陕西省区域光伏选址：耦合生态价值与电力需求可达性的多情景评估

《Land》：Regional Photovoltaic Siting in Shaanxi: Integrating Ecological Value and Electricity-Demand Accessibility

　　

区域光伏筛选必须在土地可获得性与生态及电力需求优先事项之间进行协调。研究人员利用由准则变异性和相关性推导出的全省或分区权重，比较了陕西省的八种光伏选址情景。生态组分与选址准则（包括ERA5太阳辐照）被分别赋权。完整分区模型在适宜性≥0.60条件下识别出13,428.59 km²。在独立的2872.26 km² Top10（前10%）选择预算下，向基于需求的情景中加入生态兼容性，使平均生态约束指数（ecological constraint index, ECI）降低0.0883；向基于生态的情景中加入需求可达性，使平均电力需求可达性指数（electricity-demand accessibility index, EDAI）提高0.0125。然而，加入生态准则对EDAI的提升或降低取决于坡向处理方式和分辨率。分辨率比较在共同允许足迹内采用了独立预算。针对145个符合条件的并网光伏多边形，两种完整模型与六因子层次分析法（analytic hierarchy process, AHP）基准的回顾性受试者工作特征曲线下面积（area under the receiver operating characteristic curve, AUC）介于0.6575至0.6736之间；配对比较未能判定相对表现。邻近分组在929个规划组中保留了2426.44 km²，共包含9398个独立物理斑块。这些比较量化了权重、生态与需求准则以及空间表达方式如何改变优先用于市级评估的土地。

研究背景与问题
地面光伏开发需要土地具备太阳辐射、地形和区位优势，同时尽量降低与现有土地利用和生态功能的冲突。已有选址研究在准则、排除规则和赋权程序上差异较大，单一高综合评分无法解释究竟是哪些准则驱动了某块土地的优先性。陕西省陕北高原、关中平原和陕南山地在地形、太阳资源和电力需求方面存在显著空间异质性，因此需要明确区域权重以及生态和电力需求准则能否真正改善被选土地的相应指标。研究人员通过分离候选范围与等面积区位变化，区分了“扩大候选面积”和“改变选址优先级”两类不同决策含义。

研究内容与总体结论
研究人员在陕西省构建统一筛选掩膜，比较了八种光伏选址情景，分别采用全省统一权重和分区权重，并将生态组分与选址准则分别纳入两套CRITIC加权层。通过固定阈值与等面积Top10选择、坡向处理对比、分辨率对比、AHP6基准和回顾性验证，系统评估了不同建模选择对候选土地面积、区域分配和指标均值的影响。结果显示，加入生态兼容性普遍降低被选土地的平均ECI，加入需求可达性通常提高平均EDAI，但后者变化方向会受到坡向处理和分辨率的影响。邻近分组可将分散物理斑块组织为少量规划组，为市级评估提供可比较的候选土地清单。

主要技术方法
研究基于ArcGIS Pro 3.4.3进行空间分析，输入数据包括ERA5太阳辐照（2005–2024年）、重构日照时数（2012–2018年）、InVEST（Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs）模拟的栖息地质量、碳密度和土壤保持，以及基于《中国城市统计年鉴2024》市政用电量与人口/国内生产总值（GDP）代理的需求分配。采用CRITIC准则权重法，对生态组分和选址准则分层赋权，构建全省/分区权重下的八种情景。历史样本来自2010–2022年全国光伏数据集，841个多边形中145个通过共同掩膜，用于AUC回顾性验证，并采用500次分块bootstrap配对比较。

研究结果
4.1 权重与选择规则改变候选面积和区域分配
在适宜性≥0.60阈值下，八种情景的候选面积介于13,428.59至19,644.95 km²。加入EDAI或ECS均降低了通过阈值的面积；分区BDE比全省BDE少选2497.06 km²。坡向在所有完整权重向量中权重最大，EDAI权重在陕南最高，ECS权重在陕北最高。Top10选择进一步将97.45%的土地集中到陕北，其中榆林占全省Top10原始土地的95.93%。

4.2 生态与需求准则产生不同空间权衡
在Top10预算下，向分区BD中加入ECS使平均ECI从0.3197降至0.2314；向分区BE中加入EDAI使平均EDAI从0.2422升至0.2547。BD→BDE交换536.77 km²，BE→BDE交换198.74 km²，说明加入生态准则引起的土地置换更多。分区BDE比全省BDE选择更低ECI的土地，同时EDAI略有提高，但两种加权方式均未同时改善两个指标。

4.3 坡向和分辨率改变需求可达性响应与区域分配
在完整权重重拟合下，将缓坡坡向中性化后，分区BD→BDE的EDAI变化由+0.0048反转为?0.0074；在100 m与250 m分辨率对比中，EDAI变化分别为?0.0020与+0.0056，BD–BDE的Jaccard重叠由0.6876降至0.5373。这说明生态准则加入后对需求可达性的提升方向并不稳定。

4.4 AHP6基准产生不同权衡
AHP6将全部Top10预算分配给陕北，其被选土地平均太阳辐照为1725.00 kWh m^?2 yr^?1，高于两种BDE模型，但EDAI更低、ECI更高。回顾性AUC为：全省BDE 0.6736、分区BDE 0.6575、AHP6 0.6703；配对95%置信区间均跨零，无法判定三者相对优劣。

4.5 邻近分组减少规划单元并保留候选面积
对分区BDE固定阈值结果进行小斑块清理后，面积由11,888.69 km²降至11,084.04 km²；两轮邻近分组将规划组由9198个降至6060个。Top10选择在过滤后保留2426.44 km²，包含9398个物理斑块和929个规划组。按情景假设，Top10保留面积对应48.53–97.06 GW_ac和51.01–153.04 TWh yr^?1。

讨论总结
讨论强调，等面积对比能够量化生态与需求准则带来的空间后果，但CRITIC权重本身只描述各加权人群内部准则的变异性和非冗余性，准则选择与评分方式仍决定其意义。统一加权与分区加权反映了不同的生态和需求优先关系，且均不能同时改善ECI和EDAI。AHP6比较改变了准则、权重和部分因子评分，因而是对替代性选址模型整体的比较，其配对AUC区间不能确定相对优劣。研究还指出若干限制：大气再分析资料限制了太阳辐射空间细节，历史坐标转换和法定边界不完整影响地块边缘解释，需求代理未包含具体工业设施和跨省输送，回顾性样本仅覆盖满足当前研究掩膜的145个位置，不能直接外推至未来项目。

研究结论
在陕西省，向分区基于需求模型中加入生态兼容性，在2872.26 km² Top10预算下使平均ECI降低0.0883；这是否同时提高需求可达性取决于坡向处理和分辨率。分区加权同样改变了ECI与EDAI之间的平衡，但未同时改善两者。这些比较揭示了建模选择如何改变候选土地地图所体现的优先序。精确距离分组在9398个物理斑块中保留了2426.44 km²，并将其组织为929个规划组。研究结果支持市级比较不同选址配置，并对各组成斑块开展详细评估。