中國網/中國發展門戶網訊 2015?年?9?月，聯合國大會通過了《變革我們的世界：2030年可持續發展議程》（以下簡稱《2030?年可持續發展議程》），明確了?17?個可持續發展目標（SDGs）及?169?個具體目標，其中?SDG 15.3?明確包含了“努力建立一個不再出現土地退化的世界”的表述?。2015?年?10?月，聯合國防治荒漠化公約（UNCCD）第十二屆締約方大會（COP 12）正式通過了“土地退化零增長”（LDN）的科學概念，將其定義為“在一定時空尺度與生態系統范圍內，保障生態系統功能與服務，及增強糧食安全的健康土地資源的數量與質量保持穩定或增加的一種狀態”，并將?LDN?采納為?UNCCD《2018—2030?十年戰略框架》的總體愿景目標。自此，將?LDN?作為??SDG 15.3 2030??年的實現目標得到了全面接受與認可。

作為?SDG 15.3?的具體體現，LDN?愿景清晰，即通過避免土地退化、減少新的土地退化和恢復已退化土地?3?個層級的干預措施，建立土地恢復與退化間的平衡機制，進而維持全球健康和有生產力的土地資源不減少。然而，從定義也不難看出?LDN?不是簡單的數量上的平衡，是具有時間和空間限定因素的概念，是兼顧各項生態系統服務水平、程度及糧食安全的土地平衡利用機制。因此，LDN?實現手段、可行性及其進展監測也面臨較大質疑。意識到這一問題的重要性，UNCCD?科學與政策聯系平臺（SPI）制定了?LDN?科學概念框架（LDN-SCF），其包含了愿景、參考基準、零增長機制、實現零增長和監測零增長?5?個模塊，為理解與執行?LDN?提供了科學概念基礎。

從?LDN-SCF?可以看出，實現?LDN?需要系統的措施和行動：確定基準，開展土地狀況和土地利用潛力的基礎評估；以評估為依據，進行綜合土地利用規劃統籌協調糧食安全、生態服務、城鄉建設和其他經濟發展的需求；通過制定政策和法規約束不合理用地、開展可持續土地管理、恢復退化的土地等干預行動，實現避免、減少乃至扭轉土地退化；通過監測和評估效果和進展，調整政策、規劃和具體措施，進而實現土地退化與恢復的平衡（圖?1）。

實現?SDG 15.3?的主要挑戰及行動

作為實現?SDG 15.3?的主要抓手，LDN?執行涉及基線確定、土地利用規劃、進展評估?3?個關鍵工作，其中退化土地（SDG 15.3.1）基線與動態監測是核心，不僅可以直接評估?LDN?進展情況，也能為土地利用規劃提供信息支撐。LDN?可以理解為?2015—2030?年間的健康土地資源不再減少。SDG 15.3?報告基準年為?2015?年，其參考基線期是此前?5—10?年土地退化狀況的均值。因此，掌握?2015?年前一段時間退化土地的分布、面積及退化程度進而確定?LDN?基線，并開展?LDN?進展評估是衡量?SDG 15.3?實現與否的基礎。然而，無論是在全球尺度上還是國家尺度上，關于土地退化的分布及動態變化的認識遠遠未能達成一致?。

SDG 15.3?實現面臨的主要挑戰

土地退化概念的復雜性。一般來說，土地退化包含各種形式的退化過程，從生物-物理-化學驅動因素來看，包括：風蝕、水蝕、鹽漬化、凍融、化學污染、人為植被清除、外來物種入侵等。另外，土地退化是否應區分人類活動和自然過程也存在較大爭議，而準確區分兩者貢獻往往存在較大困難。盡管存在上述分歧，各國普遍接受《聯合國防治荒漠化公約》第一條名詞術語中對土地退化的定義，即土地的生物或經濟生產力和復雜性兩方面的減少或喪失。包括雨養耕地、灌溉農田、牧場、草原、森林和林地各種用途的土地都可能發生退化，造成退化的原因為包括土地利用變化、人類活動和居住模式的變化等一種或多種壓力和驅動因素相疊加的過程。UNCCD?同時定義了土地——陸地生物生產系統，包括土壤、植被、其他生物群落、生態和水文系統。2005?年，《千年生態系統評估報告》從土地退化對生態系統服務影響的角度將土地退化定義為“生態系統可為人類提供的一個或幾個服務功能的持續減少，既包括人類活動也包括自然因素”。強調“持續減少”是因為生態系統服務具有時間維度上的高波動性。《SDG 15.3.1?良好實踐指南（2017）》通過設定基準年份區間、報告區間，強調退化的時間尺度和持續特性。盡管如此，土地退化一詞在特定情景下的應用往往還會因不確切、不一致而令人憂慮。例如，關于到底哪個生態系統屬性發生了改變，退化與恢復發生在什么時間尺度，以及驅動因子（如放牧、火災、利用方式轉變等）包括哪些等往往缺乏清晰的定義。

