地球大数据促进联合国可持续发展目标实现
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中国网/中国发展门户网讯 可持续发展概念的起源可追溯至 20 世纪 60 年代。1972 年，罗马俱乐部发表了关于未来人口、食物、工业生产、污染和不可再生自然资源消耗之间相互关系的研究报告——《增长的极限》。1987 年，联合国委托世界环境与发展委员会提交了《我们共同的未来》的研究报告，该报告系统阐述了可持续发展思想，首次将可持续发展定义为：“既能满足当代人的需要，又不对后代人满足其需要的能力构成危害的发展”。1992 年，联合国在里约热内卢召开“环境与发展大会”，通过了以可持续发展理念为核心的《里约环境与发展宣言》《21 世纪议程》等文件。
2000 年，在联合国千年首脑会议上，各国领导人就消除贫穷、饥饿、疾病、文盲、环境恶化和对妇女的歧视，商定了一套发展目标和指标，即千年发展目标（MDGs）。该目标实施后，成绩斐然；但受区域之间的发展不平衡，以及全球经济危机等影响，目标实现的进程仍面临阻力。2015 年，在第 70 届联合国大会上，193 个成员国通过包括 17 个可持续发展目标（SDGs）和 169 项具体目标为核心内容的《变革我们的世界：2030 年可持续发展议程》（以下简称《2030 年可持续发展议程》）。SDGs 旨在以综合方式全面解决社会、经济和环境 3 个维度的发展问题，从而使人类全面走向可持续发展的道路。
SDGs 面临的问题与挑战
数据缺失、发展不均衡、目标间关联且相互制约等问题正在成为 SDGs 实现的主要挑战，2020 年全球新冠肺炎疫情的暴发使 SDGs 如期实现面临更为严峻的局面，这对科技创新提出了更高的需求。目前，SDGs 落实面临的挑战主要包括 4 个方面。
数据缺失
联合国秘书长安东尼奥 · 古特雷斯在《2020 年可持续发展目标报告》中特别强调需要更好地利用数据，尤其是更加注重发挥科学技术和创新在数据采集中的作用。《2030 年可持续发展议程》通过之后的近 6 年时间里，本处于无方法、无数据状态的 SDG 指标均得到了改善；但截至 2020 年 12 月，仍有 42% 的指标处于有方法、无数据状态。而有方法、有数据指标的量测以统计方法为主，缺乏有效空间分布信息。不同尺度、客观精准的空间数据可为 SDGs 实现提供必要的数据支撑。整体而言，由于缺少充分有效的数据支持，无法对全球范围内约 68% 的 SDG 指标进行及时有效地监测。
面向全球环境变化导致的极端高温热浪、火灾频次增加、海洋酸化、富营养化加剧、持续的土地退化、生物多样性减少、农业生产生态环境影响增加等问题，采集科学数据，及时定量评估其状态，准确预测其未来趋势，将为有效应对上述问题，促进 SDGs 实施提供重要参考。
发展不均衡
受经济发展水平和资源环境压力制约，很多发展中国家面临着儿童生长迟缓比率高、教育覆盖率低、城市住房和公共空间不足、抵御灾害能力差、难以获得安全卫生的淡水资源、基础设施不足等问题，其定期、有效收集与分析数据的能力也普遍较弱，尚未能有效利用先进技术开展 SDG 指标进展监测与评估。数据的缺乏可使上述问题“隐形”，在一定程度上加剧了这类地区的弱势。
目标间关联且相互制约
SDG 指标体系涉及面广，时间跨度长，指标间相互依存、相互关联，其涉及的内容体现了整体性与多样性的统一、层次性与有机性的结合、复杂性与可行性的整合。厘清 SDG 指标体系间的内在关联，采集标准统一、可量化的科学数据，提出客观、有效的指标监测和评估方法模型，成为亟待突破的重要方向，也是 SDGs 实施面临的主要挑战之一。同时，对于数据生产的现势性和质量之间潜在的权衡关系也值得重点关注。
新冠肺炎疫情的冲击
新冠肺炎疫情全球蔓延虽然是公共卫生安全领域的事件，但对全球可持续发展的各个方面都造成了巨大的冲击，已演变成经济和社会危机。许多国家的卫生系统已临近崩溃的边缘，全球一半劳动力的生计受到严重影响。超过 16 亿学生离开学校，数千万人重返极端贫困和饥饿。全球可持续发展得分自 2015 年实施以来首次下降。与此同时，疫情正危及对实现 SDGs 至关重要的数据生产，许多国家的实地数据采集受到了严重干扰。
