基于GIS的陜西風(fēng)電場(chǎng)微地形選址技術(shù)研究

王娟敏，高雪玲，毛明策，雷楊娜

（1.陜西省氣候中心，西安 710014；2.陜西省環(huán)境科學(xué)研究設(shè)計(jì)院，西安 710061）

基于GIS的陜西風(fēng)電場(chǎng)微地形選址技術(shù)研究

王娟敏1，高雪玲2，毛明策1，雷楊娜1

（1.陜西省氣候中心，西安 710014；2.陜西省環(huán)境科學(xué)研究設(shè)計(jì)院，西安 710061）

以陜西已建成的風(fēng)電場(chǎng)區(qū)域?yàn)閷?duì)象，通過(guò)對(duì)其數(shù)字高程模型 （Digital Elevation Model，簡(jiǎn)稱DEM）進(jìn)行宏觀和微觀的數(shù)字地形分析，了解其不同地形因子的數(shù)字分布閾值，確定滿足風(fēng)電場(chǎng)建設(shè)的地形因子條件；再結(jié)合風(fēng)能資源數(shù)值模擬結(jié)果，形成風(fēng)電場(chǎng)微地形選址的重要條件；通過(guò)該條件對(duì)全省1∶25萬(wàn)DEM進(jìn)行網(wǎng)格式搜索，最終形成全省風(fēng)電場(chǎng)選址建設(shè)區(qū)劃圖。

風(fēng)能資源；地形因子；風(fēng)電場(chǎng)微地形選址

風(fēng)能資源是重要的可持續(xù)發(fā)展的新能源，風(fēng)電資源的合理開(kāi)發(fā)利用，既可以提供充足的電力，又充分減少了環(huán)境的壓力，還可為當(dāng)?shù)卦黾有碌穆糜尉坝^，具有明顯的社會(huì)效益和環(huán)境效益［1－2］。為企業(yè)選擇合適的風(fēng)電場(chǎng)場(chǎng)址是風(fēng)電項(xiàng)目建設(shè)前期工作的重要內(nèi)容，風(fēng)電項(xiàng)目選址除了需要分析當(dāng)?shù)氐娘L(fēng)能資源，還要考慮電網(wǎng)接入、交通條件、地形條件、土地利用等影響因子，而地形條件是影響風(fēng)能資源豐富程度的重要因素［3－4］。

目前陜西風(fēng)電場(chǎng)選址方法主要是內(nèi)業(yè)地圖判讀和外業(yè)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研相結(jié)合，內(nèi)業(yè)判讀是在GIS軟件中通過(guò)數(shù)字高程模型 （Digital Elevation Model，簡(jiǎn)稱DEM）對(duì)待選地點(diǎn)的大致地形進(jìn)行初次判讀，了解其海拔高度、地形起伏度等情況，再通過(guò)外業(yè)實(shí)地調(diào)查來(lái)進(jìn)一步考察確定具體選址地點(diǎn)。但由于內(nèi)業(yè)判讀時(shí)僅僅是了解大致地形地貌，對(duì)其微觀地形如坡度變率、坡向變率、地表粗糙度等未進(jìn)行細(xì)致研究，常導(dǎo)致外業(yè)調(diào)查與內(nèi)業(yè)判讀結(jié)果會(huì)有較大偏差，有時(shí)不得不重新選址，因此，該方法已經(jīng)不能滿足風(fēng)電場(chǎng)選址要求，需要尋找一種適合于大面積篩選、可自動(dòng)化處理的手段來(lái)分析地形狀況，初步判別其建設(shè)風(fēng)電場(chǎng)的可行性［5］。以陜西省已建成的風(fēng)電場(chǎng)區(qū)域?yàn)閷?duì)象，通過(guò)對(duì)其數(shù)字高程模型進(jìn)行宏觀和微觀的數(shù)字地形分析，了解其不同地形因子的數(shù)字分布閾值，確定滿足風(fēng)電場(chǎng)建設(shè)的地形因子條件；再結(jié)合風(fēng)能資源數(shù)值模擬結(jié)果，形成風(fēng)電場(chǎng)微地形選擇的重要條件；利用該條件對(duì)全省1∶25萬(wàn)DEM進(jìn)行網(wǎng)格式搜索，最終形成全省風(fēng)電場(chǎng)選址建設(shè)區(qū)域劃分圖，實(shí)現(xiàn)風(fēng)電場(chǎng)選址工作的自動(dòng)化和科學(xué)化。

