Global trends in urban forest irrigation: Environmental influences, challenges and opportunities for sustainable practices across 109 cities worldwide
Notice bibliographique
Résumé
Urban forests are critical for climate adaptation and liveability, but effective irrigation management—key to their sustainability—remains poorly documented at the global scale. This study addresses this critical knowledge gap by analysing urban forest irrigation practices across 109 cities in 21 countries, offering one of the first global assessments of irrigation approaches, challenges, and opportunities. Using survey data, we examined water sources, irrigation frequency, constraints, and enabling conditions. Our results show that weather conditions were the leading factor influencing irrigation scheduling in 44% of cities, while 56% reported no formal water restrictions. Despite the importance of water conservation, 55% of respondents reported having no water usage monitoring systems, and 73% lacked financial incentives to promote water-efficient irrigation. A large majority (80%) did not use recycled wastewater, and 58% did not conduct water quality testing. Only 15% of cities regularly used water-efficient irrigation technologies, and 47% had no plans to implement smart systems. Over half (56%) rated their current irrigation practices as only moderately successful. Budget constraints and infrastructure limitations were the most frequently reported challenges, followed by climate change-related concerns. While environmental variables such as mean annual temperature and irrigation need influenced specific practices, local governance and institutional actions had stronger effects. Cities in the Global South reported distinct strategies and constraints compared to those in the Global North. Our findings provide actionable insights for climate-resilient urban water strategies and underscore the need for targeted policies, capacity-building, and efficient technologies to enhance urban forest sustainability worldwide.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».