Число погибших орлов сокращается за счет автоматического отключения ветряных турбин

Гибель животных в результате столкновений на ветроэнергетических объектах создает конфликт " зеленый против зеленого’ между охраной дикой природы и возобновляемой энергией. Эти смертельные случаи могут быть смягчены путем осознанного сокращения, при котором турбины замедляются или останавливаются, когда считается, что дикие животные подвергаются повышенному риску столкновения. Автоматизированные системы мониторинга могли бы повысить эффективность информированного сокращения, однако такая технология недостаточно изучена.

Мы тестируем эффективность автоматизированной системы свертывания—системы камер, которая обнаруживает летающие объекты, классифицирует их и решает, следует ли сворачивать отдельные турбины, чтобы избежать потенциального столкновения,—в снижении числа погибших орлов на вершине Мирового объекта ветроэнергетики (далее - очистная площадка) в Вайоминге, США. Мы проводим исследование до–после контрольного воздействия, сравнивая количество смертельных случаев орлов, наблюдаемых на месте обработки, с таковыми на соседнем (15 км) контрольном участке без автоматизированного сокращения, как до, так и после внедрения автоматизированного сокращения на месте обработки.

После корректировки вероятности обнаружения трупов и масштабирования оценок летальности до турбинных лет мы подсчитали, что число летальных исходов в месте обработки снизилось на 63% (95% ДИ = 59% -66%) между до и после периодов, в то время как в контрольном месте увеличилось на 113% (51% -218%). В общей сложности наблюдалось снижение летальности на 82% (75-89%) в месте лечения по сравнению с контрольным участком.

Синтез и приложения. Автоматизированное свертывание работы ветряных турбин существенно снизило смертность орлов. Таким образом, эта технология потенциально может уменьшить конфликт между ветроэнергетикой и сохранением хищных птиц. Хотя автоматическое сокращение сократило число погибших, они не были полностью устранены. Таким образом, автоматизированное сокращение, как оно реализовано здесь, не является панацеей, и его эффективность может быть улучшена, если рассматривать ее в сочетании с другими мерами по смягчению последствий.

1 ВВЕДЕНИЕ

Существуют существенные экологические проблемы, связанные с ростом ветроэнергетики (Katzner et al., 2019). Возможно, главная из них-это смертельные случаи, вызванные столкновением летучих животных с ветряными турбинами. Прошлые оценки показывают, что до 2013 года 140 000-328 000 птиц ежегодно погибали в результате столкновения монопольных ветряных турбин в сопредельных Соединенных Штатах (Loss et al., 2013). Эти смертельные случаи создают "зеленый против зеленого" конфликт с дикой природой, который затрагивается в погоне за снижением потребления ископаемого топлива (Gartman et al., 2014; K?ppel et al., 2014). Столкновения с ветряными турбинами могут ограничить популяции долгоживущих птиц (Carrete et al., 2009), что подчеркивает конфликт между ветроэнергетикой и сохранением хищных птиц (Watson et al., 2018).

Размещение и эксплуатация ветроэнергетических установок могут быть адаптированы таким образом, чтобы свести к минимуму смертность диких животных. Например, информированное сокращение-это процесс, с помощью которого турбины выключаются в режиме реального времени, когда наблюдается высокий риск столкновения диких животных (de Lucas et al., 2012). Однако широкомасштабная эффективность информированного сокращения неясна и зависит от используемой технологии мониторинга (Allison et al., 2017; May, 2017). Значительный прогресс в уменьшении конфликта между ветром и дикой природой после строительства был бы достигнут, если бы информированное сокращение можно было бы усилить с помощью автоматизированной технологии мониторинга. Недавнее исследование показало, что система IdentiFlight ® —автоматизированная система камер, предназначенная для использования в информированном ограничении,—значительно превосходит человеческие наблюдатели в обнаружении крупных птиц в полете (McClure, Martinson et al., 2018). Остается неизвестным, приведет ли улучшенная способность обнаружения этой автоматизированной технологии свертывания к более информированному свертыванию и меньшему количеству смертельных случаев.

