasapainottaa binäärihakupuu siten, että korkeus on O(log n) kun puussa on n avainta

Gradu-seminaari (2016/17)

Tiedon louhinnan teoria (ja käytäntö) OUGF kevätseminaari 2004 Hannu Toivonen

Perinteiset paikannimet Kaupunkien nimistönsuunnittelu

GeoGebra tutkivan oppimisen välineenä: havainto-hypoteesi-testaus

Paikannimet ja georeferointi

MAANTIETO VL LUOKKA. Laaja-alainen osaaminen. Tavoitteisiin liittyvät sisältöalueet. Opetuksen tavoitteet

Urbaani moninaisuus ja sosiaalinen koheesio: Koheesion toteutumisedellytykset sekoitetuilla alueilla ja sosiaalisen sekoittamisen parhaat käytänteet

TUTKIMUSTYÖSELOSTUS KITTILÄN KUNNASSA VALTAUSALUEILLA KUOLAJÄRVI 1, 2 JA 3, KAIVOSREKISTERI NROT 3082/1, 3331/1 ja 2 SUORITETUISTA MALMITUTKIMUKSISTA

Algoritmit 1. Luento 10 Ke Timo Männikkö

Algoritmit 2. Luento 13 Ti Timo Männikkö

TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012. Timo Törmäkangas

ohjekortti #1 Tämä on ehto. Kun se täyttyy pelissä, seuraa tämän siirron sääntöjä.

Viitasammakkoselvitys, Polvisuo Ii

Lajittelumenetelmät ilmakehän kaukokartoituksen laadun tarkkailussa (valmiin työn esittely)

Viisi kysymystä tuottajavastuun vapaamatkustuksesta

Kuvantamismenetelmät kalojen seurannassa. Pertti Paakkolanvaara Simsonar Oy. Kuva Maanmittaus laitos CC-lisenssi

ROVANIEMEN KAATOPAIKAN GEOFYSIKAALISTEN JA GEOKEMIALLISTEN HAVAINTOJEN YHTEISISTA PIIRTEISTA

Königsbergin sillat. Königsberg 1700-luvulla. Leonhard Euler ( )

Transkriptio:

Ahvenlammen lähellä on yleensä Haukilampi näkökulma lähekkäisten vedenkokoumien nimeämiseen http://www.cs.helsinki.fi/u/leino/jutut/ktp-03/ Antti Leino leino@cs.helsinki.fi aleino@kotus.fi 13. toukokuuta 2003 Tiivistelmä Tämä pieni artikkeli on varsinaisesti tarkoitettu rungoksi Kielitieteen päivillä 2003 pitämääni esitelmää varten. Aikomukseni on esitellä lyhyesti, millaisia paikannimien esiintymien välisiä maantieteellisiä suhteita Maanmittauslaitoksen paikannimirekisterin avulla voi löytää. Vaikka osa havainnoista on odotuksenmukaisia, aineistosta paljastuu myös muutama mielenkiintoisten uusien tapausten joukko; keskitynkin tarkastelemaan yhtä tällaista tapausta. Lopuksi hahmottelen aiheita mahdolliselle tarkemmalle tutkimukselle. Sisältö 1 Johdanto 1 2 Kaksi nimiparia 1 3 Muita havaintoja 3 4 Lopuksi 4 Lähteet 4

