地球大數據助力均衡發展評估
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中國網/中國發展門戶網訊 2015?年聯合國制定了?17?個可持續發展目標（SDGs），期望于?2030?年在全球范圍內同時實現所有目標。自?SDGs?發布以來，各國政府為此付出了巨大努力，但是目前距離其全面實現仍有很大差距。《2020 年全球可持續發展評估報告》顯示，不同?SDGs?在全球范圍內的平均得分相差甚遠，其中得分最低的?SDG 9（產業、創新和基礎設施）僅有?42.98?分（滿分?100?分）；同時，各國?SDGs?的達成度也存在較大差距，高收入國家的?SDGs?平均得分約為低收入國家的?1.53?倍?？傮w而言，現階段全球可持續發展存在嚴重的不均衡性，主要體現在?SDGs?間的不均衡及地區間的不均衡，且受新冠肺炎疫情影響呈現出進一步加劇的趨勢，嚴重阻礙了?SDGs?的全面實現。
目前，關于可持續發展中不均衡性的認識仍不甚清晰，主要原因有?2?個方面：評估方法的局限性；數據的滯后性及分辨率低。盡管聯合國在發布時明確強調了?17?個?SDGs?的同等重要性，但已有的評估方法普遍使用?17?個?SDGs?的平均得分來衡量達成度，而忽略了不同?SDGs?達成度間的差異及起到的作用，這可能會得出片面的結果。特別是當?SDGs?間存在權衡作用時，可能會阻礙?SDGs?的全面實現。近期，有研究采用改進的扇形雷達圖方法定量表征了不同?SDGs?發展狀況間的均衡度，從?SDGs?平均達成度和?SDGs?間均衡度?2?個維度重新定義了可持續發展指數，提出了均衡發展的概念并闡釋了其對實現?SDGs?的意義，預期能夠推進對不均衡性的研究和認識。
除了評估方法的局限性外，數據獲取能力的不足也嚴重制約了對?SDGs?不均衡性的科學認識。SDGs?涵蓋了經濟、社會、環境等各個要素，為了快速把握某類目標的發展狀況，基于傅伯杰等提出的“分類—統籌—協作”的觀點，本文將?17?個?SDGs?進一步劃分為四大類——人類基本生活需求（以下簡稱“基本需求”）、環境保護、社會進步和經濟發展（圖?1）。
目前，全球范圍內?SDGs?間發展的不均衡性主要體現在經濟發展和環境保護，以及基本需求和環境保護之間。已有?SDGs?不均衡性的研究普遍以粗粒度的統計為主——時間分辨率多為“年”，空間分辨率多為行政區域，這對于研究時空變異較大的基本需求類目標（如糧食產量和水資源等）和環境保護類目標（如森林覆蓋率、自然生態系統固碳能力、土地退化等）中的具體指標是不夠的，難以體現相關指標的空間分布格局和動態變化特征，從而嚴重限制了對于?SDGs?不均衡性的完整表達、及時與全面評估。在此背景下，更新更及時、時空分辨率高的地球大數據有望彌補這一短板，有助于深入認識發展不均衡的問題，助力?SDGs?的全面實現。
地球大數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，包括陸地、海洋、大氣及人類活動相關的數據，具有海量、多源、多時相、高度集成等特點?。中國科學院于?2019?年發布了地球大數據科學工程數據共享服務系統，提供對地觀測、生物生態、大氣海洋等數據，截至?2021?年數據量達?5.02 ?PB，為地球科學研究提供了強大的數據支撐。事實上，目前地球大數據能夠提供的數據和信息涵蓋了基本需求類的部分?SDGs（SDG 2：零饑餓、SDG 6：清潔飲水和衛生設施）及環境保護類的多數SDGs（SDG 13：氣候行動、SDG 14：海洋生物、SDG 15：陸地生物）。因此，本文將圍繞?SDGs?間和地區間的均衡發展問題，討論地球大數據如何通過助力均衡發展評估促進?SDGs?的全面實現。
SDGs?間的均衡發展
SDGs?間不均衡性產生的原因
