QGISシリーズである．今回は茨城県の二次医療圏をカラーサンプルを使って塗り分ける．
二次医療圏をQGISのカラーサンプルで塗り分ける
2045年の医療需給を概観する
前回の記事（国土数値情報の二次医療圏テーブルの文字化けを解決する，医療機関テーブルに二次医療圏コードを追加する）では医療圏テーブル，医療機関テーブルを整備した．今回は人口動態予測を元に2045年の医療需給を予測する．
医療機関テーブルに二次医療圏コードを追加する
医療機関テーブルには二次医療圏コードが存在しない．そのため，ある医療機関がどの二次医療圏に属しているかを調べるには空間データを調べる必要がある．空間データは計算コストが高く，テーブルの結合条件に STWIthin() メソッドを使うのは時間がかかる．そのため，医療機関テーブルに二次医療圏コードを追加しようと考えた．
国土数値情報の二次医療圏テーブルの文字化けを解決する
前回の記事（国土数値情報の令和2年の医療圏データの文字化けが直っていた）では国土数値情報の医療圏データで四苦八苦した様子を掲載した．今回は二次医療圏テーブルの文字化けの解決を試みる．
国土数値情報の令和2年の医療圏データの文字化けが直っていた
以前の投稿（Shape2SQL でシェープファイルを SQL Server 2008 R2 にアップロードする）で国土数値情報ダウンロードサービスの医療圏データが文字化けしていると記述した．改めてダウンロードして SQL Server にアップロードしたところ，いつの間にか文字化けが直っていた．以前にも河川データの文字化けを指摘したことがあるが，こちらも修正されていた（国土数値情報の河川データが一部直っていた件）．どうやら国土交通省に指摘すると修正してくれるらしい．
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．
都市の戦略的縮小
数十年後に日本はどんな姿に変わっているのか．『データで見る都市の衰退』というテーマのもと，様々な角度から考察してきた．
残念ながら，あまり楽観はできない．どちらかと言うと，悲観的な予測が優位である．ほとんどの都市は衰退していく．東京も例外ではない．
今回は参考図書を読んで日本の住宅事情およびその背景にある核心的問題について考察を述べる．これは誰も触れようとしない聖域である．