Modelo de inteligencia artificial optimiza plantación de árboles para enfriar calles hasta 3,5 °C

Las ciudades acumulan calor debido a que superficies como el asfalto y el hormigón absorben radiación solar durante el día y la liberan lentamente por la noche, generando el fenómeno conocido como isla de calor urbana. Plantar árboles ayuda a reducir este efecto, pero no todas las especies ni ubicaciones son igual de efectivas.

Un equipo de investigadores de la Queensland University of Technology desarrolló un modelo basado en inteligencia artificial que combina el Índice Climático Térmico Universal (UTCI) y características funcionales de distintas especies de árboles para determinar qué especie plantar y dónde para maximizar el enfriamiento urbano.

La simulación se realizó en un suburbio de Bribie Island, Queensland, con cuatro especies seleccionadas por su adaptabilidad y arquitectura de copa: Fraxinus griffithii, Tristaniopsis laurina, Podocarpus elongatus y Syagrus romanzoffiana. El algoritmo exploró combinaciones posibles de ubicación y asignación de especies para optimizar el enfriamiento.

El resultado mostró que la configuración optimizada logró reducir en un 22 % las áreas con temperaturas superiores a 39 °C, aumentó en un 18 % las zonas de confort térmico y alcanzó beneficios de enfriamiento de hasta 3,5 °C en comparación con el escenario base. Este enfriamiento puede marcar la diferencia entre una jornada incómoda y un riesgo sanitario durante olas de calor.

El modelo responde al estrés térmico dinámico y no a un plano estático, identificando puntos críticos donde la sombra o la evapotranspiración de ciertas especies pueden reducir la carga térmica acumulada. Aunque los resultados provienen de simulaciones bajo condiciones extremas y su efectividad real dependerá de factores como mantenimiento y adaptación climática, esta herramienta representa una estrategia innovadora para la planificación del arbolado urbano en el contexto del calentamiento global.