الديناميكيات التطورية لاستخدام الأراضي لمحطات الطاقة الكهروضوئية في مدينة إردوس على مدى فترة زمنية طويلة ونمذجة السيناريوهات

  • role: First author第一作者
  • Affiliation:

    Inner Mongolia Research Institute of China University of Mining and Technology-Beijing, Ordos 010300, China

  • Email:gqygqy666@163.com
  • Introduction:E-mail gqygqy666@163.com
GUO Qiyu1,  
  • Affiliation:

    Inner Mongolia Research Institute of China University of Mining and Technology-Beijing, Ordos 010300, China

LI Kangning1,  
  • Affiliation:

    State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China

CHEN Yunhao2,  
  • role: Corresponding author通信作者
  • Affiliation:

    Inner Mongolia Research Institute of China University of Mining and Technology-Beijing, Ordos 010300, China

  • Email:jjb@cumtb.edu.cn
  • Introduction:E-mail jjb@cumtb.edu.cn
JIANG Jinbao1*

ملخص

تعتبر الطاقة الشمسية كطاقة نظيفة، من خلال تقليل انبعاثات الكربون، تساهم في تحقيق أهداف ذروة الكربون والحياد الكربوني. تستخدم محطات الطاقة الكهروضوئية ضوء الشمس لتوليد الكهرباء، وهي شكل هام من أشكال الطاقة النظيفة، حيث تحول الطاقة الشمسية إلى كهرباء من خلال تقنية التحويل الكهروضوئي، مما يحقق عملية توليد طاقة منخفضة الكربون وخالية من التلوث. إدراج محطات الطاقة الكهروضوئية في تصنيف استخدام الأراضي يساعد في تقييم شامل لاستخدام موارد الأراضي وتأثيرها على البيئة الإيكولوجية. مع ذلك، الدراسات الحالية تفتقر إلى دراسات طويلة الأمد لتغير استخدام الأراضي لمحطات الطاقة الكهروضوئية، ولا توجد توقعات مستقبلية لبناء محطات الطاقة الكهروضوئية بناءً على سيناريوهات سياسة مختلفة. تستند هذه الدراسة إلى بيانات Landsat 5 و GF-2 خلال الفترة من 2000 إلى 2023 لتفسير محطات الطاقة الكهروضوئية في مدينة إردوس بصرياً، وتحليل تغير مساحة المحطات والتحول النوعي والتغير المكاني على مستوى المدينة. علاوة على ذلك، ترسم الدراسة إسقاط Gaussian الإهليلجي، ومن خلال تحليل تطور مركز الثقل لإسقاط الإهليلجي، يتم تحليل التغيرات المكانية والزمانية لمحطات الطاقة الكهروضوئية في إردوس كل 5 سنوات خلال 2000-2023. وأخيرًا، باستخدام نموذج PLUS لتحليل العوامل الدافعة والتنبؤ بأنواع استخدام الأراضي المستقبلية في إردوس تحت سيناريوهات سياسة مختلفة. تظهر النتائج أن نمط التغير المكاني الإقليمي لاستخدام الأراضي في إردوس خلال 2000-2011 و2011-2023 كان بشكل عام متوافقًا، لكن التغير الإقليمي أظهر سمات جديدة. منذ عام 2011، بدأت بعض أنواع استخدام الأراضي تتحول إلى محطات طاقة كهروضوئية. علاوة على ذلك، يظهر تحليل نموذج PLUS أن النمو السكاني، ودرجة حرارة سطح الأرض، وتدفق حرارة التربة، والسياسات، وكميات الأمطار هي العوامل الرئيسية التي تسبب تغيرات في استخدام الأراضي في إردوس، وتم التنبؤ بأنواع استخدام الأراضي حتى عام 2030 في ثلاثة سيناريوهات سياسية. في السيناريوهات الثلاثة، أظهرت كل من المساحات السكنية والغابات والمسطحات المائية والأراضي الزراعية والمراعي ومحطات الطاقة الكهروضوئية زيادة ملحوظة. تم التنبؤ بأن تضائل مساحة الصحراء والرمال بحوالي 173.57 كيلومتر مربع و1.91 كيلومتر مربع على التوالي مقارنة بعام 2023؛ في حين أن بقية أنواع استخدام الأراضي شهدت زيادة، بما في ذلك زيادة في محطات الطاقة الكهروضوئية بحوالي 2.46 كيلومتر مربع. يوفر التنبؤ بأنواع استخدام الأراضي لإردوس في سيناريوهات مختلفة أساسًا علميًا لتخطيط الأراضي وإدارة الموارد وحماية البيئة في المدينة.