Отсутствуют строгие, рецензируемые исследования воздействия ветроэнергетики и мер по смягчению последствий на популяции диких животных (Conkling et al., 2020). Проекты исследований до и после контроля воздействия (BACI) являются одной из предпочтительных методологий определения воздействия ветроэнергетики, но встречаются редко из–за требований эталонных площадок и сбора данных перед обработкой (Katzner et al., 2016; Strickland et al., 2011). Учитывая стимул к большей научной строгости в оценке взаимодействий ветра и дикой природы, недостаточность исследований по информированному сокращению (Allison et al., 2017; Мая 2017 года), и растущее беспокойство по поводу глобального хищника населения (Buechley и соавт., 2019; Маклюра & Ролека, 2020; Маклюра, Westrip, и соавт., 2018; Сарасола и соавт., 2018; Уотсон и соавт., 2018), контролируемых исследований, испытаний новых технологий, смягчение последствий особенно актуальна.

Здесь мы проводим исследование BACI, чтобы определить эффективность автоматизированной системы сокращения числа смертельных случаев орлов, зарегистрированных на вершине проекта World Windpower в Вайоминге, США (далее - место лечения). Оператор очистного сооружения Duke Energy реализует стратегии смягчения последствий столкновений eagle в рамках мирового соглашения с Министерством юстиции США (United States of America v. Duke Energy Renewables, 2013). В 2014 году герцог энергетики реализовали ранее программы сокращения к месту лечения и через человека. В августе 2018 года они начали переходить на автоматизированное сокращение с использованием IdentiFlight. Одновременно, в другую тюрьму неподалеку (15 км) в лечении сайте, Кэмпбелл Хилл ветроэнергетических проектов (далее-контроль сайте, также управляется князем энергии), не является предметом какого-либо обоснованного сокращения и, таким образом, служит в качестве эталона, или управления сайтом, чтобы проверить влияние изменений в смягчении режима в рубрике лечение (Рис. 1). Близость этих двух участков гарантирует, что они содержат сходную растительность и сообщества падальщиков и испытывают одинаковые погодные условия. Из-за продемонстрированной способности IdentiFlight обнаруживать птиц в полете (McClure, Martinson, et al., 2018) количество сокращений, заказанных на месте обработки, существенно возросло после внедрения автоматизированного сокращения (рис.1). Поэтому мы спрогнозировали, что после внедрения автоматизированного сокращения летальных исходов орлов на месте обработки снизится по сравнению с таковыми на контрольном участке.

2 МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
2.1 IdentiFlight

Система IdentiFlight (далее IdentiFlight; Boulder Imaging) была разработана для обнаружения летающих объектов вблизи (как правило, в пределах 1000 м) ветряных турбин и определения в режиме реального времени, существует ли риск столкновения. Если риск столкновения был сочтен достаточно большим, система могла приказать сократить действия для отдельных турбин. Сокращение состояло в повороте (то есть оперении) лопастей турбины, чтобы они не создавали подъемную силу, которая в противном случае приводила бы лопасть в движение, тем самым резко снижая скорость вращения и снижая риск столкновения с летающей живой природой. В зависимости от модели турбины лопаткам может потребоваться от 20 с до >1 мин, чтобы остановиться.

