KI-Forschung: Zugvögel meiden Offshore-Windkraftanlagen in Bewegung fast vollständig (Ausweichverhalten).
16.12.2025
Studie zum Ausweichverhalten von Zugvögeln an Windkraftanlagen.
I. Rahmen und Zielsetzung der Untersuchung.
Die Studie mit dem Titel The collision risk of migrating birds at wind farms (VolZug project), wurde vom Forschungs- und Consultingbüro BioConsult SH durchgeführt (Windtestfeld Nord, Husum).
Auftraggeber und Finanzierung: Die Untersuchung wurde vom Bundesverband Windenergie Offshore (BWO) in Auftrag gegeben und von verschiedenen Betreiberfirmen von Offshore-Windparks finanziert (darunter DanTysk Sandbank, EnBW AG, Iberdrola, Ørsted, RWE, Skyborn Renewables, Vattenfall und WindMW GmbH).
Untersuchungsort und Begründung: Die Forschungen fanden am „Windtestfeld Nord“ bei Husum statt, einem küstennahen Windpark an Land, der aus fünf verschiedenen Anlagentypen besteht. Die Wahl des Standortes an Land war bewusst, da die Installation der Überwachungstechnik dort weniger aufwendig ist und die prognostizierten Kollisionszahlen besser mit den real gefundenen Zahlen abgeglichen werden können, was auf See erschwert ist. Der BWO hielt diesen Standort im Hinblick auf die großräumigen Bewegungen der Zugvögel für repräsentativ für Offshore-Windparks.
Zielsetzung:
Ziel der Studie war es, das tatsächliche Kollisionsrisiko in einem Windpark zu ermitteln und mithilfe modernster Technologien präzise Daten über das Ausweichverhalten von Zugvögeln zu gewinnen. Die Ergebnisse sollten eine solide Basis für einen naturverträglichen Ausbau der Offshore-Windenergie schaffen. Die Untersuchung konzentrierte sich explizit auf Zugvögel und nicht auf Standvögel, da diese oft ein völlig anderes Verhalten zeigen.
II. Methodik und Datenerfassung.
Die Studie gilt aufgrund der eingesetzten Methodik als methodischer Durchbruch, da sie eine bislang unerreichte Genauigkeit bei der Erfassung von Vogelflugbewegungen in der Rotorebene ermöglichte.
Technologien und Messungen: Die Forscher erfassten Vogel- und Fledermaus-Durchflüge durch die Rotorebene mittels einer Kombination modernster Technologien:
1. KI-gesteuerte Kamerasysteme:
Speziell für die Windkraft entwickelte optische Systeme, einschließlich Infrarotkameras, erfassten die Flugaktivität im Rotorbereich, sowohl tagsüber als auch nachts.
2. Spezialisiertes Vogelradar:
Dieses zeichnete das Zuggeschehen auf und lieferte Daten über die Flughöhen der Tiere. Umfang der Datenanalyse: Die Erfassung fand während vier Zugzeiten statt (zwei Frühjahrs- und zwei Herbstsaisons). Über einen Zeitraum von anderthalb Jahren wurden über vier Millionen Vogelbewegungen analysiert.
Validierung durch Kadaversuche: Um die Ergebnisse zu validieren und das tatsächliche Kollisionsrisiko umfassend zu bewerten, wurde das Testfeld alle fünf Tage gezielt nach Vogelkadavern abgesucht.
III. Zentrale Ergebnisse und Schlussfolgerungen.
Die Auswertung der Messdaten lieferte eindeutige Ergebnisse bezüglich des Ausweichverhaltens der Zugvögel bei sich drehenden Rotoren:
1. Deutliche Ausweichreaktion: Zugvögel vermeiden Windkraftanlagen in Bewegung „fast vollständig“,, was durch die Daten der Studie belegt wird.
2. Quantifizierung der Meidung: Die Studie konnte nachweisen, dass
über 99,8 Prozent der tag- und nachtziehenden Vögel, die sich dem Windpark in Rotorhöhe näherten, die Anlagen mieden, wenn sich die Rotoren drehten. Die Anzahl der Vögel, die durch die Rotorebene hindurchflogen, reduzierte sich auf ein Zwanzigstel, verglichen mit den Messungen, die an stillstehenden Turbinen durchgeführt wurden.
3. Kollisionsrisiko und Zugintensität: Die Analyse widerlegte die bisherige Annahme, dass eine hohe Zugintensität automatisch zu mehr Kollisionen führt. Es wurde keine Korrelation zwischen der Zugintensität und der Kollisionsrate festgestellt. Auch bei hoher nächtlicher Zugaktivität flogen nur sehr wenige Vögel durch den Rotorbereich.
