基于综合冷质量与平衡指数的中国可再生冷能资源国家评估

《Renewable Energy》：National assessment of renewable cold energy resources in China using an integrated cold quality and balance index

　　

摘要

制冷需求是电力消耗和碳排放中增长最快的因素之一，这凸显出需要用可再生能源替代传统制冷方式。本研究提出了一种无量纲的“综合冷质与平衡指数”，该指数将寒冷季节持续时间、年度冷热平衡以及结冰质量纳入一个乘法型、非补偿性框架中。研究利用1973年至2024年间中国771个气象站的日气温观测数据，进行了全国范围的空间评估、区域划分、敏感性分析以及各站点的时间序列预测。所提出的指数数值在接近零到约2.63之间，呈现出明显的西高东低分布特征。 “丰富区”和“极丰富区”覆盖了中国50.29%的面积，主要分布在东北地区、青藏高原以及新疆的山区。冷热平衡这一因素决定了整体的空间分布格局（相关系数为0.9929），但仅依据这一因素与依据完整指数得出的排名结果，五类区域的对应程度仍可达92.9%（相关系数为0.9734），这意味着在综合考虑寒冷季节持续时间和结冰质量后，仅有7.1%的站点在排名类别上发生变化。即便采用不同的操作阈值或加法计算公式，排名结果依然保持稳定（相关系数分别为0.9866–0.9875和0.9657–0.9746）。通过与结冰深度和寒冷季节温度的对比分析，该指数的结果具有气候学上的合理性。1973–1997年以及1998–2024年期间，全国气象站的平均指数均出现显著下降。2025–2034年的时间序列预测显示，平均指数为0.0882，仅存在微弱的、统计学上不显著的下降趋势（p值=0.100），而整体的国家空间分布格局则保持稳定。所提出的指数为筛选可用的可再生能源制冷资源以及进行区域技术匹配提供了具有物理意义的第一阶段评估工具。

引言

在全球能源消费中，制冷需求是增长最快的领域之一，其增长动力来自城市化进程、工业发展、生活水平提升以及气候变暖等因素[1,2]。目前，传统的蒸汽压缩式制冷系统在制冷供应中占据主导地位，但这些系统会给电网带来巨大压力，还会导致大量的间接温室气体排放[3,4]。因此，发展可再生、低碳的制冷技术对于实现可持续能源转型和碳中和目标至关重要[5]。

寒冷季节时，周围的低温环境可作为一种未被充分利用的能源资源，几乎无需额外投入能量即可加以利用[6]。这类资源的典型应用包括建筑物的季节性冷藏[7]、数据中心的自然冷却[8]、冷藏物流[9]、工业预冷[10]以及混合式制冷系统[11]。与机械制冷相比，自然冷能技术能够大幅降低能耗、缓解用电高峰压力，并减少整个产品生命周期内的碳排放[12,13]。

中国拥有从热带到高纬度及高山地区的多样气候条件，非常适合用于评估这类自然冷能资源。中国北方、东北地区、青藏高原以及西部山区普遍存在漫长的寒冷季节和持续的低温环境[14,15]。与此同时，快速的城市化进程以及不断上升的制冷需求，使得中国成为全球最大的制冷能源消耗国之一[16,17]。因此，合理利用自然冷能有望在中国实现碳减排的目标中发挥重要作用[18]。

然而，目前对自然冷能资源的实际评估还相当有限[19]。现有的评估方法大多依赖于传统的温度类指标，如冬季平均气温[20]、结冰指数[21]或度日数[22]。虽然这些指标有助于了解整体气候特征，但它们往往无法体现实际制冷应用中的三个关键因素：首先是需要长期持续低温才能满足季节性存储和连续自然冷却的需求[23,24]；其次是要区分接近冰点的弱低温与能够有效促进结冰和实现冷藏的强低温条件[25,26]；最后是要考虑多种气候因素之间的相互作用[27]。尽管人们对季节性热能存储和可再生制冷技术越来越感兴趣，但目前仍然缺乏一种具有全国范围覆盖且具备物理意义的可再生制冷资源评估框架[28]。

