ロビンソン図法

YouTubeで世界地図の話題があった。世界地図のパターンとしては，(1) 日本が中心で右が太平洋をはさんで米大陸，左が欧州アフリカ，(2) 欧州アフリカが中心で左に米大陸，右がアジア日本，(3) アメリカが中心で，左にアジアの東半分，右に欧州アフリカとアジアの右半分，とある。アメリカの小学校だと(3)らしい。日本だと(1)だ。概ねの世界標準は(2)だと。

しかしそれよりも気になるのは，メルカトル図法の歪みだ。シベリアとカナダとグリーンランドがやたらと拡大される。小学校ではこの地図を画用紙に何度も描いて社会の勉強をしていた。そこで正積図法に何かないかと調べていると，あまり聞いたことがないNell-Hammer図法がお薦めされた。

さっそくChatGPT-5に「SVG図を作って」というとHTMLファイルが返ってきた。どうもごちゃごちゃしているので描画の肝の部分がどこかを教えてもらった。すると，

Ａ（ChatGPT-5）：

このHTMLファイルで「世界地図を描画する肝」となる部分は、JavaScript内のD3.jsとTopoJSONを使った処理です。特に以下の要素がポイントです

１．投影法の指定

const projection = d3.geoNellHammer();

const path = d3.geoPath(projection);

ここで Nell–Hammer図法 を指定しています。

d3.geoPath(projection) によって、地理データをSVGパスに変換できるようになります。

２．データの読み込みと変換

const url = "https://cdn.jsdelivr.net/npm/world-atlas@2/countries-110m.json";

const world = await fetch(url).then(r => r.json());

const countries = topojson.feature(world, world.objects.countries);

const borders   = topojson.mesh(world, world.objects.countries, (a,b) => a !== b);

Natural Earth → world-atlas 由来のTopoJSONを読み込み。

topojson.feature で国境データをGeoJSONに変換。

topojson.mesh で隣接国間の国境線を抽出。

３．実際の描画処理

oceanLayer.append("path")

  .attr("class", "ocean")

  .attr("d", path({type:"Sphere"}));

landLayer.selectAll("path.land")

  .data(countries.features)

  .join("path")

  .attr("class", "land")

  .attr("fill", (d,i) => palette[i % palette.length])

  .attr("d", path);

borLayer.append("path")

  .attr("class", "borders")

  .attr("d", path(borders));

海（Sphere）, 陸地（国ごと）, 国境線 をSVGパスとして追加。

path(...) がD3によって座標を投影→SVGパス文字列に変換します。

４．レンダリング制御

function fitProjection(m) {

  projection.fitExtent([[m, m], [W - m, H - m]], { type: "Sphere" });

}

余白（marginInputで指定）を考慮して、投影範囲を A4サイズ (297×210mm) にフィットさせています。

５．まとめると：

肝は d3.geoNellHammer() 投影と d3.geoPath の組み合わせであり、

TopoJSONから取得した国データを path 関数を通してSVGに描画する部分が中核です。

ご希望なら、この「肝」だけを抜き出した最小限のサンプル（例えば海と国だけ表示するコード）を書き出しましょうか？

で，いちおうできたのだけれど，他の図法はどうなっているのだ。簡単なことで， 投影法の指定のconst projection = d3.geoNellHammer(); の所を変えればいいだけだ。メルカトル図法（d3.geoMercator()），ロビンソン図法（d3.geoRobinson()），モルワイデ図法（d3.geoMollweide()），サンソン図法（d3.geoSinuMollweide();），正距方位図法（d3.geoAzimuthalEquidistant().center([0, 90])），正射図法（d3.geoOrthographic().rotate([0, -30])）

これらを切り替えられるようなhtmlの製作を依頼したところ，この世界地図ページができた。SVGファイルもダウンロードできる。この中で一番よさげなロビンソン図法は妥協の産物で，正積でも正方位でもないけれどまあまあみやすい。

図：ロビンソン図法の場合

あれもできます，これもできますと提案してきたので，はいはいと言っているうちになんだが大層なものができてしまった。うまく表示されなかったので文句をいうとすぐに修正してくれた（できあがった世界地図はこれ，視点の緯度経度なども変更できる優れもの）。うーん，この環境でのプログラミング教育とはいったい・・・。

のぞき坂

NHKのドキュメント72時間，今日は東京の目白通につながるのぞき坂がテーマだった。坂を上る人々にも様々なドラマがあった。坂の下の小学校の先生が登場していたので，どこの小学校なのかを調べてみることに。

(1) 新登場したClaude 4.0 がすごいという評判だったが，無料で使えるClaude 4.0 Sonnet は全然だめだめ。もしかして有料版のClaude 4.0 Proに限った話なのか？その回答は「申し訳ございませんが、具体的な学校名を正確にお答えすることができません。」

