遥感与空间计量方法相结合的印度西孟加拉邦像元级风能廊道识别研究

《Scientific Reports》：Integrating spatial econometrics and remote sensing for pixel-level wind energy corridor identification: evidence from West Bengal, India

　　

摘要

本研究将遥感技术与空间计量方法相结合，识别印度西孟加拉邦的像元级风能廊道。将100米分辨率的Weibull尺度参数（A）和形状参数（K）栅格数据与Dynamic World土地利用数据相结合，评估景观特征如何影响风能资源潜力。利用普通最小二乘法（OLS）、空间自回归模型（SAR）、空间误差模型（SEM）和空间杜宾模型（SDM）对县级分区统计量进行了分析。全局Moran's I指数（0.723，p < 0.01）揭示了显著的正向空间自相关性，证实了明确考虑空间依赖关系的重要性。模型比较表明，基于赤池信息准则和贝叶斯信息准则，空间误差模型（SEM）提供了最为简约的规格，而空间杜宾模型（SDM）通过捕捉额外的空间溢出效应实现了最高的整体模型拟合度。基于这些结果，本研究构建了一个像元级风能适宜性指数，用于划定该邦内连续的风能廊道。分析表明，西孟加拉邦南部和沿海地区的若干区具有相对较高的风能开发潜力，展示了将遥感技术与空间计量建模相结合对可再生能源规划的价值。所提出的框架提供了一种统计上严谨的规划支持工具；然而，在实施之前，仍需进行工程可行性分析、环境影响评估、输电基础设施分析以及实地验证。