梁红, 魏科, 马骄. 2021. 我国西北大规模太阳能与风能发电场建设产生的可能气候效应[J]. 气候与环境研究, 26(2): 123−141. LIANG Hong,WEI Ke, MA Jiao. 2021. Climate Effect Asssment of Ideal Large-Scale Solar and Wind Power Farms in Northwest China [J]. Climatic and Environmental Rearch (in Chine), 26 (2): 123−141. doi:10.3878/j.issn.1006-9585.2020.19126
我国西北大规模太阳能与风能发电场建设
产生的可能气候效应
梁红
1, 2, 3
魏科 1 马骄
1, 4
1 中国科学院大气物理研究所季风系统研究中心，北京 100190
2 云南大学大气科学系，昆明 650091
3 中山大学海洋科学学院，广州 510275
4 中国科学院大学，北京 100049
摘 要 作为取之不尽的清洁能源，太阳能和风能将是未来潜力最大的可再生能源，是解决全球变暖、能源短缺、环境恶化等问题的有效途径。然而太阳能和风能的能量密度偏小，大规模建设太阳能和风能发电场将改变大面积的地表属性，有可能通过陆气相互作用过程，改变局地和区域气候，甚至有可能通过遥相关过程，产生更大的气候影响。本文利用RegCM4.5区域数值模式，模拟了在我国西北干旱和半干旱区域建设太阳能和风力发电场的气候效应，分析表明：（1）在西北地区大规模建立太阳能和风能发电场将导致局地地面净短波辐射增加，地表感热通量升高，近地面气温升高，增加新疆西部地区、河西走廊地区和我国黄淮等地的降水量，而华北部分地区降水减少。（2）地表反照率对气候的影响大于地表粗糙度对气候的影响，因此太阳能利用导致的气候效应大于风能利用的影响。（3）反照率改变导致低层形成气旋性环流，我国中部地区出现南风异常，西北地区产生异常东风；在高层形成反气旋环流，可以影响我国大部分地区。（4）当只在西北地区20%的面积上建立太阳能和风能发电场时，局地近地面气温不会产生明显的改变，河西走廊地区的降水稍有增加，环流的改变较弱，基本不会有显著的气候影响。
关键词 RegCM4.5模式 太阳能发电场 风力发电场 气候影响 陆气相互作用
文章编号 1006-9585(2021)02-0123-19 中图分类号 P461.8 文献标识码 A doi:10.3878/j.issn.1006-9585.2020.19126
Climate Effect Asssment of Ideal Large-Scale Solar and Wind Power
Farms in Northwest China
LIANG Hong
1, 2, 3
, WEI Ke 1, and MA Jiao
1, 4
1 Center for Monsoon System Rearch , Institute of Atmospheric Physics , Chine Academy of Sciences , Beijing 100190
2 Department of Atmospheric Sciences , Yunnan University , Kunming 650091
3 School of Marine Sciences , Sun Yat-n University , Guangzhou 510275
4 University of Chine Academy of Sciences , Beijing 100049
Abstract Solar energy and wind energy show the greatest potential as sources of renewable energy when it comes to large-scale development and utilization for satisfying energy demands, reducing CO 2 emissions, and solving the climate
收稿日期 2019-08-24；网络预出版日期 2020-05-29
作者简介 梁红，女，1997年出生，硕士，主要研究领域为东亚季风和大气动力学。E-mail: *******************.edu 通讯作者 魏科，E-mail: **************.ac
资助项目 国家自然基金国际合作（NSFC-TRF ）项目2-195132Funded by National Natural Science Foundation of China (Grant 2-195132)
第 26 卷第 2 期气 候 与 环 境 研 究
Vol. 26 No. 22021 年 3 月
Climatic and Environmental Rearch
Mar. 2021
change problem. However, the energy density of solar and wind energy is relatively low. The conversion of energy structures from being fossil fuel dependent to utilizing clean energy from solar and wind energy requires the construction of solar and wind farms over a very large region. Conquently, this may lead to changes in the local and regional climates through the land–air interaction process and even produce remote climate impact through the teleconnection process. Using the RegCM 4.5 regional climate model, this study simulates the climatic effects of building solar and wind farms in arid and mi–arid regions of Northwest China. Results show that: (1) large-scale establishment of solar and wind power plants across Northwest China will lead to an increa in the net shortwave radiation, nsible heat flux, and near-surface temperatures. Precipitation increas in the western Xinjiang Province, Hexi Corridor, and Huang–Huai valley. (2) The influence of surface albedo on climate is greater than that of surface roughness, suggesting that the climatic effect caud by solar energy utilization is greater than that caud by wind energy. (3) Albedo changes cau cyclonic circulation at the lower levels, leading to a southerly anomaly in central China and an easterly anomaly in Northwest China. At the upper levels, an anticyclonic circulation is caud, which can affect most of China. (4) When solar and wind power plants are built on 20% of the area of Northwest China, no significant change can be caud in the local near-surface temperature. Though the precipitation increas slightly in the Hexi Corridor region, the regional and remote circulation changes are very weak and the climate effect is negligible.
