外交部：地球大數據支撐可持續發展目標報告（2020）(130頁).pdf

1、3 01 02 序 前言 執行摘要 地球大數據支撐可持續發展目標案例匯總表 緒論 12 SDGs 落實面臨的挑戰 12 地球大數據 13 地球大數據支撐 SDGs 落實 SDG 2 零饑餓 16 背景介紹 17 主要貢獻 18 案例分析 2.2 中國 5 歲以下兒童生長遲緩變化 18 2.4 中國耕地可持續集約化利用潛力評估 21 2.4 中國糧食生產可持續性提升潛力評估 24 27 本章小結 SDG 6 清潔飲水和衛生設施 30 背景介紹 31 主要貢獻 32 案例分析 6.3 中國湖泊水體透明度時空分布格局 32 6.4 中國西北干旱區疏勒河流域用水緊張程 度評估 35 6.6 中國沼澤濕

2、地時空分布 38 6.6 國際重要濕地水體動態變化 42 44 本章小結 SDG 11 可持續城市和社區 48 背景介紹 49 主要貢獻 50 案例分析 11.1 中國城市主城區棚戶區人口占比估算 50 11.2 中國可便利使用公共交通的人口比例 53 11.3 中國城鎮化進程監測與評估 56 11.5 中國減少災害損失及促進脆弱區可持續 發展狀況監測 59 11.5 深圳市風暴潮災害淹沒影響評估 62 11.7 中國城市開放公共空間面積比例 65 11.2 11.3 11.5 11.6 11.7 中國省域尺度 SDG11 多指標綜合評價 67 69 本章小結 04 06 07 09 12 1

3、4 46 28 目錄 03 SDG 13 氣候行動 72 背景介紹 73 主要貢獻 74 案例分析 13.1 中國極端高溫熱浪災害的強度和頻率 74 13.2 氣候變化對中國主要作物物候影響預測 77 79 本章小結 SDG 14 水下生物 82 背景介紹 83 主要貢獻 84 案例分析 14.1 中國近海海洋垃圾與微塑料分布變化 分析 84 14.2 中國近海典型海灣生態系統健康評估 87 14.2 中國近海筏式養殖變化監測 90 93 本章小結 SDG 15 陸地生物 96 背景介紹 97 主要貢獻 98 案例分析 15.1 全球 / 區域森林覆蓋現狀（2019 年） 98 15.1 中國

4、長江流域森林類型時空分布 102 15.1 中國生物多樣性保護和可持續利用分區 104 15.3 中國土地退化零增長跟蹤評估及其全球貢獻 107 15.3 黃土高原大規模綠化與水土保持及黃河泥 沙關系 111 15.3 中國北方半干旱區及周邊沙漠化時空動態 及治理成效評估 113 15.5 中國植物多樣性致危因素與保護對策 116 118本章小結 總結與展望 縮略詞 主要參考文獻 報告編寫組 80 120 122 124 127 7094 04 地球大數據支撐可持續發展目標報告（2020） 2015 年 9 月，聯合國 193 個成員國通過了變革 我們的世界：2030 年可持續發展議程，提出可

5、持續 發展目標（SDGs），旨在以人類發展史上迄今最為全 面和綜合的方式解決人類社會面臨的社會、經濟和環 境三個維度的發展問題，全面走向可持續發展道路。 中國致力于落實 2030 年可持續發展議程，全面 推進國內落實，取得積極進展，在多個可持續發展目 標上實現“早期收獲”，并將于今年實現消除絕對貧 困的可持續發展目標。同時，中國積極參與落實 2030 年議程國際合作，與各國加強知識共享和經驗分享， 為其他發展中國家落實議程提供力所能及幫助。 科學技術在推動實現 SDGs 上的重要作用已成為 國際共識。2019 年全球可持續發展報告進一步強 調了科學技術是推動可持續性轉型和全球發展變革的 重要力

6、量。作為全球科技界的一員，中國科學院對此 充分認同并組織研究力量積極行動， 加強科學政策 社會的銜接互動，提供解決方案和科學支撐，助力中 國政府推動 2030 年議程國內落實和國際合作，與國 際社會共同面對可持續發展這個人類共同的宏大使命 所面臨的新需求和新挑戰。 SDGs 本身是一個復雜、多樣、動態和相互關 聯的龐大體系。對各目標的有效度量和監測是保障 SDGs 落實的基礎環節，但如何度量這些目標仍然面 臨很多困難。2017 年，聯合國通過可持續發展目標 全球指標框架，作為會員國自愿采用的非約束性評估 指標，指標框架本身有待完善。2020 年距全面實現 SDGs 僅剩十年，形勢并不樂觀。而

