目的
人口集中地区データによる郊外化の可視化では1975年と2015年の人口集中地区（ポリゴン）の地図を重ねて，地方都市の郊外化を可視化．
ここでは，10年ごと（1975年，85年，95年，2005年，15年）の地図を並べて，人口集中地区の拡大の様子を可視化．その際に，アニメーション効果を取り入れてみる．
ライブラリ：sf，tidyverse，gganimate
下記，アニメ化の際にエラー（The transformr package is required
）．これに対応するため，transformrをインストールし，ライブラリ呼出．
- 好みで
MetBrewerに納められているHokusai2のカラーパレット利用．
富山市の人口集中地区
行政区域のダウンロード
- 国土数値情報ダウンロードサービス > 行政区域（ポリゴン） > 富山県 > 令和3年
- ダウンロードしたZIPファイルは同じフォルダ（ディレクトリ）に納め，ZIPファイルを選択 > 右クリック > すべて展開 > 展開先の選択とファイルの選択 > 展開を実行する．展開後は最初にダウンロードしたZIPファイルを削除．
read_sf：データ読込．Toyama_mapと名付ける．Toyama_mapから富山市（行政区域コードN03_007の16201）を切り抜き，新しいデータをToyama_shi_mapとする．
Toyama_map <-
read_sf("N03-20210101_16_GML/N03-20210101_16_GML/N03-21_16_210101.shp")
#富山市の選抜
Toyama_map %>%
filter(N03_007=="16201") ->
Toyama_shi_map人口集中地区
- 国土数値情報ダウンロードサービス > DID人口集中地区（ポリゴン） > 富山県 > 世界測地系
昭和50年から平成27年（10年毎）
- ダウンロードしたZIPファイルは同じフォルダ（ディレクトリ）に納め，ZIPファイルを選択 > 右クリック > すべて展開 > 展開先の選択とファイルの選択 > 展開を実行する．展開後は最初にダウンロードしたZIPファイルを削除．．
read_sf：データ読込．Toyama_DID#（#は西暦の下2桁）と名付ける．crs="WGS84"はcrs（Coordinate ReferenceSystem，座標参照系）を1984年に定められた世界測地系（World Geodetic System）に投影を意味．Toyama_DID#から富山市（行政区域コードA16_002の16201）を切り抜き，新しいデータをToyama_shi_DID#とする．- 注意：1975年，1985年は富山県婦負郡八尾町（
16361）も含めて富山市の人口集中地区データを作成． - 注意：2015年から調査年（国勢調査が実施された年度）が示される
A16_011列が時間型（TM_Instant）に表現．過去に揃えるため2015に変換．
- 注意：1975年，1985年は富山県婦負郡八尾町（
#1975年（昭和50年）
Toyama_DID75 <-
read_sf("A16-75_16_GML/A16-75_16_DID.shp",
crs="WGS84")
#富山市
Toyama_DID75 %>%
filter(A16_002=="16201" | A16_002=="16361") ->
Toyama_shi_DID75
#1985年（昭和60年）
Toyama_DID85 <-
read_sf("A16-85_16_GML/A16-85_16_DID.shp",
crs="WGS84")
#富山市
Toyama_DID85 %>%
filter(A16_002=="16201" | A16_002=="16361") ->
Toyama_shi_DID85
#1995年（平成7年）
Toyama_DID95 <-
read_sf("A16-95_16_GML/A16-95_16_DID.shp",
crs="WGS84")
#富山市
Toyama_DID95 %>%
filter(A16_002=="16201") ->
Toyama_shi_DID95
#2005年（平成17年）
Toyama_DID05 <-
read_sf("A16-05_16_GML/A16-05_16_DID.shp",
crs="WGS84")
#富山市
Toyama_DID05 %>%
filter(A16_002=="16201") ->
Toyama_shi_DID05
#2015年（平成27年）
Toyama_DID15 <-
read_sf("A16-15_16_GML/A16-15_16_GML/A16-15_16_DID.shp",
crs="WGS84")
#富山市
Toyama_DID15 %>%
filter(A16_002=="16201") ->
Toyama_shi_DID15
#調査年に修正
Toyama_shi_DID15 %>%
mutate(A16_011=2015)->
Toyama_shi_DID15鉄道
国土数値情報ダウンロードサービス > 鉄道（ライン） > 全国 > 世界測地系 > 令和2年
- 鉄道データは全国のみ．
- ダウンロードしたZIPファイルは同じディレクトリに納め，ZIPファイルを選択 > 右クリック > 解凍 > ここで解凍 を実行する．解凍後は最初にダウンロードしたZIPファイルを削除．
railway20と名付ける．
人口集中地区の変遷
- 人口集中地区データによる郊外化の可視化で完成した地図は次の通り．
- ここでは，5年分の地図があるため，地図を重ねず，年ごとに地図を作成し，それらを並べる（
facet_wrap()）．facet_wrap()を利用するため，データ（ここではシェープファイル）を縦方向に合併（rbind）すし，DIDと名付ける．各データの列数が揃っていることに注意．A16_011列に調査年（国勢調査が実施された年度）が示されている．これをyearとし，整数型（as.integer()）にする．facet_wrap(year)を指示することでyearごとの地図を並列．scale_fill_met_d()：ggplot2でMetBrewerのカラーパレットを利用する関数．fillは地物の内部の色付け．dは離散スケール．連続スケールにはcをdに変更．scale_color_met_d()：colorは地物の枠の色付け．
#データ結合
DID <-
rbind(Toyama_shi_DID75, Toyama_shi_DID85,
Toyama_shi_DID95, Toyama_shi_DID05,
Toyama_shi_DID15)
#列名A16_011（調査年）をyearと名付ける
DID %>%
mutate(year=A16_011) ->
DID
#可視化
ggplot()+
geom_sf(data=Toyama_map)+
geom_sf(data=Toyama_shi_map, linewidth=0.8,
fill="white")+
geom_sf(data=DID, aes(fill=year,
