未来太阳能光伏产业扩张的生态影响及应对措施：基于生态系统服务评估与规划

《Land Use Policy》：Ecological impacts and countermeasures for future solar photovoltaic expansion: Based on the assessment and planning of ecosystem services

　　摘要：太阳能光伏产业的快速发展对于实现全球气候目标至关重要，但由于需要大量土地，这一进程也带来了严重的生态挑战。“光伏+”土地利用模式或许能为这一问题提供解决方案。通过量化中国不同光伏发展情景下的生态成本以及“光伏+”模式的潜在生态补偿能力，我们提出了最优的能源发展路径。从生态系统服务角度分析，历史上的光伏发展造成了21.5亿美元的生态损失，相当于每平方米0.78美元。如果不对能源发展路径进行优化，为达成2050年的目标而加速发展将导致185.6亿至371.1亿美元的生态损失。然而，通过路径优化，这些损失可减少58%至81%。基于实地调查的分析表明，“光伏+”系统在生态补偿方面具有巨大潜力。农业与光伏结合的模式具有最高的补偿能力，每平方米可达0.63美元，甚至高于耕地建设前的价值；草原与光伏结合以及戈壁和沙漠与光伏结合的模式也能实现生态恢复。优先开发适宜土地或荒地是实现能源、经济与生态三赢的最佳发展路径。到2050年，这些路径的发电容量可达到7.21至19.75拍瓦时/年，同时将生态成本降至每平方米0.09至0.19美元。本研究为兼顾生态因素的光伏发展规划提供了指导，有助于实现光伏电站的可持续管理，也为全球可再生能源发展的优化提供了可借鉴的方案。

引言：尽管全球都在推动可再生能源的发展，但脱碳速度仍未达到预期水平（Cherp等人，2021）。为实现《巴黎协定》将全球气温上升控制在2℃以下的目标，必须大幅加快能源转型步伐（Tanaka等人，2022）。太阳能光伏是推动清洁能源转型的核心力量，其发展速度前所未有（Feron等人，2021）。不过，为实现碳中和目标，中国的太阳能装机容量需提升至目前的10至15倍（Wang等人，2023）。不幸的是，这种大规模发展会带来严重的生态负担，比如栖息地破坏导致的生态系统服务功能丧失（Spillias等人，2020）。面对这一挑战，“光伏+”土地利用模式应运而生，该模式将光伏与农业、畜牧业和林业相结合，被视为一种极具前景的解决方案（Song等人，2024）。这类复合系统能够恢复、维持甚至增强光伏系统带来的生态系统服务，为光伏建设后的生态修复提供有效途径（Sturchio和Knapp，2023）。在可再生能源用地需求不断上升的背景下，迫切需要系统评估光伏发展的潜在生态影响，并制定科学合理的生态友好型发展计划。

光伏发展的生态后果与其所占据的土地类型密切相关，因为不同土地提供生态系统服务的能力差异极大（Kramer等人，2022）。因此，任何可靠的评估都首先需要明确未来光伏发展的空间范围，确定可能被占用的土地。历史上的发展范围可通过现有光伏电站的空间分布数据来推断（Kruitwagen等人，2021）。然而，未来的发展仍存在诸多不确定性，可能受到气候变化、能源需求和政策调整的影响（Liu等人，2023）。由于数据限制，目前仍难以准确预测未来光伏发展的空间范围（Dunnett等人，2022）。虽然已有许多研究评估了适合光伏发展的区域及其技术潜力，但大多数研究未能提供与碳中和目标相对应的空间预测数据，从而难以准确评估生态影响（Hauger等人，2025；Li等人，2024）。光伏发展的速度和路径决定了被占用土地提供生态系统服务的能力，进而影响生态影响的程度。因此，亟需将碳中和目标与国家政策相结合，通过模拟光伏发展的速度和空间路径，来预测其未来的发展规模。

光伏电站的建设阶段会带来严重的生态破坏。土壤压实、植被清除和设施建设等活动会彻底改变原有土地覆盖状况，从而导致显著的生态损失（Grodsky和Hernandez，2020；Scarrow，2020）。尽管土地利用变化对生态系统服务的影响已得到广泛研究，但光伏发展带来的具体影响尚未得到充分考量（Clements等人，2021；Qiu等人，2021）。鉴于生态足迹应是可持续能源规划中的重要考量因素，这一研究空白尤为值得关注（Tang等人，2020）。现有研究多集中于孤立的影响因素，如微气候、植被指数或土壤性质的变化（Li等人，2024；Zhang等人，2024）。因此，迫切需要一种能够系统整合这些关键生态指标的综合评估方法。

生态系统服务方法为分析可再生能源发展带来的生态影响提供了有力的跨学科视角，有助于为决策者提供更全面的参考（Hastik等人，2015）。将生态系统服务货币化是一种实用且直观的方法，可用于量化生态价值，便于比较不同方案并进行分析权衡（Costanza等人，2014）。等值因子法已被证明能有效评估土地利用或土地覆盖变化所带来的生态系统服务价值变化（Costanza等人，1997；Liu等人，2020）。该方法由Xie等人提出，基于对中国500位生态专家的调查结果（Xie等人，2017）。该方法通过等值系数和标准等值因子来表示单位面积的生态系统服务价值，其中等值系数反映了某一生态系统相对于农田生态系统的生态系统服务价值权重（Xie等人，2017）。然而，这种标准化方法在评估“光伏+”土地利用模式在光伏开发带来的土地覆盖变化背景下的生态补偿作用时，存在一定的局限性（Xia等人，2022）。

