本文就对全国各地区地理位置（洪水、地震）电力能源、水利能源、通讯发展、税率、交通条件、人才聚集、社会安保、城市环境质量、城市气候等数据来做比较分析，辅助用户进行数据中心选址。
绿色数据中心发展路线已步入大数据时代，行业群已有云计算、大数据对基础设施大功率的新要求来做出战略部署。因此我们在数据中心前期选址阶段就需要考虑数据中心能效问题，经行业对正常运行的数据中心调查报告表明，说明32%的管理人员接受采访时说，他们将增加他们数据中心的预算来应对数据中心的运营。
本文就对全国各地区地理位置（洪水、地震）电力能源、水利能源、通讯发展、税率、交通条件、人才聚集、社会安保、城市环境质量、城市气候等数据来做比较分析，辅助用户进行数据中心选址。
报告依据的数据来源于各行业权威网站发布的年度数据，因此结论具有时效性；第二，学科评估是一种以客观数据为主要依据的排名性质的评估，本报告的分析结论是以本评估体系为依据获得的，其评估结果和分析结论只能从一个角度反地区发展状况，用户应根据本分析报告的实际情况，具体问题具体分析，合理使用本报告所提供的数据信息。
全国各省地区数据分析
一、各省地理环境数据分析（洪水、地震）
（1）洪水数据分析
一般来说，公司确定新建设的数据中心最佳位置时，应认真分析自然灾害的潜在危险或破坏性天气事件。如飓风，洪水，龙卷风和地震等造成数据中心毁灭性灾害。
中国地域辽阔，洪水灾害频繁发生，大约2/3的国土面积有着不同类型和不同危害程度的洪水灾害。洪水风险是洪水危险性和社会经济易损性的综合结果。洪水危险性的产生有多种因素。例如，天气异常连降暴雨、森林覆盖率降低、水土流失、地势平坦、夏季降水等。
表1可看出洪水危险程度高的地区主要分布在东南部平原区的河北、河南、江苏、安徽、浙江、湖北、湖南、广东、广西、等地，其中，尤以经济发达省份最突出，比如：北京、天津、上海、台湾、香港。十级风险中第五、六级风险所占比例尺最大，将近50%，因为这两级危险区分布在中国广大的西部地区，降雨量小且经济发展水平低，所以风险就小。从径流形成原理上来说，下垫面对洪水过程的影响可分成两个部分，产流和汇流。产流影响因素在径流分布中得到了反映。中国是个多山的国家、山地、高原和丘陵占国土面积的65%，山脉体系有各种走向。总体上西高东低呈三级阶梯的独特地势。三大地形阶梯的结合部都是地理单元的过渡区，是洪涝灾害的主要地区。尤其是喇叭口谷地，山高坡陡地区形成的径流，以极快的速度汇集到河谷中，在阶梯结合部遇相对平坦的区域，极易形成洪水。山高坡陡地区，水流湍急，河道狭窄，洪水的影响范围小，而到了平原地区，水流渐缓，河道开阔，洪水的影响范围变大。尤其是在一些大江大河的下游地区，由于洪水排泄不畅，极易形成洪灾。
（2）地震数据分析
关于地震，我国的国情是，“频度高、强度大、震源浅，分布广”。据了解，我国的地震活动主要分布在五个地区的23条地震带上。
这五个地区是：①台湾省及其附近海域；②西南地区，主要是西藏、四川西部和云南中西部；③西北地区，主要在甘肃河西走廊、青海、宁夏、天山南北麓；④华北地区，主要在太行山两侧、汾渭河谷、阴山-燕山一带、山东中部和渤海湾；⑤东南沿海的广东、福建等地。我国的台湾省位于环太平洋地震带上，西藏、新疆、云南、四川、青海等省区位于喜马拉雅-地中海地震带上，其他省区处于相关的地震带上。中国地震带的分布是制定中国地震重点监视防御区的重要依据。中国位于世界两大地震带——环太平洋地震带与欧亚地震带之间，受太平洋板块、印度板块和菲律宾海板块的挤压，地震断裂带十分发育。
