jpgrid

CRAN status

The English version of the README is here.

jpgridは，日本産業規格JIS X 0410地域メッシュコード で定められた基準地域メッシュ (1次～3次) と分割地域メッシュ，および3次メッシュ1/10細分区画を利用するためのRパッケージです． 地域メッシュコードは，経度・緯度に基づいて，日本全国の地域に設定された正方形に近い地域区分です． 地域メッシュコードの詳細については，統計局ページを確認してください．

地域メッシュコードの概要を以下に示します．jpgridでは，mesh_80kmのように，メッシュの一片の長さで各地域メッシュコードを区別します．

名称 一片の長さ 桁数
第1次地域区画 (1次メッシュ) 約80km 4
第2次地域区画 (2次メッシュ) 約10km 6
第3次地域区画 (3次メッシュ) 約1km 8
2分の1地域メッシュ 約500m 9
4分の1地域メッシュ 約250m 10
8分の1地域メッシュ 約125m 11
3次メッシュ1/10細分区画 約100m 10

jpgridは，Rパッケージのjpmeshより高速な処理を可能とするために開発されたものです． jpgridとjpmeshとの主な違いとして以下が挙げられます．

  1. メッシュコードに，メッシュサイズ (grid_80kmなど) が明示的に与えられます．
  2. 国土にかからない (海上の) メッシュにも対応しています．
  3. n次隣接メッシュの抽出・メッシュ間の (線分) 経路上のメッシュ抽出や距離算出などの複雑な処理が可能です．

インストール方法

CRANからインストールが可能です．

install.packages("jpgrid")

開発版はGitHubからインストールしてください．

# install.packages("devtools")
devtools::install_github("UchidaMizuki/jpgrid")

使用方法

library(jpgrid)

library(tibble)
library(dplyr)
library(ggplot2)

文字列・数値からの地域メッシュコードの生成

文字列・数値から地域メッシュコードを生成するためにはgrid_80km()，grid_auto()などの関数を使用します．

library(jpgrid)

x <- c("53394526313", "5339358633", "533945764", "53394611", "523503", "5339", NA)

grid_80km(x)
#> <grid_80km[7]>
#> [1] <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> 5339 <NA>
grid_125m(x)
#> <grid_125m[7]>
#> [1] 53394526313 <NA>        <NA>        <NA>        <NA>        <NA>       
#> [7] <NA>
grid_auto(x)
#> Guessing grid size as `80km`
#> <grid_80km[7]>
#> [1] <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> 5339 <NA>

grid_80km(x, strict = FALSE)
#> <grid_80km[7]>
#> [1] 5339 5339 5339 5339 5235 5339 <NA>
grid_125m(x, strict = FALSE)
#> <grid_125m[7]>
#> [1] 53394526313 <NA>        <NA>        <NA>        <NA>        <NA>       
#> [7] <NA>
grid_auto(x, strict = FALSE)
#> Guessing grid size as `80km`
#> <grid_80km[7]>
#> [1] 5339 5339 5339 5339 5235 5339 <NA>

地域メッシュコードのサイズの変換

地域メッシュコードのメッシュサイズを粗くする場合には，grid_80km()などの関数を使用します． また，grid_subdivide()関数により，地域メッシュコードの細分化を行います．

grid500m <- grid_500m("533945764")

grid_1km(grid500m)
#> <grid_1km[1]>
#> [1] 53394576

grid100m <- grid_subdivide(grid500m,
                           size = "100m")
grid100m
#> [[1]]
#> <grid_100m[25]>
#>  [1] 5339457655 5339457665 5339457675 5339457685 5339457695 5339457656
#>  [7] 5339457666 5339457676 5339457686 5339457696 5339457657 5339457667
#> [13] 5339457677 5339457687 5339457697 5339457658 5339457668 5339457678
#> [19] 5339457688 5339457698 5339457659 5339457669 5339457679 5339457689
#> [25] 5339457699

tibble(grid100m = grid100m[[1]]) %>% 
  sf::st_set_geometry(sf::st_as_sfc(.$grid100m)) %>% 
  ggplot() +
  geom_sf() +
  geom_sf_text(aes(label = grid100m))
#> Don't know how to automatically pick scale for object of type grid_100m/grid/vctrs_rcrd/vctrs_vctr. Defaulting to continuous.

