《Journal of Cleaner Production》：Global fine-scale assessment of the technical and economic potential of solar photovoltaic power using Google Earth Engine
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光伏技术经济潜力评估与土地资源优化策略研究，通过整合卫星遥感、基础设施和成本数据，构建了全球1公里分辨率的光伏开发潜力模型，量化了2013-2023年间光伏项目投资回报率变化及土地利用冲突，提出 agrivoltaic解决方案以平衡能源转型与粮食安全。
苏博雄|吴明全|刘杰|闫峰|牛正|陈芳|王萌
中国科学院航空航天信息研究所遥感与数字地球国家重点实验室，可持续发展目标大数据国际研究中心，北京，100094
摘要
大规模燃烧化石燃料及其产生的温室气体排放被认为是全球变暖的主要因素。因此，加快太阳能光伏（PV）的部署至关重要；然而，对光伏技术在技术和经济上都具有可行性的地区的全球范围评估仍然有限。在这里，我们首次提供了1公里分辨率的、像素级别的全球光伏技术及经济潜力评估，并构建了一个为期11年（2013-2023年）的可行性数据集，该数据集跟踪了资本成本下降如何重塑选址机会。我们使用Google Earth Engine整合了多源栅格数据、年度更新的总安装成本和国家电价信息，首先应用了一套全面的物理和土地利用约束来估算技术上可开发的潜力。然后，我们应用了两个透明的经济筛选标准来界定经济上可开发的土地：（i）投资回收期≤15年；（ii）到最近道路和居民点的直线距离≤50公里。研究结果如下：（i）技术潜力达到12.96 × 10^3 PWh yr^-1（占资源潜力的87.96%），而经济上可开发的潜力为4.99 × 10^3 PWh yr^-1（占资源潜力的33.86%）——这足以满足全球电力需求的170多倍；（ii）投资回收期≤15年的土地面积从2013年的24.69%增加到2023年的75.13%；（iii）对93,257个现有光伏电站的分析显示，19.36%的电站位于农田上，这突显了土地利用与粮食安全之间的权衡，以及需要农光互补（AV）解决方案的必要性。这些发现为优先考虑电网扩展、融资和农光互补政策提供了开放且可复制的依据，以加速光伏部署，同时保障粮食和生态安全。
引言
气候变化是人类面临的最严重的环境危机之一。因此，加快能源转型至关重要，这与可持续发展目标7（负担得起的清洁能源）和13（气候行动）是一致的。太阳能光伏（PV）和风能是两种能够大规模替代化石燃料使用的领先低碳技术（Turnley等人，2024年），然而它们的实际部署规模仍远低于稳定全球温度所需的水平。根据国际可再生能源机构（IRENA）的数据，为了实现1.5°C的目标，光伏每年的扩张速度必须提高五倍以上（Gielen等人，2021年）。这一挑战凸显了迫切需要高分辨率的评估，以同时考虑技术可行性和经济可行性，从而确定光伏开发的优先区域。
评估太阳能发电潜力是发展太阳能项目的基本步骤（Tang等人，2023年）。根据所考虑的因素，这类评估可以分为资源潜力、技术潜力和发展潜力评估。资源潜力指的是一个地区内可用的总太阳能量，不考虑技术或经济限制。技术潜力指的是在当前技术条件下可以开发的太阳能总量（Liu等人，2025年）。技术潜力基于资源潜力，并考虑了地理、地质和环境因素，如土地利用类型、保护区和地形。经济发展潜力代表在现有技术和经济条件下可行的太阳能资源部分（Jiang等人，2025年）。除了技术可行性外，经济发展潜力还考虑了建设成本、运营成本、电力需求和市场价格等因素。这些因素包括运输建筑材料的相关费用、到电力需求中心的距离以及其他物流因素。尽管这一概念框架得到了广泛认可，但大多数先前的研究仅停留在资源或技术阶段，缺乏统一的经济视角。这种限制导致了决策中的关键研究空白。
需要稳健的空间数据和集成工具来推进这一概念框架。遥感（RS）和地理信息系统（GIS）技术在提供全球长期数据和促进多源数据集整合方面发挥着关键作用（Chen等人，2023年）。RS提供了进行太阳能评估所需的长期辐照度和其他资源层数据（Huang等人，2019年）。这些数据层是通过辐射传输建模方法生成的，包括结合MODTRAN和LibRadtran的表面辐照度反演方法（Huang等人，2011年）以及其他广泛应用于太阳能资源评估的辐射传输框架（Sengupta等人，2015年）。此外，统计或数据驱动的方法也有助于辐照度估算，例如基于机器学习的全球水平辐照度建模（Basílio等人，2022年）。最近的努力通过生成更高精度和更细空间分辨率的数据集进一步加强了这一基础（Rupp等人，2022年）。在这些资源层的基础上，GIS对技术及经济适宜性的评估整合了土地利用、保护区、地形和可达性等约束。这些约束通过多标准决策方法进行整合，这些方法从专家评分（Li等人，2024年）发展到分析层次过程（Rekik和El Alimi，2024年）和数据驱动的加权方法（Spyridonidou和Vagiona，2023年）。考虑的因素范围也从纯粹的物理约束（Wang等人，2016年）扩展到包括运输成本（Wang等人，2022年）和距离需求中心的距离（Zhao等人，2024年）。