7、COVID-19 全球 大流行， 更為落實2030年議程帶來了前所未有的挑戰。 自 2018 年開始，中國科學院“地球大數據科學 工程”（CASEarth）科研團隊圍繞零饑餓、清潔飲 水和衛生設施、可持續城市和社區、氣候行動、水下 生物、陸地生物等 6 個目標開展了一系列研究工作， 特別針對在數據和方法中存在不足的指標進行深入研 究。CASEarth 每年發布的地球大數據支撐可持續發 展目標報告已成為中國科學院科技支撐 SDGs 的代 表性工作。 地球大數據支撐可持續發展目標報告（2020） 圍繞上述 6 個目標，開展了數據集成、指標建設和可 持續發展狀態評估，總結形成了 26 個典型研究案例

8、。 這些案例從背景和現狀、所用數據、研究方法、結果 分析、展望 5 個方面，分別在數據產品、方法模型和 決策支持上對相關 SDGs 及其指標進行了深入分析總 結，揭示了地球大數據技術和方法對監測評估 SDGs 的應用價值和前景。 聯合國秘書長安東尼奧古特雷斯在2019 年可 持續發展目標報告中指出，需要更深入、更快速和 更雄心勃勃的響應，以推動實現可持續發展目標所需 的社會和經濟轉型。特別強調更好地利用數據，在利 用科學技術和創新時更加注重數字轉型。同時強調， 采取全球行動時，要體現對 SDGs 實現更加智能化的 序 05 前言 解決方案。由此可見，在實現 SDGs 的過程中科學技術特別 是數

9、據將扮演更加重要的角色。 SDGs 技術促進機制和中國提出的創新驅動理念高度契 合，都是用科技促進發展。中國和眾多發展中國家，尤其 是數據獲取和處理、發展指標監測和評估技術能力相對薄 弱的國家，在落實 2030 年議程方面面臨較大挑戰和能力建 設的緊迫需求。地球大數據可為此作出特有的貢獻。 2020 年時值聯合國成立 75 周年，聯合國開啟可持續發 展行動十年。中國將繼續與各國一道，積極推動落實 2030 年議程，為如期實現可持續發展目標作出貢獻。中國科學 家謹以此報告為 2030 年議程貢獻中國力量，并將繼續積極 參與全球科學合作和知識共享，推動 SDGs 落實。值此報告 出版之際，謹向郭華

10、東院士領導的 CASEarth 團隊以科技創 新積極服務 SDGs 落實所付出的努力表示敬意和謝忱。 中國科學院院長 地球大數據科學工程專項領導小組組長 序 06 地球大數據支撐可持續發展目標報告（2020） 聯合國變革我們的世界：2030 年可持續發展議 程已通過近 5 年。指標數據的不足仍是當前科學評 估全球落實進展的重要瓶頸。2020 年初突發的新冠肺 炎疫情在全球蔓延對人類社會經濟發展的影響，更加 劇了各國實現 SDGs 面臨的挑戰。 為支撐 SDGs 實現，聯合國提出了 SDGs 技術促 進機制，其內涵包括可持續發展目標技術促進機制跨 機構任務組和 10 人組、技術促進可持續發展目標

11、多利 益攸關方協作論壇以及網上平臺三部分，旨在通過科 技創新推動 2030 年議程的全球落實。當前，對 SDGs 監測進行數據和方法上的突破，已成為最緊迫、最重 要的任務之一。 作為科技創新的重要方面，地球大數據在支撐可 持續發展目標實現中具有重要作用。地球大數據具備 宏觀、動態、客觀監測能力，可對包括陸地、海洋、 大氣及與人類活動相關的數據進行整合和分析，可以 把大范圍區域作為整體進行認知，為可持續發展目標 特別是地球表層與環境、資源密切相關的諸多目標， 提供大尺度、周期變化的豐富信息，供決策支持。 地球大數據服務 SDGs 的主要目標是實現地球大 數據向 SDGs 相關應用信息的轉化，構建

12、和集成地球大 數據支持 SDGs 的指標體系，研究各目標間的關聯和耦 合，進而為 SDGs 落實提供決策支持。本年度，我們根 據地球大數據的優勢和 SDGs 指標體系的特點，遴選出 6 個 SDGs 進行分析。 地球大數據主要通過 3 種方式貢獻 6 個 SDGs：一 是數據產品，利用地球大數據為 6 個 SDGs 提供評估數 據的新來源；二是方法模型，基于地球大數據技術和模 型，創立 SDGs 評估新方法；三是決策支持，圍繞 SDGs 開展實踐案例研究和分析，監測 SDGs 指標實踐進展。 2020 年度報告針對 18 個具體目標匯集了 26 個典 型案例，展示了國家、典型地區、區域和全球四