4. Kollisionsopfer: Unter den Kollisionsopfern, die während der Hauptzugzeiten gefunden wurden, waren keine Arten, die bekanntermaßen den Großteil des nächtlichen Vogelzugs am Untersuchungsort ausmachen.
5. Flughöhen: Unabhängig von der Windkraft lieferten die Radardaten Erkenntnisse zum allgemeinen Zugverhalten: Etwa ein Drittel der Tiere flog in der sogenannten „Risikohöhe“ (25 bis 180 Meter über Grund). Die durchschnittliche Flughöhe der Vögel lag jedoch bei rund 300 Metern, wobei einige Vögel sogar bis zu 1.000 Meter hoch flogen.
IV. Implikationen der Studie.
Aus Sicht des Auftraggebers (BWO) liefert die Studie eine solide Basis für eine faktenbasierte Diskussion und dient als Nachweis, dass der naturverträgliche Ausbau der Offshore-Windenergie im Einklang mit den Zugvögeln funktionieren kann.
Aufgrund der hohen Ausweichraten wird die Annahme gestützt, dass eine Drosselung der Turbinenleistung während Zeiten hoher Zugintensität kaum zur Minderung des Kollisionsrisikos beitragen kann. Pauschale Abschaltungen bei starkem Vogelzug erscheinen demnach nicht sinnvoll.
Die Tatsache, dass Zugvögel Windkraftanlagen in Bewegung „mehr als bisher angenommen“ meiden, liefert eine wichtige Grundlage für zukünftige Planungsentscheidungen.
Forschung, Technologie und Umweltprojekte von BioConsult SH.
I. Künstliche Intelligenz (KI) in der marinen Ökologie.
BioConsult SH engagiert sich intensiv in der Entwicklung und Anwendung von KI-Modellen für die automatisierte Auswertung digitaler Luftbilder, um die Erfassung von Seevögeln und Meeressäugern auf See zu beschleunigen, zu verbilligen und die Reproduzierbarkeit zu verbessern. Diese Entwicklung wird als zukunftsweisende Alternative zur rein manuellen Objektdetektion gesehen.
1. HiDeFIND: Automatisierte Objektdetektion.
Das von BioConsult SH entwickelte Objekterkennungsmodell HiDeFIND (Version 1.0) ist ein auf Deep Learning basierendes künstliches neuronales Netzwerk (Convolutional Neural Network, CNN), das speziell für die Detektion von Seevögeln und Meeressäugern auf digitalem HiDef-Videomaterial optimiert wurde.
Modellarchitektur und Training:
HiDeFIND besteht aus mehr als 400 Schichten und über 86 Millionen Parametern. Es basiert auf einem einstufigen Objekterkennungsalgorithmus der YOLO-Familie (You Only Look Once).
Das Modell wurde mit einem umfangreichen Trainingsbildsatz von mehr als 138.000 annotierten Objekten (Vögel und Meeressäuger) aus 21 Erfassungsflügen in der Nord- und Ostsee trainiert.
Die Annotationen, dargestellt durch sogenannte Bounding Boxen, erlaubten dem Modell, die visuellen Muster der Zielobjekte autonom zu erlernen.
Leistungsbewertung (Sensitivität):
In einer aktuellen Studie, veröffentlicht im Journal Vogelwarte 2025, wurde die Leistung von HiDeFIND anhand eines unabhängigen Testbildsatzes mit 111.666 verifizierten biologischen Objekten (darunter 124 Arten/Artengruppen) evaluiert.
HiDeFIND erzielte eine hohe globale mittlere Sensitivität ("recall") von über 99 % (99.4 % in gewichteten Modellen), was bedeutet, dass es Objekte fast genauso gut entdeckte wie speziell geschulte Beobachter.
Diese hohe Sensitivität galt auch für Schlüsselarten der maritimen Umweltplanung, wie den Sterntaucher (Gavia stellata), die Trottellumme (Uria aalge), die Dreizehenmöwe (Rissa tridactyla) und den Schweinswal (Phocoena phocoena).
Das Modell zeigte eine hohe Generalisierbarkeit, da es auf einem Testbildsatz, der fast doppelt so viele Taxa umfasste wie der Trainingsbildsatz, sehr gute Leistungen erbrachte.
Herausforderungen und Human-in-the-loop:
Die hohe Sensitivität ging mit einer hohen Rate falsch positiver Detektionen einher, was zu einer niedrigen Gesamt-Präzision (1.7 %) führte. Diese Überdetektion wurde als Konstruktionsmerkmal gewählt, um höchste Sensitivität zu gewährleisten.
