2 SDGs落实面临的挑战
3 地球大数据
4 地球大数据支撑SDGs落实
第一章 绪论
2015年，联合国发展峰会通过《变革我们的世界：2030年可持续发展议程》，提出17项可持续发展目标（Sustainable Development Goals， SDGs），涵盖经济、社会、环境三大领域，为各国发展和国际发展合作指明方向。议程通过已经5年，SDGs监测与评估是落实“2030年可持续发展议程”的重要方面。针对监测中面临的数据缺失、能力不均衡、目标间关联且相互制约等问题，科技创新的重要作用日益凸显。中国科学院“地球大数据科学工程”（Big Earth Data Science Engineering Program， CAS Earth）发挥地球大数据多尺度、近实时和系统集成的优势，聚焦零饥饿（SDG 2）、清洁饮水和卫生设施（SDG 6）、可持续城市和社区（SDG11）、气候行动（SDG 13）、水下生物（SDG 14）和陆地生物（SDG 15）6个目标，以年为节点定期发布科学实证的监测结果，为SDGs的实现作出实质性贡献（Guo，2019）。
SDGs落实面临的挑战
2017年，联合国通过了可持续发展目标全球指标框架。这是一套评估监测可持续发展目标进展的会员国主导、自愿采用的初步体系，将定期更新调整。目前，SDGs落实面临的挑战主要有以下三个方面。
1.数据缺失
SDGs通过5年来，原本处于无方法无数据状态的指标均得到了改善，但仍有46%的指标处于有方法无数据状态；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。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，定时定量评估自然环境变化，精确定位灾害的空间分布，准确预测其未来趋势，将为有效应对上述问题、促进SDGs实现提供重要参考。
2.能力不均衡
受经济发展水平和资源环境压力制约，发展中国家面临着儿童生长迟缓比率高、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、森林利用过度等问题，其定期、有效收集与分析数据的能力也普遍较弱。数据的缺乏使上述问题“隐形”，一定程度上加大了这类地区的弱势。发挥大数据优势，及时、准确、全面地采集全球、区域等各个空间尺度的客观数据，改进数据兼容性和可比性，在数据上确保“不落下任何人”，是实现SDGs的基本诉求。
3.目标间关联且相互制约
SDGs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SDGs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。
地球大数据
为解决上述SDGs落实过程中存在的问题与挑战，联合国启动了技术促进机制（Technology Facilitation Mechanism， TFM）以凝聚科技界、企业界和利益攸关方的集体智慧从科学、技术和创新（Science， Technology and Innovation， STI）出发推进落实SDGs。
地球大数据是具有空间属性的地球科学领域大数据，尤其指基于空间技术生成的海量对地观测数据（Guo et al.，2016）。地球大数据主要产生于具有空间属性的大型科学实验装置、探测设备、传感器、社会经济观测以及计算机模拟过程，它一方面具有海量、多源、异构、多时相、多尺度、非平稳等大数据的一般性质，同时具有很强的时空关联和物理关联，具有数据生成方法和来源的可控性。地球大数据科学是自然科学、社会科学以及工程学交叉融合的产物，基于地球大数据分析来系统研究地球系统的关联和耦合，即综合应用大数据、人工智能和云计算，将地球当作一个整体进行观测和研究，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。
中国科学院2018年启动了“地球大数据科学工程”专项，旨在促进和加速从单纯的地球数据系统和数据共享，到数字地球数据集成系统的转变，促进全球范围内的数据、知识和经验共享，为科学研究、决策支持、知识传播提供支撑（Guo et al.，2020a）。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落实的一项创新性实践（Guo et al.，2020b）。
地球大数据支撑SDGs落实
地球大数据支撑落实SDGs的方式包括实现地球大数据向SDGs相关应用信息的转化、为SDGs落实提供决策支持、构建地球大数据支持SDGs指标体系和集成，以及从地球系统的角度研究各目标间的关联和耦合。通过地球大数据共享服务平台、地球大数据云服务基础设施，从数据、在线计算、可视化演示方面为SDGs指标监测与评估提供支撑。目前，CASEarth共享数据总量约8 PB，并每年以3 PB的数据量持续更新。云平台可提供1 PF 的高性能计算能力和大数据处理能力。地球大数据系统实现了从数据到信息可视化再到系统数值模拟的全流程功能，可支撑SDGs动态监测和宏观决策。
地球大数据围绕SDGs的研究内容包括以下四个方面：
（1）构建支撑落实SDGs的地球大数据基础设施，提供面向SDGs评估的数据产品，填补SDGs数据空白，实现SDGs相关数据共享；
（2）利用地球大数据建立落实SDGs的方法和技术体系，为落实“2030年可持续发展议程”提供数据支持；
（3）提供支撑SDGs的地球科学卫星运行，支撑相关SDGs指标的监测研究；
（4）发布《地球大数据支撑可持续发展目标》年度报告，展示地球大数据支撑“2030年可持续发展议程”落实的新进展。
《地球大数据支撑可持续发展目标报告（2020）：中国篇》针对6个SDGs42个典型案例开展监测研究，旨在探讨运用地球大数据高效精准监测SDGs落实进展的方法和路径，为相关决策提供科学、客观和适时的数据支撑。
8 背景介绍
10 主要贡献
11 案例分析
32 本章小结
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