【意义】光伏发电需要占用大量的土地，土地资源的宝贵使得荒漠等利用价值较低的土地成为了光伏发电的首选土地覆盖类型之一。中国就将光伏治沙、荒漠光伏基地等作为光伏发展的重要举措。然而，在荒漠地区建设光伏，面临严重的沙尘污染问题，使得光伏发电效益大幅下降。高精度估算沙尘污染，对荒漠地区光伏电站设计和维护都具有重要意义。

【方法】传统全球光伏污染估算模型，由于输入特定物质（PM）浓度值的准确性、计算功率损失的方法的准确性以及分散式太阳能系统的区域使用，使得这些模型在西非地区存在局限性。本文改进一种基于Coello框架的土壤估算模型，并在使用来自再分析数据集（MERRA-2）和卫星观测数据集（WUSTL）的输入PM浓度值时对沙尘污染进行了评估。

【主要结论】（1）与未调整的Coello方法相比，该模型将与土壤相关的功率损失估计误差降低了约50%。使用该模型，我们发现在哈马坦季节，受影响最严重的地区的土壤损失可能超过50%，这些电力损失每年变化很大（尼日尔尼亚美在26%到53%之间）。（2）同时，为了支持光伏系统设计，我们开发了一个函数，将最大污染损失与年度清洁频率联系起来。根据该函数，如果分散式太阳能用于实现预期的电力接入目标，到2030年，撒哈拉以南非洲地区的光伏清洁成本每年可能高达10亿美元。