石川県のクマ出没情報数を時系列でみる

「クマ×共生ハッカソン～あなたのアイデアが石川の安全を変える～第１回課題発見編」（石川県・金沢市共催）に向けた、クマ出没データの前処理ができたということで、まずは時系列でデータを見ていきたいと思います。

準備

まずはパッケージとデータの読み込みです。データは、前処理で作成しておいたParquet形式のファイルから読み込みます。

library(tidyverse)
library(nanoparquet)

kuma_data <- file.path("data", "kuma_data.parquet") |>
  read_parquet()

可視化

どの時期にクマ出没情報が多いのかを年ごとにグラフにします。横軸を1月1日からの日数として、1日あたりのクマ出没情報の件数を色で表現することにします。

そのための関数を定義します。

plot_daily <- function(data) {
  data |>
    dplyr::filter(!is.na(`出没日`)) |>
    dplyr::mutate(yday = lubridate::yday(`出没日`))|>
    dplyr::group_by(`出没年`, yday) |>
    dplyr::summarise(N = n(), .groups = "drop") |>
    ggplot() +
    geom_segment(aes(x = yday, xend = yday,
                     y = 0, yend = 1, color = N)) +
    scale_x_continuous(name = "1月1日からの日数",
                       breaks = seq(0, 360, 60)) +
    scale_y_continuous(name = "", breaks = NULL) +
    scale_color_viridis_c(name = "件数") +
    facet_wrap(~`出没年`, ncol = 1) +
    theme_bw(base_family = "Noto Sans JP")
}

全データを対象にグラフを描画します。

plot_daily(kuma_data)

初夏に件数が多くなるようですが、秋にピークが来る年もありました。2020年秋はとくに多かったことがわかります。

出没タイプ別

元データは出没タイプ別になっていましたので、それぞれについても同様のグラフを描いてみます。

森林からの出没

kuma_data |>
  dplyr::filter(`森林からの出没`) |>
  plot_daily()

どの年にもみられますが、2019年、2021年、2022年では秋には少なく、2020年、2023年、2024年には初夏と秋に多かったようです。

河川からの出没

kuma_data |>
  dplyr::filter(`河川からの出没`) |>
  plot_daily()

2020年と2024年に多かったようです。2020年は秋に多く、2024年には初夏と秋が多かったようです。

誘引物が原因の出没

kuma_data |>
  dplyr::filter(`誘引物が原因の出没`) |>
  plot_daily()

2020年に多かったようです。一方、2021〜2022年はこのタイプはあまりなかったようです。ある場合は、時期は秋ごろでしょうか。

繁殖・分散行動（親離れした若クマ）による出没

kuma_data |>
  dplyr::filter(`繁殖・分散行動による出没`) |>
  plot_daily()

夏以降に多いようですが、2024年はわりと初夏から冬まで続いていたようです。

大量出没年に特有の出没

kuma_data |>
  dplyr::filter(`大量出没年に特有の出没`) |>
  plot_daily()

これは2020年だけです。こちらでも秋に多いことが見てとれます。

おわりに

今回は時系列でデータを見ていきましたので、次は地図で見ていきたいと思います。