2008 夏のプレゼント 1組 2組 3組 4組 6組
番号は便宜上のものです。名前は消してあります。
クラス内での「投票」によるベスト5は6番、24番、40番、17番、35番です。
1 都道府県別平均野球部員数と勝率
 僕は今回、都道府県別の平均野球部員数と勝率を地図にした。結局、部員数と勝率はあまり関係ない事がわかった。これはつまり、どんなチームでも勝つチャンスがあるという事だ。見てほしいのは、色分けの仕方だ。2つの地図を対比させたかったので、細かく色分けをせず、かなり大雑把に色分けした。最終的には、色の濃さで比較する形になった。このデータは、新聞でたまたま見つけたものだったので、データを探すのには全く苦労しなかった。
2 相撲王国はどこだ!
 歴代横綱と現役力士(幕内・十両)の出身地を調べ、どの地方からどれだけ力士が誕生しているか、傾向を調べた。
 東北地方、九州がどちらも多く、人口の割に関東地方の現役力士が少なかった気がする。
  また、青森県は唯一、横綱と現役力士を両方とも5人以上輩出しており、他の県を圧倒している。この結果から「相撲王国」は青森県であることがわかった。
 データを集めるのは少し時間がかかったが、全体的にはスムーズに作業ができたと思う。
  また、今回の作業で、外国人力士が急増していることも感じたので、秋場所では日本人力士にぜひ奮闘してほしい!
3 二つの地図で東京二十三区の人口をみる
 僕の作品は東京二十三区の区ごとの人口を二種類の方法で表したものです。右は階級区分図(コロプレスマップ)、左は図形表現図を用いています。
 この地図を作った理由は二つあります。まず一つは、今回どんな地図を作ろうかと考えた時に、「同じ事柄を違う方法で表したらどんな印象を受けるのか」という疑問を持ったからです。もう一つは、教育実習の先生が様々な統計地図について教えてくださったので、せっかくだから教わったことを生かせる地図を作ってみようと思ったからです。
 これらの理由から、一つの題材について異なる表現方法を用い、二種類の地図を作ってみました。表現方法による印象の違いを理解しやすくするため、「東京二十三区の人口」という身近でわかりやすい題材をとりあげました。
 僕が注目してほしいところは、何といっても二つの地図の違いです。それぞれの地図には長所、短所があります。そういったところを比べてみてもらいたいです。
 今回、二種類の地図を作ってみて、表現の仕方によって印象が大きく変わることを改めて感じました。また、地図を作ることの大変さがよくわかりました。二種類の地図を作る時に、どうしたらわかりやすくなるのかとても気を遣いました。特に大変だったのが、図形表現図の作成です。視覚的に捉えられるようにするため、わかりやすい図形にしたり、人口の数に応じて図形の大きさを変えたりしなければならず、とても苦労しました。しかし、自分の手で地図を作り上げることができたので、とてもうれしいです。
 耕地面積によるカルトグラム
 題名のまんま、耕地面積でカルトグラムを作ってみました。
 耕地面積で作ったら東京がめっちゃ小さくなって、面白いんじゃないかと思い(東京嫌いの田舎者ですみません)これにしたのですが・・・何か別に面白くないものが出来上がってしまいました。
 なぜと思い考えてみたら、耕地面積なんてもとの面積にかなり関係してくるから、結局はよく見る日本地図にかなり似てくるのだ。しかも、もともと小さい東京をさらに小さくしても、あまりイメージが変わらないではないか、ということがわかった。うーん。ミスった。
 しかし、やはりそんな地図でも、面白いところがある。
 この地図はよく見るメルカトルの日本を基にして作ったのですが、東北関東まではもとの地図にうまくかぶるように書けていたが、フォッサマグナをまたぐあたりから耕地面積が小さくなり、どんどんと東へ、東へと寄っていってしまった。(その証拠に九州が本州から離れている)
 つまり、日本の耕地は中部近畿地方には少ない。ということがわかったのです。
5 春夏甲子園、優勝・準優勝
 題名の通り、春の選抜高校野球大会と、夏の全国高校野球選手権大会の優勝回数と 準優勝回数を調査し、都道府県別に統計しました。
 完成した地図を見て、気付いたことがあったので、調べてみたところ、すごいこと が分かりました。まず、地方別に最も優勝・準優勝回数の多い所をピックアップしてみます。東北地方は宮城県、関東地方は東京都、中部地方は愛知県、近畿地方は大阪府、中国地方は広島県、四国地方は愛媛県、九州地方は福岡県です。これを2005年の人口と照らし合わせてみると、見事に各地方別の最も人口の多い県と全て一致します。やはり、人口の多い県のほうが良い選手に恵まれる可能性が高いのでしょうか?