На месте обработки каждая отдельная система камер (далее- "автоматизированный блок свертывания"; цифры см. ниже) состояла из восьми фиксированных камер широкого поля зрения, расположенных в кольце, и стереокамеры высокого разрешения, установленной на блоке панорамирования и наклона. Камеры широкого поля зрения обнаруживали и отслеживали движущиеся объекты в смотровом зале. Как только обнаруживался движущийся объект, на него наводилась стереокамера высокого разрешения. Стереокамера высокого разрешения оценивала линейное расстояние до объекта и делала снимки каждые 100 миллисекунд (10 в секунду). Автоматизированные блоки свертывания использовали алгоритм для классификации объектов в радиусе 1000 м как "орлиные" или "не-орлиные". IdentiFlight работал как сеть автоматизированных блоков свертывания, установленных на башнях высотой от 7 до 10 метров. См. McClure, Martinson, et al. (2018) для получения более подробной информации об алгоритме классификации, визуальном охвате и точности классификации с помощью IdentiFlight.
2.2 Учебные площадки

Как лечебные, так и контрольные участки были расположены в округе Конверс, штат Вайоминг, США. Большую часть растительного покрова на этих участках составляли кустарники полыни Artemisia spp, используемые для выпаса скота. Беркуты Aquila chrysaetos были обычны на обоих объектах. К другим крупным и многочисленным видам птиц, которые могут столкнуться с турбинами, относятся индюшачьи стервятники Cathartes aura, краснохвостые ястребы Buteo jamaicensis, железистые ястребы Buteo regalis и обыкновенные вороны Corvus corax.

Контрольная площадка (42.9989°, -106.0214°) представляла собой установку мощностью 99 МВт, которая содержала 66 ветряных турбин General Electric мощностью 1,5 МВт и диаметром ротора 82,5 м. В пятнадцати километрах от контрольной площадки (42,9142°, -105,6911°) находилась установка мощностью 200 МВт, которая содержала еще 66 турбин того же типа мощностью 1,5 МВт, а также 44 ветряных турбины Siemens мощностью 2,3 МВт и диаметром ротора 101 м. Все ветрогенераторы на обеих площадках имели высоту ступицы 80 м над уровнем земли.

По всей очистной площадке было разбросано 47 автоматизированных агрегатов, расположенных таким образом, что каждая турбина находилась в поле зрения по крайней мере одного, а часто и нескольких агрегатов. Эти блоки начали контролировать свертывание в августе 2018 года в шахматном порядке, где установка и управление турбинами автоматизированными блоками свертывания происходили поэтапно (рис.1), так что полный охват был достигнут в августе 2019 года.
2.3 Сбор данных

Duke Energy заключила контракт с Western EcoSystems Technology, Inc. (ЗАПАД) проводить систематический мониторинг смертности как на лечебных, так и на контрольных объектах. Методы мониторинга следовали стандартной практике ветроэнергетики и были одобрены Службой охраны рыбы и дикой природы США (USFWS).

2.4 Смертельные случаи

Обследования трупов (как на предмет летальных исходов, так и в рамках испытаний по выявлению) проводились на 110 поисковых участках на месте обработки и 66 поисковых участках на контрольном участке. Таким образом, на обоих участках имелся один поисковый участок, сосредоточенный на каждой турбине. Поисковые участки представляли собой квадраты размером 160 на 160 м с центром в турбинах. Каждый участок был обыскан один раз в 30 дней на месте лечения с 21 июля 2014 года по 23 декабря 2019 года. Интервалы поиска на контрольном участке составили 30 дней с 01 августа 2014 года по 31 января 2018 года и 56 дней с 01 февраля 2018 года по 31 декабря 2019 года. Мы рассмотрели сезоны следующим образом: Зима с 01 ноября по 15 марта, Весна с 16 марта по 31 мая, Лето с 01 июня по 31 июля и Осень с 01 августа по 31 октября.

Во время стандартных обследований трупов поисковики подъезжали к турбине и с дороги или с турбинной площадки сканировали потенциальные туши орлов на участке. После первоначального сканирования поисковики прошли заранее определенные разрезы, расположенные на расстоянии 10 м друг от друга по всему участку поиска. Поисковики шли со средней скоростью примерно 45-60 м в минуту и сканировали местность по обе стороны разреза. Когда поисковики находили гибель орла или пробную тушу, они заполняли специальные паспорта проекта, которые включали информацию о видах, местоположении, времени суток и других параметрах, представляющих интерес для оператора и USFWS.

