自1978年改革开放以来，我国迅速扩大的经济体量带动了能源产业的快速发展。然而在我国的大部分区域都存在严重的能源过度开发和消费，另外，资源的空间分布不均衡也导致极度依赖能源的经济发达地区往往具有典型的负外部性[1]。我国一直在持续推进能源结构的革新，不断开发和优化可再生清洁能源成为了我国绿色发展过程中的重要课题，可再生能源在我国能源消费中的占比也逐渐提高。我国生物质能源存量理论潜力约为535.91EJ，且预计在2030年达到峰值[2]。生物质能以农业和林业部门的残留物与废物为主要来源[3]，可以用于生产电能、热能及生物燃料[4]，这一来源稳定、便于储存且潜能巨大的能源载体的发电装机量占据着我国可再生能源产业的33%[5-6]。依托农业的生物质发电厂能够满足乡村地区的家庭生活用电需求[7]，预测短期电能需求、量化生物质潜能，均为评估依托村镇体系的生物质能发电厂发展适宜性的重要指标。

人口总量预测是对于量化分析特定区域电能需求的关键任务之一。WANG S J等通过扩展STIRPAT模型研究了广东省不同经济区的人口受教育程度及教育资源的质量与规模的分异对该地区的能源消耗量所产生的不同影响[8]；该文将广东省受教育人口分为珠三角区与非珠三角区，而缺乏对经济和教育相对欠发达区域的人口能耗与能源需求展开系统研究。ZHANG Y F等从不同人口年龄结构能源消费量的视角研究农村地区家庭中不同年龄人口在采暖期与非采暖期的能源消耗量，认为家庭总能耗随家庭平均年龄的增长呈现抛物线型变化；该文虽以家庭为单位分析了不同年龄结构的人均能耗量，但研究中并未将人口动态变化纳入影响因素中，缺乏对村镇人口变化趋势和能源需求演变的研究[9]。JAYARATHNA L等提出了一种GIS信息模型，将适宜性分析、生物质量空间分析和优化结合起来，运用位置分配模型来确定生物质电厂的最佳位置。基于GIS的Fuzzy Multi-criteria Analysis(Fuzzy-MCA）被用于在澳大利亚昆士兰确定生物质能电厂的几个有潜力的地点，然而该模型似乎并未将人口的时空分布变化纳入分析范围[10]。KURKA T等提出了一个GIS模型将区域生物质供需和临近性作为生物质热电厂选址适宜性的决定因素，认为在空间上多样化分散式的中等规模热电厂能够同时满足生物质原料供应和特定区域少量的能源需求。由于该文选取的案例均为人口密度较小的区域，在测算人口规模较大区域的能耗和生物质原料供需关系时其模型精度可能不足[11]。OTSUKA A通过分析日本大城市中住区人口密度对能耗的影响，证实人口聚集能有效提升能源效率，相反人口分散的农村则能源效率低下[12]。HAO Y等将影响中国电力消费最重要因素归纳为GDP、能源消耗、能源强度及人口4个效应，其中，人口增长、人口的城市化迁移及人口密度变化都有可能影响电力消费，但其相对于另外3项因素来说影响较温和，同时也更为复杂[13]。

对上述研究进行总结后可以看出，关于人口相关因素、教育水平、年龄结构、对用电需求及生物质能热电厂总功率和选址的影响已有一定研究基础。人口的空间分布差异是地区能源消费密度、能源综合利用效率差异的影响因素之一。以往的研究没有在空间规划的角度对人口分布状况和人口规模对生物质供需关系的影响进行分析。同时，大多数讨论人口因素对能源消费和用电需求影响的论文大多从城市甚至国家等宏观视角出发，而关于乡镇人口总量变化对用电量影响的研究则相对缺失。

目前生物质资源丰富、人口密度低于城市、基础设施和经济发展落后于城市的乡镇地区成为了我国可再生能源发展的主要布局方向。因此，本文将对村镇人口变化趋势、村镇人口的空间分布，以及用电需求的变化趋势与空间分布展开综合研究，进而在量化分析生物质潜能的基础上探讨人口对区域发展生物质能适宜性的影响。本研究的目标是在研究村镇人口变化对电能消耗量的影响的背景下，对区域的生物质能发展适宜性进行分析，进而对研究区域的生物质能源规划提出具有建设性的政策建议，提高区域的可再生能源供能比例。

