地球大数据：可持续发展目标的新支撑

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、社会与环境三位一体可持续协调发展。这是国际发展合作的一个重要里程碑。然而，该议程所提出的全球可持续发展目标（Sustainable Development Goals，SDGs），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。

A类战略性先导科技专项“地球大数据科学工程”项目利用科技创新促进机制，结合地球大数据的优势和特点，推动地球大数据服务于 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 陆地生物等6个 SDGs 指标监测与评估，在数据产品、技术方法、案例分析和决策支持方面提供研究结果。

零饥饿

在 SDG2 零饥饿方面，本报告瞄准 SDG2 中关于粮食生产的两个指标——SDG2.3.1 按农业/畜牧/林业企业规模分类的每个劳动单位的生产量和 SDG2.4.1 从事生产性和可持续农业的农业地区比例，综合采用国内外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、气象站点数据等多元数据，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，并分别从全球和中国两个尺度，实现了指标/亚指标的评估和发展进程的监测。研究发现，近10年来全球单位劳动力农作物产量增加了34%，发达国家单位劳动力农作物产量高出不发达和发展中国家数十倍，但发展中国家具有更高的增长速度。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。本报告提出，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SDG2 零饥饿目标的重要途径。

清洁饮水和卫生设施

在 SDG2 零饥饿方面，本报告瞄准 SDG2 中关于粮食生产的两个指标——SDG2.3.1 按农业/畜牧/林业企业规模分类的每个劳动单位的生产量和 SDG2.4.1 从事生产性和可持续农业的农业地区比例，综合采用国内外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、气象站点数据等多元数据，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，并分别从全球和中国两个尺度，实现了指标/亚指标的评估和发展进程的监测。研究发现，近10年来全球单位劳动力农作物产量增加了34%，发达国家单位劳动力农作物产量高出不发达和发展中国家数十倍，但发展中国家具有更高的增长速度。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。本报告提出，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SDG2 零饥饿目标的重要途径。

SDG11 可持续城市和社区

在 SDG11 可持续城市和社区方面，本报告聚焦SDG11.2.1 公共交通、SDG11.3.1 城镇化、SDG11.4.1文化和自然遗产、SDG11.6.2 PM2.5、SDG11.7.1公共空间等五个指标开展 SDG11 指标的监测与评估。利用地球大数据，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;通过集成地球大數据科学技术方法，率先实现了 SDG11的中国本地化实践评价;基于合成孔径雷达（SAR）和光学影像融合生产了2015年全球10m分辨率不透水面遥感产品，其精度优于86%，解决了土地消耗率与人口增长率比率（SDG11.3.1）指标监测数据缺失问题;实现了“一带一路”沿线区域1500个城市1990～2015年每五年SDG11.3.1 指标监测与评估，揭示了该地区发展中国家的指标变化（从1990～1995年的1.24增加到2010～2015年的2.67），表明“一带一路”沿线区域发展中国家土地城镇化和人口城镇化协调发展面临重大挑战;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 监测产品、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 SDG11 指标评估与进程监测，本报告中的相关案例研究完善了城市可持续发展指标体系，提出了“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;建议修改 SDG11.3.1 评价方法，以便更好地反映人口负增长或停滞地区土地城镇化和人口城镇化的关系。

SDG13气候行动

在 SDG13 气候行动方面，本报告聚焦 SDG13.1.1 每10万人当中因灾害死亡、失踪和直接受影响的人数和 SDG13.3 加强气候响应认知能力两个方面，利用地球大数据技术提供的数据集和模型方法，开展 SDG13 指标监测与评估，为全球提供中国在 SDG13指标监测中的数据产品、方法模型、决策支持三个方面的贡献。生产了“一带一路”沿线国家和地区的灾害损失数据产品，分析各灾种的灾害损失动态变化，为评价“一带一路”沿线国家和地区在抵御或减少灾害损失方面的落实提供决策支持;构建全球尺度温室气体（CO2）基于时序数据拟合的异常变化检测方法，生产全球大气卫星监测 CO2 时空连续数据产品，并结合“一带一路”沿线冰川面积时空变化监测产品、北极海冰预测产品，监测与分析“一带一路”沿线及北极冰雪、全球温室气体排放的动态，为评价各国在全球减排控温目标方面的落实提供决策支持。

SDG14 水下生物

在 SDG14 水下生物方面，聚焦 SDG14.1.1、SDG14.2.1 两个指标，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公开发表数据，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 SDG14 指标完成和目标实现。

SDG15 陆地生物

在 SDG15 陆地生物方面，本报告以 SDG15.1.1 森林面积、SDG15.1.2 保护区内陆地和淡水生物多样性的重要场地所占比例、SDG15.3.1 已退化土地面积、SDG15.4.2 山区绿化覆盖指数与 SDG15.5.1 红色名录指数等五个指标为主要研究对象，从全球、区域、国家及典型地区多个尺度汇集了10个案例开展评价与监测，从数据产品、方法模型与决策支持多个维度为 SDG15 的实现做出贡献。综合利用地球大数据方法，获取了“一带一路”沿线国家和地区山区绿化覆盖指数、中南半岛森林覆盖、中国森林生态系统保护关键区域等科学数据，揭示了长时空序列的区域森林和绿地分布与变化，发现林地变化的区域差异和驱动因素，指出中国的森林保护空缺区域。建立了地球大数据支撑全球土地退化评估方法体系，发现全球77个国家土地退化面积大于土地恢复面积，2030年 SDG15.3 的实现面临严重挑战，中国土地净恢复面积全球占比18.24%，为全球土地退化零增长做出了重要贡献。通过大熊猫栖息地的破碎化评估，发现1976～2013年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，濒危状态进一步恶化，并指出威胁原因。