color=year))+
scale_fill_met_d("Hokusai2")+
scale_color_met_d("Hokusai2")+
geom_sf(data=railway20, linewidth=0.2, linetype=2)+
coord_sf(datum=NA,
xlim= c(136.96, 137.4), ylim=c(36.5, 36.78))+
labs(title="富山市人口集中地区の変遷",
caption="出典：国土交通省国土数値情報")+
facet_wrap(~year)+
theme_bw()+
theme(legend.position="none")
アニメーション
年ごとに作成された地図（フレーム）を，アニメーション効果を用いて，可視化．
- 上で作成した地図の
facet_wrap(~year)を削除．こうすることで，1975年の人口集中地区が一番下に配置され，順番に地図（フレーム＝コマ）が重なる． - タイトルの下にサブタイトル（
subtitle）を作成．{current_frame}は現在の地図（フレーム）の西暦が示される．- 地図名を
gとする．
- 地図名を
g <-
ggplot()+
geom_sf(data=Toyama_map)+
geom_sf(data=Toyama_shi_map, linewidth=0.8, fill="white")+
geom_sf(data=DID, aes(fill=year,
color=year))+
scale_fill_met_d("Hokusai2")+
scale_color_met_d("Hokusai2")+
geom_sf(data=railway20, linewidth=0.2, linetype=2)+
coord_sf(datum=NA,
xlim= c(136.96, 137.4), ylim=c(36.5, 36.78))+
labs(title="富山市人口集中地区の変遷",
subtitle="年:{current_frame}",
caption="出典：国土交通省国土数値情報")+
theme_bw()+
theme(legend.position="none")transition_manual(year)：年ごとに作成された地図（フレーム）を連続して変化させるように指示．animeと名付ける．animate()：作成したanimeをアニメ化．
参考（人口集中地区の人口密度の時系列変化）
↑で利用した人口集中地区のシェープファイルには人口集中地区の人口（人）や面積（㎢）が示されている．この数値から人口密度（人／㎢）が計算できる．
- ここでは，折れ線グラフを用いて人口密度の時系列変化を可視化．
- ただし，各年重複する地域コードがあるため，事前に削除して（
distinct()），新しいデータフレーム（DID2と名付ける）を作成．
- ただし，各年重複する地域コードがあるため，事前に削除して（
#重複するDIDid（地域コード）削除
#1975年
Toyama_shi_DID75 %>%
distinct(A16_001,.keep_all=TRUE)->
Toyama_shi_DID75
#1985年
Toyama_shi_DID85 %>%
distinct(A16_001,.keep_all=TRUE)->
Toyama_shi_DID85
#1995年
Toyama_shi_DID95 %>%
distinct(A16_001,.keep_all=TRUE)->
Toyama_shi_DID95
#2005年
Toyama_shi_DID05 %>%
distinct(A16_001,.keep_all=TRUE)->
Toyama_shi_DID05
#2015年
Toyama_shi_DID15 %>%
distinct(A16_001,.keep_all=TRUE)->
Toyama_shi_DID15
#データ結合
DID2 <-
rbind(Toyama_shi_DID75, Toyama_shi_DID85,
Toyama_shi_DID95, Toyama_shi_DID05,
Toyama_shi_DID15)A16_011（調査年）をyearと名付ける．A16_005（人口，単位人）をpopと名付け，整数型に．A16_006（面積，単位㎢）をareaと名付け，（小数で表現されるため）実数型に．- 人口集中地区の人口密度を求めるため，総人口と総面積を計算．
- 人口密度を
pop_denと名付ける． pop_denが格納されたファイルをdensityとする．
#yearの作成，整数型
DID2 %>%
mutate(year=A16_011,
pop=as.integer(A16_005),
area=as.numeric(A16_006)) ->
DID2
DID2 %>%
group_by(year) %>%
summarise(pop=sum(pop),
area=sum(area)) %>%
mutate(pop_den=pop/area) ->
density
#densityの中身
density| year | pop | area | geometry | pop_den |
|---|---|---|---|---|
| 1975 | 166572 | 32.00 | MULTIPOLYGON (((137.2023 36… | 5205.375 |
| 1985 | 197258 | 43.40 | MULTIPOLYGON (((137.1852 36… | 4545.115 |
| 1995 | 216764 | 51.30 | MULTIPOLYGON (((137.303 36…. | 4225.419 |
| 2005 | 218679 | 54.27 | MULTIPOLYGON (((137.1645 36… | 4029.464 |
| 2015 | 235868 | 57.89 | MULTIPOLYGON (((137.3036 36… | 4074.417 |
折れ線グラフの完成図
group=1：すべてのデータポイント（1975年，85年，95年，2005年，15年の値）を同じグループとして扱うことを意味．これにより，データポイントが同じ線で結ばれる．
#人口密度時系列図
ggplot()+
geom_line(data=density,
aes(x=year, y=pop_den, group=1),
color="#1e4294", linewidth=1.5)+
geom_point(data=density, aes(x=year, y=pop_den),
color="#1e4294", fill="#1e4294", size=3)+
labs(x="年", y="人口密度（人／㎢）",
caption="出典：国土交通省国土数値情報")+
ggtitle("富山市人口集中地区の人口密度の変化")+
theme_bw()
Rによる地理空間データの可視化
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