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Birds & Blades / Environmentally safe spatial allocation of wind turbine structures

Kollisionen von Vögeln mit Windturbinen haben sich zu einer bedenklichen Quelle für die Gefährdung besonders von Populationen seltenerer Vogelarten entwickelt. Allerdings wird im Allgemeinen auch bestätigt, dass die Nutzung der Windenergie unverzichtbar ist. Das Hauptziel dieser Arbeit war es, die Relevanz der Wechselwirkungen zu verstehen, die zwischen technischen Infrastrukturen und den von Kollisionen betroffenen Vogelarten auf der Landschaftsebene stattfinden. Da sowohl von der Landschaft beeinflusst werden. Unter Nutzung der durch gezielte Nachsuche gefundenen Opfer der am häufigsten von Kollisionen betroffenen Artengruppen paradoxerweise as als Proxy für das Vorkommen von Arten, und Durch die Anwendung verschiedener Techniken zur Modellierung der Artenverbreitung (SDMs) die “kollisionsempfindliche Nische “für jede der Vogelgruppen beschrieben. Obwohl die vorhergesagten Gebiete mit potenziellen Kollisionsrisiko insgesamt nur kleine, aber stark verteilt im ungefährdes Bundeslandes hatten. Greifvögel mit die breiteste Nische, die zudem signifikante Überlappungen mit den kollisionsempfindlichen Nischen der anderen Gruppen aufwies. Die niedrig bewerteten Gebiete weiter differenziert, die als tatsächliche „Bereiche ohne Risiko“ interpretiert wurden, für weitere geplante Winkraftanlagen. Zusätzlich die jeweiligen Potentiale und Gefärdungen für Kollisionen auf der Basis der regionalen Dichteverteilungen der Arten in Brandenburg mit Ensemble-Methoden von Boosted Regression Trees wird ebenfalls bewertet. Zusammenfassend, diese Analysen paradigmatisch, sowohl die Gebiete als auch die Entfernungen zu den Grenzlinien der verschiedenen Landnutzungsformen ein höheres Risiko für die Kollision von Individuen der untersuchten Arten mit Windkraftanlagen ergibt ermitteln . Dieser Ansatz kann es möglich machen, zukünftige Windparkerweiterungen in der Landschaft im die möglichst kollisionsfreie und naturverträglicheStandorte in der Landschaft. / Although, it is well recognized that harnessing wind energy is highly indispensable, but collisions of birds at wind turbines has also developed simultaneously, concerning multiple bird species. With wind being strongly affected by the landscape and the behaviour of birds also being strongly influenced by the landscape, the main objective of the thesis was to understand the relevance of interactions between wind energy infrastructures and bird species from an ecological perspective of the landscape. Utilizing the carcass collision datasets of the frequently-hit bird-groups paradoxically as proxies for species presence, collision sensitive ecological distances to different land-use types were ascertained, by employing multiple techniques of species distribution modelling (SDMs), to delineate their respective collision sensitive niche employing the capabilities of machine learning algorithms. The predicted areas were specialized and highly dispersed across the federal state, with raptors showing the broadest niche and significant overlaps with the other groups. Based on estimated collision probabilities of the assessed areas (between 0 and 1), further segregations differentiated only those areas with negligible collision probabilities, <0.05, which were interpreted as the actual "no risk areas, suggesting any further planned additions of wind turbines to be suitably positioned only in these “safer” areas. Additionally, these collision probabilities were translated to strike susceptibilities, by relating them to the regional density distributions of the species as well. Summarizing, these analyses paradigmatically ascertained collision risk areas, and especially the collision sensitive distances from different land-use types to these areas, enabling the accurate guidance of future wind farm expansions in the landscape. Ultimately, formulating novel wind turbine allocation strategies to minimize avian collisions, making them as compatible as possible.

Identiferoai:union.ndltd.org:HUMBOLT/oai:edoc.hu-berlin.de:18452/23180
Date11 March 2021
CreatorsBose, Anushika
ContributorsHaase, Dagmar, Roth, Mechthild, Jedicke, Eckhard
PublisherHumboldt-Universität zu Berlin
Source SetsHumboldt University of Berlin
LanguageEnglish
Detected LanguageGerman
TypedoctoralThesis, doc-type:doctoralThesis
Formatapplication/pdf
Rightshttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
Relation10.1371/journal.pone.0227698, 10.1038/s41598-018-22178-z, 10.1111/csp2.199

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