Page 260 - 《高原气象》2021年第5期

5 期 刘 淳等：1990-2019年中国北方沙区太阳能资源评估 1221

图8 太阳能资源等级评估
Fig. 8 Evaluation of solar radiation resources rank
表2 不同沙区太阳能资源评估结果统计 肃河西沙区太阳能资源开发潜力最大。甘肃河西
Table 2 Summary of evaluation to solar radiation 及其毗邻地区不仅太阳能资源丰富，且战略地位十
resources in different sandy regions 分重要，特别是自西汉打通西域以来，作为丝绸之

环境温度≥10 ℃ 太阳能资源 路重要的中转站，承担着连接东西方政治、经济、
区域 日照稳定性
天数/d 稳定度
文化交流的纽带作用（Feng et al，2019）。因此，应
新疆北部 3. 39±1. 15 176. 43±18. 30 0. 23±0. 04
加大对该区太阳能资源的开发投入，提高区域经济
新疆南部 2. 16±0. 58 200. 01±33. 77 0. 31±0. 04 发展水平，改善沙区生态环境，为“一带一路”高质
青海 1. 80±0. 27 100. 90±54. 79 0. 41±0. 04 量发展和“碳中和”目标实现提供支撑。然而，大规
甘肃河西 1. 43±0. 19 168. 29±30. 80 0. 34±0. 03 模太阳能的开发还与技术水平、区域交通条件、地
阿拉善地区 1. 40±0. 13 183. 83±6. 97 0. 33±0. 02 方投资环境、用电需求和电力传输成本等众多非气
黄土高原北部 1. 74±0. 14 179. 75±6. 11 0. 34±0. 01 象因素相关（张乾等，2018）。因此，深入研究气象
内蒙古中部 1. 51±0. 17 152. 13±14. 28 0. 32±0. 01 和非气象因素对沙区大规模太阳能资源开发的影
东北地区 2. 03±0. 29 153. 97±19. 26 0. 27±0. 03 响，降低开发成本，提高开发效益，对于合理开发
汇总 2. 02±0. 79 172. 73±41. 41 0. 31±0. 05 利用沙区太阳能资源将具有针对性的指导作用。

域基本分布在降水稀少、植被稀疏、土地生产价值 5 结论
很低的甘青蒙西部沙漠和戈壁。然而，尽管沙区太
（1） 基于 xgboost 算法的太阳能辐射反演方法
阳能资源丰富，但其较低的稳定性和环境温度，则 可以很好地估算沙区总辐射量，未来在进行大尺度
限制其开发潜力。环境温度直接影响太阳能的热 辐射量估算时，可考虑引入xgboost算法，提高统计
利用，中国北方沙区整体纬度较高，除南疆沙区以 反演效率和精度。
外，其他大部分沙区为中温区，青海和东北的沙区 （2） 中 国 北 方 沙 区 太 阳 总 辐 射 量 均 值 为
则为低温区。另外，较高的纬度也使得辐射量的月 5888. 39 MJ·m ，由东北到新疆，沙区辐射先增加
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变化较大，除青海和河西南部沙区外，大部分沙区 后减少。1990-2019年总辐射量整体上呈不显著缓
太阳能资源稳定性为欠稳定或一般。 慢减少趋势，但在青海的沙区辐射减少显著，可能
综合来看，就太阳能资源禀赋而言，青海和甘 与高原近几十年降水增加有关。