 大変だったところは、高校名から県を判断することです。最近の強豪校は大体分かるのですが、昔になればなるほど聞いたことのない高校名が多くて大変でした。
 強調したいこととして、田中将大投手のことがあります。北海道は過去4回決勝に進出していますが、そのうち3回は田中投手がいたときです。春・80回、夏・90回、合計170回という歴史の中で考えると、いかにすごい人物か分かります。
 統計で分かることが、数値だけでなく、今回で言えば人口と野球の強さといった、普
段は見えてこないようなことでもあって、すごくためになりました。
6 方言地図
 「明後日の翌日」と「明後日の翌々日」の言い方に着目した地図である。(参考文献 『生きている日本の方言』 佐藤亮一著/新日本出版社)
 「明後日の翌日」の地図では、ほぼ東西にわかれているが「明後日の翌々日」の地図では色がきれいにわかれているわけではなく、混じり合っている印象を受ける。「明後日の翌々日」の地図で興味深いところは 東北地方西部と高知、そして東北地方南部と東京が同じ分類になっているということである。僕が一番おもしろいと思ったのは東京の色だ。「明後日の翌日」 「明後日の翌々日」の両方の地図で周りの関東の県とは違う色に塗られている。東京だけが周りの県とは違う表現をしている
ということを考えると 東京で話す言葉が標準語というより東京弁だと思った。
 この地図で最も苦労したのは色分けだ。今回は沖縄を除くと4つの色に分類した。しかし実際には20以上の表現があり、また県の中で表現が違ったりしているところもあったので、その色の仕分け作業が大変だった。
7 全国社長さんマップ
 この地図は、「都道府県出身地別社長数」の階級区分図と、「都道府県出身地別人口10万人あたりの社長数」の階級区分図を比べたものです。
最初は「都道府県出身地別社長数」の階級区分図だけで終わりにしようと考えていたのですが、作っているうちに、やはり人口の多い場所の社長さんの数が多くなってしまうと気づき、それではつまらないと思って「都道府県出身地別人口10万人あたりの社長数」の階級区分図も作ってみることにしました。
 この地図を見てまず分かるのは、必ずしも都市部の「人口10万人あたりの社長数」が多いわけではない、ということです。むしろ、都市部のほうが少なくなっています。これはおそらく、都市部には大企業が数多くあるからではないでしょうか。社員の数が多ければ多いほど、人数からみた社長の割合は小さくなります。この地図では、どんな規模の会社の社長だろうと一人とみなされますから。そういった意味では都市部に不利な地図と言えるかもしれませんが、たまにはこういった地図もありだろうと思います。
 そもそもなぜこんな地図をつくったかというと、私が企業のトップに立って働く社長さんをかっこいいなぁと思っているからです。会社の規模とか、売上とかは関係ありません。「鶏口となるも牛後となるなかれ」といわれているように、たとえ小さな会社でも、その一番上にいるのがかっこいいんです。なので、私は今回つくったこの地図を大変誇りをもっています。
8 オリンピック、世界陸上での中距離、マラソン歴代優勝者の国籍
 できるだけアフリカに着目してもらえるような地図が作りたかったので、どのようなデータにすればいいか、そこでまず迷った。結局マラソンにしたのだが、実際に調べてみると案外ヨーロッパの選手が優勝していることが多くてびっくりした。それにより同経度の所に密集するため、とても書きにくくて苦労した。逆にアメリカ大陸の方はとてもさびしくなってしまった。それが今回のカルトグラムを作るにあたるねらいだったのでいいのだが・・・。
 この地図を見ることによって、アフリカは大きく、アメリカはそこまで大きくないという世界観を持ってもらえると嬉しいです。
9 日本のカルトグラム(都道府県別人口)平成17年
 人口の数値を元にして、製作したカルトグラム。都道府県の面積の大きさで人口の違いはわかるのだが、目ですぐ分かるように、階級区分図の要素を付け加えた。
 今回、カルトグラムを作ってみて、地図を作るということの大変さを思い知った。まず、地図に使うデータを収集することがなかなか大変なことだと知った。コンピュータを使って今回はデータを出せたが、これを一から調べるとなるととても大変なことなのだと分かった。次に地図を実際に描くこと。県境などに気を配るのはとても大変だった。今回はマスの感じを残したが、なめらかにしたらもっと大変だっただろう。
マス目の感じが出てるが故になった都道府県のユニークな形をみて欲しい。
10 東京23区内のJRの乗車人員
 東京23区の区ごとのJRの乗車人員のカルトグラムを作ってみた。というのも、どの区の乗車人員が一番高いのか疑問に思ったからだ。予想では都内の南部の方はあまり高くなく、都の中心部、西部の方は他の区と比較にならない位高く、北東部はそこそこの乗車人員があるかと思ったのだが、実際には西部にはJRがそもそも走っていない区があったり、北東部は10万人にも満たない区がかなりあった。しかし、それ以外は大体予想があたっていた。
 だが、残念なことに、一応カルトグラムも地図の役目を果たさなければいけないのだが、台東区と豊島区がくっついていたり、逆に中央区と台東区がくっついていないという欠陥があるので、まだまだ改善の余地があるのだが、とりあえずこれをもってこのカルトグラムを完成とする。
 それにしても、カルトグラムを20万人単位ごとに違う色に塗ってみると、線だけで見づらかった地図がかなり見やすくなったり、どこの区が乗車人員がどうであるかが分かりやすくなった。でも、これを作るのに区内の駅を地図で調べつつ、乗車人員のデータ(ベスト1からのランク順)とつきあわせていき大変だったので、次はもう少し楽な物にしようかと思った。
11 甲子園勝ちマップ
 保健の宿題と地味にテーマが似ていたので割と早くできてよかったのが一番の感想。作ってみて気付いたことは東北が真っ白な事。あんなに大騒ぎされたダルビッシュは何だったのか、と思った。有名なPLがある大阪や早稲田や帝京の東京はよく見るだけに印象に残っている。
