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    光伏陣列對(duì)土壤水分的影響研究

    2021-07-30 06:55:26李國(guó)慶王夢(mèng)瑤
    太陽(yáng)能 2021年7期
    關(guān)鍵詞:緩沖區(qū)土壤水分電站

    王 穎,李國(guó)慶,周 潔,王夢(mèng)瑤,宋 媛

    (魯東大學(xué)資源與環(huán)境工程學(xué)院,煙臺(tái) 264025)

    0 引言

    近年來(lái),我國(guó)光伏產(chǎn)業(yè)在國(guó)際市場(chǎng)拉動(dòng)和國(guó)內(nèi)政策支持的雙重作用下發(fā)展迅速。截至2019年,我國(guó)光伏發(fā)電裝機(jī)容量達(dá)2.04億kW;發(fā)電量為2243億kWh,占全國(guó)總發(fā)電量的3.1%[1]。光伏電站的建設(shè)避免了傳統(tǒng)發(fā)電方式帶來(lái)的污染,在產(chǎn)生巨大經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí),也對(duì)荒漠化土地、戈壁、鹽堿化土地等生態(tài)脆弱的地區(qū)起到了一定的修復(fù)作用[2]。有研究表明,在荒漠化地區(qū),光伏組件的布設(shè)會(huì)改變下墊面的狀況,在一定程度上影響區(qū)域氣候環(huán)境,造成光伏電站附近的空氣溫濕度、風(fēng)速等因素的變化;此外,光伏組件改變了太陽(yáng)輻射平衡,引起土壤溫度的變化,進(jìn)而會(huì)對(duì)植物群落的蓋度、高度、生物量及豐富度等產(chǎn)生影響[3-4]。

    土壤水分是影響自然界中水分平衡的一個(gè)重要參量,其在地-氣界面間的物質(zhì)與能量交換過(guò)程中起著決定性作用,是土壤重要的理化特性之一,是植被發(fā)育的基本條件[5]。本文以青海省共和縣南部的龍陽(yáng)峽光伏電站為例,基于多景Landsat影像,結(jié)合月降水?dāng)?shù)據(jù),并采用改進(jìn)型垂直干旱指數(shù)(modified perpendicular drought index,MPDI)來(lái)判斷光伏電站建設(shè)前、后光伏陣列覆蓋區(qū)和不同緩沖區(qū)范圍內(nèi)的地表土壤水分的變化情況,進(jìn)而推斷光伏陣列對(duì)地表土壤水分的影響范圍,以期為光伏電站選址及實(shí)現(xiàn)光伏產(chǎn)業(yè)“發(fā)展為要,生態(tài)優(yōu)先”理念提供參考依據(jù)[6]。

    1 光伏電站所在地概況與數(shù)據(jù)

    1.1 光伏電站所在地概況

    青海省共和縣南部的龍陽(yáng)峽光伏電站(36.001°~36.217°N,100.454~100.658°E)始建于2013年,截至2017年底其占地面積約為70 km2,裝機(jī)容量達(dá)850 MW,是截至2019年世界上最大的光伏電站之一[7],其位置圖如圖1所示。

    圖1 龍陽(yáng)峽光伏電站的位置圖Fig.1 Location map of Longyangxia PV power station

    該光伏電站中光伏組件朝南安裝,組件傾角約為34°,光伏支架的行間距約為7.5 m。電站所在區(qū)域?qū)儆诟咴箨懶詺夂?,年均氣溫?.7~4.6 ℃(依據(jù)1985~2005年的平均氣溫?cái)?shù)據(jù)),年降水量為 250 ~ 420 mm(依據(jù) 1985 ~2005 年的平均降水量數(shù)據(jù));地表高度變化范圍在2.8 ~2.9 km之間;天然草地覆蓋了90%的地表,另外10%為裸露的土壤。

    1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理

    1.2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

    考慮到光伏電站所在地位于青藏高原地區(qū),為排除積雪對(duì)土壤水分研究的影響,本實(shí)驗(yàn)選取光伏電站建成前、后4~9月這6個(gè)月的遙感影像作為對(duì)比研究數(shù)據(jù)。文中所使用的電站建成前2001~2010年的Landsat-5 TM數(shù)據(jù)影像及建成后2016~2017年的Landsat-8 OLI 數(shù)據(jù)影像均來(lái)自地理空間數(shù)據(jù)云,空間分辨率均為30 m×30 m,且云量均小于等于2%;共和縣的月均降水量數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心。遙感影像成像時(shí)間及當(dāng)月降水量情況如表1所示。

