中國網/中國發展門戶網訊 針對氣候變化的影響和應對、極端天氣氣候事件及其災害影響，如何準確監測極端氣候事件和災害，實時監控和評估災情發展，為應對氣候變化和災害防控提供強有力的數據和科學支持，成為亟待回答的重大科學問題和決策命題。為應對氣候變化及其影響，聯合國可持續發展目標（SDGs）中設立第?13?項——“氣候行動：采取緊急行動應對氣候變化及其影響”（SDG 13），主要任務是減緩氣候變化對人類的影響，提高應對氣候變化的能力。SDG 13?目前主要涉及?5?個具體目標、8?個指標（表?1）。其中，有?2?個屬于Tier Ⅰ?級，即“有方法有數據”；6?個屬于?Tier Ⅱ級，即“有方法無數據”。依據地球大數據特色，本文聚焦地球大數據支撐?SDG 13?的?2?個具體目標?SDG 13.1?和?SDG 13.2。SDG 13.1?實施的基礎是《2015—2030?年仙臺減少災害風險框架》，其主要監管機構聯合國防災減災署在?2019?年發布的報告中指出，氣候變化已是人類災害損失的主要驅動因素。SDG 13.2?實施的基礎是《巴黎協定》，該協議希望通過減少溫室氣體排放而減緩氣溫上升幅度。2020?年?9?月?22?日，國家主席習近平在第?75?屆聯合國大會一般性辯論上鄭重宣布：“中國將提高國家自主貢獻力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力爭于?2030?年前達到峰值，努力爭取?2060?年前實現碳中和。”努力實現碳達峰、碳中和戰略，是中國應對氣候變化、實現?SDG 13?最重要的舉措。

地球大數據具有高度協同性和集成性，有利于減小研究結果的不確定性，同時也能滿足氣候變化和相關災害風險研究對科學數據提出的迫切需求。研發具有空間信息的指標數據，將成為下一步推進?SDGs?實現的重要突破點。現有指標評估數據，往往都是統計數字，缺少詳細的時空分析和數據支撐，以及對應對氣候變化更多的指導和方案。SDG 13.1?和?SDG 13.2?涉及的監測評估方法和數據狀態均屬于?Tier Ⅱ，即“有方法無數據”。SDG 13.1?和?SDG 13.2?沒有充分考慮到對地觀測方法監測實施進展，急需對其內涵進行擴充；而拓展氣候相關災害、氣候變化影響的空間分布信息，才能制定更明確的擴充內涵的措施。

氣候變化是人類需要長期面對的共同問題。中國及世界其他地方已經或即將受到氣候變化的哪些影響，如何在氣候變化背景下降低災害損失、減少影響并實現可持續發展，都是學術界和決策者關注的焦點問題。本文重點圍繞?SDG 13.1?和?SDG 13.2，通過地球大數據平臺，為促進?SDGs?實現作出以下?3?方面貢獻：氣候變化參數的方法模型、空間信息明確的數據產品、氣候變化應對決策支持。

落實?SDG 13?的現狀與進展

SDG 13.1?現狀與進展

2019?年全球二氧化碳排放達到?36.7 Gt，比?1990?年高出?62%；2016—2020?年的全球平均氣溫比工業化前期高出?1.1℃ 。溫室氣體排放不斷增加和累積，導致全球溫度升高、降水分布不均衡加劇，從而造成高溫熱浪、干旱、洪澇、森林火災、沙塵暴等一系列自然災害的發生頻次增多和極端性增強。

氣候變化導致的極端天氣、人類活動導致的環境破壞將是未來?10?年全球面臨的主要風險。2000—2019?年，全球共記錄了極端天氣造成的?7?348?次大型災害事件，導致?123?萬人喪生，影響?42?億人次，對全球造成?2.97?萬億美元經濟損失。

但是，現有的相關災害指標研究中，往往都是統計數字，關于災害種類、影響范圍和頻次、受災人口分布等情況，都缺少空間數據支撐和多層次分析，因而也就難以對減災形成更多的指導和預警。

SDG 13.2?狀態與進展

減緩全球平均氣溫升高幅度，對于人類健康、糧食安全、陸地和海洋生態環境具有重要意義；而減少溫室氣體的排放，是實現《巴黎協定》控制升溫目標的關鍵。目前來看，人類距離《巴黎協定》溫室氣體排放要求還有很大差距。2020?年暴發的新冠肺炎疫情全球大流行，曾短暫降低了溫室氣體排放量，但繼續升高的長期趨勢并沒有變化。

中國從?2005?年左右開始，已經成為全球最大的溫室氣體排放國。中國的碳達峰、碳中和戰略，將使?21?世紀末全球平均氣溫相較于中國不采取行動降低?0.2℃—0.3℃。這增加了實現《巴黎協定》的可能性?，展現了中國負責任大國的形象。