土地退化識別手段不確定性較大。土地退化識別手段的差異及不確定性是另一重要原因。 專家經驗法——這是最早用于開展全球退化土地識別的方法。通過劃分評估單元、定義評價原則，然后邀請有經驗的專家進行評估。最具代表性的工作為聯合國環境規劃署組織的全球土壤退化評估。專家經驗法具有綜合性強且與專家對地面認知一致的特色，讓該方法在復雜的土地退化評估中占有重要地位。然而，尺度粗、主觀性強、可重復性差等不足決定該方法不適合于土地退化及進展監測。對地觀測技術——以全覆蓋、可重復、客觀性強的特點，已成為土地退化監測的重要手段。通過土地覆蓋及變化監測是早期一個識別退化的主要手段。隨著可用長時間全球覆蓋遙感數據的出現，利用時間序列遙感數據動態開展土地退化監測的方法逐漸得到了發展，其中以植被指標（如植被覆蓋指數、凈初級生產力等）應用最為廣泛。然而，大尺度植被遙感指標具有高波動性的特征，這使得很多大尺度的監測結果爭議較大，甚至無法科學解譯進而不能有效發揮價值。為解決時間序列信號波動性的問題，一系列“標準化”校正技術，如降水利用效率、殘差趨勢法、改進降水利用效率（2dRUE）得到了應用。然而，這些校正技術無論適用范圍抑或基本假設仍存在一定爭議。

LDN監測方法體系欠缺。LDN?進展監測涉及相對于參考基準?2?個維度的監測，即評估周期內新增退化和恢復情況。退化情況指包括新增退化土地和原有退化土地退化程度增加的面積；恢復情況則指基準年退化土地退化程度減輕及轉變為非退化土地的面積。值得指出的是，在開展?LDN?進展監測時需要特別注意?3?點：LDN-SCF?中，恢復土地是嚴格對應于退化土地的概念。非退化土地的生態系統服務功能的提升并不能作為恢復土地用以平衡新增退化土地以實現?LDN，因此?LDN?參考基準確定非常關鍵。恢復與退化平衡應該在同類土地類型之間開展。土地類型取決于土地生產潛力，以確保特有生態系統的保護和減少生態系統服務損失風險。恢復區域的自然資本應高于退化區域，因此用生產土地的恢復或補償保護用地的退化是無效的。退化與恢復之間的權衡不能單純依賴面積指標，還要考慮幅度，同等幅度的退化與恢復才能平衡。不難看出，針對?SDG 15.3.1?的評估體系僅是?LDN?進展監測的一部分，迫切需要充分利用先進技術手段的優勢，發展一套科學、可操作的?LDN?進展監測體系。

