Процесс урбанизации, несомненно, сопряжен с рисками негативных последствий, включая деградацию городских водотоков, увеличение стока и ухудшение качества воды, а также увеличение потребления материалов и энергии. Однако существует значительный потенциал городов для оптимизации ресурсов и повышения эффективности, особенно в контексте стратегического планирования высадки деревьев.
Насколько важные городские леса
Города являются не только источником проблем, но и местом, где можно внедрить инновационные подходы для улучшения городской среды. Стратегическое планирование, основанное на высадке деревьев, играет важную роль в управлении городской средой, оптимизируя экосистемные услуги в соответствии с неоднородным городским ландшафтом и демографией населения.
Один из критических аспектов, требующих внимания – это «городской остров тепла», обусловленный различиями в альбедо, теплоемкости и коэффициенте излучения между природной и искусственной средой, а также сокращением растительного покрова. Этот эффект может привести к повышению температуры воздуха в городах по сравнению с сельской местностью, что, в свою очередь, повышает уровень госпитализаций и общую смертность из-за теплового стресса.
В свете этих проблем, город Балтимор в штате Мэриленд, США, принял инициативу по активному использованию инновационных методов высадки деревьев с применением биофизических моделей i-Tree. Эти модели разработаны для оптимизации показателей, связанных с улучшением качества воздуха и смягчением эффекта «городского острова тепла».
Исследование и инновации в городской экосистеме – опыт Балтимора
Использование моделей i-Tree в Балтиморе предоставляет возможность оценить экосистемные услуги, такие как уменьшение теплового стресса и очищение воздуха, для различных состояний деревянного покрова. Эти модели могут быть внедрены муниципалитетами во всем мире для более эффективного управления городскими лесами, учитывая демографические и биофизические данные.
Балтимор, Мэриленд, представляет собой идеальное поле исследований по социальным и экологическим тенденциям городских территорий. Город сталкивается с выраженным эффектом «городского острова тепла», усиленным теплыми ветрами и интенсивными выбросами загрязняющих веществ.
План увеличения древесного покрова в Балтиморе, направленный на обеспечение устойчивости, предусматривает увеличение покрытия деревьями с 24% до 40% к 2040 году.
Модели i-Tree выделяют районы с голой почвой и травянистой растительностью для возможной посадки деревьев. Применение моделей, таких как PASATH (модель температуры воздуха) и i-Tree Eco (модель осаждения загрязнителей воздуха), анализирует распределение древесного покрова в соответствии с потребностями города.
Инновационные методы и инструменты моделей i-Tree
Модель PASATH – это аналитическая пространственная модель температуры и влажности воздуха, учитывающая различные факторы, такие как солнечная радиация и альбедо растительного покрова. Эта модель была успешно протестирована для различных сценариев покрытия деревьев.
Модель i-Tree Eco, с другой стороны, рассчитывает чистое осаждение PM2,5 и поглощение O3 деревьями. Она также включает инструмент «картирование выгод», который оценивает воздействие на здоровье населения, исходя из изменений концентраций загрязнителей воздуха и характеристик населения.
Расчет экосистемных услуг
Относительная влажность рассчитывается на основе данных о температуре и точке росы, полученных из PASATH. Тепловой индекс вычисляется по температуре и влажности, а его снижение в городах рассматривается как экосистемная услуга. Минимальная температура воздуха, использованная для расчета теплового индекса, - 26,7 °C (80 °F). Эффект охлаждения от деревьев оценивается при изменении температуры.
Средний тепловой индекс для каждой территории определяется на основе данных модели PASATH. Градиент удаления загрязняющих веществ и денежные выгоды рассчитываются путем сравнения значений услуг и выгод, связанных с каждым сценарием увеличения древесного покрытия. Результаты могут варьироваться между территориальными блоками, но остаются стабильными внутри группы - это указывает на то, что градиент удаления загрязняющих веществ не зависит от площади древесного покрытия.
Экосистемные услуги и показатели преимущества – ревизия и оптимизация для лучшего планирования
Научно-исследовательская работа, проведенная Национальной метеорологической службой США, выявила четыре уровня риска, основанных на индексе тепла:
- Осторожность (26,7°)
- Крайняя осторожность (32,8°)
- Опасность (39,4°)
- Крайняя опасность (52,2°)
Показатель превышения теплового индекса (EHI) стал ключевым показателем, измеряющим, насколько индекс тепла в ячейке превышает критический порог нагрева за определенный период. В этом контексте использовался порог крайней осторожности.
Для оценки влияния EHI на риск для населения, исследователи выделили факторы риска теплового воздействия для четырех возрастных групп. Учет затрагивал площадь ячеек и их соотношение к общей площади блоков для каждой возрастной группы.
Эти данные служили в качестве косвенных показателей выгоды от регулирования температуры в городах.
Что в итоге получается?
- Оптимизация планирования посадки деревьев. Потенциальная площадь для посадки деревьев может быть недооценена из-за распространения деревьев на непроходимые участки. Это особенно важно, учитывая способность древесного покрова распространяться на такие участки.
- Оптимизация древесного покрова для удаления загрязняющих веществ. Участки с высоким уровнем непроницаемых поверхностей, в основном в центре города, сосредотачивают превышения теплового индекса. Посадка деревьев в этих областях может снизить популяционный риск.
- Смягчение жары. Сценарии оптимизации, связанные с теплом, демонстрируют более эффективные результаты, чем сценарии снижения загрязнения воздуха. Максимальное древесное покрытие снижает связанные с жарой риски для населения.
- Подчеркивается приоритет посадки деревьев в центре города, но ограничения в площади делают это сложной задачей. Модель PASATH предполагает, что только проницаемые области могут быть замещены древесным покровом, но не учитывает другие факторы, такие как затенение и потенциальное орошение.
В целом, оптимизация городской растительности может эффективно воздействовать на климатические факторы и обеспечивать дополнительные выгоды для здоровья человека. Поддерживая эти исследования, мы сможем более эффективно использовать ресурсы для улучшения городской среды и благосостояния общества.
P.S. Подписывайтесь на нас и делитесь своим мнением в комментариях! 😊