Деревья вместо выбросов? Россия хочет научиться считать эффект от озеленения
В России разрабатывают методику, которая позволит оценивать, насколько посадки деревьев способны снижать загрязнение воздуха. Идея связана с федеральным проектом «Чистый воздух»: озеленение должно помочь городам достигать целевых показателей, а в перспективе предприятия смогут компенсировать часть экологических обязательств за счёт таких проектов. Глава Росприроднадзора Светлана Радионова прямо заявила: если предприятие может добиться экологического результата не только за счёт непосредственного сокращения выбросов, но и вложившись в другие мероприятия, это должно быть возможно. Звучит разумно. Но возникает главный вопрос: как посчитать, сколько загрязнения действительно убрали деревья?
В США: деревья не считают, а считают загрязнение
Американские исследователи во главе с Дэвидом Новаком разработали модель i-Tree Eco. Она используется для оценки того, сколько загрязняющих веществ удаляет городская растительность.
Модель учитывает не просто количество деревьев, а: породу и размер деревьев; площадь и плотность кроны; листовую поверхность; метеорологию; концентрацию загрязнителей; расположение зелёных насаждений. Затем рассчитывается, сколько загрязнителей (PM2.5, PM10, NO₂, O₃, SO₂, CO) оседает на растительности или поглощается листьями. В другом исследовании для десяти американских городов расчётное улучшение качества воздуха от деревьев составило всего 0,05–0,24%. То есть деревья действительно работают, но они не заменяют сокращение выбросов на промышленных предприятиях. Научная работа: Nowak D.J., Crane D.E., Stevens J.C. Air pollution removal by urban trees and shrubs in the United States. Urban Forestry & Urban Greening, 2006. Научная статья и материалы USDA Forest Service
А затем американцы пошли ещё дальше: объединили i-Tree с атмосферными моделями WRF и CMAQ. Получилась пространственная модель, которая позволяет учитывать метеорологию, концентрации загрязнителей и площадь листовой поверхности. То есть можно оценивать эффект не абстрактно «для города», а гораздо точнее — где именно зелёные насаждения могут работать лучше.
Исследование: Integrating i-Tree Eco with atmospheric modeling for assessing urban tree effects on air quality. Исследование USDA Forest Service
В Европе модель проверили на реальном городе
Во французском Страсбурге с помощью i-Tree Eco оценили работу городских деревьев за год.
Получилось около 88 тонн удалённых загрязнителей: 56 т озона; 14 т NO₂; 12 т PM10; 5 т PM2.5; около 1 т SO₂; около 1 т CO. При этом деревья удаляли около 7% выбросов крупной фракции PM10, а для других загрязнителей эффект был значительно меньше.
И европейские исследователи сделали очень важный вывод: озеленение значимый инструмент, но не единственное решение проблемы загрязнения воздуха. Его необходимо сочетать с сокращением выбросов, правильным планированием улиц и размещением зелёных зон относительно источников загрязнения. Научная работа: Using i-Tree Eco to quantify ecosystem services of urban trees in Strasbourg, France. Научная статья о Страсбурге
Что из этого следует для России?
Российская идея сама по себе вполне здравая. Но если сделать всё по принципу: «посадили 10 тысяч деревьев = компенсировали X тонн выбросов», то получится очередная формальность.
Международный опыт показывает другую логику: источник выброса → концентрация загрязнения → метеорология → конкретные деревья → расчёт поглощения → мониторинг результата.
Причём американские исследователи уже показали, что даже изменение данных о концентрации NO₂ и площади листовой поверхности заметно меняет результат расчёта. Поэтому хочется верить, что Россия при разработке методики действительно возьмёт этот опыт во внимание. Потому что идея хорошая: предприятия финансируют озеленение, города получают дополнительные зелёные зоны, а экологический эффект можно измерять. Но если вместо научной модели получится просто норматив:
«одно дерево = столько-то килограммов загрязнения», то есть риск получить старый добрый российский сценарий: идея была хорошая, а получилось как всегда.
4
1
1
1August 14, 2026 184 1 3
