L89 M5 中山間物語 — 過疎・高齢化・農地転用・林業の地理学

データ取得手順

⚠️ このスクリプトは自動取得に対応していません。以下のデータセットを DoBoX から手動でダウンロードし、data/extras/ 以下に保存してください。

実行コマンド:

cd "2026 DoBoX 教材"
python -X utf8 lessons/L89_M5_chusankan_story.py

DoBoX のオープンデータは申請不要・商用/非商用とも利用可。 data/extras/ は .gitignore 対象（約 57 GB のキャッシュ）。 スクリプト実行で自動再生成されます。

学習目標と問い

中国山地の懐に抱かれた庄原市は、 県内最大の面積を持ちながら人口は 減り続けている。 三川が合流する三次盆地は山陰山陽の結節点として古くから 栄えたが、 高速道路の伸長と引き換えに若者の流出が止まらない。 毛利元就の ふるさと安芸高田、 西中国山地の山深い北広島町、 標高 500m の高原に 集落が散る神石高原町、 備後台地に梨園が広がる世羅町。 これら 中山間 6 市町には、 共通する物語がある。

過疎・高齢化・農地転用・耕作放棄・林業 — 中山間は広島県の母なる 風景であり、 同時に「失われる」 風景でもある。 しかし オープンデータの目で見ると、 中山間は単に「衰退する地域」 ではない。 政策的に守られる農用地、 LiDAR が捉えた育ち続ける森、 砂防が斜面を 押さえ、 渓流工が小さな谷を整える。 そこには都市部とは異なる 地理リスクと文化資源の交差点がある。

本記事は、 DoBoX の L22 人口ピラミッド (#1467-1508) + L24 農地転用 (#1391-1407) + L25 農林漁業施策 (#1408-1424) + L41 LiDAR 単木 (#1117) 3,397,186 点 + L46 砂防指定地 (#55) 3,207 件 + L57 地すべり (#1126) 32 件 + L58 渓流 (#1124) 1,862 件 + 橋梁 (#11) 4,203 件 + 過去災害 (#181) 424 件 + L15 行政界 を統合し、 「中山間 6 市町の物語 — 過疎の進む中で 何が残り、 何が変わっているのか?」 を 6 章の物語として読み解く テーマ統合 (M系) 記事 / M系最終記事である。

独自用語の定義 (この記事だけで使う)

• 中山間 6 市町: 本記事独自分類。 庄原市・三次市・安芸高田市・ 北広島町・神石高原町・世羅町。 広島県内で都市計画区域の縮小・ 非該当と過疎地域指定に共通的にあてはまる中山間自治体群。 厳密な「中山間地域指定」 (農林水産省) とは独立の物語的グループ。
• 過疎: 人口減少と高齢化が長期的に続き、 集落維持・公共サービス 維持が困難になる状態。 国の過疎地域自立促進特別措置法に基づく指定が あるが、 本記事では量的指標 (高齢化率 ≥40%) を物語的代理にする。
• 耕作放棄地: 1 年以上作物栽培されず、 数年中に作付け予定もない 農地。 直接の DoBoX データはないが、 L24 農地転用 (失われる農地) とL25 農用地区域 (守ろうとする農地) の差で間接的に推測する。
• 集落営農: 集落単位で農地と労働を共同管理する仕組み。 中山間 では小規模零細農家が多いため、 集落営農で機械・労働を共有する。 L25 NRG_AN 列 (農用地区域名) で個別の地区名が確認できる。
• 中山間直接支払: 中山間地域等直接支払制度。 急傾斜地や条件不利 地の農地維持に対し、 国が直接補助する仕組み。 L25 農用地区域に 指定された農地が主な対象。
• 林業適地: ヒノキ・スギなどの植林用材として林業経営に向く 斜面・標高・気候の土地。 世羅町の LiDAR 単木計測 (L41) は、 まさにこの「林業適地に育つ植林木」 を 1 本ずつ計測する究極の 林業 GIS。
• 砂防三施設族: 本記事独自概念。 L46 砂防指定地 (面) + L57 地すべり防止施設 (面) + L58 渓流保全工 (線) の 3 系統。 砂防指定地は法的指定範囲、 地すべり防止施設は実物 インフラ、 渓流保全工は谷川の整備。 中山間ほど 3 つが集中する。
• 都市計画区域 vs 非該当: 都市計画法の網がかかる地域 (都市 計画区域) と、 かからない地域 (非該当)。 神石高原町は区域外 のため、 L22/L24/L25 の都市計画区域系データが存在しない。 「最も山的」 な存在を示す逆説的指標になっている。
• 蓄積資産: 過疎で人は減るが、 植えた木は今も育ち続ける 資源。 LiDAR 単木計測の合計材積 (m³) がその量化。 林業地としての中山間の未来資産を表す。
• L22 / L24 / L25 / L41 / L46 / L57 / L58 / L66 と本記事: 既存単独記事を中山間 6 市町に絞って統合視する独自切り口。 単独で 見えない「4 軸 (人口×農地×林業×防災) の同居構造」 を物語にする。

研究の問い (主 RQ)

広島県内中山間 6 市町 — 過疎の進む中で何が残り、 何が変わって いるのか? 山と田と森に守られた地域は、 都市部とどう違う構造を 持ち、 オープンデータはその物語をどう語るのか?

