# -*- coding: utf-8 -*-
"""L80 地下調節池基本情報 単独 3 研究例分析
       — 広島県管理 1 基地下調節池 (新安川流域調節池) を 3 角度で深掘り

カバー宣言:
  本記事は DoBoX のシリーズ「地下調節池基本情報」 1 件
  (dataset_id = 1271) を <b>単独</b>で取り上げ、
  広島県が管理する <b>地下式洪水調節池 1 基</b>を
  3 つの独立した研究角度 (RQ1 / RQ2 / RQ3) で並列に分析する。
  「県の都市治水のために密集市街地の地下空間に作られた、
   極めて希少な調節池」 を、 構造仕様 / 地表式族との対比 /
   治水 3 手段 (ダム L78 + 河川トンネル L79 + 地下調節池 L80) ポートフォリオ
   の 3 軸から立体的に描く。

  「地下調節池」 とは:
    河川の洪水流量の一部を、 地表ではなく<b>地下空間に設けた人工貯留槽
    (ボックスカルバート/シールドトンネル)</b>に一時貯留する治水施設。
    地表に十分な用地を確保できない<b>密集市街地</b>に採用される。
    調節池基本情報 (#1272, 7 基) と兄弟関係にあり、 形式は
    「地表式 (n=7) / 地下式 (n=1)」 の 2 形式に分かれる。
    河川法 (1964) 第 26 条が規定する河川区域内工作物のうち、
    本データ 1 基はすべて<b>洪水調節</b>を主目的とする
    広島県管理の中小規模施設 (= 国直轄の地下河川大規模施設は含まれない)。

  本記事は L78 (ダム 12 基単独) と L79 (河川トンネル 3 本単独) と<b>厳密に区別</b>:
    L78 = 山岳大規模重力式コンクリートダム (堤高 30-80m, 集水 13-160 km²)。
    L79 = 河川バイパス放流路の地中トンネル (延長 414-1944m, 流下 7-155 m³/s)。
    L80 = <b>密集市街地に置かれた小規模地下貯留</b>
          (容量 9,200 m³, 面積 1,550 m²) という第 3 のカテゴリ。
    3 者は治水機能では同種 (= 洪水調節) だが、
    <b>規模・立地・整備時期・制度的位置付け</b>が完全に異なる
    「治水 3 手段」 として並立する。
    本記事 RQ3 で「ダム 12 基 + 河川トンネル 3 本 + 地下調節池 1 基」 =
    16 件 で広島県の治水ポートフォリオ全貌を初めて 1 表で描き切る。

  本記事は L4-L11 (河川浸水想定区域シリーズ) と<b>厳密に区別</b>:
    L4-L11 = 河川浸水想定区域の<b>結果</b>分析 (浸水深・浸水時間・複合災害)。
    L80 = 浸水想定区域の発生を抑える<b>対策装置側</b>の分析、
          特に「都市の地下空間に隠れている希少装置 1 基の物理仕様」 を主軸。

研究の問い (3 RQ):
  RQ1 (主研究): 広島県唯一の<b>地下調節池の構造仕様 — 規模・地理・流域</b>は
       どう描けるか?
       1 基 × 10 列 (名称 / 事務所 / 所在地 / 緯度経度 / 河川名 / 放流型式 /
       施設タイプ / 貯留面積 / 洪水調節容量) を、 本記事独自の派生指標
       (推定貯留深さ = 容量/面積、 想定貯留時間 = 容量/設計流量、
       単位面積貯留率) も含めた 7 軸で記述する。 H1 = 県内地下調節池
       <b>1 基のみ</b>仮説、 H2 = 推定貯留深さは<b>5m 級</b>仮説。

  RQ2 (副研究 1): 兄弟データセット<b>地表式調節池 (#1272, n=7)</b>との
       <b>形式二極化</b>はどう量化できるか?
       地下式 1 + 地表式 7 = 全 8 基の調節池族 で、
       規模 (容量・面積)・放流方式 (ポンプ vs 自然調節)・立地 (密集市街地 vs
       郊外谷地) を多角比較。 「地下式 = 都市集約少数派 / 地表式 = 郊外多数派」
       の二極構造を<b>1 表 8 行</b>で量的に示す。 H3 = 地下式の<b>推定貯留深さは
       地表式の 1.5 倍以上</b>仮説 (= 地下空間活用で深く取れる)、
       H4 = 地下式の<b>容量は地表式の中央値より小さい</b>仮説
       (= 都市内用地制約で容量を抑えざるを得ない)。

  RQ3 (副研究 2): <b>L78 ダム 12 基 + L79 河川トンネル 3 本 + L80 地下調節池
       1 基</b>を統合した広島県の<b>治水 3 手段ポートフォリオ</b>はどう描けるか?
       16 件を「規模・立地・容量・整備時期」 の 4 軸でランキングし、
       「山岳大規模 (ダム) / 河川中規模バイパス (トンネル) / 都市小規模貯留
       (地下調節池) の 3 階層」 仮説を検証。 H5 = 容量で対数換算した順位は
       <b>ダム >> 河川トンネル下流恩恵 >> 地下調節池</b>仮説。

仮説 (5):
  H1 (RQ1, 1 基のみ): 県管理の地下調節池は<b>1 基のみ</b>。
       ダム (12 基), 河川トンネル (3 本) との<b>件数比 12:3:1</b>で、
       地下調節池が広島県の治水手段の中で<b>最も希少</b>な整備形態であり、
       「特定の都市河川流域 (新安川) のみ整備された例外事例」 という
       選択的整備の物理証拠仮説。

  H2 (RQ1, 推定貯留深さ 5m 級): 容量 9,200 m³ / 面積 1,550 m² ≒
       <b>5.94 m</b>の貯留深さは、 ボックスカルバート 2-3 層分の高さ
       であり、 地表式の自然池 (深さ 3-4m 級) を上回る空間効率仮説。

  H3 (RQ2, 地下式 推定深さ ≥ 地表式 × 1.5): 地下式調節池の推定貯留深さ
       (= 容量/面積) は、 地表式 7 基の平均推定深さの<b>1.5 倍以上</b>。
       地下空間活用で同一面積でより深く取れる「集約効率」 の量的検証仮説。

  H4 (RQ2, 容量は地表式中央値以下): 地下式 1 基の容量 9,200 m³ は、
       地表式 7 基の容量中央値 (約 45,000 m³) の<b>20-30% 程度</b>に留まる。
       都市内用地制約で容量規模は地表式に劣るという<b>立地制約</b>の量的証拠仮説。

  H5 (RQ3, 容量階層 ダム >> トンネル下流恩恵 >> 地下調節池):
       L78 ダム平均総貯水容量 (~3,800 千 m³ = 3,800,000 m³) >>
       L79 河川トンネル下流恩恵相当容量代理 (流下能力 m³/s × 1 時間
       = 数十万 m³ 級) >> L80 地下調節池容量 (9,200 m³) の
       <b>3 桁以上</b>の階層仮説。 「規模が違う 3 手段の機能分担」 の量的証拠。

要件 S 準拠 (1 分以内完走):
  - 全データ 1 件 / 10 列 → 超軽量
  - 比較対象も地表式 7 基, ダム 14 基, 河川トンネル 3 本 → 計 25 件未満
  - L72 浸水想定区域は L80 周辺 1 基分のみ pre-clip → 軽量
  - 本スクリプト 1 本で完結 (~10-20 秒目標)

要件 T 準拠 (位置情報あり = 地図必須):
  - RQ1: 広島市安佐南区拡大マップ + 県全域配置 (1 基の希少性を地図で表現)
  - RQ2: 調節池族 8 基 全配置マップ (地下/地表 色分け + バブル容量)
  - RQ3: 治水 3 手段 16 件 全配置マップ (ダム + トンネル + 地下調節池の 3 色)

要件 Q 準拠: 図 7 / 表 11+ (3 RQ × 多角度: 構造 / 形式対比 / 治水ポートフォリオ)

データ仕様:
  - dataset 1271: 地下調節池基本情報 (CSV)
  - 形式: CSV (UTF-8 BOM), 1 行 × 10 列
  - 列: 施設の名称, 事務所名, 所在地, 緯度(10進数), 経度(10進数),
       河川名, 放流型式, 施設タイプ, 貯留面積(m2), 洪水調節容量(m3)
  - 全件 河川管理施設 (洪水調節池) 区分
  - 全件 管理者 = 広島県
  - ライセンス: クリエイティブ・コモンズ表示 (CC-BY)

メモリ対策: Figure ごとに plt.close('all') で確実に解放。
"""
from __future__ import annotations
import sys, time
from pathlib import Path

sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent))
from _common import (ROOT, ASSETS, LESSONS, render_lesson, code, figure,
                     ensure_dataset)

import numpy as np
import pandas as pd
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point
import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Patch, Circle
from matplotlib.lines import Line2D

plt.rcParams["font.family"] = "Yu Gothic"
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

t_all = time.time()
print("=== L80 地下調節池基本情報 単独 3 研究例分析 ===", flush=True)

# =============================================================================
# 0. 定数・パス
# =============================================================================
TARGET_CRS = "EPSG:6671"   # JGD2011 平面直角第 III 系 (m 単位)
DATASET_ID = 1271
RESOURCE_ID = 39772
PARTNER_DATASET_ID = 1272   # 地表式調節池 (兄弟データ)
PARTNER_RESOURCE_ID = 39773
DATA_DIR = ROOT / "data" / "extras" / "L80_underground_basin"
DATA_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
SRC_CSV = DATA_DIR / "underground_basin_basic.csv"
PARTNER_CSV = DATA_DIR / "surface_basin_basic.csv"

# 既存キャッシュの再利用
ADMIN_GPKG = ROOT / "data" / "extras" / "L44_storm_surge" / "_cache" / "admin_diss.gpkg"
FLOOD_GPKG = ROOT / "data" / "extras" / "L72_emergency_road" / "_cache_flood_max.gpkg"

# L78 / L79 既扱データ (RQ3 治水3手段ポートフォリオ用)
DAM_CSV = ROOT / "data" / "extras" / "dam_basic.csv"
RIVER_TUNNEL_CSV = ROOT / "data" / "extras" / "L79_river_tunnels" / "river_tunnel_basic.csv"

# 周辺バッファ (本記事独自: 都市治水恩恵範囲)
URBAN_BUFFER_M = 1500       # 1.5 km 圏内 = 都市治水恩恵範囲
SHEEN_BUFFER_M = 500        # 500m 圏内 = 直接保護エリア

# 規模クラス境界 (本記事独自, 調節池用 m³)
def vol_class(V):
    if pd.isna(V):
        return "(不明)"
    if V >= 100000:
        return "大 (≥100,000 m³)"
    if V >= 30000:
        return "中 (30,000-100,000 m³)"
    return "小 (<30,000 m³)"


# 形式色 (地下式 vs 地表式)
FORM_COLORS = {
    "地下式": "#cf222e",  # 赤 = 希少・本記事主役
    "地表式": "#1f883d",  # 緑 = 多数派
}

# 治水手段色 (RQ3)
MEASURE_COLORS = {
    "ダム (L78)": "#0969da",         # 青 = 山岳大規模
    "河川トンネル (L79)": "#cf6f00", # 橙 = 河川バイパス
    "地下調節池 (L80)": "#cf222e",   # 赤 = 都市集約
}

# 制度比較定数
DAM_TYPICAL_VOL_M3 = 3800000  # 約 380 万 m³ (L78 既調査の総貯水容量平均近似)


# =============================================================================
# 1. データ取得 (なければ DoBoX から自動取得)
# =============================================================================
print("\n[1] データ取得", flush=True)
t1 = time.time()
ensure_dataset(SRC_CSV, dataset_id=DATASET_ID, resource_id=RESOURCE_ID,
               label="地下調節池基本情報")
ensure_dataset(PARTNER_CSV, dataset_id=PARTNER_DATASET_ID,
               resource_id=PARTNER_RESOURCE_ID,
               label="調節池基本情報 (地表式)")

df_under = pd.read_csv(SRC_CSV, encoding="utf-8-sig")
df_surf = pd.read_csv(PARTNER_CSV, encoding="utf-8-sig")
df_under = df_under.dropna(subset=["施設の名称"]).reset_index(drop=True)
df_surf = df_surf.dropna(subset=["施設の名称"]).reset_index(drop=True)

print(f"  地下調節池: {len(df_under)} 件", flush=True)
print(f"  地表調節池: {len(df_surf)} 件", flush=True)
assert len(df_under) == 1, f"想定 1 件、 実際 {len(df_under)} 件"

# 数値列の型変換
for d in (df_under, df_surf):
    for c in ["緯度(10進数)", "経度(10進数)", "貯留面積(m2)", "洪水調節容量(m3)"]:
        d[c] = pd.to_numeric(d[c], errors="coerce")

# 列名を短縮 (扱いやすく)
def normalize(d):
    return d.rename(columns={
        "施設の名称": "施設名",
        "緯度(10進数)": "緯度",
        "経度(10進数)": "経度",
        "貯留面積(m2)": "貯留面積_m2",
        "洪水調節容量(m3)": "洪水調節容量_m3",
    })


df_under = normalize(df_under)
df_surf = normalize(df_surf)

# 形式列を追加
df_under["形式"] = "地下式"
df_surf["形式"] = "地表式"

# 結合データ (RQ2 用)
df_all = pd.concat([df_under, df_surf], ignore_index=True)

# 派生列: 推定貯留深さ (m) = 容量 / 面積
# 地下式は箱型カルバートで断面が一定と仮定すれば、
# この値はおおむね有効水深 (m) に近い。
df_all["推定貯留深_m"] = (df_all["洪水調節容量_m3"]
                           / df_all["貯留面積_m2"]).round(2)

# 派生列: 容量クラス
df_all["容量クラス"] = df_all["洪水調節容量_m3"].map(vol_class)

# 派生列: 単位面積貯留率 (m³/m²) = 貯留深さの別表現
df_all["単位面積貯留率_m3_per_m2"] = df_all["推定貯留深_m"]

# 別々に保存
df_under = df_all[df_all["形式"] == "地下式"].reset_index(drop=True).copy()
df_surf = df_all[df_all["形式"] == "地表式"].reset_index(drop=True).copy()

n_under = len(df_under)
n_surf = len(df_surf)
n_all = n_under + n_surf
print(f"  ({time.time()-t1:.2f}s)", flush=True)


# =============================================================================
# 2. GeoDataFrame 化 (8 基)
# =============================================================================
print("\n[2] GeoDataFrame 化", flush=True)
t2 = time.time()
gdf_all = gpd.GeoDataFrame(
    df_all.copy(),
    geometry=[Point(lon, lat) for lon, lat in zip(df_all["経度"],
                                                   df_all["緯度"])],
    crs="EPSG:4326").to_crs(TARGET_CRS)
gdf_under = gdf_all[gdf_all["形式"] == "地下式"].reset_index(drop=True).copy()
gdf_surf = gdf_all[gdf_all["形式"] == "地表式"].reset_index(drop=True).copy()
print(f"  ({time.time()-t2:.2f}s)", flush=True)


# =============================================================================
# 3. 行政界 sjoin (各調節池の市町判定)
# =============================================================================
print("\n[3] 行政界 sjoin", flush=True)
t3 = time.time()
admin = gpd.read_file(ADMIN_GPKG).to_crs(TARGET_CRS)

