オケージョナル・ペーパーＮｏ４４

Googleearthを利用したドット標本調査法による土地利用面積調査について
一古典的な統計調査手法を用いた新しい面積調査技術と調査結果の紹介一

２０１４年1０月

法政大学

日Ｚ旗統計研究所

Googleearthを利用したドット標本調査法による土地利用面積調査について－古典的な統計調査手法を用いた新しい面積調査技術と調査結果の紹介一神宮司一誠（元農林水産省統計部勤務）
ｌはじめに

ここでいう「ドット標本調査法」とは、ポイントサンプリング手法の－種で、緯度。経度等の組合せによって地図上から無作為に抽出した地点での土地利用を属性調査法で現地調査し、標本地点における対象属性の“出現割合”から対象地域の“土地利用面積割合”と“面積”を推計する手法のことである。

この手法は方法論的には、古くから知られた古典的な調査手法であるが、統計調査として実施するとなると、標本抽出と現地アクセスのための正確な地図や空中写真を必要とし、更にそれらの維持、更新等に要する経費、労力もかかることが課題で、本格的な調査手法としては使われてこなかった。しかし、近年、インターネット上での電子地図Googleearthが出現したことによって、Excelのセル上で緯度、経度を格子状に組み合わせて発生させた標本地点に自動的にサンプル名を付し、それらの標本をGoogleearth上に直接的に表示できるようなった。筆者らは、これ
ら「古典的な統計手法」と「最新の技術革新」を組み合わせ、信頼性の高い土地利用統計を効率的に作成できるシステム開発に取組み、この度、誰でも利用可能な標本抽出。配置システム及び集計システムを完成させた。この手法は、従来のように母集団の編成整備をする必要がなく、標本は全ての属性面積の大きさに応じて確率的に比例抽出されること、調査は属性調査法によるため標本地点で属性面積を求積する必要もないこと等からこれまでの様々な統計的な面積調査上の課題が一気に解決した。

この調査手法は開発途上国ばかりではなく先進国においても客観的対地標本調査法に基づく調査の実施や既存の調査法による調査結果の検証を可能にする手法になり得ると考えている。
本レポートは、このドット標本調査手法とこれまでの適用結果についての概要を紹介するものである。経過的には、今回の法政大学日本統計研究所のオケージョナルペーパーとして収録されるに当り、これまでの経済統計学会の関東支部月例会(2014年５月１０日)及び全国研究大会(2014年９月１２日）での発表､質疑応答などを踏まえ､５月の月例会での発表資料を－部加筆修正して、再構成したものである。

２．ドット標本調査の手法
ドット標本調査手法は、先述したように古くから提案されているポイントサンプリング法の一種である。ポイントサンプリングの手法について、FrankYatesは著書("sAMPLINGIvmTHoDsfoI
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この手法は単純簡明で、Yatesがいうように「作物統計調査に大変ふさわしい手法である」とされた手法であるが、この本が書かれた時期は、まだ地図がよく整備されておらず、空中写真も入手困難な時期であり、統計調査手法として、実務的に利用することはできなかった。しかし、Googleearthの出現によって、この手法を応用したドット標本調査手法が可能であることが分かり、この手法開発に着手した。２０１１年５月のことであった。この調査手法をドット標本調査手法と呼ぶ理由は、インターネット時代にふさわしい用語にしたいという思いがあったこと及び上に紹介したようなPointsampling手法を大幅に単純化したためである1．属性調査のシンプルさとGoogleearthの操作性の良さがこのドット標本調査法を作り上げている。
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２

図１は、小さな地域でのドット標本を系統的に配置を示した図である。それぞれのドット標本

は、その「位置」とそこでの「土地利用のカテゴリー」を示している。宅地、道路、田畑等に位置している標本､即ちカテゴリー別の標本割合は､調査対象地域におけるそれらの土地利用の「構成割合」を表し、土地利用面積が推計できる仕組みになっている。これは狭い地域の図であるが、広い地域でも直接応用できる手法である。

備考：標本抽出の方法について

ドット標本をどのように抽出配置するかについては､上にみたような系統抽出の方法が実務的には一般的と考えられる。即ち、抽出誤差も小さく、標本管理も易しい。標本抽出法には、この外に下の参考図１のように無作為抽出法で配置する方法もある。この手法は理論的ではあるが、標本数が少ないと標本の位置的偏りが生じる場合が多い。参考図２は、上の図１の系統抽出法と参考図１の無作為抽出法の折衷的抽出法で､図１の系統抽出法で配置された各正方格子の内側から１個の標本を無作為抽出法で抽出したものである。両者の方法論的弱点の回避を狙った手法であるが、精度については、これまでのモン
テカルロシミュレーション結果等を踏まえて判断すると、図１の系統抽出法が一番よくなっている。詳細については、現在、実際の図上でモンテカルロシミュレーション等を行っている段階である。
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参考図１：無作為抽出法
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３．ドット標本調査の手順
この調査手法を用いて農作物の作付面積調査を行う場合は、図２に示すように４つのステップ
により調査を行うこととしている。第１ステップはドット標本の抽出で、三つのサブステップからなっている。①調査対象地域と標本数の決定、②Excelsheet上でのドットサンプルの作成、③Googleearth上への標本配置の三つである。第２ステップは準備調査で、Googleearth上での土地利用調査である。この調査は配置された各標本地点をGoogleearth上での判定で非耕地と耕地に分ける作業であり、現地調査必要標本数を縮減するために行う調査でもある。第３ステップは
現地調査である。作付面積調査を実施すべき時期に耕三地面積に落ちた標本ドットの所へ赴き、栽培されている作物名を調査することである。第４ステップは集推計である。

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図２：ドット標本調査手法の流れ

第１ステップでのドット標本をGoogleearth上に配置する手順は、図３に示した。これは、JICAで行われた海外集団研修に用いたものである。図３の中の最初の横長の表に対象地域名、対象地域の総面積、標本数、標本のスタート地点（緯度。経度）と最終地点（同）についてのデー

タさえ入力すれば、次の黄色の表頭、表側を持った表の各セルに、自動的、瞬間的に緯度、経度の組合せにより格子状の標本地点が生成され、その表の中に示したようなイメージでGoogle
earth上に配置される仕組みである。抽出された標本は、継続標本として、数年間固定することも考えられる。母集団編成を必要とせず、無階層、－段抽出法で調査することになる。この設計段階ではGoogleearth上に対象地域の境界線があることと､別途信頼できる対象地域の総面積があることが必要である。この境界線と総面積がない場合は､自らGoogleearth上に境界線を引き、総面積をプラニメータ等で求積する必要があるが、総面積については、１ドット当り面積を先に決めておけば２，ドット数からも計算できる。なお、このドット標本調査法における標本数は、対象カテゴリーの普及率と目標精度によって決まるが、詳細は後述する（６ページ)。

２この面積を例えば１０ha,l00ha,l000ha等と整数になるように面積とｎを定めておくと、数えるだけで面積が計算できることになる。

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図３：標本抽出に必要な1帳票及びGoogleearth上に表示されたドット(ピン)図（筑波）
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第２ステップは準備調査である。これは、第３ステップでの現地調査効率を上げるために予めGoogleearth上の標本地点での土地利用状況が耕地であるか否かということを目視判定するものである。準備調査における調査カテゴリーは原則的には、非耕地と耕地に加えて分類不明(tentativereserve)を設定しておくと、作業がスムーズに進む。耕地面積を本地、畦畔別に把握したい場合は、そのためのコードを設定する必要がある。ここでのGoogleearthの役割は、予備調査とはいえ土地利用判定に用いられることであることから、Googleearthの画像はできるだけ新
しく、雲もなく解像度は高いことが望まれる。調査整理表のイメージは、表１と同じである。