Keywords Solar farms, Wind farm, Climate effect, RegCM4.5 model, Land–air interaction
1 引言
伴随着全球变暖、能源短缺、环境恶化等问题，开发利用可再生能源已成为全人类急需解决的问题。太阳能作为一种最有潜力的可再生能源，以其优质的资源属性，受到了全球的关注，开发利用太阳能被认为是解决能源危机与气候问题的有效途径，因此各国纷纷加大了对太阳能资源的开发与利用（UNDP, 2000; Chu and Majumdar, 2012; Creutzig et al., 2017）。为改变以化石能源为主导的能源结构，我国将开发利用太阳能与风能提升到我国能源发展战略地位，并进行重点与优先发展。2010年我国的太阳能光伏面板的装机容量尚不足1 GW（1 GW=109 W），2017年底即达到130 GW（CNREC, 2018; Enerdata, 2020），为执行《巴黎协定》的承诺，将2100年的全球增温控制在2°C之内，我国的可再生能源的装机容量还会进一步大幅增长，预计到2035年，太阳能装机容量将达到1.96 TW（1 TW= 1012 W），而到2050年，将达到2.8 TW（CNREC, 2018）。
酸辣白菜的做法
我国太阳能资源丰富，利用潜力巨大，全国太阳能年平均辐射量为5749 MJ，总量为5×1016 MJ，相当于2.4×104亿吨标准煤燃烧产生的能量（沈义, 2014），而2018年我国能源消费总量为46.4亿吨标准煤（国家统计局, 2019），远小于全国太阳能辐射总量。可见，如果合理地开发利用太阳能资源，完全可以满足我国的能源需求。近年来随着我国光伏发电技术的不断提高，发电成本也在迅速下降，这更使得大规模太阳能光伏发电的应用成为现实。
我国西北地区有开发利用太阳能资源的优势，这一地区海拔高，水汽少，云层薄，年日照时数为在3200 h以上，年辐射总量达6690～8360 MJ m−2 a−1，为全国太阳能资源储量丰富区（陈少勇等, 2010; 李柯和何凡能, 2010; 张飞民等, 2018），且西北地区人口密度较小，可用来建立太阳能和风能的发电场面积充足，对农田和城市等人类土地利用的竞争较小，因此，选择西北地区大规模建立太阳能发电场是可行而合理的。在西北区域大规模建立太阳能发电场不仅可以满足我国的能源需求，还可以缓解使用化石能源带来的全球变暖等问题，并进一步保障能源供应安全，缓解环境污染问题。
我国风能资源储量丰富，总储量为3226×1011 W，实际可开发量为253×1011 W，西北大部分地区风能资源容量因子大于0.4，也为优质风能资源分布区，在我国具备大规模开发的条件（薛桁等, 2001）。近年来我国风电发展速度非常快，已成为全球风电大国，风电是国内仅次于火电、水电的第三大电源（CNREC, 2018; Enerdata, 2020）。
然而太阳能与风能的能量密度小，需要较大的集能面积，大规模建设太阳能和风能发电场将改变大面积的地表属性（地表概念包括原下垫面、太阳能光伏板和风力涡轮机等在内），有可能通过陆气相互作用过程，改变局地和区域气候，甚至有可能通过遥相关过程，产生更大的气候影响。有研究表明，大规模建立太阳能发电场可以影响局部区域或
气 候 与 环 境 研 究26 卷124Climatic and Environmental Rearch Vol. 26
周边区域的气候（Arking, 2005; Ureña-Sánchez et al., 2012; Curran, 2015; Hu et al., 2016; Li et al., 2018）。Hu et al.（2016）研究发现，理想化的大规模太阳能光伏板的安装（主要集中在沙漠地区和城市地区）足以为人类产生足够的电力，并且通过重新分配入射的太阳辐射，改变局部辐射平衡，导致大气环流的变化，从而影响区域和全球气候。Li et al.（2018）指出，在撒哈拉沙漠及周边地区大规模建立风力和太阳能发电场会造成显著的区域变暖和降水量的增加（最高平均温度增加1.28 K，最低平均温度增加0.97 K，降水增加50%），区域降水的增加又会使地表植被覆盖率进一步增加，减小地表反照率，从而形成反照率—降水—植被反馈的正反馈机制，对当地气候产生重要的影响。Taha（2001）研究发现，在洛杉矶地区部署太阳能光伏板会影响城市气候，降低城市的环境温度，制冷效果可达0.2°C；但是如果在已经应用了冷屋顶技术的城市（城市区域普遍为高反射性屋顶和路面）高密度部署太阳能光伏板时，可能会出现小于0.1°C的增温，温度的增加或减少幅度与太阳能光伏板的转换效率有关。
