創界人による界域の区分を地理という。地理の境界は人為的だが、地帯・地勢・気候・地命圏の境界と一致する場合が多い。各地理の名称を地名という。

【宇宙】《マインクラフト》。
【世界】三界・太陽・月・星。
【位相】常界と異界の二位相。
【界域】創界・冥界・異界。
【大陸】竜大陸のみ知られる。
【領域】大豊原・大雪原など。
【地域】大ブルスケッタなど。
【地方】小ブルスケッタなど。
【地区】直轄区・聖教区など。
【区域】教会区・学校区など。
【地帯】地生圏・気候帯など。面積非依存。

地名は、大豊原は菓子、大雪原は酒、大荒原は香辛料の名称から命名する。各領域には八、創界全体で二十四の地方が存在する。これに冥界と異界を加えた二十六の地方に、それぞれ異なるアルファベットを割り当て、地方名の頭文字とする。各地方内に存在する山・川・町などの名称も、原則として地方名に従って命名する。

「太古の崩壊」以降、三界の地名は基本的に入植時に命名されたので、創界人にとって地名は、地理を認識するための記号的な意味合いが強い。

《マインクラフト》の《プレイヤー》の歩行速度は4.317メートル/秒から計算。
「距離感」とは、移動を伴うマクロな距離感のことで、「長さ」とは異なる。

マイクラで自然に形成される最も高い山の高度はY=256。海面がY=63なので、この山の海抜は256-63=193メジャーとなる。距離感にすると標高3860メートルで、富士山くらいの高さ。雲の高度は平均Y=194で、標高131メジャー＝2620メートルとなる。ブロックが置ける限界高度がY=320で、標高257メジャー＝5140メートルで、これが創界の大気圏と考えられる。一方、深層都市があるY=-51は海抜換算で51+63=114メジャー＝2280メートルで、現実世界では考えにくい深度となる。

DELTA世界の範囲は8192メジャー四方。距離感にすると、約164km四方で、約27000平方km。これは関東地方より一回り小さい面積。央海の面積は1,258平方kmで、琵琶湖の約1.9倍、東京23区の約2.0倍。南北最大61 km、東西最大41 km。

• 詳細は「DELTAの設定 ver 105」を参照。

創界は地形粗度指数（Terrain Ruggedness Index, TRI）が高い。

• TRIは、隣接セルとの標高差の平均。平野で低く、山岳で高い。
• チャンク単位をセルとした、ある面積あたりのTRIが計算できそう。

日本列島型と中西部型で、代表的な「平均勾配の桁」を出すだけで勝てます。例えば感覚的にでも、

• 日本の山地は 1kmで100m上がる場面が普通にあるので平均勾配は0.1程度の区間が頻出
• 中西部は 10kmで10mみたいな領域が広くて平均勾配は0.001程度に落ちる

一方マイクラは、地表に「1メジャー上がるのに1メジャー進む」段差が頻出するので局所的には1.0近い。これだけで「二桁〜三桁」は平気で差がつきます。

チャンク代表標高を座標順に羅列したcsvファイルからチャンクTRIを算出するプロンプト：

あなたは地形解析の助手です。入力は「マイクラのチャンク代表標高」を格子状に並べたCSVです。このCSVからチャンクTRI（Terrain Ruggedness Index）を算出し、結果をCSVで出力してください。実装はPythonで行い、堅牢に動くようにしてください。

# 入力仕様
- 入力CSVはチャンク格子の代表標高を含む。
- 形式A（推奨）: 長形式
  - 列: x, z, h
  - x, z はチャンク座標（整数）。h は代表標高（数値）。
- 形式B: 広形式（グリッド）
  - 1行目はヘッダとしてx座標（または列番号）を持つか、ヘッダなしの数値グリッドでもよい。
  - 行がz方向、列がx方向。各セルが代表標高h。
- どちらの形式でも自動判定して処理すること。

