中科院：地球大数据支撑可持续发展目标报告-2019.9-90页_9mb

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

本报告聚焦于地球大数据在联合国可持续发展目标（SDGs）中的应用，特别是对SDG2零饥饿、SDG6清洁饮水和卫生设施、SDG11可持续城市和社区、SDG14水下生物和SDG15陆地生物五个目标的11个指标进行深入研究和评估。报告通过多源数据融合、模型构建与分析、决策支持等方法，展现了地球大数据在提升SDGs监测与评估能力方面的潜力和价值。

主要观点

SDGs的复杂性与挑战
- SDGs由17项目标、169项具体目标和超过230个指标构成，具有高度的相互关联性和动态性。
- 目前约45%的SDGs指标已有方法和数据，39%有方法但无数据，16%既无方法也无数据，数据缺失仍是SDGs监测的主要瓶颈。
地球大数据的作用
- 地球大数据集地球科学、信息科学和空间科技于一体，具备海量、多源、异构、多时相、多维度等特性。
- 它能够提供高时空分辨率、高精度的数据产品，为SDGs的监测和评估提供科学支撑和决策依据。
地球大数据的应用模式
- 数据贡献：利用遥感、统计、地面调查等多源数据，弥补SDGs指标数据的缺失。
- 方法模型贡献：构建融合遥感信息提取、统计模型、生态模型等方法的评估体系。
- 决策实践贡献：提供案例分析，支持政策制定和区域治理。

关键信息

SDG2 零饥饿

背景：消除饥饿、保障粮食安全是SDG2的核心，面临气候变化、冲突和经济不平衡等挑战。
主要贡献：
- 构建了融合多元数据的SDG2.4.1评估方法，包括土地生产力、水资源利用和化肥施用风险。
- 提出了“统筹农田管理与土地管理”的可持续粮食生产策略。
案例分析：
- 中国粮食生产可持续发展进程监测：通过遥感、统计、地面调查等数据，评估1987-2015年中国主要作物的可持续发展状况。
- 结果与分析：平均用地强度、灌溉耗水强度和氮肥过施强度分别降低43%、30%和24%，表明中国粮食生产系统正逐步向可持续方向发展。
- 展望：进一步融合社会经济数据，提升评估精度；加强与国际组织合作，推广技术应用。

SDG6 清洁饮水和卫生设施

背景：水是保障人类与生态系统健康的关键资源，SDG6涵盖水资源、水环境、水生态等主题。
主要贡献：
- 通过遥感和互联网数据，实现了对地表水水质良好水体比例的高分辨率监测。
- 评估方法与联合国推荐标准接轨，为国际SDG6监测提供经验。
案例分析：
- 中国地表水水质良好水体比例分析：基于2016、2017年省级地表水监测数据，分析水质改善情况。
- 结果与分析：2016年优良水体占比为67.8%，2017年为67.9%，西部地区水质总体优于东部地区。
- 展望：完善数据收集，提升监测精度；推动全球水质监测标准的比较与应用。

SDG11 可持续城市和社区

背景：城市化是实现可持续发展的关键，但面临交通、污染、资源消耗等挑战。
主要贡献：
- 提出了SDG11的本地化指标评估体系，包括公共交通、城镇化、文化遗产、PM2.5、公共空间等5个指标。
- 开发了基于SAR和光学数据的高精度城市不透水面提取方法，提升了SDG11监测的时空分辨率。
案例分析：
- 中国可便利使用公共交通的人口比例：基于2015年城市不透水面数据和人口分布数据，评估公共交通的可达性。
- 中国城镇化监测与评估：分析土地消耗率与人口增长率的比率，反映城市扩张与人口增长的关系。
- 结果与分析：全国平均土地消耗率与人口增长率比值为1.94，西部地区优于东部地区。
- 展望：加强数据共享机制，推动全球SDG11监测标准化；探索多源数据融合，提升评估精度。

研究方法与技术

多源数据融合：包括遥感数据、统计数据、地面调查数据、互联网数据等。
模型构建：采用遥感物候信息提取模型、空间分配模型、物质平衡模型等。
云平台与AI技术：利用大数据云平台进行高效处理，结合人工智能方法提升分析能力。
高时空分辨率：通过多时相SAR和光学影像提取城市不透水面，实现高精度监测。

数据产品与成果

SDG2：中国粮食生产可持续发展进程监测数据产品。
SDG6：2016、2017年中国省级地表水水质良好水体比例数据。
SDG11：
- 中国可便利使用公共交通的人口比例数据。
- 2015年全球10米分辨率城市不透水面空间分布信息。
- 中国城市PM2.5年平均产品。
- 城市开放公共空间面积比例指标评价数据集。

未来展望

技术创新：
- 深化遥感与社会经济数据的融合，提升SDGs评估的综合性和准确性。
- 推动多源异构数据的匹配与整合，实现更高时空分辨率的评估。
应用推广：
- 将地球大数据技术推广至全球，特别是发展中国家，支持其SDGs指标快速评估。
- 推动与国际组织、国家及社会组织的合作，实现技术落地应用。
政策建议：
- 加强数据共享机制，建立统一的数据标准与知识产权保障。
- 推动区域差异化治理，提升SDGs的实施效果。

总结

地球大数据在SDGs的监测与评估中发挥了重要作用，其多源、多尺度、高精度的特性为实现可持续发展目标提供了新的方法和工具。通过案例研究和方法创新，中国在SDG2、SDG6和SDG11等目标上取得了显著进展，为全球SDGs实施提供了可借鉴的经验。未来，地球大数据的持续发展与应用将进一步推动SDGs的实现，助力全球迈向可持续发展。

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