我国西北地区地处欧亚大陆腹地，大部分为干旱—半干旱区域，陆气相互作用强烈，可以通过陆气相互作用过程，改变局地和区域气候，甚至有可能通过遥相关过程，产生更大的气候影响（周连童和黄荣辉, 2008; Chen et al., 2009; 赵靖川和刘树华, 2015）。另一方面，西北干旱与半干旱区生态系统对于气候变化和人为影响十分敏感，大规模建立太阳能与风能发电场可能会对局地气候产生较大的影响。因此，在大规模发展太阳能与风能发电场之前，需要探究其是否会影响局地气候和大气环流？是否会通过遥相关影响其他区域气候？这对于太阳能与风能产业的健康发展具有重要的现实意义。
2 资料方法与试验设计
由点及面
2.1 RegCM4.5模式的选择与介绍
区域气候受到地形、水体、城市、生态系统等的影响和控制，通常会有一定的复杂性和不确定性，而全球模式存在时空分辨率不高、物理过程简单等局限性，对区域尺度的气候的模拟能力不高。区域气候模式不但可以较好地模拟出区域气候的变化，还可以用来研究边界条件的改变对区域气候所造成的影响。目前常用的区域气候模式有：NCEP-RSM、MRI-RSM、RegCM、RAMS等。其中RegCM模式是最早的区域气候模式之一，由国际理论物理中心ICTP（the Abdus Salam International Centre for Theoretical Physics）发展。从20世纪80年代起，Dickinson et al.（1989）在中尺度模型版本4（MM4）的基础上建立起来的第一代RegCM1，随着参数化方案的改进和模式输入数据的不断改进，其模拟性能不断的提高，到现在已经在发展到第四代RegCM4，RegCM4及以后的各版本相比于RegCM3的改进之处包括增加了海表温度的计算，改进了对灰尘与气体化学成分的处理等，在模拟和预测东亚及中国地区气候方面也取得了较好的效果，其模拟性能也在不断提高。RegCM系列模式已经成为区域气候研究方面的一个重要工具，广泛应用在各种区域气候研究中（Gu et al., 2012; Gao et al., 2013；卫翔谦等, 2016; Gao and Giorgi, 2017）。因此本次研究中，选用RegCM区域气候模式来研究中国及周边地区的气候变化。
本次研究中使用RegCM模式的4.5版本，模式运行包括4个部分：地表（terrain）、初始条件及边界条件（ICBC）、主程序、后处理（postprocessor）部分，其中地表部分、初始条件及边界条件部分为预处理过程，即将地表状况、初始条件及边界条件、驱动场数据从经纬度网格上水平内插到高分辨率模式网格上，同时垂向内插到模式所需的σ坐标上。后处理部分将模式结果分类输出，分为大气状态变量、地表诊断变量、辐射变量三类。本次研究中选用的陆面模型为BATS（Biosphere–Atmosphere Transfer Scheme）生物—大气传输方案1e版本，它主要用于描述植被和土壤对大气—地表之间水汽交换、能量、动量等的影响，它与RegCM4模式的耦合可以较好地模拟气温、降水等气象要素。研究表明（邹靖和谢正辉, 2012; 朱涛等, 2014）：采用BATS1e模拟的降水量、雨带位置和温度空间分布型都比CLM3.5模式更接近观测事实，因此在研究中国区域气候中有广泛的应用（张冬峰等, 2007; Chen et al., 2009; 高学杰等, 2010; Gao and Giorgi, 2017）。BATS模型包括一个植被层、一个地表土壤层或者根区层、一个深土壤层、一个雪层。模型的植被或土地覆盖类型共分为22种，如下表所示，插值后模式中每个格点都将指定为22种类型中的一种，每种类型都有其对应的初始物理参数。土壤
2 期梁红等：我国西北大规模太阳能与风能发电场建设产生的可能气候效应
