2014地図学夏季課題 主題図作成
番号は便宜的なものです。
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図1
図2
今年の夏は「平成26年8月豪雨」と名前が付いたように、全国で大雨の被害に見舞われ、広島の土石流をはじめとした土砂災害に襲われました。そこで土砂災害の危険度を計る一つの基準の土砂災害警戒区域の指定数を用いて都道府県別の土砂災害の危険度を地図にしてみました。その際、土砂災害の危険度は山などの丘陵地の量に比例するのではないかと思い、平均標高も地図にして比較しました。昨年と今年に起こった主な土砂災害を警戒区域数の地図に当てはめると、危険度の高い都道府県で起こっていたことが分かりました。標高の地図と見比べてみると、やはり警戒区域の多い県は標高も高い傾向にあることが見えてきました。しかし土砂災害は標高よりも地質の影響が強いらしく標高が低めの鹿児島県の危険度が高いのは火山灰の地質が影響しているのではないかと思われます。
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夏休みに北陸に旅行に行ったので、都道府県の観光客数について気になって調べました。
苦労した点は、観光庁の「共通基準による観光入込客統計」という資料に5府県のデータが載ってなかったので、県のサイトを調べてみたり、特に京都府に関しては京都市のデータが現在掲載されておらず、遡って調べなければならなかったというところでした。
肝心の主題図ですが、完成した時には発見がありました。
観光客が多く来る場所は、大都市からの距離が重要ということがよくわかりました。
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最近色々な犯罪がニュースになることが多いので、調べようと思った。大阪府は予想通りダントツの1位だった。逆に秋田県が最下位で、相当治安がいいのだろうなと思った。個人的には、茨城県より神奈川県の方が10万人当たりの犯罪の発生件数が少ないことが意外だった。この地図を作ったことにより、発生件数が多い場所は比較的太平洋側に集まっていることが分かった。主要都市がある都道府県も発生件数が多くなることが分かった。大阪府はあまりにもダントツすぎるので、もう少し改善してもらいたい。

参照
群馬県警察 「都道府県別人口10万人当たりの犯罪発生状況」 (PDF)
https://www.police.pref.gunma.jp/seianbu/01seiki/hanzaihassei/date/hassei15.pdf
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この主題図を作ろうと思ったきっかけは、世界最高齢の男性、女性が共に日本にいらっしゃるというニュースを見て、日本には100歳以上の高齢者がどのくらいいるのかという事に興味を持ち今回この主題図を作りました。
 この主題図を作る前は都市部よりも地方でその数が多いと考えていました。しかしこれは、人口10万人当たり100歳以上高齢者数の話であり、実際の人口では全く逆の結果になりました。ちなみに、人口10万人当たり100歳以上高齢者数の上位は、島根県、高知県、山口県です。
 主題図を作成してみて感じたことは、100歳以上の高齢者の多くは東京、神奈川、愛知、大阪、福岡などの大都市圏に集中していて、青森や鳥取などの大都市圏から離れた所で少ないということです。大都市圏に集中している理由は、主に、医療の発達が大きな要因だと考えられます。また、100歳以上の高齢者は年々増加していて、現在は5万人を超えています。
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テーマ「2014年 夏の暑さ自慢」

今回私は2014年7・8月の最高気温の平均と最低気温の平均を調べ、都道府県別にその最高地点と気温をまとめた。暑さといえば埼玉県熊谷市や岐阜県多治見市が有名だが、最近では群馬県館林市や歴代最高気温をたたき出した高知県四万十市など、暑さを自慢とする街は各地に存在する。そこで今年の夏は一体どこの街が暑かったのかということを調べることにした。
図1は最高気温の平均である。波照間・所野(沖縄県)が他県と比べると群を抜いて暑い。2位からは熾烈な争いとなっている。日本全体を見ると関東近郊、東海から近畿が暑いことが分かる。特に館林、佐野、古河、熊谷の4地点は近接しており、日本でも有数の暑い地域であることが分かった。
図2は最低気温の平均である。沖縄県の石垣島が高い数値を記録している。最低気温は西日本で高く、東日本はやや涼しいことが分かる。都道府県単体でみると最高値を記録した場所に都道府県庁所在地が多く、都市部で高い傾向がある。また、沿岸部は夜になっても暑さが続き、内陸部は多少涼しくなるということが地図を通して確認できた。

