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《地球大数据支撑可持续发展目标报告（2024）：“一带一路”篇》聚焦零饥饿（SDG2）、清洁饮水和卫生设施（SDG6）、经济适用的清洁能源（SDG7）、可持续城市和社区（SDG11）、气候行动（SDG13）、水下生物（SDG14）和陆地生物（SDG15）七大可持续发展目标，专注于新方法和新指标的探索、可持续发展进程的跟踪评估，以及多指标交叉研究的理论与实践，针对19个具体目标汇集了33个典型案例，展示了在全球、区域、国家及典型地区4个尺度上针对可持续发展目标的研究、监测和评估成果，包括30套数据产品、24种方法模型和25个决策支持。这些研究成果展示了中国利用科技创新推动落实联合国“2030年可持续发展议程”的探索和实践，充分揭示了地球大数据技术对监测评估可持续发展目标的应用价值和广阔前景，开拓了在联合国技术促进机制框架下利用大数据、人工智能等先进技术方法支撑联合国“2030年可持续发展议程”落实的新途径和新方法，可为各国加强该议程的落实监测评估提供借鉴。
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目录I 前言V 执行摘要第一章 绪论/ 1第二章 零饥饿（SDG 2）背景介绍／6主要贡献／8案例分析／102.1 全球主要产茶国茶园空间分布数据集／102.2 东非典型区域（肯尼亚）作物空间分布分析／212.3 气候变化下的全球水稻分布／282.4 亚非地区沙漠蝗灾情监测／342.5 全球粮食贸易监测与系统风险评估／39本章小结／53第三章 清洁饮水和卫生设施（SDG 6）背景介绍／56主要贡献／57案例分析／583.1 全球湖库水质时空分布格局／583.2 全球五大河水体颜色时空分布格局／633.3 全球大型湖泊水储量变化监测／703.4 中国和中亚五国地下水储量时序变化分析／763.5 全球浅水湖泊不同植被类型时空分布格局／82本章小结／87第四章经济适用的清洁能源（SDG 7）背景介绍／90主要贡献／91案例分析／924.1 全球小水电资源潜力评估／924.2 全球热泵技术利用及减排评估／984.3 “一带一路”可再生能源投资大数据／109本章小结／116第五章 可持续城市和社区（SDG 11）背景介绍／120主要贡献／121案例分析／1225.1 全球非正规居住区的城市人口及变化／1225.2 全球公共交通可达性评估分析／1265.3 自进入21世纪以来全球PM2.5污染时空格局与2030年达标路径探究／136本章小结／140第六章 气候行动（SDG 13）背景介绍／144主要贡献／145案例分析／1466.1 2010～2023 年全球干旱时空变化及其影响分析／1466.2 全球甲烷逸散点监测及排放量估算／154本章小结／168第七章 水下生物（SDG 14）背景介绍／172主要贡献／173案例分析／1757.1 典型海岸带近海漂浮垃圾的卫星遥感监测与变化分析／1757.2 全球海洋水色要素异常与变化趋势研究／1807.3 漂浮大型藻类藻华（绿潮与金潮）入侵对沿海国家的影响监测与评估／1867.4 福岛核事故泄漏入海的放射性核素长期输运与分布状况分析／1957.5 全球典型缺氧海区孟加拉湾的耐低氧浮游生物分布及可持续管理策略／2007.6 全球主要筏式养殖国家遥感动态监测与分析／212本章小结／217第八章 陆地生物（SDG 15）背景介绍／220主要贡献／221案例分析／2228.1 全球胡杨林分布动态变化监测／2228.2 基于光保护需求的全球陆地植被退化防治重点关注区识别／2278.3 人类足迹对全球主要濒危物种的影响／233本章 小结／240第九章 SDGs多指标交叉与综合SDGs背景介绍／244主要贡献／245案例分析／2479.1 以粮食安全为核心的全球多SDGs 交叉关联机制研究／2479.2 雅鲁藏布江流域水- 气候- 生态- 能源综合评估与分析／2549.3 小岛屿国家珊瑚礁白化遥感监测／2659.4 小岛屿国家的海陆复合极端热浪事件风险评估／2719.5 气候变化背景下小岛屿国家淹没风险评估／2869.6 小岛屿国家视角下评估全球SDGs 的跨界交互作用／291本章 小结／299第十章 总结与展望／301参考文献／305
