地球大数据支撑可持续发展目标报告（2021）_149页_29mb

报告摘要

地球大数据支撑可持续发展目标报告总结

核心内容

本报告分析了地球大数据在支撑联合国2030年可持续发展议程中的应用，聚焦于SDG2零饥饿、SDG6清洁饮水和卫生设施、SDG11可持续城市和社区、SDG13气候行动、SDG14水下生物和SDG15陆地生物六个可持续发展目标，展示了地球大数据在这些领域中的监测、评估和决策支持能力。通过融合多源遥感数据、统计数据和新兴技术，报告提出了多种创新方法和模型，为实现SDGs提供了科学依据和实践参考。

主要观点

数据驱动的监测与评估：地球大数据技术能够提供高时空分辨率、多源异构的数据支持，使SDGs的监测更加准确、及时和全面。
技术融合与创新：报告强调了遥感、云计算、人工智能、地理信息系统等技术的融合应用，提升了对复杂系统和多维问题的分析能力。
多指标交叉分析：通过研究SDGs之间的相互作用，为政策制定和区域发展策略提供了新的视角和方法。
可持续农业模式：构建了高效生态农业模式，通过数据驱动的方式提高了农业的经济效益和资源环境可持续性。
水资源管理与保护：发展了湖泊水体透明度、湿地变化等数据集，为改善水质、提高用水效率和保护水生态系统提供了重要支撑。
城市可持续发展：通过高精度人口和城市绿地数据，评估了中国城市在可持续发展方面的进展和挑战。

关键信息

SDG2 零饥饿

背景：SDG2旨在消除饥饿、实现粮食安全和可持续农业。
主要贡献：
- 开发了基于多源遥感数据的耕地复种指数提取方法。
- 构建了中国主要作物空间分布数据集。
- 提出了数据驱动的高效生态农业模式，并通过试验农场进行验证。
案例分析：
- 中国耕地复种指数近20年小幅下降6%。
- 作物分布重心向东北、西北和西南转移。
- 实体试验农场显示土壤有机质提高23.08%，化肥使用减少10%以上，农药施用减少70%以上，灌溉水量节约33.33%。
结论：高效生态农业模式显著提升了农业的可持续性，为实现零饥饿目标提供了范例。

SDG6 清洁饮水和卫生设施

背景：SDG6旨在为所有人提供清洁饮水和卫生设施，并进行可持续管理。
主要贡献：
- 发展了中国及全球湖泊水体透明度遥感监测数据集。
- 构建了全球农作物水分利用效率数据集。
- 开展了中国水资源综合管理评估。
案例分析：
- 中国湖泊水体透明度在2001~2020年间总体呈上升趋势。
- 全球大型湖泊水体透明度在2010~2020年间总体呈上升趋势。
- 中国水资源综合管理能力已达到全球中上水平。
结论：这些研究成果为SDG6的全球监测提供了重要数据支持，也为发展中国家提供了参考。

SDG11 可持续城市和社区

背景：SDG11关注可持续城市和社区建设，包括公共交通、灾害评估和公共空间。
主要贡献：
- 制作了中国人口高精度公里格网数据。
- 分析了自然灾害损失变化趋势。
- 评估了城市绿地空间变化。
案例分析：
- 2020年中国可便利使用公共交通人口比例达90.15%，较2018年上升9.59%。
- 城市绿地空间显著上升，城市生态绿化成效明显。
结论：城市可持续发展取得积极进展，但仍需关注区域差异和灾害应对能力。

SDG13 气候行动

背景：SDG13聚焦于应对气候变化，包括减少沙尘天气、温室气体排放和提升适应能力。
主要贡献：
- 开发了中国沙尘天气年际影响范围数据集。
- 构建了温室气体浓度和森林净生态系统生产力数据集。
- 提供了全球海洋热含量数据集。
案例分析：
- 中国北方春季沙尘天气频次波动下降。
- 中国森林碳汇增加速度为199.54 TgC/a。
- 全球海洋上层2000m暖化显著，每十年增暖速率约为2.25×10⁸ J/m²。
结论：地球大数据在应对气候变化和促进碳中和方面发挥了重要作用。

SDG14 水下生物

背景：SDG14关注海洋和沿海生态系统的可持续管理和保护。
主要贡献：
- 开发了中国红树林和滨海养殖池动态变化数据集。
- 构建了黄海大型藻藻华监测预警模型。
案例分析：
- 中国红树林面积净增长16%。
- 滨海养殖池面积总体下降。
- 藻华监测模型提高了灾害预警能力。
结论：地球大数据为海洋生态保护提供了科学支撑和实用工具。

SDG15 陆地生物

背景：SDG15关注陆地生态系统的保护、恢复与可持续利用。
主要贡献：
- 开发了全球山地绿色覆盖指数和濒危物种分布数据集。
- 评估了中国生态系统质量和草地保护现状。
案例分析：
- 中国生态系统质量显著提升，综合指数上升约21%。
- 草地保护效果总体较好，但部分区域保护不足。
- 越冬白鹤栖息地变化显著。
结论：地球大数据在评估和保护陆地生态系统方面提供了重要支持。

SDGs多指标交叉

背景：SDGs之间存在复杂的相互作用，需进行多指标交叉分析。
主要贡献：
- 研究了SDGs指标间的协同与权衡关系。
- 模拟了不同发展情景下的SDGs变化。
- 开展了区域SDGs综合评估。
结论：多指标交叉研究有助于政策制定和区域发展策略的优化。

技术与平台

中国科学院依托“地球大数据科学工程先导专项（CASEarth）”，建立了地球大数据共享服务平台和云服务基础设施。
共享数据总量约10 PB，每年更新3 PB。
通过融合多源数据和现代技术，实现了对SDGs的全面监测和评估。

未来展望

未来将重点提升数据产品的可靠性，特别是在南方多云地区引入SAR数据。
进一步挖掘对地观测数据中的作物生长信息，提升作物空间制图精度。
推广高效生态农业模式，为其他地区提供可持续农业解决方案。
加强全球SDGs数据集的建设，提高数据获取和分析能力。
推动多指标交叉研究，探索不同情景下的多目标协同发展策略。

总结

本报告展示了地球大数据在支撑SDGs实现中的独特优势，包括数据来源多样、时空信息丰富、技术融合能力强等。通过多源数据融合和创新方法，报告为SDG2、SDG6、SDG11、SDG13、SDG14和SDG15的监测与评估提供了科学依据和决策支持。同时，报告强调了数据创新在应对全球可持续发展挑战中的重要性，并提出了未来发展的方向和建议。

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