13、個尺 度在數據、方法模型和決策支持方面對相關 SDGs 及其 指標進行的研究和監測評估成果，包括 24 套數據產品、 13 種方法模型和 19 個決策支持。這些分析成果，包括 中國土地退化零增長進展評估和生物多樣性保護對策、 中國城鎮可持續發展綜合評價、中國沼澤濕地空間分 布格局、中國近海生態系統健康評估、全球高分辨率 森林等，表明地球大數據及其相關技術和方法，可以 為深入認識和更為精準地判定這些 SDGs 相關重大問題 提供新的分析工具，在推動科技服務全球可持續發展 方面具有重要意義和實踐價值。 本報告得到中科院、外交部、科技部領導和相關 部門的悉心指導，報告形成過程中得到來自發展改革 委、

14、自然資源部、生態環境部、住房城鄉建設部、交 通運輸部、水利部、農業農村部、衛生健康委、應急 管理部、統計局、林草局相關領導和專家提出的寶貴 意見和建議，團隊科研人員付出了辛勤的勞動。值此 報告發布之際，一并表示衷心感謝。 前言 中國科學院院士 地球大數據科學工程專項負責人 聯合國可持續發展目標技術促進機制10人組成員 07 前言執行摘要 2020 年是聯合國 2030 年可持續發展議程通過的第 5 年。當前可持續發展目標落實進展數據缺失、統計方 法不完善、指標眾多且相互關聯制約以及本地化問題多 樣等問題對于落實目標進展造成一定制約。作為科學技 術創新的重要方面，地球大數據已經成為我們認知地球

15、的新鑰匙和知識發現的新引擎。地球大數據支撐可持 續發展目標報告（2019）已經證明地球大數據可以為 可持續發展作出特有貢獻。本報告利用地球大數據的優 勢和特點，對 SDG 2（零饑餓）、SDG 6（清潔飲水和 衛生設施）、SDG 11（可持續城市和社區）、SDG 13（氣 候行動）、SDG 14（水下生物）和 SDG 15（陸地生物） 六個 SDGs 展開監測評估，展現了在數據產品、方法模 型和決策支持方面所作的重要貢獻。 在 SDG 2 零饑餓方面，圍繞食物需求和 糧食生產兩個方向，聚焦 5 歲以下兒童 生長遲緩率（SDG 2.2.1）和生產性與可 持續性農業比例（SDG 2.4.1）兩個指

16、 標，創新多源地球大數據融合技術，開展科學數據生產 和指標評估。重點發展了作物產量潛力估算模型；形成 了 2017 年中國 5 歲以下兒童生長遲緩率已達 SDG 2.2 對 應目標、稻谷和小麥在面積最大主產區實現單產潛力可 使全國產量滿足 2030 年預測的消費需求等關鍵結論；提 出了進一步降低兒童生長遲緩率應當關注的重點區域、 提升糧食潛在可收獲面積的水土資源配置方案以及實現 化肥減量化來提升糧食生產可持續性的關鍵區域等決策 支持建議；展現了地球大數據技術在 SDG 2 指標監測與 評估中的潛力，為推動零饑餓目標實現提供科技支撐。 在 SDG 6 清潔飲水和衛生設施方面，聚 焦水資源、水環境

17、和水生態三個方向， 圍繞湖泊水體透明度（SDG 6.3.2）、 用 水 緊 張 程 度（Level of Water Stress, LWS）（SDG 6.4.2）和涉水生態（SDG 6.6.1）三個指標， 面向區域 - 中國 - 典型地區三個尺度，發展了基于地球 大數據的 SDGs 監測評估方法，并開展了示范應用。生 產了亞非歐大陸86個國際重要濕地水體 （20002018年） 、 中國湖泊水體透明度（20002019 年）、中國紅樹林和 互花米草（2015 年和 2018 年）等空間數據集；重點發 展了大型湖泊水體透明度監測評估方法和耦合冰川模塊 的用水緊張程度監測評估模型；得出了中國湖泊

18、水體清 澈程度改善、中國紅樹林恢復成效顯著、中國互花米草 入侵得到有效控制和中國疏勒河流域用水緊張程度加劇 等關鍵結論。以上這些重要成果，為中國及全球的水環 境監測與治理、水資源優化配置和濕地保護行動提供了 有效決策支持。 在 SDG 11 可持續城市和社區方面， 聚 焦 非 正 規 住 區（SDG 11.1.1）、 公 共 交 通（SDG 11.2.1）、 城 鎮 化 （SDG 11.3.1）、 災 害 評 估（SDG 11.5.1/11.5.2）、公共空間（SDG 11.7.1）共六個指標開 展了基于地球大數據技術支撐的 SDG 11 指標監測與評 估，并在中國省域尺度開展 SDG 11