第３ステップは現地調査で、作物が栽培されている時期に実施する調査である。第２ステップ
で耕地面積と判定された標本地点で作物名を現地で確認する調査する作業である。表１は、現地調査整理表で、黄色でマークした部分は米が栽培されていることを示している。図４は現地調査

中の研修生の様子で、背後に収穫前の水田がみえる。ここでのGoogleearthの役割は現地案内地図となるものである。従って、その現地案内図としての役割を果たせればよく、必ずしも新しいものである必要はない。土地利用の変化や形状の変化は生じていても問題はない。現地調査はそのような変化が生じていることを前提とした調査でもある。第２ステップで分類不明となっていた標本はこの段階で正しく分類できることになる。
表１：現地調査鑿琿表（2012年９月）
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図４：現地調査中の研修生（背後に収穫前の水田が見える）

なお、Googleearthには、現在地からドット標本へ行くためのナピゲーション機能がついてお５

り、これも不慣れな地域では役立つ機能である。調査地点での調査項目は１項目であり、また、

エリアフレーム調査の場合のように実測調査を行う必要はないので､非標本誤差は起こりにくい。

農家等を煩わすこともない。
第４ステップは表１での調査結果を用いての集推計である。調査項目は１項目であったが、多数の推計値が得られる。推計及び精度計算のための数式は、下に示される通りで、属性調査法のため非常に簡単であるが､対象地域のｶﾃｺﾞﾘｰ別の割合(鶚=力)からそれらの面積を推計するた

めには､先述したようにその対象地域の総面積(肋が分かっている必要がある。なお､９は、(１－ｐ）
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表２：作付面積の推計結果（2012年９月）
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水,稲

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Tｏｔａｌ

以上がドット標本調査手法の基本的な流れと考え方である。僅か24ｈａの地域を対象にした事例であるが、この調査手法は市町村や国を対象とした場合でも全く同じ手順で適用できる。また、
表２では、畦畔面積も推計できており、米の作付面積は畦畔面積を除いた純粋の作付面積として推計できている。このような細かいところまで推計できることはドット法による属性調査法の大きな特色と考えることができる。

なお、第１ステップにおける標本数の決定方法については、一般的には実際の標本数は調査に投入できる人員数、予算を見積もることが先決であるが、理論的には母変動係数と目標精度の二つのファクターによって計算できる。即ち、この調査に必要な標本数は、通常の標本調査と同様に、必要標本数＝母変動係数2÷目標精度2=C2/CIZ4tm2により計算できる。この式を用いた場合、耕地面積のシェア（割合）が小さいと多くの標本数が必要と計算されるが、注意しなければならないのはここで計算される標本数は、いわゆる「準備調査段階」で必要とされる標本数であるということである。そこで、この準備調査が机上で行われること、その準備調査の結果から次のス
テップである現地調査での必要な標本数が分かることを考慮すると、現地調査必要標本数は、必要標本数に耕地面積率を乗じた値となり、この結果、現地調査必要標本数は極めて少なくなるこ
６

とが分かり、調査の効率性が高い調査手法であることが分かる。これを耕地面積のシェアと目標精度の両者から計算した必要標本数を具体的に示したのが表３である。
表３耕地面積のシェア別。目標精度別必要標本早見表
Ｊ１：排｣1h面111率
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10

1０

４．ドット標本調査法に基づく調査結果
この調査手法を用いて、国内の都道府県､市町村､諸外国を対象とした調査を多数試みてきた。
以下はその中のいくつかの事例である。

（１）神奈川県鎌倉市、三浦市、平塚市での調査結果

２０１１年１１月に行った神奈川県鎌倉市､三浦市､平塚市での耕二地面積の調査結果(標本数2600）

は、図５の通りであった。ドット標本調査はGoogleearth上で行ったもので現地調査は行っていないものであるが、このドット標本調査の結果は、各市町村がＧＩＳを用い、必要に応じて現地確

認調査を行って調査した全数調査結果である「都市計画基礎調査(2005年)」と非常に近似してい
る。
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国（

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年）

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鎌倉市■固定資産課税台帳集計値（２００９年）■農林統計（２００５年）■農業センサス（２０１０年）

平塚市

三浦市

図５：耕地面積の推計結果（鎌倉市、三浦市、平塚市。２０１１年１１月作成）

７備考：このグラフの中で、農業センサス結果はいずれの市も共通して小さくなっているが、これは農業セ
ンサスでは、規模の小さな農家の耕地面積は調査されておらず、また調査対象となった農家も必ずしも正確に回答してくれないためと考えられる。更に属人調査として行われていることから、市町村レベルで見た場合は出入り作による誤差も考えられる。しかし、農業センサスでは、全体の耕地面積を正しく求めるということは目的にしていないので、このような差についてあまり拘る必要はないのではないかと思われる。固定資産課税台帳の集計値も小さくなっているが、台帳面積に「縄伸び」があったり、台帳上は山林で、現況が耕地であったりした場合にこのような現象が生じると考えられる。農林統計調査とは基本的に一致すべきと考えられるが、農林統計の場合、調査の推計単位は都道府県段階となっており、市町村段階
では少ない標本数となり、なかなか正確に推計することが困難とされている。従って、市町村段階ではこの程度の乖離が真値との間で生じることは止むを得ない限界とされている。専門家が見れば全数調査にもドット標本調査にも固有の問題があるかも知れず、真値は一体いくらかという問題になると議論はなかなか収まらないが、ドット法は共同でチェックすることも可能であり、標本数と分布率のデータに基づいて精度計算もできることからかなりのところまで相互の乖離問題を解決できるのではないかと考えている。

（２）タンザニアの調査結果

２０１２年１月にタンザニアを対象に本手法を用いてGoogleearth上での土地利用調査を行った(標本ドット数2,368)。図６は、ドット標本調査法による州別土地面積の推計値の正確性をみたものであるが、推計の結果はタンザニアの公式数値と非常に近似したものとなった。
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７反

図６：タンザニアにおける州別土地面積の公式値と推計値の関係
図７は、図６を相関図にしたものである。非常に高い相関関係が確保されており、このことか

ら土地利用統計調査結果についても、真値と推計値との間の相関関係は高くなっているものと推
定される。

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1００

6．０７．０８．０９．０

公式面積％

図７：タンザニアにおける州別公式面積とドット推計値の相関図

図８は、同じ標本を用いて土地利用割合を推計した結果である。１地点１項目の調査でありな

がら、多様な項目についての推計値が得られることが分かる。また、この結果は、図７の結果か
ら正確に推計されることが想定できることから、タンザニアにおける土地利用の実態を正確に表していると思われる。

河川・湖沼，
７．２

耕地かも,３．２

図８：タンザニアにおける土地利用割合(％）

備考：タンザニアのケースは、ドット標本調査法を開発して間もない頃の調査結果である。この当時はまだ、Excelシート上で発生させたドットをGoogleearthへ表示するマクロを開発しておらず、１標
本ずつ手入力で表示させていた。この手作業は大変な作業であったが、このドット標本をGoogleearth
上にマクロで一括表示できるようにしたのは、２０１２年１０月であった。また、当初の段階では、ドット間の東西間の距離計算は、各ドットの緯度を考慮して計算すべきところ、対象地域のほぼ中央地点の緯９度から簡便に計算していた｡各ドットの東西間の距離計算を全ての標本について緯度上の位置を考慮して計算するようにしたのは2013年２月であった｡更に、これらExcel上での標本地点作成作業､Google
earthへの自動配置を連動するようにしたのは、２０１３年１１月で、調査結果の集推計作業のマクロ化を完成させたのは2013年１２月であった。これにより当初の段階に比べるとかなり快適な調査システムとなった。その後も改善を続け、２０１４年９月段階では改善すべきところはほとんど改善することができた。

