中国风电场地选址多因子耦合评估框架构建与宏观布局优化研究

本研究针对全球能源转型背景下风电场地选址效率低下与环境约束难题，创新性开发了集成GIS与AHP（层次分析法）的多因子耦合评估模型。通过整合自然保护区、风资源禀赋、交通电网等5维空间数据，首次实现中国风电适宜性宏观协同优化，为可再生能源政策制定提供科学决策支持。

　　

在全球能源结构低碳转型的浪潮中，风能作为最具战略意义的清洁能源之一，正面临选址效率低下与多重环境约束的双重挑战。尽管中国已连续六年保持全球海上风电装机量第一的领先地位，但传统选址方法往往局限于单一因素评估，难以协调生态保护、地形条件与电网接入等复杂关系。这种矛盾在"双碳目标"（2030碳达峰、2060碳中和）的紧迫时间表下显得尤为突出——如何科学规划风电场地布局，直接关系到能否实现到2030年12亿千瓦可再生能源装机的宏伟目标。

针对这一科学难题，中国研究人员开展了一项开创性研究。通过构建融合地理信息系统(GIS)与层次分析法(AHP)的多因子耦合评估框架，首次系统量化了风能潜力、人口经济需求、交通可达性等五大维度的空间耦合关系。研究团队创新性地采用"限制性-适宜性"双重筛选原则：先排除生态敏感区（占国土面积62.1%）、坡度>15°区域（92.68万km²
）等绝对限制区域；再通过AHP加权叠加风功率密度（>200 W/m²
优先）、距变电站距离(<30km最优)等指标，最终绘制出全国首张风电适宜性分级图谱。

关键技术方法包括：1) 多源空间数据整合（自然保护区矢量边界、1km分辨率DEM数字高程模型等）；2) AHP层次结构建模（构建3层15项指标权重体系）；3) GIS空间叠加分析（采用加权线性组合WLC算法）；4) 敏感性分析（通过蒙特卡洛模拟验证模型稳健性）。研究数据涵盖全国2856个气象站观测资料及2020年土地利用现状调查数据。

【研究结果】
◆ 不适宜建设区域：识别出总面积596.4万km²
的限制区域，其中生态敏感区占比83.7%，主要分布在青藏高原与生物多样性热点地区。
◆ 关键影响因素：风资源可用性（权重0.32）与电网接入条件（权重0.25）构成决定性因素，而经济需求指标呈现东部高-西部低的空间分异。
◆ 高适宜区分布：华北平原（占全国适宜区28.3%）、内蒙古高原（21.7%）等区域因"高风密低约束"特性成为最优选址，其理论装机容量可达当前实际规模的3.2倍。

【结论与意义】
该研究突破传统微观选址的局限，首次实现宏观尺度风电场地多目标协同优化。提出的评估框架具有三大创新价值：1) 方法论上整合MCDM与GIS技术，解决多维指标量化难题；2) 实践层面揭示中国风电开发"东潜力-西约束"的空间错配特征；3) 政策维度为《全国国土空间规划纲要》提供数据支撑。研究结果证实，通过科学选址可使中国风电开发效率提升41%，同时减少63%的生态冲突，对全球能源转型具有示范意义。值得注意的是，模型对复杂地形区（如云贵高原）的适用性仍需通过微尺度研究验证，这为后续工作指明了方向。