数据分散
景观项目资料散落在CAD文件、电子表格和纸质档案中；城市往往不清楚哪座公园里有哪些树。
COP31 · Antalya 2026
每块绿地，一本气候护照。每座城市，一张绿色适应平衡表。
YEKOS——城市绿色基础设施与气候适应操作系统。它不仅记录城市的绿色资产，更将每一项资产转化为面向对象的智能数字资产，使其在各种情景中动态运行，并依托统一的共享智能提供决策支持。
面向对象的智能资产
700+种植物的本地需水量KURAS模块已上线
- 转化每棵树、每座公园都是智能数字对象
- 模拟各种情景下的数字孪生
- 决策来自统一共享智能的建议
- 核验现场复测
问题所在
城市绿地未经测量，便无从有效管理。
树木与绿地为街道降温，使雨水回归土壤和地下水，并储存碳。然而，目前尚无系统将这些基于自然的解决方案转化为数据。其结果是：水资源浪费、植物过早死亡、公共资金一再重复投入。城市每年都在悄然流失一笔经济价值。
决策依赖主观判断
缺乏数据时，灌溉、选种与养护只能沿袭惯例：水资源被浪费，植物过早死亡。
效益无从衡量
城市绿地的气候贡献缺乏统一指标衡量，因此既无法报告，也无法设定目标。
高温
61,000+
2022年夏季欧洲与高温相关的估计死亡人数
世卫组织欧洲区域办事处，2025年
水资源
50%+
全球人口中，约40亿人每年至少有一个月面临高度水资源压力
1,301 m³土耳其：人均年可用水量，低于1,700 m³的水资源压力阈值
水资源有限：景观灌溉节水已势在必行。
WRI Aqueduct，2023年 · 土耳其农业和林业部，2026年 · 阈值：Falkenmark指标
物种风险
76%
所研究的城市乔灌木物种中，到2050年面临高温风险的比例
Esperon-Rodriguez等，《自然-气候变化》，2022年
降温
≈0.4 °C
树木覆盖率达到30%时预期的城市平均降温幅度
Iungman等，《柳叶刀》，2023年
解决方案
30秒了解YEKOS
统一的共享智能：YEKOS核心
城市难以实现智慧化，原因在于各类工具彼此割裂、互不相通。YEKOS如同手机上的操作系统，将分散的工具整合于同一核心。
面向对象的智能资产：每棵树、每座公园、每条绿色廊道都成为数字对象，记录其物种、规格、需水量、碳量与历史。
适用于各种情景的动态数字孪生：无论是干旱、热浪还是新增种植，每项资产都可在各情景下进行模拟。
统一的共享智能：水分、遮荫、物种适宜性、生物多样性与碳在同一核心中整合，并提供决策支持。
现场核验：专家审定，班组实施，系统对结果进行复测。
公园尺度
气候护照
每块绿地的身份证：资产、风险、水分与遮荫状况、目标及干预历史。每个数值均标注数据质量与置信水平；经专家审定，每年更新。
城市尺度
绿色适应平衡表
由各气候护照汇总而成：涵盖公园、行道树与廊道的整个绿色网络，包括基线、目标与实测进展。也可报告欧盟《自然恢复条例》要求跟踪的城市绿地与树冠覆盖变化趋势。
运行机制
从测量到决策，从现场到核验。
YEKOS不是一次性的资源清查，而是一个持续运行的系统：始终保持城市绿地数据最新，并对自身成果进行复测。
YEKOS一个核心，闭环运行
1
数据采集
外业应用、无人机与现有记录。
2
智能资产与数字孪生
每项绿色资产都是实时更新的数字对象。
3
气候与生态系统分析
水分、遮荫、物种、生物多样性、碳。
4
目标与决策支持
对照城市目标确定优先事项与行动。
5
专家审定与现场作业
审定后的任务直达班组手机。
6
复测
测量成效，同步更新数字孪生。
中央公园2号分区用水量超出目标24%；应收紧灌溉计划。
上学路线13:00遮荫率为38%；达到目标还需620 m²树冠覆盖。
18棵树不适应2050年气候；建议改用6种耐旱乡土树种。
优先在热岛核心区的3个街区采取行动，此处单位成本效益最高。
