地球温暖化に伴い，台風の大型化や洪水被害の拡大が懸念されている．今回は国土交通省の公表している洪水浸水想定区域データを SQL Server にアップロードしたのでその経緯を報告する．
このデータは2022年9月時点で令和3年のものであり，毎年更新されていくものと思われる．関係各位はデータ更新が大変だろうが，頑張っていただきたい．
国土数値情報の洪水浸水想定区域データをSQL Serverにアップロードし郵便番号から検索する
第 4 章 空間データオブジェクトを生成する (Beginning Spatial with SQL Server 2008)
第 2 部 空間データを追加する
本書のこの部では空間データを SQL Server 2008 データベースに追加する様々な方法を説明する．第 4 章では，既知の座標からいかなるアイテムをも生成するのに使われる存在する静的メソッドのそれぞれを紹介する．第 5 章では，外部資源をかぶせてそれらの座標を派生させるのを助けるための技術を解説する．Microsoft の Virtual Earth Map Control を使う．第 6 章では，空間データの蓄積される他の一般的なデータフォーマットについて議論し，これらの蓄積されたデータを SQL Server 2008 にインポートする方法についての例を提供する．最後に，第 7 章で SQL Server を拡張してジオコーディング機能を提供する方法を示す．つまり，.NET 経由で Microsoft MapPoint Web Services にアクセスして自動的に住所から座標を取得することである．
前章では，静的メソッドの概念について紹介し，geography 型および geometry 型のオブジェクトをインスタンス化する方法について説明した．本章では各データ型で利用できる異なる静的メソッドを検査し，空間データの新しいアイテムを生成するのに使われる方法について比較する．
注記 本章でのほとんどのコードサンプルは，@Point などのローカル変数を宣言し，その結果静的メソッドにより生成されたインスタンスを蓄積する．しかし，INSERT ステートメントを呼び出すことで静的メソッドの結果をテーブルの geometry 型および geography 型の列に挿入することもできる．
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国土数値情報の河川データが一部直っていた件
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．
EXCEL VBA で既存のテーブルにネットワークドライブ上の Workbook からデータを追記する
前回の記事ではフォルダーから一括してデータを読み込む方法を紹介した．今回は月次の更新ファイルを読み込んで既存のテーブルにデータを追記する方法を紹介する．
既に読み込んだファイルは拒否したい．監査としてのワークシートが必要だ．リレーショナルデータベースならデータの一意制約から可能だが，EXCEL では自前で作る必要がある．
色々と挑戦しがいのある課題であった．
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新エネルギー・産業技術総合開発機構の太陽光スペクトルデータをピボットグラフで表現する
色の知覚(1)太陽光では，新エネルギー・産業技術総合開発機構の日射データが巨大すぎてインポートできなかった．データをある程度絞り込むことで何とかならないか，試行錯誤した結果を報告する．
第 2 章 SQL Server 2008 で空間データを実装する (Beginning Spatial with SQL Server 2008)
前章では，空間参照系の背後にある理論を紹介し，異なる種類のシステムが地球上の特徴を記述する方法を説明した．本章では，これらのシステムを適用して SQL Server 2008 における新しい空間データ型を使って空間情報を蓄積する方法を学んでもらう．
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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
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．
国勢調査から５歳階級の人口推移を調べる
人口統計は最も重要な基幹統計の一つである．総務省の e-Stat は確かに有用であるが，かゆいところに手が届かない．例えば「市区町村ごと，年齢５歳階級ごとの人口構成の国勢調査ごとの推移を知りたい」という要求には全く無力である．
主として技術的な理由によるものと，統計調査の粒度の細かさによる．技術的な理由としては，データベースの画面表示セル数の上限を容易に超えてしまうデータ量になってしまうことである．しかし，根本的な理由は調査の粒度の細かさである．
2005 年以前と 2010 年以降とでは調査の精度が違う．今後は高精度なデータファイルが e-Stat に掲載されていくものと思われるが，2005 年以前に関しては都道府県より細かい粒度は存在しない．そこを求めると手作業になってしまい，現実的ではない．国立社会保障・人口問題研究所ならデータを持っているかもしれない．
2020 年は国勢調査の年にあたる．総務省にはできるだけ細かい粒度でのデータ掲載を望むものである．