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一套全球決策框架,把風電場蝙蝠死亡率降到安全線| 海潮天下觀察

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全球1500種蝙蝠。
本文來源于海潮天下(Marine Biodiversity)


(圖文無關)上圖:一只夜蝠因與風力渦輪機旋轉葉片碰撞而死亡。?Christian Voigt

【海潮天下·導讀】

蝙蝠物種約占全球哺乳動物總數的20%,廣泛分布于除南極洲以外的所有大陸。在物種分布上,熱帶地區擁有最高的生物多樣性,例如印度尼西亞已知有約225種蝙蝠,哥倫比亞緊隨其后。盡管物種數量可觀,但蝙蝠的生存現狀不容樂觀。在已評估的物種中,有超過200種被列為極危、瀕危、或是易危。由于蝙蝠具有獨特的生物學特性(如繁殖率低、壽命長),它們對環境變化的抵御能力較弱,目前正面臨著棲息地喪失、氣候變化以及風電設施開發帶來的多重生存壓力。

在全球風能大力發展的當下,這一矛盾日益凸顯了,甚至在一些國家因為風電對蝙蝠的威脅,法院判定風電場停業,給投資商帶來巨大損失。下面是一篇來自國際蝙蝠保護組織(BCI)領導的研究團隊的一項最新的研究,預計將在即將舉辦的聯合國《保護野生動物遷徙物種公約》第十五次締約方大會(CMS COP15)上對有關政策構成科學建議。為助力全球環境治理、并供我國學者了解最新研究動態信息,編譯分享信息如下,供感興趣的海潮天下(Marine Biodiversity)讀者們參閱。

本文約7200字,閱讀約15分鐘

編譯 | 王芊佳

出品 | 海潮天下

在全球向可再生能源轉型的過程中,風力發電的擴張速度驚人,但其對生物多樣性的影響也日益凸顯。每年有數以百萬計的蝙蝠因與風力渦輪機碰撞、死亡,這已成為威脅部分蝙蝠物種生存的一個不可忽視的因素。盡管降低渦輪機運行速度(即限電停機)可以顯著減少蝙蝠死亡,但由于缺乏明確的排放標準和監管指導,開發商在項目規劃階段往往難以預估成本和風險。

海潮天下(Marine Biodiversity)小編讀到一篇最新的研究,2026年1月底,Winifred F. Frick等研究者提出了一種全新的全球決策框架,旨在通過設定死亡率閾值來規范風電場的建設與運行。該研究發表在生態解決方案與證據Ecological Solutions and Evidence上,核心思想在于將“潛在生物移除量”(PBR)的原則引入風電行業。這種方法,不再糾結于難以精確統計的局部蝙蝠種群數量,而是結合了蝙蝠的繁殖生物學特性、IUCN紅色名錄中的受威脅等級、局部生態環境、以及風電場的占地面積,計算出每個項目可以容忍的死亡率上限。

這一框架將減緩措施分為三個層次。一是選址避讓,防患于未然,盡量遠離蝙蝠活動密集區;二是運行最小化,即在蝙蝠活動的高風險時段采取限電措施;三是生物多樣性補償,通過保護棲息地等方式抵消不可避免的損失。對于開發商而言,這種模式的優勢在于提高了財務預測的準確性。在項目可行性研究階段,開發商就能根據預設的閾值設計初步的限電計劃,從而在競標和融資時擁有更公平的競爭環境,避免因環保投入不一而導致的不公平競爭。

為了確保效果,該框架強調了建設后監測的重要性。管理人員實地監測蝙蝠死亡情況,可動態調整限電策略。如果實際死亡的蝙蝠數量超過了閾值,則需要加強限電;如果遠低于閾值,則可以適當放寬。

研究人員表示,這種基于數據的適應性管理模式,既能有效保護蝙蝠種群的延續,也能最大限度地減少電量損失。隨著更多關于局部種群密度和季節性活動規律的數據被納入系統,這套標準將變得更加精準。這種科學的權衡,為清潔能源發展與野生動物保護之間的矛盾提供了一個務實的解決思路。

