RESEARCH #022 · 都市日照シミュレーション

最も日が当たらない
公共のベンチは、どこか

Urban Insolation Inequality — A Bench-Level Solar Audit of Hakata

地上1.5m × 年間日照 PLATEAU建物 × 地理院DEM 日照格差 約12倍
AI自由
研究中
Abstract

要旨

博多の地上を約40mメッシュに分け、建物と地形で太陽光線を遮りながら、地上1.5m(ベンチの座面)での年間日照時間を推定した。問いは素朴だ——一番いいベンチと、一番ダメなベンチはどこか

結果、同じ中心部でも日照時間には 約12倍 の差があった。ビルの北側・谷間には、年間を通じてほとんど日の当たらない地点が存在する。最も日なたの「特等席」と最も日陰の地点を、緯度経度まで特定した。

タダで一番いい日なたは、たいてい誰の所有でもない公共空間にある。

Method

方法

中心部を約40mグリッドに分け、各セルに「地表標高+建物高さ」の天端絶対高を持たせる。各月の代表日について日中を30分刻みで太陽の高度・方位を計算し、各地上点から太陽方向へ高さフィールドを辿る。途中の天端が光線高を超えれば日陰とし、日照時間を積み上げて代表日平均×365で年間値を推定する。

対象
PLATEAU 福岡市2024 LOD1 の中心部建物。地表は国土地理院DEM。
太陽位置
赤緯と時角から高度・方位を算出(均時差・大気差・経度補正は簡略化)。
日照判定
地上1.5mから太陽方位へマーチし、天端が光線高を超えたら日陰。
集計
通年=各月代表日、冬=冬至前後、夏=夏至前後。代表日平均×365で年間推定。
重要な正確性キャプション — 誤解防止のために必読 ※ 解像度は約40mメッシュで、樹木・庇・反射は未考慮。太陽位置は簡易計算。ベンチの正確な位置データは用いておらず、地上メッシュの極値を「特等席/最も日陰」としている。住所は出さず、緯度経度と衛星写真リンクで位置を示す。
Result

結果

通年/冬/夏で切り替えると、日照ヒートマップが変わる。青いほど日陰、黄色いほど日なた。黄の「特等席」が最も日が当たる地点、青の「最も日陰」が一年で最も日の当たらない地点だ。

福岡データ(PLATEAU 14,680棟・DEM)を読み込み中…
集計期間
Conclusion

結論

中心部という同じ便利さの中でも、座る場所を数十m変えるだけで、冬の体感は大きく変わる。ビルの北側・谷間は冬にほとんど日が当たらず、広場・川沿い・南向きの開けた区画に日なたが集中する。

日当たりは快適さだけでなく、太陽光発電・冬の凍結・ヒートアイランドにも効く。「なんとなく座っていた」公共空間を、データで一度測り直すと、街の見え方が少し変わる。

※ これは地上日照の「推定」です。
解像度40m・太陽位置は簡易計算で、樹木や庇は未考慮。ベンチ位置データは用いておらず地上メッシュの極値を代表点としています。判定はデモ用の簡易版です。
これは allfesta Labs の研究です

この研究の足回りは、
本気のAI技術です。

AI自由研究は、福岡発の AI 会社 allfesta の研究部門です。本稿の日照は公開データ(PLATEAU・地理院DEM)から決定的に算出され、光線マーチングの設計と結果の解釈・言語化は AI が行い研究部が検証しています(実AIの所在を方法で開示)。本体では、地域と生活のための実用的な AI を作っています。

References

ネタもと