受到資源和環境條件等因素的影響，不同?SDGs間可能存在天然的不均衡性。此外，不同?SDGs?之間并不是相互獨立的，而是普遍存在協同或權衡關系。其中，權衡關系也會導致?SDGs?發展的不均衡性，制約?SDGs?的全面實現，特別體現在經濟發展類?SDGs?和環境保護類?SDGs?間。從全球尺度來看，SDG 6（清潔飲水和衛生設施）的實現將使其他?SDGs?更加容易實現；SDG 10（減少不平等）、SDG 12（負責任消費和生產）和?SDG 13（氣候行動）與其他?SDGs?間的權衡作用最強，尤其是在高收入國家。就中國而言，盡管近十幾年來其可持續發展取得了較大的進展，但是依然面臨著?SDGs?之間發展不均衡的問題，經濟快速發展與城市化進程加快在一定程度上擠壓了大型城市群范圍內的自然棲息地，導致?SDG 14（水下生物）和?SDG 15（陸地生物）等指標發展滯后，減緩了中國整體的可持續發展進程。
因此，無論是從理論上對于?SDGs?間聯結途徑的描述，還是基于數據的統計分析，都表明?SDGs?間的權衡作用是客觀存在的。故而?SDGs?間的不均衡發展極有可能對部分?SDGs?的達成產生不可逆轉的負面影響，阻礙?SDGs?的全面實現。
SDGs?間不均衡發展帶來的問題
SDGs?間的不均衡發展會產生一系列問題。在高收入國家中，近年來的環境保護類?SDGs?發展進程普遍較差，與其他?SDGs?之間的權衡關系也最強，成為限制高收入國家?SDGs?實現的瓶頸；與之相反，在低收入國家中環境保護類?SDGs?的達成度相對較高，但是基本需求類?SDGs?的達成度普遍較差，貧困、糧食短缺、醫療條件和能源匱乏是低收入國家目前面臨的主要問題。在保障人類基本需求的壓力下，低收入國家很可能會走上犧牲環境、發展經濟的道路。例如，在非洲剛果和南美亞馬孫河流域，隨著人口數量增加，為保障糧食生產和經濟發展，加速毀林造田和木材采伐導致了森林面積的快速下降，嚴重影響了?SDG 12（負責任消費和生產）和?SDG 15（陸地生物）的實現。
就中國而言，基本需求類和經濟發展類?SDGs?同環境保護類?SDGs?間的不均衡發展也長期存在，并帶來了一系列的環境問題，如：不合理的能源消費、水環境和空氣污染、地下水超采、生物多樣性喪失。這些問題同樣源自人口數量增加和城市化進程加快所帶來的糧食、能源等需求壓力。近年來，中國政府推動的生態文明建設、京津冀協同發展等國家戰略正是為了改善這種?SDGs?間的不均衡狀況，以推進?SDGs?的全面實現。
地球大數據助力SDGs間均衡發展
SDGs?間的不均衡性主要體現在環境保護類SDGs?與其他?SDGs?間，特別是基本需求類和經濟發展類?SDGs。以往研究中使用的數據普遍來源于統計口徑，對于經濟發展類?SDGs?而言，統計數據的更新普遍較為及時；而很多環境保護類?SDGs?的統計數據普遍存在滯后性，且更新周期較慢（表?1）。此外，大多環境保護類?SDGs?具體指標的年際波動較大且具有明顯的季節特征，難以支撐及時的可持續發展評估，如：空氣污染指數、污水排放、植被覆蓋等指標。受限于數據的滯后性和長更新周期，基于傳統方法的統計數據很難及時獲取?SDGs?發展現狀和近期變化規律，因而限制了政策的制定與調整。
地球大數據能夠提供宏觀、動態、客觀的監測數據，更新速度快且具有較高的時空分辨率，能夠有效助力?SDGs?均衡發展（表?2）。目前，在《地球大數據支撐可持續發展目標報告（2020）》中，利用地球大數據開展了?6?個?SDGs?下的?19?個指標的監測與評估，包括?SDG 2（零饑餓）、SDG 6（清潔飲水與衛生設施）、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），為統計數據提供了補充，其對于旨在促進?SDGs?間均衡發展的政策制定和適應性管理具有重要意義。例如，近期一項研究利用地球大數據獲取了中國北方典型干旱區——內蒙古的凈初級生產力（NPP），用以表征內蒙古的生態環境變化，及時地評估了實施嚴格的水資源管理措施前后干旱區經濟發展和環境保護間圍繞水資源的權衡和協同關系變化，為促進干旱區可持續發展的政策制定提供了科學依據。