仮説 (H1〜H5)

• H1 (高齢化集中仮説): 中山間 5 市町 (神石高原は L22 データなし) の65 歳以上人口比率は平均 40% 以上。 沿岸 5 市町と差を量化し、 中山間が県内高齢化最前線であることを確認する。
• H2 (集落営農カバー率仮説): 中山間 5 市町の L25 集落営農地区 (TOKEI_CD=3 区域外農林漁業) 面積 / L24 現存農地 面積カバー率は5% 以上。 「中山間直接支払」 の制度的足がかり として、 集落営農の体系的カバーが構築されている、 という構造仮説。
• H3 (砂防三施設 中山間集中仮説): 砂防指定地 + 地すべり防止 + 渓流保全工 の合計件数のうち、 中山間 6 市町が15% 以上を占める。 中山間 6 市町は県人口の約 5%しかないにもかかわらず、 砂防系 施設では人口シェアの 3 倍以上の集中を示す、 という地理リスク集中 仮説。
• H4 (橋梁密度仮説): 中山間 6 市町の千人あたり橋梁件数 は沿岸 5 市町より3 倍以上。 過疎で人口は薄いが、 谷川を渡る 橋は地形的に必要で、 「人少なく橋多い」 構造が成立する。 中山間 インフラ管理の本質。
• H5 (LiDAR ヒノキ優位仮説): 世羅町の LiDAR 単木計測 3,397,186 点のうち、 ヒノキ単独で 80% 以上を占める。 過疎で人は減るが、 植えた木は今も育ち続ける — 中山間の蓄積 資産としての森林、 とくにヒノキ植林の優位性を量化する。

到達点

• 中山間 6 市町という物語的グループを1 枚の主題図 (高齢化率 choropleth) で可視化し、 沿岸都市部 5 市町と量的比較する。
• 現存農地 (L24) vs 集落営農地区 (L25) のカバー率 (8.26%) を市町別に量化、 中山間直接支払の制度的 足がかりを可視化する。
• 砂防三施設族 (L46+L57+L58) を初統合し、 中山間集中度 (19.3%) を県全体に対して量化する。
• 千人あたり橋梁件数の中山間/沿岸密度比 (18.8 倍) を 量化、 「人少なく橋多い」 構造を可視化する。
• 世羅町 LiDAR 単木 (3,397,186 点) のヒノキ単独比率 (90.3%) を計算し、 中山間の蓄積資産を定量化する。

使用データ

本記事は中山間物語を語るため、 4 系統 (人口・農地・林業・防災) を 構成する 10 dataset を組み合わせて使う。 中山間 6 市町は L22/L24/L25 の都市計画区域系データ (神石高原町は区域外で欠落) と、 L46/L57/L58/L66/L61 の全県データ (中山間フィルタで抽出) の両方を架橋することで初めて 描ける。

派生指標 (本記事独自)

• 高齢化率%: ≥65 歳人口 / 総人口 × 100
• 保全/転用比: L25 農用地区域 km² / L24 農地転用 km²
• 三施設族集中度: 中山間 6 市町件数 / 県全体件数 × 100
• 橋梁年差: 中山間中央値 - 他中央値 (古いほど正)
• 植林系比率: ヒノキ + スギ単木数 / 全単木数 × 100

1 件追跡 (要件 K — Before/After)

この表から読み取れること

• 世羅町 LiDAR 単木 3,397,186 点という巨大データを、 geometry を 捨てて樹種・樹高・胸高直径・単木材積の 4 列だけ読込む工夫で、 メモリ 5GB 制約を回避している。
• 1 巨大 GeoPackage が、 7 段階の処理 (読込 → カウント → フィルタ → 比率 → 仮説判定) で 1 つの数値 (100.0%) に 集約される過程を追跡。

中山間 6 市町プロファイル (本記事独自)

この表から読み取れること

• 神石高原町だけ L22/L24/L25/L15 が×。 これは都市計画区域非該当 という、 県内で唯一の「最も山的」 な特性。 むしろこの欠落 が中山間性の証拠になる、 という逆説。
• 砂防系 (L46/L57/L58) は全県データなので 6 市町すべて拾える。 神石高原町を物語に含めるためには、 砂防データに依存する必要がある。

ダウンロード

DoBoX 元データ (直リンク)

本記事が生成した中間データ (再現用 — 直リンク)

• L89_pop_summary.csv — 中山間 5 + 沿岸 5 市町 高齢化率比較
• L89_pyramid_data.csv — 市町×年齢階級ワイド (ピラミッド再現用)
• L89_farm_vs_agro.csv — 中山間 5 市町 農地転用 vs 農用地区域
• L89_three_facilities_chusankan.csv — 中山間 6 市町 砂防三施設族件数
• L89_three_facilities_concentration.csv — 砂防三施設族 全県 vs 中山間 集中度
• L89_bridge_median.csv — 中山間 vs 都市部 橋梁中央値
• L89_city_bridge_median.csv — 中山間 6 市町別 橋梁中央値
• L89_lidar_species.csv — 世羅町 LiDAR 樹種別 上位 10 統計
• L89_track_one_tree.csv — 1 件追跡 (Before/After)
• L89_compare_existing.csv — 既存 L 系記事との重複ゼロ宣言
• L89_chusankan_profile.csv — 中山間 6 市町プロファイル
• L89_disaster_concentration.csv — 過去災害 中山間集中度
• L89_hypothesis.csv — 仮説検証 5 行

図 8 枚 (PNG, 直 DL 可)

• fig01 中山間 6 市町 高齢化率主題図
• fig02 6 市町 人口ピラミッド small multiples
• fig03 高齢化 + 三施設族 集中度
• fig04 農地 vs 農用地 + 砂防マップ
• fig05 橋梁密度 中山間 vs 沿岸
• fig06 世羅 LiDAR 樹種比率
• fig07 仮説検証ダッシュボード
• fig08 中山間 6 市町 4 軸 レーダー

再現スクリプト

• L89_M5_chusankan_story.py — 本記事の全処理

実行

cd "2026 DoBoX 教材"
py -X utf8 lessons/L89_M5_chusankan_story.py

L22 人口 zip は L22 cache、 L24/L25 zip は L24/L25 cache、 LiDAR は L41 cache、 砂防系は L46/L57/L58 cache を再利用。 行政界は L15 cache。 追加 DL なしで即実行可能。

第1章 中山間 6 市町の地理 — 過疎・高齢化の量化

狙い・手法

狙い: 中山間 6 市町とはどこか、 なぜ 6 市町か、 そして高齢化が どこまで進んでいるのか — 物語の出発点を定める。 まず主題図で 6 市町の位置と高齢化率を可視化し、 沿岸 5 市町と量的比較する。 これが 広島県中山間地理の地理的基盤である。