※[表1]に都道府県別の結果をまとめた。

《感想・見所・その他》
一県一県の気温の最高地点を調べて、その地点を地図上で調べるのでなかなか時間と手間がかかった。地点の表示と色分けによって、日本の中での暑いところ、そして都道府県の中での暑いところが一目で分かるところが見所だと考えている。個人的には、沖縄の次は多治見、館林、熊谷のどれかが入ると思っていたが、京都が入ってきたり、熊谷が入ってこなかったり、色々驚いた。今回調べてみて、自分の驚くような結果、傾向を知ることができて良かった。
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8 都道府県別による外国人の人口は海外旅行者数に影響を与えるか
9 調べ方
  統計局より、都道府県別の10万人当たりの外国人人口と海外旅行年間行動者率をそれぞれ5段階に分ける。外国人人口の色を県境、端に塗る。海外旅行年間行動者率を真ん中に塗り、比較する。
予想
 自分の考えは、周囲に外国人が多く住んでいたり、出会う方が海外旅行にも積極的に行きたくなるのではないかと考えるので、外国人の人口は海外旅行者数に影響を与えると思う。とても単純な考えだが、どのくらい関係があるのか知りたいと思い、この関係を調べることにした。
考察
東京都 愛知県 大阪府 (3大都市)
東京都の周辺の県、大阪府周辺の府県
どちらも割合が低い東北地方や九州地方
他の要因(国際線のある空港や海外に近いなど)
見どころ
  端(県境)はペン、都道府県の中央は色鉛筆で塗り分けられており、同じ5段階に分けてあるので、外国人の人口が海外旅行年間行動  者率に影響が出ているのか比較しやすい。割合が高い都道府県は明るい色に、割合が低い都道府県は暗い色で塗ってあるので分かりやすい。
感想
  高校生も取り組んでいた夏休みの課題をやって、データや統計を地図に表わすカルトグラムは作るのは難しいが見ただけで、内容が読み取りやすいので、とても良い地図の使い方だと思いました。まだ、パソコンを使ってカルトグラムが作れないので、ワードやエクセル、パワーポイントなど、もっと使いこなせるようになりたいと思いました。5段階に分けて色塗りをすることは大変でしたが、関連性が少しでも見つけられたので良かった思います。
考察
 東京都は10万人当たりの外国人の人口も多く、海外旅行年間行動者率も高く、両方とも、全国で1位であった。また、大都市圏である大阪や愛知はどちらの割合も高いが海外旅行年間行動者率では比較的、大阪周辺の関西や東京周辺の関東の割合は高く、外国人の人口だけでは、単純に影響していると言えない地域もあった。しかし、どちらの割合も低い東北地方や九州地方では、少なからず、外国人の人口が影響を与えているということが分かった。国際線のある空港がどこの都道府県にあるのか、外国人観光客が多く訪れている都道府県も海外旅行年間行動者率に影響してくると思う。もっと深く調べられそうなテーマであるので、機会があったら調べてみたいと思う。
参考
 総務省統計局 社会生活統計指標 
 人口・世帯 外国人人口
 文化・スポーツ 海外旅行の年間行動者率
夏休みに飛行機で帰省したのをきっかけに作りました。
題名は「JAL and ANA」となっていますが、グループ会社を入れるべきか、コードシェア便を入れるべきかで結構悩みました。結局、グループ会社は含み、他社とのコードシェア便は除外しました。
また、空港名を入れるスペースを考えるのには相当骨が折れました。
それにしては見苦しい地図ですね。線が多すぎて、もはや空港を示す点や一部地域では海岸線すら塗りつぶされてしまっていますが、どの地域にどちらのエアラインが比較的多く就航しているのかをなんとなーくわかっていただけたら幸いです。
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 日本は水族館大国だ。世界の水族館の20%が日本にあり、世界的にその評価も高い。その理由として、四方を海で囲まれていて魚と生活が密接に関係していることを指摘する専門家がいる。私は、魚介類の消費量と水族館の数の関係性が国単位ではなく都道府県単位で通用するのかという疑問をもった。そこで、都道府県別のHP別の水族館保有数と最新の魚介類消費量を調べ、関係性を比較した。
 結果的に、都道府県単位での関係性は見受けられなかった。例えば北海道は全国で一番水族館を保有しているが、一人当たりの魚介類消費量は一位ではない。また、上部の地図では日本海側より東京都・静岡県・三重県・高知県などの太平洋側の方が水族館は多く、下部の地図では秋田県・新潟県・鳥取県などの日本海側の方が多いことが分かった。
 地図はMANDARAを使用して作成した。47都道府県の名前をExcelに打つのが大変で、そもそも都道府県に順番が正式にあること自体驚きだった。水族館の数の主題図も階級区分にしようとしたが、数が少ないので記号で表記した。
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地図infoが公開している全国の駅の数(市電・路面電車、新交通などを含む、計10475駅)を使用して都道府県別の駅数マップを作成した。階級区分図を作成するにあたってはフリーGISソフト『MANDARA』を使用した。1位は東京都の930駅、2位は北海道の587駅、以下大阪府(584駅)、愛知県(544駅)、神奈川県(448駅)と続き、46位石川県(74駅)、47位沖縄県(15駅)となった。大都市や面積の広い都道府県には駅が多く分布しているが、東北や九州南部の面積が広い県では200駅未満となっている県もあった。地方では近年廃線となる路線も多く、2014年5月12日にもJR北海道江差線木古内-江差間が廃線となった。今後都市部と地方の駅数の差は広がっていくと考えられる。また、人口1万人当たりの駅の数では高知県がトップの2.35駅、以下富山県、島根県と続き、46位埼玉県、最下位は沖縄県となった。こちらは都市部で低い値となっている。
今回、初めて『MANDARA』を使用して地図を作成した。自分の想像通りの主題図を作成できたが、HPの説明がなければまったく作ることはできなかったと思う。今後ソフトの操作を徐々に覚えていきたい。

