1 目的

東京都23区内の情報通信産業の集積状況を可視化．また応用として，OpenStreetMapの地図タイル画像を背景に用いる．

ライブラリ：sf，tidyverse

library(sf)
library(tidyverse)

2 事業所数の可視化

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）　>　東京都　>　令和3年
    • ダウンロードしたZIPファイルは同じフォルダー（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．行政区域をTokyo_mapと名付ける．
    • パイプ演算子（%>%）を使い，23区を抜き出し，t23-wards_mapと名付ける．
#東京都の地図
Tokyo_map <- 
  read_sf("N03-20210101_13_GML/N03-20210101_13_GML/N03-21_13_210101.shp")

#世界測地系を指定
Tokyo_map <- 
  Tokyo_map %>% 
  st_transform("WGS84")

#23区の抽出
Tokyo_map %>%
  filter(N03_007>="13101" & 
           N03_007<="13123") ->
  t23_wards_map

統計データダウンロード

  • 統計地理情報システム　>　統計データダウンロード　>　経済センサス－活動調査 >　2016年　>　4次メッシュ（500mメッシュ）　>　産業（大分類）別事業所数及び従業者数　>　東京都
    • 主に23区に注目．M5339をダウンロード．economicと名付ける
      • 文字化け問題：文字コードの関係で，テキストファイルが適切に読み込めない場合がある（不正なマルチバイト文字 ．．．）．この場合は、fileEncoding="CP932"のオプションを加える（例えばsep=1の後に）．
#ヘッダー（行の説明）あり，カンマ区切り
economic <-
  read.csv("tblT000918H5339/tblT000918H5339.txt", 
           header=TRUE, sep=",",
           fileEncoding="CP932")

#便宜上1行目削除
economic %>%
  slice(-1) ->
  economic

#後ほど，統計データをメッシュ地図と結合するため，KEY_CODEを文字列に変更
economic %>%
  mutate(KEY_CODE=as.character(KEY_CODE)) ->
  economic

境界データのダウンロード

  • 地図で見る統計（統計GIS）　>　境界データダウンロード　>　4次メッシュ（500mメッシュ）　>　世界測地系緯度経度・Shapefile　>　都道府県で絞込みはコチラ　>　東京都
    • 統計データと対応したメッシュをダウンロード．meshと名付ける．
mesh <-
  read_sf("HDDSWH5339/MESH05339.shp")

#世界測地系を指定
mesh <- 
  mesh %>% 
  st_transform("WGS84")

#meshとeconomicを結合
mesh_economic <-
  left_join(mesh, economic, by=c("KEY_CODE"))

メッシュ地図による事業所数の可視化

  • 情報通信業の事業所数はT000918008の列に含まれる．
#事業所数が文字情報になっている→整数に変更指示
mesh_economic %>%
  mutate(T000918008=as.integer(T000918008)) ->
  mesh_economic

#500mメッシュ事業所数の可視化
ggplot()+
  geom_sf(data=mesh_economic,
          aes(fill=T000918008))+
  scale_fill_viridis_c(option="G",
                       direction=-1)

データ結合

東京都23区（t23_wards_map）の地図にmesheconomic_1を結合し，メッシュが23区に収まるように指示．

st_agr(mesh_economic)="constant"
st_agr(t23_wards_map)="constant"

#東京都23区の地図に事業所数が加わったメッシュデータの完成
mesh_economic_23 <-
  st_intersection(x=mesh_economic,
                  y=t23_wards_map)

3 東京都23区内の事業所数の可視化

ggplot()+
  geom_sf(data=mesh_economic_23,
          aes(fill=T000918008))+
  scale_fill_viridis_c(option="G",
                      direction=-1)+
  labs(fill="事業所数")+
  ggtitle("東京都23区情報通信業（2016年）")+
  theme_bw()

参考

東京都23区の行政区域の地名は以下の通り．

4 OpenStreetMapの活用

OpenStreetMapの可視化

背景としてOpenStreetMap（OSM）を利用．以下はBrunsdon & Comber（2018）356－357頁参照．　

  • library()でパッケージggspatialを呼び出す．
    • annotation_map_tile()：背景にOSMのタイルを使う．
    • zoomin：数が大きくなるほど拡大．初期値は-2．
  • OSMを利用する際には地図の隅に権利を表示．
    • labs(caption = "\U00a9 OpenStreetMap contributors")．
library(ggspatial)
## Warning: package 'ggspatial' was built under R version 4.3.3
#OSM活用
ggplot()+
  annotation_map_tile(zoomin=0)+
  geom_sf(data=mesh_economic_23, fill="NA")+
  labs(caption="\U00a9 OpenStreetMap contributors")+
  ggtitle("東京都23区周辺のOSM")

完成図

OSMの地図タイル画像を背景に事業所数を可視化．

  • alphaで地図を透かすことにより，最背面のOSMの地図を見える化．
  • color=NAでメッシュ（の枠）を透明に変更．
  • theme_void()を指定することで，緯度経度なしに．
    • labs()にその他の出典も含め，theme()で左寄せにする．
#完成図
ggplot()+
  annotation_map_tile(zoomin=0)+
  geom_sf(data=mesh_economic_23,
          aes(fill=T000918008), 
          alpha=0.7, color=NA)+
  scale_fill_viridis_c(option="G",
                       direction=-1)+
  geom_sf(data=t23_wards_map, fill="NA")+
  labs(fill="事業所数", 
       caption="\U00a9 OpenStreetMap contributors
  出典：国土交通省国土数値情報
  総務省・経済産業省平成28年経済センサス‐活動調査")+
  ggtitle("東京都23区情報通信業（2016年）")+
  theme_void()+
  theme(plot.caption=element_text(hjust=0))

参考文献

Rによる地理空間データの可視化