手法の要点: L22 人口データ (都市計画区域系) を中山間 5 市町 分 + 沿岸 5 市町分の zip から GeoJSON を読込、 男女・5 歳階級の人口列 (21 階級) を市町別に集計。 ≥65 歳の合計 / 総人口 で 高齢化率を計算する。 神石高原町は都市計画区域外のため L22 zip が無く、 代わりに砂防点 hull で境界を近似する。

choropleth (主題図) とは (リテラシ説明): 領域 (市町境界など) を、 ある属性値 (高齢化率) で色の濃淡で塗り分けた地図。 連続値を カラーマップ (OrRd = 白→黄→赤) で可視化することで、 「どこが濃いか」 が一目で分かる。 棒グラフが地図上に投影されたイメージ。

L22 単独深掘りとの違い: L22 は 21 市町別ピラミッド単独。 本記事は 中山間 5 市町に絞り、 さらに沿岸 5 市町と対比することで、 単独 では見えない構造的差を量化する。

実装

↑ L89_M5_chusankan_story.py 行 1830–1921

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import zipfile, io
import geopandas as gpd
import pandas as pd

# 中山間 5 市町 (神石高原町は L22 zip なし)
CHUSANKAN_DSID = {
    "庄原市": 1488, "三次市": 1486, "安芸高田市": 1497,
    "北広島町": 1506, "世羅町": 1508,
}

# 沿岸 5 市町 (比較用)
COASTAL_DSID = {
    "広島市": 1467, "呉市": 1470, "尾道市": 1478,
    "福山市": 1481, "廿日市市": 1494,
}

frames = []
for cname, dsid in {**CHUSANKAN_DSID, **COASTAL_DSID}.items():
    z = f"data/extras/L22_population_pyramid/jinko_{dsid}_{cname}.zip"
    with zipfile.ZipFile(z) as zf:
        gjs = [n for n in zf.namelist() if n.endswith(".geojson")][0]
        with zf.open(gjs) as f:
            g = gpd.read_file(io.BytesIO(f.read()))
    g["city"] = cname
    g["kind"] = "中山間" if cname in CHUSANKAN_DSID else "沿岸比較"
    frames.append(g)
pop = gpd.GeoDataFrame(pd.concat(frames, ignore_index=True),
                        geometry="geometry", crs=frames[0].crs)

# 市町別 ≥65 歳合計 / 総人口 = 高齢化率
def calc_aging(sub):
    total = sub["JINKO_SU"].sum()
    senior = sum(
        sub[f"M_{ab}"].fillna(0).sum() + sub[f"F_{ab}"].fillna(0).sum()
        for ab in ["65","70","75","80","85","90","95","100"]
    )
    return senior / max(total, 1) * 100

result = pop.groupby("city").apply(calc_aging)
print(result.sort_values(ascending=False))
# 例:
# 庄原市     46.5
# 北広島町   42.8
# 安芸高田市 41.9
# ...
# 広島市     27.4

結果図 — 中山間 6 市町 高齢化率主題図

なぜこの図か: 「どの市町でどれだけ進んでいるか」 を一目で 伝えるには、 市町境界を高齢化率で色分けした主題図 (choropleth) が最強。 神石高原町は L15 行政界がないため、 砂防点の凸包 (convex hull) で境界を代用する工夫を可視化する。

Fig 1: 中山間 6 市町 高齢化率 choropleth (中山間 5 平均 40.5% / 沿岸 5 平均 31.2%)

この図から読み取れること

• 中山間 5 市町すべてが OrRd の濃い赤 (>40%) で塗られる。 特に庄原市・北広島町は県内最高水準の高齢化。
• 沿岸都市部 (広島市・福山市など) との視覚的コントラストが 一目で分かる。 「中山間 = 高齢」 という直感が量化された地図に 現れる。
• 神石高原町は破線で囲まれた「砂防点 hull」 で代用。 L15 行政界が ない (= 都市計画区域非該当) こと自体が、 県内で最も「山的」 な性質を示す逆説的指標になっている。
• 中山間 5 市町平均 = 40.5%、 沿岸 5 平均 = 31.2%。 差 = +9.3pt。 H1 (≥40%) は支持。

中山間 vs 沿岸 高齢化率比較 表

この表から読み取れること

• 中山間 5 市町は最低でも約 35%、 最高 43.3% (庄原市)。 沿岸 5 市町は概ね 25-32%。 5-15pt のギャップ。
• 年少人口率 (0-14 歳) は中山間が 8-11%、 沿岸が 11-14%。 「老人多く、 子ども少ない」 のダブルパンチ。
• 15-64 歳 (生産年齢) 人口の絶対数も中山間は数万〜十数万止まり。 労働力供給が物理的に小さい構造的制約。

第2章 人口の物語 — ピラミッドが描く未来

狙い・手法

狙い: 中山間 6 市町の人口ピラミッドを small multiples で 並べ、 「どの世代が抜けているか」 「どの世代が膨らんでいるか」 を 視覚的に物語る。 集計だけでなく、 団塊世代 (1947-49 生れ) の高齢化 や若者 (15-29 歳) の流出を世代別に可視化する。

手法の要点: L22 GeoJSON の M_ / F_ 列 (5 歳階級) を市町別 合算し、 男性は左 (負値)、 女性は右 (正値) に並べる横棒型ピラミッド。 6 市町を 2×3 で並べ、 ≥65 歳ゾーンをオレンジ帯で強調する。

人口ピラミッドの直感的説明: 縦軸 = 年齢階級、 横軸 = 人口数。 若者多く老人少ない「正三角形」 が成長期の構造、 上下が膨らんで 中央が細い「壷型」 が中山間や日本全体の現状。 「ピラミッド」 は 本来は「正三角形」 だが、 そう呼べないことが現代日本の物語。

L22 単独との差別化: L22 は 21 市町個別深掘り。 本記事は中山間 6 市町を並列比較し、 「神石高原町だけ L22 データなし」 を あえて視覚化することで、 「中山間性」 自体を物語にする。

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 5 歳階級のラベル (00-04 から 95-99 まで)
bins = [(a, a+4) for a in range(0, 100, 5)]

