Una nueva herramienta optimiza las especies de árboles y la plantación para refrigerar las calles urbanas

Los paisajes urbanos podrían enfriarse hasta 3,5 grados utilizando una herramienta basada en inteligencia artificial desarrollada por Queensland University of Technology ,QUT, que optimiza dónde se plantan los árboles y qué especies se utilizan para que las ciudades sean más frescas, más verdes y más resilientes frente al cambio climático.

El estudio proporciona un marco para diseñar vegetación que reduzca el estrés térmico.

Cuatro especies de árboles elegidas por su rendimiento térmico, adaptabilidad a las condiciones y formas de su copa.

El primer autor, el investigador de doctorado de QUT, Abdul Shaamala (en la foto de arriba), de la Escuela de Arquitectura y Medio Ambiente Construido de QUT, dijo que los planificadores urbanos podrían usar la herramienta para priorizar las especies y la ubicación de las plantaciones de árboles en áreas urbanas con riesgo de sobrecalentamiento durante el calor extremo.

“El efecto de isla de calor urbana, donde las áreas edificadas experimentan temperaturas más altas que las áreas circundantes, aumenta el malestar por calor, el consumo de energía y los riesgos para la salud pública, especialmente para los ancianos, los niños y las comunidades de bajos ingresos”, dijo Shaamala.

“La ubicación estratégica de árboles urbanos elegidos por su capacidad de dar sombra y refrescar es una forma prometedora de aprovechar su capacidad para moderar los extremos microclimáticos.

“Las iniciativas de ecologización convencionales aportan los beneficios de la sombra y la evapotranspiración (enfriamiento del aire mediante la liberación de vapor de agua), pero a menudo utilizan plantaciones estáticas y estéticamente atractivas que no abordan la complejidad de los flujos de calor urbanos ni la influencia crucial de los rasgos específicos de las especies y las condiciones climáticas localizadas.

“Para abordar esto, desarrollamos un marco para diseñar estrategias de ecologización urbana que respondan al estrés térmico dinámico e intensificado en el exterior.

“Utilizamos IA para crear el marco que incorpora el Índice Climático Térmico Universal, que mide la sensación térmica para los humanos, con las características funcionales de diferentes especies de árboles para mejorar la resiliencia de los microclimas en el entorno construido”.

El equipo realizó el estudio en condiciones extremas de verano en un suburbio recientemente desarrollado en la isla Bribie, Queensland, elegido como un lugar ideal para simular nuevas estrategias de ecologización.

El Sr. Shaamala dijo que el estudio había incorporado cuatro especies de árboles elegidas por su rendimiento térmico, adaptabilidad a las condiciones del área de estudio y formas de su dosel, que influyen en su potencial de enfriamiento y su idoneidad para la plantación urbana.

Las especies de árboles son:

- Fresno (Fraxinus griffithii), árbol caducifolio de tamaño mediano y copa redondeada.

- Tristania conferta, especie perenne, densa, con copa uniforme y en forma de cúpula.

- Podocarpus elongatus (Palo amarillo), especie perenne y compacta, con una copa estrecha y erguida.

- La palma reina (Syagrus romanzoffiana) es una especie de palmera alta con un tronco esbelto, caracterizada por una copa en abanico que se adapta bien al clima subtropical de Brisbane.

Las cuatro especies se seleccionaron por su combinación de formas de copa y funciones refrescantes.

“Usando un algoritmo especializado para explorar combinaciones de ubicación de árboles y asignación de especies, descubrimos que la configuración optimizada logró una reducción del 22 por ciento en áreas de más de 39 °C, un aumento del 18 por ciento en las zonas térmicamente confortables y beneficios de enfriamiento de hasta 3,5 °C”, dijo Shaamala.

El equipo QUT estuvo compuesto por el Sr. Shaamala, el Profesor Tan Yigitcanlar y el Dr. Dan Nyandega de la Escuela de Arquitectura y Entorno Construido, y el Dr. Alireza Nili, de la Escuela de Sistemas de Información .

El estudio se publicó en Cities.

Fuente: Queensland University of Technology (QUT)

Referencia

Abdulrazzaq Shaamala, et al,. Algorithmic urban greening for thermal resilience: AI-optimised tree placement and species selection, Cities (2026). https://doi.org/10.1016/j.cities.2025.106356.