实现低碳多部门基础设施规划中的区域公平性：加纳水-能源-食物-生态系统协同优化框架

本研究针对发展中国家在能源转型过程中可能加剧区域服务不平等的问题，提出融合人工智能的多部门规划框架。Adil Ashraf团队通过耦合河流流域-电力系统模拟器与MOEA算法，以加纳为案例验证了该框架能同时优化碳排放、电力供应公平性(Gini指数)、农业产量等8个目标。研究发现增加可再生能源投资(特别是北部地区生物质能)可提升7%的电力公平性并减少25%碳排放，为SDGs目标实现提供了量化决策工具，成果发表于《Nature Communications》。

　　

在全球向碳中和转型的背景下，一个被长期忽视的悖论逐渐浮现：清洁能源基础设施的布局可能在不经意间固化甚至加剧区域间的不平等。这种"绿色不平等"现象在发展中国家尤为突出，例如加纳北部地区虽然拥有丰富的太阳能资源，但电力覆盖率仅为全国平均水平的60%，形成了典型的"资源诅咒"。与此同时，气候变化、COVID-19大流行等多重危机正以不公平的方式冲击着最脆弱的群体，使得联合国可持续发展目标(SDGs)中"减少不平等"(SDG10)的实现面临严峻挑战。

由Adil Ashraf和Mohammed Basheer等来自英国曼彻斯特大学等机构的研究团队，在《Nature Communications》发表的研究首次系统性地解决了这一交叉领域难题。他们创新性地将空间公平性量化指标引入多部门基础设施规划，开发出融合人工智能的水-能源-食物-生态系统(WEFE)协同优化框架。这项研究揭示：单纯追求低碳目标可能导致电力供应区域差异扩大，而通过智能化的基础设施布局和政策组合，可以实现碳排放降低与区域公平性的"双赢"。

研究团队采用三项核心技术方法：(1)耦合Python Water Resources(Pywr)河流模型与直流最优潮流电力系统模型，实现每周水力调度与每小时电力调度的跨时间尺度模拟；(2)应用Borg多目标进化算法(MOEA)同时优化170个决策变量(包括可再生能源装机、输电线路、水库运行规则等)；(3)采用Shapley值(SHAP)解释机器学习模型，量化各项干预措施对8个绩效指标的影响权重。案例数据来自加纳电力系统总体规划及国家电网公司的实际运行数据。

【Equity as a policy goal in low-carbon multisector infrastructure planning】
研究团队突破性地将空间公平性纳入基础设施规划目标体系，首次提出电力供应人均Gini指数和灌溉水供应Gini指数的计算方法。通过改进的Pywr和Pynsim框架，实现了水资源系统与电力系统的动态耦合，其中Akosombo水库的调度规则通过高斯径向基函数(RBFs)进行参数化，可同时响应电力需求与农业用水需求的变化。

【Equitable low-carbon energy transition in an African case】
以加纳2030-2040年规划为案例，模型将全国划分为6个人口均等的区域。令人惊讶的是，基准情景(加纳电力系统总体规划)虽然能满足85%全国电力需求，但区域差异显著，西北地区电力缺口达40%。研究首次量化显示：仅增加可再生能源投资而不考虑空间分布，电力Gini指数仅能改善3%。

【Efficient and equitable low-carbon intervention portfolios】
通过MOEA算法获得的帕累托最优解揭示出关键权衡关系：投资7240万美元增加北部地区生物质能和太阳能装机，配合输电网络升级，可实现电力Gini指数降低7%(从0.52降至0.48)和碳排放减少25%的协同效益。其中生物质能电厂布局对改善电力公平性的Shapley值贡献度达0.32，位居所有干预措施之首。

【Influence of intervention decisions on equity and water-energy system performance】
SHAP分析发现三项最具影响力的决策：北部地区生物质能装机(对电力公平性影响系数+0.41)、西南部太阳能投资(对碳排放影响系数-0.38)以及灌溉水分配优先级调整(对农业产量影响系数+0.29)。特别值得注意的是，跨区域输电线路的投资效益呈现非线性特征，当投资超过3亿美元阈值时才对公平性产生显著改善。

这项研究的结论部分提出了"公平优先的低碳转型"新范式：首先，能源转型规划必须将空间公平性作为与碳排放同等重要的目标；其次，生物质能等分布式能源在发展中国家具有独特的公平性调节功能；最后，多部门协同规划能产生显著的协同效益，例如优化后的水库调度规则可使农业产量提升9%的同时减少12%的电力短缺。

该研究的现实意义在于为发展中国家的绿色新政提供了量化工具。正如作者指出，非洲联盟绿色复苏行动计划中40%的投资将定向用于服务不足社区，而本研究提供的框架可精确测算这类定向投资的环境-公平协同效益。研究团队特别强调，忽略WEFE系统关联性的传统规划方法，可能导致可再生能源投资反而加剧区域不平等——这一警示对正在制定"公正转型"政策的发展中国家具有重要参考价值。

技术层面上，该研究的创新点在于：首次将SHAP解释性AI应用于基础设施规划领域，破解了多目标优化结果的"黑箱"难题；开发的动态耦合模拟器能捕捉水力发电与间歇性可再生能源的复杂互动；提出的Gini指数新算法克服了传统方法在低需求区域的失真问题。这些方法论创新为后续研究开辟了新的技术路径。