（３）タイの調査結果
２０１３年８月にタイを調査対象として行った準備調査の結果（標本ドット数999）は、表４，５
及び図９，１０，１１の通りである。現地調査は行っていない。
表４は、タイの土地利用調査結果を示したものである。耕冒地面積について、田、畑の面積のみ
ならず、山中畑、魚養殖田等特殊な項目についての調査を試みたことも分かる。カテゴリーの設定で自分の興味のある項目について推定できることもこの手法の特色である。図９及び図１０はこれらの結果を土地利用図、土地利用割合グラフとして描いてみたものである。
○

一一…－…民…量＝二国=|皀皀二皇国局面EM沼謂詞需|忌目扁呂目呂目|冨焉爲房二

表４：GoogleEarth上でのタイの土地利用

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土地利用区分エ地利用区分

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耕地
菰

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１５
１６

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４０
４１

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４４

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411

2４．６

１２．６３５０３８７

１．３６３０７5.5田(Ｍａｊｏｒrice）
田(Maiorrice）

1８４

１８．４

9.450,859

１２２６４２

6.7

2５６，８１７

ﾛ､啄牢旦坦

４４．６
1４．９

山中畑

0.5

畦畔｡耕地内樹木
畦畔･耕地内樹木

4３

4.3

2０２０８，６２５

０１６４２１２
０－６４２１２

樹園地かも

3２

3.2

1．６４３，６２８

0．５５７１１

1７．４

7

0.7

3５９，５４４

0．２６３９１

3７．７

4５１

4５．１

23.164.87
2３．１６４０８７７

1.57J１４６
1．５７４４６

3５

2７

2.7

1，３８６，８１１

0．５１３０６１９．０

0．１９９８

４９．９

山･森･草原･河川･湖沼
山･森･草原･河jIl･湖沼

雲･その他･不明

４

0.4

2０５，４５３

合計
合:十

ｇｇｌｇ

'00.0

5１，３１２００００

住宅。道

雲・その

耕地畑･樹園地
耕地畑･樹園地１－

J'J’１1,1１田(MajorricG）■＿‘懸田(MajorricG）
患区解旧裂泰５１2４６

耕地面iTf

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5ｐ

3-1

耕地畑･樹園地

土地利用区分
Codeと伍し区分
土1世矛'1用区分Codeと色区分－

４３
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1.5[:'01915’’’１１」
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標準誤差
標準誤差

2６．５５４０８５９

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ｌＩＩｌｔＩ１２１１１Uｌ４１ｓ４ｔＩｍ

面祇(ha）面稲(ha）

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魚菱殖田
魚養殖田

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３６

３５

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率(%）

５１７

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畦畔･耕地内樹木
豊麟畔耕i幽内樹木３－
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樹園地かも
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魚護殖田
魚義尻立田８－」ＩｌｌＪｌｌｌｌｌ

山･森･草原･河川･湖沼:；』llIil,|､||』，山･森･草原･河川･湖沼４－
４

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住宅･道路･工墹口，ll9l住宅.道路.工場５－

雲･その他･不明

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魚」|_上距'’１１

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７１

0.7

も，３．２

1８．４

内樹木，
４．３

図１０：タイにおける土地利用割合

図９：タイにおける土地利用区分図

表５は、ドット標本調査結果から作成した表９から水田の本地と水田の畦畔。樹木等を再集計
１０

し、畦畔等を含む水田面積を推計したものである。本地は945万ｈａ、畦畔等は１５９万ha、水田面
積は１１０４万ｈａとなった。

図１１は、このようにしてドット標本調査法で推計した水田面積とタイの公式統計でのMajor

riceの作付面積（2011年）を比較したものである。タイの作付面積には畦畔面積等が含まれているといわれており、このことを考慮して比較するとやや低く推定されているが、ドット標本調査
結果には標本誤差が含まれており、現地調査をしていないものである。また、Googleearth上でのカテゴリー判定は、２年余りタイに住み作物統計調査に従事したＪＩＣＡ専門家の経験があるとはいえ筆者一人で行ったものであり、現地の専門家からチェックしてもらったものではない。そのことを考慮すると過少、過大推計について結論を出すには早計と思われる。しかし、ここで得た結果は、このような方法で比較すれば、各国での統計値がどの程度信頼できるものであるかどうか客観的に判定できることが示唆されていると考えている。

なお、畦畔率（畦畔面積等/水田面積）は、14.4%と推計される。この値については、タイの中央平原の水田状況から見るとやや高いものとなっているが、北部、東北部、南部等の水田状況を含めて判断すると妥当な推計値ではないかと考えている。

表５：水田面積の推計（田十畦畔等）
Dot度数’率(%）
Dot度数
率(%）

区分

本地(Majorrice）

面積(ha）

誤差

ＣＶ

6.7
１８４
1８．４
9．４５０．８５９
１．２1８４１１８．４１１97450,8591１．２１６．７

水田
畦畔･樹木等
合計

3-1
０．５
1７．７
3．１１１，５９２，２６４１０．５１１７．７
1，５９２，２６４

３１

１．３
6.0
２１５
２１．５
2１５１２１．５１11,043,1231１．３１6.0
１１.Ｏ４３ｕ１２３ＬＯＯＯｈａ1２，０００1，５９２

１０，０００
８，０００
６，０００

1ｑ400
1０，４００

9，４５１

４，０００
２，０００
０

Majorrice（OAE2011）

OultiVatedland(paddy）＋Ｄｙｋｅ（Dot2013）

図１１：推計結果と公式統計との比較（４）マダガスカルの調査結果
２０１３年８月にマダガスカルで行った調査結果は、
２０１３年８月にマダガスカルで行った調査結果は、表６，表７，図１１，図１２の通りであった。標本数は、６，０００で設計したが、実際に配置された標本数は６，０６４であった。設計値よりやや多く配置されたのは、マダガスカルの面積に問題があるのではないかと推定している。面積は全国値と州別合計も合っていないからである。

１１

表６：マダガスカルの土地利用面積
区分

二一卜
コード

ドット

シェア

（％）
(％）

数

標準誤
差

CＶ

推定値(ha）
推憲値(ha）

非耕地

Ｉ

5４７８

9０．３

0．３７９

0．４

5３，０３１，０８７

耕地（畑）

Ｚ

2６９

４．４
4．４

0．２６４

６．０
6．０

2，６０４，１１９
2,604,119

畦畔（畑）

３

2７

０．４
0．４

0．０８５

1９．２

２６】、３８０2６１，３８０

水田

４

lＣ
1０５

1．７

0．１６８

９．７

1，０１６，４７８

畦畔（水田）

５

2２

0．４

0．０７７

2１．３
2Ｌ３

2１２．９７６
２１２，９７６

暫定（分類不明）
暫定（分類不明

８

1３７

2．３

0．１９１
0．１９１

8．４
８．４

1，３２６，２６１

低解像

NＩ

2６

0．４

0．０８４

1９．６

6０６４
6OＧ

1００．０
100.0

計

へロ

合計

夢

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LandUseinMadagascar
onGoogleearth

August２０１３
ＤｏｔＳａｍｐｈｎｇＭｅｔｈｏｄ
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図１１：マダガスカルの土地利用図