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▲上圖:風電作為清潔、低碳的可再生能源,是全球能源轉型與實現“雙碳”目標的核心力量,在減碳、減排、保障能源安全方面發揮著不可替代的作用。但與此同時,風電開發也會對生物多樣性產生現實影響,尤其是風力發電機組可能導致鳥類、蝙蝠等高敏感物種碰撞致死,若選址、運行與管理不當,會對局部種群乃至瀕危物種造成持續壓力。如何在大力發展風電的同時,確保科學選址、運行調控、監測評估與適應性管理,最大限度降低生態風險,實現清潔能源發展與生物多樣性保護雙贏,已成為全球風電行業、科研機構與政策制定者共同面對的關鍵課題。?Linda Wong 攝影 | 海潮天下(Marine Biodiversity)

Marine Biodiversity

風電場減緩措施的階梯策略

所謂“減緩”(mitigation),在風電行業中,用來指代對風力發電設施對蝙蝠的影響進行管理和減輕的措施。在風電開發過程中,為了保護蝙蝠種群而采取的一系列制度化干預,其核心邏輯在于意識到風力發電在應對氣候變化的同時,不能以犧牲生物多樣性為代價。由于蝙蝠屬于“低產長壽”的哺乳動物,種群恢復極其緩慢,每年數以百萬計的碰撞死亡足以將脆弱物種推向滅絕邊緣,因此必須實施一套包含避讓、最小化和補償在內的分級治理體系。

在應對全球氣候變化的背景下,風力發電的擴張速度前所未有。然而,風電機組對蝙蝠種群造成的碰撞風險已成為生物多樣性保護中不可忽視的議題。為了在能源轉型與物種保護之間達成平衡,研究者提出了一套嚴謹的“減緩層次體系”,采取避讓、最小化和補償三個階段的階梯式管理,為風電開發劃定了清晰的生態紅線。

該研究指出,保護的第一步始于項目的選址避讓。在某些特定區域建設風電場,會增加蝙蝠的碰撞風險,還可能導致其棲息地的喪失和種群流失。因此,在項目可行性研究階段,必須開展詳盡的資源普查,識別關鍵的營巢點、覓食區和遷徙路徑。盡管目前全球尚未形成統一的緩沖距離標準,但通過設置敏感區保護帶是公認的有效手段。決策者需要在生態價值、社會影響和經濟成本之間進行權衡。

現實情況是,即便選址已經過了科學優化,幾乎所有進行了術后監測的風電場仍會報告蝙蝠死亡事件。南非的監測數據約為每兆瓦每年3只,北美和歐洲在6~7只之間,而拉丁美洲的部分地區甚至高達57只。這種普遍存在的傷亡現狀表明,單純依靠選址避讓無法徹底解決問題,必須引入更具強制性的最小化措施。


▲上圖:風電場蝙蝠保護的閉環管理流程圖。科學設定死亡率閾值、并實施初步限電停機方案,結合投產后的實時監測數據,動態調整渦輪機運行狀態,從而在保障能源產出的同時,將人為干擾控制在當地蝙蝠種群可承受的范圍內,實現生態系統的可持續平衡。論文出處:Frick, Winifred F., et al.(2026)

在最小化階段,核心策略是設定科學的“死亡率閾值”。目前最有效的技術手段是限電停機,即在蝙蝠活動的高風險時段調整渦輪機運行狀態。為了讓這一措施既能保護蝙蝠又不至于過度損害發電效益,研究者借鑒了管理海洋哺乳動物誤捕風險的“潛在生物移除量”(PBR)原則。由于蝙蝠的種群密度極難精確統計,這套框架通過適配生物學常數來解決不確定性問題。計算模型考慮了蝙蝠特有的繁殖策略:它們通常產仔率低但壽命較長,這決定了其種群恢復能力相對脆弱。在缺乏特定數據的情況下,模型建議將全球蝙蝠的最大潛力增長率設為1.24左右。

同時,根據IUCN受威脅等級設定回收因子,對于瀕危物種,死亡閾值直接設定為零,這意味著哪怕只有極少數的個體死亡也會被視為不可接受的。


▲表格:基于世界自然保護聯盟(IUCN)紅色名錄的瀕危等級所設定的回收因子(Fr)取值標準。下面這行note意思是說,在計算風電場每年“允許死多少只蝙蝠”時,不能對所有物種一視同仁。這個回收因子(Fr)就是一個調節杠桿:物種越稀有、越瀕危,這個系數就越小,算出來的“允許死亡名額”也就越接近于零。論文出處:Frick, Winifred F., et al.(2026)

