基于生态风险评估的海上风电开发许可方法：以底栖无脊椎动物为研究对象

《Ecosphere》：Developing an ecological risk-based approach to facilitate licensing offshore wind development

本文提出了一种基于大数据的生态风险评估方法，以支持海上风电（OSW）开发的可持续规划。作者利用OneBenthic数据库中的22,000多个底栖样本数据，构建了底栖无脊椎动物对海上风电影响的敏感性、生物多样性和群落稀有性三个风险要素的空间模型，并开发了在线工具（R Shiny应用）辅助决策。该方法旨在引导海上风电开发避开生态风险较高区域，为海洋空间规划和碳中和目标提供科学依据。

　　

引言

随着全球海上风电（OSW）装机容量的快速增长（2023年新增11 GW，累计达75 GW），海底人类活动对底栖生态系统的压力日益凸显。为平衡可再生能源发展与海洋生态保护，本研究提出一种基于实证数据的生态风险评估方法，通过量化底栖无脊椎动物对海上风电开发的潜在风险，为许可决策提供科学支持。

方法

1. 1.
   数据来源：研究基于OneBenthic数据库（涵盖英国大陆架和北海的22,814个标准化底栖样本），筛选使用0.1 m²抓斗采集、1 mm筛网处理的宏底栖动物数据，排除空间自相关样本（间距<50 m）。
2. 2.
   风险要素量化：
   • •
     敏感性：通过生物性状分析（BTA）评估底栖生物对物理干扰（如侵蚀、掩埋）的响应。选取7个性状（如形态、生活习性、移动能力等）的31个模态，赋予敏感性分值（1-10分），计算群落平均敏感性（图3）。
   • •
     生物多样性：整合α、β、γ多样性指标（Hill numbers 0/1/2），通过k均值聚类和随机森林建模生成生物多样性热图（图4b）。
   • •
     群落稀有性：基于群落结构聚类（k均值算法）识别空间分布稀有的群落类型，以群落分布面积倒数作为稀有性指标（表3）。
3. 3.
   模型构建：使用随机森林模型（R包"randomForest"）以环境变量（如水深、沉积物类型、海流速度等）为预测因子，生成100%空间覆盖的风险图层，并通过交叉验证评估模型性能（R²=0.53±0.01）。
4. 4.
   综合风险图层：将三个风险要素标准化后叠加，生成0-1的连续风险值，并计算综合置信度图层（图5-6）。
5. 5.
   在线工具：开发R Shiny交互式应用（https://rconnect.cefas.co.uk/OneBenthicRisk/），用户可上传自定义区域评估风险分值，支持多边形绘制和结果导出（图7）。

结果

1. 1.
   风险空间格局：高生态风险区域集中于英吉利海峡、爱尔兰海中部、英格兰东岸近海等区域，表现为高敏感性、高生物多样性或稀有群落的叠加（图5d）。北海北部等区域风险较低。
2. 2.
   模型性能：敏感性模型R²=0.53，群落分类模型平衡精度（BA）=0.79，置信度较高的区域覆盖北海大部、凯尔特海等（图6）。
3. 3.
   工具应用示例：通过调整开发区域位置（如从高风险区A移至低风险区B），中位风险值从0.66降至0.17（图7），直观展示风险规避策略。

讨论

1. 1.
   方法创新性：将性状敏感性、生物多样性和群落稀有性整合，弥补了传统生境地图（如EUNIS）在量化生态功能方面的不足。
2. 2.
   应用拓展性：框架可适配其他海洋开发活动（如疏浚、采矿），通过调整性状评分体系实现跨部门风险评估。
3. 3.
   局限性：当前模型基于沉积物生境数据，对岩礁等非沉积生境适用性有限；敏感性评分需随海上风电影响机制的实证研究进一步优化。
4. 4.
   政策意义：工具可为海洋空间规划提供动态决策支持，助力在碳中和目标下平衡生态保护与能源开发需求。