Die Anzahl falsch positiver Detektionen stieg signifikant mit zunehmender Sonnenreflexion auf der Meeresoberfläche.
Aufgrund der geringen Präzision ist ein manuelles Herausfiltern der falsch positiven Detektionen erforderlich. HiDeFIND wird daher im Rahmen eines integrierten „human-in-the-loop“ Arbeitsprozesses eingesetzt, bei dem die automatisierte Detektion von einer Qualitätssicherung durch geschulte Beobachter flankiert wird.
2. Kiek Ma: Automatisierte Artbestimmung.
Ergänzend zur Objektdetektion wird an dem Klassifikationsmodell Kiek Ma (Künstliche Intelligenz zur Klassifizierung mariner Arten) gearbeitet, um die Artbestimmung (Objektklassifikation) zu automatisieren:
- Kiek Ma basiert auf einem vor-trainierten EfficientNetV2 Netzwerk und wird darauf trainiert, das Objekt einer Art oder Artengruppe zuzuordnen.
- Erste Tests zeigten vielversprechende Trefferquoten von über 95 % für häufige Arten wie Eiderente und Schweinswal.
- Schwierigkeiten bestehen noch bei der Unterscheidung sehr ähnlicher Arten wie Trottellumme und Tordalk, was auch für erfahrene Ornithologen eine Herausforderung darstellt.
II. Modellierung und Risikobewertung bei Windenergieprojekten.
BioConsult SH ist maßgeblich an der Entwicklung probabilistischer Methoden zur Bewertung des Kollisionsrisikos von Vögeln an Windkraftanlagen (WKA) beteiligt.
1. Das RKR-Modell (Raumnutzungs-Kollisionsrisikomodell).
Das RKR-Modell ist ein neues Werkzeug zur Prognose von Kollisionsrisiken kollisionsgefährdeter Brutvogelarten an WKA, das auf modernen mathematischen Verfahren und der Auswertung großer Mengen an Vogelbewegungsdaten basiert.
Hintergrund und Notwendigkeit:
Die bisherigen Prüfmethoden in Genehmigungsverfahren basierten oft auf einfachen Abstandsregeln oder schwer interpretierbaren Raumnutzungsanalysen (RNA) oder Habitatpotenzialanalysen (HPA).
Diese älteren Ansätze wurden kritisiert, da sie der komplexen, oft asymmetrischen Raumnutzung von Brutvögeln (wie dem Rotmilan) um ihren Brutplatz nicht gerecht werden und dadurch zu Unsicherheiten in der Signifikanzprüfung führen können.
Das RKR-Modell wurde entwickelt, um die artenschutzrechtlichen Bewertungen zu versachlichen, belastbare Prognosen zu liefern und damit diesen Teil des Genehmigungsverfahrens zu beschleunigen.
Entwicklung und Struktur:
Die Eignung probabilistischer Methoden wurde durch die "Pilotstudie Probabilistik" (2022) und die "Folgestudie Probabilistik" (2023) bestätigt und das RKR-Modell daraus entwickelt.
Das Hybrid-Modell verknüpft ein Modell zur Raumnutzung (dreidimensional um den Brutplatz) mit einem Kollisionsrisikomodell.
Es wurde mit Millionen von Vogelpositionen (aus GPS-Sendern, Laser-Rangefindern und Kamerasystemen) trainiert, um Faktoren wie Habitatpräferenzen, Flughöhenverteilung und WKA-Meidung empirisch zu bestimmen.
Ergebnisse und Anwendung:
Das Modell liefert präzise Prognosen zur Raumnutzung und zum Kollisionsrisiko für spezifische Konstellationen aus Brutplatz, Habitat und geplanter WKA.
Die Raumnutzungsprognosen des RKR-Modells zeigten im Vergleich zu vorherigen Ansätzen deutlich verminderte Abweichungen von der realen Raumnutzung brütender Rotmilane.
Das RKR-Modell ist derzeit für den Rotmilan als ausgereift anzusehen. Die Anwendung wird auf weitere kollisionsgefährdete Arten wie Wespenbussard, Seeadler, Weißstorch und Schwarzmilan erweitert.
2. Ausweichverhalten von Zugvögeln (BWO-Studie).
Eine von BioConsult SH durchgeführte Studie im Auftrag des Bundesverbands Windenergie Offshore (BWO) untersuchte das Kollisionsrisiko von Zugvögeln an WKA.
Die Studie am küstennahen Windtestfeld Nord bei Husum ergab, dass Zugvögel Windkraftanlagen in Bewegung „fast vollständig meiden“.