19、多指標綜合評估。 形成了分性別、年齡段的 2015 和 2018 年精細人口公里 格網數據、19902018 年 30 m 分辨率中國 433 個城市不 透水面數據集以及覆蓋城市公共交通、 城市化、 城市災害、 城市環境和城市公共開放空間等中國城市綜合評價數據 集。發展了基于深度學習網絡模型的城市棚戶區和災害 目標等識別方法，提出經濟增長率（EGR）與土地使用 率（LCR）之間的比率（Ratio of Economic Growth Rate to Land Consumption Rate, EGRLCR）新指標，擴展了 SDG 11 指標體系。得出了 2015 年以來中國城市公共空 間面積

20、比例持續增加，公共交通人口占比提高 16.28%， 城鎮化的協調發展仍面臨挑戰， 中國減災防災能力加強、 自然災害損失整體顯著下降等關鍵結論。通過省域尺度 SDG 11 多指標綜合評估，為中國城市包容、城市安全、 城市土地利用、城市環境等方面監測與評估提供數據支 撐和決策支持，為全球城市可持續發展提供中國方案。 執行摘要 08 地球大數據支撐可持續發展目標報告（2020） 在 SDG 13 氣候行動方面，聚焦減少氣 候相關災害損失（SDG 13.1）和氣候變 化應對（SDG 13.2）兩個具體目標，利 用地球大數據開展了 SDG 13 指標監測 和進展評估。針對氣候相關災害，生產了中國極端高溫

21、 熱浪頻率和強度數據集，發現中國極端高溫熱浪從 20 世紀 90 年代末以來呈明顯上升趨勢。針對氣候變化應 對，預測了氣候變化對中國作物物候的影響，小麥和玉 米開花期和成熟期大概率提前，為氣候變化情景下的糧 食安全提供決策支持。 在 SDG 14 水下生物方面，聚焦地球大 數據技術支撐的預防和大幅減少各類海 洋污染（SDG 14.1）、可持續管理和保 護海洋及沿海生態系統（SDG 14.2）兩 個具體目標，通過三個案例在中國和典型地區兩個空間 尺度，通過時空數據融合和模型模擬等方法，完成了對 中國近海海洋垃圾與微塑料分布變化、典型海灣生態系 統健康以及筏式養殖范圍變化等方面動態監測和綜合評 估

22、研究工作。研究結果顯示，2015 年以來中國近海漂浮 垃圾豐度呈現減少趨勢，20162019 年間微塑料污染狀 況呈現改善趨勢；2015 年以來膠州灣、四十里灣和大 亞灣的生態系統健康狀態整體表現平穩、良好；江蘇、 福建省 2017 至 2020 年筏式養殖面積呈現增長趨勢，近 海生態保護紅線內面積基本穩定。 在 SDG 15 陸地生物方面，聚焦森林、 土地退化、生物多樣性三個方向，圍繞 森林比例（SDG 15.1.1）、生物多樣性 保護 （SDG 15.1.2） 、 退化土地比例 （SDG 15.3.1）、及紅色名錄（SDG 15.5.1）四個指標，面向全 球 - 中國 - 典型地區三個尺度

23、，發展了地球大數據支撐 的指標評價模型和方法，并開展了示范應用。形成了全 球尺度 30 m 森林覆蓋（2019）、中國保護動植物受威脅 狀態、范圍及壓力累積空間數據集；發展了綜合時空譜 多維特征的森林類型提取與瀕危物種空間豐富度模擬方 法體系；提出了中國土地退化零增長（Land Degradation Neutrality, LDN）趨勢 20152018 年間持續向好（貢獻全 球近 1/5），2000 年后黃土高原水土流失與北方沙地沙 漠化形勢明顯好轉等關鍵結論，實現了全球生物多樣性 保護和可持續利用三個分區方案在中國的落地，并結合 “全國重要生態系統保護和修復重大工程”，提出生態 系統保護

24、和修復的對策建議，為 SDG 15 指標動態監測 和評價提供了有力的支撐。 09 前言案例匯總表 對應具體 目標 案例名稱數據產品方法模型決策支持 2.2 中國 5 歲以下兒童生長遲緩 變化 中國 5 歲以下兒童生長遲緩率變化 數據集 揭示區域發展趨勢差異，提出重點關注區域 2.4 中國耕地可持續集約化利用潛 力評估 中國耕地復種指數及潛力空間分布 數據集 提出中國耕地可持續集約化利用實現路徑 中國糧食生產可持續性提升潛 力評估 中國三大主糧作物產量提升潛力及 化肥減量空間數據集 作物產量潛力遙感估算模型 提出產量增加及化肥減量潛力格局，為提升中國 糧食生產可持續性提供決策支持 6.3 中國湖

25、泊水體透明度時空分布 格局 生產了中國湖泊水體透明度時間序 列數據集（20002019 年） 創建了一種基于雙波段反射率 的湖泊水體透明度監測評估 算法 可為中國及全球水環境監測與治理提供決策支持 6.4 中國西北干旱區疏勒河流域用 水緊張程度評估 創建了一種耦合冰川模塊的用 水緊張程度算法 為全球含冰川徑流干旱區流域水資源合理分配提 供參考依據 6.6 中國沼澤濕地時空分布 提供中國沼澤濕地數據集 （2015年） 和紅樹林、互花米草數據集（2015 年和 2018 年） 集成面向對象與多層決策技術 的中國沼澤濕地、紅樹林和互 花米草提取算法 為中國履行關于特別是作為水禽棲息地的國際 重要濕地