為了讓這一體系在全球范圍內落地,研究者還提出了一套操作性極強的初始限電指南。根據蝙蝠的覓食習性,可以將其分為林間穿梭型、邊緣活動型和開闊空間型三種不同風險類別。將這些生態特征與物種的受威脅狀態相結合,就能得出具體的“活動暴露減少目標”。例如,對于受威脅程度較高的開闊空間型蝙蝠,可能需要通過限電避開其90%的活動時段。這種管理并非一成不變,而是依賴于建設后的持續監測。通過收集真實的尸體搜尋數據,并利用科學算法修正搜索效率和尸體分解等誤差,管理者可以每三年對限電策略進行一次回顧和動態調整。如果實測死亡率低于閾值,可以適當放寬運營限制,從而實現保護與發電的動態優化。

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▲表格:暴露風險削減目標值。該數值代表了在風機運行期間,應當通過干預手段予以規避的蝙蝠活動量百分比。論文出處:Frick, Winifred F., et al.(2026)

當避讓和最小化措施都已實施,但仍存在殘余的死亡風險時,補償機制便作為最后一道防線介入。補償通常要求開發商通過投資棲息地保護或修復等手段,創造出可衡量的生態收益,以抵消項目造成的損失。然而,鑒于蝙蝠極低的繁殖率,單純的棲息地改善往往難以完全彌補直接的生命折損。因此,補償行動必須在時間和空間尺度上與影響相匹配,確保對受影響物種的凈影響保持在安全范圍之內。

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▲上圖:在歐洲,一只與風力渦輪機旋轉葉片碰撞而死的夜蝠。?Christian Voigt拍攝

Marine Biodiversity

結論:既要低碳電力,

也要萬類霜天競自由

在“結論”部分,作者團隊指出,風能設施帶來的蝙蝠死亡問題,正與多種人類活動產生的威脅交織在一起,使得減少風電場蝙蝠傷亡變得迫在眉睫。不能再以蝙蝠種群數據缺乏、或生命史資料存在不確定性為由,在尋找解決方案時裹足不前。


▲上圖:美國愛荷華州某風電場監測到的遷徙類蝙蝠隨風速變化的累積聲學活動分布圖。分析這類活動分布規律,可以科學設定風機的切入風速,從而確保在運行過程中規避特定比例的蝙蝠整體活動量。論文出處:Frick, Winifred F., et al.(2026)

本文提出的這一套基于死亡率閾值的運營管理框架,為同時實現可再生能源發展與生物多樣性保護目標建立了一套可行流程。雖然在數據有限的情況下設定死亡率閾值并非完美之策,但它具備堅實的科學依據,并能在適應性管理中不斷優化。更重要的是,這一方案具備立即執行的條件,能夠及時遏制那些在無監管狀態下原本會無休止發生的蝙蝠死亡事件。

作者指出,引入死亡率閾值來規范風電場的運行條件,監管機構和風電行業可以在咨詢保護專家的基礎上,加快財務規劃與合規進程,并切實改善蝙蝠的生存狀況。在全球范圍內推動落實這套界定“合規成功”的指南,也將激勵更多創新模型與技術的誕生,從而在守護蝙蝠生命的同時、盡可能減少能源損失。

感興趣的“海洋與濕地”(OceanWetlands)讀者可以參看全文:
Frick W F, Whitby M, Wilson D, et al. A global decision framework for reducing bat fatalities at wind energy facilities[J]. Ecological Solutions and Evidence, 2026, 7(1): e70189.


01

潛在生物移除量(Potential Biological Removal, PBR)

在野生動物保護與工業開發的博弈中,如何量化“多少死亡是可以接受的”一直是個難題。潛在生物移除量(PBR)正是為了解決這一矛盾而生的一種數學管理模型。它最早是由美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)的科學家在1990s年代提出來的,最初是用來評估商業漁業活動中誤捕海豹、海豚等海洋哺乳動物對種群的影響。簡單講,PBR代表了一個野生動物種群在不導致其數量衰退、不改變其在生態系統中功能的前提下,每年能夠承受的最大人為致死數量。它本質上是為人類活動劃定的一條“生態紅線”。

