区域光伏发电扩张带来的非故意环境风险：基于气候调整的生命周期分析以实现可持续部署

光伏废弃物管理面临区域气候影响与静态估算偏差问题，本研究通过气候调整模型结合动态物质流分析，量化不同气候区光伏板寿命（17-50年）及垃圾生成量，揭示升温加速降解导致的环境风险放大效应，为政策优化提供依据。

　　

刘家文|李良忠|吴洋洋|王佳明|任福天|王鹏|黄磊

江苏大学土木工程与力学学院，镇江，212013，中国

摘要

中国光伏（PV）安装量的指数级增长使得光伏组件的寿命终结管理成为了一个关键的可持续性挑战。传统的废物量化方法忽略了地区特定气候对光伏组件退化的影响，导致废物特征描述不准确和资源分配效率低下。鉴于地区特定气候与光伏组件安装之间的复杂相互作用会导致光伏组件退化和废物的时空变化难以预测，本研究采用了一个经过气候调整的模型来估算区域光伏组件的寿命（范围从17年到50年），并结合动态物质流分析和Weibull分布来预测废物产生量。结果表明，经过气候调整的光伏废物预测与静态基线估计值存在显著差异，且这种差异随着时间和部署规模的增加而扩大。进一步的生命周期评估揭示了环境影响的显著区域差异，特别是在考虑组件退役过程中的重金属泄漏时，人类毒性被低估了27%。未来气候预测被纳入考虑范围，以评估2025年至2050年在三种RCP情景（RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5）下的光伏组件退化情况。研究结果表明，气候变化具有放大效应，即更严重的变暖会加速组件退化并缩短其寿命，从而在没有针对性干预的情况下可能增加未来的废物量和环境风险。这些见解有助于政策制定者和行业利益相关者战略性地优化光伏组件及其回收基础设施的部署和容量。该研究提供了一个数据驱动的框架，通过综合管理能源扩张和环境风险缓解来提高光伏系统的可持续性。

引言

光伏（PV）能源作为减少碳排放和实现气候目标的关键解决方案，已经引起了全球的广泛关注，各国都采取了各种策略来部署光伏能源（Wang等人，2025；Zhang等人，2025）。在国际气候协议的推动和成本下降的背景下，全球光伏装机容量迅速扩张，中国和美国等国家在光伏安装方面处于领先地位（Joshi等人，2025；Rehman等人，2025）。特别是中国政府实施了一系列政策，促进了光伏产业的快速增长（Hu等人，2025；Y. Wang等人，2023b；Zhang等人，2022）。中国的光伏装机容量从2010年的0.26吉瓦增加到2021年的306吉瓦（J. Li等人，2024b），十年间增长了千倍。然而，这种快速扩张也导致了大量光伏组件的累积（Nain和Kumar，2020c），预计到2050年中国的光伏废物量将达到624万吨（Wang等人，2024b）。

虽然光伏安装的快速扩张有助于实现全球气候目标，但也带来了管理光伏组件寿命终结（EoL）的挑战。中国目前缺乏全面的光伏回收监管框架，导致大多数光伏废物被填埋或焚烧，加剧了环境污染（Deng等人，2022a；C. Wang等人，2022b；Wang等人，2024b）。这个问题并非中国独有，许多其他地区也因基础设施不足和监管空白而面临类似的回收瓶颈（Das和Sarmah，2025；Deng等人，2022b；Seo等人，2021）。光伏组件含有有毒化学物质和稀有金属，如铅（Pb）、镉（Cd）和镍（Ni），不当处置可能导致这些物质渗入土壤和水中，威胁人类健康和生态系统（Arta?等人，2023；Chen等人，2020；Deng等人，2022a）。研究表明，填埋场会向土壤中释放73%的镉和21%的碲（Nain和Kumar，2020c）。焚烧会排放一氧化碳（CO）和挥发性有机化合物（Sinha等人，2019a）。尽管回收可以减轻一些影响，但也可能产生污染物（Mahmoudi等人，2021），如甲烷和苯酚（Sun等人，2022），进一步加重环境负担。那么，地区性的光伏部署策略在应对气候变化目标的同时，是否无意中加剧了不必要的环境风险呢？

为了解决这些问题，准确估算各地区的光伏装机容量并评估其整个生命周期的环境影响至关重要。光伏废物的产生取决于多个因素，包括组件的使用寿命（Komoto等人，2018）、历史和未来安装的时空分布以及光伏技术中的材料组成演变（Mahmoudi等人，2021；Wang等人，无日期）。值得注意的是，研究表明，背板封装材料的退化是组件故障的第二大常见原因，这一过程受湿度、温度和辐射等因素的影响（Duan等人，2024；Nain和Kumar，2020c；Weiβ等人，2021；Y. Zhang等人，2023a）。然而，气候变化的动态过程及其对光伏组件退化和废物积累的影响仍缺乏定量研究，这给可持续性评估和光伏管理规划带来了不确定性（Kaaya等人，2021；Poddar等人，2024；Wieser等人，2023）。

为了解决这些问题，早期的废物预测模型依赖于简化假设，如固定的使用寿命，同时忽略了故障概率分布（Paiano，2015）以及关键退化机制，如运输引起的微裂纹、气候驱动的性能衰退和早期故障（Komoto等人，2018；Peeters等人，2017；Yu等人，2024）。气候是退化机制的主要决定因素。例如，在干旱气候中，高温和强烈的紫外线辐射会加速包装材料的光降解和效率损失（Belhaouas等人，2025；Song等人，2023）；而在温带或潮湿气候地区，温度循环和高湿度会加速背板的水解、腐蚀和热机械疲劳（Jordan和Kurtz，2013；Kumar和Kumar，2017；Waqar Akram等人，2022）。这种机械差异直接导致不同气候条件下观察到的性能退化率存在显著的空间差异（Belhaouas等人，2024），使用单一的固定使用寿命或退化率与光伏组件退化的实际物理情况不符。