Bei laufenden Rotoren reduziert sich die Anzahl der Vögel, die durch die Rotorebene fliegen, auf ein Zwanzigstel im Vergleich zu stillstehenden Anlagen.
Über 99,8 Prozent der tag- und nachtziehenden Vögel mieden die Anlagen.
Dies widerlegt die Annahme, dass eine hohe Zugintensität automatisch zu mehr Kollisionen führt und liefert eine Grundlage für eine faktenbasierte Diskussion über den naturverträglichen Ausbau der Offshore-Windenergie.
III. Unternehmensaktivitäten und weitere Forschungsschwerpunkte.
BioConsult SH ist in vielfältigen Projekten in den Bereichen Umweltmonitoring, Naturschutz und Forschung tätig.
1. Marine Säuger und Telemetrie:
Das internationale Forschungsprojekt SPACEWHALE, das sich mit der Walerfassung aus dem All (Satellitenbildern) beschäftigt, gewann 2025 den Planet Hero Award der Zurich Gruppe Deutschland, nachdem es bereits 2024 nominiert war.
Das Unternehmen untersucht die Auswirkungen von Offshore-Windparks auf Schweinswale (Phocoena phocoena). Dazu gehört die Analyse von Schweinswalpopulationstrends in der Deutschen Bucht, die Wirksamkeit von Vergrämungsgeräten (z. B. Pinger und Acoustic Harassment Devices) beim Bau von Offshore-Windparks und die Reaktion auf Schiffsverkehr und Rammungen.
Im DiverLog Projekt wird der Einfluss von Offshore-Windparks auf das Verhalten und die Population von Sterntauchern untersucht, unter anderem durch die Ausstattung der Vögel mit GPS-Loggern.
2. Innovation und Technologie:
BioConsult SH führte im September 2025 die europaweit erste zivile BVLOS-Befliegung (Beyond Visual Line of Sight) eines Offshore-Windparks mittels Drohne durch.
Das Unternehmen investierte im Januar 2025 in zwei Langstrecken-Drohnen (Primoco One 150) für ökologische Forschung und Monitoring im Rahmen des SeaMe-Projekts.
Im Projekt APIS (Aerial Photogrammetric Integrative Surveys) werden drohnengestützte Art- und Habitatkartierungen im Nationalpark Schleswig-Holsteinisches Wattenmeer durchgeführt.
Es wurde ein Prüfrahmen für Antikollisionssysteme an Windkraftanlagen mitentwickelt, der klare Orientierung für Hersteller bietet.
3. Partnerschaften und Kooperationen:
Seit Januar 2025 gehört die MariLim Gesellschaft für Gewässeruntersuchung mbH in Kiel zu BioConsult SH.
BioConsult SH ist Gründungsmitglied der internationalen Unternehmensgruppe Alliance for Nature.
Im Jahr 2022 erfolgte der Zusammenschluss mit Biotope (Frankreich) und HiDef Aerial Surveying Ltd. (UK), um einen europäischen Verbund ökologischer Forschungs- und Consultingbüros zu bilden.
BioConsult SH ist Netzwerkpartner des deutschen Komitees der UN-Ozeandekade.
4. Weitere thematische Projekte (Auswahl):
- Doggerbankstudie: Untersuchung der Möglichkeiten einer naturverträglichen Windenergienutzung im Naturschutzgebiet „Doggerbank“.
- Prädationsmanagement: Durchführung von Überwachung und Kontrolle von Prädatoren auf den Halligen Oland und Langeneß (fünf Jahre).
- Marschbahn-Elektrifizierung: Erfassung von Rast- und Zugvögeln entlang der Bahntrasse von Heide bis Westerland.
- Arktis-Forschung: Neue Veröffentlichungen zu Tiefseebergbau und Müllverschmutzung (Strandmüllmonitoring).
- Klimaschutz: Kompensation von Treibhausgas-Emissionen über das Programm "MoorFutures".
Übersicht: Grüner Strom aus Windkraft.
Windenergieprojekte, installierte Windenergieleistung, Energiemix, Netzausbau: Planungs-, Genehmigungs-, Realisierungs-, Inbetriebnahme, Zubau, Betriebsphase, Stilllegung und Repowering.
Disclaimer / Abgrenzung
Stromzeit.ch übernimmt keine Garantie und Haftung für die Richtigkeit und Vollständigkeit der in diesem Bericht enthaltenen Texte, Massangaben und Aussagen.
Quellenverzeichnis (Dezember 2025).
Zugvögel erkennen Gefahr durch Windrotoren:
https://www.bioconsult-sh.de/aktuelles
https://www.bioconsult-sh.de/ueber-uns/publikationen
https://www.bioconsult-sh.de/projekte