要實現碳中和，在減少碳排放的同時，還要增加自然生態碳匯的能力。對人為排放的溫室氣體，海洋、陸地尤其是森林都具有較強的碳匯能力。有研究顯示，2010—2016?年，中國自然碳匯的比例大約是45% 。

碳中和已成為當前氣候行動最緊迫的任務，但是目前?SDG 13?的指標設置較為粗略，僅僅包含了溫室氣體排放量，對于碳中和如何實施、進展如何等，則缺乏足夠的指導。

地球大數據平臺方法

地球大數據綜合集成基于衛星遙感的對地觀測數據、統計數據、地面站點數據、基礎地理數據等，可以有效地監測大區域范圍內極端氣候和災害；特別是使災害災情監測更及時、準確，包括臺風、洪澇、干旱、地震等重大災害的發生情況；針對“一帶一路”沿線災害風險挑戰，建立極端氣候與災害數據集成分析平臺，將對多年災害的發生、發展和風險決策提供支持。而“星—機—地”一體化的監測將對不同時空尺度的極端氣候和災害事件進行連續、動態、大范圍、實時監測。應用于助力?SDG 13?實現的地球大數據如表?2?所示。

使用的數據集成在地球大數據云平臺，通過開展云計算、人工智能等分析方法，進行產品的生產及指標計算。每一個全球性產品都會用到上萬景或幾十萬景遙感數據，再加上基礎站點數據等，對運算要求較高。由于使用云計算平臺和智能化處理算法，計算和處理效率大幅提高。

圍繞氣候相關災害、氣候變化應對兩個具體目標，聚焦“一帶一路”沿線和全球兩個空間尺度，下文以?2010—2020?年與高溫熱浪、林草火災、溫室氣體、碳匯變化相關的?4?個案例為例（圖?1），介紹地球大數據在促進?SDG 13?實現中的應用成果。

應用案例

“一帶一路”沿線地區高溫熱浪

全球溫室氣體濃度和平均氣溫的升高導致極端溫度事件發生頻率明顯增加，高溫熱浪將侵襲更多的“一帶一路”沿線國家和地區。準確的空間探測和氣候規律分析，將會為“一帶一路”沿線國家和地區提供及時的預警或災害減緩等應急支持。使用?Aqua/Terra?衛星、美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）衛星逐日地溫數據，以及?11?萬個氣溫觀測站數據，結合相對閾值法可進行熱浪事件判定。

“一帶一路”沿線陸地區域多年高溫熱浪分析表明，高溫影響的重點區域通常分布在亞歐大陸的中南部，以及非洲和大洋洲大部分區域（圖?2）。2010—2020?年熱浪持續時間在歐洲中北部、亞洲北部和大洋洲中南部區域存在明顯增加。這些地區也是近年來熱浪耦合災害影響的重點區域，主要體現在近極圈區異常升溫和澳大利亞多年熱浪導致的干旱與火災頻發。近?10?年極端高溫的影響強度也在顯著升高，如：亞洲和歐洲北部極端溫度上升了約?2℃—5℃；澳大利亞部分區域的極端溫度升高超過?10℃?以上。

全球林草火災

森林和草原火災是一種常見的災害形式，火災的發生與氣溫、降水、可燃物等因素直接相關。火燒跡地能夠反映火災的空間分布特征。利用?80?多萬景遙感數據和人工智能方法，研發?2015?年和?2019?年全球?30 m?分辨率火燒跡地產品（圖?3）。2015?年和?2019?年全球火燒跡地總面積分別為?3.6745×10⁶ km²?和?3.6566×10⁶ km²，總面積基本穩定。非洲火燒跡地面積最大，2015?年和?2019?年面積分別為?2.7012×10⁶ km²?和2.7407×10⁶ km²。

2015—2019?年澳大利亞火燒跡地的空間分布格局發生了顯著變化。2019?年澳大利亞東部沿海和東南沿海的火燒跡地明顯增多，這些地區是澳大利亞主要的森林分布區及城市和人口分布區，在歷史上并非火災多發區。全球變暖背景下，強正位相印度洋偶極子（pIOD）事件更加多發，而?2019?年秋季的強?pIOD?事件導致了澳大利亞東部的高溫熱浪和干旱。氣候變化引起的極端高溫和干旱是導致?2019?年該地區罕見森林火災的重要原因。

全球溫室氣體排放

減少溫室氣體排放量是減緩氣候變化，控制全球升溫幅度，實現《巴黎協定》的關鍵。二氧化碳是大氣中占比最高的溫室氣體。我們使用美國國家航空航天局（NASA）軌道碳觀測衛星（OCO-2）數據及?3?萬多景的歐洲航天局（ESA）“哨兵?5?號”衛星大氣多光譜數據，獲取了全球二氧化碳和二氧化氮濃度。作為化石能源燃燒的伴生氣體，二氧化氮生存期更短，數據分辨率更高（0.01°），其濃度與各地碳排放量具有極高的相關性。衛星監測的溫室氣體濃度同時受到經濟發展速度、季節性氣溫變化、化石能源使用比例等因素共同影響，隨時間產生波動。

