《Journal of Environmental Management》：Coexistence between migratory birds and wind energy production: The Gotthard wind park (Switzerland) as a case study
编辑推荐：
随着全球对风能需求的增长，评估其对鸟类等野生动物的影响至关重要。本研究以阿尔卑斯山区海拔最高的哥特哈德风场（GWP）为案例，探索如何平衡清洁能源生产与鸟类保护。研究人员在2021至2024年的六个迁徙季中，综合运用雷达监测、地面尸体搜寻和能见度探头，分析了风机的鸟类碰撞率，并为每个风机设定了差异化的关停阈值。结果发现，尽管第二个两年期（2023-2024）的叶片关停时间显著减少，但碰撞数量并未增加。研究表明，基于雷达数据的、针对单台风机的适应性管理策略，可以在不大幅增加关停时间的前提下有效保护迁徙鸟类，为位于迁徙走廊上的风电场提供了兼顾能源效率与生物多样性保护的可复制框架。
在应对气候变化的全球行动中，风能作为一种清洁、可再生的能源，其开发和建设正在全球范围内加速推进。然而，这些高耸的“白色巨人”在为我们带来绿色电力的同时，也对天空的“原住民”——鸟类，构成了不容忽视的威胁。特别是那些沿着固定路线进行季节性长途旅行的候鸟，它们迁徙的“高速公路”往往与风力资源丰富的区域高度重叠，导致风机叶片成为致命的屏障。鸟类碰撞是风电发展最显著的影响之一，可能对种群数量，尤其是那些繁殖率低、寿命长的物种，造成毁灭性打击。那么，在能源需求与生态保护之间，我们是否只能二选一？有没有一种智慧的方法，能让风机在鸟儿大规模过境时“礼貌地”暂停，而在安全时全力运转？位于瑞士阿尔卑斯山区的哥特哈德风场（Gotthard Wind Park, GWP），为我们提供了一个探索这一难题的绝佳“自然实验室”。
这项发表在《Journal of Environmental Management》上的研究，正是以此为核心，展开了一场为期四年的精密观测与策略优化。哥特哈德风场坐落在海拔2106米的圣哥达山口，拥有五台风机，恰好位于一条以夜间迁徙鸣禽为主的鸟类迁徙路线上。尽管建场前的评估认为其影响较小，但复杂的山地地形和变化莫测的天气使得预测鸟类的迁徙强度和行为极具挑战性。因此，相关当局要求在风场运营的头四年进行持续监测，以评估其对迁徙鸟类种群的实际影响。研究的目标很明确：不仅要精确评估风场的鸟类碰撞率，更要制定一套基于实时数据的、针对每台风机的差异化关停策略，从而最大限度地减少不必要的能源生产损失，同时将鸟类碰撞风险控制在可接受的范围内。
为了回答这些问题，研究团队采用了多管齐下的技术方法。首先，他们沿用了评估风机鸟类撞击率的传统“金标准”：系统性的地面尸体搜寻，并计算搜寻效率与尸体存留率，以校正和估算真实的死亡率，所使用的估算软件是当前最稳健的工具之一——广义估计量（GenEst）软件。其次，也是本研究的核心技术，是在风场附近安装了一部专用雷达（BirdScan MV1），持续监测海拔600-700米高空（被认为是碰撞高风险高度）的鸟类迁徙流量（MTR, Migration Traffic Rate）。当雷达监测到的MTR超过预设阈值时，会自动触发风机关停指令。此外，研究后期（2023年）还在风机转子高度加装了一个能见度探头，用于在雾、雪等低能见度条件下额外启动关停程序，因为能见度差是导致鸟类碰撞的主要因素之一。
研究结果部分揭示了一系列重要发现：
3.1. 搜寻方法与碰撞率