1 Johdanto Lähtökohtana tämän tutkimusaiheen valinnalle on Maanmittauslaitoksen paikannimirekisteri (Leskinen 2002), joka luovutettiin alkuvuodesta 2001 Kotukseen nimistönhuolto- ja -tutkimuskäyttöön. Koko peruskartan nimistö 303 626 suomenkielistä nimeä, 717 747 esiintymää 25 178 vedenkokouman nimeä, 58 267 esiintymää 54 yleisintä vedenkokouman nimeä: kutakin nimeä vähintään 90, yhteensä 9 008 esiintymää Tällaiseen laajahkoon aineistoon tuntuu luontevalta yrittää soveltaa tietojenkäsittelytieteessä kehitettyjä suurten aineiston analysointimenetelmiä. Helsingin yliopiston tietojenkäsittelytieteen laitoksessa elää voimakas tietämyksen muodostamisen tutkimusperinne, joten yhteistyölle on kohtuullisen hyvä pohja. Aihe on myös sikäli mielenkiintoinen, että paikkatiedon käsittelyyn soveltuvia menetelmiä on tutkittu maailmalla suhteellisen vähän. Paikannimistön tutkimuksessa on jonkin verran tarkasteltu vastakohta- ja variointinimien tematiikkaa (esim. Kiviniemi 1971). Samoin nimien toistumisesta ja läheisyydestä on tehty jokunen opinnäyte (Santakivi 1979, Eskelinen 2002). Systemaattista tutkimusta paikannimien tai nimiesiintymien läheisyydestä ei kuitenkaan ole tähän mennessä tehty. 2 Kaksi nimiparia Kuvassa 1 on kahden nimiparin levikkikartat. Ensivaikutelma on, että nimipareissa Ahvenlampi Haukilampi ja Hanhilampi Joutenlampi nimien välillä on samantapainen merkityssuhde. Myös levikkikarttojen mukaan tapaukset näyttävät suhteellisen samanlaisilta, vaikkakin edellinen pari on selvästi jälkimmäistä yleisempi. Silmämääräisesti on kuitenkin vaikea arvioida esiintymien maantieteellisiä riippuvuussuhteita. Otetaan avuksi assosiaatiosäännön käsite (esim. Mannila Toivonen 2002): assosiaatiosääntö on sääntö, joka kertoo, että jonkin ilmiön olemassaolosta voidaan päätellä, että jonkin toisen ilmiön esiintymistodennäköisyys on normaalia suurempi. Paikannimien tapauksessa kysymystä voidaan lähestyä kuvan 2 ja kaavan 1 avulla. X Poisson(n(C B ) N(B) N(C B ) ) (1) Jos Ahvenlampi ja Haukilampi esiintyvät toisistaan riippumatta, Haukilampia pitäisi löytyä Ahvenlampien lähistöllä suunnilleen yhtä tiheässä kuin koko maassa ylipäänsä, ja tässä tapauksessa myös kaavasta 1 lasketun Haukilampien lukumäärän pitäisi olla lähellä todellista. 1

A. Ahvenlampi (x) B. Hanhilampi (x) ja Haukilampi (+) ja Joutenlampi (+) Kuva 1: Kahden nimiparin levikkikartat Kuva 2: Assosiaatiosääntöjen etsintä etäisyyksien perusteella 2

