Tong, L.Y., Li, Z., Yoo, C., Jia, S., Zhu, R., & Im, J. (2026). Rooftop solar supports carbon-neutral transition in Hong Kong’s building sector. Communications Sustainability, 1, 156. [HTML] [PDF]

研究亮点

• 面向香港 338,550 栋建筑，开展 0.5 米分辨率的屋顶太阳能资源制图。
• 结合精细城市形态、高频卫星云观测与地面气象数据，刻画云和遮阴对太阳辐射的影响。
• 在研究设定的部署情景下，年发电潜力约 37.7 亿千瓦时，25 年系统寿命期内的累计净减碳潜力约 2,490 万吨 CO₂。
• 联合评估安装成本、上网电价政策、建筑用电需求和生命周期排放，为部署优先级提供依据。

摘要

在建筑密集、云覆盖频繁的城市中，屋顶光伏究竟能够为减碳贡献多少？本研究以香港为例，将高分辨率屋顶太阳辐射制图、光伏发电潜力、经济可行性和生命周期碳核算纳入统一框架。研究利用激光雷达数字表面模型描述屋顶形态与周边遮阴，结合葵花八号、九号卫星的云光学厚度数据和地面观测，估计实际云况下的太阳辐射。分析采用 2016—2024 年的观测数据，覆盖全港 338,550 栋建筑。考虑温度对组件效率的影响后，屋顶光伏年发电潜力约为 3.77 太瓦时（37.7 亿千瓦时）。研究进一步揭示了安装成本和政策支持对经济回报的影响，并通过建筑尺度地图识别能源、经济与减碳收益较高的潜在部署位置。

1. 研究背景

在土地资源紧张的城市，建筑屋顶为发展可再生能源提供了重要空间。但到达屋顶的太阳辐射受到坡度、朝向、周边建筑、地形及大气条件的共同影响。香港高层建筑密集、地形复杂，遮阴作用明显；频繁变化的云层还会改变太阳辐射总量及其季节分布。

因此，屋顶光伏评估需要同时回答几个相互关联的问题：不同屋顶能够产生多少电力？安装系统的成本何时能够收回？考虑设备制造、运输和退役等过程后，还能带来多少净减碳收益？本研究在建筑尺度上将这些问题串联起来。

2. 数据与方法

研究综合使用 0.5 米分辨率的激光雷达数字表面模型、建筑轮廓、葵花八号与九号卫星的云光学厚度数据，以及地面太阳辐射和气温观测，分析 2016—2024 年的屋顶太阳能资源。主要包括三个环节：

1. 考虑实际云况的太阳辐射估计。 通过半球视域算法计算晴空辐射及遮阴效应，再用随机森林结合晴空辐射和卫星云光学厚度，预测包含实际云况影响的全天空（all-sky）日太阳总辐射（GSR）。模型利用京士柏站的观测数据训练，并在滘西洲站进行独立验证；SHAP 分析用于解释输入变量对预测结果的影响。
2. 屋顶发电潜力估计。 将辐射图与可安装光伏的屋顶面积、组件转换效率及系统性能比结合，估算单栋建筑的太阳能发电潜力（SEP），并考虑温度变化引起的效率损失。论文将可利用屋顶面积设为建筑占地面积的 50%，系统性能比设为 0.83。
3. 经济与碳效益评估。 设置不同安装成本和上网电价政策情景，计算投资回收期等经济指标、生命周期碳排放，以及对建筑用电需求的潜在贡献。

这里的 0.5 米指屋顶辐射制图网格的空间分辨率。云光学厚度产品的原始空间分辨率为 5 千米；重采样到精细网格是为了与屋顶辐射图对齐，不能增加云观测本身的空间细节。

3. 结果与分析

3.1 云和城市形态共同塑造屋顶太阳能资源

与晴空情景相比，全天空条件下的平均 GSR 约降低 50%，且云的衰减效应在夏季更明显。这说明，在多云城市中直接采用晴空假设，容易高估可利用的太阳能资源。

城市内部也存在明显差异：受遮阴影响的山坡和高层建筑密集区域辐射较低，大型、相对开阔的屋顶则更适合进一步评估光伏部署。仅依靠全市平均值，难以识别这些建筑尺度的差别。

3.2 全市与建筑尺度的发电潜力

考虑温度对组件效率的影响后，年发电潜力从 3.85 太瓦时降至 3.77 太瓦时，约合 37.7 亿千瓦时。按照论文采用的香港用电统计基准，这相当于全港电力消费量的约 8.28%。这是充分利用上述可安装面积时的技术潜力估计。

香港国际机场等大型屋顶在建筑尺度评估中表现突出。在地区尺度上，元朗的年发电潜力总量最高，约占全港的 19.1%。这些差异为优先筛选建筑和地区提供了依据。

3.3 安装成本与政策影响经济回报

论文比较了两种初始安装成本，以及有、无上网电价计划（Feed-in Tariff，FiT）支持的情景，平均投资回收期如下：

初始系统成本	有 FiT	无 FiT
30,000 港元/千瓦	3.49 年	11.58 年
50,000 港元/千瓦	6.42 年	31.49 年

投资回收期指累计折现净收益达到初始投资额所需的时间。上述数值是基于论文参数与收益假设的情景估计；无 FiT 情景按论文设定的电网零售电价计算收益。高成本且无 FiT 支持时，平均回收期超过论文假定的 25 年系统寿命。FiT 情景的回收期还需与计划的剩余有效期结合判断，不能仅据此认定所有建筑都能在现行计划结束前收回投资。

3.4 生命周期减碳效益与商业建筑用电

研究将制造、运输、维护和退役阶段的排放纳入生命周期核算。在论文假定的 25 年系统寿命期内，累计 净减碳潜力约为 249 亿千克 CO₂，即 2,490 万吨。平均 碳偿还期（carbon payback period）为 8.18 年，即光伏替代电网供电所避免的累计排放抵消系统全生命周期排放所需的时间。碳偿还期衡量碳效益，投资回收期衡量经济回报，两者含义不同。

在具有用电记录的 2,695 栋商业建筑样本中，若充分利用设定的可安装屋顶面积，并满足储能与发电、用电匹配等假设，18.9% 的建筑有潜力将每年从电网购入的电量降低至少 30%。这一比例针对上述样本，有助于筛选屋顶光伏贡献较大的商业建筑。

4. 讨论与局限

这项研究将屋顶尺度制图与部署选址、经济回报和供应链排放联系起来，也表明多云地区的太阳能评估需要显式考虑云的动态影响。

结果受到屋顶可利用面积、系统性能、成本和运行参数等假设的影响。论文中的经济与减碳评估还假设可安装面积得到充分利用、系统配有储能，且发电与用电需求能够理想匹配；实际部署需要进一步分析逐小时供需差异和储能配置。辐射模型仅使用有限的地面站点训练与验证，未显式考虑气溶胶影响，较粗的云产品也难以刻画细小云块。

实际选址仍需逐栋核查结构承载能力、屋顶设备及其他障碍物，并满足消防安全间距等要求。将框架推广至其他城市，也需要结合当地气象、建筑、用电、经济参数及排放因子进行校准。

5. 结论

在论文设定的部署情景下，屋顶光伏能够为香港低碳转型作出可观贡献。精细建筑信息和高频云观测使资源评估更贴近实际，经济与生命周期分析则进一步说明了技术潜力转化为实际收益所需的条件。相关建筑与地区尺度地图，为后续筛选部署位置和制定规划提供了依据。

代码与资源

• 太阳总辐射估算代码与预训练模型
• 图表源数据与模型输入示例

请注意：以上内容由 AI 根据原始论文整理与翻译。