quinta-feira, 11 de abril de 2024

Infraestrutura verde

A Transport for London, TfL, tornou público o Plano de Infraestrutura Verde e Biodiversidade, na ambição do prefeito municipal de ser neutra em carbono até 2030 e no enfrentamento da emergência natural, alinhado com o Plano Ambiental Corporativo de 2021 da TfL e definindo como melhorar e cuidar da infraestrutura verde e biodiversidade. Desenvolvido envolvimentos dentro e fora da TfL, incluindo bairros de Londres, define como a TfL melhorará e cuidará da infraestrutura verde nas propriedades e redes, captura metas existentes, requisitos legais e  compromissos políticos em um único lugar pela primeira vez estabelecendo ações estratégicas que a TfL tomará para alcançá-los. Garantirá que a TfL cumpra compromissos para melhorar e apoiar a infraestrutura verde e a biodiversidade em Londres, incluindo alcançar ganho líquido de biodiversidade de 10% em esquemas aplicáveis, por exemplo, projetos de sistemas de planejamento e infraestruturas de importância nacional a partir de fevereiro de 2024, além de proporcionar ganho líquido em biodiversidade na propriedade da TfL até 2030, comparada com o mapa de base da biodiversidade de 2018. Aumentar a cobertura da copa das árvores em TfL em 10% até 2050, comparada com a linha de base de 2016 e guplicar o número de flores silvestres para 260 mil mts² em 2024 e desenvolver plano de longo prazo para continuar sua introdução em Londres garantindo que 5 mil mts² de Sistemas de Drenagem Sustentáveis, SuDS, como jardins de chuva, sejam instalados na rede rodoviária da TfL, reduzindo uso de pesticidas na TfL,além de eliminar onde for operacional e financeiramente viável. Sendo um dos maiores proprietários de terras de Londres, com mais de 2.300 hectares na capital, um terço das terras da TfL está coberto por vegetação incluindo terrenos que cruzam 2 Zonas Especiais de Conservação, 6 Sítios de Especial Interesse Científico, 8 Reservas Naturais Locais e 139 Sítios de Importância à Conservação da Natureza, sendo que a  grande variedade de habitats da TfL, de florestas a zonas húmidas, suporta mais de mil espécies de animais tais como variedade de  de borboletas e 8 espécies diferentes de morcegos num túnel ferroviário abandonado em Highgate bem como quase 700 espécies de plantas em Londres encontradas na propriedade do TfL, ou perto, legalmente protegidas e, portanto, é importante proteger o seu habitat. Em 2022, a TfL foi primeiro fornecedor de transportes no Reino Unido a realizar uma conta de capital natural ao seu patrimônio, conforme padrões do Protocolo de Capital Natural e da Norma Britânica relevante, enquanto a conta concluiu que os benefícios dos ativos de capital natural da TfL que podem ser monetizados têm valor atual estimado de ativo bruto de 328 milhões de libras, embora significativo,  provável que seja subestimação, e a TfL planeja projetos de investigação e inovação em biodiversidade para preencher lacunas de dados e melhorar contas futuras.