表2中国部分城市地震危险度排名
评价地震危险度的三个指标
导致灾害的强度因素（如城市近源地震等效震级）
承灾体的脆弱性指数（人口、GDP、建筑抗震能力）
响应能力（疏散、救援等应急应变能力）
二、各省能源数据分析（水、电）
数据中心使用了大量的电力来运行网络设备。重要的是，一家公司选择一个站点，提供多个动力源，有能力来满足当前和未来公司的发展需要。此外，重要的是选择的位置与负担得起能源和可预测的水费、电费，在比较各地的基础上，来确定位置，以确保数据中心长期生存的能力。
（1）全国各省水费数据分析
中国是一个干旱缺水严重的国家。淡水资源总量为28000亿立方米，占全球水资源的6％，仅次于巴西、俄罗斯和加拿大，居世界第四位，但人均只有2200立方米，仅为世界平均水平的1／4、美国的1／5，是全球13个人均水资源最贫乏的国家之一。我国水资源短缺、水污染严重、水土流失严重、水价严重偏低、水资源浪费严重。而且南方水多，北方水少。西部水少，沿海水多。
据监测，目前全国多数城市地下水受到一定程度的点状和面状污染，且有逐年加重的趋势。日趋严重的水污染不仅降低了水体的使用功能，进一步加剧了水资源短缺的矛盾，对我国正在实施的可持续发展战略带来了严重影响，而且还严重威胁到城市居民的饮水安全和人民群众的健康。
表3分析了全国各省地区工业用水水费
表4分析了全国各省地区工业用电电费
三、全国各省经济发展数据分析
每当一家公司正在考虑投入大量的资金项目，经济发展的激励机制也是帮助公司来降低项目的运营成本。国家提供当地和国家的鼓励政策，有助于降低公司成本的优势。当它涉及到数据中心项目，经济发展的激励机制永远不能抵消恶劣的经营环境。
表5分析了全国各省地经济发展状况
城市总部经济发展能力评价指标体系共设6个一级指标、15个二级指标、44个三级指标，其中6个一级指标包括基础条件、商务设施、研发能力、专业服务、政府服务和开放程度等。
中国总部经济研究中心根据评价结果，将35个城市划分为四个能级，其中前10位城市的前三甲北京、上海、广州位列第一能级；其后7个城市深圳、成都、杭州、天津、南京、青岛和武汉位列第二能级；第三能级包括宁波、大连、沈阳、重庆、济南、西安、郑州、长沙、福州、哈尔滨、昆明、厦门和石家庄等13个城市；第四能级包括合肥、长春、乌鲁木齐、海口、南宁、太原、南昌、呼和浩特、贵阳、银川、兰州和西宁等12个城市。
四、全国各省通信发展数据分析
电信基础设施的可用性， 为公司寻找新的数据中心设施，电信基础设施冗余供应能力，这也是至关重要的。数据中心通信的核心运作。在一个数据中心需要的所有进行通信设备传播到世界各地，为不同的业务流程提供服务。公司需要有良好的光纤连接。位置应该有一个以上的网络运营商，以备不时之需。
表6分析了全国各省地通信发展状况
对于未来电信行业的发展，应该说是形成非常大的挑战。电信运营业发展趋于饱和，而且出现新的转型、发展方式除外摸索的一个过程中，电信业面临的全球增长，
五、全国人才聚集地数据分析
企业员工是公司考虑在哪里可以找到数据中心设施及仔细分析可用性的关键，企业考虑项目在不同地理区域的人力质量及人力成本。即使数据中心通常不需要大量的员工驻守，公司也需要有信心相信数据中心运营人员的能力，以确保运营人员能够及时的帮助公司在第一时间解决排除数据中心故障，确保数据中心安全稳定长期运行。
表7分析了全国各省人才聚集状况
六、全国城市安全数据分析
