下水道の老朽化を可視化する：八潮陥没事故から考える、地下インフラのオープンデータ化

# 1. https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-A35a.html を開く# 2. 「下水道事業計画区域」の埼玉県(11)版を選んで ZIP をダウンロード# 3. Colab 左サイドバー「ファイル」アイコン → ZIP をアップロード（手動）# 4. 以下を実行
import zipfile, glob, os
# アップロードしたファイル名（実物に合わせて書き換え）ZIP_PATH = "A35a-19_11_GML.zip"   # ← 実際にアップロードしたZIP名
os.makedirs("data/sewer", exist_ok=True)with zipfile.ZipFile(ZIP_PATH) as z:    z.extractall("data/sewer")
# .shp ファイルを再帰的に探す（フォルダ階層が版で変わる）shp_files = glob.glob("data/sewer/**/*.shp", recursive=True)print("見つかったShape:", shp_files)SHP = shp_files[0] if shp_files else Noneassert SHP, "shp ファイルが見つかりません。ZIPの中身を確認してください。"

import geopandas as gpd
# Shape は Shift_JIS（cp932）のことが多いgdf = gpd.read_file(SHP, encoding="cp932")print(f"全体: {len(gdf)} 件、CRS: {gdf.crs}")
# 八潮市の中心 (35.8222, 139.8378) 周辺 5km をフィルタcenter = gpd.GeoDataFrame(    geometry=gpd.points_from_xy([139.8378], [35.8222]), crs="EPSG:4326").to_crs(epsg=6677)buffer_5km = center.buffer(5000).to_crs(gdf.crs).iloc[0]
nearby = gdf[gdf.intersects(buffer_5km)].to_crs(epsg=4326)print(f"\n八潮5km圏の下水道事業区域: {len(nearby)}件")
# ⚠️ カラム名は版・データセットで違う。必ずここで確認print("\nカラム一覧:")for col in nearby.columns:    print(f"  {col}")print("\nサンプル1件:")print(nearby.iloc[0].to_dict())

import foliumimport re
# ↓ Step 3-2 で特定した「年データを持つカラム名」を入れるYEAR_COLUMN = "A35a_???"   # 例: 認可年・供用開始年カラム
def parse_year(value):    """'1985' / '1985-04-01' / '昭和60年' / 1985 / None を 西暦4桁の年に変換"""    if value is None:        return None    m = re.search(r"(19|20)\d{2}", str(value))    return int(m.group(0)) if m else None

def get_color(year):    if year is None: return "#999"          # データなし    age = 2026 - year    if age >= 50: return "#d62728"          # 赤：50年以上（最警戒）    if age >= 40: return "#ff7f0e"          # オレンジ：40-49年（八潮事故と同帯）    if age >= 30: return "#ffd92f"          # 黄    if age >= 20: return "#a8d949"          # 緑    return "#1f77b4"                         # 青

m = folium.Map(location=[35.8222, 139.8378], zoom_start=13, tiles="OpenStreetMap")
mapped = 0if YEAR_COLUMN in nearby.columns:    for _, row in nearby.iterrows():        raw = row.get(YEAR_COLUMN)        year = parse_year(raw)        color = get_color(year)        age_label = f"{2026 - year}年" if year else "不明"        folium.GeoJson(            row["geometry"].__geo_interface__,            style_function=lambda feat, c=color: {                "fillColor": c, "color": c, "fillOpacity": 0.4, "weight": 1,            },            tooltip=f"年: {raw} / 経年: {age_label}",        ).add_to(m)        mapped += 1else:    # 年カラムが無い：とりあえず形状だけ表示    for _, row in nearby.iterrows():        folium.GeoJson(            row["geometry"].__geo_interface__,            style_function=lambda feat: {"fillColor": "#999", "color": "#999", "fillOpacity": 0.3, "weight": 1},            tooltip="（年データなし）",        ).add_to(m)        mapped += 1    print(f"⚠️ 指定カラム '{YEAR_COLUMN}' が無いため、年データなしで描画しました（{mapped}件）。")    print("→ 年データを別ソースから取得するか、自治体オープンデータと組合せてください。")
print(f"プロット完了: {mapped}件")
legend_html = """<div style="position:fixed; bottom:20px; left:20px; background:white; padding:10px; border:1px solid #ccc; border-radius:8px; font-size:12px;">  <b>下水道事業区域の経過年（推定）</b><br>  <span style="background:#d62728;color:white;padding:2px 8px;">50年〜</span> 最警戒<br>  <span style="background:#ff7f0e;color:white;padding:2px 8px;">40-49年</span> 八潮事故と同帯<br>  <span style="background:#ffd92f;padding:2px 8px;">30-39年</span><br>  <span style="background:#a8d949;padding:2px 8px;">20-29年</span><br>  <span style="background:#1f77b4;color:white;padding:2px 8px;">〜19年</span><br>  <span style="background:#999;color:white;padding:2px 8px;">不明</span></div>"""m.get_root().html.add_child(folium.Element(legend_html))m.save("yashio_sewer_age.html")m

# 国土数値情報「道路情報」N04（一部の県・市で整備年データあり）roads = gpd.read_file("data/road/N04-19_11.shp")nearby_roads = roads[roads.intersects(buffer_5km)].to_crs(epsg=4326)
# 道路整備年カラム（バージョン依存、要確認）# 例: N04_001 (整備年)for _, row in nearby_roads.iterrows():    year = row.get("N04_001")    if year:        folium.PolyLine(            locations=[(p[1], p[0]) for p in row["geometry"].coords],            color=get_color(int(year)),            weight=3,            tooltip=f"道路整備: {year}年",        ).add_to(m)