    表1 遙感影像成像時(shí)間及當(dāng)月降水量情況Table 1 Imaging time of remote sensing image and precipitation of imaging month

    1.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    首先利用ENVI5.3軟件,依據(jù)頭文件信息對(duì)上文提到的電站建成前、后的遙感影像進(jìn)行輻射定標(biāo);然后借助ArcMap軟件制作光伏陣列區(qū)域遙感影像的矢量文件,并對(duì)遙感影像進(jìn)行裁剪,以去除受人為因素影響的區(qū)域(耕地、廠區(qū)等),對(duì)影像進(jìn)行中值濾波(median filter),削弱噪聲點(diǎn)對(duì)后續(xù)運(yùn)算的干擾;最終進(jìn)行大氣校正得到遙感影像數(shù)據(jù)各波段的反射率值。

    2 研究方法

    2.1 MPDI的計(jì)算

    本研究采用MPDI反演土壤水分[8-9],其計(jì)算式可表示為:

    式中,Rred為紅光波段反射率;Rnir為近紅外波段反射率;K為土壤線斜率;Rred-v為植被在紅光波段的反射率;Rnir-v為植被在近紅外波段的反射率;fv為植被覆蓋率,指植被(包括葉、莖、枝)在地表的垂直投影面積占統(tǒng)計(jì)區(qū)總面積的百分比[10]。fv的計(jì)算式可表示為[11]:

    式中,NDVI為歸一化植被指數(shù);NDVImax為純植被狀態(tài)下的歸一化植被指數(shù);NDVImin為裸土狀態(tài)下的歸一化植被指數(shù)。

    由于光伏電站所在地的地表覆蓋情況比較復(fù)雜,計(jì)算得到的NDVImax和NDVImin可能存在誤差,因此擬取累積概率為0.5%和99.5%的NDVI值分別作為NDVImin和NDVImax的取值[12]。

    MPDI的計(jì)算式中引入了fv,以此來(lái)克服遙感影像中混合像元對(duì)土壤水分光譜信息的影響。由于MPDI的計(jì)算結(jié)果與土壤水分真實(shí)值之間存在高相關(guān)性且其與深度為0~10 cm的表層土壤水分的相關(guān)性最強(qiáng),因此其能夠較好地反映有植被覆蓋時(shí)的土壤水分情況。研究表明,MPDI值與土壤水分呈負(fù)相關(guān),即MPDI值越高,土壤水分越低。

    2.2 MPDI的變化規(guī)律的提取

    2.2.1 緩沖區(qū)的劃分與MPDI值的提取

    光伏電站建成后,運(yùn)用 ArcMap軟件對(duì)不同時(shí)期時(shí)遙感影像中的光伏陣列區(qū)域進(jìn)行矢量化,為避免光伏組件的反射率對(duì)鄰近的像元值產(chǎn)生影響,將矢量化后的光伏陣列區(qū)域及其外邊界30 m內(nèi)的緩沖區(qū)計(jì)入光伏陣列覆蓋區(qū)。在此基礎(chǔ)上,在30 m緩沖區(qū)的外圍每隔100 m做一個(gè)緩沖區(qū),以此方式共做20個(gè)緩沖區(qū),并以光伏陣列覆蓋區(qū)及其周圍的20個(gè)緩沖區(qū)(1#~20#)作為研究范圍。20個(gè)緩沖區(qū)的分布情況如圖2所示。

    圖2 20個(gè)緩沖區(qū)的分布情況Fig. 2 Distribution of 20 buffer zones

    同時(shí),為避免地表類型差異過(guò)大對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響,扣除電站建成前、后土地利用類型發(fā)生變化的區(qū)域及電站東北部的山地區(qū)域;然后利用ArcMap軟件提取光伏電站建成前、后光伏陣列覆蓋區(qū)及各緩沖區(qū)范圍內(nèi)的MPDI值,將這些MPDI值制成Excel表;最后,計(jì)算光伏電站建成前、后6個(gè)月內(nèi)光伏陣列覆蓋區(qū)及各緩沖區(qū)內(nèi)MPDI的平均值。

