Erfassung von Ausweichbewegungen von Zugvögeln · PDF fileStUKplus-Endbericht...

Dr. Axel Schulz, Dr. Tobias Dittmann, Dr. Timothy Coppack

Im Auftrag des Bundesamts für Seeschifffahrt und Hydrographie (BSH) Rostock, August 2014

Erfassung von Ausweichbewegungen von Zugvögeln mittels Pencil Beam Radar

und

Erfassung von Vogelkollisionen mit Hilfe des Systems VARS

Schlussbericht zum Projekt

Ökologische Begleitforschung am Offshore-Testfeldvorhaben alpha ventus zur Evaluierung des

Standarduntersuchungskonzeptes des BSH (StUKplus)

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StUKplus-Endbericht „Pencil Beam Radar und VARS“

(FKZ 0327689A/IfAÖ1 und IfAÖ2)

Seite 2

Auftraggeber:

Bundesamt für Seeschifffahrt und Hydrographie (BSH)

Bernhard-Nocht-Straße 78

20359 Hamburg

Auftragnehmer:

Institut für Angewandte Ökosystemforschung GmbH

Alte Dorfstr. 11,

18184 Neu Broderstorf

Tel. 038204 618-0, Fax: 038204 618-10

Email: [email protected], www.ifaoe.de

Stand:

August 2014

Die diesem Bericht zugrunde liegenden Untersuchungen wurden im Rahmen des For-

schungsvorhabens „Ökologische Begleitforschung am Offshore-Testfeldvorhaben alpha ven-

tus zur Evaluierung des Standarduntersuchungskonzeptes des BSH“ (StUKplus) durchge-

führt. Das StUKplus-Vorhaben wird mit Mitteln des Bundesministeriums für Umwelt, Natur-

schutz und Reaktorsicherheit unter dem Förderkennzeichen 0327689A gefördert. Es ist Be-

standteil der Forschungsinitiative „Research at alpha ventus“ (RAVE).

Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt bei den Autoren.



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Erfassung von Ausweichbewegungen von Zugvögeln mittels Pencil

Beam Radar und Erfassung von Vogelkollisionen mit Hilfe des Sys-

tems VARS

Auftragnehmer

IfAÖ - Institut für angewandte Ökosystem-

forschung GmbH

Auftragsnummer

0327689A/IfAÖ1

0327689A/IfAÖ2

Projektbezeichnung

Erfassung von Ausweichbewegungen von Zugvögeln mittels Pencil Beam Radar und

Erfassung von Vogelkollisionen mit Hilfe des Systems VARS

Laufzeit des Projektes

01.10.2008 - 31.08.2013

Projektbeteiligte

Dr. Axel Schulz, Dr. Tobias Dittmann, Dr. Timothy Coppack



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1. Zusammenfassung

Die Einschätzung der Effekte von Offshore-Windparks auf Zugvögel ist eine der relevantesten

naturschutzfachlichen Fragen im Zusammenhang mit der Nutzung regenerativer Energie auf

offener See. Bisher bestanden national und international kaum Kenntnisse über das nächtliche

Verhalten von Vögeln im Nahbereich von Windenergieanlagen, obwohl Nachtzieher einen

Großteil des Vogelzugaufkommens ausmachen. Im Rahmen der Evaluierung des Standardun-

tersuchungskonzepts (StUK3) des BSH und der Forschungen zum Offshore-Windpark alpha

ventus (RAVE - Research at alpha ventus) wurden neue Methoden und Ansätze für das Be-

triebsmonitoring von Offshore-Windparks entwickelt, um insbesondere Aussagen zur Gefähr-

dung von Zugvögeln durch Kollision zu ermöglichen. Die Ergebnisse der beiden in diesem

Kontext verwirklichten Projekte „Erfassung von Ausweichbewegungen von Zugvögeln mittels

Pencil Beam Radar“ und „Erfassung von Vogelkollisionen mit Hilfe des Systems VARS“ wer-

den im vorliegenden Bericht gemeinsam dargestellt. Dabei werden mit beiden Ansätzen erho-

bene Daten miteinander verschnitten.

In den Jahren 2010-2013 erfolgten in beiden Projekten kontinuierliche Dauermessungen mit

eigens hierfür entwickelten Messgeräten.

Ein für den Einsatz im Offshorebereich sowie für Messungen in verschiedenen Richtungen und

Höhenstufen modifiziertes Fixbeam- (= Pencil Beam-) Radar wurde auf der am Rand des

Offshore-Windparks alpha ventus gelegenen Forschungsplattform FINO1 installiert. Dieses

Radargerät erfasste den nächtlichen Vogelzug bis in eine Höhe von 3.400 m. Es erlaubte eine

Abschätzung absoluter Zugraten und ermöglichte weiterhin eine automatische Erkennung und

Unterscheidung ziehender Vögel auf Basis ihrer Flügelschlagmuster. Als mögliche großräumi-

ge Auswirkungen von Offshore-Windparks auf nachts ziehende Vögel werden einerseits

Scheuchwirkungen (macro-avoidance) und andererseits Lockeffekte durch die vorgeschriebe-

ne Beleuchtung der Anlagen und begleitende Strukturen diskutiert, die zu verringerten bzw. zu

erhöhten Vogelzahlen innerhalb des Offshore-Windparks führen könnten. Vor diesem Hinter-

grund wurden die mit dem Fixbeam-Radar in sieben Zugperioden im Windpark alpha ventus

gemessenen Zugraten mit solchen aus einem Referenzbereich außerhalb des Offshore-

Windparks verglichen. Dabei ergab sich eine starke Variation zwischen den einzelnen Zug-

nächten. Im Mittel wurden in fünf der sieben untersuchten Saisons innerhalb der untersten 200

Höhenmeter signifikant höhere Zugraten innerhalb des Offshore-Windparks ermittelt. Im

Herbst 2012 wurden außerhalb des Offshore-Windparks höhere Zugraten festgestellt, im

Herbst 2013 konnten keine Unterschiede registriert werden. Den größten Anteil der registrier-

ten Nachtzieher stellten Singvögel.

Weiterhin wurden zwei für den Offshore-Einsatz optimierte Kamerasysteme (VARS: Visual

Automatic Recording System) entwickelt, die sowohl tagsüber als auch nachts eine automati-

sche Erfassung fliegender Vögel gestatten. Eines dieser Kamerasysteme wurde auf der Gon-

del einer Windenergieanlage (AV4, REpower 5M) montiert und erfasste fliegende Vögel im

Rotorbereich. Ein weiteres VARS, das ein horizontales Blickfeld über das Plattformdeck in den

Offshore-Windpark besaß, wurde am Turmfuß derselben Turbine installiert. Vor allem die Ka-

mera auf der Gondel diente der Ermittlung von Kollisionsraten sowie über einen Abgleich mit

den mittels Radar erfassten Zugraten dem Nachweis von Ausweichbewegungen im unmittel-

baren Nahbereich des Rotors (micro-avoidance).



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Zur Ermittlung von Kollisionsraten wurde das Modell von Band (2000, 2012) bzw. Band et al.

(2007) genutzt. Hierbei konnten sonst auf Annahmen basierende, kritische Größen (z. B.

avoidance rate) durch konkrete Messwerte aus dem Rotorbereich ersetzt werden. Die notwen-

digen Parameter lagen über die Betriebsdaten der Windenergieanlage und die Aufzeichnun-

gen von VARS für den Moment des Rotordurchflugs eines jeden Vogels vor. Die Summe aller

im oberen Rotorbereich beobachteten Einzelereignisse ergab eine Kollisionsrate von 8-14 In-

dividuen pro Anlage und Jahr. Rund 82 % der beobachteten Rotordurchflüge traten in der

Dunkelphase und entsprechend wenige bei Tageslicht auf. Um möglichen Verteilungsunter-

schieden von Vögeln in verschiedenen Höhenstufen des Rotors gerecht zu werden, wurden

zusätzlich zur Gondelkamera auch die Daten vom Turmfuß herangezogen. Danach ergab sich

eine potenzielle Kollisionsrate von 13-29 Kollisionsereignissen pro Anlage und Jahr.

Mit VARS wurden im Rotorbereich signifikant weniger Vögel beobachtet, wenn der Rotor dreh-

te. Dass dieser Sachverhalt ein tatsächliches Ausweichverhalten widerspiegelt, ließ sich auch

aus Vergleichen mit den Radardaten folgern. Das Verhältnis von Rotordurchflügen (ermittelt

mit VARS) und der mit Radar gemessenen Zugrate in der relevanten Höhenschicht ergab bei

Betrieb der Anlage eine nächtliche Ausweichrate im Nahbereich (micro-avoidance) von 95,62 –

98,03 %. Bei still stehendem Rotor verringerte sich die Ausweichrate auf 40,73 %.

Hiermit wurde erstmals eine Ausweichrate für nachts ziehende Vögel ermittelt, die auf gemes-

senen Durchflugraten im Rotorbereich und Flugraten im Offshore-Windpark alpha ventus ba-

siert. Ein solcher Wert ist wesentliche Voraussetzung für die Nutzung von Kollisionsmodellen.

Auch eine Kollisionsrate, die die besonders relevante Artengruppe der Singvögel einschließt,

und auf einer Dauermessung im Rotorbereich einer Offshore-Windenergieanlage basiert, war

bisher nicht verfügbar.



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2. Summary

The effects of offshore windfarms on migratory birds are among the most relevant conserva-

tion concerns related to the use of renewable energy at sea. Although night-time migrants

make up a large proportion of the overall migration volume, knowledge about their behaviour

in the vicinity of wind turbines was hitherto scant - both nationally and internationally. As part

of the evaluation process leading to the standard investigation concept (StUK, issued by

BSH) and within the research initiative RAVE at Germany’s first offshore wind farm alpha

ventus, new methods and approaches for monitoring birds at operational wind turbines were

specially developed to provide evidence on the risk of collision for migratory birds. The pre-

sent report summarizes results of two research projects, which included the development

and application of two remote sensing technologies: pencil beam radar and VARS (Visual

Automated Recording System). Results emerging from both projects are blended together in

this report.

Continuous long-term measurements using both technologies were carried out between

2010 and 2013.

A purpose-built and modified fixbeam (= pencil beam) radar was installed on the research

platform FINO1 near the offshore wind farm alpha ventus. This radar system automatically

detects nocturnal bird migration in elevations of up to 3.400 m and enables the calculation of

absolute migration rates and a differentiation of migrating bird taxa on the basis of their wing-

beat patterns. One possible large-scale impact of offshore wind farms on night migrating

birds is macro-avoidance (avoidance of the entire wind farm area). Furthermore, the attrac-

tion of birds through artificial lights on turbines and associated structures may locally reduce

or increase the number of birds flying within the wind farm. Against this backdrop, migration

rates as measured with fixbeam radar over seven seasons in the wind farm were compared

with values from a reference area outside the wind farm. Results showed strong variation

between migratory nights.

In five out of seven seasons, significantly higher migration rates were detected on average

inside the wind farm within the lowest 200 meters. In autumn 2012, higher migration rates

were found outside the wind farm; in autumn 2013, no differences were detected. The largest

share of detected nocturnal migrants included songbirds.

The camera system VARS (Visual Automatic Recording System; purpose-developed for off-

shore conditions) allows automatic detection of flying birds at day and night. One of these

camera systems was mounted on the nacelle of a wind turbine (AV4, Repower 5M) and cap-

tured birds flying in the rotor-swept zone. Another VARS with a horizontal field of view was

installed on the platform deck of the same turbine. The camera on the nacelle was deployed

to assess collision rates as well as micro-avoidance rates (avoidance of the rotor-swept

zone) through comparison with event rates measured at a larger spatial scale by radar.

Collision rates were determined on the basis of the Band model (Band 2000, 2012, Band et

al. 2007). The most critical input variable “avoidance rate”, which is usually based on broad

assumptions, was replaced by actual values measured at the operational wind turbine. All

necessary parameters, i.e. the operational state of the wind turbine and records of birds

passing the rotor-swept zone, were available. The sum of all single events observed in the

outermost rotor zone resulted in a collision rate of 8-14 individuals per year and turbine.



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Around 82 % of the observed flights through the rotor-swept zone occurred during the dark

phase and accordingly less in daylight. To account for variation in the distribution of birds

flying at different elevations, the data of the second camera on the platform deck were inte-

grated, resulting in a potential collision rate of 13-29 victims per year and turbine.

Significantly lower numbers of birds were observed within the rotor-swept zone when the

turbine was running. Comparisons with simultaneous radar data suggested that this relation-

ship reflects actual avoidance behaviour. The ratio of events determined with VARS within

the rotor-swept zone and migration rates measured with radar at relevant elevations yielded

nocturnal micro-avoidance rates that ranged from 95.62 to 98.03 %. The micro-avoidance

rate decreased to 40.73 % when the rotors were standing still.

We herein present for the first time avoidance rates for night-migrating birds based on actual

flight rates measured within the rotor-swept zone of a wind turbine and inside a wind farm.

These micro-avoidance values are an essential prerequisite for the effective use of collision

risk models. Moreover, a collision rate including the most relevant group of species of birds,

i.e. nocturnal passerine migrants, and which is based on continuous measurements in the

rotor-swept zone of an offshore wind turbine, was previously unavailable.



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3. Inhaltsverzeichnis

1. Zusammenfassung ................................................................................................ 4

2. Summary ............................................................................................................... 6

3. Inhaltsverzeichnis .................................................................................................. 8

4. Tabellenverzeichnis ............................................................................................. 10

5. Abbildungsverzeichnis ......................................................................................... 11

6. Abkürzungsverzeichnis ........................................................................................ 15

7. Einleitung ............................................................................................................. 16

8. Stand von Wissenschaft und Technik .................................................................. 18

8.1. Kollisionsrisiko ..................................................................................................... 18

8.2. Erfassung des Vogelzugs nach StUK mittels Radar ............................................ 19

9. Material und Methoden ........................................................................................ 21

9.1. Erfassung des Vogelzuges mit Radar ................................................................. 21

9.1.1. Messdesign .......................................................................................................... 22

9.1.2. Auswertung .......................................................................................................... 24

9.1.3. Datenauswahl für Darstellung allgemeiner Zugphänologien ................................ 25

9.1.4. Datenauswahl für Darstellung von Höhenklassen ................................................ 25

9.1.5. Wetterparameter .................................................................................................. 25

9.2. Erfassung von Vögeln mit dem Kamerasystem VARS ........................................ 26

9.3. Ermittlung von Kollisionsraten ............................................................................. 28

9.4. Ermittlung einer Ausweichrate für den Nahbereich (micro-avoidance) ................ 32

9.5. Methodenkritik ..................................................................................................... 33

9.5.1. Fixbeam-Radar ..................................................................................................... 33

9.5.2. VARS .................................................................................................................... 34

9.5.3. Band-Modell ......................................................................................................... 34

10. Ergebnisse ........................................................................................................... 35

10.1. Zeitliches Auftreten des Vogelzuges im Bereich des Windparks alpha ventus ... 35

10.2. Höhenverteilung ziehender Vögel über die Saison .............................................. 41

10.3. Verhalten der Vögel an der Offshore-Windenergieanlage AV4 ........................... 42

10.3.1. Erfassung von Vögeln im Rotorbereich der OWEA AV4 ...................................... 42

10.3.2. Erfassung von Vogelereignissen über dem Plattformdeck der AV4 ..................... 45

10.3.3. Differenzierung nach dem Betriebszustand der OWEA AV4 ............................... 47

10.3.4. Beteiligtes Artenspektrum .................................................................................... 50

10.4. Beispiele für besondere Locknächte .................................................................... 51

10.4.1. Betrachtungen zum Anlockereignis am 01.11.2010 ............................................. 51



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10.4.2. Betrachtungen zum Anlockereignis in der Nacht vom 13.-14.04.2013 ................ 54

10.5. Kollisionsraten an der OWEA AV4 ...................................................................... 57

10.6. Großräumiges Ausweichen (macro-avoidance) .................................................. 58

10.7. Ausweichrate für den Nahbereich (micro-avoidance) .......................................... 59

11. Diskussion ........................................................................................................... 61

11.1. Phänologie und Intensität des Vogelzuges .......................................................... 61

11.2. Zugrate innerhalb und außerhalb von alpha ventus (macro-avoidance) ............. 63

11.3. Einordnung der Ergebnisse zu Kollisionsrate und Ausweichrate im Nahbereich (micro-avoidance) ................................................................................................ 65

11.4. Potenzielle Ursachen für Ausweichverhalten im Nahbereich von OWEA............ 67

11.5. Anwendung von VARS und Fixbeam-Radar im Rahmen von StUK4 .................. 69

12. Ausblick ............................................................................................................... 69

13. Publikationen zum Projekt ................................................................................... 71

14. Literaturverzeichnis .............................................................................................. 71

15. Anhang ................................................................................................................ 78

15.1. Jahreszeitliches Auftreten der mit Fixbeam-Radar erfassten Vögel .................... 78

15.2. Flughöhenverteilung der mit Fixbeam-Radar erfassten Vögel............................. 84



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4. Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Technische Spezifikationen des Fixbeam-Radar „BirdScan“. ............................... 22

Tabelle 2: Termine der zehn stärksten mittleren stündlichen Zugraten pro Nacht

(Vögel/h*km) innerhalb und außerhalb des Windparks alpha ventus mit den herrschenden

Windbedingungen. Die Zugraten betreffen Vögel gesamt im Erfassungsbereich bis max.

3.400 m Höhe. SD = Standardabweichung, N = Anzahl der Stundenwerte. Das Datum gibt

jeweils den Termin der Abenddämmerung an, die angegebenen Werte beziehen sich auf

zusammenhängende Nächte. ................................................................................................ 39

Tabelle 3: Arten bzw. Artengruppen, die mit VARS an der OWEA AV4 erfasst wurden.

Dargestellt ist die Anzahl der Ereignisse ohne Großmöwen (mehrfaches Auftreten des

gleichen Individuums innerhalb einer Stunde entfernt). VARS Gondel: 2010-2013, VARS

Plattformdeck: 2012-2013 ...................................................................................................... 50

Tabelle 4: Kollisionsraten von Zugvögeln an der AV4 im Zeitraum 2010-2013, ermittelt aus

den mit VARS erfassten Vogelbewegungen im Rotorbereich und dem Kollisionsmodell von

Band (2012). ........................................................................................................................... 57



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5. Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Lage des Windparks alpha ventus (rotes Rechteck) in der AWZ (blaue Linie)

der Deutschen Bucht. ............................................................................................................. 17

Abbildung 2: Typisches Flügelschlagmuster eines Singvogels, wie es mit dem Fixbeam-

Radar (im Gegensatz zu anderen Radartypen) erfassbar ist. ................................................ 21

Abbildung 3: Schema der alternierenden Messungen innerhalb und außerhalb des

Windparks alpha ventus mit dem Fixbeam-Radar. Die Pfeile geben die Hauptzugrichtungen

der Nachtzieher an. ................................................................................................................ 23

Abbildung 4: Schema der Messungen in drei verschiedenen Anstellwinkeln mit dem

Fixbeam-Radar. Innerhalb einer Stunde wurden drei dieser Messungen innerhalb und drei

Messungen außerhalb des Windparks durchgeführt. ............................................................. 23

Abbildung 5: VARS im Einsatz auf der Gondel der AV4 (links) und beim Test der

Infrarotstrahler vor der Installation (rechts, infrarotempfindliche Aufnahme). ......................... 27

Abbildung 6: Messkonzept von VARS auf der AV4 im Windpark alpha ventus. .................... 28

Abbildung 7: Vergleich von rechnerischem Wert eines Testkörpers von 100 cm² (entspricht

kleinem Singvogel) und den gemessenen Pixeln. Unterschiede ergeben sich durch

Bewegungsunschärfe und Mischpixel am Körperrand. .......................................................... 30

Abbildung 8: Ausrichtung des VARS am Turmfuß der AV4 im Windpark alpha ventus und

Definition des Sektors, in dem der Rotor über dem Kameraausschnitt dreht (schematisch). 32

Abbildung 9: Jahreszeitliches Auftreten von Vögeln verschiedener Typen während des

Frühjahrszuges 2011 im Bereich des Windparks alpha ventus und außerhalb nach Erfassung

mittels Fixbeam-Radar. Dargestellt sind mittlere stündliche Zugraten pro Nacht plus/minus

95%-Konfidenzintervall. Beachte unterschiedliche Skalierungen. Das Datum gibt jeweils das

Datum des Nachtbeginns an. Darstellung weiterer Saisons siehe Anhang. .......................... 40

Abbildung 10: Zugrate verschiedener Vogelgruppen während des Frühjahrszuges 2011 in

Höhen bis 200 m (schwarz) sowie in größeren Höhen (grau) im Bereich des Windparks alpha

ventus und außerhalb. Dargestellt sind mittlere stündliche Zugraten pro Nacht. Beachte

unterschiedliche Skalierungen. Das Datum gibt jeweils den Termin des Nachtbeginns an. .. 41

Abbildung 11: Verteilung der Vogelindividuen in der ersten Jahreshälfte 2011 bis 2013,

erfasst mit VARS von der Gondel der AV4 im Windpark alpha ventus (unabhängig vom

Betrieb der Anlage). Orange: Vögel im Rotorbereich, grau: außerhalb Rotorbereich, schwarz:

Messlücken. ........................................................................................................................... 43

Abbildung 12: Verteilung der Vogelindividuen in der zweiten Jahreshälfte 2010 bis 2013,

erfasst mit VARS von der Gondel der AV4 im Windpark alpha ventus (unabhängig vom

Betrieb der Anlage). Orange: Vögel im Rotorbereich, grau: außerhalb Rotorbereich, schwarz:

Messlücken. ........................................................................................................................... 44

Abbildung 13: Verteilung der Vogelindividuen in der ersten Jahreshälfte 2012 und 2013,

erfasst mit VARS vom Plattformdeck der AV4 (ohne Möwen und Kormorane). durchbrochene

Säulen: Einordnung als Vogel unsicher ................................................................................. 45



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Abbildung 14: Verteilung der Vogelindividuen in der zweiten Jahreshälfte 2012 und 2013,

erfasst mit VARS vom Plattformdeck der AV4 (ohne Möwen und Kormorane). durchbrochene

Säulen: Einordnung als Vogel unsicher ................................................................................. 46

Abbildung 15: Jahreszeitliche Aktivität von Großmöwen im Windpark alpha ventus nahe der

AV4, erfasst mit VARS (Blickrichtung horizontal vom Plattformdeck der AV4). ..................... 47

Abbildung 16: Verteilung der Vogelaktivität (Individuen/Stunde) im Rotorbereich der AV4 in

Abhängigkeit vom Betrieb der Anlage und der Tageszeit (09/2010-08/2013). Als Grenze

zwischen Tag und Nacht wurde die bürgerliche (zivile) Dämmerung angesetzt. Die

Anlaufgeschwindigkeit betrifft eine Rotationsperiode von 7,76 - 8,31 Sekunden. .................. 48

Abbildung 17: Verteilung der Vogelaktivität (Individuen/Stunde) am Plattformdeck der AV4 in

Abhängigkeit vom Betrieb der Anlage und der Tageszeit (03/2012-08/2013). Als Grenze

zwischen Tag und Nacht wurde die bürgerliche (zivile) Dämmerung angesetzt. Die

Anlaufgeschwindigkeit betrifft eine Rotationsperiode von 7,76 - 8,31 Sekunden. .................. 49

Abbildung 18: Verteilung von Abbildung 17, abzüglich der Nacht vom 13.-14.04.2013 bei den

Vogelereignissen ohne Großmöwen und Kormorane (links) und dem 04.09.2012 bei den

Großmöwen und Kormoranen (rechts). .................................................................................. 49

Abbildung 19: Beispiele für Vogelaufzeichnungen mit VARS (links: Mauersegler bei Nacht,

rechts: Steinschmätzer am Tag). Einzelbilder aus Videosequenzen. .................................... 51

Abbildung 20: Anzahl der Vogelereignisse im Rotorbereich nach Aufzeichnungen von VARS

(orange) und zugehörige Leistung der AV4 (grau). Von 6:00 bis 8:00 Uhr (UTC) wurden nur

Vogelereignisse oberhalb des Rotors (nicht dargestellt) registriert. ....................................... 52

Abbildung 21: Mit Fixbeam-Radar ermittelter Zughöhenverlauf innerhalb und außerhalb des

Windparks alpha ventus in zwei aufeinander folgenden Herbstnächten mit hoher

Zugintensität, 31.10./01.11.2010 (oben) und 01./02.11.2010 (unten) mit den

Wetterparametern Rückenwindkomponente (= tailwind component TWC),

Seitenwindkomponente (crosswind component CWC) und Luftfeuchte. Niederschlag wurde

nicht festgestellt. Die Fläche der Kreise entspricht der Zugrate. In der Nacht

31.10./01.11.2010 wurde in den letzten Nachtstunden mit dem Kamerasystem VARS eine

starke Anlockung von Singvögeln an der Windturbine AV4 festgestellt, nicht aber in der

Folgenacht (s. o.). .................................................................................................................. 53

Abbildung 22: In den starken Zugnächten vom 13.-14.04.2013 und 14.-15.04.2013 hielt sich

ein stark beleuchtetes Schiff an der AV4 auf (Aufnahme des VARS am Plattformdeck der

AV4). Alle auf dem Bild erkennbaren Lichtquellen und Konstruktionen betreffen das Schiff. In

unbeeinflussten Nächten war der gleiche Bildausschnitt dunkel. ........................................... 55

Abbildung 23: Anzahl der Vogelbewegungen im Rotorbereich der AV4 nach Aufzeichnungen

von VARS. Die Zeiträume der beiden Nächte sind grau hinterlegt. Zeitangaben in UTC+1. . 55

Abbildung 24: Mit Fixbeam-Radar ermittelter Zughöhenverlauf innerhalb und außerhalb des

Windparks alpha ventus in zwei aufeinander folgenden Frühjahrsnächten hoher

Zugintensität, 13./14.04.2013 (oben) und 14./15.04.2013 (unten) mit

Rückenwindkomponente (TWC), Seitenwindkomponente (CWC), Luftfeuchte und

Niederschlag. Fläche der Kreise entspricht Zugrate. In der Nacht 13./14.04.2013 wurde mit

VARS eine starke Anlockung von Singvögeln an der Windturbine AV4 festgestellt, in der

Folgenacht in geringerem Maße (s. o.). ................................................................................. 56



Seite 13

Abbildung 25: Mittlere stündliche Zugraten + Standardfehler innerhalb und außerhalb des

Windparks alpha ventus nach Radarmessungen. Grundlage des Vergleichs sind die

Zugraten aller Nachtstunden, in denen Daten von beiden Seiten aus allen drei Anstellwinkeln

vorlagen und hierbei mindestens ein Echo registriert wurde. Wilcoxon-Tests. Zahlen über

den Säulenpaaren geben die Anzahl der betrachteten Nachtstunden an. *: p < 0,05, **: p <

0,01, ***: p < 0,001. ................................................................................................................ 59

Abbildung 26: Nächtliche Ansicht der OWEA AV2 im Windpark alpha ventus am 26.09.2012

um Mitternacht – aufgenommen mit VARS aus 1,15 km Entfernung. Die Rotorblätter und der

Turm der Anlage sind durch Mondlicht (Vollmond: 30.09., Halbmond: 22.09.) deutlich

erkennbar. .............................................................................................................................. 68

Abbildung 27: Nächtliche Ansicht der OWEA AV2 im Windpark alpha ventus am 29.09.2012

um Mitternacht – aufgenommen mit VARS aus 1,15 km Entfernung. Die Rotorblätter und der

Turm der Anlage sind durch Mondlicht (hellerer Wolkenhintergrund, Vollmond: 30.09.)

deutlich erkennbar. ................................................................................................................. 68


Herbstzuges 2010 im Bereich des Windparks alpha ventus und außerhalb nach Erfassung



Datum des Nachtbeginns an. ................................................................................................. 78



mittels Fixbeam-Radar (Frühjahr 2011 wird bereits in Kapitel 4.1. präsentiert). Dargestellt

sind mittlere stündliche Zugraten pro Nacht plus/minus 95%-Konfidenzintervall. Beachte

unterschiedliche Skalierungen. Das Datum gibt jeweils das Datum des Nachtbeginns an.

