中国科学院-地球大数据支撑可持续发展目标报告-2021-_149页_29mb

地球大数据支撑可持续发展目标报告总结

核心内容概述

《地球大数据支撑可持续发展目标报告》聚焦六个可持续发展目标（SDG2、SDG6、SDG11、SDG13、SDG14、SDG15），展示了地球大数据在这些目标监测与评估中的应用与成果。报告基于多源数据融合、遥感技术、云计算等手段，实现了对粮食安全、清洁饮水、可持续城市、气候行动、水下生物和陆地生物等领域的精准监测与评估，为全球可持续发展目标的实现提供了科学支撑和决策参考。

主要观点

• 数据驱动与多源融合：地球大数据通过融合遥感、统计、传感器网络等多源信息，提升了对可持续发展目标的监测能力，增强了数据的时效性和空间代表性。
• 技术创新支撑可持续发展：报告展示了在遥感监测、数据分析、模型构建等方面的创新成果，为应对全球性挑战提供了技术手段。
• 可持续发展指标动态评估：通过时空数据分析，揭示了各项指标的变化趋势，为政策制定和调整提供了科学依据。
• 多指标交叉分析：报告探索了不同可持续发展目标之间的协同与权衡关系，为多目标协同发展提供了理论和实践基础。

关键信息

1. SDG2 零饥饿

• 背景：粮食安全是实现可持续发展的基础，但当前全球粮食安全面临挑战，中国需加强可持续农业实践。
• 主要贡献：
  • 开发了高精度耕地复种指数遥感监测模型；
  • 构建了2000年和2015年14种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，并建设了实体试验农场。
• 案例分析：
  • 中国耕地复种指数从2001至2020年下降约6%，但部分区域如黄淮海区呈现上升趋势；
  • 作物分布重心向东北、西北、西南方向转移，反映了耕地利用和种植结构的变化；
  • 高效生态农业模式显著提升了土壤有机质、降低了化肥和农药使用，提高了土地收益率和可持续性。

2. SDG6 清洁饮水和卫生设施

• 背景：全球仍有大量人口缺乏安全饮水和卫生设施，SDG6的实现需要更全面和及时的数据支持。
• 主要贡献：
  • 生产了中国湖泊水体透明度数据集、全球大型湖泊透明度数据集、全国自然和人工水体分布数据集；
  • 开展了全球农作物水分利用效率评估，构建了水资源综合管理评估体系。
• 案例分析：
  • 中国湖泊水体透明度在2001~2020年间总体上升；
  • 全球大型湖泊透明度在2010~2020年间也呈现上升趋势；
  • 中国水资源综合管理能力已达到全球中上水平。

3. SDG11 可持续城市和社区

• 背景：城市化与疫情加剧了城市脆弱性，SDG11的实现需要加强城市可持续发展评估。
• 主要贡献：
  • 提供了中国人口高精度公里格网数据、城市建成区绿地空间组分数据、社区尺度城市景观数据等；
  • 开展了中国市级尺度的多指标综合评估。
• 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年提升9.59%；
  • 城市绿地面积显著增加，城市生态绿化成效明显；
  • 自然灾害总体损失呈减轻趋势，防灾减灾能力提升。

4. SDG13 气候行动

• 背景：气候变化对可持续发展目标的实现构成重大挑战，需加强气候相关灾害监测与应对。
• 主要贡献：
  • 生产了中国沙尘天气年际变化、CO₂和NO₂浓度、森林净生态系统生产力、全球海洋热含量等数据集；
  • 分析了气候变化对生态系统的影响。
• 案例分析：
  • 中国北方春季沙尘天气频次下降；
  • CO₂浓度仍在增加，但增速放缓；
  • 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。

5. SDG14 水下生物

• 背景：海洋生态系统面临污染、变暖和酸化的威胁，SDG14的实现需要加强海洋监测与保护。
• 主要贡献：
  • 生产了中国红树林动态变化、滨海养殖池动态变化、黄海大型藻藻华监测预警模型等数据产品。
• 案例分析：
  • 中国红树林面积在2015~2020年间增长16%；
  • 滨海养殖池面积总体下降，退塘还湿政策有效；
  • 大型藻藻华监测预警模型提高了灾害应对能力。

6. SDG15 陆地生物

• 背景：陆地生态系统退化对人类福祉产生深远影响，需加强生态系统保护与恢复。
• 主要贡献：
  • 生产了全球山地绿色覆盖指数和濒危物种空间分布数据集；
  • 评估了中国生态系统质量、草地保护现状及越冬白鹤栖息地变化。
• 案例分析：
  • 中国生态系统质量在2000~2015年间提升约21%；
  • 草地保护效果较好，但部分草地保护比例较低；
  • 越冬白鹤栖息地呈现时空变化，需加强保护。

多指标交叉分析

• 方法：基于SDGs指标之间的相关性分析，评估协同与权衡关系；
• 实践：通过时间演变分析，模拟不同发展情景；
• 成果：揭示了区域间SDGs的差异，为政策动态调整提供依据。

技术支撑体系

• 地球大数据科学：
  • 数据泛在感知：利用卫星、无人机、传感器等获取对地观测数据；
  • 数据可信共享：采用数据链、时间戳、数据水印等技术确保数据可信；
  • 多元数据融合：通过数据关联、转换、集成等方法提升数据价值；
  • 数据孪生及复杂过程模拟：构建数据抽象模型，进行多重反馈和自我学习；
  • 智能认知：通过数据理解、挖掘、综合分析与决策支持，提升SDGs监测与评估能力。

数据与平台建设

• 数据量：地球大数据共享服务平台数据总量约10PB，每年更新3PB；
• 用户覆盖：全球36万用户，数据访问量达5797万次；
• 技术支撑：依托CASEarth共享平台，提供数据、在线计算和可视化服务。

总结与展望

• 成果总结：中国在SDG2、SDG6、SDG11、SDG13、SDG14、SDG15等目标的监测与评估方面取得显著进展；
• 未来方向：需加强数据融合与技术创新，推动多指标协同发展；
• 国际贡献：中国科学院设立可持续发展大数据国际研究中心，为全球SDGs实现提供技术支持和公共服务产品。

结论

地球大数据技术在支撑可持续发展目标方面展现出巨大潜力，能够提供更全面、及时、精准的评估信息，为政策制定和实施提供科学依据。报告展示了中国在SDGs监测与评估方面的创新实践，为全球可持续发展目标的实现提供了示范和参考。