2012年01月23日
新幹線が列島を貫いて---鉄道時間地図(その3)
前回（その2）で貼り付けた画像は、地図データに対応する属性データ（表）です。
地図は、全国の各道府県庁所在地の位置を、東京からの鉄道乗り継ぎ最短時間と東京からの方角で表現したものですが、地図では表していない各県庁所在地のデータがあります。県庁所在地ポイントの属性データです。ここでは、次の属性データの種類（フィールド）を設けています。
（フィールド名）
SmID：SuperMapGISデータ内で使うデータのID
都道府県名
都道府県都：つまり都道府県庁所在地
緯度：（十進法）
経度：（十進法）
東京からの方角：北を0度として時計回りで360度
中心駅：都道府県庁所在地を代表する中心駅。複数ある場合は東京から旅程に最適な玄関口となる駅。
乗り継ぎパターン：最短時間達成の乗り継ぎパターンを略記号で表示
S＝新幹線、mS＝ミニ新幹線（在来線乗り入れ）、LE＝在来線特急、Lo＝普通列車、Bu＝高速路線バス（徳島、宮崎のみ）、Air＝航空機（那覇のみ）
乗車基本パターン：乗車する列車名（バス便愛称、航空会社）+乗り継ぎ駅
出発駅（無記述は東京）：東京の出発駅。発駅が東京駅以外の場合に記載（上野、新宿）
最短所要時間（分）：最短時間の分単位
最短所用時間（時間）：最短時間の時間単位
路線距離（�辧法Ч堋�営業キロ
表定速度（��/h）：路線距離／最短所要時間
表定速度偏差値：表定速度に対する偏差値
運賃（鉄道、バス、航空）：（正規料金）
特急料金（運賃以外の特別料金）
料金合計（円）
乗車回数：全行程の回数
備考
このような多くのフィールドを設け、データが入っています。今回、ほとんどは地図上では表現していませんが、属性データを直接使い、興味ある幾つかのフィールドに対して並べ替えてランキング（上位10、下位10）を出してみました。表データだけを操作するにはやはりExcelが便利なので、Deskproからエクスポートしています。
●最短所要時間
トップのさいたま（浦和）から宇都宮までは距離の近い順ということで真っ当な結果。5位により近い前橋、水戸、甲府を抜かし静岡が入っているのはさすが新幹線のおかげ。
下位から見ると、那覇の最下位は、距離も最遠、陸路鹿児島までを使うため当然、下位3位に新幹線の恩恵を直接受けない宮崎が入る。下位2位札幌は北海道新幹線開業で大きく短縮されるだろうが時期は未知数。
●表定速度
トップの那覇は鹿児島―那覇間に航空機を使うため。次点の博多は乗り換え無しののぞみ号最遠乗車がすなわち高い表定速度を打ち出している。3位新山口もごく自然だが、4位にぐっと近くの京都が。京都以遠ではのぞみ号が新大阪、新神戸と各駅に連続して停まることが広島や岡山にも影響しているかと。10位にようやく東北筋の新青森が出るが、東京・大宮間の110��/hの鈍足運行が足を引っ張り、他にも最高速300��/h区間が宇都宮・盛岡間に限定されるなどで東海道・山陽筋に引けをとる。はやぶさ最高速引き上げ後に順位が入れ替わるか。
下位は、首都圏の3都市の次に甲府が入る。在来線特急のみで山線区間の中央本線のため。中央リニア新幹線が甲府（郊外）から利用できる日が来れば大きく順位を上げること間違いなし。遠距離でも在来線区間が長い金沢、富山、札幌は下位に入るが、いずれも新幹線を建設中または着工予定にある。
●乗車パターン
新幹線のみとミニ新幹線直通で到達可能が1/3以上を占める6都市以外は1〜2回の乗車で到達可能。ちなみにS-S-LEは佐賀と長崎で、九州新幹線の新鳥栖での乗り継ぎが最短時間。通常なら博多から直接在来線特急かもめ号に乗るのが合理的。九州新幹線開業以前は、この方が、現在の新鳥栖までわざわざ新幹線を乗り継ぐよりも速かったのが、新幹線開業後はかもめ号直通がスローダウン。この現象は宮崎行きでも日豊本線の特急を乗り継ぐケース（ソニック＋にちりん）でも見られた。まさか九州新幹線を乗らせるための在来線特急鈍化政策？だとしたら残念に思う。
以上、対東京の鉄道最短時間に注目して、それに関連するデータを調べてみました。空路を入れないのは現実に反していますが、その分、新幹線の有無が所要時間（表定速度）に大きく左右することが顕著に示されたかと思います。日本は高速鉄道のパイオニアとして逸早くその路線網を伸ばしてきましたが、欧州以外でも、すでに中国でももの凄い勢いで路線網を伸ばしていたり、アメリカやブラジル、インド等でもインターシティの交通機関として高速鉄道は注目されているようです。日本国内も昔の「我田引鉄」は鉄が新幹線に限定する形で残っているかと思いますが、やはり新幹線の定時性、大量輸送力、頻発性、安全性などの支持される理由があるからでしょう。一方、ストロー現象で地方都市の活力が吸い取られ、東京一極集中（一人勝ち）が加速するのを手助けするだけとならないよう、均衡を保ってほしいと思います。
今回作成した地図データと属性データ（Excel出力済み）を直接開いて閲覧できるように公開しました。
ネットフォルダサービスにアップロードしています（ちず夫の窓）： http://bit.ly/xY92KE
ChizoWindowフォルダ以下
TrainTimeMapBySuperMap.zip
・SuperMapの地図データ（フリーソフトSuperMap Viewerで閲覧可）
・Excelファイルの属性データ
地図データは、SMW（ワークスペース）ファイルを開いて閲覧してください。
SuperMapデータの概要と開き方については、東京23区内で駅から最も遠い場所はどこ？（おまけ…）を参照してください。
それでは。
ちず夫
地図は、全国の各道府県庁所在地の位置を、東京からの鉄道乗り継ぎ最短時間と東京からの方角で表現したものですが、地図では表していない各県庁所在地のデータがあります。県庁所在地ポイントの属性データです。ここでは、次の属性データの種類（フィールド）を設けています。
（フィールド名）
SmID：SuperMapGISデータ内で使うデータのID
都道府県名
都道府県都：つまり都道府県庁所在地
緯度：（十進法）
経度：（十進法）
東京からの方角：北を0度として時計回りで360度
中心駅：都道府県庁所在地を代表する中心駅。複数ある場合は東京から旅程に最適な玄関口となる駅。
乗り継ぎパターン：最短時間達成の乗り継ぎパターンを略記号で表示
S＝新幹線、mS＝ミニ新幹線（在来線乗り入れ）、LE＝在来線特急、Lo＝普通列車、Bu＝高速路線バス（徳島、宮崎のみ）、Air＝航空機（那覇のみ）
乗車基本パターン：乗車する列車名（バス便愛称、航空会社）+乗り継ぎ駅
出発駅（無記述は東京）：東京の出発駅。発駅が東京駅以外の場合に記載（上野、新宿）
最短所要時間（分）：最短時間の分単位
最短所用時間（時間）：最短時間の時間単位
路線距離（�辧法Ч堋�営業キロ
表定速度（��/h）：路線距離／最短所要時間
表定速度偏差値：表定速度に対する偏差値
運賃（鉄道、バス、航空）：（正規料金）
特急料金（運賃以外の特別料金）
料金合計（円）
乗車回数：全行程の回数
備考
このような多くのフィールドを設け、データが入っています。今回、ほとんどは地図上では表現していませんが、属性データを直接使い、興味ある幾つかのフィールドに対して並べ替えてランキング（上位10、下位10）を出してみました。表データだけを操作するにはやはりExcelが便利なので、Deskproからエクスポートしています。
●最短所要時間
トップのさいたま（浦和）から宇都宮までは距離の近い順ということで真っ当な結果。5位により近い前橋、水戸、甲府を抜かし静岡が入っているのはさすが新幹線のおかげ。
下位から見ると、那覇の最下位は、距離も最遠、陸路鹿児島までを使うため当然、下位3位に新幹線の恩恵を直接受けない宮崎が入る。下位2位札幌は北海道新幹線開業で大きく短縮されるだろうが時期は未知数。
●表定速度
トップの那覇は鹿児島―那覇間に航空機を使うため。次点の博多は乗り換え無しののぞみ号最遠乗車がすなわち高い表定速度を打ち出している。3位新山口もごく自然だが、4位にぐっと近くの京都が。京都以遠ではのぞみ号が新大阪、新神戸と各駅に連続して停まることが広島や岡山にも影響しているかと。10位にようやく東北筋の新青森が出るが、東京・大宮間の110��/hの鈍足運行が足を引っ張り、他にも最高速300��/h区間が宇都宮・盛岡間に限定されるなどで東海道・山陽筋に引けをとる。はやぶさ最高速引き上げ後に順位が入れ替わるか。
下位は、首都圏の3都市の次に甲府が入る。在来線特急のみで山線区間の中央本線のため。中央リニア新幹線が甲府（郊外）から利用できる日が来れば大きく順位を上げること間違いなし。遠距離でも在来線区間が長い金沢、富山、札幌は下位に入るが、いずれも新幹線を建設中または着工予定にある。
●乗車パターン
新幹線のみとミニ新幹線直通で到達可能が1/3以上を占める6都市以外は1〜2回の乗車で到達可能。ちなみにS-S-LEは佐賀と長崎で、九州新幹線の新鳥栖での乗り継ぎが最短時間。通常なら博多から直接在来線特急かもめ号に乗るのが合理的。九州新幹線開業以前は、この方が、現在の新鳥栖までわざわざ新幹線を乗り継ぐよりも速かったのが、新幹線開業後はかもめ号直通がスローダウン。この現象は宮崎行きでも日豊本線の特急を乗り継ぐケース（ソニック＋にちりん）でも見られた。まさか九州新幹線を乗らせるための在来線特急鈍化政策？だとしたら残念に思う。
以上、対東京の鉄道最短時間に注目して、それに関連するデータを調べてみました。空路を入れないのは現実に反していますが、その分、新幹線の有無が所要時間（表定速度）に大きく左右することが顕著に示されたかと思います。日本は高速鉄道のパイオニアとして逸早くその路線網を伸ばしてきましたが、欧州以外でも、すでに中国でももの凄い勢いで路線網を伸ばしていたり、アメリカやブラジル、インド等でもインターシティの交通機関として高速鉄道は注目されているようです。日本国内も昔の「我田引鉄」は鉄が新幹線に限定する形で残っているかと思いますが、やはり新幹線の定時性、大量輸送力、頻発性、安全性などの支持される理由があるからでしょう。一方、ストロー現象で地方都市の活力が吸い取られ、東京一極集中（一人勝ち）が加速するのを手助けするだけとならないよう、均衡を保ってほしいと思います。
今回作成した地図データと属性データ（Excel出力済み）を直接開いて閲覧できるように公開しました。
ネットフォルダサービスにアップロードしています（ちず夫の窓）： http://bit.ly/xY92KE
ChizoWindowフォルダ以下
TrainTimeMapBySuperMap.zip
・SuperMapの地図データ（フリーソフトSuperMap Viewerで閲覧可）
・Excelファイルの属性データ
地図データは、SMW（ワークスペース）ファイルを開いて閲覧してください。
SuperMapデータの概要と開き方については、東京23区内で駅から最も遠い場所はどこ？（おまけ…）を参照してください。
それでは。
ちず夫
2012年01月10日
新幹線が列島を貫いて---鉄道時間地図(その2)
前回の「その1」では作成した時間地図を表示しました。
今回は、東京から全国の各県庁所在地への鉄道移動に関する属性データを紹介します。
少々おさらいを。
地図（マップ）＝絵
属性データ＝表
絵と表が合体したものがGISですね。
ちょっとひらたく言い過ぎたので、もう少し厳密に言い直しますと、地図を描いている図形（絵）に対して、データベース（表）がリンクしているということです。
例えば、Aという図形に対する様々な情報を属性データとして保存することができます。Bという図形に対しても同じく属性データを保存できます。図形A、図形B、図形C... この様にすべての図形に対して属性データを保存すると、そのかたちはExcelやAccessで表現されるような行と列で構成される表となります。GISでは一般的に属性テーブルなどと言います（まあ、属性表と言ってもいいですが）。
前置きが長くなりすぎないうちに、早速各種属性データの画像を表示します。ここでは、属性テーブル全体だと大きすぎるので、各データをランキングにして抜粋して表示します。SuperMap Deskproの属性テーブルをExcelファイルに出力して「並べ替え」操作等をして画像にしたものです。それぞれ、上位10位、下位10位です。
・・・・・一度投稿後、ここに画像があると右側にかぶってしまうので修正しました。・・・・・
いつもは被らないように前文をある程度長くとって、右側のリンクやアイコンがなくなる頃に画像をドーンと持ってくるのですが、今回は前文が短すぎました。ただ、ここではサムネイルは使いたくないので、画像サイズはそのままで貼り付けています。livedoorブログのフォーマット、研究してみないとですね、スミマセン.....