    2.2.2 確定光伏陣列對(duì)土壤水分的影響范圍

    本文通過(guò)計(jì)算相鄰區(qū)域內(nèi)MPDI平均值的差值dn(n為第n個(gè)緩沖區(qū))得到一組差值數(shù)據(jù),記為D(n),其中,電站建成前相鄰區(qū)域內(nèi)MPDI平均值的差值組記為D1(n),建成后相鄰區(qū)域內(nèi)MPDI平均值的差值組記為D2(n)。假設(shè)光伏電站建成前,研究范圍內(nèi)相同土壤類型的土壤水分變化相對(duì)穩(wěn)定;而加入光伏組件的干擾后,土壤水分變化的幅度增加。然后求得dn,其計(jì)算式為:

    式中,an為第n個(gè)緩沖區(qū)內(nèi)的MPDI平均值;a0為光伏陣列覆蓋區(qū)的MPDI平均值。

    根據(jù)式(3),每20個(gè)差值構(gòu)成一組D(n),即D(n)={d1,d2, …,d20},并由此可得到D1(n)和D2(n)的值。

    利用IBM SPSS Statistics 25軟件中的分析工具對(duì)D1(n)和D2(n)進(jìn)行配對(duì)樣本的t檢驗(yàn)或配對(duì)樣本的Wilcoxon符號(hào)秩和檢驗(yàn)[13]。根據(jù)與光伏陣列覆蓋區(qū)之間的距離,由遠(yuǎn)及近逐一減少參與分析的緩沖區(qū)個(gè)數(shù)(即樣本數(shù)),且t檢驗(yàn)樣本數(shù)量大于等于5組。記錄顯著性水平P,若0<P<0.05,則表明有顯著性差異;若P≥0.05,則表明無(wú)顯著性差異,以此來(lái)確定光伏陣列對(duì)土壤水分的影響范圍。

    3 結(jié)果分析

    3.1 MPDI的變化規(guī)律分析

    圖3為不同月份時(shí)光伏電站建成前、后光伏陣列覆蓋區(qū)及各緩沖區(qū)的MPDI值。從圖3可以看出,在光伏電站建成前,光伏陣列覆蓋區(qū)及各緩沖區(qū)的MPDI值整體而言變化不大,即地表土壤水分變化起伏不大,這是無(wú)光伏陣列干擾時(shí)地表土壤水分的自然狀態(tài)。而光伏電站建成后,部分月份時(shí)光伏陣列覆蓋區(qū)的MPDI值出現(xiàn)了顯著降低,即地表土壤水分明顯升高;縱觀所有緩沖區(qū)會(huì)發(fā)現(xiàn),地表土壤水分的變化幅度隨著與光伏陣列覆蓋區(qū)之間的距離增加而逐漸變小。

    圖3 不同月份時(shí)光伏電站建成前、后光伏陣列覆蓋區(qū)及各緩沖區(qū)的MPDI值Fig. 3 MPDI value of PV array coverage area and each buffer zone before and after completion of PV power station in different months

    從圖3可以看出,4月和7月時(shí),光伏電站建成前的MPDI曲線均高于光伏電站建成后的;而8月和9月時(shí),除光伏陣列覆蓋區(qū)之外,其他區(qū)域的MPDI曲線均是光伏電站建成前高于光伏電站建成后;結(jié)合月降水量數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),4月和7月時(shí)電站建成后的降水量高于建成前,而8月和9月時(shí)的則正好相反。由此推測(cè),影響該地區(qū)土壤水分的最主要因素是降水。對(duì)圖3進(jìn)一步分析可以發(fā)現(xiàn),在相同的降水條件下,光伏電站建成后,靠近光伏陣列覆蓋區(qū)的緩沖區(qū)內(nèi)的MPDI值較光伏電站建成前明顯降低;5月和6月時(shí),光伏電站建成前后的MPDI曲線出現(xiàn)了交叉,不能嚴(yán)格符合由降水造成的土壤水分變化與MPDI曲線成負(fù)相關(guān)的特點(diǎn),但可以發(fā)現(xiàn),5月和6月時(shí)光伏電站建成后的MPDI曲線在光伏陣列覆蓋區(qū)附近的緩沖區(qū)內(nèi)也表現(xiàn)出降低的趨勢(shì),這可能是由光伏陣列導(dǎo)致的土壤水分變化。