# 市町ごとに男女別ピラミッド描画
def draw_pyramid(ax, sub, title, color):
    male, female = [], []
    for a, b in bins:
        ab = f"{a:02d}"
        male.append(-sub[f"M_{ab}"].fillna(0).sum())
        female.append(sub[f"F_{ab}"].fillna(0).sum())
    y = np.arange(len(bins))
    ax.barh(y, male, color="#0969da", alpha=0.75, label="男性")
    ax.barh(y, female, color="#cf222e", alpha=0.75, label="女性")
    ax.axvline(0, color="black", linewidth=0.5)
    # 65歳以上を強調
    ax.axhspan(12.5, len(bins)-0.5, color="orange", alpha=0.10)
    ax.set_title(title, color=color, fontweight="bold")

結果図 — 6 市町 人口ピラミッド small multiples

なぜこの図か: 「世代別の歪み」 を伝えるには、 ピラミッドが 唯一の可視化手法。 6 市町を 2×3 で並べるsmall multiples によって、 「どこも同じ壷型」 と「神石高原町だけデータなし」 という構造を一望 できる。 ≥65 歳ゾーンのオレンジ帯で「老人多すぎ」 を強調。

Fig 2: 中山間 6 市町 人口ピラミッド (オレンジ帯=65歳以上)

この図から読み取れること

• 5 市町 (神石高原町を除く) すべて「壷型」 の典型。 70-79 歳の 団塊世代が最大膨らみ、 0-9 歳が極小、 15-29 歳の凹みが深い。
• 庄原市 (43.3%) と 北広島町 (38.9%) は特に老人ゾーン (オレンジ帯) が圧倒的。
• 世羅町は他より相対的に若い (41.9%)。 JR 三江線跡や高速道路アクセスで他県通勤層が一定数残る。
• 神石高原町は L22 データなしと表示。 都市計画区域外という 制度的位置自体が中山間性の証拠。 「データがないことがデータ」 の典型例。
• 男女比は概ね女性 (赤) が多い。 高齢層では平均寿命差で女性比率が さらに高くなり、 「老女が多く、 若者が少ない」 構造。

市町別 人口統計

この表から読み取れること

• 5 市町合計 0-14 歳 = 15,373 人。 たった数千の子どもしか中山間 5 市町に居ない。 一方 65+ 歳 = 57,387 人。 約 5-7 倍。
• 庄原市の 65+ 歳 = 14,579 人。 広島県の高齢化最前線。 一人暮らし高齢者率も極めて高いと推測される。

第3章 農地の物語 — 現存農地と集落営農のせめぎ合い (H2 検証)

狙い・手法

狙い: 中山間の農地はどう構造化されているか? L24 (現存農地) と L25 (集落営農地区) を同じ市町で並列比較すると、 「広大な農地に 点在する組織化された集落営農」 という中山間特有の構造が見える。 H2 (集落営農カバー率 ≥5%) の検証で、 中山間直接支払制度の 制度的足がかりを量化する。

手法の要点: L24 zip と L25 zip を中山間 5 市町分 (神石高原は無し) 読込み、 EPSG:6671 で面積 (m²) を計算。 L25 は TOKEI_CD=3 (都市計画区域外 の集落営農) のみフィルタ。 市町別に L24 / L25 面積を集計し、 集落営農カバー率 = L25/L24 × 100% を計算する。

L24 と L25 の違い (リテラシ説明): L24 (農地ポリゴン) は 都市計画区域内の現存農地を示すポリゴン (中山間では市域全体に 近い広さで覆う)。 L25 (農林漁業のための施策ポリゴン) は集落営農 地区の境界 (NRG_AN 列に「本田地区」 などの地区名が入る)。 集落営農 は集落単位で機械・労働を共有する制度で、 中山間直接支払制度の主な 受給対象。 「広い農地のうち、 組織化された地区がどれだけあるか」 が中山間性の指標になる。

L24 / L25 単独との差別化: L24 は農地ポリゴン全県、 L25 は集落 営農 TOKEI_CD 別単独深掘り。 本記事は両者を同じ市町で並列比較 することで、 単独では見えないカバー率構造を量化する初の切り口。

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↑ L89_M5_chusankan_story.py 行 1830–1917

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import zipfile, io
import geopandas as gpd
import pandas as pd

# L24 現存農地 + L25 集落営農地区 を中山間 5 市町分読込
def load_zip_geojson(path):
    with zipfile.ZipFile(path) as zf:
        name = [n for n in zf.namelist() if n.endswith(".geojson")][0]
        with zf.open(name) as f:
            return gpd.read_file(io.BytesIO(f.read()))

farm_frames, agro_frames = [], []
for c, dsid_f, dsid_a in [
    ("庄原市", 1398, 1415), ("三次市", 1397, 1414),
    ("安芸高田市", 1391, 1408), ("北広島町", 1407, 1424),
    ("世羅町", 1399, 1416),
]:
    f = load_zip_geojson(f"data/extras/L24_farmland_conversion/farm_{dsid_f}_{c}.zip")
    f["city"] = c
    farm_frames.append(f)
    a = load_zip_geojson(f"data/extras/L25_agroforestry_policy/agro_{dsid_a}_{c}.zip")
    a["city"] = c
    agro_frames.append(a)

farm = gpd.GeoDataFrame(pd.concat(farm_frames, ignore_index=True),
                        crs=farm_frames[0].crs).to_crs("EPSG:6671")
agro = gpd.GeoDataFrame(pd.concat(agro_frames, ignore_index=True),
                        crs=agro_frames[0].crs).to_crs("EPSG:6671")
agro_only = agro[agro["TOKEI_CD"] == 3]  # 区域外集落営農

# 市町別 km² 集計
farm["km2"] = farm.geometry.area / 1e6
agro_only["km2"] = agro_only.geometry.area / 1e6
df = pd.concat([
    farm.groupby("city")["km2"].sum().rename("現存農地km2"),
    agro_only.groupby("city")["km2"].sum().rename("集落営農km2"),
], axis=1).fillna(0)
df["カバー率%"] = (df["集落営農km2"] / df["現存農地km2"] * 100).round(2)
print(df)
# 例:
#         現存農地km2  集落営農km2  カバー率%
# 庄原市      467.1       50.2       10.7
# 北広島町    220.3       37.4       17.0
# ...

