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国土数値情報の洪水浸水想定区域データをQGISで表現する

　温暖化に伴い洪水被害が増加しつつある．各自治体のハザードマップの重要性が増しているところであるが，今回は国土数値情報ダウンロードサイトから洪水浸水想定区域のデータをダウンロードし，QGISで表現してみた．

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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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国土地理院の基盤地図情報のベクタデータを大量に扱いたい時

　ベクタデータは拡大しても劣化がないが，データサイズが大きいため，環境によっては動作が極端に重くなる．

　これといった決定打があるわけではないが，事前の準備があると少しは取り扱いが楽になる．

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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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厚労省「地域ごとのまん延の状況に関する指標等」の PDF から Power BI Desktop でデータを抽出し EXCEL のグラフに表現する

各都道府県の新型コロナウイルス確定患者数の推移

　新型コロナウイルスのパンデミック宣言以降，Twitter でフォローしているアカウントに自然と相互協調の動きがみられる．

　このツイートから始まった一連のやりとりで，厚労省の発表した PDF からテーブルを抽出するくだりに注目した．

　今回はここを画像つきで実施してみた．

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国勢調査から５歳階級の人口推移を調べる

日本人口の年齢階級推移（国勢調査より筆者作成）

　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．

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