尽管在这些方法论方面取得了进展，但大多数现有研究仍局限于区域（Han等人，2023年）或国家层面（Yu等人，2023年），例如针对沙特阿拉伯（Imam等人，2024年）、俄罗斯（Ermolenko等人，2017年）、土耳其（Uyan，2013年）、东南亚（Siala和Stich，2016年）、摩洛哥（Alami Merrouni等人，2018年）、西非（Yushchenko等人，2018年）和中国（Li等人，2023年）的研究。相对较少的研究关注更大规模的评估，例如涵盖“一带一路”倡议（Chen等人，2019年）或全球范围的分析（Yu等人，2025年）（Spyridonidou和Vagiona，2023年）。此外，大多数现有研究主要关注资源和技术上的开发潜力（Zhao等人，2024年）。在全球范围内以精细空间分辨率（≤1公里）进行光伏开发的可行性研究很少。此外，与光伏建设决策直接相关的投资成本、投资回收期等因素在之前的研究中没有得到充分探讨，这使得满足光伏投资者的实际需求变得困难（Spyridonidou和Vagiona，2023年）。
总之，仍存在三个关键的研究空白：（i）缺乏动态经济筛选，因为大多数研究仅停留在技术潜力阶段；（ii）缺乏在全球范围内一致尺度上进行的高分辨率评估；（iii）缺乏多年分析，以了解成本快速下降如何重塑选址机会。
为了解决这些空白，本研究使用Google Earth Engine开发了首个全球一致、1公里分辨率的光伏技术经济评估。本研究的贡献如下：首先，将卫星获取的辐照度、地形、土地覆盖、保护区和基础设施可达性数据集整合到一个统一的1公里网格中，以绘制经济光伏潜力图。通过保留基础设施接近度、土地利用和保护限制以及坡度的像素级异质性，该网格比粗略的镶嵌图更可靠地反映了选址可行性和投资回收期。其次，开发了一个透明的Google Earth Engine工作流程，明确纳入了经济因素（如储存成本、总安装成本、电价以及电网连接和运输距离等），并计算投资回收期。考虑到主流的光伏电力购买协议/债务期限和系统平衡（BOS）基准，应用了两个经济筛选标准：投资回收期≤15年，到最近道路或居民点的直线距离≤50公里。这种方法超越了临时的适宜性评分，揭示了粗略平均值所掩盖的国内差异。第三，构建了2013-2023年的像素级可行性时间序列，以量化安装成本下降和电价变化如何随时间扩大了成本竞争力。这个高分辨率、多年的数据集捕捉到了单一年份、粗略分辨率评估无法解决的空间扩散动态。除了这些方法论进步外，还研究了土地利用与粮食安全之间的权衡，以获得电网扩展、融资策略和农光互补（AV）政策的可行见解。
研究区域和数据集
本研究使用的PVOUT数据集覆盖了北纬60°至南纬45°的区域。研究区域定义为该范围内的所有陆地，涵盖了欧洲、亚洲、非洲、澳大利亚和南美洲的大部分地区，几乎包括了所有适合建设集中式光伏电站的区域。研究区域具有多种土地利用类型，跨越了温带、亚热带和热带气候区，拥有丰富的太阳能资源和高平均年太阳辐射量
全球光伏资源和技术潜力评估
图2b展示了全球太阳能发电资源开发潜力的分布。在研究区域内，可开发的资源潜力约为14,739.05 PWh。
总太阳能发电潜力较高的国家包括中国、俄罗斯、美国和澳大利亚。单位面积资源开发潜力最高的国家是纳米比亚、埃及、利比亚和也门，这些国家大多位于低纬度地区。
结论
本研究首次开发了一个全球一致、高分辨率（1公里）的框架，使用Google Earth Engine和空间分析来评估光伏的技术和经济潜力。通过量化2013年至2023年的全球太阳能资源可用性和光伏可行性的时空趋势，本研究为可再生能源部署和可持续发展提供了决策支持。全球技术潜力为12,956.93 PWh yr^-1（占总太阳能资源的87.96%）
CRediT作者贡献声明
苏博雄：撰写——原始草稿、可视化、软件、方法论、调查、正式分析、数据管理、概念化。吴明全：撰写——审阅与编辑、监督、方法论、资金获取、概念化。刘杰：撰写——审阅与编辑。闫峰：撰写——审阅与编辑。牛正：撰写——审阅与编辑、监督、方法论、概念化。陈芳：撰写——审阅与编辑、方法论、正式分析。王萌：撰写——
资助
本研究由可持续发展目标大数据国际研究中心（CBAS）资助，资助编号为E43Z05010T
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能会影响本文报告工作的竞争性财务利益或个人关系。
