集中式光伏电站开发对植被影响的评估方法

本发明涉及能源与环境，具体涉及一种集中式光伏电站开发对植被影响的评估方法。

背景技术：

1、集中式光伏电站一般选择在荒漠、戈壁等地区建设，在为电力系统带来清洁能源供应的同时，由于这些区域自然条件相对贫瘠、生态环境敏感脆弱，也对区域的水、能量、碳等循环过程造成潜在影响，进而改变了区域气象水文、生态环境乃至社会经济等条件。

2、目前，已有相关工作就光伏电站对植被影响进行了初步探讨，基本结论是认为在旱地生态系统下建设集中式光伏电站能够促进区域植被恢复。

3、然而，已有就光伏电站对植被影响研究方法存在一定的局限性，主要表现为：一是大都依赖于人工采集的地面监测资料进行了短时期、小范围、局部性的研究，缺乏长时序、大范围、区域性的评估；二是大都从定性角度对植被恢复情况进行探究，缺少定量方面的评估；三是缺少集中式光伏电站开发对植被影响的全方位、系统性评估。

4、基于现有评估方法的不足，使得评估结果存在不全面和不精确等问题，无法为科学种植提供支持，可能会导致乔灌带和绿色经济作物等盲目种植从而无法存活，一定程度上限制了生态环境恢复。同时，也可能会导致不必要的人力物力资源浪费，影响我国光伏电站建设与生态恢复协同相关工作的进程。因此，迫切需要开发全面有效的技术方法，来确保光伏电站建设与生态环境协同发展，以实现资源的有效利用和可持续发展的目标。

技术实现思路

1、针对现有技术中上述不足，本发明提供的一种集中式光伏电站开发对植被影响的评估方法解决了现有评估方法评估不准确限制生态环境恢复的问题。

2、提供一种集中式光伏电站开发对植被影响的评估方法，其包括步骤：

3、s1、获取集中式光伏电站所在区域的遥感影像，并基于遥感影像和植被指数，确定集中式光伏电站对植被影响的阈值范围；

4、s2、构建一个距离集中式光伏电站距离为阈值范围的缓冲区，并将其作为影响区，之后建立影响区的掩膜；

5、s3、在距离影响区的预设距离范围内，选取自然地理、形状和面积与影响区基本相同的区域，作为对照区，并建立对照区的掩膜；

6、s4、根据影响区和对照区的掩膜，提取掩膜范围内所有栅格的植被指数时间序列，构建影响区和对照区的逐月/逐年的植被指数时间序列曲线；

7、s5、根据植被指数时间序列曲线，分别计算影响区和对照区的植被指数时间序列曲线的变化幅度和平均变化速率；

8、s6、计算影响区和对照区的变化幅度的差值及平均变化速率的差值，作为从空间对比定量评估集中式光伏电站建设对植被的影响。

9、进一步地，植被指数时间序列曲线的构建方法包括：

10、s41、采用最大值合成法，选取植被指数时间序列中每月/每年植被指数的最大值作为输出值；

11、s42、根据影响区和对照区的输出值，绘制影响区和对照区的逐月/逐年的植被指数时间序列曲线。

12、进一步地，计算变化幅度和平均变化速率的表达式为：

13、

14、

15、其中，ca为变化幅度；acr为平均变化速率；i为时间序列索引；vii+1与vii分别为第i+1个和i个植被指数；m为时间序列长度；δti为vii+1与vii之间的时间间隔；max为取最大值；min为取最小值。

16、上述技术方案的有益效果为：现有关于光伏电站开发对植被影响的技术方案并未涉及植被影响阈值范围确定，而是依据经验在一定范围内开展影响评估，这会给评估结果带来不准确性；本方案弥补了现有评估方法的不足，首先确定了集中式光伏电站对植被影响的阈值范围，然后在此基础上对影响区和对照区的植被指数时间序列曲线进行对比评估，从而获得具有高可信度和高精度的时间序列曲线评估参数(变化幅度和平均变化速率)。

