オーストラリアでの住所からのジオコーディングはGeoscape社が担当しており，そのプロジェクト名をG-NAFという．オーストラリア政府から補助金を受けており，2029年まで無料公開されることが決まっている．
データ数は1500万件以上，空間参照系はGDA94(EPSG: 4283)またはGDA2020(EPSG: 7844)である．
今回はSQL Serverでデータベースからテーブル作成，データのインポート，テーブルへの主キーと外部キーの作成までを行う．
オーストラリアのジオコーディング
都道府県別の熱中症搬送人員数の予測と実際をEXCELの組み合わせグラフで描く
前回の記事では2019年の都道府県別の熱中症搬送人員数を1枚のグラフで描いた．今回は都道府県別に2008年から2021年までの熱中症搬送人員数の予測と実際をEXCELの組み合わせグラフで描く．
Heat-related mortality: a review and exploration of heterogeneityというレビューでは人口密度が高いほど熱の影響が大きいことが示されている．その理由として高度に設計された環境では蓄熱量が大きく，換気が悪く，自動車やエアコン等の熱源が局在するいわゆる都市のヒートアイランド現象が起きているためであると説明している．
それを受けて，詳細は割愛するが，都道府県総人口をその可住地面積（e-Statより）で割った人口密度を投入してみた．するとその係数は大きさこそ小さいものの，符号は負となり，投入前よりもAICが改善した(488368->478801)．人口密度が大きいほど搬送数が減少するという意味である．これはにわかには信じがたい．考えられる理由として，日本においては人口密度の高い都市部ほど空調導入率が高い可能性がある．しかし，空調導入率そのものの指標がないため，検証は困難である．
2019年の熱中症搬送人員数の予測と実際をEXCELの組み合わせグラフで描く
これまでの記事で日最高気温と平均水蒸気圧，各都道府県65歳以上人口および月から熱中症の搬送人員数を予測する回帰式の回帰係数を推定してきた．
今回はその回帰式を元に実際のデータと比較してみたい．対象は2019年の47都道府県とする．
熱中症搬送人員数に平均風速や平均雲量は影響するか
熱中症搬送人員数に日最高気温と平均水蒸気圧が強く影響することは疑いの余地がない．他の気象条件として風速や雲量が負の影響をおよぼす可能性はないだろうか．言い換えると，風速が強ければ熱中症を発症する可能性が下がることは考えられないか，晴れよりも曇りや雨の日は熱中症を発症する可能性が下がることは考えられないかということである．
前回の記事で熱中症データベースに平均風速をインポートした．詳細は割愛するが，同様の手順で平均雲量のデータもインポートできる．
今回は説明変数として日最高気温，平均水蒸気圧に平均風速および平均雲量を加えて一般化線形モデルにて解析を行い，tree関数で可視化を試みた．
熱中症データベースに気象庁の日平均風速テーブルを追加する
気象庁の過去の気象データ・ダウンロードからは膨大な気象データをダウンロードできる．今回の記事ではSQL Server内に構築した熱中症データベースに日平均風速のテーブルを追加する．
ポアソン回帰モデルおよび負の二項分布モデルを用いて熱中症搬送人員数に対する日最高気温と平均水蒸気圧の回帰係数を推定する
以前，熱中症搬送人員数は日最高気温と相関関係があり，片対数グラフで直線になると述べた．今回はポアソン回帰モデルおよび負の二項分布モデルで熱中症搬送人員数に対する日最高気温と平均水蒸気圧の回帰係数を推定する．
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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．
SQL Server Management Studioの空間結果タブに表現できる上限とは
SQL Server Management Studio の空間結果タブに表現できるジオメトリには何らかの制約がある．その閾値は何で決まり，その値はいくつなのだろうか．MedicalAreaDBを使って検証してみた．
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．