jpgrid

CRAN status R-CMD-check Codecov test coverage

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 (Grid Square Code)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,grid_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(tidyverse)

JGD2011 <- 6668

ジオメトリの地域メッシュコードへの変換

geometry_to_grid()により,sfオブジェクトを地域メッシュコードに変換することができます. また,grid_as_sf()により地域メッシュ(gridクラス)を含むデータをsfオブジェクトに変換できます.

geom_chiba <- rnaturalearth::ne_states(country = "japan",
                                       returnclass = "sf") |> 
  filter(name == "Chiba")
grid_chiba <- geometry_to_grid(geom_chiba, "10km") |> 
  first() |> 
  grid_as_sf(crs = sf::st_crs(geom_chiba))

grid_chiba |> 
  ggplot() +
  geom_sf(data = geom_chiba) +
  geom_sf(fill = "transparent") +
  geom_sf_text(aes(label = as.character(grid)),
               size = 2)

また,grid_city_2020には,市区町村別の1 kmメッシュコードが格納されています.

grid_city_2020 |> 
  filter(str_starts(city_code, "121")) |> 
  grid_as_sf(crs = JGD2011) |> 
  ggplot(aes(fill = as_factor(city_name_ja))) +
  geom_sf() +
  scale_fill_brewer("City",
                    palette = "Set2")

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parse_grid()を使用します.

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

parse_grid(x, grid_size = "80km")
#> <grid_80km[7]>
#> [1] <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> 5339 <NA>
parse_grid(x, grid_size = "125m")
#> <grid_125m[7]>
#> [1] 53394526313 <NA>        <NA>        <NA>        <NA>        <NA>       
#> [7] <NA>
parse_grid(x)
#> Guessing, grid_size = "80km"
#> <grid_80km[7]>
#> [1] <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> 5339 <NA>

parse_grid(x, "80km",
           strict = FALSE)
#> <grid_80km[7]>
#> [1] 5339 5339 5339 5339 5235 5339 <NA>
parse_grid(x, "125m",
           strict = FALSE)
#> <grid_125m[7]>
#> [1] 53394526313 <NA>        <NA>        <NA>        <NA>        <NA>       
#> [7] <NA>
parse_grid(x, 
           strict = FALSE)
#> Guessing, grid_size = "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_convert()を使用します. また,grid_subdivide()により,地域メッシュコードの細分化を行います.

grid_500m <- parse_grid("533945764", "500m")

grid_convert(grid_500m, "1km")
#> <grid_1km[1]>
#> [1] 53394576

grid_100m <- grid_subdivide(grid_500m, "100m")
grid_100m
#> [[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(grid_100m = grid_100m[[1]]) |> 
  grid_as_sf(crs = JGD2011) |>  
  ggplot() +
  geom_sf() +
  geom_sf_text(aes(label = as.character(grid_100m)))

経度・緯度から地域メッシュコードへの変換

coords_to_grid()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(grid_100m = coords_to_grid(X, Y, "100m"),
         grid_125m = coords_to_grid(X, Y, "125m")) |> 
  knitr::kable()
X Y grid_100m grid_125m
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_coords()は,地域メッシュコードを経度・緯度に変換します.

tibble(grid = parse_grid(c("5339452660", "5235034590"), "100m")) |> 
  mutate(grid_to_coords(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_neighborhood()関数は,隣接するメッシュを算出します.

neighborhood <- parse_grid("644142", "10km") |> 
  grid_neighborhood(n = c(0:2),
                    type = "von_neumann",
                    simplify = FALSE)

neighborhood[[1]] |> 
  grid_as_sf(crs = JGD2011) |> 
  
  ggplot(aes(fill = as.factor(n))) +
  geom_sf() +
  geom_sf_text(aes(label = as.character(grid_neighborhood)))

neighborhood <- parse_grid("644142", "10km") |> 
  grid_neighborhood(n = c(0:2),
                    type = "moore",
                    simplify = FALSE)

neighborhood[[1]] |> 
  grid_as_sf(crs = JGD2011) |> 
  ggplot(aes(fill = as.factor(n))) +
  geom_sf() +
  geom_sf_text(aes(label = as.character(grid_neighborhood)))

メッシュの連結成分を取得

grid_components()関数は,メッシュの連結成分を算出し,クラスターIDを返します.

set.seed(1234)

grid_city_2020 |> 
  filter(str_starts(city_code, "121")) |> 
  slice_sample(prop = 0.5) |> 
  mutate(cluster = grid_components(grid,
                                   type = "von_neumann")) |> 
  grid_as_sf(crs = JGD2011) |> 
  ggplot(aes(fill = fct_shuffle(as_factor(cluster)))) +
  geom_sf(show.legend = FALSE) 

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 <- parse_grid(c("6441", "5339"), "80km")
grid_to <- parse_grid(c("5237", "5235"), "80km")

line <- grid_line(grid_from, grid_to)

tibble::tibble(grid = line[[1]]) |> 
  grid_as_sf(crs = JGD2011) |> 
  ggplot() +
  geom_sf() +
  geom_sf_text(aes(label = as.character(grid)))

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 <- parse_grid(c("6441", "5339", NA, "5250"), "80km")
grid_2 <- parse_grid(c("6439", "5211", "4013", "6635"), "80km")

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

tibble::tibble(grid = line[[1]]) |> 
  grid_as_sf(crs = JGD2011) |> 
  ggplot() +
  geom_sf() +
  geom_sf_text(aes(label = as.character(grid)))

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 <- parse_grid(c("6441", "5339"), "80km")
grid_to <- parse_grid(c("5237", "5235"), "80km")

distance <- grid_distance(grid_from, grid_to)

print(distance)
#> Units: [m]
#> [1] 954045.5 370318.1

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.