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    分院简介
    成都分院前身系1958年11月成立的中科院四川分院,1962年调整更名为中科院西南分院,1970年由四川省管理,1978年1月恢复重建后使用现名,是西南地区综合性的科学研究基地、高级人才培养基地和高新技术产业化基地。
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    王嘉图
    分党组书记
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科研进展

成都山地所在山地SDG指标遥感监测研究中取得新进展

发布时间:2025-09-22 来源:成都山地所 【  小 中 大  】 【打印】 【关闭】

    联合国2030年可持续发展目标(SDGs)为全球可持续发展提供了共同蓝图,但山地地区因其地形复杂、数据稀缺,成为SDG评估的薄弱环节。如何利用先进遥感技术手段,准确、高效地监测与评估山地SDG指标进展,是当前面临的关键挑战。为此,中国科学院成都山地灾害与环境研究所山地定量遥感与数字孪生团队边金虎副研究员、李爱农研究员和硕士研究生赵锦平等利用地球大数据和山地定量遥感技术,面向我国山地区域,系统开展了我国山地SDG指标的长时间序列、高分辨率监测与分析,取得重要进展。

    团队首先针对SDGs保护山地生态系统(SDG15.4)目标实现进程的遥感监测问题,系统剖析了山地可持续发展由概念向21世纪议程、联合国千年发展目标(MDGs)、联合国可持续发展目标(SDGs)指标构建的过程,基于文献计量分析方法,分析了SDG15.4遥感监测与评估进展,剖析了遥感技术实现SDG15.4监测的问题和挑战,深入解析了SDG15.4指标的局限性,讨论了SDGs指标体系山地指标的相关性。研究结果表明,当前山地SDGs监测研究主要集中在:(1)监测系统,包括指标、数据选择、山地特征整合以及时空格局变化;(2)可持续性评估,涉及山地可持续发展框架的本地化指标交叉和综合;(3)可持续性机制,探索人类活动和气候变化与山地SDGs指标之间的不确定性、敏感性和反馈机制。

    团队进一步创新性地构建了首个兼顾山地真实三维曲面特性的SDG15.4.2指标山地绿色覆盖指数(MGCI)估算模型。该模型改变了以往基于平面投影面积计算山地指标的局限,显著提升了评估的准确性。基于此模型,团队综合利用多源卫星遥感产品与地球大数据技术,成功实现了我国2000至2022年共23年间MGCI的长时间序列、高空间分辨率动态监测。监测结果显示,我国MGCI整体呈现稳定向好趋势,从2000年的78.15%提升至2022年的82.23%,年均增长率为0.18%。团队还深入分析了其时空格局演变规律与驱动机制。研究发现,该指标的改善区与极少量的退化区在空间上呈现异质性分布,且其变化与海拔、水热梯度密切相关。这一数据为联合国2030年议程的中期评估提供了重要的中国案例与数据支撑。

    上述研究为准确评估我国SDG 15.4进程提供了全新的技术方法与详实的数据基础,对于理解全球变化背景下山地生态系统SDGs指标变化、制定差异化的生态保护与恢复策略具有重要科学价值。研究发表于国际TOP期刊《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》和《International Journal of Digital Earth》。研究成果得到国家重点研发计划项目(2020YFA0608702)、国家自然科学基金“可持续发展国际合作科学计划(SDIC)”重点项目(W2412146)和成都山地所自主部署科研项目(IMHE-CXTD-03)等资助。

     链接:1 2 

联合国山地保护与可持续发展进程

山地绿色覆盖指数高分辨率遥感监测方法

中国山地绿色覆盖指数时空分布(a,b,c分别为2000、2010和2022年指标估算结果,d为指标变化差异,e为局部细节特征)


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