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引用本文:王 芳,陈健飞,冯艳芬,夏丽华,周涛.栅格尺度下可集约利用农田生物质能优势带研究[J].中国农业资源与区划,2011,32(6):61~65
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栅格尺度下可集约利用农田生物质能优势带研究
王 芳, 陈健飞, 冯艳芬, 夏丽华, 周涛
广州大学地理科学学院,广东广州 510006/广州发展研究院,广东广州 510006
摘要:
农田生物质能具有能源密度低,不确定性程度大,分布分散的特点。以广东省为例,利用生物量 模型对区域农田生物质能进行栅格尺度的估算,并结合实地调查数据,分析了区域农田生物质可集约利用 为能源的各类影响因素,建立了农田生物质能的理论蕴藏量、可获得量、可集约利用量的决策模型。利用 邻域分析法和移动窗口法对区域生物质能优势带分布和二级收集区进行分析,结果表明,广东农田生物质 能分布优势带主要集中在雷州半岛地区、粤西南丘陵地区、潮汕平原区、粤东沿海丘陵台地等地区。广东 省发展直接燃烧供热发电项目,原料供应有一定风险。可以采用固化燃料或气化、醇化成燃料乙醇等方式 发展生物质能项目。
关键词:  农田生物能源 遥感 分布优势带 集约利用 栅格尺度
DOI:10.7621/cjarrp.1005-9121.20110612
分类号:
基金项目:国家自然科学基金(40801034,41001048);广州市教育局科技计划项目(08C025);广州市哲学社会科学“十一五”规划(10Q01);广州大学科研创新团队项目
THE ADVANTAGE DISTRIBUTION OF THE AVAILABLE FARMLAND BIOMASS ENERGY IN GRID SCALE
Wang Fang, Chen Jianfei, Feng Yanfen, Xia Lihua, Zhou Tao
School of Geographical sciences, Guangzhou University, Guangzhou 510006/Guangzhou development academy, Guangzhou 510006
Abstract:
Farmland biomass energy has some features such as low energy density, large uncertainty, and disperse distribution. Taking Guangdong Province as an example, this paper estimated farmland biomass energy quantity at grid scale by using the biomass model. Combining with field survey data, it analyzed the various factors that affect regional farmland biomass used for energy, and established the decision-making model used for estimating biomass energy theoretical potential, available quantities, and the amount of intensive use. Neighborhood analysis and mov- ing window method were used to study the advantages of regional biomass distribution and two-level collection area. The results showed that the advantage zone of farmland biomass energy in Guangdong distributed in Leizhou Penin- sula, southwest hilly region, Chaoshan Plains, eastern coastal hilly plateau etc. But there was a certain risk of sup- plying raw materials for direct combustion power generation in Guangdong province. Adopting curing fuel, gasifica- tion, purify fuel ethanol may be acceptable for the development of biomass energy intensively use.
Key words:  farmland biomass energy  remote sensing  distribution advantage  intensive use  grid scale
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