 強いところと弱いところにハッキリとした別れ目や地理的な関係が見つけられることが来なくて残念だったが、日本地図書くのが上手くなったし、色々いいこともあったので良かった。
12 都道府県山数順位(階級区分図)
 今回僕は「都道府県山数順位」について階級区分図で書きました。
 一番大変だったのは、地図を実際に描くことでなく、山数のデータを調べることでした。山の数なんてインターネットで調べれば出るだろう。と思っていたのですが、実際には全く出てこず苦労しました。
 見て欲しいところは、地形図と比べると分かるように山数が多い≠標高が高いということで、実際には標高が高い長野県、岐阜県なども山数で比較すると平均程ということです。よく考えてみれば当たり前の事ですが、こうして地図にすることで気が付くことも有るんだな、と思いました。
 改善点としては各都道府県の山数を書き込んだり、他の図法の地図と比較出来るようにしたりすれば、より良い地図になったと考えています。
(出典:武内 正『日本山名総覧』 白川書房1993/03)
13 J1リーガーの出身地
 J1のチームに所属している選手の出身地でカルトグラムを作った。
 作成してみてまず驚いたのは、山形県、香川県、鳥取県の3県からは一人もJ1リーガーがいなかったということだ。これだけたくさんのクラブと選手がいるのに一人も輩出していないというのは逆にすごいと思った。また、関東地方がとても大きくなったのにも驚いた。
 苦労したのは県境を正しくすることである。特に、長野県のように多くの県と接しているところがとても小さくなってしまったため、愛知県などを無理矢理伸ばして接するようにした。そのため、愛知県などは原型が分からないようなひどい姿になってしまった。
 逆に北海道や京都府は細かい形まで結構書けているのではないかと思っている。
 初めはJ2の選手も合わせようと思っていたのだが、方眼紙のマス目が足りず、J1だけにした。ちなみに、J2も合わせると山形県、香川県、鳥取県も地図上に表され、また、広島県、福岡県、熊本県がとても大きくなる。
14 大学数によるカルトグラム
どうせ地図を作るなら自分の役に立つ情報についての地図を作りたいなあと思いました。そうして思いついたのが大学だったのでそうしようと思いました。実際に調べて作っている時に大変だったところは県境や、形を実際のものに近づけたくて頑張っていたら、関東と中部が繋がらなくなってしまいました。作成して分かったことは、関東と関西がとても数が多くて、地方の人々も受験しに上京して、首都決戦となるなあと思いました。なるべく見ただけで何県か分かるように頑張ったところを見て欲しいです。
15 東京都における登録自動車数のカルトグラム〔H17年〕
 1cm×1cmのマスを一万台として計算し、地図を作成した。
 このテーマを選んだ理由は、現在車の排気ガスによる『地球温暖化』や、原油高騰による『自動車の見直し』などたくさんの問題が取り上げられている自動車について調べたいと思ったからである。また、都内にどれくらいの自動車があるのかを調べたかったからである。                      
 作成してわかったことは、面積が広く、都心というよりは、住宅地のたくさんある地域に数が集まっているということである。また、市部に比べ、23区内の方が自動車数が多いということである。                           
 見てほしいところは、地図をよりリアルにするためにマス目を考えつつ大体実際と同じような形にしたところである。特に、支部のほうでは面積が大きいにもかかわらず、自動車数が少ないところがあったので、周りの地域とのバランスをとるのがとても大変であった。                        
 今回、カルトグラムを作成して、最初はとても難しかったが、慣れてくるにつれてコツがつかめてきてどんどん書き進めることができた。
16 長野県(地域別人口)
 今回僕は長野県の地域別でカルトグラムを作成しました。なぜ長野県かというと、僕が長野生まれ長野育ちだからです。立科町に程近い佐久市で生まれ育ちました。長野県には特別な愛着があったので今回は長野県にしました。
 今回まず悩んだのは、長野県を市町村で区分すると実に81もあります。これではあまりに細かくなって、A3用紙では見づらいし、もともとの大きさと比較することも難しくなります。なので、敢えて地域別という大きい区分を採用しました。
 次に苦労したのは、県の北西部のでっぱり部分にあたる木曽地域の大きさです。木曽地域は、諏訪地域という別の地域の1,5倍ほどの面積を持ちながら、人口は諏訪地域が7倍ほどあります。おかげで北西部のでっぱりがうまく表現できなかったので、隣接する飯伊地域の形を少しいじって帳尻をあわせました。
 ついでに木曽地域の人口の少なさについて調べてみました。木曽地域は中央アルプスと御嶽山系に挟まれています。島崎藤村の小説『夜明け前』の冒頭、「木曽路はすべて山の中である」という件は有名ですが、その言葉通りに、木曽川、奈良井川のわずかな流域を除いて山に囲まれているそうです。よってもともと盆地と 山ばかりで可住地域の狭い長野県の中でもさらに狭いので、人口が4万人弱に留まっているのだそうです。
 佐久平はいいところです。先生もぜひ一度お訪ねください。
17 カントリーサインで北海道一周
 この夏、僕は家族で北海道旅行に行ってきました。
 高速道路を走っていると、カントリーマップが見えてきます。それを見て、北海道の名所や名物を皆に知ってもらいたいと思ったので、この地図を作ることにしました。
 僕は小さい頃札幌に住んでいたので、札幌周辺のことは分かりますが、実際地図を見て作ってみると市町の場所を間違って覚えていたりしていました。 地図の形を観察して北海道の形を書くが一番苦労した点です。
 普段あまり北海道について考えないと思いますが、皆さんには札幌市、小樽市、函館市、旭川市、稚内市、網走市、知床半島くらいは覚えて欲しいと思います!!