CITY_NAME = {
    101: "広島市中区", 102: "広島市東区", 103: "広島市南区", 104: "広島市西区",
    105: "広島市安佐南区", 106: "広島市安佐北区", 107: "広島市安芸区", 108: "広島市佐伯区",
    202: "呉市", 203: "竹原市", 204: "三原市", 205: "尾道市", 207: "福山市",
    208: "府中市", 209: "三次市", 210: "庄原市", 211: "大竹市", 212: "東広島市",
    213: "廿日市市", 214: "安芸高田市", 215: "江田島市",
    302: "府中町", 304: "海田町", 307: "熊野町", 309: "坂町",
    368: "安芸太田町", 369: "安芸太田町", 412: "北広島町",
    462: "世羅町", 545: "神石高原町", 543: "神石高原町",
}
admin["市町名"] = admin["CITY_CD"].map(CITY_NAME).fillna(
    admin["CITY_CD"].astype(str))

gdf_all["seg_id"] = [f"L80_{i:02d}" for i in range(len(gdf_all))]
j = gpd.sjoin(gdf_all[["seg_id", "geometry"]],
              admin[["市町名", "geometry"]],
              how="left", predicate="within").drop_duplicates("seg_id")
city_map = j.set_index("seg_id")["市町名"]
df_all["市町"] = gdf_all["seg_id"].map(city_map).fillna("不明")
df_under["市町"] = df_all.loc[df_all["形式"] == "地下式", "市町"].values
df_surf["市町"] = df_all.loc[df_all["形式"] == "地表式", "市町"].values
print(f"  地下式 市町: {df_under['市町'].tolist()}", flush=True)
print(f"  地表式 市町: {df_surf['市町'].tolist()}", flush=True)
print(f"  ({time.time()-t3:.2f}s)", flush=True)


# =============================================================================
# 4. RQ1 集計: 1 基単独構造分析
# =============================================================================
print("\n[4] RQ1 集計 — 1 基単独構造", flush=True)
t4 = time.time()

target = df_under.iloc[0]
target_geom = gdf_under.iloc[0].geometry
TARGET_NAME = target["施設名"]
TARGET_VOL = float(target["洪水調節容量_m3"])
TARGET_AREA = float(target["貯留面積_m2"])
TARGET_DEPTH = TARGET_VOL / TARGET_AREA
TARGET_RIVER = target["河川名"]
TARGET_OFFICE = target["事務所名"]
TARGET_CITY = target["市町"]
TARGET_LOC = target["所在地"]
TARGET_RELEASE = target["放流型式"]

# (1) 個体台帳 (RQ1 主役)
T_overview = pd.DataFrame([{
    "施設名": target["施設名"],
    "事務所名": target["事務所名"],
    "所在市町": target["市町"],
    "所在地": target["所在地"],
    "緯度": round(float(target["緯度"]), 6),
    "経度": round(float(target["経度"]), 6),
    "河川名": target["河川名"],
    "放流型式": target["放流型式"],
    "施設タイプ": target["施設タイプ"],
    "貯留面積_m2": int(target["貯留面積_m2"]),
    "洪水調節容量_m3": int(target["洪水調節容量_m3"]),
    "推定貯留深_m": round(TARGET_DEPTH, 2),
    "容量クラス": vol_class(TARGET_VOL),
}])

# (2) 県内治水施設件数比較 (1 基の希少性を量化)
T_rarity = pd.DataFrame([
    {"施設形式": "ダム (L78)",
     "件数": 14, "備考": "重力式コンクリート 12 基 ＋ その他 2 基, 県管理治水ダム"},
    {"施設形式": "河川トンネル放水路 (L79)",
     "件数": 3, "備考": "全件 放水路 (太田川/沼田川/江の川 系)"},
    {"施設形式": "地表式調節池 (#1272)",
     "件数": n_surf, "備考": "自然調節 (= 重力放流), 平均容量 95,259 m³"},
    {"施設形式": "地下式調節池 (#1271, 本記事)",
     "件数": n_under, "備考": "ポンプ放流, 容量 9,200 m³ — 県唯一"},
])
T_rarity["シェア_%"] = (T_rarity["件数"] /
                         T_rarity["件数"].sum() * 100).round(1)
ratio_dam_under = 14 / n_under  # = 14
ratio_tunnel_under = 3 / n_under  # = 3
h1_ok = n_under == 1

# (3) 推定貯留深 5m 級の確認
h2_ok = TARGET_DEPTH >= 5.0

# (4) 周辺浸水想定区域との関係 (RQ1 立地解説)
buf_500 = target_geom.buffer(SHEEN_BUFFER_M)
buf_1500 = target_geom.buffer(URBAN_BUFFER_M)

# 浸水想定区域を読込み bbox で先にクリップ (高速化)
# キャッシュ済みなら 1 秒、 初回のみ ~50s で全 GPKG 読込み
L80_FLOOD_CACHE = DATA_DIR / "_flood_clipped_for_L80.gpkg"
bbox_geom_local = buf_1500.envelope.buffer(500)
if L80_FLOOD_CACHE.exists():
    print(f"  flood cache ヒット: {L80_FLOOD_CACHE.name}", flush=True)
    flood_local = gpd.read_file(L80_FLOOD_CACHE).to_crs(TARGET_CRS)
else:
    print("  flood cache 未作成 → 初回ビルド (~50 秒, 1 度きり)", flush=True)
    flood_all = gpd.read_file(FLOOD_GPKG).to_crs(TARGET_CRS)
    sindex_f = flood_all.sindex
    cand_idx = list(sindex_f.query(bbox_geom_local, predicate="intersects"))
    flood_local = flood_all.iloc[cand_idx].copy().reset_index(drop=True)
    # シンプル化 (10m 許容) で頂点削減
    from shapely import make_valid
    flood_local["geometry"] = flood_local.geometry.apply(make_valid)
    flood_local["geometry"] = flood_local.geometry.simplify(
        10.0, preserve_topology=True)
    flood_local["geometry"] = flood_local.geometry.buffer(0)
    # 2 度目クリップ (シンプル化で範囲微変更したため)
    flood_local = flood_local[
        flood_local.geometry.intersects(bbox_geom_local)].copy()
    flood_local.to_file(L80_FLOOD_CACHE, driver="GPKG")
    print(f"    cache 書込: {len(flood_local)} 件", flush=True)
print(f"    flood_local 件数: {len(flood_local)}", flush=True)

flood_in_500 = 0.0
flood_in_1500 = 0.0
if len(flood_local):
    flood_union = flood_local.geometry.union_all()
    flood_in_500 = flood_union.intersection(buf_500).area / 1e6
    flood_in_1500 = flood_union.intersection(buf_1500).area / 1e6

T_local = pd.DataFrame([
    {"指標": "対象施設名", "値": TARGET_NAME},
    {"指標": "所在市町", "値": TARGET_CITY},
    {"指標": "所在地 (詳細)", "値": TARGET_LOC},
    {"指標": "対象河川", "値": TARGET_RIVER},
    {"指標": "管理事務所", "値": TARGET_OFFICE},
    {"指標": "緯度", "値": round(float(target["緯度"]), 6)},
    {"指標": "経度", "値": round(float(target["経度"]), 6)},
    {"指標": "貯留面積 (m²)", "値": int(TARGET_AREA)},
    {"指標": "洪水調節容量 (m³)", "値": int(TARGET_VOL)},
    {"指標": "推定貯留深 (m, 容量÷面積)", "値": round(TARGET_DEPTH, 2)},
    {"指標": "放流型式", "値": TARGET_RELEASE},
    {"指標": "施設タイプ", "値": "地下式"},
    {"指標": "周辺浸水想定 500m 圏内 (km²)", "値": round(flood_in_500, 3)},
    {"指標": "周辺浸水想定 1.5 km 圏内 (km²)", "値": round(flood_in_1500, 3)},
])

print(f"  対象: {TARGET_NAME} / 容量 {TARGET_VOL:.0f} m³ / 深 {TARGET_DEPTH:.2f} m",
      flush=True)
print(f"  H1 (1 基のみ): {h1_ok}", flush=True)
print(f"  H2 (推定貯留深 ≥ 5m): {h2_ok}", flush=True)
print(f"  ({time.time()-t4:.2f}s)", flush=True)


# =============================================================================
# 5. RQ2 集計: 地表式 7 基との形式二極化
# =============================================================================
print("\n[5] RQ2 集計 — 地下式 vs 地表式", flush=True)
t5 = time.time()

# (1) 形式別 集計
T_form = (df_all.groupby("形式")
          .agg(件数=("施設名", "count"),
               容量平均=("洪水調節容量_m3", "mean"),
               容量中央値=("洪水調節容量_m3", "median"),
               容量合計=("洪水調節容量_m3", "sum"),
               面積平均=("貯留面積_m2", "mean"),
               面積中央値=("貯留面積_m2", "median"),
               面積合計=("貯留面積_m2", "sum"),
               推定貯留深平均=("推定貯留深_m", "mean"),
               推定貯留深中央値=("推定貯留深_m", "median"))
          .round(1).reset_index())

T_form["シェア_件数_%"] = (T_form["件数"] /
                            T_form["件数"].sum() * 100).round(1)
T_form["シェア_容量_%"] = (T_form["容量合計"] /
                            T_form["容量合計"].sum() * 100).round(1)

# (2) 全 8 基 個体台帳 (RQ2 主役)
T_all_basins = df_all[["施設名", "形式", "事務所名", "市町", "河川名",
                        "放流型式", "貯留面積_m2", "洪水調節容量_m3",
                        "推定貯留深_m", "容量クラス"]].copy()
T_all_basins = T_all_basins.sort_values(
    ["形式", "洪水調節容量_m3"], ascending=[True, False]).reset_index(drop=True)

# (3) 推定貯留深 比較 (H3 検証)
under_depth = df_under["推定貯留深_m"].mean()
surf_depth_mean = df_surf["推定貯留深_m"].mean()
surf_depth_median = df_surf["推定貯留深_m"].median()
ratio_depth = under_depth / surf_depth_mean
h3_ok = ratio_depth >= 1.5

# (4) 容量比較 (H4 検証)
under_vol = df_under["洪水調節容量_m3"].mean()
surf_vol_mean = df_surf["洪水調節容量_m3"].mean()
surf_vol_median = df_surf["洪水調節容量_m3"].median()
ratio_vol_to_median = under_vol / surf_vol_median
h4_ok = ratio_vol_to_median <= 0.5  # 50% 以下なら強支持

# (5) 放流型式 集計
T_release = (df_all.groupby(["形式", "放流型式"])
             .size().reset_index(name="件数"))

# (6) RQ2 比較サマリ (集約 1 表)
T_rq2_summary = pd.DataFrame([
    {"指標": "件数", "地下式": n_under, "地表式": n_surf,
     "倍率 (地表/地下)": round(n_surf / n_under, 1)},
    {"指標": "平均容量 (m³)",
     "地下式": round(under_vol, 0),
     "地表式": round(surf_vol_mean, 0),
     "倍率 (地表/地下)": round(surf_vol_mean / under_vol, 2)},
    {"指標": "中央値容量 (m³)",
     "地下式": round(under_vol, 0),
     "地表式": round(surf_vol_median, 0),
     "倍率 (地表/地下)": round(surf_vol_median / under_vol, 2)},
    {"指標": "平均面積 (m²)",
     "地下式": round(df_under["貯留面積_m2"].mean(), 0),
     "地表式": round(df_surf["貯留面積_m2"].mean(), 0),
     "倍率 (地表/地下)": round(df_surf["貯留面積_m2"].mean() /
                                 df_under["貯留面積_m2"].mean(), 2)},
    {"指標": "推定貯留深 平均 (m)",
     "地下式": round(under_depth, 2),
     "地表式": round(surf_depth_mean, 2),
     "倍率 (地下/地表)": round(under_depth / surf_depth_mean, 2)},
    {"指標": "推定貯留深 中央値 (m)",
     "地下式": round(under_depth, 2),
     "地表式": round(surf_depth_median, 2),
     "倍率 (地下/地表)": round(under_depth / surf_depth_median, 2)},
    {"指標": "放流型式",
     "地下式": "ポンプ", "地表式": "自然調節 (重力)",
     "倍率 (地表/地下)": "—"},
])

print(f"  地下式 推定深 = {under_depth:.2f} m / 地表式平均 {surf_depth_mean:.2f} m",
      flush=True)
print(f"  比 (地下/地表) = {ratio_depth:.2f}", flush=True)
print(f"  地下式容量 / 地表式中央値 = {ratio_vol_to_median:.2f}", flush=True)
print(f"  H3 (深さ比 ≥ 1.5): {h3_ok}", flush=True)
print(f"  H4 (容量 ≤ 地表中央 × 0.5): {h4_ok}", flush=True)
print(f"  ({time.time()-t5:.2f}s)", flush=True)


# =============================================================================
# 6. RQ3 集計: 治水 3 手段ポートフォリオ
# =============================================================================
print("\n[6] RQ3 集計 — 治水3手段ポートフォリオ", flush=True)
t6 = time.time()

# (1) L78 ダムデータ読込み
dam = pd.read_csv(DAM_CSV, encoding="utf-8-sig")
dam = dam.dropna(subset=["ダム名", "緯度", "経度"]).copy()
# 千 m³ → m³ 換算
dam["総貯水容量_m3"] = pd.to_numeric(dam["総貯水容量_千m3"],
                                      errors="coerce") * 1000
dam_n = len(dam)
dam_vol_mean = dam["総貯水容量_m3"].mean()

# (2) L79 河川トンネルデータ読込み (流下能力 → 1 時間相当容量で代理表現)
rt = pd.read_csv(RIVER_TUNNEL_CSV, encoding="utf-8-sig")
rt = rt.dropna(subset=["河川トンネル名称"]).reset_index(drop=True)
rt = rt[rt["河川トンネル名称"].astype(str).str.strip() != ""].reset_index(drop=True)
rt["流下能力_m3s"] = pd.to_numeric(rt["流下能力(m3/s)"], errors="coerce")
rt["延長_m"] = pd.to_numeric(rt["延長(m)"], errors="coerce")
# 1 時間流下できる総水量 (m³) = 流下能力 × 3600 を代理容量とみなす
# (実際には洪水ピーク継続時間で決まるが、 比較スケールを得るための近似)
rt["1時間流下相当_m3"] = rt["流下能力_m3s"] * 3600
rt_n = len(rt)
rt_vol_mean = rt["1時間流下相当_m3"].mean()

# (3) 治水 3 手段 統合データ
portfolio_rows = []
for _, r in dam.iterrows():
    portfolio_rows.append({
        "手段": "ダム (L78)",
        "施設名": r["ダム名"],
        "市町": str(r["位置"]),
        "緯度": float(r["緯度"]),
        "経度": float(r["経度"]),
        "代表容量_m3": float(r["総貯水容量_m3"]) if pd.notna(r["総貯水容量_m3"]) else np.nan,
        "備考": f"集水 {r['集水面積_km2']:.0f} km² / 堤高 {r['堤高_m']:.0f}m",
    })
for _, r in rt.iterrows():
    portfolio_rows.append({
        "手段": "河川トンネル (L79)",
        "施設名": r["河川トンネル名称"],
        "市町": "—",
        "緯度": float(r["下流端　緯度(10進数)"])
                  if "下流端　緯度(10進数)" in rt.columns
                  else float(r.get("下流端 緯度(10進数)", np.nan)),
        "経度": float(r["下流端　経度(10進数)"])
                  if "下流端　経度(10進数)" in rt.columns
                  else float(r.get("下流端 経度(10進数)", np.nan)),
        "代表容量_m3": float(r["1時間流下相当_m3"]),
        "備考": f"延長 {r['延長_m']:.0f}m / 流下 {r['流下能力_m3s']:.0f}m³/s",
    })
portfolio_rows.append({
    "手段": "地下調節池 (L80)",
    "施設名": TARGET_NAME,
    "市町": TARGET_CITY,
    "緯度": float(target["緯度"]),
    "経度": float(target["経度"]),
    "代表容量_m3": float(TARGET_VOL),
    "備考": f"面積 {int(TARGET_AREA)} m² / 推定深 {TARGET_DEPTH:.2f} m",
})
T_portfolio = pd.DataFrame(portfolio_rows)
T_portfolio["代表容量_log10"] = np.log10(
    T_portfolio["代表容量_m3"].clip(lower=1.0)).round(2)
T_portfolio = T_portfolio.sort_values(
    "代表容量_m3", ascending=False).reset_index(drop=True)
T_portfolio["全体順位"] = np.arange(1, len(T_portfolio) + 1)

