• Energy Research

Este conjunto de datos proporciona valores atípicos de cambio de elevación (en metros) eliminados y llenos de huecos de los glaciares en el Muztagh Ata y el macizo occidental de Nyainqentanglha en la Alta Montaña de Asia de 2020 a 2022. Cet ensemble de données fournit des valeurs aberrantes de changement d'altitude (en mètres) des glaciers dans le massif du Muztagh Ata et du Nyainqentanglha occidental en Asie de haute montagne de 2020 à 2022. This data set provides outlier removed, gap filled elevation change values (in meters) of the glaciers in the Muztagh Ata and Western Nyainqentanglha massif in High Mountain Asia from 2020 to 2022. توفر مجموعة البيانات هذه قيم تغيير الارتفاع المملوءة بالفجوة (بالأمتار) للأنهار الجليدية في جبل مزطغ آتا وغرب نياينكينتانغلها في آسيا الجبلية العالية من عام 2020 إلى عام 2022.

Le Programme de développement durable à l'horizon 2030 des Nations Unies fournit un cadre important pour l'action économique, sociale et environnementale. Un système d'indicateurs complet pour aider à la mise en œuvre systématique et au suivi des progrès vers les objectifs de développement durable (ODD) est malheureusement limité dans de nombreux pays en raison du manque de données. La disponibilité d'une quantité croissante de données multi-sources et les progrès rapides des méthodes et de l'infrastructure de mégadonnées offrent des opportunités uniques d'atténuer ces pénuries de données et de développer des méthodologies innovantes pour un suivi comparatif des ODD. Les mégadonnées, une classe spéciale de mégadonnées avec des attributs spatiaux, recèlent un potentiel énorme pour faciliter la science, la technologie et l'innovation en vue de la mise en œuvre des ODD dans le monde entier. Plusieurs programmes et initiatives en Chine ont investi dans l'infrastructure et les capacités de Big Earth Data, et ont mené avec succès des études de cas pour démontrer leur utilité dans la science de la durabilité. Ce document présente les mises en œuvre des Big Earth Data dans l'évaluation des indicateurs des ODD, y compris le développement de nouveaux algorithmes, l'expansion des indicateurs (pour l'ODD 11.4.1) et l'extension des indicateurs (pour l'ODD 11.3.1), l'introduction d'un indice de risque pour la biodiversité en tant que méthode d'analyse plus efficace pour l'ODD 15.5.1, et plusieurs nouveaux produits de données de haute qualité, tels que la productivité nette mondiale des écosystèmes, l'indice mondial de couverture verte des montagnes à haute résolution et la richesse en espèces menacées. Ces innovations sont utilisées pour présenter une analyse complète des ODD 2, 6, 11, 13, 14 et 15 de 2010 à 2020 en Chine en utilisant les Big Earth Data, concluant que les six ODD devraient être atteints d'ici 2030. La Agenda 2030 de las Naciones Unidas para el Desarrollo Sostenible proporciona un marco importante para la acción económica, social y ambiental. Desafortunadamente, un sistema de indicadores integral para ayudar en la implementación sistemática y el monitoreo del progreso hacia los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) es limitado en muchos países debido a la falta de datos. La disponibilidad de una cantidad creciente de datos de múltiples fuentes y los rápidos avances en los métodos e infraestructura de big data brindan oportunidades únicas para mitigar esta escasez de datos y desarrollar metodologías innovadoras para monitorear comparativamente los ODS. Big Earth Data, una clase especial de big data con atributos espaciales, tiene un enorme potencial para facilitar la ciencia, la tecnología y la innovación hacia la implementación de los ODS en todo el mundo. Varios programas e iniciativas en China han invertido en infraestructura y capacidades de Big Earth Data, y han llevado a cabo con éxito estudios de casos para demostrar su utilidad en la ciencia de la sostenibilidad. Este documento presenta