地區間的均衡發展
地區間的不均衡性
地區間可持續發展達成度的不均衡性是限制?SDGs全面實現的另一個挑戰。從全球范圍來看，高收入國家（主要是歐美國家）SDGs?的平均達成度遠高于亞洲、拉丁美洲和非洲等中低收入國家，不同地區間的可持續發展狀況極不均衡。同時，發達國家日益顯著的“溢出效應”可能會破壞其他國家實現?SDGs?的努力，導致發展中國家落實?SDGs?時的能力受到遏制，進而加劇地區間的不均衡性。就中國而言，不同地區間也存在不均衡性問題：發達省份的發展狀況優于欠發達省份；同時，發達省份也面臨著城市快速擴張帶來的生態環境問題，制約了其近年來的可持續發展速度。這種地區間的不均衡性甚至會導致一定區域內部不同國家或地區圍繞特定資源或問題的沖突，進而影響區域總體發展。
例如，咸海萎縮就是中亞諸國之間發展不均衡導致的問題。由于資源條件和經濟發展水平不同，咸海流域上、下游國家圍繞水資源分配和用水補償之間的矛盾導致了咸海生態環境的持續惡化，最終影響了流域整體的可持續發展。因此，無論是在全球、國家還是地區層面上，實現區域內均衡發展是促進可持續發展全面實現的重要途徑。
地球大數據助力地區間均衡發展
了解資源、環境、人口等要素的空間分布格局和動態變化特征是實現地區間均衡發展的前提，在此基礎上才能夠提出有效的資源配置和生態補償等政策方案?；诮y計口徑獲取的上述數據一般具有滯后性且空間分辨率較低（一般以行政區為單元），難以及時發現問題發生的地點和所帶來的影響；而地球大數據具有易獲取、更新更及時、分辨率高的特點，打破了統計數據行政區域的束縛，涵蓋了不同的空間尺度?，能夠精準地發現問題并評估影響，可為政策制定提供更精準的數據，助力區域整體的可持續發展。
以圍繞水資源的流域內協同發展為例，流域上、下游地區在保障糧食安全、生活和生態用水基本需求的前提下，有望在制定合理的生態補償標準下通過水資源的優化配置，提高流域整體的水資源利用效率，從而實現流域整體的可持續發展，但其前提是了解并預測水資源的時空變化特征，精準核算基本生態需水量、基本生活用水量和保障糧食安全的農業用水量。依托統計數據開展的研究只能精確到行政區，無法描述水資源的空間分布，也無法實現對變化趨勢的預測，而這正是地球大數據的優勢所在。在地球大數據的支持下，可獲取流域土地覆被類型、降水和蒸發量數據，構建自然與人工引起的蒸散分離模型，推算流域可允許的耗水量，從而實現“青山”與“綠水”、流域上游與下游間的權衡。
建議與舉措
可持續發展的不均衡性是全面實現?SDGs?面臨的重要挑戰。其中，SDGs?間的不均衡性主要體現在環境保護和基本需求類?SDGs?之間，而地區間的不均衡性則主要源自資源占有量和資源利用效率上的差異。地球大數據因其高時空分辨率特征，能夠彌補統計數據在評估上述不均衡性問題時存在的數據缺乏和不完整、不精細等缺陷，為制定均衡發展政策提供更加準確、客觀的數據支撐，助力?SDGs?的全面實現。在今后的研究中，地球大數據還能發揮其在數據獲取上的優勢，精準刻畫相關目標的時空變化特征，深入解析它們同其?SDGs?間的相互作用關系和機制，促進均衡發展。
針對地區間的不均衡性，應將地球大數據與統計數據相結合，剖析地區間不均衡性的成因，尋找促進地區間協同發展的“抓手”（如資源等）；進一步結合資源、環境、人口等要素的空間分布格局和動態變化特征，圍繞資源配置與補償制度制定合理可行的協同發展策略，推動地區間的均衡發展，實現區域整體的可持續發展。（作者：劉雅莉，中國科學院大學； 王艷芬、杜劍卿，中國科學院大學、燕山地球關鍵帶與地表通量國家野外科學觀測研究站；郭華東，中國科學院空天信息創新研究院、可持續發展大數據國際研究中心；吳炳方，中國科學院大學、中國科學院空天信息創新研究院；傅伯杰，中國科學院大學、中國科學院生態環境研究中心 ?！吨袊茖W院院刊》供稿）。