Relationships between Distribution of Japanese Residential Areas and Topography

【 I はじめに 】<BR>人口の分布は気候や地形の条件に大きく影響されるが，この関係を詳しく検討した研究例は少ない．その理由として，自然環境が良い場所に人が集まりやすいことが自明とみなされ，詳しい検討の必要性が求められないことなどが挙げられる．しかし，最近の文理融合型研究への関心の高まりと，GIS及びデジタル空間データの普及・整備によって，人口の分布と自然環境との比較検討が容易にできるようになった（小口ほか, 2003）．<BR>　本研究では，GISを用いて，国勢調査メッシュデータと50 mメッシュのDEM（デジタル標高モデル）を分析し，これまで都道府県単位で検討されてきた居住と地形条件（標高・傾斜）との関係（大友ほか, 2001: 小口ほか, 2003）を，より詳細な市町村単位で明らかにしていく．<BR><BR>【 II データと解析方法 】<BR>居住地の分布解析に利用したデータは，2000年度国勢調査地域メッシュ統計の基準（3次）地域メッシュデータを，UTM座標系へ変換した後に人口1人以上のメッシュ（居住地）と人口0人のメッシュ（非居住地）に二分したものである．利用した50 mメッシュのDEMは，北海道地図（株）のGISMAP Terrain UTM座標系標高格子データである．湖沼や河川などの水面に位置するデータは，マスク処理を行って消去した．<BR>　まず，居住地のメッシュと重なるDEMのデータを抽出し，そのデータを市町村ごとに集計した．さらに，居住地のメッシュに重なるDEMのデータから傾斜を計算し，市町村ごとに集計した．非居住地のメッシュに関しても同様の集計を行った．市町村界のデータは2001年1月現在のものである．<BR>なお，データの解析にはESRI社のArcView 3.3を使用した．<BR><BR>【 III 結果と考察 】<BR>　1．標高との関係<BR>居住地の最大標高が上位20位に含まれる市町村を表1に挙げた．これらの市町村は，日本アルプスを含む地域に集中しており，山小屋を居住地として含む地域である．また，上位20_から_50位の市町村は，標高2000 mを下回る山小屋のほかに，スキー場や温泉地などの観光業の盛んな市町村が含まれる．<BR>　居住地の平均標高が上位50位に含まれる市町村も，日本アルプスを含む地域に集中しており，ほとんどが群馬・長野・山梨・岐阜4県の高低差の小さい市町村である．最大標高が上位となった富山県のいくつかの市町村は，前述の4県の市町村に比べて高低差が大きく，居住地が比較的低標高の地域に立地するために，平均標高の上位には含まれない．<BR>　2．傾斜との関係<BR>居住地の平均傾斜が大きな市町村は，小口ほか（2003）で指摘されているように，山間部での林業や畑作が伝統的に盛んな地域である奈良県や四国地方の市町村に多くみられた（表2）．上位20_から_50位には，埼玉や東京など首都圏の郊外に位置する市町村も多く含まれる傾向があり，郊外開発による居住地の拡大が，通常では利用しにくい急傾斜地に及んでいると考えられる．<BR>　また，9位の御蔵島村は，直径約5 km，最高点850.9 m（御山）のすり鉢状の地形をした島であり，その縁辺部に居住地が分布しているためと思われる．<BR>　今後は，標高と傾斜が中_から_下位の市町村を含む検討や，人口密度と地形との関係の詳細な検討が必要である．<BR><BR>参考文献<BR>大友　篤・笹川　正・角田　敏. 2001. 『土地形状別人口統計とその分析』（財）統計情報研究開発センター.<BR>小口　高・伊藤史子・青木賢人・青木宏人・江崎雄二. 2003. 人口の分布・増減と地形との関係!)GISによる都道府県単位の解析. 厚生労働省科学研究費総合報告書, 47-90.<BR><BR>*Corresponding Author（財城）: zaiki@csis.u-tokyo.ac.jp