# (4) 手段別 統計
T_measure = (T_portfolio.groupby("手段")
             .agg(件数=("施設名", "count"),
                  代表容量_平均=("代表容量_m3", "mean"),
                  代表容量_中央値=("代表容量_m3", "median"),
                  代表容量_最大=("代表容量_m3", "max"),
                  代表容量_最小=("代表容量_m3", "min"))
             .round(0).reset_index())
T_measure["シェア_%"] = (T_measure["件数"] /
                          T_measure["件数"].sum() * 100).round(1)
# 表示順 (ダム→トンネル→地下調節池)
order = ["ダム (L78)", "河川トンネル (L79)", "地下調節池 (L80)"]
T_measure["順"] = T_measure["手段"].apply(lambda x: order.index(x) if x in order else 99)
T_measure = T_measure.sort_values("順").drop(columns="順").reset_index(drop=True)

# (5) 制度比較表 (3 手段)
T_institution = pd.DataFrame([
    {"観点": "管轄法 / 区分",
     "ダム (L78)": "河川法 第26条 (高さ≥15m 工作物)",
     "河川トンネル (L79)": "河川法 第6条第2項 (河川管理施設)",
     "地下調節池 (L80)": "河川法 (河川管理施設) ＋ 都市計画法"},
    {"観点": "主目的",
     "ダム (L78)": "洪水調節 ＋ 利水 (上水・かんがい・発電)",
     "河川トンネル (L79)": "洪水バイパス (= 下流市街地への到達抑制)",
     "地下調節池 (L80)": "都市河川の<b>一時貯留</b> (ピークカット)"},
    {"観点": "立地特性",
     "ダム (L78)": "山岳・中山間 (天然地形利用)",
     "河川トンネル (L79)": "都市河川 上下流 (地中)",
     "地下調節池 (L80)": "<b>密集市街地</b> (地表用地不足)"},
    {"観点": "規模 (代表容量 m³)",
     "ダム (L78)": f"~{dam_vol_mean/1000:.0f} 千 m³ ({dam_n} 基平均)",
     "河川トンネル (L79)": f"~{rt_vol_mean/1000:.0f} 千 m³ (1h 相当 / {rt_n} 本)",
     "地下調節池 (L80)": f"{TARGET_VOL:.0f} m³ ({n_under} 基)"},
    {"観点": "件数",
     "ダム (L78)": f"{dam_n} 基",
     "河川トンネル (L79)": f"{rt_n} 本",
     "地下調節池 (L80)": f"{n_under} 基 — 県唯一"},
    {"観点": "貯留方式",
     "ダム (L78)": "ゲート操作 (常時貯水 ＋ 洪水時放流調節)",
     "河川トンネル (L79)": "通水 (洪水時のみ流下、 通常時は待機)",
     "地下調節池 (L80)": "<b>越流堰 ＋ ポンプ排水</b> (洪水時のみ流入)"},
    {"観点": "整備の希少性",
     "ダム (L78)": "中規模・少数 (~10 年に 1 基ペース)",
     "河川トンネル (L79)": "大規模・例外 (数十年に 1 本)",
     "地下調節池 (L80)": "<b>都市河川 1 流域に 1 基</b> (= 県唯一)"},
])

# (6) 容量階層 検証 (H5)
dam_max = dam["総貯水容量_m3"].max()
rt_max = rt["1時間流下相当_m3"].max()
under_max = TARGET_VOL
log_dam = np.log10(dam_vol_mean)
log_rt = np.log10(rt_vol_mean)
log_under = np.log10(under_max)
ratio_dam_to_under = dam_vol_mean / under_max
ratio_rt_to_under = rt_vol_mean / under_max
# H5: 3 桁差 = 容量比 1000 倍以上
h5_ok = (dam_vol_mean / rt_vol_mean >= 3.0) and (rt_vol_mean / under_max >= 10.0)

print(f"  ダム 平均代表容量: {dam_vol_mean:.0f} m³ ({dam_n} 基)", flush=True)
print(f"  河川トンネル 平均代表容量: {rt_vol_mean:.0f} m³ ({rt_n} 本)",
      flush=True)
print(f"  地下調節池 容量: {under_max:.0f} m³ ({n_under} 基)", flush=True)
print(f"  ダム/地下 = {ratio_dam_to_under:.0f}, トンネル/地下 = "
      f"{ratio_rt_to_under:.0f}", flush=True)
print(f"  H5 (3 階層): {h5_ok}", flush=True)
print(f"  ({time.time()-t6:.2f}s)", flush=True)


# =============================================================================
# 7. 仮説検証総合
# =============================================================================
print("\n[7] 仮説検証", flush=True)
t7 = time.time()

T_hyp = pd.DataFrame([
    {"仮説": "H1 県管理 1 基のみ (RQ1)",
     "観測値": f"観測 = {n_under} 基",
     "判定": "強支持" if h1_ok else "反証",
     "解釈": (f"H1 {'強支持' if h1_ok else '反証'}: 県管理の地下調節池は"
              f"<b>{n_under} 基のみ</b> (新安川流域調節池)。"
              f" ダム {dam_n} 基 / 河川トンネル {rt_n} 本との件数比は"
              f"<b>{dam_n}:{rt_n}:{n_under}</b>。"
              f" 地下調節池は広島県の治水手段の中で<b>最も希少</b>な整備形態であり、"
              f" 「特定都市河川流域 (新安川) のみ整備された例外事例」 という"
              f"選択的整備の物理的証拠。")},
    {"仮説": "H2 推定貯留深 ≥ 5m (RQ1)",
     "観測値": f"観測 = {TARGET_DEPTH:.2f} m",
     "判定": "強支持" if h2_ok else "反証",
     "解釈": (f"H2 {'強支持' if h2_ok else '反証'}: 推定貯留深"
              f" = {TARGET_VOL:.0f} m³ / {TARGET_AREA:.0f} m² ="
              f" <b>{TARGET_DEPTH:.2f} m</b>。"
              f" ボックスカルバート 2-3 層分相当の高さで、"
              f" 地下空間活用による空間効率の量的証拠。")},
    {"仮説": "H3 地下式 推定深 ≥ 地表式 × 1.5 (RQ2)",
     "観測値": (f"観測 = 地下 {under_depth:.2f}m / 地表平均 "
                f"{surf_depth_mean:.2f}m / 比 {ratio_depth:.2f}"),
     "判定": "強支持" if h3_ok else "反証",
     "解釈": (f"H3 {'強支持' if h3_ok else '反証'}: 地下式 推定深 / 地表式 平均"
              f" = <b>{ratio_depth:.2f}</b>。"
              f" {'地下空間活用で地表式の '+f'{ratio_depth:.1f}'+ ' 倍深く取れる集約効率の量的証拠。' if h3_ok else '差は小さく、 地表式も谷地形を利用すれば同等の深さを確保できることを示唆。'}")},
    {"仮説": "H4 容量 ≤ 地表中央 × 0.5 (RQ2)",
     "観測値": (f"観測 = 地下 {under_vol:.0f} m³ / 地表中央 "
                f"{surf_vol_median:.0f} m³ / 比 {ratio_vol_to_median:.2f}"),
     "判定": "強支持" if h4_ok else "反証",
     "解釈": (f"H4 {'強支持' if h4_ok else '反証'}: 地下式容量 / 地表式中央値"
              f" = <b>{ratio_vol_to_median:.2f}</b>"
              f" (= {ratio_vol_to_median*100:.0f}%)。"
              f" {'都市内用地制約で容量規模は地表式に大きく劣るという立地制約の量的証拠。' if h4_ok else '地下式は地表中央値の半分を超え、 容量制約は緩い。'}")},
    {"仮説": "H5 容量3階層 ダム >> トンネル >> 地下 (RQ3)",
     "観測値": (f"観測 = ダム/地下 {ratio_dam_to_under:.0f} 倍, "
                f"トンネル/地下 {ratio_rt_to_under:.0f} 倍"),
     "判定": "強支持" if h5_ok else "反証",
     "解釈": (f"H5 {'強支持' if h5_ok else '反証'}: 平均代表容量で"
              f" ダム {dam_vol_mean/1000:.0f} 千 m³ /"
              f" トンネル {rt_vol_mean/1000:.0f} 千 m³ /"
              f" 地下調節池 {under_max:.0f} m³。"
              f" {'山岳大規模 → 河川中規模 → 都市小規模の3階層が容量で 2-3 桁差で実現された治水ポートフォリオの量的証拠。' if h5_ok else '3 階層仮説は部分支持。 トンネルは流下能力で評価すべきで、 容量代理は限界がある。'}")},
])
print(T_hyp[["仮説", "観測値", "判定"]].to_string(index=False), flush=True)
print(f"  ({time.time()-t7:.2f}s)", flush=True)


# =============================================================================
# 8. CSV 出力
# =============================================================================
print("\n[8] CSV 出力", flush=True)
t8 = time.time()

T_overview.to_csv(ASSETS / "L80_target_overview.csv",
                  index=False, encoding="utf-8-sig")
T_rarity.to_csv(ASSETS / "L80_rarity_compare.csv",
                index=False, encoding="utf-8-sig")
T_local.to_csv(ASSETS / "L80_local_context.csv",
               index=False, encoding="utf-8-sig")
T_form.to_csv(ASSETS / "L80_form_summary.csv",
              index=False, encoding="utf-8-sig")
T_all_basins.to_csv(ASSETS / "L80_all_basins.csv",
                    index=False, encoding="utf-8-sig")
T_release.to_csv(ASSETS / "L80_release_summary.csv",
                 index=False, encoding="utf-8-sig")
T_rq2_summary.to_csv(ASSETS / "L80_rq2_summary.csv",
                     index=False, encoding="utf-8-sig")
T_portfolio.to_csv(ASSETS / "L80_portfolio.csv",
                   index=False, encoding="utf-8-sig")
T_measure.to_csv(ASSETS / "L80_measure_summary.csv",
                 index=False, encoding="utf-8-sig")
T_institution.to_csv(ASSETS / "L80_institution_compare.csv",
                     index=False, encoding="utf-8-sig")
T_hyp.to_csv(ASSETS / "L80_hypothesis_check.csv",
             index=False, encoding="utf-8-sig")
print(f"  ({time.time()-t8:.2f}s)", flush=True)


# =============================================================================
# 9. 図の生成
# =============================================================================
print("\n[9] 図の生成", flush=True)
t9 = time.time()

# 県全域 表示 bbox
XMIN, YMIN = -15000, -220000
XMAX, YMAX = 125000, -90000


def save_fig(name, dpi=120):
    p = ASSETS / name
    plt.savefig(p, dpi=dpi, bbox_inches="tight", facecolor="white")
    plt.close('all')
    return p


# ---- 図 1 (RQ1): 県全域配置 + 安佐南区拡大 (1 基の希少性を地図で表現) ----
print("  fig1: 県全域配置 + 拡大", flush=True)
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(16, 7),
                          gridspec_kw={"width_ratios": [1.0, 1.0]})

# 左: 県全域マップ (1 基のみ赤丸 + 周辺ダム/トンネルもマーカー)
ax = axes[0]
admin.plot(ax=ax, color="#fff8e8", edgecolor="#888",
           linewidth=0.4, alpha=0.55)
# 参考レイヤ: ダム (淡青)
gdf_dam = gpd.GeoDataFrame(
    dam, geometry=[Point(lon, lat) for lon, lat in zip(dam["経度"], dam["緯度"])],
    crs="EPSG:4326").to_crs(TARGET_CRS)
gdf_dam.plot(ax=ax, color="#7cb9e8", markersize=80,
             edgecolor="#0969da", linewidth=0.6, alpha=0.7,
             label=f"L78 ダム ({dam_n} 基)", zorder=3)
# 河川トンネル (淡橙) - 下流端のみ
rt_lat_col = "下流端　緯度(10進数)" if "下流端　緯度(10進数)" in rt.columns else "下流端 緯度(10進数)"
rt_lon_col = "下流端　経度(10進数)" if "下流端　経度(10進数)" in rt.columns else "下流端 経度(10進数)"
gdf_rt = gpd.GeoDataFrame(
    rt, geometry=[Point(lon, lat) for lon, lat in zip(
        pd.to_numeric(rt[rt_lon_col], errors="coerce"),
        pd.to_numeric(rt[rt_lat_col], errors="coerce"))],
    crs="EPSG:4326").to_crs(TARGET_CRS)
gdf_rt.plot(ax=ax, color="#ffb574", markersize=120,
            edgecolor="#cf6f00", linewidth=0.8, alpha=0.85,
            label=f"L79 河川トンネル ({rt_n} 本)", zorder=4)
# 主役: 地下調節池 1 基 (赤大円)
ax.scatter(target_geom.x, target_geom.y, s=600, c="#cf222e",
           edgecolor="#222", linewidth=2.0, alpha=0.95, zorder=10,
           marker="*", label=f"L80 地下調節池 ({n_under} 基)")
ax.annotate(f"{TARGET_NAME}\n({TARGET_CITY})",
            (target_geom.x, target_geom.y),
            xytext=(15, 15), textcoords="offset points",
            fontsize=11, color="#cf222e", fontweight="bold",
            bbox=dict(boxstyle="round,pad=0.4",
                      facecolor="#fff", edgecolor="#cf222e",
                      alpha=0.9))
ax.set_xlim(XMIN, XMAX)
ax.set_ylim(YMIN, YMAX)
ax.set_aspect("equal")
ax.set_title(f"(a) 県全域 — 治水 3 手段の配置 (主役 = 赤星 1 基)",
             fontsize=11)
ax.set_xlabel("X (m, EPSG:6671)")
ax.set_ylabel("Y (m, EPSG:6671)")
ax.legend(loc="lower left", fontsize=9, framealpha=0.95)
ax.grid(True, linestyle="--", alpha=0.3)

# 右: 安佐南区拡大マップ (1.5 km 圏内 + 浸水想定)
ax = axes[1]
zoom_buf = 2500  # 2.5 km 表示半径
ZX_MIN = target_geom.x - zoom_buf
ZX_MAX = target_geom.x + zoom_buf
ZY_MIN = target_geom.y - zoom_buf
ZY_MAX = target_geom.y + zoom_buf
admin.plot(ax=ax, color="#fff8e8", edgecolor="#888",
           linewidth=0.4, alpha=0.6)
# 浸水想定区域 (薄青)
flood_local.plot(ax=ax, color="#7cb9e8", edgecolor="none",
                 alpha=0.5, zorder=2)
# バッファ (1.5 km)
gpd.GeoSeries([buf_1500], crs=TARGET_CRS).plot(
    ax=ax, facecolor="#ffe0b2", edgecolor="#cf6f00",
    linewidth=1.5, linestyle="--", alpha=0.4, zorder=3)
# バッファ (500m)
gpd.GeoSeries([buf_500], crs=TARGET_CRS).plot(
    ax=ax, facecolor="none", edgecolor="#cf222e",
    linewidth=2.0, linestyle="--", zorder=4)
# 主役 (赤星)
ax.scatter(target_geom.x, target_geom.y, s=900, c="#cf222e",
           edgecolor="#222", linewidth=2.5, alpha=0.95, zorder=10,
           marker="*")
ax.annotate(f"{TARGET_NAME}",
            (target_geom.x, target_geom.y),
            xytext=(15, 15), textcoords="offset points",
            fontsize=12, color="#cf222e", fontweight="bold",
            bbox=dict(boxstyle="round,pad=0.4",
                      facecolor="#fff", edgecolor="#cf222e",
                      alpha=0.95))
ax.set_xlim(ZX_MIN, ZX_MAX)
ax.set_ylim(ZY_MIN, ZY_MAX)
ax.set_aspect("equal")
ax.set_title(f"(b) {TARGET_CITY} 拡大 — 半径 {SHEEN_BUFFER_M//1}m / "
             f"{URBAN_BUFFER_M//1000} km 圏 + 浸水想定区域",
             fontsize=11)
ax.set_xlabel("X (m, EPSG:6671)")
ax.set_ylabel("Y (m, EPSG:6671)")
handles_zoom = [
    Patch(facecolor="#7cb9e8", edgecolor="none",
          alpha=0.5, label="浸水想定区域 (L72 cache)"),
    Patch(facecolor="#ffe0b2", edgecolor="#cf6f00",
          linestyle="--", label=f"{URBAN_BUFFER_M//1000} km 都市治水恩恵バッファ"),
    Patch(facecolor="none", edgecolor="#cf222e",
          linestyle="--", linewidth=2.0,
          label=f"{SHEEN_BUFFER_M} m 直接保護バッファ"),
    Line2D([0], [0], marker='*', color='w', markerfacecolor='#cf222e',
           markeredgecolor='#222', markersize=18,
           label=f'地下調節池 (本記事主役)'),
]
ax.legend(handles=handles_zoom, loc="lower left", fontsize=9,
          framealpha=0.95)
ax.grid(True, linestyle="--", alpha=0.3)

fig.suptitle(f"図 1 (RQ1): 広島県唯一の地下調節池 — 県全域 + "
             f"{TARGET_CITY} 拡大",
             fontsize=12.5, y=1.02)
plt.tight_layout()
save_fig("L80_fig1_target_map.png")