根據衛星數據（圖?4），全球二氧化碳濃度在2015—2018?年仍然在增加；我國二氧化碳濃度具有明顯的時空差異性，東南部地區濃度較高，西部地區濃度較低。二氧化氮數據分析顯示，受新冠肺炎疫情影響，我國二氧化氮在?2020?年?3?月達到近年來排放的低谷；受到經濟恢復和強寒潮導致供暖需求增加的共同影響，2020?年?12?月濃度重新回到峰值，超過了?2019?年同期水平。

全球陸地生態碳匯變化評估

基于北方生態系統生產力模擬（BEPS）模型，利用逐日最高氣溫、最低氣溫、平均相對濕度、日降水量、日總輻射、葉面積指數、二氧化碳變化與氮沉降變化數據，采用隨機森林算法，計算土地覆蓋變化、氣候變化、二氧化碳變化與氮沉降變化對全球總碳匯變化的貢獻。

分析?2001—2019?年中分辨率成像光譜儀（MODIS）的植被凈初級生產力（NPP）年際變化發現，總體而言，全球尺度碳匯?2001—2019?年呈現增加趨勢。從?2001?年的?1.57 Pg，增加到?2019?年的?2.84 Pg，年際線性增加幅度是?0.08 Pg；尤其是，中國的南部及中部區域、俄羅斯的西北部及東北部、印度、中非、北美北部、南美西部等區域；而降低比較明顯的區域有澳大利亞的中西部區域、中亞、非洲南部、美國與巴西的東部區域等。中國區域碳匯增加顯著，從?2001?年的?63.95 Tg，增加到?2019?年的?223.81 Tg，年際線性增加幅度是?8.72 Tg。

主要驅動因素對陸地生態系統碳匯貢獻如圖?5?所示：土地覆蓋變化對碳匯影響主要在歐洲與北美的中高緯度區域、中國的中部及南部區域；氣候變化對碳匯起主要作用區域在中亞、澳大利亞、非洲南部、美國的中西部；二氧化碳變化和氮沉降變化主要作用集中在中高緯度區域。從全球來說，土地覆蓋變化對?2001—2019?年陸地生態系統碳匯變化的重要性達?43%，氣候變化對碳匯變化的重要性約?33%，二氧化碳變化與氮沉降變化對碳匯變化的重要性約?24%。

總結與展望

本文闡述了?SDG 13?當前實施的進展和對數據的需求，通過?4?個案例闡述了地球大數據對氣候行動的貢獻。重點圍繞?SDG 13.1，展現了高溫熱浪、林草火災的時空分布，以及部分地區林草火災的增加與高溫干旱的密切關系。圍繞?SDG 13.2，分析了全球溫室氣體的變化趨勢及碳匯變化的驅動因素，發現全球二氧化碳濃度依然在升高；中國二氧化碳濃度增加有放緩趨勢，但?2020?年波動較大；氣候變化和土地利用變化對全球的碳匯具有重要影響。只有清楚了氣候變化引起災害的強度、頻率、空間分布，才能夠更好地積極應對這些災害，減少損失；只有清楚碳的來源、去向和變化趨勢，才能為碳達峰、碳中和戰略提供更好的支撐，防止人類面臨氣候變化失控的風險。

地球大數據方法為?SDG 13?提供了一系列刻畫全球氣候變化影響和應對的多時相空間數據集，包括“一帶一路”沿線高溫熱浪、全球林草火災、全球大氣二氧化碳濃度、生態系統全球碳匯變化?4?套多時相數據集。另外，中國科學院地球大數據平臺已集成了全球和區域洪澇、干旱、冰川變化、海洋熱量等多套氣候變化相關指標數據集，將為加深氣候變化影響和應對的科學認知、全人類共同應對氣候變化帶來的挑戰和增強韌性，提供有力的數據支撐。

無論是面對氣候變化帶來的影響，還是為了應對氣候變化做出的行動，都在逐漸改變人類的生活方式，并可能帶來一場科技革命。氣候變化影響的方面多、范圍廣、時間長，需要地球大數據發揮自身優勢，回溯過去的蹤跡，監測當前的狀態，并為人類可持續發展道路指明未來的方向。（作者：黃磊、胡永紅、彭代亮， 可持續發展大數據國際研究中心、中國科學院空天信息創新研究院；   賈根鎖、中國科學院大氣物理研究所；房世波，中國氣象科學研究院；上官冬輝，中國科學院西北生態環境資源研究院；張兆明，中國科學院空天信息創新研究院。《中國科學院院刊》供稿）。

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