Gelb: Messlücken. .................................................................................................................. 79





Datum des Nachtbeginns an. Gelb: Messlücken . ................................................................. 80





Datum des Nachtbeginns an. Gelb: Messlücken. .................................................................. 81





Datum des Nachtbeginns an. Gelb: Messlücken. .................................................................. 82






Seite 14


Datum des Nachtbeginns an. ................................................................................................. 83

Abbildung 34: Zugrate verschiedener Vogelgruppen während des Herbstzuges 2010 in


ventus und außerhalb nach Messungen mit Fixbeam-Radar. Dargestellt sind mittlere

stündliche Zugraten pro Nacht. Das Datum gibt jeweils den Termin des Nachtbeginns an. .. 84



ventus und außerhalb nach Messungen mit Fixbeam-Radar (Daten aus dem Frühjahr 2011

s. Kapitel 4.2). Dargestellt sind mittlere stündliche Zugraten pro Nacht. Das Datum gibt

jeweils den Termin des Nachtbeginns an. .............................................................................. 85



















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6. Abkürzungsverzeichnis

AV4 Windenergieanlage Nummer 4 im Offshore-Windpark alpha ventus

Bft. Beaufort

BMU Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und Reaktorsicherheit

BSH Bundesamt für Seeschifffahrt und Hydrographie

CWC crosswind component (Seitenwindkomponente)

dB (A) dem menschlichen Gehör angepasster Schalldruckpegel in Dezibel

dB Dezibel

FINO Forschungsplattform in Nord- und Ostsee

FKZ Förderkennzeichen

IfAÖ Institut für Angewandte Ökosystemforschung GmbH

Ind. Individuen

IR Infrarot

Kap. Kapitel

MTR migration traffic rate

MW Megawatt

N Größe der Stichprobe

NE Nordost

NERI National Environmental Research Institute, Dänemark

NW Nordwest

OWEA Offshore-Windenergieanlage

RAVE Research at Alpha VEntus

SE Südost

StUK Standarduntersuchungskonzept

SW Südwest

TWC tailwind component (Rückenwindkomponente)

UTC Universal Time Coordinated

VARS Visual Automatic Recording System

VPN Virtual Private Network



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7. Einleitung

Die deutsche Bundesregierung strebt im Zuge der Energiewende einen verstärkten Ausbau

der erneuerbaren Energien an, bei dem die Erschließung der deutschen Meeresgebiete für

großflächige Windparks eine zentrale Stellung einnimmt. Bei einem solchen Ausbau der

Offshore-Windenergienutzung sind die möglichen Gefährdungen der Meeresumwelt, ein-

schließlich des Vogelzuges zu berücksichtigen. Am Beispiel des ersten deutschen Offshore-

Windparks in der Nordsee, alpha ventus, wurden derartige Umweltauswirkungen im Detail

untersucht. Alpha ventus liegt rund 45 km nordwestlich der Insel Borkum in der Deutschen

Bucht (Abbildung 1). Dieser Teil der Nordsee wird jährlich von Millionen von Zugvögeln über-

flogen, bei denen es sich zum größten Teil um Singvögel handelt, die in Skandinavien brüten

(Dierschke et al. 2011). Aber auch Wasser- und Watvögel queren in großer Zahl das Seege-

biet. Der Vogelzug über der Deutschen Bucht findet zu allen Jahreszeiten statt, konzentriert

sich aber in zwei Phasen mit besonders hohen Zugintensitäten, die sich von Anfang März bis

Ende Mai (Frühjahrszug) sowie von Mitte Juli bis Mitte November (Herbstzug) erstrecken

(Dierschke et al. 2011).

Damit stellt die Bewertung des Kollisionsrisikos für Zugvögel eine der relevantesten natur-

schutzfachlichen Fragen im Zusammenhang mit der Nutzung regenerativer Energie auf offe-

ner See dar. Nachtzieher spielen eine besondere Rolle, da sie den größten Teil der ziehen-

den Individuen ausmachen und nächtlicher Vogelschlag an beleuchteten Strukturen auf offe-

ner See infolge von Lichtanlockung vielfach belegt wurde (Gauthreaux & Belser 2006). Mit

den in der zweiten Fortschreibung des BSH-Standarduntersuchungskonzepts (StUK3; BSH

2007) beschriebenen Methoden zur Untersuchung der Auswirkungen von Offshore-

Windenergieanlagen auf die marine Umwelt ließ sich das nächtliche Verhalten von Vögeln im

unmittelbaren Rotorbereich von Windenergieanlagen jedoch nicht erfassen. Für Singvögel

gilt dies auch für die Hellphase, da die meist großen Entfernungen zwischen Ankerpositionen

(bzw. Plattform) und Turbinen keine Beobachtungen des Verhaltens kleiner Arten im direkten

Umfeld der Turbinen zulassen. Im Rahmen des StUKplus-Forschungsvorhabens, das Be-

standteil der Forschungsinitiative Research at alpha ventus (RAVE) ist, sollten Lösungen für

dieses Problemfeld gefunden werden, die letztlich auf eine Evaluierung des StUK ausgerich-

tet waren. Im Mittelpunkt standen die Fragen, welche Auswirkungen der aus 12 Anlagen der

5-MW-Klasse bestehende Offshore-Windpark alpha ventus auf den Vogelzug inklusive Kolli-

sionen mit den Rotoren besitzt und über welche Technologien ein Betriebsmonitoring von

Offshore-Windparks realisierbar ist.

Als zentraler Lösungsansatz wurden kontinuierliche Dauermessungen von festen Standorten

angesehen, da sich der Vogelzug an nur wenigen Tagen im Jahr konzentrieren kann und

damit bei den diskontinuierlich durchgeführten Erfassungen von Schiffen und Plattformen die

Gefahr besteht, entscheidende Ereignisse nicht zu registrieren. Dies betrifft in besonderem

Maße die Ermittlung des Kollisionsrisikos mit den Turbinen, aber auch die lückenlose Doku-

mentation des Zugverlaufs. Voraussetzung für kontinuierliche Dauermessungen war der Ein-

satz automatisierter Verfahren.

Der Schwerpunkt der Untersuchungen lag in der Erfassung des nächtlichen Vogelzugs, da

hier das größte Gefahrenpotenzial gesehen wird und die wesentlichen Wissenslücken be-

stehen (vgl. Cook et al. 2012). Dabei fokussiert der vorliegende Bericht auf die Kernfragen zu

Lichtanlockung und Ausweichverhalten, inklusive der Ermittlung von Kollisions- und Aus-



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weichraten. Da die Reaktionen der Vögel auf den gesamten Offshore-Windpark und/oder auf

die einzelnen Turbinen erfolgen konnten, mussten verschiedene räumliche Dimensionen

betrachtet werden. So erfolgten auf großräumiger Ebene Vergleiche von Zugraten innerhalb

und außerhalb des Windparks mittels Fixbeam- (= Pencil Beam-) Radar (Neumann et al.

2009) und im Nahbereich der Windenergieanlagen mit dem speziell entwickelten Kame-

rasystem VARS (Visual Automatic Recording System, Schulz et al. 2009). Analog dazu war

bei der Ermittlung von Ausweichraten zwischen großräumigem Ausweichen vor dem Wind-

park (macro-avoidance) und Ausweichen unmittelbar vor dem Rotor (micro-avoidance) zu

unterscheiden.

Übergeordnetes Ziel der Untersuchungen war die Erprobung der Radar- und Kameratechnik

sowie des Messdesigns, um Lösungen für die Evaluation des BSH-Standarduntersuchungs-

konzepts anzubieten. Bereits im Oktober 2013 wurde die Anpassung dieses Standards voll-

zogen (StUK4, BSH 2013). In den Methodenkatalog des StUK4 wurde auf Basis der bisheri-

gen Erfahrungen der Einsatz von „Fixed Pencil Beam Radaren“ sowie „optischen Systemen“

aufgenommen.

Im vorliegenden Bericht werden die Ergebnisse der beiden StUKplus-Teilprojekte „Erfassung

von Ausweichbewegungen von Zugvögeln mittels Pencil Beam Radar“ (IfAÖ1) und „Erfas-

sung von Vogelkollisionen mit Hilfe des Systems VARS“ (IfAÖ2) gemeinsam dargestellt und

die erzielten Daten miteinander verschnitten.

Abbildung 1: Lage des Windparks alpha ventus (rotes Rechteck) in der AWZ (blaue Linie) der Deutschen

Bucht.



Seite 18

8. Stand von Wissenschaft und Technik

Im Offshore-Windpark alpha ventus wurden Methoden zur automatischen Erfassung des

Vogelzugs eingesetzt, die dem aktuellen Stand der Technik entsprechen. Das Kamerasys-

tem VARS sowie entscheidende Modifikationen des Fixbeam-Radars „BirdScan“ wurden

eigens in Forschungsprojekten des BMU entwickelt. Mit diesen Geräten wurden Daten er-

zielt, die in Detailgrad und Vollständigkeit deutlich über die Anforderungen des zu Projektbe-

ginn maßgeblichen StUK3 (BSH 2007) hinausgehen (Neumann et al. 2009, Schulz et al.

2009). Die genannten Geräte sind im internationalen Kontext als zuverlässige Techniken

anerkannt (Coppack et al. 2011, Schulz et al. 2011b, Collier et al. 2012). Der Dauerbetrieb

eines Kamerasystems auf der Gondel einer Offshore-Windenergieanlage (VARS) und der

Einsatz eines Fixbeam-Radars an einem im Betrieb befindlichen Offshore-Windpark stellen

bislang Alleinstellungsmerkmale dieser Fernerkundungsmethoden innerhalb des Fachge-

biets dar.

8.1. Kollisionsrisiko

Bisherige Untersuchungen zu Kollisionsrisiken von Zugvögeln im Offshore-Bereich kon-

zentrierten sich vornehmlich auf den Tagzug von Wasservögeln und basieren im Wesentli-

chen auf Sichtbeobachtungen in Kombination mit Radarmessungen (Noer et al. 2000,

Desholm & Kahlert 2005, Larsen & Guillemette 2007, Krijgsveld et al. 2011, Cook et al. 2012,

Skov et al. 2012, Furness et al. 2013). Die Ergebnisse dieser Studien belegen vielfach ein

großräumiges Ausweichverhalten von Wasservögeln gegenüber den Offshore-Windparks.

Die Kollisionsraten werden nach derzeitigem Stand der Wissenschaft über Kollisionsmodelle

geschätzt, die eine Kombination aus der Flughöhenverteilung von tagziehenden Wasservö-

geln und deren Meideverhalten (avoidance rates) beinhalten. Jedoch sind die erforderlichen

Daten zum großräumigen Ausweichen (macro-avoidance) sehr inkonsistent und begrenzt

verfügbar, Daten zum kleinräumigen Ausweichen im unmittelbaren Rotorbereich (micro-

avoidance) liegen für Offshore-Windparks bisher kaum vor (Cook et al. 2012). Die Ausweich-

raten (avoidance rates) werden in den Modellrechnungen meist mit 98 % - 99,5 % angesetzt,

wobei Cook et al. (2012) aufgrund der bestehenden Kenntnislücken empfehlen, auch 95 %

zu nutzen. Mögliche Kollisionsrisiken, die mit echten Messdaten hinterlegt sind, können nur

für einzelne Arten und Standorte abgeschätzt werden, z.B. für die Eiderente (Desholm &

Kahlert 2005, Desholm et al. 2006).

Für die zahlenmäßig weitaus größere Gruppe ziehender Singvögel liegen aus Offshore-

Windparks vor allem aufgrund methodischer Probleme keine Daten aus der Literatur vor.

Lediglich eine vom NERI entwickelte Infrarotkamera war ein Jahr lang im dänischen Offsho-

re-Windpark Nysted I im Einsatz (Petersen et al. 2006). Die technischen Einschränkungen

des Systems (zu geringe Reichweite der Kamera) erlaubten jedoch keine Aussagen über

Kollisionsraten von Singvögeln mit der Turbine. Genaue Untersuchungen von Singvögeln in

der Nacht waren und sind besonders wesentlich, da schon kleine Variationen im Meidever-

halten großen Einfluss auf die berechneten Kollisionsraten ausüben (Chamberlain et al.

2006, Bellebaum et al. 2008). Die Übertragung von Untersuchungen an Land auf Offshore-

Standorte ist hierbei problematisch, weil Landvögel ihren Zug über See bei Eintritt schlechter

Wetterbedingungen nicht unterbrechen können und die Lichtattraktion wahrscheinlich stärker

ist (einzige Lichtquellen). Deshalb bestehen potenziell höhere Kollisionsrisiken über See.



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Zahlreiche Kollisionsopfer an Leuchttürmen und Offshore-Plattformen zeigen, dass Zugvögel

über der offenen See einer Kollisionsgefahr mit beleuchteten anthropogenen Strukturen aus-

gesetzt sind (Blasius 1890, 1891a, b, 1895, 1899, 1904, Hansen 1954, Müller 1981, Orejas

et al. 2005, Aumüller et al. 2011). Die jährlichen Kollisionsraten an Feuerschiffen lagen in der

Nord- und Ostsee im Bereich von 100 bis 200 Kollisionen pro Jahr (Hansen 1954). An mo-

dernen, hohen Offshore-Plattformen verunglückten ebenfalls mehrere Hundert Vögel pro

Jahr (Müller 1981, Orejas et al. 2005). Aufgrund der unterschiedlichen Konstruktionen und

Beleuchtungen ist die Übertragbarkeit der Kollisionsraten von Plattformen auf drehende

Windenergieanlagen nicht gegeben. Beispielsweise stellten Young et al. (2003) für Messtür-

me, die mit Stahlseilen abgespannt waren, drei- bis vierfach erhöhte Kollisionsraten im Ver-

gleich zu den Windenergieanlagen der Umgebung fest.

Über das nächtliche Verhalten von Vögeln gegenüber Offshore-Windparks ist wenig bekannt.

Eiderenten zeigten auch nachts Meideverhalten gegenüber Windparks (in kürzerer Entfer-

nung als am Tage) bzw. passten auch in der Dunkelheit ihre Flugrichtung dem Verlauf der

Turbinenreihen an (Christensen et al. 2004). Bei Kleinvögeln kann es an Küstenstandorten

zumindest in unmittelbarer Nähe der Anlage zu kurzfristigen Ausweichbewegungen kommen

(Winkelman 1992a).

8.2. Erfassung des Vogelzugs nach StUK mittels Radar

Im Rahmen der Risikobewertung der Errichtung von Offshore-Windenergieanlagen (OWEA)

im Hinblick auf ziehende Vögel werden zur Erfassung des Vogelzugs nach den Untersu-

chungsstandards des BSH (StUK3 bzw. StUK4) Schiffsradargeräte eingesetzt. Diese werden

überwiegend von Schiffen aus betrieben, sind vergleichsweise kostengünstig und ermögli-

chen durch ihre Mobilität eine Erreichbarkeit aller marinen Standorte. Bislang wurden vor

allem vertikal rotierende Geräte eingesetzt, um Erkenntnisse über das jahreszeitliche Auftre-

ten (Phänologie) des Vogelzugs sowie die Höhenverteilung zu gewinnen. Daneben werden

Schiffsradargeräte auch im horizontalen Betrieb verwendet, um Flugrichtungen zu registrie-

ren, doch ist dies nur bei sehr ruhiger See möglich. Grundsätzlich werden bei Verwendung

von Schiffsradargeräten im herkömmlichen Betrieb Echosignale registriert, die im Vorfeld

durch eine Software in nicht direkt nachvollziehbarer Form aufgearbeitet und in Form meist

gelber Flecken auf dem Radarschirm dargestellt werden. Diese Signale werden als Vögel

gewertet. Eine gewisse Validierung der Richtigkeit dieser Annahme kann durch den Abgleich

mit bei Tag visuell entdeckten Vögeln oder nachts erfassten Zugrufen erfolgen. Die Erfah-

rung zeigt jedoch, dass ein visuelles Auffinden der auf dem Radarschirm dargestellten und

als Vögel eingestuften Echos auch tagsüber nicht immer möglich ist. Hierbei ist zu berück-

sichtigen, dass Schiffsradargeräte mit relativ großen Öffnungswinkeln von meist ca. 20° ar-

beiten. Dadurch wird durch den rotierenden Radarstrahl ein recht großes Luftvolumen abge-

deckt, die registrierten Signale aber nur auf einem 2-dimensionalen Bildschirm dargestellt. In

Folge sind die auf dem Bildschirm dargestellten Signale in einem recht weiten Luftraum zu

suchen, die Entfernung zum Beobachter ist oft weit und der Hintergrund des Himmels oft

sehr hell und strukturarm, was ein Entdecken von Vögeln und damit die Validierung der Ein-

stufung der erfassten Signale erschwert. Grundsätzlich werden durch Schiffsradargeräte

aber auch andere Objekte im Luftraum wie Insekten, Feuchtigkeit, Staub, Luftmassengren-

zen etc. dargestellt (Cooper et al. 1991, Hüppop et al. 2009) und können mit Vögeln ver-

wechselt werden. Eine Erfassung von Vögeln ist bis in eine Entfernung von 1.000 bis

1.500 m sinnvoll möglich. Insbesondere in den untersten 100 m ist die Erfassung durch Stör-



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signale von Bodenstrukturen, auf See durch Wellen, nur sehr eingeschränkt möglich (Orejas

et al. 2005, Hüppop et al. 2006).

Durch das Softwarebüro Steuri GmbH wurde in Kooperation mit der Schweizerischen Vo-

gelwarte Sempach ein anderer Weg der Radarerfassung von Vögeln entwickelt: In Anleh-

nung an die Erfassung des Vogelzugs mit einem umgebauten Zielfolgeradar der Schweizeri-

schen Armee („Superfledermaus“), mit dem die Vogelwarte Sempach jahrzehntelange Erfah-

rung besitzt (Bruderer 1997a, b), wurden Schiffsradargeräte umgebaut und mit einer Parabo-

lantenne versehen. Diese bündelt den Radarstrahl stark, so dass dieser einen Öffnungswin-

kel von nur etwas mehr als 2° besitzt. Durch die Bündelung reicht der Radarstrahl deutlich

weiter. Eine Erfassung der kleinsten Singvögel ist bis in eine Entfernung von über 4 km mög-

lich. Zudem besitzt der Strahl im Gegensatz zu Schiffsradargeräten herkömmlicher Verwen-

dung durch die Bündelung einen sehr viel schärfer begrenzten Rand, so dass er bei Mes-

sung in geringen Höhen weniger anfällig für Störsignale durch Bodenstrukturen wie eine be-

wegte Wasseroberfläche oder auch in der Nähe befindliche Windenergieanlagen ist. Der

Radarstrahl dreht nicht, sondern steht während der Messungen still. Aufgrund der Bündelung

des Radarstrahls wird für diesen Radartyp u. a. der Begriff „Pencilbeam-Radar“ verwendet.

Andere Bezeichnungen wie „fixed-beam-Radar“, „fast fixed-beam Radar“ oder „Fixbeam-

Radar“ beziehen sich auf den während der Messungen still stehenden Strahl. Im Folgenden

wird der Begriff „Fixbeam-Radar“ verwendet. Durch Eichung mit der „Superfledermaus“, die

Abgleich mit verschiedenen anderen Verfahren zur Vogelerfassung kalibriert wurde, erlaubt

das Fixbeam-Radar eine Abschätzung absoluter Zugraten (Liechti et al. 1995, Neumann et

al. 2009).

Im Gegensatz zu im herkömmlichen (oben beschriebenen) Betrieb verwendeten Schiffsra-

dargeräten werden durch ein Fixbeam-Radar direkt Rohsignale der erfassten Objekte abge-

griffen. Bei Objekten, die ihren Radarquerschnitt durch Bewegung verändern, wie dies bei

Vögeln, die mit den Flügeln schlagen, der Fall ist, können die so erzeugten Veränderungen

der Signale als Muster erkannt und zur Identifikation der Echos genutzt werden. Somit ist es

im Gegensatz zu herkömmlichen Schiffsradargeräten möglich, Echos direkt zu bestimmen

und Vogelechos von anderen Echos (Insekten, Feuchtigkeit etc.) zu unterscheiden (Schmal-

johann et al. 2008). Weiterhin ist es innerhalb der Vogelechos aufgrund gruppentypischer

Flügelschlagfrequenzen möglich, zwischen drei verschiedenen Flugtypen zu unterscheiden:

Singvogeltyp (Bogenflug: hochfrequente Schlagphase, gefolgt von einer Gleitphase, vgl. Ab-

bildung 2), Watvogeltyp (gleichmäßige Flügelschläge ohne Gleitphase: Hierunter fallen ne-

ben Watvögeln auch Tauben, Enten, Möwen, Greife etc.), Seglertyp (relativ niederfrequente

Schlagphase, gefolgt von einer längeren Gleitphase; vgl. Bruderer & Weitnauer 1972). Da es

aber auch Übergänge gibt, Vögel nicht immer optimal im Strahl erfasst werden, Vögel auch

in Gruppen fliegen können, wobei sich die Flügelschlagfrequenzen überlagern etc., ist ein

Teil der Vogelechos nicht näher bestimmbar. Für die hier zu beantwortenden Fragen ist die

Bestimmbarkeit von Singvogelechos von übergeordneter Bedeutung, da diese durch ihre

Populationsgrößen einen erheblichen Anteil des Zuggeschehens ausmachen und insbeson-

dere für nachtziehende Singvögel Lockwirkungen durch Lichtquellen mit der Folge von Mas-

senkollisionen belegt sind (Gauthreaux & Belser 2006, Aumüller et al. 2011).



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Schlagphase

Gleitphase mit angelegten Flügeln

Flügelschlagmuster

Schlagphase

Gleitphase mit angelegten Flügeln

Flügelschlagmuster

Abbildung 2: Typisches Flügelschlagmuster eines Singvogels, wie es mit dem Fixbeam-Radar (im Gegen-

satz zu anderen Radartypen) erfassbar ist.

9. Material und Methoden

9.1. Erfassung des Vogelzuges mit Radar

Innerhalb des FuE-Vorhabens „Entwicklung einer Methode zur automatischen Quantifizie-

rung des Vogelzuges im Bereich von Offshore-Windparks und der Barrierewirkung der tech-

nischen Anlagen für den Vogelzug mittels fast fixed beam Radar“ war bereits ein auf den

Einsatz im Offshore-Bereich zugeschnittener Prototyp eines Fixbeam-Radars namens Bir-

dScan entwickelt worden (Neumann et al. 2009). Dieses Gerät wurde für den Einsatz auf der

Forschungsplattform FINO1 modifiziert, u. a., um den Vogelzug abwechselnd in zwei unter-

schiedlichen horizontalen Ausrichtungen messen zu können (Abbildung 3) sowie um eine

Bedienbarkeit über eine Fernverbindung zu gewährleisten. Seit Herbst 2010 läuft das Ra-

dargerät kontinuierlich. Im vorliegenden Bericht werden die Ergebnisse aus den Zugperioden

Herbst 2010 bis Herbst 2013 dargestellt (Herbst 2013 bis zum 27.10.2013). Im Jahr 2010

kam es zunächst immer wieder zu Beeinträchtigungen durch ein anderes, von der Firma

Avitec GbR ebenfalls auf der Plattform FINO1 betriebenes Radargerät (vgl. Hill et al. 2014).

Komplette Messausfälle, die gelegentlich auftraten, waren in erster Linie auf ein Abschalten

des Radargerätes infolge anderweitiger Wartungsarbeiten auf der Plattform zurückzuführen,

bei denen grundsätzlich der Strom abgestellt wurde. Zu technischen Spezifikationen des

Radargerätes s. Tabelle 1.



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Tabelle 1: Technische Spezifikationen des Fixbeam-Radar „BirdScan“.