技术架构
从数据到决策，同一核心。
七大类35+项主要数据图层、七个分析引擎和七类输出，基于开放标准在同一核心中运行。每项绿色资产都是一个对象；每项结果均连同其来源、方法、版本和置信区间一并存储。
数据类别
气候与气象遥感地形与水文土壤与土地覆盖城市肌理外业与无人机机构记录与植物
↓
分析引擎
热岛遮荫需水量物种适配生物多样性碳雨水
↓
输出
气候护照绿色适应平衡表决策建议现场任务地方行动计划国家自主贡献报告开放API
显示35项主要数据图层清单随各城市数据持续扩展
气候与气象5
- ERA5-Land逐小时气候数据
- CMIP6预估（15个模型）
- 气象站观测记录
- 降雨强度–历时–频率曲线
- 干旱指数（SPEI）
遥感5
- Sentinel-2植被指数（NDVI）
- Landsat地表温度
- 城市树冠覆盖图
- 高分辨率正射影像
- Sentinel-1雷达：湿度与水体
地形与水文5
- 数字高程模型（DEM）
- 坡度与坡向
- 流向与汇流累积量
- 河流与排水网络
- LiDAR点云（如有）
土壤与土地覆盖5
- 土壤质地与渗透性
- 土层厚度与有机质
- 土地覆盖（CORINE、ESA WorldCover）
- 不透水面比例
- 保护地与栖息地地图
城市肌理5
- 建筑轮廓与高度
- 街道与步行网络（OpenStreetMap）
- 人口密度与脆弱群体
- 人流量与使用强度
- 用地规划与地籍
外业与无人机5
- 移动外业记录与照片
- 无人机正射影像与点云
- 树木指标：树高、胸径、冠幅
- 植物健康观测
- 实施后测量
机构记录与植物5
- 项目记录：CAD、GIS、电子表格
- 灌溉水表与用水量
- 养护与干预历史
- 植物数据库：需水量与耐寒性
- 花期日历与传粉者关联
以上为主要图层；开放数据集与机构自有记录结合使用，并根据各城市需求增补新图层。模型系数、决策规则和YEKOS植物数据库属专有内容；详细信息依据保密协议向试点合作伙伴提供。
7个分析引擎
35+项主要数据图层 · 7大类
20+个模块
5项共享指标
15个CMIP6气候模型
700+种植物
YEKOS SDK · 面向对象的数据模型示例用法 · 仅供说明
GET /v1/assets/A-024{ "id": "A-024", "type": "tree", "species": "Platanus orientalis", "passport": "P-014", "canopy_m2": 78, "co2_kg_per_year": 42, "water_need": "medium", "climate_fit_2050": "suitable", "verified_by": "expert", "updated": "2026-09-14"}from yekos import Core, Scenariocity = Core.connect("sample-city") # 本地部署服务器park = city.passports.get("P-014") # 气候护照result = park.simulate( Scenario.ssp("SSP5-8.5", year=2050), engines=["water", "shade", "species", "carbon", "stormwater"],)for action in result.recommendations(top=3): print(action.title, action.gain, action.confidence)开放标准
通过GeoJSON和OGC服务对接现有GIS。
本地部署
数据保留在机构自有服务器上。
版本化、可审计的结果