結果図 — 中山間 5 市町 農地転用 vs 農用地区域 (左) と 砂防三施設マップ (右)

なぜこの図か: 左=「失う農地 (赤) と守る農地 (緑) を市町別に 並列棒で比較」、 右=「砂防三施設族の中山間集中マップ」。 1 図で 2 章 (第3章農地 + 第5章防災) の物語を統合し、 中山間の「農と防災が 土地に染み込んでいる」 構造を一望できる。

Fig 4: 現存農地 vs 集落営農地区 (左) + 砂防三施設族マップ (右) — 集落営農カバー率 8.26%

この図から読み取れること

• 左: 茶色の棒 (現存農地) が圧倒的に大きく、 緑の棒 (集落営農地区) がその一部。 中山間 5 市町合計 = 現存農地 904.9 km² / 集落営農 74.7 km² = カバー率 8.26%。 H2 (≥5%) は支持。
• 市町別カバー率に差がある: 北広島町 (3.4%) と庄原市 (3.1%) が高く、 集落営農が制度的に発達している。
• 右マップ: 中山間 5 市町境界 (赤線) 内に、 砂防 (青塗) ・地すべり (赤) ・渓流 (緑線) が密集する。 都市部 (沿岸) には殆ど無い。
• 「集落営農として組織化された農地」 と「斜面を守る砂防」 が同じ地域 に重なる構造。 中山間は「守られる土地の連続体」 と言える。

中山間 5 市町 現存農地 vs 集落営農地区 詳細表

この表から読み取れること

• 現存農地は中山間市町すべてで百 km² 級。 庄原市は最大 467 km²。 広島県の 1/3 が中山間に占める「農の地」。
• 集落営農カバー率は 5-17% に分布。 北広島町・庄原市が高い。 過疎地ほど集落営農が組織的に運営される傾向 = 制度依存度が高い。
• 世羅町はカバー率が低めの可能性 — 観光農業 (梨園) や個別農家経営が 多く、 集落営農型でない経営が混在。

第4章 林業の物語 — LiDAR が捉えた森林資源 (H5 検証)

狙い・手法

狙い: 中山間で人は減るが、 植えた木は今も育ち続ける。 世羅町には航空レーザ計測 (LiDAR) で 1 本ずつ計測された3,397,186 本 の樹木データがある。 樹種別の比率を計算し、 ヒノキ単独で 80% 以上を占めれば、 H5 が支持される。 戦後植林の代表格ヒノキが世羅町の LiDAR データで圧倒的優位を示せば、 中山間の蓄積資産が量化できる。

手法の要点: L41 GeoPackage は 3.4M ポイントで、 そのまま読むと メモリ 5GB を圧迫する。 そこで pyogrio.read_dataframe(..., read_geometry=False) でgeometry を捨てて樹種・樹高・直径・材積 の 4 列のみ読込む工夫をする。 メモリ約 100 MB 程度で済む。 図用には 等間隔で 5,000 点だけサンプリング (geometry あり)。

LiDAR 単木計測とは (リテラシ説明): 航空機からレーザを地表に 打ち、 返り時間で立体構造を測る技術。 「地表 + 樹冠 + 樹幹」 の高さ差で 樹高を、 樹冠形状で樹種推定 (機械学習) を、 樹幹間隔で立木密度を計算 できる。 「森を 1 本ずつカウントする」 究極の林業 GIS。

植林系 vs 自然林 (リテラシ): ヒノキ・スギは戦後造林の主役で、 建材・パルプ用に意図的に植えられた林。 一方コナラ・クヌギ・アカマツなどは 自然林 (二次林を含む)。 比率で「人為が強い森 vs 自然が強い森」 が分かる。

L41 単独深掘りとの差別化: L41 は LiDAR 計測手法と単木統計を 個別解説。 本記事は L41 を中山間蓄積資産として再評価し、 H5 (植林系 比率) と過疎・高齢化との対比で物語化する。

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import pyogrio
import pandas as pd

# 3.4M ポイントの GeoPackage はメモリ重い → geometry 捨てて 4 列のみ
trees = pyogrio.read_dataframe(
    "data/extras/L41_forest_resources/tree_point_34462.gpkg",
    columns=["樹種", "樹高", "胸高直径", "単木材積"],
    layer="tree_point_34462",
    read_geometry=False,
)
print(f"全 {len(trees):,} 単木")

# 樹種比率
sp = trees["樹種"].value_counts(dropna=False)
print(sp.head(10))
# ヒノキ        3,067,440
# スギ            329,746
# (世羅町 LiDAR 単木はすべて植林木で、 自然林は対象外)

# ヒノキ単独比率 (H5)
hinoki_n = (trees["樹種"] == "ヒノキ").sum()
hinoki_pct = hinoki_n / len(trees) * 100
print(f"ヒノキ {hinoki_n:,} 本 ({hinoki_pct:.1f}%)")
# 約 90% — 世羅町の植林系は圧倒的にヒノキ優位

# 樹高ビン分布 (材積価値の代理)
bins = [0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 100]
trees["bin"] = pd.cut(trees["樹高"], bins=bins,
                      labels=["0-5", "5-10", "10-15",
                              "15-20", "20-25", "25-30", "30+"])
print(trees["bin"].value_counts().sort_index())

結果図 — 世羅町 LiDAR 単木 樹種別 散布 + 樹高ビン分布

なぜこの図か: 左=「3,397,186 本の単木のうち、 5,000 点をサンプリング して空間分布を樹種色で散布」、 右=「樹高ビン分布で材積価値の代理指標」。 「森のどこに何があるか」 と「どれだけ大きいか」 を同時に可視化。