資料
地図インフォ 全国の沿線・駅の数 http://info.jmc.or.jp/ekiensen.html
12 10aあたりの都道府県別水稲収量
水稲の都道府県別収量だけでは面白くないと考えたため、都道府県別の土地生産性を表した。地域差が顕著に表れる図になった。

参考 http://www.komenet.jp/komedata/seisan/2004/data4.html

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? 地図のテーマ…夏の甲子園(全国高等学校野球選手権大会)都道府県別優勝回数&準優勝回数(1915〜2013)
? なぜこの地図を作ったのか…やはり、野球好きにとって夏、特に夏休みの一大イベントと言えばイコール甲子園といっても過言ではないので、甲子園に関する地図を作ろうと思い立った。どの県が何回栄光を手にしたのか、つまり「何県が何回優勝したか」だけでは、誰でも考えるものであり、あまり新鮮味に欠けると思ったので、今回は何県が何回決勝で涙をのんだか、つまり「何県が何回準優勝したか」という二つの地図と比べて考察することにした。ちなみに地図の作成は地域統計学の授業でも使用している「MANDARA」を利用した。
? 考察…上記の理由で2ページ目の地図二つを作成した。上図が「都道府県別 夏の甲子園 優勝回数」(図1)、下図が「都道府県別 夏の甲子園 準優勝回数」(図2)である。
やはり優勝回数トップは大阪の10回である。2位以下は愛知(8回)、広島(7回)と続く。そして準優勝の回数トップは京都で9回である。2位以下は静岡、山口の6回、大阪、和歌山の5回となっている。
そして優勝、準優勝ともにしていない、つまり決勝戦に進んだことのない都道府県(地域)は、北北海道、岩手、山形、富山、福井、山梨、鳥取、島根、長崎の9つである。
図1を見ると一目でわかる事は、北海道を除く東北勢は100年近く続く甲子園の歴史において、ただの一度も優勝していない。いまだ深紅の大優勝旗は(春の甲子園の紫紺の優勝旗もだが)白河の関を越えていないのである(2004年に南北海道代表駒大苫小牧が優勝したため津軽海峡までも飛び越えたが白河の関は越えていないとされる)。図2を見ると、東北勢は過去決勝戦に7回進んだことが分かる。直近では2012年大阪桐蔭(大阪)と戦った光星学院(青森)で、3-0で敗北、個人的にもっとも惜しかったのは1971年桐蔭学園(神奈川)と死闘を繰り広げた磐城高校(福島)であると思う。なんと延長18回で勝敗がつかず引き分け再試合となり、再試合で、1-0で惜しくも敗れたからである。ちなみに桐蔭学園は甲子園初出場初優勝であった。東北勢が優勝できない理由としては、冬場雪が積もり満足な練習が行えないということや、その他の地域と比べて強豪校が少ないため切磋琢磨してレベルアップができないというものである。しかし最近は東北勢にも明確な強豪校、甲子園常連校が現れてきているため、今年こそ、白河の関越えを期待している。
? 感想
・時間があれば春の甲子園のことも調べたかった。またこういった機会があれば今度はそちらのテーマで作りたい。

