基于GIS和多因子决策的中国陆域风能及太阳能开发适宜性评价

张景轩; 王汉勋; 张彬

doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2025-0732

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基于GIS和多因子决策的中国陆域风能及太阳能开发适宜性评价

更新时间：2026-10-15

- 基于GIS和多因子决策的中国陆域风能及太阳能开发适宜性评价
- 基于GIS和多因子决策的中国陆域风能及太阳能开发适宜性评价
- 太阳能学报 2026年47卷第9期页码：772-780
- 作者机构：
- 作者简介：
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- DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2025-0732
  中图分类号： X382
- 网络首发：2026-10-10，
  
  纸质出版：2026
- 稿件说明：
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张景轩, 王汉勋, 张彬. 基于GIS和多因子决策的中国陆域风能及太阳能开发适宜性评价[J]. 太阳能学报, 2026,47(9):772-780.

张景轩, 王汉勋, 张彬. 基于GIS和多因子决策的中国陆域风能及太阳能开发适宜性评价[J]. 2026, 47(9): 772-780.
张景轩, 王汉勋, 张彬. 基于GIS和多因子决策的中国陆域风能及太阳能开发适宜性评价[J]. 太阳能学报, 2026,47(9):772-780. DOI： 10.19912/j.0254-0096.tynxb.2025-0732.

张景轩, 王汉勋, 张彬. 基于GIS和多因子决策的中国陆域风能及太阳能开发适宜性评价[J]. 2026, 47(9): 772-780. DOI： 10.19912/j.0254-0096.tynxb.2025-0732.

摘要

结合层次分析法和模糊数学法

综合考虑能源分布、地形地貌与人类活动等因素

建立新能源开发影响因子指标体系

形成多因子决策系统

评估中国风能及太阳能开发适宜性。研究结果表明

中国风能开发适宜区集中在“三北”地区

内蒙古自治区、新疆维吾尔自治区、甘肃省、青海省这4个省区最优/较优适宜区占全国总量超过90%。中国太阳能开发适宜区集中在华北及西北地区

新疆、内蒙古、甘肃、青海四省区最优/较优适宜区占比超过80%。研究成果为中国以风能、太阳能为主的可再生能源开发利用提供了有效支撑。

Abstract

By integrating the Analytic Hierarchy Process and fuzzy mathematics

this study established an indicator system for influencing factors of new energy development

incorporating energy distribution

topography

and human activities

thereby forming a multi-criteria decision-making system to evaluate the suitability of wind and solar energy development in China. The results indicate that the most suitable areas for wind energy development in China are concentrated in the "Three Norths" regions （Northeast

North

and Northwest China）. Inner Mongolia

Xinjiang

Gansu

and Qinghai account for over 90% of the country's total optimal and suboptimal suitable areas. For solar energy development

the most suitable areas are primarily located in North and Northwest China

with Xinjiang

Inner Mongolia

Gansu

and Qinghai provinces comprising more than 80% of the national optimal and suboptimal suitable zones. The findings of this study provide effective support for the development and utilization of renewable energy in China

focusing on wind and solar power.

关键词

Keywords

references

王双明, 刘浪, 赵玉娇, 等. “双碳”目标下赋煤区新能源开发: 未来煤矿转型升级新路径[J]. 煤炭科学技术, 2023, 51(1): 59-79.

张兴凯, 张文臣, 高祥虎, 等. 风能和太阳能清洁能源的发展现状与挑战[J]. 科技中国, 2024(8): 47-50.

Shao M, Han Z X, Sun J W, et al.A review of multi-criteria decision making applications for renewable energy site selection[J]. Renewable Energy, 2020, 157: 377-403.

Ali S, Taweekun J, Techato K, et al.GIS based site suitability assessment for wind and solar farms in Songkhla, Thailand[J]. Renewable Energy, 2019, 132: 1360-1372.