1、研究对象及研究方法

1.1 研究对象

乡镇人口规模对评估生物质发展适宜程度的一系列指标产生影响，其中包括能源需求、生物质产量及发电潜能。URIS M等提出在满负荷条件下，在2万居民的村庄发展热电联产，其规模和盈利能力高于仅有1万人的村庄[14]。前序研究表明，生物质能热电厂较适于人口分布密度较小的村镇体系，当人口密度大于65人/km2时经营成本与能源需求量呈现出快速增长的趋势[15]。

为了在前序研究的基础上拓展研究成果的广泛性和普适性，本研究选择了经济基础、所处纬度、地理人口规模及密度、能源消费量、秸秆资源保有量和密度均与以往研究对象处于不同水平的广东省展开研究。另外，出于对生物质能发展的经济性和能源效率的考量，生物质热电联产电站应尽可能为更大范围的农村地区服务，其建设不应受人为划定的行政边界限制，这对于原料收集、资源分配及能源利用效率在空间层面上进行统一规划有着现实意义。本文在该研究成果的基础上继续拓展研究，以探讨研究区域发展生物质能的长期适宜程度为目的，通过人口规模预测确定未来能源需求状态，结合区域生物质潜能进行综合分析。

SONG J N等在其论文提出，资源潜力、发展需求和发展条件会成为中国各省区发展生物质能适宜性的制约因素或优势[16]，在综合各项评估后选取具有一定资源潜力、省区经济发展条件优越、省内人口外流趋势明显、农作物产量趋势平稳等条件进行筛选，最终选取广东省西部地区的阳江、茂名、湛江三市作为案例研究。茂名市和湛江市的农村人口在2000—2010年均经历大幅度的攀升，而在2010年后呈现出稳定的下降趋势。阳江市农村人口在2011年前均保持平稳的波动，在2011年后快速下降至约119万人。将行政区划数据、村镇位置数据及人口数据输入Arc GIS软件进行分析，可以得到区位图及人口分布密度图（见图1）。研究案例区域总面积为32676km2，包含3个市、205个镇区、3974个村，该区域村镇总人口848.5381万人。该区域村镇人口分布密度整体呈现出东西疏、中间密的基本态势，东部的阳江市人口多汇集于中心地带，四周村镇的人口密度在0～380人/km2之间。人口集中在中部区域，其中茂名市南部和湛江市东北部毗连处人口分布最稠密，大部分区域为800～2600人/km2，少数区域达到9500～44000人/km2。

1.2 人口预测方法与数据来源

通过3种基本的人口预测方法对研究区域村镇人口规模进行预测，选取方法分别为人口平均增长率法、GM(1,1)灰色预测模型，以及趋势外推模型中的三次曲线模型，通过比较不同预测模型对于研究区域人口变化情况的适宜性，以及对3种模型的拟合优度进行对比，最终筛选出最适宜本研究区域乡镇人口总量预测的模型。研究数据为湛江市、茂名市、阳江市2000—2020年农村地区人口数据。

1.2.1 人口平均增长率法

人口增长率法的具体实施步骤为依托地方政府的统计年鉴数据，提取研究区域常住人口数并计算年平均增长率，通过增长率法对区域人口规模总量进行预测，所述模型如下：

其中：Pn为研究区域n年后的预计人口规模总量；P0为基年人口总量；n为预测年限；a0为人口年平均综合增长率。

1.2.2 GM(1,1)灰色预测模型

GM(1,1)灰色预测是一种对复杂、混乱系统的特征发展变化进行预测的模型，通常用于已知信息不充分且具有一定不确定性的情况。由于其对于数据的信息量要求较低[17]，灰色理论在提出后便被用于各类科研及应用中[18]。GAO H等将灰色预测模型用于安徽省人口总量发展趋势及人口结构发展的预测中[19]。

