海上风电碰撞风险对海鸟种群的累积人口统计学影响评估

《Journal of Applied Ecology》：Assessing the cumulative demographic impact of collision risk from offshore wind energy on seabirds

　　

摘要： 1.风电场的开发是全球能源转型的关键，但也对生物多样性构成威胁。长寿且繁殖缓慢的物种，例如海鸟，其种群动态对成体存活率变化高度敏感，因此特别容易因与海上风电场（Offshore Wind Farms, OWF）的碰撞而遭受人口统计学影响。 2.已有多种建模方法用于估算碰撞的人口统计学后果。然而，一些生态过程的记录仍不充分，导致种群模型开发所需的部分参数存在不确定性。特别是，扩散（dispersal）的估算成本高昂，但在研究局部影响时却至关重要。此外，多数研究集中于单一风电场，很大程度上忽略了多个风电场的累积影响。此前一直缺乏一个专门解决这些问题的预测性建模框架。 3.为填补这一重大空白，研究人员开发了一个建模框架，用于量化多个海上风电场在海鸟种群动态上的累积影响，涵盖局地和全国尺度，该框架可预测相连亚种群的局部人口统计学特征。研究人员采用反事实方法（counterfactual approach）量化了风电场对特定物种的相对人口统计学影响，因为该方法对不确定性更为稳健，且更适合探究单一额外死亡源的影响。 4.研究人员将该新框架应用于法国本土大西洋沿岸筑巢的18种海鸟，这些鸟类暴露于七个已建成或规划中的风电场。结果表明，对于几种物种，如普通鸥（Larus canus）、北极海鹦（Fratercula arctica）和刀嘴海雀（Alca torda），风电场在全国尺度上可能产生显著影响，而其他物种的某些亚种群可能在局地尺度上面临威胁。 5.综合与应用：该研究提出的新通用工作流程可用于研究多个风电场对海鸟种群的累积影响，适用于任何物种和风电场。该框架灵活、可操作，在可再生能源基础设施快速发展的背景下，是急需的方法学工具包中的重要组成部分。

论文解读文章

研究背景与问题提出

在全球能源转型浪潮中，海上风电（Offshore Wind Farms, OWF）被视为未来最重要的可再生能源之一。然而，其对生物多样性的潜在威胁不容忽视。现有研究表明，风电设施会对飞行生物造成栖息地丧失、屏障效应以及直接的碰撞致死等负面影响。其中，长寿且繁殖缓慢的海鸟因其种群动态对成体存活率极为敏感，成为受碰撞风险影响最严重的类群之一。尽管已有研究尝试通过潜在生物移除（Potential Biological Removal, PBR）或种群生存力分析（Population Viability Analysis, PVA）等方法评估碰撞后果，但仍存在两大关键缺陷：一是大多数研究聚焦于单一风电场，忽视了多风电场的累积效应；二是现有模型往往假设地理封闭的种群，未能有效处理海鸟群体间复杂的扩散（dispersal）连接，导致局地尺度的风险评估失真。因此，亟需一个能够同时考虑空间连通性和累积效应的预测性建模框架。

研究方法概述

为解决上述问题，研究人员构建了一套结合反事实分析（counterfactual approach）、空间聚类与双尺度人口统计学模型的综合性工作流。首先，利用均值漂移聚类算法将相邻海鸟集落（colonies）按5公里尺度精细分组，再对相距20公里以内的孤立集落进行合并，形成“亚种群”（subpopulations）。其次，基于贝叶斯框架的双尺度模型，在全国尺度上假设封闭种群并通过年际增长率λ模拟数量变化，同时在局地尺度上通过重新分配参数γ_i,t描述各亚种群所占比例，从而在不依赖具体扩散率数据的情况下反映亚种群间的连接性。碰撞风险的量化则依托碰撞风险模型（Collision Risk Model, CRM），并结合月度鸟类存在数据区分本地个体与过境个体，进而依据距离、亚种群规模及周围海域面积三个权重因子（W_d、W_N、W_s），将总碰撞死亡数合理分摊至各亚种群。最终，通过对比有无风电两种情景下30年后的种群规模相对差异，获得稳健的相对影响指标。

研究结果

全国尺度结果：在法国大西洋沿岸，七座风电场对不同海鸟物种的30年相对影响差异极大。影响最大的物种包括普通鸥（Larus canus）（相对影响达100%）、北极海鹦（Fratercula arctica）（92%）和刀嘴海雀（Alca torda）（70%）。值得注意的是，普通鸥的高影响与其本就极度濒危的状态（2021年仅11只个体）密切相关，其无风电时的30年灭绝风险已达84%。黑燕鸥（Chlidonias niger）和普通海鸦（Uria aalge）也表现出较高影响（分别为29%和23%）。相反，地中海鸥（Ichthyaetus melanocephalus）、粉红燕鸥（Sterna dougallii）和黄腿银鸥（Larus michahellis）的估计影响为零。北极海鹦拥有最高的个体年碰撞率（2.17%），但其死亡率估算基于近似物种的推断，可靠性较低。

亚种群尺度结果：局地尺度的分析揭示了更严峻的威胁。大黑背鸥（Larus marinus）是受影响最严重的物种，其38个亚种群中有7个在95%分位数下的相对影响达到100%，平均灭绝概率增加62%。普通海鸦的一个亚种群灭绝概率增加了420%。银鸥（Larus argentatus）和 Lesser Black-backed Gull（Larus fuscus）分别有18个和30个亚种群受到超过5%的相对影响。海雀科（alcids）物种尽管总体碰撞数不高，但由于其种群规模极小，个体碰撞率极高，导致显著的局地风险。北极海鹦的三个亚种群中有两个面临高灭绝风险，但这主要源于其本身已负增长且规模极小。

讨论与结论

该研究的核心贡献在于提供了一个通用、灵活的工作流，能够同时评估多风电场在局地和全国尺度上对海鸟种群的累积影响。反事实方法的采用使得相对影响指标比绝对指标更稳健，因为它避免了未来环境不确定性对绝对种群轨迹预测的干扰。双尺度模型巧妙地回避了难以获取的扩散率数据，却能有效刻画亚种群间的空间连接性。季节性过滤与碰撞死亡的空间再分配策略，则为区分本地个体与过客、避免低估长期影响提供了可行方案。

研究结论指出，尽管部分物种（如大型鸥类）在全国层面短期内不会面临灭绝威胁，但许多亚种群正承受着极高的局地灭绝风险，尤其是那些原本就处于衰退或数量稀少的物种。这强调了在保护决策中必须重视局地尺度的重要性。然而，研究也坦诚指出了诸多不确定性来源：碰撞风险模型（CRM）本身未经验证，且对回避率（avoidance rates）极其敏感；稳定年龄分布（Stable Age Distribution, SAD）的假设在经历扰动的种群中可能失效；密度依赖机制及不同年龄组碰撞易感性的差异均未被纳入模型。此外，风电场造成的位移效应（habitat loss）尚未被整合，这可能进一步加剧实际影响。

综上，该框架为未来海上风电的生态影响评估提供了重要的方法论基础，但要实现更精准的预测，仍需针对回避率、空间利用模式及多重压力交互作用等关键知识空白进行深入研究。