1 目的

Natural Earthは世界各国の無料のベクターデータ（ポイント（点），ライン（線），ポリゴン（面）で地理空間情報を表現）を提供．ここでは，世界の所得分布，ヨーロッパ州の人口分布を示す．世界の所得分布については，座標参照系を変えて，地図を描写する方法も紹介．

  • Natural Earthのデータを扱うパッケージが用意されているため，それを利用する．
    • 数値データなどの属性情報も含まれるため，コロプレス図（階級区分図）を作成可能．
    • パッケージをインストールする場合はinstall.packages("rnaturalearth")．

パッケージ：sf，tidyverse，rnaturalearth

library(sf)
library(tidyverse)

#Natural Earth 
library(rnaturalearth)

2 世界地図

世界地図の読込

世界地図を可視化．

  • ne_countries()で読込．
    • 地図の解像度（scale）はmiddleを指示．
    • オブジェクトをWorld_mapとする．
    • World_mapは地物（マルチポリゴン）とその属性（地理空間情報を含む）をもつsfオブジェクト（class(World_map)のRコードで確認可能）．
World_map<-
  ne_countries(scale="medium")

とりあえず，世界地図を可視化．

  • 座標参照系（CRS）として地理座標系EPSG:4326（WGS84）を適用．
    • 座標参照系は地球を球体とみなした地理座標系（緯度，経度）と，地球を平面に投影した投影座標系がある．
  • （アジアー太平洋が中心にくる）見慣れた地図ではないが，これは経度0度が縦軸の中心（本初子午線）に描かれているため．
    • 緯度0度が横軸の中心（赤道）.
    • 高緯度に位置する地物ほど横に広がる（南極が横に広がったり，緯度が相対的に高いグルーランドが相対的に低いオーストリアと同じような大きさに．）
    • アジアー太平洋中心の地図は下記のアジアー太平洋中心を参照．
ggplot()+
  geom_sf(data=World_map)+
  theme_bw()

データの中身

#最初の6行
World_map %>% 
  head()

3 世界地図上への所得分布の可視化

上の表を右側に進むと，所得を階級分けした列（income_grp）が現れる．

  • とりあえず，世界地図上へこれを可視化．
    • 各国の枠（color）は白（white）に指示．
  • 凡例を図の下に移動（legend.position="bottom"）し，2行にする（guide_legend(nrow=2)）．
  • 出典を地図の隅に示す（caption）．
ggplot()+
  geom_sf(data=World_map, aes(fill=income_grp), 
          color="white")+
  scale_fill_viridis_d(option="G")+
  labs(fill="所得グループ",
       caption="出典：Natural Earth")+
  ggtitle("世界の所得分布")+
  theme_bw()+
  theme(legend.position="bottom")+
  guides(fill=guide_legend(nrow=2))

4 応用

4.1 投影座標系の適用

投影座標系を適用した座標参照系（CRS）に基づき，世界地図に所得分布を可視化．

4.1.1 ロビンソン図法

  • 見た目が良く，世界地図に用いられる投影法の1つであるロビンソン図法（Robinson projection）を利用．
    • coord_sf()で+proj=robinを指示．robinはロビンソン図法のこと．
      • ESRI：54030に対応．
      • World Map（アクセス日：2022-08-15）のBasic Examplesを参照した．
ggplot()+
  geom_sf(data=World_map, aes(fill=income_grp), 
          color="white", size=0.001)+
  scale_fill_viridis_d(option="G")+
  labs(fill="所得グループ",
       caption="出典：Natural Earth")+
  ggtitle("世界の所得分布（ロビンソン図法）")+
  theme_bw()+
  coord_sf(crs="+proj=robin")+
  theme(legend.position="bottom")+
  guides(fill=guide_legend(nrow=2))

4.1.2 モルワイデ図法

  • モルワイデ図法：面積を正しく表現する地図投影法．
    • 形状は歪む．特に地図の周辺部．
      • moll：モルワイデ図法．
ggplot()+
  geom_sf(data=World_map, aes(fill=income_grp), 
          color="white", size=0.001)+
  scale_fill_viridis_d(option="G")+
  labs(fill="所得グループ",
       caption="出典：Natural Earth")+
  ggtitle("世界の所得分布（モルワイデ図法）")+
  theme_bw()+
  coord_sf(crs="+proj=moll")+
  theme(legend.position="bottom")+
  guides(fill=guide_legend(nrow=2))

