国土数値情報の河川データが一部直っていた件

SQL Server

 以前の記事で国土交通省の国土数値情報の河川データが破損していると口を酸っぱくして述べたが,いつの間にか修復されていた.修復されていたのは北海道および茨城県のテーブル構造である.岐阜県と三重県のファイルは破損したままであり,修復を要した.

参考:QGISのフィールド計算機で国土数値情報の河川データの属性を修正する

QGISで国土数値情報のシェープファイルを修正する

国土数値情報の河川データの属性テーブルを編集してみたが…

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熱中症の重症度別搬送人員数を最高気温と平均湿度別にプロットする

気温・湿度別の重症度別搬送人員

 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二乗検定するでは最高気温と搬送数をプロットした.今回は気象庁から湿度のデータをダウンロードし,重症度別にプロットして可視化する.

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QGISのフィールド計算機で国土数値情報の河川データの属性を修正する

 国土交通省の国土数値情報の河川データには不備がある.テーブル構造の不一致についてはテーブル構造の修正には「属性のリファクタリング」で修正方法を述べた.今回は属性テーブルの値を修正する.

 値を修正するだけのつもりでいたが,結局「属性のリファクタリング」まで手を出してしまった.おかでげ国土数値情報の河川データはほぼ修正できたと思う.

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都道府県ごとの河川データを1つのcsvファイルに変換する

CSVテキストレイヤをベクタレイヤとして追加した結果

 河川データを都道府県別ではなく,水域別に抽出したい.そんな動機から QGIS と EXCEL の間を行ったり来たりしている.QGISで都道府県ごとの河川データをマージするではかなり無謀なことをやった.今回はもう少し丁寧にデータを扱ってみたい.

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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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日本の市区町村の時系列の人口順位をEXCELの散布図に描く

 読者がどの街に住んでいるか,俺は知らない.だが,将来読者の住む街の運命はほぼ確信を持って予言できる.今後しばらく繁栄が続くか,それとも衰退していくのかは,人口から予測できる.今日の記事ではその予測をデータを基に示す.後半は技術的な話題となる.

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