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 三種風(fēng)能資源觀測(cè)資料的融合

1.1.1 風(fēng)能資源數(shù)值模擬資料 采用中尺度模式MM5及診斷風(fēng)場(chǎng)模型CALMET進(jìn)行全省風(fēng)能資源的短期數(shù)值模擬。MM5（Mesoscale Model 5）是由美國(guó)國(guó)家大氣研究中心 （NCAR）和美國(guó)賓州大學(xué) （PSU）在原有的流體靜力模式MM4基礎(chǔ)上發(fā)展的新一代中尺度非流體靜力模式，具有多重嵌套能力、非靜力動(dòng)力模式以及四維同化的能力，用來(lái)模擬或預(yù)報(bào)中尺度和區(qū)域尺度的大氣環(huán)流。CALMET是美國(guó)EPA （US Environmental Protection Agency）推薦的由Sigma Research Corporation（現(xiàn)在是Earth Tech，Inc的子公司）開(kāi)發(fā)的環(huán)境空氣質(zhì)量模擬系統(tǒng)中用來(lái)模擬復(fù)雜地形風(fēng)場(chǎng)的氣象模式，利用質(zhì)量守恒原理對(duì)風(fēng)場(chǎng)進(jìn)行診斷，是一個(gè)包括地形影響下的動(dòng)力學(xué)流體效應(yīng)、地形阻塞效應(yīng)參數(shù)化、差分最小化和一個(gè)用于海陸邊界層和大面積水體區(qū)域上的，計(jì)算混合層高度、穩(wěn)定度、海陸風(fēng)環(huán)流、山谷風(fēng)環(huán)路等的基于3D網(wǎng)格點(diǎn)的邊界層氣象學(xué)模型［6－8］。

MM5模擬計(jì)算區(qū)設(shè)置為雙重嵌套，第一重網(wǎng)格精度27km，南北66個(gè)網(wǎng)格，東西99個(gè)網(wǎng)格；第二重網(wǎng)格精度為9km，南北103個(gè)網(wǎng)格，東西64個(gè)網(wǎng)格；中心經(jīng)緯度均為35.5°N，108.5°E。CALMET模擬依據(jù)兩個(gè)詳查區(qū)，設(shè)置兩個(gè)模擬區(qū)域，以陜北長(zhǎng)城沿線詳查區(qū)為基礎(chǔ)，設(shè)置模擬區(qū)一，中心經(jīng)緯度37.25°N，108.5°E，網(wǎng)格精度1km，東西568個(gè)網(wǎng)格，南北460個(gè)網(wǎng)格；以渭南黃河沿岸詳查區(qū)為基礎(chǔ)，設(shè)置模擬區(qū)二，中心經(jīng)緯度33.25°N，108.5°E，網(wǎng)格精度1km，東西568個(gè)網(wǎng)格，南北460個(gè)網(wǎng)格。物理過(guò)程采用濕微物理過(guò)程參數(shù)化，邊界層物理過(guò)程參數(shù)化。其中邊界層物理過(guò)程參數(shù)化使用 Mellor＆Yamada的level 2.5閉合方案和MRF方案。