為實現?SDG 15.3?采取的行動

針對土地退化定義及評估體系不確定問題，聯合國?SDGs?跨機構專家組（IAEG-SDGs）2017?年?11?月通過了?SDG 15.3.1?監測指標體系；依據聯合國荒漠化公約關于土地退化的定義，確定了土地覆蓋變化趨勢、土地生產力變化趨勢和碳存量（土壤碳）變化趨勢?3?個用來識別土地退化與否的核心指標，將具有高度地域、地形特點的退化表征和過程相關指標留給了國家根據自身的特點來選擇補充。UNCCD?通過《SDG 15.3.1?良好實踐指南（2017）》對退化土地占總土地面積的比例，以及?3?個核心指標的定義、計算方法和推薦數據源提供了說明，并在全球范圍內實施了《LDN自愿目標設定計劃》，為受影響締約國提供了土地覆蓋、土地生產力動態和土壤碳等開放的基礎空間數據集、輔助分析工具，以幫助各個國家確認自己的?LDN?基線并提出?LDN?自愿目標。2021?年?3?月公布的《SDG 15.3.1?良好實踐指南（2021）》，進一步改進了識別退化的指標計算方法指南，增加了對退化與恢復的判定和解譯的說明。截至?2021?年?3?月，已有?124?個國家承諾設立國家基線、制定自愿目標及開展實施行動。同期，國際對地觀測組織（GEO）應?UNCCD?請求啟動了“GEO LDN?倡議”，以利用多源空間數據實現更好的?LDN?監測，進而為國家采取有效行動實現?LDN?提供支持，其支持的“面向?LDN?的土地利用規劃”工具開發也于?2021?年?3?月份正式啟動。在上述努力下，從“無數據、無方法”到“有數據、有方法”，SDG 15.3.1?指標分類等級已經從?2017?年的?Tier III?升級為?2019?年的?Tier I?。

地球大數據支撐?SDG 15.3?實踐

除聯合國牽頭的行動外，許多國家及相關機構等也發起了利用大數據支撐?SDG 15.3?的具體行動。2018?年，中國科學院啟動了戰略性先導科技專項（A類）“地球大數據科學工程”（CASEarth），利用地球大數據服務?SDGs?是該專項重大目標之一。地球大數據是具有空間屬性的地球領域大數據，其數據集包含海量、多樣、多來源、多時相、非結構性的信息，不僅具有大數據的一般性質，同時具有很強的時空關聯和物理關聯，為支撐、促進?SDGs?實現提供了新的解決框架。自?2019?年以來，CASEarth?已系統開展了利用地球大數據支撐?SDGs?監測評估的工作，從數據空缺、模型方法和決策支持?3?個角度為?SDGs?進展評估作出了重要貢獻。針對?LDN?這一?SDG 15.3?具體目標，CASEarth?主要有?3?個方面貢獻。

全球?LDN?基準及進展評估。SDGs?跨機構專家組采納的全球?SDG 15.3.1?評估指標體系得到了廣泛認可，LDN-SCF?及《SDG 15.3.1?良好實踐指南（2017）》對評估的基準時間點等進行了規定，這為開展土地退化與恢復評估提供了相對明確界定。盡管有學者對該指標體系反映退化土地的有效性提出質疑，特別是土地生產力指標及其變化；但該指標體系具有較強的可操作性，其結果在全球尺度上有較好的時空一致性，因此成為目前熱點研究方向。然而，出于對結果不確定性和政治敏感性的考慮，一直以來土地覆蓋、土地生產力和土壤碳這?3?個指標用于各國在國家尺度評估土地退化和報告?SDG15.3?進展的核心數據，并沒有一個公開發布的基于這一指標體系的全球評估結果。意識到這一問題，中國科學院團隊利用地球大數據開展了全球土地退化基準（2015?年）及動態跟蹤（2018?年）評估，生成了符合?LDN-SCF、全球一致可比的土地退化及動態評估結果（圖?2）。相關結果展示了?2000?年以來全球土地退化與恢復的熱點情況，可為?LDN?的執行提供重要支撐。值的指出的是，在?LDN-SCF?框架下，中國在?LDN?方面的進展較為突出，貢獻了全球近?1/5?的凈恢復面積，提前實現了土地退化零增長并呈持續向好態勢。