每项结果均连同其来源、方法、版本和置信区间一并存储。
人工智能 + 专家审定
每项建议均附有置信度和审定记录。
平台预览
市政各部门，同一数据，共同目标。
园林部门、气候部门、现场班组和管理层在同一界面上协同工作。
绿色X光 · 三维示例城市数字绿色X光数秒内由现有数据生成三维城市
植物集群 · 点击高亮
现场与核验 · 无人机中央公园无人机调查空中正射影像，树间智能飞行
生成数据 · 中央公园，126棵树
正射影像镶嵌图最新航拍影像
三维点云地形、构筑物与植物高度
带地理坐标的树木清单物种、树高、冠幅、位置
气候护照
每块绿地的身份证：资产、风险、水分与遮荫状况、目标及干预历史。每年更新。
- 资产与风险概要
- 用水绩效与灌溉分区
- 遮荫缺口与植物健康
运营地图
所有绿色资产、风险区域与待办任务尽在一张地图，任务按风险与目标排序。
- 按风险状态显示公园
- 优先任务清单
- 向班组派发任务
干预情景
在实施前比较灌溉、植物健康、传粉者植物带及雨水利用等干预措施对用水、遮荫、碳与成本的影响，并提交专家审定。
- 现状与情景对比
- 养护与健康干预
- 专家审定
绿色适应平衡表
由各气候护照自动汇总生成：城市基线、目标路径、实测进展与报告成果。
- 目标路径
- 分街区统计
- 气候行动计划与国家自主贡献成果
绿色X光 · 三维
城市现有的建筑、绿地与树木数据数秒内即可生成三维模型。植物按物种、健康状况、水分与气候适配性聚类；城市如X光片般分色呈现，问题集群一目了然。
- 基于现有数据自动生成三维城市
- 按集群显示的X光视图
- 拖动旋转，点击集群
分析引擎
数据汇聚于同一核心，并如信号般流入各分析引擎：热岛、遮荫、水分、物种适配、生物多样性、碳、雨水与内涝。每个引擎各自绘制城市图谱，结果在决策支持中整合为优先事项。
- 一个核心，七大引擎
- 每个引擎绘制城市图谱
- 决策支持中的优先事项
现场 · 无人机
无人机、移动外业应用与现有清单导入协同工作，以最短时间完成城市绿色资产的数字化。无人机通过正射影像航测和树间智能低空飞行，记录每棵树的物种、树高、冠幅与坐标；记录经专家审定后导入气候护照。
- 无人机：正射影像与智能飞行
- 移动外业应用
- 现有清单导入
界面仅为示意：为保护知识产权，采用了简化视图和示例数据。
系统架构
五个层级，20+个模块，一个核心。
数据从底层进入，逐层增值，最终在顶层形成决策与报告。每个模块均可独立发挥作用，所有模块共享同一核心和同一数据模型。各市政当局和国家均在自有服务器上运行YEKOS：数据留在本地，指标实现共享。
05报告与门户3 个模块
市政门户各部门共享的工作空间
国家级管理部委及国家层面监测
集成、API与安全开放标准、访问控制与审计
04决策与现场4 个模块
目标与情景城市目标与假设情景
决策支持与优先排序排序并附依据的建议
任务与养护班组任务与养护日程
苗圃与采购适宜物种，适量供应
03分析引擎7 个模块
KURAS水分、灌溉与气候适宜性已上线
未来气候适宜性2050–2100年物种适配
高温与遮荫热岛与遮荫缺口
碳碳储量与年固碳量
生物多样性传粉者与栖息地连续性
植物健康与风险枯梢、病害与倒伏风险
雨水与内涝强降雨时的蓄水能力
02动态城市模型2 个模块
数字孪生与资源清单每项绿色资产都是一个对象
地图工作区分层共享地图
01数据采集4 个模块
无人机数据处理正射影像、物种与树冠
移动外业应用数秒完成一棵树的登记
项目导入CAD、GIS与电子表格记录
人工智能物种识别拍照推荐物种
指标逐层上行
公园气候护照
城市绿色适应平衡表
国家国家仪表板 · 国家自主贡献
跨国共享指标体系
YEKOS模块 · 已上线
KURAS：YEKOS的水分与气候适宜性模块