26、公約（簡稱濕地公約）提供決策 依據 國際重要濕地水體動態變化 生產了亞歐非 86 個國際重要濕地 水體分布數據集（20002018 年） 為全球國際重要濕地的保護管理提供了決策支持 11.1 中國城市主城區棚戶區人口占 比估算 中國 27 個城市 2019 年棚戶區矢量 邊界及人口占比數據 提出一種基于深度學習語義分 割模型的棚戶區提取方法 地球大數據支撐可持續發展目標案例匯總表 10 地球大數據支撐可持續發展目標報告（2020） 對應具體 目標 案例名稱數據產品方法模型決策支持 11.2 中國可便利使用公共交通的人 口比例 按年齡、性別分列的 2015、2018 年 1 km 分辨率中國可便

27、利使用公共交 通人口分布數據集 11.3中國城鎮化進程監測與評估 19902018 年共 7 期中國 433 個城市 建成區數據集 提出“經濟增長率與土地使用 率之間的比率”新評價指標 11.5 中國減少災害損失及促進脆弱 區可持續發展狀況監測 20132019 年中國災害損失評價指標 數據；20092019 年玉樹地震恢復重 建及可持續發展狀況監測產品 展現中國大幅減少各種災害造成的死亡 / 受 災人數和直接經濟損失，有效推動災害脆弱 區可持續發展 深圳市風暴潮災害淹沒影響 評估 2016 年風暴潮“妮妲”和 2018 年風 暴潮“山竹”的深圳市 4 km 積水深 度數據集 針對風暴潮災害，

28、進行數字孿生，對不同強度的 風暴潮進行模擬并評估造成的人口和經濟影響 11.7中國城市開放公共空間面積比例 2015 和 2018 年兩期全國城市開放公 共空間面積比例數據集 11.2 11.3 11.5 11.6 11.7 中國省域尺度 SDG11 多指標綜 合評價 中國 340 個地級市多指標綜合評價 數據集 為中國主要城市可持續性評估提供支持，為中國 區域其他 SDGs 目標的綜合評價提供參考 13.1 中國極端高溫熱浪災害的強度 和頻率 均一化序列氣溫數據集 多種非平穩模型、參數化和非 參數化方法混合 13.2 氣候變化對中國主要作物物候 影響預測 未來氣候變化情景下近期中國主要 作物

29、物候集合概率預測數據集 為中國糧食生產應對氣候變化提供決策依據 14.1 中國近海海洋垃圾與微塑料分 布變化分析 中國近海海洋垃圾與微塑料分布數 據集 揭示中國近海海洋垃圾與微塑料的污染現狀、區 域分布及變化特征，服務典型區海洋垃圾與微塑 料污染防控 11 前言案例匯總表 對應具體 目標 案例名稱數據產品方法模型決策支持 14.2 中國近海典型海灣生態系統健 康評估 膠州灣、大亞灣、四十里灣典型海 灣生態環境要素數據集 基于海域生態系統結構、服務 功能的健康評估方法 揭示中國近海典型海灣環境因子對生態系統關 鍵要素變化貢獻，為保護沿海生態系統提供科 學依據 中國近海筏式養殖變化監測 中國沿海重

30、點省份筏式養殖監測數 據集 基于深度學習的海洋筏式養殖 智能提取方法 15.1 全球 / 區域森林覆蓋現狀 （2019 年） 全球 2019 年森林覆蓋數據產品（30 m 分辨率） 全球尺度機器學習森林分類 方法 為全球及重點區域森林狀況評估提供依據 中國長江流域森林類型時空 分布 2018 年長江流域森林類型分布數據 集（10 m 分辨率） 提出基于多規則時間序列遙感影 像合成方法與一種綜合時空譜多 維特征的森林類型提取框架 中國生物多樣性保護和可持續 利用分區 中國生物多樣性保護和可持續利用 三個分區數據集 將全球三個分區的方案在中國落地，并結合“全 國重要生態系統保護和修復重大工程”，提

31、供生 態系統保護和修復的對策建議 15.3 中國土地退化零增長跟蹤評估 及其全球貢獻 全球土地退化 / 恢復數據集 基于 IAEG 指標體系，全球共享數據，實現了中 國土地退化零增長跟蹤評估，并客觀分析了中國 的全球貢獻 黃土高原大規模綠化與水土保 持及黃河泥沙關系 構建了植被覆蓋水土保持功效 定量評估模型 明確了黃土高原水土保持功效空間差異，為水土 流失防治提供決策支持 中國 北方半干旱 區及周 邊 沙漠 化時空動態 及治理 成 效評 估 19752015 年長時間序列北方半干旱 區及周邊沙漠化動態數據產品 開展了近 40 年中國北方半干旱區及周邊沙漠化 發展過程與驅動力評估，為沙漠化防治提