Barzehkar M, Parnell K E, Mobarghaee Dinan N, et al.Decision support tools for wind and solar farm site selection in Isfahan Province, Iran[J]. Clean Technologies and Environmental Policy, 2021, 23(4): 1179-1195.

Islam M R, Islam M R, Imran H M.Assessing wind farm site suitability in Bangladesh: a GIS-AHP approach[J]. Sustainability, 2022, 14(22): 14819.

Benti N E, Alemu Y B, Balta M M, et al.Site suitability assessment for the development of wind power plant in Wolaita area, Southern Ethiopia: an AHP-GIS model[J]. Scientific Reports, 2023, 13: 19811.

Ali Raza M, Yousif M, Hassan M, et al.Site suitability for solar and wind energy in developing countries using combination of GIS- AHP; a case study of Pakistan[J]. Renewable Energy, 2023, 206: 180-191.

Rekik S, El Alimi S.Optimal wind-solar site selection using a GIS-AHP based approach: a case of Tunisia[J]. Energy Conversion and Management: X, 2023, 18: 100355.

王雷, 苗程广, 韩晓亮, 等. 基于GIS+BIM的新能源选址关键技术及应用[J]. 测绘通报, 2024(10): 168-173.

王芳蕾, 许钦栋. 徐州市风电场建设土地适宜性评价[J]. 能源与环境, 2021(1): 91-93.

周雨诗, 张彦, 王海金, 等. 基于ArcGIS与多因子模型的风力发电场选址评估[J]. 太阳能学报, 2023, 44(12): 251-259.

Ajanaku B A, Strager M P, Collins A R.GIS-based multi-criteria decision analysis of utility-scale wind farm site suitability in West Virginia[J]. GeoJournal, 2022, 87(5): 3735-3757.

Al Garni H Z, Awasthi A. Solar PV power plants site selection[M]//Advances in Renewable Energies and Power Technologies. Amsterdam: Elsevier, 2018: 57-75.

Saaty T L.Group decision making and the AHP[J]. Springer Berlin Heidelberg,1989: 59-67.

蔡鹤生, 周爱国, 唐朝晖. 地质环境质量评价中的专家-层次分析定权法[J]. 地球科学, 1998, 23(3): 299-302.

王建录, 赵萍, 林志民, 等. 风能与风力发电技术[M]. 3版. 北京: 化学工业出版社, 2015.

GB/T 18710—2002 风电场风能资源评估方法[S].

陈砺, 严宗诚, 方利国. 能源概论[M]. 2版. 北京: 化学工业出版社, 2019.

汪青春, 温婷婷, 余迪, 等. 基于多源资料的青海省风能资源再评估研究[J]. 青海科技, 2020, 27(4): 70-79, 100.

中国气象局风能太阳能资源评估中心. 中国风能资源评估报告 2009[M]. 北京: 气象出版社, 2010.

GB/T 37526—2019 太阳能资源评估方法[S].

邓院昌, 余志, 钟权伟. 风电场宏观选址中地形条件的分析与评价[J]. 华东电力, 2010, 38(8): 1244-1247.

Derafshi K, Motevalli S, Bairamvand R, et al.Analysis of wind power characteristics and the influence of topography, with a renewable energy generation approach (case study: Mazandaran province)[J]. Researches in Earth Sciences, 2025, 16: 92-114.

曹炯玮, 魏加华, 李想, 等. 青海省太阳能-风能发电潜力评估及时空格局[J]. 太阳能学报, 2023, 44(10): 255-265.

Sánchez-Lozano J M, Teruel-Solano J, Soto-Elvira P L, et al. Geographical information systems (GIS) and multi-criteria decision making (MCDM) methods for the evaluation of solar farms locations: case study in south-eastern spain[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2013, 24: 544-556.

高勇, 郑伟呈, 尉正斌. 基于GIS分析的风电场宏观选址方法研究与应用[J]. 中国新技术新产品, 2023(7): 125-128.

葛美玲, 封志明. 中国人口分布的密度分级与重心曲线特征分析[J]. 地理学报, 2009, 64(2): 202-210.

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