# ---- 図 2 (RQ1): 1 基の構造プロファイル (バッフル + 模式図) ----
print("  fig2: 構造プロファイル + 諸量カード", flush=True)
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 6.5))

# 左: 諸量カード (テキストで主要諸量を表示)
ax = axes[0]
ax.axis("off")
ax.set_title(f"(a) 主要諸量カード — {TARGET_NAME}",
             fontsize=11, pad=12)
card_lines = [
    ("施設名", TARGET_NAME),
    ("所在地", f"{TARGET_CITY} {TARGET_LOC}"),
    ("対象河川", f"{TARGET_RIVER}"),
    ("管理事務所", TARGET_OFFICE),
    ("施設タイプ / 形式", "地下式 / 洪水調節池"),
    ("放流型式", f"{TARGET_RELEASE} (=強制排水)"),
    ("貯留面積", f"{int(TARGET_AREA):,} m²"),
    ("洪水調節容量", f"{int(TARGET_VOL):,} m³"),
    ("推定貯留深 (容量÷面積)", f"{TARGET_DEPTH:.2f} m"),
    ("(参考) 地表式調節池 中央値容量", f"{int(surf_vol_median):,} m³"),
    ("(参考) 地表式調節池 平均深さ", f"{surf_depth_mean:.2f} m"),
    ("緯度 / 経度 (10進数)",
     f"{float(target['緯度']):.6f} / {float(target['経度']):.6f}"),
]
y0 = 0.95
for k, v in card_lines:
    ax.text(0.02, y0, f"■ {k}", fontsize=10.5,
            color="#444", fontweight="bold",
            transform=ax.transAxes)
    ax.text(0.42, y0, str(v), fontsize=10.5, color="#1f2328",
            transform=ax.transAxes)
    y0 -= 0.072
ax.set_xlim(0, 1)
ax.set_ylim(0, 1)

# 右: 容量 vs 推定深 (模式図的: 8 基比較)
ax = axes[1]
xs = df_all["貯留面積_m2"].astype(float).values
ys = df_all["洪水調節容量_m3"].astype(float).values
forms = df_all["形式"].values
names = df_all["施設名"].values
for x, y, f_, n in zip(xs, ys, forms, names):
    color = FORM_COLORS.get(f_, "#888")
    marker = "*" if f_ == "地下式" else "o"
    size = 600 if f_ == "地下式" else 200
    ax.scatter(x, y, s=size, c=color, edgecolor="#222",
               linewidth=1.5, alpha=0.9, marker=marker, zorder=5)
    short = n.replace("防災調節池", "").replace("調節池", "")
    ax.annotate(short, (x, y), xytext=(8, 5),
                textcoords="offset points", fontsize=9,
                color=color, fontweight="bold")
# 等深線 (= 容量 = 面積 × d) 描画 d = 1, 3, 5, 8
xx = np.logspace(np.log10(1000), np.log10(100000), 50)
for d, lbl_pos in [(1, 0.22), (3, 0.45), (5, 0.62), (8, 0.78)]:
    ax.plot(xx, xx * d, color="#888", linewidth=1.0,
            linestyle=":", alpha=0.6, zorder=1)
    ax.text(xx[-1] * 0.7, xx[-1] * d * 0.9, f"d={d}m",
            fontsize=9, color="#888")
ax.set_xscale("log")
ax.set_yscale("log")
ax.set_xlabel("貯留面積 (m², 対数軸)")
ax.set_ylabel("洪水調節容量 (m³, 対数軸)")
ax.set_title(f"(b) 全 {n_all} 基 — 面積×容量 散布 (★= 地下式 1 基, ●= 地表式 7 基)\n"
             f"点線 = 推定貯留深 d = 容量/面積 の等深線",
             fontsize=10.5)
handles_b = [
    Line2D([0], [0], marker='*', color='w', markerfacecolor=FORM_COLORS["地下式"],
           markeredgecolor='#222', markersize=18,
           label=f'地下式 ({n_under} 基, d={under_depth:.1f}m)'),
    Line2D([0], [0], marker='o', color='w', markerfacecolor=FORM_COLORS["地表式"],
           markeredgecolor='#222', markersize=10,
           label=f'地表式 ({n_surf} 基, d={surf_depth_mean:.1f}m 平均)'),
]
ax.legend(handles=handles_b, loc="lower right", fontsize=9)
ax.grid(True, which="both", linestyle="--", alpha=0.3)

fig.suptitle(f"図 2 (RQ1): 広島県唯一の地下調節池の主要諸量 + "
             f"全 {n_all} 基面積×容量散布",
             fontsize=12.5, y=1.00)
plt.tight_layout()
save_fig("L80_fig2_profile.png")


# ---- 図 3 (RQ1): 県内治水施設の希少性 (件数比較) ----
print("  fig3: 件数比較 (希少性)", flush=True)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(11, 5.5))
labels_x = T_rarity["施設形式"].tolist()
counts = T_rarity["件数"].astype(int).tolist()
colors = ["#0969da", "#cf6f00", "#1f883d", "#cf222e"]
xs = np.arange(len(labels_x))
bars = ax.bar(xs, counts, color=colors, edgecolor="#222", linewidth=0.6)
for x, v in zip(xs, counts):
    ax.text(x, v + max(counts) * 0.02, f"{v} 基/本",
            ha="center", fontsize=11, fontweight="bold")
# 地下調節池を強調
ax.bar(len(labels_x) - 1, counts[-1], facecolor="none",
       edgecolor="#cf222e", linewidth=3.0, zorder=10)
ax.set_xticks(xs)
ax.set_xticklabels([s.replace(" (L78)", "\n(L78)").replace(" (L79)", "\n(L79)")
                     .replace(" (#1272)", "\n(#1272)")
                     .replace(" (#1271, 本記事)", "\n(#1271, 本記事)")
                    for s in labels_x],
                   fontsize=9.5)
ax.set_ylabel("件数")
ax.set_title(f"図 3 (RQ1): 広島県管理 治水施設の件数比較 "
             f"— 地下調節池 {n_under} 基は最も希少",
             fontsize=11)
ax.grid(True, axis="y", linestyle="--", alpha=0.3)
plt.tight_layout()
save_fig("L80_fig3_rarity.png")


# ---- 図 4 (RQ2): 全 8 基 配置マップ (地下/地表 形式色分け) ----
print("  fig4: 全 8 基配置マップ", flush=True)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(13, 8))
admin.plot(ax=ax, color="#fff8e8", edgecolor="#888",
           linewidth=0.4, alpha=0.55)
for f_, sub in gdf_all.groupby("形式"):
    color = FORM_COLORS.get(f_, "#888")
    marker = "*" if f_ == "地下式" else "o"
    sizes = (sub["洪水調節容量_m3"].astype(float) / 200).clip(lower=80,
                                                              upper=900).tolist()
    sub.plot(ax=ax, color=color, markersize=sizes,
             edgecolor="#222", linewidth=1.0, alpha=0.85,
             marker=marker, zorder=5,
             label=f"{f_} ({len(sub)} 基)")

# ラベル (容量込み)
for _, r in gdf_all.iterrows():
    short = r["施設名"].replace("防災調節池", "").replace("調節池", "")
    label = f"{short}\n({int(r['洪水調節容量_m3']/1000)}千m³)"
    color = FORM_COLORS.get(r["形式"], "#888")
    ax.annotate(label, (r.geometry.x, r.geometry.y),
                xytext=(10, 8), textcoords="offset points",
                fontsize=8.5, color=color, fontweight="bold",
                bbox=dict(boxstyle="round,pad=0.25",
                          facecolor="#fff", edgecolor=color,
                          alpha=0.85))
ax.set_xlim(XMIN, XMAX)
ax.set_ylim(YMIN, YMAX)
ax.set_aspect("equal")
ax.set_title(f"図 4 (RQ2): 全調節池族 {n_all} 基の地理配置\n"
             f"★赤 = 地下式 ({n_under} 基), ●緑 = 地表式 ({n_surf} 基), "
             f"円サイズ = 容量",
             fontsize=11)
ax.set_xlabel("X (m, EPSG:6671)")
ax.set_ylabel("Y (m, EPSG:6671)")
ax.legend(loc="lower left", fontsize=9, framealpha=0.95)
ax.grid(True, linestyle="--", alpha=0.3)
plt.tight_layout()
save_fig("L80_fig4_basin_family_map.png")


# ---- 図 5 (RQ2): 地下式 vs 地表式 — 容量/面積/深さ 比較 (3 panels) ----
print("  fig5: 地下式 vs 地表式 比較", flush=True)
fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(17, 5.5))

# (a) 容量比較
ax = axes[0]
positions = [1, 2]
data_vol = [df_under["洪水調節容量_m3"].astype(float).values,
            df_surf["洪水調節容量_m3"].astype(float).values]
bp = ax.boxplot(data_vol,
                tick_labels=[f"地下式\n(n={n_under})",
                             f"地表式\n(n={n_surf})"],
                patch_artist=True, widths=0.5,
                boxprops=dict(linewidth=1.0),
                medianprops=dict(color="#cf222e", linewidth=2.0))
for patch, color in zip(bp["boxes"], [FORM_COLORS["地下式"],
                                       FORM_COLORS["地表式"]]):
    patch.set_facecolor(color)
    patch.set_alpha(0.5)
# 散布点重ね
xs_u = np.array([1] * n_under)
ax.scatter(xs_u, df_under["洪水調節容量_m3"], s=300,
           c=FORM_COLORS["地下式"], edgecolor="#222", linewidth=1.5,
           alpha=0.95, marker="*", zorder=5)
xs_s = np.random.normal(2, 0.07, n_surf)
ax.scatter(xs_s, df_surf["洪水調節容量_m3"], s=80,
           c=FORM_COLORS["地表式"], edgecolor="#222", linewidth=0.6,
           alpha=0.7, zorder=4)
ax.set_yscale("log")
ax.set_ylabel("洪水調節容量 (m³, 対数軸)")
ax.set_title(f"(a) 容量 — 地表/地下中央値比 "
             f"{ratio_vol_to_median*100:.0f}% (← H4)",
             fontsize=10.5)
ax.grid(True, which="both", linestyle="--", alpha=0.3, axis="y")

# (b) 面積比較
ax = axes[1]
data_area = [df_under["貯留面積_m2"].astype(float).values,
             df_surf["貯留面積_m2"].astype(float).values]
bp = ax.boxplot(data_area,
                tick_labels=[f"地下式\n(n={n_under})",
                             f"地表式\n(n={n_surf})"],
                patch_artist=True, widths=0.5,
                boxprops=dict(linewidth=1.0),
                medianprops=dict(color="#cf222e", linewidth=2.0))
for patch, color in zip(bp["boxes"], [FORM_COLORS["地下式"],
                                       FORM_COLORS["地表式"]]):
    patch.set_facecolor(color)
    patch.set_alpha(0.5)
ax.scatter(xs_u, df_under["貯留面積_m2"], s=300,
           c=FORM_COLORS["地下式"], edgecolor="#222", linewidth=1.5,
           alpha=0.95, marker="*", zorder=5)
ax.scatter(xs_s, df_surf["貯留面積_m2"], s=80,
           c=FORM_COLORS["地表式"], edgecolor="#222", linewidth=0.6,
           alpha=0.7, zorder=4)
ax.set_yscale("log")
ax.set_ylabel("貯留面積 (m², 対数軸)")
ax.set_title(f"(b) 面積 — 地表/地下平均比 "
             f"{df_surf['貯留面積_m2'].mean()/df_under['貯留面積_m2'].mean():.1f} 倍",
             fontsize=10.5)
ax.grid(True, which="both", linestyle="--", alpha=0.3, axis="y")

# (c) 推定貯留深比較
ax = axes[2]
data_depth = [df_under["推定貯留深_m"].astype(float).values,
              df_surf["推定貯留深_m"].astype(float).values]
bp = ax.boxplot(data_depth,
                tick_labels=[f"地下式\n(n={n_under})",
                             f"地表式\n(n={n_surf})"],
                patch_artist=True, widths=0.5,
                boxprops=dict(linewidth=1.0),
                medianprops=dict(color="#cf222e", linewidth=2.0))
for patch, color in zip(bp["boxes"], [FORM_COLORS["地下式"],
                                       FORM_COLORS["地表式"]]):
    patch.set_facecolor(color)
    patch.set_alpha(0.5)
ax.scatter(xs_u, df_under["推定貯留深_m"], s=300,
           c=FORM_COLORS["地下式"], edgecolor="#222", linewidth=1.5,
           alpha=0.95, marker="*", zorder=5)
ax.scatter(xs_s, df_surf["推定貯留深_m"], s=80,
           c=FORM_COLORS["地表式"], edgecolor="#222", linewidth=0.6,
           alpha=0.7, zorder=4)
# H3 ライン (1.5 倍)
ax.axhline(surf_depth_mean * 1.5, color="#cf222e",
           linestyle="--", linewidth=1.5, alpha=0.7,
           label=f"H3 閾値 (地表平均×1.5 = {surf_depth_mean*1.5:.2f}m)")
ax.set_ylabel("推定貯留深 (m, 容量÷面積)")
ax.set_title(f"(c) 推定貯留深 — 地下/地表 = "
             f"{ratio_depth:.2f} 倍 (← H3)",
             fontsize=10.5)
ax.legend(loc="upper right", fontsize=9)
ax.grid(True, linestyle="--", alpha=0.3, axis="y")

fig.suptitle(f"図 5 (RQ2): 地下式 vs 地表式 — 容量・面積・深さの 3 軸比較",
             fontsize=12.5, y=1.02)
plt.tight_layout()
save_fig("L80_fig5_form_compare.png")


# ---- 図 6 (RQ3): 治水 3 手段 全 16 件 配置マップ ----
print("  fig6: 治水 3 手段 配置マップ", flush=True)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(13, 8))
admin.plot(ax=ax, color="#fff8e8", edgecolor="#888",
           linewidth=0.4, alpha=0.55)
# ダム (青)
gdf_dam.plot(ax=ax, color=MEASURE_COLORS["ダム (L78)"],
             markersize=140, edgecolor="#222", linewidth=0.7,
             alpha=0.85, label=f"ダム (L78, {dam_n} 基)", zorder=4)
# 河川トンネル下流端 (橙)
gdf_rt.plot(ax=ax, color=MEASURE_COLORS["河川トンネル (L79)"],
            markersize=200, edgecolor="#222", linewidth=0.9,
            alpha=0.9, marker="s",
            label=f"河川トンネル (L79, {rt_n} 本)", zorder=5)
# 地下調節池 (赤星, 大)
ax.scatter(target_geom.x, target_geom.y, s=900,
           c=MEASURE_COLORS["地下調節池 (L80)"],
           edgecolor="#222", linewidth=2.0, alpha=0.95,
           marker="*", zorder=10, label=f"地下調節池 (L80, {n_under} 基)")
ax.annotate(f"{TARGET_NAME}",
            (target_geom.x, target_geom.y),
            xytext=(15, 15), textcoords="offset points",
            fontsize=11, color="#cf222e", fontweight="bold",
            bbox=dict(boxstyle="round,pad=0.4",
                      facecolor="#fff", edgecolor="#cf222e",
                      alpha=0.95))

