Mapinfo:人口メッシュデータを作る

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作成検討中

現在、人口メッシュデータの作り方については検討の余地があり現在思案中です
申し訳ありませんが、少々お待ちください

はじめに

  • 注意：ここでの作り方は概算での人口メッシュの作成方法を記載しており実際の人口から数字がずれることもあります。ここで使用しているデータの誤りにより損害が出ても責任は負いませんのでご了承ください
  • ここでは、公にされているデータから人口メッシュデータを作る方法を考えてみたいと思います。
  • 人口メッシュデータとはメッシュ（100m四方とか1km四方とか）における人口の分布を示した情報です
  • 以下のサンプル図は平成7年国勢調査における1kmメッシュの65歳以上人口の割合を日本地図にプロットした（絵）です
  • 2011-10-22 19-43-29.png
  • サンプルはここを参照しましたが、数値データは無いんですよね～。よくネットで「人口 データ 無料」とか調べるとみなさんが検索はヒットしますが具体的な情報はヒットしないと思います
  • それは、データは売れるから無料で入手は出来ないんですよ～（会社の業務で購入しましたが500m人口メッシュデータって10万円以上するんですよね）
  • ここでは、精度が低くても何となく人口メッシュデータを生成する方法についてまとめてみたいと思います

人口メッシュの作り方の流れ

  1. 日本全体のメッシュを入手（国土数値情報_土地利用細分メッシュデータを利用、俗に言う100mメッシュデータ）
  2. 出来るだけ細かい人口データの入手（統計でみる市区町村のすがた2012を利用）
  3. 100mメッシュデータを市区町村に按分
  4. 市区町村に按分されたメッシュの土地利用状況に応じて人口を按分


という様な流れで作っていきたいと思います

基礎データの入手

2012-06-09 20-45-24.jpg

  • ダウンロードすると市区町村単位の人口が入手できます
  • この「市区町村単位」を出来るだけメッシュに振分けるための手段を考えてみます

--Webmaster（トーク） 2012年6月16日 (土) 07:01 (JST)

  • もっと詳しいのがありましたね、統計でみる市区町村のすがた2012だと市区町村ごとに人口が有りますのでこっちの方が精度が高くなるので、こちら側を使いましょう

2012-06-16-6-59-42.jpg

100mメッシュの入手

  • 基礎となるデータが市区町村単位なので、これより細かいデータはあくまで予測による数値になりますので、このデータを使用して不利益を被っても保証しませんし、活用は自己の責任の下にお願いします
  • さて、市区町村データは入手出来ましたのでもっと細かい情報は国土数値情報_土地利用細分メッシュデータを使用することにします
  • 土地利用細分メッシュデータは100m四方単位に以下の情報が入っています
    • 1 田
    • 2 その他の農用地
    • 3 - -
    • 4 - -
    • 5 森林
    • 6 荒地
    • 7 建物用地
    • 8 - -
    • 9 幹線交通用地
    • A その他の用地
    • B 河川地及び湖沼
    • C - -
    • D - -
    • E 海浜
    • F 海水域
    • G ゴルフ場
  • ここでどのように人口データの味付け（重み付け）するかが有料データと無料データの価値の違いなんですが、私の独断と偏見で以下のような配分で考えたいと思います
    • 1 田：人口＝０％
    • 2 その他の農用地：人口＝０％
    • 5 森林：人口＝０％
    • 6 荒地：人口＝０％
    • 7 建物用地：人口＝９０％
    • 9 幹線交通用地：人口＝１０％
    • A その他の用地：人口＝０％
    • B 河川地及び湖沼：人口＝０％
    • E 海浜：人口＝０％
    • F 海水域：人口＝０％
    • G ゴルフ場：人口＝０％
  • とします（値は変えるかもしれません）。データの定義として「ある市の人口に対して、上記で決めた割合でそのある市の土地利用種別に人口が分散している」とします
  • 何を言っているかというと、たとえば１０万人の市があった場合、その市全体の土地利用種別：田に住んでいるのは市全体で０人と仮定する訳です
  • 土地利用種別：田といっても本当に田んぼの中に住んでいるわけではなくほとんど田んぼでその中に一軒家がある場合もありますが、そこは無視しましょう

市区町村データの入手

データの加工

  • このようなデータがあると思います

2012-06-16-8-26-03.jpg

  • F2キーまたは「ウィンドウ」→「ブラウザウインドウの表示」を選択してブラウザを表示させます
  • N03_001/N03_002/N03_003/N03_004/N03_007は
  • N03_001：都道府県名 当該区域を含む都道府県名称
  • N03_002：支庁名 当該都道府県が「北海道」の場合、該当する支庁の名称
  • N03_003：郡・政令市名 当該行政区の郡又は政令市の名称
  • N03_004：市区町村名 当該行政区の市区町村の名称
  • N03_007：行政区域コード 都道府県コードと市区町村コードからなる、行政区を特定するためのコード
  • が割り当てられます。でも、このままだとよくわからないのでタイトルを変更します

2012-06-16-8-28-38.jpg

  • SHAPEファイル形式から読み取ったままのファイルは（原本）という扱いになってテーブル定義の変更が出来ませんので、一度ファイルを「名前を付けて保存」を選択し好きな名前で保存し直します。そうすることによりテーブル定義の変更が可能になります。厳密には（原本扱い）という意味ではないのですが、他の人に説明しやすいように私はこのように言っています

2012-06-16-8-38-25.jpg

  • 名前を変えて保存して、全てを閉じてから名前を変えて保存したファイルを開くと以下のようにテーブルが編集可能になっていると思います

2012-06-16-9-16-40.jpg

  • テーブル→テーブル管理→テーブル定義の順に選択すると以下の様になっていると思いますので、わかりやすい名前に変更します
  • 変更前

2012-06-16-9-19-44.jpg

  • 変更後

2012-06-16-9-21-41.jpg

  • OKを押下するとテーブルが変更されて自動的に保存され終了しますので、再度開いて内容を確認します


不要データの削除

  • インポートしたデータには今回不要なデータが入っていますので削除します
  • 削除方法は動画をご覧ください

<youtube>NQUxMl3xj3o</youtube>

オブジェクトの併合

オブジェクトの併合を参照

市区町村毎に人口＆世帯数などのインポート

  • 基礎データの入手から市区町村毎の人口＆世帯数を入手します
  • Mapinfoに読み込みやすいように整形してXLS形式で保存します。具体的には１行目にタイトル、2行目以降にデータといった感じです
  • ここのデータをCSV形式で読み取ると数値にカンマが入っているため「文字列」として認識してしまいましたCSV形式で読み取る場合にはカンマを削除してください

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