Начиная с мая 2016 года USFWS запросила дополнительные испытания обнаружения, специфичные для случаев гибели орлов, обнаруженных не поисковым персоналом. В этих случаях орел был задокументирован, удален, и муляж туши (индейка SkinzTM) был помещен в место обнаружения. Если муляж трупа был найден во время последующих поисков, то орел был включен в наш анализ. Если муляж трупа не был найден, он не включался в анализ. Мы посчитали, что эти случайно найденные орлы были обнаружены во время планового обыска, в ходе которого был найден муляж туши.
2.5 Обнаружение

Мы использовали экспериментальное размещение туш для оценки эффективности поиска—то есть вероятности обнаружения тушки, если она присутствует,—и стойкости тушки—то есть вероятности сохранения тушки в течение заданного периода времени—в течение до и после периодов на обоих участках.
2.5.1 Эффективность поиска

Сотрудники WEST и Duke Energy размещали туши крупных хищников, не являющихся орлами, и фиктивные туши случайным образом в пределах поисковых участков и относительно равномерно в течение каждого года. В общей сложности 832 и 905 пробных туш были помещены на контрольные и очистные площадки соответственно до обысков и без ведома поискового персонала в течение исследуемого периода. Были предприняты усилия по проведению не менее 40 испытаний за сезон. Пробные туши, которые не были орлиными хищниками, были оставлены на месте для дальнейшего мониторинга в ходе испытаний на стойкость туши.
2.5.2 Стойкость туши

Цель испытаний на персистентность туши состояла в том, чтобы оценить среднюю продолжительность времени, в течение которого туша оставалась в исследуемом районе и была доступна для обнаружения. Испытания стойкости туш проводились в течение всех сезонов, хотя количество туш, помещенных в данный момент времени, зависело от количества туш хищников, находящихся во владении Duke Energy. В ходе испытаний на персистентность туш 115 туш были помещены в контрольную зону, а 111 - в зону обработки. Эти туши были размещены случайным образом с одинаковыми протоколами между участками и сезонами. Фиктивные туши не были включены в испытания на стойкость туши.

Каждая туша была помечена перед размещением, чтобы ее можно было идентифицировать как исследуемую тушу, когда ее найдут поисковики или обслуживающий персонал объекта. Туши контролировались, если позволяла погода, каждый день в течение первых 4 дней испытания, а затем снова в дни 7, 10, 14, 20, а затем с 10-дневными интервалами до 120-го дня. В конце периода обследования все оставшиеся останки трупов были захоронены на месте или удалены.
2.6 Анализ

Для оценки количества погибших на территории за определенный период времени (до и после), мы использовали Р (основная группа Р, 2019) Дженест пакет (Dalthorp и соавт., 2020) и, как правило, следуют процедуры, описанные в руководстве пользователя (Симонис и соавт., 2018) и виньетками (Dalthorp и соавт., 2018). Вкратце, GenEst предназначен для оценки числа смертельных случаев, происходящих на объектах ветровой и солнечной энергетики, путем корректировки числа наблюдаемых смертельных случаев на показатели эффективности поиска и стойкости туши, которые являются компонентами вероятности обнаружения (g). GenEst также учитывает долю туш, которые, как ожидается, попадут в обыскиваемые районы. GenEst предполагает X ~ binomial(M, g), где X-количество найденных туш, а M-истинное число погибших. Если g можно оценить (urn:x-wiley:00218901:media:jpe13831:jpe13831-math-0001), то urn:x-wiley:00218901:media:jpe13831:jpe13831-math-0002, где urn:x-wiley:00218901:media:jpe13831:jpe13831-math-0003-это скорректированная на обнаружение оценка числа смертельных исходов во время исследования (Dalthorp et al., 2018). Мы проанализировали каждую комбинацию сайт-по-времени-периоду (контроль, до; контроль, после; лечение, до; лечение, после) отдельно, а затем статистически сравнивали стандартизированные оценки летальности (urn:x-wiley:00218901:media:jpe13831:jpe13831-math-0004) между группами.