Sender Theoretische Spitzen-Pulsleistung 25 kW

Pulslänge 0,25 µs

Pulsrepetitionsfrequenz 1.800 Hz

Sendefrequenz 9410 MHz ± 30 MHz (X-Band)

Antenne Nomineller Strahlöffnungswinkel 2,2°

Operationeller Strahlöffnungswinkel bis knapp 4°

Durchmesser der Antenne 1,0 m

Gewinn der Antenne 35 dB

Ausrichtung des Radarstrahls 114° (ca. SE) / 294° (ca. NW)

Vertikaler Anstellwinkel 5,6° - 57°

Empfänger Noise figure 5,0 dB

Bandbreite 20 MHz

9.1.1. Messdesign

Zur optimalen Erfassung des Vogelzuges im Radarstrahl sollte dieser quer zur Hauptzugrich-

tung der Vögel ausgerichtet sein, die als NE (Frühjahr) bzw. SW (Herbst) angenommen wur-

de. Um bei den Messungen im Windpark Störechos durch die Windturbinen so gering wie

möglich zu halten, wurde der Radarstrahl mittig in die Lücken zwischen den Windturbinen

gerichtet (horizontaler Winkel von 114°, SE-Sektor), bei Messungen außerhalb des Wind-

parks wurde die entgegengesetzte Richtung (294°, NW-Sektor) gewählt (Abbildung 3). Diese

Winkelangaben entsprechen den in früheren Berichten angegebenen Winkelangaben von

4.370 Promille (innerhalb des Offshore-Windparks) bzw. 1.170 Promille (außerhalb des Offs-

hore-Windparks). Diese dem Schweizer Armeekompass entlehnten Winkelangaben in Pro-

mille sind in Deutschland wenig üblich und spielen hier nur im Zusammenhang mit der Be-

triebssoftware des Fixbeam-Radars eine Rolle. Im vorliegenden Bericht werden daher Win-

kel in Grad angegeben.

Innerhalb jeder vollen Stunde wurden mit dem Fixbeam-Radar in einem Messzyklus insge-

samt sechs Messungen des Vogelzuges durchgeführt. Hiervon wurde in der ersten halben

Stunde jeweils eine Messung in den vertikalen Anstellwinkeln 5,6°, 17° und 57° (entspre-

chend 100, 300 und 1.000 Promille) innerhalb des Windparks (114°) durchgeführt, gefolgt

von drei entsprechenden Messungen auf der windparkabgewandten Seite in der zweiten

halben Stunde (vgl. Abbildung 4). Jede Messung entsprach einem Zeitraum von 4,7 Minuten.



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Abbildung 3: Schema der alternierenden Messungen innerhalb und außerhalb des Windparks alpha ven-

tus mit dem Fixbeam-Radar. Die Pfeile geben die Hauptzugrichtungen der Nachtzieher an.

Abbildung 4: Schema der Messungen in drei verschiedenen Anstellwinkeln mit dem Fixbeam-Radar. In-

nerhalb einer Stunde wurden drei dieser Messungen innerhalb und drei Messungen außer-

halb des Windparks durchgeführt.



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Für Aussagen zum Zuggeschehen im eigentlichen Bereich des Windparks alpha ventus wur-

den im vorliegenden Bericht ausschließlich diejenigen Bereiche des Radarstrahls herange-

zogen, mit denen dieser auf einer horizontalen Linie von 2.050 m Länge – entsprechend ei-

ner horizontalen Entfernung von ca. 250 bis 2.300 m von der Forschungsplattform FINO1 –

den Windpark durchschneidet. (vgl. Abbildung 3; Messungen in größerer horizontaler Dis-

tanz von der Forschungsplattform würden ausschließlich den Luftraum außerhalb des Wind-

parks betreffen und aufgrund der vertikalen Anstellwinkel auch keine Aussagen mehr zu den

hier besonders interessierenden niedrigen Höhenschichten erlauben. Bei Messungen im

direkten Nahbereich der Forschungsplattform wäre eine Beeinflussung des Vogelzugs durch

die Plattform selbst denkbar). Für Aussagen zum Zuggeschehen außerhalb von alpha ventus

wurden ausschließlich Daten verwendet, die in einem entsprechenden Raum in horizontaler

Gegenrichtung erhoben wurden.

9.1.2. Auswertung

Die Auswertung der erzielten Radarbilder war im Einzelnen eine Abfolge sehr vieler, teilwei-

se automatisch bzw. halbautomatisch über eine Spezialsoftware erfolgender Einzelschritte

(vgl. Zaugg et al. 2008, Neumann et al. 2009). Für eine Zuordnung der erfassten Echos zu

verschiedenen Vogeltypen mit spezifischen Flügelschlagmustern (vgl. Abbildung 2) wurde

ein automatischer Vorgang unter Verwendung je eines für Frühjahr bzw. Herbst jeweils

gleich bleibenden Trainingsdatensatzes durchgeführt. Auf die genaue Beschreibung der ver-

schiedenen Einzelschritte wird hier verzichtet, auf einige für das Verständnis der Daten we-

sentliche Prinzipien sei aber im Folgenden hingewiesen. So wurden für Angaben zur Vogel-

zugintensität zunächst die pro halber Stunde (entsprechend den beiden Horizontalausrich-

tungen) in den verschiedenen vertikalen Anstellwinkeln abgedeckten Flächen des Radar-

strahls – unter Abzug von Störbereichen durch die Windturbinen – aufsummiert und mit der

Summe der erfassten Vögel sowie einem Erfassungszeitraum von 4,7 Minuten pro Messung

in Beziehung gesetzt. Dies erfolgte zunächst getrennt für die verschiedenen Vogeltypen, da

die Erfassungsfläche im Radarstrahl in Abhängigkeit von ihrem typspezifischen Erfassungs-

winkel („operativer Öffnungswinkel“) unterschiedlich ist (vgl. Neumann et al. 2009). Die sich

heraus ergebenden Vogelsummen pro abgedeckter Fläche wurden auf einen Zeitraum von

einer Stunde sowie eine rechteckige Fläche mit einer 1.000 m langen Grundlinie und einer

der Erfassungshöhe entsprechenden Höhe hochgerechnet, um rechnerisch diejenige Anzahl

von Vögeln anzugeben, die innerhalb einer Stunde im betrachteten Bereich eine gedachte

horizontale Grundlinie von 1.000 m Länge überfliegen (vgl. Liechti & Schmaljohann 2007).

Dies entspricht der Einheit Vögel pro Stunde und Kilometer, die als Maß für eine Zugrate (=

migration traffic rate MTR) inzwischen international üblich ist.

Da der größte Teil des Vogelzuges bei Nacht stattfindet, gerade über Auswirkungen von

Windenergieanlagen auf nachts ziehende Vögel aufgrund der schlechten Beobachtbarkeit

mit herkömmlichen Mitteln wenig bekannt ist und eine Quantifizierung von Vögeln mit dem

Fixbeam-Radar durch eine wesentlich geringer ausgeprägte Truppbildung bei Nacht zuver-

lässiger möglich ist, wurde die Erfassung des Vogelzuges mittels Fixbeam-Radar auf die

Dunkelphase beschränkt. Zur Festlegung der Dunkelphase wurde der Zeitraum zwischen

bürgerlicher Abend- und Morgendämmerung herangezogen. Dabei wurden die mit dem Fix-

beam durchgeführten Messzyklen so ausgewählt, dass pro Nacht jeweils ein kompletter

Messzyklus den Zeitpunkt der Abend- bzw. Morgendämmerung einschloss.



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9.1.3. Datenauswahl für Darstellung allgemeiner Zugphänologien

Für die Darstellung allgemeiner Zugphänologien über die Frühjahrs- und Herbstzugperioden

hinweg wurden alle pro Nacht erhobenen und auswertbaren Daten verwendet. Dabei trat

gelegentlich der Fall ein, dass innerhalb einer Stunde nicht in allen Anstellwinkeln und bei-

den horizontalen Ausrichtungen Daten erhoben werden konnten. Solche Fälle traten z. B.

dann ein, wenn durch Niederschlag Messungen nicht auswertbar waren oder wenn bei star-

kem Seegang insbesondere im niedrigsten Anstellwinkel erzielte Radarbilder aufgrund star-

ker Störechos durch Wellen und Gischt nicht mit in die Auswertung einbezogen werden

konnten („unvollständiger Messzyklus“). Da innerhalb der hier sinnvollen Betrachtungsberei-

che mit einem Anstellwinkel des Radarstrahls von 5,6° Vögel bis in eine Höhe von 250 m, mit

einem Anstellwinkel von 17° bis in 700 m und mit einem Anstellwinkel von 57° bis in 3.400 m

Höhe erfasst werden konnten, wurden die erfassten Anzahlen bei Berechnung der entspre-

chenden Zugrate jeweils bis zur maximal verwendeten Messhöhe hochgerechnet. Eine ge-

nerelle Hochrechnung auf eine Messhöhe von 3.400 m verbietet sich, weil sich vor allem in

den untersten Höhenschichten der Vogelzug stark verdichtet und bei ausschließlichen Mes-

sungen in niedrigen Schichten daher eine Hochrechnung auf 3.400 m zu unrealistisch hohen

Zugraten führen würde. Insofern sind die in den Abbildung 28 bis Abbildung 33 präsentierten

Zugraten als Mindest-Zugraten zu verstehen.

9.1.4. Datenauswahl für Darstellung von Höhenklassen

Aus den in Kap. 3.1.2 angegebenen Gründen wurden Analysen zur Höhenverteilung der

Vögel ausschließlich solche Datensätze verwendet, in denen pro Stunde und Horizontalaus-

richtung Daten aus allen drei Anstellwinkeln vorhanden waren.

9.1.5. Wetterparameter

Zum Abgleich des Vogelzuggeschehens mit Wetterdaten wurden Messdaten verwendet, die

von der Forschungsplattform FINO1 bzw. von der Windturbine AV4 zur Verfügung standen.

Diese waren Windgeschwindigkeit [m/s], Windrichtung [°] und relative Luftfeuchte [%] in 90 m

Höhe sowie das Vorkommen von Niederschlag. Aus Windgeschwindigkeit und Windrichtung

wurden die für den Vogelzug bedeutenden Größen Rückenwindkomponente (= tailwind

component TWC) und Seitenwindkomponente (= crosswind component CWC) berechnet.

Dabei gilt:

TWC = cos (gemessene Windrichtung – Rückenwindrichtung) x Windgeschwindigkeit

Positive Werte für TWC drücken dabei Rückenwind, negative Werte Gegenwind aus.

CWC = sin (gemessene Windrichtung – Rückenwindrichtung) x Windgeschwindigkeit.

Positive Werte für CWC drücken vom fliegenden Vogel aus gesehen, Wind von links, negati-

ve Werte Wind von rechts aus. Dabei wurde hier von einer im Frühjahr nach NE, im Herbst

nach SW gerichteten Hauptzugrichtung ausgegangen. In den hier präsentierten Darstellun-

gen wurden für ein einfacheres Verständnis jedoch die im Frühjahr erzielten Werte mit einem

Faktor von -1 multipliziert, so dass negative CWC-Werte grundsätzlich Wind aus NW, positi-

ve Werte Wind aus SE anzeigen.

Aus den Werten für TWC, CWC sowie die Luftfeuchte wurden Mittelwerte pro Stunde gebil-

det, um einen Abgleich mit den hier auf Stunden bezogenen Messwerten zum Vogelzugge-



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schehen zu gestatten. Für den Niederschlag wird die Anzahl der 10-Minuten-Intervalle pro

Stunde angegeben, in denen Niederschlag auftrat.

9.2. Erfassung von Vögeln mit dem Kamerasystem VARS

Das Kamerasystem VARS (Visual Automatic Recording System) wurde im Rahmen des vom

Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und Reaktorsicherheit (BMU) geförderten Pro-

jekts „Entwicklung und Einführung eines automatischen Erfassungssystems für die Ermitt-

lung des Vogelschlages unter Praxisbedingungen auf FINO2“ entwickelt (Schulz et al. 2009).

Es handelt sich um ein infrarotbasiertes Kamerasystem mit Bewegungsanalysesoftware, das

fliegende Vögel am Tag und in der Nacht in Echtzeit erkennt und als Videosequenz auf-

zeichnet. Die Kurzbezeichnung VARS umfasst sämtliche Hard- und Softwarekomponenten,

die zum automatischen Betrieb notwendig sind. Das System ist auch im internationalen

Maßstab anerkannt (Collier et al. 2011, 2012).

Auf der Gondel der Windenergieanlage AV4 (Anlagentyp: REpower 5M) erfasste ein VARS

die Flugbewegungen von Zugvögeln im Rotorbereich, um ihre Kollisionsgefährdung abschät-

zen zu können. Die Kamera überwachte am Tag und in der Nacht einen definierten Kreissek-

tor unmittelbar hinter dem Rotor (Abbildung 5). Diese Messanordnung ermöglichte die Do-

kumentation von Vögeln, die den Rotorkreis von vorn erfolgreich durchflogen und damit eine

Abschätzung der Anzahl der Kollisionsereignisse (s. Kap. 9.3). Individuen, die sich dem Ro-

tor von hinten näherten, konnten vollständig erfasst werden. Die Messung eines definierten

Kreissektors vor dem Rotor ist durch die Drehung der Gondel nicht umsetzbar. Wie die Un-

tersuchungen von Winkelman (1992b) belegen, stellt dies kein Nachteil dar, da die Vögel die

Rotoren der Windenergieanlagen am Tag und in der Nacht zu etwa gleichen Teilen mit dem

Wind bzw. gegen den Wind anflogen. Die Positionierung des VARS auf der Gondel besitzt

aber zwei wesentliche Vorteile. Durch die Installation auf der Gondel dreht sich das Kame-

ramodul beim Nachführen der Gondel in den Wind in gleichem Maße mit, so dass über den

gesamten Messzeitraum hinweg immer der gleiche, auf den Rotorkreis bezogene Bildaus-

schnitt abgedeckt wird. Zudem ermöglicht die Nähe zum Rotor, dass die Vögel auch bei

schlechter Sicht im Gefahrenbereich erfasst werden können.

Das Kameramodul auf der Gondel wurde etwa 45° nach oben ausgerichtet (Abbildung 5), um

die Flugbewegungen über Nabenhöhe zu erfassen. Als Kompromiss zwischen einem mög-

lichst großen Blickfeld und der notwendigen Auflösung zur Erkennbarkeit kleiner Singvögel

bis in den Bereich der Rotorblattspitzen kam ein Öffnungswinkel von 22° zur Anwendung.

Der hochempfindliche Sensor besaß eine Auflösung von 768 x 576 Pixeln. Die aufgezeich-

neten Videodaten wurden täglich vom VARS-Rechner in der Gondel zu einem Backup-

Rechner im Turmfuß verschoben, von dem wiederum der automatische Datentransfer über

eine Fernverbindung direkt ins IfAÖ realisiert wurde. Über die VPN-Verbindung waren auch

Direktzugriffe auf alle Computer möglich.

Das VARS auf der Gondel ermöglichte über mehr als drei Jahre eine durchgängige Datener-

hebung, ohne technische Ausfälle durch mechanische Belastungen (Vibrationen) oder die

Offshore-Bedingungen. Messlücken entstanden durch Stromabschaltungen/-ausfälle auf der

Windenergieanlage und in sehr geringem Umfang durch Unterbrechung des Eingangsignals

nach Rechnerzugriffen über die Fernverbindung. Nach Stromabschaltungen nimmt das

VARS die Messungen selbständig wieder auf. Solche abrupten Unterbrechungen trennten



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den Rechner in der Gondel allein im Jahr 2012 an 21 Tagen von der Versorgung, ohne das

die Technik in der Folge versagte.

Abbildung 5: VARS im Einsatz auf der Gondel der AV4 (links) und beim Test der Infrarotstrahler vor der

Installation (rechts, infrarotempfindliche Aufnahme).

Das ursprüngliche Messkonzept sah vor, auf den Gondeln von mindestens zwei OWEA mit

VARS die Flugbewegungen von Zugvögeln im Windpark alpha ventus zu erfassen. Nachdem

durch Vorgaben des Betreibers nur noch die Möglichkeit bestand, auf einer der Offshore-

Windenergieanlagen (AV4) zu messen, wurde für ein VARS eine alternative Anordnung mit

einer Blickrichtung von unten in den Rotor entworfen. Eine Blickrichtung in den Rotorkreis

setzte eine Anpassung der Bewegungsanalysesoftware voraus, die die Rotorblätter als Aus-

löser von Videosequenzen ausschließt. Dazu mussten Videodateien mit unterschiedlichen

Positionen des Rotorblattes (entsprechend der Drehung der Gondel) aufgezeichnet werden.

Anhand der Videos stellte sich heraus, dass bei dieser Perspektive die Rotorblätter jeden

Teil des Bildausschnittes erreichen und dabei permanent einen zu großen Bereich umfas-

sen. Die Folge war selbst bei einer dynamischen Anpassung von Ausschlussregionen (aktu-

elle Stellung des Flügels) ein zu geringer Restbereich, in dem detektierte Vögel die Auf-

zeichnung auslösen können. Darüber hinaus bewirkten die hohe zeitliche Folge der Rotor-

fragmente und deren Auftreten im gesamten Videobild, dass die automatische Schwelle, die

ein Optimum zwischen Rauschunterdrückung und maximaler Empfindlichkeit einstellt, zu

stark heraufgesetzt wird. Eine uneingeschränkte Erkennung von fliegenden Vögeln wäre

damit nicht sichergestellt.

Da der Öffnungswinkel des Objektivs nicht beliebig erhöht werden kann (Reduzierung der

Reichweite bei gegebener Auflösung, seitliche Ausleuchtung durch die IR-Strahler begrenzt)

wurde der Kameraausschnitt knapp unter den Rotorbereich verlegt (Abbildung 6). Dadurch

konnte zumindest die Aktivität von Vögeln im Bereich des Plattformdecks der AV4 in Anhän-

gigkeit von Betriebszustand erfasst werden. Zwischen Deckoberfläche und Flügelspitzen

besteht lediglich eine Distanz von ca. 9 m. Somit ließen sich die Ergebnisse, die von der

Gondel aus erzielt wurden, vor allem in Hinblick auf die Häufigkeit des Auftretens von Vögeln

in den unterschiedlichen Höhenschichten absichern.



Seite 28

Abbildung 6: Messkonzept von VARS auf der AV4 im Windpark alpha ventus.

Die Erfassung von fliegenden Vögeln von der Gondel der AV4 erfolgte vom 26.09.2010 bis

29.10.2013 (Trennung von der Fernverbindung). Allerdings standen durch das reguläre Pro-

jektende am 31.08.2013 die Messdaten zum Betriebszustand der Turbine nur bis Ende Au-

gust zur Verfügung, so dass die restliche Herbstzugsaison 2013 (Sep./Okt.) nur für Aussa-

gen zur generellen Ereignisintensität herangezogen werden konnten. Für die wissenschaftli-

che Auswertung mit allen technischen Parametern der AV4 stand letztlich eine nahezu drei-

jährige Dauermessung zur Verfügung.

Die Vergleichsmessungen mit dem Kameramodul vom Plattformdeck der AV4 wurden am

06.03.2012 aufgenommen und konnten ebenfalls bis 29.10.2013 aufrechterhalten werden

(vier Zugperioden). Die Auswertung wird wiederum durch das reguläre Projektende am

31.08.2013 begrenzt. Eine längere Messlücke von neun Tagen ergab sich durch eine Strom-

abschaltung in der letzten Julidekade 2012, die die gesamte Turbine und damit auch das

VARS auf der Gondel betraf. Der Zeitraum fällt in die Zugzeit von Limikolen, liegt aber au-

ßerhalb des regulären Kleinvogelzuges. Darüber hinaus traten lediglich kurze Unterbrechun-

gen auf, die in den Auswertungen berücksichtigt sind.

Das Kamerasystem VARS ist in der Lage, auch bei Niederschlag und schlechter Sicht Vögel

automatisch zu erfassen. Allerdings ergibt sich aus dem nachts aufgezeichneten Regen ein

hoher Aufwand bei der Aufarbeitung der Videodaten. Für diese Studie wurden auch die Re-

genstunden manuell nach Vögeln durchgesehen, um keine Zeiträume auszuklammern. Da

aber nur vergleichsweise wenige Vögel bei Regen flogen, ließe sich der Aufwand bei kom-

merziellen Projekten über Softwarelösungen oder Vorselektion reduzieren.

9.3. Ermittlung von Kollisionsraten

Zur Ermittlung von Kollisionsraten aus den Messungen im Rotorbereich wurde das Modell

von Band (2000, 2012) bzw. Band et al. (2007) genutzt. Hierbei war nur der rein physikali-



Seite 29

sche Ablauf beim Durchflug eines Vogels durch den Rotor relevant (Stage 2 in Band 2000,

Band et al. 2007 bzw. Stage C in Band 2012), da die mit VARS gemessenen Flugraten im

Rotorbereich bereits die Lockwirkungen durch das Licht des Windparks und Ausweichbewe-

gungen im Nahbereich der Rotoren quantitativ einschließen. Somit konnten die sonst im

Band-Modell mit erheblichen Unsicherheiten verbundenen Annahmen der „avoidance rates“

(Chamberlain et al. 2006, Bellebaum et al. 2008, Cook et al. 2012) durch Messwerte im Ge-

fährdungsbereich ersetzt werden. Diese Ausweichraten müssen sonst dazu genutzt werden,

aus den nächtlichen Zugraten (ermittelt mit Radar) eine Annäherung an die tatsächliche (hier

mit VARS gemessene) Durchflugrate durch den Rotorkreis abzuschätzen.

Die Wahrscheinlichkeit, mit der ein Vogel beim Durchfliegen der Rotorscheibe kollidiert,

hängt von den Abmaßen und der Drehgeschwindigkeit des Rotors, dem Anstellwinkel der

Rotorblätter, der Größe des Vogels und seiner Fluggeschwindigkeit ab (Band 2012). Ent-

sprechend fanden folgende Parameter Eingang in das Modell:

b = Anzahl der Rotorblätter

c = Maximale Blatttiefe [m]

γ = Anstellwinkel der Rotorblätter [Grad]

R = Rotorradius [m]

Ω = Rotordrehzahl [Umdrehungen pro Sekunde]

L = Körperlänge des Vogels [m]

W = Flügelspannweite des Vogels [m]

F = Flugverhalten: schlagend (1) oder gleitend (cos φ)

v = Fluggeschwindigkeit des Vogels [m/s]

β = L/W (“aspect ratio“)

α = v/rΩ

Die Kollisionswahrscheinlichkeit p eines Vogels, der an einem Punkt die Rotorebene durch-

fliegt (definiert durch die Koordinaten r, φ), ergibt sich dann nach folgendem Ansatz (Band

2012):

p (r, φ) = ( bΩ/2 πv ) [ I ± c sin γ + α c cos γ I + max ( L, WαF ) ]

r = Radius, bei dem der Vogel den Rotorkreis quert

φ = Winkel innerhalb der Rotorebene (relativ zur Vertikalen) am Punkt, an dem der Vogel

den Rotorkreis quert (φ = 0 beim obersten Punkt des Kreises, φ = π am untersten Punkt)

Als konstante Werte gingen die Anzahl der Rotorblätter (drei), der Rotorradius der OWEA

des Typs REpower 5M (63 m) und die maximale Blatttiefe von 4,6 m ein. Alle übrigen Para-

meter wurden für jeden Durchflug eines Vogels als Einzelfall ermittelt. Der jeweils aktuelle

Anstellwinkel der Rotorblätter der AV4 stand als Minutenwert über das SCADA-System der



Seite 30

Anlage zur Verfügung. Gleiches gilt für die Generatordrehzahl, aus der die Rotordrehzahl

(Übersetzung ~1:97) bzw. die Rotationsperiode berechnet wurde. Die Körperlänge und Flü-

gelspannweite des jeweils durchfliegenden Vogels musste vielfach anhand von Referenzar-

ten erfolgen, da oft nur eine Einordnung als Kleinvogel erfolgen konnte. Hierzu wurden ge-

mäß des Eindrucks auf dem Kamerabild und der Jahreszeit häufige, meist mittelgroße Sing-

vogelarten, wie Star, Sing-/Rotdrossel oder Amsel herangezogen. Bei stichprobenartigen

Tests ergaben die Größenunterschiede verschiedener Singvogelarten im Vergleich zu den

Einflüssen anderer Parameter nur marginale Auswirkungen auf das Rechenergebnis. Das

Flugverhalten der Vögel ließ sich anhand der Kamerabilder in schlagend oder gleitend unter-

teilen, während die Bestimmung der Fluggeschwindigkeit aus den Videos die Programmie-

rung eines zusätzlichen Tools in der Auswertesoftware erforderte. Über die bekannte Bildfre-

quenz und den in dieser Zeit zurückgelegten Weg (Pixelanzahl) konnte in Verbindung mit

einer auf 10 m-Schritte angelegten Entfernungsschätzung die Geschwindigkeit des jeweili-

gen Vogels ermittelt werden. Die Entfernungsschätzung beruhte auf Rückrechnung der Vo-

gelflächen und Vergleichen mit Testkörpern bekannter Größe am Tag und zusätzlich anhand

der abgebildeten Helligkeit des mit IR-Licht angestrahlten Vogels in der Nacht. Über die be-

kannte Vogelgröße ließ sich errechnen, mit welcher Pixelfläche sich diese im Videobild in

den einzelnen Entfernungsklassen abbilden müssen. Dass die theoretischen und die von der

Software angezeigten Pixelflächen in der Praxis nah beieinander liegen, zeigten Versuche

mit Testkörpern (Abbildung 7).

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

110

20 30 40 50 60 70 80 90

Entfernung zur Kamera [m]

Anzahl d

er

Pix

el

theoretischer Wert

Messwert mit Testkörper (Mittel der Trackpunkte)

Messwert mit Testkörper (Maximum der Trackpunkte)

Abbildung 7: Vergleich von rechnerischem Wert eines Testkörpers von 100 cm² (entspricht kleinem Sing-

vogel) und den gemessenen Pixeln. Unterschiede ergeben sich durch Bewegungsunschärfe

und Mischpixel am Körperrand.

Für die praktische Umsetzung der Kollisionsberechnung wurde das für eine 5 MW-Turbine

optimierte Modell (Band 2012), verfügbar unter www.bto.org/science/wetland-and-

marine/soss/projects, genutzt. Hierzu wurde der Teil, der die Kollisionswahrscheinlichkeit für

einen einzelnen Rotordurchflug betrifft, herausgelöst.

http://www.bto.org/science/wetland-and-marine/soss/projects

http://www.bto.org/science/wetland-and-marine/soss/projects



Seite 31

Das Modell liefert bei der Berechnung ein Ergebnis für die Flugrichtung gegen den Wind (von

hinten) und eines mit dem Wind (von vorn). Durch die Aufzeichnungen mit VARS konnte

zwischen drei Szenarien unterschieden werden: (a) Der Vogel fliegt von vorn durch den Ro-

tor, (b) der Vogel fliegt von hinten zum Rotor, (c) der Vogel fliegt parallel hinter der Rotor-

scheibe. Die drei Situationen wurden unterschiedlich in die Modellierung einbezogen. Wäh-

rend parallel fliegende Vögel nicht in die Rechnungen eingingen (kein Rotordurchflug), wur-

den die Anflüge von hinten vollständig über die Modellvariante gegen den Wind errechnet.

