1．データの準備

自治体によっては、クマの出没情報を緯度経度付きでオープンデータとして公開しています。今回は秋田県のデータを使います。

また、人口集中地区と小中学校のデータは国土数値情報のデータを活用します（今回は秋田県を分析対象とするので、秋田のデータのみをダウンロードしてください）。

2．データの読み込みと可視化

QGISを開いて、まずは地図を表示します。ここではOpenStreetMapを開いています。

「OpenStreetMap」をダブルクリックすると、地図が表示されます。

次に、クマの出没データをマッピングします。「データソースマネージャー」を開いて、秋田県のサイトからダウンロードしたkumadas.csvを読み込みます。

読み込み後、緯度と経度を設定します。

続いて人口集中地区と学校のデータを読み込みます。それぞれダウンロードしたフォルダーの中にあるgeojsonファイルをQGISの「レイヤー」にドラッグ＆ドロップしてください。

それぞれのデータがマップ上にマッピングされている状態になればOKです。必要に応じて、レイヤー名を分かりやすい名称に変えてください（ここでは、「クマ出没情報」「人口集中地区」「学校」としました）。

人口集中地区とクマの出没の位置が重なっている場所を探します。QGISの「ベクタ」＞「空間演算ツール」＞「交差」機能を使います。

入力レイヤーに「クマ出没情報」、オーバーレイレイヤに「人口集中地区」を選び、実行します。

すると、「交差」というレイヤーが新たに作られます。このレイヤーで絞り込んだデータを見てみると、人口集中地区内の出没情報だけにデータが絞り込まれていることが分かります。

見分けがつきやすいように、このレイヤの名称を「人口集中地区に出没したクマ情報」としておきます。

※ちなみに「交差」ではなく、解析ツールの「ポリゴン内の点の数」という機能を使うと「人口集中地区」内に出没したクマの情報を数えることができます。

学校の半径100メートル以内に出没したクマの情報を探したいと思います。正確な距離を測れるように、学校のデータの座標系を平面直角座標系にまず変換します。

「学校」レイヤーを一旦エクスポートして、座標系を秋田県が含まれる座標系に設定してから「OK」（ここでは新しいレイヤーを「学校_edit」としました）。

次に、「ベクタ」＞「空間演算ツール」＞「バッファ」を選択。

距離を「100メートル」に設定して、実行します。

新たに作られた「出力レイヤ」を見てみると、学校のそばに半径100メートルの円が出来ていることが分かります。

この「出力レイヤ」と「クマ出没情報」を先ほど「人口集中地区」で行ったのと同じように「交差」を実行してみます。

このレイヤーで絞り込んだデータを見てみると、学校の近くの出没情報だけにデータが絞り込まれていることが分かります。このレイヤーを「学校の近くのクマ出没地点」としました。

「人口集中地区に出没したクマ情報」、「学校の近くのクマ出没地点」、「クマ出没情報」をまとめて表示してみました。分析した時点で、黄色の「人口集中地区に出没したクマ情報」が304件、青色の「学校の近くのクマ出没地点」が98件見つかりました。

生活圏のそばやその中でクマが出没したデータをQGISで見つける方法をまとめました。秋田県以外でも出没情報をオープンデータとして公開している自治体もあるので、自分の住んでいる地域のデータでもクマ出没マップを作る際の助力になれば幸いです！