eSTATの小地域(町丁・字等別)毎の年齢(5歳階級、4区分)別、男女別人口をSQL ServerにBULK INSERTする

SQL Server

 2020 年の国勢調査の結果がようやくeSTATに反映された.日本の市区町村よりも粒度の細かい小地域(町丁・字等別)の人口構成が公表されたのは2022年6月24日付である.今回はこのデータをSQL Serverに取り込んでみたい.

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石油需給の推移を概観する

電灯使用電力量【百万kWh】対液化天然ガス輸入【t】推移

 化石燃料が悪者扱いされているが,日本においては原子力発電所の稼働停止により火力発電所の稼働は止むを得ない.eStatから日本の資源収支を概略するでは化石燃料の代表として都市ガス販売量とガソリン販売量を挙げたが,今回は1980年以降の石油需給について,経済産業省の石油統計を調べてみた.

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都道府県ごとの下水道によるトイレ水洗化人口の人口に占める割合の推移をグラフ化する

都道府県ごとの下水道によるトイレ水洗化人口の人口に占める割合の推移

 eStatから日本の資源収支を概略するで概略を取り上げた話題の一つに,トイレ水洗化人口が挙げられる.今回は各都道府県ごとの下水道によるトイレ水洗化人口の人口に占める割合の推移をグラフ化する.

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熱中症の搬送人員と最高気温との相関関係を可視化し閾値をχ二乗検定する

日最高気温と搬送人員

 最高気温と熱中症の搬送人数との間に相関関係はあるだろうか.熱中症で救急搬送された人数は総務省の消防庁のサイトにある.これと気象庁のデータを結合してみた.

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eStatの地図で見る統計(統計GIS)データダウンロードから小地域の境界データをダウンロードし,人口密度をQGISで表現する

こちらの方が自然に感じられる

 国勢調査をもとに作成された境界データダウンロードサービスがある.市区町村よりも更に細かい,町字の粒度でのGISデータである.今回は関東地方のデータをダウンロードし,QGISで人口密度を可視化する.

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Shape2SQL でシェープファイルを SQL Server 2008 R2 にアップロードする

SQL Server の空間結果

 Shape2SQL は以前の記事でも触れたが,ESRI 社の Shape ファイルを SQL Server のテーブルに直接アップロードしてくれるツールである.残念ながら更新は停止しており,最新の SQL Server とは互換性がない.今回,SQL Server 2008 R2 を新規インストールしたところ,アップロードがうまく行ったので報告する.

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第 6 章 空間データをインポートする (Beginning Spatial with SQL Server 2008)

 多くの空間アプリケーションがカスタム定義の空間機能を組み合わせている.例えば顧客セットの局在と,広く受け入れられた表現の空間データ,地球上の汎用性のある特徴,例えば国や州の境界線,世界の主要都市の局在および主要な道路や鉄道の経路などである.この情報は自分自身で作成するよりも,多くの代替可能な資源が存在しており,そこから普通に使うための空間データを取得して空間アプリケーションに搭載できる.

 本章では,そこから一般公開された空間情報を取得できる資源,そこでそのデータが普通に提供されるフォーマットおよびその情報を SQL Server にインポートするのに使える技術を紹介しよう.

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1920年から2015年までの都道府県別の5歳階級別人口推移

1920年から2015年までの都道府県別の5歳階級別人口推移

 e-Stat を渉猟していると面白いファイルを見つけた.国勢調査は 1920 年から開始されており, 2020 年 3 月現在では最新の調査結果は 2015 年のものである.20 回分の人口データが一つのファイルにまとめられており,グラフ化するには格好のデータである.

 年齢(5歳階級),男女別-都道府県(大正9年~平成27年)というファイルである.リンク先のページにはファイルが 3 つあるが,最後のものが最も粒度が細かいので,これをグラフ化する.

年齢(5歳階級),男女別人口-都道府県(大正9年~平成27年)
年齢(5歳階級),男女別人口-都道府県(大正9年~平成27年)

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国勢調査から職業別の年齢階級グラフを作ってみた

そもそも電力事業者の従業員数はどれだけなのか?

 ヒントは経済産業省の平成29年度電力市場環境調査にあった.20 ページに就業人員の調査という項目があり,その下に統計データからの推計値がある.

 日本標準産業分類で 331 電気業が 142800 名,日本標準職業分類で 641 発電員・変電員が 32800 名とある.これは 2015 年の国勢調査に基づいている.なら,次は元のデータに当たろう.

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都市の戦略的縮小

2042年での未来シナリオのシミュレーション結果

 数十年後に日本はどんな姿に変わっているのか.『データで見る都市の衰退』というテーマのもと,様々な角度から考察してきた.

 残念ながら,あまり楽観はできない.どちらかと言うと,悲観的な予測が優位である.ほとんどの都市は衰退していく.東京も例外ではない.

 今回は参考図書を読んで日本の住宅事情およびその背景にある核心的問題について考察を述べる.これは誰も触れようとしない聖域である.

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