32、供支撐 15.5 中國植物多樣性致危因素與保 護對策 中國植物多樣性風險分布與保護空 缺分布 發展和完善物種多樣性遭受的 威脅壓力確定方法 明晰中國植物多樣性的保護空缺，建議通過主動 保護策略與恢復管理策略相結合的方式，保護物 種賴以生存的棲息地 地球大數據支撐可持續發展目標報告（2020） 12 2017 年，聯合國通過可持續發展目標全球指標框 架，這是一套評估監測可持續發展目標進展的會員國主 導、自愿采用的初步體系，將定期更新調整。 （1）數據缺失。SDGs 通過 5 年來，原本處于無方 法無數據狀態的指標均得到了改善，但仍有 46% 的指 標處于有方法無數據狀態；有方法有數據指標的量測

33、以統計方法為主，缺乏有效空間分布信息。不同尺度、 客觀精準的空間數據可為 SDGs 實現提供必要的數據支 撐。面向全球環境變化導致的極端高溫熱浪、火災頻次 增加、海洋酸化、富營養化加劇、持續的土地退化、生 物多樣性減少、農業生產生態環境影響增加等問題，采 集科學數據，定時定量評估自然環境變化，精確定位災 害的空間分布，準確預測其未來趨勢，將為有效應對上 述問題、促進 SDGs 實現提供重要參考。 （2）能力不均衡。受經濟發展水平和資源環境壓 力制約，發展中國家面臨著兒童生長遲緩比率高、城市 住房和公共空間不足、抵御災害能力差、難以獲得安全 衛生的淡水資源、森林利用過度等問題，其定期、有效 收集

34、與分析數據的能力也普遍較弱。數據的缺乏使上述 問題“隱形”，一定程度上加劇了這類地區的弱勢。發 揮大數據優勢，及時、準確、全面地采集全球、區域等 各個空間尺度的客觀數據，改進數據兼容性和可比性， 在數據上確?！安宦湎氯魏稳恕?，是實現 SDGs 的一項 基本訴求。 （3）目標間關聯且相互制約。SDGs 指標體系涉及 面廣，時間跨度長，指標間相互依存、相互關聯，其涉 及的內容體現了整體性與多樣性的統一、層次性與有機 性的結合、復雜性與可行性的整合。厘清 SDGs 指標體 系間的內在關聯，采集標準統一、可量化的科學數據， 提出客觀、有效的指標監測和評估方法模型，成為亟待 突破的重要方向。 2015

35、年，聯合國發展峰會通過 2030 年可持續 發展議程，提出 17 項可持續發展目標（Sustainable Development Goals, SDGs），涵蓋經濟、社會、環境 三大領域，為各國發展和國際發展合作指明方向。議程 通過幾近 5 年，SDGs 監測與評估是落實 2030 年議程 的重要方面。 針對監測中面臨的數據缺失、 能力不均衡、 目標間關聯且相互制約等問題，科技創新的重要作用日 益凸顯。中國科學院“地球大數據科學工程（CAS Big Earth Data Science Engineering Program, CASEarth）” 發揮地球大數據多尺度、近實時和系統集成的優

36、勢， 聚焦零饑餓（SDG 2）、清潔飲水和衛生設施（SDG 6）、可持續城市和社區（SDG 11）、氣候行動（SDG 13）、水下生物（SDG 14）和陸地生物（SDG 15）6 個目標，以年為節點定期發布科學實證的監測結果， 為 SDGs 實現作出實質性貢獻。 為解決上述 SDGs 落實過程中存在的問題與挑戰， 聯合國啟動了技術促進機制（Technology Facilitation Mechanism, TFM）以凝聚科技界、企業界和利益攸關方 的集體智慧，從科學、技術和創新（Science, Technology and Innovation, STI）出發推進落實 SDGs。 地球大數

37、據是具有空間屬性的地球科學領域大數 據， 尤其指基于空間技術生成的海量對地觀測數據 （Guo et al., 2016）。地球大數據主要產生于具有空間屬性的 大型科學實驗裝置、探測設備、傳感器、社會經濟觀測 以及計算機模擬過程，它一方面具有海量、多源、異構、 SDGs落實面臨的挑戰 地球大數據 緒 論 緒論 13 地球大數據支撐落實 SDGs 的方式包括實現地球大 數據向 SDGs 相關應用信息的轉化、為 SDGs 落實提供 決策支持、構建地球大數據支持 SDGs 指標體系和集成， 以及從地球系統的角度研究各目標間的關聯和耦合。通 過地球大數據共享服務平臺、地球大數據云服務基礎設 施，從數據、

