《Renewable Energy》：Evaluation of the importance of urban morphological parameters in albedo-based three-dimensional solar potential estimation
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摘要在城市环境中利用可再生能源实现碳中和的关键在于太阳能光伏的部署。准确评估城市形态在塑造太阳能潜力分布中的作用对于政策设计至关重要，尤其是在垂直表面占直接受光城市面积较大比例的都市地区。然而，依赖固定反照率值的传统模型过度简化了多重反射动力学，低估了间接辐射的贡献，并在太阳
摘要
在城市环境中利用可再生能源实现碳中和的关键在于太阳能光伏的部署。准确评估城市形态在塑造太阳能潜力分布中的作用对于政策设计至关重要，尤其是在垂直表面占直接受光城市面积较大比例的都市地区。然而，依赖固定反照率值的传统模型过度简化了多重反射动力学，低估了间接辐射的贡献，并在太阳能潜力估算中引入了系统性误差。这种简化进一步模糊了城市形态与太阳能再分配之间的相互作用，导致对形态影响的认知不完整。在本研究中，我们提出了一种基于机器学习的框架，将材料特异性反照率与三维城市几何结构相结合，以量化形态重要性。仿真结果表明，年均立面反照率是年尺度上的主导驱动因素（相对重要性22.7%），其次是建筑体积（21.6%）和立面面积（7.5%）。季节性和昼夜分析揭示了时间依赖性：体积因素通过影响时间转换过程中的阴影效应来控制太阳能收益，而密度和聚合邻域反射率则协同增强这些时期的多重反射。这些发现强调了在城市规划中平衡城市形态与材料反照率以最大化太阳能采集的必要性。
引言
全球向碳中和的转型催生了对可再生能源基础设施的空前投资，太阳能光伏（PV）和风能日益成为推动脱碳战略的关键技术。根据国际能源署的详细预测，年可再生能源装机容量将从2024年的666 GW急剧增至2030年的约935 GW，这一增长轨迹主要由太阳能光伏和风能主导，二者合计占此扩张的95%[1]。这一范式转变在像香港这样的高密度城市环境中具有特殊意义，如《香港气候行动蓝图2050》中明确所述。该计划设定了一个雄心勃勃的目标，即到2035年将香港的总碳排放量减少50%（与2005年水平相比），这一承诺需要城市能源基础设施的根本性变革。尽管可再生能源目前占城市总发电量的比例不到1%，但政府战略强调重点提高其在能源结构中的占比，到2030年达到7.5%–10%，此后逐步上升至15%[2]。伴随这些政策举措，太阳能发电量呈现指数级增长，从2018年的47太焦耳（TJ）增至2022年的754 TJ，在短短四年内增长了十六倍，其中2021至2022年间尤为引人注目的年增长率达74.5%[3]。城市环境中可再生能源部署的这种快速加速需要对太阳能潜力进行复杂的时空评估，全面应对复杂的城市形态、微气候变化以及不断演变的建成环境特征[4]、[5]。
太阳能潜力评估的方法学进展呈现出两种不同的路径。早期的二维（2D）分析主要依赖于通过云量、温度和日照时长等气象参数与历史数据统计相结合进行的水平面评估[6]。虽然经验模型[6]、[7]在实施上具有简便性，但在应用于复杂城市环境时，其本质上缺乏准确性。随后的物理模型[8]通过严格的太阳辐射传输模拟改善了大尺度空间变化的捕捉，而机器学习技术[9]则通过高级识别非线性数据关系进一步增强了动态模式预测。然而，这些基于水平面的评估从根本上忽视了高层主导的城市景观中的能量采集垂直维度，尤其未能考虑对光伏效率和垂直表面利用潜力产生关键影响的动态阴影投射模式，而后者在很大程度上仍未被开发。
这一持续存在的局限性推动了三维（3D）建模范式的出现[10]、[11]，系统性地纳入了建筑高度、城市峡谷效应和阴影动力学。高级实现利用光线追踪技术与激光雷达数据及三维语义城市模型相结合[12]、[13]，以更精确地评估水平和垂直表面的太阳能潜力。这些模型的准确性进一步受制于气象、材料和形态参数的复杂相互作用。虽然传统模型主要考虑云量和相对湿度等大气变量[14]、[15]，但随着城市区域复杂性的增加，形态因素已被提升为太阳能分布的关键决定因素。三维建模引入了三类关键形态决定因素：(1) 包含建筑密度和垂直高度分布的体积参数；(2) 表面特性，具体为立面朝向和材料反照率异质性；以及(3) 涉及街道峡谷和城市街区几何的空间配置[16]、[17]。Fouad等人[18]和Kotak等人[19]的研究中的经验证据确凿地表明，建筑间的反射可以显著增强整体太阳能潜力。在一项开创性分析中，Kotak等人[19]利用Liu和Jordan[20]最初制定的经验方程来估算反射能量的不可忽视的贡献。他们的发现表明，当系统性地考虑附近建筑的反射特性时，能量收益可增强48%。