Для турбин на контрольной площадке мы указали все месяцы до августа 2018 года как период времени " до’. Мы определили период " после’ на контрольном участке как после августа 2018 года, потому что именно в этом месяце свертывание первых турбин начало контролироваться автоматизированными установками свертывания на очистном участке. Для участка обработки периоды до и после варьировались в зависимости от турбины, чтобы отразить ступенчатую установку автоматизированных установок свертывания.
2.6.1 Эффективность поиска

Мы построили две модели эффективности поиска для каждого анализа и сравнили эти модели с использованием Информационного критерия Акайке (Akaike, 1974) с поправкой на малый размер выборки (AICc; Hurvich & Tsai, 1989). Одна модель включала влияние сезона—состоящего из четырехуровневого фактора для сезонов, отмеченных выше,-на параметр р, а другая модель была только перехваченной. Мы зафиксировали k = 1, потому что не предполагали уменьшения вероятности обнаружения после первого поиска. Мы сохранили наиболее экономные модели, использующие AICc, для использования в окончательных моделях фатальности.
2.6.2 Стойкость туши

Мы попытались построить все комбинации моделей, которые включали либо только перехват, либо фактор сезона для параметров масштаба и местоположения. Мы построили каждую из этих моделей, используя экспоненциальные, логнормальные, лог-логистические и вейбулловские распределения. Для последующих периодов мы смогли подогнать сезонные модели только с экспоненциальным распределением, потому что все туши в некоторые сезоны длились весь период исследования—то есть они были правильно цензурированы. Полностью параметризованные модели, включая сезонный фактор как для масштаба, так и для параметров местоположения, не были успешно приспособлены для места обработки в предшествующий период. Мы сравнили удачно впишется моделей с использованием МКЦ и сохранил ВХС-лучшая модель для анализа смертности.
2.6.3 Анализ летальности

Чтобы оценить количество смертельных случаев за период лечения и времени, мы рассчитали количество смертельных случаев, которые приземлились в пределах зон поиска, и не экстраполировали их на неисследованные области. Поэтому мы устанавливаем взвешенную по плотности долю каждой области поиска равной единице. Это решение, скорее всего, не влияет на вывод, потому что мы разработали размеры нашего поискового участка таким образом, чтобы модели распределения плотности туши предсказывали, что >90% крупных туш попадают в поисковые участки (Hallingstad et al., 2018; Hull & Muir, 2010). Обратите внимание, что мы также провели анализ, установив взвешенную по плотности пропорцию равной 0,90, и вывод был таким же.

GenEst оценивает точность с помощью параметрического бутстрэппинга, то есть на основе распределений оценок максимального правдоподобия параметров, и мы проанализировали данные с использованием 10 000 итераций бутстрэпа. Таким образом, выходные данные GenEst включают в себя оценки смертности от итераций начальной загрузки, которые затем могут быть использованы для оценки доверительных интервалов на основе процентилей ничьих. Эти данные представляют собой оценки числа смертельных случаев в ходе сбора данных и могут быть преобразованы в показатели во времени или пространственных единицах (Simonis et al., 2018). Ступенчатая установка автоматизированной системы свертывания привела к тому, что турбины на очистной площадке управлялись автоматизированной системой свертывания в течение различных периодов времени. Чтобы контролировать эти различные отрезки времени, мы масштабировали оценки смертности (urn:x-wiley:00218901:media:jpe13831:jpe13831-math-0005) до турбин-лет за пределами GenEst. Чтобы рассчитать турбинные годы, мы разделили общее количество турбинных дней в течение каждого периода по всем турбинам на данном участке на 365. Затем мы разделили оценки летальности на турбинные годы и умножили эти оценки летальности на количество турбин на участке (110 при обработке и 66 при контроле), чтобы оценить количество летальных исходов в год на каждом участке в условиях до и после периодов. Для каждого из четырех анализов, представляющих оба участка в условиях " до " и "после", конечным продуктом этого преобразования была строка из 10 000 загрузочных оценок смертности, которые были преобразованы в оценки смертности на конкретных участках в год.