18 東京23区のミニストップの店舗数のカルトグラム
 なぜコンビニの中でもミニストップを選んだのかというと、最近近くにあったミニストップがつぶれ、ほかの場所でもミニストップをほとんど見ないので、この機会を通して今ミニストップはそのように店舗を展開しているのかを知りたいと思ったからである。
 最初は日本全国で作ろうとしたが、意外にも一店舗もない県が多かったので、急遽東京23区のみで作ることにした。
 作るにあたって、面積はもちろんのこと、どの区がどの区に接しているかを考えて慎重に作った。そのおかげで、新宿区周辺などはうまくいったが、墨田区あたりがボロボロになってしまった。
 作成して分かったことは、
・23区の中心のほうが店舗数が多い
・区の面積が大きいところでも、23区と周りの県との境では店舗数が少ない(足立区・世田谷区はともに5店舗以下)
ということだ。そのせいで足立区と世田谷区が棒になってしまったが、そこをうまく利用してどうやってほかの区と組み合わせればいいのかを考えるのが意外と楽しかった。
 終わってみると、店舗数でやるときは面積あたりの店舗数のほうが分かりやすかったと思ったが、これはこれでアリかな、とも思った。
 結果的には新宿区が一番多く17店舗だったわけだが、新宿区に住んでるのになんでミニストップが見つからないんだろう、と疑問が増すばかりだった。
19 日本の体育館数ランキング
20 国ごとの世界遺産数のカルトグラム
 世界遺産の数でカルトグラムを作りました。データは現在最も新しいものを使っています(wikipediaより)。国毎につくり、世界遺産の数が5つ未満の国は大変なのであきらめました…。2008年第32回世界遺産委員会終了時点(最新)で、世界遺産は878件もあり、カルトグラムにする前のデータを整理するのが大変でした。他の大変だった点は、ヨーロッパの世界遺産数が多くて、アジアが少なかったので、その2つの地域をつなげるのが苦労しました。また、チェコ、オーストリアあたりの国の形が整わなかったこともあります。逆に良くできたのは、地中海がちゃんと作れたところです。
 このカルトグラムを作って、日本の世界遺産の数が世界の中でけっこう多かったことが、少し驚きました。また、アメリカが少なくてメキシコが多いのもびっくりでした。なによりヨーロッパがこんなに多いとは思っていなかったので、いい作業をしたと思っています。このカルトグラムはインドの南に位置するスリランカ(世界遺産7つ)がぬけてしまいました…
21 北京五輪のメダル地図
 僕の作品は、題名の通り、北京オリンピックで各国が獲得したメダルの数によって区分分けした階級区分図です。作成段階で総合メダル数か金メダル数どちらで地図を作るか迷ったので、金・銀・銅・総合すべてを作りました。また、本来は総合メダル数と他の三つは数が違うので同じ区分にするべきではなかったんですが、総合メダル数も上位三つを除けば他と同じような感じになるのと作成上の都合、それからこれはこれで読み取れることがあると思いすべて同じ区分にさせてもらいました。
 今回この地図を作成して分かったことは、やはりアフリカや中東・東南アジアはメダルを獲得した国が少ないのと、中国の金メダル数が断トツで多いこと、それから金→銀→銅となるにつれてメダル獲得国の数が増えていくことです。まあ一つ目は予想の範囲内ということで、二つ目はやはり百年来の夢だった開催が叶った嬉しさと気負いからか、中国は二位のアメリカより十個以上多く金メダルを獲っていました。三つ目は当たり前な気もしますけどよく考えたら不思議なことだと僕は思います。金メダルを取った国々が銀・銅も独占しても不思議ではないじゃないですか。極端な話、三か国だけですべてのメダルを独占することも可能なのですから。
 この地図はインターネット上でダウンロードした白地図をパソコンで色付けして作りました。ふだん使い慣れないパソコンを使ってやろうとしたので最初色付けがうまくいかず、かなりめんどうくさい方法で色を塗ったので、よく見たらちょっと変になっているところもありますです。なのであまり近づかず、距離をおいて遠くから見てください。お願いします。
22 都道府県別外国人登録者数
(コメント用紙は提出済み)
23 東京23区の出生数から見る少子化
 東京23区の平成18年度における出生数をカルトグラムで地図にした。
 作成してわかったことは、23区の中心に行けば行くほど、出生数が少ないというのが一目でわかる地図となった。もちろん、実際の面積との兼ね合いもあるとは思うが、私が思っていた以上に少ない出生数だった。
 制作中も、統計資料を見ながらとなりに死亡数が載っているのを見て、がっかりすることが多かった。この地図はあくまで出生数を表しているものであって、どのくらい人口の増減があったというのはわからないのだが、資料の死亡数と比べるとマイナスになっている区がほとんどで、人口の減り具合がよくわかった気がする。