? 参考文献…全国高等学校野球選手権大会優勝校http://note.chiebukuro.yahoo.co.jp/detail/n246656
エクセルで作成したデータものせておきます

夏の甲子園 優勝 夏の甲子園 準優勝

MAP JAPAN MAP JAPAN
TITLE TITLE
UNIT UNIT
北海道 2 0(北) 2(南) 北海道 1 0(北) 1(南)
青森県 0 青森県 3
岩手県 0 岩手県 0
宮城県 0 宮城県 2
秋田県 0 秋田県 1
山形県 0 山形県 0
福島県 0 福島県 1
茨城県 2 茨城県 1
栃木県 1 栃木県 1
群馬県 1 群馬県 0
埼玉県 0 埼玉県 2
千葉県 3 千葉県 3
東京都 7 2(東) 4(西) 東京都 3 1(東) 0(西)
神奈川県 5 神奈川県 3
新潟県 0 新潟県 1
富山県 0 富山県 0
石川県 0 石川県 1
福井県 0 福井県 0
山梨県 0 山梨県 0
長野県 1 長野県 3
岐阜県 1 岐阜県 4
静岡県 1 静岡県 6
愛知県 8 愛知県 1
三重県 1 三重県 0
滋賀県 0 滋賀県 1
京都府 4 京都府 9
大阪府 10 大阪府 5
兵庫県 7 兵庫県 3
奈良県 2 奈良県 0
和歌山県 7 和歌山県 5
鳥取県 0 鳥取県 0
島根県 0 島根県 0
岡山県 0 岡山県 1
広島県 7 広島県 4
山口県 1 山口県 6
徳島県 1 徳島県 3
香川県 2 香川県 1
愛媛県 6 愛媛県 4
高知県 2 高知県 2
福岡県 4 福岡県 2
佐賀県 2 佐賀県 0
長崎県 0 長崎県 0
熊本県 0 熊本県 3
大分県 1 大分県 0
宮崎県 0 宮崎県 1
鹿児島県 0 鹿児島県 1
沖縄県 1 沖縄県 2

関東州(満州) 1
台南(台湾) 1
(関東州と台南は地図に載せられませんでした。あしからず。)
15 空港、航空機、乗客数 平成20年度
平成20年の日本の空港と航空路線の乗客数を示したものです。
データが古いのは新しい年代で共通の年が見つからず、空港と航空路線のデータを揃えるためです。
そのため、地図上には現在存在する空港が存在しなかったり、存在しない路線が存在しますがご容赦ください。
このテーマを選んだのは、飛行機が好きだからです。
日本には、世界のドル箱路線と呼ばれる路線もあれば、採算が取れていないような路線もあり、興味があったからです。
かなり細かく見えにくい部分もありますが、これだけの路線が日本に存在する証拠です。
また、羽田や伊丹など、大きな空港から多数の線が出ていることも容易にわかるかと思います。
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各都道府県ごとの大手コンビニの店の種類をテーマに主題図を作成しました。ローソン、セブンイレブン、ファミリーマート、サークルKサンクス、セイコーマート、セーブオン、ポプラ、ココストア、デイリーヤマザキ、ミニストップ、スリーエフの11のコンビニのうち、何種類存在するかで区分しました。地元(北海道)から上京した際、地元になかったコンビニがたくさんあったことが気になり、調べてみました。調べてみた結果、やはり北海道はコンビニの種類が少なかったです。そして、東京圏や大阪圏で多くの種類が見られました。意外だったのが茨城で10種類が存在しており、東京よりも多かったです。
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スポーツ施設とその環境について
                           