基于恢复生态学理念的光伏电站管理方法，能够同时实现能源生产与生态系统服务的优化（Sturchio和Knapp，2023）。例如，在光伏阵列中种植作物（农业与光伏结合模式）、恢复本地草原植被（草原与光伏结合模式），以及利用沙漠植被（戈壁和沙漠与光伏结合模式），都能增加环境多样性，产生重要的生态系统服务功能（Baer等人，2020）。为全面评估这些可能性，我们采用了总生态系统产品法来补充生态补偿评估。总生态系统产品法通过市场价格及价格替代指标来计算生态系统服务的经济价值，将生态系统的贡献转化为货币形式（Ouyang等人，2020）。这种方法将生态模型与经济估值技术相结合（Xie等人，2017）。与等值因子法的静态评估不同，总生态系统产品法可以结合遥感数据与实地调查数据，适用于光伏电站运行阶段的生态效益评估（Wang等人，2025；Wang等人，2025）。与GDP类似，生态系统服务价值评估指标的一个重要标准就是可比性（Chen等人，2023）。在省级尺度上，等值因子法与总生态系统产品法之间的评估误差较小，约为8.4%，因此这两种方法能够实现跨时期、跨地区的可靠比较（Ouyang等人，2020；Xie等人，2017）。将这两种方法结合起来，可以实现对光伏发展过程中初始生态损失以及不同“光伏+”管理模式下运行阶段的潜在生态补偿的全面评估。

生态系统服务的无形成本在能源规划决策中往往被忽视，尽管它们对社会福祉和环境健康至关重要（Aziz，2023）。在本研究中，我们预测了中国未来光伏发展的空间范围，量化了相应的生态损失，并评估了“光伏+”土地利用模式所能提供的潜在生态补偿。最终，我们找到了能够在能源可行性、经济成本和生态可持续性之间实现平衡的最优光伏发展路径。本研究的结果为 China的能源转型战略制定、碳中和目标实现以及光伏电站的可持续管理提供了有益参考。我们的主要研究目标是：（1）通过多情景模拟预测中国光伏产业未来的发展空间；（2）从生态系统服务角度量化中国历史上及未来光伏发展带来的生态影响；（3）以中国现有的四座光伏电站为案例，评估不同“光伏+”模式（农业与光伏结合模式、草原与光伏结合模式、戈壁和沙漠与光伏结合模式）的生态补偿效果；（4）综合考虑生态损失、生态补偿、发电容量和经济成本，为中国未来光伏产业的发展寻找最优路径。

材料与方法：我们的研究主要包括四个部分：1. 历史评估（2010–2020年）：利用2010年的土地利用与土地覆盖数据以及2010年至2020年光伏电站的空间分布数据，采用等值因子法评估这一时期中国光伏发展带来的年度生态损失。2. 未来预测（2020–2050年）：基于2020年的土地利用与土地覆盖数据、2020年的光伏发展适宜性评估数据以及未来光伏发展空间的情景模拟结果，进一步开展分析。

历史时期光伏发展带来的生态影响：为量化中国光伏发展带来的生态影响，我们将土地利用与土地覆盖地图与光伏电站的空间分布数据相结合（见图S1），以此确定光伏发展所占据的土地面积。2010年至2020年间，中国光伏发电的覆盖面积增加了2753.15平方公里，其中2016年和2017年的发展速度最快（见表1）。从历史数据来看，光伏电站主要占据的是草原（30.5%）、耕地（26.8%）以及荒地（26.2%）。

这些土地利用变化带来的生态系统服务价值损失：中国承诺在2060年前实现碳中和，这就需要对其电力系统进行改革，而太阳能光伏将在这一进程中发挥关键作用（Duan等人，2021）。本研究不仅证实了光伏在推动这一重大能源转型方面的巨大潜力，更为重要的是，它还提供了一种系统化的方法，用于量化光伏发展过程中往往被忽视的生态成本。通过预测未来光伏发展的空间范围，并将其潜在的生态影响用货币价值来表示，本研究为相关决策提供了有力支持。

结论：中国光伏基础设施的快速扩张引发了人们对大规模土地使用变化所带来生态后果的担忧。为明确这些问题，我们通过多情景模拟结合生态系统服务价值评估，预测了中国未来光伏发展的空间范围，并分析了相关的生态影响及补偿策略。研究发现，2010年至2020年间光伏电站的建设导致了显著的生态系统服务价值损失，其中草原被占用所造成的损失最为严重。

作者贡献声明：张尚鹏：数据收集；杨贵森：数据收集；龚继瑞：写作——审稿与编辑、研究指导、资源协调、概念设计；王瑞静：写作——初稿撰写、可视化处理、软件应用、方法设计、概念设计；连金硕：数据整理；张宗鹏：数据整理；庄启陆：数据整理；谢秦：数据收集；于耀红：数据收集；王彤：数据收集。

资金支持：本研究得到了中国国家重点研发计划（项目编号2022YFF1303404）以及内蒙古重大科技项目的资助。

利益冲突声明：作者声明不存在任何可能影响本文研究结果的财务利益或个人关系。

致谢：作者感谢地球表面过程与资源生态学国家重点实验室分析检测中心的所有成员，他们为本研究提供了技术支持。同时，作者也要感谢加拿大的Geoffrey Hart，他在语言翻译和文本校对方面给予了帮助。

作者名单：王瑞静|龚继瑞|杨贵森|张尚鹏|王彤|于耀红|谢秦|庄启陆|张宗鹏|连金硕

地址：中国北京市100875，北京师范大学地理科学学院，教育部沙漠与沙尘控制工程研究中心，地球表面过程与资源生态学国家重点实验室。