17、根据本方案得到的影响区的曲线评估参数与对照区的比较，可以直观地了解光伏电站对植被生长的影响。当影响区的参数优于对照区时，表明光伏电站建设对植被生长具有促进作用；反之，劣于对照区时，表明具有抑制作用。本方案得到的影响区的参数优于对照区参数的差异程度大小，可以反映光伏电站促进周围植被生长的程度，在差异程度较小时，可以减小周围植被种植规模，随着差异程度的增大，可以相应地扩大种植规模。

18、通过本方案的定量评估，管理人员可以对集中式光伏电站周围的植被种植进行初步规划，判断光伏电站周围是否适合种植植被，若适合种植可以进一步确定种植规模，为后续技术方案提供更精准的数据。

19、进一步地，集中式光伏电站开发对植被影响的评估方法还包括对植被影响的时间对比定量评估方法：

20、a1、将影响区划分为集中式光伏电站建设前的t1时期和建设后的t2时期；

21、a2、提取影响区在t1时期的气候因素和环境因素，并构建与影响区植被指数时间序列长度相同的气候-环境因素时间序列；

22、a3、采用t1时期的气候-环境因素时间序列和植被指数时间序列对多种机器学习模型进行训练，并选取精度最高的机器学习模型；

23、a4、将影响区在t2时期的气候-环境因素时间序列输入选取的机器学习模型，得到t2时期受气候-环境因素影响的预测植被指数时间序列；

24、a5、根据影响区t2时期的植被指数时间序列和预测植被指数时间序列，分别计算气候-环境因素与集中式光伏电站建设对植被指数变化的贡献比例。

25、上述技术方案的有益效果为：由于对照区与影响区相比原始植被覆盖状况并不完全一致，因此对照区的评估结果并不能完全代表影响区的实际情况；本方案在此基础上，对影响区开展时间对比评估，可以得到可信度更高、精度更高的影响参数(两个贡献比例)。

26、本方案得到的受气候-环境因素影响对应的贡献比例的数值大小，可以表明气候-环境改善的大小，在该值比较小时，适合种植耐旱植物，随着值的增大，适合选择耐旱性相对弱的植物；对于集中式光伏电站建设对应的贡献比例，其值大小决定了植被种植面积，值越大种植面积也相应增大。

27、通过本方案精准得到的两个贡献比例，管理人员可以得以更准确、更合理规划，以确定植被种植面积以及植被种植类型，以促进干旱区域的生态修复。

28、进一步地，计算贡献比例的表达式为：

29、δviclim＝δvi-δvipv

30、

31、其中，δvi为t2时期相对于t1时期植被指数的变化大小；δvipv为由于光伏电站建设造成植被指数的变化大小；δviclim为由于气候-环境因素造成植被指数的变化大小；和分别为t1时期和t2时期植被指数的观测平均值；为预测植被指数时间序列的平均值；crclim和crpv分别为气候-环境因素与光伏电站建设对植被指数变化的贡献比例。

32、上述技术方案的有益效果为：现有技术方案侧重于从定性角度评估光伏电站建设对植被生长的影响，缺少定量方面的评估方法；本方案提供了一种确定光伏电站建设和气候-环境因素对植被影响的贡献比例的定量计算方法，结合实际数据和模型预测数据，在空间和时间对比定量评估结果的基础上，更准确、更灵活地计算了光伏电站建设和气候-环境因素对植被变化的贡献比例。

33、本方案得到的气候-环境因素贡献比例大于光伏电站建设贡献比例时，表明光伏电站建设会促进植被生长，但气候-环境因素仍占主导地位；若气候-环境因素贡献比例小于光伏电站建设贡献比例时，表明光伏电站建设对植被生长起着主导作用。基于不同因素贡献比例的大小，有益于理解植被变化背后的主要驱动力，并依此指导管理人员合理规划确定种植规模以及植被种植类型。