# ダム名ラベル (一部のみ、 ダム名10件以上で混雑のため絞る)
for _, r in gdf_dam.iterrows():
    name = str(r.get("ダム名", "")).replace("ダム", "")
    if len(name) > 6:
        name = name[:6]
    ax.annotate(name, (r.geometry.x, r.geometry.y),
                xytext=(7, 4), textcoords="offset points",
                fontsize=8, color="#0969da")

# トンネル名ラベル
for _, r in gdf_rt.iterrows():
    short = str(r.get("河川トンネル名称", "")).replace("放水路", "")
    ax.annotate(short, (r.geometry.x, r.geometry.y),
                xytext=(8, 5), textcoords="offset points",
                fontsize=9, color="#cf6f00", fontweight="bold")

ax.set_xlim(XMIN, XMAX)
ax.set_ylim(YMIN, YMAX)
ax.set_aspect("equal")
ax.set_title(f"図 6 (RQ3): 広島県の治水 3 手段 ポートフォリオ — "
             f"{dam_n}+{rt_n}+{n_under} = {dam_n+rt_n+n_under} 件",
             fontsize=11)
ax.set_xlabel("X (m, EPSG:6671)")
ax.set_ylabel("Y (m, EPSG:6671)")
ax.legend(loc="lower left", fontsize=10, framealpha=0.95)
ax.grid(True, linestyle="--", alpha=0.3)
plt.tight_layout()
save_fig("L80_fig6_portfolio_map.png")


# ---- 図 7 (RQ3): 容量階層 (対数軸 階段) + 制度比較表 ----
print("  fig7: 容量階層 + 制度比較", flush=True)
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(16, 7),
                          gridspec_kw={"width_ratios": [1.0, 1.2]})

# 左: 16 件 容量階層 (横棒, log)
ax = axes[0]
T_p_sort = T_portfolio.sort_values("代表容量_m3", ascending=True).reset_index(drop=True)
ys = np.arange(len(T_p_sort))
labels_y = []
colors_y = []
for _, r in T_p_sort.iterrows():
    name = str(r["施設名"]).replace("ダム", "")[:8]
    labels_y.append(f"{name}")
    colors_y.append(MEASURE_COLORS.get(r["手段"], "#888"))
vals = T_p_sort["代表容量_m3"].astype(float).values
ax.barh(ys, vals, color=colors_y, edgecolor="#222", linewidth=0.4,
        alpha=0.85)
# 地下調節池を強調
under_idx = list(T_p_sort["手段"]).index("地下調節池 (L80)")
ax.barh(under_idx, vals[under_idx], facecolor="none",
        edgecolor="#cf222e", linewidth=3.0)
ax.set_yticks(ys)
ax.set_yticklabels(labels_y, fontsize=8)
ax.set_xscale("log")
ax.set_xlabel("代表容量 (m³, 対数軸)")
ax.set_title(f"(a) 全 {len(T_portfolio)} 件 容量ランキング (本記事赤=地下調節池 1 基)",
             fontsize=10.5)
ax.grid(True, axis="x", which="both", linestyle="--", alpha=0.3)
# 階層ラベル
ax.axvline(1e6, color="#0969da", linestyle=":", linewidth=1.5, alpha=0.6)
ax.text(1e6 * 1.2, 0.5, "ダム階層 ≥ 1M m³",
        color="#0969da", fontsize=9, rotation=90, va="bottom")
ax.axvline(1e5, color="#cf6f00", linestyle=":", linewidth=1.5, alpha=0.6)
ax.text(1e5 * 1.2, 0.5, "トンネル階層 ~100k",
        color="#cf6f00", fontsize=9, rotation=90, va="bottom")
ax.axvline(1e4, color="#cf222e", linestyle=":", linewidth=1.5, alpha=0.6)
ax.text(1e4 * 1.2, 0.5, "地下調節池 ~10k m³",
        color="#cf222e", fontsize=9, rotation=90, va="bottom")
handles_p = [Patch(facecolor=c, edgecolor="#222", label=k)
             for k, c in MEASURE_COLORS.items()]
ax.legend(handles=handles_p, loc="lower right", fontsize=9)

# 右: 制度比較表 (テキスト)
ax = axes[1]
ax.axis("off")
ax.set_title("(b) 治水 3 手段の制度・規模比較", fontsize=11, pad=12)
table_data = [["観点", "ダム", "河川トンネル", "地下調節池"]]
for _, r in T_institution.iterrows():
    # ダム/河川トンネル/地下調節池 の文字列を <b> 除去で短く
    import re as _re
    def strip_b(s):
        return _re.sub(r"</?b>", "", str(s))
    table_data.append([r["観点"][:14],
                       strip_b(r["ダム (L78)"])[:24],
                       strip_b(r["河川トンネル (L79)"])[:24],
                       strip_b(r["地下調節池 (L80)"])[:24]])
tbl = ax.table(cellText=table_data,
               cellLoc="left", loc="center",
               colWidths=[0.16, 0.28, 0.28, 0.28])
tbl.auto_set_font_size(False)
tbl.set_fontsize(8.5)
tbl.scale(1, 1.55)
# ヘッダ装飾
header_colors = ["#444",
                 MEASURE_COLORS["ダム (L78)"],
                 MEASURE_COLORS["河川トンネル (L79)"],
                 MEASURE_COLORS["地下調節池 (L80)"]]
for i in range(4):
    cell = tbl[0, i]
    cell.set_facecolor(header_colors[i])
    cell.set_text_props(color="white", fontweight="bold")
# 行色 (本記事主役 列を強調)
for r_i in range(1, len(table_data)):
    tbl[r_i, 1].set_facecolor("#f0f3f6")
    tbl[r_i, 2].set_facecolor("#fff8c5")
    tbl[r_i, 3].set_facecolor("#ffebe9")  # 地下調節池 = 薄赤

fig.suptitle(f"図 7 (RQ3): 治水 3 手段ポートフォリオ — 容量階層 + 制度比較",
             fontsize=12.5, y=0.98)
plt.tight_layout()
save_fig("L80_fig7_portfolio.png")

print(f"  ({time.time()-t9:.2f}s)", flush=True)


# =============================================================================
# 10. HTML 出力
# =============================================================================
print("\n[10] HTML 出力", flush=True)
t10 = time.time()


def df_to_html(d):
    return d.to_html(index=False, classes="t", border=1,
                     escape=False, na_rep="—")


# ----- セクション 1: 学習目標と問い -----
sec1 = f"""
<p>本記事は DoBoX のシリーズ「<b>地下調節池基本情報</b>」 1 件
(dataset_id = {DATASET_ID}) を<b>単独</b>で取り上げ、 広島県管理の
<b>地下式洪水調節池 {n_under} 基</b>を 3 つの独立した研究角度
(RQ1 / RQ2 / RQ3) で並列に分析する。 兄弟データセット <b>調節池基本情報
(#1272, 地表式 {n_surf} 基)</b>と既扱の<b>ダム (L78)・河川トンネル (L79)</b>を
比較対象に従属参照することで、 1 基という極小データを<b>研究水準で深掘り</b>する。</p>

<div class="note">
<b>本記事の独自定義 (本セクションで初出)</b>:
<ul>
  <li><b>地下調節池</b>: 河川の洪水流量の一部を、 地表ではなく<b>地下空間
      に設けた人工貯留槽</b> (ボックスカルバート / シールドトンネル) に
      一時貯留する治水施設。 河川法 (1964) 第 26 条が規定する河川区域内
      工作物の中の<b>洪水調節池</b>区分。 地表に十分な用地を確保できない
      <b>密集市街地</b>に採用される現代的な治水手段。</li>
  <li><b>調節池族</b>: 兄弟データセット <b>#1272 (地表式)</b> と
      <b>#1271 (地下式, 本記事)</b> の合計 {n_all} 基。
      形式は「地表式 (n={n_surf}) / 地下式 (n={n_under})」 の 2 形式。</li>
  <li><b>貯留時間</b>: 流入ピーク量を貯留容量で除した時間 (時間)。
      洪水ピークから一時的に逃がせる「ピークカット時間」 の代理指標。
      地下調節池は<b>ポンプ排水</b>のため、 ピーク後の排水時間 = 容量 /
      設計排水流量 でも見積れる (本データには排水流量列が無いため未計算)。</li>
  <li><b>流量平準化</b>: 河川の急激な流量増加を一時的に貯留して、
      下流への流出をゆるやかにすること。 「ピークの山を低くして時間軸に
      引き伸ばす」 イメージ。</li>
  <li><b>都市集中型治水</b>: 山岳ダムや河川改修ではなく、
      <b>都市の地下空間</b>に治水装置を分散設置する戦略。 用地制約の
      ある密集市街地で採用される。 本記事の地下調節池はその最小単位
      に相当する。</li>
  <li><b>治水 3 手段</b>: 広島県の治水ポートフォリオを構成する 3 形式 ―
      <b>(1) ダム (L78, n={dam_n})</b> = 山岳大規模・常時貯水、
      <b>(2) 河川トンネル放水路 (L79, n={rt_n})</b> = 河川バイパス・
      待機形、 <b>(3) 地下調節池 (L80, n={n_under})</b> = 都市集約・
      ポンプ放流。 3 者は治水機能では同種だが、
      規模・立地・整備時期・制度的位置付けが完全に異なる。</li>
  <li><b>治水ポートフォリオ</b>: 県管理の治水手段 3 形式を 1 つの集合
      として捉え、 各形式の件数・規模・立地・制度を比較・俯瞰したもの。
      本記事 RQ3 で <b>{dam_n+rt_n+n_under} 件</b>を 1 表で扱う。</li>
  <li><b>推定貯留深 (本記事独自指標)</b>: 洪水調節容量 (m³) ÷ 貯留面積 (m²)
      = m。 「箱型貯留槽の有効水深」 の代理指標。 公開データには深さ列
      が無いため、 本指標で容量と面積のバランスを 1 軸表現する。</li>
</ul>
</div>

<h3>研究の問い (3 RQ)</h3>
<ol>
  <li><b>RQ1 (主研究)</b> — 広島県唯一の<b>地下調節池の構造仕様 — 規模・
      地理・流域</b>はどう描けるか? {n_under} 基 × 10 列 (名称 / 事務所 /
      所在地 / 緯度経度 / 河川名 / 放流型式 / 施設タイプ / 貯留面積 /
      洪水調節容量) を、 独自指標 (推定貯留深) を含む 7 軸で記述する。</li>
  <li><b>RQ2 (副研究 1)</b> — 兄弟データ<b>地表式調節池 (#1272, n={n_surf})</b>
      との<b>形式二極化</b>はどう量化できるか?
      地下式 + 地表式 = 全 {n_all} 基の調節池族で、 規模 (容量・面積) ・
      放流方式・立地 (密集市街地 vs 郊外谷地) を多角比較し、
      「地下式 = 都市集約少数派 / 地表式 = 郊外多数派」 の二極構造を
      量的に示す。</li>
  <li><b>RQ3 (副研究 2)</b> — <b>L78 ダム {dam_n} 基 + L79 河川トンネル
      {rt_n} 本 + L80 地下調節池 {n_under} 基</b>を統合した広島県の
      <b>治水 3 手段ポートフォリオ</b>はどう描けるか?
      全 {dam_n+rt_n+n_under} 件を「規模・立地・容量・整備時期」 の
      4 軸でランキングし、 「山岳大規模 / 河川中規模バイパス /
      都市小規模貯留 の 3 階層」 を検証する。</li>
</ol>

<h3>仮説 (5 個)</h3>
<ul>
  <li><b>H1 (RQ1, 1 基のみ)</b>: 県管理の地下調節池は<b>{n_under} 基のみ</b>。
      ダム ({dam_n}), 河川トンネル ({rt_n}) との件数比は
      <b>{dam_n}:{rt_n}:{n_under}</b> で、 地下調節池は最も希少な整備
      形態仮説。</li>
  <li><b>H2 (RQ1, 推定貯留深 ≥ 5m)</b>: 容量 {int(TARGET_VOL):,} m³ /
      面積 {int(TARGET_AREA):,} m² ≒ <b>{TARGET_DEPTH:.2f} m</b> の貯留深さは、
      ボックスカルバート 2-3 層分相当で、 地表式自然池 (深さ 3-4m 級) を
      上回る空間効率仮説。</li>
  <li><b>H3 (RQ2, 推定深 ≥ 地表式 × 1.5)</b>: 地下式の推定貯留深 (容量÷面積)
      は地表式 {n_surf} 基の平均推定深さの<b>1.5 倍以上</b>。 地下空間活用で
      同一面積でより深く取れる「集約効率」 仮説。</li>
  <li><b>H4 (RQ2, 容量 ≤ 地表中央 × 0.5)</b>: 地下式 {n_under} 基の容量
      {int(TARGET_VOL):,} m³ は、 地表式 {n_surf} 基の容量中央値
      ({int(surf_vol_median):,} m³) の<b>20-50% 程度</b>に留まる仮説。
      都市内用地制約による立地制約の量的証拠。</li>
  <li><b>H5 (RQ3, 容量階層 3 階層)</b>: ダム平均総貯水容量
      ({dam_vol_mean/1000:.0f} 千 m³) >> 河川トンネル 1 時間流下相当
      ({rt_vol_mean/1000:.0f} 千 m³) >> 地下調節池容量
      ({TARGET_VOL:.0f} m³) の<b>3 桁以上</b>の階層仮説。
      規模が違う 3 手段の機能分担の量的証拠。</li>
</ul>

<h3>到達点</h3>
<p>本記事を読み終えると、 学習者は以下を達成する:</p>
<ul>
  <li>地下調節池 {n_under} 基の構造プロファイルを<b>個体名で全件</b>把握
      (= 単独データセット系の最大の強み)。</li>
  <li>独自指標<b>「推定貯留深」</b>の定義・計算方法・限界を理解。</li>
  <li>調節池族 {n_all} 基 (地下式 + 地表式) の<b>形式二極化</b>を量的に
      説明できる。</li>
  <li>L78 ダム {dam_n} 基 + L79 河川トンネル {rt_n} 本 + L80 地下調節池
      {n_under} 基 = <b>治水ポートフォリオ {dam_n+rt_n+n_under} 件</b>を
      1 表で俯瞰し、 県の治水戦略の全貌を語れる。</li>
  <li>geopandas を使った<b>POINT バッファ × 浸水想定区域 intersection</b>
      の実装パターンを習得 (空間結合の基本)。</li>
</ul>
"""


# ----- セクション 2: 使用データ -----
sec2 = f"""
<p>本記事が主に使うのは DoBoX dataset {DATASET_ID}「地下調節池基本情報」 のみ。
ただし RQ2 では兄弟データ <b>#{PARTNER_DATASET_ID} (調節池基本情報 = 地表式)</b>、
RQ3 では既扱 <b>L78 ダム / L79 河川トンネル</b>を従属参照する。</p>

<h3>主データ (本記事の研究対象)</h3>
<table>
<tr><th>項目</th><th>内容</th><th>備考</th></tr>
<tr><td>データセット</td>
    <td><a href="https://hiroshima-dobox.jp/datasets/{DATASET_ID}" target="_blank">
        地下調節池基本情報 (DoBoX #{DATASET_ID})</a></td>
    <td>広島県 河川課 提供</td></tr>
<tr><td>形式</td><td>CSV (UTF-8 BOM)</td>
    <td>~0.3 KB の超軽量データセット</td></tr>
<tr><td>件数</td><td>{n_under} 件 × 10 列</td>
    <td>「個体名で全件を語れる」 粒度の極限</td></tr>
<tr><td>主キー</td><td>施設の名称</td>
    <td>{TARGET_NAME}</td></tr>
<tr><td>位置情報</td><td>緯度経度 (10 進)</td>
    <td>POINT 1 点を生成可能</td></tr>
<tr><td>主要属性</td>
    <td>事務所名 / 所在地 / 河川名 / 放流型式 / 施設タイプ /
        貯留面積 (m²) / 洪水調節容量 (m³)</td>
    <td>「規模 + 機能」 が 7 列で表現される</td></tr>
<tr><td>対象施設</td>
    <td>{TARGET_NAME} ({TARGET_CITY})</td>
    <td>新安川流域、 ポンプ放流、 地下式</td></tr>
<tr><td>容量</td><td>{int(TARGET_VOL):,} m³</td>
    <td>地表式中央値 {int(surf_vol_median):,} m³ の
        {ratio_vol_to_median*100:.0f}%</td></tr>
<tr><td>貯留面積</td><td>{int(TARGET_AREA):,} m²</td>
    <td>サッカーグラウンド約 1/4 面積</td></tr>
<tr><td>推定貯留深</td><td>{TARGET_DEPTH:.2f} m</td>
    <td>容量÷面積、 ボックスカルバート 2-3 層分</td></tr>
<tr><td>ライセンス</td><td>クリエイティブ・コモンズ表示 (CC-BY)</td>
    <td>DoBoX オープンデータ</td></tr>
</table>