1２2５１，６９９5８，７０４，０００
58,704,000

マダガスカルの米作付面積統計(2009）ｈａｌ,８００，０００
１，６００，０００
１,４００，０００
１，２００，０００
１,０００，０００
８００，OOO
60qOOO
４００，０００
２００，００００（、ＲＣＮ）
巴応轄
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（抑絲蝋）
鰹桓迄」糸

埋祀壜○訶自図１２：ドット推計結果と公式統計(2009)との比較
図１２は、米の作付面積についてドット標本調査による推計結果と公式の統計値を比較したものである。米の作付面積といってもドット標本調査の推計値は、圃場の形状から水田であろう、

水田には通常作（highseason）の米が作付されるであろうという前提で推計した値で、陸稲(Uplandrice)及び２期作(Secondrice)の面積を含んでいないものである。公式統計値は、これらを含んでいるものである。水稲は、通常作と２期作を合計したものである。これらの面積の中には、畦畔面積が含まれていると思われる。比較の評価については、標本誤差を考慮しても公式
統計値はやや過小推定になっているのではないかと考えられるが、ここに示したドット標本調査

結果のデータは、タイの場合と同じく準備調査段階で得たものである（Googleearth上での数値
で、まだ現地調査を行っていないもの）ことから、断定することはできない。ドット標本調査を行ったのは２０１３年８月であったが、調査比較年を２００９年としたのは、Googleearth上の標本地
点の画像取得年次が2009年と推定3されたためである。
表７は、図１１のデータを基に標本ドット数を州別に集計したものである。
表７マダガスカルにおける州別。カテゴリー別ドット標本数集計表
Non-

(１）
(1)

Antsirana
｣ｋ■

Ｉａｎｄ

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Dyk6(Upland）

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(6)

(Dyke）(JMRj)'し.ｗＩｉＷ("dl1iWiylT…vol『..:M･ロ
｡y〕

5-478
5,478

2６９
269

2７
2７

406
４０６

1４
1４

１

AntanararIvo
門」ＩＬｄｍｕ【ｄｒＩＶＵ

408

1０６
1０６

Mahaianga

１，５２１
11521

2２
2２

1０５
1０５

Low

(7)

2２
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Total
ＴＤｔ日１

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(9)

1３７

2６

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6,064

ＦＭ

Total

cultivated()ultJvnfpd
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Ｚ

4３３
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30
1０１３０１７１３７１３１６０１
6０１

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1７
1７

２

1７

Bｉ

1.588
1，５８８

６７１
6７１１１８１．２１１８１４１１９１１７１７２９
1８
1８
７２９

Fiararantsra
FiamaranfR園

８９１
8９１

5０
50

1５８１
1,581

5９

ToliaraToliara百■Toamaslna

2７

７

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3}８

1０２８
6１1,028

２

１２
1２

２

2７
２７

Bｉ

1.685

ｱﾝﾀﾅﾅﾘﾎﾞ州

ｱﾝﾂｨﾗﾅﾅﾂﾞ'１
ﾌｨｱﾅﾗﾝﾂ了鮒

ﾏﾊｿﾞｬ菰州
ﾄｱﾏｼﾅ州
ﾄｳﾞﾘｱﾗ淵

図１３マダガスカノレの州区分(ｳｨｷﾍﾟﾃﾞｨｱ）

３Googleearthの画像はいつ取得されたものか表示されている。マダガスカル全体の平均画像取得年次を推定するため、別途１００標本抽出してこのGoogleearthの画像取得平均年次の推定調査を行った。

１３

５．要約及び今後の展望と課題（１）要約

ドット標本調査手法は、伝統的な属性調査法とExcel及びGoogleearthを組み合わせた調査手法である。これまで高度な手法とされてきた従来の日本の面積調査と同じ｢対地標本実測調査」
であるが、それとは異なったタイプの単純な調査手法である。しかし、客観的かつ効率的に面積調査を実施できる手法である。特に母集団編成、標本抽出段階において、フレームは設定する必
要がないことから、大幅な経費節減と労力軽減を実現できるようになっている。現地調査段階では、調査項目がひとつであり、しかも計測を必要としなくなったことから測定に関する非標本誤差が生じ難くなっている。推計段階では､標本調査法に基づく客観的な推計値と精度計算結果が得られ、土地利用図が作れ、多項目推計ができるようになっている。システムの操作も簡単で、誰もが短時間で習得できるものである。

（２）発展的可能性

このような単純な調査でも広範囲の調査をすることは､費用と労力の面から現地調査がネックとなり、個人的に実施することは現実的には不可能である。しかし、全体的な体系の中では準備調査と位置づけているGoogleearth上の土地利用調査に限定すれば、多少のタイムラグはある
ものの個人でも居ながらにして国内各地のみならず諸外国の土地利用調査までスピーディにできるようになった。更にGoogleearthは、時間スライダーのボタンを持っており、この機能を使うと過去に遡及して土地利用調査ができる｡広範囲について同一時間に遡及することはできな

いが、市町村単位程度であれば、それが可能であり、過去からのパネル調査を実現できることとなっている。また、調査地点で複数項目の属性調査を行い、毎年。毎季節の継続標本調査とすれ
ば、ピボットテーブルを用いての空間的。時間的クロス集計も可能である。また、「点」で調査するこのドット標本調査手法は奥が深く、単収調査のための坪刈調査への応用等様々な調査上のアイデアを提供してくれている。

このドット標本調査手法に関連しているGoogleearthの改善。発展はもちろんのこと、伝統的な統計調査手法、ピッグデータ、オープンデータ、リモートセンシング、GIS、GPS、スマー
トフォン、タブレット等の利用に関する新たな研究動向にもめざましいものがある。それらのイデアや手法を学ぶことにより、本手法の更なる発展も期待できると思われる。
（３）普及の状況

このドット標本調査手法については、ＪＩＣＡ集団研修の中で２０１１年以来毎年紹介してきているが、２０１２年になってＥＡＯ（国連食糧農業機関）からも注目され、ＡＰOAS（、Ｏのアジア太平洋地域事務所）や専門家会議等でのプレゼンがなされるようになってきた。２０１３年には農林水産省のＯＤＡ予算により、セネガル、ナイジェリア、マダガスカルで米面積調査がパイロット的に実施されている。また、本にも紹介された（齋藤昭編著（京都大学特命教授、農林水産省前
統計部長）『｢農」の統計にみる知のデザイン」２０１３年４月農林統計出版)。更に、２０１４年になってからは経済統計学会の中でも関心が示された。

１４

（４）普及への課題

このような新しく単純な面積調査手法が多くの国々や地域に実際に普及していくためには、「調査技術論」だけでは解決できない多くの課題（余りに簡単過ぎる手法であることや、伝統的手法からなかなか抜け出せない傾向がある等）があるが、更なる普及に努めて参りたい。

６．謝辞
このドット標本調査手法の開発にあたっては、多くの方々との幸運な出会いがあり、多くのご協力を頂いた。特に２０１１年のＪＩＣＡ海外集団研修のカリキュラム検討過程でこのドット法のア

イデアを提供され、その後もいつも激励して下さっている農林水産省の上倉健司氏（現JICA専門家)、２０１２年にタンザニアで初めて出会い、Excelsheet上に作成したドット標本をマクロで