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第一章绪论 2024年是联合国“2030年可持续发展议程”下半程的关键之年，尽管部分SDGs在全球范围已取得一定的进展，但大部分SDGs偏离了预期轨道，部分SDGs指标甚至出现了倒退的情况（UmtedNatums，2024）。显然，要实现联合国“2030年可持续发展议程”所设定的各项目标，迫切需要全球合作，共同加速行动。为此，联合国在2024年9月举行的未来峰会上通过一份注重实际行动的成果文件——《未来契约》，以期能够加速推进SDGs的实现进程。 科学技术是实现联合国“2030年可持续发展议程”的重要推动力。数据是社会经济发展的关键生产要素。但是，关键数据的缺失制约着联合国“2030年可持续发展议程”的有效实施。截至2023年底，17个SDGs的国际可比数据均未实现全球覆盖，其中全球一半的国家或地区只有9个SDGs的国际可比数据，且数据的时效性差距明显（United Nations，2023）。在此情况下，约有一半的国家愿意利用地球观测卫星影像和基于网络的数据收集方法等举措来解决数据缺失问题（Umted Nations，2024）。运用快速发展的大数据技术和AI技术，拓展和创新数据来源，弥补数据差距，从而及时准确地把握全球SDGs进展，并据此制定更加有效的行动方案，将是加速实现SDGs进程的关键优先事项之一。 自2019年起，连续5年发布的《地球大数据支撑可持续发展目标报告：“一带一路”篇》年度报告充分发挥对地观测技术等的全球数据获取优势，围绕SDG2（零饥饿）、SDG6（清洁饮水和卫生设施）、SDG7（经济适用的清洁能源）、SDG11（可持续城市和社区）、SDG13（气候行动）、SDG14（水下生物）、SDG15（陆地生物）等SDGs，研发了SDGs各项指标的大数据监测和评估方法，生产了面向SDGs指标的系列数据产品。研发的地球大数据SDGs指标监测方法从2019年的6种增加到2023年的19种，数据产品从2019年的12套增加到2023年的21套。截至2023年，系列年度报告实现了20个全球指标系统化、定量化评估。在全球、区域、国家及典型地区4个尺度上贡献了141套数据产品、91种方法模型和119个决策支持建议，形成了较为系统性的、面向SDGs指标的全球数据产品体系，成为SDGs监测和评估的重要数据源之一，为解决SDGs的数据缺失问题贡献了力量。 基于上述数据和技术积累，在全球、区域、国家及典型地区尺度上，系列年度报告从时空尺度、人地系统、区域对比等多维视角开展了数据驱动的SDGs知识发现和科学解决方案研究，特别是面向共建“一带一路”国家。通过分析不同区域在资源禀赋、发展阶段、环境压力方面的差异性，提供了破解不同尺度可持续发展难题的新思路、新方法，如种植模式优化、典型区域风光可再生能源开发、生态城市建设模式推广、协同多目标保护优先区划定、基于SDGs多指标交叉与综合的未来情景模拟等。在SDGs关键指标智能监测领域，系列年度报告将AI技术与大数据深度融合，研发创新性AI算法模型，实现了从人工解译到智能分析的跨越，研制出全球典型城市建筑屋顶面积、全球居住在非正规居住区城市人口比例、全球叶面积指数、全球土地生产力动态、海面漂浮垃圾等一批有代表性的SDGs智能监测数据产品，显著提升了监测精度、自动化程度和时效性。 