(2) DeepSeek V3 もだめ。新宿区立愛日小学校だという。

(3) Qwen 2.5 もちょっとだめ。豊島区立目白台小学校 はやや近いが坂の下ではない。

(4) Gemini2.5 Flash もだめ。成城学園初等学校と東京都市大学附属小学校をあげてきた。

 　Gemini 2.5 Proのほうは正しい。豊島区立高南小学校。ただし，答えだけで愛想なし。

(5) ChatGPT 4o は正しく，回答にまつわる情報も多い。参考リンクもOK。

Ａ（ChatGPT 4o）：

東京・豊島区にある「のぞき坂」の下に位置する小学校は、豊島区立高南小学校です。

１．学校情報

名称：豊島区立高南小学校

所在地：東京都豊島区高田2丁目12-7

特徴：のぞき坂の西側に隣接し（誤り）、急勾配の坂道に面しています。 

２．周辺環境

のぞき坂は、最大勾配13度（23%）を誇る東京都内でも有数の急坂であり、自動車通行が可能な道路としては最も急な部類に入ります。 

この坂は、東京メトロ副都心線「雑司が谷駅」や都電荒川線「鬼子母神前停留場」から徒歩数分の位置にあり、アクセスも良好です。

３．のぞき坂の風景

のぞき坂は、その急勾配から坂の上から下を覗き込まないと見通せないことが名前の由来とされています。

また、アニメ映画『天気の子』や『冴えない彼女の育てかた Fine』などの作品にも登場し、ファンの間では聖地としても知られています。

のぞき坂周辺は、歴史ある街並みと現代的な都市景観が融合した魅力的なエリアです。

(6) Perplexity も正しい。が，回答はややそっけない。参考リンクはちゃんとしている。

Ａ（Perplexity）：

東京の目白通りにつながる「のぞき坂」の下にある小学校の名前は「豊島区立高南小学校」です。

のぞき坂は東京都豊島区高田2丁目に位置し、その坂の西側すぐに（誤り）高南小学校があります。また、坂下から少し進んだ場所に高南小学校があることも複数の情報で確認できます。

したがって、ご質問の小学校名は「豊島区立高南小学校」です。

写真：のぞき坂（Wikipediaから引用）

P. S. 高南小学校の西に隣接するのぞき坂＝のぞき坂の東にある高南小学校が正解。まだ位置関係の理解ができていないのかもしれない。

この写真は？

推論型生成AIの ChatGPT o3 では，写真の分析能力がかなり進化した。

これまでも，植物や鳥の同定につかえるアプリなどはあった（もちろん，豊かな自然の中で暮らしているY田夫妻のような人には，まったく及ばないレベルだ）。将来のウェラブルAI端末では，自分が目にするすべての自然や人工の事物が何かを教えてくれるようになるはずだ（問題は，それが人間にまで適用されると，大変なことになるということなのだけれど・・・）。

さて，そのChatGPTの実力を地理情報に対して最近試している。微妙なところもあるけれど，なかなかの推理能力を持っている。貼付写真が解析しにくい場合は，写真の一部を切り取って拡大したり，画像修正してまで分析してくれる。

写真：ChatGPT o3 に投げた朝の散歩の写真

Ｑ（koshix）：

（上記写真 1512 × 2016 ピクセルのjpegファイル 203kB を添付した上で）

この写真はどこからとっていますか？

Ａ（ChatGPT o3）：

（思考時間 2分58秒）

結論

この写真は、奈良県天理市嘉幡町 (かばたちょう) の田園地帯から西（やや南西）方向を望んで撮影したものと考えられます。画面中央の高い煙突は 天理市環境クリーンセンター（新名称：やまと eco クリーンセンター）、その右手の白い大きな工場棟は ジェイテクトサーモシステム本社・工場 です。遠景に見えるなだらかな稜線は 生駒山地 で、朝日が背後から当たる早朝の光（東側からの斜光）が写っています。

推論のステップ — なぜそう言えるか

１．工場棟に「JTEKT」のロゴ

右奥の建物の塔屋に “JTEKT” と読めるロゴが確認できます。JTEKTグループで嘉幡町に大規模な拠点を持つのは ジェイテクトサーモシステム（旧 光洋サーモシステム） だけです。所在地は 天理市嘉幡町 229 。