在六个迁徙季（2021-2024年）共80次搜寻中，研究团队直接发现了107起确认为风机碰撞导致的死亡事件。通过GenEst软件校正估算后，整个研究期间GWP的总死亡数估计为189.72只（95%置信区间：145.6, 270.5），其中春季和秋季的估算死亡数相近。尸体平均分布在距离最近风机45.5米处。搜寻效率估计为66.7%，尸体在野外的中位存留时间为11.84天。这张热图直观地展示了尸体在风场内的分布，虽无明显模式，但可据此推断大致的迁徙路径。
3.2. 雷达
雷达在四年间共探测到170万只鸟。数据显示，GWP的鸟类迁徙具有明显的夜行性特点，夜间过境数量平均远高于白天。基于初期（2021-2022年）的碰撞数据，研究团队为第二个两年期（2023-2024年）的每台风机设定了差异化的、基于昼夜的关停阈值，而不再使用统一的阈值。
3.3. 白天与夜间迁徙
数据分析证实，在所有迁徙季和年份中，GWP的夜间鸟类过境平均数始终高于白天，这支持了为夜间设定更保守（即更易触发）的关停阈值的决策。
3.4. 能见度探头
能见度探头在三个运行季中，共记录了27小时因能见度极差而触发的额外关停时间，这被认为是降低碰撞风险的必要补充措施。
3.5. GWP的缓解策略
统计分析显示，尽管第二个两年期（2023-2024）风机的总关停时间显著低于第一个两年期（2021-2022），但两个时期估算的鸟类死亡率却没有显著差异。这意味着，大幅减少不必要的关停，并未以牺牲鸟类生命为代价。
3.6. 单台风机的个体缓解策略
深入分析每台风机的数据发现，3号风机在第一个两年期碰撞率最高。在第二个两年期，为其设定了更严格的关停阈值后，其碰撞率呈现下降趋势（虽未达统计显著水平，但P=0.08，接近显著）。而其他碰撞率原本较低的风机，在提高了关停阈值（即减少了关停）后，碰撞率并未显著上升。这张图清晰地展示了不同风机在不同季节的死亡风险差异，以及实施个体化策略后的变化。
归纳研究的结论与讨论，其重要意义在于：
本研究表明，在鸟类迁徙走廊上运行风电场，单纯增加风机关停时间并非保护鸟类的最有效策略。关键在于实施基于实时监测数据的、精准的适应性管理。哥特哈德风场的成功实践展示了一条可行的路径：
- 1.
精准诊断，个体化处方：通过初期监测识别出高风险风机（如本研究的3号风机），并对其采取更严格的保护措施；对低风险风机则适当放宽限制，从而在整体不增加碰撞率的前提下，优化能源产出。
- 2.
技术融合是关键：雷达实现了对夜间迁徙的不可替代的监测，能见度探头弥补了恶劣天气下的感知短板，而传统的地面搜寻则为校准模型和验证效果提供了基础数据。三者的结合构成了一个可靠的决策支持系统。
- 3.
实现了“双赢”平衡：最终，在2023-2024年，风场在显著减少叶片关停时间（意味着更多发电）的同时，成功将鸟类死亡率维持在与前期相当的低水平。这强有力地证明了，风能生产与鸟类保护是可以协调共存的。
- 4.
提供了可复制的框架：这项研究为未来在迁徙路线或其他生态敏感区域规划、建设和管理风电场提供了宝贵的范本。它强调，长期、细致的后期监测与基于证据的策略调整，对于实现可持续风电发展至关重要。研究也指出，未来可以结合热成像等技术，进一步提升风险响应的速度和精度。
总之，Federico Tettamanti等人的这项工作，就像为风电场配备了一位聪明的“空中交通管制员”。它不再是对所有航班（风机）实行一刀切的“禁飞”，而是根据实时“空中流量”（雷达数据）和“天气状况”（能见度数据），灵活指挥每架飞机（风机）何时暂停、何时通行。这不仅守护了候鸟千年不变的迁徙旅程，也保障了人类向绿色能源转型的坚定步伐，为我们在应对气候变化和生物多样性丧失这两大全球性挑战之间，找到了一个充满希望的平衡点。