<h3>形式特性の注意点</h3>
<ul>
  <li><b>1 行 = 1 施設</b>: {n_under} 行のフラット表で完結。 超軽量。</li>
  <li><b>緯度経度は 1 点</b>: 河川トンネル (上下流端 2 点) や河川区間 (LineString)
      と異なり、 地下調節池は POINT 1 点のみ。 ボックス本体の地表投影位置を表す。</li>
  <li><b>放流型式は<b>「ポンプ」</b></b>: 地表式調節池の「自然調節 (= 重力放流)」
      とは対照的。 これは「地下に貯めた水は地表まで上げないと放流できない」
      という地下式の宿命を反映する。</li>
  <li><b>建設年・点検年情報なし</b>: 道路トンネル (L67) と異なり、
      建設年度や点検年度の列が無い。 本記事では「整備年代」 の分析を割愛し、
      構造と治水機能に集中する。</li>
  <li><b>本データは<b>件数 1 = n=1</b></b>: 統計的検出力は本質的に限定的。
      代わりに RQ2 で兄弟データ (n=7) と統合し、 RQ3 で既扱データ
      (n=14, n=3) と統合することで、 「単独データを<b>関連データ群の中</b>
      で位置付ける」 アプローチを採る。</li>
</ul>

<h3>従属参照データ</h3>
<table>
<tr><th>用途</th><th>データ</th><th>件数</th><th>備考</th></tr>
<tr><td>RQ2 形式比較</td>
    <td><a href="https://hiroshima-dobox.jp/datasets/{PARTNER_DATASET_ID}" target="_blank">
        調節池基本情報 (#{PARTNER_DATASET_ID})</a></td>
    <td>{n_surf} 基</td>
    <td>地表式調節池 (兄弟データ)</td></tr>
<tr><td>RQ3 治水比較</td>
    <td>L78 ダム基本情報</td>
    <td>{dam_n} 基</td>
    <td>既扱 (data/extras/dam_basic.csv)</td></tr>
<tr><td>RQ3 治水比較</td>
    <td>L79 河川トンネル基本情報</td>
    <td>{rt_n} 本</td>
    <td>既扱 (data/extras/L79_river_tunnels/)</td></tr>
<tr><td>RQ1 立地解析</td>
    <td>L72 浸水想定区域 (cache)</td>
    <td>{len(flood_local)} 件 (近傍)</td>
    <td>L72 既キャッシュを bbox で再クリップ</td></tr>
<tr><td>市町判定</td>
    <td>L44 行政界 ディゾルブ</td>
    <td>27 市町</td>
    <td>既キャッシュ admin_diss.gpkg</td></tr>
</table>
"""


# ----- セクション 3: ダウンロード -----
sec3 = f"""
<p>本記事の再現に必要な<b>すべて</b>を直リンクで提供する。
HTML だけ読めば学習者が完全再現できることが目標 (要件 A)。</p>

<h3>生データ (DoBoX, 主データ + 兄弟データ)</h3>
<ul class="kv">
  <li><b>dataset {DATASET_ID}</b>:
      <a href="https://hiroshima-dobox.jp/datasets/{DATASET_ID}" target="_blank">
      地下調節池基本情報</a></li>
  <li><a href="../data/extras/L80_underground_basin/underground_basin_basic.csv" download>
      data/extras/L80_underground_basin/underground_basin_basic.csv</a>
      — {n_under} 行 × 10 列 (UTF-8 BOM, ~0.3 KB)</li>
  <li><b>dataset {PARTNER_DATASET_ID}</b>:
      <a href="https://hiroshima-dobox.jp/datasets/{PARTNER_DATASET_ID}" target="_blank">
      調節池基本情報 (兄弟, 地表式)</a></li>
  <li><a href="../data/extras/L80_underground_basin/surface_basin_basic.csv" download>
      data/extras/L80_underground_basin/surface_basin_basic.csv</a>
      — {n_surf} 行 × 10 列 (UTF-8 BOM, ~1.6 KB)</li>
</ul>

<h3>このスクリプト本体</h3>
<ul class="kv">
  <li><a href="L80_underground_basin.py" download>L80_underground_basin.py</a>
      — 1 ファイルで完結 (7 図 + 11 表 生成)</li>
</ul>

<h3>従属参照 (本記事は読込みのみ、 取得不要)</h3>
<ul class="kv">
  <li>L78 ダム CSV <code>data/extras/dam_basic.csv</code>
      — {dam_n} 基 / 21 列 (RQ3 用)</li>
  <li>L79 河川トンネル CSV
      <code>data/extras/L79_river_tunnels/river_tunnel_basic.csv</code>
      — {rt_n} 本 / 11 列 (RQ3 用)</li>
  <li>L72 浸水想定区域 キャッシュ
      <code>data/extras/L72_emergency_road/_cache_flood_max.gpkg</code>
      — 613 件 / 829.7 km² (RQ1 立地解析、 bbox クリップ後 {len(flood_local)} 件使用)</li>
  <li>L44 行政界 ディゾルブ
      <code>data/extras/L44_storm_surge/_cache/admin_diss.gpkg</code>
      — 27 市町 polygon (sjoin 用)</li>
</ul>

<h3>中間 CSV (本記事生成、 再利用可)</h3>
<ul class="kv">
  <li><a href="assets/L80_target_overview.csv" download>L80_target_overview.csv</a>
      — 対象 {n_under} 基 個体台帳 (RQ1)</li>
  <li><a href="assets/L80_rarity_compare.csv" download>L80_rarity_compare.csv</a>
      — 県内治水施設 4 形式 件数比較 (RQ1)</li>
  <li><a href="assets/L80_local_context.csv" download>L80_local_context.csv</a>
      — 対象施設 立地 14 諸量 (RQ1)</li>
  <li><a href="assets/L80_form_summary.csv" download>L80_form_summary.csv</a>
      — 形式別 (地下/地表) 集計 (RQ2)</li>
  <li><a href="assets/L80_all_basins.csv" download>L80_all_basins.csv</a>
      — 全 {n_all} 基 個体台帳 (RQ2)</li>
  <li><a href="assets/L80_release_summary.csv" download>L80_release_summary.csv</a>
      — 形式 × 放流型式 集計 (RQ2)</li>
  <li><a href="assets/L80_rq2_summary.csv" download>L80_rq2_summary.csv</a>
      — RQ2 比較サマリ (7 指標)</li>
  <li><a href="assets/L80_portfolio.csv" download>L80_portfolio.csv</a>
      — 治水 3 手段 全 {dam_n+rt_n+n_under} 件 統合台帳 (RQ3)</li>
  <li><a href="assets/L80_measure_summary.csv" download>L80_measure_summary.csv</a>
      — 手段別 集計 (RQ3)</li>
  <li><a href="assets/L80_institution_compare.csv" download>L80_institution_compare.csv</a>
      — 制度・規模比較 7 観点 (RQ3)</li>
  <li><a href="assets/L80_hypothesis_check.csv" download>L80_hypothesis_check.csv</a>
      — H1〜H5 仮説検証結果</li>
</ul>

<h3>図 (PNG, 直 DL 可)</h3>
<ul class="kv">
  <li><a href="assets/L80_fig1_target_map.png" download>fig1 県全域 + 安佐南区拡大マップ (RQ1)</a></li>
  <li><a href="assets/L80_fig2_profile.png" download>fig2 諸量カード + 面積×容量散布 (RQ1)</a></li>
  <li><a href="assets/L80_fig3_rarity.png" download>fig3 県内治水施設件数比較 (RQ1)</a></li>
  <li><a href="assets/L80_fig4_basin_family_map.png" download>fig4 全 {n_all} 基配置マップ (RQ2)</a></li>
  <li><a href="assets/L80_fig5_form_compare.png" download>fig5 地下式 vs 地表式 3 軸比較 (RQ2)</a></li>
  <li><a href="assets/L80_fig6_portfolio_map.png" download>fig6 治水 3 手段 配置マップ (RQ3)</a></li>
  <li><a href="assets/L80_fig7_portfolio.png" download>fig7 容量階層 + 制度比較 (RQ3)</a></li>
</ul>
"""


# ----- セクション 4: RQ1 -----
sec4_code = '''
import pandas as pd
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point

# (1) CSV 読込み (UTF-8 BOM, 1 行 × 10 列)
df = pd.read_csv("data/extras/L80_underground_basin/underground_basin_basic.csv",
                 encoding="utf-8-sig")

# (2) 数値列の型変換
for c in ["緯度(10進数)", "経度(10進数)", "貯留面積(m2)", "洪水調節容量(m3)"]:
    df[c] = pd.to_numeric(df[c], errors="coerce")

# (3) 列名短縮
df = df.rename(columns={
    "施設の名称": "施設名",
    "緯度(10進数)": "緯度",
    "経度(10進数)": "経度",
    "貯留面積(m2)": "貯留面積_m2",
    "洪水調節容量(m3)": "洪水調節容量_m3",
})

# (4) 本記事独自指標: 推定貯留深 = 容量 / 面積 (m)
df["推定貯留深_m"] = df["洪水調節容量_m3"] / df["貯留面積_m2"]

# (5) GeoDataFrame 化 — POINT 1 点を平面直角第 III 系へ
gdf = gpd.GeoDataFrame(df,
    geometry=[Point(lon, lat) for lon, lat in zip(df["経度"], df["緯度"])],
    crs="EPSG:4326").to_crs("EPSG:6671")

# (6) 周辺 1.5 km バッファ + 浸水想定区域 intersection
target_geom = gdf.iloc[0].geometry
buf_1500 = target_geom.buffer(1500)

flood = gpd.read_file(
    "data/extras/L72_emergency_road/_cache_flood_max.gpkg"
).to_crs("EPSG:6671")

# 高速化: bbox で先にクリップ (sindex)
cand = flood.iloc[list(flood.sindex.query(buf_1500.envelope,
                                           predicate="intersects"))]
flood_in = cand.geometry.union_all().intersection(buf_1500).area / 1e6
print(f"周辺 1.5 km 圏内 浸水想定区域: {flood_in:.3f} km²")
print(df.to_string())
'''

sec4 = f"""
<h3>狙い (RQ1)</h3>
<p>RQ1 では「<b>広島県唯一の地下調節池の構造仕様</b>」を初めて系統的に記述する。
具体的には {n_under} 基 × 10 列を、 独自指標<b>「推定貯留深 (m) =
洪水調節容量 / 貯留面積」</b>を含めた 7 軸で記述し、
「規模 (容量・面積・深さ) ・立地 (市町・河川) ・運用 (放流型式)」 を
1 枚で俯瞰できるようにする。 H1 (1 基のみ) は「広島県の地下調節池整備
= 都市河川の例外的措置」 仮説、 H2 (推定貯留深 ≥ 5m) は「ボックスカルバート
2-3 層分相当の空間効率」 仮説。</p>

<h3>手法 — 5 ステップ</h3>
<ol>
  <li><b>STEP 1: CSV 読込み + 型変換</b><br>
      CSV (UTF-8 BOM, {n_under} 行 × 10 列) を <code>read_csv()</code> で
      読込み、 数値列 4 個 (緯度経度 / 面積 / 容量) を
      <code>pd.to_numeric(errors="coerce")</code> で数値化。</li>
  <li><b>STEP 2: 列名短縮 + 派生列追加</b><br>
      長い列名 (例: <code>洪水調節容量(m3)</code>) を短く改名。
      <b>推定貯留深 = 容量 / 面積</b>を追加。</li>
  <li><b>STEP 3: GeoDataFrame 化</b><br>
      POINT 1 点を生成、 <code>to_crs("EPSG:6671")</code> で
      <b>平面直角第 III 系 (m 単位)</b>に投影。 これで buffer 距離が m で渡せる。</li>
  <li><b>STEP 4: 行政界 sjoin で市町判定</b><br>
      L44 既キャッシュ admin_diss.gpkg を再利用。 1 点の sjoin で
      所在市町を確定 ({TARGET_CITY})。</li>
  <li><b>STEP 5: 周辺浸水想定区域との関係解析</b><br>
      対象点から半径 500m と 1.5 km のバッファを生成し、
      L72 既キャッシュ浸水想定区域との <b>intersection</b> で重なり面積を計算。
      「この施設はどれだけの浸水危険エリアを保護対象にしているか」
      を量的に示す。</li>
</ol>

<h3>実装</h3>
<p>狙いと方法を踏まえた実装コード。 列名短縮 + 推定深生成 + GeoDataFrame +
浸水バッファ計算の 4 段構成。</p>
{code(sec4_code)}

<h3>結果と読み取り</h3>

<h4>(a) 県全域 + {TARGET_CITY} 拡大マップ (図 1)</h4>
<p><b>なぜこの図か</b>: {n_under} 基という極めて小さな母集団は、
<b>「県全域」 と「現地拡大」 の 2 段階表示</b>でないと、
位置情報の希少さと立地の文脈の両方を伝えきれない。 県全域マップで
ダム・トンネルとの相対位置を見せ、 拡大マップで浸水想定区域・
半径バッファとの空間関係を見せる (要件 T)。</p>

{figure("assets/L80_fig1_target_map.png",
        f"図 1: 広島県唯一の地下調節池 — 県全域 + {TARGET_CITY} 拡大")}

<p>{df_to_html(T_local)}</p>

<p><b>図 1 / 表から読み取れること</b>:</p>
<ul>
  <li>対象施設は<b>{TARGET_NAME}</b> ({TARGET_CITY} {TARGET_LOC})、
      新安川流域に立地。 広島市の<b>密集市街地</b>
      (人口集積地: 安佐南区) 中心にあり、 県内のダム ({dam_n} 基, ほぼ
      山岳) や河川トンネル放水路 ({rt_n} 本, 都市縁辺) とは異なる
      <b>「都市内中心部」 立地</b>。</li>
  <li>周辺浸水想定区域 (1.5 km 圏内): <b>{flood_in_1500:.3f} km²</b>。
      500m 圏内: <b>{flood_in_500:.3f} km²</b>。
      これは「この施設が間接的・直接的に守っているエリアの広さ」 の代理指標。
      新安川流域の市街地は浸水想定区域が分布しており、
      地下調節池の必要性が物理的に裏付けられる。</li>
  <li>放流型式は<b>ポンプ</b>。 地下に貯めた水は地表まで揚水しないと
      流せないため、 自然調節 (重力放流) の地表式とは設計思想が異なる。
      ポンプは故障時に貯留水が滞留するリスクがあり、 維持管理の負担も大きい。</li>
  <li>事務所: <b>{TARGET_OFFICE}</b>。 西部建設事務所は広島市域の県管理
      河川を統括する組織で、 都市河川対策の最前線部隊。</li>
</ul>

<h4>(b) 諸量カード + 面積×容量散布 (図 2)</h4>
<p><b>なぜこの図か</b>: H2 (推定貯留深 ≥ 5m) を 1 枚で示すには、
左に<b>主要諸量カード</b>で対象施設の 12 諸量を一覧、 右に<b>面積×容量
log-log 散布</b>で全 {n_all} 基 (地下式 + 地表式) を配置し、
<b>等深線 (d=容量/面積)</b>を点線で重ねるのが最適。
赤星 (地下式) が 5m 等深線上にあること、 緑丸 (地表式) は 3m 帯に
広がることが視覚的に確認できる。</p>

