优化农光互补系统以实现可持续能源和粮食生产：以土耳其东色雷斯地区为例

《Regional Studies in Marine Science》：Optimizing Agrivoltaic Systems for Sustainable Energy and Food Production: A Case Study of East Thrace, Türkiye

　　**Denizhan Guven | M. Ozgur Kayalica**
**欧洲亚地球科学研究所，伊斯坦布尔技术大学，土耳其**

**摘要**
本研究探讨了农光互补系统在解决土耳其东色雷斯地区气候变化、粮食安全和可持续能源生产这些相互关联的挑战方面的潜力。研究采用多目标优化框架，在不同的经济和环境优先条件下确定光伏板和作物之间的最佳土地分配方案。通过利用全球气候模型的输出结果和机器学习技术，预测可再生能源的发电量和水资源的可用性。优化过程由NSGA-II算法驱动，平衡了收入最大化和减少环境影响这两项竞争性目标。研究结果揭示了利润与环境目标之间的显著权衡，土地利用决策对优先级的设定非常敏感。优先考虑收入最大化会增加光伏板的面积和收入，但会减少作物面积和碳封存量；而重视环境目标的解决方案则会提高农业生产力并降低排放量，尽管可能会牺牲一部分利润。平衡各种权重的方案提供了折中的解决方案，强调了根据利益相关者不同的优先级进行决策的重要性。生命周期评估结果显示，该系统有潜力显著减少全球变暖潜力、颗粒物以及光化学臭氧的影响。此外，农光互补系统还能提高水资源利用效率，使水资源需求减少4.5%至14%，这对像东色雷斯这样水资源匮乏的地区尤为关键。

**引言**
气候变化带来了严峻挑战，表现为全球气温上升、天气模式改变以及极端天气事件增多。政府间气候变化专门委员会（IPCC）报告称，全球平均气温已经比工业化前水平升高了1.1°C，如果不采取紧急措施，预计到21世纪30年代气温可能进一步升高1.5°C[1]。农业对全球粮食安全至关重要，但极易受到气候变化的影响。气温上升可能导致作物产量下降多达25%，而水资源短缺则加剧了粮食系统的风险[2]。农光互补技术将太阳能光伏（PV）系统与农业生产结合起来，为这些危机提供了双重解决方案。这种方法可将土地利用效率提高多达70%，同时满足能源和粮食安全的需求[3]。通过提供遮荫，农光互补系统可以缓解热应激，降低作物表面温度2-5°C[4]，并在干旱地区减少20%的蒸发率[5]。从经济角度看，这些系统能够产生可再生能源并维持农业生产力；在日本，农光互补系统已证明能够满足31%的电力需求，同时保持80%的作物产量[6]。从环境角度来看，农光互补系统可减少温室气体排放，防止大规模太阳能设施对生态环境的破坏，还能提高土壤水分保持能力，从而提升长期可持续性[7]。作为一种创新策略，农光互补技术不仅有助于应对全球气候变化，还能促进农业系统的韧性。

**研究背景**
土耳其东色雷斯地区因其丰富的农业活动和不断增长的能源需求，成为评估农光互补系统潜力的理想案例。这一策略符合向可再生能源转型并维持农业生产力这一全球目标。此外，随着土耳其致力于根据国际协议减少温室气体排放，优化农光互补系统为在气候变化面前实现可持续能源生产和农业韧性提供了可扩展的解决方案[9]。本研究旨在深入探讨农光互补系统设计中的环境与经济权衡，利用全球气候模型（GCM）输出和先进的优化技术，量化农光互补系统在未来的气候情景下提高可再生能源发电量、减少碳排放和维持作物产量的潜力。研究结果将为政策制定者、土地所有者及相关利益方提供有关采用农光互补系统的可行性和益处的信息，为土耳其乃至更广泛的地区推动可持续能源和粮食生产体系的建立提供参考。