GM(1,1)灰色预测模型的数学表达式及求解过程如下：

第一步：非负的时间序列数据X(0)的表达式为：

图1 粤西地区村镇人口密度分布图

第二步：对X(0)进行累加生成操作，生成一次累加序列，公式如下：

第三步：GM(1,1)灰色预测模型的基本形式如下：

其中：t为预测系统中的自变量，即时序；a为开发系数；u为灰色控制变量。模型中a和u均为未知数，需求解。

第四步：运用普通最小二乘法，将系数a转化为：

第五步：GM(1,1)灰色预测模型的响应方程形式如下：

第六步：通过对进行反累积生成操作，即可生成预测值：

1.2.3 趋势外推模型

趋势外推法是城市规划中人口预测的常用方法之一，是一种根据历史数据的时间发展规律推测其未来状况的预测方法。该模型相对于传统的预测方法和复杂的预测模型来说，其对数据质量的和变量的要求适中，历史数据往往可以在均值的处理下减少误差的可能性[20]，常用的数学模型为指数曲线、修正指数曲线、生长曲线等。通过散点图判断趋势后，对历史数据进行拟合，并通过R2值的大小判断模型的曲线拟合优度，其数值越接近1则代表该模型的优度越佳。本文对所收集的粤西地区2000—2020年的人口数据进行处理后，在SPSS软件中进行散点图制作，结果表示该地区人口规模变化呈现出抛物线的形态，对该数据进行曲线拟合后所得模型R2值为0.931。

1.3 村镇体系能源需求量测算

根据统计年鉴中所提供的农村常住人口数及农村用电量数据，得出年人均用电量的计算公式：

其中：Eai为年人均用电量；d为年限数；Wj为农村用电量；Pj为农村常住人口数；j为地级市编号。计算得出三市农村用电数据（见表1）。

由于研究区域不涉及冬季集中供暖产生的采暖耗热量，因此结合前序研究的人口预测结果与年人均耗电量，即可得出能源需求量公式：

其中：Ezn为研究区域村镇n年后预计能源需求总量；Eai为年人均用电量；Pn为研究区域n年后的预计人口规模总量；k为电力弹性系数。

1.4 生物质潜能测算模型

1.4.1 农作物产量趋势测算

根据粤西地区农作物种植面积和总产量的历史数据，该地区的耕地资源主要集中在湛江市中部和茂名市南部，而阳江市的耕地资源则不如其他两市发达（见图2）。根据历史数据中显示的粤西地区农作物种植面积及总产量情况[21]，自2010年以来，该地区农作物种植面积及粮食总产量发展趋势平稳。立足广东省出台的一系列有关加强耕地保护及提升耕地质量的政策及具体实施意见[22]，同时结合历史数据，笔者认为粤西地区农作物种植面积及粮食总产量在短、中期内均浮动于历史数据的均值范围。

利用地方农业统计年鉴中提供的各类作物单位面积产量与种植面积数据，计算各类作物的年平均产量（见表2）。进一步得到研究区域的农作物产量发展趋势，所述模型如下：

其中：Cy为农作物产量，单位为kt;i为农作物类型；Fi为单位面积的i作物年均产量，单位为t/hm2;Ai为i作物的年均种植面积，单位为hm2。

表1 研究区域2020年农村用电数据统计表

1.4.2 秸秆产量与重量计算模型

通过对各类农作物的年平均产量和年均种植面积进行初步筛选，本研究选取年均产量较高的5类作物进行生物质能转化，分别为水稻、薯类、大豆、甘蔗、玉米（见表3）。结合5类农作物的产量与相应的草谷比系数即可测算出秸秆产量：

其中：Cr为农作物秸秆产量；Ji为i作物的草谷比系数。

在汇总秸秆资源量相关文献的基础上，本文对以往公式进行优化以更适用于本研究区域，所述公式为：

图2 研究区域土地资源分布现状图

1.4.3 生物质潜能计算模型

根据计算得出的作物秸秆产量及重量，结合该作物的热值、燃烧效率及秸秆收集系数即可得出研究区域生物质总潜能模型：

其中：D为粤西地区村镇区域生物质总潜能；K为生物质燃烧效率；C为秸秆可收集系数；Ha、Hb、Hc、Hd、He分别为水稻、薯类、大豆、甘蔗、玉米秸秆的热值；Fa、Fb、Fc、Fd、Fe分别为上述5类农作物秸秆预测单位面积产量；Ia、Ib、Ic、Id、Ie分别为上述5类农作物种植面积。