という訳で、今回この部分、空白とさせていただきます。
こちらは乗車パターンをグラフ化したものです。
今回、地図作成よりも「裏方」の属性データ作成に力を注ぎ、ボリュームもあります。例えるなら「氷山の一角」が地図部分、海面下の部分が属性データといったところでしょうか。属性テーブルの操作はDeskproでもできますが、餅は餅屋でExcelを使いました。表の操作をした後でSuperMapの属性データに戻すこともできます。
今回はここまで。次回、長くなるかも知れない（?）筆者の分析やら感想を入れて、最後にSuperMapの地図データやExcelファイルを公開できるようにする予定です。
それでは。
今回は、東京から全国の各県庁所在地への鉄道移動に関する属性データを紹介します。
少々おさらいを。
地図（マップ）＝絵
属性データ＝表
絵と表が合体したものがGISですね。
ちょっとひらたく言い過ぎたので、もう少し厳密に言い直しますと、地図を描いている図形（絵）に対して、データベース（表）がリンクしているということです。
例えば、Aという図形に対する様々な情報を属性データとして保存することができます。Bという図形に対しても同じく属性データを保存できます。図形A、図形B、図形C... この様にすべての図形に対して属性データを保存すると、そのかたちはExcelやAccessで表現されるような行と列で構成される表となります。GISでは一般的に属性テーブルなどと言います（まあ、属性表と言ってもいいですが）。
前置きが長くなりすぎないうちに、早速各種属性データの画像を表示します。ここでは、属性テーブル全体だと大きすぎるので、各データをランキングにして抜粋して表示します。SuperMap Deskproの属性テーブルをExcelファイルに出力して「並べ替え」操作等をして画像にしたものです。それぞれ、上位10位、下位10位です。
・・・・・一度投稿後、ここに画像があると右側にかぶってしまうので修正しました。・・・・・
いつもは被らないように前文をある程度長くとって、右側のリンクやアイコンがなくなる頃に画像をドーンと持ってくるのですが、今回は前文が短すぎました。ただ、ここではサムネイルは使いたくないので、画像サイズはそのままで貼り付けています。livedoorブログのフォーマット、研究してみないとですね、スミマセン.....
という訳で、今回この部分、空白とさせていただきます。
こちらは乗車パターンをグラフ化したものです。
今回、地図作成よりも「裏方」の属性データ作成に力を注ぎ、ボリュームもあります。例えるなら「氷山の一角」が地図部分、海面下の部分が属性データといったところでしょうか。属性テーブルの操作はDeskproでもできますが、餅は餅屋でExcelを使いました。表の操作をした後でSuperMapの属性データに戻すこともできます。
今回はここまで。次回、長くなるかも知れない（?）筆者の分析やら感想を入れて、最後にSuperMapの地図データやExcelファイルを公開できるようにする予定です。
それでは。
2012年01月04日
新幹線が列島を貫いて---鉄道時間地図(その1)
去年2011年の3月12日に九州新幹線の博多−新八代間が開業しました。
その前年の12月4日には東北新幹線の八戸―青森間が開業しており、これにより青森から鹿児島まで日本列島を新幹線が貫くことになるという記念すべき出来事でしたが、その前日に東日本大地震が発生したため、開業の式典や報道はひっそりとしたものだったかと記憶しています。無論、これはやむを得ないことですし、全国的にアピールする最大の機会を逸しただけにすぎません。開業後、新幹線効果は表れているようです。シンクタンクの鹿児島地域経済研究所によると、九州新幹線の全線開通に伴い人の動きが活発化した去年5〜12月は、鹿児島県内の経済効果が前年同期比で365億、同期間の県外からの宿泊者数は24.5％増だとのことです。
一方、大地震で東北新幹線は多大なダメージを被りましたが、49日という短期間で復旧を果たし、震災半年後の9月23日には全面的に通常運行に戻りました。新幹線が、復興のバロメータの一つであると同時に、欠かすことのできない交通機関であることが再認識させられました。
そして、昨年末には、整備新幹線の未着工の3区間が着工される見通しとのニュースが流れました。採算性からその建設の是非はいつも議論の対象になってきましたが、ともかく日本の高速鉄道ネットワークがますます伸びていくことは嬉しいことです。
九州新幹線開業で新幹線が青森から鹿児島まで繋がり、日本列島の鉄道移動時間はますます短縮されました。そこで、鉄道移動時間を地図上で表現してみました。
ここでは、東京から全国の県庁所在地へ鉄道（※）で移動する場合の最短所要時間を調べ、その時間を地図上に反映させてみました。地図の作成方法はシンプルです。各県庁所在地に対して、�‥豕�からの所要時間を地図上の距離に置き換えて、��東京からの方角の位置にプロットしました。
ルール：
・東京のどこが起点か？
⇒目的地へ向かうための玄関口となる駅、目的地方面への列車を乗降するために使う主たる駅。例えば新幹線利用であれば東京駅、常磐線方面は上野駅、中央本線方面は新宿駅。
・道府県都の終着地点は？
⇒東京からの玄関口となる駅。多くは一都市一ターミナルだが複数のターミナルを持つ都市もある。例えば大阪市の場合、大阪駅、新大阪駅、天王寺駅などがあり、東京から新幹線利用の場合は新大阪となる。奈良市の場合、京都で乗り換える近鉄特急の終点、近鉄奈良となる。
・全行程が鉄道か？
⇒基本は鉄道だが、例外がある。鉄道以外の陸上公共交通機関、つまり路線バスの方が速い場合は路線バス（高速バス）に乗り継ぐ経路とした（徳島市と宮崎市）。那覇市の場合は、可能な限り鉄道（陸路）を使い、鹿児島―那覇の海上部分は通常取り得る合理的な交通手段、つまり空路を採用し、終着は那覇空港とした。
・時間の計測方法は？
⇒WebサービスのNAVITIMEを使用して、当日中に目的地に到達する最短時間を検索した（2012年1月、平日運行状況）。
・行程距離の計測方法は？
⇒Yahoo!の「路線情報」で検索。
このようにして作成した「東京から県庁所在地への鉄道時間距離」マップです。（SuperMap Deskproの画面をキャプチャ）
全体：
拡大（北日本）：
拡大（西日本）：
参考（通常の距離）：
GISソフトウェアのSuperMap Deskproを使用しています。
作成手順：
� ‥堝刺楔�庁所在地の緯度経度情報を国土地理院サイトより採取（http://www.gsi.go.jp/KOKUJYOHO/kencho/kenchobl.html）
�◆＾淌抃佚拆霾鵑埜�庁所在地のポイントをプロット
�� データソースを平面座標系に投影変換
�ぁ‥豕�のポイントから各県庁所在地のポイントまでの方角を計測
�ァ�NaviTime等で所要時間、料金、距離を検索
�Α，修譴召譴諒�角と所要時間（分）に応じて東京から各県庁所在地までの直線を「精確パラメータ描画」モードで入力（単位：1分＝1000m）
�А．薀ぅ鵑寮菽爾妨�庁所在地ポイントを入力
�─仝�庁所在地名のラベル主題図を作成
�� マルチバッファ解析を使い、東京を円心とした時間距離の同心円を作成（30分,1時間,2時間,…,10時間）
�� 表定速度、乗り継ぎパターン等の属性データを作成
各県庁所在地への最短時間を調べるのは、NaviTimeで一つ一つ入力していく必要があり、しかもすべての時間帯が一度に出てくるのではないので、結構骨折れ作業ではあります。でも、時刻表片手に調べることを考えたら格段に効率的です。時刻表は自分から時刻を見に行くだけで、ソリューションはしてくれませんので。
公平に比較するために、どのようにルールを定義するかはアタマを悩ます点です。イレギュラーなケースがでてきますので。いちいち自分で納得して上で決めていくしかありません。
東京の起点と各都市の終点をどこに設定するかの考え方として、都市は面的に広がりのあるもので、アプローチする接点を一つに絞ることは無意味と考えます。ターミナルとは文字通り端末であり都市内に方向別に複数のターミナルがあるなら、それを起終点とすればよいでしょう。もし、すべてを東京駅発とするなら、常磐線の水戸や東北本線の浦和には直通列車がなく、乗り換え時間のハンデを背負うことになります。もっとも、来年2013年には上野東京間の東北縦貫線が開通して東京駅からの直通運行が可能となるので、その時にはまた地図を塗り替える必要があるでしょう。上野駅のターミナル性はますます薄れることに侘しさは感じますが、時代の流れですね。
判断に迷ったものもあります。山口市の場合、2005年に小郡町と合併して市域に含まれる山陽新幹線の新山口駅を終着とするかどうか。元の山口市街と小郡市街は離れ、連続性もなく別の都市の様相を呈し、山口市中心部へは新山口駅から山口線乗り換えるか、車で移動する必要があります。現在の山口市に対する新山口駅の位置づけがどのようなものかは、外部の者にとっては捉えきれませんが、山口市の掲示板（BBS）を見ると新山口駅が旧山口市の玄関口としても機能しているようです。どこの地方都市も同じように、少し離れていても自家用車でターミナル駅まで行く（送迎または自走）パターンで、旧山口市内からも直接新山口駅まで行ってしまう使われ方をしているようです。数百キロ離れた東京に対しては、なおさら新山口駅を「玄関」とするのに問題ないと判断しました。
調べていたら、山口と小郡の鉄道にまつわる面白い話がありました。
---当初山陽鉄道（現山陽本線）を山口市内を通す計画があったが、山口市の反対（当時は鉄道開通の弊害を避ける節―鉄道忌避の傾向があった）で小郡経由となった。鉄道が通った小郡が栄えたのを見て山口市にも山口線を引き（しかし幹線でないため栄えず）、次に小郡に新幹線が通るようになると、合併してでも小郡駅に山口の名を冠したいという動きが強まる。そして合併とのぞみ停車、JR西日本の意向があいまって駅名変更へ。山口市だけでなく、山口県民の駅という意味合いもある…
このマップでは、都市のみをプロットして、海岸線や行政界は含めませんでした。誰もがどこかで一度は見た事のある、交通辺鄙な半島部分などが肥大化した時間地図は、相当な地点のサンプルを取る必要があります。所要時間は離散的なある地点に対しての解であり、その周囲の連続的な地域はそのサンプル地点を参考にして予測することができないからです。例えば、名古屋駅の所要時間サンプルデータから東海道新幹線の三河安城駅の所要時間を位置関係から予測しようとしても、のぞみ号が停まらない三河安城の方が東京に近いにも関わらず長くなります。地質調査のサンプリングから鉱物埋蔵を予測するのに用いるクリギングなどの補間処理は無効です。面的な時間距離地図を作るには面を埋め尽くすほどの点のサンプルが無い限り、粗が隠されていると言わざるをえません。
空路は、直線距離と時間がほぼ比例するので容易に予測が付き、面白くありません。地方空港からの所要時間のサンプル地点をたくさん集めたら、面白い地図ができそうです。
次回、属性データの内容を紹介します。
それでは。
その前年の12月4日には東北新幹線の八戸―青森間が開業しており、これにより青森から鹿児島まで日本列島を新幹線が貫くことになるという記念すべき出来事でしたが、その前日に東日本大地震が発生したため、開業の式典や報道はひっそりとしたものだったかと記憶しています。無論、これはやむを得ないことですし、全国的にアピールする最大の機会を逸しただけにすぎません。開業後、新幹線効果は表れているようです。シンクタンクの鹿児島地域経済研究所によると、九州新幹線の全線開通に伴い人の動きが活発化した去年5〜12月は、鹿児島県内の経済効果が前年同期比で365億、同期間の県外からの宿泊者数は24.5％増だとのことです。
一方、大地震で東北新幹線は多大なダメージを被りましたが、49日という短期間で復旧を果たし、震災半年後の9月23日には全面的に通常運行に戻りました。新幹線が、復興のバロメータの一つであると同時に、欠かすことのできない交通機関であることが再認識させられました。
そして、昨年末には、整備新幹線の未着工の3区間が着工される見通しとのニュースが流れました。採算性からその建設の是非はいつも議論の対象になってきましたが、ともかく日本の高速鉄道ネットワークがますます伸びていくことは嬉しいことです。
九州新幹線開業で新幹線が青森から鹿児島まで繋がり、日本列島の鉄道移動時間はますます短縮されました。そこで、鉄道移動時間を地図上で表現してみました。
ここでは、東京から全国の県庁所在地へ鉄道（※）で移動する場合の最短所要時間を調べ、その時間を地図上に反映させてみました。地図の作成方法はシンプルです。各県庁所在地に対して、�‥豕�からの所要時間を地図上の距離に置き換えて、��東京からの方角の位置にプロットしました。
ルール：
・東京のどこが起点か？
⇒目的地へ向かうための玄関口となる駅、目的地方面への列車を乗降するために使う主たる駅。例えば新幹線利用であれば東京駅、常磐線方面は上野駅、中央本線方面は新宿駅。
・道府県都の終着地点は？
⇒東京からの玄関口となる駅。多くは一都市一ターミナルだが複数のターミナルを持つ都市もある。例えば大阪市の場合、大阪駅、新大阪駅、天王寺駅などがあり、東京から新幹線利用の場合は新大阪となる。奈良市の場合、京都で乗り換える近鉄特急の終点、近鉄奈良となる。
・全行程が鉄道か？
⇒基本は鉄道だが、例外がある。鉄道以外の陸上公共交通機関、つまり路線バスの方が速い場合は路線バス（高速バス）に乗り継ぐ経路とした（徳島市と宮崎市）。那覇市の場合は、可能な限り鉄道（陸路）を使い、鹿児島―那覇の海上部分は通常取り得る合理的な交通手段、つまり空路を採用し、終着は那覇空港とした。
・時間の計測方法は？
⇒WebサービスのNAVITIMEを使用して、当日中に目的地に到達する最短時間を検索した（2012年1月、平日運行状況）。
・行程距離の計測方法は？
⇒Yahoo!の「路線情報」で検索。
このようにして作成した「東京から県庁所在地への鉄道時間距離」マップです。（SuperMap Deskproの画面をキャプチャ）
全体：
拡大（北日本）：
拡大（西日本）：
参考（通常の距離）：
GISソフトウェアのSuperMap Deskproを使用しています。
作成手順：
� ‥堝刺楔�庁所在地の緯度経度情報を国土地理院サイトより採取（http://www.gsi.go.jp/KOKUJYOHO/kencho/kenchobl.html）