 制作のなかで、1番大変だったことは23区の形に如何に近づけ、かつ隣同士の区を如何に正確に表せるかということだった。特に今回は大きい区と小さい区との差が大きかったため、大きい区の埋め合わせとして小さい区があるといった感じだったので、かなり実際とは違う形となってしまう区が多かった。
 私はこの地図の制作から、いまの日本の少子化の現状を知ることが出来たと思う。だからこそ、日本の未来のためにももっと多くの子供が生まれて欲しいと感じた。
24 巨大地震発生場所MAP
 最近世界的に地震のニュースが多い。特に四川省の巨大地震のニュースはとても印象的だった。日本国内でも、各地でたくさんの地震が起きている。そこで、1990年以降の大きな地震の発生場所を地図上に表し、プレートの境界や造山帯などの地形的な特徴と比較してみた。また、ドットの大きさで地震の死者数やマグニチュードの大きさなど、地震の規模を表し、どういう地域で大きな被害を出しているかなども考えた。
 世界の地震分布では、津波も含め、地震時の死者数を表現した。そのため、海岸線などの特徴も細かく表現することにした。地図作成前は、海沿いや島などの地域で起きた地震で被害が大きいと思っていたが、意外に内陸部で死者数の多い、被害の大きい地震が起きていた。建物の構造や、都心か田舎かなど、他にもいろいろな要素があるので、一概に地形だけでは判断できないけれど、津波の危険や、地盤が内陸よりも弱いといわれる沿岸部だけでなく、内陸部で被害の大きい地震が起きていることに驚いた。
 地図作成の反省点としては、死者数を原因別に分けて表したり、自信の特徴を表したりと、もっと具体的な情報を入れる工夫をしたほうが、わかりやすくなったと思う。また、追うレートの境界や造山帯と、地震発生とのつながりが見えにくくなってしまった気もする。
 また、改めて、日本が“地震大国”であることがよくわかった。日本国内でも、地震の多い地域や大きな地震が起きるのは主にプレート境界上など固まった地域だが、調べる中で、ほぼまんべんなく全国に地震が起きていることがわかった。この課題を通して、あらためて地震対策で地震に備えておくことの必要性を感じた。
25 イタリアの州別人口カルトグラム
 概要と主題
形を思い浮かべることができる海外の国と言えば、何といってもイタリア!ブーツの形!!今年の春休み、旅行で訪れ、街の美しさに感動し、とても良い思い出になった。そこで、イタリアの州別人口カルトグラムを作ったら、国の形がどうなるかやってみようと思った。果たしてブーツの形になるだろうか?
 苦心談(?)
とにかくブーツの形を残したかった。人口密度を調べると、人口分布にそれなりの偏りがあるので、最初はどうなるかと思った。でも、海岸線や州境の凸凹にも気を配りながらやっているうちに、「これはなんとかなる!」と確信できると、そこからは結構楽しかった。作り終えた後、なんとかブーツの形になったのをみた時は感動した。ということで、苦心と言えるほどの苦心は無かった。州の数が二十個と少なかったのが、負担をかなり軽くしてくれた。
 感想
日本の都道府県別カルトグラムだったらどうなるだろうか?おそらく、三大都市圏を含む太平洋ベルトの部分が誇張される一方、北海道、東北や山陰が矮小化され、かなり歪みが生じると思う。その点イタリアは、州の人口密度で見ると、最大がナポリのあるカンパニア州で419人、最小がヴァッレ・ ダオスタリ州の37人と、その差が約11倍、日本の東京と北海道の約77倍の差に比べるとはるかに小さい。それで、人口カルトグラムもうまくブーツの形が保てたのだろう。
 作っている時は自分の美的センスによるものと思ったが、どうやらそうでもなさそうで残念。
26 世界の森林面積の変化
 今、世界で砂漠化が進んでいると言われているが、実際にどのくらい森林が減っているのだろうと思ったのが、この地図を作るきっかけだった。
調べてみると、日本語では大ざっぱな棒グラフしか見当たらず、仕方ないので出典元の原文をあたってみることにした。この地図は、原文の表の中の、2000〜2005年のデータを元にしている。
 作ってみて驚いたのは、ヨーロッパのような、先進国の多い地域だけでなく、少なくとも私にとって砂漠っぽいイメージの強かった西・中央アジアや中国を含む東アジアでも森林面積が増えていること、全体の面積としては大きい方ではない南・東南アジアではすさまじい勢いで森林が消えていることだ。また、先進国のみであるはずの北アメリカでも森林が減っていることも少しショックだった。さらに、砂漠化の進んでいそうなイメージを抱いていたアフリカよりも、南アメリカの方が激しく減少しているというのも驚きだった。南アジアや東南アジア、アフリカの国々に関しては、生活の実態などが時々テレビで取り上げられていたので覚悟していたが、南アメリカはあまり話題になっていないためか、数値を見た時には本当に驚いた。これからはもっと南アメリカの国々についても調べてみたいと思う
 その一方で気になったのが、東アジアだった。東アジアは、驚くべきスピードで森林が増えており、南・東南アジアで失われた森林の分以上に増加している。中国などでも植林活動は進んでおり、植林のおかげのように思える。が、植林だけで、5年の間に森林をここまで増やすのは難しいのではないかとも思う。これはひょっとして、地球温暖化の影響で、森林限界が移動してしまったのではないだろうか。同じことはヨーロッパでも言えるように思う。