مفهوم

الاستشعار عن بعد;محطات الطاقة الكهروضوئية;النمط المكاني;التغير المكاني الزمني;العوامل الدافعة;نمذجة السيناريو

References

  1. 1.
    Bian Z H, Ma X X, Gong L C, Zhao J, Zeng C F and Wang L C. 2017. Land use prediction based on clue-s model under different non-spatial simulation methods: a case study of the qinhuai river watershed. Scientia Geographica Sinica, 37(2): 252-258
  2. 2.
    Chen N, Xin C L, Zhang B, Xin S J, Tang D B, Chen H X and Ma X. 2023. Contribution of multi-objective land use optimization to carbon neutrality: a case study of Northwest China. Ecological Indicators, 157: 111219
  3. 3.
    Du H L. 2022. Practical exploration of ordos to promote green and innovative development of energy industry. New Economy and Future Industry, (4): 50-54
  4. 4.
    Feng Q L, Niu B W, Ren Y, Su S, Wang J D, Shi H D, Yang J Y and Han M Y. 2024. A 10-m national-scale map of ground-mounted photovoltaic power stations in China of 2020. Scientific Data, 11: 198
  5. 5.
    Guo G J. 2019. Research on the Influence of local government's environmental policy on regional ecological efficiency: based on 2008~2017 provincial panel data. Shanghai: East China Normal University
  6. 6.
    Hai K, Wang S Y, Tu P, Yang R X, Ma Y X, Liang J Z, Liu W H and Wu L L. 2022. Spatio-temporal patterns and driving forces of recent (1992—2015) land cover change in countries along the belt and road initiative. National Remote Sensing Bulletin, 26(6): 1220-1235
  7. 7.
    Hao Q M. 2014. Study on the current situation and development of solar energy application in Erdos city. Technological Pioneers, (3): 151-152
  8. 8.
    Hazra A, McNally A, Slinski K, Arsenault K R, Shukla S, Getirana A, Jacob J P, Sarmiento D P, Peters-Lidard C, Kumar S V and Koster R D. 2023. NASA’s NMME-based S2S hydrologic forecast system for food insecurity early warning in southern Africa. Journal of Hydrology, 617: 129005.
  9. 9.
    Jiang H, Yao L, Bai Y Q and Zhou C H. 2024. Assessment of rooftop photovoltaic power generation potentials by using multisource remote sensing data. National Remote Sensing Bulletin, 28(11): 2801-2814
  10. 10.
    Karra K, Kontgis C, Statman-Weil Z, Mazzariello J C, Mathis M and Brumby S P. 2021. Global land use/land cover with Sentinel 2 and deep learning//2021 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium IGARSS. Brussels: IEEE: 4704-4707
  11. 11.
    Li K N, Chen Y H, Wang M J and Gong A D. 2019. Spatial-temporal variations of surface urban heat island intensity induced by different definitions of rural extents in China. Science of the Total Environment, 669: 229-247.
  12. 12.
    Liang J T, Chen C, Sun W W, Yang G, Liu Z S and Zhang Z L. 2023. Spatio-temporal land use/cover change dynamics in Hangzhou Bay, China, using long-term Landsat time series and GEE platform. National Remote Sensing Bulletin, 27(6): 1480-1495
  13. 13.
    Liang X, Guan Q F, Clarke K C, Liu S S, Wang B Y and Yao Y. 2021. Understanding the drivers of sustainable land expansion using a patch-generating land use simulation (PLUS) model: a case study in Wuhan, China. Computers, Environment and Urban Systems, 85: 101569.
  14. 14.
    Liu B C and Huo X K. 2024. Prediction of photovoltaic power generation and analyzing of carbon emission reduction capacity in China. Renewable Energy, 222: 119967.
  15. 15.
    Liu B X, Huang Y H, Fu J Y and Jiang D. 2012. Analysis on spatio-temporal change and driving forces of land use in Tianjin harbor. Journal of Geo-information Science, 14(2): 270-278
  16. 16.
