Wind energy impact on wildlife<\/p>\n
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Die Entwicklung der erneuerbarer Energien ist ein wichtiger Teil der Strategie, um die vom Menschen verursachte globale Erw\u00e4rmung und die durch Verwendung von fossilen Brennstoffen entstandene Umweltverschmutzung zu reduzieren. Obwohl erneuerbare Energiequellen oft als “gr\u00fcne Energie” bezeichnet werden, k\u00f6nnen sie immer noch negative Auswirkungen auf die Umwelt haben. Ein Beispiel f\u00fcr eine solche negative Auswirkung ist die durch Kollisionen mit Windkraftanlagen erh\u00f6hte Mortalit\u00e4t von Flederm\u00e4usen. Das Ziel des Forschungsvorhabens war, die Faktoren zu untersuchen, die zu erh\u00f6hten Kollisionszahlen von Flederm\u00e4usen beitragen. Die Basis daf\u00fcr waren Daten aus den polnischen Windparks. Besonderer Wert wurde auf die geografischen Variablen wie Bodenbedeckung gelegt. Durch den Einsatz von erworbenem Wissen wird es m\u00f6glich, Karten des Kollisionsrisiko f\u00fcr die Gebiete, auf denen zuk\u00fcnftig Windenergieentwicklung in Westpolen erwartet wird, zu erstellen. Der Betreuer des Projektes Dr. Reinhard Klenke und die Arbeitsgruppe haben bereits solche Auswirkungen basierend auf deutschen Daten untersucht, weshalb ein Vergleich m\u00f6glich wird. Bevor eine r\u00e4umlich-statistische Modellierung durchgef\u00fchrt werden konnte, mussten einige vorbereitenden Ma\u00dfnahmen getroffen werden. Die aus den polnischen Regionaldirektionen f\u00fcr Umweltschutz erhaltenen Monitoring Berichte dienten als Datenquelle f\u00fcr die Fledermauskollisionen. Eine Datenbank mit 407 Kollisionen aus 16 Windparks wurde geschaffen. Zus\u00e4tzliche Informationen wie Fledermausarten, Geschlecht, genaue geografische Lage, das Datum der Feststellung und Entfernung der Kadaver zu der Turbine wurden in die Datenbank eingef\u00fcgt. Zur Untersuchung der Qualit\u00e4t der Eingangsdaten wurde eine weitere Datenbank, die Informationen \u00fcber die in jedem Bericht verwendete Monitoringmethoden enth\u00e4lt, erstellt. Ein multiple lineare Regressionsmodell wurde verwendet, um die Beziehung zwischen der Anzahl der Kollisionen und den Monitoringmethoden aus den einzelnen Berichten zu analysieren. Die Vorhersagekraft des Modells war sehr gut mit R2 = 0,6085. Variablen mit der h\u00f6chsten Bedeutung waren die H\u00e4ufigkeit des Monitorings, der Radius um die Turbine in dem Kadaver gesucht wurden und die Verwendung von ausgebildeten Hunden bei der Kadaversuche. Die Auswahl der geographischen Variablen basiert auf dem Wissen aus der Biologie der Flederm\u00e4use. Zum Beispiel sind die Umgebung von Oberfl\u00e4chengew\u00e4ssern und Waldr\u00e4nder wichtig f\u00fcr die Nahrungssuche, lineare Strukturen wie Baumreihen und Fl\u00fcsse sind wichtig f\u00fcr die Orientierung, W\u00e4lder und menschliche Siedlungen bieten Rastpl\u00e4tze. 10 Landbedeckungskategorien wurden zun\u00e4chst f\u00fcr die Modellierung gew\u00e4hlt: Oberfl\u00e4chengew\u00e4sser, unterteilt in Seen und Fl\u00fcsse, Waldgebiete, Sumpfgebiete und landwirtschaftliche Fl\u00e4chen, unterteilt in Getreidefelder und Wiesen, und menschliche Siedlungen. Mehrere Transformationen mussten durchgef\u00fchrt werden um Eingangskarten f\u00fcr das Kollisionsverteilungsmodell vorzubereiten. Das Endprodukt waren Rasterkarten f\u00fcr jeden einzelnen Landbedeckungstyp mit einer Zellgr\u00f6\u00dfe von 50m. Jede Zelle enthielt den Abstand zu der n\u00e4chsten Patchgrenze, mit negativen Werten innerhalb eines Patches und positiven au\u00dferhalb. Das zweite multiple Regressionsmodell wurde unter Verwendung von Entfernungsinformationen zu den wichtigsten Bodenbedeckungstypen und methodischer Variablen erstellt. Geographische Variablen mit der h\u00f6chsten Bedeutung waren der Abstand zu den Landwirtschaftsfl\u00e4chen, der Interaktionskoeffizient von Landwirtschafts- und Waldfl\u00e4chen und der Interaktionskoeffizient von Waldfl\u00e4chen und Oberfl\u00e4chengew\u00e4ssern. Allerdings war die Vorhersagekraft des Modells gering R2 = 0,2438. Daher mussten komplexere Methoden der r\u00e4umlich-statistischen Modellierung umgesetzt werden. Das Verfahren, das f\u00fcr diesen Zweck ausgew\u00e4hlt wurde, war die Ecological Niche Factor Analysis (ENFA). In der Arbeitsgruppe wurden zuvor \u00e4hnliche Analysen von Kollisionsdaten aus Brandenburg mit der Verwendung von ENFA gemacht. Dies wird zuk\u00fcnftige Vergleiche der Ergebnissen erm\u00f6glichen.<\/p>\n
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