No. 2LIANG Hong et al. Climate Effect Asssment of Ideal Large-scale Solar and Wind Power Farms (125)
类型分为沙土、肥沃沙土、沙质壤土、淤泥壤土、淤泥、壤土、粘土、基岩等17种。土壤颜色由浅到深分为8种。
2.2 资料
模式的预处理部分采用全球陆地覆盖特征化数据库（GLCC）和美国地质勘探局（USGS）的GTOPO30地形资料（分辨率约为1 km），将其从经纬度网格上水平内插到高分辨率区域上，同时垂向内插到模式所需的σ坐标上，用于产生地表terrain文件。GLCC是从1 km高级高分辨率辐射数据AVHRR中导出，并且该数据基于BATS方案定义的22种植被或陆面覆盖类型。
本次研究采用欧洲中期数值预报中心（ECMWF）提供的ERA40再分析资料（Uppala et al., 2005）作为驱动模式的初始场和边界场，并用于模式模拟效果的验证。数据包括温度、位势高度、相对湿度、风场u分量、风场v分量5种变量的月平均气候场资料，时间为1991年12月至2002年1月，时间分辨率为6 h，空间分辨率为2.5°（纬度）×2.5°（经度）。用于模式模拟效果验证的资料为1992
年1月至2002年1月ERA40再分析资料的月平均气候场资料（包括近地面气温和总降水），空间分辨率为0.25°（纬度）×0.25°（经度），时间分辨率为6 h。
2.3 地表物理参数的试验方案
2.3.1 对地表反照率的修改
一般而言，太阳能光伏板反照率（e PV）约为10%（Li et al., 2018），在光伏板吸收的太阳能中，有一部分会转换成电能进行输送，目前大多数太阳能光伏板的转换效率（t PV）约为15%（Taha, 2013；郝玺等, 2017; Li et al., 2018），这15%的能量不能被地表吸收。因此，定义“有效地表反照率e”（Taha, 2013; Li et al., 2018）来描述存在太阳能光伏板时，被反射和转换传输的能量比例：
其中，α为太阳能光伏板反射的能量，β为太阳能光伏板转换的电能。取太阳能光伏板的反照率为10%，转换效率为15%，则光伏板接收到的短波辐射占入射短波辐射的90%，转换为的电能占入射短波辐射的90%×15%=13.5%，则“有效地表反照率e”为10%+13.5%=23.5%，这部分能量不直接加热大气。因此在我国西北地区大规模建设太阳能发电场之后，可以引起原来的荒漠陆地反照率从约0.4降低到0.235，降低幅度约为0.165。
模式中的地表反照率由植被反照率，土壤反照率，积雪反照率三项加权平均而得到，所以理论上要修
改这三项来达到修改总地表反照率的目的。只有回忆
（1）植被反照率的修改：太阳短波辐射的范围是0.15～4 µm，其中<0.4 µm的部分主要为紫外线（约占总能量的7%），0.4～0.76 µm为可见光波段（约占总能量的50%），0.76～4 µm主要为近红外波段（约占总能量的43%），试验中同时修改模式中“植被对<0.7 µm波段的太阳辐射的反照率”和“植被对>0.7 µm波段的太阳辐射的反照率”这两个物理参数。基于此种计算方法，我们将“植被对≤0.7 µm波段的太阳辐射的反照率”和“植被对>0.7 µm波段的太阳辐射的反照率”均修改为23.5%。
节能减排手抄报（2）土壤反照率的修改：模式中土壤的反照率取决于土壤颜色和土壤湿度这两项，试验中加了
表 1 BATS1e模型中的土地覆盖类型
Table 1 Land u types in BATS1e model
编号土地覆盖类型
1农作物/混合农业
2矮草
我们的旧时光3常绿针叶林
4落叶针叶林
澳门猪扒包
5落叶阔叶林
6常绿阔叶林
7高草
8沙漠
9苔原
10灌溉作物
11半沙漠
12冰盖/冰川
13沼泽
14内陆水域
15海洋
16常绿灌木
17落叶灌木
18混合林地
19森林
20水陆混合地
21城市
22半城市气 候 与 环 境 研 究26 卷
126Climatic and Environmental Rearch Vol. 26
太阳能光伏板对土壤湿度无影响，所以只需修改土壤颜色。模式中土壤颜色按深浅程度分为1～8，数字越大颜色越深，越深反照率越小，参照沙漠地区反照率降幅约为0.165，将沙漠和半沙漠的土壤颜色由原来的1和2分别改为8，引起的反照率降幅约为0.12～0.14左右。本次试验的试验区域的地表覆盖