２．煙突とごみ焼却施設の外観

隣接して高さ約 59 m の白い煙突と縦長スリット窓のある建屋が写っています。これは天理市が運営する 環境クリーンセンター（新ごみ処理施設）と一致します 。

３．立地が隣接していることの確認

両施設は実際に嘉幡町で隣接しており、平坦な田園が広がる地区に建っています。現地案内でも「クリーンセンターの煙突が目印」と紹介されています。

４．山並みと光線状態から方角を推定

・背景の低い稜線は生駒山地の南部（信貴山～矢田丘陵）によく似ています。

・写真は暖色の斜光で建物の東面が明るく、西面が影。早朝に東から光が当たっているため ・カメラは西向き。

天理市嘉幡町から西を向くとちょうど生駒山地が見える地形になります。

写真に写っている主なランドマーク

位置 建物・地物 補足

画面中央 天理市環境クリーンセンター（やまと eco） 59 m煙突。2025 年に新施設として稼働開始予定。

画面右奥 ジェイテクトサーモシステム本社・工場 熱処理炉・半導体装置の製造拠点。塔屋に “JTEKT” ロゴ。

背景 生駒山地 奈良盆地西縁の低山帯。

現場を特定するときの目印

・近鉄橿原線 「結崎」駅 から東へ1.5 kmほど歩くと嘉幡町の畑地帯に出て、写真とほぼ同じアングルで両施設を望めます。

・国道 24 号「嘉幡」交差点付近から西を向いても似た構図になります。

※周辺にはあぜ道や農作業用の道路しかないため、実際に同じ場所で撮影する場合は農作業の妨げにならないようご注意ください。

まとめ

・撮影場所：奈良県天理市嘉幡町の田園（概ね北緯 34.60° 東経 135.77° 付近）

・撮影方向：西～南西

・写っている主な施設：天理市環境クリーンセンター（やまと eco クリーンセンター）、ジェイテクトサーモシステム本社工場

・背景：生駒山地

ご参考になれば幸いです。

正解！（北緯34度35分 ＝ 34.58°，東経135度48分 ＝ 135.80° ）撮影時間も正しい。

　　　　天理市嘉幡町の田園というのは正確には隣接する合場町であり，

　　　　背景の山が二上山〜葛城山〜金剛山であるところは違っている。

　　　　環境クリーンセンター（新ごみ処理施設）というのは新旧の混同。

P. S.  例えば，金沢の大乗寺は白山比咩神社と誤認したが，ヒントを与えると正解になった。踏切内から取った前栽駅のホームは，志都美駅や法隆寺駅と間違えた。これは文字情報ゼロなのでちょっと難しいレベル。西名阪道路の向こうにある工事中のクレーン数台は概ね正解だった。などなど。

富山

金沢からの続き

2025年1月7日，ニューヨーク・タイムズが，「2025に行くべき52カ所」を発表し、日本からは富山市（30番）と大阪市（38番）が選ばれた。2024年には山口市（3番）が選ばれたあれだ。東アジアでは韓国のソウルや中国の香港も入っている。

大阪市は2025年大阪・関西万博のためだが，なぜ富山なの。その理由は金沢の場合と同じだ。混んでいないから。正確には「人混みを避けて、文化やグルメを楽しむ」だった。うーん，少しもにょる。

ニューヨークタイムズの紹介文を和訳して引用すると，

一方は北アルプス、もう一方は日本海に抱かれた富山市は、能登半島の玄関口として機能している。2024年の地震と豪雨で壊滅的な被害を受けた能登半島は、いまだ復興途上にあるが、その復興の一環として観光客を誘致している。隈研吾が設計した公共図書館を併設するガラス美術館は、木と光の大聖堂としてそびえ立つ。9月上旬には、提灯に照らされたおわら風の盆が八尾市郊外を踊りで埋め尽くす。富山のグルメの多くは、歴史的な城や中央公園の南東にある： フレンチビストロの「アルプ」、自然派ワインとおでんや居酒屋の「飛騨」、季節の和風カレーが味わえる「すずけま」。ブルートレインでは鉄道模型に囲まれてコーヒーを飲み、家族経営のジャズバー「はなみずきのへや」ではカクテルで一日を締めくくろう。

また隈研吾か。いらんけど。能登半島の復興にも言及されているが，日本の写真を撮っている Craig Mod という写真家が，これに寄せて Nytimes Pick 2025: Toyama and Noto という記事をかいている。前半は，彼が訪れた復興中の能登半島の紹介に当てられていた。

写真：能登町のイカキング（Craig Mod から引用）

［１］作家クレイグ・モドが問い直す、旅のカタチと観光立国日本の可能性（Permium Japan，2025.2.7 追加）

今昔マップ

尾久土正巳さんが，今昔マップに大仏鉄道が載っているとフェイスブックに。早速試してみると，大仏鉄道も天理軽便鉄道もすぐに見つかった。金沢市の古い地図（1909-1910）には金沢市立工業がまだないころその先に金沢牛乳會社というのがあった。

図１：今昔マップon the web （谷謙二さんから引用）

今昔マップon the web というのは，埼玉大学教育学部の谷謙二さん（2000-2022）が開発したもので，過去の地図と現在の地図を並べて表示しながら，移動拡大などができる優れものだ。収録されている旧い地図には地域によって様々な年代のものがあり，全部で4847枚になる。

残念ながら，谷さんは若くして白血病で逝去されてしまったが，今昔マップは現在も使えている。2013年の9月15日に公開が開始され，頻繁にメンテナンスや改訂がされていたが，2022年4月21日の更新が最後になってしまった。奈良県は京阪神圏の中に含まれている。

図２：天理軽便鉄道と大仏鉄道（今昔マップから引用）

関係人口

関係人口という耳慣れない言葉がでてきて，石川県が全国一だという。なんだそれは。

総務省に関係人口のポータルサイトには次のように説明されている。

「関係人口」とは、移住した「定住人口」でもなく、観光に来た「交流人口」でもない、地域と多様に関わる人々を指す言葉です。

地方圏は、人口減少・高齢化により、地域づくりの担い手不足という課題に直面していますが、変化を生み出す人材が地域に入り始めている例も多くあり、「関係人口」と呼ばれる地域外の人材が、地域づくりの担い手となることが期待されています。

とても曖昧な定義だけれど，人口減少社会で地方圏の活性化を図るためのツールにしたいという気持ちはわからないでもない。図の例示をみると，「行き来する者（風の人）」「地域内にルーツがある者（近居・遠居）」「何らかの関わりがある者（過去の勤務や居住、滞在等）」なのだ。自分は石川県の関係人口にカウントされる。少しだけわかった気がする・・・わけでもない。なお，肝腎の石川県は，マッチングナビのリンク無し４県に含まれていて，まったくやる気無しだった。

さて，今回関係人口を持ち出したのが，株式会社ブランド総合研究所の関係人口意識調査2024である。詳細データが欲しければ10万円必要となる。2021年から始めているが，よくある商売だ。ニュースリリースでは，「石川など北陸の関係人口は増加。３２都道府県で減少」となっている。調査日は，2024年2月2日〜4日で，インターネット上の19歳から79歳，17686人の有効回答を分析したものだ。