大数据应对
如何应对 SDGs 实现的挑战，大数据特别是地球大数据具有强大能力和重大作用。大数据指海量、高速、复杂和可变的数据集合，需采用先进技术以实现信息的捕获、存储、分发、管理和分析。地球大数据是具有空间属性的地球科学领域大数据。它不仅具有海量、多源、异构、多时相、多尺度、非平稳等大数据的一般性质，同时还具有很强的时空关联和物理关联，以及数据生成方法和来源的可控性。目前，广泛用于 SDGs 研究的地球大数据主要包括卫星遥感数据、传感网络数据、轨迹数据、社会经济统计数据、观点和行为数据、交易数据及调查数据等；其中，卫星遥感数据在与环境相关的 SDG 指标应用中较为常见。从地球大数据在 SDGs 研究中发挥的作用来看，地球大数据能够通过生产新的数据集，从而进一步提高监测指标的覆盖范围，并可提供更及时的数据以填补和重构时间序列的空缺，在此基础上，得到时空分辨率更精细的 SDG 指标监测结果。总之，地球大数据可促进理解地球自然系统与人类社会系统间复杂的交互作用和发展演进过程，可为实现 SDGs 作出重要贡献。
“地球大数据科学工程”专项
2018 年，中国科学院启动了战略性先导科技专项（A类）“地球大数据科学工程”（CASEarth），而利用地球大数据服务 SDGs 是该专项的一个重大目标 。CASEarth 以科技创新促进机制为导向，结合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 13（气候行动）、SDG 14（水下生物）和 SDG 15（陆地生物）6 项 SDGs 的指标监测与评估，在数据产品、技术方法、案例分析和决策支持方面作出贡献。地球大数据科学为研究和实现全球跨领域、跨学科协作提供了一种解决方案，是技术促进机制支撑 SDGs 实现的一项创新性实践。
CASEarth 通过 4 个方面助力联合国 SDGs 科技实践与落实（图 1）： 发射可持续发展科学卫星（SDGSATs），支撑相关 SDG 指标监测与评估研究；构建可持续发展大数据信息平台系统，从数据共享、产品在线按需生产、指标在线计算、成果可视化演示方面为 SDG 指标监测与评估提供支撑；利用地球大数据构建 SDGs 的方法体系，实现 SDG 指标监测与评估； 发布“地球大数据支撑可持续发展目标”年度系列报告，展示地球大数据支持《2030 年可持续发展议程》落实的新进展。下面进行详细介绍，其中地球大数据支撑 SDGs 实现的相关内容将在第 3 节重点介绍。
研制可持续发展科学卫星 1 号（SDGSAT-1）
SDGSAT-1 是全球首颗专门服务《2030 年可持续发展议程》的科学卫星。该卫星由 CASEarth 研制，计划于 2021 年 10 月发射。SDGSAT-1 拥有热红外、微光和多光谱成像仪 3 种载荷，具有 300 km 幅宽的数据获取能力，11 天可实现全球覆盖。通过昼夜全天时、多载荷协同观测，SDGSAT-1 旨在实现“人类活动痕迹”的精细刻画，为表征人与自然交互作用的 SDG 指标提供强专属数据支撑。
构建可持续发展大数据信息平台系统
该平台系统基于对象存储系统和云服务模式，实现 SDGs 数据的统一存储、管理与计算服务，以及面向公众、科研人员和决策支持 3 类服务场景。该平台提供了中英双语门户系统、科研工作台和 SDGs 专用存储库 3 个主要功能模块。其中，科研工作台通过对接 DataBox、EarthDataMiner 等多个数据计算引擎和数据环境，集成了包括森林覆盖、水体分布、土地利用率在内的 SDGs 数据生产和指标计算工具，并为用户提供应用间共享的存储空间，以满足科研人员/团队的数据计算分析需要。同时，该平台服务于 SDGs 的技术应用推广工作，为 SDGs 实现提供全球数据支撑和决策支持。
发布“地球大数据支撑可持续发展目标”年度系列报告
