人口集中地区データによる郊外化の可視化

高松市，富山市，熊本市の例

目的

国土数値情報のDID人口集中地区（ポリゴン）を利用して地方都市の郊外化を可視化．

• 地方都市ではモータリゼーションの進展とそれに伴い市街地が外延．

• 郊外化を示す方法の一つして，人口が集まっている地域，人口集中地区（DID：Densely inhabited districtの略），の面積の拡大によって示す方法がある．

  • 実際に，内閣府により認定された地方都市の中心市街地活性化基本計画には郊外化の現状を人口集中地区面積の増大や，人口集中地区の人口密度の低下を用いて示している．
  • ここでは，香川県高松市の第3期高松市中心市街地活性化計画（アクセス日：2022/06/09）の第1章7頁の 図「DID区域の変遷」（アクセス日：2022/06/09）を参考に1975年と2015年の人口集中地区の地図を重ね，その変換を可視化．
  • 高松市，富山県富山市（第1期富山市中心市街地活性化計画（アクセス日：2022/06/09）は2007年2月8日に内閣総理大臣から最初に認定された），政令指定都市の熊本県熊本市を取り上げる．熊本市も熊本市中心市街地活性化計画（熊本地区）（アクセス日：2022/06/09）が認定されている．

ライブラリ：sf，tidyverse

library(sf)
library(tidyverse)

高松市の人口集中地区の可視化

シェープファイルのダウンロード

• 国土数値情報ダウンロードサービス　>　行政区域（ポリゴン）　>　香川県　>　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．Kagawa_mapと名付ける．
  • Kagawa_mapから高松市（行政区域コードN03_007の37201）を切り抜き，新しいデータをTakamatsu_shi_mapとする．

Kagawa_map <-
  read_sf("N03-20210101_37_GML/N03-21_37_210101.shp")

#高松市選別
Kagawa_map %>%
  filter(N03_007=="37201") ->
  Takamatsu_shi_map

時系列の変化を見るため，例として1975年（昭和50年）と2015年（平成27年）の人口集中地区のシェープファイルをダウンロードする．

• 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）　>　香川県　>　世界測地系 昭和50年（および平成27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．Kagawa_DID75，Kagawa_DID15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．この指示をしないとエラーが出現．
  • Kagawa_DID#（#は75か15）から高松市（行政区域コードA16_002の37201）を切り抜き，新しいデータをTakamatsu_shi_DID#とする．

#1975年の人口集中地区データの読込
Kagawa_DID75 <-
  read_sf("A16-75_37_GML/A16-75_37_DID.shp", 
                      crs="WGS84") 

#高松市選別
Kagawa_DID75 %>%
  filter(A16_002=="37201") ->
  Takamatsu_shi_DID75

#2015年の人口集中地区データの読込
Kagawa_DID15 <-
  read_sf("A16-15_37_GML/A16-15_37_GML/A16-15_37_DID.shp", 
                      crs="WGS84") 

#高松市選別
Kagawa_DID15 %>%
  filter(A16_002=="37201") ->
  Takamatsu_shi_DID15

地図上に鉄道（ライン）を可視化．

• 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．

railway20 <-
  read_sf("N02-20_GML/N02-20_GML/N02-20_RailroadSection.shp")

人口集中地区の可視化

• 地図を5枚（ここでは6枚）重ねる．
  • 最背面：香川県の行政地区の地図（Kagawa_map）．
  • 下から2番目：高松市の行政地区の地図（Takamatsu_shi_map）．背面は白に塗る（fill）ように指示．境界線を強調するため，境界線の太さ（linewidth）を指示．
  • 下から3番目：2015年の人口集中地区の地図（Takamatsu_shi_DID15）．2015年のほうが1975年よりも人口集中地区が大きいため，地図を下に配置．色は緑系をここでは利用．
  • 下から4番目：1975年の人口集中地区の地図（Takamatsu_shi_DID75）．色は青系を利用．
  • （注意：2015年の人口集中地区の境界線（dark green）は1975年のそれに比べ，外側に広がっただけなく，内側に狭まった箇所もある．そのような箇所は，1975年の地図で見えなくなってしまうため，下から4番目として2015年の人口集中地区の境界線（dark green，ただし境界内は透明（fill="NA"））の地図（Takamatsu_shi_DID15）を重ねている．）
  • 最前面：鉄道の地図（railway20）．線の太さ（linewidth）と線が境界線と区別（linetype）できるように指示．
• coord_sf()：緯度（x）と経度（y）を用いて地図の範囲を指定．