Bei Rotordurchflügen von vorn können hinter der Rotorscheibe nur diejenigen Vögel mit dem

VARS erfasst werden, die den Durchflug ohne Kollision überstanden haben. Somit musste

die ursprüngliche Anzahl der auftreffenden Vögel über die Kollisionswahrscheinlichkeit für

den jeweiligen Durchflug korrigiert werden.

pkorr = p / (100-p), p = Kollisionswahrscheinlichkeit eines Durchflugs

Dadurch ergibt sich beispielsweise aus einer Kollisionswahrscheinlichkeit von 6,4 % für ei-

nen von vorn durch den Rotor fliegenden Vogel ein korrigierter Wert von 0,06838 kollidierten

Individuen.

Ein viertes, bisher nicht betrachtetes Szenario (d) betrifft den schrägen Durchflug von Vögeln

durch den Rotorbereich. Jede Abweichung vom rechten Winkel erhöht die Zeit in der Gefah-

renzone und damit die Kollisionswahrscheinlichkeit. Durch die zweidimensionale Abbildung

im Videobild ergibt ein schräger Anflugwinkel eine Stauchung der Strecke, die pro Zeiteinheit

vom Vogel zurückgelegt wurde. Da die Berechung der Vogelgeschwindigkeit auf Grundlage

des von Einzelbild zu Einzelbild zurückgelegten Weges (als Pixelanzahl) erfolgte, bewirkt

diese optische Verkürzung der Strecke eine Verringerung der errechneten Geschwindigkeit.

Eine geringere Fluggeschwindigkeit ergibt wiederum eine höhere Kollisionswahrscheinlich-

keit, so dass ein schräger Durchflug durch die Rotorscheibe über den Wert für die Ge-

schwindigkeit berücksichtigt ist.

Nach dem vorstehenden Verfahren wurde für jedes Einzelereignis der Szenarien (a) und (b)

die Wahrscheinlichkeit einer Kollision mit dem Rotor berechnet und als Individuenwert aus-

gedrückt (5 % Kollisionswahrscheinlichkeit für den Durchflug des Vogels = 0,05 kollidierte

Vögel). Diese Einzelwerte ergaben addiert für den Messzeitraum das Ergebnis für den Ka-

meraausschnitt von 22° Öffnungswinkel. Um eine Kollisionsrate pro Anlage und Jahr anzu-

geben, musste das Ergebnis mit dem Faktor 16,36 hochgerechnet und auf die Zeiteinheit

bezogen werden.

Um eine Absicherung der Hochrechnung für den gesamten Rotorkreis zu gewährleisten,

wurden die Messdaten der Kamera am Turmfuß herangezogen. Hintergrund war die poten-

ziell unterschiedliche Höhenverteilung der Vögel im Nahbereich der AV4, die z. B. durch die

Verteilung der Lichtquellen an der Anlage oder die besseren Landemöglichkeiten auf dem

Plattformdeck hervorgerufen werden können. Da die Blickrichtung der unteren Kamera nicht

direkt in den Rotorbereich reichte und damit keine Kollisionsraten errechnet werden konnten,

wurde lediglich die Anzahl an Flugbewegungen über und neben dem Plattformdeck (Rotor-

radius) ins Verhältnis zu den Ergebnissen der Gondelkamera gesetzt. Dazu wurden nur die

Vogelanzahlen bei Betrieb der Turbine im Vergleichszeitraum (03/2012-08/2013) genutzt.

Für die Kamera am Turmfuß erfolgte zusätzlich die Einschränkung nach der Ausrichtung des

Rotors, um nur die Flugbewegungen zum Vergleich heranzuziehen, bei denen eine erhöhte

Kollisionswahrscheinlichkeit angenommen werden kann (Abbildung 8). Im betreffenden Sek-



Seite 32

tor wurden alle Flugbewegungen herangezogen, selbst wenn in einigen Fällen die Vermu-

tung bestand, dass das gleiche Individuum mehr als einmal aufgezeichnet wurde, da jeder

potenzielle Durchflug separat zu betrachten ist.

Abbildung 8: Ausrichtung des VARS am Turmfuß der AV4 im Windpark alpha ventus und Definition des

Sektors, in dem der Rotor über dem Kameraausschnitt dreht (schematisch).

Da das Durchfliegen des Rotorkreises anhand der Kamerabilder vom Turmfuß nicht belegt

werden kann, repräsentieren die auf Grundlage des unteren VARS korrigierten Kollisionsra-

ten den ungünstigsten Fall.

9.4. Ermittlung einer Ausweichrate für den Nahbereich (micro-avoidance)

Die Annahme des Anteils, mit der Zugvögel den drehenden Rotoren von OWEA ausweichen,

ist der entscheidende Faktor bei der Modellierung von Kollisionsopferzahlen aus Zugraten

(Chamberlain et al. 2006). Durch die Messung von Rotordurchflügen mit VARS und den am

gleichen Windpark mit Radar erfassten Zugraten konnte für den Standort eine Durchflugrate

ermittelt werden. Diese ergab sich aus dem Verhältnis von Rotordurchflügen (hochgerechnet

auf den gesamten Rotorkreis) zur mit dem Fixbeam Radar im Bereich des Offshore-

Windparks gemessenen Zugrate im relevanten Höhenbereich bis 200 m. Die gesuchte Aus-

weichrate betrifft dann entsprechend den Kehrwert bezogen auf 100 Prozent. Dabei handelt

es sich um die Ausweichrate im direkten Nahbereich der Turbinen (micro-avoidance).

Für die Vergleiche von Radar und VARS wurde nach den Zeiträumen unterschieden, in de-

nen der Rotor der OWEA AV4 drehte bzw. in denen er still stand. Als Grenze wurde eine

Generatordrehzahl von 700 Umdrehungen pro Minute herangezogen, die zwischen Stillstand

und langsamem Anlaufen der Turbine trennt (entspricht 7,2 Rotorumdrehungen pro Minute).

Gelegentliche Rotorbewegungen im Leerlauf dürften sich in Hinblick auf eine Scheuchwir-

kung gegenüber Vögeln kaum vom absoluten Stillstand unterscheiden.

Die detaillierte Herleitung der Ausweichrate im Nahbereich erfolgt im Zusammenhang mit der

Ergebnisdarstellung (Kap. 10.7).



Seite 33

9.5. Methodenkritik

Die im Offshore-Windpark alpha ventus verwendeten Erfassungsmethoden für Zugvögel be-

sitzen trotz ihrer international anerkannten Qualitäten auch Einschränkungen, auf die sowohl

in den entsprechenden Abschnitten der Methodenbeschreibung als auch in der Diskussion

eingegangen wird. An dieser Stelle werden die relevantesten Aspekte und deren Konse-

quenzen als kurze Übersicht zusammengefasst.

9.5.1. Fixbeam-Radar

Die in Kap. 9.1.2 beschriebene halbautomatische Auswertung der mit dem Fixbeam-Radar

erzielten Rohdaten liefert Aussagen zu mehreren Artengruppen. Eine manuelle Aufarbeitung

der einzelnen Echos könnte noch genauere Angaben zu Flügelschlagmustern und damit

etwas weiter differenzierten Artengruppen liefern, wäre jedoch erheblich zeitaufwändiger und

stärker vom persönlichen Eindruck des Bearbeiters beeinflusst. Aus diesem Grund war eine

manuelle Auswertung für die hier durchgeführten Dauermessungen, die sehr große Daten-

mengen lieferten, nicht praktikabel (vgl. Neumann et al. 2009). Immer wieder traten auch

Echos auf, die nicht sicher bestimmt werden konnten – was beim Betrieb eines konventionel-

len Schiffsradargerätes allerdings grundsätzlich der Fall ist.

Im Vergleich zu einem im konventionellen Betrieb verwendeten Schiffsradargerät ist der

Strahl des Fixbeam-Radars wesentlich stärker gebündelt und dadurch a priori weniger anfäl-

lig für Störechos durch Strukturen, die sich am Rand des Strahls befinden, wie z. B. eine

bewegte Wasseroberfläche. Dennoch können auch bei Verwendung eines Fixbeam-Radars

Störechos auftreten. Dies ist hier vor allem bei Messungen im niedrigsten Anstellwinkel von

5,6° von Relevanz. Insbesondere bei starkem Wellengang sind in dieser Einstellung erzielte

Radarbilder oft nur teilweise verwertbar. Auf Messungen in niedrigen Anstellwinkeln kann

aber nicht grundsätzlich verzichtet werden, da hiermit die untersten 200 m, die im Kontext

der Windenergienutzung von besonderem Interesse sind, am besten abgedeckt werden.

Die Angaben der gemessenen Zugraten als Anzahl Vögel pro km und h in verschiedenen

Höhenklassen basieren auf Hochrechnungen. Hierbei wird einerseits von der Zeitdauer der

Erfassungen auf die ganze Stunde als auch von der mit dem Radarstrahl erfassten Fläche

auf eine Fläche hochgerechnet, die einem Rechteck der Ausmaße 1 km x Höhe der Höhen-

klasse entspricht. Dabei besteht die mit dem Radarstrahl abgedeckte Fläche pro Stunde und

Messrichtung aus maximal drei Teilflächen (je eine Teilfläche pro Anstellwinkel). Je kleiner

die absolut durch den Radarstrahl abgedeckte Fläche ist, desto geringer ist die Wahrschein-

lichkeit, innerhalb dieser Fläche mindestens einen Vogel zu erfassen und desto stärkeren

Einfluss besitzen die verwendeten Hochrechnungsfaktoren. Aufgrund der Kegelform des

Radarstrahls, der Verwendung von drei verschiedenen Anstellwinkeln und der Tatsache,

dass durch das Auftreten nicht auswertbarer Bilder nicht in allen Fällen die drei Teilflächen

gewertet werden können, variieren die pro Höhenklasse abgedeckten Flächen in ihrer Größe

und damit die Hochrechnungsfaktoren sowohl zwischen als auch innerhalb der Höhenklas-

sen. Um bei den o. g. Hochrechnungen bei annehmbaren Werten zu bleiben, wurde auf der

Basis von Höhenklassen von mindestens 100 m gearbeitet.



Seite 34

9.5.2. VARS

Die Messungen mit dem Kamerasystem VARS ermöglichten eine realitätsnahe Schätzung

der durchschnittlichen Kollisionsrate pro OWEA und Jahr, die auf der Erfassung von Vögeln

im unmittelbaren Rotorbereich basiert. Die tatsächlichen Kollisionen von Vögeln mit den Ro-

torblättern der untersuchten OWEA konnten aber nicht erfasst werden. Dazu wäre ein Auf-

nahmesystem notwendig, das fliegende Vögel auch nachts automatisch und vollständig er-

fasst, ohne durch die Rotorbewegung ausgelöst zu werden. Dies ist angesichts der Dimensi-

onen zwischen den Zielobjekten (kleine Singvögel) und der Größe der Rotorscheibe mit

VARS bisher nicht möglich (s. Kap. 9.2). Alternative Aufnahmeverfahren, die nicht unmittel-

bar durch bewegte Objekte ausgelöst werden, besitzen hingegen das Problem, dass sich

Rotorblätter und Vögel durch vergleichbare Helligkeitseigenschaften überlagern, wenn keine

Einzelbildauflösung (wie bei Videos) vorliegt. Eine zuverlässige Vogelerkennung wäre dann

nicht mehr gegeben.

Die Dimensionen der Rotorblätter sind auch die Ursache für die geringe Abdeckung des Ro-

torkreises durch das VARS auf der Gondel der OWEA AV4. Der gewählte Öffnungswinkel

von 22° war der erforderliche Kompromiss zwischen einem möglichst großen Blickfeld und

der notwendigen Auflösung zur Erkennbarkeit kleiner Singvögel bis in den Bereich der Ro-

torblattspitzen. Daraus ergab sich die Konsequenz, einen Hochrechnungsfaktor von 16,36

(= 360°/22°) zu nutzen, um eine Kollisionsrate für den gesamten Rotorkreis der Anlage an-

geben zu können. Bei diesem Schritt werden die mit VARS ermittelten Werte auf die anderen

Sektoren übertragen, weil von dort keine Messwerte vorliegen. Der ursprüngliche Ansatz,

mehrere VARS auf verschiedenen OWEA zu installieren, ließ sich im Offshore-Windpark

alpha ventus nicht realisieren. Es ist aber zu erwarten, dass der lange Messzeitraum von drei

Jahren, die geringe Abdeckung zumindest teilweise kompensiert.

Ein großer Vorteil von VARS ist, dass fliegende Vögel auch bei Niederschlag und schlechter

Sicht automatisch erfasst werden können. Allerdings löst nächtlicher Regen die Aufzeich-

nung ebenso aus, so dass sich ein hoher Aufwand bei der Aufarbeitung der Videodateien

ergab. Bei zukünftigen Projekten ließe sich der Aufwand über Softwarelösungen reduzieren,

da das manuelle Durchsehen der Regenstunden ausreichend Vergleichsmaterial lieferte, um

technische Lösungen zu validieren.

Die mit VARS aufgezeichneten Vögel lassen sich in der Regel in bestimmte Artengruppen

einordnen, aber nur selten bis auf Artniveau bestimmen. Daher konnten keine artspezifi-

schen Kollisionsraten ermittelt werden. Selbst bei einer erfolgreichen Arterkennung wäre

eine sehr hohe Abdeckung mit optischen Messsystemen im Offshore-Windpark erforderlich,

um repräsentative Stichproben pro Art zu erreichen.

9.5.3. Band-Modell

Bei der Berechnung von Kollisionsraten mit dem Modell nach Band (2000, 2012) bzw. Band

et al. (2007) besitzt die angenommene Ausweichrate einen um Zehnerpotenzen höheren

Einfluss auf das Ergebnis als die übrigen Parameter (Chamberlain et al. 2006). Diese Unsi-

cherheit konnte durch direkte Messungen mit VARS vermieden werden, so dass nur noch

der Durchflug eines Vogels durch die Rotorscheibe betrachtet werden musste (vgl. Kap. 9.3).

Es verbleiben aber einige Vereinfachungen und Einschränkungen des Modells, die Einfluss

auf die ermittelte Kollisionsrate besitzen:



Seite 35

Gefährdung durch stationäre Strukturen

Mit dem Modell nach Band (2012) wird die Wahrscheinlichkeit ermittelt, mit der ein durch die

Rotorscheibe fliegender Vogel vom drehenden Rotor getroffen wird. Daher gingen in die

Rechnung nur Vögel aus Zeiträumen ein, in denen die OWEA AV4 laut Messungen des

SCADA-Systems drehte. Stand die Anlage still, wurde davon ausgegangen, dass keine

(kaum) Kollisionsgefahr vorlag. Letztlich ist die Kollisionswahrscheinlichkeit bei stehendem

Rotor aber unbekannt.

Turbulenzen und Nachlaufströmung

Der Effekt, den die Turbulenzen der Nachlaufströmung auf fliegende Vögel ausüben, ist mit

dem Modell nicht quantifizierbar, da nur der Kontakt zwischen Vogel und Rotorblättern be-

trachtet wird. Theoretisch sind auch Verluste durch Turbulenzen möglich (Bewusstlosigkeit,

Desorientierung, Kontakt mit der Wasseroberfläche), aber auch Effekte des Luftstroms über

der Rotorblattoberfläche, die ein Ablenken des Vogels vor einer Kollision in Einzelfall bewir-

ken könnten. Beides wird hier vernachlässigt.

Form der betrachteten Vögel

Die Form der Vögel wird im Modell von Band (2012) als fliegendes Kreuz aus Körperlänge

und Flügelspanne vereinfacht, so dass die wesentlichen Abmessungen betrachtet werden.

Echte Vögel sind größer als dieses Kreuz, so dass eine theoretische Unterschätzung der

Kollisionswahrscheinlichkeit vorliegen könnte. Diese Abweichung von der Realität hat aber in

der Praxis keinen nennenswerten Einfluss, da auch geringe Änderungen von Körperlänge

und Flügelspanne nur marginale Auswirkungen auf das Rechenergebnis besitzen.

Winkel bei der Querung des Rotorkreises

Die Berechnung mit dem Kollisionsmodell geht von einer Flugbahn des Vogels aus, der im

rechten Winkel durch den Rotorkreis führt. Bei Durchflügen im schrägen Winkel ist eine Stei-

gerung der Kollisionswahrscheinlichkeit durch den längeren Aufenthalt in der Gefahrenzone

gegeben. Wie bereits in Kap. 9.3 dargestellt, konnte dies bei den hier durchgeführten Be-

rechnungen über die Vogelgeschwindigkeit (optische Stauchung der Strecke im zweidimen-

sionalen Videobild) berücksichtigt werden.

10. Ergebnisse

10.1. Zeitliches Auftreten des Vogelzugs im Bereich des Windparks alpha ventus

Der mittels Fixbeam-Radar erfasste nächtliche Vogelzug im Bereich des Windparks alpha

ventus spielte sich in Schüben bzw. Wellen ab (Abbildung 9 sowie Abbildung 28 bis Abbil-

dung 33 im Anhang). Dabei folgten auf einzelne oder mehrere Tage umfassende Phasen

vergleichsweise starken Zuges solche mit sehr schwachem oder gar keinem Zug. Die Dauer

der Zugwellen und die dabei erreichten Zugintensitäten schwankten stark von Jahr zu Jahr.

Hervorzuheben sind z. B. im Frühjahr 2013 die vier Nächte 13./14.04., 14.04./15.04.,

20.04./21.04. und 21.04./22.04.. In diesen Nächten wurde ein besonders hoher Anteil der

insgesamt in der Saison registrierten Vögel festgestellt. Ähnliches galt auch für insgesamt

vier Nächte Anfang und Mitte Oktober. Insgesamt wurden im hier betrachteten Zeitraum von

Mitte Oktober 2010 bis Ende Oktober 2013 dreizehn Nächte mit mittleren nächtlichen Zugra-



Seite 36

ten von über 2.000 Vögeln pro Stunde und Kilometer erfasst. Im Allgemeinen wurden stärke-

re Zugschübe innerhalb einer Nacht sowohl innerhalb als auch außerhalb des Offshore-

Windparks registriert. Grundsätzlich schwankten die stündlichen Zugraten innerhalb der

Nacht sehr stark (vgl. 95 %-Konfidenzintervalle in Abbildung 9 sowie Abbildung 28 bis Abbil-

dung 33 im Anhang). Einen Überblick über die jeweils zehn stärksten mittleren stündlichen

Zugraten pro Nacht über den gesamten betrachteten Höhenbereich bis 3.400 m hinweg so-

wie innerhalb und außerhalb von alpha ventus gibt



Seite 37

Tabelle 2. Diese verteilten sich auf die Perioden Mitte April und Ende Mai sowie Ende Okto-

ber/Anfang November. Außerhalb des Offshore-Windparks wurde ein weiteres herausragend

starkes Zugereignis Ende Juni festgestellt. In acht bzw. neun der zehn stärksten Zugnächte

außerhalb bzw. innerhalb des Windparks herrschten zumindest zeitweise Winde mit Ost-

komponente. In jeweils fünf der Nächte trat Gegenwind einer Stärke von mindestens drei

Beaufort auf, in drei bzw. zwei der Nächte kam es im Laufe der Nacht zu einer Verschlechte-

rung der Wetterbedingungen im Sinne einer stärker werdenden Gegenwindkomponente (



Seite 38

Tabelle 2). Über die Saisons hinweg stellten Singvögel insgesamt den höchsten Anteil der

auf Basis der Flügelschlagfrequenzen bestimmten Vögel (vgl. Abbildung 9 sowie Abbildung

28 bis Abbildung 33 im Anhang).



Seite 39

Tabelle 2: Termine der zehn stärksten mittleren stündlichen Zugraten pro Nacht (Vögel/h*km) innerhalb und außerhalb des Windparks alpha ventus mit den herrschenden Windbedingungen. Die Zug-raten betreffen Vögel gesamt im Erfassungsbereich bis max. 3.400 m Höhe. SD = Standardab-weichung, N = Anzahl der Stundenwerte. Das Datum gibt jeweils den Termin der Abenddämme-rung an, die angegebenen Werte beziehen sich auf zusammenhängende Nächte.

Außerhalb Windpark alpha ventus

Datum Mittelwert SD N Windrichtung und –stärke (Bft.)

21.04.2013 3.161,35 572,91 11 S-SE 2-3, über N auf W 3-4 drehend

27.05.2012 2.846,88 305,45 7 NE 3-4, auf E 3 drehend

13.04.2013 2.696,15 1.394,42 11 Überwiegend SE 3-5

31.10.2010 2.438,67 1.117,25 13 SE 4, später E 3

14.04.2013 2.342,50 874,32 11 SE 8, über S 9 auf SW 6 drehend

01.11.2010 2.274,14 1.286,49 15 Von SE 2 auf SW bis S 6 drehend

17.10.2010 2.203,64 1.498,79 15 Von S und E 1 auf SW 6 drehend

26.05.2012 2.042,29 441,61 7 NE bis N, 4-5

23.06.2012 2.005,45 4.823,07 6 SW 5-6

14.10.2010 1.567,23 776,44 14 NW bis N 5-6

Innerhalb Windpark alpha ventus

Datum Mittelwert SD N

21.04.2013 3.232,51 542,12 11 S-SE 2-3, über N auf W 3-4 drehend

27.05.2012 3.099,47 976,50 7 NE 3-4, auf E 3 drehend

25.05.2012 2.948,99 698,18 7 NE 5, später E 5-6

26.05.2012 2.908,35 898,42 7 NE bis N, 4-5

14.04.2013 2.747,98 1.549,43 11 SE 8, über S 9 auf SW 6 drehend

13.04.2013 2.560,08 1.212,03 11 Überwiegend SE 3-5

01.11.2010 2.080,70 1.460,67 15 Von SE 2 auf SW bis S 6 drehend

31.10.2010 1.926,38 2.015,56 13 SE 4, später E 3

24.05.2012 1.837,85 1.083,95 7 E 7, abnehmend 5

28.05.2012 1.781,14 1.222,74 7 W 4, später NW 5



Seite 40

Watvogeltyp

10.0

1.

20.0

1.

31.0

1.

10.0

2.

20.0

2.

28.0

2.

10.0

3.

20.0

3.

31.0

3.

10.0

4.

20.0

4.

30.0

4.

10.0

5.

20.0

5.

31.0

5.

10.0

6.

20.0

6.

30.0

6.

Zu

gra

te (

Vö

ge

l/h

*km

)

150

100

50

0

50

100

150

Windpark

außerhalb Windpark

10.0

1.

20.0

1.

31.0

1.

10.0

2.

20.0

2.

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Windpark

außerhalb Windpark

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)

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außerhalb Windpark

Windpark Alle Vögel

Abbildung 9: Jahreszeitliches Auftreten von Vögeln verschiedener Typen während des Frühjahrszuges

2011 im Bereich des Windparks alpha ventus und außerhalb nach Erfassung mittels Fixbe-

am-Radar. Dargestellt sind mittlere stündliche Zugraten pro Nacht plus/minus 95%-

Konfidenzintervall. Beachte unterschiedliche Skalierungen. Das Datum gibt jeweils das Da-

tum des Nachtbeginns an. Darstellung weiterer Saisons siehe Anhang.



Seite 41

10.2. Höhenverteilung ziehender Vögel über die Saison

Die Höhenverteilung ziehender Vögel zeigte von Nacht zu Nacht erhebliche Unterschiede

(Abbildung 10).

Watvogeltyp

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im Windpark

außerhalb Windpark

alle Vögel

> 200m

bis 200 m

Flughöhe

Abbildung 10: Zugrate verschiedener Vogelgruppen während des Frühjahrszuges 2011 in Höhen bis 200

m (schwarz) sowie in größeren Höhen (grau) im Bereich des Windparks alpha ventus und

außerhalb. Dargestellt sind mittlere stündliche Zugraten pro Nacht. Beachte unterschiedli-

che Skalierungen. Das Datum gibt jeweils den Termin des Nachtbeginns an.



Seite 42

Während typischer Zugwellen wurden regelmäßig auch in den untersten 200 Höhenmetern,

die im Hinblick auf das im Zusammenhang mit der Errichtung von Windenergieanlagen be-

stehende Konfliktpotenzial von besonderem Interesse sind, beträchtliche Anteile des Zugvo-

lumens festgestellt. Dies galt insbesondere für die Ende Mai 2012, Mitte April 2013 und Ende

April 2013 registrierte Wellen starken Zuges, in denen deutlich über die Hälfte bis die über-

wiegende Menge aller Vögel in den untersten 200 m registriert wurden. Während weiterer

Zugwellen Ende Oktober/Anfang November 2010, Ende März 2011 sowie Anfang Oktober

2011 wurde immer noch mehr als ein Fünftel des Zugvolumens in Flughöhen bis 200 m fest-

gestellt (vgl. Abbildung 10 sowie Abbildung 34 bis Abbildung 39).

10.3. Verhalten der Vögel an der Offshore-Windenergieanlage AV4

10.3.1. Erfassung von Vögeln im Rotorbereich der OWEA AV4

Vom 26.09.2010 bis zum 29.10.2013 wurden mit dem VARS auf der Gondel der OWEA AV4

rund 1.200 Vögel aufgezeichnet. In dieser Anzahl sind sowohl einzeln fliegende Vögel als

auch Trupps enthalten, wobei 90 % der 922 Ereignisse jeweils ein Individuum betrafen. Die

jahreszeitliche Verteilung zeigt keine klassische Phänologie, sondern Flugbewegungen in

allen Monaten (Abbildung 11, Abbildung 12). Dies resultiert vor allem aus der ganzjährigen

Anwesenheit von Großmöwen, die in unregelmäßigen Abständen den Bildausschnitt in grö-

ßerer Höhe durchflogen. Die Artengruppe stellte den überwiegenden Teil der aufgezeichne-

ten Individuen, die außerhalb des Rotorkreises der AV4 erfasst wurden. Spitzen in dieser

Höhenschicht erklären sich vielfach durch verstärkte Flugaktivität der Möwen, was durch das

Auftreten von Trupps an einzelnen Tagen noch verstärkt wird. Einzige Ausnahme stellte der

Morgen des 01.11.2010 dar, als sich viele nachts vom Licht angelockte Singvögel bis in die

Vormittagsstunden über der Gondel aufhielten und dabei auch Höhen oberhalb des Rotors

durchflogen.