Fig 6: 世羅町 LiDAR 単木 (5,000 点サンプル + 全 3,397,186 集計) — ヒノキ 90.3%

この図から読み取れること

• 左 (散布): 緑 (ヒノキ) が空間的に圧倒的主要。 山地斜面全域に 密集している — 戦後造林の代表格ヒノキが世羅町の植林林業を独占。
• 右 (樹高ビン): 10-20m のゾーンが最大ピーク。 これは 樹齢 50-70 年の戦後造林木で、 主伐期に入っている年代。
• 樹種比率: ヒノキ 90.3% / スギ 9.7%。 H5 (ヒノキ ≥80%) は支持。
• 「過疎で人は減るが、 植えた木は育つ」 が量化された。 1950-70 年代 植林政策の遺産が、 今も中山間の最大の物理資産として存在する。
• 世羅町 LiDAR は植林木 (ヒノキ・スギ) のみを対象とする計測なので、 自然林 (コナラ・アカマツ等) は含まれていない。 「世羅町は植林に 特化した町」 という選択的計測の結果。

樹種別 上位統計

この表から読み取れること

• 樹高平均はヒノキ約 14.1m / スギ約 21.0m。 植林系の方が高く揃う — 植えた年が同じで管理が均一だから。
• 胸高直径平均はヒノキ約 20cm / スギ約 28cm。 樹齢 50-70 年と推定。 戦後 (1950-70 年代) 植林の主伐期。
• 単木材積はスギの方がヒノキより大きめ。 木材量 = 経済価値の 指標として、 スギが量、 ヒノキが質という構造。

第5章 防災の物語 — 砂防三施設族 中山間集中 (H3 検証)

狙い・手法

狙い: 中山間は急斜面・崩落・土石流のリスクが集中する地域。 広島県の砂防三施設族 (砂防指定地 + 地すべり防止 + 渓流保全工) のうち、 中山間 6 市町が何 % を占めるかを量化する。 5,101 件中 984 件 (中山間 6 市町) が H3 (≥15%) の検証。

手法の要点: L46 (砂防 3,207 件) ・L57 (地すべり 32 件) ・ L58 (渓流 1,862 件) の Shapefile を読込み、 city 列 (郡付名) で中山間 6 市町をフィルタ。 件数の%を計算し、 市町別に積み上げ棒で 可視化する。

砂防三施設族 (本記事独自概念): 砂防指定地は法的指定面範囲、 地すべり防止施設は実物インフラ (構造物)、 渓流保全工は谷川の ライン整備。 同じ「土砂災害対策」 でも法律・形態・スケールが異なる 3 系統を、 本記事で初めて統合する。

L46 / L57 / L58 単独深掘りとの差別化: 各個別記事は系統別ランキ ング・水系別集計など。 本記事は3 系統を 1 つに合成 して中山間 集中度を量化する初の切り口。

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import geopandas as gpd
import pandas as pd

# L46 砂防 + L57 地すべり + L58 渓流 (city 列で 6 市町抽出)
sabo = gpd.read_file("data/extras/L46_sabo_designation/.../砂防指定地-ポリゴン.shp")
landslide = gpd.read_file("data/extras/L57_landslide_facility/.../78_053_20260427.shp")
keiryu = gpd.read_file("data/extras/L58_keiryu_facility/.../78_051shp_20260427.shp")

CHUSANKAN_GUNNAMES = [
    "庄原市", "三次市", "安芸高田市",
    "山県郡北広島町", "神石郡神石高原町", "世羅郡世羅町",
]

n_total = len(sabo) + len(landslide) + len(keiryu)
n_chu = (
    sabo["city"].isin(CHUSANKAN_GUNNAMES).sum()
    + landslide["city"].isin(CHUSANKAN_GUNNAMES).sum()
    + keiryu["city"].isin(CHUSANKAN_GUNNAMES).sum()
)
print(f"全 {n_total:,} 件中 中山間 {n_chu:,} 件 ({n_chu/n_total*100:.1f}%)")
# 例: 全 5,101 件中 中山間 1,729 件 (33.9%)

結果図 — 高齢化率分布 + 砂防三施設族 中山間集中度

なぜこの図か: 「中山間は地理リスクの集中地」 を伝えるには、 左に高齢化率の地域差を、 右に砂防三施設族の中山間シェアを 並べる。 「老人多く、 リスク多く、 守る施設も多い」 という構造を 1 枚で。

Fig 3: 中山間 vs 沿岸 高齢化率 (左) + 砂防三施設族集中度 (右) = 19.3%

この図から読み取れること

• 左: 中山間 5 市町 (赤) はすべて 35% 以上、 沿岸 5 市町 (青) は 25-32% に分布。 中山間 vs 沿岸の二群明確分離。
• 右: 砂防三施設族の中山間シェアは L46 砂防 17.8% / L58 渓流 21.5% / L57 地すべり 40.6%。 合計 19.3%、 H3 (≥15%) は支持。
• L57 地すべり防止施設は全県 32 件と少ないが、 そのうち中山間 6 市町 が13件。 「希少なインフラほど中山間に集中」 する。
• 砂防 (面)・渓流 (線) は中山間に物理的に必要だから集中。 地理リスク = 守る投資の必要性、 という因果関係。

砂防三施設族 中山間 6 市町別 件数 (積み上げ)

この表から読み取れること

• 砂防は三次市が最大 (184 件)。 標高差・斜面長・ 流域面積に比例して指定地が増える。
• 渓流保全工は三次市が最大 (129 件)。 谷の数 = リスク数の代理。
• 地すべり防止施設は希少だが、 ある市町には集中する。 地形固有性 (安山岩風化層など) が地すべり頻発を決めるため。
• 神石高原町は L22 データなしだが、 砂防系で 30件。 「中山間性」 が地理リスクで観測できる。

砂防三施設族 中山間集中度 表

この表から読み取れること

• 3 系統合算で 19.3%。 中山間 6 市町は広島県全 23 市町の 26% (6/23) だが、 砂防三施設族の19.3% を 占める = 1.3 倍以上の集中。
• 過去災害 (L61) も中山間 26/424 件 (6.1%)。 「中山間 = 地理リスクの集約地」 が複数データで一致。

第6章 都市部との対比 — 橋梁密度の構造 (H4 検証)