模擬時(shí)段為2009年6月至2010年5月。逐日進(jìn)行模擬，積分時(shí)間36h。起算時(shí)間為每日12時(shí) （世界時(shí)），第三日00時(shí)終止。模式輸出結(jié)果為后24h逐時(shí) （即北京時(shí)09、10、11、12、13、14、15、16、7、18、19、20、21、22、23、24，第二日01、02、03、04、05、06、07、08）距離地面150m高度范圍內(nèi)每10m間隔高度層上每個(gè)格點(diǎn)的風(fēng)向、風(fēng)速以及地面溫度、相對(duì)濕度和氣壓。輸入資料包括：地形地表資料——水平分辨率為3″的SRTM3資料；Landuse數(shù)據(jù)使用30″水平分辨率的USGS資料。第一初值場(chǎng)采用2009年5月31日至2010年6月1日每日4個(gè)時(shí)次的NCEP1°×1°全球再分析資料；常規(guī)氣象資料為北京時(shí)08時(shí)與20時(shí)陜西境內(nèi)96個(gè)地面氣象站及4個(gè)探空站的觀測(cè)資料，以每日12時(shí) （世界時(shí)）的NCEP再分析資料為初始時(shí)刻。

圖1為模式輸出的陜西2009年6月—2010年5月全省年平均風(fēng)速模擬結(jié)果。由圖可見(jiàn)，全省年平均風(fēng)速為1.6～8m/s，其中陜北地區(qū)為風(fēng)速最大，大部分地區(qū)平均風(fēng)速大于6m/s，延安屬于年平均風(fēng)速較高的地區(qū)為5.1～6m/s；關(guān)中和陜南地區(qū)風(fēng)速較小，受地形影響顯著，部分地區(qū)風(fēng)速低于3m/s。

1.1.2 測(cè)風(fēng)塔觀測(cè)資料 目前全省已經(jīng)建成并開(kāi)展觀測(cè) （7層觀測(cè)數(shù)據(jù)）的107座風(fēng)塔中，有9座已具有2009—2010年觀測(cè)數(shù)據(jù)，使用 “風(fēng)能資源計(jì)算評(píng)估系統(tǒng)”軟件對(duì)9座測(cè)風(fēng)塔2009—2010年的測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)進(jìn)行合理性檢驗(yàn)及訂正處理，計(jì)算得到其70m高度的年平均風(fēng)速，風(fēng)速主要集中在4.6～6.6m/s之間。

1.1.3 氣象站風(fēng)觀測(cè)資料 提取2009年6月—2010年5月全省各氣象站風(fēng)速觀測(cè)資料，計(jì)算得到各站年平均風(fēng)速值，并根據(jù)公式 （1）將其換算為70m高度平均風(fēng)速

比較測(cè)風(fēng)塔觀測(cè)數(shù)據(jù)、氣象站觀測(cè)數(shù)據(jù)和數(shù)值模擬資料可見(jiàn)，氣象站觀測(cè)資料明顯小于其他兩種數(shù)據(jù)，為了保證數(shù)據(jù)的合理性，不采用氣象站觀測(cè)資料。

1.1.4 風(fēng)能資源資料融合 由于具有2009—2010年觀測(cè)數(shù)據(jù)的測(cè)風(fēng)塔只有9座，主要集中在陜北榆林地區(qū)，不能代表全省其他區(qū)域的風(fēng)資源情況，因此選取榆林地區(qū)作為研究區(qū)域。

提取測(cè)風(fēng)塔所在位置的模擬數(shù)據(jù)，與觀測(cè)資料進(jìn)行差值計(jì)算，并將計(jì)算結(jié)果插值到整個(gè)研究區(qū)域；將插值結(jié)果與模擬數(shù)據(jù)相加得到訂正后的結(jié)果 （見(jiàn)圖2）。從圖2可知，榆林地區(qū)定邊、靖邊和橫山的部分地勢(shì)較高的地區(qū)風(fēng)速最高達(dá)到6m/s以上，榆林市、神木和府谷縣部分地區(qū)為5.1～6.0m/s，其他地區(qū)小于5m/s。根據(jù) 《風(fēng)能資源綜合評(píng)價(jià)技術(shù)要求》風(fēng)功率資源等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)，年平均風(fēng)速達(dá)到5.8m/s的風(fēng)速等級(jí)為1級(jí)，主要集中在定邊、靖邊、榆林市和橫山部分地區(qū)。