Besonders relevant sind die Flugbewegungen von Vögeln innerhalb des Rotorkreises, da sie

den Aufenthalt in der Gefahrenzone dokumentieren. Das mit Abstand stärkste Ereignis in

diesem Bereich betraf die Nacht vom 13.-14.04.2013, als nach einem Zugstau mehr als 100

Individuen bei Stillstand der Turbine aufgezeichnet wurden (vgl. Kap. 10.4.2). Die folgende

Nacht zum 15.04.2013 erreichte unter gleichen Rahmenbedingungen ebenfalls überdurch-

schnittliche Anzahlen. Diese Doppelnacht war das erste auffällige Ereignis seit dem

01.11.2010 (vgl. Kap. 10.4.2). In den dazwischen liegenden Jahren 2011 und 2012 traten nur

geringe, gleichmäßig verteilte Flugaktivitäten im Rotorbereich auf (Abbildung 11, Abbildung

12). Das jahreszeitlich ungewöhnliche Auftreten von Vögeln am 19.06.2013 betraf primär

Mauersegler, die sich im Luftraum über der AV4 aufhielten.



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103 + 6 außerhalb Rotor

Abbildung 11: Verteilung der Vogelindividuen in der ersten Jahreshälfte 2011 bis 2013, erfasst mit VARS

von der Gondel der AV4 im Windpark alpha ventus (unabhängig vom Betrieb der Anlage).

Orange: Vögel im Rotorbereich, grau: außerhalb Rotorbereich, schwarz: Messlücken.

Über den Betrachtungszeitraum vom 26.09.2010 bis 29.10.2013 wurden 328 Vögel bzw.

fliegende Objekte, bei denen es sich um Vögel handeln kann, im Rotorbereich festgestellt.

Daraus ergibt sich bei einem Öffnungswinkel von 22° eine hochgerechnete Anzahl von

>5.300 Individuen für den direkten Gefährdungsbereich einer Anlage, wenn man eine

Gleichverteilung der Vögel im Rotorkreis voraussetzt und jeder Vogel nur einmal den Bild-

ausschnitt durchflogen hat. Es muss aber betont werden, dass diese Hochrechnung unab-

hängig vom Betriebszustand der AV4 erfolgte und daher nicht die Anzahl der tatsächlich ge-

fährdeten Vögel kennzeichnet. Die Anzahl der Kollisionsereignisse lässt sich erst durch die

Differenzierung zwischen Betrieb und Stillstand der Windenergieanlage (Kap. 10.3.3) und die

Berechnung der Kollisionswahrscheinlichkeit (Kap. 10.5) abschätzen. Wie unter Kap. 9.2

dargestellt, musste der Datensatz für diese Auswertung zum Ende August 2013 eingekürzt

werden. Die Abbildung 12 belegt aber, dass keine wesentlichen Lockereignisse in den Mona-

ten September und Oktober 2013 auftraten.



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Ende der Messungen

Abbildung 12: Verteilung der Vogelindividuen in der zweiten Jahreshälfte 2010 bis 2013, erfasst mit VARS

von der Gondel der AV4 im Windpark alpha ventus (unabhängig vom Betrieb der Anlage).

Orange: Vögel im Rotorbereich, grau: außerhalb Rotorbereich, schwarz: Messlücken.



Seite 45

10.3.2. Erfassung von Vogelereignissen über dem Plattformdeck der AV4

Gegenüber den Ergebnissen von der Gondel ergaben sich am Plattformdeck der AV4 (20 m

Höhe) mehr aufgezeichnete Vogelindividuen (Abbildung 13, Abbildung 14). Die Ursache liegt

vermutlich in der größeren Attraktivität des Plattformdecks als potenzieller Ruheplatz für

landgebundene Arten. Dies impliziert bei rastenden Vögeln auch, dass Mehrfacherfassungen

derselben Individuen auftreten, was im Luftraum über der Gondel seltener zu erwarten ist. Zu

beachten ist auch, dass die potenziellen Scheuchwirkungen des drehenden Rotors über dem

Plattformdeck geringer sein können, als im unmittelbaren Einflussbereich. Vorstellbar ist z. B.

ein bewusstes Ausweichen der Vögel durch einen flachen Anflug an das Plattformdeck oder

die Nutzung des Deckbereiches, den die Rotorblätter nicht überstreichen (Rotor gegenüber

Kamera).

Durch die höheren Anzahlen an Vogelereignissen lassen die Kameraaufzeichnungen am

Turmfuß die Zugperioden der Singvögel deutlicher hervortreten. Die höchsten Werte wurden

im Oktober und April festgestellt, wobei das Auftreten von Trupps und vermutliche Mehrfach-

erfassungen auch einzelne Spitzen in der frühen Zugzeit im Februar und März hervorrief.

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Abbildung 13: Verteilung der Vogelindividuen in der ersten Jahreshälfte 2012 und 2013, erfasst mit VARS

vom Plattformdeck der AV4 (ohne Möwen und Kormorane). durchbrochene Säulen: Einord-

nung als Vogel unsicher.



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Ende der Messung

Abbildung 14: Verteilung der Vogelindividuen in der zweiten Jahreshälfte 2012 und 2013, erfasst mit

VARS vom Plattformdeck der AV4 (ohne Möwen und Kormorane). durchbrochene Säulen:

Einordnung als Vogel unsicher.

Im Gegensatz zu den meisten Seevogelarten halten sich Möwen und nichtziehende Kormo-

rane regelmäßig innerhalb von Offshore-Windparks auf (Fox et al. 2006, Blew et al. 2008).

Dies lässt sich auch anhand der horizontal vom Plattformdeck ausgerichteten Kamera nach-

vollziehen, auf der nahezu täglich Flugbewegungen von Großmöwen zwischen den OWEA

von alpha ventus festzustellen waren. Im Jahresverlauf 2012 zeigten sich eine ansteigende

Tendenz im Mai und ein Abfall ab Oktober. Die höchsten Aktivitätswerte wurden von Juli bis

September ermittelt (Abbildung 15, oben). Im Folgejahr 2013 ließ sich prinzipiell der gleiche

Verlauf nachweisen. Nachdem in der Kälteperiode im März nahezu keine Großmöwen fest-

zustellen waren, ergab sich eine kleine Einflugwelle mit den höchsten Werten zum Ende Ap-

ril, die möglicherweise durch den Zugstau (z. B. bei der Heringsmöwe) ausgelöst wurde. Der

wesentliche Anstieg betraf wie schon 2012 die Sommermonate ab Juli (Abbildung 15, unten).

Die Verteilung der Großmöwen im Windpark alpha ventus entspricht auffallend der Phänolo-

gie der Heringsmöwe auf Helgoland (Dierschke et al. 2011), die als häufigste Großmöwe im

Offshore-Bereich der Nordsee auftritt. Daher ist zu erwarten, dass ein Großteil der aufge-

zeichneten Individuen dieser Art zuzurechnen ist.



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Dekaden

Gro

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/ T

ag

I Jan I Feb I Mrz I Apr I Mai I Jun I Jul I Aug I Sep I Okt I Nov I Dez I

n = 1.025

keine Messung

2013

Abbildung 15: Jahreszeitliche Aktivität von Großmöwen im Windpark alpha ventus nahe der AV4, erfasst

mit VARS (Blickrichtung horizontal vom Plattformdeck der AV4).

Kormorane traten vor allem am 13.10.2012 auf, als mehrere Individuen auf dem Plattform-

deck der AV4 über mehrere Stunden rasteten. Weitere Verdachtsfälle betrafen Vögel am

24.05.2013 (1 Ind.), 11.06.2013 (2 Ind.) und 12.06.2013 (1 Ind.), die in großer Entfernung

durch den Offshore-Windpark flogen.

10.3.3. Differenzierung nach dem Betriebszustand der OWEA AV4

Kollisionen von Zugvögeln mit Offshore-Windenergieanlagen sind insbesondere mit den dre-

henden Rotoren zu erwarten, sodass für die Abschätzung des Gefährdungspotenzials eine

Differenzierung nach dem Betriebszustand der Turbinen vorgenommen werden muss. Als

wesentliche Einflussfaktoren kommen die potenziell unterschiedliche Wahrnehmung der Ge-

fahrenquelle durch die Vögel am Tag und in der Nacht (Sichtverhältnisse) sowie die Lichtan-

lockung auf hoher See (nachts) hinzu. Daher wurde den erfassten Vogelereignissen im Ro-



Seite 48

torbereich der OWEA AV4 der zugehörige Betriebszustand der Anlage zugeordnet und nach

der Tageszeit getrennt dargestellt (Abbildung 16). Als Grenze zwischen Tag und Nacht wur-

de der Beginn bzw. das Ende der bürgerlichen (zivilen) Dämmerung angesetzt (Sonne 6°

unter Horizont).

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Betrieb Anlaufgeschwindigkeit außer Betrieb

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13.-14.04.2013 n = 155

Abbildung 16: Verteilung der Vogelaktivität (Individuen/Stunde) im Rotorbereich der AV4 in Abhängigkeit

vom Betrieb der Anlage und der Tageszeit (09/2010-08/2013). Als Grenze zwischen Tag und

Nacht wurde die bürgerliche (zivile) Dämmerung angesetzt. Die Anlaufgeschwindigkeit be-

trifft eine Rotationsperiode von 7,76 - 8,31 Sekunden.

Das Verhältnis zwischen den Vogelindividuen im Rotorbereich und den Stunden der einzel-

nen Betriebszustände zeigt am Tag und in der Nacht signifikante Unterschiede (Chi²-Tests:

Nacht: Chi²=658,92, df=2, p<0.001, N=190; Tag: Chi²=203.88, df=2, p<0.001, N=99) zwi-

schen Betrieb und Stillstand der AV4 (Abbildung 16, linke Seite). Der gesamte Datensatz

wird von zwei Nächten, einschließlich der Morgenstunden, dominiert. Vor allem die Nacht

vom 13.-14.04.2013 ergab nach einem Zugstau im Frühjahr 2013 (vgl. Gelpke et al. 2013)

eine Anzahl von mehr als hundert Individuen, die den Rotorbereich querten (vgl. Abbildung

11). In geringerem Umfang trifft dies auch für die Nacht zum 01.11.2010 und die nachfolgen-

den Morgenstunden zu. Aber auch ohne diese beiden Spitzenereignisse verbleiben signifi-

kante Unterschiede zwischen den Flugraten der Vögel bei den drei Betriebszuständen der

untersuchten Windenergieanlage (Chi²-Tests: Nacht: Chi²=134,83, df=2, p<0.001, N=75;

Tag: Chi²=161.15, df=2, p<0.001, N=80; Abbildung 16, rechte Seite). Es bestand kein prinzi-

pieller Unterschied zwischen dem Verhalten der Vögel am Tag und in der Nacht. Sowohl in

der Hellphase als auch in der Dunkelheit traten mehr Individuen im Rotorbereich auf, wenn

die Turbine stand, wobei nachts etwa die doppelte Anzahl an Vögeln nachgewiesen wurde.

Durch das VARS am Turmfuß der AV4 lassen sich die Erkenntnisse aus dem Rotorkreis für

den Bereich über und neben dem Plattformdeck prüfen. Dazu musste der Datensatz zwi-

schen den ständig im Seegebiet anwesenden Großmöwen (und rastenden Kormoranen) und

den übrigen Arten getrennt betrachtet werden, da die Möwen quantitativ zu stark dominieren

und sie sich im Gegensatz zu den meisten Seevogelarten regelmäßig in Offshore-Windparks

aufhalten (u. a. Fox et al. 2006, Blew et al. 2008).

Trotz der Differenzierung ergeben sich ähnliche Verteilungen bei Großmöwen (und Kormo-

ranen) und den sonstigen Arten. Beide Gruppen näherten sich dem Plattformdeck in der

Nacht bevorzugt dann, wenn die Turbine stand (Abbildung 17). Letztlich zeigt sich die glei-



Seite 49

che Abstufung, wie für den Rotorbereich (Abbildung 16). Am Tag ergab sich ein ähnlicher

Verlauf, allerdings weniger ausgeprägt. Einschränkend muss beachtet werden, dass vor al-

lem die Verteilung in der Nacht stark von jeweils einem Einzelereignis dominiert wurde. Bei

den Großmöwen waren verstärkt Flugbewegungen am 04.09.2012 zu verzeichnen, als min-

destens 17 Individuen das Plattformdeck als Rastplatz nutzten. Bei den übrigen Arten trat

wieder die Nacht zum 14.04.2013 hervor, in der ein Großteil der Vogelereignisse zu ver-

zeichnen war. Reduziert man die Stichprobe um diese Termine, nivelliert sich die nächtliche

Verteilung der Vögel auf die Betriebszustände erheblich, während am Tag kaum Änderungen

auftreten (Abbildung 18).

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Nacht

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Großmöwen und Kormorane

Abbildung 17: Verteilung der Vogelaktivität (Individuen/Stunde) am Plattformdeck der AV4 in Abhängig-

keit vom Betrieb der Anlage und der Tageszeit (03/2012-08/2013). Als Grenze zwischen Tag

und Nacht wurde die bürgerliche (zivile) Dämmerung angesetzt. Die Anlaufgeschwindigkeit

betrifft eine Rotationsperiode von 7,76 - 8,31 Sekunden.

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Vogelereignisse (ohne Großmöwen und Kormorane)

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Vögel / h

Nacht

Tag

Großmöwen und Kormorane

Abbildung 18: Verteilung von Abbildung 17, abzüglich der Nacht vom 13.-14.04.2013 bei den Vogelereig-

nissen ohne Großmöwen und Kormorane (links) und dem 04.09.2012 bei den Großmöwen

und Kormoranen (rechts).



Seite 50

10.3.4. Beteiligtes Artenspektrum

Die mit VARS aufgezeichneten Vögel lassen sich in der Regel in Vogelgruppen einordnen,

eine Bestimmung auf Artniveau ist aber nur in wenigen Fällen möglich (Abbildung 19). Gene-

rell ist die Erkennung von Arten/Artengruppen durch die seitliche Perspektive in vielen Fällen

schwieriger, als dies bei einer Blickrichtung direkt von unten oder oben der Fall ist. Dennoch

ließen sich vor allem über und neben dem Plattformdeck der AV4 einige Artnachweise er-

bringen, die das Spektrum potenziell gefährdeter Arten aufzeigen (Tabelle 3).

Tabelle 3: Arten bzw. Artengruppen, die mit VARS an der OWEA AV4 erfasst wurden. Dargestellt ist die Anzahl der Ereignisse ohne Großmöwen (mehrfaches Auftreten des gleichen Individuums in-nerhalb einer Stunde entfernt). VARS Gondel: 2010-2013, VARS Plattformdeck: 2012-2013.

Artengruppe / Art

Rotorbereich

(VARS Gondel)

Turmfuß

(VARS Plattformdeck)

Basstölpel 1

Kormoran 4

Turmfalke 1

Wanderfalke 1

Falke sp. 5

kleiner Greifvogel 1

Wespenbussard 1

Kiebitz 1 1

Watvogeltyp 2

Lachmöwe 1

Kleinmöwe sp. 4

Raubmöwentyp 1

Seeschwalbe sp. 1

Trottellumme/Tordalk 1

Haustaube 2

Taube sp. 2 12

Mauersegler 11 1

Lerchentyp 1 4

Mehlschwalbe 1

Rauchschwalbe 5

Schwalbe sp. 4

Steinschmätzer 1 1

Drosseltyp 15 9

Grasmückentyp 1

Laubsängertyp 2

Meisentyp 1

Dohle 1

Krähe sp. 5 11

Star 7 43

Kleinvogel 174 176

Kleinvogel / Fledermaus 2

Kleinvogel oder Insekt/Tropfen 62 16

unbestimmte Vögel 3 21



Seite 51

Unter Ausschluss der ständig im Seegebiet anwesenden Großmöwen dominieren die Klein-

vögel. Von Seevögeln konnte ein Basstölpel und ein Alkenvogel erkannt werden, die sich bei

Stillstand der Anlage näherten. Von den Greifvögeln traten vor allem Falken am Plattform-

deck der AV4 auf und im freien Luftraum über der Gondel flogen mehrfach Mauersegler.

Abbildung 19: Beispiele für Vogelaufzeichnungen mit VARS (links: Mauersegler bei Nacht, rechts: Stein-

schmätzer am Tag). Einzelbilder aus Videosequenzen.

Als problematisch stellten sich zeitweise Insekten heraus, die besonders in den Sommermo-

naten erschienen. Vor allem nachts konnten bei einem Teil kleiner Objekte (größere Entfer-

nung, geringe Pixelanzahl) keine sichere Trennung zwischen Vogel und Insekt vorgenom-

men werden. Dies gilt besonders vor dem Hintergrund eindeutiger Nachweise von Großin-

sekten (Tagfalter, Hautflügler, Großlibelle) anhand der Kameraaufzeichnungen. Unter man-

chen Bedingungen (z. B. Nieselregen) konnten auch große Wassertropfen, die sich von der

Konstruktion lösten, durch Verwirbelungen hinter dem Rotor ungewöhnliche Flugbahnen

durch den Bildausschnitt nehmen. An der Erfassungsgrenze (geringe Pixelanzahl) entstan-

den dadurch einzelne Fälle, bei denen Unsicherheiten verblieben. Es ist daher nicht auszu-

schließen, dass ein Teil der Ereignisse, die in Tabelle 3 als „Kleinvogel oder Insekt/Tropfen“

ausgewiesen sind, größere Insekten oder Tropfen betreffen.

10.4. Beispiele für besondere Locknächte

10.4.1. Betrachtungen zum Anlockereignis am 01.11.2010

In Aumüller et al. (2011) wird über ein Vogelschlagereignis an der Forschungsplattform FI-

NO1 am Rand des Offshore-Windparks alpha ventus berichtet und in den Kontext zum Ab-

lauf des Vogelzuges und den zugehörigen Witterungsbedingungen in der betreffenden Nacht

gestellt (vgl. hierzu auch Hill et al. 2014). Über verschiedene Ansätze identifizierten die Auto-

ren nachträglich die Nacht vom 01.11. zum 02.11.2010 als Zeitraum des Kollisionsereignis-

ses. An dieser Stelle sollen diese Ergebnisse in Bezug zu den Messungen des IfAÖ mit dem

Fixbeam-Radar sowie den Aufzeichnungen mit VARS im Rotorbereich der Windenergieanla-

ge AV4 gesetzt werden, die nur 400 m östlich von FINO1 liegt.



Seite 52

Die Messungen des IfAÖ mit dem Fixbeam-Radar ergaben für die betreffende Nacht vom

01.11. zum 02.11.2010 starken Vogelzug in niedrigen Höhen bis 400 m. Hierbei wurden so-

wohl im Bereich von alpha ventus als auch außerhalb des Offshore-Windparks hohe Zugin-

tensitäten festgestellt. Innerhalb des Offshore-Windparks zogen mehr Vögel in den untersten

200 m (Abbildung 21), was eine Beeinflussung durch die beleuchteten Offshore-

Windenergieanlagen nahe legt. Dennoch wurden mittels VARS in dieser Nacht keine Vögel

im direkten Nahbereich der OWEA AV4 festgestellt. Im Gegensatz dazu konnten in der vor-

hergehenden Nacht (31.10. / 01.11.2010), in der laut Fixbeam-Radar ähnlich hohe Zuginten-

sitäten im Offshore-Windpark herrschten, an der OWEA AV4 sehr viele Vögel mit VARS

festgestellt werden, was auf eine massive Lockwirkung von alpha ventus hindeutet.

Wahrscheinlich waren Unterschiede im Betriebszustand der OWEA AV4 für die erhebliche

Diskrepanz bei den im Rotorbereich mit VARS erfassten Vogelzahlen in den beiden Nächten

verantwortlich. In der ersten Nacht stellte die Turbine den Betrieb gegen 03:10 Uhr (UTC) ein

und lief erst gegen 19:00 Uhr wieder dauerhaft an. In der Phase zwischen 5:55 Uhr und 8:30

Uhr drehte sie nochmals in geringem Umfang. Ab 19:00 Uhr steigerte sich die Leistung der

Anlage kontinuierlich bis dann gegen 4:00 Uhr für den Rest des 02.11.2010 Volllast erreicht

wurde (Abbildung 20). Somit war während der Nacht vom 01.11. zum 02.11.2010, der

Aumüller et al. (2011) das Kollisionsereignis auf FINO1 zuordnen, ein kontinuierlicher Betrieb

der AV4 zu verzeichnen.

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Beginn der Bügerlichen Dämmerung

Abbildung 20: Anzahl der Vogelereignisse im Rotorbereich nach Aufzeichnungen von VARS (orange) und

zugehörige Leistung der AV4 (grau). Von 6:00 bis 8:00 Uhr (UTC) wurden nur Vogelereig-

nisse oberhalb des Rotors (nicht dargestellt) registriert.



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Vögel außerhalb Windpark

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Vögel innerhalb Windpark

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Nacht 01./02.11.2010


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Abbildung 21: Mit Fixbeam-Radar ermittelter Zughöhenverlauf innerhalb und außerhalb des Windparks

alpha ventus in zwei aufeinander folgenden Herbstnächten mit hoher Zugintensität,

31.10./01.11.2010 (oben) und 01./02.11.2010 (unten) mit den Wetterparametern Rücken-

windkomponente (= tailwind component TWC), Seitenwindkomponente (crosswind com-

ponent CWC) und Luftfeuchte. Niederschlag wurde nicht festgestellt. Die Fläche der Kreise

entspricht der Zugrate. In der Nacht 31.10./01.11.2010 wurde in den letzten Nachtstunden

mit dem Kamerasystem VARS eine starke Anlockung von Singvögeln an der Windturbine

AV4 festgestellt, nicht aber in der Folgenacht (s. o.).



Seite 54

Das Ergebnis deutet darauf hin, dass der Betriebszustand von Offshore-Windenergieanlagen

den Umfang des Auftretens von Vögeln im Rotorbereich stark beeinflussen kann. Die beo-

bachteten Unterschiede in beiden betrachteten Nächten können als Indizien für ein erhöhtes

Meideverhalten im Nahbereich der Anlagen interpretiert werden, wenn die Rotoren drehen.

Letzteres bedeutet jedoch nicht, dass in den untersuchten Nächten keine Kollisionen von

Vögeln an den Offshore-Windenergieanlagen stattgefunden haben. Es ist vielmehr davon

auszugehen, dass das Kollisionsrisiko aufgrund der hohen Zugraten in Rotorhöhe im Ver-

gleich zu anderen Nächten stark erhöht war. Die Ergebnisse geben aber einen Hinweis da-

rauf, dass die von beleuchteten Offshore-Windenergieanlagen ausgehende Lockwirkung auf

nachtziehende Vögel in Kombination mit der Meidung durch die drehenden Rotoren deutlich

geringer ist, als die von OWEA mit stehenden Rotoren und wahrscheinlich auch anderen

unbewegten, beleuchteten Strukturen wie Offshore-Plattformen. In welchem Umfang die Kol-

lisionswahrscheinlichkeit an drehenden Rotoren trotz des Ausweichverhaltens im Vergleich

zu still stehenden Anlagen erhöht ist, muss offen bleiben.

Die Art der Konstruktion der Forschungsplattform FINO1 mit drahtverspannten Auslegern bis

in 100 m Höhe könnte neben der Beleuchtung eine weitere Ursache für die hohe Anzahl an

Totfunden sein. Am baugleichen Mast von FINO2 in der Ostsee wurden sowohl Kollisionen

mit den Stahlseilen zur Abspannung der Ausleger (vorwiegend in der Morgendämmerung vor

Sonnenaufgang), aber auch mit der Stahlgitterkonstruktion (in der Nacht) mit VARS doku-

mentiert (Schulz et al. 2011 a, b). Daher sind Vogelkollisionen mit der FINO1-Plattform selbst

für statische Bauteile wahrscheinlich nicht direkt auf die fest stehenden Komponenten von

Offshore-Windenergieanlagen (z. B. den Turm) übertragbar, wenn sich diese in ihrer Kon-

struktion stark von der Forschungsplattform unterscheiden.

10.4.2. Betrachtungen zum Anlockereignis in der Nacht vom 13.-14.04.2013

In der Nacht vom 13.-14.04.2013 wurde mit VARS die mit Abstand höchste Anzahl an Vö-

geln im Rotorbereich der OWEA AV4 innerhalb des Untersuchungszeitraums von drei Jah-

ren erfasst (vgl. Abbildung 11). In dieser Nacht lagen mehrere Besonderheiten vor, die in

Kombination zu dieser Ansammlung an der Turbine führten. Vor allem die Auflösung eines

sehr ausgeprägten Zugstaus im Frühjahr 2013 (vgl. Gelpke et al. 2013) führte nach Ende

einer lang anhaltenden Schlechtwetterperiode auch über der Nordsee zu Massenzug (vgl.

Abbildung 32). In den ersten beiden dieser starken Zugnächte hielt sich ein stark erleuchte-

tes Bauschiff an der Anlage auf (Abbildung 22) und es fanden nachts Arbeiten auf der Turbi-

ne statt. Dementsprechend war die OWEA AV4 über den gesamten Zeitraum außer Betrieb,

so dass ein Zustand ohne potenzielle Scheuchwirkungen durch den drehenden Rotor, aber

möglicherweise gesteigerte Lockwirkung durch die zusätzliche Lichtquelle vorlag.



Seite 55

Abbildung 22:

In den starken Zugnächten vom 13.-14.04.2013 und 14.-15.04.2013 hielt sich ein stark beleuchtetes Schiff an der AV4 auf (Aufnahme des VARS am Plattformdeck der AV4). Alle auf dem Bild erkennbaren Lichtquellen und Konstruktionen betreffen das Schiff. In unbeeinflussten Nächten war der gleiche Bildausschnitt dunkel.