为克服单一指标的局限性，以往的研究强调了多维度综合评估的重要性[29]。针对日益增长的对于可再生、低碳制冷技术的需求，本研究提出了“综合冷质与平衡指数”，用于评估各类可再生制冷资源。该指数通过乘法框架整合了三个核心要素——寒冷季节持续时间、冷热平衡比例以及结冰质量，从而能够反映这些要素之间的协同作用以及限制因素的影响[30]。尤其是结冰质量这一指标，能够区分强度较高的强低温事件（低于-2℃）与强度较低的接近冰点条件，进而体现相变制冷和季节性冷能存储在实际应用中的效果。

研究利用1973年至2024年间中国771个气象站的日气温观测数据，通过空间插值和区域划分分析，对中国各地的可再生制冷资源进行了全国范围的空间评估。同时，还分析了各气象站的年度ICQBI数值序列，以了解历史变化情况并进行短期统计预测。本研究的目标主要有三点：第一，建立一种基于物理原理、多维度的评估指数，弥补传统仅依赖温度指标的不足；第二，明确中国各地可再生制冷资源的空间分布特征、各构成要素之间的关系、该评估指标的稳定性、不同操作阈值下的敏感性以及其随时间的变化趋势；第三，构建基于区域划分的技术匹配框架，明确所提指数的工程应用范围、局限性及其适用性。

章节节选

数据收集

首先，研究人员整理了1973年至2024年间中国798个气象站的日气温观测数据，作为初始数据集。在初步筛选阶段，有27个气象站的观测数据覆盖不足，这些站点要么只有1次或几次有效的日观测记录，无法提供具有代表性的长期气候数据，因此被排除在外。最终，共有771个气象站被保留下来，用于全国范围的空间评估，它们的分布情况为

中国各地ICQBI的空间分布

ICQBI的值在中国呈现出明显的西高东低分布特征，数值范围在接近零到约2.63之间（见图5）。数值较高的地区主要集中在青藏高原、中国东北和内蒙古，以及新疆的山区，这些地区由于纬度较高或海拔较高，因此具有持续且强烈的低温条件。而数值较低的地区则主要分布在南方和东方的低海拔区域，尤其是秦岭-淮河分界线以南的地区

自然制冷潜力的决定机制

图16展示了ICQBI所反映的各种气候控制因素的层级关系。TEMP指标反映了年度内的结冰与升温之间的平衡情况，决定了整体的全国性分布格局；寒冷季节持续时间则体现了低温状态的持续时长；而结冰质量则用于区分那些具有更强降温能力和存储能力的强低温条件。

该指数的乘法计算形式引入了一种非补偿性的限制因素机制：某个指标的优良数值也无法完全抵消其他指标的负面影响

结论

本研究提出了一种无量纲的ICQBI指数，该指数整合了寒冷季节持续时间、年度冷热平衡以及结冰质量这三个要素。通过对771个气象站的数据分析，发现该指数的数值呈现明显的西高东低分布特征，范围在接近零到约2.63之间。“丰富区”和“极丰富区”分别占中国国土面积的18.24%和32.05%，这些高潜力区域主要集中在中国东北、青藏高原以及山区的地区

CRediT作者贡献说明

孟向西：正式分析、方法设计、初稿撰写。张泽：概念构思、项目管理、监督指导、审稿与编辑工作。李业平：数据可视化处理。王恩宝：数据收集工作。Ju Mengyao：数据整理工作。袁新宇：数据收集工作。张安德烈：软件相关工作。袁明阳：数据可视化处理。

利益冲突声明

所有作者声明，他们不存在任何可能影响本文研究结果的已知财务利益冲突或个人关系。

致谢

本研究得到了以下科研项目的支持：(a) 中央高校基本科研业务费（编号：2572025AW106）；(b) 国家重点研发计划（编号：2025YFE0112500）；(c) 黑龙江省地质矿产勘查局科研项目（编号：HKY202404）；(d) 黑龙江省自然科学基金（编号：PL2025E097）；(e) 东北林业大学碳中和特色科学基金项目（编号：HKF220500007）；(f)

Xiangxi Meng|Ze Zhang|Yeping Li|Enbao Wang|Mengyao Ju|Xinyu Yuan|Andrei Zhang|Mingyang Yuan

中国东北林业大学土木与交通学院/未来技术学院、寒区工程与环境中俄联合实验室、冻土研究所，哈尔滨市，150040，中国