1.“六个可持续发展目标（SDGs）”重点研究任务.docx

中国科学院“地球大数据科学工程”A 类战略性先导科技专项 2020 年度“六 SDGs”重点研究任务 2020 年度拟对 SDG 2 零饥饿；SDG 6 水资源安全；SDG 11 可持续城市；SDG 13 气候行动；SDG 14 海洋生态；SDG 15 陆地生态专项六个 SDGs 重点内容开展 研究，以期形成 SDGs 指标案例和《地球大数据支撑可持续发展目标（2020）》 中英文报告。具体研究内容如下： 1. 地球大数据支撑 SDG 2 目标实现任务指南 针对 SDG 2 零饥饿面临的主要问题，从数据产品、方法模型、决策支持等 方面探索地球大数据技术应用于 SDG2.3.1（农业劳动生产率） 、SDG2.4.1（可持 续农业评估） 、SDG2.c.1（粮食价格波动）等方面的突破点和方法论，并结合 SDG 目标进行案例示范与报告撰写。 研究内容： （1）分析基于地球大数据的 SDG 2 零饥饿指标评估研究进展和趋势，结合 专项的优势与 SDG 2 指标评估进展与需求，构建地球大数据应用于 SDG 2 指标 监测的方法论和技术体系； （2）发展基于高分辨率对地观测数据的农业劳动生产率估算技术方法，针 对典型农业国家和地区开展农业劳动生产率时序监测，形成典型国家、地区评估 数据集，并开展案例研究； （3）拓展基于地球大数据的可持续农业实现亚指标评估方法，形成相关指 标评估技术体系，开展典型地区案例研究； （4）建立全球大宗粮食作物产量及其相关影响要素快速监测技术，开展产 量波动对粮食价格波动的影响机制研究，形成全球粮食产量对粮食价格波动影响 的研究案例。 关键指标： 形成基于地球大数据的 SDG 2 评价指标体系、提交相关产品数据集 3-5 套， 案例 3-5 个；协助撰写地球大数据支撑 SDG 2 案例报告（中英文）。 2. 地球大数据支撑 SDG 6 目标实现任务指南 依托地球大数据方法和技术，围绕 6.1.1（安全饮用水比例）、6.3.1（安全处 理废水的比例）、6.3.2（环境水质良好的水体比例） 、6.4.1（用水效率变化） 、6.4.2 （用水紧张度）、6.6.1（涉水生态系统面积变化）六个具体指标，开展指标评估 并形成专题数据集，并结合 SDG 目标进行案例示范与报告撰写。 研究内容： （1）遴选监测评估指标。跟踪分析全球范围内 SDG 6 水资源与公共卫生领 域的研究进展，分析领域研究趋势，识别 SDG 6 研究中目前的数据与方法瓶颈， 探索基于地球大数据的 SDG 6 监测评估方法论与技术体系，遴选可能实现监测 方法突破的备选指标； （2）开展 SDG 6 指标监测评估。2020 年重点聚焦上述提及的指标，结合国 内外优秀专业团队，开展基于地球大数据的指标监测评估。 （3）撰写 SDG 6 报告案例。结合 2020 年的指标监测与评估进展，编制地 球大数据支持 SDG 6 指标监测评估报告。 关键指标： 形成基于地球大数据的 SDG 6 评价指标体系、提交满足 2015-2020 多期产品 数据集至少 6 套，案例至少 8 个；协助撰写地球大数据支撑 SDG 6 案例报告（中 英文）。 3. 地球大数据支撑 SDG 11 目标实现任务指南 依托地球大数据方法和技术，围绕 11.1.1（贫民窟）、11.2.1（公共交通）、 11.3.1（城镇化）、11.4.1（自然文化遗产）、11.5.1（城市灾害）、11.6.1（固体废 物） 、11.6.2（大气污染） 、11.7.1（公共空间）八个具体指标，重点探索利用深度 学习等前沿技术开展指标评估并形成案例示范与 SDG 11 报告。 研究内容： （1）分析 SDG 11 可持续城市领域最新进展和趋势，结合专项的实际需求， 构建地球大数据技术应用于 SDG 11 指标监测的方法论和技术体系； （2）数据集要求 SDG 基准年 2015-2020 年；方法上要体现地球大数据前沿 技术与方法（深度学习、AI 和区块链等）；案例区域要求全球、区域、国别和地 区四个空间尺度； （3）典型案例研究。