�◆＾淌抃佚拆霾鵑埜�庁所在地のポイントをプロット
�� データソースを平面座標系に投影変換
�ぁ‥豕�のポイントから各県庁所在地のポイントまでの方角を計測
�ァ�NaviTime等で所要時間、料金、距離を検索
�Α，修譴召譴諒�角と所要時間（分）に応じて東京から各県庁所在地までの直線を「精確パラメータ描画」モードで入力（単位：1分＝1000m）
�А．薀ぅ鵑寮菽爾妨�庁所在地ポイントを入力
�─仝�庁所在地名のラベル主題図を作成
�� マルチバッファ解析を使い、東京を円心とした時間距離の同心円を作成（30分,1時間,2時間,…,10時間）
�� 表定速度、乗り継ぎパターン等の属性データを作成
各県庁所在地への最短時間を調べるのは、NaviTimeで一つ一つ入力していく必要があり、しかもすべての時間帯が一度に出てくるのではないので、結構骨折れ作業ではあります。でも、時刻表片手に調べることを考えたら格段に効率的です。時刻表は自分から時刻を見に行くだけで、ソリューションはしてくれませんので。
公平に比較するために、どのようにルールを定義するかはアタマを悩ます点です。イレギュラーなケースがでてきますので。いちいち自分で納得して上で決めていくしかありません。
東京の起点と各都市の終点をどこに設定するかの考え方として、都市は面的に広がりのあるもので、アプローチする接点を一つに絞ることは無意味と考えます。ターミナルとは文字通り端末であり都市内に方向別に複数のターミナルがあるなら、それを起終点とすればよいでしょう。もし、すべてを東京駅発とするなら、常磐線の水戸や東北本線の浦和には直通列車がなく、乗り換え時間のハンデを背負うことになります。もっとも、来年2013年には上野東京間の東北縦貫線が開通して東京駅からの直通運行が可能となるので、その時にはまた地図を塗り替える必要があるでしょう。上野駅のターミナル性はますます薄れることに侘しさは感じますが、時代の流れですね。
判断に迷ったものもあります。山口市の場合、2005年に小郡町と合併して市域に含まれる山陽新幹線の新山口駅を終着とするかどうか。元の山口市街と小郡市街は離れ、連続性もなく別の都市の様相を呈し、山口市中心部へは新山口駅から山口線乗り換えるか、車で移動する必要があります。現在の山口市に対する新山口駅の位置づけがどのようなものかは、外部の者にとっては捉えきれませんが、山口市の掲示板（BBS）を見ると新山口駅が旧山口市の玄関口としても機能しているようです。どこの地方都市も同じように、少し離れていても自家用車でターミナル駅まで行く（送迎または自走）パターンで、旧山口市内からも直接新山口駅まで行ってしまう使われ方をしているようです。数百キロ離れた東京に対しては、なおさら新山口駅を「玄関」とするのに問題ないと判断しました。
調べていたら、山口と小郡の鉄道にまつわる面白い話がありました。
---当初山陽鉄道（現山陽本線）を山口市内を通す計画があったが、山口市の反対（当時は鉄道開通の弊害を避ける節―鉄道忌避の傾向があった）で小郡経由となった。鉄道が通った小郡が栄えたのを見て山口市にも山口線を引き（しかし幹線でないため栄えず）、次に小郡に新幹線が通るようになると、合併してでも小郡駅に山口の名を冠したいという動きが強まる。そして合併とのぞみ停車、JR西日本の意向があいまって駅名変更へ。山口市だけでなく、山口県民の駅という意味合いもある…
このマップでは、都市のみをプロットして、海岸線や行政界は含めませんでした。誰もがどこかで一度は見た事のある、交通辺鄙な半島部分などが肥大化した時間地図は、相当な地点のサンプルを取る必要があります。所要時間は離散的なある地点に対しての解であり、その周囲の連続的な地域はそのサンプル地点を参考にして予測することができないからです。例えば、名古屋駅の所要時間サンプルデータから東海道新幹線の三河安城駅の所要時間を位置関係から予測しようとしても、のぞみ号が停まらない三河安城の方が東京に近いにも関わらず長くなります。地質調査のサンプリングから鉱物埋蔵を予測するのに用いるクリギングなどの補間処理は無効です。面的な時間距離地図を作るには面を埋め尽くすほどの点のサンプルが無い限り、粗が隠されていると言わざるをえません。
空路は、直線距離と時間がほぼ比例するので容易に予測が付き、面白くありません。地方空港からの所要時間のサンプル地点をたくさん集めたら、面白い地図ができそうです。
次回、属性データの内容を紹介します。
それでは。
2011年09月23日
311大震災、GISができること（その2）
震災から半年が経ちました。
前回のブログ更新から、早１ヶ月以上が経ってしまいました。拙ブログが更新されなくとも困る人はまずいません。しかし、もし市町村などの自治体のWebサイトが、更新されなかったりサイトすら閲覧することができなかったりすると、その地域の人は困るでしょう。震災という有事の時こそ自治体の公式情報の発信手段として重要な役割を担うWebサイトですが、先の311大震災の後、被災地の多くの自治体のWebサイトで異常が生じていました。
前回の地図上の数値は、市町村（自治体）のWebサイトの状況を示したものです。
各自治体の公式Webサイトについて、
１．アクセスして閲覧できる状態になるまでの日数（以内）
２．サイトが震災情報掲載に更新するまでの日数（以内）
を示しました。
注：
「以内」と断っているのは、ほぼ毎日各Webサイトにアクセスして確認していましたが、確認しなかった数日の間にサイト復旧していたケースもあり、確定できないためです。
閲覧できる状態は、従来のサイトのURLにアクセスすることで自治体発信の情報を受けることができることで、暫定サイトとして運営しているものやミラーサイト化、自動ジャンプも含みます。
改めて、
震災翌日（12日）、太平洋沿岸部や強い震度を記録した地域の自治体のWebサイトにアクセスすると、多くのサイトで更新されていなかったり、サイト自体が開けない状態でした。3月12日の深夜の時点では下図のような状況でした。
○は、既に3/11の大地震に関する情報が掲載されている（更新済み）。
△は、3/11の大地震に関する情報が掲載されていない（未更新）。
×は、Webサイトが開けない。
自治体のWebサイトの更新がどのようなタイミング、どのような手続きのフローで行われるかは、各自治体の体制により異なるでしょう。当日金曜日中に更新したところもあるかも知れませんし、翌日土曜日の通常業務時間外に緊急対応したところもあるでしょう。
仙台市や盛岡市、いわき市など規模の大きい都市では既に更新されていました。
Webサイト自体が開けないという状況は、自治体のホームページの画面に遷移できないことです。個々の症状やメッセージについては記録していませんが、ソフトウェア的なサーバーダウン、ハードウェア的なサーバー損傷、ネットワーク断絶、電力供給停止などの原因が考えられます。
ここで、各自治体で記録した震度の大きさを重ね合わせてみます。
最大の震度7を記録した栗原市や隣の大崎市ではサイトが開けない状況になっています。
次に、津波浸水地域と自治体の本庁の位置とWebサイト閲覧可能までの日数を重ね合わせてみます。
自治体のWebサイトが閲覧できない状態が数日続くということは、一過性のアクセス過多などによるソフトウェア的な原因というよりも、容易には復旧できない物理的な損失を受けていることが想像できます。また、Webサーバーの設置場所や環境は自治体により異なりますが、多くは本庁舎内で設置管理しているかと考え、大きな打撃を与えた津波の浸水範囲と本庁舎の位置の関係を確認しました。津波浸水範囲については、国土地理院が提供する地図「浸水範囲概況図」を重ね合わせました。
データ元：
国土交通省国土地理院
地理調査部 企画課
発表日時：2011年3月18日18時
http://www.gsi.go.jp/kikaku/kikaku60001.html
この地図上において、自治体本庁舎の位置を、
１．浸水範囲には完全に含まれない（非浸水地域）
２．浸水範囲の一部に入っている、または接している（浸水近接地域）
３．完全に浸水範囲に含まれている（浸水地域）
の3つに区分して色分け表示しました。
次に、沿岸地域を拡大表示して、北：八戸市から南：いわき市まで順に表示します。
Webサイトの運営状況は各自治体により異なる環境、つまり設置場所（災害に強い堅牢建物か否か）、人的資源の潤沢さ（管理者、ハードウェア技術者）、更新のプロセス（組織内手続き）などに拠るところが大きく、震度の大きさや津波浸水範囲などとの対応関係が必ずしも大きいとも限りません。それを承知のうえで、Webサイト運営の障害と地理的位置との関連性を地図上で表現することを試みました。ここでは、何かの結論を出すことを目的とはしていません。作業を通じて分かったことは、広範囲かつ長期にわたりWebサイトの運営が正常に行われなかった自治体が存在したということです。そして、まだ岩手県大槌町では、公式サイトが閲覧できない状況にあります。早期に復活できる状態になることを祈っています。
YouTube動画配信
http://www.youtube.com/watch?v=j2W3AF6xVLA
これらの地図（主題図）は、GISソフトウェア「SuperMap Deskpro」を使って作成しました。
前回のブログ更新から、早１ヶ月以上が経ってしまいました。拙ブログが更新されなくとも困る人はまずいません。しかし、もし市町村などの自治体のWebサイトが、更新されなかったりサイトすら閲覧することができなかったりすると、その地域の人は困るでしょう。震災という有事の時こそ自治体の公式情報の発信手段として重要な役割を担うWebサイトですが、先の311大震災の後、被災地の多くの自治体のWebサイトで異常が生じていました。
前回の地図上の数値は、市町村（自治体）のWebサイトの状況を示したものです。
各自治体の公式Webサイトについて、
１．アクセスして閲覧できる状態になるまでの日数（以内）
２．サイトが震災情報掲載に更新するまでの日数（以内）
を示しました。
注：
「以内」と断っているのは、ほぼ毎日各Webサイトにアクセスして確認していましたが、確認しなかった数日の間にサイト復旧していたケースもあり、確定できないためです。
閲覧できる状態は、従来のサイトのURLにアクセスすることで自治体発信の情報を受けることができることで、暫定サイトとして運営しているものやミラーサイト化、自動ジャンプも含みます。
改めて、
震災翌日（12日）、太平洋沿岸部や強い震度を記録した地域の自治体のWebサイトにアクセスすると、多くのサイトで更新されていなかったり、サイト自体が開けない状態でした。3月12日の深夜の時点では下図のような状況でした。
○は、既に3/11の大地震に関する情報が掲載されている（更新済み）。
△は、3/11の大地震に関する情報が掲載されていない（未更新）。
×は、Webサイトが開けない。
自治体のWebサイトの更新がどのようなタイミング、どのような手続きのフローで行われるかは、各自治体の体制により異なるでしょう。当日金曜日中に更新したところもあるかも知れませんし、翌日土曜日の通常業務時間外に緊急対応したところもあるでしょう。
仙台市や盛岡市、いわき市など規模の大きい都市では既に更新されていました。
Webサイト自体が開けないという状況は、自治体のホームページの画面に遷移できないことです。個々の症状やメッセージについては記録していませんが、ソフトウェア的なサーバーダウン、ハードウェア的なサーバー損傷、ネットワーク断絶、電力供給停止などの原因が考えられます。
ここで、各自治体で記録した震度の大きさを重ね合わせてみます。
最大の震度7を記録した栗原市や隣の大崎市ではサイトが開けない状況になっています。
次に、津波浸水地域と自治体の本庁の位置とWebサイト閲覧可能までの日数を重ね合わせてみます。
自治体のWebサイトが閲覧できない状態が数日続くということは、一過性のアクセス過多などによるソフトウェア的な原因というよりも、容易には復旧できない物理的な損失を受けていることが想像できます。また、Webサーバーの設置場所や環境は自治体により異なりますが、多くは本庁舎内で設置管理しているかと考え、大きな打撃を与えた津波の浸水範囲と本庁舎の位置の関係を確認しました。津波浸水範囲については、国土地理院が提供する地図「浸水範囲概況図」を重ね合わせました。
データ元：
国土交通省国土地理院
地理調査部 企画課
発表日時：2011年3月18日18時
http://www.gsi.go.jp/kikaku/kikaku60001.html
この地図上において、自治体本庁舎の位置を、
１．浸水範囲には完全に含まれない（非浸水地域）
２．浸水範囲の一部に入っている、または接している（浸水近接地域）
３．完全に浸水範囲に含まれている（浸水地域）
の3つに区分して色分け表示しました。
次に、沿岸地域を拡大表示して、北：八戸市から南：いわき市まで順に表示します。
Webサイトの運営状況は各自治体により異なる環境、つまり設置場所（災害に強い堅牢建物か否か）、人的資源の潤沢さ（管理者、ハードウェア技術者）、更新のプロセス（組織内手続き）などに拠るところが大きく、震度の大きさや津波浸水範囲などとの対応関係が必ずしも大きいとも限りません。それを承知のうえで、Webサイト運営の障害と地理的位置との関連性を地図上で表現することを試みました。ここでは、何かの結論を出すことを目的とはしていません。作業を通じて分かったことは、広範囲かつ長期にわたりWebサイトの運営が正常に行われなかった自治体が存在したということです。そして、まだ岩手県大槌町では、公式サイトが閲覧できない状況にあります。早期に復活できる状態になることを祈っています。
YouTube動画配信
http://www.youtube.com/watch?v=j2W3AF6xVLA
これらの地図（主題図）は、GISソフトウェア「SuperMap Deskpro」を使って作成しました。
2011年08月16日
311大震災、GISができること（その1）
久しぶりの投稿です。
311の大震災から5か月が経ちました。そして初めてのお盆を迎えました。亡くなられた方々の鎮魂と被災地の早期の復興を祈念します。
震災後、官民含めGISを活用した様々な情報が公開されています。個人でできる範囲で、筆者も地図上で震災に関する情報を表現してみました。