2019 和 2020 年，CASEarth 撰写“地球大数据支撑可持续发展目标报告”年度系列报告，连续 2 年由中国国家领导人在联合国大会高级别会议期间发布。其中，《地球大数据支撑可持续发展目标报告（2019）》被列为中国政府参加第 74 届联合国大会的 4 个正式文件之一和联合国可持续发展目标峰会的 2 个文件之一，为国际社会填补数据和方法论空白、加快落实《2030 年可持续发展议程》提供了新视角、新支撑；在联合国成立 75 周年、《2030 年可持续发展议程》通过 5 周年之际，《地球大数据支撑可持续发展目标报告（2020）》由中国国家领导人在 2020 年 9 月 26 日减贫与南南合作高级别视频会议期间发布，为各国加强《2030 年可持续发展议程》落实监测评估提供借鉴。
地球大数据支撑 SDGs 实现
联合国于 2015 年启动的技术促进机制，从科学、技术和创新出发，推进落实《2030 年可持续发展议程》；《2019 年全球可持续发展报告》以“未来即现在，科学促进可持续发展”为主题，提出 6 个切入点、4 个杠杆的手段，指导可持续发展的转型。CASEarth 通过科学和技术杠杆，以及食物系统和营养模式、城市与城郊发展、全球环境公域等 3 个切入点，充分展示地球大数据助力 SDGs 实现的支撑作用（图 2）。
食物系统和营养模式。针对 SDG 2.2.1（5岁以下儿童生长迟缓率），CASEarth 监测了2002—2017 年中国 5 岁以下儿童生长迟缓率空间格局及动态变化（图 3）；并发现监测期间中国 5 岁以下儿童生长迟缓率从 18.8% 下降至 4.8%，已达到 SDG 2.2.1 对应目标（5.9%）。针对 SDG 2.4.1（从事生产性与可持续农业的农业地区比例），提出了集成多学科模型的粮食生产可持续发展进程监测方法；并发现 1987—2015 年，中国粮食生产的单位环境影响减小，粮食生产系统朝着更为可持续的方向迈进。
城市与城郊发展。针对 SDG 11.2.1（公共交通），CASEarth 生产 2015、2018、2020 年分性别、年龄段的高精度精细人口公里格网数据，结合公共交通网络数据，分性别、年龄段对可便利使用公共交通的人口比例进行定量评估，发现 2020 年中国可便利使用公共交通人口整体比例达 90.15%，与 2018 年相比上升 9.59%。针对 SDG 11.3.1（城镇化），生产了2015 和 2018 年全球 10 m 分辨率不透水面产品、1990—2020 年城市建成区数据集，为该指标监测提供数据支撑；扩展 SDG 11.3.1 指标体系，从经济、社会和环境 3 个维度分析了自 20 世纪 90 年代以来中国城市化时空演变格局，并对 2020—2030 年中国城市土地利用效率进行预测和分析，揭示了中国城市化趋向协调发展的历史进程和主要挑战（图 4）。通过省、市两级尺度 SDG 11 多指标综合评估，为中国城市包容、城市安全、城市土地利用、城市环境等方面监测与评估提供数据支撑和决策支持，为全球城市可持续发展提供中国方案。
全球环境公域。针对 SDG 15.1.1（森林覆盖），CASEarth 自主生产了 2019 年全球 30 m 分辨率森林覆盖数据产品，精度 86.45%，结果显示全球森林总面积为 36.92×108 hm2，约占全球陆地总面积的24.78%；从大洲角度来看，南美洲森林覆盖率最高（47.45%），大洋洲森林覆盖率最低（12.80%）（图 5）。
我国设立全球首个 SDGs 大数据研究机构
科技创新是实现 SDGs 的重要手段。联合国的技术促进机制和中国提出的创新驱动理念高度契合，二者都是通过科技创新促进各领域发展和 SDGs 的实现。2020 年 9 月 22 日，国家主席习近平在第 75 届联合国大会一般性辩论上宣布，中国将设立可持续发展大数据国际研究中心，为落实《联合国 2030 年可持续发展议程》提供新助力。在经过近一年的筹备工作之后，可持续发展大数据国际研究中心（CBAS）将于 2021 年 9 月正式成立。
CBAS 定位。全球首个以大数据服务联合国 SDGs 的机构，是可持续发展科学研究中心、数据信息服务与技术创新中心、全球可持续发展高端智库、人才培养与培训能力建设中心，以支持联合国相关机构和成员国落实《2030 年可持续发展议程》。