38、在線計算、可視化演示方面為 SDGs 指標 監測與評估提供支撐。目前，CASEarth 共享數據總量約 8 PB，并每年以 3 PB 的數據量持續更新。云平臺可提 供 1 PF 的高性能計算能力和大數據處理能力。地球大數 據系統實現了從數據到信息可視化再到系統數值模擬的 全流程功能，可支撐 SDGs 動態監測和宏觀決策。 地球大數據圍繞 SDGs 的研究內容包括以下四個 方面： （1）構建支撐落實 SDGs 的地球大數據基礎設施， 提供面向 SDGs 評估的數據產品，填補 SDGs 數據空白， 實現 SDGs 相關數據共享； （2）利用地球大數據建立落實 SDGs 的方法和技術 體系，為落實

39、2030 年議程提供數據支持； （3）提供支撐 SDGs 的地球科學衛星運行，支撐相 關 SDGs 指標的監測研究； （4）發布地球大數據支撐可持續發展目標年度 報告，展示地球大數據支持 2030 年議程落實的新進展。 地球大數據支撐可持續發展目標報告（2020） 針對 6 個可持續發展目標 26 個典型案例開展監測研究， 旨在探討運用地球大數據高效精準監測 SDGs 落實進展 的方法和路徑，為相關決策提供科學、客觀和適時的數 據支撐。 多時相、多尺度、非平穩等大數據的一般性質，同時具 有很強的時空關聯和物理關聯，具有數據生成方法和來 源的可控性。地球大數據科學是自然科學、社會科學以 及工程學

40、交叉融合的產物，基于地球大數據分析來系統 研究地球系統的關聯和耦合，即綜合應用大數據、人工 智能和云計算，將地球當作一個整體進行觀測和研究， 理解地球自然系統與人類社會系統間復雜的交互作用和 發展演進過程，可為實現 SDGs 作出重要貢獻。 中國科學院2018 年啟動了“地球大數據科學工程 （CASEarth）”，旨在促進和加速從單純的地球數據 系統和數據共享，到數字地球數據集成系統的轉變，促 進全球范圍內的數據、知識和經驗共享，為科學發現、 決策支持、技術創新和知識傳播提供支撐（Guo et al., 2020a）。地球大數據科學為研究和實現全球跨領域、 跨學科協作提供了一種解決方案，是技術

41、促進機制支撐 SDGs 落實的一項創新性實踐。 地球大數據支撐SDGs落實 14 SDG 2 地球大數據支撐可持續發展目標報告（2020） SDG 2 15 SDG 2 SDG 2 零饑餓 零饑餓 SDG 2 背景介紹 16 主要貢獻 17 案例分析 18 本章小結 27 16 SDG 2 地球大數據支撐可持續發展目標報告（2020） SDG 2 零饑餓目標旨在消除饑餓，實現糧食安全， 改善營養狀況和促進可持續農業，是保障全球可持續發 展的基礎及重要議題。當前，全球糧食產量較 20 世紀 中葉翻了兩倍以上（FAO, 2020），營養不足人口比例由 1969 年的 36% 下降到 2018 年的

42、 11%（United Nations, 2019）。然而，近年來饑餓人口數量連續小幅攀升（FAO, 2019），同時，糧食生產給全球生態環境帶來了巨大負 面影響（West et al., 2014），全球糧食系統面臨變革。 中國長期將耕地保護作為基本國策，并積極創新農 業技術，糧食產量三十年翻番，谷物自給率始終保持在 95% 以上，實現基本自給（FAO, 2020）。與此同時，中 國食品系統也面臨需求劇增、糧食生產生態環境效率有 待提升等問題（Zuo et al., 2018）。 報告依托具有宏觀及動態監測能力的地球大數據， 聚焦反映糧食安全供需兩端的指標5 歲以下兒童生 長遲緩率、 生產性

43、與可持續農業比例， 創新指標評估方法， 生成評估所需數據產品，開展指標進展監測，以期展現 地球大數據技術在 SDG 2 指標評估中的潛力，反映中國 在零饑餓目標實現方面的進展，為推動零饑餓目標實現 提供科技支撐。 背景介紹 17 SDG 2 SDG 2 零饑餓 圍繞反映營養需求滿足和糧食生產保障的兩個指標， 報告提出了作物產量潛力遙感評估方法模型，生產了開 展指標評估的三套數據產品，形成了促進糧食供需平衡 的三方面決策建議（表 2-1），為地球大數據支持全球 SDG 2 實現提供了技術示范。 表 2-1 案例名稱及其主要貢獻 指 標指標層級案 例貢 獻 2.2.1 5 歲以下兒童發育 遲緩發病