**相关研究**
近期研究强调了优化农光互补系统以提高土地利用效率和平衡能源-粮食生产的重要性。Ravilla等人[10]通过技术经济分析和生命周期评估表明，优化配置可将温室气体排放量减少20%，土地利用效率提高至多25%。Toledo和Scognamiglio[11]提出了结合生态因素的空间优化模型，Reasoner和Ghosh[12]则指出，优化后的光伏板布局通过合理管理遮阳和光照分布可以提升作物产量稳定性。Wagner等人[13]应用后果生命周期评估（LCA）发现，农光互补系统可减少15%的气候影响；Prakash等人[14]表明，战略性遮阳措施可在不降低产量的情况下提高小麦系统的水资源利用效率10%。Kumar和Chopra[15]提出的循环型“葡萄光互补”模型结合了基于区块链的资源管理技术，实现了地下水资源依赖度降低100%以及每兆瓦土地使用效率提高1.984公顷的目标。建模技术的进步使得系统分析更加细致：Riaz等人[16]利用计算流体动力学量化了风速和热效应，提高了15%的能源效率；Riaz等人[17]通过双目标优化使系统效率提升了10%；Younes等人[18]展示了半透明微跟踪模块的有效性，既能保证14-26%的光传输率，又能保持21-24%的能源效率。此外，还有一些研究探讨了农光互补系统在区域应用和系统集成方面的策略，如Soto-Gómez[19]对不同作物和牲畜系统的应用进行了总结，指出其适应多种气候条件的能力；Xia等人[20]为干旱地区设计了提高水资源利用效率25%的方案；Giri等人[21]利用人工神经网络-遗传算法（ANN-GA）模型同时优化了能源和粮食生产；Grubbs等人[22]开发的基于微气象学的跟踪优化方法使年能源产量提高了86.71%，同时最小化了作物产量损失；Alam和Butt[23]证明定制化的跟踪策略能在保持80%的能源产量的同时维持40-80%的生物量生产力。

**本研究的主要贡献**
与以往主要关注产量影响、技术经济性能或静态土地利用配置的研究相比，本研究有三个关键贡献：
1. 将多目标优化与高精度全球气候模型（GCM）相结合，进行长期系统评估；
2. 将生命周期评估（LCA）与经济绩效相结合，直接关联环境和经济结果；
3. 应用NSGA-II算法量化在不同优先条件下的经济和环境目标之间的权衡，为农光互补系统评估提供了更全面的框架。

**研究方法**
本研究开发了一种综合方法论框架，用于评估在未来的气候条件下农光互补系统的技术经济和环境性能。该框架结合了气候预测分析、基于机器学习的太阳能预测、多目标优化和生命周期评估。图1展示了本研究中应用的总体研究框架。首先，从选定的CMIP6全球气候模型中获取气候预测数据；然后，通过优化和生命周期评估分析获得结果。

**结果分析**
本研究首先考察了在不同利润-环境权重配置下的最佳土地分配方案，随后使用生命周期评估指标评估优化后的农光互补系统的环境影响，最后通过替代气候情景和敏感性分析验证结果的稳健性。

**讨论与政策建议**
研究发现，土地分配决策中存在利润最大化与环境可持续性之间的矛盾：当收入权重增加时，光伏板面积扩大，虽然增加了利润，但作物面积减少，从而略微降低了净排放量；当优先级偏向环境目标时，系统实现了更低的生命周期排放量和更高的每美元利润对应的二氧化碳减排量。

**结论**
研究表明，农光互补系统是应对气候变化、粮食安全、土地利用效率和可持续能源生产挑战的可持续解决方案。以土耳其东色雷斯地区为例，该地区农业活动活跃且太阳能资源丰富，研究重点关注了光伏与农业结合的双重效益。研究结果符合全球可再生能源发展目标，同时支持农业生产力提升，为政策制定者提供了宝贵参考。

**作者贡献声明**
Denizhan Guven：撰写、审稿与编辑、初步草稿撰写、可视化展示、数据验证、软件开发、方法论设计、调查实施、数据分析、概念框架构建。
M. Ozgur Kayalica：撰写、审稿与编辑、项目监督、概念框架制定。

**数据获取**
本研究期间生成或分析的数据集可向相应作者请求获得。

**关于生成式人工智能和辅助写作技术**
在撰写过程中，作者使用了ChatGPT 5.2工具来提升文本的可读性和语言表达。使用该工具后，作者对内容进行了必要的修改和编辑，并对发表的内容负全责。

**研究资助**
本研究得到了伊斯坦布尔技术大学科学研究项目协调基金（协议编号PSA-2025-47542）的资助。

**利益冲突声明**
作者声明没有已知可能影响本研究结果的财务利益冲突或个人关系。

**致谢**
作者感谢2025年10月5日至10日在克罗地亚杜布罗夫尼克举行的第20届能源、水和环境系统可持续发展会议（SDEWES），在该会议上展示了本研究的初步成果。