类型大部分为沙漠或半沙漠，在这两种地表上，植被覆盖较少，本文针对只修改植被和只修改土壤反照率的数值试验结果表明，在西北沙漠和半沙漠区域建立大规模太阳能影响主要来自于土壤反照率的变化（图略）。
（3）积雪反照率未作修改。
广播包2.3.2 对地表粗糙度的修改
由于风力发电机组中的风轮等装置具有一定的高度，所以在沙漠或半沙漠中大规模建立风力发电场会增加地表的粗糙度，将沙漠或半沙漠区域的粗糙度提高为原来的4倍（Li et al., 2018），能够较为合理地模拟部署风力涡轮机板之后的地表粗糙度，因此将沙漠的地表粗糙度由原来的0.005修改为0.02，将半沙漠的地表粗糙度由原来的0.03修改为0.12。
2.3.3 沙漠和半沙漠区域20%面积的实现
只在西北地区沙漠和半沙漠区域的20%面积上部署太阳能光伏板时，地表反照率=20%×m+ 80%×n，其中m为敏感试验中修改后的有效地表反照率，n为未作修改的地表反照率（Millstein and Menon, 2011），两者加权平均后的数值为在沙漠和半沙漠区域20%面积上部署太阳能光伏板时的地表反照率。地表粗糙度=20%×k+80%×l，其中，k为敏感试验中修改后的地表粗糙度，l为未作修改的地表粗
糙度（Millstein and Menon, 2011），两者加权平均后的数值为在沙漠和半沙漠区域20%面积上部署太阳能光伏板时的地表粗糙度。
蚂蚁王国2.4 试验设计
本研究的数值模拟的范围为（11°N～58°N，60°E～145°E），包括整个中国大陆以及周边地区。考虑到地形、海拔高度、地表植被覆盖类型、土壤类型以及建立太阳能发电场的可行性，模拟范围包括塔克拉玛干沙漠、河西走廊和内蒙古西部区域（图1b），面积约为200×104 km2。在此区域内的主要土地覆盖类型为沙漠或者半沙漠，太阳能和风能资源丰富，适合大规模建立太阳能与风能发电场，模式运行时间为1991年12月1日至2002年1月1日，其中1991年12月作为初始化阶段，不做分析。
研究中RegCM4.5模式的水平分辨率设置为60 km，积分步长为120 s，区域中心经纬度为（36°N，102°E），网格格点数为95（经向）×80（纬向），水平网格为Arakawa-Lamb B型交错网格，模式垂直方向非均匀的分为18层，垂直方向为σ坐标，模式顶层气压设置为5 hPa，投影方式选择兰勃脱投影，模式的物理参数化方案采用：指数松弛横向边界条件方案、Holtslag PBL行星边界层方案、Arakawa&Schubert积云对流参数化方案、SUBEX显式水汽方案、Zeng海洋通量方案、RRTM长波辐射方案、BATS陆面方案等。
本次研究共设置1组参照试验和4组敏感试验，运行时段为同一时间段（1991～2002年）。如图1所示，
8和11分别为沙漠和半沙漠两种土地覆盖类型，本研究中设置两种新的土地类型，分别为类型23（沙漠—太阳能—风能发电场）和24（半沙漠—太阳能—风能发电场），敏感试验中分别把8和11的土地类型替换为23和24。具体试验方案如下：
（1）参照试验：试验运行时间段为1991年12月1日至2001年1月1日，其中1991年12月作为初始化阶段，不做分析，对模式的陆面部分不作任何修改。
（2）太阳能发电场试验（S1，敏感试验1）：建立太阳能发电场时需部署大面积的太阳能光伏板，这会导致地表反照率的改变。因此在参照试验的基础上，在划定的西北地区范围内，在模式陆面模型中，对沙漠和半沙漠区域的地表反照率参数进行修改，其他不做改变。
（3）风力发电场试验（W1，敏感试验2）：大规模建设风能发电场会导致地表粗糙度的改变。因此在参照试验的基础上，在划定的西北地区范围内，在模式陆面模型中，对沙漠和半沙漠区域的地表粗糙度参数进行修改，其他不做改变。
（4）太阳能+风能发电场试验1（SW1，敏感试验3）：在参照试验的基础上，在划定的西北地区范围内，在陆面模型中，对沙漠和半沙漠区域的地表反照率参数和地表粗糙度参数同时进行修改，其他不做改变。
（5）太阳能+风能发电场试验2（SW2，敏感试验4）：由于在实际中不可能将西北地区的所有
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