1.5 建立生物质潜能盈亏模型

针对前序研究所得出的资源供需关系，根据生物质潜能盈亏模型对所述研究区域生物质能发展适宜程度进行计算，所述模型如下：

其中：Gr为研究区域生物质潜能盈亏；D为区域生物质总潜能；E n为研究区域村镇未来n年的电能需求。

当Gr值为正且值越高时，表示研究区域生物质潜能大于能源需求总量，意味着该区域发展生物质能的适宜程度较高；当Gr值为0时，表示生物质潜能与能源需求总量达到平衡关系，该区域适宜发展生物质能；当Gr值为负时，代表研究区域的能源需求超过了生物质总潜能，意味着需联结其他可再生能源网络及补充传统能源以满足研究区域的能源需求，则该区域不适宜发展生物质能。

表2 研究区域2000—2020年主要作物年均产量

表3 研究区域2000—2020年主要作物年均种植面积

2、参数赋值与适宜性分析

2.1 不同人口预测模型下村镇区域用电量模拟分析

村镇人口数据通过统计年鉴及人口普查公报获取，共取样本量20年，即2000年至2020年。将三市村镇人口数据带入增长率法预测公式（1）及灰色预测法公式（2)～(9），可得出相应的预测数值。利用Arc GIS软件对粤西地区人口数据、农村人均用电量和农村总用电量进行处理，得到空间分布情况（见图3）。如图3所示，湛江北部和东部沿海地区及茂名南部地区的农村人均用电量较高，阳江市主城区农村人均用电量与各县农村人均用电量存在明显差异，县区农村人均用电量低于365k W·h。其中，有明显差异的是湛江市东部沿海地区的农村人均用电量和农村总用电量，人均用电量在535～1500k W·h。该地区的总用电量低于粤西大部分市县，这可能与该地区人口密度和产业结构较低有关，该地区主要以第二产业为主。

为确定趋势外推模型的具体曲线形态，将样本数据制作成散点图，然后使用SPSS软件对历史人口数据进行回归分析。结果表明，自2000年到2020年，粤西地区农村常住人口变化趋势呈现出抛物线形态（见图4）。

如图4所示人口变化的主要时间拐点为2010年，依据该变化趋势，运用二次曲线回归，使用3种不同的预测方法对未来10年的村镇人口变化趋势进行预测（见表4）。

从预测结果可以看出，趋势外推法和增长率法对于人口变化趋势的预测均为明显下降，其中趋势外推法的下降幅度较大，增长率法预测值则趋于平缓下降，而灰色预测法的预测结果从统计图上来看趋势平稳，从预测数值上看，下降幅度较为微弱，总体与现阶段人口规模保持一致（见图5）。

参考统计年鉴中的农村用电量，结合当年农村常住人口数即可得到年人均用电量，茂名市村镇区域年人均用电量326.88k W·h，湛江市村镇区域年人均用电量为469.68k W·h，阳江市村镇区域年人均用电量为473.90k W·h。为方便运算，将上述年人均用电量数值换算为0.33MW·h和0.47MW·h。

结合上述人口模型所预测得出的人口规模总量，通过计算粤西地区3个地级市国民生产总值的增长率和村镇地区用电量的增长率，可以得到公式（11）中k值的具体参数，茂名市村镇区域平均电力弹性系数为1.11，湛江市村镇区域平均电力弹性系数为0.51，由于阳江市的农村用电量在2015年、2017年及后续的4年中出现负增长，在取样的历史数据中阳江市村镇区域平均电力弹性系数仅为0.06。

2.2 生物质资源潜能评估分析

农业生物质数据主要来源于广东省统计年鉴，以及湛江市、茂名市和阳江市统计部门发布的统计年鉴及统计年报。另外，农作物秸秆含水量、草谷比、秸秆可收集系数及热值等参数均来源于国家及广东省农业农村部所发布的公报，以及过往相关研究文献。农作物草谷比为农作物秸秆的发生量与作物产量之间的比例，依据中华人民共和国农业农村部发布的南方农业区草谷比参考数据可以确定水稻、薯类、大豆、甘蔗、玉米的草谷比Ja、Jb、Jc、Jd、Je分别确定为1.06、1.41、1.08、0.10、1.32。秸秆收集系数指可收集利用的秸秆重量占秸秆总产量的比重，依据农业部发布的主要农作物秸秆收集系数可以确定水稻、薯类、大豆、甘蔗、玉米的秸秆收集系数Ca、Cb、Cc、Cd、Ce分别为0.74、0.73、0.56、0.70、0.85。

