地球大数据支撑可持续发展目标报告.pdf

3总结与展望01总结与展望02地球大数据支撑可持续发展目标报告（2019）序前言执行摘要案例汇总表地球大数据服务联合国可持续发展目标14 数据密集型范式14 地球大数据15 地球大数据支撑 SDGs 实施SDG 2 零饥饿20 背景介绍21 主要贡献22 案例分析中国粮食生产可持续发展进程监测 2225 本章小结SDG 6 清洁饮水和卫生设施28 背景介绍29 主要贡献30 案例分析中国地表水水质良好水体比例分析 3032 本章小结SDG 11 可持续城市和社区36 背景介绍37 主要贡献38 案例分析中国可便利使用公共交通的人口比例 38中国城镇化监测与评估 41SDG 11.4 内涵解析和指标量化 44中国城市细颗粒物（ PM2.5）监测与分析 48中国城市开放公共空间面积比例 5052 本章小结0406081012183426目录03总结与展望SDG 14 水下生物56 背景介绍57 主要贡献58 案例分析中国近海典型海域富营养化评估 58中国近海典型海域生态系统健康评估 6164 本章小结SDG 15 陆地生物68 背景介绍69 主要贡献70 案例分析中国钱江源国家公园保护地有效性评估 70中国受威胁物种红色名录指数评估 74大熊猫栖息地的破碎化评估 7779 本章小结总结与展望主要参考文献编写组成员548084886604地球大数据支撑可持续发展目标报告（2019）2015 年 9 月，在联合国成立 70 周年之际，各国元首和代表相聚纽约联合国总部，通过了变革我们的世界： 2030 年可持续发展议程。该议程是人类社会基于历史经验和对未来共同期望所提出的全面、系统、开拓进取的发展框架，为未来 15 年全球和各国的发展指明了方向，勾画了蓝图。该议程的核心是实现全球可持续发展目标（SDGs），其指标体系已被全球所接受并采取各自的国别方案积极落实。随着科技发展的日新月异，其在 SDGs 实施中所发挥的关键作用越发凸显。为此，联合国启动了技术促进机制（ TFM）以凝聚科技界、企业界和利益攸关方的集体智慧，支持和促进实现 SDGs，使全球走上可持续发展的道路，实现人与自然的和谐共处。面对可持续发展这个人类共同的宏大使命所提出的新需求和新挑战，中国科学院作为全球科技界的一员，正在组织研究力量积极行动。SDGs 由 17 项目标， 169 项具体目标和超过 230个指标构成。世界各个国家发展的阶段和不同国家在不同领域的发展存在各种差异，不同目标之间有着彼此相互增强或制约的关系。因此， SDGs 本身是一个复杂、多样、动态和相互关联的庞大的体系。对各目标的有效度量和监测是保障实现可持续发展目标最重要的环节，但如何度量这些目标仍然面临很大困难，迫切需要建立科学合理和完善的可持续发展评估指标体系。目前只有大约 45% 的 SDGs 指标实现了既有方法又有数据，约 39% 处于有方法无数据状态，还有多达 16% 的 SDGs 指标既没有统一的方法也没有数据。显然，如果在这些方面不能尽快取得进展， 2030 年议程全面落实必然会大打折扣。为有效应对上述挑战，中国科学院围绕零饥饿、清洁饮水和卫生设施、可持续城市和社区、水下生物和陆地生物 5 个目标和 11 个指标，特别是针对在数据和方法方面存在不足的指标上开展了工作。这份报告所呈现的数据分析成果，表明地球大数据及其相关技术和方法可以为我们认识这些 SDGs 相关重大问题提供新的发展分析工具和数据依据。可以预期，在地球大数据方面的这些示范工作的进一步开展和持续深入，将形成对 SDGs 目标指标体系有力的数据服务和序序05支撑。对于众多发展中国家来说，尤其是对数据获取和处理，发展指标监测和评估方面技术能力相对薄弱的国家来说，中国在地球大数据面向 SDGs 的应用研究方面的探索和经验具有特别重要的意义。地球大数据支撑可持续发展工作是对联合国 2030 年议程的有益贡献，同时也为中国科学家参与和推动全球实现SDGs 与合作共享提供了全新的平台。感谢郭华东院士领导的团队以科技创新积极服务 SDGs 实施所付出的努力，期待今后每年的报告中可以看到新的更出色的成果。中国科学院院长06地球大数据支撑可持续发展目标报告（2019）联合国 2030 年可持续发展议程在落实过程中面临 4 个方面的挑战： 1）数据缺失和指标体系动态变化；2）SDGs 目标繁多且相互关联； 3）目标度量监测本土化问题复杂多样； 4）SDGs 监测评价指标模型化存在难度。这些挑战需要科技的支撑，其中指标数据的严重不足是监测 SDGs 目标的主要挑战之一，一半以上的指标没有数据支撑。为充分利用科技创新有效推动 SDGs 指标评估和目标实现，联合国提出了 SDGs 技术促进机制（TFM）。