1はじめに
 2020年に東京オリンピックの開催が決定された。いま日本は東京オリンピックに向け、夏季競技選手の競技能力向上に努めるため、東京を中心として様々なスポーツ施設を建設している。オリンピックが開催されるということは喜ばしいことだが、周囲に及ぼす環境影響が懸念されている。
2目的
2014年のソチオリンピックでは、スキージャンプの葛西選手やコンバインドの渡部選手などの活躍により、金銀銅メダルを含めて、歴代2位となる8個のメダルラッシュを起こした。これから日本のウィンタースポーツは、大きく発展していくことが予想される。
しかし、冬の競技というのは環境によって左右されやすい。私はスポーツ施設の位置は環境と関係しているのではないかと考えた。私は雪が多量に降る県はスキー場以外のどのような施設、場所を設けているのか理解を深めたいとも考え各県の姿をデータから分析した。
3分析
 まず、はじめに私は各都道府県の水泳プール(屋内、屋外)施設数について調査した。私は水泳プール施設数と平均気温は関係しているのではないかという考えに基づき、予想を立てた。私の予想は、平均気温が高い場所、人口が多い地域に水泳プール(屋内、屋外)施設数は、多いのではないかというものであった。驚くべきことに平均気温が低い北海道が1番多く308個であった。人口が日本一多く、平均気温も高い東京は200個であった。※図1・図2参照
4感想
 スポーツの施設は気候によって左右されるのではなく、別のなにかによって左右されるのではないかと考えた。そのことは次回の課題としたい。
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画像1 蔵王連峰の可視マップ(宮城・山形要部)
画像2 蔵王連峰の可視マップ(すべての可視範囲 地理院地図プラグイン使用)
画像3 蔵王連峰の可視マップ(宮城・山形要部 地理院地図プラグイン使用)
蔵王連峰の可視マップ

カシミール3Dを使用し、蔵王連峰の可視マップを作成した。
この可視マップは熊野岳、刈田岳、屏風岳、不忘山の4山の可視マップをそれぞれ作成し、その4つをor機能で合成したものである。
特徴としては、宮城県、山形県の広い範囲から見えるだけではなく、福島県北部からも見えるということである。
計算に時間がかかったり、保存しそこないそうになったが、田代先生の著書『知って楽しい山岳展望』にあるとおり、仙台や山形から蔵王連峰が見えるということが証明できてうれしい限りである。
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沖縄戦で戦死した大叔父の慰霊のために沖縄を訪れた際に沖縄県の各市町村の戦没者数に対する人口比率について調べてみました。
今回は沖縄本島を中心に発表したいと思っています。
沖縄本島北部から南部になるにつれ、戦没者は激増しています。
その原因についてもより詳しく調べたいと思いました。 
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まず、テーマを見つけるのがすごく大変でした。主題図作成にあたって自分の頭で思いつくテーマ(コンビニ件数とか)はもうすでに主題図化されてインターネット上にアップされているものがほとんどでした。いろいろ考えた末、今回のテーマになんとかたどり着けたわけではありますが、データが親の元にしかなく、パソコンが苦手な母親に全部数値を読み上げてもらったというのもなかなか苦労話であります。今回はMANDARAというソフトを使ったのですが、データの打ち込みや、MANDARAの使い方についてはそれほど手こずることなくスムーズに作業が進みました。
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この主題図を作成するに至った経緯は私が通っていた県立高校には冷房設備がなかったということである。高校を卒業してから様々な人に冷房がなかったことを伝えると驚かれた。作成するにあたり参考にしたデータは、文部科学省が3年ごとに実施している調査の平成26年の報告結果をもとにした。
マップを見てわかることは地域差である。やはり比較的涼しい東北地方や北海道は設置率が低く、北海道に至っては0%であった。その一方で東京都と鳥取県は100%であった。自治体の経済状況や普通教室の数も関係していると思われる。その中で神奈川県の設置率が低い(35.2%)のには驚かされた。全体平均設置率は61.4%と0%に近い都道府県もある中でなかなか高い値となっている。私の出身県である埼玉県は77.1%と上位に位置していた。その中でいまだ設置していない私の母校はかなり少数派であることが改めて実感させられた。
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年間の平均気温と聞けば、南が高く北が低いだろう、というのは想像に難くない。では平均湿度は?と言われると、これはなかなか想像が難しいものである。と言う訳で、都道府県別の年平均湿度で主題図を作ることとした。

