Modellierung der Wirksamkeit der akustischen Überwachung zur Vorhersage von Schlagopfern in Windkraftanlagen
Weltweit werden eine Vielzahl von Fledermäusen an Windkraftanlagen getötet. Um Vermeidungsmaßnahmen wie z. B. die Einschränkung der Nutzung von Windenergieanlagen zu formulieren, setzen neuere Ansätze die akustische Aktivität von Fledermäusen in der Umgebung von Referenzanlagen mit den Todesfällen in Beziehung, um die Todesraten an Anlagen zu extrapolieren, an denen nur akustische Untersuchungen durchgeführt werden. Hier haben wir modelliert, wie empfindlich dieser Ansatz ist, wenn die räumliche Verteilung von Fledermäusen innerhalb der Rotorfläche variiert und wenn sich der Erfassungsbereich der akustischen Überwachung verschlechtert, z. B. mit zunehmender Turbinengröße.
Die Vorhersagekraft der akustischen Erfassungen war bei gleichmäßiger oder zufälliger Verteilung der Fledermäuse hoch. Eine Konzentration von Fledermausdurchflügen um die Gondel oder im unteren Teil der Risikozone führte zu einer Überschätzung der Fledermausaktivität, wenn die Ultraschallmikrofone nach unten auf die Gondel gerichtet waren. Umgekehrt führte eine Konzentration von Fledermausflügen am Rand oder im oberen Teil der Gefahrenzone zu einer Unterschätzung der Fledermausaktivität.
Diese Effekte nahmen zu, je geringer die Reichweite der akustischen Überwachung war. Ohne Kenntnis der räumlichen Verteilung der Fledermäuse stimmen die hochgerechneten Todesraten nicht unbedingt mit den realen Bedingungen überein, insbesondere wenn die Risikozone durch die akustische Überwachung nur unzureichend abgedeckt ist, wenn die räumliche Verteilung schief ist, wenn die Turbinen groß sind oder die Häufigkeit der echoortenden Fledermäuse hoch ist.
Wir argumentieren, dass die Vorhersagekraft akustischer Erhebungen bei nicht zufälligen oder ungleichmäßigen Verteilungen ausreichend ist, wenn sie durch Suche von Schlagopfern und ergänzende Studien über die räumliche Verteilung von Fledermäusen an Turbinen validiert wird.
Christian C. Voigt, Cedric Scherer, Volker Runkel
First published: 10 November 2022
Quelle: https://doi.org/10.1111/csp2.12841
Funding information: Deutsche Forschungsgemeinschaft, Grant/Award Number: 491292795; Open Access Fund of the Leibniz-Gemeinschaft; IZW