捕捉这些多方面效应需要解决两个关键挑战：(a) 通过高分辨率辐射分析量化邻域尺度的反射贡献，以及(b) 开发针对异质城市表面的材料特异性反照率数据库。然而，现有三维模拟中一种持续存在的简化——即城市反照率值均匀的过度简化假设（通常为0.2-0.3）[21]——引入了系统性误差。这在像香港这样高度密集的都会区尤为 problematic，复杂的立面几何形状和材料多样化的表面材料产生了从0.1到0.6的空间不连续反射模式[22]、[23]，导致间接辐射成分的系统性低估。新兴的方法学创新，特别是深度学习方法的引入[24]，正在开拓自动提取建筑材料信息并解决密集建筑间多重反射的复杂现象。一项关于城市形态本身如何在太阳能估算中发挥作用的研究空白被提出。现有的城市尺度形态-辐照度分析主要聚焦于屋顶太阳能辐射。例如，Boccalatte等人[25]开发了一种基于地理信息系统的方法，为日内瓦数万个建筑推导出一套形态特征集并将其与屋顶辐照度相关联，但尚未考虑立面表面、材料特异性立面反照率，或是在密集城市峡谷中重新分配辐射的建筑间多重反射。然而，在高楼林立的区域，立面构成了受光面积的重要组成部分。因此，一旦考虑到垂直表面和现实的空间变化反照率，形态参数对太阳能潜力的相对影响仍然缺乏充分的表征，这正是本研究要解决的研究空白。
在本研究中，我们利用随机森林（RF）算法，专注于量化城市形态参数在反照率感知三维太阳能潜力估算中的重要性。具体而言，我们的方法系统地评估了关键城市特征（如建筑密度、平均建筑高度和街道峡谷配置）在确定太阳能潜力空间分布中的重要性。仿真结果表明，聚合邻域反射率（例如，100米范围内的平均立面反照率）是一个关键因素，可能解释约22.7%的方差，而建筑体积和立面面积则分别贡献约21.6%和7.5%。这些定量洞察为优化旨在最大化太阳能捕获的城市设计策略提供了坚实依据，并支持城市规划中的知情决策。
本研究直接建立在先前工作[26]的基础上，该工作建立了基于街景的反照率感知多重反射框架，并量化了立面反照率对太阳能潜力的影响。在此基础上，当前研究扩展了分析范围。我们不再仅仅关注孤立的反照率效应，而是在该框架内系统地对全面的城市形态参数集进行相对重要性排序。这种方法在两个关键方面推进了先前的方法学。首先，它采用了包含30个参数的广泛形态描述，涵盖建筑级、峡谷级和邻域级的几何与反射率。其次，它利用非线性重要性分析来捕捉高度共线性参数之间的复杂相互作用，从而克服了单因素或纯粹线性评估的固有局限。
各章节摘要
方法学
本节阐述了一种集成方法学，通过机器学习驱动的特征重要性分析量化立面反照率和城市形态对太阳能潜力分布的影响。
数值模拟
本节呈现了一项全面评估，量化形态因素的重要性，重点关注其在不同城市形态和时间尺度上的相关性。关键发现表明，受建筑材料和形态配置调节的异质空间模式，对高密度城市环境中的多重反射太阳能潜力具有关键塑造作用。
结论
本研究在动态反照率框架下量化了城市形态参数的相对重要性，推进了太阳能潜力估算。在先前工作允许大规模材料识别的基础上，本研究系统评估了当明确认识到表面反照率异质性时城市形态如何影响太阳能分布。借助基于机器学习的分析框架和高分辨率三维城市模型，本研究定量地……
作者贡献声明
Fan Xu： 写作 – 原稿，可视化，方法学，形式化分析，数据管理，概念构思。Xinyu Yu： 写作 – 审阅与编辑，写作 – 原稿，监督，方法学，形式化分析，概念构思。Man Sing Wong： 写作 – 审阅与编辑，监督，方法学，资金获取，形式化分析，数据管理，概念构思。Rui Zhu： 写作 – 审阅与编辑，监督，方法学，形式化分析。
利益冲突声明
作者声明，他们不存在可能影响本论文所报告工作的已知竞争性经济利益或个人关系。
致谢
本项目主要由香港研究资助局通用资助基金（拨款号 15603923 和 15609421）以及协同研究基金（拨款号 C5062–21GF）和青年协同研究基金（拨款号 C6003–22Y）资助。作者感谢气候韧性基础设施研究学院（可持续城市发展研究院、研究院）提供的资金支持（拨款号 N-ZH8S、BBG2 和 1-CDL5）。
Fan Xu|Xinyu Yu|Man Sing Wong|Rui Zhu
鹏城实验室，中国深圳沙河西路6001号，518055