ＫＭＬファイルを作成し、Googleearth上に一括表示できるようにして頂いたＪＩＣＡ専門家のHakanYnksel氏、２０１３年に標本抽出作業の一連化、集計表の作成処理段階でのマクロ作成をご指導頂いた農林水産省の三宅康弘氏、２０１４年に系統抽出以外の標本抽出法とモンテカルロシ
ミュレーションについての示唆を与えて頂いた農林水産省の空閑信憲氏のご協力がなければ到底ここまで完成させられなかったと感謝している。また、本手法が、海外諸国、ＲＡＯ等の国際機関でも知られるようになったのは､ＪＩＣＡ海外集団研修の外､ＪＩＣＡのＭ＆Ｅプロジェクト（タンザニア)、農林水産省のＯＤＡ予算により米統計改善に取り組むアフリカライス、国連機関であるＥＡＯ本部やＲＡＯアジア太平洋地域事務所等に勤務する多くの方々からこの新しい調査手法に深い関心を頂いたお蔭であり、関係者の方々に深く感謝している。

最後に､最近､関心が深まってきている｢位置情報と統計分析」との関連において、このGoogle
Earthを利用したドット標本調査手法について、「統計調査段階における位置|青報の利用」という視点から関心を頂き、経済統計学会での発表を勧められ、また、このような形で、日本統計研

究所のオケージョナルパーパーとして編集してして下さった森博美法政大学教授に心から感謝申し上げたい。
2014年１０月１日

1５[参考文献］
齋藤昭編著２０１３年４月農林統計出版「農」の統計にみる知のデザインＲ368-376
大沢。渡部。広田。石田訳昭和２７年(1952)1１月東洋経済新報社イエーツ標本調査論
FrankYates1949LondoncHAREsGRlFFIN＆coLID“A”ILnVUAmZYmDS/blCEiViSl〔ﾉ囚泓jVDSURPEXy
津村善郎１９５６年６月岩波書店標本調査法

神宮司一誠GoogleEarthを利用したドット標本調査法による土地利用面積調査について
2014年９月『第５８回全国研究大会報告要旨集」経済統計学会２８７－８８
httlD://wwwjsestjD/i､/taikai/2014/Z014DroceedinEsDdf

KenjiKamikuraSeniorStatisticia､,StatisticsDepartmentMinistryofAgriculture,ForestryandFisheriesofJapan（FAOAPCAS24Document,October２０１２）ＥＦｒｊ"，ａｒｊｏ〃ｑ/Ｐ/α"ｒｅＪＡｱeα〃ｓｉ"ｇ坊ＣＤC/
SmZpJmgMethodl-Z,４
ｈｔｍＷｗｗｗ・fao・or且/flleaimi1]/temulates/ess/esstest fblder/WolkshoDsEvents/ＡＰＣＡＳ２４/PaDerafterﾉＡ
ＰＣＡS-l2-21-PlantedAreausmEDot SamblinEDdf

KenjiKamikura・SeniorStatistician,StatisticsDepartmentMinistryofAgpiculture,ForeshyandFisheriesofJapan（AhicaRice，Cotonue，Benein,March2013)．ＰａｃﾉhJgEq／ＡｇＩ元"Ｊｒｚ"α/Ｐｱ。仇`crio〃Ｓｚ''1ﾉe)ノ
http://Cars・ａｄｈｏｒＥ

IsseiJingUjLAgiculturalstatisticsnCAexpert.(Dec2012),HDwtoDeveJqpMzsre75上wZp//"9局豹α'，，ｅｓ"ｓｊ"ｇＤｏｒＳｂ"Zpﾉﾉ刀９Ｍ℃的o‘α"。０００９ルｅａ７戊
http:"ｗｗｗ.fno,orE/fileadmin/templates/ess/ElobalstrateEv/PPTs/ＭＳＦＰＰＴｓ/5ＭＳＦＤｏｔｓａｍＤ１ｉｎＥｍｅｔ
hodonGooEleEarthJinEuiLbdf

IsseiJingUjL(Feb2014)DorSZ7"ZPﾉﾉ"ｇＭｂｒ/zocﾉﾉb7A7eaEsriimariio〃
http:"ｗｗｗ.fno､orﾛ/fileadmin/temDlates/raD/files/Proiect/ExpertMeetinE17Feb2014／P1-1DotsamD］
inEmethodfbrDlantedareaestimationusinEGooEleearthlandusesurｖｅｖＦＡＯＲＡＰｌ７Ｆｅｂ
２０１４.pdf

lmprovingFoodSecuritylnfbnnationinAhicaAfficaRice＆MinistryofAgricultlJre，Forestryand

Fislleries,Japan(July2013)RfceP7oc/b/crio〃５hｍ′e)ﾉzlsi"９２力eDorSmZpﾉﾉ"gMb的o`α"‘GoogJeEa7坊

NobunoriKugaSeniorStatistician,StatisticsDepartment,MinistryofAgriculture,Ｆorestry

andFisheriesofJapan.(January2014）Ａ"EXpe7j"，e"/o〃ＡＣＣ"γαcﾘﾉα"｡Ｐ形cisjo刀Q/ＤＣ／
Sm72pJJ"ｇＭ９仇ocノ
Google社Googleearth(フリー版）

1６

別添参考資料
ドット標本調査法の特色

ドット標本調査法の特色は、これまでの「対地標本実測調査法」に比べても「面接調査法」に比べても効率的である。精度も必要な標本数を調査することにより、調査精度も十分に確保される。これまでの調査に比べて、非標本誤差がほとんど生じないと考えられる。
ＥＵのポイントサンプリング方式に比べても効率的である。ＥＵでパイロット調査という位置づけで行われているポイントサンプリング法は、標本をポイントで抽出しながらも伝統的な調査手法に拘っている傾向がみられ、標本抽出段階（階層分け。２段抽出法の採用)、実査段階（定義分
類の複雑さ、クラスター標本の採用)、推計段階(精度計算）においても手順が複雑となっており、必ずしもシンプルで効率的な手法とはなっていないからである。これに比べると、ドット標本調

査法は、調査の設計、調査、集計の各段階の業務内容が非常にシンプルであり、人材育成に要す
る時間もほとんどかからないと考えられる。また、ドット標本は、当然のことながら坪刈調査をしたい作物に当った標本のところで、坪刈等による単収調査もできる。単純平均値は推計値となる。

このドット標本調査法の特色を作付面積調査の工程に沿って整理すると、下の表のとおりである。この新しい面積調査方法は、従来の面積調査において、課題とされてきた多くの事項を解決していることが分かる。
ドット標本調査法の調査エ程別検討表
備考
備考

調査工程

ドット標本の役割、意義
ドット`標本の役割、意義

母集団編成

調査対象地域について、標本調査用の抽出単位を編成すること
を、統計調査の専門用語で「母集団編成」という。ドット標本調
を、統計調査の専門用語でＦ母集団編成」という。ドット標本調

査法は、Googleearth上で、ドット標本を直接抽出する方法であれることから、従来のＦ母集団編成Ｉという概念がなくなり、これることから、 従来 の ｢母集団編成」 と し、 う概念 がなくなり、￣に要していた莫大な時間と労力が全く不必要となった。また、従来のGoogleearth |ま、Ｗｅｂ上でフリー版が提供されており、従来のGoogleearthは、Ｗｂｂ上でフリー版が提供されており、地図データの購入。利用費が不要となり、ここにはほとんど経費
地図データの購入。利)|｣費が不要となり、ここにはほとんど経費が掛からないこととなった。

