CARTO（カート）で生物多様性評価図を作成した。緑被データと指標種モデルを使用して、CARTO上で指標種ごとの生物多様性ネットワークを生成する方法を紹介する。CARTOは無償版でも十分な機能を備えているので、生きものデータの可視化にぜひご利用いただきたい。

1. CARTO（カート）で生物多様性評価図を作成
FOSS4G 2017 KYOTO.KANSAI
伊勢 紀（Hajime Ise）

2. 本日のメニュー
 CARTOのご紹介
 都市の生物多様性評価事例
－CARTOの分析機能の使用
－SQLを使った分析
－アプリ化して共有

3. CARTO
 美しく、説得力のある地図
 専門家でなくても簡単に使える
 インストール不要！
 インターネットさえあればどこにいても使える
 ビッグデータにも対応
 会社のサーバーにもインストールできる
実は、専門家にもおすすめ！

4. CARTOの活用範囲
 銀行・保険業界
 ビジネスインテリジェンス（BI）
 公共団体
 不動産
 小売業
 交通・輸送
 通信・電話
 医療・製薬
 ウェブ・モバイル開発
 自然環境保全
 メディア
 教育・研究
80%
位置情報をもつ
データ
ビジネスの重要な意思決定
に使われてるデータ10%

5. CARTOもPSSも生態学が大好き

6. 課題
緑地データを用いた都市の生物多様性評価を行う
⇒生息地のネットワーク分析の検討
• 都心の緑地のサイズと配置に着目
• 鳥類とトンボを指標種
（今回は仮想の鳥）

7. 緑地データ
諸元
・緑被分布図（2007）
・国土交通省都市・地域整備局
・細密数値情報を元に作成
↓
・樹林地・草地を抽出
・ポリゴンに変換
・CARTOに取り込み
http://www.mlit.go.jp/crd/daisei/ryokuhi/shuto/top.html

8. 生息地のネットワーク分析：ロジック
• コアエリア：2ha以上の樹林
• コアバッファ：移動(分散)の経路として機能するエリア
⇒コアエリアから400m圏内の樹林面積が5ha以上
AND 2ha以上の樹林がひとつ以上存在
• サテライト：コアバッファ内の2ha未満の樹林
• 移動可能範囲：コアエリア、サテライトから400m圏内

10. ロジックをSQLで表記
-- コアエリア（1ha以上の樹林を抽出）
Select * from hn_base
where vegetation = 'forest'
and area_m2 > 20000;
-- コアエリアからのバッファ
drop table if exists hn_shijyukara_cab;
create table hn_shijyukara_cab as
with hn_shijyukara_cab_tmp as
(select st_union(st_buffer(st_simplify(st_transform(the_geom,32654),10), 400)) buff from hn_shijyukara_ca)
select
st_transform(buff, 4326) the_geom,
st_transform(buff, 3857) the_geom_webmercator,
st_area(buff) area_m2
from hn_shijyukara_cab_tmp;
alter table hn_shijyukara_cab add cartodb_id serial;
select cdb_cartodbfytable('carto','hn_shijyukara_cab');
-- HQB
drop table if exists hn_shijyukara_hqb;
create table hn_shijyukara_hqb as
with hn_shijyukara_hqb_tmp2 as
(with hn_shijyukara_hqb_tmp as
(select cartodb_id, st_transform(st_buffer(st_simplify(st_transform(the_geom,32654),10), 200), 4326) the_geom
from hn_shijyukara_ca)
select cartodb_id, the_geom from hn_shijyukara_hqb_tmp
where hn_shijyukara_hqb_tmp.cartodb_id in
(select t1.cartodb_id from hn_shijyukara_hqb_tmp t1, hn_base t2
where st_intersects(t1.the_geom, t2.the_geom)
group by t1.cartodb_id
having sum(st_area(st_transform(t2.the_geom,32654))) > 40000
and max(st_area(st_transform(t2.the_geom,32654))) > 14500))
select st_union(the_geom) the_geom
from hn_shijyukara_hqb_tmp2;
alter table hn_shijyukara_hqb add the_geom_webmercator geometry;
update hn_shijyukara_hqb set the_geom_webmercator = st_transform(the_geom, 3857);
alter table hn_shijyukara_hqb add area_m2 float4;
update hn_shijyukara_hqb set area_m2 = st_area(st_transform(the_geom, 32654));
alter table hn_shijyukara_hqb add cartodb_id serial;
select cdb_cartodbfytable('carto','hn_shijyukara_hqb');
-- PSC
drop table if exists hn_shijyukara_psc;
create table hn_shijyukara_psc as
with hn_shijyukara_psc_tmp as
(select st_intersection(t1.the_geom, t2.the_geom) the_geom
from hn_base t1, hn_shijyukara_hqb t2
where t1.vegetation='forest' and t1.area_m2 < 10000
and st_intersects (t1.the_geom, t2.the_geom))
select the_geom, st_transform(the_geom, 3857) the_geom_webmercator, st_area(st_transform(the_geom, 32654)) area_m2
from hn_shijyukara_psc_tmp;
alter table hn_shijyukara_psc add cartodb_id serial;
select cdb_cartodbfytable('carto','hn_shijyukara_psc');
-- PSB
drop table if exists hn_shijyukara_psb;
create table hn_shijyukara_psb as
with hn_shijyukara_psb_tmp as
(select st_union(st_buffer(st_simplify(st_transform(the_geom, 32654), 10), 200)) buff from hn_shijyukara_psc)
select st_transform(buff, 4326) the_geom,
st_transform(buff, 3857) the_geom_webmercator, st_area(buff) area_m2
from hn_shijyukara_psb_tmp;
alter table hn_shijyukara_psb add cartodb_id serial;

11. さらに・・・

12. アプリ化して共有
ユーザーのニーズ
• 緑地を配置した場合の効果を知りたい
＋現状と予測値の比較レポートが見たい
• パラメータを任意で設定したい

14. ご質問、お問い合わせは
INFO@PACIFICSPATIAL.COM