以下は作成した主題図で、東北太平洋側各県の市町村に数値を表示しています。
この数値に基づいて市町村を色分け表現したものです。
とりあえず今日はここまで。次回、これらの主題図について説明します。
それでは。
ちず夫
311の大震災から5か月が経ちました。そして初めてのお盆を迎えました。亡くなられた方々の鎮魂と被災地の早期の復興を祈念します。
震災後、官民含めGISを活用した様々な情報が公開されています。個人でできる範囲で、筆者も地図上で震災に関する情報を表現してみました。
以下は作成した主題図で、東北太平洋側各県の市町村に数値を表示しています。
この数値に基づいて市町村を色分け表現したものです。
とりあえず今日はここまで。次回、これらの主題図について説明します。
それでは。
ちず夫
2008年11月10日
祝、富士山ナンバー。 （続・全国ナンバー考）
先日、11月4日、新しい「ご当地ナンバー」が誕生したね。富士山ナンバー。一昨年の10月のご当地ナンバー第一期生のときにも申請されていたけど、山梨と沼津の2つの管轄にまたがり、しかも「越県」し手続きがややこしいとかで見送られていたのが、ようやく手筈が整ったのか、誕生の運びとなった。もっとも、今年4月には決定、公告されていたんだね。ニュースで、富士山にちなんで希望番号"3776"を獲得した人の嬉しそうな笑顔を見ると、新ナンバー誕生で、人を喜ばせる、幸せにさせるのだから、それだけでも意義があったと言えるだろう。元の山梨、沼津の表示に愛着を持っていた人もいるだろうし、地域の人でも関心のない人もいるだろうけど、新ナンバーの誕生により、傷ついたり不幸になった人はほとんどいないと思う。
筆者は、去年の6月に、全国ナンバー考（吐露編）で、ナンバーの面白さとご当地ナンバー制度に対する気持ちを綴って、SuperMap Deskproで全国ナンバー地図を作りました。内容は全国ナンバー考（閲覧編）のとおりです。今回、変動があったので、マップデータを編集して、新しく富士山ナンバー地域を追加しました。
Deskproを使っての作業内容は次のような感じです。
１．市町村のポリゴンレイヤーから、富士山ナンバーとなる市町村を選択して、ユニオンして、1つのポリゴンにする。
２．「オブジェクト演算」で、富士山ナンバーのポリゴンで沼津ナンバーと山梨ナンバーの地域ポリゴンを消去する。
３．富士山ナンバーのポリゴンと関連する市町村ポリゴンの属性データを修正する。
４．ついでに、去年6月以降に全国の市町村合併したところを国土地理協会のサイトで確認して、1つずつユニオンで合体した。
富士山ナンバーの類型は「ご当地_著名地域一帯型」と定めた。
もともと静岡ナンバー地域だった富士川町が直前の11月1日に富士市と合併して、富士市は富士山ナンバーに。なので、静岡ナンバー地域ポリゴンから富士川町の部分を消去しておいた。
ふと気付いたが、手続き上、旧富士川町の住民は11月1日から3日までは沼津ナンバー地域となり、4日から富士山ナンバーだね。でも、この3日間は土日祝で交付しないから、実質、静岡→富士山の直接の変更しかあり得ないな。まあ、もし、富士川町が富士市と合併しなかったとしても、富士川町は富士山ナンバーへの参入を希望するだろうね。
それから、属性テーブルに「表示名と管轄地域の関係分類」というフィールドを追加している。これについては後ほど説明しよう。
ともあれ、簡単な作業で、データを更新した。
富士山ナンバーの周辺はこんな感じ。
↓↓↓
富士山の裾野に広がる市町村で構成されており、同心円状の地域だ。どの市町村も富士山の名を被るのに不足はない、といったところか。沼津ナンバー地域が、ご当地の伊豆と富士山に侵食されて極端に狭くなってしもうたな。
富士山ナンバーの市町村をSQLクエリした結果の属性テーブルは以下のとおり。
（ま、単に発表されている既知の市町村が列挙されるだけだが。）
富士山ナンバー。筆者にも久々「ちず夫」を更新させるきっかけを与えてくれた。素晴らしい。
全国ナンバープレート分布地図の3分間ツアーはこちらです（YouTube）。
↓↓↓
ちと目が疲れるね。。。
自分で操作して見たいという方が、万人に一人でもおられることを想定して、データを公開してダウンロードできるようにしています（とりあえず、12月7日まで）。
ダウンロードはこちらから（FileBankへリンク）：全国ナンバー（第二版）.zip（2.4MB）
データを閲覧するには、SuperMap DeskproかSuperMap Expressがあればベターですが、フリーソフトのSuperMap ViewerでもOKです。
SuperMap Viewerのダウンロードは、開発元の日本スーパーマップのダウンロードサイトよりどうぞ。
SuperMap、今はバージョンは2008になってますが、このバージョンアップ版では、辺の長さや角度を指定してきっちりとした図形を描けるようになったのは便利です。
落した「全国ナンバー（第二版）.zip」ファイルを解凍すると、中身は、
・全国ナンバー0811.smw
・全国ナンバー.sdb
・全国ナンバー.sdd
の3つのファイルが入ってます。
SMW（ワークスペース）ファイルを開いて閲覧してください。
SuperMapデータの概要と開き方については、東京23区内で駅から最も遠い場所はどこ？（おまけ…）を参照してください。
ところで、富士山ナンバーの「富士山」、どうも違和感を感じてしまうだけんど。ちょっと、今一度この「富士山」という名前について考えてみよう。
「富士山ナンバー」の他との違いは、富士山は地域ではなく地点であることだ。従来のナンバー表示名はすべて地域の名称（＝地名）に基づいているのに対して、富士山は地名ではなく、一つの山の名前で、これは地図上で見れば点状の地理要素の名称だ。地域の名前ではない。富士山ナンバーの管轄地域は富士山という「地点」を囲うように形成しているが、これらの範囲は富士山という地域名を冠しているわけではない。これらの地域に富士山が帰属しており、富士山自体に帰属するものはない。
富士山という上等なリソースをご当地ナンバーで活用するという案自体はごく自然だろう。似た事例としては、名高いリゾート地の那須ナンバーが既にご当地としてある。ただ、富士山の場合、富士とすると富士市と混同するし、一方の県だけで富士を独占することも許されなかっただろう。そこで、地域としての富士ではなく、両県に平等に所属している富士山という具体的な地点名を採用したのではないか。
ここで、従来のナンバー表示名とその表示名に属する管轄地域の関係を整理してみた。
表示名と管轄地域の関係分類：
１．表示名＝管轄地域
表示名は、すなわち管轄地域である（例:富山、奈良、庄内etc.）
２．表示名⊂管轄地域
表示名は、管轄地域の一部の地域である（例：浜松、久留米、大宮etc.）
３．管轄地域⊂表示名
表示名は、管轄地域外も含む（例：三重、広島、長崎etc.）
４．複合型
表示名の地域範囲が不明確で2か3に分類できないもの（那須、つくば、湘南）
（全国のすべてのナンバー表示名に対して、上記の判定を行い、属性情報に追加しました。データをご覧ください。）
図で見ると、
このようなモデルに分けられたのが、富士山ナンバーでは、双方の面的空間の関係でなく、面と点の関係になったところに特徴がある。
「富士山」表示名と管轄地域の例外的関係
富士山ナンバーのような形態を、次のように分類した。
表示名と管轄地域の関係分類（続き）：
５．シンボル型表示名
地域のシンボルを表示名としている。
多くの日本人と同じように、筆者も富士山が好きだ。眺めたり、写真撮ったり、登ったり… 筆者は特に静岡側からの眺めが好きだ。富士山は山容の美しさもさることながら、その高さこそが最大の魅力だと思う。なるべく低いところから仰ぎ見た方が高さを感じるだろうと思い、わざわざ富士川の河口へ行ったことがある。視界に何もさえぎるものなく富士山の全貌を眺めることができる絶好の場所だ。東名下り線富士川SAの高台からの眺めもいい。眼下に富士川を見下ろしてから、その向こうに雄大な裾野がリアルに迫っている。河口からよりも近いということもあり、富士川SAからの方が迫力と高さを感じる。映画館で観る映画、夜空に開く大輪の打ち上げ花火と同じく、富士山もなるべく近くから見て迫力を感じるのがいい。ただし、近すぎてその全貌が分からなくなる限界点を越えてはいけない。こういう条件があると大富士と言えど、最も理想的な眺望を追求しようとすると、その地点は限られてくる。清水の三保からはちょっと遠くなるけど、海の向こうにそびえる富士もまた絶景だ。山梨側の山中湖や河口湖からの眺めは間近に富士山が迫っており確かに絵になるが、いかんせんその地点が既に1000m前後の標高なので真の3776mの高さを実感できないのが惜しい。山梨側でも、八ヶ岳の上から雲海の上に突き出ている富士山をこの目で見たら、背筋がぞくっとするような感動を味わうことだろう… 話がそれたが、とにかく富士山は、眺める位置、季節、天気、時間などにより、いろんな表情を持っている。ところが、我々が富士山を頭に思い描く時、富士山を実際に見た経験があってもなくても、たいてい定番の美しい富士山（お決まり構図の写真であったり、絵であったり）、あるいは抽象化された富士山をイメージするのではないだろうか。皆のイメージする富士山に大きなブレはない。つまり皆のもつイメージが1つの方向に収束している――これぞ富士山が国民的なシンボル（象徴）たるゆえんではないか。そうだ、富士山は日本の象徴の一つであり、ここに他の山との決定的な違いがある。日本の象徴たる富士山がある一地域の看板（ナンバー表示名）として使われる点にも、何か違和感を感じたのかも知れない。富士山を囲って形成する富士山ナンバーの地域は、元々は一括りの地域ではない、少なくとも、静岡と山梨に「越県」しているかぎり。ただそれが今後、富士山ナンバー（環富士山自治体）の括りで行政としてある程度連携していくきっかけにはなったのではないだろうか。これが地域を盛り立てていく真の起爆剤となるかどうかは、もう少し先にならないと答えはでないだろう。いずれにせよ、今までの型から外れたまったく新しいタイプの表示名だ。筆者は、ここでいろいろ思いを巡らせて、やたらと長ったらしい駄文を書いているうちに、すっかり富士山ナンバーの持つ特異性を支持するようになった。筆者のような地域住民でない者が支持不支持などと言うのはおこがましいし、そもそも国の施策――地域振興という目的に合致しており、それをうまく利用して申請した地域の自治体と、例のない「越県」ナンバーを慎重ではあったが結果として実行した国に対しては称賛すべきだろう。とはいえ、従来より、ささやかながら趣味で全国のナンバー表示名について関心を寄せていた者にとり、富士山ナンバーの出現は、反則技でもしでかされたような強い負のインパクトがあったのは事実だ。しかし、ちょっと立ち止まって考えて、偏狭なノスタルジーを捨ててみると、とたんに好意的にとらえることができるようになった。
誰が言ったか、たかがナンバーされどナンバー。
ではまた。
ちず夫
筆者は、去年の6月に、全国ナンバー考（吐露編）で、ナンバーの面白さとご当地ナンバー制度に対する気持ちを綴って、SuperMap Deskproで全国ナンバー地図を作りました。内容は全国ナンバー考（閲覧編）のとおりです。今回、変動があったので、マップデータを編集して、新しく富士山ナンバー地域を追加しました。
Deskproを使っての作業内容は次のような感じです。
１．市町村のポリゴンレイヤーから、富士山ナンバーとなる市町村を選択して、ユニオンして、1つのポリゴンにする。
２．「オブジェクト演算」で、富士山ナンバーのポリゴンで沼津ナンバーと山梨ナンバーの地域ポリゴンを消去する。
３．富士山ナンバーのポリゴンと関連する市町村ポリゴンの属性データを修正する。
４．ついでに、去年6月以降に全国の市町村合併したところを国土地理協会のサイトで確認して、1つずつユニオンで合体した。
富士山ナンバーの類型は「ご当地_著名地域一帯型」と定めた。
もともと静岡ナンバー地域だった富士川町が直前の11月1日に富士市と合併して、富士市は富士山ナンバーに。なので、静岡ナンバー地域ポリゴンから富士川町の部分を消去しておいた。
ふと気付いたが、手続き上、旧富士川町の住民は11月1日から3日までは沼津ナンバー地域となり、4日から富士山ナンバーだね。でも、この3日間は土日祝で交付しないから、実質、静岡→富士山の直接の変更しかあり得ないな。まあ、もし、富士川町が富士市と合併しなかったとしても、富士川町は富士山ナンバーへの参入を希望するだろうね。
それから、属性テーブルに「表示名と管轄地域の関係分類」というフィールドを追加している。これについては後ほど説明しよう。
ともあれ、簡単な作業で、データを更新した。
富士山ナンバーの周辺はこんな感じ。
↓↓↓
富士山の裾野に広がる市町村で構成されており、同心円状の地域だ。どの市町村も富士山の名を被るのに不足はない、といったところか。沼津ナンバー地域が、ご当地の伊豆と富士山に侵食されて極端に狭くなってしもうたな。
富士山ナンバーの市町村をSQLクエリした結果の属性テーブルは以下のとおり。
（ま、単に発表されている既知の市町村が列挙されるだけだが。）
富士山ナンバー。筆者にも久々「ちず夫」を更新させるきっかけを与えてくれた。素晴らしい。
全国ナンバープレート分布地図の3分間ツアーはこちらです（YouTube）。
↓↓↓
ちと目が疲れるね。。。
自分で操作して見たいという方が、万人に一人でもおられることを想定して、データを公開してダウンロードできるようにしています（とりあえず、12月7日まで）。
ダウンロードはこちらから（FileBankへリンク）：全国ナンバー（第二版）.zip（2.4MB）
データを閲覧するには、SuperMap DeskproかSuperMap Expressがあればベターですが、フリーソフトのSuperMap ViewerでもOKです。
SuperMap Viewerのダウンロードは、開発元の日本スーパーマップのダウンロードサイトよりどうぞ。
SuperMap、今はバージョンは2008になってますが、このバージョンアップ版では、辺の長さや角度を指定してきっちりとした図形を描けるようになったのは便利です。
落した「全国ナンバー（第二版）.zip」ファイルを解凍すると、中身は、
・全国ナンバー0811.smw
・全国ナンバー.sdb