Googleearthを利用することについて､使われている地図の新し
Googleearthを派llj]することについて､使われている地図の新し
さや更新頻度が問われることがあるが、作付面積調査に利用する
さや更新頻度が問われることがあるが､作付而積調査に利用する
場合は、地図の新しさそのものはあまり気にしなくてもよい。古場合は、地図の新しさそのものはあまり気にしなくてもよい。ｒｉ・
くても標本地点に行き、標本地点が特定できるだけの新しさが備わっていれば十分と思われる。標本地点が住宅地に変化していた
わっていれば十分と,思われる。標本地点が住宅地に変化していた
り、耕作が放棄されていたりしていたとしてもそのことだけで、地図が古い、使えないと判|断する必要はない。実際のGoogle
地図が古い、使えないど|:lⅡ釿する必要はない。実際のGoogle
earthは比較的新しく、更新頻度も高いので、作付面積調査に支障が生じることはほとんどない。
なお、ドット法は属性調査法であることから、ポイントクラスタ
なお、ドット法は属|生調査法であることから、ポイントクラスタ

1７

ＥＵのＬＵＣＡ
ＥＵのＬＩＪＣＡ

_サンプル型の調査やメッシュフレーム型の変量調査法に比べＳでは、「線フ
Ｓでは、［線プて母変動係数が大きくなり、従って必要標本数が多くなり、調査の効率や精度から問題があるのではないかと思われがちである。
そこで、様々な大きさのメッシュフレームを作成し、母変動係数
そこで、様々な大きさのメッシュフレームを作成しぃ母変動係数の変化をみたところ、メッシュを大きくすることにより母変動係の変化をみたとでろ、メッシュを大きくすることにより母変動係
数は緩やかに小さくなるものの、著しく小さくなることはなかつ数は緩やかに小さくなるものの､著しく小さくなることはなかった。また、この傾向から、メッシュフレームを限りなく小さくした。また、この傾liEljから、メッシュフレームを限りなく小さくして行けばドットフレームの母変動係数と一致することも容易に想像できることから、ドット標本調査において、必要標本数が大想像できることから、ドッi､標本調査において、必要標本数が大きくなるという懸念はないと考えている。ただ、耕地面積調査を想定した場合、耕地面積率の小さいところでは、多くの必要法本想定した場合、耕地面積率の小さいところで|ま、多くの必要法本数が計算されるが､後述するように現地調査必要標本数はそれほど大きくならないので、心配ないと考えている。
ど大きくならないので、心iWi{ないと考えている。

レーム］のテス
レ・・ム」のテス卜も行っていトも行っている。どのような
結果になったかは承知していないが、メッシュフレームシニフレームの場合と同じ
傾向となるの`傾|向｣となるのではないかと考えている。

日本の農水省のエリアフレームはメッシュフレームであるが、田日本の農水省のニリアフレームはメッシュフレームであるが、田及び畑面積を補助変量とする比推定法を採用しているため､耕地面積、水稲作付面積については著しい設計効果を実現している。
反面、比推計効果が出にくいその他の作物では、推計を行ってい反面、比推青-効果が出にくいその他の`作物で}ま、推計を行ってい
ない。
階層分け

階層分けの目|呰層分けの目

図る必要性はなくなった。また、ドット標本調査では、作付面積図る必要性はなくなった。また、ドッi､標本調査では、作付面積

表章単位調査を行う場合､個々の標本単位に現地調査が必要な標本と必要

調査管理
調脊管理

でない標本を予めＧＯＯ日leearth上で予備調査することが可能ででない標本を予めＧＯＯ臼leearthl2で子鰯備調査することが可能で

精度向上

や、

階層分けは、標本数を節約したり精度を向上させる意義を持つ
階層分けは、標本数を節約したり精度を|句上させる意義を持つ
ツト標本調査 の場合、 調査対象地 域全体に 、無作為系統柚が、が、ドット標本調査の場合、調査対･象地域全体に、無作為系統抽出法で標本を配置するため、特に階層分けをして、精度の維持をある。この予備調査を事前に行っておくと現地調査に要する時ある。この予胤傭調査を事前に行っておくと現地調査に要する時

問、労力、経費が大幅に節約できることになる。なお、この過程
間、労力、経費が大'偏に節約できることになる。なお、この過程における調査の工夫をすることで､土地利用調査ができるというにおける調査の工夫をすることで､ゴー地利用調査ができるという而も持っている。
面も持っている。

標本抽出法

標本抽出法として､一般的には２段抽出法が採用されることが多標本柚lLII法として､一般的には２段抽出法が採用されるこ｣:が多い。この理由は、リスト作成に必要な労力を削減して、標本抽出
い。この理Fhは、リスト作成に必要な労力を削減して、標本抽出の効率を上げるためである。ドット標本調査の場合、そもそも、の効率を上げるためである。ドット標本調査の場合、そもそもリスト作成の必要がなく、標本はプログラムで自動的に抽出される
ス:､作成の必要がなく、標本はプログラムで自動的に抽出されるので、２段抽出をする必要はない。１段抽出法となるため、推計式は非常に単純となり、しかも精度は高くなるメリットを持って式は非常に単純となり、しかも)精度は高くなるメリットを持って
いる。

必要標本数
必要標本数

ドット標本調査に必要標本数は､調査の対象となる作物の作付分
布率と目標精度を考慮しながら、統計的に決定する
布率と目標精度を考慮しながら、統計的に決定するが、予算、労が千予算、労力に配慮し、実行可能な調査規模にすることが重要である。ドッ力に配慮し、実行可能な調査規模にすることが重要である．ドッ
卜標本調査には多くの標本が必要と考えられることが多いが､調査結果の精度は必ず計算できるので､まずは実行可能な標本規模
査結果の精度ほ必ず計算できるので､まずは実行可能な標本規模を定めて調査することが重要である。
を定めて調査する垣とが重要である。
属性調査の場合、変量調査の場合と異なって、おおおよその作付
属性調査の場合､変量調査の場合と異なって、おおおよその作付
分布率が分かっていれば、必要標本数の計算ができるので、調査分布率が分かっていれば､必要標本数の計算ができるので､調査の言４４言1-カミ１．K:つ司一ぃテレガL､１１寺1缶.のプハレーー)-て＄おZziの設計がしやすいことも特縦色のひとつである。

1８

的

作付率と目標精度から検討する必要標本数の早見表は作成済みである。調査項目によっては現地調査必要標本数も計算できる。
抽出間隔

7ページ参照。

必要標本数を決めると、次に抽出間隔を決める必要がる。この場
合、調査対象地域の面積（管内面積）を必要標本数で除し、その合、調査対-象地域の面積（管内面積〉を必要標本数で除し、その値をｒで開くと抽出間隔となる距離が計算される。この距離１こつ
値をｒで開くと抽出間隔となる距離が計算される。この距離についての抽出間隔を、緯度、経度間隔に換算して、抽出間隔を計算
いての柏ill間隔を、緯度、経度間隔に換算して、抽出間隔を計算した。この場合、緯度により経度間隔の距離が異ならないように
緯[霞経摩弁糸'二|み今わイナキ標本5ITll}'1表が４=成されるようにした穴
緯度、経度を組み合わせた標本抽出表が生成されるようにした。

標本抽出

ドット標本調査法における標本抽出は､上述のようにExcel上で緯度と経度と組み合わせて抽出するので、非常に効率的になった。従来のように、母集団編成過程で作成される抽出単位のリス

Ynselプログラ
Ytlselプログラ

卜の存在を前提としない抽出法であるためである。
トの存在を前提としない抽出法であるためである。
ドット標本調査法では､Googleearth上における標本ドットの位
ドット標本調査法では､ＧＯＯ目leearth上における標本ドッ１，の位