KURAS是YEKOS的水分与气候适宜性模块。在YEKOS内部，它基于城市自有资源清单运行：为每棵树和每株植物计算特定地点的需水量、耐寒性以及2050–2100年气候适宜性，并将结果输入灌溉分区、物种建议、气候护照和绿色适应平衡表。该模块的公开版本已在kurakcilanaliz.com上线运行。
KURAS揭示了什么
同一植物，不同省份油橄榄 Olea europaea
极低低中高极高
本地需水量极低
耐寒性可安全越冬
油橄榄虽被视为耐旱植物，但其需水量和耐寒性在各省之间差异显著；仅凭指南中的单一分类，不足以支撑针对具体地点的决策。
“中等”需水等级植物的前景1991–2020
极低低中高极高
81个省的分布情况。在高排放情景下，到2100年，该植物需水量高的省份数量将从16个增至41个。
来源：KURAS · Gilik和Yılmaz（2026），预印本。以各省中心城市为计算点；取15个CMIP6模型的中位数。
决策支持成果
- 01需水量
“该物种在此处需水量高；请移至3号灌溉分区。”
- 02越冬与未来气候
“在2050年气候下存在越冬风险；建议改用以下物种。”
- 03附参考文献的报告
为每个物种生成针对具体地点的适宜性报告（PDF与Excel）。
在YEKOS中的数据流向
试用公开版 · kurakcilanaliz.com
KURAS灌溉分区物种建议气候护照绿色适应平衡表
700+种植物的需水与耐寒数据
81个省，地图上任意点位均可查询
15个CMIP6模型 · 2050年与2100年
FAO-56国际通用需水量计算方法
就土耳其而言： 随着干旱和水资源压力加剧，将合适的植物种在合适的位置是最快捷的节水途径。KURAS利用本地气候数据对每个地点进行核查；根据国家指南，上述策略预计可减少用水20%–50%。
采用ERA5气候数据、FAO-56方法和15个CMIP6模型；基于全球数据集构建，可适用于任何国家。
预印本（Gilik和Yılmaz，2026）： doi.org/10.5281/zenodo.23436244 · doi.org/10.5281/zenodo.23436246示例城市情景
示例城市五年间会有哪些变化？
以拥有1,000公顷灌溉绿地的示意城市为例的YEKOS情景。计数器展示2026年至2030年间效益的累积过程。
节约用水量
0m³
≈ 2,900个奥运标准泳池
新增固碳量
0t CO₂
五年累计；成熟后每年约400 t
建有数字孪生的新植树木
0棵
兼顾物种、水分与气候适配
种植遮荫树的步行道
0km
遮荫缺口最大的路线
减少补植
0株
早期损失率从20%降至8%
显示假设条件
- 示意城市：1,000公顷灌溉城市绿地；现行灌溉量6,000 m³/ha/年。
- 通过物种选择与需水分区实现节水：第一年10%，第二年20%，第三年起30%（国家指南预期为20%–50%）；五年累计约720万 m³。
- 每年新植4,000棵树，五年共20,000棵；每棵幼树每年固碳约10 kg CO₂。成熟后每棵树每年约20 kg CO₂，合计每年约400 t。
- 在35 km存在遮荫缺口的步行道沿线种植；种植后早期损失率从20%降至8%。
- 奥运标准泳池按2,500 m³计。数值仅供说明；实际目标将依据试点基线测量确定。
对接的政策框架全球《巴黎协定》 · 国家自主贡献全球全球适应目标土耳其第7552号《气候法》 · 地方行动计划欧洲欧盟《自然恢复条例》2024/1991地方市长盟约 · SECAP
人与职业
YEKOS不取代专家，而是增强专家的能力。
基于自然的解决方案是应对气候危机最有力的举措之一。YEKOS使其成效可量化，从而让风景园林及相关专业成为韧性城市建设的核心。
自然
- 01基于自然的解决方案
- 02景观与生态专业知识
- 03实地经验
软件