犯罪案率全市需要进行检查。另外，恐怖主义威胁，需要在考虑建立新的数据中心城市进行评估。数据中心的物理安全是极端重要的，因为任何干扰设施能够影响业务流程。数据中心主机及业务数据和数据的完整性，不能妥协。因此，数据中心的访问应该加以控制，并定期监测。
表8分析了全国各省人才聚集状况
大多数数据中心采用高技能人员的差异 .高度熟练的人员需要生活和工作环境，让他们可以享受优质的生活设施。数据中心的工作人员通常会在闲暇时间享受多种类型的追求，因此需考虑但户外设施的安全。
七、全国各地环境空气质量数据分析
由于空气污染对机房中设备的腐蚀是长期而全面的，因此，它所产生的影响也是具有粘性的，也许短期内看不到问题出现，可一旦出现问题也将是IT设备的全面告急，所造成的损失绝不亚于任何重大IT设施故障，对企业生产和运营的影响将无法估量。
表9分析了全国各省空气质量状况
中国等发展中国家，尤其是这些国家中以工业为主的城市。这些地区空气中硫化物和氯化物的浓度比较高，对于硬件设备的“隐形杀手”还有很多，如机房的温度、湿度和通风条件等，而越是精密、计算能力强的机器，也就越容易受到环境影响被腐蚀。
八、全国各地气候数据分析
表10分析了全国各省气候状况
新建超大型数据中心，重点考虑气候环境、能源供给等要素。鼓励超大型数据中心，特别是以灾备等实时性要求不高的应用为主的超大型数据中心，优先在气候寒冷、能源充足的一类地区建设，也可在气候适宜、能源充足的二类地区建设，或者气候适宜、靠近能源富集地区的三类地区建设。中小型数据中心在靠近用户所在地、能源获取便利的地区建设；鼓励已建数据中心利用云计算、绿色节能等先进技术进行整合、改造和升级。
而要在减少开销的同时又需要保证服务器能够在低温下正常运作，这一要求推动了数据中心近年来开始向拥有“免费低温”的地区迁移的趋势。这实际上就是利用自然环境来为服务器降温，而抛弃了传统的制冷设备。未来政府会在电价、土地等相关市场配套上对数据中心建设的支持，在电力设施建设、电力供应及服务等方面给予重点支持；同时，地方政府相关部门应在市政配套设施方面予以保障，在资金、人才、网络建设等方面给予支持。
结论：
综合各地区各参数，从客观的角度罗列出适宜建高效数据中心的地区，此地区不分排名前后，根据目前主要的几个参数（地震、洪水、安全）。
内蒙古、吉林、贵州、湖北、天津、江苏（从单方面来看新疆也是后期推荐的地区）
数据中心选择必须有有利于数据中心运营的自然气候条件及丰富的电力资源及水资源，风险低，自然灾害少（地震、洪水），价格实惠，提供电力及水利资源和积极的经济发展奖励计划，提供电力和积极的经济发展奖励计划，上述地区因数据中心项目的关键因素突出而脱颖而出。每个项目都是以某种不同方式来展现，应根据项目的战略部署情况来进行评估。通过确定项目的关键影响因素，公司能达到一个明智的决定，关于在哪里选择新的数据中心，精心的设计及结合深入的分析就会造就一个绿色数据中心的诞生。
引用数据：
空气质量数据依据：中国气象网2013年数据
城市发展排行依据：国家统计局公布最新数据2011年数据
城市安全指数：通过运用《GN中国安全城市评价指标体系》2012-8数据
通信设施发展依据：《中国城市创新报告（2013）》2013年数据
水费单价依据：中国水网2011年起数据
地震参数：中国地震网2012-5数据
全国洪水数据依据：中国水利水电科学研究院2006-6数据
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