Инновационные примеры использования больших данных о Земле для науки об устойчивом развитии
Команда профессора Хуадонга Го в статье для Science Bulletin представила потенциал и практическую пользу больших данных о Земле (Big Earth Data) на примере ряда кейсов в поддержку Повестки дня в области устойчивого развития на период до 2030 года. Исследования демонстрируют, что растущий объем многоисточниковых данных и быстрое развитие методов и инфраструктуры big data предоставляют уникальные возможности для решения проблем, связанных с нехваткой релевантных данных во многих странах.
В работе большие данные о Земле определяются как особая категория больших данных с пространственными атрибутами. Они обладают огромным потенциалом для развития науки, технологий и инноваций, а также для интеграции социальных, экологических и экономических аспектов в национальные стратегии развития. Эти данные особенно актуальны для решения глобальных трансграничных проблем, таких как изменение климата, учащение стихийных бедствий, экологические нарушения и проблемы управления ресурсами.
Ключевые характеристики больших данных о Земле включают пространственно-временные аспекты (обработка многоисточниковой информации большого объема), сложную визуализацию многомерных характеристик и высокую корреляцию и размерность для описания сложных взаимодействий в системе Земли. Для работы с ними требуются технические возможности для повсеместного сбора данных, обеспечения их надежности, мультивариативного слияния, создания цифровых двойников и пространственного анализа.
В статье представлены несколько тематических исследований. Одно из них описывает более точный метод мониторинга качества воды с использованием алгоритма инверсии на основе индекса цвета воды и угла цветности. Другое исследование предлагает обновить индикаторы для цели 11.4 ЦУР, аргументируя, что «затраты на единицу площади» являются более разумным метриком, чем используемые сейчас «общие расходы на душу населения» для сохранения всемирного наследия. Анализ процессов урбанизации в Китае с помощью больших данных показал, что они стали более устойчивыми благодаря эффективной политике.
Также представлены глобальные продукты данных, такие как индекс риска для биоразнообразия, чистая продуктивность экосистем, высокодетальный индекс зеленого покрова гор и карты распространения исчезающих видов, которые улучшают возможности мониторинга прогресса в области устойчивого развития. Комплексный анализ прогресса Китая по шести выбранным ЦУР с использованием больших данных указывает, что страна находится в графике для их достижения к 2030 году.
Для дальнейшего развития этой концепции были инициированы специализированные научные программы. Программа CASEarth использует большие данные для системного изучения крупных научных проблем. Программа «Цифровой пояс и путь» (DBAR) является научно-технологической инновационной платформой для Китая по поддержке ЦУР. В 2021 году был создан CBAS — первое в мире международное научное учреждение, специализирующееся на исследованиях больших данных для Повестки-2030.
Авторы заключают, что для будущего применения больших данных о Земле необходимо непрерывно совершенствовать алгоритмы и модели, интегрируя облачные вычисления, машинное обучение, глубокое обучение и методы пространственного анализа. Это позволит создать зрелую аналитическую основу для формирования обоснованной политики по преодолению глобальных вызовов устойчивости.