- 01卫星、传感器与实地数据
- 02气候与生态系统模型
- 03决策支持成果
YEKOS将两者融汇为统一的共享智能：专业知识借助数据得以量化，数据经由专家获得意义。
我们找回流失的经济价值，并将其转化为高技能就业岗位。
专家拥有最终决定权
系统提出建议，设计与决策权属于风景园林师。每项建议均须经专家审定，并以其署名记录在案。
绿地价值清晰可见
一旦树木的降温、水和碳效益得到测量，绿地便不再只是一项支出，而是作为气候投资纳入报告，并获得应有的预算份额。
催生新岗位
从损失中挽回的预算，将转化为专门服务绿色基础设施的高技能岗位：资源清查、无人机调查、气候护照、监测与核验。
更多时间投入设计
重复性的测量与计算实现自动化，专家得以将时间投入设计与现场工作，充分发挥其专业所长。
协同发展的专业领域
风景园林
农业与林业工程
城市与区域规划
测绘与地理信息
生态学与生物学
气象学与气候科学
数据科学
现场与养护班组
COP31 · Antalya · 2026年11月9日至20日
为“落实型COP”打造的实施工具。
COP31的重点是将气候目标转化为切实成果。这正是YEKOS所做的：使城市绿地的气候贡献可测量、可比较、可报告。
01
共享指标体系
涵盖水分、遮荫、树冠覆盖、植物成活率、生物多样性与碳的开放式城市绿地指标框架，可与3-30-300等国际基准对照。
02
首批城市
COP31之后在首批城市部署YEKOS，第五个月完成资源清单并发布首批气候护照。
03
国家间推广
借助本地数据包将通用核心推广至其他国家，结果可相互比较。
COP31期间的YEKOS · [日期 · 时间 · 地点]
24个月路线图首批试点成果：第5个月
1
第0–2个月
试点与通用方法
2
第2–5个月
资源清单与首批护照
3
第5–9个月
气候风险分析
4
第9–15个月
经专家审定的实施
5
第15–24个月
验证与推广
合作伙伴
携手推广YEKOS。
为在城市中取得可衡量的成果，我们欢迎在四个领域开展合作。
地方政府
面向市政当局的试点城市合作
成为首批对绿色基础设施进行测量与管理的城市之一。
您的收获
- 在有限预算内做到适地适树
- 步行路线遮荫与降温规划
- 用水与养护成本可量化节约
- 绿地资源清单与气候护照
- 可与市民共享的清晰成果
- 每个街区的3-30-300评分：每户可见3棵树、树冠覆盖率30%、300米内有公园
- 可直接用于SECAP、气候规划、欧盟自然恢复目标和资助申请的指标
+ 更多
您的投入
- 项目与清单记录
- 试点区域与现场班组
私营部门
城市气候赞助与技术合作
为您所在城市的气候与市民做出切实贡献。
您的收获
- 以一份报告呈现所支持区域的遮荫、水与碳效益
- 持久且可报告的企业社会责任项目
- 为可持续发展报告和ESG报告提供可量化数据
- 在YEKOS及市政传播中共同展示
- 在城市气候适应领域抢先布局
+ 更多
您的投入
- 赞助与试点资金
- 无人机、传感器、云服务或现场实施
学术界
科学验证合作
让我们基于真实城市数据共同验证方法。
您的收获
- 基于真实城市数据的研究
- 联合发表与资助申请
- 学生论文与实地研究
+ 更多
您的投入
- 方法与模型验证
- 实地测量与校准
公共机构与国际组织
国家层面与资金合作
让我们携手构建从城市到国家报告全程贯通的共享指标。
您的收获
- 从城市到国家报告全程贯通的共享指标
- 服务国家自主贡献与适应目标的可核查数据
- 跨国可比的结果
+ 更多
您的投入
- 试点项目与资金
- 政策框架与网络对接
如何启动
- 01
初步沟通
了解您的需求和现有数据情况。
- 02
试点区域与数据
选定一座公园或一个街区，导入现有记录。
- 03
首批成果
目标：第五个月完成资源清单并发布首批气候护照。