 単に「増えた」と喜び、「減った」と悲しむのではなく、そこから一歩踏み出して考えることも大切だと気づかされた。
27 世界の公用語
 地理の授業でスイスの公用語が4言語あると知り、他にもそのような国があるのか疑問に思ったので、世界の公用語について調べることにしました。
外務省のホームページなどで1つ1つの国の公用語を調べ、地図も手書きで書いたので、とても大変でした。しかし、地図と照らし合わせながら調べたので、北京オリンピックの開会式の選手入場のときには場所だけでなく名前すら知らない国や地域がたくさんあったのですが、その作業をすることで以前よりも知識を増やすことができました。
 調べてみて感じたことは、多言語国家の特徴です。アメリカなどの様々な国から来た移民によって形成されている国は、それだけの言語が定着しますし、中国やイギリス、カナダなどの様々な民族が古くから生活している国は、彼らの言語が公用語として今も受け継がれています。一方、少数民族が話している言語について調べると、ジャングルなどの自然の豊富な地域に集中しています。自然の豊富な地域で文化や言語が生まれ、発達した、ということでしょうか。言語について調べてみて、改めて言語の多様性とそれらを守る必要性を実感しました。
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29 平成20年度ハンドボールIH予選出場校分布図
 一番苦労したことはテーマ設定。自分の興味のあることにしたくてスポーツ関係にしようと思ったが、甲子園や北京五輪関係でいいテーマが見つからず、ずっと悩んでいた。そのまま夏休みは過ぎていき、ハンドボールの試合をしに行ったとき、パッとひらめいた。「ハンドボール」が一番興味があると。そしてここ最近の大会といえば6月に行われたIH予選だと思い、このテーマにした。IH予選に出ている学校はハンドボールを真面目に頑張っているところばかりで、練習試合をよく組んだりしているところばかりで、いつも23区のはずれに行っているイメージがあるので、その地域の傾向がわかっていいと思った。
 作成してわかったことは「東京都」の中央部にかたまっているということ。23区内ではなく23区よりの市に多く、23区内では市よりの23区に多いということがわかった。私は世田谷区に住んでいるのだが、だから練習試合をする学校が近いんだと思った。
 東京都の地図はあまり見たことがなく、23区はこんな小さいだとか、八王子市はこんなに大きいんだとか、この地図を作成するにあたって、単純で簡単なことだけど気付けたし、名前さえ知らなかった市もあった。東京都出身で東京都育ちにも関わらず東京について全然知らなかったんだと少し落ち込んだが、この宿題を期に知れてよかった。
 地理的視点をこれからは持っていきたいと思う。
30 HIV・エイズ感染者数のカルトグラム
 HIV・エイズ感染者数のカルトグラムを作ってみた。感染者数の多い国は大きく、少ない国は小さくなっている。地図を作ってみて、アフリカの大きさにびっくりしてしまった。もともと、カルトグラムを作るならいつも目のいきにくい国々が強調されるような地図を作ってみたいと思い、このテーマにしたのだが、やはりアフリカ大陸がほかの大陸よりも圧倒的に大きくなってしまったのには驚きだ。しかし、テーマがテーマなので、どこか一部が大きくなってしまったのは悲しいことだと思った。
 アフリカ大陸が圧倒的大きさではあるのだが、一番大きい国はインドである。インドだけでアメリカ大陸より大きくなった。
 このカルトグラムを作っていて苦心したのは、アフリカの国々の位置関係を調整するところだった。国の輪郭を残しつつ、大小関係が本来と異なる国をつなげていくのは非常に大変だった。また、結局上手くいかず残念だったのは、インドが大きく、ヨーロッパの下にまで達してしまい、アラビア半島はデータが無く、作ることができなかったために、ユーラシア大陸とアフリカ大陸をつなげることができなかったことだ。
31 都道府県別観光客数
 都道府県別で見る観光客数をカルトグラムで地図にした。(統計は少し古いが平成16年度のもの) そのあと、色分けもして見やすくした。
  カルトグラムだったので、決まったマスの数から形を作り出すのが大変だった。特に意識したのは、隣接している県である。ただでさえ元の形とは違う形なので、隣接しているところしていないところをよく見分けて製作しなければならなかった。
なので、これらの苦労した部分を見てほしい。
 色分けは、もう少し違う配分にした方が色がバラバラになってもっと分かりやすくなっていたかなと思う。しかし、全体的には集中して満足のいく作品ができた。
 あとは、実際の日本地図も載せておいたので、いかに違うか比較して見てもらえるとより楽しめる。(東京がこんなにも大きくなってしまうのだ!!)