围绕上述提到的 8 个 SDG 11 重点指标，挖掘数据信 息，开展 SDG 11 案例研究；结合国内外优秀团队，开展城市可持续发展研究， 鼓励开展联合研究并扩大国内外影响力； （4）撰写 SDG 11 报告案例。依据 SDG 11 案例研究成果，编制地球大数据 支持 SDG 11 指标监测评估报告。 关键指标： 形成基于地球大数据的 SDG 11 评价指标体系、提交满足 2015-2020 多期产 品数据集至少 5 套，案例至少 5 个；协助撰写地球大数据支撑 SDG 11 案例报告 （中英文） 。 4. 地球大数据支撑 SDG 13 目标实现任务指南 针对 SDG 13 气候行动面临的主要问题，重点围绕 13.1.1（灾害）、13.2（应 对气候变化措施）和 13.3（气候变化科学认知）等具体目标/指标，从数据产品、 方法模型、决策支持等方面探索地球大数据技术应用于极端灾害事件、气候响应 空间认知等方面的突破点与方法论，并结合专项目标进行案例示范与报告撰写。 研究内容： （1）分析 SDG 13 气候行动领域最新进展和趋势，结合专项的实际需求， 构建地球大数据技术应用于 SDG 13 指标监测的方法论和技术体系； （2）发挥地球大数据技术在减少气候灾害损失方面的技术优势，制定相关 的标准及方法流程，在国别/一带一路/全球尺度形成不同气候灾害类型空间分布 产品数据集、灾害损失评价产品数据集，并开展案例研究； （3）发挥地球大数据技术在减少温室气体排放方面的技术优势，制定相关 的标准及方法流程，在国别/一带一路/全球尺度形成 CO2、CH4 等温室气体时空 分布产品数据集，并开展案例研究； （4）发挥地球大数据技术在冰川、积雪等监测方面的技术优势制定相关的 标准及方法流程，形成冰川、积雪等时空分布产品数据集，并开展案例研究。 关键指标： 形成基于地球大数据的 SDG 13 评价指标体系、提交满足 2015-2020 相关产 品数据集 3-5 套，案例 5-7 个，协助撰写地球大数据支撑 SDG 13 报告（中英文）。 5. 地球大数据支撑 SDG 14 目标实现任务指南 围绕 SDG 14 中的海洋富营养化、海洋污染与酸化、生态环境与管理、渔业 资源等内容，构建 SDG 14 各指标对应的方法和模型，挖掘数据信息，开展案例 研究并形成数据集，支持海洋生态可持续发展。 研究内容： （1）SDG 14 现状与规划。调研海洋生态相关 SDG 国内外不同团队之间研 究进展，总结现有问题和不足，为全面服务 SDG 提供支持； （2）典型案例研究。围绕海洋富营养化、海洋污染与酸化、生态环境与管 理、渔业资源等内容，挖掘数据信息，开展 SDG 案例研究；结合国内外优秀团 队，开展海洋相关 SDG 指标研究，鼓励开展联合研究并扩大国内外影响力。 关键指标： 形成基于地球大数据的 SDG 14 评价指标体系、提交满足 2015-2020 多期产 品数据集至少 5 套，案例 3-5 个；协助撰写地球大数据支撑 SDG 14 报告（中英 文） 。 6. 地球大数据支撑 SDG 15 目标实现任务指南 梳理当前 SDG 15 指标空间评估存在的差距，探索地球大数据在关键数据集 及方法论方面的潜在贡献，形成全球-区域-国家-局地尺度 SDG 报告。 研究内容： （1）分析当前全球 SDG 15 指标空间评估存在的差距，结合地球大数据特 点及已有基础，厘清地球大数据填补相应差距的潜在贡献； （2）自主研发或集成耦合地球大数据共享数据，生产具有国际先进水平的 SDG 15 评估多尺度直接或间接指标数据集； （3）引入先进地球大数据分析与集成方法，改进 SDG 15 指标评估尚不完 善的方法模型，推动 SDG 15 评估向定量化、智能化方向发展； （4）发展相应 SDG 15 指标评估工具集，提供在线及线下多种形式培训， 增加地球大数据服务 SDG 15 评估影响力及发展中国家能力建设。 关键指标： 形成具有国际先进水平的 SDG 15 评估指标数据集，类型不少于 15 种；在 生物多样性、土地退化和自然保护地等重点方向上，发布 SDG 15 评估工具，指 标不少于 3 个；形成不少于 10 个的具体应用案例，全球或区域案例比例不低于 50%。协助撰写地球大数据支撑 SDG 15 报告（中英文）。