CBAS 主要任务。建立可持续发展大数据信息平台系统；开展 SDG 指标监测与评估科学研究；研制和运行可持续发展系列科学卫星；建设科技创新促进可持续发展智库；以及提供面向发展中国家的教育和培训。
CBAS 致力成为地球大数据支撑 SDGs 实现研究的引领者。CBAS 利用大数据、人工智能、空间信息等新兴科技，加强自然科学、社会科学和工程学等多学科知识的交叉融合，深入理解地球自然系统与人类社会系统间复杂的交互作用和发展演进过程，开拓地球大数据驱动的可持续发展研究新范式。CBAS 是“一带一路”沿线发展中国家 SDGs 大数据方法的传播者。通过支持和发展“数字丝路”国际科学计划，中心不断加强数字丝路国际卓越中心建设，构建形成共同研究、优势互补、互利共赢的“一带一路”SDGs 大数据合作开放基地，并以“数字丝路”国际科学计划的国际卓越中心为支点，形成具有不同区域优势和研究特色的、辐射周边地区的 SDGs 大数据合作网络 。CBAS 是科技创新促进 SDGs 实现的推动者。CBAS 建立全球 SDG 指标监测与评估体系，为把握 SDGs 实现的总体进程，定量解读全球及相关国家和地区在具体 SDG 指标上的动态变化趋势，以及所面临的可持续发展问题等提供科学依据和决策支持。
展望
当前，由于极度缺乏数据交换、存储和处理的数字基础设施，受疫情影响，低收入国家和地区 SDGs 基本数据的收集和分析能力显著降低，SDGs 实现进程受阻。全球从新冠肺炎疫情中复苏，实现更具韧性的发展也面临新的挑战和机遇。各国政府制定的经济复苏计划，将面临高污染、高碳的不可持续发展方式与绿色、低碳的可持续发展方式的选择。各国政府、国际计划和组织等在推动科技创新促进SDGs实现中发挥了不同的作用。但是，亟待各利益攸关方携手，制定一个系统的科技创新促进 SDGs 实现路线图，以统筹协调全球科技资源，支撑 SDGs 实现。
我国科技界在利用地球大数据服务可持续发展方面已开展了全面实践。为以系统性和整体性的理念去研究 SDGs 实现面临的一系列重大科学问题，还需要重点开展以下 5 个方面工作。
提升 SDGs 数据服务能力。研究 SDGs 数据资源实时获取、按需汇聚、融合集成、开放共享与分析技术方法，形成地球大数据支撑 SDG 指标评估的技术和方法体系，研发 SDG 指标评估的系列空间信息产品，并实现向联合国各机构、成员国等的开放共享。
加强 SDG 指标监测与评估科学研究。结合深度学习、人工智能、区块链、空间信息等前沿技术，研究 SDG 指标监测的新方法和新模型，实现 SDG 指标动态、快速监测；研究 SDG 指标实现预测模型，为未来 SDGs 实现评估提供治理仿真指导。
研发 SDGs 科学系列卫星。针对 SDGs 主要指标的特定需求，设计和规划 SDGs 系列科学卫星，结合国内外已有卫星资源，综合论证 SDGs科学系列卫星载荷的性能指标，支撑系列高性能 SDGs 科学卫星研制，以期对联合国成员国提供 SDGs 研究专有卫星数据。
建设科技创新促进可持续发展智库。开展科技创新促进可持续发展路线图研究，发展地球大数据支撑可持续发展系列案例，研究科技创新驱动“一带一路”区域可持续发展的技术实践方案，支持重大研究成果的集成分析和重大决策的交互式情景推演，为联合国和我国科技创新促进可持续发展提供支持。
面向发展中国家的教育和培训。面向发展中国家，特别是“一带一路”沿线国家和地区，提供地球大数据服务于 SDG 指标监测和评估的专业人才教育培养和能力建设，构建 SDGs 数据服务、SDG 指标体系本地化处理、SDG 指标监测前沿技术、SDG 指标在线计算和 SDG 指标评价等方面的能力建设体系，提升“一带一路”SDGs 实现的科技能力。（作者：郭华东、梁栋、陈方， 可持续发展大数据国际研究中心、中国科学院空天信息创新研究院、 中国科学院大学；孙中昶、刘洁，可持续发展大数据国际研究中心、中国科学院空天信息创新研究院 。《中国科学院院刊》供稿）。