该技术促进机制由联合国科技创新促进可持续发展目标跨机构任务组和 10 人专家组、科技创新促进可持续发展目标多利益攸关方协作论坛以及网上平台三部分组成，以充分发挥科技创新在实现可持续发展目标中的作用。 TFM 最紧迫任务是实现对 Tier II（有方法无数据）和 Tier III（无方法无数据）数据和指标方法的突破。作为科技创新的重要方面，大数据正在为科学研究带来新的手段和方法论。集地球科学、信息科学和空间科技等交叉融合的地球大数据，数据不仅来源于空间对地观测，还包括陆地、海洋、大气及与人类活动相关的数据，具备海量、多源、异构、多时相、多维度、高复杂度、非平稳以及非结构化等特点，成为我们认识地球的新钥匙和知识发现的新引擎，可在促进可持续发展中发挥重大作用。中国科学院积极利用地球大数据服务 2030 年议程落实。可持续发展目标特别是地球表层与环境、资源密切相关的诸多目标，具有大尺度、周期变化的特点，地球大数据的宏观、动态监测能力为可持续发展评价提供重要手段。地球大数据服务 SDGs 的主要目标是实现地球大数据向 SDGs 相关应用信息的转化、为 SDGs 落实提供决策支持、构建地球大数据支持 SDGs 指标体系和集成、并从地球系统的角度研究各目标间的关联和耦合。我们根据地球大数据的优势和 SDGs 指标体系的特点，遴选出 5 个 SDGs 目标中的 11 个指标进行剖析，以期对 6% 的 Tier II 和 8% 的 Tier III 指标作出实质贡献。这 5 个 SDG 目标分别是：零饥饿（SDG 2）、清洁饮水和卫生设施（ SDG 6）、可持续城市和社区（SDG 11）、水下生物（ SDG 14）、陆地生物（ SDG 15）。地球大数据支持 SDGs 指标主要通过三个模式来实现：1）数据贡献：利用地球大数据弥补数据缺失，提供评估数据新来源； 2）方法模型贡献：基于地球大数据技术和模型，创立 SDGs 评估新方法； 3）决策实践贡献：提供地球大数据 SDGs 案例，监测 SDGs指标实践进展。通过协同设计方式，充分利用多源地球大数据，采用众源采集、云数据分析、人工智能等方法，系统分析从全球到地方尺度的典型案例，构建前言07前言全球和区域 SDGs 空间评估指标体系，动态评估相关SDGs 的全球和国别进展。这本地球大数据支撑可持续发展目标报告，汇聚了围绕 5 个 SDGs 目标所开展的案例研究、指标建设和可持续发展状态评估。报告总结了 12 个典型研究案例。这些研究案例分在数据、方法模型和决策支持方面对相关 SDGs 目标和指标进行了深入研究和评估，提供了较为系统的方案。在数据库建设、指标体系建设、指标进展评估等方面各有侧重。每一个典型案例首先清晰地列出对应目标和指标，然后依次从研究方法、所用数据、结果分析、展望四个方面展开。可以看出，地球大数据作为新的科学方法论的生命力和巨大应用价值。报告最后概括总结了地球大数据促进 SDGs 的主要进展和下一步的研究重点。近期“联合国 2019 年可持续发展报告”出版，联合国秘书长古特雷斯在其前言中讲到： 2030 议程在一些关键领域正在取得进展，但要更好地利用数据，在科技创新时要更加注重数字转型。联合国副秘书长刘振民也讲到：对于一半以上的全球指标，大多数国家没有定期收集数据，要确保有足够的数据为 2030年议程各方面的决策提供信息。可见数据的重要性和紧迫性，地球大数据有能力为可持续发展目标作出特有的贡献。联合国的技术促进机制是实现可持续发展目标的重要基础，中国的创新驱动战略以相同的理念在推动可持续发展。作为创新科技的地球大数据，在支撑可持续发展目标实现中具有巨大潜力。我们计划持续开展 SDGs 研究工作，每年出版“地球大数据支撑可持续发展目标”报告，欢迎国内外领域同行合作开展研究。本报告形成过程中得到中科院、外交部、科技部领导和相关部门的悉心指导，团队科研人员付出了辛勤的劳动。值此报告出版之际，一并表示衷心感谢。中国科学院院士地球大数据支撑可持续发展目标团队负责人08地球大数据支撑可持续发展目标报告（2019）执行摘要2015 年，联合国可持续发展峰会通过了一份由193 个会员国共同达成的成果文件，即变革我们的世界2030 年可持续发展议程，旨在推进经济、社会、环境三位一体可持续协调发展，是国际发展合作的一个重要里程碑。然而，该议程在实施过程中依然面临数据缺失、方法不完善、目标相互关联制约以及本地化问题多样等挑战。技术创新机制是应对以上挑战的重要手段，其中地球大数据整合多源数据，通过不同学科和领域间知识与数据的交叉与集成，生成地理空间上更清晰、更丰富和更完整的信息产品以用于复杂的、频繁的决策分析和支持，服务于 SDGs 落实的分析、评估和监测工作，能为可持续发展做出贡献。