国土交通省の国土数値情報の河川データには不備がある．テーブル構造の不一致についてはテーブル構造の修正には「属性のリファクタリング」で修正方法を述べた．今回は属性テーブルの値を修正する．
値を修正するだけのつもりでいたが，結局「属性のリファクタリング」まで手を出してしまった．おかでげ国土数値情報の河川データはほぼ修正できたと思う．
国土数値情報の河川データをダウンロードして SQL Server 2008 R2 にアップロードできなかった話
行政区域データは Polygon であったが，河川データは Line と Point である．河川端点を表現するのに Point が使われている．
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Shape2SQL でシェープファイルを SQL Server 2008 R2 にアップロードする
Shape2SQL は以前の記事でも触れたが，ESRI 社の Shape ファイルを SQL Server のテーブルに直接アップロードしてくれるツールである．残念ながら更新は停止しており，最新の SQL Server とは互換性がない．今回，SQL Server 2008 R2 を新規インストールしたところ，アップロードがうまく行ったので報告する．
Shape2SQLをダウンロードしてインストールする
第 6 章 空間データをインポートする (Beginning Spatial with SQL Server 2008) でも紹介したが，Shape2SQL は ESRI ファイルを SQL Server のジオメトリ型あるいはジオグラフィ型に変換するツールである．国土交通省が日本の地理データを公開しており，これを SQL Server にインポートしたい．
色の知覚(1)太陽光
色彩に関してはこれまで先人の膨大な研究の積み重ねがある．その一端を紹介し，色の物理的性質から生理的反応への橋渡しについて考察する．
今回は太陽光について調べた．データベースは主に National Renewable Energy Laboratory から取った．日本国内にも太陽光についてのデータベースは気象庁や新エネルギー・産業技術総合開発機構がデータを公開している．
第 6 章 空間データをインポートする (Beginning Spatial with SQL Server 2008)
多くの空間アプリケーションがカスタム定義の空間機能を組み合わせている．例えば顧客セットの局在と，広く受け入れられた表現の空間データ，地球上の汎用性のある特徴，例えば国や州の境界線，世界の主要都市の局在および主要な道路や鉄道の経路などである．この情報は自分自身で作成するよりも，多くの代替可能な資源が存在しており，そこから普通に使うための空間データを取得して空間アプリケーションに搭載できる．
本章では，そこから一般公開された空間情報を取得できる資源，そこでそのデータが普通に提供されるフォーマットおよびその情報を SQL Server にインポートするのに使える技術を紹介しよう．
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第 2 章 SQL Server 2008 で空間データを実装する (Beginning Spatial with SQL Server 2008)
前章では，空間参照系の背後にある理論を紹介し，異なる種類のシステムが地球上の特徴を記述する方法を説明した．本章では，これらのシステムを適用して SQL Server 2008 における新しい空間データ型を使って空間情報を蓄積する方法を学んでもらう．
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第 1 章 空間情報を定義する (Beginning Spatial with SQL Server 2008)
空間データをデータベースで扱うにあたりどうしても避けて通れないのが，空間データがデータベース内でどう扱われているかを知ることである．
EXCEL のオブジェクトも本質を知っているわけではないが，プロパティやメソッドを知ることで「どう動いているか」は見当がつく．SQL Server でも同じことである．
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USGSの地震データをインポートし，データベースのバックアップを取る
国勢調査から５歳階級の人口推移を調べる
人口統計は最も重要な基幹統計の一つである．総務省の e-Stat は確かに有用であるが，かゆいところに手が届かない．例えば「市区町村ごと，年齢５歳階級ごとの人口構成の国勢調査ごとの推移を知りたい」という要求には全く無力である．
主として技術的な理由によるものと，統計調査の粒度の細かさによる．技術的な理由としては，データベースの画面表示セル数の上限を容易に超えてしまうデータ量になってしまうことである．しかし，根本的な理由は調査の粒度の細かさである．
2005 年以前と 2010 年以降とでは調査の精度が違う．今後は高精度なデータファイルが e-Stat に掲載されていくものと思われるが，2005 年以前に関しては都道府県より細かい粒度は存在しない．そこを求めると手作業になってしまい，現実的ではない．国立社会保障・人口問題研究所ならデータを持っているかもしれない．
2020 年は国勢調査の年にあたる．総務省にはできるだけ細かい粒度でのデータ掲載を望むものである．