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都市ヒートアイランド緩和戦略の最新動向と統合的評価

～グリーンインフラ・反射材料・AI技術の包括的レビュー～

＜ポイント＞

• 世界各地の先行研究を統合分析し、都市ヒートアイランド（UHI）対策の効果を定量評価。
• グリーンインフラ（緑化）、高反射材料、都市設計、AIなどの多様な対策の効果と限界を比較整理。
• 機械学習（最大約95%精度）やリモートセンシングを活用した次世代型UHI対策の可能性を提示。

＜グラフィカルアブストラクト＞

＜概要＞

本研究は、都市ヒートアイランド（UHI）現象の緩和に関する最新の知見を体系的に整理することを目的としたレビュー研究である。Scopus、Web of Science等から収集した文献をPRISMA手法に基づき精査し、最終的に116件の研究を対象として分析を行った。

対象とした対策は、グリーンインフラ（都市緑化）、高反射材料、都市設計手法、およびAI・機械学習などの新技術である。定量分析の結果、都市緑化や反射材料は一般に1～4℃程度の温度低減効果を有することが示された。

また、機械学習やリモートセンシング技術を用いた高精度な温度予測やホットスポット抽出により、より効率的かつ公平性を考慮した都市熱対策が可能となることが明らかとなった。

＜研究の背景＞

• 都市化の進展により、都市部では周辺地域より2～5℃以上高温となるUHI現象が顕著化。
• エネルギー消費の増加、健康リスク、環境負荷の増大など、社会的影響が深刻化。
• 個別対策の研究は多いが、複数手法を横断的に評価した包括的レビューは不足していた。

＜研究の内容（手法概要）＞

• 対象：世界各国のUHI関連研究
• 手法：
• PRISMAに基づく体系的レビュー
• 定量メタ分析（R・Stataによる統計解析）
• 分類した対策：
• グリーンインフラ（屋上緑化・都市森林など）
• 反射材料（クールルーフ・高アルベド舗装）
• 都市設計（街区形状・通風設計）
• 新技術（AI、GIS、リモートセンシング）
• 評価指標：
• 温度低減効果
• エネルギー削減
• コスト・公平性

＜主要知見と効果＞

• グリーンインフラ：1～5℃の温度低減効果（条件依存）
• 反射材料：1～4℃の温度低減＋大気環境改善効果
• 機械学習：都市温度分布の予測精度が最大約95%に達するケースあり
• 地域や気候条件によって最適な対策は大きく異なる
• 社会的弱者への熱リスク集中など、環境公平性の課題が重要

＜今後の展開＞

• AI・IoTを活用したリアルタイム都市熱環境管理
• グリーン・ブルー・グレーインフラの統合設計
• 発展途上国を含むグローバルな適用性の検証
• 都市政策・設計への実装指針の高度化

＜掲載誌情報＞

• 雑誌：City and Environment Interactions（Elsevier）
• 論文名：Urban Heat Island mitigation strategies: a comprehensive review of recent advances
• 著者：Jihui Yuan, Patryk Antoszewski, Adam Choryński, Yafeng Gao, Jiale Chai, Xiangfei Kong
• DOI：https://doi.org/10.1016/j.cacint.2026.100351

＜研究内容に関する問い合わせ先＞

大阪公立大学大学院生活科学研究科

准教授　袁 継輝（えん けいき）

TEL：06-6605-2833

E-mail：yuan［at］omu.ac.jp

※[at]を@に変更してください。