{figure("assets/L80_fig2_profile.png",
        f"図 2: 主要諸量カード + 全 {n_all} 基 面積×容量散布 (等深線重ね)")}

<p>{df_to_html(T_overview)}</p>

<p><b>図 2 / 表から読み取れること</b>:</p>
<ul>
  <li>対象施設の容量 = <b>{int(TARGET_VOL):,} m³</b>、
      面積 = <b>{int(TARGET_AREA):,} m²</b>、
      推定貯留深 = <b>{TARGET_DEPTH:.2f} m</b>。
      H2 (推定深 ≥ 5m) は<b>{'支持' if h2_ok else '反証'}</b>。</li>
  <li>面積×容量散布で、 赤星 (地下式 1 基) は<b>左下</b> (= 面積小・容量小) に
      位置するが、 <b>等深線 d={TARGET_DEPTH:.1f}m</b>に乗っている。
      地表式 (緑丸) は<b>右上</b> (= 面積大・容量大) に分布し、 等深線は
      d=2-4m の帯に集中する。</li>
  <li>「面積が小さくても深くすれば容量を稼げる」 のが地下式の特徴。
      限られた都市内用地で容量を確保する<b>空間効率</b>の戦略。</li>
  <li>春日池 (地表式最大、 84,760 m²) と新安川 (地下式、 1,550 m²) の
      面積比は約 <b>55:1</b>、 容量比は約 <b>36:1</b>。
      規模では地表式が圧倒するが、 立地・運用は別軸の指標。</li>
</ul>

<h4>(c) 県内治水施設の希少性 (図 3)</h4>
<p><b>なぜこの図か</b>: H1 (1 基のみの希少性) を直感的に伝えるには、
広島県の治水施設 4 形式 (ダム / 河川トンネル / 地表式調節池 / 地下式調節池)
を<b>横並び棒</b>で件数比較し、 地下式 (赤) を太枠強調するのが最も効果的。</p>

{figure("assets/L80_fig3_rarity.png",
        f"図 3: 広島県管理 治水施設の件数比較")}

<p>{df_to_html(T_rarity)}</p>

<p><b>図 3 / 表から読み取れること</b>:</p>
<ul>
  <li>件数比は <b>ダム {14} : 河川トンネル {rt_n} : 地表式調節池 {n_surf} :
      地下式調節池 {n_under}</b> = <b>{14}:{rt_n}:{n_surf}:{n_under}</b>。</li>
  <li>地下式調節池はシェア <b>{T_rarity['シェア_%'].iloc[3]:.1f}%</b> = 4 形式中
      最も希少。 H1 (1 基のみ) は<b>{'支持' if h1_ok else '反証'}</b>。</li>
  <li>ダムは中規模・少数 (山岳大規模), 河川トンネルは大規模・例外
      (河川バイパス), 地表式調節池は中規模・複数 (郊外谷地), 地下式調節池は
      <b>都市集約・極希少</b> (1 流域に 1 基)。 4 形式は規模・件数・立地で
      明確に分化している。</li>
  <li>地下式調節池が 1 基のみという事実は、 県の治水戦略が「ダム / 河川トンネル /
      地表式調節池」 中心であり、 地下式は<b>特殊事情 (= 都市内用地不足)</b>
      に対する例外的措置として位置付けられていることを示す。</li>
</ul>
"""


# ----- セクション 5: RQ2 -----
sec5_code = '''
import pandas as pd
import numpy as np

# (1) 兄弟データ #1272 (地表式) を併せて読込み
df_under = pd.read_csv("data/extras/L80_underground_basin/underground_basin_basic.csv",
                       encoding="utf-8-sig")
df_surf  = pd.read_csv("data/extras/L80_underground_basin/surface_basin_basic.csv",
                       encoding="utf-8-sig")
df_under["形式"] = "地下式"
df_surf["形式"] = "地表式"

# (2) 列名整形 + 推定貯留深を派生
def normalize(d):
    return d.rename(columns={
        "施設の名称": "施設名",
        "貯留面積(m2)": "貯留面積_m2",
        "洪水調節容量(m3)": "洪水調節容量_m3",
    })
df_all = pd.concat([normalize(df_under), normalize(df_surf)], ignore_index=True)
df_all["推定貯留深_m"] = df_all["洪水調節容量_m3"] / df_all["貯留面積_m2"]

# (3) 形式別の 3 軸統計
agg = df_all.groupby("形式").agg(
    件数=("施設名", "count"),
    容量平均=("洪水調節容量_m3", "mean"),
    容量中央値=("洪水調節容量_m3", "median"),
    面積平均=("貯留面積_m2", "mean"),
    推定貯留深平均=("推定貯留深_m", "mean"),
).round(1)
print(agg)

# (4) H3, H4 検証
under_depth = df_all[df_all["形式"]=="地下式"]["推定貯留深_m"].mean()
surf_depth  = df_all[df_all["形式"]=="地表式"]["推定貯留深_m"].mean()
ratio_depth = under_depth / surf_depth
print(f"地下/地表 深さ比 = {ratio_depth:.2f}  (H3 閾値 1.5)")
'''

sec5 = f"""
<h3>狙い (RQ2)</h3>
<p>RQ2 では「<b>地下式と地表式の調節池はどう違うか</b>」を兄弟データ
{n_surf} 基との比較で量化する。 {n_under} 基だけでは見えない「形式の違い」 を、
全 {n_all} 基の調節池族として捉えなおすことで、 (a) 規模 (容量・面積) ・
(b) 放流方式・(c) 推定貯留深 の 3 軸で<b>形式二極化</b>を可視化する。
H3 (推定深比 ≥ 1.5) は「地下空間活用の集約効率」 仮説、 H4 (容量 ≤ 地表中央 ×
0.5) は「都市内用地制約による容量制約」 仮説。</p>

<h3>手法 — 4 ステップ</h3>
<ol>
  <li><b>STEP 1: 兄弟データ読込み + 形式列付与</b><br>
      <code>#{PARTNER_DATASET_ID}</code> を <code>ensure_dataset()</code> で
      取得し、 <code>形式 = "地表式"</code> 列を追加。
      地下式 + 地表式を <code>concat</code> で 1 つの DataFrame に統合。</li>
  <li><b>STEP 2: 列名整形 + 派生列追加</b><br>
      列名を共通化し、 推定貯留深 (= 容量 / 面積) を全 {n_all} 基で計算。</li>
  <li><b>STEP 3: 形式別 3 軸統計</b><br>
      <code>groupby("形式")</code> で件数・容量平均/中央値・面積平均/中央値・
      推定深平均/中央値の <b>9 統計量</b>を 1 表に集約。</li>
  <li><b>STEP 4: 仮説検証</b><br>
      H3 (推定深比 ≥ 1.5)、 H4 (容量 ≤ 地表中央 × 0.5) を量的に検証。</li>
</ol>

<h3>実装</h3>
<p>兄弟データ読込み + 形式列付与 + groupby 統計の 3 段構成。</p>
{code(sec5_code)}

<h3>結果と読み取り</h3>

<h4>(a) 全 {n_all} 基配置マップ (図 4)</h4>
<p><b>なぜこの図か</b>: 形式二極化を直感するには、 全 {n_all} 基を
<b>地下式 (赤星) / 地表式 (緑丸)</b>の 2 色で県地図上に配置し、
<b>円サイズ = 容量</b>で量も同時表現するのが最適。 「赤星 1 基が広島市内に、
緑丸 7 基が東広島・福山に」 という地理的偏在も同時に見える (要件 T)。</p>

{figure("assets/L80_fig4_basin_family_map.png",
        f"図 4: 全 {n_all} 基配置 (★赤=地下式, ●緑=地表式)")}

<p>{df_to_html(T_all_basins)}</p>

<p><b>図 4 / 表から読み取れること</b>:</p>
<ul>
  <li>地下式 ({n_under} 基) は<b>広島市安佐南区</b> 1 基のみ、
      地表式 ({n_surf} 基) は<b>東広島市</b> 4 基 + <b>広島市安佐南区</b> 2 基
      + <b>福山市</b> 1 基。 県内分布は東広島市域が最多 (4 基)。</li>
  <li>春日池 (地表式最大、 容量 329,000 m³) は福山市春日町、
      手城川流域。 県内最大の調節池族で、 元は溜池の機能転用と推測される。</li>
  <li>地下式 (新安川) と地表式 (堂の迫川/前原川) は同じ広島市安佐南区域に集中。
      これは「広島市域の都市河川対策が複合的に整備されている」 物理的証拠。</li>
  <li>容量バブルで見ると、 地下式は<b>明らかに小</b> (9,200 m³)、
      地表式は<b>26,800 〜 329,000 m³</b>に分散。 形式間の規模差が地図 1 枚で
      直感できる。</li>
</ul>

<h4>(b) 地下式 vs 地表式 — 3 軸比較 (図 5)</h4>
<p><b>なぜこの図か</b>: H3 / H4 を 1 枚で示すには、 (a) 容量・(b) 面積・
(c) 推定貯留深 の 3 軸を<b>箱ひげ + 散布</b>で並列表示するのが最適。
地下式 (赤星) は容量・面積では<b>下位</b>に位置するが、 推定貯留深では
<b>上位</b>に位置する 3 軸非対称が一目で読み取れる。</p>

{figure("assets/L80_fig5_form_compare.png",
        f"図 5: 地下式 vs 地表式 — 容量・面積・推定深 の 3 軸")}

<p>{df_to_html(T_rq2_summary)}</p>

<p>{df_to_html(T_form)}</p>

<p><b>図 5 / 表から読み取れること</b>:</p>
<ul>
  <li>(a) 容量: 地下式 <b>{int(TARGET_VOL):,} m³</b> /
      地表式中央値 <b>{int(surf_vol_median):,} m³</b>、
      比 = <b>{ratio_vol_to_median:.2f}</b>。
      H4 (容量 ≤ 地表中央 × 0.5) は
      <b>{'支持' if h4_ok else '反証'}</b>。 地下式は地表式中央の
      {ratio_vol_to_median*100:.0f}% 程度、 都市内用地制約の量的証拠。</li>
  <li>(b) 面積: 地下式 <b>{int(TARGET_AREA):,} m²</b> /
      地表式平均 <b>{int(df_surf['貯留面積_m2'].mean()):,} m²</b>、
      地表式が地下式の <b>{df_surf['貯留面積_m2'].mean()/TARGET_AREA:.0f} 倍</b>
      の面積を確保。 地表式は谷地・遊水地を活用して広い面積を取れる。</li>
  <li>(c) 推定貯留深: 地下式 <b>{TARGET_DEPTH:.2f} m</b> /
      地表式平均 <b>{surf_depth_mean:.2f} m</b>、
      比 = <b>{ratio_depth:.2f}</b>。
      H3 (深さ比 ≥ 1.5) は<b>{'支持' if h3_ok else '反証'}</b>。
      地下空間活用で地表式の {ratio_depth:.1f} 倍深く取れる
      <b>空間効率</b>の量的証拠。</li>
  <li>放流型式: 地下式 = <b>ポンプ</b> ({n_under}/{n_under}),
      地表式 = <b>自然調節 (重力)</b> ({n_surf}/{n_surf})。
      <b>形式 100% 対応</b>で、 設計思想の根本的差異を反映。
      地下式は揚水動力・電力・燃料が必要で、 維持管理コストも別次元。</li>
  <li>所在市町: 地下式は<b>密集市街地</b> (広島市安佐南区), 地表式は<b>谷地・
      郊外</b> (東広島市高屋町・福山市春日町など)。 立地による形式選択
      の物理的証拠。</li>
  <li>容量シェア: 地下式 <b>{T_form.loc[T_form['形式']=='地下式','シェア_容量_%'].iloc[0]:.1f}%</b>
      vs 地表式 <b>{T_form.loc[T_form['形式']=='地表式','シェア_容量_%'].iloc[0]:.1f}%</b>。
      件数シェアより容量シェアの差が大きい = 地下式は<b>件数より容量で更に小さい</b>。</li>
</ul>
"""


# ----- セクション 6: RQ3 -----
sec6_code = '''
# RQ3: 治水 3 手段 (ダム L78 + 河川トンネル L79 + 地下調節池 L80) のポートフォリオ

import pandas as pd
import numpy as np

# (1) ダム L78 既取得
dam = pd.read_csv("data/extras/dam_basic.csv", encoding="utf-8-sig")
dam = dam.dropna(subset=["ダム名", "緯度", "経度"])
dam["総貯水容量_m3"] = pd.to_numeric(dam["総貯水容量_千m3"], errors="coerce") * 1000

# (2) 河川トンネル L79 既取得
rt = pd.read_csv("data/extras/L79_river_tunnels/river_tunnel_basic.csv",
                 encoding="utf-8-sig")
rt = rt.dropna(subset=["河川トンネル名称"])
rt["流下能力_m3s"] = pd.to_numeric(rt["流下能力(m3/s)"], errors="coerce")
# 1 時間流下相当容量 = 流下能力 × 3600 (容量代理)
rt["1時間流下相当_m3"] = rt["流下能力_m3s"] * 3600

# (3) 地下調節池 L80 (本記事主データ)
under = pd.read_csv("data/extras/L80_underground_basin/underground_basin_basic.csv",
                    encoding="utf-8-sig")
under["代表容量_m3"] = under["洪水調節容量(m3)"]

# (4) 統合ポートフォリオ
print(f"ダム平均代表容量:    {dam['総貯水容量_m3'].mean():.0f} m³")
print(f"トンネル平均代表容量: {rt['1時間流下相当_m3'].mean():.0f} m³")
print(f"地下調節池容量:       {under['代表容量_m3'].mean():.0f} m³")
print(f"3 桁差階層 = ダム/地下: {dam['総貯水容量_m3'].mean()/under['代表容量_m3'].mean():.0f} 倍")
'''

sec6 = f"""
<h3>狙い (RQ3)</h3>
<p>RQ3 では「<b>広島県の治水戦略の全貌を 1 表で描き切る</b>」 ことを目指す。
L78 ダム {dam_n} 基 + L79 河川トンネル {rt_n} 本 + L80 地下調節池
{n_under} 基 = <b>計 {dam_n+rt_n+n_under} 件</b>を統合し、
規模・立地・容量・制度の 4 軸で「治水 3 手段ポートフォリオ」 として
俯瞰する。 H5 (容量 3 階層) は「山岳大規模 / 河川中規模 / 都市小規模 の
3 階層構造」 仮説。</p>

<div class="warn">
<b>限界 (要件 J)</b>: 河川トンネルの「代表容量」 は流下能力 (m³/s) ×
3,600 秒 = 1 時間流下相当の<b>近似</b>。 実際の洪水調節効果は流下時間
(数時間〜数日) と上流流域の集中時間に依存する。 ダムの「総貯水容量」 は
利水容量含む総量で、 洪水調節容量 (有効容量の一部) より大きい。
本記事は「容量規模を桁オーダーで比較する」 ことを目的とし、 工学的に
厳密な治水効果比較ではない。</div>

<h3>手法 — 4 ステップ</h3>
<ol>
  <li><b>STEP 1: 既扱データの再読込み</b><br>
      L78 ダム CSV (14 基, 21 列) と L79 河川トンネル CSV (3 本, 11 列) を
      <code>data/extras/</code> から読込み。 緯度経度の異常値は L78/L79 と
      同じ補正で復旧。</li>
  <li><b>STEP 2: 容量代理指標の統一</b><br>
      ダム = 総貯水容量 (m³)、 河川トンネル = 流下能力 × 3600 = 1 時間
      流下相当容量 (m³)、 地下調節池 = 洪水調節容量 (m³) として
      <b>容量を 1 列に統一</b>。 形式の異なる 3 手段を 1 軸で比較可能に。</li>
  <li><b>STEP 3: 統合台帳生成</b><br>
      全 {dam_n+rt_n+n_under} 件を 1 つの DataFrame に統合し、
      <code>代表容量_m3</code> で降順ソート、
      <code>log10(容量)</code> で対数容量を派生。</li>
  <li><b>STEP 4: 制度比較 7 観点 + 容量階層棒グラフ</b><br>
      管轄法・主目的・立地特性・規模・件数・貯留方式・希少性 の
      7 観点で<b>制度比較表</b>を生成、 容量階層を log 軸の<b>横棒グラフ</b>で可視化。</li>
</ol>

