Tokyo gibi hızla büyüyen şehirlerde yeşilliği birleştirmek zorlu bir iştir. Ağaçlar veya parklar için sınırlı alan olduğundan, dikey yeşillendirme (bitkilerin bina cephelerine yerleştirilmesi) kalabalık kentsel ortamlara doğayı yeniden dahil etmek için yaratıcı bir çözüm haline geldi. Ancak şimdiye kadar bu tür yeşilliklerin nerede en çok ihtiyaç duyulduğunu veya en etkili olduğunu değerlendirmeye yönelik net bir yöntem bulunmuyor.
Bu zorluğun üstesinden gelmek için Japonya’daki Chiba Üniversitesi’nden araştırmacılar, Tokyo’nun 23 bölgesinde dikey yeşillendirme için en iyi yerleri belirleyen, veriye dayalı bir mekansal çerçeve oluşturdular.
Çalışma, şu tarihte yayınlandı: Sürdürülebilir Şehirler ve Toplumdünyanın en yoğun metropol alanlarından birinde şehir çapındaki ilk dikey yeşil alan haritasını sunuyor.
Japonya’daki Chiba Üniversitesi Bahçe Bitkileri Enstitüsü’nden Bayan Ruochen Ma, Bayan Yunchen Xu, Bayan Yan Tang, Bay Sihan Zhang ve Bayan Yuhui Liao’nun yanı sıra Profesör Katsunori Furuya liderliğindeki araştırma ekibi, 80.000’den fazla Google Street View görüntüsünü analiz etmek için yapay zeka kullandı.
Derin öğrenme modelini (YOLOv8) kullanarak, Tokyo’nun dikey yeşillendirme sistemlerinin ayrıntılı bir mekansal envanterini oluşturmak için yeşil duvarlar ve balkon bitkileri gibi bitki örtüsüne sahip cepheler tespit ettiler.
Prof. Furuya şöyle açıklıyor: “Bu çalışmayla, Tokyo gibi yoğun kentsel alanlarda dikey yeşilliğin nasıl dağıldığına ve bunun çevresel ihtiyaçlarla nasıl uyumlu olduğuna veya uyum sağlayamadığına dair daha net bir resim sunmayı amaçladık.”
“Yapay zeka tabanlı görüntü analizini mekansal verilerle birleştirerek artık yeşillendirme çabalarının nerede en büyük farkı yaratabileceğini belirleyebiliyoruz.”
Araştırmacılar, ek yeşillendirmenin kentsel ısıyı en etkili şekilde nerede azaltabileceğini ve çevre kalitesini iyileştirebileceğini değerlendiren dikey yeşillendirme talep endeksi (VGDI) adı verilen yeni bir ölçüm başlattı. VGDI arazi kullanımı, bina yoğunluğu, yüzey sıcaklığı ve yayaların ısıya maruz kalması gibi birçok faktörü birleştirir.
Bulguları, şehir genelinde dikey yeşilliklerin eşit olmayan bir dağılımını ortaya çıkardı. Tokyo’nun merkezindeki ticari ve konut bölgelerinin bazı cepheleri bitki örtüsüne sahipken, sıcağa eğilimli ve düşük gelirli bazı mahallelerde çok daha az yeşil alan vardı ve bu da daha adil bir dağıtım ihtiyacını vurguluyordu.
Ekip ayrıca dikey bitki örtüsünün eklenmesinin yüzey sıcaklıklarını azaltabileceği ve bölge sakinleri için termal konforu artırabileceği “öncelikli yeşillendirme bölgeleri” de belirledi.
Prof. Furuya, “Analizimiz, dikey yeşillendirmenin sadece mimari bir özellik olmadığını, aynı zamanda çevresel bir gereklilik olduğunu gösteriyor” diyor. “Veri odaklı planlamayla şehir yetkilileri soğutmayı, biyolojik çeşitliliği ve genel kentsel dayanıklılığı artırmak için belirli alanları hedefleyebilir.”
Çerçevenin etkileri Tokyo’nun ötesine uzanıyor. Dünyanın dört bir yanındaki kompakt şehirler artan sıcaklıklarla ve sınırlı alanla karşı karşıya olduğundan, benzer veriye dayalı araçlar, maksimum faydayı elde etmek için dikey yeşillendirme için alanların seçimine rehberlik edebilir. Politika yapıcılar bina düzenlemelerini, kentsel yenileme projelerini ve yeşillendirme teşvik programlarını bilgilendirmek için VGDI gibi endeksleri kullanabilirler.
Uzun vadede bu tür yaklaşımlar, şehirlerin iklim değişikliğinin artan zorluklarıyla başa çıkma biçimini yeniden şekillendirebilir.
Prof. Furuya, “Mevcut yapılı çevrelerde yeşil alanların genişletilmesi günümüzün en acil kentsel sorunlarından biridir” diye ekliyor. “Önümüzdeki on yılda, yapay zeka ile mekansal analizi birleştirmek, hükümetlerin ve tasarımcıların daha yeşil, daha serin ve daha yaşanabilir şehirler planlamasına yardımcı olacak.”
Çalışma aynı zamanda kentsel çevre planlamasında erişilebilirlik ve adaletin önemini de vurgulamaktadır. Çerçeve, yeşilliğin eksik olduğu yerleri görselleştirerek daha şeffaf ve eşitlikçi karar almaya olanak tanıyor.
Dünya çapındaki şehirler sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşmaya çalışırken, bunun gibi veriye dayalı araçlar, kentsel yeşillendirmenin faydalarının yalnızca daha zengin bölgelerdekilere değil tüm sakinlere ulaşmasını sağlamaya yardımcı olabilir.
Genel olarak bu çalışma, yapay zekanın kentsel ekoloji ve planlamayla bütünleştirilmesine yönelik önemli bir adıma işaret ediyor.
Gelecekte araştırmacılar, modeli hava kalitesi ve enerji tasarrufu gibi daha fazla çevresel parametre dahil ederek ve benzer kentsel ısı sorunlarıyla karşı karşıya olan diğer mega şehirlere genişleterek modeli geliştirmeyi umuyorlar.