這個指標的計算過程非常嚴謹,通常由三個關鍵因子組成。首先是“最小種群估算值”(Nmin),為了體現審慎原則,模型通常采用種群估算數據中偏保守的數值,以防因高估數量而導致過度開發。其次是“最大理論增長率”(Rmax),這取決于物種的生物學特性,比如蝙蝠這種每胎只產一仔且壽命較長的動物,其增長率遠低于老鼠等小型嚙齒類。最后是一個“回收因子”(Fr),它會根據物種的瀕危程度進行調整:對于瀕危物種,這個因子非常低,意味著幾乎不允許任何人為傷害;而對于種群穩定的物種,數值則相對寬松些。在風電場對蝙蝠影響的研究中,引入PBR具有里程碑式的意義。因為過去,由于蝙蝠夜間活動且難以計數,人們往往因為缺乏精確的種群數據而選擇不作為。而PBR模型證明,即便在數據不完美的情況下,依然可以利用物種的生物學常數(如繁殖率、平均壽命)和已知的棲息地密度,計算出一個比較科學的死亡閾值。

02

限電停機(Curtailment)

在風力發電領域,限電停機(Curtailment)是一種通過人為干預減少葉片轉動,從而降低蝙蝠碰撞風險的運行策略。在國際上,這算是目前減少風機碰撞蝙蝠最有效的操作手段了。由于蝙蝠通常在低風速的夜晚最為活躍,當風速低于某一特定數值(即切入風速)時,風機葉片的轉速較慢、或是處于空轉狀態,此時蝙蝠極易因靠近旋轉的葉片而發生碰撞傷亡。研究顯示,如果調整算法、提高風機的切入風速,或在蝙蝠活動的高峰時段讓葉片完全停止轉動并順槳,可立竿見影地大幅減少蝙蝠的死亡率。

這種措施的核心,在于尋找生態保護與能源產出之間的精確平衡。限電停機并不是說盲目的關停,而是要基于證據的智能化管理——它通常結合了當地蝙蝠的季節性遷徙規律、夜間活動頻次以及風速、氣溫等氣象指標。研究表明,雖然這種干預會造成極小比例的年度總發電量損失,但其換來的生態效益卻極高,能讓受威脅物種的碰撞風險下降。這種動態的調節方式已成為現代綠色風電場履行生物多樣性保護義務、實現合規運營的關鍵技術手段。

03

最大潛力增長率(Maximum Potential Annual Growth Rate, λmax)

最大潛力增長率(Maximum Potential Annual Growth Rate,簡稱λmax)是衡量一個生物種群恢復能力的底層生物學參數。簡單來說,它代表了在一個物種處于最理想的生存環境——即食物充足、沒有天敵壓力、棲息地完美且沒有疾病困擾的情況下,種群數量每年能夠達到的理論增長極限。在針對風電場與蝙蝠保護的研究中,這個參數至關重要,因為它是計算“死亡紅線”(即潛在生物移除量PBR)的核心變量之一。

蝙蝠有著獨特的生命史約束。在哺乳動物中,蝙蝠屬于典型的“低產+長壽型”物種。絕大多數蝙蝠每年只產一胎,每胎僅一個幼崽,但它們的壽命卻可以長達十幾年、甚至是幾十年。這種生物學特征,決定了蝙蝠種群的增長速度非常緩慢,其λmax數值遠低于老鼠或兔子。所以在本研究中,科學家通過數學模型估算,全球大多數蝙蝠物種的λmax大約在1.24左右。這意味著即使在最完美的狀態下,一個種群每年的增長規模也極其有限。由于基礎增長率本就不高,任何超出自然死亡范圍的人為干擾——比如風機碰撞、棲息地破壞——都會極快地抵消掉種群的增長潛力。當人為造成的死亡率超過了由λmax決定的補償能力時,種群就會陷入不可逆轉的衰退。

思考題·舉一而反三


【思考】根據世界蝙蝠數據庫(Bat Names)以及國際蝙蝠保護組織(BCI)的最新統計數據,截至2025年11月,全球已知的蝙蝠物種數量已正式達到1500種。其中“1500種”這一里程碑式的數字,是隨著科學家在赤道幾內亞比奧科島發現并命名了第1500個物種——小耳管蝙蝠(Pipistrellus etula)而達成的。照例,舉一而反三,我們來思考幾個小問題(沒標準答案,僅供激發好奇、啟發思考)。

Q1: 該研究建議在缺乏局部數據時,參考普通伏翼蝙蝠的密度來作為一個通用指標。但這也是沒有辦法的辦法,因為現在關于蝙蝠的研究還是相對很少的。不過,食蟲蝙蝠、食果蝙蝠、以及遷徙型蝙蝠在空間利用和種群結構上,差異可能是巨大的。那么你覺得,這種“一刀切”的代理方法,是否可能導致對某些特定演化支系、或是局部特有種保護力度的嚴重不足?