34、进一步地，步骤s1进一步包括：

35、s11、获取集中式光伏电站所在区域的遥感影像，并识别集中式光伏电站的空间覆盖范围；

36、s12、以集中式光伏电站为中心，δd为距离步长，建立n个离散缓冲区0～δd，δd～2·δd，…，(n-1)·δd～n·δd，并采用gis工具建立每个离散缓冲区的掩膜；

37、s13、根据每个离散缓冲区的掩膜，提取掩膜范围内所有栅格的植被指数时间序列，构建每个离散缓冲区的逐月/逐年的植被指数时间序列曲线；

38、s14、根据离散缓冲区的植被指数时间序列曲线，计算集中式光伏电站建设前后的植被指数的变化大小和变化程度；

39、s15、根据所有离散缓冲区的植被指数的变化大小和变化程度，分别绘制植被指数的变化大小和变化程度与缓冲区至集中式光伏电站的距离的关系曲线，选取趋于稳定时的距离作为集中式光伏电站对植被影响的阈值范围。

40、进一步地，植被指数的变化大小和变化程度的表达式为：

41、δvislp＝vislp,t2-vislp,t1

42、其中，和δvislp分别为植被指数的变化大小和变化程度；和为离散缓冲区在集中式光伏电站建设前后的植被指数时间序列曲线的植被指数平均值；vislp,t1和vislp,t2分别为离散缓冲区在集中式光伏电站建设前后的植被指数时间序列曲线的曲线斜率。

43、上述技术方案的有益效果为：在进行集中式光伏电站开发对植被影响的空间和时间对比评估前首先确定了光伏电站对周围环境影响的阈值范围，弥补了之前方法的不足。特别是本方案通过获取遥感影像，得到不同离散缓冲区的长时序的植被指数数据，相较于短时序的数据，更易于捕捉到植被指数的长期趋势性变化。长时间跨度的监测提供更丰富的数据，可以捕捉到不同区域植被指数的相对差异，从而生成更具有代表性的时间序列曲线评估参数。这些参数能够更精细地反映不同区域的植被变化情况，有助于高效率、高精度的确定集中式光伏电站对植被影响的范围和程度。管理人员可以依据确定的影响阈值范围和气候-环境因素与光伏电站建设贡献比例参数，综合规划种植规模和种植类型，以确保光伏电站建设与生态恢复协同发展。

44、进一步地，所述植被指数为归一化植被指数、增强植被指数或叶面积指数。

45、进一步地，多种机器学习模型包括(但不限于)随机森林rf、支持向量机svm和人工神经网络ann。

46、本发明的有益效果为：本方案得到的变化幅度的差值及平均变化速率的差值，均为正值时，表明光伏电站的修建对植被起正向影响，均为负值时，对植被起反向影响；本方案通过上述方法能够精准得到两个参数，这样管理人员可在这两个参数均为正的情况下，再结合其大小精准去规划乔灌带和绿色经济作物的种植面积大小，促进生态环境恢复；同时还可以避免不必要的人力物力资源浪费。

47、本方案通过确定光伏电站对植被影响阈值范围，可以为影响区和对照区的变化幅度的差值及平均变化速率的差值的精确计算奠定基础；通过影响区和对照区的对比，可以精准确定集中式光伏电站开发对植被的影响，为生态保护新形势下集中式光伏电站大规模开发的规划设计和运行管理提供了参考依据。

48、本方案可为光伏电站规划设计、运行管理与生态环境保护和修复协同提升提供可行的技术方法，两者有机结合，相互促进，实现了对经济、社会、生态效益的兼顾；另外，光伏电站的运行对碳减排的直接效益和贡献可以通过煤炭替代计算得到，但植被覆盖增加引起的碳增汇间接效益计算较为困难，本方案通过定量评估光伏电站对植被的影响，为评估光伏电站带来的碳增汇间接效益提供可行的技术方法。