Taulukosta 1 näkyy, että assosiaatiosäännöt Ahvenlampi Haukilampi ja Hanhilampi Joutenlampi ovat tilastollisesti merkitsevinä voimassa hyvin erilaisilla etäisyyksillä. Edellinen sääntö pätee lyhyillä, jo alle 1 km etäisyyksillä; jälkimmäinen on voimassa vasta selvästi pidemmillä, noin 10 20 km etäisyyksillä. Ahvenlampi => Haukilampi: + Säde 1 km: 20; p(n<20) = 1.0000 (korj. 1.00) + Säde 2 km: 40; p(n<40) = 1.0000 (korj. 1.00) + Säde 3 km: 51; p(n<51) = 1.0000 (korj. 0.99) + Säde 4 km: 75; p(n<75) = 1.0000 (korj. 1.00) + Säde 5 km: 92; p(n<92) = 1.0000 (korj. 0.97) + Säde 6 km: 116; p(n<116) = 1.0000 (korj. 0.98) + Säde 7 km: 137; p(n<137) = 1.0000 (korj. 0.95) + Säde 8 km: 170; p(n<170) = 1.0000 (korj. 1.00) + Säde 9 km: 181; p(n<181) = 1.0000 (korj. 0.96) + Säde 10 km: 204; p(n<204) = 1.0000 (korj. 0.98) Säde 15 km: 263; p(n<263) = 0.9991 (korj. 0.00) Säde 20 km: 301; p(n<301) = 0.9970 (korj. 0.00) Säde 25 km: 326; p(n<326) = 0.9954 (korj. 0.00) Säde 30 km: 335; p(n<335) = 0.9831 (korj. 0.00) Säde 35 km: 340; p(n<340) = 0.9588 (korj. 0.00) Säde 40 km: 344; p(n<344) = 0.9308 (korj. 0.00) Säde 45 km: 345; p(n<345) = 0.8857 (korj. 0.00) Säde 50 km: 345; p(n<345) = 0.8226 (korj. 0.00) Hanhilampi => Joutenlampi: Säde 1 km: 0; p(n>0) = 0.2091 (korj. 0.00) Säde 2 km: 3; p(n<3) = 0.9259 (korj. 0.00) Säde 3 km: 3; p(n<3) = 0.6418 (korj. 0.00) Säde 4 km: 5; p(n<5) = 0.6983 (korj. 0.00) Säde 5 km: 9; p(n<9) = 0.8927 (korj. 0.00) Säde 6 km: 18; p(n<18) = 0.9990 (korj. 0.00) Säde 7 km: 21; p(n<21) = 0.9985 (korj. 0.00) + Säde 8 km: 31; p(n<31) = 1.0000 (korj. 0.98) Säde 9 km: 33; p(n<33) = 1.0000 (korj. 0.91) Säde 10 km: 37; p(n<37) = 1.0000 (korj. 0.91) + Säde 15 km: 60; p(n<60) = 1.0000 (korj. 0.99) Säde 20 km: 73; p(n<73) = 1.0000 (korj. 0.86) Säde 25 km: 83; p(n<83) = 0.9997 (korj. 0.14) Säde 30 km: 90; p(n<90) = 0.9991 (korj. 0.00) Säde 35 km: 93; p(n<93) = 0.9965 (korj. 0.00) Säde 40 km: 93; p(n<93) = 0.9838 (korj. 0.00) Säde 45 km: 93; p(n<93) = 0.9609 (korj. 0.00) Säde 50 km: 93; p(n<93) = 0.9348 (korj. 0.00) Taulukko 1: Nimiparien välinen assosiaatio eri etäisyyksillä Ilmeisesti parissa Ahvenlampi Haukilampi nimenmuodostus on perustunut varsin voimakkaasti saman nimiaiheen variointiin: esiintymiä on niin säännönmukaisesti lähellä toisiaan, että toisenlaiseen tulkintaan on vaikea päätyä. Sen sijaan parissa Hanhilampi Joutenlampi esiintymien välinen assosiaatiosääntö selittyy luontevasti jo levikkien päällekkäisyydellä. 3 Muita havaintoja Edellä esiteltyjen kahden nimiparin lisäksi 54 yleisimmän järven- ja lammennimen aineiston tarkastelu paljasti muutamia muitakin mielenkiintoisia tapauksia. Tässä on esimerkinomainen lajitelma. Mustalampi Valkealampi ja toisin päin: tämä tapaus oli odotuksenmukainen, mutta sen löytymistä voinee pitää viitteenä menetelmän toimivuudesta. Lehmilampi Likolampi ja päin vastoin: yhteys oli verraten voimakas, mutta selvästikään tässä ei ole ainakaan kyse varioinnin käytöstä nimenmuodostuskeinona. Ehkäpä taustalla on jonkinlainen kulttuuriin perustuva yhteys? Likolampi Pitkälampi, Likolampi Valkealampi ja päin vastoin: jälleen suhteellisen voimakkaita assosiaatiosääntöjä, mutta ilmiselvää syytä on vaikea keksiä. Umpilampi Umpilampi voimakkaasti merkitsevänä jo 2 km etäisyydellä, ja alle 1 km etäisyyksilläkin jo lähellä merkitsevyyden rajaa. Selvästikään merkittävä osa Umpilampi-nimistä ei ole koko kylän käytössä. 3

4 Lopuksi Lyhyt katsaus jo yleisimpien järven- ja lammennimien keskinäisiin läheisyyssuhteisiin toi esiin muutaman mielenkiintoiselta näyttävän havainnon. Lisätutkimuksiin on selvästi aihetta, ja mahdollisia eri haaroja tulee helposti mieleen ainakin vastaavanlainen koko vesistönimistöä ja myöhemmässä vaiheessa koko peruskartan nimistöä koskeva tarkastelu, useamman kuin kahden nimen välisten riippuvuuksien analysointi, näiden tulosten selittäminen semanttisin, kulttuuri- ja asutushistoriallisin, luonnonmaantieteellisin tai muin perustein sekä nimeämistä ja mahdollisesti myös nimitypologiaa koskevien onomastisten teorioiden sovittaminen yhteen tulosten kanssa. Lähteet Eskelinen, Riikka 2002: Paikannimien ja määriteosien yleisyys ja toistuminen Tervon kunnassa. Praktikumtyö, Helsingin yliopisto. Kiviniemi, Eero 1971: Vastakohta- ja variointinimistä. Virittäjä s. 123 134. Leskinen, Teemu 2002: The geographic names register of the National Land Survey of Finland. Eighth United Nations Conference on the Standardization of Geographical Names. Mannila, Heikki Toivonen, Hannu 2002: Knowledge discovery in databases: The search for frequent patterns. Tietämyksen muodostaminen -kurssin luentomoniste. Helsingin yliopiston tietojenkäsittelytieteen laitos. Santakivi, Pekka 1979: Paikannimien toistuminen Hauholla, Lammilla ja Tuuloksessa. Pro gradu -tutkielma, Helsingin yliopisto. 4