トップの石川県の関係人口は，1831.1万人であり昨年の95.6万人から1815%増えている。あほらしい。これは令和6年能登半島地震の効果を調べているだけで，特異値を拾うほとんど意味を成さない統計データになっている。これを10万円で買う自治体はどこなのか。

そもそも観光で何度か訪れたも関係人口に含めているように見え，総務省の定義とも齟齬があるのだ。もう少しまじめにやってほしい。

図：総務省がイメージしている関係人口（総務省から引用）

［１］関係人口とは何か？（自治体・公共Week）

［２］関係人口地方創成フォーラム（内閣府地方創成推進事務局）

［３］全国の関係人口は1800万人超（国土交通省，2021年）

［４］関係人口の実態把握（国土交通省国土政策局，2021年）

［５］現代日本社会における「関係人口」の実態分析（杉本あおい他，2020年）

たぬき

滋賀県といえば，琵琶湖。琵琶湖の回りに少しだけ陸地がくっついていて，そこに人が住んでいるというのが普通の滋賀県のイメージだ。ちがう？ところが，地図をみると琵琶湖はそれほど大きくなくて，南東側に大きな面積の土地が拡がっている。その中心の甲賀市は，2004年の平成の大合併で信楽町や甲賀町など5町が統合してできた。

さて信楽といえば，信楽焼のたぬきの置物だ。最近ゲットした情報によれば，どうやら滋賀県にある家の95%には，信楽焼のたぬきが置いてあるらしい。しらんけど。そこで比較のため，奈良県における朝の散歩の途中で，どのくらいたぬきに遭遇するかを確かめてみた。

結構多いぞ。50分の間に13件くらい発見した。たぶんこちらに移住してきた隠れ滋賀県民に違いない。これを皆さんにお知らせしようとすると，13枚の写真から1枚の写真を作る必要がでてきてしまった。たぬきの置物ごときに10枚以上の写真データを使うのはもったいないからだ。

さっそく，ChatGPTに聞いて見ると正しい答えを得ることができた。やはり，小学校ではプログラミングの授業は不要である。むしろ正しい日本語で問いを立てられるようになることや，様々なアプリケーションによるマルチメディア情報処理過程の具体的イメージをよく知ることの方がよほど大事だ。ブラックボックス化された手順を知る必要はそこまでないのでは。

Ｑ：koshix

写真データがHEIC形式で15ファイルあります。これを，jpgに変換して，5×3の並びにした1枚のjpgファイルに変換したいのです。imagemagikはインストール済みです。具体的なコマンドを教えてください。

Ａ：ChatGPT

以下の手順に従って、15個のHEIC形式の写真ファイルをjpgに変換して、5×3の並びにした1枚のjpgファイルに変換するコマンドを示します。

まず、HEIC形式のファイルをjpgに変換します。

magick mogrify -format jpg *.HEIC

次に、変換されたjpgファイルを5×3の並びにします。

magick montage -tile 5x3 -geometry +0+0 *.jpg output.jpg

これらのコマンドを順番に実行すると、15個のHEICファイルがjpgに変換され、5×3の並びにされた1枚のjpgファイルが生成されます。

その結果が次のファイルである。 

写真：朝の散歩で出会った13たぬき（撮影 2024.4.7）

P. S. 同じ質問を，GeminiとClaudeとPerplexityに投げてみたところ，先の２つはダメ。Perplexityは，縦一列のファイルが出力された。これに関してはChatGPTの勝ち。

都道府県の長さ

ACTIVE GALATTICさんが，次のように書いていた。

中核都市の金沢と被害が激しい輪島は東京と水戸くらい離れていると石川県の広さを説明する投稿を先日見かけたが、石川県の広さは34~35位とランキング下位なので、むしろ東京や大阪が都道府県としては異様に狭いと認識すべきなのだろう

面積と距離が微妙に絡まっていて，ややモニョる。ある図形が与えられたときに，その面積ではなくて，長さを図形の大きさの指標として与えることはできるだろうか。地図上の領域だと東西南北の端点を考えて，南北間距離，東西間距離を抽出できるが，これでは2つの数字の組になる。あるいは図形の周長も考えられるが，フラクタル的な図形だと面積が等しくても周長はいくらでも長くできる。

そこで考えたのが次のような指標だ。図形を格子状の正方形に分割する。これらの正方形の全ての対を考え，各対の正方形の中心間の距離の平均値を求める。分割する正方形のサイズを小さくした極限として，一つの長さが定まるのではないか。（方法１）

検索してみると，もっとスマートな方法があった。図形内の点をランダムに選ぶ。その際に縦横方向にそれぞれ座標値が一様分布であるとした確率分布を仮定する。こうして選んだ2点間の距離の期待値を求めればよいというものだ。（方法２）

まず，方法１のプログラムをJuliaで作成して計算してみた。

a=zeros(Int64,1000001,2)

function ju(a,m,n)

  k = 0

  for i in 1:m

    for j in 1:n

      k = k + 1

      a[k,1] = i

      a[k,2] = j

    end

  end

end

function su(a,m,n)

  mn = m*n

  sum = 0

  for i = 1:mn

    for j = i:mn

      sum = sum + sqrt((a[i,1]-a[j,1])^2+(a[i,2]-a[j,2])^2)

    end

  end

  return sum/binomial(mn,2)

end

m=800

n=800

ju(a,m,n)

