基于情景的中国未来光伏用地扩张模拟：平衡能源需求与生态保护

《Environmental Impact Assessment Review》：Scenario-based simulation of future photovoltaic land expansion in China: Balancing energy demands and ecological conservation

中国光伏产业快速发展，2023年面积达7716.13平方公里，西北地区占比47.06%。研究发现2015年后扩张加速，2020-2023年面积翻倍，呈现东量移、西面移趋势。适宜光伏区域为坡度<2.5°、气候温和（8-16℃）、降水<800mm地区。BAU情景下2060年光伏覆盖达10.45万平方公里，而碳中和技术路径通过生态适配区优化，面积降至5.71万平方公里，缓解土地冲突并提升生态协同。研究为平衡能源目标与生态保护提供决策依据。

　　中国在光伏（PV）领域的发展速度和规模位居世界前列，其快速扩张吸引了全球的关注。然而，未来的发展必须在能源生产和生态保护之间寻求平衡。本文通过分析中国自2007年至2023年的Landsat影像数据，并结合CLUMondo模型，研究了中国光伏用地的时空演变及其未来扩展趋势。研究发现，到2023年，中国的光伏用地总面积已达到约7716.13平方公里，其中西北六省（新疆、内蒙古、河北、甘肃、青海、宁夏）占据了总部署量的47.06%。分析表明，自2015年以来，光伏用地的扩张速度显著加快，特别是在2020年至2023年间，面积几乎翻倍。同时，研究还揭示了光伏用地分布的两个明显趋势：东部地区的数量中心向东偏移，而西部地区的面积中心则向西偏移。

中国光伏用地的地形以平坦为主，坡度通常小于2.5度，气候条件也相对温和，年平均气温在8至16摄氏度之间，年降水量低于800毫米。虽然光伏项目倾向于靠近基础设施，如电网和交通网络，但这些位置往往与太阳能资源的最优分布存在一定的不匹配。研究进一步通过情景模拟，探讨了两种不同的发展路径。在“照常发展”（Business-as-Usual, BAU）情景下，光伏用地的扩张主要集中在东部的农业区，如华北平原和长江流域。这种模式虽然可能在2047年前实现碳中和目标，但也可能加剧土地使用冲突，特别是在农业和生态保护之间。相比之下，“碳中和”情景则将光伏用地的扩展引导至生态适宜的区域，如西北的沙漠和草原地带，这不仅减轻了东部农业区的压力，还促进了“光伏+”的协同效应，如光伏与农业、畜牧业或生态修复的结合。到2060年，BAU情景下光伏用地面积将达到约104,560.87平方公里，而碳中和情景下仅为57,137.52平方公里，后者在满足能源需求的同时，更能适应生态约束。

中国光伏产业的快速发展对全球可再生能源转型和碳减排政策的制定具有重要意义。截至2022年，中国大陆的光伏装机容量已达到393吉瓦（GW），占当年全球光伏装机容量的37.32%。这一数据是中国在全球能源市场中占据主导地位的有力证明。中国光伏装机容量是美国的3.48倍，是欧盟27国总和的1.96倍。到2024年6月底，中国的累计光伏装机容量已增长至约714 GW，相比2022年增长了约81.68%。这一增长速度和规模使得中国成为全球光伏产业发展的关键推动力。

中国光伏用地的空间分布表现出显著的异质性，东部地区作为主要的电力消费区，面临较高的建设成本，而西部地区则因其丰富的太阳能资源、长日照时间和较低的土地使用成本，成为大型光伏项目的主要集中地。通过研究中国光伏电站的空间分布特征，不仅可以明确其长期扩展模式，还能帮助评估其背后的驱动因素，并预测未来的增长趋势。这种研究对于全球可再生能源的发展和碳减排政策的制定具有重要的参考价值。

近年来，遥感技术在光伏识别和监测方面发挥了重要作用。中等分辨率的Landsat卫星数据和高分辨率的高分（GF）卫星数据提供了可靠的时空一致性，成为获取光伏用地信息的重要来源。研究人员利用这些数据，结合机器学习和深度学习算法，提高了光伏用地识别的精度。例如，Zhang等人（2022）利用Landsat 8影像数据，绘制了中国2020年的光伏用地分布图。Wang等人（2023）则通过整合Sentinel-1和Sentinel-2影像的光谱和纹理特征，进一步优化了模型。Feng等人（2024）将地形特征（如坡度和坡向）纳入机器学习算法，实现了近90%的识别准确率，并推出了中国首个10米分辨率的地面光伏电站数据集。Chen等人（2024）使用深度学习模型，结合高分辨率影像中的安装日期数据，绘制了2022年中国光伏电站的分布图，揭示了2010年至2022年间中国光伏电站的扩展动态。此外，Xia等人（2022）和Zhang等人（2023）分别绘制了中国西北五省和沿海地区的光伏用地分布图，进一步深化了对中国不同区域光伏部署模式的理解。