Der Ablauf des starken Lockereignisses in der Nacht vom 13.-14.04.2013 und der Folge-

nacht ist in Abbildung 23 dargestellt. Danach setzten die mit VARS erfassten Vogelbewe-

gungen im Rotorbereich der AV4 rund zwei Stunden nach Einbruch der Dunkelheit am

13.04.2013 ein, steigerten sich über fünf Stunden bis 2:00 Uhr UTC+1, um dann innerhalb

von zwei Stunden zügig abzunehmen. Mit dem Sonnenaufgang wurden keine Vögel mehr

festgestellt. In der Folgenacht wurden deutlich weniger Vögel an der Turbine registriert.

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13.04.2013 14.04.2013 15.04.2013

Abbildung 23: Anzahl der Vogelbewegungen im Rotorbereich der AV4 nach Aufzeichnungen von VARS.

Die Zeiträume der beiden Nächte sind grau hinterlegt. Zeitangaben in UTC+1.

In der Nacht vom 13.-14.04.2013 nahm die Luftfeuchtigkeit bis Mitternacht ab, danach aber

zu und verdichtete sich ab ca. 1:00 Uhr UTC zu leichtem Regen. In der Folgenacht, in der

ebenfalls das hell erleuchtete Bauschiff an der AV4 lag und die Turbine still stand, war die

Luftfeuchtigkeit durchweg deutlich niedriger und der Himmel war, wie auf VARS zu erken-

nen, sternenklar. Dadurch war den Messungen mit dem Fixbeam-Radar zufolge der Anteil

niedrig fliegender Vögel zwar geringer als in der Nacht zuvor, die absolute Zugintensität in

den untersten 200 m jedoch in den meisten Nachtstunden ähnlich hoch (Abbildung 24). Die

mit VARS erfasste Lichtanlockung im Rotorbereich war demnach trotz ähnlicher Zugintensi-

tät bei sternenklarem Himmel geringer, als in der vorherigen Nacht mit hoher Luftfeuchte und

einsetzendem Regen (s. Kap. 11.2).



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Nacht 13./14.04.2013


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Nacht 14./15.04.2013


Zeit (UTC)

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ZugrateVögel/h*km

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Abbildung 24: Mit Fixbeam-Radar ermittelter Zughöhenverlauf innerhalb und außerhalb des Windparks

alpha ventus in zwei aufeinander folgenden Frühjahrsnächten hoher Zugintensität,

13./14.04.2013 (oben) und 14./15.04.2013 (unten) mit Rückenwindkomponente (TWC), Sei-

tenwindkomponente (CWC), Luftfeuchte und Niederschlag. Fläche der Kreise entspricht

Zugrate. In der Nacht 13./14.04.2013 wurde mit VARS eine starke Anlockung von Singvö-

geln an der Windturbine AV4 festgestellt, in der Folgenacht in geringerem Maße (s. o.).



Seite 57

10.5. Kollisionsraten an der OWEA AV4

Über die von VARS im Rotorbereich aufgezeichneten Vogelbewegungen ließ sich die Kollisi-

onsrate für die OWEA AV4 im Windpark alpha ventus über das in Kap. 9.3 beschriebene

Verfahren ermitteln. Die Rechnungen mit dem Kollisionsmodell von Band (2012) ergaben als

Durchschnittswert für den Zeitraum 2010-2013 eine Anzahl von 8-14 Kollisionsereignissen

pro OWEA und Jahr, wenn als Grundlage die mit der Gondelkamera aufgezeichneten Rotor-

durchflüge herangezogen wurden (Tabelle 4). Die angegebene Spanne drückt die Unsicher-

heiten bei der Bestimmung entfernter Flugobjekte aus. Der Basiswert von acht Kollisionser-

eignissen betrifft die sicher erkannten Vögel, während sich die obere Grenze durch verblie-

bene Unsicherheiten bei der Trennung von Kleinvögeln gegenüber anderen Flugobjekten

(z. B. Großinsekten, abfallende Tropfen) ergab. Vor allem fliegende Objekte, die mit geringen

Pixelflächen abgebildet wurden, ließen sich nicht immer sicher zuordnen (vgl. Kap. 10.3.4).

Daher wurden für die obere Grenze auch Rotordurchflüge herangezogen, bei denen es sich

mit einiger Wahrscheinlichkeit ebenfalls um Vögel handelte („mögl. Vogelkollisionen“, Tabelle

4). Insgesamt basieren die Rechnungen auf 38 Durchflügen (21 sichere und 17 mögliche

Vogelereignisse), von denen nur drei gegen den Wind stattfanden. Davon betrafen 31 Ereig-

nisse die Nacht.

Tabelle 4: Kollisionsraten von Zugvögeln an der AV4 im Zeitraum 2010-2013, ermittelt aus den mit VARS erfassten Vogelbewegungen im Rotorbereich und dem Kollisionsmodell von Band (2012).

2010

ab 27.09.

2011

ganzjährig

2012

ganzjährig

2013

bis 29.08.

Summe

Vogelkollisionen 8,62 6,44 3,87 2,93 21,86

mögl. Vogelkollisionen 6,29 5,12 2,09 4,24 17,73

Messtage 93 356 349 241 1.039

Kollisionsrate pro Jahr

Vogelkollisionen/Messtag 0,093 0,018 0,011 0,012 7,68

mögl. Vogelkoll./Messtag 0,068 0,014 0,006 0,018 6,23

∑ Kollisionen/Messtag 0,160 0,032 0,017 0,030 13,91

Die durchschnittliche Kollisionswahrscheinlichkeit mit dem Rotor – ermittelt aus den für jeden

einzelnen Rotordurchflug berechneten Kollisionswahrscheinlichkeiten – betrug 0,0636 (d. h.

6,36 %, Einzelwerte 3,73 bis 10,86 %) und unter Einschluss der unsicheren Flugobjekte

0,0637. Dieser relativ niedrige Wert resultiert u. a. aus dem meist geringen Anstellwinkel der

Rotorblätter, der in knapp 90 % der Fälle um null Grad (senkrecht) stand. Bei einer Steige-

rung des Anstellwinkels ergeben sich regelmäßig höhere Kollisionswahrscheinlichkeiten.

Dass die Rotorblätter der AV4 meist senkrecht ausgerichtet waren, wenn Vögel im Gefah-

renbereich festgestellt wurden, ist plausibel, da der Anstellwinkel erst bei Überschreiten der

Nennwindgeschwindigkeit von 13 m/s (6 Bft.) automatisch vollzogen wird. Solche hohen

Windgeschwindigkeiten werden von Singvögeln seltener zur Querung der Nordsee genutzt

(z. B. bei optimalen Rückenwind).



Seite 58

Die ermittelte Kollisionsrate von 8-14 Individuen bezieht sich primär auf Singvögel, da bei

Betrieb der Anlage nahezu ausschließlich Kleinvögel mit dem VARS auf der Gondel nach-

gewiesen wurden. Die einzigen Nicht-Singvögel betrafen einen Watvogeltyp und eine mögli-

che Spatelraubmöwe. Rund 82 % der Ereignisse traten in der Dunkelheit und entsprechend

wenige bei Tageslicht auf.

Um möglichen Verteilungsunterschieden von Vögeln in verschienen Höhenstufen des Rotors

gerecht zu werden, wurden zusätzlich zur Gondelkamera auch die Daten vom Turmfuß her-

angezogen (vgl. Kap. 9.3). Die Rotordurchflüge oberhalb der Gondel und die Vogelbewe-

gungen im Kamerasektor über dem Plattformdeck (vgl. Abbildung 8) standen für Zeiträume,

in denen die AV4 in Betrieb war, in einem Verhältnis von 1:3,67 zugunsten der unteren Ka-

mera. Unter Ausklammerung der Großmöwen, die im Rotorbereich über der Gondel bei Be-

trieb der Anlage nicht auftraten, reduzierte sich der Wert auf 1:1,67. Überträgt man dieses

Verhältnis auf die ermittelten Kollisionsraten, ergibt sich eine Spanne von 13-23 Kollisionser-

eignissen pro OWEA und Jahr. Unter Einschluss der Großmöwen, die sich bevorzugt in un-

teren Höhenschichten aufhielten, steigt der errechnete Wert für die Kollisionsrate entspre-

chend des oben genannten Verhältniswertes auf 29 Individuen pro Anlage und Jahr. Ein

Hochrechnen der „möglichen Vogelereignisse“ von der Gondelkamera um das genannte

Verhältnis ist nicht sinnvoll, da bei Großmöwen keine Bestimmungsunsicherheiten im Rotor-

bereich bestehen. Da mit der Kamera am Turmfuß keine Rotordurchflüge, sondern nur Flüge

im Nahbereich der Gefahrenzone dokumentiert werden, sind diese Schätzungen ohnehin

unter diesem Vorbehalt zu interpretieren.

10.6. Großräumiges Ausweichen (macro-avoidance)

In fünf der sieben untersuchten Saisons wurden in Höhen bis 200 m innerhalb des Wind-

parks im Mittel höhere Zugraten gemessen als außerhalb, im Herbst 2012 war dies umge-

kehrt, im Herbst 2013 konnten keine Unterschiede gefunden werden (Abbildung 25).

Damit wurden keine Hinweise auf ein generelles großräumiges Ausweichen gegenüber dem

Offshore-Windpark gefunden. Vielmehr deuten die Ergebnisse an, dass es zu Lockwirkun-

gen von alpha ventus auf nachts ziehende Vögel kommt. Besonders deutlich erhöhte Zugra-

ten innerhalb des Parks in den untersten 200 m gegenüber außerhalb wurden während

Zugwellen im Oktober/November 2010 und Ende Mai 2012 festgestellt. Sehr ähnliche Zugra-

ten in diesem Höhenbereich innerhalb und außerhalb des Offshore-Windparks wurden wäh-

rend insgesamt vier starker Zugnächte Mitte und Ende April 2013 registriert (Abbildung 38).

Für zwei dieser Nächte wurde der Zugverlauf über die Nacht sowie über alle erfassten Hö-

henschichten hinweg und unter Betrachtung von Wetterparametern bereits in Abbildung 24

dargestellt.



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Höhe bis 200 m

Saison

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011

Frühjah

r 201

2

Her

bst 2

012

Frühjah

r 201

3

Her

bst 2

013

Zugra

te (

Vögel/h*k

m)

0

50

100

150

200

250

300

350

außerhalb Windpark

innerhalb Windpark

136

171198

663

101

274

69***

***

*

***

*

**

Abbildung 25: Mittlere stündliche Zugraten + Standardfehler innerhalb und außerhalb des Windparks

alpha ventus nach Radarmessungen. Grundlage des Vergleichs sind die Zugraten aller

Nachtstunden, in denen Daten von beiden Seiten aus allen drei Anstellwinkeln vorlagen

und hierbei mindestens ein Echo registriert wurde. Wilcoxon-Tests. Zahlen über den Säu-

lenpaaren geben die Anzahl der betrachteten Nachtstunden an. *: p < 0,05, **: p < 0,01, ***:

p < 0,001.

10.7. Ausweichrate für den Nahbereich (micro-avoidance)

Zur Berechnung der Ausweichrate (avoidance rate) wurden zunächst alle mit VARS erfass-

ten Ereignisse herangezogen, die nachts bei drehendem Rotor die Rotorscheibe durchflo-

gen. Dies waren 14 sicher identifizierbare Vögel und unter Einschluss der unsicheren Objek-

te maximal 31 Vögel. Von den sicher bestimmten Vögeln durchflogen 12 Individuen den Ro-

tor von vorne kommend und hatten dementsprechend im Moment der Erfassung durch

VARS die Rotorscheibe erfolgreich durchflogen. Bei einer mittels Band-Modell bestimmten

mittleren Kollisionswahrscheinlichkeit beim Durchflug von 0,0636 ergaben sich somit rechne-

risch 0,76 weitere Individuen, die beim versuchten Durchflug mit dem Rotor kollidierten und

entsprechend nicht von der Kamera erfasst werden konnten. Diese rechnerisch ermittelten

Kollisionsereignisse wurden bei Berechnung der Ausweichrate einbezogen. Von den maxi-

mal 31 erfassten Vögeln durchflogen 28 den Rotor von vorn. Unter Berücksichtigung der

entsprechenden Kollisionsrate ergaben sich rechnerisch 1,78 weitere Kollisionsereignisse.

Zur Berechnung der Durchflugrate wurde daher von 14,76 bis 32,78 Vögeln ausgegangen,



Seite 60

die beim Betrieb der Anlage den Kameraausschnitt durchflogen bzw. bereits zuvor beim

Durchflug durch die Rotorebene kollidierten. Bei einem Öffnungswinkel von 22° entspricht

dies 241,53 bis 536,40 Vögeln, die den gesamten Rotorkreis in der betrachteten Erfassungs-

zeit von 8.741,45 Stunden querten, entsprechend einer Durchflugrate von 0,028-0,061 Indi-

viduen pro Stunde .

Zur Berechnung der Ausweichrate (avoidance rate) wurde als Bezugsgröße eine allgemeine

Zugrate im Bereich des Windparks alpha ventus mit dem Fixbeam-Radar ermittelt. Hierfür

wurden aus dem Zeitraum von Januar 2011 bis August 2013 die Radardaten verwendet, die

innerhalb des Windparks in Höhen bis 200 m gemessen wurden. Radardaten aus dem

Herbst 2010 wurden nicht mit einbezogen, weil es in diesem Zeitraum noch Probleme durch

Störechos infolge des Betriebes eines weiteren Radars auf der Forschungsplattform FINO1

gab und insgesamt nur ein recht geringer Zeitraum mit überdurchschnittlich hohen Zugraten

abgedeckt wurde. Der genannte Höhenbereich bis 200 m (und nicht eine geringere Ober-

grenze) wurde gewählt, um einerseits den Höhenbereich der Rotoren gut abzudecken, ande-

rerseits aber auch, um eine gewisse Mindestfläche des Radarstrahls im Betrachtungsbereich

zu garantieren. Aufgrund des schlanken Strahls, der verwendeten Anstellwinkel und der rela-

tiv geringen Dichte fliegender Vögel konnten so hinreichend robuste Werte berechnet wer-

den. Es wurden ausschließlich diejenigen Bereiche des Radarstrahls herangezogen, mit de-

nen dieser auf einer horizontalen Linie von 2.050 m Länge – entsprechend einer Entfernung

von 250 bis 2.300 m von der Forschungsplattform FINO1 – den Offshore-Windpark durch-

schneidet. Die bei allen Einzelmessungen im Betrachtungszeitraum abgedeckten Flächen

des Radarstrahls wurden aufsummiert und mit der Summe der erfassten Vögel und einem

Erfassungszeitraum von 4,7 Minuten pro Messung in Beziehung gesetzt. Dies erfolgte zu-

nächst getrennt für die vier verschiedenen Vogeltypen, da die Erfassungsfläche im Radar-

strahl in Abhängigkeit von ihrem typspezifischen Erfassungswinkel („operativer Öffnungswin-

kel“) unterschiedlich ist. Die ermittelten Werte wurden anschließend auf die Fläche des Ro-

torkreises von 0,012 km² (entsprechend 126 Meter Durchmesser) und einen Zeitraum pro

Stunde bezogen, der für alle vier Vogeltypen aufsummiert eine Zugrate durch den Rotorkreis

von 1,40 Vögeln pro Stunde ergab.

Aus dem Quotienten der mit VARS gemessenen Rotordurchflüge und der mittels Radar er-

mittelten Zugrate errechnete sich ein Anteil von 1,97 – 4,37 %, was eine Ausweichrate von

95,62 – 98,03 % ergab.

Nach dem gleichen Schema wurde auch die Ausweichrate gegenüber dem stehenden Rotor

ermittelt, wobei potenzielle Kollisionen mit den unbewegten Rotorblättern vernachlässigt

wurden. Bei Stillstand der Turbine wurden in insgesamt 1.722,2 Stunden, in denen VARS

lief, 163 Flüge von Vögeln durch den mit der Kamera abgedeckten Bereich registriert. Hie-

raus ergab sich eine Flugrate durch die gesamte Rotorscheibe von 1,55 Vögeln pro Stunde.

Dem gegenüber errechnete sich aus den Radardaten für einen Ausschnitt entsprechender

Fläche im Offshore-Windpark eine Zugrate von 2,61 Vögeln pro Stunde.

Hieraus ergab sich, dass ein Anteil von 59,27 % der Vögel den Rotorbereich bei stehender

Anlage durchflog, was einer Ausweichrate von 40,73 % entspricht. Damit wurde bei Stillstand

der Turbine ein 13,6 bis 30-mal höherer Anteil an Vögeln im Rotorbereich festgestellt als bei

drehendem Rotor.



Seite 61

11. Diskussion

11.1. Phänologie und Intensität des Vogelzuges

Das Auftreten von Nachtziehern in Schüben relativ hoher Zugintensitäten, die eine oder

mehrere Nächte umfassen können und sich mit Phasen ohne oder nur schwachem Zugge-

schehen abwechseln, wurde auch in anderen Untersuchungen auf der offenen Nordsee be-

legt (Orejas et al. 2006, Hüppop et al. 2009, Dierschke et al. 2011). In der vorliegenden Un-

tersuchung wurden insbesondere im Frühjahr 2013 und im Herbst 2011 hohe Anteile des in

der Saison erfassten Vogelzuges innerhalb von jeweils nur vier Nächten erfasst. Eine dieser

Zugwellen in den Nächten 13./14.04. und 14./15.04.2013 war sehr wahrscheinlich das Er-

gebnis eines markanten Wetterwechsels, der inzwischen auch Eingang in die ornithologische

Literatur gefunden hat (Gelpke et al. 2013). Nach dem Ende einer sehr langen Kälteperiode

in Deutschland, begleitet von anhaltenden Gegenwinden, was zu einem sehr ausgeprägten

Zugstau führte, kam es im April infolge einer plötzlichen Wetterbesserung zu einem massen-

haften Aufbruch von Zugvögeln nach Norden. Insbesondere Windrichtung und –stärke

kommt – oft in Kombination mit weiteren Faktoren – grundsätzlich eine Schlüsselrolle als

Auslöser für Zugwellen zu (Liechti 2006). Beide Größen können für die individuelle Entschei-

dung von Landvögeln, große Strecken über See zurückzulegen oder nicht, entscheidend

sein (Schmaljohann & Naef-Daenzer 2011). U. a. durch Schwankungen der Wetterbedin-

gungen, Variation in der genauen Terminierung von Abzugsentscheidungen in der Nacht

(Schaub et al. 2003) sowie durch Durchzug von Vögeln aus unterschiedlich weit von der FI-

NO1 entfernten Aufbruchsgebieten lassen sich die in der vorliegenden Untersuchung festge-

stellten erheblichen Schwankungen der stündlichen Zugintensitäten im Verlauf der Nacht

erklären.

In neun bzw. acht der zehn Nächte stärkster Zugintensität innerhalb und außerhalb des

Windparks alpha ventus wurden zumindest zeitweise Winde mit Ostkomponente registriert.

Dies unterstreicht die Rolle der Winddrift für das Auftreten von Landvögeln über der Deut-

schen Bucht (vgl. Dierschke et al. 2011) bzw. die Rolle von Winddrift für die Route ziehender

Vögel generell (Liechti et al. 2006; Newton et al. 2008). Vor dem Hintergrund, dass Vögel

vorzugsweise bei günstigen Windbedingungen starten (Newton et al. 2008), ist bemerkens-

wert, dass jeweils in der Hälfte der zehn Nächte Gegenwinde der Stärke 3 Bft. und höher

auftraten. In mehreren Nächten waren Verschlechterungen der Windbedingungen im Sinne

eines stärker werdenden Gegenwinds zu verzeichnen. Beides deutet darauf hin, dass die

Vögel einen Teil ihres Weges über Wasser unter relativ guten Zugbedingungen zurückgelegt

haben und dass es durch unterwegs eintretende Wetterverschlechterung zu einer Verringe-

rung der Fluggeschwindigkeit und damit einher gehenden Stauungseffekten und entspre-

chend erhöhten Zugdichten kam. Wirklich bewiesen werden könnte ein derartiger Zusam-

menhang über einen Vergleich der gemessenen Zugmuster mit großräumig angelegten Wet-

termodellen, was jedoch über den Rahmen der hier vorgestellten Studie hinausgeht. Die

Untersuchungen von Karlsson et al. (2011) zeigen, dass viele Nachtzieher auch ohne Unter-

stützung durch Rückenwinde ziehen, obwohl dies für eine energetische Optimierung des

Zuges vorteilhaft wäre (Liechti et al. 2006). Es wird vermutet, dass es sich Vögel in vielen

Fällen nicht leisten können, auf optimale Windbedingungen zu warten, da entsprechende

Phasen vergleichsweise selten sind, für den Zug ein großer Teil der Nacht gebraucht wird

und die Nachteile des Wartens zu groß wären (Karlsson et al. 2011).



Seite 62

Im Hinblick auf das von Offshore-Windparks ausgehende Gefährdungspotenzial für Zugvögel

bedeuten die genannten starken Schwankungen der Zugintensität, dass sich dies innerhalb

sehr kurzer Zeit stark erhöhen kann. Des Weiteren hat der geschilderte Ablauf des Vogelzu-

ges zur Folge, dass für die Abschätzung der eigentlichen Bedeutung eines Seegebietes für

den Vogelzug oft nur relativ kurze Zeitintervalle zur Verfügung stehen. Bei schiffsgestützten

Untersuchungen des Vogelzuges, wie sie derzeit nach dem Standarduntersuchungskonzept

des BSH (StUK4, BSH 2013) vorgesehen sind, kommt daher der Wahl der Erfassungstermi-

ne, die in der Summe zeitlich ungefähr ein Viertel der Hauptzugperioden abdecken, beson-

dere Bedeutung für die Aussagekraft der erhobenen Daten zu. Die in der vorliegenden Un-

tersuchung registrierten Zugmuster unterstreichen den besonderen Wert kontinuierlicher

Erfassungen des Vogelzuges im Kontext von Windparkplanungen, wie auch im Standardun-

tersuchungskonzept des BSH (2013) dargelegt. Denn kontinuierliche Messungen können die

Wahrscheinlichkeit, Zugwellen hinreichend zu erfassen, entscheidend erhöhen. Solche Dau-

erbeobachtungen erfordern i. d. R. feste Plattformen. Da Forschungsplattformen künstliche

Strukturen im Meer darstellen und infolge ihrer Struktur und Beleuchtung ihrerseits eine Ge-

fahr für ziehende Vögel darstellen können (Aumüller et al. 2011, Schulz et al. 2013), kann

empfohlen werden, vorrangig bereits im Windparkbereich vorhandene Strukturen wie Um-

spannplattformen, andere Plattformen oder die Offshore-Windenergieanlagen selbst als

Standort für stationäre Messgeräte zu nutzen.

Teilweise zeitgleich zu den hier durchgeführten Untersuchungen wurden auf der For-

schungsplattform FINO2 im zentralen Teil der südwestlichen Ostsee durch das IfAÖ eben-

falls Erfassungen des Vogelzuges mittels Fixbeam-Radar durchgeführt (Schulz et al. 2013).

Dabei gelang insbesondere im Herbst 2011 eine fast lückenlose Erfassung des nächtlichen

Vogelzuges über der Ostsee. Während bei den hier dargestellten Erfassungen des Vogelzu-

ges auf FINO1 mittels Radar im Zeitraum von Mitte Oktober 2010 bis Ende Oktober 2013 in

insgesamt zehn Nächten vergleichsweise hohe Zugraten von im Mittel 2.000 Vögeln/h*km

und mehr (Maximum 3.161 Vögel/h*km in der Nacht 21./22.04.2013) gemessen werden

konnten (vgl.



Seite 63

Tabelle 2), wurde eine Zugrate von 2.000 Vögeln/h*km bei FINO2 alleine im Herbst 2011

bereits sechsmal, z. T. um ein Mehrfaches, überschritten (bei FINO1 im Herbst 2011 kein

einziges Mal). Weiterhin zeigen die Erfassungen auf FINO2 auch in den – durch allerdings

größere Messlücken unterbrochenen – Zugsaisons Frühjahr und Herbst 2012 eine deutlich

größere Anzahl mittlerer oder kleiner Zugwellen, so dass über der Ostsee bei FINO2 insge-

samt von einem deutlich stärker ausgeprägten Nachtzug ausgegangen werden muss als im

Seegebiet bei FINO1, das zur offenen Nordsee zu rechnen ist. Wahrscheinliche Gründe für

den schwächer ausgeprägten Nachtzug über der offenen Nordsee bei FINO1 sind

das (im Gegensatz zur Ostsee) fehlende Vorhandensein von sich in Zugrichtung ver-

jüngenden Landmassen, die auch nachts als Leitlinien wirken können (vgl. Bruderer

& Liechti 1998, Schulz et al. 2013),

die Alternative, die Nordsee in der östlichen Deutschen Bucht auf kürzerer Strecke zu

queren (vgl. Orejas et al. 2005) sowie

ein für die Masse ziehender Landvögel kleinerer Einzugsbereich (vgl. BirdLife Interna-

tional 2004, Hüppop & Hüppop 2009).

Sowohl Radaruntersuchungen aus dem Offshorebereich der Nordsee (Orejas et al. 2005,

Hüppop et al. 2008) als auch die erwähnte, mit ähnlicher Methodik von der Forschungsplatt-

form FINO2 aus durchgeführte Studie (Schulz et al. 2013) belegen ebenso wie die hier vor-

gestellte Untersuchung eine regelmäßig starke Verdichtung des Vogelzuges in den untersten

Höhenschichten.