 最大値は青森県の78%、最小値は東京都と群馬県の62%である。
 図を見る沖縄、島根、富山、青森で湿度が特に高いことが分かる。湿度が高くなる原因は、海からの季節風で降雨・降雪が多いことや、森林・緑地が多く残されていることなどが考えられる。北陸から東北地方に高湿度県が集中しているのはそのためであろう。
 また、特に湿度が低いのは兵庫、大阪、群馬、山梨、東京であった。兵庫・大阪の場合は近畿地方の日本海側は低山地帯で風通しが良いためと考えられる。群馬や山梨など内陸では、県境にある高山を風が越える際に雨を降らし、乾燥した後で県内に流入するためであろう。群馬のからっ風などはその代表例である。また東京や大阪などの人口集中地帯はヒートアイランド現象の発生など高温となりやすい環境であること、空調設備が多く人工的に除湿されていることなどが考えられる。
 東北地方を除けば全国的に平均湿度の高い県と低い県が散在しているのが意外であった。
出展:政府統計の総合窓口 http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/eStatTopPortal.do
25 苗字分布図
 下の地図では、都道府県別でその県で一番多い姓別に色分けしたものである。
この地図で、赤い色で示されている地域は「佐藤」姓が多く、オレンジは「鈴木」姓、青は「田中」姓、緑は「山本」姓が多いことを示す。また紫はそれ以外の姓が一番多いことを示す。
 この図から、「佐藤」、「鈴木」の姓が東日本に多く、「田中」、「山本」の姓が西日本に多いことがわかる。またそれ以外にも、東日本では「高橋」姓が多いのに対し、西日本では「中村」姓が』多い。

・参考文献
http://www.japan-now.com/category/21635807-1.html
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肥満とファストフード
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都道府県別の人口10万人におけるコンビニの数

10万人に対して20店舗以上     赤
        19店舗から15店舗   黄色
       14店舗から10店舗   緑
         9店舗から5店舗   青 
         4店舗から0店舗以上 紫
         店舗なし         白    http://todo-ran.com/より参照

今街でよく見るコンビニはそれぞれどこに多いのかを考えると答えは簡単にわかるけれど人口別で考えれば面白いかと思いました。自分の中で一番厳しかったのは色分けでした。見所としてはセブンイレブンとローソンの正と負の関係やドミナント戦略を行うファミリーマートなどがよくわかることだと思います。
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2012年度「政府統計データベース」より
2013年度→「厚生労働省 統計資料」より

動機
私が地元 熊本から状況してすぐのころ、日常生活のなかで強く感じたのがコンビニの自給の違いでした。そこで今回は地域別の最低賃金について統計地図をつくりました。やはり関東地方や地方中枢都市などの最低賃金が高いことが再確認できました。これを作って考えたことは最低賃金と物価、地価の関係性です。今後はこの関連性についても考察したいと思います。
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主題図@ 事故発生件数
主題図A 交通事故による死者数
主題図B 交通事故による負傷者数/県人口
主題図C 交通事故による死者数/県人口
夏期休業中、私は免許を取得した。教習所で栃木県は事故が多いと聞いた。そこで、交通事故にまつわる統計を主題図としてまとめた。

 使用ソフト 「MANDARA」 http://ktgis.net/mandara/
 統計データ 「総務省統計局ホームページ」26-26 都道府県別道路交通事故
       http://www.stat.go.jp/data/nihon/26.htm
       (データはH24 のものを使用)

主題図は、色の濃度が高いほど数値が高いことを表す。

主題図を作成しての感想
「MANDARA」の存在は、地域統計学を受講している同級の話を聞いて知った。実際に作成しての反省は、手探りの作業が多くソフトを全く使いこなせなかったということである。濃度調節も47段階から変更することができなかったし、凡例をつけることもできなかった。次回作成する機会には、経験者に教えを請い、しっかりと完成のビジョンを見据えて作業できるようにしたい。
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東京都の林野率は武蔵野台地を境に明確に分かれていることがわかっていたので、そのすぐ近くに位置する神奈川県の林野率(土地に対する草原などを含む森林面積の割合)を調べてみた。さらに林野率の低い地域には住宅地が多い、つまり人口が多いと思っているように林野率と人口には何らかの関係があると考えていたので一緒に調べてみることにした。
その結果、上記で示したように林野率が高い場所ほど人口が少ないと考えていたが、実際に比べてみると例えば相模原市や横須賀市のように人口と林野率とは関係はなく、どちらかと言えば人口は市町村面積と関係していることがわかった。また、林野率と市町村面積とは何らかの関係がないことがわかった。
図を見ると、林野率の割合が近い市町村ごとに集まっていることがわかる。大まかに神奈川県の右側と左側で林野率が分けることができる。(右側は低く、左側は高い)

感想
表を作成する過程で林野率・人口・面積といった情報を集める必要があったが、相模原市が市町村合併を積極的に行うために集めることが大変だった。
完成した表・図は飾り気がない代わりにわかりやすいものになったと思う。