ggplot()+
  geom_sf(data=Kagawa_map)+
  geom_sf(data=Takamatsu_shi_map, fill="white",
          linewidth=0.8)+
  geom_sf(data=Takamatsu_shi_DID15,
          fill="green", color="darkgreen")+
  geom_sf(data=Takamatsu_shi_DID75, 
          fill="lightblue", color="blue")+
  geom_sf(data=Takamatsu_shi_DID15, fill="NA", 
          color="darkgreen")+
  geom_sf(data=railway20, linewidth=0.2, 
          linetype="dashed")+
  coord_sf(xlim=c(133.80, 134.24), 
           ylim=c(34.19, 34.42))+
  ggtitle("高松市の人口集中地区の変遷", 
          subtitle="（1975年ｰ2015年）")+
  theme_bw()

凡例の作成と完成図

1975年と2015年の人口集中地区の凡例を作成．

• ↑の地図との違い．
  • 人口集中地区の境界内の色と境界線と色をaes()で指示．
  • scale_fill_manual()とscale_color_manual()を用いて手動で境界内の色と境界線と色を指示．色を除く内容を揃えることで，凡例を一つにまとめる．
  • labs()内に出典表記（caption）．

#凡例の作成
ggplot()+
  geom_sf(data=Kagawa_map)+
  geom_sf(data=Takamatsu_shi_map, fill="white", 
          linewidth=0.8)+
  geom_sf(data=Takamatsu_shi_DID15, 
          aes(fill="2015年", color="2015年"))+
  geom_sf(data=Takamatsu_shi_DID75, 
          aes(fill="1975年", color="1975年"))+
  scale_fill_manual(name="人口集中地区", 
                    labels=c("1975年", "2015年"),
                    values=c("lightblue", "green"))+
  scale_color_manual(name="人口集中地区", 
                     labels=c("1975年", "2015年"),
                     values=c("blue", "darkgreen"))+
  geom_sf(data=Takamatsu_shi_DID15, fill="NA", 
          color="dark green")+
  geom_sf(data=railway20, linewidth=0.2, 
          linetype="dashed")+
  labs(caption="出典：国土交通省国土数値情報")+
  coord_sf(xlim=c(133.80, 134.24), 
           ylim=c(34.19, 34.42))+
  ggtitle("高松市の人口集中地区の変遷",
          subtitle="（1975年ｰ2015年）")+
  theme_bw()

参考（高松市DID人口密度）

↑で利用したDID人口集中地区のデータ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．

• 1975年と2015年の人口，面積，人口密度を表にまとめる．

高松市の人口集中地区人口密度（人／㎢）
年	人口	面積	人口密度
1975	179426	29.40	6102.925
2015	212897	41.04	5187.549

富山市の人口集中地区の可視化

同じ作業のため，コードは記さない．

• 注意：1975年は市町村合併前のため，富山県婦負郡八尾町が富山市の行政区域コード（A16_002）と異なる．そこで，富山市（16201）だけでなく八尾町（16361）も含めて，1975年の富山市の人口集中地区データを作成．
  • 2015年には，この地区は人口集中地区の要件を満たしていない．↓の地図参照．　

Toyama_DID75 %>%
  filter(A16_002=="16201" | A16_002=="16361") ->
  Toyama_shi_DID75

人口集中地区の可視化

参考（富山市DID人口密度）

富山市の人口集中地区人口密度（人／㎢）
年	人口	面積	人口密度
1975	166572	32.00	5205.375
2015	235868	57.89	4074.417

熊本市の人口集中地区の可視化

同じ作業のため，コードは記さない．

• ただし，2012年度から政令指定都市になったため，行政区域のコードに注意すること．

• 注意：2015年は行政区域コード（A16_002）の43101から43105が熊本市．

Kumamoto_DID15 %>%
  filter(A16_002>="43101" & A16_002<="43105") ->
  Kumamoto_shi_DID15

人口集中地区の可視化

注意：熊本市北部に2015年に1975年には存在しなかった人口集中地区が加わっている．この地区は熊本市中心市街地活性化基本計画（植木地区）（アクセス日：2022/06/09）により別途認定．

参考（熊本市DID人口密度）

熊本市の人口集中地区人口密度（人／㎢）
年	人口	面積	人口密度
1975	379589	51.00	7442.922
2015	587816	88.76	6622.533

Rによる地理空間データの可視化

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