  美術が好きな私なので、この課題も楽しんで行うことができた。
 今度はカルトグラムではなく、別の地図も作ってみたいな..と思う。
  この地図をもとに旅行計画をおすすめします♪
32 全国主な夏祭りのカルトグラムを作って。
 今回は”全国主な”夏祭りということで各都道府県の有名な夏祭りをカウントしてカルトグラムを作りました。
 なぜ私が夏祭りをテーマに選んだかというと・・・実は今年、一回も夏祭りに行ってないからなんです。行く機会を逃してしまったので、せめて夏祭りのカルトグラムを作って今年の夏を終えました。
 地図を見てもらえば分かると思いますが、夏祭りが多いのは北海道、東北地方、関東地方そして愛知県でした。北海道、東北地方では、やはり米の豊作を願った伝統的なお祭りが多いし、関東地方と愛知県では、人口が多いことから大規模なお祭りが多いです。私は埼玉県のずっと北の方に住んでいるので利根川を挟んで群馬県が見えるのですが、今年の夏は利根川の向こうから花火の音が聞こえてくることが頻繁にありました。実際、群馬の方では少なくとも11回は夏祭りがあったそうです。
 作成中に苦しんだのが、長野県をどう表現するかでした。長野県の主な夏祭りは私が調べたのは2つしかなく、いつもは面積が広くしかも8つの県と接しているので本当に大変でした。少し見苦しい形となっていますが・・・
 私は旅行に行ったときに、一度もその地方特有のお祭りに遭遇したことがないので、日本三大祭りには足を運んでみたいです。もちろん地元・羽生夏祭りには来年行きたいと思います。
33 日本の住宅床面積について
 先日テレビをつけたら家の特集をしていたので、何か「住宅」にまつわることで地図を作りたいと思った。最初は住宅床面積の地図だけ書こうと思っていたけれど、もしかしたら土地の広さ、人の多さも関係してくるのかな、と思い人口密度の地図ものせることにした。
 結果は、青森県、岩手県、秋田県などをはじめとする18の都府県は人口密度と深く関係いていることが分かった。また、住宅床面積の広い地域は日本海側に固まっているのと、東北地方に多いと分かった。そして、南の地域は広い県があまりなかった。
 やはり、人口密度とも関係はあるのだろうけれど、人口密度とあまり関わっていない地域はこの、私が調べたデータが住宅床面積という事だと思う。南の方は平屋というイメージが強いし、どうしても床の面積でいうと狭くなってしまうのだと思う。
 苦労・失敗した点は、テーマを決めた後になかなかデータが集まらなくて、2つのデータの年が2年ずれたものになってしまった事である。
しかし、全体的にはなかなか2つの地図が関わりあっていて納得のいく物になってとても良かった。
34 自動車の走行台キロと事故件数の関連性について
 純粋に、「車が走る距離が多い県ほど事故が多いのか」という問題に挑んでみた。関連性が無く、県の中に丸点を入れきれなかったらどうしようかと思ったが、実際やってみて、そういうことは無く、やはり関係性があるようだ。ただ、走行台キロが長い県でも、事故件数が少ない県もあるので、今度は地理的状況の関連性も、みていきたい。
 この作品を作るにあたって、最も苦心した点は、いかに県の位置をかえずに、面積を保つか、と言う点だ。何度も試作しながら作成したので、隣接する県の配置はおおよそ合っているはずである。どれが何県か考えながら見て欲しい。また、自分が正確だと思える資料を探すのも、苦労した。本当は別のテーマを考えていたのだが、それは資料が出ず、このテーマにして探し回ったあげくやっと出た。確かな資料なはずなので安心してみて欲しい。
35 各国の主張する南極の領土&各国の基地
 この作品は、7ヶ国が主張する南極の領土を示したものである( (基地は参考程度)。各国の主張する領有区分が、南極点を中心に経度によって扇形に分割されている。
地図を見てみると、北半球の国のイギリス・ノルウェーが領土を主張していることや、アメリカ、ロシアといった大国が主張していないといった興味深い点がいくつか見られる。これらの点には各国の歴史的背景が深く関わっていることが調べてみて分かった。
 北半球の2国については、イギリスが世界で初めて、南極の一部の領土の領有を主張したこと(1908)、また、ノルウェー人のアムンゼンが人類初南極点到達を果たしたこと(1910)が背景とされている。
 またアメリカ・ロシアが領土を主張していないことについては、南極の平和的利用を記した南極条約の締結が背景にある。当時、イギリスの領土主張をきっかけに他の国も南極の一定区画の地域の領有を主張し、領土問題を巡って発砲事件が起こったこと、また、第二次世界大戦後、米ソが南極大陸を軍事基地や核実験場に利用する可能性が高まったことなどから、1959年にこの条約が作られた。そしてこの条約には、アメリカ・ロシアの持つ軍事力の危険性から、アメリカ・ロシアは南極の領土を主張する権利の保持を認めないとする内容が盛り込まれている。そのためにこの2国は領土を主張することが出来ないのである。
 最後に、領土争いは戦争へと展開しうることを過去から学び、各国は南極の平和的利用を是非とも継続していってもらいたい。
36 裁判員制度対象事件数
概要
来年度から施行される、裁判員制度の対象となる事件数を、都道府県別にコロプレスマップで表した。
作成して分かったこと
大都市のある都道府県ほど、件数が多いことが分かった。また、一番多い大阪府と、一番少ない福井県では、約300件の差があり、都道府県によって大きな差があることが分かった。また、件数は二番目に多い東京だが、選出される確率は五番目にも入っておらず、選出される確率は、有権者数にも大きく左右されることが分かった。
見て欲しいところ
関東地方や近畿地方に集中しているところや、各都道府県の具体的な件数に注目して欲しい。また、選出される確率が高い都道府県、低い都道府県も載せたので、そちらにも注目して欲しい。
苦心したのは、最初は全ての都道府県における選出される確率を調べようとしたが、調べられず、対象件数に変更を余儀なくされたことである。件数に切り替えた後は、コロプレスマップか、ドットマップにするか悩んだが、コロプレスマップにしたことで、色による違いがハッキリ分かる、見やすい地図を製作することが出来たと思う。
