大数据驱动的美丽中国全景评价与决策支持

1 背景介绍

基于SDG指标，采用网络大数据、遥感数据、环境监测数据等地理大数据开展分析、模拟已成为区域可持续发展评价的新方向和新趋势。基于多模型的综合集成分析已成为开展可持续发展评价重要手段。本子课题将综合集成水文水资源、陆地生态系统、土地利用变化和社会经济模型，实现自然和社会过程综合模拟和预测；在此基础上，以美丽中国建设及联合国2030年可持续发展目标实现的多情景分析为导向，综合考虑社会、经济、环境三个维度，从水资源、土地资源等方面开展美丽中国未来情景模拟，对2030年未来情景下多个SDG目标实现的可能性及最佳路径进行综合评价。最后，构建基于云平台和大数据技术的美丽中国空间决策支持系统，集成自然-社会经济耦合模型、大数据处理与融合方法、可持续评价方法库、决策知识库，为国家和相关部门科学管理和决策服务。

2研究目标

 综合集成水文水资源模型、陆地生态系统模型、土地利用变化模型、社会经济模型，构建“自然-社会”耦合的集成模型，从水资源、土地资源等方面开展美丽中国未来情景模拟，分析2030和2050年我国水土资源的承载能力，判断2030和2050年实现多个SDG目标所需要的各类资源总量与供需平衡关系，分析目标实现的可能性与优化路径。构建基于SDG的美丽中国可持续发展决策支持系统，实现美丽中国的全景动态展示，为国家和相关部门科学管理和决策服务。

3研究内容

      基于课题及子课题的总体布局，本子课题分解为三个研究任务：面向美丽中国的模型综合集成、美丽中国未来情景综合模拟与政策建议、基于大数据的美丽中国空间决策支持系统。将综合集成我院在资源、环境和生态领域的模型，实现自然和社会过程综合模拟，分析过去30年陆表水资源、土地资源和植被的时空变化特征。在此基础上，以美丽中国建设及联合国2030年可持续发展目标实现的多情景分析为导向，综合考虑社会、经济、环境三个维度，从水资源、土地资源等方面开展美丽中国未来情景模拟，对2030年未来情景下美丽中国发展趋势进行综合评价。最后，构建基于云平台和大数据技术的美丽中国空间决策支持系统，集成自然-社会经济耦合模型、大数据处理与融合方法、可持续评价方法库、决策知识库，为国家和相关部门科学管理和决策服务。

4研究团队

       本子课题共设置三个专题。

       专题一为面向美丽中国的模型综合集成，专题依托单位为中科院西北生态环境资源研究院，负责人黄春林。研究内容为水文水资源模型、陆地生态系统模型、土地利用变化模型和社会经济模型的综合集成。

专题二为美丽中国未来情景综合模拟与政策建议，专题依托单位为中科院西北生态环境资源研究院，负责人卢玲。研究内容为中国区域未来气候情景数据的降尺度研究； 2030和2050年多个SDG目标实现的可能性与优化路径。

专题三为基于大数据的美丽中国空间决策支持系统，专题依托单位为中科院西北生态环境资源研究院，负责人盖迎春。研究内容为基于云平台和大数据技术的美丽中国空间决策支持系统。

      子课题参加人员27人，其中正高级职称4人，副高级职称5人。