GRIDCERF-China：高分辨率数据助力中国电厂选址科学决策

《Scientific Data》：A high spatial resolution suitability layers to support feasible power plant site selection in China

为解决中国能源转型下电厂选址难题，当前选址研究存在忽视关键约束、分辨率低和缺乏高分辨率公开数据集等问题。研究人员开展 “Geospatial Raster Input Data for Capacity Expansion Regional Feasibility in China（GRIDCERF-China）” 研究，得出 7 种技术的适宜性图层数据，为能源规划和决策提供关键支持12。

　　在全球努力实现碳减排目标的大背景下，中国也肩负着重大使命，积极推进能源系统向碳中和目标转型。随着大规模可再生能源的加速发展以及电力需求的持续攀升，新建电厂的任务迫在眉睫。然而，在选择电厂建设地点时，却面临着诸多棘手问题。一方面，大规模的土地开发可能会引发与现有耕地、森林的用地冲突，甚至还可能侵占保护区，对生物多样性造成威胁。另一方面，现有的研究在电厂选址上存在明显缺陷，不仅在地理和技术潜力评估中忽视了一些关键限制因素，比如与特定区域（如世界遗产地、机场）的冲突以及政策限制（如耕地红线、生态红线、保护区规定），导致对资源潜力的高估和选址可行性的误判；而且研究的空间分辨率也较低，难以满足实际电厂选址中逐厂决策的精细要求。此外，目前还缺乏高空间分辨率（1 km×1 km）的公开可用的电厂选址适宜性数据集，这严重阻碍了不同适宜性图层下电力扩张计划的对比分析。

为了突破这些困境，清华大学的研究人员开展了一项具有开创性的研究，旨在构建中国区域容量扩张可行性的地理空间栅格输入数据（Geospatial Raster Input Data for Capacity Expansion Regional Feasibility in China，GRIDCERF-China）。研究人员通过全面审查选址标准，收集并整合中国大陆相关数据，最终生成了 7 种主要发电技术（煤炭、生物质、天然气、核能、太阳能光伏（PV）、聚光太阳能发电（CSP）和陆上风电）的选址适宜性图层。这一成果意义非凡，不仅为能源系统发展研究提供了关键的地理空间数据支持，助力太阳能、风能电厂等的选址以及传统电厂配备碳捕获、利用与封存（CCUS）技术后的布局规划；还能为不同技术的资源供应曲线和容量因子计算提供数据支撑，帮助评估区域能源系统转型的可行路径，推动中国能源系统朝着碳中和目标稳健迈进。该研究成果发表在《Scientific Data》上。

在研究过程中，研究人员运用了多种关键技术方法。首先，进行数据收集，从众多权威渠道获取各类数据，如从中国科学院资源与环境科学数据中心（RESDC）收集中国 1 km DEM 数据等。然后，对收集到的原始数据进行处理，将不同格式的数据转换为具有相同空间分辨率和坐标参考系统的栅格数据，再进行重采样和重新分类，最终生成适宜性图层。

研究结果

1. 定义发电技术：GRIDCERF-China 目前针对全球变化分析模型（GCAM-China）开源 31 省中国版本中的主要发电技术提供适宜性图层，暂不支持海上风电、地热能、屋顶光伏（RPV）或水电技术，且未包含需要额外考虑适宜性要求的子类型3。
2. 选址标准和数据收集：综合文献回顾和中国现有选址法规确定选址标准，数据分为通用和技术特定两类。通用约束有 12 层，像海拔低于 5000 m、排除特定土地利用类型等；技术特定标准涉及坡度、土地利用类型、与机场距离、地震潜力和资源约束等。例如，太阳能光伏（PV）选址要求坡度小于 20% 、全球水平辐照度（GHI）大于 1000 kWh/m2 等45。
3. 数据处理过程：数据处理分三步。第一步，将原始数据转换为栅格数据并统一坐标系统；第二步，将每个栅格图层重新分类为二进制值；第三步，将每种技术的所有重新分类数据相加得到适宜性图层。这样处理数据有助于确定特定区域选址的限制因素，且数据集可根据用户需求灵活修改6。
4. 数据记录：所有 GRIDCERF-China 数据以 1 km×1 km 分辨率、亚洲北阿尔伯斯等面积圆锥投影（ESRI:102025）的 GeoTIFF 文件格式存储，7 种技术的适宜性图层基于各自标准由各个适宜性图层编译而成，完整数据包可在 figshare 获取7。
5. 技术验证：利用全球综合电力跟踪器（GIPT）对适宜性图层进行验证，涵盖非可再生能源、太阳能光伏（PV）和陆上风电三类电厂。结果显示，多数电厂冲突率较低，且不适合区域的电厂大多距离适合区域较近。如非可再生能源电厂冲突率为 23.9% ，超 97% 的冲突电厂距适合区域在 5 km 内；太阳能光伏（PV）电厂冲突率为 55% ，超 91% 的冲突电厂距适合区域在 5 km 内；陆上风电电厂冲突率为 48.8% ，超 86% 的冲突电厂距适合区域在 5 km 内8910。

研究结论与讨论

GRIDCERF-China 是中国首个提供高空间分辨率电厂选址适宜性数据的开源数据包，它精准地反映了不同发电技术在地理和技术层面的适宜选址。通过技术验证可知，其设定的选址标准总体合理，尽管部分标准与现有电厂存在冲突，但这也为实际选址提供了更多可行性考量方向。该数据集应用广泛，能助力研究人员深入分析能源系统扩张，推动区域能源规划从省级向电厂级精准细化。不过，研究也存在一定局限性，如部分数据为静态，可能无法适应长期规划需求；部分标准与现有电厂冲突较多；未考虑冷却用水限制等。但总体而言，GRIDCERF-China 为中国电厂选址和能源系统转型研究奠定了坚实基础，对实现碳中和目标具有重要意义。