以往的研究主要集中在四个核心领域。首先，一些研究者利用遥感技术明确了光伏电站的区域分布和动态演变，例如Ates等人（2020）和Chen等人（2023）的工作。这些研究结合了航空影像、机器学习和深度学习方法，突显了遥感技术在光伏识别任务中的巨大潜力。其次，一些研究关注了光伏装机容量的多方面效益，包括扶贫（He等人，2023）、生态影响（Luo等人，2023；Toledo等人，2024）、经济效益（Wang和Koch，2010）以及减排效果（Luka?等人，2016）。第三，部分研究探讨了不同地区光伏装机容量的竞争格局（Jiang等人，2023），并分析了各种社会经济因素对光伏发展的影响（Kan等人，2021）。最后，一些研究集中于光伏发电潜力评估（Chen等人，2022；Wang等人，2016；?alik等人，2024）、技术优化（Zambrano-Prado等人，2021）、成本估算（Bai等人，2024a, 2024b）以及政策影响（Jiang等人，2022）。这些研究逐渐扩展到清洁能源的减排潜力以及不同国家间可再生能源合作与发展的限制条件（Yan等人，2023）。

尽管已有大量研究，但该领域仍存在一些重要的研究空白。首先，虽然中国每年新增的光伏装机容量相当可观，但目前可用的数据主要集中在2022年之前，这使得全球研究人员难以准确把握中国光伏产业的最新发展动态。其次，现有研究未能全面分析自然和经济社会因素对中国快速光伏扩张的影响。第三，关于中国未来光伏用地扩展趋势的空间预测和模拟研究仍较为缺乏。因此，本文旨在解决三个关键的科学问题。首先，通过遥感数据，本文构建了中国最新且最全面的光伏用地分布数据集，确认了其空间特征和扩展动态。其次，本文识别并分析了自然和经济社会因素，以提供对中国光伏扩张驱动因素的系统理解。最后，本文利用CLUMondo模型，预测了中国在实现碳中和目标背景下未来光伏用地的空间分布，为全球研究人员提供了重要的参考，有助于理解中国光伏扩展的长期趋势、驱动因素以及潜在挑战，并从空间分布的角度模拟未来光伏扩展路径，提出了一种在光伏发展与生态保护之间寻求平衡的方向。

为了确保研究的准确性和可靠性，本文采用了多种数据来源和方法。首先，Landsat-8遥感数据被用于提取光伏用地信息，通过Google Earth Engine平台上的机器学习算法，实现了30米分辨率的中国光伏用地分布图，涵盖了2007年至2023年的数据。其次，本文整合了已发表的光伏分布数据集，如Wang等人（2022）和Zhang等人（2022）的研究成果，以验证数据的准确性。此外，Lyu等人（2024）的数据也被纳入分析，以更全面地反映中国光伏用地的变化趋势。这些数据的结合不仅提高了研究的精度，也为未来的光伏用地预测提供了坚实的基础。

从空间分布的角度来看，中国光伏用地呈现出明显的区域差异。西部地区的光伏用地扩展速度远高于东部地区，这与西部地区丰富的太阳能资源和较低的土地使用成本密切相关。同时，东部地区虽然在光伏用地数量上占据主导地位，但其光伏用地的面积增长相对缓慢。这种差异可能与东部地区较高的土地使用成本、复杂的土地管理政策以及更严格的生态环境保护要求有关。此外，光伏用地的扩展还受到基础设施分布、政策导向和市场需求等因素的影响。例如，政府对可再生能源的支持政策和补贴措施在一定程度上推动了光伏项目的建设，而东部地区作为主要的电力消费区，其市场需求也促进了光伏用地的扩展。

本文的研究还揭示了中国光伏用地扩展的动态过程。从2007年到2023年，中国光伏用地面积经历了快速的增长，特别是在2015年之后，增长速度显著加快。2020年至2023年间，光伏用地面积几乎翻倍，显示出中国在这一领域的持续投入和快速扩张。这种增长趋势不仅反映了中国对可再生能源发展的重视，也体现了其在全球能源转型中的关键作用。然而，这种快速扩张也带来了诸多挑战，特别是在土地使用和生态保护之间如何取得平衡。

为了应对这些挑战，本文提出了“碳中和”情景下的光伏用地扩展路径。该路径强调在满足能源需求的同时，尽可能减少对生态环境的影响。通过将光伏用地扩展引导至生态适宜的区域，如西北的沙漠和草原地带，可以有效缓解东部农业区的土地使用压力，同时促进“光伏+”模式的发展。例如，光伏与农业的结合可以在不破坏耕地的前提下，利用荒地或未利用土地进行光伏发电，从而实现资源的高效利用。此外，光伏与生态修复的结合也可以为退化土地的恢复提供新的途径，例如在沙漠地区建设光伏电站，既可以利用丰富的太阳能资源，又可以改善当地的生态环境。

综上所述，本文通过分析中国光伏用地的时空演变及其未来扩展趋势，揭示了中国在可再生能源发展中的关键作用和面临的挑战。研究结果表明，中国光伏用地的扩展不仅受到自然条件的影响，还与社会经济因素密切相关。为了实现可持续发展，未来的光伏扩展应更加注重生态保护和土地资源的高效利用，避免对农业和生态系统造成过度干扰。本文的研究为全球可再生能源的发展提供了重要的参考，同时也为中国在实现碳中和目标的过程中，制定更加科学合理的光伏扩展策略提供了理论支持和实践指导。