土地退化評估監測指標優化。LDN-SCF?明確了?SDG 15.3.1?在全球尺度上可利用土地覆蓋、土地生產力和土壤碳?3?個子指標進行評估，并鼓勵在區域尺度上引入更多本地化指標以提升精度。然而，即使針對最少的土地覆蓋、土地生產力和土壤碳產品這?3?個指標，已有大尺度產品在滿足土地退化評估上仍存在一定差距。為此，CASEarth?基于地球大數據主要開展了?3?個方面的監測指標優化實踐。開展了聯合光學與雷達數據的大尺度草原灌從化制圖。草地灌從化一般會導致土地生產力（NPP）的增加，但某些情況下這一現象被視作為土地退化的一種表現。草原中灌叢覆蓋信息的定量提取可從土地覆蓋角度上提供更為精細的信息，用于支撐土地退化評估。研發了基于綠度、覆蓋度與生產力等多指標一致性分析的全球土地生產力動態產品，一定程度解決了單一指標不確定性及波動性過大等問題，可為全球及不同區域的土地生產力動態評估提供一個重要參考。發展了大區域沙化土地土壤表層有機質（0—20 cm）高分辨率機器學習估算模型，解決了土壤有機質含量較低區域的大范圍土壤碳準確估算的難題，為沙化土地的土壤碳估算提供了重要參考。

基于?CASEarth Engine?的?SDG 15.3.1?進展評估工具。發展基于云計算的?SDG 15.3.1?在線計算工具是地球大數據支撐?LDN?的又一重要貢獻。該工具建立在?CASEarth Engine?平臺基礎上。CASEarth Engine?是中國科學院開發的地球大數據云計算平臺，基于對象存儲系統和云服務模式，實現?SDGs?數據的統一存儲、管理與計算服務。SDG 15.3.1?進展評估工具通過對接?DataBox、EarthDataMiner?等多個數據計算引擎和數據環境，可為用戶提供基于感興趣區域的?SDG 15.3.1單指標評估、綜合評估，對能力相對落后國家的?SDG 15.3.1?監測評估具有重要意義。

地球大數據促進?SDG 15.3?展望

從開始恢復到效益顯現的全生命周期需要較長時間，因此把土地退化程度限制在不危及實現?SDGs?程度內的窗口雖然仍然開放，但估計將在今后?10?年里關閉。只有緊急采取一致、有效的行動避免與減少土地退化和促進恢復已退化土地，才有可能完全實現所有SDGs。

目前，數據及工具的空缺依舊是阻礙大多數國家?SDG 15.3?實現最為嚴峻的挑戰。LDN-SCF?中參考基準、實現零增長中的土地、進展監測等都需要全覆蓋、全周期、空間化且可重復的數據的支持。然而，從科學角度上來看，關于土地覆蓋、土地生產力和土壤碳?3?個子指標反映土地退化和恢復的有效性均存在較大不確定性；從技術角度來看，全球、區域及國家等大尺度上可靠、好用的?LDN?空間公共產品仍嚴重缺乏。盡管上述不確定性存在，但關于聯合對地觀測數據、地面觀測數據、公民數據及社交網絡等大數據手段，利用人工智能技術有助于解決上述數據瓶頸的認識則得到了高度認同。

地球大數據在填補?SDG 15.3?中數據空缺方面已經凸顯出較大的潛力，未來應進一步挖掘其價值提供更多（直接的與間接的）公共產品，以更好為?SDG 15.3?實現提供數據支撐。提升公共產品空間分辨率是重點方向之一，相對于?250 m?到?km?級產品，中高分辨率（10—30 m）的全球土地覆蓋、土地生產力產品可為相關利益攸關者提供更好支持。提升現有產品的精細程度與精度及引入本地化的特征指標參與評估是另一重要方向。例如：在土地覆蓋中考慮更多退化相關類型；發展優化的植被生產力動態指標；研發更為穩健的大尺度土壤有機碳估算方法及提發展針對特定退化形式（如水蝕、風蝕、鹽漬化等）的新指標等。要充分發揮公眾科學手段的潛力，通過廣泛的公眾參與和反饋，提升?SDG 15.3?公共產品的可靠性。

總體來說，鑒于土地退化過程復雜性、定義不確定性及評估方法差異的影響，不同國家及地區可充分利用地球大數據的優勢，在全球框架體系的基礎上，結合本地化的指標體系與先驗知識，確定各方自行的?SDG 15.3?參考基準并實施進展評估，從而為實現?SDG 15.3?土地退化零增長提供屬地化科技支撐。（作者：李曉松，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； 盧琦，中國林業科學研究院；賈曉霞，聯合國防治荒漠化公約秘書處（德國）。《中國科學院院刊》供稿）。

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