経度・緯度から地域メッシュコードへの変換

XY_to_grid()関数は，経度・緯度を地域メッシュコードに変換します．

tibble(X = c(139.7008, 135.4375), # 経度
       Y = c(35.68906, 34.70833)) %>% # 緯度
  mutate(grid100m = XY_to_grid(X, Y, size = "100m"),
         grid125m = XY_to_grid(X, Y, size = "125m")) %>% 
  knitr::kable()
X Y grid100m grid125m
139.7008 35.68906 5339452660 53394526313
135.4375 34.70833 5235034499 52350344444

地域メッシュコードから経度・緯度への変換

grid_to_XY()関数は，地域メッシュコードを経度・緯度に変換します．

tibble(grid = grid_100m(c("5339452660", "5235034590"))) %>% 
  mutate(grid_to_XY(grid)) %>% 
  knitr::kable()
grid X Y
5339452660 139.7006 35.68875
5235034590 135.4381 34.70792

隣接メッシュの算出

grid_neighbor()関数は，隣接するメッシュを算出します．

neighbor <- grid_10km("644142") %>% 
  grid_neighbor(n = c(0:2),
                simplify = FALSE)

neighbor[[1]] %>% 
  sf::st_set_geometry(sf::st_as_sfc(.$grid_neighbor)) %>% 
  
  ggplot(aes(fill = as.factor(n))) +
  geom_sf() +
  geom_sf_text(aes(label = grid_neighbor))
#> Don't know how to automatically pick scale for object of type grid_10km/grid/vctrs_rcrd/vctrs_vctr. Defaulting to continuous.

neighbor_neumann <- grid_10km("644142") %>% 
  grid_neighbor(n = c(0:2),
                simplify = F,
                moore = F)

neighbor_neumann[[1]] %>% 
  sf::st_set_geometry(sf::st_as_sfc(.$grid_neighbor)) %>% 
  
  ggplot(aes(fill = as.factor(n))) +
  geom_sf() +
  geom_sf_text(aes(label = grid_neighbor))
#> Don't know how to automatically pick scale for object of type grid_10km/grid/vctrs_rcrd/vctrs_vctr. Defaulting to continuous.

メッシュ間の線分描画

grid_line()関数により，メッシュ間の線分上に存在するメッシュを抽出します．

grid_from <- grid_80km(c("6441", "5339"))
grid_to <- grid_80km(c("5237", "5235"))

line <- grid_line(grid_from, grid_to)

tibble::tibble(grid = line[[1]]) %>% 
  sf::st_set_geometry(sf::st_as_sfc(.$grid)) %>% 
  ggplot() +
  geom_sf() +
  geom_sf_text(aes(label = grid))
#> Don't know how to automatically pick scale for object of type grid_80km/grid/vctrs_rcrd/vctrs_vctr. Defaulting to continuous.

メッシュのlistを与えることで複数メッシュを通る場合に対応可能です．

grid_1 <- grid_80km(c("6441", "5339", NA, "5250"))
grid_2 <- grid_80km(c("6439", "5211", "4013", "6635"))

line <- grid_line(list(grid_1, grid_2), 
                  close = TRUE,
                  skip_na = TRUE)

tibble::tibble(grid = line[[1]]) %>% 
  sf::st_set_geometry(sf::st_as_sfc(.$grid)) %>% 
  ggplot() +
  geom_sf() +
  geom_sf_text(aes(label = grid))
#> Don't know how to automatically pick scale for object of type grid_80km/grid/vctrs_rcrd/vctrs_vctr. Defaulting to continuous.

メッシュ間距離の算出

grid_distance()関数は，メッシュ間距離（大円距離）を算出します．

grid_from <- grid_80km(c("6441", "5339"))
grid_to <- grid_80km(c("5237", "5235"))

distance <- grid_distance(grid_from, grid_to)

print(distance)
#> Units: [m]
#> [1] 953014.2 371081.9

その他

jpmeshとの処理速度の比較

本パッケージのメッシュ・緯度経度間の変換速度は，jpmeshパッケージと比べて数十～数百倍ほど高速です．