圖1 陜西省風(fēng)能資源數(shù)值模擬結(jié)果

圖2 榆林地區(qū)年平均風(fēng)速分布圖

1.2 基于DEM的地形因子提取及閾值確定

1.2.1 提取風(fēng)能資源豐富的已建成風(fēng)電場(chǎng)區(qū)域DEM 根據(jù)榆林地區(qū)已建成的風(fēng)電場(chǎng)區(qū)域，疊加年平均風(fēng)速分布圖、DEM數(shù)據(jù)，提取風(fēng)能資源豐富區(qū)域的DEM （如圖3）。

圖3 榆林地區(qū)測(cè)風(fēng)塔位置分布圖

1.2.2 提取地形因子 數(shù)字地形分析是以數(shù)字高程模型為數(shù)據(jù)源進(jìn)行地形表面特征提取和表達(dá)的地形處理方法，數(shù)字地形分析的基礎(chǔ)和必要條件是對(duì)地面形態(tài)進(jìn)行簡(jiǎn)單精確的數(shù)字化表達(dá)。許多地形因子都是基于DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行一階或二階計(jì)算推導(dǎo)出來(lái)的，也有的是通過(guò)某種組合或復(fù)合運(yùn)算得到的，如坡度、坡向、變異系數(shù)等因子是對(duì)DEM進(jìn)行一階求導(dǎo)得到的；平面曲率、剖面曲率等是對(duì)DEM求二階導(dǎo)數(shù)得到的。不同的地形因子反映不同的地貌特征，這些地形因子都是反映自然界特點(diǎn)的最基本的地理要素?？傮w上說(shuō)，可以將地形因子分為兩類：微觀地形因子和宏觀地形因子。微觀地形因子是對(duì)地面上具體的某個(gè)點(diǎn)的特征進(jìn)行描述，如果范圍是一定區(qū)域，微觀地形因子則沒(méi)有實(shí)際意義。而宏觀地形因子是對(duì)一定區(qū)域內(nèi)的地貌特征進(jìn)行描述，在某一具體的點(diǎn)上宏觀地形因子是沒(méi)有實(shí)際意義的［9］。

根據(jù)已建成風(fēng)電場(chǎng)區(qū)域的數(shù)字高程模型，使用ArcGIS空間分析功能，從宏觀和微觀地形因子兩方面對(duì)其進(jìn)行數(shù)字地形空間分析，其中宏觀地形因子包括地形粗糙度、地形起伏度和高程變異系數(shù)；微觀地形因子分析包括坡度、坡向、剖面曲率、平面曲率、坡度變率、坡向變率等。各地形因子提取結(jié)果。

①坡度是指表面的傾斜或者陡峭程度，提取結(jié)果在0～30°之間，其中0～15°的坡地占總面積超過(guò)90% （見(jiàn)圖4）。

②坡度變率 （Slope of Slope，SOS）是指地面坡度在微分空間的變化率，是依據(jù)坡度的求算原理，在所提取的坡度值的基礎(chǔ)上對(duì)地面每一點(diǎn)再求算一次坡度。即坡度之坡度。提取結(jié)果在0～10之間，其中0～3的變率占總面積約90%（如圖4）。

③地形起伏度是在所指定的分析區(qū)域內(nèi)所有柵格中最大高程與最小高程的差。它是描述一個(gè)區(qū)域地形特征的宏觀性指標(biāo)，其每個(gè)柵格的值是以這個(gè)柵格為中心的確定領(lǐng)域的地形起伏度。地形起伏度的計(jì)算，可先使用Spatial Analyst中的柵格鄰域計(jì)算工具Neighborhood Statistics分別求得最大值和最小值，然后對(duì)其求差值即可。由提取結(jié)果可見(jiàn)，風(fēng)電場(chǎng)區(qū)域的地形起伏度主要集中在0～35m之間，即地形較為平緩，起伏不明顯。