11.2. Zugrate innerhalb und außerhalb von alpha ventus (macro-

avoidance)

Bislang liegen aufgrund der schlechten Beobachtbarkeit von Nachtziehern mit herkömmli-

chen Methoden kaum Kenntnisse zu ihrer Verteilung im Bereich von Offshore-Windparks

vor. Lediglich für Tauch- bzw. Meeresenten konnte bisher nachts ein regelmäßiges groß-

räumiges Ausweichen vor den OWEA (Dirksen et al. 1998, Kahlert et al. 2004), aber auch

Durchflüge durch die zwischen den Turbinenreihen bestehenden Gassen belegt werden

(Christensen et al. 2004, Desholm & Kahlert 2005). Krijgsveld et al. (2011) erfassten fliegen-

de Vögel mit horizontal und vertikal betriebenen Schiffsradargeräten im Bereich eines Offs-

hore-Windparks in der niederländischen Nordsee. Ein eigentlicher Vergleich von Zugraten

innerhalb und außerhalb des Windparkareals fand jedoch nicht statt. Mit dem Horizontalradar

beobachtete Ausweichbewegungen gegenüber dem Offshore-Windpark, die bei Nacht aus-

geprägter waren als am Tag, werden vor allem auf Flugbewegungen vor Ort rastender Was-

servögel zurückgeführt, doch berichten die Autoren von erheblichen Beeinträchtigungen

durch Störsignale durch die OWEA. Aussagen zur Verteilung von Vögeln bei eigentlichen

Zugereignissen innerhalb und außerhalb des Offshore-Windparks waren für den Höhenbe-

reich der OWEA nicht möglich, da das Horizontalradar keine Informationen zur Flughöhe

liefert. Blew et al. (2008) erfassten den allgemeinen Vogelzug im Bereich von zwei däni-

schen Offshore-Windparks in Nord- bzw. Ostsee mit herkömmlichen Schiffsradargeräten, die

von einem am Rand der Windparks ankernden Schiff aus betrieben wurden. Hierbei wurden

mit dem vertikal rotierenden Radar nachts im Schnitt etwas höhere Anzahlen ziehender Vö-

gel auf der dem Offshore-Windpark abgewandten Seite festgestellt. Blew et al. (2008) wei-



Seite 64

sen jedoch auf die Problematik hin, dass die im Radarbild ebenfalls dargestellten OWEA zu

erheblichen Störechos und Abschattungseffekten auf der Windparkseite führten, was einen

beidseitigen Vergleich von Zugraten erschwert. Krijgsveld et al. (2011) berichten ebenfalls

von deutlichen Abschattungseffekten im Offshore-Windpark, die nicht auswertbare Zonen zur

Folge hatten. Bei der Verwendung herkömmlicher Schiffsradargeräte sind die genannten

Störeffekte durch den relativ breiten Öffnungswinkel des Radarstrahls bedingt, der für Stör-

signale durch randständige Strukturen anfällig ist und eine Ausrichtung in die Gassen von

Offshore-Windparks erschwert (vgl. Schmaljohann et al. 2008). Zudem waren Störsignale

durch die Bewegungen des ankernden Schiffes variabel in ihrer Ausdehnung und der eigent-

liche Erfassungsbereich nicht klar definierbar.

Bei den hier vorgestellten Untersuchungen mittels Fixbeam-Radar waren die erzielten Ra-

darbilder trotz des im Vergleich zum herkömmlichen Schiffsradar wesentlich schlankeren und

am Rand stärker begrenzten Radarstrahls ebenfalls durch gewisse von den OWEA ausge-

hende Störsignale gekennzeichnet. Diese waren jedoch klarer begrenzt und aufgrund der

festen Messplattform (FINO1) in ihrer Ausdehnung wesentlich einheitlicher. Dementspre-

chend war es hier möglich, den eigentlichen Erfassungsbereich klar zu definieren, Störzonen

klar von einer Auswertung auszuschließen und entsprechend flächenbezogene Zugraten zu

berechnen. In der vorliegenden Studie wurden in fünf der sieben untersuchten Saisons

nachts im Mittel leicht bis deutlich höhere Zugraten innerhalb von alpha ventus im Vergleich

zum Referenzbereich außerhalb des Offshore-Windparks gemessen. In einer Saison (Herbst

2012) wurde außerhalb von alpha ventus eine leicht erhöhte Zugrate festgestellt, im Herbst

2013 konnten keine Unterschiede ermittelt werden. Somit ergaben sich keine Hinweise auf

großräumige Ausweichbewegungen von Nachtziehern, welche sich in generell höheren Zug-

raten außerhalb von alpha ventus niederschlagen. Vielmehr deuten die Ergebnisse auf eine

Lockwirkung des Offshore-Windparks auf Nachtzieher hin. Für solche Lockeffekte ist die Be-

feuerung der Anlagen als Hauptursache anzunehmen. Lockeffekte von Lichtquellen auf Vö-

gel bei Nacht sind vielfach und seit über hundert Jahren belegt (Blasius 1890, Gätke 1891,

Gauthreaux & Belser 2006, Ballasus et al. 2009, Dierschke et al. 2011). Für eine von Offsho-

re-Windparks ausgehende Lockwirkung durch Licht ist vermutlich sehr viel weniger die der

Flugsicherheit dienende rote Blinkbefeuerung auf der Gondel als vielmehr die stehende wei-

ße Beleuchtung im Bereich der Gründungen verantwortlich. Nach bisherigen Erkenntnissen

reagieren Vögel bei Nacht wesentlich stärker auf stehendes als auf blinkendes Licht. Zur

Wirkung der Lichtfarbe ist ein einheitliches Bild schwieriger zu zeichnen (Ballasus et al.

2009).

Lockwirkungen durch Licht im Offshorebereich treten vor allem dann ein, wenn sich Wetter-

bedingungen verschlechtern und die Sichtweite abnimmt (Gauthreaux & Belser 2006, Balla-

sus et al. 2009, Hüppop & Hilgerloh 2012, Schulz et al. 2013). Bei Eintreten von Gegenwind,

geringer Sichtweite oder Regen bzw. deren Kombination verringern Vögel in der Regel ihre

Zughöhe (Alerstam 1990, Gruber & Nehls 2003, Hüppop et al. 2012) und geraten dabei auch

ohnehin in den Höhenbereich, in denen sich OWEA befinden. Messwerte zum Auftreten von

Nebel im Bereich der Forschungsplattform FINO1 standen für die hier durchgeführten Unter-

suchungen nicht zur Verfügung, wohl aber Angaben zur Luftfeuchte. Sehr hohe Luftfeuchtig-

keit kann als Hinweis auf schlechte Sichtverhältnisse gewertet werden (Hüppop & Hilgerloh

2012). Für die starken Zugnächte 31.10./01.11.2010 sowie 01./02.11.2010 wurden in der

vorliegenden Untersuchung bei hoher Luftfeuchte bzw. auch nachfolgendem Regen mit der

Kamera starke Lockwirkungen an einer OWEA nachgewiesen. Radaranalysen für diesen



Seite 65

Zeitraum zeigen, dass die Vögel innerhalb von alpha ventus vorwiegend in Höhen bis 200 m,

außerhalb des Offshore-Windparks aber in etwas größeren Höhen flogen (s. Kap. 10.4). Dies

spricht dafür, dass die Vögel durch die Lichtanlockung der beleuchteten OWEA regelrecht

„heruntergezogen“ wurden. In den beiden anderen, hier im Detail dargestellten starken Zug-

nächten im April 2013 konnte ein solcher Effekt nicht festgestellt werden, da die Vögel hier

von vornherein in den untersten 200 m flogen.

Wissenschaftliche Untersuchungen, über welche Entfernungen hinweg Lockeffekte von Licht

auf Zugvögel stattfinden, fehlen weitgehend (Ballasus et al 2009). Bruderer et al. (1999) stell-

ten an Land in Israel mit einem Zielfolgeradar fest, dass die Reaktionen auf eine starke

Lichtquelle bis zu einem Kilometer weit reichten. Für die Verhältnisse auf See fehlen Daten

dieser Art bisher, könnten für eine Beurteilung, inwieweit beleuchtete Offshore-Windparks

Zugwege über Wasser durch Lockwirkung beeinflussen, aber wesentlich sein.

11.3. Einordnung der Ergebnisse zu Kollisionsrate und Ausweichrate im

Nahbereich (micro-avoidance)

Auch wenn Kollisionen von Vögeln mit der OWEA AV4 nicht direkt dokumentiert werden

konnten, so ermöglichte der hier verfolgte Ansatz die Angabe einer realitätsnahen Schätzung

der durchschnittlichen Kollisionsrate je OWEA und Jahr und - in Kombination mit den Ra-

darmessungen - auch einer Ausweichrate. Zumindest konnte die Dimension des Problems

umrissen werden, die vor dieser Untersuchung auch international nicht einzugrenzen war.

Als Einschränkung verbleibt die geringe Abdeckung des Rotorkreises durch das Kamerasys-

tem VARS, was durch den langen Messzeitraum möglicherweise kompensiert wird. Zudem

wurde allein der Bereich des drehenden Rotors als Gefährdungsbereich definiert, während

feststehende Anlagenteile (Pylon, Rotorblätter bei Stillstand) ausgeklammert blieben.

Bei der Interpretation der Ergebnisse muss vor allem darauf hingewiesen werden, dass die

hier ermittelte Kollisionsrate nur für die OWEA AV4 im Windpark alpha ventus gilt. Für Offs-

hore-Windenergieanlagen mit anderer Lage im Windpark, zur Küste oder in anderen Mee-

resgebieten könnten abweichende Zugraten und Mechanismen zutreffend sein. Die Möglich-

keiten reichen von unterschiedlichen Vogeldichten am Rand bzw. innerhalb eines Offshore-

Windparks (hier auch in Bezug auf die starken Lichtquellen FINO1 und Umspannwerk) bis

hin zu höheren Zugraten in Küstennähe bzw. über der Ostsee. Dagegen lässt sich die in der

vorliegenden Untersuchung ermittelte Ausweichrate (vgl. Kap. 10.7) potenziell auf andere

Standorte übertragen, wenn Messungen mit Radar exakte Zugraten aus dem zu beurteilen-

den Offshore-Windpark liefern. Unsicherheiten bzgl. der Übertragbarkeit der Ergebnisse re-

sultieren aus der Lage der OWEA AV4 am Rand von alpha ventus und aus der unmittelbaren

Nähe zu einer stärkeren Lichtquelle (FINO1, Entfernung: 400 m). Daher ist nicht sicher, ob

die ermittelte Ausweichrate als Durchschnittswert für einen gesamten Offshore-Windpark

anwendbar ist. Im Gegensatz zu allen anderen, bisher in der Literatur verwendeten

„avoidance rates“ basiert der hier ermittelte Wert aber auf tatsächlichen Messungen in der

Meeresumwelt und schließt die besonders relevante Gruppe der Singvögel mit ein. Sowohl

die durchgängige Langzeiterfassung in der Nacht (drei Jahre) als auch die optische Erfas-

sung von kleinen Singvögeln im Rotorbereich wurden erstmals durchgeführt (vgl. Cook et al.

2012).



Seite 66

Die bisher in den Modellrechnungen für den Tagzug angesetzten „avoidance rates“ betragen

meist 98% - 99,5%, wobei Cook et al. (2012) aufgrund der Unsicherheiten empfehlen, auch

95% zu nutzen. Trotz der Verschiedenheit der Ansätze hinsichtlich der Tageszeit (Tag ge-

genüber Nacht) und der Erfassungsmethode (visuelle Beobachtungen / Schiffsradar gegen-

über Dauermessungen mit VARS und Fixbeam-Radar) erreichten die Ausweichraten im

Windpark alpha ventus vergleichbare Werte. Mit 95,6 % bis 98,0 % liegen die nächtlichen

„avoidance rates“, die hier als „micro-avoidance“ im unmittelbaren Nahbereich verstanden

werden müssen, in der Spanne der publizierten Werte. Alle früheren Untersuchungen zu

nächtlichen avoidance rates erfolgten mit Schiffsradaren. Da diese Radare durch die dre-

henden Rotoren der OWEA massiv gestört werden, ist im Nahbereich keine Detektion von

Vögeln mit dieser Methode möglich. Somit sind die in Cook et al. (2012) aufgeführten Bei-

spiele zur nächtlichen micro-avoidance eher als „meso-avoidance“ zu interpretieren (z. B.

Durchfliegen des Parks zwischen Anlagenreihen).

Kollisionsraten von Offshore-Standorten, die auf Messungen im Rotorbereich basieren, lie-

gen bisher nur für die Eiderente vor. Über eine Modellrechnung kalkulierte Desholm (2006)

für den Offshore-Windpark „Nysted“ das Kollisionsrisiko dieser Art auf 1,4 Vögel pro OWEA

und Jahr. Da dieser Wert nur für eine Art gilt, sind Vergleiche mit der im Windpark alpha ven-

tus ermittelten Rate nicht möglich. Im Gegensatz zu Offshore-Windparks liegen für Land-

standorte eine Vielzahl an Studien vor, die vor allem auf der Auswertung von Totfunden ba-

sieren. Nach einer Literaturauswertung lagen die weltweit ermittelten Kollisionsraten im Be-

reich von 0 bis 64 Vögeln (Mittel 6,9; Median 1,8) pro Onshore-Windenergieanlage und Jahr,

wobei Kollisionsraten von mehr als fünf Vögeln pro Windenergieanlage und Jahr vorrangig

bei Windparks in ungünstigen Standorten ermittelt wurden (Hötker 2006). Bei einer Auswer-

tung von europäischen Studien, die Sucheffizienz und Abtrag durch Aasfresser mit berück-

sichtigen, lagen die berechneten Kollisionsraten an Küstenstandorten zwischen 1,34 und 58

Vögel pro Turbine und Jahr (Witte & van Lieshout 2003). Damit fügt sich der im Windpark

alpha ventus ermittelte Wert von 8-14 (max. 29) Individuen in die von Landstudien bekannten

Szenarien ein, obwohl andere Einflüsse (keine Gewöhnungseffekte, keine Landemöglichkeit

für Landvögel) in der Offshore-Umgebung wirken. Auch die an der OWEA AV4 errechnete

Kollisionswahrscheinlichkeit eines Vogels, der durch die Rotorscheibe fliegt, lag mit durch-

schnittlich 0,064 (6,4 %) in der Spanne von 0,02 bis 0,16, die bei Modellrechnungen für ver-

schiedene Szenarien ermittelt wurden (Bellebaum et al. 2008). Die daraus ermittelten Kollisi-

onsraten weichen allerdings deutlich voneinander ab, da in der genannten Studie eine Aus-

weichrate von 0-90 % angenommen werden musste und die jährlichen Zugraten über der

südwestlichen Ostsee als wesentlich höher einzuschätzen sind, als am Standort alpha ven-

tus. Setzt man die mit VARS und Fixbeam-Radar für die OWEA AV4 im Offshore-Windpark

alpha ventus ermittelte Ausweichrate von 95,6 % bis 98,0 % an, reduziert sich die in Belle-

baum et al. (2008) angegebene Kollisionsrate von ca. 100-1.000 Vögeln pro Anlage und Jahr

(90-0 % Ausweichrate) rechnerisch auf 20-44 Individuen pro Anlage und Jahr. Die verblei-

bende Differenz zum Standort alpha ventus (8-14 Ind. / Anlage und Jahr) resultiert zum

Großteil aus der höheren jährlichen Zugrate über der südwestlichen Ostsee.



Seite 67

11.4. Potenzielle Ursachen für Ausweichverhalten im Nahbereich von

OWEA

Die Vergleiche der Flugbewegungen im Rotorbereich bei Betrieb und Stillstand der OWEA

AV4 zeigten deutliche Unterschiede zwischen den Betriebszuständen. Sowohl am Tag als

auch in der Nacht hielten sich mehr Vögel im Rotorbereich auf, wenn die Turbine stand (vgl.

Kap. 10.3.3). Darüber hinaus wurde eine große Diskrepanz zwischen der mit Radar gemes-

senen nächtlichen Zugrate in der betreffenden Höhenschicht und den mit VARS erfassten

Flugbewegungen an der OWEA AV4 registriert (vgl. Kap. 10.7). Aufgrund dieser Fakten lässt

das Verhalten der Vögel auf Meideverhalten im Nahbereich des Rotors schließen. Wenn

man dies voraussetzt, müssen die Vögel die Turbinen wahrnehmen und ihr Flugverhalten

anpassen. Drei Möglichkeiten der Wahrnehmung erscheinen potenziell möglich:

1. Optische Wahrnehmung

2. Akustische Wahrnehmung

3. Wahrnehmung von Infraschall (Druckunterschiede)

Optische Wahrnehmung

Die optische Wahrnehmung der drehenden Rotorblätter ist bei ausreichender Sicht als der

wahrscheinlichste Grund für Meideverhalten am Tag anzusehen. Im Gegensatz zu Brutplät-

zen und längerfristig genutzten Rasthabitaten an Landstandorten erfolgt wahrscheinlich kei-

ne Gewöhnung der Zugvögel gegenüber den Windenergieanlagen auf See. Lediglich für

Großmöwen und Kormorane, die die Konstruktionen als Teil ihres Lebensraumes nutzen und

auch regelmäßig auf den Gründungen rasten, ist dies zu erwarten.

Im Gegensatz zum Tag ist die optische Wahrnehmung in der Nacht weniger offensichtlich,

aber unter bestimmten Bedingungen wahrscheinlich. Das Restlicht z. B. durch Mondschein

bietet in klaren Nächten ausreichend Beleuchtung, um das Hindernis selbst aus größerer

Entfernung wahrzunehmen (Abbildung 26). Bei lockerer Bewölkung bestand sogar die Vari-

ante, dass sich die OWEA AV2 im Windpark dunkel vor einer erleuchteten Wolkenschicht

abbildete (Abbildung 27). Bei Mondlicht wird eine maximale Ausleuchtung von 0,25 Lux er-

reicht, bei sternenklarem Himmel und Neumond 0,001 Lux. Da nachtziehende Singvogelar-

ten selbst kleine Objekte bis mindestens 0,07 Lux erkennen können (Donner 1951), ist durch

die großen hellen Flächen der Rotorblätter eine noch bessere Wahrnehmbarkeit in der Nacht

zu erwarten. Dass die Anlagenreihen selbst aus größerer Entfernung durch Vögel erkannt

werden können, belegen weiträumige Verhaltensreaktionen von Wasservögeln (van der

Winden et al. 1999, Dirksen et al. 2000, Christensen et al. 2004). So wurden in mondhellen

Nächten signifikant mehr Flugbewegungen von Tauchenten zwischen den OWEA festge-

stellt, während sie den Offshore-Windpark bei weniger Licht häufiger umflogen (van der Win-

den et al. 1999, Dirksen et al. 2000). Auch Eiderenten passten nachts ihre Flugrichtung dem

Verlauf der Reihen an (Christensen et al. 2004).



Seite 68

Abbildung 26:

Nächtliche Ansicht der OWEA AV2 im Windpark alpha ventus am 26.09.2012 um Mitternacht – aufgenommen mit VARS aus 1,15 km Entfernung. Die Rotorblätter und der Turm der Anlage sind durch Mond-licht (Vollmond: 30.09., Halbmond: 22.09.) deutlich er-kennbar.

Abbildung 27:

ächtliche Ansicht der OWEA AV2 im Windpark alpha ventus am 29.09.2012 um Mitternacht – aufgenommen mit VARS aus 1,15 km Entfernung. Die Rotorblätter und der Turm der Anlage sind durch Mond-licht (hellerer Wolkenhintergrund, Vollmond: 30.09.) deut-lich erkennbar.

Neben den natürlichen Lichtquellen Mond und Sterne bestehen an jedem Bauwerk im Wind-

park alpha ventus künstliche Lichtquellen durch die Flug- und Schiffssicherheitsbeleuchtung

sowie die Deckslampen von FINO1, dem Umspannwerk und den Offshore-

Windenergieanlagen. Besonders bei hoher Luftfeuchte wird das Licht durch die Reflexion an

den Wassertropfen stärker gestreut, so dass auch punktuelle und scharf abgegrenzte Licht-

quellen einen größeren diffus erleuchteten Bereich bilden (Ballasus et al. 2009), was u. U.

die nächtliche Erkennbarkeit der Rotorblätter beeinflusst. Das beim VARS genutzte Infrarot-

licht der Strahler scheidet als Ursache für Meideverhalten im Rotorbereich aus, da Vögel

diese Wellenlänge nicht wahrnehmen.

Akustische Wahrnehmung

Die akustische Wahrnehmung des Rotors erscheint in der Offshore-Umgebung zunächst

wenig wahrscheinlich, da Meeresbrandung als bekanntes Geräusch allgemein mit einem

Schalldruckpegel von 60-70 dB (A) angegeben wird. Allerdings erreicht die Repower 5M, auf

der das VARS im Windpark alpha ventus montiert ist, nach Herstellerangaben einen maxi-

malen Schallleistungspegel von 107,5 dB (A). Dieser emittierte Schall wird primär durch die

Windgeräusche der Rotorblätter hervorgerufen, so dass Vögel den deutlichen Unterschied

der Lärmpegel im Nahbereich wahrnehmen könnten. Ob daraus Reaktionen resultieren,

muss offen bleiben.

Wahrnehmung von Infraschall (Druckunterschiede)

Als Infraschall werden Luftdruckschwankungen unterhalb einer Frequenz von 16 (20) Hz

definiert. Vögel (z. B. Tauben) sind offenbar in der Lage, diese Druckunterschiede wahrzu-

nehmen, so dass sogar die großräumige Orientierung über diesen Sinnesreiz diskutiert wur-

de (vgl. Hagstrum 2000). Durch Windenergieanlagen wird in Abhängigkeit von Windstärke

und Windrichtung Infraschall erzeugt, der besonders am Ende der Rotorblätter durch Wirbe-

lablösungen oder durch andere Verwirbelungen an Kanten, Spalten und Verstrebungen er-

zeugt wird (Ratzbor et al. 2012). Durch diese Rahmenbedingungen kann nicht ausgeschlos-

sen werden, dass Infraschall zur Wahrnehmung von Windturbinen durch Vögel in der Nacht

beiträgt.



Seite 69

Im Zusammenhang mit Druckunterschieden müssen auch die Nachlaufströmungen hinter

den Rotoren betrachtet werden, da sie einen wesentlichen Einfluss auf das Anfliegen der

Vögel gegen die Windrichtung besitzen könnten. Solche Verwirbelungen der Luftschichten

sind noch mehrere hundert Meter hinter den Turbinen nachweisbar (vgl. Hasager et al. 2013)

und müssten zumindest im Nahbereich von den fliegenden Vögeln wahrzunehmen sein.

Nach Beobachtungen von WINKELMAN (1992b) konnten Vögel weiterfliegen, wenn sie von

Nachlaufströmungen erfasst wurden, so dass eine Annäherung an eine Windenergieanlage

von hinten möglich ist. Dies belegen auch die drei Rotordurchflüge und weitere Annäherun-

gen, die mit VARS auf der OWEA AV4 festzustellen waren. Allerdings wird die Kollisions-

wahrscheinlichkeit beim Anflug gegen den Wind möglicherweise dadurch gemindert, dass

die Vögel bei Gegenwind eher Reaktionen und Ausweichbewegungen zeigen, als bei Rü-

ckenwind (Bellebaum et al. 2008). Bei Rückenwind waren 29 % der Vögel, die durch einen

Windpark flogen, irritiert (stark flatternder Flug), während bei Gegenwind mit 87 % eine deut-

lich höhere Quote erreicht wurde (Winkelman 1992 c, d). Neben einer besseren akustischen

Wahrnehmung ermöglicht der langsamere Flug bei Gegenwind eine längere Reaktionszeit

und eine bessere Manövrierfähigkeit bei der Annäherung an die Anlage (Bellebaum et al.

2008). Dies trägt möglicherweise zu der Diskrepanz zwischen Rotordurchflügen mit und ge-

gen den Wind bei, die an der OWEA AV4 mit VARS festgestellt wurde (vgl. Kap. 10.5).

11.5. Anwendung von VARS und Fixbeam-Radar im Rahmen von StUK4

Das Kamerasystem VARS und das Fixbeam-Radar sowie das eingesetzte Messdesign ha-

ben sich als tauglich erwiesen, über Jahre hinweg unter Offshore-Bedingungen auf verschie-

denen räumlichen Ebenen eine kontinuierliche Erfassung von Zugvögeln im Bereich eines

bestehenden Windparks zu gewährleisten. Damit ist die eingesetzte Technik geeignet, die

bisher diskontinuierlichen, vorwiegend schiffsgestützten Erfassungen zu ergänzen und ver-

bleibende Wissenslücken zu schließen. Bereits im Oktober 2013 wurde eine Überarbeitung

des bisherigen Untersuchungsstandards StUK3 (BSH 2007) vollzogen und das aktualisierte

Untersuchungskonzept StUK4 veröffentlicht (BSH 2013). In den Methodenkatalog dieses

neuen Standards wurde auf Basis der bisherigen Erfahrungen der Einsatz von Fixbeam-

Radaren sowie optischen Systemen aufgenommen.

12. Ausblick

Die hier durchgeführten Messungen liefern auf der Basis jahrelanger, kontinuierlicher Mes-

sungen konkrete Zahlen zum Aufkommen von Zugvögeln im Bereich des im Betrieb befindli-

chen Offshore-Windparks alpha ventus und decken dabei verschiedene räumliche Ebenen

sowie die Dunkelphase ab. Vergleichbares war bisher auch auf internationaler Ebene kaum

möglich. Die vorliegenden Ergebnisse schaffen eine neue Grundlage für eine Abschätzung

des Eintretens von Scheuch- bzw. Lockwirkungen durch Offshore-Windparks auf Nachtzie-

her. Weiterhin wurden erstmalig anhand von Messdaten aus dem unmittelbaren Rotorbe-

reich Kollisionsraten im Offshorebereich sowie Ausweichraten berechnet. Die Ausweichrate

liefert auch für andere, aber im Grundsatz ähnliche Offshore-Standorte eine aktualisierte

Basis, das von Offshore-Windparks ausgehende Gefährdungspotenzial für ziehende Vögel

mit Hilfe existierender Modelle zu ermitteln. Es ist zu beachten, dass die hier eingesetzten

Messgeräte jeweils nur einen begrenzten Erfassungsbereich abdecken konnten und viele



Seite 70

der vorgestellten Zahlen auf Hochrechnungen basieren. Insbesondere die Ergebnisse zu

Kollisions- und Ausweichraten beruhen vorwiegend auf Messungen, die im Rotorbereich ei-

ner einzigen OWEA durchgeführt wurden. Terrestrische Untersuchungen haben jedoch ge-

zeigt, dass die Platzierung einer Windturbine im Park erheblichen Einfluss auf das Gefähr-

dungspotenzial besitzen kann. Für eine Absicherung der Allgemeingültigkeit der hier erziel-

ten Aussagen sind daher weitere Messungen notwendig, die einen insgesamt vergrößerten,

zeitlich-räumlichen Erfassungsbereich sowie Messungen an weiteren Stationen umfassen.

