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 土壤水分是影響自然界中水分平衡的一個重要參量，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箨懶詺夂颍昃鶜鉁貫?0.7 ～4.6 ℃ ( 依據(jù) 1985～2005 年的平均氣溫數(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，本實驗選取光伏電站建成前、后 4～9 月這 6 個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 )，對影像進行中值濾波 (median filter)，削弱噪聲點對后續(xù)運算的干擾；最終進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 的計算

本研究采用 MPDI 反演土壤水分 [8-9]，其計算式可表示為：
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)計區(qū)總面積的百分比 [10]。fv 的計算式可表示為 [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 的計算結(jié)果與土壤水分真實值之間存在高相關(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，因此其能夠較好地反映有植被覆蓋時的土壤水分情況。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，運用 ArcMap 軟件對不同時期時遙感影像中的光伏陣列區(qū)域進行矢量化，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做一個緩沖區(qū)，以此方式共做 20 個緩沖區(qū)，并以光伏陣列覆蓋區(qū)及其周圍的 20 個緩沖區(qū) (1#～20#) 作為研究范圍。20 個緩沖區(qū)的分布情況如圖 2 所示。
同時，為避免地表類型差異過大對實驗結(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，計算光伏電站建成前、后 6 個月內(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

本文通過計算相鄰區(qū)域內(nèi) MPDI 平均值的差值 dn(n 為第 n 個緩沖區(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，其計算式
為：

式中，an 為第 n 個緩沖區(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) 進行配對樣本的 t 檢驗或配對樣本的 Wilcoxon 符號秩和檢驗 [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)個數(shù) ( 即樣本數(shù) )，且 t 檢驗樣本數(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，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，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 月時電站建成后的降水量高于建成前，而8 月和9月時的則正好相反。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，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，但可以發(fā)現(xiàn)，5 月和6 月時光伏電站建成后的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)進行配對樣本的差異顯著性檢驗，來確定光伏陣列對土壤水分的影響范圍。實驗中的樣本數(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，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，但是這種影響會是一個長期、持續(xù)、累積的過程。在光伏電站運營的初期階段，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，比如是否會造成土壤性質(zhì)不可逆的轉(zhuǎn)變，是否會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一步探究。另外，地理環(huán)境是一個有機的整體，地表土壤水分僅僅是諸多環(huán)境因子中的一個，光伏電站是否會對其他環(huán)境因子產(chǎn)生影響，影響效果如何，仍需要進一步研究。

原標(biāo)題：光伏電站對土壤水分有什么影響？