    3.2 光伏陣列對(duì)土壤水分的影響范圍分析

    根據(jù)上文2.2.2中提到的方法得到2組差值數(shù)據(jù)D1(n)和D2(n)中的dn值,即d1、d2…d20,并繪制成折線圖,如圖4所示。

    圖4 D1(n)和D2(n)值的曲線Fig. 4 Curve of D1(n) and D2(n) values

    從圖4可以看出,電站建成前D1(n)值生成的曲線較為平緩,如此也證實(shí)了在無(wú)光伏陣列干擾的情況下,土壤水分的變化幅度不大;而電站建成后D2(n)值生成的曲線在靠近光伏陣列覆蓋區(qū)的位置的變化幅度較大,且隨著與光伏陣列覆蓋區(qū)之間的距離的增加,2條曲線的變化幅度逐漸接近,說(shuō)明D1(n)值生成的曲線與D2(n)值生成的曲線的差異性減弱。

    利用上述結(jié)論,對(duì)D1(n)和D2(n)這2組數(shù)據(jù)進(jìn)行配對(duì)樣本的差異顯著性檢驗(yàn),來(lái)確定光伏陣列對(duì)土壤水分的影響范圍。實(shí)驗(yàn)中的樣本數(shù)及其對(duì)應(yīng)的P值如表2所示。

    表 2 樣本數(shù)和P值Table 2 Number of samples and P value

    從表2中可以看出,當(dāng)樣本數(shù)為14組時(shí),P<0.05,這說(shuō)明2組數(shù)據(jù)存在顯著性差異,即距離光伏陣列覆蓋區(qū)1400 m以內(nèi)的緩沖區(qū)的土壤水分變化顯著。由此可以得出,光伏陣列的最大影響范圍約為1400 m。

    3.3 土壤水分升高的原因分析

    從圖4可以看出,與光伏陣列覆蓋區(qū)距離越近的區(qū)域的MPDI值越小,表明這些區(qū)域的土壤水分越大。筆者認(rèn)為,光伏電站建成后光伏陣列周圍地表土壤水分升高的原因主要為:1)光伏組件接收了大部分太陽(yáng)輻射到地表的熱量,而且架設(shè)的光伏組件本身也會(huì)對(duì)地表產(chǎn)生一定范圍的遮陰效果,使光伏陣列覆蓋區(qū)中土壤水分的蒸發(fā)量減少,土壤水分增加。2)光伏組件的傾斜角度會(huì)對(duì)降水產(chǎn)生再分配,雨水在組件表面匯集,形成組件表面徑流;此外,定期清洗光伏組件的廢水被地表接收后,也會(huì)在一定程度上提高土壤水分[14]。3)尤其是在4月左右,由于光伏組件的影響,積雪的融化速度減慢,積雪融水成為地表土壤水分的重要補(bǔ)給方式。

    4 結(jié)論

    本文對(duì)光伏電站建設(shè)前、后對(duì)光伏陣列所在地土壤水分的影響進(jìn)行了分析,結(jié)果顯示,光伏陣列改變了土壤水分的自然狀態(tài),在相同降水條件下,光伏陣列對(duì)土壤水分的影響顯著,這種影響與土壤離光伏陣列覆蓋區(qū)的距離呈反比;在光伏陣列覆蓋區(qū),土壤的水分明顯升高,光伏陣列對(duì)土壤水分的影響距離約為1400 m。

    從本文的研究結(jié)果來(lái)看,光伏陣列覆蓋區(qū)的地表土壤水分主要受降水量控制,光伏陣列的存在一定程度上使土壤水分升高,但是這種影響會(huì)是一個(gè)長(zhǎng)期、持續(xù)、累積的過(guò)程。在光伏電站運(yùn)營(yíng)的初期階段,隨著土壤水分升高,有利于植被的長(zhǎng)勢(shì),可在一定程度上改善研究范圍內(nèi)荒漠化地區(qū)脆弱的生態(tài)系統(tǒng)的現(xiàn)狀。但長(zhǎng)此以往,可能會(huì)對(duì)光伏電站周圍的生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生重大影響的情況,比如是否會(huì)造成土壤性質(zhì)不可逆的轉(zhuǎn)變,是否會(huì)造成某些重要元素流失或使某些有害元素富集,從而影響動(dòng)植物生長(zhǎng),則仍需要通過(guò)后續(xù)的研究來(lái)得到答案。

    由于本文的研究區(qū)域是位于干旱荒漠地區(qū)的光伏電站,因此本文的研究結(jié)果是否適用于其他自然地理環(huán)境下的光伏電站還有待進(jìn)一步探究。另外,地理環(huán)境是一個(gè)有機(jī)的整體,地表土壤水分僅僅是諸多環(huán)境因子中的一個(gè),光伏電站是否會(huì)對(duì)其他環(huán)境因子產(chǎn)生影響,影響效果如何,仍需要進(jìn)一步研究。

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