    Liu J Y and Buheaosier. 2000. Study on spatial-temporal feature of modern land-use change in China: using remote sensing techniques. Quaternary Sciences, 20(3): 229
  17. 17.
    Long R Y, Cui W H and Li Q W. 2017. The evolution and effect evaluation of photovoltaic industry policy in China. Sustainability, 9(12): 2147
  18. 18.
    Ma S, Liu J H, Zhang P, Tu X Y, Zhou J N, Liu Y and Zheng Y J. 2023. Characterizing the development of photovoltaic power stations and their impacts on vegetation conditions from Landsat time series during 1990-2022. Remote Sensing, 15(12): 3101
  19. 19.
    Prudente V H R, Skakun S, Oldoni L V, Xaud H A M, Xaud M R, Adami M and Sanches I D. 2022. Multisensor approach to land use and land cover mapping in Brazilian Amazon. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 189: 95-109
  20. 20.
    Qu Z, Yang S C, Xiao J H. 2024. Current situation and potential of photovoltaic power plant construction in northwestern China under the background of carbon peaking and carbon neutrality. Journal of Arid Land Resources and Environment, 38(2): 20-26
  21. 21.
    Quan J L, Chen Y H, Zhan W F, Wang J F, Voogt J and Wang M J. 2014. Multi-temporal trajectory of the urban heat island centroid in Beijing, China based on a Gaussian volume model. Remote Sensing of Environment, 149: 33-46
  22. 22.
    Tang X J, Woodcock C E, Olofsson P and Hutyra L R. 2021. Spatiotemporal assessment of land use/land cover change and associated carbon emissions and uptake in the Mekong River Basin. Remote Sensing of Environment, 256: 112336.
  23. 23.
    Tian Z Q, Zhang Y, Liu X, Chen S Y, Liu B L and Wu J H. 2024. Effects of photovoltaic power station construction on terrestrial environment: retrospect and prospect. Environmental Science, 45(1): 239-247
  24. 24.
    Wang B J and Yu P. 2022. Evaluation on the policy efficacy and effect of photovoltaic industry——quantitative analysis of China's policy texts from 2010 to 2020. Soft Science, 36(8): 9-16
  25. 25.
    Wang Z Y, Wang J, Gao Y, Dang X H and Meng Z J. 2019. Impacts of photovoltaic power station construction on ecology environment in sandy area. Bulletin of Soil and Water Conservation, 39(1): 191-196
  26. 26.
    Xu X C, Li B J, Liu X P, Li X and Shi Q. 2021. Mapping annual global land cover changes at a 30 m resolution from 2000 to 2015. National Remote Sensing Bulletin, 25(9): 1896-1916
  27. 27.
    Yu Z L, Zhao M S, Gao Y F, Wang T, Zhao Z D and Wang S H. 2023. Multiscenario simulation and prediction of land use in Huaibei city based on CLUE-S and PLUS models. Applied Sciences, 13(12): 7142.
  28. 28.
    Zhang X, Liu L Y, Chen X D, Gao Y, Xie S and Mi J. 2020. GLC_FCS30: global land-cover product with fine classification system at 30 m using time-series Landsat imagery. Earth System Science Data, 13(6): 2753-2776
  29. 29.
    Zhang X, Wang M P and Shi W. 2024. Scenario analysis of PV power generation path in Ordos region under carbon neutrality target. Solar Energy, (4): 20-28.
  30. 30.
    Zhu J F, Zhou Y, Wang S X, Wang L T, Liu W L, Li H T and Mei J J. 2019. Analysis of changes of Baiyangdian wetland from 1975 to 2018 based on remote sensing. Journal of Remote Sensing (in Chinese), 23(5): 971-986
  31. 31.
    Zou C N, Li S X, Xiong B, Chen Y P, Zhang G S, Xie X P, Liu H L, Ma F, Liang Y B, Zhu K, Guan C X, Pan S Q, Hou M F, Yuan Y L, Lou S H.2024. Connotation, pathway and significance of carbon neutrality “super energy system”: A case study of the Ordos Basin, NW China. Petroleum Exploration and Development, 51(4): 924-936

قراءة النص الكامل

The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website