自然灾害引发的电力供应不平等：基于中国高分辨率数据的停电差异与气候情景预测研究

《Nature Communications》：Unequal power outages induced by natural disasters

本研究针对气候变化加剧下自然灾害对电力系统可靠性的不平等影响问题，利用2019-2021年中国2245个县的高频停电数据与自然灾害数据，首次实证揭示了贫困县在自然灾害中的停电频率增加5.19%（非贫困县3.80%）、停电持续时间延长8.96%（非贫困县5.34%）的显著差异。通过SSP-RCP情景预测发现，气候变化将加剧这一差距达158%，为气候资金精准投放和能源公平政策制定提供了关键科学依据。

　　

当极端天气事件日益频繁地席卷全球，电力系统作为现代社会的生命线正面临严峻考验。2022年印度因高温创下38年用电峰值导致每日八小时停电，2019年南非洪水使电网损失6000兆瓦供应能力——这些触目惊心的案例揭示着发展中国家电力系统在自然灾害面前的脆弱性。然而，一个更隐蔽却更严峻的问题逐渐浮出水面：自然灾害导致的停电影响是否在不同地区均匀分布？弱势群体是否会承受不成比例的能源负担？

北京理工大学王博、石涵等研究人员在《Nature Communications》发表的最新研究，通过构建全国范围的高分辨率电力中断数据库，首次系统揭示了自然灾害对电力供应的不平等影响机制。研究团队收集了2019年12月至2021年9月中国2245个县级行政区的441,708条停电记录与23,600次热浪、4,121次寒潮等六类自然灾害数据，聚焦中国政府基于收入、基础设施、地理位置等标准认定的457个贫困县，采用固定效应模型与气候情景预测方法，为理解能源公平问题提供了突破性证据。

关键技术方法包括：1) 整合多源数据（国家冰川沙漠数据中心自然灾害预警、气象数据服务中心296个站点气象数据、地方公用事业网站停电记录）；2) 采用逆向距离加权法进行气象数据空间插值；3) 建立县-日级面板固定效应模型分析灾害与停电关系；4) 应用CMIP6的SSP-RCP气候情景进行长期预测；5) 采用Shapley值分解法量化不同灾害的贡献度。

自然灾害显著加剧电力中断

研究发现，自然灾害整体使停电频率增加4.04%，持续时间延长5.93%。分类型看，暴雨影响最为突出，导致停电频率增加7.99%，持续时间延长11.63%。强风、寒潮、地质灾害和热浪分别使停电频率增加2.98%、3.77%、4.45%和3.60%。值得注意的是，自然灾害对非计划停电的影响（频率增加3.50%）远大于计划停电（1.04%），且灾害频发区域（研究期内>10次灾害）的停电增幅是低发区域的2.7倍。

贫困县停电差异显著

贫困县在自然灾害中表现出更强的脆弱性：停电频率增幅比非贫困县高36.6%（5.19% vs 3.80%），持续时间增幅高出67.8%（8.96% vs 5.34%）。机制分析表明，电网基础设施投资不足和维修能力薄弱是主要原因——贫困县供电站劳动力规模仅为非贫困县的0.38倍。异质性分析发现，这种差异在北方地区、夏季和非计划停电中尤为突出。

灾害贡献度分解显示，暴雨是贫困县停电的主要驱动因素（频率贡献度50.49%），而在非贫困县，热浪的影响更为显著（频率贡献度38.94%）。强风对贫困县停电的贡献度（18.00%）是非贫困县（2.26%）的8倍，揭示了地域特异性风险模式。

气候情景预测凸显长期风险

基于SSP-RCP情景的预测表明，2022-2099年间，气候变化将使中国人均年停电时间增加0.072小时（SSP-RCP126情景）至0.142小时（SSP-RCP585情景），经济损失达1920-4680亿元人民币。更严峻的是，贫困县与非贫困县之间的停电差距将进一步扩大158%。

研究结论强调，随着可再生能源并网加速和极端天气频发，电力系统可靠性面临更大挑战。该研究为实施针对性电网升级、优化气候资金分配提供了科学依据，强调应将公平目标纳入能源基础设施规划，优先加强贫困地区电网韧性和应急响应能力。这些发现不仅适用于中国，对全球面临类似挑战的发展中国家具有重要借鉴意义，为实现可持续发展目标（SDGs）中的能源正义目标指明了实践路径。