# 定義
- 近傍は8近傍（N, NE, E, SE, S, SW, W, NW）。
- チャンクTRI（基本形）:
  TRI(x,z) = 平均_i |H(x,z) - H_i|
  ただし i は存在する近傍のみを使い、平均は近傍数で割る。
- オプションで距離正規化版（Normalized TRI）も算出する:
  NTRI(x,z) = 平均_i (|H(x,z) - H_i| / d_i)
  ここで d_i = 16（上下左右）, 16*sqrt(2)（対角）。単位は「標高/メジャー」。
- どちらも算出し、出力に含める（NTRIは常に計算して良い）。

# 欠損・端処理
- 欠損セル（空白、NaN）がある場合、そのセルのTRIはNaNにする。
- 近傍が欠損の場合、その近傍は平均計算から除外する。
- 端のセルは存在する近傍のみで平均する。
- 近傍が1つも使えない場合、TRI/NTRIはNaN。

# 出力
- 出力は長形式CSV。
- 列: x, z, h, tri, ntri, n_neighbors
- 追加でサマリーも表示:
  - tri と ntri の mean / median / std / min / max（NaN除外）
  - tri 上位10%の閾値と、そのセルの割合

# 使い方
- 入力ファイルパスと出力ファイルパスを冒頭で変数として指定できるようにする。
- 依存は標準ライブラリ＋pandas＋numpyに限定。

# 期待する回答
- Pythonコード（そのまま実行できる）
- 主要な処理の説明（短く）
- 入力が形式Bだった場合の自動判定・変換の説明

チャンクTRIを開発し、実測した創界の伊能忠敬的人物。
地理学の泰斗か、軍事的密命を帯びた官僚か、はたまた在野の地図好きかはわかりませんが…

そもそもマイクラでは採掘のコストが低い。人力（ツルハシ）で大規模な地下空間を作れる。
地下もスカスカの穴だらけで、利用可能な空間としての洞窟が多数存在する。
一方で、崩落の危険性はない。

大豊原のような山岳・丘陵地帯は植生が多彩だが、大規模な耕作が可能な平原が極端に少ない。
現実スケールに換算すると起伏が極端に激しい。日本列島型。山岳や河川が自然の境界となる。
各勢力は、利用可能な土地をできるだけ開発しようとする。日本の棚田のようなことが起こる。
勢力圏内には満遍なく建築・施設が立てられる。勢力圏は「面型」。
一方で、高速・大量の交通網は貧弱。街道を通すよりも、トンネルを掘ったり橋をかけたりする方がコストが低い。
地下利用のモチベーションは、まあまあ高い。

雪原は起伏が少ないが、全域が数メジャーの高さに堆積した雪に覆われている。
降雪があると一晩で一メジャー弱の雪が積もる。水も凍結しており、耕作には全く適さない。
フィヨウメクの各都市は地下空間に施設が集中した「点型」。
勢力どうしは地下隧道ないし地上回廊で結ばれる。中国や欧州の城塞都市の地下版。
地下利用のモチベーションは高い。

砂漠とメサからなる大荒原は、起伏が少ない。雨が降らず、土もない。耕作には適さない。
運河の建設、鉄道の敷設によって高速・大量の交通網を整備するモチベーションが高い。
運河や鉄道の沿線が発展する「線型」。
一方で地下空間の利用モチベーションは低い。

気候温暖な大平原は最も耕作に適した土地であり、創界人にとっては理想の環境。
しかし竜が棲息しているので利用できない。

• マイクラのコンパスは方角（東西南北）を指すのではなく、常に、現在地から原点（スポーン地点）の方向を指す。
• マイクラでは、常に太陽が真東から昇り、真西に沈む。地面に棒を立てれば、その影によっていつでも正確な東西を得ることができる。だから、現実世界的なコンパスは不要である。
• マイクラコンパスは世界地理の理解において、原点中心型・放射状距離表現・同心円的理解に結び付く？？
• 太陽によって方角を参照できない深層人はどうしたのか？？
• そもそも深層の生活に方角が必要なのか？　数学的位置関係だけで充分では？