本报告通过利用地球大数据的优势和特点，推动地球大数据服务于 SDG 2 零饥饿、 SDG 6清洁饮水和卫生设施、 SDG 11 可持续城市和社区、SDG 14 水下生物和 SDG 15 陆地生物等五个 SDGs中的 11 个指标的监测与评估，在数据产品、技术方法、案例分析和决策支持方面做出了新的探索。在 SDG 2 零饥饿方面，本报告瞄准指标 SDG 2.4.1 从事生产性和可持续农业的农业地区比例，综合采用中国及其他国家的中高分辨率遥感卫星数据，结合农业统计数据、地面调查数据、气象站点数据等多源数据，融合遥感信息提取模型、统计模型、生态模型等，提出了指标 / 亚指标的评估方法，实现了指标 / 亚指标的评估和发展进程的监测。对中国粮食生产环境影响的研究发现， 2000 年以来，单位产量的环境影响（用地、用水、化肥过施风险）呈降低趋势，粮食生产系统朝着更为可持续的方向发展，同时，以城镇化为主要特征的土地利用变化正施加负向影响。报告提出统筹农田管理与土地管理，是构建可持续粮食生产体系，帮助实现 SDG 2 零饥饿目标的重要途径。在 SDG 6清洁饮水和卫生设施方面，本报告遴选了地球大数据技术支撑的 SDG 6.3.2 环境水质指标，通过案例例证了地球大数据技术对 SDG 6目标实现的支撑作用。在案例中重点应用了卫星遥感、互联网、传统统计等多源数据，通过时空数据融合和模型模拟方法，实现了对中国省、市两个尺度地表水环境的高分辨率监测和整体分析，结果表明，通过多年的集中治理，中国地表水水质呈现逐渐改善的态势。中国 2017 年地表水水质较 2016 年有小幅改善，全国范围内西部地区地表水水质总体优于东部地区，重点区域需要进一步加强治理。在 SDG 11 可持续城市和社区方面，聚焦 SDG 11.2.1 公共交通、 SDG 11.3.1 城镇化、 SDG 11.4.1 文化和自然遗产、 SDG 11.6.2 PM2.5、SDG 11.7.1 公共空间共 5 个指标开展 SDG 11 指标监测与评估。引入地球大数据数据，突破了以传统统计数据为主的限制，提高了 SDGs 指标评价的时空分辨率；集成地球大数据技术，提出了 SDG 11 的中国本地化指标评估体系。基于合成孔径雷达（ SAR）和光学影像融合生产了 2015 年全球 10 米分辨率不透水面产品，其精度优于 86%，弥补了土地消耗率与人口增长率比率（ SDG 11.3.1）指标监测数据的缺失。基于中国区域公共交通信息数据、中国城市扩张数据、自然文化遗产数据、 PM2.5产品、城市建成区公共空间面积等指标评价数据集，实现了中国城市可持续发展综合评价。通过 SDG 11 指标评估与进程监测，报告中的相关案例完善了城市可持续发展指标体系，提出“加大单位面积资金投入，保护和捍卫世界文化和自然遗产”新的评价指标和方法。09前言在 SDG 14 水下生物方面，聚焦 SDG 14.1 海洋污染和 SDG 14.2 海洋生态系统健康两个目标，综合采用中国近海典型海域的营养盐、叶绿素、生物量、溶解氧等理化指标，以及国家海洋监测相关部门的公报或发表数据，重点开展了方法模型构建与优化等研究工作。基于“压力状态响应”框架构建了适用于中国近海富营养化评估的综合评价体系和模型，科学评估了中国近海不同尺度海域的富营养化现状，可为中国近海营养盐污染和富营养化现状管理提供科学依据与技术支撑；基于胶州湾长时间序列观测数据，优化了卡片式生态系统健康评估方法，并开展了中国近海典型海湾的生态系统健康试验性评估；通过进一步推广相关技术的业务化应用，有望为近海环境保护和管理提供决策支持，有效推动 SDG 14 指标完成和目标实现。在 SDG 15 陆地生物方面，本报告以SDG 15.1.2 保护区内陆地和淡水生物多样性的重要场地比例与 SDG 15.5.1红色名录指数共 2 个指标为主要研究对象，汇集了 3 个案例开展了评价与监测，从数据产品与决策支持方面为 SDG 15 做出贡献。基于生物多样性监测平台，实现中国钱江源国家公园保护地有效监测与评估，表明开展跨区合作是提高钱江源国家公园保护有效性的关键措施。通过大熊猫栖息地的破碎化评估，发现 1976-2013 年期间大熊猫栖息地面积缩小且更加破碎化，提出应综合考虑保护物种的种群数量和栖息地环境的保护建议。基于红色名录指数评估，发现 2004-2017 年期间中国高等植物和陆生哺乳动物的红色名录指数呈上升趋势，鸟类的红色名录指数呈下降趋势，并指出其原因。本报告重点围绕上述 5 个 SDGs 目标 11 个 SDGs指标总结了 12 个研究案例，在数据产品、方法模型和决策支持方面对相关 SDGs 目标和指标进行了深入研究和评估，取得了重要进展。本报告展现了地球大数据在支撑 SDGs 指标监测与评估方面的巨大应用价值与潜力，对 SDGs 决策部门和相关学术领域具有重要参考价值。执行摘要