37 東京都各自治体の救急指定病院数と東京都昼間人口の対比
 私は東京都各自治体にある救急指定病院数と東京都昼間人口の比較をしてみました。このテーマに決めたのは、もともと救命救急に興味があったというのもありますが、今ドラマでドクターヘリの話を放送していたからです。ちなみに、救急指定病院というのは都道府県知事が指定する病院で、初期、第二次、第三次救急医療の体制が出来ているところを指します。筑波大学附属高校のある文京区では日本医科大学付属病院、東京大学医学部附属病院、順天堂大学医学部附属順天堂病院、東京医科歯科大学附属病院、などがあります。
 作成して分かったことは、やはり救急指定病院は東京都23区に集中してあることです。つまり、昼間人口の高いところに多く設置してある、という傾向が見てとれます。私は稲城市に住んでいますが、私の住んでいる市には一つも救急指定病院はありません。でも、その代わり救急車15分以内で行ける範囲に3つほど救急指定病院があります。面積が小さいため、他の大きい都市に行きやすいのです。しかし、東京の西の方の奥多摩町や檜原村は面積が大きいのにもかかわらず一つも救急指定病院がありません。これは問題なのではないかな、と思います。奥多摩町に一つ救急指定病院を設置するだけでもだいぶ状況は好転するのではないかと思います。
 また、地図として見てほしいところは、病院数が多い・人口が多いところをオレンジで、病院数が少ない・人口が少ないところを緑で塗ったところです。オレンジや赤のほうが「多い」というイメージを掴みやすいだろうと思ってそうしました。また、苦労したところは昼間人口をどのように「段階分け」するかです。大体数が均等になるように段階分けしました。コロプレスマップではどのように分けるかによって印象がかわるということを授業で聞いたので、少しそこを気をつけるようにしました。
 大変だったけれど、東京都の市区町村の位置を覚えることも出来たので、よかったと思います。
38 Sweets France
 私はスイーツの本場であるフランスの伝統菓子の地図を作りました。私はお菓子を作ることも食べることも大好きで、将来の夢はパティシエなのでこのテーマを調べてとても勉強になりました。
 その地域の伝統お菓子の名前の由来や、どうやってできたか、誰が持ちこんだのか、などをお菓子の写真と一緒に書き入れたので、説明はできれば全部読んでほしいですが、その中でも特に見てほしいのは、最近日本でもブームがきている「マカロン」です。私は調べるまではマカロンは”マカロン・パリジェンヌ”の形だけだと思っていたのですが、実は3種類もあったことを知り、驚きました。
 また、地図を作成してみて、フランスのお菓子は北側地域生まれが多いことがわかりました。これには実は理由があるのです。
 フランスでは緯度が高く寒いため、野菜に糖分が少なくなってしまうので、人間は野菜から糖分摂取することが難しくなります。そこで、デザートにスイーツを食べることで糖分摂取をしたのです。そのフランスのなかでも北側が特に寒いため、お菓子文化が発達した、ということです。
 今回、この地図を作り、知らなかったことをたくさん知れて本当に良かったです。また夢に一歩近づけたような気もします。調べてみてお菓子を無性に作りたくなりました。宿題も終わったし、明日はマカロンを作りたいと思います♪
39 世界の医者密度〜国民4000人に医者は何人?〜
 国民4000人あたりに何人の医者がいるのかをカルトグラムで表しました。上位の国+αという形で作ったのですが、アフリカや南米やアフリカがあまり高い数値ではなくて、南北問題が広がっているんだなぁと思いました。元々この題材にしようと思った理由が、「医者の数だと人口が多い国が有利だから、割合だったらあまりしられていないような国でも上位になれるかもしれない」からだったのですが、上位の国のほとんどがヨーロッパに集中していました。やはり先進国には医者が多いのですね。
 初のカルトグラム作りで、形や位置を決めるのにかなり苦労しました。特にヨーロッパが大きすぎて。すごい形ですよね……。ロシアと中国の東側やフランスとスペインの東側がくっついている、ブラジルとポルトガルが同緯度……など、違和感だらけの世界地図ですが、大目にみて下さい。大きさはしょうがないとして、ひとつひとつの形はそれなりにうまくいったと思います。イタリアの長靴が気に入っています。
 実は大きさを失敗して、一回目はこの画用紙に入らなかったんです。だから1マスを1p四方から0.85p四方に作り替えて(1p四方で清書して、85%に縮小コピー)はりなおしました。しかし!!はった直後にセントルシアがなくてびっくり!コピーしにいくのが手間なので、定規と仲良く0.85pと苦戦した末に出来上がったのがこの作品です。 見た人になにか伝わるものがあれば良いと思います。
40 人口と面積と人口密度が一目でわかる地図
 地図を作るにあたって、どのようなものを作ろうか考えているとき、先生からもらったプリントを読み返してみると、神奈川県のカルトグラムが書かれていた。カルトグラムは一目で人口がわかるけれど、地形が大きくくずされていたために、少しみにくいなぁと感じた。そこで、もとの地図の地形をできるだけ変えないで人口をあらわすことはできないかと考えた。体積を人口としておけば、そのままの面積であらわすことができ、さらに高さが人口密度となるため、人口密度もわかってしまう。(面積(面積)×高さ(人口密度)=体積(人口))頭の中でイメージができていても、紙にあらわすのはなかなか難しくて苦労した。
 今回は私が住んでいるさいたま市の区でやったけれど、さいたま市は南側が人口密度が高く、北側が低かったため、普通に北が上になっていると北側の区が見えなくなってしまうので南北の位置を大きくずらさないとすべての区の高さがわからなくなってさまう。そこだけが少し残念だったけれど、わかりやすくできたと思う。立体地図で作ってみたい。
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