Neste ambiente, a Bloomberg anuncia compromisso de US$ 200 milhões à ação climática local, iniciativa Bloomberg American Sustainable Cities que apoia 25 cidades dos EUA liderando o caminho na redução de emissões e  construção de comunidades mais prósperas, sendo a mais nova iniciativa da Bloomberg Philanthropies para apoiar a ação climática local nos EUA. A Bloomberg Philanthropies anunciou iniciativa de 3 anos à “turbinar” esforços  na redução de emissões e construção de comunidades mais prósperas e, conforme a Bloomberg Philanthropies, o compromisso garante que as cidades aproveitem a oportunidade de aceder milhares de milhões de dólares federais disponíveis para implementar soluções  transformadoras. Em 2019, Mike Bloomberg, fundador da Bloomberg LP e da Bloomberg Philanthropies, lançou o American Cities Climate Challenge para fornecer recursos e apoio a 25 das maiores cidades dos EUA e dimensionar soluções climáticas urbanas comprovadas de alto impacto nos setores de edifícios e transportes e, através do apoio da Bloomberg Philanthropies, as cidades do Desafio Climático aprovaram 54 importantes políticas relativas a edifícios, energia e transportes e lançaram 71  programas e iniciativas climáticas, que reduzirão 74 milhões de toneladas métricas de emissões de carbono até 2030. Com mais de US$ 400 bilhões em financiamento federal disponível aos governos locais através da Lei Bipartidária de Infraestruturas e Lei de Redução da Inflação, as cidades dos EUA têm oportunidade de aceder e implementar investimentos que combatam alterações climáticas e melhorem vidas, além de projetos, incluem o desenvolvimento de habitações acessíveis e energeticamente eficientes, aumento do acesso à energia limpa, investimento em veículos eléctricos e em infra-estruturas. As cidades selecionadas para participar da iniciativa Bloomberg American Sustainable Cities são, Akron, Ohio; Atlanta, Geórgia, Birmingham, Alabama; Búfalo, Nova York; Charlotte, Carolina do Norte, Chattanooga, Tennessee, Cincinnati, Ohio, Cleveland, Colombo,Dayton, Hampton,Vancouver, Jackson, Mississipi, Cidade de Kansas, Missouri, Lansing, Michigan, Memphis, Tennessee, Montgomery, Alabama, Nashville, Tennessee, Notícias de Newport, Vancouver, Oakland, Califórnia, Filadélfia, Pensilvânia, Pittsburgh, Pensilvânia, Raleigh, Carolina do Norte, Rochester, Nova York, Savannah, Geórgia, St Louis e Missouri. As cidades selecionadas já estão em processo de inscrição, enviaram ou receberam mais de 100 subsídios federais alinhados com metas da Bloomberg American Sustainable Cities, visando garantir que representam coletivamente 10 milhões de pessoas alavancando e implementando fundos federais para promover projetos locais, especialmente em comunidades desfavorecidas, historicamente sobrecarregadas pela poluição, sendo que o impacto desproporcional das alterações climáticas nas comunidades negras nos EUA amplia desigualdades históricas de longa data em que famílias negras, hispânicas e nativas americanas gastam 20-45 % mais do seu rendimento em custos de energia comparado com famílias brancas não hispânicas. O Black Wealth Data Center mostra que nos condados do sudeste dos EUA com populações negras e hispânicas superiores a 30 %, as famílias aumentaram a exposição e risco a perigos naturais enfatizando sua vulnerabilidade a impactos das alterações climáticas e ação climática eficaz não deve apenas reduzir emissões mas resolver as disparidades.

Moral da Nota: no planeamento urbano, a integração de tecnologias de aprendizagem profunda emerge como transformadora, revolucionando a forma como cidades são projetadas, geridas e otimizadas enquanto pesquisa embarca em exploração multifacetada combinando poder do aprendizado profundo com técnicas de regularização bayesiana para melhorar desempenho e confiabilidade de redes neurais adaptadas para aplicações de planejamento urbano.  A aprendizagem profunda, caracterizada pela capacidade de extrair padrões complexos de vastos conjuntos de dados urbanos, tem potencial de oferecer informações sobre a dinâmica urbana, redes de transporte e sustentabilidade ambiental,  no entanto, a complexidade destes modelos conduz  a desafios como o sobre ajuste e a interpretabilidade limitada e, para resolver esses problemas, métodos de regularização Bayesiana são empregados para imbuir redes neurais com estrutura que aprimora a generalização enquanto quantifica a incerteza preditiva. O objetivo é melhorar o desempenho do modelo em termos de precisão e fiabilidade, fornecendo informações probabilísticas sobre resultados de intervenções urbanas ao lado de análise gráfica, ferramenta crucial para visualizar funcionamento dos modelos de aprendizagem profunda no contexto do planejamento urbano e, por meio de representações gráficas, visualizações de rede e análise de limites de decisão, descobrimos como a regularização Bayesiana influencia a arquitetura da rede neural e melhora a interpretabilidade. A capacidade de prever e responder proativamente necessidades de manutenção é crucial para manter a funcionalidade e durabilidade das infraestruturas críticas, aumentando resiliência urbana global enquanto as descobertas sublinham  potencial transformador da aprendizagem profunda no domínio do desenvolvimento de cidades inteligentes, demonstrando capacidade de enfrentar desafios e, em última análise, contribuir à melhor qualidade de vida dos residentes das cidades.