Оптимизация состава городских древесных пород для максимизации природных решений

Почему городские деревья важны как никогда

Многие города стремятся высадить тысячи новых деревьев в надежде охладить улицы, очистить воздух и впитать ливневую воду. Но это исследование утверждает, что простого подсчёта деревьев недостаточно. Разные виды деревьев выполняют очень разные функции, и каждый район сталкивается со своим сочетанием жары, наводнений и загрязнения. Тщательно подбирая «правильные деревья» для «правильных мест», авторы показывают, что города могут получить значительно больше пользы от того же объёма зелёных насаждений.

Городские проблемы не везде одинаковы

Филадельфия, являющаяся объектом этого исследования, демонстрирует, насколько неравномерны городские условия. Используя спутниковые данные, отчёты жителей о наводнениях, данные о загрязнении воздуха и карты землепользования, команда разделила город на мелкие ячейки сетки и оценила каждую по степени потребности в помощи с ливневой водой, жарой, качеством воздуха и запасом углерода. Плотные центральные и южные районы, покрытые асфальтом и со старыми дренажными системами, выделялись как очаги и наводнений, и экстремальной жары. Районы вдоль загруженных дорог показывали более высокий спрос на очистку воздуха. Напротив, кварталы рядом с большими парками и речными коридорами обычно имели меньшую потребность. Такая мозаика нужд означает, что единая стратегия по деревьям неизбежно упустит возможности.

Не все деревья выполняют одинаковую работу

Чтобы понять, что могут предложить разные деревья, исследователи обратились к подробному инвентарю городского леса Филадельфии и широко используемому инструменту моделирования i-Tree Eco. Они изучили 30 наиболее распространённых видов деревьев, уже растущих в городе, оценивая, сколько каждый из них может вносить на единицу площади кроны в четырёх услугах: улавливание мелких частиц из воздуха, накопление углерода, перехват ливневой воды и снижение энергопотребления зданий за счёт тени и охлаждения. Различия оказались поразительными. Одни деревья отлично впитывали дождь, но были лишь средними в охлаждении зданий. Другие надёжно запасали углерод, но были менее эффективны в фильтрации воздуха. Несколько очень распространённых видов в Филадельфии, таких как платан и звонкая груша (callery pear), оказались слабее по всем четырём услугам по сравнению с другими видами, которые сейчас встречаются реже.

Проектирование оптимального сочетания деревьев

Вместо поиска единственного «супердерева» команда рассматривала выбор видов как задачу балансировки. Они применили многоцелевой алгоритм оптимизации, разновидность генетического поиска, который исследует бесчисленные комбинации, чтобы найти лучшее сочетание из девяти ведущих видов для каждой ячейки сетки. Алгоритм пытался одновременно максимизировать все четыре выгоды, при этом учитывая компромиссы: отдавая предпочтение виду, отличному для ливневой воды, можно немного снизить выгоды в охлаждении или накоплении углерода. Из множества почти оптимальных решений авторы выбрали компромисс, дающий сильные результаты по всем категориям. Это решение рекомендовало городской состав, доминируемый несколькими видами — в особенности серебристый клён, красный клён, лириодендрон (sweetgum), сахарный клён и тулипное дерево — которые вместе составляли около 85 процентов идеальной палитры посадок. Важно, что предпочтительные виды менялись в зависимости от места: одни подходили лучше для плотных, подверженных наводнениям центров, другие — для более зелёных внешних районов, где можно было максимизировать накопление углерода.

Сколько выгоды может дать более разумная посадка?

Чтобы проверить, действительно ли такая стратегия окупится, исследователи смоделировали сценарий, в котором Филадельфия увеличивает крону деревьев на один и тот же объём двумя подходами: используя оптимизированный состав видов по ячейкам, и используя случайный набор распространённых видов. По мере увеличения покрытия крон все экосистемные услуги улучшались в обоих сценариях. Но оптимизированный состав дал намного больше при тех же площадях. При скромном увеличении кроны на 15 процентов «умная» смесь удаляла примерно на 28 процентов больше мелких частиц из воздуха и хранит почти на 38 процентов больше углерода, чем случайная смесь. Она обеспечивала примерно на 20 процентов больше сокращения ливневой воды и, наиболее заметно, около 77 процентов больше энергосбережения зданий, что подчёркивает её силу в снижении городской жары. В целом, в зависимости от услуги, лучшее планирование увеличивало выгоды примерно на 20–80 процентов без посадки ни одного дополнительного дерева.

Что это значит для более зелёных и справедливых городов

Авторы приходят к выводу, что городские кампании по посадке деревьев должны выйти за рамки простых целей вроде «количества посаженных деревьев» или «процента покрытия кроной». Картируя места с наиболее острыми экологическими проблемами и выбирая виды, чьи сильные стороны соответствуют этим местным потребностям, города могут получить гораздо больше охлаждения, чище воздух, защиту от наводнений и хранение углерода в тех же ограниченных площадях посадок. Авторы также предлагают два общих правила: использовать виды с высокой способностью накапливать углерод в более безопасных, менее стрессовых районах для достижения долгосрочных климатических выгод и концентрировать виды, особенно эффективные в охлаждении, фильтрации загрязнений или управлении водой, в районах, где присутствуют именно эти риски. Короче говоря, где и как мы сажаем, так же важно, как и сколько мы сажаем.

Цитирование: Dong, X., Ye, Y., Su, D. et al. Optimizing urban tree species composition to maximize nature-based solutions. npj Urban Sustain 6, 47 (2026). https://doi.org/10.1038/s42949-026-00361-w

Ключевые слова: городские деревья, природные решения, экосистемные услуги, городская жара и наводнения, планирование видов деревьев