圖4 坡度和坡度變率提取結(jié)果

④地表粗糙度是反映地表的起伏變化和侵蝕程度的宏觀指標(biāo)，一般定義為地球表面積與其投影面積之比。地面粗糙度的提取步驟：選擇表面分析中的坡度 （Slope）工具，提取得到坡度數(shù)據(jù)層Slope；點(diǎn)擊Slope圖層，在Spatial Analyst下使用柵格計(jì)算器Raster Calculator，公式為1/cos （［Slope］3.14159/180），即可得到地面粗糙度數(shù)據(jù)層。需要注意的是，在ArcGIS中，cos使用弧度值作為角度單位，而利用表面分析工具提取得到的坡度是角度值，所以在計(jì)算時(shí)必須把角度轉(zhuǎn)為弧度。計(jì)算結(jié)果如圖5，由圖可見(jiàn)，風(fēng)電場(chǎng)區(qū)域的地表粗糙度主要集中在1～1.02之間，即地表比較均勻，粗糙度小。

圖5 地表粗糙度提取結(jié)果

⑤高程變異系數(shù)是反映分析區(qū)域內(nèi)地表單元格網(wǎng)各頂點(diǎn)高程變化的指標(biāo)。一般鄰近范圍內(nèi)相同高程點(diǎn)的數(shù)量較多的地方主要位于平原或臺(tái)地的中間，而鄰近范圍內(nèi)高程差異較大的地貌單元主要為山地或丘陵地區(qū)，因此可以把鄰近范圍內(nèi)高程不同點(diǎn)的數(shù)量作為重要參考指標(biāo)，以此來(lái)描述局部地形起伏變化。它以格網(wǎng)單元頂點(diǎn)的高程標(biāo)準(zhǔn)差與平均高程的比值來(lái)表示。計(jì)算結(jié)果如圖6。由圖可見(jiàn)，風(fēng)電場(chǎng)區(qū)域的高程變異系數(shù)較小，主要集中在0～0.01之間，說(shuō)明相對(duì)變化小，地形相對(duì)平坦的地方適合建風(fēng)電場(chǎng)。

圖6 高程變異系數(shù)提取結(jié)果

1.2.3 確定適宜的地形因子條件 總結(jié)各地形因子的提取結(jié)果，得到滿足風(fēng)電場(chǎng)選址的地形因子條件為：坡度＜15°，坡度變率＜3，地形起伏度＜35m，地表粗糙度為1～1.02，高程變異系數(shù)＜0.01。

根據(jù)全省1∶25萬(wàn)DEM數(shù)據(jù)，在ArcGIS軟件中，分別提取坡度、坡向、坡度變率、地形起伏度、地表粗糙度和高程變異系數(shù)等，并將各提取結(jié)果按照滿足風(fēng)電場(chǎng)選址的地形因子條件進(jìn)行二值化處理 （設(shè)風(fēng)電場(chǎng)選址建設(shè)的不適宜區(qū)的值為0，適宜區(qū)的值為1）；將以上各地形因子計(jì)算結(jié)果值進(jìn)行疊加運(yùn)算，即柵格值相乘，即可得到全省適宜風(fēng)電場(chǎng)選址建設(shè)的潛在微地形區(qū)域如圖7。