データ元:・神奈川県ホームページ「資料編3.神奈川県の市町村データ 面積」
http://www.pref.kanagawa.jp/cnt/f300535/p367866.html
・神奈川県ホームページ「神奈川県の人口と世帯」
http://www.pref.kanagawa.jp/cnt/f10748/
・神奈川県ホームページ「2.市町村別所有形態別森林面積等(神奈川地域
森林計画 平成20年4月1日による)」
      http://www.pref.kanagawa.jp/cnt/f262/p4235.html
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(出典 データブックオブ・ザ・ワールド2014)
私は日本の大学進学率について調べてみた。やはり所得が多い都道府県は率が高い傾向があるが、そういった傾向から外れるような都道府県も見られ、少し驚いた。
二つ目の図は全国平均53.5%以上のものを緑、青と表示した。これを見ると日本の進学率は少数の都道府県にに引き上げられていると分かる。

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 ニュースで話題になっていた「空き家率」を調べていたら「一戸建率」を見つけて面白そうだと思ったので作成しました。更に、狭い土地に人が沢山住めば自然と集合住宅が増えるはずなので、人口密度が高い県では一戸建率が低いのでは? と思い人口密度と比較してみました。
 一戸建率、人口密度それぞれに関しては特に意外だと感じたことはありません。ただ、人口密度は県ごとの開きがかなりあることがわかりました。橙と緑の間に黄色を入れなかったのは、数値に差がありすぎて連続した色を当てるのが正しくないと思ったからです。全体的に青が多くなってしまったので、予想以上に赤と橙の存在感がありません。
 二つを比較してみてわかったのは、最初に私が考えた通り、基本的には人口密度が高いと一戸建率が低いことです。多少のズレはありますが二つには相関関係があると言っていいと思います。しかし北海道や沖縄に関してはこの相関関係が見られません。この二つの道県は、県の土地の中でも人が住める・住んでいる土地が限られていて、そこに人口が集中し、集合住宅が増えているのではないかと考えられます。
 見どころは東京・神奈川・大阪が見事に高い人口密度と低い一戸建率を示しているところです。政令指定都市の分布も入れるとわかることが増えるかもしれませんが、ごちゃごちゃしそうなので今回は見送りました。二つの主題図を比べることで関連性が目に見えて、作っていて楽しかったです。
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新宿駅から首都圏の各駅へ終電で向かうとき、終電が新宿を出発する時刻を等値線で表した主題図です。同心円の外側ほど終電が早いことを示します。インターネット等で個別の終電の検索はできても、複数の駅の終電を表した地図は見当たらなかったため、「終電時刻の早見表」があれば便利だと思い作成しました。そのため、終電の時間が簡単にわかるという実用性を少し意識しています。しかし複雑な首都圏の鉄道路線を全て網羅するのは難しく、省略だらけになってしまいました。また、同じ目的地までに複数の経路がある場合、同じ駅が地図上に幾つも出てしまいます(横浜、川越など)。このように至らない点は多々ありますが、路線ごとに終電の時間を比べると、埼京線の終電が意外に早いこと(騒音のため)など、いろいろと発見があると思います。
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首位都市という概念を高校の地理で学んだが、これを日本の各都道府県に当てはめるとどうなるのかと思い、この地図を作製した。
各県の人口は総務省発表の平成25年推計人口、各市の人口は各市のHPに掲載されているものを使用した。各県で最大の人口を誇る市は基本的には県庁所在地だが、福島県郡山市・群馬県高崎市・静岡県浜松市・三重県四日市市・山口県下関市が例外で、東京都は東京23区とした。
 最大値は東京23区の67.3%、最小値は水戸市の9.2%、平均値は31%となった。
 この結果は各都道府県や都市の形成史と大きな関係があるので、もっと詳細な分析を重ねれば都市地理学の分野においては一つの面白いデータとして捉えられるのではないかと思う。
人口数最大の市と2番目の市との人口数の割合での差

(追記)よく調べてみたところ首位都市とは2番目の都市を極端に引き離している都市のことを言うようなので、各県の人口2番目の市も調べ、最大の都市との人口割合での差を地図にしてみた。
 結果として、各県の値の大小はどちらの地図でも概ね同じであると言え、大きい変動を見せたのは愛知県、岡山県、鳥取県、島根県であった。
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