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光伏電站對土壤水分有什么影響?
日期:2022-03-16   [復(fù)制鏈接]
責(zé)任編輯:sy_zhuzelin 打印收藏評論(0)[訂閱到郵箱]
 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) 。

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。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?0.7 ~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)來源及預(yù)處理

1.2.1 數(shù)據(jù)來源

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)來自國家氣象科學(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。


 
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 ),對影像進(jìn)行中值濾波 (median filter),削弱噪聲點(diǎn)對后續(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 。

MPDI 的計(jì)算式中引入了 fv,以此來克服遙感影像中混合像元對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。


同時(shí),為避免地表類型差異過大對實(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 確定光伏陣列對土壤水分的影響范圍

本文通過計(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 D1(n) 和 D2(n) 進(jìn)行配對樣本的 t 檢驗(yàn)或配對樣本的 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,則表明無顯著性差異,以此來確定光伏陣列對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。



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,影響該地區(qū)土壤水分的最主要因素是降水。對圖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,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。


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 D1(n) 和D2(n) 這2 組數(shù)據(jù)進(jìn)行配對樣本的差異顯著性檢驗(yàn),來確定光伏陣列對土壤水分的影響范圍。實(shí)驗(yàn)中的樣本數(shù)及其對應(yīng)的P 值如表2 所示。
從表 2 中可以看出,當(dāng)樣本數(shù)為14 組時(shí),P<0.05,這說明 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輻射到地表的熱量,而且架設(shè)的光伏組件本身也會(huì)對地表產(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

本文對光伏電站建設(shè)前、后對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,光伏陣列對土壤水分的影響距離約為1400 m。

從本文的研究結(jié)果來看,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)長期、持續(xù)、累積的過程。在光伏電站運(yùn)營的初期階段,隨著土壤水分升高,有利于植被的長勢,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。但長此以往,可能會(huì)對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,則仍需要通過后續(xù)的研究來得到答案。

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。

原標(biāo)題:光伏電站對土壤水分有什么影響?
 
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