虽然早期研究已经在组件或系统层面建立了气候驱动的退化模型，但这些模型主要关注点尺度分析或特定材料的机制（Choi等人，2024a；Kaaya等人，2019；J. Li等人，2024b；Lin等人，2022；Liu等人，2023a）。将这些见解转化为适合国家基础设施规划的宏观尺度、空间明确的未来光伏废物流动预测仍存在关键差距。现有方法往往缺乏在省级尺度上整合多气候因素退化机制和动态物质流分析（MFA）的能力（Barkhouse等人，2015；Choi等人，2024b；Kaaya等人，2019；Li等人，2023；Liu等人，2023b；Shao等人，2023；Wang等人，2024a；Z. Zhang等人，2023b）。本研究通过引入一个新颖的建模框架，系统地将多因素气候退化机制与中国省级动态MFA相结合，填补了这一空白。该框架不仅扩展了特定地点的使用寿命估算（Kaaya等人，2019；F. Li等人，2024a；C. Wang等人，2022c），还将经过气候调整的寿命作为动态驱动因素纳入前瞻性废物预测模型中，从而建立了从区域气候效应对组件老化的影响到EoL组件时空积累的定量链，实现了未来光伏废物流的高分辨率映射（Zhang等人，2022）。

此外，户外暴露使光伏组件容易受到物理退化机制的影响，包括玻璃破裂、背板分层、界面水分侵入、封装材料劣化和框架脱落（F. Li等人，2024a；Nain和Kumar，2020a）。这些过程在依赖固定使用寿命假设的研究中常常被忽视，它们会导致有害成分（如Pb和Cd）从暴露的半导体层中释放到环境中（Sinha等人，2019a），带来显著风险（Sinha等人，2019a）。随着光伏部署的扩大和服务寿命的延长，这些风险进一步加剧。当前的生命周期评估（LCA）通常假设寿命终结时材料可以完全回收，并将重金属泄漏归因于填埋，而忽略了组件在运行过程中的排放（Seo等人，2021；Tawalbeh等人，2021），这导致了对光伏环境影响的系统性低估。

本研究引入了一个经过气候调整的模型，通过整合当地气候数据来估算区域平均光伏组件寿命，这些数据作为输入参数用于2009年至2020年的光伏废物量预测的Weibull分布。使用动态MFA和逻辑增长模式对未来到2050年的光伏安装进行了预测。该研究还通过纳入退役阶段和有害物质泄漏，进一步增强了光伏组件的LCA。基于废物量计算和LCA结果，评估了各地区光伏废物的当前和未来环境影响，为优化可持续光伏策略提供了科学依据。此外，考虑到退化对气候条件的强烈依赖性，本研究进一步讨论了气候变化可能如何影响光伏系统的退化过程，并提出了针对地区的具体政策建议，以减轻环境风险并促进光伏的可持续发展。

章节摘录

材料与方法

本节概述了省级光伏废物估算和环境影响评估的方法论框架。首先通过气候调整的退化模型（第2.1节）得出区域特定的使用寿命，然后使用Weibull分析来估算废物产生量。在通过Weibull模型获得的区域特定废物产生量基础上，应用动态物质流分析来预测未来的省级光伏安装情况（第2.2节）。

光伏组件的区域退化率和平均寿命

基于气候数据估算了光伏组件的区域退化率和平均寿命，详细信息见文本S4。

本研究考察了三种退化模式：湿热退化、光降解和温度循环退化。在中国，湿热退化率呈现出从西北向东南递增的趋势（图2、8–10），海南（0.0019%）、广东（0.0016%）和广西（0.0014%）的退化率最高，而西藏（0.00005%）最低。

讨论

本研究提出了一个综合框架，用于评估光伏系统的环境影响，考虑了寿命、废物产生量和生命周期性能的区域差异。结果表明，光伏性能对当地气候条件非常敏感，这些条件显著影响能源输出和退化率。使用固定使用寿命假设会导致废物预测的较大误差，从而削弱了有效的资源规划。

结论

本文的主要目的是研究光伏在气候变化缓解中的实际作用，并为其在不同地区的可持续管理提出政策建议。考虑到气候因素对光伏性能的显著影响，本研究将区域特定条件整合到Weibull模型（即经过气候调整的模型）中，以计算区域平均光伏寿命并预测相应的废物产生模式。

作者贡献声明

刘家文：撰写——原始草稿、可视化、软件开发、方法论设计、调查、数据分析。李良忠：验证、资源协调、数据整理。吴洋洋：撰写——审稿与编辑、监督。王佳明：撰写——审稿与编辑、监督。任福天：监督。王鹏：调查、资金获取、概念构思。黄磊：项目管理。

利益冲突声明

作者声明没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢

本研究得到了国家自然科学基金 [项目编号：42477499、51908249]、国家重点研发计划 [项目编号：2023YFE0121500、2023YFC3205703]、江苏省自然科学基金 [项目编号：BK20231327]、江苏省青兰计划以及江苏省高校高层次人才引进计划 [项目编号：18JDG038]的支持。