@time su(a,m,n)/m

n=   25    time= 0.016720　0.521829

n=   50　time= 0.018188　0.521513

n= 100　time= 0.065998　0.521433

n= 200　time= 0.788281　0.521412

n= 400　time= 12.1924  　0.521407

n= 800　time= 198.615  　0.521405

nは正方形の1辺の格子点の数，timeは計算時間(秒)であり，最後が計算結果の平均長である。

方法２による理論値が解析的に得られており，( 2+√2+5 log(√2 + 1) )/15 = 0.521405 なので，nを増やすとともに理論値に収束し，n=800では理論値に一致している。

m = 50; n = 50;

a = Flatten[Table[{i, j}, {i, 1, m}, {j, 1, n}], 1];

Timing[Sum[

     Sqrt[(a[[i, 1]] - a[[j, 1]])^2 + (a[[i, 2]] - a[[j, 2]])^2], 

　　　{i, 1, n*n}, {j, i, n*n}]/Binomial[n*n, 2]/n // N]

Mathematicaでは，若干コードが簡単になるけれど，時間は n=50 で 12.4801秒と，600倍以上かかってしまった。

（付）このコードはそのまま乱数による計算に置き換えることもできる。Juliaでは，a[k,1] = rand()，a[k,2] = rand() として最後の結果の/nを除く。Mathematicaでは，Tableの中身を{i,j}から{RandomReal[1], RandomReal[1]}に置き換えて最後の結果の/nを除く。

［１］地域内距離（腰塚武志）

宮腰

NHKの午後の列島ニュースでは，地方局からの話題が2局ずつペアで紹介されていく。

先日，青森局と金沢局のニュースがあって，後者は石川県立美術館と国立工芸館の共催による「皇居三の丸尚蔵館収蔵品展」の入場者数がこのシリーズで過去最多だったといいうもの。

問題は，前者のほうだ。青森県中泊町の旧家で大正ステンドグラスが残る宮越家の美術品や書状などが展示されたという話題だ。同時に宮越家の離れと庭園の秋公開も行われている。宮越というのは金沢市金石（かないわ）の旧地名なので，そのルーツは金沢なのではないかと思って調べてみた。

自分が勘違いしていたのは，金石の旧称は宮越ではなく宮腰（みやのこし）だったこと。しかしルーツが石川県というのは正しかった。中泊町の宮越家の初代は江戸時代に加賀国江沼郡（石川県加賀市）の宮ノ越から移住して代々庄屋などをつとめていた。

なお，金沢の宮腰は，初代中村歌右衛門（1714-1791）の出身地でもある。

写真：宮越家の大正ステンドグラス（青森県観光情報サイトから引用）

満月

満月が出てるよというので，ベランダに出て見ると南東の低い空につぶれた楕円形に光る月が出ていた。満月じゃないのではと，iPhoneの六曜で月齢を確認してみると満月でした。

先日の人間ドックでは眼鏡をかけて右眼が0.4，左眼が0.9だった。そんなわけで，裸眼では無限遠方の光点はたいてい歪んでぼやけて見える。早速眼鏡をかけて月の形を確認してみると確かに満月だ。

ところで，なぜこんな低い空にかかっているのかと思ったけれど，良く考えれば，昨日が夏至からおよそ10日後の半夏生。春分や秋分における月の南中高度は90度−緯度である。これに地球の公転面に対する自転軸の傾き23.4度をプラスマイナスしてあげれば，冬至や夏至の南中高度がわかる。

探してみると奈良県の各市町村の緯度経度の値が見つかった。天理市は，東経135.8度，北緯34.7度になるので，夏至における月の南中高度は 90-34.7-23.4=31.9度となる。それは低いわけだ。これが冬至になれば，90-34.7+23.4=78.7度となる。こんなにも違うのか。梅雨時に満月を見ることはあまりなかったので，ちょっとビックリ。

天理市の経度緯度は，市役所の位置だけでなく，東西南北端の値も出ている。このうち西端がいつもの散歩コース上にあり，ファミリー公園のちょっと東側の田んぼの中だ。

図：国土地理院の地形図から天理市西端近傍

山所池

物理学科同窓会からの続き

10月8日に久々に開催された同窓会の報告を関係者に送ったところ，当日欠席のＳ正泰さんからメールが来て「蛍池にあった池は学校になったみたいですね」とあった。正泰さんは蛍池東町に下宿しており，蛍池中町の文化住宅に住んでいた自分から最近距離の同級生だった。

幸荘という名前の文化住宅は阪急宝塚線西の蛍ヶ池公園の北西に隣接していて，大家さんは千林大宮に住んでいた。幸荘の近所にＯさんという父の会社の人の知人が住んでいたので，その伝手で，この文化住宅に住むことになった。家賃は当初1.1万円で（数年後オイルショックのあとに値上げ騒動があった），隣接した一軒家に住んでいた管理人のＳさんのところに通帳を持って毎月払い込みに行くのだ。

蛍ヶ池公園の南に道を挟んで山所池（やまんじょいけ）という戦国時代（1595）から続く由緒正しい大きなため池があり，これが正泰さんの指摘していた池だった。阪急蛍池駅に最も近い池なので，これが蛍池だと勘違いする人もいたが，そうではない。

蛍池のほうは，阪急蛍池駅東400mあたりの刀根山病院（元：刀根山療養所，現：国立病院機構大阪刀根山医療センター）にあるひとまわり小さな池の方らしい。当時は，どこにあるのかまったく気にも留めていなかったのだけど。