もので､億劫に

ロ千Ｊ砦－１公､、”･ヲ急..＝「－テル兎ノーｉＶ［Ir9uさと一之＿ｽミ－〃、Ｌ/tg21｣造〕ヨー「F1Ⅱ｣△ｾﾞｨﾉｔ２ＥＩ号】＝据一

置 をピンで示しておく必要が あるが、この作業は、 Z Ⅲ途作成した

ムは本調査用に開発された
なりがちな標本抽出作業のYiIkRel,,とし 〕うプ
グラムによりExcel上の標本抽出一覧表力``YUksel'，というプログラムによりExcel上の標本抽出一覧表か問題を一気にら直接的にGooEleearth上に標本名称付のピンを表示できるよ

解決した。ＩＴうになったことから、標本抽出作業が非常に簡素化された。
うになった『とから、標本抽出作業が非常に簡素化された。

専門家の
専１Ｍ＄家のまた、ドット標本は、固定しておいても農家等に迷惑がかかるよ
うなことは皆無であることから、一度柚}｣｣した標本は固定して数うなことは皆無であることから、一度抽出した標本は固定して数年間、あるいは半永久的に主要することが妥当と考えられる。

百分1ｒｎｎＹＵ１<RP1
HakanY111ぞsol

[（

。

ロ

氏が作成。
(2012年１０
月)。
月）。

標本通知

抽出した標本の位置を地方に知らせる手段としては、ファイル化
柚ＩＩＬた標本の位置を地方に知らせる手段としては、ファイル化された標本地点を調査担当者にメールで送る手法とＨＰ上で閲された標本地点を調査担当者にメールで送る手法とＨＰｌｚで閲實できるようにしておく手法の二つを考えており、従来の調査の寛できるようにしておく手法の:２つを考えて垢り、従来の調査のように印刷して配布する必要はなくなったので、ここでも大幅なように印刷して配布する必要はなくなったので、区こでも大Ｉ隔な労力軽減ができることとなった。

調査表

ドット標本調査における調査表は、１調査地点における調査項目
ドット標本調査における調査表は､１調査地点における調査項目
数が１項目であり、その地点に作付･けされている作物名（作物
数が１項目であり、その地点に作付けされている作物名（作物コード）を記入するだけであるので、調査表は極めて簡単なもの
コード）を記入するだけであるので､調査表は極めて簡単なものとなる。このため数年間は使えるような調査票にしておくことがとなる｡このため数年間は使えるような調査票にしておくことが考えられる。

調査表に関連して､調査項目をどのように設定するかの問題がある｡できるだけ多くの作物ニードを準`備した方が面白いのでｻﾞよなる｡できるだけ多くの作物コードを準備した方が面白いのではないかと考えている。
実査の時期

実杳の時期↑よ、作季に合わせて決める必要がある。年２i1L11調査
実査の時期は、作季に合わせて決める必要がある。年２回調査
しなければならない場合も生じる。

実査

実査には地図と調査票を携行して行く。この場合、地図読みの技
術と標本地点に行って実際に調査を行うという使命感が必要と術と;標本地点に行って実際に調査を行うという使命感が必要となる。標本を固定すれば、初年度の調査では、調査地点の特定に困難があるかも知れないが、２年目からは調査地点に行くことも困難があるかも矢Ⅱれないが、２笙目からは調査地点に行くことも簡単になると思われる。地図の解像度が低い場合は、調査が困難となるが、その場合は、調査不能としてもよい。
となるが、その場合Iま、調査不能としてもよい。
ドット標本調査は、農家面接も実測も必要としないことから、調査地点の農家に迷惑をかける■ともない。
査地点の農家に迷惑をかけることもない。
１９

作物の確認が取れればよいだけであるので､多少離れたところかＩ乍物の確認が取れればよいだけであるので､多少離れたところか
らでも実査ができる。田畑の地形が複雑であっても、斜面になっていても問題はない。混作の場合は、混作されているそれぞれの作物名を調査記入する ことで解決される。ウエートは考えない。
作物名を調査記入することで解決される。ウエートは考えない。
なお、ＧＯＯ日leearthには、標本地点に行くルートをナビゲートし
なお、Goop垣earthには､標本地点に行くルートをナビゲートしてくれる機能が備わっており、これを利用すると便利である〃
てくれる機能が備わっており、これを利用すると便利である｢●

ＱＰＲ1大'1歳のスマー､､フラ1-ン竺浄伸弓上爾lアイ爾釆１１レプF〆
GPS内臓のスマートフォン等を使うと更に便利となる■｡

実査の最小単位をどうするかも興味のあることである。農水省の実査の最小単位をどうするかも興味のあるｒとである。農水省の約束事項では１ａ以上の耕地集団を対象とするとしているが、ド
約束:事項では１ａ以｣この耕地集団を対象とするとしているが、ドツト標本調査の場合、リスト作成の必要がないので、そのようなット標本調査の場合、ソスト作成の必要がないので、そのような下限を設定する必要性は低い。屋敷内畑（キッチンガーデン）等
下限を設定する必要`性は低い。屋敷内畑（キッチンガーデン）等の面積把握も可能である。下限を設定する必要性がないことの意
義は大きいかも知れない。
集推計

分析

ドット標本調査の推計式、及び精度計算式は、二項分布の場合とドット標本調査の推計式、及び精度計算式は、：:項分布の場合とこの調査におで.の調査にお同じ式であり、計算式が非常に簡単になっている。
|可じ式であり、計算式が非常に簡単になっている。

ける特別の集

集計は、Excelを用いて行う。集計項目が少ないので、特にプロ集計は、］Bxcelを用いて行う。集計項目が少ないので、特にプログラムを作成して集計する必要はないと考えられる。調査、集計

計システムを作成する必要項目は少ないが、作物の作付面積については、栽培されているほはなく、エクセしん＞のｲﾉｾ』力ｈＷＩｌ王目ヨース可~台陰』畦7J):)ｂＷ）気÷ﾉ｣>wii三１１１ｈナ？”の調,1台ｉｆ､ﾉｷﾕﾄﾞ．
とんどの作物が出現する可能性があり、希少作物などの動向も分ルの基本的な

かる可能性がある。推計される作付面積は、畦畔面積と区別してかる可能性がある。推計される作付面積は、畦|畔面積と区別して集計機能を利推計できる。正のことは、坪刈による単収推計を行う時に都合が推計できる。このことは、坪刈による単収推計を行う時に都合がよい。なお、個々の作物の作付面積を推計するには、調査対象地よい。なお、`個々の剛作物の作付面積を推計するには、調査対象地
域の面積（管内面積）が必要となる。これについては、別途公式用するだけで値を入手する必要がある。公式値がなければ、プラニメータ等を力でのパィロカでのパイロ

使って、プリントしたGoogleearth上で求積する必要がある。
プラニメータがない場合は、Ｗｅｂ上の求積アプリ（Google
planimeter等）の使用、ヘロンの公式等を使った求積、１ドッ

ツト調査が開ット調査が開始されたため、ﾄ当り面積からの推定が考えられる。境界線が分からない場合

から集計シス|ま、統計調査上の境界線を暫定的に描く必要がある。
は、統計調査上の境界線を暫定的に描く必要がある。

テムを作成し継続標本にしておくと、土地利用の移動、作物栽培のローテーシ
継続標川更にしておくと、土地利用の移動、,作物栽培の積'一テーシた。（2013年１２た。（2013年1２

ヨンが分かる ので､データ蓄積を図りつつ、そのような視点からヨンが分かるので、データ蓄積を図りつつ、そのような視点から
=~ご

月）

分析を行
フー とが望ましい。
分析を行うことが望ましい。

単収調査

現地調査で各標本地点において栽培されている作物名が分かる。
現地調査で各標本地点において栽培されている作物名が分かる.

