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牛津大學(xué)Nature:機(jī)器學(xué)習(xí)+遙感盤點(diǎn)全球太陽能電池板設(shè)施,助力碳中和!

牛津大學(xué)Nature:機(jī)器學(xué)習(xí)+遙感盤點(diǎn)全球太陽能電池板設(shè)施,助力碳中和!
自2009年1月以來,光伏發(fā)電以每年41% 的速度增長。預(yù)計(jì)到2040年,光伏太陽能發(fā)電將增加近10倍。需要描述其地理空間數(shù)據(jù)來管理發(fā)電間歇性,減輕氣候變化風(fēng)險(xiǎn),并確定與光伏部署所需的土地利用和覆蓋變化引起的生物多樣性、保護(hù)和土地保護(hù)優(yōu)先事項(xiàng)的權(quán)衡,而目前可用數(shù)據(jù)不能滿足這些需求。
牛津大學(xué)Nature:機(jī)器學(xué)習(xí)+遙感盤點(diǎn)全球太陽能電池板設(shè)施,助力碳中和!
圖1. 機(jī)器學(xué)習(xí)+遙感圖像檢測太陽能光伏設(shè)施
在此,牛津大學(xué)L. Kruitwagen等人通過使用遙感圖像、機(jī)器學(xué)習(xí)和大型云計(jì)算的縱向語料庫,提供了商業(yè)、工業(yè)和公用事業(yè)規(guī)模光伏裝置(銘牌容量超過10千瓦的光伏發(fā)電站)的全球基礎(chǔ)設(shè)施清單。作者準(zhǔn)備了一個(gè)包含三個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)、兩個(gè)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN) 和許多啟發(fā)式過濾器的機(jī)器學(xué)習(xí)管道模型,并將其部署在云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施上。
基于此定位并驗(yàn)證了68661個(gè)設(shè)施,比之前可用的數(shù)據(jù)增加了432%(設(shè)施數(shù)量),其中數(shù)量較多的包括中國18449個(gè)、日本 9906個(gè)、美國4525個(gè)、印度2021個(gè)和歐洲的17918個(gè)新裝置。該方法旨在為光伏太陽能報(bào)告不足的地區(qū)傳播提供新的見解。
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圖2. 全球數(shù)據(jù)集的聚合排列
通過對發(fā)電能力、安裝日期、歷史土地覆蓋以及與保護(hù)區(qū)、土著和社區(qū)土地的接近程度的估計(jì)可以豐富數(shù)據(jù)庫,觀察到的安裝日期可用于深入了解設(shè)施級最終投資決策、施工開始、施工完成和設(shè)施運(yùn)營之間的差距。
從全球土地覆蓋圖抽樣,作者觀察到非住宅光伏最常安裝在農(nóng)田上,其次是沙漠和草原。光伏太陽能選址決策有利于農(nóng)業(yè)區(qū),而不利于森林和灌木地。這些發(fā)現(xiàn)強(qiáng)調(diào)需要進(jìn)一步協(xié)調(diào)政策,尋求在減緩氣候變化、提高生物多樣性和生態(tài)系統(tǒng)健康、保護(hù)和土地保護(hù)以及糧食生產(chǎn)之間進(jìn)行權(quán)衡。
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圖3. 新太陽能光伏裝置的現(xiàn)有土地覆蓋
A global inventory of photovoltaic solar energy generating units, Nature 2021. DOI: 10.1038/s41586-021-03957-7

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