<h3>実装</h3>
<p>3 データ統合 + 容量代理指標 + 統合台帳の 3 段構成。</p>
{code(sec6_code)}

<h3>結果と読み取り</h3>

<h4>(a) 治水 3 手段 配置マップ (図 6)</h4>
<p><b>なぜこの図か</b>: 「件数 + 立地 + 形式」 の 3 軸を 1 枚で示すには、
<b>3 色 3 マーカー</b> (青丸 = ダム / 橙四角 = トンネル / 赤星 = 地下調節池)
で全 {dam_n+rt_n+n_under} 件を県地図上に配置するのが最適。
ダムの山岳分布、 トンネルの河川都市部、 地下調節池の市街地中心
の<b>立地分化</b>が一目で読み取れる (要件 T)。</p>

{figure("assets/L80_fig6_portfolio_map.png",
        f"図 6: 治水 3 手段 — ダム {dam_n} + トンネル {rt_n} + 地下調節池 {n_under} = "
        f"{dam_n+rt_n+n_under} 件配置")}

<p>{df_to_html(T_measure)}</p>

<p><b>図 6 / 表から読み取れること</b>:</p>
<ul>
  <li>件数比 = <b>ダム {dam_n} : トンネル {rt_n} : 地下調節池 {n_under}</b>。
      ダムが圧倒的多数、 地下調節池は最少。</li>
  <li>ダム (青) は県北部の山岳・中山間に分散、 トンネル (橙) は都市帯
      (広島市西区・東広島市・三次市) の河川下流部、
      地下調節池 (赤星) は広島市安佐南区の<b>市街地中心</b>。
      <b>立地が完全に分化</b>している。</li>
  <li>3 手段は治水機能では同種だが、 山岳 (ダム) → 河川 (トンネル) →
      都市 (地下調節池) と空間スケールが小さくなり、
      <b>「県の治水戦略はマクロからミクロまでの階層的配置」</b> を物理的に
      実装している。</li>
  <li>地下調節池 1 基が「都市の中心」 を担当する希少装置として、
      ポートフォリオの<b>最終ピース</b>になっている。</li>
</ul>

<h4>(b) 容量階層 + 制度比較 (図 7)</h4>
<p><b>なぜこの図か</b>: H5 (容量 3 階層) を可視化するには、 全 {dam_n+rt_n+n_under} 件を
<b>容量で対数軸ソート</b>した横棒グラフが最適。 階層の境界
(1M m³ 以上 = ダム / 100k m³ 帯 = トンネル / 10k m³ = 地下調節池) を
点線で示し、 規模二極化を一目で見せる。 右パネルは制度比較 7 観点の
表で、 量的差 (左) と質的差 (右) を並置する。</p>

{figure("assets/L80_fig7_portfolio.png",
        f"図 7: 治水 3 手段 — 容量階層 + 制度比較 7 観点")}

<p>{df_to_html(T_institution)}</p>

<p><b>図 7 / 表から読み取れること</b>:</p>
<ul>
  <li>容量階層: ダム平均 <b>{dam_vol_mean/1e6:.2f} M m³</b> >>
      トンネル平均 <b>{rt_vol_mean/1e3:.0f} 千 m³</b> >>
      地下調節池 <b>{TARGET_VOL:.0f} m³</b>。
      ダム/地下 = <b>{ratio_dam_to_under:.0f} 倍</b>、
      トンネル/地下 = <b>{ratio_rt_to_under:.0f} 倍</b>。
      H5 (3 階層) は<b>{'支持' if h5_ok else '反証'}</b>。</li>
  <li>管轄法: ダムとトンネルは<b>河川法</b> (1964) 第 26 条 / 第 6 条第 2 項、
      地下調節池は<b>河川法 + 都市計画法</b>。 都市内立地のため都市計画
      上の取り扱いも関わる<b>二重制度</b>であることが特徴。</li>
  <li>主目的: ダムは<b>多目的</b> (洪水調節 + 利水), トンネルは<b>洪水
      バイパス</b>, 地下調節池は<b>一時貯留 (ピークカット)</b>。
      機能特化の度合いが ダム < トンネル ≦ 地下調節池 の順で高くなる。</li>
  <li>貯留方式: ダム = ゲート操作 (常時貯水), トンネル = 通水待機,
      地下調節池 = 越流堰 + ポンプ排水。 <b>運用形態が完全に異なる</b>
      ことが、 維持管理体制の違いに直結する。</li>
  <li>整備の希少性: ダム = 中規模・少数 (~10 年に 1 基), トンネル = 大規模・
      例外 (数十年に 1 本), 地下調節池 = <b>都市河川 1 流域に 1 基</b>。
      希少性は ダム < トンネル < 地下調節池 の順で高い。</li>
  <li>容量シェアの観点: ダムが容量で 99% 以上を占有 (山岳大規模),
      トンネル + 地下調節池の合計は容量シェア 1% 未満。
      しかし<b>立地・機能では補完的</b>であり、 容量だけで治水手段の価値は測れない。</li>
</ul>
"""


# ----- セクション 7: 仮説検証総合 -----
sec7 = f"""
<h3>仮説検証総合表</h3>

{df_to_html(T_hyp)}

<h3>結果の総合解釈</h3>
<p>3 RQ × 5 仮説の検証結果から、 広島県唯一の地下調節池 1 基について
以下の<b>3 つの実証的知見</b>が得られた:</p>

<ol>
  <li><b>(RQ1 — 構造) 都市の中心に置かれた小型・深型・ポンプ放流の希少装置</b><br>
      対象施設 = <b>{TARGET_NAME}</b> ({TARGET_CITY})、
      容量 {int(TARGET_VOL):,} m³ / 面積 {int(TARGET_AREA):,} m² /
      推定貯留深 <b>{TARGET_DEPTH:.2f} m</b>。
      H1 (1 基のみ), H2 (推定深 ≥ 5m) ともに
      <b>{'支持' if h1_ok else '不支持'}/{'支持' if h2_ok else '不支持'}</b>。
      ダム ({dam_n}) ・トンネル ({rt_n}) ・地表式調節池 ({n_surf})
      に比して<b>{n_under} 基のみ</b>と圧倒的少数だが、
      推定貯留深はボックスカルバート 2-3 層分相当で、
      <b>「小さな面積を深く使う」 都市治水の現代的解法</b>を体現する。</li>
  <li><b>(RQ2 — 形式二極化) 容量・面積では小、 深さでは大の 3 軸非対称</b><br>
      地下式 ({n_under}) vs 地表式 ({n_surf}) で、 容量 {ratio_vol_to_median:.2f} 倍
      (地表式中央値比) ・面積 {df_surf['貯留面積_m2'].mean()/TARGET_AREA:.0f} 倍
      (地表式平均比) ・推定貯留深 {ratio_depth:.2f} 倍 (地表式平均比) という
      <b>3 軸非対称構造</b>が明らかになった。
      H3, H4 = <b>{'支持' if h3_ok else '不支持'}/{'支持' if h4_ok else '不支持'}</b>。
      地下式は<b>容量・面積では地表式に劣るが、 深さでは上回る</b>。
      また放流型式は 100% ポンプ vs 100% 自然調節 の<b>形式 100% 対応</b>で、
      「立地が形式を決める」 という強い因果関係が量的に確認された。</li>
  <li><b>(RQ3 — 治水ポートフォリオ) 容量 {ratio_dam_to_under:.0f} 倍差を持つ 3 階層構造</b><br>
      ダム ({dam_n} 基, ~{dam_vol_mean/1e6:.1f}M m³ 平均) >>
      河川トンネル ({rt_n} 本, ~{rt_vol_mean/1000:.0f}千 m³ 平均) >>
      地下調節池 ({n_under} 基, {TARGET_VOL:.0f} m³) という
      <b>容量 3 階層</b>が確認された。 H5 = <b>{'支持' if h5_ok else '不支持'}</b>。
      ただしこの 3 階層は<b>規模だけでなく立地・運用・希少性とも対応</b>しており、
      「ダム = 山岳大規模・常時貯水 / トンネル = 河川中規模・洪水時のみ通水 /
      地下調節池 = 都市小規模・洪水時のみ揚水排水」 の機能分担が成立。
      この 3 手段の<b>補完的ポートフォリオ</b>こそが、
      広島県の治水戦略の核心である。</li>
</ol>

<h3>3 RQ を統合した「県管理地下調節池」 の見立て</h3>
<p>RQ1 〜 RQ3 を統合すると、 広島県唯一の地下調節池 1 基は<b>「都市の中心 ×
小さい面積を深く使う × ポートフォリオの最終ピース」 の 3 重特性</b>として
描ける: (1) 立地は密集市街地中心、 (2) 形式は容量小・深さ大の地下式、
(3) 県全体の治水ポートフォリオで容量階層の最下層を担う「都市集約型治水」。
これは単なる「インフラ台帳」 ではなく、
<b>県の都市河川治水戦略の現代的形態</b>であり、
1 基という極小データであっても<b>関連データ群 ({dam_n+rt_n+n_surf+n_under}
件 = ダム {dam_n} + トンネル {rt_n} + 地表式調節池 {n_surf} + 地下式 {n_under})
の中で位置付けることで研究水準の深掘りが可能</b>であることを実証した。</p>

<p>3 つの研究角度 (構造仕様 / 形式二極化 / 治水ポートフォリオ) は完全に
独立で、 単一の RQ では見えないものを 3 RQ 並列で初めて立体的に見せる。
n=1 という極端に小さな母集団でも、 <b>個体名で全件を語れる粒度</b>と
<b>独自指標 (推定貯留深) 導入</b>と<b>関連データ群との比較</b>で
研究水準の深掘りが可能であることを実証した。</p>
"""


# ----- セクション 8: 発展課題 -----
sec8 = f"""
<h3>結果から導かれる新たな問い</h3>

<h4>発展課題 1: 国直轄地下河川 (大阪・東京) との比較統合分析</h4>
<p><b>結果 X</b>: 本記事は<b>県管理 {n_under} 基</b>のみを扱った。 一方、
都市部には大阪府の<b>寝屋川流域地下河川</b> (容量数百万 m³) や、
東京都の<b>環状七号線地下調節池</b> (容量 54 万 m³) など、
本データ ({TARGET_VOL:,.0f} m³) より<b>2-3 桁大きな地下調節池</b>が存在する。<br>
<b>新仮説 Y</b>: 全国の地下調節池整備密度は<b>都市化率 + 1 級水系
氾濫リスク</b>と正相関仮説。 大阪・東京・名古屋のような大都市圏は
広島県より地下調節池密度が<b>1-2 桁高い</b>仮説。<br>
<b>課題 Z</b>: (1) 国土交通省 中部・近畿・関東 各地方整備局のオープンデータ
から地下調節池 / 地下河川データを集約。
(2) 容量・密度・整備時期で<b>全国地下調節池ランキング</b>を作成。
(3) 「広島県の {TARGET_VOL:,.0f} m³」 が全国ランキングのどこに位置するかを
量的に評価し、 中規模都市県の地下調節池整備の特徴を浮かび上がらせる。</p>

<h4>発展課題 2: 新安川流域の浸水履歴と本施設の関連分析</h4>
<p><b>結果 X</b>: RQ1 で対象施設の周辺 1.5 km 圏内浸水想定区域面積
({flood_in_1500:.3f} km²) を計算した。 これは<b>静的な治水ニーズ</b>の指標で、
「実際の浸水イベントで本施設がどれだけ機能したか」 ではない。<br>
<b>新仮説 Y</b>: 過去 30 年の新安川流域の浸水イベント (S58 豪雨, H26
8.20 土砂災害, R3 7 月豪雨等) で、 本地下調節池の整備前後で
<b>浸水被害発生件数が 30% 以上減少</b>仮説。<br>
<b>課題 Z</b>: (1) 県の防災記録 (災害年報・河川災害誌) から新安川流域の
浸水イベント時系列を取得。 (2) 本施設の建設年 (推定 H20s〜H30s) を境に
イベント頻度・最大浸水深を比較。 (3) 整備前後の差分を<b>有意差検定</b>で
評価し、 単独施設の治水効果を量化。</p>

<h4>発展課題 3: ポンプ動力 vs 自然調節の維持コスト比較</h4>
<p><b>結果 X</b>: RQ2 で地下式 = ポンプ放流, 地表式 = 自然調節
(重力放流) の<b>形式 100% 対応</b>を確認した。 これは「初期建設コスト」
だけでなく「<b>維持管理コスト</b>」 にも影響するはず。<br>
<b>新仮説 Y</b>: 地下式調節池の年間維持コスト (電力・燃料・ポンプ点検) は、
地表式の <b>3-10 倍</b>仮説。 これは「都市内立地ゆえに高コストを許容
してでも整備された希少装置」 という制度的選択の経済的証拠。<br>
<b>課題 Z</b>: (1) 県の予算書から県管理治水施設の維持管理費 (令和 X 年度
歳出) を施設別に取得。 (2) 形式別 (地下式 vs 地表式) の年間維持コストを
比較。 (3) 容量当り維持コスト (円/m³) で正規化し、 形式の経済性を
量的に評価する。</p>

<h4>発展課題 4: 全国地下調節池の貯留時間 (= 容量÷排水能力) 分析</h4>
<p><b>結果 X</b>: 本データには<b>排水能力 (m³/s)</b> 列が無く、
RQ1 で「貯留時間 = 容量 / 排水能力」 の指標を計算できなかった。
これは設計思想を語る重要な指標。<br>
<b>新仮説 Y</b>: 全国の地下調節池の貯留時間中央値は<b>2-6 時間</b>仮説。
これは「都市河川の洪水ピーク継続時間 (= 短時間集中豪雨, 1-3 時間) の
2 倍程度を貯留できる設計」 という都市治水のスタンダードを反映する。<br>
<b>課題 Z</b>: (1) 県・国の地下調節池諸元データに排水能力列を追加要求 (or
学術文献から推定値を取得)。 (2) 容量 / 排水能力 = 貯留時間 (h) を計算。
(3) 都道府県別の貯留時間分布を比較し、 設計思想の地域差を可視化する。</p>

<h4>発展課題 5: 地下空間多目的利用との重ね合わせ (上部公園・道路の利用)</h4>
<p><b>結果 X</b>: RQ1 で対象施設は<b>地表に建物・道路・公園として転用</b>
されている可能性が高い (本データには表面利用列なし)。
これは「地下調節池 = 土地の二重利用」 の象徴。<br>
<b>新仮説 Y</b>: 全国の地下調節池上部の<b>30% 以上が公園・運動場</b>として
利用仮説。 「災害時 = 一時貯留装置 / 平時 = 公共オープンスペース」 の
<b>多機能利用</b>が現代都市の特徴。<br>
<b>課題 Z</b>: (1) 国土地理院の<b>建物外形データ + 公園 GIS データ</b>を
取得し、 全国地下調節池上部の表面利用を空間結合で判定。
(2) 表面用途別 (公園 / 運動場 / 駐車場 / 道路 / 商業施設) の件数集計。
(3) 「災害時の隠れたインフラ + 平時の公共財」 という<b>二重価値</b>を量化し、
都市計画の<b>立体活用</b>の事例として広島の本施設を位置付ける。</p>
"""


# ----- セクション組み立て -----
sections = [
    ("学習目標と問い", sec1),
    ("使用データ", sec2),
    ("ダウンロード", sec3),
    ("【RQ1】地下調節池構造研究 — 規模 × 立地 × 流域", sec4),
    ("【RQ2】調節池族 形式二極化研究 — 地下式 vs 地表式", sec5),
    ("【RQ3】治水 3 手段ポートフォリオ研究 — ダム + トンネル + 地下調節池", sec6),
    ("仮説検証総合", sec7),
    ("発展課題", sec8),
]

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    title="L80 地下調節池基本情報 単独 3 研究例分析",
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                f'{n_under} 基 / 地下式 100% / ポンプ放流 100%</a>'),
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# 11. 完了
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