Ein computergestüzter Entwurfsansatz für neuartige UGS

Rapide Urbanisierung und Baumaßnahmen führen zu Umweltzerstörung und negativen Auswirkungen auf menschliche Gesundheit und Wohlbefinden. Städtische Grünsysteme wie Parks tragen dazu bei, den Klimawandel und Hitzewellen in Städten abzumildern, und tragen zur menschlichen Gesundheit und zum Wohlbefinden bei. Es ist jedoch mehr Forschung erforderlich, um das Verständnis, die Planung und den Entwurf von städtischen Grünsystemen voranzubringen. Solche Bemühungen können von der Untersuchung traditioneller ländlicher Grünsysteme profitieren, um relevante Erkenntnisse zu gewinnen und sie für die Gestaltung städtischer Grünsysteme anzupassen. Historische Systeme weisen eine reiche Vielfalt an traditionellem Wissen auf, erfordern jedoch einen komplexen und erheblichen Aufwand an Pflege und Pflanzenmanipulation. Zum Beispiel: Die deutschen Tanzlinden sind manipulierte Bäume, die soziale Treffpunkte mit angenehmem Mikroklima bieten. Das Legen von Hecken bietet Feldbarrieren die Wetterschutz für Vieh und Pflanzen bieten und als ökologische Korridore fungieren. Diese Praktiken wurden für spezifische Kontexte mit dem Ziel entwickelt, vielfältige, aber klar definierte Funktionen zu erfüllen. Im krassen Gegensatz dazu wird modernes Stadtgrün normalerweise mit dem Ziel entworfen, zwar einige Vorteile zu bieten aber gleichzeitig den Pflegeaufwand zu minimieren. Abläufe der Baumpflege wurden standardisiert und minimiert, wodurch die mögliche Bandbreite und Steuerung von gewünschten Effekten erheblich reduziert wird. Bis heute wurden die Vielfalt traditioneller Praktiken der funktionalen Baummanipulation und die daraus resultierenden Auswirkungen auf den Nutzen, wie z. B. die Bereitstellung von Ökosystemleistungen, nicht systematisch untersucht. Ihr Potenzial für die Entwicklung neuartiger städtischer Grünsysteme bleibt weitgehend ungenutzt. Dennoch können neuartige Technologien Untersuchungen, Analysen und ein besseres Verständnis traditioneller grüner Systeme erheblich voranbringen. Der Einsatz von Sensortechnologie, ob vom Boden oder aus der Luft, computergestützte Modellierung und Simulation sowie Wissenstechnik kann die Datenerfassung und -integration, -analyse und Wissensentdeckung auf hohem Niveau ermöglichen, und komplexere Formen der Wartung können durch Robotik ermöglicht werden. Unser Projekt hat zum Ziel traditionelle Grünsysteme zu analysieren und computergestützte Arbeitsabläufe für die Gestaltung und Verwaltung städtischer Grünsysteme zu entwickeln, die historische Pflanzenmanipulationstechniken verwenden. Das Projekt konzentriert sich auf die Entwicklung neuer Methoden zur Simulation von Wachstumsreaktionen von Bäumen auf verschiedene Manipulationspraktiken und assoziierter mikroklimatischer Effekte. Ziel ist es, einen iterativen Entwurfs- und Managementprozess zu entwickeln, der diese Methoden integriert, um auf Decision Support System für die Planung, Gestaltung und Wartung neuartiger Grünsysteme in Städten hinzuarbeiten.

Im Rahmen des Projekts wurde ein evidenzbasierter digitaler Workflow für den Entwurf und das Management urbaner Grünsysteme entwickelt, um die Auswirkungen des Klimawandels zu mindern. Ausgangspunkt ist die Annahme, dass Bäume nur dann zuverlässig mikroklimatische Ökosystemleistungen erbringen, wenn ihre langfristige Entwicklung und Pflege von Beginn an in den Planungsprozess integriert werden. Inspiriert von historischen Platanendächern, die fortlaufend überprüft und angepasst werden, um definierte Verschattungsziele zu erreichen, überführt das Projekt diese iterative Praxis in ein computergestütztes Entwurfs- und Entscheidungsrahmenwerk. Zielgrößen werden in einem Voxelmodell definiert, das den Abgleich zwischen Soll- und Ist-Entwicklung der Baumkronen ermöglicht und bei der Auswahl geeigneter Interventionen hilft. Biophysikalische Erkenntnisse verbessern die Bewertung von Ökosystemleistungen durch artspezifische Biomasse-Modelle, eine Datenbank mit 15 Arten und einem Blattflächenindex, der Größe und saisonale Auswirkungen erfasst, sowie eine Studie zu Platanen, die den Kompromiss beim Baumschnitt quantifiziert - geringeres Wachstum, aber geringerer Wasserbedarf sowie geringeres Stammdurchmesserwachstum im Jahr nach dem Baumschnitt. Die Arbeiten führten zu interoperablen Werkzeugen und validierten Workflows. "Tree Information Modeling" (TIM) standardisiert digitale Repräsentationen urbaner Bäume, empirische Modelle prognostizieren den Wiederaustrieb nach Schnittmaßnahmen, LiDAR-basierte Verfahren schätzen die Verteilung der Blattflächendichte aus Ast-Scans und ein auf "Reinforcement Learning" basierendes "Pruning Game" bewertet Schnittstrategien, um jene zu identifizieren, die am besten zu den gesteckten Zielkonfigurationen passen.