关于可再生能源与气候变化的讨论通常遵循一个相似的剧本：燃烧化石燃料导致地球变暖，地球变暖改变风型与云量，这些变化进而降低风力发电机和太阳能电池板的出力。于是，气候变化正在破坏它为应对气候变化而建设的基础设施。这一逻辑直观且广为流传，但根据7月24日发表于《自然·通讯》的一项研究，这只是故事的一半。
另一半关乎比例，而非资源总量。由清华大学李景云和童丹领导的这项研究提出了一个看似简单、但大多数能源系统模型从未妥善回答的问题：既然未来气候将与过去迥异，那么世界各区域的风电与太阳能容量的最优配比应该是多少？而配比失当的代价又有多大？
第二个问题的答案，是这项研究最引人注目的发现：选择错误的太阳能与风能配比所带来的成本惩罚，可能远大于气候变化减少可用风能和日照的直接损失。能源规划者实际建设的设施与未来气候真正需要的配置之间的错配，所导致的经济负担远超单纯天气模式变化造成的直接损失。这一发现颠覆了整个讨论框架。问题不在于气候变化会让可再生能源变得不可靠，而在于，如果我们依据错误的气候数据进行规划，就会建设错误类型的可再生能源装机。
一个针对纬度的分析框架
清华大学团队开发了一个他们称之为”气候驱动的太阳能-风能配比优化框架”，将多模型气候预估与电力系统综合投资和调度模型相结合。该方法使他们能够计算出每个区域在不同气候情景下的光伏与风电装机量的成本最优配比，并将这些最优配比与仅依据历史气候数据规划所得的结果进行比较。
第一个发现并不令人意外，但至关重要：最优风光配比随纬度差异巨大。高纬度地区自然倾向于风电，因为在极地和亚极地区域强劲而稳定的气压梯度下，风电表现相对出色。低纬度地区则偏向太阳能，那里日照充足，季节性变化温和。在这两者之间，存在着一个最优配比的连续谱，反映了当地的气候、地理以及风能和太阳能的日变化和季节变化模式。
当研究人员在未来气候情景下进行预估时，他们发现最优风光配比确实发生了偏移，但偏移幅度有限。气候变化本身并不会彻底颠覆全球范围内哪种可再生能源在何地表现最佳的地理格局。这种偏移是真实存在的，但也是渐进的,这听起来像是好消息。然而事实并非如此，因为当实际建设的装机容量偏离最优配比时，即使是适度的偏移也可能导致非常严重的成本代价。
错配的代价
作者指出，关键变量并不是未来能提供多少风能或阳光，而是今天的建设计划所嵌入的风光配比，是否与未来情境下使系统成本最小化的配比相匹配。当这种匹配效果不佳时,即某个地区基于历史天气模式假设建设了以太阳能为主的装机，而未来气候却将成本最优配比推向风电，或反之,经济后果与资源变化本身并非线性关系。电力系统的结构会放大这种影响。
原因在于，太阳能和风能在其波动性上具有互补性。太阳能峰值出现在白天，夜间降至零；风电可以在任何时刻出现，但可预测性较低。在一个风电已很充裕的系统中增加一块太阳能板的价值，与在一个以太阳能为主的系统中增加一块太阳能板的价值截然不同，因为边际机组的出力对满足峰值需求和维持电网稳定性的贡献取决于现有的电源结构。一个配比失当的系统，必须依靠额外的装机容量、储能或备用发电来补偿，所有这些都会推高成本。该研究在多个区域和气候模型下量化了这一效应，结论是一致的：风光配比错配所带来的成本惩罚，通常超过气候变化对可再生能源资源本身造成衰减的直接损失。
这才是真正重要的逆转。传统规划将气候变化视为对单个资产生产率的威胁：涡轮转速变慢，电池板接收的阳光减少。而这项研究表明，更大的威胁是系统性的。建设错误类型的可再生能源装机,其规模和配比是为一个已不复存在的气候而设计的,将锁定长达数十年的低效率，这是任何单个组件技术的进步都无法弥补的。
为不断变化的目标做规划
该研究对实践的启示直接明了，尽管实施起来并不容易。国家能源规划、电网投资战略和可再生能源拍卖设计通常基于历史天气数据，有时辅以简单的资源变化线性预估。清华大学的模型表明，与从一开始就将基于区域气候模型的风光配比优化嵌入其中的方法相比，传统方法的绩效系统性偏低。
这项研究还揭示了一个更深层的协调问题。电力行业投资的生命周期长达数十年。今天建成的太阳能电站很可能会运行到2050年代，而那时的气候将与项目开发商在规划阶段所假设的气候大不相同。在规划阶段就做对配比，远比事后改造重要得多，因为错配的成本在整个资产寿命周期内都嵌在系统之中。
作者谨慎地指出了研究的局限性。该模型在区域尺度上运行，并未捕捉到决定配变电层面最优配比的精细局部差异。气候预估本身也存在不确定性，尤其是风型模式，其预测难度仍高于温度或降水。此外，该框架尚未以国家层面规划所需的分辨率纳入储能、需求响应或电网互联。
然而，核心见解已足够坚实，足以改变可再生能源规划的方式。气候变化给可再生能源带来的代价，不仅在于那些将被损耗的资源，更在于那些建立在错误假设之上的基础设施。可再生能源规划者可能犯下的代价最高的错误，并非建设不足,不是太阳能或风电建得太少，而是两者之间的配比失衡。
参考文献：Li, J., Tong, D., Zheng, D., Lin, Y., Xu, Y., Zhang, Q. (2026). Navigating optimal solar-wind trade-offs under climate change. Nature Communications. DOI: 10.1038/s41467-026-75879-9.
婷 翻译