夏の暑さ対策の手引
Guide to Summer Heat Countermeasures
- 发布机构
- 东京都环境局
- 覆盖范围
- 东京 / 东京 23 区
- 主题
- 城市热岛、热适应、热舒适
TOKYO URBAN HEAT / SPATIAL AI
与地图对话。
读懂城市热环境。
通过东京真实城市数据、空间分析与机器学习模型，探索、解释并模拟城市热环境。
真实空间数据 → 空间统计 → RF 模型 → 规划知识
HeatScopeTOKYO / SPATIAL WORKSPACE
城市数据LAYERS
LLM AgentTOOLS + MODELS
地图证据MAP + GUIDANCE
EXPLORE / LAYERED CITY
一座城市，
不止一张热力图。
从昼夜 LST 出发，逐层进入绿地与水体、城市形态和人口活动背景。每一层都可以作为 Agent 的真实空间分析输入。
- 热环境
- 昼间 LST · 夜间 LST · 昼夜温差
- 自然环境
- NDVI · 水体比例 · 距海岸 / 河流距离 · 高程
- 城市形态
- 建筑高度 · 建筑覆盖率 · 道路长度 · SVF
- 社会背景
- 人口总数 · 人口密度 · 年龄结构
FIVE CONNECTED CAPABILITIES
从观察到行动，
在一个工作流中完成。
这是 HeatScope 的产品目录：自然语言会调用真实数据、空间工具、模型与官方知识，而不只是生成文字。
01 / EXPLORE
◌
探索城市数据
查看昼夜 LST、昼夜温差，以及 NDVI、水体、建筑形态与人口背景；也可直接比较区域。
DATA · LAYER · COMPARE查看说明 ↓02 / ANALYZE⌁
分析空间格局
通过 Global Moran’s I 与 Local Moran’s I，识别显著高—高、低—低聚集及空间异常。
SPATIAL STATISTICS · LISA查看说明 ↓03 / EXPLAIN↗
解释热环境机制
以 RF 模型和城市气候机制回答地点为何更热，并把模型解释连接到研究语境。
RANDOM FOREST · MECHANISM查看说明 ↓04 / PLAN◫
测试规划情景
调整绿地、建筑覆盖率、建筑高度或水体，比较规划情景，并得到有模型依据的建议。
SCENARIO · RECOMMENDATION查看说明 ↓05 / POLICY§
解读规划政策
检索已纳入知识库的官方热环境与规划指南，让策略建议回到可追溯的政策依据。
OFFICIAL KNOWLEDGE · RAG查看说明 ↓ANALYZE / SPATIAL PATTERNS
从温度分布，
到空间结构。
HeatScope 将自然语言问题转化为空间分析，生成可交互、可追溯的地图证据。
FROM QUESTION TO SPATIAL EVIDENCE
AI Agent 选择并调用数据、空间统计、模型与知识来源，形成可核验的分析链路。
01
→用户问题
用自然语言提出城市热环境问题。
02
→LLM 规划
LLM 理解问题，选择合适的数据、工具和分析路径。
03
→工具调用
调用真实数据、空间分析工具、可视化工具或地图工具。
04
→结果判断
检查结果是否满足问题要求；如果不理想，则回退并重新规划或调用其他工具。
05
可视化呈现
通过地图、图表和交互界面呈现可验证的分析结果。
EXPLAIN / URBAN MORPHOLOGY
城市形态如何
塑造地表温度？
建筑、道路、绿地与水体通过辐射、蓄热、通风与散热等过程影响 LST。模型解释让这种关系可以被定位和讨论。
用真实模型解释樱台 →
昼间 RF 特征重要度 · 100 trees / test R² 0.932Water Ratio 14.576%Bldg Coverage Ratio 14.566%Road Length 14.132%Dist. to Coast 13.753%Avg. Height 10.676%Elevation Mean 8.570%
PLAN / SCENARIO
不同条件，
温度模拟。
拒绝经验主义。
建筑、道路、绿地与水体通过辐射、蓄热、通风与散热等过程影响 LST。模型解释让这种关系可以被定位和讨论。
池袋 · 当前城市形态
↓调整绿地 / 建筑覆盖率 / 高度 / 水体
↓调用真实 RF 模型计算 LST 变化
↓生成可核验的规划情景
模型数值仅在工作台真实运行后显示LIVE URBAN FORM DEMO / GRID 7191
规划情景的三维形态模型
LIVE VIEWERHeight + Footprint loop
POLICY / OFFICIAL KNOWLEDGE
让策略建议，
回到官方依据。
模型解释的是形态变化；政策知识回答的是城市规划中可以优先采用什么策略。两者在工作台中共同构成建议的证据链。
查看政策建议 →START WITH A QUESTION