蛍ヶ池公園では，夏になると盆踊り大会が開催されていて，河内音頭などを踊った記憶がある。山所池は，大半が埋め立てられて，1986年に豊中市立第十八中学校となった。私たちは1981年には池田市石橋，1984年には池田市緑丘に住んでいたので，当時の状況はよく知らない。

図：蛍ヶ池公園=左上，山所池=左中，蛍池=右下（googlemapから引用）

全国ハザードマップ

NHK全国ハザードマップが公開されている。

洪水や土砂災害の危険性が全国の市町村の地図上に表現されているものだ。天理市のハザードマップも印刷物として配布されていたが，それに相当する。自宅の周りは，洪水による浸水の恐れはなさそうだけれど，数百メートル先には危険地帯が迫っている。

NHKのハザードマップは，全国の市町村ごとのデータを統合して，任意の場所について一つのインターフェースでリスクを調べることを可能にしたものだ。これがなかなか大変な作業だったということが，34テラバイトのデータと格闘して「全国ハザードマップ」を公開した理由という記事になっている。

なぜ34TBも必要なのと普通は考える。例えば，面積が60 ㎢ の天理市のハザードマップのpdfファイルは7枚，15MBある。37万㎢の日本全体にスケールするには6000倍すればよく，必要なファイルサイズは90GBだ。34TB/90GB =300倍ほど過大になっている（様々な情報を格納するためのベクターデータなら1桁余分に必要かもしれないが，2桁ではないだろう）。

災害に遭遇するのは，自分が住んでいる市町村に居る場合とは限らないから，いつでも，どこでも，誰でもが簡単に全国のハザード情報を検索できるシステムの必要性や重要性は言を待たない。実際，国土交通省には重ねるハザードマップというシステムは存在している。しかし，掲載されている河川数が水防法で規定されている2200河川の43%にすぎない（これに限らず，憲法改正によって危険な緊急事態条項の導入に血道を上げる前にやるべきことが山積している日本なのだった）。

そこで，NHKががんばって，1800の地方自治体に電話をかけてデータを集めたところ，外注した成果物がpdfファイルのみで元のデジタルデータがないとか，データの格納ファイルが整理されていないとか，関係ないデータが山のように混入しているとか，そもそもデータ形式が統一されていないとか。それが34TBのデータであり，これから散々苦労して必要な情報を蒸留して作り上げたのがNHK全国ハザードマップだった。この涙なくして語れない的な読み物を一読することをお薦めする。

デジタル庁がやるべきなのは，あるいは，災害出動に価値のある自衛隊の防衛予算をまわすべきなのは，こんなところからだと思われる。

図：NHK全国ハザードマップのイメージ

P. S. NHK全国ハザードマップは期間限定の試験的デジタルコンテンツとある。もったいないので，国土交通省で引き継いだらいいのに。

［１］ハザードマップポータルサイト（国土交通省）

ロシアの非友好国

 ロシアの非友好国，48カ国・地域のリストを眺めてみた。ロシアの債務者が「非友好国リスト」の債権者にドルなどの外貨ではなくルーブルで相当額を支払えば，債務を履行したとみなすとしている。ルーブルの価値はどんどん下がっているので，債権者はたいへんだ。

アメリカ合衆国，カナダ，※EU加盟全27カ国，英国，ウクライナ，モンテネグロ，スイス，アルバニア，アンドラ，アイスランド，リヒテンシュタイン，モナコ，ノルウェー，サンマリノ，北マケドニア，日本，韓国，オーストラリア，ミクロネシア，ニュージーランド，シンガポール，台湾。

（※EU加盟国：アイルランド，イタリア，エストニア，オーストリア，オランダ，キプロス，ギリシャ，クロアチア，スウェーデン，スペイン，スロバキア，スロベニア，チェコ，デンマーク，ドイツ，ハンガリー，フィンランド，フランス，ブルガリア，ベルギー，ポーランド，ポルトガル，マルタ，ラトビア，リトアニア，ルーマニア，ルクセンブルク）

一方で，NATO（北大西洋条約機構）の加盟国（全30カ国）のリストは次の通りである。

アイスランド，アメリカ合衆国，イタリア，英国，オランダ，カナダ，デンマーク，ノルウェー，フランス，ベルギー，ポルトガル，ルクセンブルク（以上原加盟国），ギリシャ，トルコ（以上1952年2月），ドイツ（1955年5月当時「西ドイツ」），スペイン（1982年5月），チェコ，ハンガリー，ポーランド（以上1999年3月），エストニア，スロバキア，スロベニア，ブルガリア，ラトビア，リトアニア，ルーマニア（以上2004年3月），アルバニア，クロアチア（以上2009年4月），モンテネグロ（2017年6月）北マケドニア（2020年3月）

（１）NATO加盟国で，EU非加盟国（９）：アイスランド，アメリカ合衆国，英国，カナダ，ノルウェー，トルコ，アルバニア，モンテネグロ，北マケドニア 

（２）EU加盟国で，NATO非加盟国（６）：アイルランド，オーストリア，キプロス，スウェーデン，フィンランド，マルタ

（３）NATO加盟国またはEU加盟国以外の非友好国（１２）：スイス，アンドラ，リヒテンシュタイン，モナコ，サンマリノ，日本，韓国，オーストラリア，ミクロネシア，ニュージーランド，シンガポール，台湾