图3 研究区域各县市农村人均用电量及农村用电量

资料来源：作者自绘。

依据ZHANG Y F等的研究结果[9]，可以确定水稻、薯类、大豆、甘蔗、玉米的热值Ha、Hb、Hc、Hd、He分别确定为12.56、14.65、15.90、13.64、15.49，热值单位为MJ/kg。依据广东省农业农村厅发布的公报，农作物秸秆可利用率参数设定为0.9，根据CHENG W R等的研究成果[23]，在计算依托村镇体系建立的生物质发电厂的输出总功率时，可将生物质燃烧效率值设定为下限值80%（见表5、表6）。

图4 二次曲线拟合人口预测图

2.3 3种人口预测模型下区域生物质潜能盈亏分析

对生物质发电潜能盈亏进行研究是评估研究区域生物质能发展适宜性的必要条件。经过上述的计算与分析得出粤西地区村镇区域的生物质发电理论潜能为110万GJ，为保持单位一致性，将该值换算成305万MW·h。

图5 3种人口模型预测趋势

表4 人口预测方法及人口预测值

表5 生物质秸秆资源相关参数

表6 研究区域秸秆资源总量统计表

通过将求得的生物质总潜能D值代入到公式（16）中，可以得到粤西地区生物质潜能在3种人口预测模型预测值下的盈亏状态。计算结果得出，该研究区域整体用电需求量大于生物质资源发电量，若以全市常住的预测人口数为计算依据，3个城市的农村生物质潜能盈亏值处于-0.9及以下（见表7）。上述的计算结果对于指导实际的生物质能源规划来说较为粗略，而将3个城市各区下辖的村镇人口作为计算依据，则可以得到更细化的结论。相比湛江市和阳江市来说，茂名市北部、中部及南部部分县域的生物质潜能相对理想，目前茂南区部分村镇生物质供能可达到约30%。在3种不同的人口预测模型的计算下，到2025年至2030年，该区域的生物质资源有望满足40%～60%的能源需求量，其余能源需求可通过补充传统能源或者与其他可再生能源共同供能来满足（见图6—8）。

3、结论

广东省的城镇化质量具有明显的空间分异性。广州和深圳为首的珠江三角洲区域城市在地缘条件、产业结构、政策红利等优势的驱动下，其社会经济和城市发展水平远远高于广东省其他地区。经济发展的差异使得广东省内外经济相对落后地区的人口大量流向珠江三角洲地区，伴随人口和经济快速增长的是耕地资源减少、生态环境恶化和能源赤字等危机。在人口密度稀少、可再生能源资源相对集中的粤西地区可再生能源的开发和规划研究可能是逐步缓解广东省所面临的能源压力的有效方式。本文预测了粤西地区短期内的人口及用电量的发展，对粤西地区适合发展生物质能的区域进行了适宜性量化评估和空间分布分析，并得出如下结论。

1)3个预测方法的预测结果均表示研究区域村镇人口规模2030年内将呈现出平缓下将趋势。增长率法计算结果表示研究区域未来10年的人口负增长率为6.4‰，趋势外推法拟合出研究区域人口变化趋势为抛物线形态，预测到2030年人口将下降约1.7%。灰色预测法计算结果表示该区域未来10年人口总量整体保持稳定，略微下降0.3‰。

2）研究区域内秸秆资源总量约为120522.6t，生物质理论发电潜能为305万MW·h，预计到2030年内，生物质发电潜能将保持平稳趋势。

3）到2030年内，研究区域生物质能源难以实现100%供能目标，其中潜力相对较高的区域为茂名市茂南区，该区域生物质资源有望满足该区域村镇40%～60%的用能需求，其余能源需求需通过结合其他能源形式来进行补充。

本研究的主要贡献是基于人口预测对研究区域供需水平进行量化评估，进而为广东省及粤西地区中期能源政策决策与规划提供量化的数据，为投资者利益最大化提供建议。根据本研究的成果，建议将人口发展、社会经济等要素与能源规划在空间规划层面相结合，以提升可再生能源消费的比例，达到碳中和的目标。