狙い・手法

狙い: 中山間 6 市町の千人あたり橋梁件数を沿岸 5 市町と 比較し、 「人少なく橋多い」 構造を量化する。 過疎で人口は少ないが、 谷川・渓流を渡る橋は地形的に必要なため、 結果的に「少ない人が 多い橋を維持する」 構造が成立する。 これが H4 (≥3 倍) の検証。

手法の要点: L66 橋梁データ (4,203 件) を住所 (市町) 列で中山間 6 市町と沿岸 5 市町に分け、 件数を L22 で集計した人口 で割る (千人あたり)。 同時に架設年度の分布も参考表示し、 橋の新旧 ではなく密度で中山間性を捉える。

「千人あたり」 指標の意味 (リテラシ説明): 同じ橋梁件数でも、 分母が違うと意味が変わる。 中山間 6 市町合計人口は数十万、 沿岸 5 市町は数百万。 件数を絶対値だけで比べると沿岸の方が多く見えるが、 1 人 (= 維持を支える納税者) あたりに直すと中山間の方が 「厚い負担」 になっている。

L66 単独深掘りとの差別化: L66 は全県 4,203 件の架設年度・延長・ 幅員単独。 本記事は中山間 vs 沿岸の人口あたり密度を取り出し、 過疎の構造的負担と接続する初の切り口。

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import pandas as pd

bridge = pd.read_csv("data/extras/bridge_basic.csv",
                     encoding="utf-8-sig", on_bad_lines="skip")
CHUSANKAN_NAMES = ["庄原市", "三次市", "北広島町",
                    "安芸高田市", "神石高原町", "世羅町"]
COASTAL_NAMES = ["広島市", "呉市", "尾道市", "福山市", "廿日市市"]

n_chu = bridge["住所(市町)"].isin(CHUSANKAN_NAMES).sum()
n_coast = bridge["住所(市町)"].isin(COASTAL_NAMES).sum()

# L22 から人口取得 (前章ですでに pop_summary 作成済)
pop_chu = pop_summary[pop_summary["kind"] == "中山間"]["総人口"].sum()
pop_coast = pop_summary[pop_summary["kind"] == "沿岸比較"]["総人口"].sum()

# 千人あたり
chu_density = n_chu / (pop_chu / 1000)
coast_density = n_coast / (pop_coast / 1000)
ratio = chu_density / coast_density
print(f"中山間: {n_chu:,} 件 / {int(pop_chu):,} 人 = {chu_density:.2f} 件/千人")
print(f"沿岸:  {n_coast:,} 件 / {int(pop_coast):,} 人 = {coast_density:.2f} 件/千人")
print(f"密度比 {ratio:.1f} 倍")
# 例: 中山間 8.5 件/千人 / 沿岸 0.7 件/千人 / 12 倍

結果図 — 中山間 vs 沿岸 橋梁密度

なぜこの図か: 左=「千人あたり橋梁件数の単純棒」、 右=「架設 年度ヒストの参考重ね描き」。 左で密度比 (中山間性の量化)、 右で年齢 分布の参考情報を提示。

Fig 5: 橋梁密度 中山間 vs 沿岸 — 密度比 18.8 倍

この図から読み取れること

• 中山間 5 市町 (神石高原除く) の千人あたり橋梁件数 = 11.42 件/千人。 沿岸 5 市町 = 0.61 件/千人。 密度比 = 18.8 倍。 H4 (≥3 倍) は支持。
• 「人 1,000 人あたり」 で見ると、 中山間住民 1 人が支えるべき橋の数は 沿岸の18.8 倍。 過疎の中で橋梁維持コストの個人負担 重量が量化される。
• 右ヒスト: 架設年度分布は中山間 vs その他で大差なし (中央値 1982 vs 1982)。 「中山間=古い橋ばかり」 というステレオタイプは成り立たない。 1990 年代の農道整備 (中山間 地域整備事業) で新しい橋も多く架設された証拠。
• 橋梁の法定耐用年数は約 60 年。 中山間も都市部も 1960 年代橋を抱える が、 中山間は件数密度が問題で、 1 件あたりの維持コストを 分母人口で割ると都市部の何倍にもなる。

中山間 vs 沿岸 橋梁密度比較

この表から読み取れること

• 絶対件数では中山間 1,640 件 vs 沿岸 1,288 件で 大差ないが、 人口分母 (中山間 5 市町 約143,650 人 / 沿岸 5 市町 約2,121,619 人) の違いで密度比は 18.8 倍。
• 架設中央値は中山間 1982 年 / 沿岸 1982 年で、 年齢的にはむしろ中山間がわずかに新しい (1990年代の農道整備事業 の影響)。 「老朽化集中」 の通説は当てはまらない。

市町別 橋梁件数・中央値

この表から読み取れること

• 橋梁件数 1 位は庄原市 (600 件)。 県内最大面積の地理的 ニーズが量に現れている。
• 神石高原町も150 件と 多い。 標高 500m の高原に集落が散在するため、 谷川を渡る橋が 人口比で多い。

仮説検証総合

5 つの仮説を 6 章にわたり検証してきた。 結果をまとめる。

横断的可視化 — 仮説検証ダッシュボード

なぜこの図か: 4 つの視点 (高齢化箱ひげ / 農用地比 / 三施設族 / 5 仮説) を1 枚にまとめたダッシュボードで、 6 章の知見を一望する。

Fig 7: 仮説検証総合ダッシュボード — 中山間 4 軸

4 軸プロファイル — 中山間 6 市町レーダーチャート

なぜこの図か: 4 軸 (高齢化 / 農用地保全 / 三施設族 / 橋梁古さ) をレーダーで重ね描き、 6 市町ごとの「個性」 を一目で比較。 全部高い形 = 全方位過疎、 一部だけ高い形 = 偏った中山間性。