（４）NATO加盟国であり非友好国でない国（１）：トルコ

図：EU加盟国一覧（Wikipediaから引用）

ルーシと日本

ウクライナからの続き

ウクライナを考えるときに，その地理的なサイズを日本と比べることで，イメージをつかみやすくなる。日本は人口1億2600万人，面積37万㎢ であり，一方ロシアは人口1億4600万人，面積1713万㎢ ，ウクライナは人口4400万人，面積60万㎢ ，ベラルーシは人口940万人，面積21万㎢ などである。

カスピ海やウラル山脈以東の広大な大地はとりあえずおいて，ロシアの中で，ベラルーシやウクライナと国境を接している中央連邦管区（首府モスクワ，人口3910万人，面積65㎢ ）と南部連邦管区（首府ロストフ・ナ・ドヌ，人口1640万人，面積45万㎢ ）だけを取り出してみる。この中南部ロシアとウクライナとベラルーシを加えた，旧キエフ大公国＋αの部分（以下ルーシとよぶ）を日本と比べてみよう。

日本：人口1億2600万人，面積37万㎢ に対して，ルーシ：人口1億900万人，面積190万㎢ となる。面積はルーシが5倍だが人口はほぼ等しく，ともに半径1000kmの円内にほぼおさまる。さて，モスクワとキエフの距離が，仙台と大阪の距離にほぼ等しく800-900kmある。そこで，それぞれの中点を中心に半径500kmと半径1000kmの円を書いたものを図に示した。

ルーシにおけるウクライナは，人口が40%，面積が30%とかなりのウエイトを占めている。日本でこの割合を占める部分というと，九州＋四国＋中国＋近畿（以下西日本とよぶ）であり，人口が4560万人（日本全体の36%），面積が12万㎢ （日本全体の32%）である。キエフの人口は，288万人でありウクライナの北端にある。大阪市の人口は，275万人であり，西日本の東端にある。いい感じでよく似た地理的集合が取り出せた。

図：ルーシの1000km圏内におけるウクライナと日本の1000km圏内における西日本

ようは，東京の人口を「仙台」に持ってくれば，西日本（大阪）／日本（「仙台」）≒ウクライナ（キエフ）／ルーシ（モスクワ）と考えて良いわけだ（人口密度だけルーシは日本の1/5なのだが）。で，次のような（顰蹙ものの）サイエンス・フィクションを想定することになる。

『第二次世界大戦後に，もとは同じ民族で言語もよく似た西日本と東日本は別の国になった。西日本では，これまでの親東日本的な政権が倒れて，中華帝国を中心とする西太平洋軍事同盟に加入したがる維新政権ができた。西太平洋軍事同盟は，北朝鮮，韓国，ベトナムとその領域を次第に南に拡大していた。東日本は，そんなことをされて核シェアリングされたミサイルが生駒山あたりに配備されるのはかなわないので，西日本を侵略する決断をした』

それでも侵略が一ミリたりとも正当化できないのは当然のことである。ただし，状況の多角的な視点からの理解は必要だと思われる。

［１］プーチンを無理筋の軍事的侵攻に踏み切らせた背景とは（videonewscom：河東哲夫）

クリミア

ロシアによる ウクライナ侵略問題の前にあったのが，ロシアによるクリミアの併合だった。高校のときに世界史を履修していたにも関わらず，世界史の常識に欠けているので，復習することに。

（１）ロシア帝国は1721年から1917年まで続き，その首都は，バルト海に面したサンクスペテルブルグ＝ペトログラードだった。バルト海といえば，バルチック艦隊の母港は，かつては現在のラトビアにあるリバウ。現在は，リトアニアとポーランドに挟まれたロシアの飛び地であるカリーニングラード（オイラーの橋の問題で有名なケーニヒスベルク）。なぜか，ロシア帝国の第8代皇帝のエカチェリーナ二世が，ポプラ社のコミック版世界の伝記にあって，小学生の人気ベスト10に入っている。どういうことなの？

（２）エカチェリーナ二世が1784年にクリミア半島をロシアに編入した。クリミア戦争は1853年から1856年にわたり，ロシア帝国とオスマン帝国の間でクリミア半島の周辺などで戦われた。黒海周辺をロシア帝国が支配することで，海軍力が増強されることに危惧をいだいたイギリスとフランスがオスマン帝国側に参戦する。クリミア半島南部の黒海艦隊の母港のセヴァストポリが陥落し，クリミア戦争はロシア帝国の敗北で終る。1905年のロシア第一革命が戦艦ポチョムキンの反乱につながる。

（３）1917年のロシア革命後，ボリシェヴィキがロシア帝国の各地の内戦を制圧する。その過程で誕生したクリミア・ソビエト社会主義共和国はロシア共和国に帰属するものとなり，1921年に，ロシア・ソビエト社会主義共和国（ロシア），ザカフカース社会主義連邦ソビエト共和国（アゼルバイジャン・アルメニア・グルジア），ウクライナ社会主義ソビエト共和国，白ロシア・ソビエト社会主義共和国（ベラルーシ）の4ヵ国によってソビエト社会主義共和国連邦が成立した。1945年の国際連合の原加盟国51カ国には，ロシア連邦に加え，ベラルーシ，ウクライナが入っている。

（４）1954年，当時のフルシチョフソビエト連邦共産党中央委員会第一書記（1958年のソビエト連邦第4代閣僚会議議長＝首相就任より前）は，ウクライナ融和策として，ペレヤスラフ協定300周年を記念し，ソ連の領土内の管轄変更としてクリミア半島をロシア・ソビエト連邦社会主義共和国からウクライナ・ソビエト社会主義共和国に移管させた。なお，フルシチョフはウクライナ人であり，ウクライナのとの国境付近のロシアで生まれ，その後，ウクライナに移住している。