44、率（年齡標準 身高小于世衛組織兒童 生長發育標準中位數 -2 的標準差） Tier I 中國 5 歲以下兒童生長 遲緩變化 數據產品：中國 5 歲以下兒童生長遲緩率變化數據集 決策支持：揭示區域發展趨勢差異，提出重點關注區域 2.4.1 從事生產性和可持 續農業的農業地區比例 Tier II 中國耕地可持續集約化 利用潛力評估 數據產品：中國耕地復種指數及潛力空間分布數據集 決策支持：提出中國耕地可持續集約化利用實現路徑 中國糧食生產可持續性 提升潛力評估 數據產品：中國三大主糧作物產量提升潛力及化肥減量空 間數據集 方法模型：作物產量潛力遙感估算模型 決策支持：提出產量增加及化肥減量潛力格局

45、，為提升中 國糧食生產可持續性提供決策支持 主要貢獻 18 SDG 2 地球大數據支撐可持續發展目標報告（2020） 中國5歲以下兒童生長遲緩變化 2.2 到 2030 年，消除一切形式的營養不良，包括到 2025 年實現 5 歲以下兒童發育遲緩和消瘦問題相關 國際目標，解決青春期少女、孕婦、哺乳期婦女和老年人的營養需求。 對應目標： 案例分析 兒童生長遲緩是衡量兒童長期營養不足的重要指標 之一，全球約 45% 的兒童死亡可歸因于營養不足（Black et al., 2013）。中國政府將改善兒童營養狀況作為“健康 中國”戰略的重要組成部分。本案例依據世界衛生組織 （World Health

46、Organization,WHO）兒童生長發育標準， 監測 20022017 年中國 5 歲以下兒童生長遲緩率空間格 局及動態變化， 為制定兒童精準營養干預提供決策依據。 以年齡別身長 / 身高低于 WHO 兒童生長發育標準 中位數的兩個標準差判定為兒童生長遲緩，將兒童生 長遲緩率分為 20 km2）水體透明度的估算，為 SDG 6.3.2 的監測評 估做出了有益的探索。 20002019 年中分辨率成像光譜儀（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer, MODIS）陸表反 射率、溫度和歸一化植被指數產品； 20002019 年熱帶降雨測量任務

47、（Tropical Rainfall Measuring Mission, TRMM）衛星數據產品； 中國數字高程模型； 20002019 年再分析風速產品； 2010 年中國每公里人口密度。 本案例構建了一種可適用于 MODIS 陸地反射率產 品 MOD09GA 的 SDD 遙感反演算法： 其中，R555和R645分別為 MODIS 兩波段的反射率， 中心波長為 555 nm 和 645 nm，R為中間變量。將公式 應用于 20002019 年反射率，可得到日尺度 SDD 產品， 算術平均得到每個湖年尺度和氣候態平均 SDD?；?中國湖泊 2 236 個實測水體透明度站點數據，隨機選取 7

48、5% 的匹配數據用于構建模型，其余 25% 用于驗證。本 案例算法與已報道的區域性算法或結果進行了對比，兩 者基本一致，表明本案例算法在區域和全國尺度具有廣 泛的適用性。 案例分析 案例背景 所用數據 方法介紹 33 SDG 6 SDG 6 清潔飲水和衛生設施 1）中國湖泊 SDD 時空分布格局 整體上， 中國湖泊SDD表現出 “西 高東低”的特征。西部三個山地湖區 湖泊的平均 SDD （180.28 171.29 cm）是東部兩個平原湖區湖泊平均 SDD（78.01 40.54 cm）的兩倍有 余（圖 3-1a）。其中，云貴高原湖 區、青藏高原湖區、蒙新湖區、東部 平原湖區和東北平原湖區的平

49、均 SDD 分 別 為 404.63 363.98 cm、182.41 184.29 cm、139.70 193.96 cm、 92.90 90.09 cm 和 55.05 33.46 cm( 圖 3-1)。分析表明：湖泊 SDD 空 間變化主要受水深影響，水深能解釋 88.81% 的中國湖泊 SDD 空間變異。 實測數據表明：水體富營養化也會降 低 SDD，比如實測葉綠素 a 含量與 SDD 也存在顯著冪函數負相關（N = 1 827，r = 0.36；p 100（單位：cm）的湖泊分別劃分為 IV、III、II 和 I 類清澈水體。I 類清澈程度湖泊大多分布在中國西部， 尤其是青藏高原湖區。東部兩個湖區湖泊大多為 III 類， 且部分湖泊呈現清澈程度退化。20002019 年，I 類清 澈程度湖泊數占比增加顯著，從 39.12% 增長至 54.01% 左右；II 類清澈程度湖泊數占比穩定在 14.21% 上下； III 類清澈程度湖泊數占比顯著降低，從 32.52% 降至 圖 3-1. 20002019 年中國大型湖泊水體透明度分布圖 （a）透明度（Secchi