Сила конструкции BACI заключается в сравнении скоростей изменения между двумя участками. Поэтому мы использовали уравнение: urn:x-wiley:00218901:media:jpe13831:jpe13831-math-0006 для расчета частоты смертельных исходов на турбину-год, которую мы ожидали бы на месте лечения в течение последующего периода в отсутствие автоматизированного сокращения (May et al., 2020). Мы представляем результаты в виде медиан и 95% доверительных пределов, которые определяются как 2,5-й и 97,5-й квантили бутстрапированных распределений.

3 РЕЗУЛЬТАТЫ
3.1 Вероятность обнаружения

Эффективность поиска варьировала в зависимости от сезона на месте обработки в течение до и после периодов, но не на контрольном участке ни в тот, ни в другой период (таблица S1). Сохраняемость туш варьировала в зависимости от сезона в течение предшествующего периода на обоих участках (таблица S2). Единственный период времени на любом участке, в течение которого ни эффективность поиска, ни стойкость туши не изменялись сезонно, был контрольным участком в последующий период. В целом вероятность обнаружения (urn:x-wiley:00218901:media:jpe13831:jpe13831-math-0007) была относительно высокой по сезонам и участкам (таблица S3), а медиана по всему исследованию составила 0,97 (0,72–1,00).
3.2 Смертельные случаи

С 2014 по 2019 год на контрольном участке было обнаружено 11 туш орлов, четыре из которых были найдены в последующий период. В те же годы на месте обработки было обнаружено 35 туш орлов, три из которых были найдены в последующий период. После коррекции на вероятность обнаружения и масштабирования до турбин-лет расчетное число летальных исходов в месте лечения снизилось на 63% (59% -66%) между до-и послеродовым периодами, в то время как в контрольном месте увеличилось на 113% (51% -218%; рис. 2). При отсутствии автоматизированного свертывания ожидаемый показатель летальности на турбину в год на месте обработки и в последующий период составил 0,15 (0,10-0,23) летальности орла на турбину в год. Однако наблюдаемый показатель летальности на турбину в год на месте обработки составил 0,0261 (0,0255–0,0287) орла летальности на турбину в год. Таким образом, наблюдалось снижение летальности на 82% (75-89%) в месте лечения по сравнению с контрольным участком. Умножение показателей на турбину в год на количество турбин на участке показало, что расчетное число смертельных случаев, происходящих в год на участке обработки, снизилось на 4,83 (4,34-5,62), а на контрольном участке увеличилось на 2,18 (1,03–4,12; рис. 2).

4 ОБСУЖДЕНИЕ

Мы демонстрируем эффективность автоматизированного свертывания для снижения смертности орлов на ветроэнергетическом объекте. Число смертельных случаев, выявленных на месте лечения, снизилось более чем на 60% после внедрения автоматизированного сокращения. Однако на соседнем контрольном участке число погибших возросло. Сильной стороной конструкции BACI является сравнение смертельных исходов, наблюдаемых на двух объектах после внедрения автоматизированного сокращения, и эта конструкция укрепляет уверенность в наших результатах. Таким образом, это исследование позволяет предположить, что на месте лечения автоматическое сокращение не только помогло предотвратить увеличение смертности орлов, наблюдаемое на контрольном участке, но и дополнительно снизило общую смертность орлов. Совокупные результаты нашего исследования BACI показывают снижение смертности на месте лечения более чем на 80% по сравнению с контрольным участком.