・全国ナンバー.sdd
の3つのファイルが入ってます。
SMW（ワークスペース）ファイルを開いて閲覧してください。
SuperMapデータの概要と開き方については、東京23区内で駅から最も遠い場所はどこ？（おまけ…）を参照してください。
ところで、富士山ナンバーの「富士山」、どうも違和感を感じてしまうだけんど。ちょっと、今一度この「富士山」という名前について考えてみよう。
「富士山ナンバー」の他との違いは、富士山は地域ではなく地点であることだ。従来のナンバー表示名はすべて地域の名称（＝地名）に基づいているのに対して、富士山は地名ではなく、一つの山の名前で、これは地図上で見れば点状の地理要素の名称だ。地域の名前ではない。富士山ナンバーの管轄地域は富士山という「地点」を囲うように形成しているが、これらの範囲は富士山という地域名を冠しているわけではない。これらの地域に富士山が帰属しており、富士山自体に帰属するものはない。
富士山という上等なリソースをご当地ナンバーで活用するという案自体はごく自然だろう。似た事例としては、名高いリゾート地の那須ナンバーが既にご当地としてある。ただ、富士山の場合、富士とすると富士市と混同するし、一方の県だけで富士を独占することも許されなかっただろう。そこで、地域としての富士ではなく、両県に平等に所属している富士山という具体的な地点名を採用したのではないか。
ここで、従来のナンバー表示名とその表示名に属する管轄地域の関係を整理してみた。
表示名と管轄地域の関係分類：
１．表示名＝管轄地域
表示名は、すなわち管轄地域である（例:富山、奈良、庄内etc.）
２．表示名⊂管轄地域
表示名は、管轄地域の一部の地域である（例：浜松、久留米、大宮etc.）
３．管轄地域⊂表示名
表示名は、管轄地域外も含む（例：三重、広島、長崎etc.）
４．複合型
表示名の地域範囲が不明確で2か3に分類できないもの（那須、つくば、湘南）
（全国のすべてのナンバー表示名に対して、上記の判定を行い、属性情報に追加しました。データをご覧ください。）
図で見ると、
このようなモデルに分けられたのが、富士山ナンバーでは、双方の面的空間の関係でなく、面と点の関係になったところに特徴がある。
「富士山」表示名と管轄地域の例外的関係
富士山ナンバーのような形態を、次のように分類した。
表示名と管轄地域の関係分類（続き）：
５．シンボル型表示名
地域のシンボルを表示名としている。
多くの日本人と同じように、筆者も富士山が好きだ。眺めたり、写真撮ったり、登ったり… 筆者は特に静岡側からの眺めが好きだ。富士山は山容の美しさもさることながら、その高さこそが最大の魅力だと思う。なるべく低いところから仰ぎ見た方が高さを感じるだろうと思い、わざわざ富士川の河口へ行ったことがある。視界に何もさえぎるものなく富士山の全貌を眺めることができる絶好の場所だ。東名下り線富士川SAの高台からの眺めもいい。眼下に富士川を見下ろしてから、その向こうに雄大な裾野がリアルに迫っている。河口からよりも近いということもあり、富士川SAからの方が迫力と高さを感じる。映画館で観る映画、夜空に開く大輪の打ち上げ花火と同じく、富士山もなるべく近くから見て迫力を感じるのがいい。ただし、近すぎてその全貌が分からなくなる限界点を越えてはいけない。こういう条件があると大富士と言えど、最も理想的な眺望を追求しようとすると、その地点は限られてくる。清水の三保からはちょっと遠くなるけど、海の向こうにそびえる富士もまた絶景だ。山梨側の山中湖や河口湖からの眺めは間近に富士山が迫っており確かに絵になるが、いかんせんその地点が既に1000m前後の標高なので真の3776mの高さを実感できないのが惜しい。山梨側でも、八ヶ岳の上から雲海の上に突き出ている富士山をこの目で見たら、背筋がぞくっとするような感動を味わうことだろう… 話がそれたが、とにかく富士山は、眺める位置、季節、天気、時間などにより、いろんな表情を持っている。ところが、我々が富士山を頭に思い描く時、富士山を実際に見た経験があってもなくても、たいてい定番の美しい富士山（お決まり構図の写真であったり、絵であったり）、あるいは抽象化された富士山をイメージするのではないだろうか。皆のイメージする富士山に大きなブレはない。つまり皆のもつイメージが1つの方向に収束している――これぞ富士山が国民的なシンボル（象徴）たるゆえんではないか。そうだ、富士山は日本の象徴の一つであり、ここに他の山との決定的な違いがある。日本の象徴たる富士山がある一地域の看板（ナンバー表示名）として使われる点にも、何か違和感を感じたのかも知れない。富士山を囲って形成する富士山ナンバーの地域は、元々は一括りの地域ではない、少なくとも、静岡と山梨に「越県」しているかぎり。ただそれが今後、富士山ナンバー（環富士山自治体）の括りで行政としてある程度連携していくきっかけにはなったのではないだろうか。これが地域を盛り立てていく真の起爆剤となるかどうかは、もう少し先にならないと答えはでないだろう。いずれにせよ、今までの型から外れたまったく新しいタイプの表示名だ。筆者は、ここでいろいろ思いを巡らせて、やたらと長ったらしい駄文を書いているうちに、すっかり富士山ナンバーの持つ特異性を支持するようになった。筆者のような地域住民でない者が支持不支持などと言うのはおこがましいし、そもそも国の施策――地域振興という目的に合致しており、それをうまく利用して申請した地域の自治体と、例のない「越県」ナンバーを慎重ではあったが結果として実行した国に対しては称賛すべきだろう。とはいえ、従来より、ささやかながら趣味で全国のナンバー表示名について関心を寄せていた者にとり、富士山ナンバーの出現は、反則技でもしでかされたような強い負のインパクトがあったのは事実だ。しかし、ちょっと立ち止まって考えて、偏狭なノスタルジーを捨ててみると、とたんに好意的にとらえることができるようになった。
誰が言ったか、たかがナンバーされどナンバー。
ではまた。
ちず夫
2008年05月25日
ダイダラボッチ伝説の真相に迫る。「琵琶湖vs淡路島」編（番外）
こんにちは。
今回は番外編でいきます。前にダイダラボッチのネタの時に、淡路島の地形を3Dで作りました。
ハイ、こちらです↓
ダイダラボッチ伝説の真相に迫る。「琵琶湖vs淡路島」編（その２）
この時は、地形を強調するために垂直距離（高さ）を水平距離の5倍にして表示していたので、実際とは異なる巍峨たる山容を呈していました。
たまたま筆者が飛行機で淡路島上空を通ったとき、空中から淡路島の様子を撮影したので、ここでDeskproの3Dビューの標高倍率も等倍(1倍)に設定し直して、生の淡路島と数値地図50m標高メッシュデータを使って表現した淡路島の様子を比較してみました。
飛行機は東から西へ高度を上げながら飛行中。
カメラは携帯付属の200万画素、ズーム不使用で撮影。
飛行機より��
Deskproの3Dより��
飛行機より��
Deskproの3Dより��
飛行機より��
Deskproの3Dより��
飛行機より��
Deskproの3Dより��
撮影地点と撮影方向
ちなみに、撮影ポイント� 銑い泙如⊆造�2分足らずです。
どうでしょう。やっぱり地図はウソついてませんね。
聳え立つ山々は人々の行く手を遮り、古来からそれをどうやって越えるかは人々を悩まし苦労してきました。また、山という障壁が人の往来を希薄にさせたが故に土地それぞれの風土が育まれてきたわけですが、空から見る垂直方向の地形は、何と言うことのない、実にのっぺりとしたわずかな起伏にしか感じられませんね。こうして見てると、大きな地球の上では人間の存在や営みなんてちっぽけであると思わずにはいられませんが、こんな浮世離れした見方ができるのは、「機上の人」であるしばしの間だけですよね。さあ、いざ地上に降り立てば、空からはちっぽけにしか見えなかったことが、現実に目の前に実物大で迫ってくるのですから。
今回は番外編でした。
ではまた。
ちず夫
今回は番外編でいきます。前にダイダラボッチのネタの時に、淡路島の地形を3Dで作りました。
ハイ、こちらです↓
ダイダラボッチ伝説の真相に迫る。「琵琶湖vs淡路島」編（その２）
この時は、地形を強調するために垂直距離（高さ）を水平距離の5倍にして表示していたので、実際とは異なる巍峨たる山容を呈していました。
たまたま筆者が飛行機で淡路島上空を通ったとき、空中から淡路島の様子を撮影したので、ここでDeskproの3Dビューの標高倍率も等倍(1倍)に設定し直して、生の淡路島と数値地図50m標高メッシュデータを使って表現した淡路島の様子を比較してみました。
飛行機は東から西へ高度を上げながら飛行中。
カメラは携帯付属の200万画素、ズーム不使用で撮影。
飛行機より��
Deskproの3Dより��
飛行機より��
Deskproの3Dより��
飛行機より��
Deskproの3Dより��
飛行機より��
Deskproの3Dより��
撮影地点と撮影方向
ちなみに、撮影ポイント� 銑い泙如⊆造�2分足らずです。
どうでしょう。やっぱり地図はウソついてませんね。
聳え立つ山々は人々の行く手を遮り、古来からそれをどうやって越えるかは人々を悩まし苦労してきました。また、山という障壁が人の往来を希薄にさせたが故に土地それぞれの風土が育まれてきたわけですが、空から見る垂直方向の地形は、何と言うことのない、実にのっぺりとしたわずかな起伏にしか感じられませんね。こうして見てると、大きな地球の上では人間の存在や営みなんてちっぽけであると思わずにはいられませんが、こんな浮世離れした見方ができるのは、「機上の人」であるしばしの間だけですよね。さあ、いざ地上に降り立てば、空からはちっぽけにしか見えなかったことが、現実に目の前に実物大で迫ってくるのですから。
今回は番外編でした。
ではまた。
ちず夫
2008年04月20日
秋名下り再現 by SuperMap Deskpro（その2）
その1の続き。「秋名下り再現」のレシピを残しておこう。
3DでフライトシミュレーションするのはDeskproでできるけど、これを回すには3D表現するためのデータを作ってやらねばならない。データを作ってやる人力も必要だ。
これは料理に例えることができる。料理の要素は食材と調理器具、そしてこれらを扱う調理人。どれかが欠けても料理は出来てこない。
食材：
デジタルの地図データ。標高データ、航空写真、地形図、走行ルートの4種。
１．標高データ
3Dで地形を表現するための基本となる情報は標高のデータだ。
国土地理院「数値地図50mメッシュデータ（標高）」
面状（メッシュ状）に50m間隔で標高値を記録しているポイントのデータ。とはいえ、50mごとに実測しているのではなく、1/25000地形図から平均的な値を抽出しているので、本当のその地点の標高値ではない。
これは有料で販売しており、無償公開していない。詳しくは、日本地図センターのHP：数値地図50mメッシュ(標高)
２．航空写真
3D曲面の上に被せるための画像だ。画像を被せることをテクスチャマッピング（texture mapping）というが、要は飾り付けである。3Dの本質ではないが、この飾り付けが精巧であれば精巧であるほど、より現実仮想の達成度が高くなる。
自由に利用できるように国が無償で公開している航空写真を利用できる。ここでは、「国土画像情報（オルソ化空中写真）：国土交通省」を利用している。国土交通省のサイトからダウンロードできる。
オルソ化空中写真ダウンロードシステム
３．地形図
国土地理院数値地図25000地形図。航空写真をレジスタするために参照するレイヤーとして一時的に使用する。
４．走行ルート
3Dで表現した空間を通行（飛行）するルートとなるラインだ。
これは自分で地図の上でラインを描けばよい。
調理器具：
SuperMap Deskproという万能ツールで事足りる。
い）標高ポイントをDEMに変換する。
ろ）航空写真をDEMに重ね合わせる。
は）走行ルートを描く。
に）DEMを3D表現し、その上に航空写真を被せて、走行ルートをだどるように3D画面を回す。
調理人：
食材と調理器具で何を作るかは調理人次第。イメージした料理を作るためには、どのような食材を集めてどう調理するかを考えるのが調理人の仕事。
逆に、ありあわせの食材と器具で何か美味しいものでもできないかと創作するのも彼の仕事。
ちず夫の窓は、トリュフや熊の手のような珍味は使えないので、手ごろなモヤシや豚バラ肉で何か作ろうかという趣旨である。
----レシピ----
1)Deskproを起動して、データソースを新規作成
座標系は経緯度のJDG2000に設定。なぜなら、標高ポイントデータが経緯度の座標系だから。
2)標高ポイントデータをデータソースにインポート
標高ポイントデータの1つのファイルは拡張子memで、インポート時にこれを指定する。1つのmemファイルの範囲は、1つの1/25000地形図の図郭範囲と同じだ。memファイルの命名規則は、全国の2次メッシュの6桁コードが対応している。ちなみに、メッシュには1次から3次まであり、日本全国を格子状に分けてる単位だ。1次が粗く3次が最も細かい。各メッシュの名前は経緯度の位置関係により数字で表現される。詳しくは、エスリジャパンの標準地域メッシュとはなどにも紹介されている。
3)平面直角座標系に投影変換
投影変換の必要性、方法については、拙稿東京23区内で駅から最も遠い場所はどこ？（その4）の通り。秋名山は�酬蓮�
4)航空写真をインポート
ここでは、国交省オルソ化空中写真ダウンロードシステムサイトで落とした画像ファイル―――秋名山の場合は3つの範囲の写真をインポート。年代は1974-1978年しかないためこれを使用。
5)地形図をインポート
6)地形図を付属の座標値（平面直角座標系）に合わせてレジスタする。
この時点で標高ポイントと地形図が重なり合う。地形図を参照して航空写真をレジスタができる。
7)航空写真をレジスタする。
インポートした航空写真には、位置情報が付いていないので、これを標高ポイントデータの位置にあわせるために、6)でレジスタした地形図を参照しながらレジスタをして位置情報を補正する。航空写真の目印となる地点を地形図上で目印となる地点に対応させる。秋名山のように山中の場合は、ほとんとが道路のコーナーが目印となる。
図：このように出来るだけ画像広範囲に多くの目印を対応させる。左が航空写真（レジスタする画像）、右が地形図（参照する画像）