との関連
'性（１）
性（１）

坪刈調査を行う必要がある作物については、この地点で坪刈を実施することもできる。いずれの作物もそこでの坪刈結果の単純平均値がそのまま対象地域の推定単収となる。坪刈が予算等の都合でできない場合は､その付近の単収を周辺農家から聞き取る手法に替えても同様のことがいえる。単収調査のための特別の抽出枠に替えても|司様のことがいえる。単収調査のための特別の抽出枠とリストを作成し、そこから改めて確率比例抽出作業を行う必要とリストを作成し､そこから改めて確率比例抽出,作業を行う必要はない。このようにドット標本調査法は、単収調査の面で餡>威力はない。 このようにドッ ﾄ標本調査法は、単 収調査の面でも威力を発揮する．
を発揮する。

単収調査をする場合の標本数の決め方については､単収についての分散を推定し､別途定めた目標精度との関係で決めるのが通常である。この場合、例えば水稲の場合、坪刈に必要な標本数と面2０十分と考えて＋分と考えていたが、アプリ
いたが、アフリ統一化の観点統一‐化の観点

積調査で出現する水稲に当っているドット標本数は必ずしも－積調査で{{|現する水稲に当っているドット標本数は必ずしも－致せず､坪刈標本数が多くなる時もあれば少なくなる時もあることが想定される。このような場合は、面積調査で出現した標本数で実施するか、必要度合に応じて、増減調整を行う必要がある。
その増減調整の方法は、別途の機会に説明する。一般的に考える
その増減調整のﾉＩﾌﾞ法は、別途の機会に説明する。‐般的に考えると単収の分散は比較的小さいので面積調査で出現する標本数の中で確保されるものと思われる。作付率の小さい作物では確保が巾で確保されるものと思われる。作付率の小さい作物では確,保が難しい場合があると考えられる。単収は主産地で実施することを考えると、別途単収調査用の標本を抽出することも考えられる。

単収調査｜なお、ある県や市町村で水稲の坪刈調査をする場合、これまで上
単収調査
なお、ある県や市町村で水稲の坪刈調査をする場合、これまで｣ことの関連との関連｜の説明では、面積調査の結果を利用して、水稲に当ったドット標の説明では、面積調査の結果を利ﾊ]して、水稲に当ったドット標
性（２）｜本で坪刈を実施するという方法であった。しかし、この方法では、性（２）本で坪刈を実施するという方法であった。しかし、この方法では、
坪刈調査としての標本数を独立に抽出できないことになる。

そこで、標本数を例えば３０とした場合に、当該市町村（例えば新潟市）から３０の標本を抽出する方法は、本文５ページの図３新潟市）から３()の標本を柚{iする方法は、本文５ページの図３の中の表に示した対象地域の面積の欄に水稲作付-面積（当年の面の中の友に示した対象地域の烹積の欄に水稲化付面積（当年の面積が分からない場合は前年のものでもよい）を記入し、標本数の欄に抽出したい標本数、例えば３０と記入し、その市町村の範囲、欄に抽出したい標本数､,例えば３０と記入し、そのiii町村の範囲、若しくは水田ある地帯の範囲を緯度｡経度で面積調査の場合の同若しくは水11]ある地帯の範囲を緯度･経度で面積調査の場合のI司様に指定すれば、水稲のあるところに３０の標本が当っているこ様に指定すれば、水稲のあるところに３０の標本が凶↑っていることになる。確率の問題であるから、きっかり３０にはならないかも知れないが、この手法を知っておくと他の作物の坪刈を含めたも知れないが、この手法をｽﾞ'1っておくと他の作物の坪刈を含めた応｣LHができると考えられる。
応用ができると考えられる。
l参考：５ページの図３の中の表参照Ｉ[参考：５ページの図３の中の表参照］－１Ｂａｓｉｃｄａｔａ ｏ賃ｅｎｅｒａｔｅｓ mPledofs（Ｓ ｍｐｉｍＥＤｅｓｉ２ '）Ｔ－１Ｂａｓｉｃｄａ七ａｍＥｅｎｅｒａｔｅｓａｍＤｌｅｄｏｆｓ（SamDIin宮Desi酉､）
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坪刈対-象作物の必要標本数を記入する。この地域で２０の標本
Ｖ坪刈対象作物の必要標本数を記入する。この地’を抽出 したい時は、３０と記入する。
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本来、対象地域面積（管内面積）を記入することを想定しているが、坪刈･象地域面積（管内面積）を記入することを想定しているが、坪刈対象作物の面積を記入する。例えば、この地域には約８ｈａの水稲作付面積の面積を記入する。例えば、この地域には約８ｈａの水稲作付面積､-－－があるので､ここに008と記入する｡－－
一二一二１－－があるので、ここに０．０８と記入する。
で、ここに０．０８と記入する。

￣

２１

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オケージョナル｡ペーパー(既刊一覧）
刊行年月

タイトル

号
４５

１１

統計に係る個人情報の秘密保護について

2006.08

若年層における雇用状況と就業形態の動向一『就業構造基本調査』のミクロ

６７８９０１２３４
１１１１２２２２２

データによる実証分析

2006.12

社会生活行動から見た若年層の不安定就業化｡無業化の分析

2008.03

国勢調査による従業地把握の展開と従業地別就業データの意義

2009.06

無償労働の評価と世帯生産サテライト勘定

2009.10エンゲルとザクセン王国統計2009.12

第一次統計基本計画と政府統計の直面する課題

2010.01

エンゲルとプロイセン統計改革

2010.02

エンゲルと1875年ドイツ帝国営業調査

2010０３

調査形態論再論

２０１１０３

統計を規定する諸要因との関連から見た時空間個体データベースの可能性

５６７８９０１２３４５６７
２２２２２３３３３３３３３について

2011.04

位置'|寶報を用いた調査票情報の情報価値の拡張とその分析的意義について

2011.06

ジオコード情報の活用による統計の把握精度改善の試み

2011.09

統計的マッチングによる疑似パネルデータの作成と精度検証

2011.11駿河国人別調沼津｡原政表再論

201201ザクセン王国統計協会(1831-50年）

201201ザクセン王国における初期人ロ･営業統計

2012.02

フィンランドのビジネス｡レジスター

201203エンゲルのザクセン王国統計局退陣をめぐって

2012.04

フランスのビジネス｡レジスター

2012.05

タウンページ情報を用いた事業所の自然｡社会動態の把握

201207

疑似景況パネルによる予想パフォーマンスの計測

2012.11

場所特性変数の付加による個体レコードの拡張について

2012.12

フランスの新人ロセンサスにおける詳細な統計結果の推計方法

８９０１２３

３３４４４４

一ウェイト付けの方法を中心に－

201303

昭和15年農林統計改正と調査票情報について

2013.04

1855年ザクセン王国営業調査について

2013.07

EstimationoftheStart-up，ClosureandRelocationRatesofLoｃａｌＵｎｉｔｓ

2013.09

村是調査における調査様式の展開

2014.01

明治31年内閣訓令第１号乙号と調査票情報

2014.0５

データ統合の視点から見た調査票情報の意味について

２０１４０８

オケージョナル･ペーパーNo.4４
2014年10月１日

発行所法政大学日本統計研究所〒194-0298束京都町田市相原4342
Ｉ１ｅｌＯ４２－７８３－２３２５、２３２６
ＦａｘＯ４２７８３２３３２

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発行人森博美再生紙使用鱗朧