中科院:地球大数据支撑可持续发展目标报告(附PDF)

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、SDG11.3.1 城镇化、SDG 11.4.1 文化和自然遗产、SDG 11.6.2 PM2.5、SDG11.7.1 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。

报告下载:

地球大数据支撑可持续发展目标报告

本文来自知之小站

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