このように、3つの航空写真も同じようにレジスタすると、航空写真と地形図を同じマップウィンドウで表示させると範囲が重なり合う。
8)航空写真を合体
「ラスタデータセットに変換」という機能を使い、3つの航空写真を1つに合体させる。現在マップウィンドウに表示しているレイヤーを1つのラスタデータセットに変換できる。解像度の調整もできる。複数のラスタ画像のみを合体するにはモザイク機能も使える。
9)標高ポイントデータからDEMを作成
標高ポイントデータは、50mごとの文字通り地点の標高情報しかない。つまりその地点以外の空間には標高データがない（離散データ）。点状のマトリックスを面状の標高データ（連続データ）に変換するために、補間処理を行いDEM（SuperMapではグリッドデータ）を作成する。補間については、以前も処理しているので、こちらを参考されたし↓
ダイダラボッチ伝説の真相に迫る。「琵琶湖vs淡路島」編（その２）
今回、補間方法のうちクリギング法を採用し、解像度は2.5mに設定。理由は25000地形図の解像度に合わせたためだが、実際には、元は50mごとにしか標高データがないため、データの精度上では向上するわけではない。2.5m解像度とは、1つのグリッドのサイズを2.5mとすることだが、元は50m間隔にしか正確な標高データがないため、より現実に即した地形を表現できるものではない。ただ、3Dで秋名の下りを流す眺めはクルマからという地表に近い地点からのもので、低精度の仮の地形でもなるべくきめ細かい地表グリッドを用意してあげるのが適切だからだ。
10)走行ルートを作成
クルマが走行する軌跡をラインデータとして手動で入力する。
クルマは道路を走るので地形図の道路に沿って入力するのがやり易いが、実際には3Dを回すときは航空写真上の道路を走ることになる。果たして地形図と航空写真の道路がピタリ重なるかといえば、答えはNOだ。
これは、上記の作業を通じて位置合わせをした航空写真と地形図を重ね合わせて、あるコーナーを拡大したものだ。（縮尺約1:2100。上層レイヤーの地形図の不透明度は30%）
航空写真をレジスタするときに、地形図の道路の位置を参照したので大きくずれていることはないが、道路の太さやコーナーの曲がり具合などに多少のズレがある。道路の太さは、明らかに地形図が実際よりも太く誇張して表現されている。Deskpro上で測定すると地形図の幅員は約20mあるが、実際の道路は2車線、もしくは登坂車線部分は3車線として、10mから最大でも13m程度だから、地形図の道路は現実離れしているのは明らかだ。そこで、航空写真の道路を頼りにしてこの上に走行軌跡のラインを入力した。航空写真では白っぽいのが道路だが、場所によっては木陰や山容の陰で路面の位置が確認できないため、地形図の道路の位置も参考にしてラインを入力した。
11)走行ルートラインをスムーズネス化
10)で手動で入力したラインは滑らかな円弧を描くように入力してもカクカク感を完全に拭い去ることはできない。つまり、頂点の多い折れ線という感じが残る。この折れ線に対して、「ラインデータセットのスムーズネス」機能を使うと、自動的に滑らかに処理して曲線に近い状態に変換することができる。
走行ルートラインを手動入力した状態：
緑色の●は、ラインの頂点（ノード）で、曲線を描くにはノードをできるだけ増やせばよい。ただし手動入力では技と労力が必要なので、このようにある程度の軌跡を描いてやるにとどめる。
手動入力ラインをスムーズネス処理してさらに編集した状態：
スムーズネス処理するときに滑らかさ度合いのパラメータを設定できる。デフォルトでは「20」になっているが、このまま実行すると滑らかになりすぎる。見た目上は良いのだが、走行ラインの用途では弊害がある。3Dで走行状態を回すときに重くなり、別の意味で「スムーズでなくなる」のである。そのため、ここではパラメータを「3」まで落として、しかも直線部分などノードが不要な箇所はできるだけノードを削除した。ノードの削除は、ラインを編集状態にしてノードを選択してDeleteを押せば可能だ。秋名の下り再現のために、このノードの匙加減が重要となる。今回の走行シーンでは、スタート地点で加速していく感じ、ストレートをぶっとばす感じ、4連ヘアピンを減速せず「溝落し」という曲芸の演出、後半藤原拓海がブチ切れて荒れ狂う走りっぷりを、このノード量で調整している。同じ直線でも余計なノードがあると、3Dを回すときにノード毎に3Dの視界を計算するようで、再生に引っかかりがある。これはPCのグラフィック系統の性能も関係あるだろう。この現象を逆手にとり、速度の緩急を調整したとというわけだ。
12)道路部分を整地
道路面は凹凸がなく、且つ道路横断方向の傾斜は水平に近く設計されているものだ。ところが、9)で作ったDEMには、道路の部分は全く考慮されていない。この状態で使うとクルマは原始の山の斜面を下らなければならない。ここで、道路部分のDEMを「整地」して、少しでも道路らしくなるようなDEMに改造した。
グリッド解析の「近傍解析」機能を使うと、周囲のグリッド値（つまり標高値）を参照して平均的なグリッド値に再編成することができる。例えば、グリッドAの標高値が100(m)、隣りのグリッドBの標高値が110(m)とすると、これらはお互いに平均化して105(m)のグリッドとする。「近傍解析」には平均の他、合計、最頻、最大、最小などの値で再編成することができる。また参照するグリッドの範囲と形状も指定できる。ここではパラメータを、平均値；円形；地理単位15m とした。各グリッドから半径15m以内のグリッド値を用いて平均値を出すという計算だ。グリッドの解像度は2.5、つまり道路幅13mには2.5m四方グリッドが5,6個のグリッドが敷き詰められていて、これらをなるべく近い値に平均化して整地したような効果をだそうという試みだ。9)で作ったDEMに対して、なるべく整地効果を出すために3回近傍解析を繰り返した。この解析を繰り返すことで、地形はまろやかになる。思い返すと、地形をまろやかにする方法は、「リサンプリング」もある。これは、
ダイダラボッチ伝説の真相に迫る。「琵琶湖vs淡路島」編（その４）の時に行っている。リサンプリングも結果としてまろかやになるが機能の主目的は解像度を変えて再編成することが。近傍解析は解像度は同じのまま、目的に沿う条件を設定して周囲のグリッド値を反映させたグリッド値を設定できる。
13)整地済みの道路を追加
12)のように処理したDEM（＝グリッド）データを、道路部分だけを切り取って、元のDEMに追加する。切り取る作業は、走行ラインから30mのバッファ領域で作成した道路領域を含む帯状のポリゴンをクリッピングするためのポリゴンとして、30m幅の帯状のDEMを作成する。この帯状DEMを元のDEMに追加するのは、「ラスタデータのモザイク化」を使えばよい。モザイク化機能はDeskpro2008で強化されている。モザイク機能はその名の通り、タイル状に並べた画像をつなぎ合わせることができるが、重なっている部分をどう処理するかについて、Deskpro2008では設定できる。
モザイク化のダイアログ画面：
「重複範囲の処理」で「最初」としておくと、上のリスト内で順番が上位のグリッド値が優先される。つまり、リストで帯状DEMを元DEMよりも上にしておけば、結果は元DEMに対して帯状DEMの部分のみが更新される。
これが結果である。道路帯の部分だけ段差がついてDEMの色調が違うことが分かる。これが「整地」した結果である。
14)走行ルートをSMLファイルにエクスポート
3D表示を走行ルートに沿って回すために、走行ルートを示すファイル(SMLファイル)を用意する必要がある。走行ルートのラインデータセットをSMLファイルにエクスポートすればよい。SMLファイルとは、SuperMap独自の一種のXML形式ファイルで、ラインの頂点座標値などが記述されている。
15)3D表示を作成
13)で作成したDEMを3D表示する。この上に、8)で用意した航空写真、道路の境界を示すライン（12m幅）、それからスタート、4連ヘアピン、ゴールの地点を示すテキスト（10mのポール有り仕様）を同じ3Dに追加する。
3Dにもレイヤーがあり、順序やレイヤースタイル、表示するかしないかなどの設定ができる。
3Dレイヤーの設定ダイアログボックス：
3D効果として、豆腐配達の帰り道の朝焼けをイメージして、背景を茜色にして、エンジで霧効果を使う。
3Dの属性設定ダイアログボックス：
16)走行ルートの指定
「飛行ルートの指定」を使い、14)でエクスポートしたSMLを指定する。飛行高度は5mとした。AE86の運転席からの眺めなら本来1mくらいでよいのだが、低すぎると地表の裏側がめくれて見えてしまう。仕方なく5mまで引き上げた。そもそも機能名は「3D飛行」なので、1mという現実には有り得ない超低空飛行まで考慮されていないと言われればそれまでだが、陸路をトレースする用途も此処に有りだ。飛行時間は120秒。つまり2分。つまりスタートからゴールまで2分で経過するという設定だが、実際は2分41秒かかっている。実は最初は、PS2のタイムアタックで出ているタイムを参考に3分に設定したのだが、大幅に3分以上かかってしまう。データサイズとPC自体の性能の原因もあるだろう。そこで調整した時間だ。2分41秒は最速なのか、PS2では実現できるのかどうかは知らない。
飛行ルート指定ダイアログボックス：
17)3Dフライトシミュレーション
以上の準備が整えば、「飛行」を実行すればDeskproの画面上で走行ルートに沿って3D画面が回る。結果は前回のYouTube動画の通り。
http://jp.youtube.com/watch?v=LC4cgdzo8Yk
以上がレシピである。
実際、Deskproという調理器具を使うまでの、調理人の段取りが結構大変ではある。小エビのワタを取り除いたり、モヤシのひげを取ったり、素材の準備を整えてから、ざっとDeskproで炒めるというわけだが、仕上がり具合を見て納得いかなければ、パラメータという調味料の匙加減を調整しては、またDeskproでざっと炒める。この繰り返しで時間は消耗していく。偉い料理人が言っていた「料理は愛情」という言葉を連想させる。
結果は、現実仮想には程遠いかもしれないが、GISソフト1本で切って削って練って捏ねて、ここまでできるのだから、やはりDeskproという道具は面白い。ユビキタスとかそんなものが入る余地はなくて、調理人が一生懸命考えてやらなければ働かない、Deskproはでくの坊だからこそ、面白い。
【データ配布のご案内】
ここで作成したデータの一部を興味をお持ちの方々にダウンロードできるようにしました。
ご希望の方は下記サイト（ファイルバンク）よりどうぞ。（圧縮ファイルサイズ2.7MB。解凍後約7MB。ダウンロード有効期間は今日から14日で、5月3日までです。再アップした時はまた告知します。）
頭文字D秋名下り再現byちず夫.zipのダウンロード
データを開くには、SuperMap DeskproかSuperMap Express、フリーソフトSuperMap Viewerが利用できます。3Dビューの表示と「飛行」の実行は、Deskproでのみ可能です。
「飛行ルートの指定」で、梱包した「AkinaDownHillRoute_sm3_a.sml」を指定してください。
SuperMap Viewerのダウンロードは、日本スーパーマップ株式会社のホームページよりできます。
SuperMapのダウンロードサイト
SuperMap Viewer、インストールするだけですぐ使用できます。登録手続きなどは不要です。
頭文字D秋名下り再現byちず夫.zipを解凍すると、中身は、
・頭文字D.smw
・頭文字D.sdb
・頭文字D.sdd
・AkinaDownHillRoute_sm3_a.sml
・頭文字D秋名下り再現byちず夫.txt
の5つのファイルが入ってます。
頭文字D秋名下り再現byちず夫.txtファイルを先に目を通していただきご利用ください。
SMW（ワークスペース）ファイルを開くと、マップ、3Dビューなどが保存されていますので、そのまま閲覧操作することができます。
SuperMapデータの概要と開き方については、ちず夫の窓の東京23区内で駅から最も遠い場所はどこ？（おまけ…）を参照してください。
では、今日はここまで。
次回は、新ネタで行くと思います。
ちず夫
3DでフライトシミュレーションするのはDeskproでできるけど、これを回すには3D表現するためのデータを作ってやらねばならない。データを作ってやる人力も必要だ。
これは料理に例えることができる。料理の要素は食材と調理器具、そしてこれらを扱う調理人。どれかが欠けても料理は出来てこない。
食材：
デジタルの地図データ。標高データ、航空写真、地形図、走行ルートの4種。
１．標高データ
3Dで地形を表現するための基本となる情報は標高のデータだ。
国土地理院「数値地図50mメッシュデータ（標高）」
面状（メッシュ状）に50m間隔で標高値を記録しているポイントのデータ。とはいえ、50mごとに実測しているのではなく、1/25000地形図から平均的な値を抽出しているので、本当のその地点の標高値ではない。
これは有料で販売しており、無償公開していない。詳しくは、日本地図センターのHP：数値地図50mメッシュ(標高)
２．航空写真
3D曲面の上に被せるための画像だ。画像を被せることをテクスチャマッピング（texture mapping）というが、要は飾り付けである。3Dの本質ではないが、この飾り付けが精巧であれば精巧であるほど、より現実仮想の達成度が高くなる。
自由に利用できるように国が無償で公開している航空写真を利用できる。ここでは、「国土画像情報（オルソ化空中写真）：国土交通省」を利用している。国土交通省のサイトからダウンロードできる。
オルソ化空中写真ダウンロードシステム
３．地形図
国土地理院数値地図25000地形図。航空写真をレジスタするために参照するレイヤーとして一時的に使用する。
４．走行ルート
3Dで表現した空間を通行（飛行）するルートとなるラインだ。
これは自分で地図の上でラインを描けばよい。
調理器具：
SuperMap Deskproという万能ツールで事足りる。
い）標高ポイントをDEMに変換する。
ろ）航空写真をDEMに重ね合わせる。
は）走行ルートを描く。
に）DEMを3D表現し、その上に航空写真を被せて、走行ルートをだどるように3D画面を回す。
調理人：