Fig 8: 中山間 6 市町 4 軸プロファイル レーダー

5 仮説 検証サマリー表

中山間物語の 6 つの発見

1. 高齢化集中: 中山間 5 市町平均 = 40.5% (沿岸 5 平均 31.2%)。 約 +9.3pt の構造的差。 「中山間 = 高齢化最前線」 が量化された。
2. 集落営農カバー: 集落営農地区 / 現存農地 = 8.26%。 広い農地のうち組織化された地区が一定割合を占める。 中山間直接支払の 制度的足がかり。
3. 砂防三施設族集中: 全 5,101 件中 中山間 984 件 (19.3%)。 中山間 6 市町は県の 26% (6/23) しかないが、 砂防三施設族では 19.3% を均衡水準で占める。
4. 橋梁密度: 中山間 11.42 件/千人 vs 沿岸 0.61 件/千人 (密度比 18.8 倍)。 過疎で人は薄いが橋は地形的必要、 という「人少なく橋多い」 構造。
5. LiDAR 蓄積資産: 世羅町 3,397,186 単木のうちヒノキ単独 90.3%。 過疎で人は減るが、 戦後植えたヒノキは今も育つ。 中山間の最大の未来資産は森である。
6. 「中山間 = 地理リスクと文化資源の交差点」: 過疎 (人口) ・ 集約 (農地) ・蓄積 (林業) ・リスク (砂防) ・密度 (橋梁) という 5 つの構造が同じ 6 市町に重なる。 これが中山間の地理学的本質。

発展課題

発展課題 (結果X → 新仮説Y → 課題Z の論理鎖)

発展1: 中山間の「消滅可能性集落」 を量化する — 集落単位での 人口推計

• 結果X: 中山間 5 市町平均高齢化率は 40.5% で 全国でも極めて高い。 しかし市町単位では「集落」 の現実が見えない。 集落単位だと 75% を超えるところもあるはず。
• 新仮説Y: L22 の町丁字 (TOWN_NAME1) 単位で再集計すれば、 高齢化率 75% 超の消滅可能性集落が中山間 5 市町で 100 件以上 見つかるはず。
• 課題Z: L22 GeoJSON を町丁字単位に集計し、 高齢化率 75%・ 総人口 50 人未満で フィルタ。 「集落消滅地図」 を作成し、 地形 (DEM) と重ねれば「標高別消滅集落集中度」 が量化できる。 日本創成会議の議論 (2014 年) の再現と空間化。

発展2: 集落営農地区の「耕作放棄推測」 — Sentinel-2 で量化

• 結果X: L25 集落営農地区 (74.7 km²) は組織的に守る 農地だが、 「実際に耕されているか」 は本データから直接見えない。
• 新仮説Y: 衛星画像 (Sentinel-2) のNDVI 系列を見れば、 農用地区域内でNDVI が春〜秋に変動しない (= 耕作されていない) ピクセルが特定できる。 中山間で耕作放棄推測ができる。
• 課題Z: Google Earth Engine で Sentinel-2 NDVI 季節性を 取得し、 L25 ポリゴン内のピクセルでクラスタリング。 「集落営農地区だが耕作放棄」 の比率を市町別に量化。 中山間直接支払の実効性検証になる。

発展3: LiDAR 単木 ×標高 — 「植林限界」 の量化

• 結果X: 世羅町 LiDAR 単木 3,397,186 点でヒノキ単独 90.3% が分かったが、 標高別の樹種比率は本記事では 扱っていない。
• 新仮説Y: 標高 800m 以上ではブナ・ミズナラなどの冷温帯 自然林が優勢になり、 植林系 (ヒノキ・スギ) は 30% 以下に 落ちるはず。 「植林経済の標高限界」 が量化できる。
• 課題Z: L40 標高データと L41 単木点を sjoin し、 標高 100m ビンごとに樹種比率を計算。 「植林限界曲線」 を 描く。 林業適地の上限を量化することで、 気候変動 (温暖化) で 限界線が上昇する未来予測ができる。

発展4: 砂防三施設族 vs 過去災害 — 「守った砂防 vs 守れなかった災害」 の交差量化

• 結果X: 砂防三施設族は中山間 19.3% に集中するが、 過去災害も中山間 6.1% に集中する。 両者の地理的交差 は本記事では検証していない。
• 新仮説Y: 砂防 (面) と過去災害 (点) を sjoin すれば、 「砂防があったのに発生した災害」 と「砂防がない場所の 災害」 を量化できる。 砂防の実効率が見える。
• 課題Z: L46 砂防ポリゴン と L61 過去災害ポイントを sjoin。 砂防エリア内/外の災害件数比 = 砂防効果指標。 「砂防が守る地域 vs 守れない地域」 の構造分析。 さらに L57/L58 を加えれば三施設別 実効率が比較可能。

発展5: 全国比較 — 広島中山間の「過疎の深さ」 全国順位

• 結果X: 本記事は広島県内中山間 6 市町の比較に閉じている。 全国レベルで広島中山間がどう位置づくかは不明。
• 新仮説Y: 中国山地全体 (岡山・島根・鳥取・山口) で見ると、 広島の中山間は「中位レベル」 に位置するはず。 島根 (奥出雲・ 雲南) や岡山 (新見・真庭) の方が深刻、 という仮説。
• 課題Z: 国勢調査 (e-Stat) の市町村別人口を全国で取得、 高齢化率 ≥40% 自治体の県別件数ランキング。 さらに e-Stat 林業センサス で植林面積比率も全国比較し、 「中山間性指数」 を 1,718 自治体で計算。 広島中山間の全国位置を量化。

既存記事との関係 — 中山間研究地図

広島県中山間地理の研究地図 — 10 記事の関係

本記事 L89 を含む中山間関連 10 記事は、 同じ DoBoX 中山間データから 全く異なる切り口で物語を引き出す研究地図を構成している。

この表から読み取れること

• 同じ人口・農地・林業・防災データが、 10 つの独立した切り口で 読み解かれている。
• L89 (本記事) は他 9 記事と計算指標が完全に重複しない: 市町別ピラミッド単独 / 転用面積年別 / TOKEI_CD 別 / LiDAR 単木手法 / 砂防全県 / 橋梁全県 — これら全てを再計算しない。
• L89 が初めて触れる切り口: 中山間 6 市町を物語的グループ化 + L24 vs L25 反転構造 + 砂防三施設族統合 + 橋梁 中山間 vs 都市差 + LiDAR 植林系を中山間蓄積資産として再評価。