Page 255 - 《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 555
有效利用的工程风险， 因此合理控制风电装机规模 perate forest degradation on Google Earth Engine using Landsat
有利于提高工程效益。但空间上风速分析结果表 time series analysis［J］. Remote Sensing of Environment， 265：
112648.
明， 风能资源越丰富的区域往往面临更高的变异
Cui Q， He L， Han G， et al， 2020. Review on climate and water re‐
性， 因此未来流域内风速的普遍上升趋势可能不利
source implications of reducing renewable power curtailment in
于稳定风电出力， 增加对灵活性电源的需求。此 China： A nexus perspective［J］. Applied Energy， 267： 115114.
外， 未来由云量增加导致的辐射强度降低与风速增 Cui R Y， Hultman N， Cui D， et al， 2021. A plant-by-plant strategy for
加耦合的结果可能增加电网安全运行和供需匹配 high-ambition coal power phaseout in China［J］. Nature Communi‐
风险。 cations， 12（1）： 1468.
本研究基于 TPMFD 数据分析了雅鲁藏布江流 Davidson M R， Zhang D， Xiong W， et al， 2016. Modelling the poten‐
tial for wind energy integration on China’s coal-heavy electricity
域风光资源历史时空特征， 结果表明气压变化是导
grid［J］. Nature Energy， 1（7）： 16086.
致流域风速年际变化的重要原因； 尽管气溶胶也是
Gelaro R， McCarty W， Suárez M J， et al， 2017. The Modern-Era ret‐
影响区域辐射强度的重要因素， 但已有研究指出雅 rospective analysis for research and applications， Version 2
鲁藏布江流域历史气溶胶总体呈下降趋势（张亮林 （MERRA-2）［J］. Journal of Climate， 30（14）： 5419-5454.
等， 2018）， 因此总云量变化是导致流域辐射年际 He X， Feng K， Li X， et al， 2019. Solar and wind energy enhances
变化的重要原因。未来还应重视未来流域内风光 drought resilience and groundwater sustainability［J］. Nature
Communications， 10（1）： 4893.
资源变化趋势分析， 重点考虑可再生能源渗透率持
Hersbach H， Bell B， Berrisford P， et al， 2023. ERA5 monthly aver‐
续增加背景下“无风无光”、 “微风无光”、 “无风微
aged data on single levels from 1940 to present［DB］. Copernicus
光”等风光复合极端事件发生频率和持续时间的耦
Climate Change Service （C3S） Climate Data Store （CDS）. DOI：
合分析研究， 厘清由于风光复合极端事件带来的潜 10. 24381/cds. f17050d7.
在电力供应风险（张爱英等， 2009）。此外， 由于光 Hunt J D， Byers E， Wada Y， et al， 2020. Global resource potential of
伏电站出力日内发电量峰谷差异极大， 其给电网稳 seasonal pumped hydropower storage for energy and water storage
定运行带来了极大风险， 因此如何合理配置流域内 ［J］. Nature Communications， 11（1）： 947.
Jiang Y， Yang K， Qi Y， et al， 2023. TPHiPr： a long-term （1979-
风能资源和水能资源降低风光资源弃电率， 提高水
2020） high-accuracy precipitation dataset （1∕30°， daily） for the
风光互补系统的鲁棒性也是未来研究的重要方向。
Third Pole region based on high-resolution atmospheric modeling
5 结论 and dense observations［J］. Earth Syst. Sci. Data， 15（2）：
621-638.
本研究基于TPMFD数据分析了雅鲁藏布江流域 Kennedy R E， Yang Z， Cohen W B， 2010. Detecting trends in forest
1979 -2023年间风光资源时空特征， 研究结果表明： disturbance and recovery using yearly Landsat time series： 1.
LandTrendr-Temporal segmentation algorithms［J］. Remote Sens‐
（1） 流域内风光资源呈现“西高东低”的空间分
ing of Environment， 114（12）： 2897-2910.
布格局， 但风光资源丰富的区域通常具有更高的变
Li M， Shan R， Abdulla A， et al， 2024. The role of dispatchability in
异性； China's power system decarbonization［J］. Energy & Environmen‐
（2） 流域内辐射和风速均表现出两阶段变化特 tal Science， 17（6）： 2193-2205.
征， 但存在相反的变化趋势： 1979 -2006 年风速呈 Liu Z， He X， 2023. Balancing-oriented hydropower operation makes
下降趋势， 2007 -2023 年风速呈上升趋势； 1979 - the clean energy transition more affordable and simultaneously
2009年辐射呈增加趋势， 2010 -2023年辐射呈下降 boosts water security［J］. Nature Water， 1（9）： 778-789.
Lu X， Chen S， Nielsen C P， et al， 2021. Combined solar power and
趋势。
storage as cost-competitive and grid-compatible supply for Chi‐
总体上， 流域内拉萨市、 山南市和日喀则市风
na's future carbon-neutral electricity system［J］. Proceedings of
光资源禀赋优于其他区域， 这些区域应当是未来水 the National Academy of Sciences of the United States of Ameri‐
风光一体化项目建设的核心区域。未来的研究还 ca， 118（42）： e2103471118.
应重视未来流域内风光资源变化趋势分析和风光 Luderer G， Pehl M， Arvesen A， et al， 2019. Environmental co-bene‐
复合极端事件发生频率和持续时间的耦合分析研 fits and adverse side-effects of alternative power sector decarbon‐
究， 以及水风光综合优化配置研究。 ization strategies［J］. Nature Communications， 10（1）： 5229.
Muñoz S J， 2019. ERA5-Land hourly data from 1950 to present［DB］.
参考文献（References）： Copernicus Climate Change Service （C3S） Climate Data Store
（CDS）. DOI： 10. 24381/cds. e2161bac.
Chen S， Woodcock C E， Bullock E L， et al， 2021. Monitoring tem‐ Tang Y， Fang G， Tan Q， et al， 2020. Optimizing the sizes of wind