（５）1991年のソビエト連邦の解体後，クリミア半島の帰属や国境線の確定を巡って，ロシア，ウクライナ，ベラルーシの協議が行われたが，ロシアは，ウクライナの核兵器廃棄の方を優先して，クリミア半島をウクライナの領土と認めた。ただし，セヴァストポリの黒海艦隊の母港としての租借権や，クリミア半島東部のケルチ海峡の自由航行権，海底資源の共同開発を条件とした。

（６）このような歴史的経緯から，クリミア半島にはロシア系住民が多いため，ウクライナ国内におけるクリミア自治共和国としての位置を確立する。これが，住民投票などを経て，ロシアへの帰属を決議することになるのが，2014年のクリミア危機である。ロシア軍の装備を持つ，リトル・グリーンメンとよばれる覆面の武装集団がこの過程で暗躍している。

写真：クリミア半島の周辺（世界史の窓より引用）

［１］ウクライナ情勢から見た地域と国家（塩川伸明，2014）

［２］クリミアの歴史（Wikipedia）

オデッサ

ウクライナからの続き

黒海沿岸の港湾都市オデッサは ，人口100万人のウクライナの第三の都市。ちなみに首都キエフは人口300万人弱なので，大阪と同じ規模だ。北130kmのところにチェルノブイリ原子力発電所があり，事故を起こしたチェルノブイリ４号炉への観光ツアーもあるらしい。

そのオデッサが出てくるのが，セルゲイ・エイゼンシュテイン（1898-1948）の映画「戦艦ポチョムキン（1925）」だ。大学に入って，休日には映画を見ることが多かったが，岩波新書の「映画の理論（岩崎昶）」などを読んでいると，モンタージュ理論を確立したエイゼンシュテインは必見ということだ。それで，戦艦ポチョムキンを見に行くことに。

1905年のポチョムキン号における水兵の反乱は歴史的な事件である。オデッサの階段での虐殺シーンは史実ではないらしいが，印象的だったし，全体のモノクロームのロシア革命前夜的なイメージはよかった。後に，1917年のロシア革命がテーマであり，「俺達に明日はない」のウォーレン・ベイティが監督主演した「レッズ」を見たけれど，エイゼンシュタインの迫力には及ばなかった。

写真：オデッサの階段（Wikipediaから引用）

ウクライナ

 ウクライナへのロシアの侵略が起こったのは，ウクライナへのNATOの拡大にたいする強い拒否反応を誘導し，ドイツとロシアの間の天然ガスパイプライン，ノルドストリーム２を妨害するための米国の思惑による部分があるという話があった。事の真偽はわからないが，日本のメディアはアメリカからの情報だけでまわっている。いや，だからといって，プーチンの行動はまったく正当化できないが。ウクライナが，グルジアのようになるのか，クリミアのようになるのかはまだわからない。

ロシアとウクライナの前身が１つの国であった，キエフ大公国（882-1240）の時代から考えれば，キエフが京都でモスクワが鎌倉のようなものなのだ。ロシアという名称自体が，キエフ大公国の正式名称であるルーシから来ている。自分たちのルーツが奪われて敵側軍事同盟に参加することへの圧倒的な拒否感ということか。

ウクライナといえば，中学校の社会科の時間に学んだ，肥沃な大地（黒土）と小麦というイメージだった。また，京都市の姉妹都市のキエフといえば，ムソルグスキーの「展覧会の絵（1874）」の「キエフの大門」か。

それ以外で，記憶にあるのは，ビージーズが1969年に発表したアルバムの「オデッサ」だ。1899年に遭難した架空の船の物語というコンセプトアルバムで，当時はビートルズの「ホワイトアルバム（1968）」に相当するというイメージだった。オデッサの収録曲「若葉のころ」と「メロディフェア」が，それぞれ映画「小さな恋のメロディ（1971）」の音楽として少し流行った。なぜ，オデッサという名前だったのか，本当に黒海に面したオデッサのことなのかどうかも確かではなく，当時も謎のままだった。

図：ウクライナの地図（AFP通信記事から引用）

P. S. Wikipedia 大鵬幸喜の項目から引用：「1940年（昭和15年），ウクライナ人の元コサック騎兵将校、マルキャン・ボリシコの三男として，日本の領土である樺太の敷香町（ロシアの呼び名サハリン州ポロナイスク）に生まれた。マルキャンはロシア革命後に日本に亡命した，所謂白系ロシア人であった。」

［１］満州事変（1931年）・・・柳条湖事件後，関東軍による占領，傀儡国家樹立
［２］イラク戦争（2003年）・・・虚偽事実による米英豪軍の侵攻と政権の転覆
［３］南オセチア紛争（2008年）・・・グルジア（ジョージア）が2州の支配権を喪失
［４］クリミア危機（2014年）・・・クリミア共和国の一方的独立宣言後，ロシアによる併合

地理教育の道具箱

 国土地理院の地理教育の道具箱のページに，イラストで学ぶ過去の災害と地形の資料ができたとアナウンスされたのは5月27日のことだった。これは，「過去の災害と地形を比較することで災害の危険性を直感的に学び，類似する地形にはどんな災害の危険性があるか把握することを目的としている」。

それが，2ヶ月後の7月28日の日経の夕刊に取り上げられていた。なんの埋草だったのだろうか？

図：十津川の豪雨災害の例（国土地理院のページから引用）