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六边形聚合
九万个点落在六片聚集区，按米制半径分箱后拉成棱柱。 切换 600 米到 2.5 公里四档半径，观察统计单元如何改变结论。
源码与运行效果
说明
六个中心用极坐标撒点，半径按 sqrt(random) 分布，
保证圆内均匀而非中心堆积。每个点带 0.4–2.0 的权重，
颜色与高度都用权重和的 SUM。
| 配置 | 作用 |
|---|---|
radius | 六边形外接圆半径，单位米 |
coverage: 0.9 | 留出 10% 缝隙，相邻单元不粘连 |
elevationRange: [0, 3200] | 固定高度映射，切换半径时高度可比 |
upperPercentile: 100 | 不做百分位排除，避免密集区出现空洞 |
material | 环境光与漫反射，让棱柱有明暗层次 |
半径改变结论
600 米时能看到每个聚集区内部的结构，热点与次热点分离； 2.5 公里时六片区域合并成两三个大块，细节消失，总量对比变得清楚。 同一份数据的三维柱状图，会随分箱粒度给出不同的「最高点」。
代码在切换时重建图层，但 id 与数据引用不变，
deck.gl 会复用顶点缓冲，只重算聚合结果，切换基本无感。
半径与视角要一起定。视口横向装下 20–40 个单元时最易读。
如果一屏只有五六根柱子，说明半径过大；如果细到看不清缝隙，
说明半径过小，此时即使提高 coverage 也无济于事。