Während der Offshore-Windpark alpha ventus die Nachtzieher offenbar eher anlockt als ver-

scheucht, wurden im Nahbereich der Rotoren auch nachts Meidungsreaktionen festgestellt.

Dennoch muss nach den hier durchgeführten Messungen davon ausgegangen werden, dass

in einem gewissen Rahmen Kollisionsereignisse stattgefunden haben. Im Hinblick auf die

Effektivität möglicher Minderungsmaßnahmen ist von besonderem Interesse, in welchem

Maße die Kollisionsrate bei drehenden Rotorblättern eine grundsätzlich denkbare Kollisions-

rate an unbewegten Windturbinen übersteigt. Zu Letzterer liegen bisher noch keine konkre-

ten Untersuchungen aus dem Offshore-Bereich vor. Nach wie vor sind die Mechanismen, auf

denen die Wahrnehmung von OWEA durch ziehende Vögel bei Nacht beruht und die letztlich

zu den gemessenen Lock- und Meidungsreaktionen führen, noch unzureichend bekannt. Es

erscheint jedoch als wahrscheinlich, dass durch Anpassung von Lichtregime und evtl. auch

Schallregime eine effektive Reduzierung des Kollisionsrisikos erfolgen kann. Die hier einge-

setzten Techniken erfordern feste Plattformen. Da auch von beleuchteten Plattformen in der

marinen Umwelt eine Gefahr für ziehende Vögel ausgeht, sind Messungen von bereits exis-

tierenden Strukturen (z. B. Umspannplattformen, OWEA) aus gegenüber eigens dafür errich-

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Project, Carbon County, Wyoming (November 1998 - June 2002). Report prepared for

Pacificorp, Inc., Portland, Oregon; SeaWest Windpower Inc., San Diego, California;

and Bureau of Land Management. http://www.west-inc.com/reports/fcr_final_mortality.pdf.

Zaugg, S., Saporta, G., van Loon, E., Schmaljohann, H. & F. Liechti (2008). Automatic identi-

fication of bird targets with radar via patterns produced by wing flapping. J. R. Soc. In-

terface 5: 1041-1053.

http://www.west-inc.com/reports/fcr_final_mortality.pdf



Seite 78

15. Anhang

15.1. Jahreszeitliches Auftreten der mit Fixbeam-Radar erfassten Vögel

Watvogeltyp

13

.10

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.10

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.10

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.10

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.10

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.10

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.10

.

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.10

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.10

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.10

.

31

.10

.

01

.11

.

02

.11

.

03

.11

.

Zu

gra

te (

Vö

ge

l/h

*km

)

120

80

40

0

40

80

120

Windpark

außerhalb Windpark

13

.10

.

14

.10

.

15

.10

.

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31

.10

.

01

.11

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02

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.

03

.11

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Zu

gra

te (

Vö

ge

l/h

*km

)

3000

2000

1000

0

1000

2000

3000

Windpark

außerhalb Windpark

Singvogeltyp

13

.10

.

14

.10

.

15

.10

.

16

.10

.

17

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24

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25

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26

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27

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28

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29

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30

.10

.

31

.10

.

01

.11

.

02

.11

.

03

.11

.

Zu

gra

te (

Vö

ge

l/h

*km

)

1200

800

400

0

400

800

1200

Windpark

außerhalb Windpark

Unbestimmte Vögel

Datum

13

.10

.

14

.10

.

15

.10

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16

.10

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17

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20

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30

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31

.10

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01

.11

.

02

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03

.11

.

Zu

gra

te (

Vö

ge

l/h

*km

)

3000

2000

1000

0

1000

2000

3000

Windpark

außerhalb Windpark

Alle Vögel

Herbst 2010

Abbildung 28: Jahreszeitliches Auftreten von Vögeln verschiedener Typen während des Herbstzuges




tum des Nachtbeginns an.



Seite 79

Watvogeltyp

10.0

7.

20.0

7.

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7.

10.0

8.

20.0

8.

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8.

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9.

20.0

9.

30.0

9.

10.1

0.

20.1

0.

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0.

10.1

1.

20.1

1.

30.1

1.

10.1

2.

20.1

2.

31.1

2.

Zugra

te (

Vögel/h/k

m)

50

25

0

25

50

Windpark

außerhalb Windpark

10.0

7.

20.0

7.

31.0

7.

10.0

8.

20.0

8.

31.0

8.

10.0

9.

20.0

9.

30.0

9.

10.1

0.

20.1

0.

31.1

0.

10.1

1.

20.1

1.

30.1

1.

10.1

2.

20.1

2.

31.1

2.

Zugra

te (

Vögel/h/k

m)

2000

1500

1000

500

0

500

1000

1500

2000

Windpark

außerhalb Windpark

Singvogeltyp

10.0

7.

20.0

7.

31.0

7.

10.0

8.

20.0

8.

31.0

8.

10.0

9.

20.0

9.

30.0

9.

10.1

0.

20.1

0.

31.1

0.

10.1

1.

20.1

1.

30.1

1.

10.1

2.

20.1

2.

31.1

2.

Zugra

te (

Vögel/h/k

m)

300

200

100

0

100

200

300

Windpark

außerhalb Windpark

Unbestimmte Vögel

Herbst 2011

Datum

10.0

7.

20.0

7.

31.0

7.

10.0

8.

20.0

8.

31.0

8.

10.0

9.

20.0

9.

30.0

9.

10.1

0.

20.1

0.

31.1

0.

10.1

1.

20.1

1.

30.1

1.

10.1

2.

20.1

2.

31.1

2.

Zugra

te (

Vögel/h/k

m)

2000

1000

0

1000

2000Windpark

außerhalb Windpark

Alle Vögel



am-Radar (Frühjahr 2011 wird bereits in Kapitel 4.1. präsentiert). Dargestellt sind mittlere

stündliche Zugraten pro Nacht plus/minus 95%-Konfidenzintervall. Beachte unterschiedli-

che Skalierungen. Das Datum gibt jeweils das Datum des Nachtbeginns an. Gelb: Messlü-

cken.



Seite 80

10.0

1.

20.0

1.

31.0

1.

10.0

2.

20.0

2.

29.0

2.

10.0

3.

20.0

3.

31.0

3.

10.0

4.

20.0

4.

30.0

4.

10.0

5.

20.0

5.

31.0

5.

10.0

6.

20.0

6.

30.0

6.

Zu

gra

te (

Vög

el/h*k

m)

500

250

0

250

500

Windpark

außerhalb Windpark

10.0

1.

20.0

1.

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1.

10.0

2.

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2.

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2.

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3.

20.0

3.

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4.

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4.

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5.

20.0

5.

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5.

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6.

20.0

6.

30.0

6.

Zu

gra

te (

Vög

el/h*k

m)

3000

2000

1000

0

1000

2000

3000

Windpark

außerhalb Windpark

Singvogeltyp

10.0

1.

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1.

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1.

10.0

2.

20.0

2.

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2.

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3.

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4.

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4.

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5.

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6.

20.0

6.

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6.

Zu

gra

te (

Vög

el/h*k

m)

3000

2000

1000

0

1000

2000

3000

Windpark

außerhalb Windpark

Unbestimmte Vögel

Frühjahr 2012

Watvogeltyp

Datum

10.0

1.

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1.

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1.

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2.

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2.

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3.

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4.

20.0

4.

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5.

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5.

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6.

20.0

6.

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6.

Zu

gra

te (

Vög

el/h*k

m)

6000

4000

2000

0

2000

4000

6000

Windpark

außerhalb Windpark

Alle Vögel





tum des Nachtbeginns an. Gelb: Messlücken .



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10.0

7.

20.0

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20.0

8.

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8.

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9.

20.0

9.

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9.

10.1

0.

20.1

0.

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0.

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1.

20.1

1.

30.1

1.

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2.

20.1

2.

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2.

Zugra

te (

Vögel/h*k

m)

100

50

0

50

100

Windpark

außerhalb Windpark

10.0

7.

20.0

7.

31.0

7.

10.0

8.

20.0

8.

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8.

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9.

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10.1

1.

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1.

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1.

10.1

2.

20.1

2.

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2.

Zugra

te (

Vögel/h*k

m)

1500

1000

500

0

500

1000

1500

Windpark

außerhalb Windpark

Singvogeltyp

10.0

7.

20.0

7.

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7.

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2.

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2.

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2.

Zugra

te (

Vögel/h*k

m)

900

600

300

0

300

600

900

Windpark

außerhalb Windpark

Unbestimmte Vögel

Herbst 2012

Watvogeltyp

Datum

10.0

7.

20.0

7.

31.0

7.

10.0

8.

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8.

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1.

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1.

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2.

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2.

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2.

Zugra

te (

Vögel/h*k

m)

1500

1000

500

0

500

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1500Windpark

außerhalb Windpark

Alle Vögel





tum des Nachtbeginns an. Gelb: Messlücken.



Seite 82

10.0

1.

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1.

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1.

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3.

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4.

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5.

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5.

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5.

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6.

20.0

6.

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6.

Zu

gra

te (

Vö

ge

l/h

*km

)

400

300

200

100

0

100

200

300

400

Windpark

außerhalb Windpark

10.0

1.

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1.

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1.

10.0

2.

20.0

2.

28.0

2.

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3.

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4.

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5.

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5.

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6.

20.0

6.

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6.

Zu

gra

te (

Vö

ge

l/h

*km

)

1500

1000

500

0

500

1000

1500

Windpark

außerhalb Windpark

Singvogeltyp

10.0

1.

20.0

1.

31.0

1.

10.0

2.

20.0

2.

28.0

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3.

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4.

20.0

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6.

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6.

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Zu

gra

te (

Vö

ge

l/h

*km

)

3000

2000

1000

0

1000

2000

3000

Windpark

außerhalb Windpark

Unbestimmte Vögel

Frühjahr 2013

Watvogeltyp

Datum

10.0

1.

20.0

1.

31.0

1.

10.0

2.

20.0

2.

28.0

2.

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Zu

gra

te (

Vö

ge

l/h

*km

)

4000

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0

2000

4000

Windpark

außerhalb Windpark

Alle Vögel





tum des Nachtbeginns an. Gelb: Messlücken.



Seite 83

10.0

7.

20.0

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20.0

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9.

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10.1

0.

20.1

0.

Zu

gra

te (

Vö

ge

l/h

*km

)

80

40

0

40

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Windpark

außerhalb Windpark

10.0

7.

20.0

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20.0

8.

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9.

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0.

20.1

0.

Zu

gra

te (

Vö

ge

l/h

*km

)

1500

1000

500

0

500

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1500

Windpark

außerhalb Windpark

Singvogeltyp

10.0

7.

20.0

7.

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7.

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8.

20.0

8.

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8.

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9.

20.0

9.

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9.

10.1

0.

20.1

0.

Zu

gra

te (

Vö

ge

l/h

*km

)

1000

500

0

500

1000

Windpark

außerhalb Windpark

Unbestimmte Vögel

Herbst 2013

Watvogeltyp

Datum

10.0

7.

20.0

7.

31.0

7.

10.0

8.

20.0

8.

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8.

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9.

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9.

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9.

10.1

0.

20.1

0.

Zu

gra

te (

Vö

ge

l/h

*km

)

1500

1000

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0

500

1000

1500

Windpark

außerhalb Windpark

Alle Vögel





tum des Nachtbeginns an.



Seite 84

15.2. Flughöhenverteilung der mit Fixbeam-Radar erfassten Vögel

Watvogeltyp

13.1

0.

14.1

0.

15.1

0.

16.1

0.

17.1

0.

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0.

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0.

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0.

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0.

22.1

0.

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0.

24.1

0.

25.1

0.

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0.

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0.

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0.

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0.

30.1

0.

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0.

01.1

1.

02.1

1.

03.1

1.

Zugra

te (

Vögel/h*k

m)

60

40

20

0

20

40

60

im Windpark

außerhalb Windpark

Herbst 2010

Singvogeltyp

13.1

0.

14.1

0.

15.1

0.

16.1

0.

17.1

0.

18.1

0.

19.1

0.

20.1

0.

21.1

0.

22.1

0.

23.1

0.

24.1

0.

25.1

0.

26.1

0.

27.1

0.

28.1

0.

29.1

0.

30.1

0.

31.1

0.

01.1

1.

02.1

1.

03.1

1.

Zugra

te (

Vögel/h*k

m)

2500

2000

1500

1000

500

0

500

1000

1500

2000

2500

außerhalb Windpark

im Windpark

unbestimmte Vögel

13.1

0.

14.1

0.

15.1

0.

16.1

0.

17.1

0.

18.1

0.

19.1

0.

20.1

0.

21.1

0.

22.1

0.

23.1

0.

24.1

0.

25.1

0.

26.1

0.

27.1

0.

28.1

0.

29.1

0.

30.1

0.

31.1

0.

01.1

1.

02.1

1.

03.1

1.

Zugra

te (

Vögel/h*k

m)

1000

800

600

400

200

im Windpark

außerhalb Windpark

Datum

13.1

0.

14.1

0.

15.1

0.

16.1

0.

17.1

0.

18.1

0.

19.1

0.

20.1

0.

21.1

0.

22.1

0.

23.1

0.

24.1

0.

25.1

0.

26.1

0.

27.1

0.

28.1

0.

29.1

0.

30.1

0.

31.1

0.

01.1

1.

02.1

1.

03.1

1.

Zugra

te (

Vögel/h*k

m)

3000

2000

1000

0

1000

2000

3000

alle Vögelim Windpark

außerhalb Windpark

> 200m

bis 200 m

Flughöhe

Abbildung 34: Zugrate verschiedener Vogelgruppen während des Herbstzuges 2010 in Höhen bis 200 m

(schwarz) sowie in größeren Höhen (grau) im Bereich des Windparks alpha ventus und au-

ßerhalb nach Messungen mit Fixbeam-Radar. Dargestellt sind mittlere stündliche Zugraten

pro Nacht. Das Datum gibt jeweils den Termin des Nachtbeginns an.



Seite 85

Watvogeltyp

05

.07

.

10

.07

.

15

.07

.

20

.07

.

25

.07

.

31

.07

.

05

.08

.

10

.08

.

15

.08

.

20

.08

.

25

.08

.

31

.08

.

05

.09

.

10

.09

.

15

.09

.

20

.09

.

25

.09

.

30

.09

.

05

.10

.

10

.10

.

15

.10

.

20

.10

.

25

.10

.

31

.10

.

05

.11

.

10

.11

.

15

.11

.

20

.11

.

25

.11

.

30

.11

.

05

.12

.

10

.12

.

16

.12

.

20

.12

.

25

.12

.

Zu

gra

te (

Vö

ge

l/h

*km

)

20

15

10

5

0

5

10

15

20

im Windpark

außerhalb Windpark

Herbst 2011

Singvogeltyp

05

.07

.

10

.07

.

15

.07

.

20

.07

.

25

.07

.

31

.07

.

05

.08

.

10

.08

.

15

.08

.

20

.08

.

25

.08

.

31

.08

.

05

.09

.

10

.09

.

15

.09

.

20

.09

.

25

.09

.

30

.09

.

05

.10

.

10

.10

.

15

.10

.

20

.10

.

25

.10

.

31

.10

.

05

.11

.

10

.11

.

15

.11

.

20

.11

.

25

.11

.

30

.11

.

05

.12

.

10

.12

.

16

.12

.

20

.12

.

25

.12

.

Zu

gra

te (

Vö

ge

l/h

*km

)

1000

800

600

400

200

0

200

400

600

800

1000

außerhalb Windpark

im Windpark

unbestimmte Vögel

05

.07

.

10

.07

.

15

.07

.

20

.07

.

25

.07

.

31

.07

.

05

.08

.

10

.08

.

15

.08

.

20

.08

.

25

.08

.

31

.08

.

05

.09

.

10

.09

.

15

.09

.

20

.09

.

25

.09

.

30

.09

.

05

.10

.

10

.10

.

15

.10

.

20

.10

.

25

.10

.

31

.10

.

05

.11

.

10

.11

.

15

.11

.

20

.11

.

25

.11

.

30

.11

.

05

.12

.

10

.12

.

16

.12

.

20

.12

.

25

.12

.

Zu

gra

te (

Vö

ge

l/h

*km

)

150

100

50

0

50

100

150

im Windpark

außerhalb Windpark

Datum

05

.07

.

10

.07

.

15

.07

.

20

.07

.

25

.07

.

31

.07

.

05

.08

.

10

.08

.

15

.08

.

20

.08

.

25

.08

.

31

.08

.

05

.09

.

10

.09

.

15

.09

.

20

.09

.

25

.09

.

30

.09

.

05

.10

.

10

.10

.

15

.10

.

20

.10

.

25

.10

.

31

.10

.

05

.11

.

10

.11

.

15

.11

.

20

.11

.

25

.11

.

30

.11

.

05

.12

.

10

.12

.

16

.12

.

20

.12

.

25

.12

.

Zu

gra

te (

Vö

ge

l/h

*km

)

1200

800

400

0

400

800

1200


außerhalb Windpark

> 200m

bis 200 m

Flughöhe



ßerhalb nach Messungen mit Fixbeam-Radar (Daten aus dem Frühjahr 2011 s. Kapitel 4.2).

Dargestellt sind mittlere stündliche Zugraten pro Nacht. Das Datum gibt jeweils den Termin

des Nachtbeginns an.



Seite 86

Watvogeltyp0

5.0

1.

10

.01

.

15

.01

.

20

.01

.

25

.01

.

31

.01

.

05

.02

.

10

.02

.

15

.02

.

20

.02

.

25

.02

.

29

.02

.

05

.03

.

10

.03

.

15

.03

.

16

.04

.

20

.04

.

25

.04

.

30

.04

.

05

.05

.

10

.05

.

15

.05

.

20

.05

.

25

.05

.

31

.05

.

05

.06

.

15

.06

.

20

.06

.

25

.06

.

30

.06

.

Zu

gra

te (

Vö

gel/h*k

m)

300

200

100

0

100

200

300

im Windpark

außerhalb Windpark

Frühjahr 2012

Singvogeltyp

05

.01

.

10

.01

.

15

.01

.

20

.01

.

25

.01

.

31

.01

.

05

.02

.

10

.02

.

15

.02

.

20

.02

.

25

.02

.

29

.02

.

05

.03

.

10

.03

.

15

.03

.

16

.04

.

20

.04

.

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.04

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.04

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05

.05

.

10

.05

.

15

.05

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20

.05

.

25

.05

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31

.05

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05

.06

.

15

.06

.

20

.06

.

25

.06

.

30

.06

.

Zug

rate

(V

ögel/h

*km

)

2000

1500

1000

500

0

500

1000

1500

2000

außerhalb Windpark

im Windpark

unbestimmte Vögel

05

.01

.

10

.01

.

15

.01

.

20

.01

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25

.01

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.01

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.02

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10

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15

.02

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20

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.

25

.02

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29

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05

.03

.

10

.03

.

15

.03

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16

.04

.

20

.04

.

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.04

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.04

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05

.05

.

10

.05

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15

.05

.

20

.05

.

25

.05

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.05

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05

.06

.

15

.06

.

20

.06

.

25

.06

.

30

.06

.

Zugra

te (

Vögel/h*k

m)

1000

750

500

250

0

250

500

750

1000

im Windpark

außerhalb Windpark

Datum

05

.01

.

10

.01

.

15

.01

.

20

.01

.

25

.01

.

31

.01

.

05

.02

.

10

.02

.

15

.02

.

20

.02

.

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.02

.

29

.02

.

05

.03

.

10

.03

.

15

.03

.

16

.04

.

20

.04

.

25

.04

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30

.04

.

05

.05

.

10

.05

.

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.05

.

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.06

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15

.06

.

20

.06

.

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.06

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30

.06

.

Zugra

te (

Vög

el/h*k

m)

2000

1500

1000

500

0

500

1000

1500

2000


außerhalb Windpark

> 200m

bis 200 m

Flughöhe



außerhalb nach Messungen mit Fixbeam-Radar. Dargestellt sind mittlere stündliche Zugra-

ten pro Nacht. Das Datum gibt jeweils den Termin des Nachtbeginns an.



Seite 87

Watvogeltyp0

1.0

7.

10

.07

.

15

.07

.

20

.07

.

25

.07

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.07

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10

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.08

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.09

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10

.09

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15

.09

.0

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0.

10

.10

.1

5.1

0.

20

.10

.

25

.10

.

10

.11

.

15

.11

.

19

.11

.

30

.11

.

07

.12

.

15

.12

.

31

.12

.

Zu

gra

te (

Vö

gel/h

*km

)

100

75

50

25

0

25

50

75

100

im Windpark

außerhalb Windpark

Herbst 2012

Singvogeltyp

01

.07

.

10

.07

.

15

.07

.

20

.07

.

25

.07

.

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.07

.

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.08

.

10

.08

.

15

.08

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20

.08

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26

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.08

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15

.09

.0

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0.

10

.10

.1

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0.

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15

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31

.12

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Zug

rate

(V

ög

el/h*k

m)

1000

800

600

400

200

0

200

400

600

800

1000

außerhalb Windpark

im Windpark

unbestimmte Vögel

01

.07

.

10

.07

.

15

.07

.

20

.07

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25

.07

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.09

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.10

.1

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0.

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.10

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.12

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Zu

gra

te (

Vö

gel/h

*km

)

500

400

300

200

100

0

100

200

300

400

500

im Windpark

außerhalb Windpark

Datum

01

.07

.

10

.07

.

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.07

.

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.07

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0.

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.10

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0.

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.10

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.11

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07

.12

.

15

.12

.

31

.12

.

Zu

gra

te (

Vö

gel/h

*km

)

1200

800

400

0

400

800

1200


außerhalb Windpark

> 200m

bis 200 m

Flughöhe







Seite 88

Watvogeltyp0

5.0

1.

10

.01

.

15

.01

.

20

.01

.

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.03

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.04

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.05

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.06

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.06

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30

.06

.

Zugra

te (

Vögel/h*k

m)

300

200

100

0

100

200

300

im Windpark

außerhalb Windpark

Frühjahr 2013

Singvogeltyp

05

.01

.

10

.01

.

15

.01

.

20

.01

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.01

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.

10

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.03

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.03

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.04

.1

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.04

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.04

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.04

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.05

.

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.05

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.06

.

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.06

.

Zugra

te (

Vögel/h*k

m)

1000

750

500

250

0

250

500

750

1000

außerhalb Windpark

im Windpark

unbestimmte Vögel

05

.01

.

10

.01

.

15

.01

.

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.01

.

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.01

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.02

.

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.

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.

01

.03

.

05

.03

.

10

.03

.

15

.03

.

20

.03

.

25

.03

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31

.03

.

07

.04

.1

0.0

4.

15

.04

.

20

.04

.

25

.04

.

30

.04

.

05

.05

.

10

.05

.

15

.05

.

20

.05

.

25

.05

.

31

.05

.

05

.06

.

10

.06

.

15

.06

.

24

.06

.

30

.06

.

Zugra

te (

Vögel/h*k

m)

1200

800

400

0

400

800

1200

im Windpark

außerhalb Windpark

Datum

05

.01

.

10

.01

.

15

.01

.

20

.01

.

25

.01

.

31

.01

.

05

.02

.

10

.02

.

15

.02

.

20

.02

.

25

.02

.

01

.03

.

05

.03

.

10

.03

.

15

.03

.

20

.03

.

25

.03

.

31

.03

.

07

.04

.1

0.0

4.

15

.04

.

20

.04

.

25

.04

.

30

.04

.

05

.05

.

10

.05

.

15

.05

.

20

.05

.

25

.05

.

31

.05

.

05

.06

.

10

.06

.

15

.06

.

24

.06

.

30

.06

.

Zugra

te (

Vögel/h*k

m)

2000

1500

1000

500

0

500

1000

1500

2000


außerhalb Windpark

> 200m

bis 200 m

Flughöhe



außerhalb nach Messungen mit Fixbeam-Radar. Dargestellt sind mittlere stündliche Zugra-

ten pro Nacht. Das Datum gibt jeweils den Termin des Nachtbeginns an.



Seite 89

Watvogeltyp

05

.07

.

10

.07

.

15

.07

.

20

.07

.

25

.07

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31

.07

.

05

.08

.

10

.08

.

15

.08

.

20

.08

.

25

.08

.

31

.08

.

05

.09

.

10

.09

.

15

.09

.

20

.09

.

25

.09

.

30

.09

.

05

.10

.

10

.10

.

15

.10

.

20

.10

.

25

.10

.

Zu

gra

te (

Vö

gel/h

*km

)

100

75

50

25

0

25

50

75

100

im Windpark

außerhalb Windpark

Herbst 2013

Singvogeltyp

05

.07

.

10

.07

.

15

.07

.

20

.07

.

25

.07

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31

.07

.

05

.08

.

10

.08

.

15

.08

.

20

.08

.

25

.08

.

31

.08

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05

.09

.

10

.09

.

15

.09

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20

.09

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25

.09

.

30

.09

.

05

.10

.

10

.10

.

15

.10

.

20

.10

.

25

.10

.

Zu

gra

te (

Vö

ge

l/h

*km

)

1000

800

600

400

200

0

200

400

600

800

1000

außerhalb Windpark

im Windpark

unbestimmte Vögel

05

.07

.

10

.07

.

15

.07

.

20

.07

.

25

.07

.

31

.07

.

05

.08

.

10

.08

.

15

.08

.

20

.08

.

25

.08

.

31

.08

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05

.09

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10

.09

.

15

.09

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20

.09

.

25

.09

.

30

.09

.

05

.10

.

10

.10

.

15

.10

.

20

.10

.

25

.10

.

Zu

gra

te (

Vöge

l/h*k

m)

400

300

200

100

0

100

200

300

400

im Windpark

außerhalb Windpark

Datum

05

.07

.

10

.07

.

15

.07

.

20

.07

.

25

.07

.

31

.07

.

05

.08

.

10

.08

.

15

.08

.

20

.08

.

25

.08

.

31

.08

.

05

.09

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10

.09

.

15

.09

.

20

.09

.

25

.09

.

30

.09

.

05

.10

.

10

.10

.

15

.10

.

20

.10

.

25

.10

.

Zu

gra

te (

Vö

ge

l/h

*km

)

1200

800

400

0

400

800

1200


außerhalb Windpark

> 200m

bis 200 m

Flughöhe





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