圖7 全省適宜風(fēng)電場(chǎng)選址建設(shè)的潛在微地形區(qū)域圖

2 結(jié)果分析

將圖7與全省風(fēng)能資源數(shù)值模擬結(jié)果圖 （圖1）疊加，得到全省風(fēng)電場(chǎng)選址建設(shè)區(qū)域劃分圖（圖8）。由圖可見(jiàn)，全省適宜建設(shè)風(fēng)電場(chǎng)的區(qū)域主要集中在風(fēng)能資源相對(duì)豐富的陜北榆林長(zhǎng)城沿線區(qū)域，該區(qū)域處于陜西省最北部，黃土高原北端，毛烏素沙漠南部邊緣。主要包括榆林的定邊縣、靖邊縣、橫山縣和榆陽(yáng)區(qū)的長(zhǎng)城沿線區(qū)域以及神木縣西北部部分地區(qū)。另外延安地區(qū)的洛川、黃龍以及渭南市的韓城、合陽(yáng)、澄城黃河沿岸區(qū)域從地形和風(fēng)資源狀況兩方面都適宜建設(shè)風(fēng)電場(chǎng)。陜北榆林地區(qū)南部、延安大部、關(guān)中地區(qū)以及陜南漢中盆地及商洛和安康部分地區(qū)風(fēng)能資源較好，地形相對(duì)平緩，在一定條件下也能滿足風(fēng)電場(chǎng)建設(shè)要求。秦嶺山地地形相對(duì)復(fù)雜，對(duì)風(fēng)電場(chǎng)的局地影響非常顯著，同時(shí)年平均風(fēng)速低于3m/s，不適宜建設(shè)風(fēng)電場(chǎng)。

圖8 全省風(fēng)電場(chǎng)選址建設(shè)區(qū)域劃分圖

3 結(jié)論與討論

（1）陜西省適宜建設(shè)風(fēng)電場(chǎng)的區(qū)域主要集中在風(fēng)能資源相對(duì)豐富的陜北榆林長(zhǎng)城沿線、延安地區(qū)的洛川、黃龍以及渭南市的韓城、合陽(yáng)、澄城黃河沿岸區(qū)域區(qū)域；全省較適宜建設(shè)風(fēng)電場(chǎng)的區(qū)域主要集中在陜北榆林地區(qū)南部、延安大部、關(guān)中地區(qū)以及陜南漢中盆地及商洛和安康部分地區(qū)；秦嶺山地地形相對(duì)復(fù)雜，對(duì)風(fēng)電場(chǎng)的局地影響非常顯著，同時(shí)年平均風(fēng)速低于3m/s，不適宜建設(shè)風(fēng)電場(chǎng)。

（2）研究中存在的問(wèn)題以及下一步需要改進(jìn)的方面主要有：①同期測(cè)風(fēng)塔數(shù)據(jù)較少，訂正完成的榆林地區(qū)年平均風(fēng)速分布結(jié)果不夠準(zhǔn)確，導(dǎo)致提取的已建風(fēng)電場(chǎng)的DEM數(shù)據(jù)也不夠準(zhǔn)確。②DEM數(shù)據(jù)精度為1∶25萬(wàn)，數(shù)據(jù)分辨率較低，本身已經(jīng)剔除了很多精確的微地形信息，考慮選用更高精度的DEM進(jìn)行計(jì)算。③根據(jù)不同地形因子的數(shù)值分布閾值，疊置形成滿足風(fēng)電場(chǎng)選址條件時(shí)，對(duì)于有影響力的地形因子只是簡(jiǎn)單的疊加，下一步工作可以考慮計(jì)算各因子所占的權(quán)重，通過(guò)建立合適的評(píng)價(jià)模型來(lái)最終確定適宜風(fēng)電場(chǎng)建設(shè)的微地形區(qū)域。

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TM614

A

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1006－4354 （2014）04－0015－05

2014－01－23

王娟敏 （1983—），女，山西壽陽(yáng)人，漢族，碩士，工程師，從事氣候變化及氣候資源應(yīng)用研究。

陜西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目 （2012JM5012），陜西省氣象局科技創(chuàng)新基金項(xiàng)目 （2012M－4），陜西省氣象局2012年重點(diǎn)項(xiàng)目 （2012z－3）