Хотя наш дизайн исследования дает сильный вывод, необходимо учитывать смешивающие факторы. Вполне возможно, что локальные сдвиги в численности или изменения в поведении орлов происходили одновременно с внедрением автоматизированного сокращения численности на месте обработки. У нас нет данных об обилии орлов или их поведении, чтобы проверить эту гипотезу. Кроме того, удаление падали—то есть удаление мертвых животных или диких животных—было выполнено на обоих участках на протяжении всего нашего исследования, чтобы препятствовать использованию орлами изучаемых участков. Мы не знаем о каких-либо различиях в протоколе удаления падали или других методах смягчения последствий между сайтами или периодами времени, которые могли бы сделать один сайт относительно более или менее привлекательным, чем другой. Точно так же некоторые турбины на месте обработки больше других, но это не влияет на вывод, потому что наш анализ основан на изменениях между периодами времени. Поскольку турбины оставались одного и того же размера на протяжении всего исследования, их размер не должен влиять на вывод. Фактически, наш дизайн исследования предполагает, что, за исключением проводимого лечения, условия одинаковы (или изменяются случайным образом) в течение периода до и после. Наконец, наблюдатели-люди отдавали приказы об остановке турбин на очистных сооружениях до и во время установки автоматизированных установок. Таким образом, снижение числа летальных исходов, которое мы наблюдали между периодами до и после лечения в месте лечения, связано с введенным человеком режимом сокращения, а не с отсутствием сокращения. Таким образом, эффективность осознанного сокращения, которое мы наблюдали, является дополнением к уже существующим мерам по снижению смертности.

В ходе нашего исследования количество времени до внедрения автоматизированного сокращения было больше, чем после его внедрения. Аналогичным образом, автоматическое сокращение было реализовано в шахматном порядке, так что некоторые турбины управлялись системой в течение более длительного периода времени, чем другие. Мы оценили показатели смертности по шкале турбинных лет, чтобы контролировать такие временные колебания. Кроме того, наш последующий период был достаточно долгим, чтобы мы могли рассчитать сезонные колебания в частоте обнаружения. Таким образом, из-за продолжительности нашего сбора данных мы уверены, что наше исследование смогло охватить все вариации условий, преобладающих на обоих участках в течение всего года. Аналогичным образом, интервал поиска на контрольном участке был увеличен в ходе исследования. Наш анализ явно учитывает это изменение в периоде поиска, поскольку программное обеспечение GenEst включает в анализ график поиска для конкретного сайта.

Хотя автоматическое сокращение было эффективным в нашем исследовании, его эффективность на других участках с различными очаговыми видами и различными технологиями неизвестна. Например, эффективность автоматического сокращения может быть выше при использовании турбин с более быстрыми темпами остановки. Ветроэнергетические установки, использующие информированное сокращение, могут оценить эффективность используемой технологии путем соответствующего мониторинга смертности (BirdLife International, 2015). Хотя большинство предыдущих анализов не были разработаны таким образом, чтобы быть хорошо подходящими для сравнения воздействий до и после строительства (Conkling et al., 2020), будущие исследования могли бы реализовать проекты BACI наряду с адаптивным управлением (K?ppel et al., 2014) для более эффективного сравнения автоматизированного сокращения. Этот подход был бы особенно полезен, поскольку алгоритмы классификации IdentiFlight и предписания по сокращению выбросов не являются статичными и могут периодически обновляться и адаптироваться к конкретному ветроэнергетическому объекту, на котором они развернуты.

Наш анализ показывает, что автоматическое свертывание на месте обработки уменьшало, но не устраняло риск столкновения. Как таковой, этот инструмент является вторичным в иерархии смягчения последствий по сравнению с более эффективными вариантами, такими как избегание зон высокого риска (Allison et al., 2017; May, 2017). Однако до начала строительства трудно предсказать воздействие ветроэнергетических установок на популяции диких животных (Ferrer et al., 2012). Поэтому автоматическое сокращение может быть особенно полезно в ситуациях, когда обнаруживается чрезмерный риск столкновения после строительства (BirdLife International, 2015).

Источник: besjournals.onlinelibrary.wiley.com

Комментарии: