沙区光伏阵列对近地层风沙输移的干扰效应

唐国栋，蒙仲举，高 永，党晓宏，史芮嘉

沙区光伏阵列对近地层风沙输移的干扰效应

唐国栋1,2，蒙仲举3※，高 永3，党晓宏3，史芮嘉4

（1. 中国水利水电科学研究院内蒙古阴山北麓荒漠草原生态水文野外科学观测研究站，北京 100038； 2. 水利部牧区水利科学研究所，呼和浩特 010020； 3. 内蒙古农业大学沙漠治理学院/内蒙古自治区风沙物理与防沙治沙工程重点实验室，呼和浩特 010011； 4. 鄂尔多斯市水土保持工作站，鄂尔多斯 010300）

沙漠地区建设光伏阵列后，地表吹蚀和堆积过程引起的地貌变化不仅严重威胁到了光伏组件固定结构的稳定，而且间接加速损耗了电板发电功率。为探究沙区光伏阵列扰动下近地层风沙输移特征，在库布齐沙漠中段的200 MW光伏电站腹地区域，通过同步测定光伏阵列腹地电板不同部位（板间、板前和板后）和上风向无光伏设施覆盖的流动沙地近地层输沙率，同时利用HOBO小型移动气象站记录观测期风速和风向信息，分析不同风速风向条件下光伏阵列整体阻沙率、局部不同部位风沙流结构及通量模型。结果显示：光伏阵列与风向夹角在–12.30°～82.19°范围内，光伏阵列阻沙率为35.34%～93.02%，当夹角超过45°时，光伏阵列平均阻沙率可达84.63%；随光伏阵列与风向之间夹角增大，板间和板后位置风沙输移高度有向上层移动的趋势，而板前位置则更加贴近地表；双参数指数函数可以较好地模拟光伏阵列内不同部位近地层30 cm高度范围内输沙率随高度的变化规律。研究结果有助于认识沙漠地区建设光伏阵列后近地层风沙输移规律，可为科学制定次生风沙危害防治技术方案提供依据与参考。

太阳能；沙粒；光伏阵列；输沙率；风沙流结构；拟合模型；库布齐沙漠

0 引 言

太阳能光伏发电是解决传统化石能源日益减少与经济高速发展对能源需求日益增长之间矛盾的可靠途径之一[1-3]。据国家能源局报道，2020年中国太阳能发电量达到2.53亿kW·h，同比增长24.10%。依据安装方式，太阳能光伏电板一般可分为地面式光伏和屋顶式光伏[4]。屋顶式光伏装机量十分有限，目前中国主要以地面式光伏为主，占到总装机量的70%[5]。中国西北干旱半干旱荒漠地区由于太阳能资源丰富、土地占用成本低，成为了规模化地面式光伏电站建设的理想场所[6]。

在沙漠地区建设太阳能光伏电站虽然有着诸多好处，但同时也并存着一些挑战。沙漠地区原本气候干旱、风大沙多、水资源短缺、植被稀少，是生态环境最为脆弱地区[7]，随着沙漠地区大规模太阳能光伏电站兴建，施工对地表造成扰动，土壤活化为风沙活动提供了丰富的沙源[8]，而光伏设施扰动下流场格局发生变异，打破了原有维持地表平衡状态的动力分布，地表风沙运动规律随之改变[9]。研究表明，库布齐沙漠110 MW光伏阵列风沙活动导致北侧边缘区域光伏电板板下出现掏蚀现象，形成以光伏电板下沿为轴线的风蚀坑（沟）[10]，在电板背风侧板间区域形成堆积沙垄。地表形态变化一方面导致按照平坦沙表面风荷载设计的结构强度不足，严重风蚀区光伏组件有倒塌风险，另一方面地表形态变化势必会加剧地表粉尘释放速率，增加沙尘在光伏电板上的沉积，从而加速降低光伏电板发电效率[11]。有效防治沙区光伏电站地表次生风沙危害成为亟待解决的关键问题。

现阶段关于沙区光伏阵列扰动下近地层输沙通量相关研究较少，而且仅关注了单风向环境下的风沙运动规律[12-13]。Jubayer等[14-15]数值模拟和野外观测研究结果证明，环境风向条件对光伏阵列近地层风速流场分布规律有重要影响，风是沙物质运移的动力因素，可见不同风向下光伏阵列内近地层风沙输移特征也将存在差异。风向改变的实质是光伏阵列排布方向与风向之间的夹角（下文简称“夹角”）发生改变，不同夹角条件的气流共同作用塑造了沙区光伏阵列地表形态。因此，研究不同夹角条件下沙区光伏阵列近地层风沙流结构，可以进一步深入探究风沙地貌形态的形成发育、演变发展等规律，进而采取客观有效的措施控制或促进风沙运动，达到转害为利的目的。

鉴于此，本研究以库布齐沙漠200 MW光伏电站为研究对象，野外观测不同夹角下光伏电板不同部位风输沙通量，明确光伏阵列整体对近地层风沙输移的干扰效应，阐明光伏阵列局部近地层风沙流固体流量结构、浓度分布和数学模型及其与夹角之间的关系，旨在揭示沙区建设太阳能光伏电站对近地层沙物质输移的影响，为科学制定沙区光伏电站地表次生风沙危害防治技术方案提供理论依据。

1　材料与方法

1.1 研究区概况

研究区位于库布齐沙漠中段，地属内蒙古自治区鄂尔多斯市杭锦旗独贵塔拉镇，地理坐标为37°20′～39°50′N，107°10′～111°45′E。该区域属于温带大陆性气候，年平均气温为5～8 ℃，年降水量在258.30 mm左右，年潜在蒸发量2 400 mm左右，年太阳总辐射量597.90 kJ/cm，无霜期149 d。风沙活动主要集中时间在3－5月，全年大风日数为25～35 d，全年盛行西北风和西风，夏季盛行东南风。平均风速≥5 m/s的次数为323.40次，最多年份达418次。该地区的沙丘主要呈西北-东南走向的新月形沙丘、新月形沙丘链和格状沙丘链等，沙丘高度10～60 m，其中较为平缓的沙地占10%左右，半固定沙地占30%，其余60%为流动性沙地，且流动性较强。

1.2　试验设计与数据处理

1.2.1 试验布设

研究光伏电站于2018年底完成安装，整体占地面积约为5.20 km2，峰值发电量为200 MW。光伏电板面向正南，沿东西方向排布，南北相邻两排光伏电板间距800 cm，光伏电板倾角为36°，面板上沿距地面垂直高度270 cm，下沿距地面垂直高度35 cm。单组光伏电板由2排18列99 cm×195 cm基本光伏电板单元组成，单组光伏电板整体规格为400 cm×1 800 cm，地面投影宽度约为320 cm。

研究区域3－5月份平均风速较大，且降雨量稀少，相对湿度较低，导致该时期风沙活动最为活跃，因此野外试验观测选择在2019年3月25日—4月27日期间开展，测试期间试验光伏电板周围地表植被盖度为0。在野外试验观测前，相较于建设初期，试验光伏电板周围已经发生严重的吹蚀和堆积现象，光伏电板下掏蚀形成以光伏电板下沿为轴线的风蚀沟槽，板间形成堆积沙垄地貌。在观测仪器布设前，首先将试验光伏电板周围地表进行平整，整平后的光伏电板下沿高度距离地表约35 cm。具体的仪器布设方法如图1所示，在光伏电板板间、板前和板后3个位置同时放置集沙仪，同时在上风向无光伏电板覆盖区域设置对照观测。集沙仪采集高度为30 cm，共15个进沙口，进沙口规格为2 cm×2 cm。输沙观测依据风况每次观测时间为20～60 min不等，风速越大观测时间越短。所收集到的沙物质用自封袋分层取样，带回实验室用0.01 g电子天平称质量后，计算单位时间单位面积沙物质传输速率，即输沙率，g/(cm2·min)。进而得出光伏电板不同位置各层（0～30 cm，每2 cm一层，共15层）输沙率，累加得出总输沙率。

与风沙输移观测同步进行，利用HOBO小型气象站记录对照观测点2 m高度处风速和风向数据，风速风向的数据记录间隔设定为1 s，数据采集间隔设置为3 s。为了探究风向改变对光伏阵列内近地层风沙活动规律的影响，将风沙输移观测期风向情况用光伏阵列与风向之间的夹角值表示。与光伏阵列平行风向W或E，夹角记为0°；与光伏阵列垂直风向为N，夹角记为+90°（夹角值的“±”没有物理意义，仅用于区别方向，下同）；风向为S，夹角记为–90°。本研究共收集16组不同夹角条件下输沙同步观测数据（图2），覆盖了研究区域主风向与光伏阵列间的夹角范围。

1.2.2 数据处理

1）阻沙率

阻沙率用于反映沙区光伏阵列内近地层水平风沙通量相较于流动沙丘对照的降低幅度，具体计算公式[16]如下：

式中q为光伏阵列阻沙率；0为流动沙丘上方输沙率，g/(cm2·min)；PV为光伏阵列内输沙率，g/(cm2·min)；TP、FP和HP分别为光伏阵列内板间、板前和板后同步观测输沙率，g/(cm2·min)。

2）输沙通量拟合函数模型

目前对于水平输沙通量分布函数仍然没有定论，但大量的风洞模拟和野外实地观测试验结果显示，指数函数[17-20]、幂函数[21-23]及其修正函数[24]能够很好地模拟输沙率随着高度增加的衰减规律。因此，本研究采用以下4种模型对沙区光伏阵列近地层风沙流通量进行拟合分析：

式中为输沙率，g/(cm2·min)；为集沙仪进沙口中心距离地表高度，cm；1、2、3、4、1、2、3、4和2均为模型拟合系数。

3）赤池信息量准则

风沙流通量最佳拟合模型采用赤池信息量准则（Akaike Information Criterion，AIC）确定，该准则是衡量统计模型拟合效果的一种标准，AIC值越小，表明模型拟合效果越好。计算公式为

注：为光伏阵列与环境风向之间的夹角。下同。图中刻度线表示风速段对应的频数，同心圆之间的间隔代表频数差值（图g、h为200，其余小图均为100）。

Note:represents the intersection angle between solar photovoltaic array and wind direction. Same as below. The scale line in figures represents the frequency corresponding to the wind speed section, and the interval between concentric circles represents the frequency difference (200 in figures g and h, and 100 in other small figures).

图2 无光伏覆盖区的风向玫瑰图

Fig.2 Wind direction rose diagrams of no photovoltaic coverage area

2 结果与分析

2.1 光伏阵列近地层输沙率

不同风况条件光伏阵列局部典型部位和流动沙丘输沙率如图3所示，所有风况条件下流动沙丘近地层输沙率总是高于光伏阵列内，在光伏阵列内的3个典型部位输沙率大小关系随夹角变化存在差异。如图3a所示，当夹角为–12.30°时，不同典型位置输沙率从大到小为：板前、板间、板后，板间和板后分别为板前输沙的80.35%和27.77%。如图3b～图3d所示，当夹角为从9.13°～10.71°时，板间输沙率增大，板前和板后位置输沙率大致相当，平均为板间输沙率的49.85%。当夹角为18.07°时（图3e），板前输沙率增大，输沙率从大到小为：板间、板前、板后。随着夹角的继续增大，夹角在29.67°～61.61°范围内时（图3f～图3p），板前输沙率上升至光伏阵列内最大，且光伏阵列内不同部位输沙率差异较小。

进一步探究光伏阵列对近地层沙物质输移的扰动效应及其与环境风向之间的关系。运用光伏阵列内3个部位输沙率均值来表征光伏阵列内近地层输沙率，与上风向无光伏电板覆盖的流动沙丘下垫面同步观测的输沙率数据进行对比分析，计算得到光伏阵列阻沙率如表1所示，可以看出不同风向条件下光伏阵列阻沙率有明显差别，夹角由9.13°向18.07°变化时，阻沙率呈下降趋势，由59.93%下降至35.34%。当夹角为29.67°时，阻沙率迅速上升至62.73%。随着夹角的进一步增大，夹角在56.97°～82.19°范围时，光伏阵列阻沙率为84.63%±6.11%（均值±标准差）。换言之，该风向条件下光伏阵列可降低近地层过境风沙流84.63%的输沙量。此外，夹角为10.71°时阻沙率为43.84%，夹角为18.07°时阻沙率为35.34%，可知夹角为12.30°时的阻沙率值在35.34%～43.84%之间，而夹角为–12.30°时，阻沙率高达56.00%。由此推断在夹角绝对值相等条件下，夹角为负值时的光伏阵列阻沙率较高。

表1 不同风况下光伏阵列阻沙率

2.2 光伏电板典型部位风沙流结构

为更加直观地认识光伏电板不同位置沙粒浓度与高度之间的关系，将累积输沙率随高度的变化做成柱状图。由图4可以看出，流动沙丘下垫面风沙流运移基本贴近地表，不同风况条件下90%以上的输沙量均分布在0～10 cm高度范围内，且随着风速的增大，沙物质输移的高度有所上升。

光伏阵列内不同部位风沙流垂直结构随风况变化差异明显。比较相似风速不同风向条件下的风沙流结构特征（图4e、图4f、图4h、图4l、图4n风况下，风速在7～8 m/s范围内，对应夹角差异较大，分别为18.07°、29.67°、61.61°、77.48°和79.39°），结果显示夹角较小时（图4e和图4f），光伏阵列不同部位沙物质输移高度较低且差异较小，75%以上的输沙量在0～6 cm高度范围内传输，90%以上的输沙量在0～10 cm高度范围内传输。夹角较大时（图4h、图4l和图4n风况），板间和板后位置沙物质输移高度增加，75%以上的输沙量在0～10 cm高度范围内传输，90%以上的输沙量在0～20 cm高度范围内传输。而板前位置沙物质输移高度则略有降低，75%以上的输沙量在0～4 cm高度范围内传输，90%以上的输沙量在0～6 cm高度范围内传输。

比较不同风速和不同风向条件下的风沙流结构特征，在夹角较小且风速较大风况条件下（图4a～图4d，风速在10.35～11.57 m/s范围内，夹角绝对值在9.13°～12.30°范围内），75%以上的输沙量在0～8 cm高度范围内传输，90%以上的输沙量在0～12 cm高度范围内传输。与之相比，夹角较大且风速较小风况条件下（图4m～图4p，风速在7.21～9.75 m/s范围内，夹角在78.45°～82.19°范围内），板间和板后位置沙物质输移的高度明显上升，75%以上的输沙量在0～11 cm高度范围内传输，90%以上的输沙量在0～20 cm高度范围内传输，板前位置沙物质输移高度则表现出小幅下降趋势，75%以上的输沙量在0～4 cm高度范围内传输，90%以上的输沙量在0～5 cm高度范围内传输。一般来说，风速越大，沙物质输移高度越高，然而通过上述比较发现，即使风速相对较小，仍然呈现出随着夹角的增大，板间和板后位置沙物质输移高度表现出较强的向上层移动的趋势。

综上所述，随着光伏阵列与风向夹角的增大，板间和板后位置沙物质输移高度表现出较强的向上层移动趋势，而板前位置沙物质输移则相对更加贴近地表。

2.3 光伏电板典型部位输沙通量模型

为研究输沙率随高度的变化规律，利用Origin软件做出输沙率随高度变化的散点图，结果显示输沙率随着高度增加均呈现下降趋势，不同风况下大致呈现3种变化规律，如图5所示，随着夹角的增大，光伏阵列内不同部位各高度层输沙率大小关系发生改变，且相较于流动沙丘，光伏阵列内近地层10 cm高度范围内输沙率随夹角增大而下降明显。

为探究沙区光伏阵列扰动下近地层最佳风沙通量模型，运用指数函数、幂函数及其修正函数4种模型，对4个观测点在16种不同风况下的64组数据拟合共256次，其中14次拟合失败。拟合的2、AIC值和RMSE统计结果如表2所示，指数函数及其修正函数均方根误差较小、2较大和AIC值更小。从拟合相关度2来看，有60.94%的情况下双参数指数模型（模型1）与三参数指数模型（模型2）拟合结果一致，有39.06%的情况下双参数指数模型略低于三参数指数模型拟合结果，而且这种差异性非常小，一般表现在0.001量级上；从AIC值来看，有64.06%情况下双参数指数函数拟合结果更佳，有32.81%情况下三参数指数函数拟合结果更佳；综合得出，双参数指数模型可以较好地模拟光伏阵列内3个典型部位近地层30 cm高度范围内输沙率随高度的变化规律。

表2 4种函数模型输沙率拟合结果对比

注：AIC为赤池信息量准则；(z)为高度处输沙率，g·cm-2·min-1；为集沙仪进沙口中心距离地表高度，cm；1、2、3、4、1、2、3、4和2均为拟合系数。下同。

Note: AIC is Akaike Information Criterion;(z)is the sand transport rate at height of, g·cm-2·min-1;represents the arithmetic mean of the top and bottom of each chamber in the sampler, cm;1,2,3,4,1,2,3,4, and2are regression coefficients. Same as below.

对于指数函数而言，系数表征风沙流中沙粒浓度的最大值或蠕移输沙量[26]，系数一般认为是反映沙粒浓度随高度的衰减程度[27]，即递减率，值越大衰减速度越慢，值越小衰减速度越快。如表3所示，流动沙丘、板间、板前和板后位置系数值范围为0.278～1.633、0.009～0.945、0.026～0.729和0.004～0.687。流动沙丘处的值高于光伏阵列内不同部位，表明光伏阵列的存在使得近地表风沙流的尘粒浓度或输沙率降低。光伏阵列内不同部位的值随风况条件变化存在差异，当夹角为9.13°～10.17°时，值表现为光伏电板板间较高，板前和板后相当且较低。当夹角增大至18.07°时，板前位置值略高于板间位置增至光伏阵列内最大。随夹角继续增大，夹角在29.67°～82.19°范围内时，板前位置值最大，板间和板后位置值相当，平均仅为板前位置的0.33倍。

不同风况条件下流动沙丘、板间、板前和板后位置系数值范围为2.103～3.826、3.820～6.120、2.163～3.821和2.525～3.953。随着夹角的增大，板间位置值有一定的增大趋势，表明输沙率随高度衰减速度越慢，即沙物质传输向高层移动，板前位置则随夹角的增大值有减小的趋势，表明输沙率随高度衰减速度变快，即沙物质传输向贴地层方向移动。板后位置值随着夹角变化无明显的规律。

表3 风沙流通量系数a，b与夹角之间的关系

注：和为函数模型拟合系数。当=56.97°时，由于风速低且输沙率太小而拟合失败。

Note:andare the fitting coefficients of function models. When the angle is 56.97°, the fitting fails because the wind speed is low and the sand transport rate is too small.

3 讨 论

目前，关于沙区光伏阵列扰动下近地层风沙通量模型的研究相对较少，陈曦等[12]在乌兰布和沙漠东南缘光伏电站的研究结果显示，电板下沿、上沿及板间位置输沙率随高度增加均符合多项式函数形式。杨世荣[13]在库布齐沙漠中部光伏电站的研究结果显示，不同风速条件下电板不同部位最佳模型存在差异，6.5 m/s风速条件板下和板前输沙通量指数函数模型表现最佳，而板间则幂函数模型最佳；8.4 m/s时板下和板前表现为幂函数模型最佳，而板间则为多项式函数模型最佳。不同的研究者观测时环境地形地貌和风况不同，研究光伏电板规格、安装角度、高度、间距等条件均存在差异，这将导致得出不同的甚至是截然相反的结论。本研究基于野外观测数据，采用指数函数和幂函数及其修正函数共4种模型进行拟合分析，运用拟合相关度2和赤池信息量准则综合对拟合结果进行评价，结果显示双参数指数函数模拟效果较好。本研究结果与上述他人研究结果产生差异的原因，主要是由于采用集沙仪的高度差异所致。陈曦等人和杨世荣观测时均采用25层50 cm高度集沙仪，本研究采用的是15层30 cm高度集沙仪。而本研究光伏电板下沿野外观测时距离地表约35～40 cm，因此在板前位置布设较高的集沙仪，当来流方向与光伏电板布置方向呈一定角度时，高出电板下沿以上的集沙盒子必定收集不到沙物质，即光伏电板对风沙流垂直结构有阻断影响，由此可见，光伏阵列地表不同高度范围内不同部位沙尘通量模型可能存在差别。综上所述，本研究结果可以证实，不同风向光伏阵列扰动下地表30 cm高度范围内双参数指数能够很好模拟输沙率随高度的变化趋势。

风沙运动是一种贴近地表的沙粒搬运现象。张正偲等[25]通过451次风沙流观测数据研究得出，腾格里沙漠东南缘平坦沙地上0～20 cm高度范围内输沙量占总输沙量的比例大于95%。陈新闯等[28]对乌兰布和沙漠流动沙丘野外观测得出，80%以上输沙量集中于0～10 cm高度，90%以上的输沙量集中于0～20 cm高度。本研究发现，对照平坦裸沙地90%以上的输沙量均分布在0～10 cm高度范围内，与上述研究结果基本一致。在光伏阵列的扰动下，风向变化对沙粒传输高度有影响，夹角较大时，板间和板后位置沙物质输移高度增加，90%以上的输沙量在0～20 cm高度范围内传输。而板前位置沙物质输移高度则有下降趋势，90%以上的输沙量在0～6 cm高度范围内传输。这是由于过境气流运动方向与光伏阵列排布方向呈一定角度时，倾斜的光伏电板发挥导流作用使得下沿出风口气流运动方向更加贴近于地表，因此板前沙物质输移高度降低。而板间和板后区域此时容易产生涡旋[14]，从而增加了垂直向上的升力，导致风沙流表现出较强的向上层移动趋势。

在流动沙丘地区，任何植被或机械沙障的覆盖都会减少地表裸露，从而降低土壤可蚀性，达到保护土壤不被风蚀的作用[29-31]。通过与无光伏电板覆盖区域对比研究发现，夹角在–12.30°～82.19°范围内，近地层水平输沙通量降低幅度在35.34%～93.02%之间，随夹角增大而增大。当夹角超过45°时，光伏阵列平均可降低近地层84.63%的水平输沙通量。光伏阵列与风向夹角相同而来流方向不同时，即夹角绝对值相等符号不同，光伏阵列阻沙率存在差异。本研究结果显示，夹角为负值时光伏阵列的阻沙率更强，这是由于光伏阵列本身结构特性所致，光伏电板面朝正南，北高南低呈36°角倾斜。对于过境气流的作用机理与风沙危害防治中的下导风工程相似。已有下导风工程领域相关模拟研究[32-33]表明，当夹角为+90°时，倾角为60°的导板迎面来向气流在距离下沿约7/10的位置产生分离点，也就是说导板层流的70%导向地面端出风口，而30%导向大气端出风口。夹角为–90°时则正好相反，导板层流的30%导向地面端出风口。以此类比，可以很好地解释夹角为负值时光伏阵列的阻沙率强于夹角为正值时的情况。

综合来看，光伏阵列与风向夹角是影响阵列内近地层风沙输移强度的重要因素，夹角较大时，阵列本身可以具有较强的截流阻沙效应，此时迎风侧边缘区是防护重点；夹角较小时，阵列截流阻沙作用有限，挟沙气流更加容易进入阵列内，进而引起地表的形态变化。此时阵列边缘区域不仅要做好地表固沙措施，同时应设置具有防风作用的高立式机械沙障或建设防护林等，以削弱气流进入光伏阵列时的初始动能，从而降低光伏阵列内风沙活动强度。

4 结 论

本研究主要分析不同风况条件下，库布齐沙漠200 MW光伏电站整体对近地层水平输沙通量的拦截效能和腹地区域电板不同部位（板间、板前和板后）输沙率、风沙流结构及通量模型。得到如下结论：

1）沙漠地区建设光伏阵列后对近地层风沙输移有一定拦截作用，尤其当光伏阵列与风向夹角超过45°时，光伏阵列平均可降低近地层84.63%的水平输沙通量。此外，夹角绝对值相等条件下，夹角为负值比正值时光伏阵列对风沙输移的拦截效能更加明显。

2）光伏阵列局部不同部位沙粒浓度与高度之间的关系表现为：随夹角增大，板间和板后位置风沙输移高度表现出较强的向上层移动趋势，而板前位置则相对更加贴近地表。双参数指数模型可以较好地模拟光伏阵列内3个典型部位近地层30 cm高度范围内输沙率随高度的变化规律，拟合相关度2达0.923～1.000，RMSE仅为0.740×10-3～567.262×10-3g/(cm2·min)。

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Interference effect of solar photovoltaic array on near surface aeolian sand transport in sandy areas

Tang Guodong1,2, Meng Zhongju3※, Gao Yong3, Dang Xiaohong3, Shi Ruijia4

(1.,,100038,; 2.,010020,; 3./,,010011,; 4.,010300,)

Deserts are ideal places to develop ground-mounted large-scale solar photovoltaic (PV) power stations. However, it is evitable surface erosion that may occur after the construction of a solar PV power station, where solar energy production, operation, and maintenance depend mainly on geomorphological changes in sandy areas. This study aims to investigate the characteristics of wind-sand movement under the interference of solar PV array, thereby reducing the damage to solar energy. The study area was located in the middle part of the Hobq Desert in China. The observation field was 300 m from the west edge of the test solar PV power station that was built at the end of 2018. There were no any protective measures on the surface of the solar PV power station during the test, such as sand-binding plants or sand-barriers. Field observations were conducted from 20 March to 13 April 2019. The reason was that the aeolian sand activity was the strongest in the study area during from March to May, due to the frequent occurrence of strong wind, extended drought, and limited rain. Thus, wind erosion led to the formation of trenches in the immediate vicinity of the downwind of panels, and sand ripples between adjacent north-south panels. The surface surrounding the test PV panels was smoothened, while the underlying surface was flattened before the experimental instruments were arranged. The flatting operation allowed for the comparison of experimental data. Sediment transport was measured in different wind directions above shifting dunes at three observation sites around the PV panels, such as between, in front of, and behind the panels. Meanwhile, the wind speed and direction were recorded using a HOBO sensor at the observation sites of shifting dunes. The sediment transport data was also collected at sixteen wind regimes. Sand-fixation of solar photovoltaic array, aeolian-sand flow structure and fitted model around the PV panels were then analyzed under the different wind regimes. The results showed that the near-surface sand transport rate above shifting dunes was always larger than that in the solar PV array in all cases, where the intersection angle between the solar PV array and wind direction was a key parameter to dominate the sand inhibition rate of solar PV array. Specifically, the sand inhibition rate ranged from 35.34% to 93.02% at the angle range from -12.30° to 82.19°. The mean value of sand transport rate above the solar PV array reduced to 84.63%, compared with the shifting dunes, especially with the angle exceeding 45°. There was also no change in the sand transport rate model when applying the solar PV array, similar to the shifting dunes. A two-parameter exponential function was better fit for the measured profiles of flux density on the near-surface of solar PV array. Wind-sand flow between and behind the panels tended to evidently move towards a high layer with the angle increased, where the rising range was 8-10 cm, whereas, the saltation height at the observation site before the panels tended to move towards a low layer, where the decrease range was 4-5 cm. The finding can contribute to the understanding of the wind-sand movement characteristics under the interference of solar PV array, providing insightful ideas to plan better technical schemes against wind-sand hazards at solar PV power stations.

solar energy; sand; photovoltaic array; sand transport rate; aeolian-sand flow structure; fitting model; the Hobq Desert

唐国栋，蒙仲举，高永，等. 沙区光伏阵列对近地层风沙输移的干扰效应[J]. 农业工程学报，2021，37(13)：101-110.

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.13.012 http://www.tcsae.org

Tang Guodong, Meng Zhongju, Gao Yong, et al. Interference effect of solar photovoltaic array on near surface aeolian sand transport in sandy areas[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(13): 101-110. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.13.012 http://www.tcsae.org

2021-04-12

2021-06-08

国家重点研发计划项目（2018YFC0507101）；内蒙古自治区科技重大专项（zdzx2018058-3）

唐国栋，博士，研究方向为荒漠化防治。Email：18247158690@163.com

蒙仲举，博士，教授，研究方向为荒漠化防治。Email：mengzhongju@126.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.13.012

TM615

A

1002-6819(2021)-13-0101-10