食材と調理器具で何を作るかは調理人次第。イメージした料理を作るためには、どのような食材を集めてどう調理するかを考えるのが調理人の仕事。
逆に、ありあわせの食材と器具で何か美味しいものでもできないかと創作するのも彼の仕事。
ちず夫の窓は、トリュフや熊の手のような珍味は使えないので、手ごろなモヤシや豚バラ肉で何か作ろうかという趣旨である。
----レシピ----
1)Deskproを起動して、データソースを新規作成
座標系は経緯度のJDG2000に設定。なぜなら、標高ポイントデータが経緯度の座標系だから。
2)標高ポイントデータをデータソースにインポート
標高ポイントデータの1つのファイルは拡張子memで、インポート時にこれを指定する。1つのmemファイルの範囲は、1つの1/25000地形図の図郭範囲と同じだ。memファイルの命名規則は、全国の2次メッシュの6桁コードが対応している。ちなみに、メッシュには1次から3次まであり、日本全国を格子状に分けてる単位だ。1次が粗く3次が最も細かい。各メッシュの名前は経緯度の位置関係により数字で表現される。詳しくは、エスリジャパンの標準地域メッシュとはなどにも紹介されている。
3)平面直角座標系に投影変換
投影変換の必要性、方法については、拙稿東京23区内で駅から最も遠い場所はどこ？（その4）の通り。秋名山は�酬蓮�
4)航空写真をインポート
ここでは、国交省オルソ化空中写真ダウンロードシステムサイトで落とした画像ファイル―――秋名山の場合は3つの範囲の写真をインポート。年代は1974-1978年しかないためこれを使用。
5)地形図をインポート
6)地形図を付属の座標値（平面直角座標系）に合わせてレジスタする。
この時点で標高ポイントと地形図が重なり合う。地形図を参照して航空写真をレジスタができる。
7)航空写真をレジスタする。
インポートした航空写真には、位置情報が付いていないので、これを標高ポイントデータの位置にあわせるために、6)でレジスタした地形図を参照しながらレジスタをして位置情報を補正する。航空写真の目印となる地点を地形図上で目印となる地点に対応させる。秋名山のように山中の場合は、ほとんとが道路のコーナーが目印となる。
図：このように出来るだけ画像広範囲に多くの目印を対応させる。左が航空写真（レジスタする画像）、右が地形図（参照する画像）
このように、3つの航空写真も同じようにレジスタすると、航空写真と地形図を同じマップウィンドウで表示させると範囲が重なり合う。
8)航空写真を合体
「ラスタデータセットに変換」という機能を使い、3つの航空写真を1つに合体させる。現在マップウィンドウに表示しているレイヤーを1つのラスタデータセットに変換できる。解像度の調整もできる。複数のラスタ画像のみを合体するにはモザイク機能も使える。
9)標高ポイントデータからDEMを作成
標高ポイントデータは、50mごとの文字通り地点の標高情報しかない。つまりその地点以外の空間には標高データがない（離散データ）。点状のマトリックスを面状の標高データ（連続データ）に変換するために、補間処理を行いDEM（SuperMapではグリッドデータ）を作成する。補間については、以前も処理しているので、こちらを参考されたし↓
ダイダラボッチ伝説の真相に迫る。「琵琶湖vs淡路島」編（その２）
今回、補間方法のうちクリギング法を採用し、解像度は2.5mに設定。理由は25000地形図の解像度に合わせたためだが、実際には、元は50mごとにしか標高データがないため、データの精度上では向上するわけではない。2.5m解像度とは、1つのグリッドのサイズを2.5mとすることだが、元は50m間隔にしか正確な標高データがないため、より現実に即した地形を表現できるものではない。ただ、3Dで秋名の下りを流す眺めはクルマからという地表に近い地点からのもので、低精度の仮の地形でもなるべくきめ細かい地表グリッドを用意してあげるのが適切だからだ。
10)走行ルートを作成
クルマが走行する軌跡をラインデータとして手動で入力する。
クルマは道路を走るので地形図の道路に沿って入力するのがやり易いが、実際には3Dを回すときは航空写真上の道路を走ることになる。果たして地形図と航空写真の道路がピタリ重なるかといえば、答えはNOだ。
これは、上記の作業を通じて位置合わせをした航空写真と地形図を重ね合わせて、あるコーナーを拡大したものだ。（縮尺約1:2100。上層レイヤーの地形図の不透明度は30%）
航空写真をレジスタするときに、地形図の道路の位置を参照したので大きくずれていることはないが、道路の太さやコーナーの曲がり具合などに多少のズレがある。道路の太さは、明らかに地形図が実際よりも太く誇張して表現されている。Deskpro上で測定すると地形図の幅員は約20mあるが、実際の道路は2車線、もしくは登坂車線部分は3車線として、10mから最大でも13m程度だから、地形図の道路は現実離れしているのは明らかだ。そこで、航空写真の道路を頼りにしてこの上に走行軌跡のラインを入力した。航空写真では白っぽいのが道路だが、場所によっては木陰や山容の陰で路面の位置が確認できないため、地形図の道路の位置も参考にしてラインを入力した。
11)走行ルートラインをスムーズネス化
10)で手動で入力したラインは滑らかな円弧を描くように入力してもカクカク感を完全に拭い去ることはできない。つまり、頂点の多い折れ線という感じが残る。この折れ線に対して、「ラインデータセットのスムーズネス」機能を使うと、自動的に滑らかに処理して曲線に近い状態に変換することができる。
走行ルートラインを手動入力した状態：
緑色の●は、ラインの頂点（ノード）で、曲線を描くにはノードをできるだけ増やせばよい。ただし手動入力では技と労力が必要なので、このようにある程度の軌跡を描いてやるにとどめる。
手動入力ラインをスムーズネス処理してさらに編集した状態：
スムーズネス処理するときに滑らかさ度合いのパラメータを設定できる。デフォルトでは「20」になっているが、このまま実行すると滑らかになりすぎる。見た目上は良いのだが、走行ラインの用途では弊害がある。3Dで走行状態を回すときに重くなり、別の意味で「スムーズでなくなる」のである。そのため、ここではパラメータを「3」まで落として、しかも直線部分などノードが不要な箇所はできるだけノードを削除した。ノードの削除は、ラインを編集状態にしてノードを選択してDeleteを押せば可能だ。秋名の下り再現のために、このノードの匙加減が重要となる。今回の走行シーンでは、スタート地点で加速していく感じ、ストレートをぶっとばす感じ、4連ヘアピンを減速せず「溝落し」という曲芸の演出、後半藤原拓海がブチ切れて荒れ狂う走りっぷりを、このノード量で調整している。同じ直線でも余計なノードがあると、3Dを回すときにノード毎に3Dの視界を計算するようで、再生に引っかかりがある。これはPCのグラフィック系統の性能も関係あるだろう。この現象を逆手にとり、速度の緩急を調整したとというわけだ。
12)道路部分を整地
道路面は凹凸がなく、且つ道路横断方向の傾斜は水平に近く設計されているものだ。ところが、9)で作ったDEMには、道路の部分は全く考慮されていない。この状態で使うとクルマは原始の山の斜面を下らなければならない。ここで、道路部分のDEMを「整地」して、少しでも道路らしくなるようなDEMに改造した。
グリッド解析の「近傍解析」機能を使うと、周囲のグリッド値（つまり標高値）を参照して平均的なグリッド値に再編成することができる。例えば、グリッドAの標高値が100(m)、隣りのグリッドBの標高値が110(m)とすると、これらはお互いに平均化して105(m)のグリッドとする。「近傍解析」には平均の他、合計、最頻、最大、最小などの値で再編成することができる。また参照するグリッドの範囲と形状も指定できる。ここではパラメータを、平均値；円形；地理単位15m とした。各グリッドから半径15m以内のグリッド値を用いて平均値を出すという計算だ。グリッドの解像度は2.5、つまり道路幅13mには2.5m四方グリッドが5,6個のグリッドが敷き詰められていて、これらをなるべく近い値に平均化して整地したような効果をだそうという試みだ。9)で作ったDEMに対して、なるべく整地効果を出すために3回近傍解析を繰り返した。この解析を繰り返すことで、地形はまろやかになる。思い返すと、地形をまろやかにする方法は、「リサンプリング」もある。これは、
ダイダラボッチ伝説の真相に迫る。「琵琶湖vs淡路島」編（その４）の時に行っている。リサンプリングも結果としてまろかやになるが機能の主目的は解像度を変えて再編成することが。近傍解析は解像度は同じのまま、目的に沿う条件を設定して周囲のグリッド値を反映させたグリッド値を設定できる。
13)整地済みの道路を追加
12)のように処理したDEM（＝グリッド）データを、道路部分だけを切り取って、元のDEMに追加する。切り取る作業は、走行ラインから30mのバッファ領域で作成した道路領域を含む帯状のポリゴンをクリッピングするためのポリゴンとして、30m幅の帯状のDEMを作成する。この帯状DEMを元のDEMに追加するのは、「ラスタデータのモザイク化」を使えばよい。モザイク化機能はDeskpro2008で強化されている。モザイク機能はその名の通り、タイル状に並べた画像をつなぎ合わせることができるが、重なっている部分をどう処理するかについて、Deskpro2008では設定できる。
モザイク化のダイアログ画面：
「重複範囲の処理」で「最初」としておくと、上のリスト内で順番が上位のグリッド値が優先される。つまり、リストで帯状DEMを元DEMよりも上にしておけば、結果は元DEMに対して帯状DEMの部分のみが更新される。
これが結果である。道路帯の部分だけ段差がついてDEMの色調が違うことが分かる。これが「整地」した結果である。
14)走行ルートをSMLファイルにエクスポート
3D表示を走行ルートに沿って回すために、走行ルートを示すファイル(SMLファイル)を用意する必要がある。走行ルートのラインデータセットをSMLファイルにエクスポートすればよい。SMLファイルとは、SuperMap独自の一種のXML形式ファイルで、ラインの頂点座標値などが記述されている。
15)3D表示を作成
13)で作成したDEMを3D表示する。この上に、8)で用意した航空写真、道路の境界を示すライン（12m幅）、それからスタート、4連ヘアピン、ゴールの地点を示すテキスト（10mのポール有り仕様）を同じ3Dに追加する。
3Dにもレイヤーがあり、順序やレイヤースタイル、表示するかしないかなどの設定ができる。
3Dレイヤーの設定ダイアログボックス：
3D効果として、豆腐配達の帰り道の朝焼けをイメージして、背景を茜色にして、エンジで霧効果を使う。
3Dの属性設定ダイアログボックス：
16)走行ルートの指定
「飛行ルートの指定」を使い、14)でエクスポートしたSMLを指定する。飛行高度は5mとした。AE86の運転席からの眺めなら本来1mくらいでよいのだが、低すぎると地表の裏側がめくれて見えてしまう。仕方なく5mまで引き上げた。そもそも機能名は「3D飛行」なので、1mという現実には有り得ない超低空飛行まで考慮されていないと言われればそれまでだが、陸路をトレースする用途も此処に有りだ。飛行時間は120秒。つまり2分。つまりスタートからゴールまで2分で経過するという設定だが、実際は2分41秒かかっている。実は最初は、PS2のタイムアタックで出ているタイムを参考に3分に設定したのだが、大幅に3分以上かかってしまう。データサイズとPC自体の性能の原因もあるだろう。そこで調整した時間だ。2分41秒は最速なのか、PS2では実現できるのかどうかは知らない。
飛行ルート指定ダイアログボックス：
17)3Dフライトシミュレーション
以上の準備が整えば、「飛行」を実行すればDeskproの画面上で走行ルートに沿って3D画面が回る。結果は前回のYouTube動画の通り。
http://jp.youtube.com/watch?v=LC4cgdzo8Yk
以上がレシピである。
実際、Deskproという調理器具を使うまでの、調理人の段取りが結構大変ではある。小エビのワタを取り除いたり、モヤシのひげを取ったり、素材の準備を整えてから、ざっとDeskproで炒めるというわけだが、仕上がり具合を見て納得いかなければ、パラメータという調味料の匙加減を調整しては、またDeskproでざっと炒める。この繰り返しで時間は消耗していく。偉い料理人が言っていた「料理は愛情」という言葉を連想させる。
結果は、現実仮想には程遠いかもしれないが、GISソフト1本で切って削って練って捏ねて、ここまでできるのだから、やはりDeskproという道具は面白い。ユビキタスとかそんなものが入る余地はなくて、調理人が一生懸命考えてやらなければ働かない、Deskproはでくの坊だからこそ、面白い。
【データ配布のご案内】
ここで作成したデータの一部を興味をお持ちの方々にダウンロードできるようにしました。
ご希望の方は下記サイト（ファイルバンク）よりどうぞ。（圧縮ファイルサイズ2.7MB。解凍後約7MB。ダウンロード有効期間は今日から14日で、5月3日までです。再アップした時はまた告知します。）
頭文字D秋名下り再現byちず夫.zipのダウンロード
データを開くには、SuperMap DeskproかSuperMap Express、フリーソフトSuperMap Viewerが利用できます。3Dビューの表示と「飛行」の実行は、Deskproでのみ可能です。
「飛行ルートの指定」で、梱包した「AkinaDownHillRoute_sm3_a.sml」を指定してください。
SuperMap Viewerのダウンロードは、日本スーパーマップ株式会社のホームページよりできます。
SuperMapのダウンロードサイト
SuperMap Viewer、インストールするだけですぐ使用できます。登録手続きなどは不要です。
頭文字D秋名下り再現byちず夫.zipを解凍すると、中身は、
・頭文字D.smw
・頭文字D.sdb
・頭文字D.sdd
・AkinaDownHillRoute_sm3_a.sml
・頭文字D秋名下り再現byちず夫.txt
の5つのファイルが入ってます。
頭文字D秋名下り再現byちず夫.txtファイルを先に目を通していただきご利用ください。
SMW（ワークスペース）ファイルを開くと、マップ、3Dビューなどが保存されていますので、そのまま閲覧操作することができます。