图6 基于增长率模型的2021、2025、2030年粤西地区生物质潜能

表7 人口预测方法及潜能盈亏值

本研究在3种不同人口预测模型下对村镇人口变化趋势及用电量进行分析，提出茂名市茂南区在2030年生物质功能比例可能会达到40%～60%的结论。这一结论对粤西地区的能源战略规划中的生物质热电厂选址及规模问题可能是有意义的参考。在以后的研究中有必要探索在不同经济水平地区的人口规模与居民能源消费习惯、人均收入等综合因素对生物质能发展的影响，有助于更精确地指导不同地区的能源政策决策与规划。

4、讨论

广东省的人口分布和用电需求在空间上具有明显的聚集性和地区差异性。在经济长期向好、能源消费持续走高的局面下，广东省的能源供需矛盾进一步激化，面临前所未有的能源安全危机。本研究结论表明，广东省粤西地区具有较集中的耕地资源，同时通过3种人口预测模型的计算和对比，发现该地区人口在短期内将呈现出明显的下降趋势。计算成果显示，粤西地区3个城市在2030年前均无法仅依靠生物质能进行100%供能，其中生物质能发展潜力最高的地区为茂名市，茂南区最高有望达到60%供能。湛江市南部的生物质能发展适宜性相对于茂名市来说较低，到2030年前可能达到最高25%供能。阳江市的生物质发展潜力最低，这与其秸秆资源分布密度低及人均用电量较高有着密切联系。即便研究结论认为未来10年间粤西地区生物质能源无法实现完全能源自足，但这并不意味着粤西地区不具有清洁能源生产和消费的潜力。粤西地区3个毗连的沿海地级市拥有丰富且集中的耕地资源和海上风能资源，可能会成为推动广东省清洁能源发展和绿色经济转型的支点。

结合我国“十四五”相关政策及广东省“十四五”规划政策，根据本地经济、地理和政策情况有秩序地发展生物质能，以及在风能资源和太阳能资源发达的地区开展海上风电及光伏发电项目建设仍是可再生能源逐步替代化石能源消费的可行手段。对于农村地区来说，太阳能系统被认为是一种较为理想的生物质燃料补充能源，ZHANG X H等提出的太阳能/生物质能混合采暖系统的一次能源效率和耗能效率达到67.66%和16.17%，同时能够减少由化石能源带来的废气排放[24]。另外，DECASTRO M等在研究中指出中国的海上风电产业正在迅速扩大，目前在全球海上风能生产中位列第三，仅次于英国和德国[25]。SHI X等总结了我国海上风电资源潜力分布状态和开发现状，指出了广东省绵长的海岸线和近海100m年均风速为7.0～8.5m/s等条件为海上风电项目的建设和发展提供了相对优越的条件[26]。目前广东省湛江市徐闻县东部海域海上风电项目装机总容量为600MW，阳江市阳西县预计在2021年末建成总容量1700MW的近海海上风电柔性直流并网项目，包括200台单机机组功率为4MW的并网风电机组。然而受限于广东省的海床结构和台风等自然干扰因素，大规模铺开风能发电必然要经历较长时间的投资回报周期，高昂的建造成本和度电成本导致短期内难以达到平价上网水平。

图7 基于趋势外推模型的2021、2025、2030年粤西地区生物质潜能

图8 基于灰色预测模型的2021、2025、2030年粤西地区生物质潜能

对于村镇区域来说，集成光伏、风电和生物质能的电力系统可以实现在一天中不同时段的互补供电，生物质发电的可控性可以弥补光伏和风电的随机性，综合可再生能源系统的高效运行建立在相对准确的能源需求预测上，简单的历史数据仍难以解释实际的生产生活用能行为，未来工作的目标是进一步完善用能场景模拟和分析，更精准地描述村镇区域能源需求和可再生能源供应的时空变异，为部分区域率先实现100%清洁能源供能目标提供可靠的数据和方法支撑。

参考文献:

[6]国家能源局.国家能源局2021年一季度网上新闻发布会文字实录[EB/OL].

[22]广东省农业农村厅.广东省耕地质量管理规定[Z],2020.

基金资助:国家自然科学基金项目课题“基于能源景观理论的寒地村镇体系生物质能空间规划研究”(编号:51578175);

文章来源:李蝉韵,张一飞,王贝妮.基于不同人口预测模型结果的村镇生物质能发展适宜性评估[J].小城镇建设,2024,42(08):31-40+69.