Page 249 - 《高原气象》2026年第2期

2 期 范志勇等：1979-2023年雅鲁藏布江流域风光资源时空特征研究 549
学储能、 天然气等灵活性电源被广泛应用于平抑风 和小尺度， 但对于工程实践更具有参考意义的中尺
能和太阳能的波动性（Hunt et al， 2020； Li et al， 度研究（流域尺度）则相对较少。其中区域尺度研
2024）。其中水电和抽水蓄能凭借其优良的调度灵 究大多基于再分析数据［例如 ERA5（Muñoz Sabat‐
活性、 广泛的可获得性和较高的经济性通常被认为 er， 2019）， MERRA-2（Gelaro et al， 2017）］研究区

是灵活性电源的首选（Liu and He， 2023）。 域内的风光资源时空特征， 但再分析数据较低的空
供给侧灵活性需求将持续增加。已有的风光 间分辨率（~0. 25° -0. 625°）限制了其在流域尺度，
资源评估结果表明新疆、 甘肃、 青海和内蒙古是中 特别是复杂地形中的应用； 而小尺度研究大多基于
国风光资源禀赋最好的区域（Yang et al， 2018）， 区 站点观测数据分析站点周围风光资源禀赋特征， 其
域内 2013 年光伏装机总量占全国总装机总量的 空间代表性不足的缺陷限制了这类研究在流域范
50% 以上（Lu et al， 2021）； 类似地， 中国风能资源 围内的代表性。因此， 缺少高精度气象数据是流域
禀赋最好的区域也集中在中国北方区域（Davidson 尺度风光资源时空特征研究较少的原因之一（刘文
et al， 2016）。但由于这些区域内电力需求不足、 电 丰等， 2014）。综上， 本研究基于具有更高空间分
网建设滞后于风/光电站建设、 缺乏配套储能设施， 辨率的 TPMFD 数据集［第三极地区长时间序列高
因此， 区域内“弃光”和“弃风”现象严重， 例如， 分 辨 率 地 面 气 象 要 素 驱 动 数 据 集（Jiang et al，
2015 年中国风电弃电率约为 15%； 2016 年全国平 2023； 阳坤等， 2023）］开展了雅鲁藏布江流域风光
均风电弃电率约为 17%， 其中甘肃和新疆分别高达 资源时空特征分析， 以期为流域内水风光能源基地
43% 和 38%（Cui et al， 2020）。这也是制约中国北 建设提供科学参考。此外， 研究结果也将对西南诸
方风光资源开发和电力系统加速转型的关键因素。 河水风光一体化能源基地建设具有参考价值。
相比于中国北方区域， 雅鲁藏布江干流水能蕴藏量
2 材料来源与方法介绍
1. 1 亿 kW， 可开发量 65. 07 GW， 居全国第二。区
内丰富的水能资源不仅能极大地促进电力系统“碳 2. 1 研究区概况
中和”， 同时也为整合区域风能和太阳能提供了良 雅鲁藏布江发源于西藏南部喜马拉雅山脉北
好的灵活性电源基础和储能介质（例如抽水蓄能） 部的杰玛央宗冰川， 全长 2057 km， 经雅鲁藏布大
（刘瑞， 2022； Xu et al， 2023）； 区域内水电外送通 峡谷流入印度（布拉马布特拉河）， 最终汇入恒河
道也为风能和太阳能外送提供了工程基础， 有利于 （刘瑞， 2022）。本研究选取位于中国境内的雅江流域
降低系统建设和运行成本。因此， 雅鲁藏布江流域 （28°N -31°N， 82°E -97°E）， 流域面积24. 6×10 km 。
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水风光基地在建设成本和系统经济性上更具优势。 流域内多年平均气温为 5. 3~7. 6 ℃； 多年平均降雨
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但由于流域内地形复杂， 空间上风光资源禀赋差异 量为 458 mm， 多年平均径流量约 1654×10 m 。流
较大， 在相应的基地规划建设过程中， 不仅应重视 域内地形复杂（图 1）， 从河源到出国境处高程落差
流域内丰富的资源量， 还应对风光资源的时空特征 达 5400 m， 平均坡降约为 2. 6‰， 蕴藏着丰富的水
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进行合理地评估， 从而充分发挥系统的工程效益 能资源（约1. 13×10 kW） （邱志鹏和张光科， 2006），
（吴佳等， 2022）。 水电和抽水蓄能电站发展前景广阔， 是理想的水风
目前针对风光资源的评估多集中在区域尺度 光多能互补建设基地。

图1 雅鲁藏布江流域
Fig. 1 The Yarlung Zangbo River Basin