SuperMapデータの概要と開き方については、ちず夫の窓の東京23区内で駅から最も遠い場所はどこ？（おまけ…）を参照してください。
では、今日はここまで。
次回は、新ネタで行くと思います。
ちず夫
2008年04月08日
秋名下り再現 by SuperMap Deskpro（その1）
秋名山という山、知ってるかな？
知っている人はよく知っているし、知らない人は全く聞いたこともないでしょう。
頭文字D（イニシャルD）という走り屋青春系の漫画を知っている人なら、まず知っているはずだ。頭文字Dでクルマの競走（バトル）の舞台となるのがこの秋名山の山道。ストーリの始まりは、秋名を根城とする走り屋の兄さんたちが、他所からやってくる走り屋軍団にバトルを仕掛けられるが、地元とは言え彼らのテクでは勝てるはずもない。そこに現れた救世主が、藤原拓海という名のドリフトの天才。彼、中学生の頃から父親の豆腐店の豆腐配達の手伝いで、毎朝未明のうちに山の下の自宅からAE86（トレノ）を運転して配達先の秋名山の上までを往復しているうちに、少しでも早く家に帰りたいのと退屈しのぎから自然と超高度なドリフトを覚えた。ところが自分の高度なテクの凄さは全く無自覚だった。秋名の救世主として止む無くバトルを繰り返すうち、次第に走る楽しさと勝つ喜びを覚えていく藤原拓海は秋名下りでは敵無し。ストーリー展開は、クルマと運転技術の詳述と現実の道路に即した走行シーンの実況と平行して、バトル最中の青年の執拗なまでの心理描写をすることで、青年たちの個性が見え隠れし、キャラクター像が浮かび上がる。ひたすらバトル主体としてストーリが続くのだが、背景にナイーブな青年たちの人間ドラマが緩やかに描いているあたりが、多くのファンの心をつかんだ理由だろう。そして、ストーリーの原点である秋名はさながら聖地と言ったところか。
現実世界には、秋名山という山は存在しないが、正にモデルとなった場所がある。現実の名前の「ハル」を「秋」に置き換えただけというひねりのないネーミングから類推できるというよりも、漫画に出てくるシーンがご当地そのものだということが、何よりのヒントだろう。しかしこの現実の道路は、多くのファンや走り屋、にわか走り屋の聖地巡礼の対象となり、今では、有名な5連ヘアピン（実際は4連）をはじめとする多くのコーナーで波状舗装処理（スピードセーブ工法）が施され、兵どもが夢の跡である。
現実世界の秋名が無理でも、PS2のゲームなら仮想現実で思いっきりドリフトできるようだ。これなら誰にも迷惑かけずに安全で楽しい。仮想現実万歳である。そこで我がSuperMap Deskproを使い、この仮想現実を作ってみようと試みた。ちなみに、Deskproのバージョンが2008になったが、そのポテンシャルやいかに？
Deskproというフライパンの上で、地理院の数値地図50mメッシュ標高と国交省オルソ化画像というデータを落としてから、ざっと炒めたような粗い料理である。しかし何とか、秋名の山の上からズリズリと下ってくる「秋名下り」の臨場感が何とか醸し出せただけでも良しとしようかと。まあ、このフライパン自体は悪くなさそうだ。今度はもっとキメの細かい材料でも揃えば、仮想現実に近づけることができるかな。
とりあえず、このような感じである。
Deskpro上で3D飛行した動画をYouTubeにアップ
http://jp.youtube.com/watch?v=LC4cgdzo8Yk
↓↓↓
-------
次回は、今更という感じではありますが、データ作成過程の説明とDeskproで表示できるデータ自体を閲覧いただいた皆さんに向けて配布します。
ではまた。さよなら。
ちず夫
知っている人はよく知っているし、知らない人は全く聞いたこともないでしょう。
頭文字D（イニシャルD）という走り屋青春系の漫画を知っている人なら、まず知っているはずだ。頭文字Dでクルマの競走（バトル）の舞台となるのがこの秋名山の山道。ストーリの始まりは、秋名を根城とする走り屋の兄さんたちが、他所からやってくる走り屋軍団にバトルを仕掛けられるが、地元とは言え彼らのテクでは勝てるはずもない。そこに現れた救世主が、藤原拓海という名のドリフトの天才。彼、中学生の頃から父親の豆腐店の豆腐配達の手伝いで、毎朝未明のうちに山の下の自宅からAE86（トレノ）を運転して配達先の秋名山の上までを往復しているうちに、少しでも早く家に帰りたいのと退屈しのぎから自然と超高度なドリフトを覚えた。ところが自分の高度なテクの凄さは全く無自覚だった。秋名の救世主として止む無くバトルを繰り返すうち、次第に走る楽しさと勝つ喜びを覚えていく藤原拓海は秋名下りでは敵無し。ストーリー展開は、クルマと運転技術の詳述と現実の道路に即した走行シーンの実況と平行して、バトル最中の青年の執拗なまでの心理描写をすることで、青年たちの個性が見え隠れし、キャラクター像が浮かび上がる。ひたすらバトル主体としてストーリが続くのだが、背景にナイーブな青年たちの人間ドラマが緩やかに描いているあたりが、多くのファンの心をつかんだ理由だろう。そして、ストーリーの原点である秋名はさながら聖地と言ったところか。
現実世界には、秋名山という山は存在しないが、正にモデルとなった場所がある。現実の名前の「ハル」を「秋」に置き換えただけというひねりのないネーミングから類推できるというよりも、漫画に出てくるシーンがご当地そのものだということが、何よりのヒントだろう。しかしこの現実の道路は、多くのファンや走り屋、にわか走り屋の聖地巡礼の対象となり、今では、有名な5連ヘアピン（実際は4連）をはじめとする多くのコーナーで波状舗装処理（スピードセーブ工法）が施され、兵どもが夢の跡である。
現実世界の秋名が無理でも、PS2のゲームなら仮想現実で思いっきりドリフトできるようだ。これなら誰にも迷惑かけずに安全で楽しい。仮想現実万歳である。そこで我がSuperMap Deskproを使い、この仮想現実を作ってみようと試みた。ちなみに、Deskproのバージョンが2008になったが、そのポテンシャルやいかに？
Deskproというフライパンの上で、地理院の数値地図50mメッシュ標高と国交省オルソ化画像というデータを落としてから、ざっと炒めたような粗い料理である。しかし何とか、秋名の山の上からズリズリと下ってくる「秋名下り」の臨場感が何とか醸し出せただけでも良しとしようかと。まあ、このフライパン自体は悪くなさそうだ。今度はもっとキメの細かい材料でも揃えば、仮想現実に近づけることができるかな。
とりあえず、このような感じである。
Deskpro上で3D飛行した動画をYouTubeにアップ
http://jp.youtube.com/watch?v=LC4cgdzo8Yk
↓↓↓
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次回は、今更という感じではありますが、データ作成過程の説明とDeskproで表示できるデータ自体を閲覧いただいた皆さんに向けて配布します。
ではまた。さよなら。
ちず夫
2007年10月21日
ダイダラボッチ伝説の真相に迫る。「琵琶湖vs淡路島」編（その５−締めくくり）
いいかげん今日こそ、このネタを締めくくります。
ダイダラボッチの仕業で琵琶湖と淡路島ができたのかという検証は、そもそも単に両者の容積と体積だけの比較では不十分なんですよね。「その４」で最後に示したような地形であれば、一応両者の辻褄が合う訳でして。
とにかく分かったことは、琵琶湖の深さは周囲の地形から比べるととても小さなものだということです。
幅数キロから20キロ、南北60キロあまりの湖に対して、深さが平均40メートル、最大でも103メートルという琵琶湖のサイズを簡単にして、仮に幅に対する深さの割合と出すと、
琵琶湖深さ：琵琶湖幅
50m：10km=1:200
この比率、別の身近(？)な例をだすと：材木をカンナで削る時、
削りカス薄さ：木材幅
0.5mm：10cm=1:200
つまり、仮に琵琶湖部分が平原だったとしたら、ダイダラボッチにとってカンナで木材を削るが如く、非常に緻密な作業を必要としたのです。蹴り飛ばすとか掬い上げるとかのラフな行為をとればたちまち数キロの深さのえぐれが生じることでしょう。
ダイダラボッチが本気で癇癪起こして土を蹴り飛ばしていたなら、バイカル湖の深さ1600mを越えるのも容易でしょう。世界一深い湖の琵琶湖が誕生していたかも知れません。
筆者もそうでしたが、恐らく多くの人が琵琶湖という湖をぼっこりと深くえぐれた地形だと、無意識に過大に想像しているようです。既出の琵琶湖の3D画像を見れば一目瞭然なんですが、あの薄い窪みが琵琶湖の本当の地形なんだと人々が自然に想像できていたとすれば、この伝説自体生まれなかったかもしれませんね。
琵琶湖に限らず、高さや深さは人々の想像の中で実際よりも大きくなっていますよね。そういえば、筆者が子供の頃家にあった地球儀は立体加工がされていて、ヒマラヤ山脈が大きくぼっこりと浮き出ていて手で触っても実感できたのを覚えています。しかし、今考えるとこれも相当誇張した高さだったでしょうね。まあ学習用としては効果有りですね。
まあともかく、カンナで削ったような薄い琵琶湖だからといって、淡路島ぶっ飛び説を完全否定するための証明にはなりません。
ダイダラボッチの「技」と「性格」に関する真相を明かさない限り、琵琶湖と淡路島の関係は闇のままです。この先は筆者の手には負えませんので、あとの議論は民俗学者に委ねたいと思います。
例によって、作ったデータの一部を自由にダウンロードできるようにしました。
興味のある方は下記サイト（ファイルバンク）よりどうぞ。（圧縮ファイルサイズ7M。とりあえず1週間限定です。再アップした時はまた告知します）
琵琶湖と淡路島（ダイダラボッチ伝説）byちず夫.zipのダウンロード
データを開くには、SuperMap DeskproかSuperMap Express、フリーソフトSuperMap Viewerが利用できます。一部3Dビューも保存してありますが、これはDeskproからしか開くことができません。
SuperMap Viewerのダウンロードは、日本スーパーマップ株式会社のホームページよりどうぞ。
SuperMapのダウンロードサイト
SuperMap Viewer、インストールは簡単、面倒な登録手続きも一切不要なんです。
琵琶湖と淡路島（ダイダラボッチ伝説）byちず夫.zipを解凍すると、中身は、
・琵琶湖と淡路島（ダイダラボッチ伝説）.smw
・琵琶湖��a.sdb
・琵琶湖��a.sdd
の3つのファイルが入ってます。
SMW（ワークスペース）ファイルを開いて閲覧してください。
SuperMapデータの概要と開き方については、東京23区内で駅から最も遠い場所はどこ？（おまけ…）を参照してください。
ではまた。ごきげんよう。
ちず夫
ダイダラボッチの仕業で琵琶湖と淡路島ができたのかという検証は、そもそも単に両者の容積と体積だけの比較では不十分なんですよね。「その４」で最後に示したような地形であれば、一応両者の辻褄が合う訳でして。
とにかく分かったことは、琵琶湖の深さは周囲の地形から比べるととても小さなものだということです。
幅数キロから20キロ、南北60キロあまりの湖に対して、深さが平均40メートル、最大でも103メートルという琵琶湖のサイズを簡単にして、仮に幅に対する深さの割合と出すと、
琵琶湖深さ：琵琶湖幅
50m：10km=1:200
この比率、別の身近(？)な例をだすと：材木をカンナで削る時、
削りカス薄さ：木材幅
0.5mm：10cm=1:200
つまり、仮に琵琶湖部分が平原だったとしたら、ダイダラボッチにとってカンナで木材を削るが如く、非常に緻密な作業を必要としたのです。蹴り飛ばすとか掬い上げるとかのラフな行為をとればたちまち数キロの深さのえぐれが生じることでしょう。
ダイダラボッチが本気で癇癪起こして土を蹴り飛ばしていたなら、バイカル湖の深さ1600mを越えるのも容易でしょう。世界一深い湖の琵琶湖が誕生していたかも知れません。
筆者もそうでしたが、恐らく多くの人が琵琶湖という湖をぼっこりと深くえぐれた地形だと、無意識に過大に想像しているようです。既出の琵琶湖の3D画像を見れば一目瞭然なんですが、あの薄い窪みが琵琶湖の本当の地形なんだと人々が自然に想像できていたとすれば、この伝説自体生まれなかったかもしれませんね。
琵琶湖に限らず、高さや深さは人々の想像の中で実際よりも大きくなっていますよね。そういえば、筆者が子供の頃家にあった地球儀は立体加工がされていて、ヒマラヤ山脈が大きくぼっこりと浮き出ていて手で触っても実感できたのを覚えています。しかし、今考えるとこれも相当誇張した高さだったでしょうね。まあ学習用としては効果有りですね。
まあともかく、カンナで削ったような薄い琵琶湖だからといって、淡路島ぶっ飛び説を完全否定するための証明にはなりません。
ダイダラボッチの「技」と「性格」に関する真相を明かさない限り、琵琶湖と淡路島の関係は闇のままです。この先は筆者の手には負えませんので、あとの議論は民俗学者に委ねたいと思います。
例によって、作ったデータの一部を自由にダウンロードできるようにしました。
興味のある方は下記サイト（ファイルバンク）よりどうぞ。（圧縮ファイルサイズ7M。とりあえず1週間限定です。再アップした時はまた告知します）
琵琶湖と淡路島（ダイダラボッチ伝説）byちず夫.zipのダウンロード
データを開くには、SuperMap DeskproかSuperMap Express、フリーソフトSuperMap Viewerが利用できます。一部3Dビューも保存してありますが、これはDeskproからしか開くことができません。
SuperMap Viewerのダウンロードは、日本スーパーマップ株式会社のホームページよりどうぞ。
SuperMapのダウンロードサイト
SuperMap Viewer、インストールは簡単、面倒な登録手続きも一切不要なんです。
琵琶湖と淡路島（ダイダラボッチ伝説）byちず夫.zipを解凍すると、中身は、
・琵琶湖と淡路島（ダイダラボッチ伝説）.smw
・琵琶湖��a.sdb
・琵琶湖��a.sdd
の3つのファイルが入ってます。
SMW（ワークスペース）ファイルを開いて閲覧してください。
SuperMapデータの概要と開き方については、東京23区内で駅から最も遠い場所はどこ？（おまけ…）を参照してください。
ではまた。ごきげんよう。
ちず夫