相关数据产品在帮助世界各国实现SDGs方面发挥了重要作用。系列年度报告数据多次被联合国粮食及农业组织（Food and Agriculture Organization of the United Nations，FAO，http://www.fao.org/）“手拉手”（Hand-in-Hand，HIH）行动计划平台收录，并纳人联合国生物多样性实验室数据库，支撑SDG2、SDG6、SDG15等相关目标的决策研究。 2024年，本报告将进一步丰富7个SDGs相关数据产品，并介绍SDGSAT-1在SDGs指标监测和评估方面的应用情况。本报告的研究成果将进一步完善形成有地球大数据特色的SDGs指标监测产品体系，丰富地球大数据和AI驱动的指标监测、知识发现和科学解决方案探索，夯实全球SDGs数据基础，提升SDGs指标监测和评估能力，提升全球SDGs决策支撑水平。 6背景介绍 8主要贡献 10案例分析 53本章小结在全球化的今天，农业生产和粮食安全已成为全球各国共同关注的重要议题。由于高度依赖自然资源和气候条件，农业生产成为灾害风险*严重和*脆弱的活动之一。灾害导致全球农业年均损失约1230亿美元，30年累计约3.8万亿美元，超过行业年GDP的5%，中低收入国家相对损失最大（FAO，2023a）。全球24%的灌溉农田生产了40%的粮食，但过去20年新增灌溉区52%位于缺水地区，加剧了水资源压力（Mehta et al.，2024）。为了应对这些挑战，各国亟须加强合作，推动农业生产的可持续转型。遥感技术、大数据分析等现代科技手段的应用，为全球农业监测和决策支持提供了新的可能性。通过对全球范围内的农业生产格局、灾害风险及贸易体系的系统研究，可以更好地理解粮食安全的复杂性，并为实现SDGs提供科学依据。 全球粮食安全与农业可持续发展面临多维挑战，亟须构建多尺度监测体系并强化数据驱动决策能力。在作物种植层面，各类粮食和经济作物的空间分布精准监测成为关键。茶树，作为重要的农林经济作物，其种植面积快速扩张导致土地资源竞争加剧，现有茶园分布数据集存在分辨率低、更新滞后及间作信息缺失等问题，制约了种植结构优化与产业升级。东非地区受复杂地形和气候影响形成的多样化种植格局缺乏高精度作物分布数据，制约了粮食生产形势评估能力。构建高精度作物分布数据集，结合机器学习与遥感技术揭示种植结构演变机制，可为推广生态集约种植模式提供量化支撑。 在气候变化应对层面，基于地球大数据平台的水稻种植动态监测尤为重要。通过融合多源遥感数据与气候模型，构建水稻种植面积对极端气候事件的响应模型，不仅能提升作物气候韧性评估精度，还可为温室气体排放核算提供时空显式数据基底。同时，亚非粮食主产区频繁遭受沙漠蝗灾害侵袭，气候变化下蝗灾的不确定性加大，传统地面监测手段效率低下，需建立高效、精准的蝗灾监测体系，利用深度学习方法实现沙漠蝗迁移路径预测与灾损评估，形成全链条防控体系。 在宏观系统层面，全球粮食贸易网络的稳定性面临气候与地缘政治双重压力。现有监测体系在贸易流量动态、节点脆弱性评估等方面存在单一性缺陷。通过构建复杂网络模型量化贸易系统鲁棒性，解析系统稳定性的影响因子，可为提升全球粮食供应链抗风险能力、优化粮食贸易政策体系提供参考。 科学规划和技术创新不仅为农业绿色发展提供了理论支撑，也为未来政策制定和技术推广指明了方向，使全球农业可持续发展逐步迈向资源高效利用与生态保护并重的新阶段。通过遥感技术、大数据分析等现代科技手段的应用，各国能够更好地理解农业生产格局、
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