4.1.3 ランベルト正積方位図法

  • ランベルト正積方位図法（Lambert equal area azimuthal projection, laea）を利用．
    • 面積は正しく保たれるが，形状は歪む傾向．
    • coord_sf()にcrsをEPSG:3035（ヨーロッパ州中心）と指示．　
    • EPSG:3035．
    • "+proj=laea +lat_0=52 +lon_0=10"でもよい．
ggplot() +
  geom_sf(data=World_map, aes(fill=income_grp), 
          color="white") +
  scale_fill_viridis_d(option="G") +
  labs(fill="所得グループ", caption="出典：Natural Earth") +
  ggtitle("世界の所得分布（ランベルト正積方位図法）") +
  theme_bw() +
  coord_sf(crs=st_crs("EPSG:3035"))+ 
  theme(legend.position="bottom") +
  guides(fill=guide_legend(nrow=2))

4.1.4 アジアー太平洋中心

イコールアース図法

  • 次に中心を本初子午線ではなく，アジアー太平洋を中心とした地図（イコールアース図法）に変更．
    • イコールアース図法はロビンソン図法に近い形状．
  • 可視化すると，グリーンランドが横に広がりすぎるので，この地図では削除．
World_map %>% 
  filter(iso_a3!="GRL") ->
  Asia_Pacific_map
  • ESRI：53037（EPSGの場合8859）．
    • coord_sf()にcrsをESRI:53037と指示．

アジアー太平洋を中心とした地図の可視化　

ggplot()+
  geom_sf(data=Asia_Pacific_map, aes(fill=income_grp), 
          color="white")+
  scale_fill_viridis_d(option="G")+
  labs(fill="所得グループ",
       caption="出典：Natural Earth")+
  ggtitle("世界の所得分布（アジアー太平洋中心）")+
  theme_bw()+
  coord_sf(crs=st_crs("ESRI:53037"))+
  theme(legend.position="bottom")+
  guides(fill=guide_legend(nrow=2))

ランベルト正積方位図法

  • アジアー太平洋中心のランベルト正積方位図法（laea）に対応する EPSGコードは存在しない模様．
    • そこで，Geocomputation with Rの7.9 カスタム地図投影法（アクセス日：2025-03-01）を参考に中心点を東京方向へ移動．
      • laea：ランベルト正積方位図法．
      • +lon_0=140 +lat_0=36：経度（東経）140°，緯度（北緯）36°方向へ．
ggplot() +
  geom_sf(data=World_map, aes(fill=income_grp), 
          color="white") +
  scale_fill_viridis_d(option="G") +
  labs(fill="所得グループ",
       caption="出典：Natural Earth") +
  ggtitle("世界の所得分布（ランベルト正積方位図法）") +
  theme_void() +
  coord_sf(crs=st_crs(
    "+proj=laea +lon_0=140 +lat_0=36")) +
  theme(legend.position="bottom") +
  guides(fill=guide_legend(nrow=2))

4.2 ヨーロッパ州の人口分布

ヨーロッパ州の選抜

世界地図からヨーロッパ州に属する国を切り抜く（filter()）．

  • 大陸の識別は上の表でcontinentの列．
    • Europe_mapと名付ける．
World_map %>% 
  filter(continent=="Europe") ->
  Europe_map

ヨーロッパ州地図

国名（英字２桁の国名コード）を記した地図を作成する．

  • Rコードは示さない．

人口分布

上の表を右側に進むと，人口（人）を示す（pop_est）が現れる．

  • これを可視化．
    • 人口は100万で割り，単位を百万人にする．
ggplot()+
  geom_sf(data=Europe_map, aes(fill=pop_est/1000000),
          color="white")+
  scale_fill_viridis_c(option="G", direction=-1)+
  labs(fill="百万人",
       caption="出典：Natural Earth")+
  ggtitle("ヨーロッパ州の人口分布")+
  coord_sf(xlim = c(-25,50), ylim = c(35,70))+
  theme_void()

参考ウェブサイト

私たちのR: ベストプラクティスの探究–20.11.1 世界地図（アクセス日：2022-08-14）

World Map–Basic Example（アクセス日：2022-08-15）

Geocomputation with R–7.9 カスタム地図投影法（アクセス日：2025-03-01）

Rによる地理空間データの可視化

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ChatGPTのサービスを利用した後，内容を確認し，必要に応じて編集を行った．