Q2:這個研究建議在缺乏精確數據時,利用生物學常數推算死亡閾值并立即執行。這種“基于不確定性”的決策框架、基于全球代理數據推算出的“科學紅線”,你認為,能抵御真實生態系統中的局部滅絕風險嗎?

Q3:在減緩層次體系中,“補償”被列為最后手段、不得已而為之。蝙蝠的繁殖速度極慢,增加一片森林帶來的種群增長潛力,可能需要幾十年才能抵消掉一臺風機在遷徙季一個夜晚造成的成體死亡。既然蝙蝠具有“低產長壽”的極端脆弱性,那么單純的“棲息地補償”,你覺得,是否真的能在生物學意義上抵消風機造成的“直接死亡”?

Q4:海潮天下(Marine Biodiversity)小編關注風電與蝙蝠的問題很久了。其實個人覺得這里有一個大問題:死去的蝙蝠如何計數?很多蝙蝠死了尸體很快被吃掉。在風電場一帶,郊狼、野貓、猛禽甚至螞蟻,往往都會在極短時間內就吃掉了蝙蝠尸體。雖然研究中提到了利用“尸體存留時間”來修正模型,但這種修正往往基于人工放置的實驗樣本。要考慮到,大自然是一位高效的“清道夫”,如果是基于隨機巡檢得出的死亡蝙蝠個數(個人認為若無章程,大概率被找到的很少、甚至無),究竟在多大程度上會被低估?如果真實的死亡事件發生在雜草叢生、搜尋者極難進入的區域,沒人及時去找、去收集,或是死蝙蝠的尸體分解速度遠超預期,那么現有的算法應該如何改進呢?

Q5、筆者先要肯定Frick等人的這項研究在政策推動層面具有里程碑意義——它試圖用一套標準化的數學語言,強制性地將風電企業拉入生物多樣性保護的責任范疇。這方面的science-based的支持是很重要的,畢竟沒有科學,如何制定保護政策呢?!。

但是,筆者覺得這個研究對“最小種群估算值”(Nmin)的極端簡化雖方便,卻可能也有一個不小的軟肋。該框架建議在缺乏本地數據時,引用的是普通伏翼蝙蝠的密度來作全球通用的代理指標。當然了,這在統計學上固然可行,但這種簡單化,在生物學上或比較危險。因為,蝙蝠的物種差異極大,一個棲息在熱帶雨林深處、對生境高度依賴的特有物種,與一種廣泛分布于歐洲鄉村的廣適性物種,其種群結構和對壓力的耐受力完全不可同日而語。使用單一物種的密度模型來推導全球1500種蝙蝠的死亡閾值,說句夸張的話,就無異于用麻雀的生存數據來制定丹頂鶴的保護政策了。所以,這種“代理數據”,會不會給開發商一種虛假的合規安全感呢(當然了,我不否認有勝于無)。這是其一。

其二,筆者在看這個論文過程中,感覺好像沒有看到提及一個威脅因子——蝙蝠生理學上的隱形殺手——氣壓傷(barotrauma),也就是風機葉片快速旋轉產生的局部氣壓劇變,會導致路過蝙蝠的肺部瞬間出血、內臟破裂。這些蝙蝠往往不會立刻墜落、死在風機塔架下,它們能繼續飛離數百米、甚至是數公里后,才慢慢死掉。從論文看,目前的監測協議高度依賴于“搜尋蝙蝠尸體”,這意味著那些死在樣方之外的、被灌木遮擋的、或者因氣壓傷死在遠處的個體,在模型中全部變成了“零”。所以,這塊的計數基數,筆者覺得,本身就存在某種結構性缺失,是需要改進的。另外,怎樣找蝙蝠的死尸呢?靠你靠人工拿著手電筒在草叢里去翻?……或許可以考慮在每臺渦輪機機艙頂部安裝全時段超聲波記錄儀、熱成像追蹤系統之類的,來實時的監測蝙蝠在風機葉片周邊的真實活動頻率,讓這種決策變成“預測性限電模型”,而不是“死夠了才停機”,或許更好些。不過這方面涉及到工程,筆者不太懂,先這么一說。歡迎拍磚。


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資訊源 | Frick, Winifred F., et al.(2026)

文 | 王芊佳

編輯 | 海潮君

排版 | 盧曉雨

時間 | 2026年3月4日

本文參考資料

https://besjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/2688-8319.70189


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