碳中和目标驱动下，光伏发电装机水平预计将成倍增长。空气污染将会降低光伏发电水平，有损光伏发电的“减污降碳”效益，然而，我国空气污染及其改善对光伏发电的影响仍缺乏系统研究。针对这一问题，清华大学环境学院、碳中和研究院与哈佛大学研究团队耦合潜力评估与逐步线性回归统计模型，以1995年至2019年为分析时间尺度，以覆盖我国陆上全域的数据格点为空间框架，针对性地解析空气污染控制重点区域及不同气象条件下光伏发电水平的时间、空间变动性及其驱动因素，量化了空气质量提升对光伏发电与实现碳中和的协同效益。本研究首次将空气污染水平与气象条件的变化纳入统一分析框架下，综合考察其对我国光伏发电的影响。若不考虑同期气象因素变动对光伏发电的影响，则近十年我国空气质量改善对光伏发电的协同效益将被显著低估。

研究表明，2008年以来，我国空气质量改善对中国太阳能发电水平有着显著的正效益。排除气象条件影响，以我国2020年太阳能光伏装机情况进行分析，与2008年相比，2020年空气质量的提升可为全国光伏装机带来45亿千瓦时的光伏发电增益，相当于我国2020年光伏年发电量的1.7%，其中，华北、华东及南方电网发电量增益贡献占比达87%。该发电增益可折算为约19亿元售电收入，以及替代煤电机组潜在的3.6百万吨二氧化碳减排量，1.5、1.4、0.2千吨二氧化硫、氮氧化物及一次细颗粒物减排量。如果2060年我国空气质量进一步提升（以当前西藏地区水平作为目标参考），则实现碳中和目标所需的光伏发电装机与空气质量水平维持在2008年水平的情景相比将下降5.7%。

图1 中国大陆（A、B、C）及华东电网（D、E、F）和西藏电网（G、H、I）直射（DNI）潜力与散射（DIF）潜力的时间演变及趋势。格点颜色代表从起始年（横坐标）到终末年（纵坐标）的潜力变化趋势，黑色点状标记代表该趋势统计显著

该研究首先通过潜力评估模型逐小时评估了1995年至2019年我国光伏发电的小时级出力特征，并依据直射光和散射光对发电量的贡献将总潜力分解为直射潜力与散射潜力（图1）。研究发现，从1995年到2019年，我国总潜力呈现1.07%/10年的下降趋势，直射光与散射光贡献潜力分别呈1.85%/10年和1.03%/10年的下降与上升趋势。潜力变动特征区域差异明显，区别于总体长期趋势，2008年以后我国华东、东北及华北电网的直射潜力与散射潜力分别呈3.20%/10年和5.70%/10年的上升与下降趋势。

图2 中国大陆总潜力（A）、直射潜力（B）与散射潜力（C）变动性（当年潜力相对于25年平均潜力变化）的驱动因素分解。红色折线代表潜力评估模型输出的总潜力值，黑色折线代表统计模型输出的影响因素驱动力的叠加值。

研究进一步耦合了多因素逐步回归统计模型，对光伏发电水平的长时序时空变动特征进行因素分解（图2）。结果表明，气溶胶光学厚度（AOD）与云面积指数（CAR）为主导影响因素。2008年以前，AOD对全国除西北电网外地区的影响呈1.08%/10年的增强趋势，其中增速最快的地区为华东电网，增速为4.89%/10年。随着我国空气污染控制措施的逐步加严，2008年以后，AOD对全国除西北电网外地区的影响呈0.92%/10年的下降趋势。其中受益于积极有效的空气污染控制措施，AOD影响的降低在华东电网最为显著，以3.11%/10年的下降趋势恢复该地区潜力。而对于我国华中、南方与西藏电网而言，2008年以后CAR与湿度的影响以2.17%/10年速度加剧，完全抵消了AOD下降的协同效益，导致区域潜力呈下降趋势。

图3 图形摘要

该研究揭示的空气质量改善对光伏发电、气候治理和空气质量提升的协同效益不仅对我国实现清洁空气与碳中和双重目标具有参考价值，对于其他面临气候变化和空气污染双重挑战的国家也具有积极借鉴意义。实施卓有成效的空气污染控制措施将有助于光伏发电水平的提升，减少实现脱碳目标所需的电力基础设施以及光伏生产中对土地、稀土元素的需求；而光伏发电水平的提升将加速其对传统高碳电源的取代，进一步提升空气质量。

4月28日，该成果以“我国空气质量的改善将提升太阳能发电水平并加速碳中和目标的实现”（Improved air quality in China can enhance solar power performance and accelerate carbon neutrality targets）为题在线发表于细胞（Cell）出版社姊妹刊《一个地球》（One Earth）（图3）。

清华大学环境学院博士后陈诗为论文第一作者，环境学院鲁玺副教授和哈佛大学迈克尔·麦克尔罗伊（Michael B. McElroy）教授为共同通讯作者，郝吉明院士、贺克斌院士、环境学院王书肖教授、美国哈佛大学中国项目执行主任克里斯·尼尔森（Chris P. Nielsen）及清华大学环境学院耿冠楠助理研究员为共同作者。本研究受到国家自然科学基金杰出青年基金、重点项目、面上项目、清华大学-INDITEX可持续发展基金资助项目、哈佛大学校长办公室及哈佛全球研究所资助项目、国家博士后创新人才支持计划和清华大学“水木学者”计划等资助。