implementaciones de Big Earth Data en la evaluación de indicadores de los ODS, incluido el desarrollo de nuevos algoritmos, la expansión de indicadores (para el ODS 11.4.1) y la extensión de indicadores (para el ODS 11.3.1), la introducción de un índice de riesgo de biodiversidad como un método de análisis más efectivo para el ODS 15.5.1, y varios nuevos productos de datos de alta calidad, como la productividad neta global de los ecosistemas, el índice global de cobertura verde de montaña de alta resolución y la riqueza de especies en peligro de extinción. Estas innovaciones se utilizan para presentar un análisis exhaustivo de los ODS 2, 6, 11, 13, 14 y 15 de 2010 a 2020 en China utilizando Big Earth Data, concluyendo que los seis ODS están en el calendario previsto para 2030. The United Nations 2030 Agenda for Sustainable Development provides an important framework for economic, social, and environmental action. A comprehensive indicator system to aid in the systematic implementation and monitoring of progress toward the Sustainable Development Goals (SDGs) is unfortunately limited in many countries due to lack of data. The availability of a growing amount of multi-source data and rapid advancements in big data methods and infrastructure provide unique opportunities to mitigate these data shortages and develop innovative methodologies for comparatively monitoring SDGs. Big Earth Data, a special class of big data with spatial attributes, holds tremendous potential to facilitate science, technology, and innovation toward implementing SDGs around the world. Several programs and initiatives in China have invested in Big Earth Data infrastructure and capabilities, and have successfully carried out case studies to demonstrate their utility in sustainability science. This paper presents implementations of Big Earth Data in evaluating SDG indicators, including the development of new algorithms, indicator expansion (for SDG 11.4.1) and indicator extension (for SDG 11.3.1), introduction of a biodiversity risk index as a more effective analysis method for SDG 15.5.1, and several new high-quality data products, such as global net ecosystem productivity, high-resolution global mountain green cover index, and endangered species richness. These innovations are used to present a comprehensive analysis of SDGs 2, 6, 11, 13, 14, and 15 from 2010 to 2020 in China utilizing Big Earth Data, concluding that all six SDGs are on schedule to be achieved by 2030. توفر خطة الأمم المتحدة للتنمية المستدامة لعام 2030 إطارًا مهمًا للعمل الاقتصادي والاجتماعي والبيئي. وللأسف، فإن نظام المؤشرات الشامل للمساعدة في التنفيذ المنهجي ورصد التقدم المحرز نحو تحقيق أهداف التنمية المستدامة محدود في العديد من البلدان بسبب نقص البيانات. يوفر توافر كمية متزايدة من البيانات متعددة المصادر والتقدم السريع في أساليب البيانات الضخمة والبنية التحتية فرصًا فريدة للتخفيف من حالات نقص البيانات هذه وتطوير منهجيات مبتكرة لرصد أهداف التنمية المستدامة نسبيًا. تمتلك بيانات الأرض الكبيرة، وهي فئة خاصة من البيانات الضخمة ذات السمات المكانية، إمكانات هائلة لتسهيل العلوم والتكنولوجيا والابتكار نحو تنفيذ أهداف التنمية المستدامة في جميع أنحاء العالم. استثمرت العديد من البرامج والمبادرات في الصين في البنية التحتية لبيانات الأرض الكبيرة وقدراتها، ونجحت في إجراء دراسات حالة لإثبات فائدتها في علوم الاستدامة. تعرض هذه الورقة تطبيقات بيانات الأرض الكبيرة في تقييم مؤشرات أهداف التنمية المستدامة، بما في ذلك تطوير خوارزميات جديدة، وتوسيع المؤشرات (لهدف التنمية المستدامة 11.4.1) وتمديد المؤشرات (لهدف التنمية المستدامة 11.3.1)، وإدخال مؤشر مخاطر التنوع البيولوجي كطريقة تحليل أكثر فعالية لهدف التنمية المستدامة 15.5.1، والعديد من منتجات البيانات الجديدة عالية الجودة، مثل صافي إنتاجية النظام الإيكولوجي العالمي، ومؤشر الغطاء الأخضر العالمي عالي الدقة، وثراء الأنواع المهددة بالانقراض. تُستخدم هذه الابتكارات لتقديم تحليل شامل لأهداف التنمية المستدامة 2 و 6 و 11 و 13 و 14 و 15 من 2010 إلى 2020 في الصين باستخدام بيانات الأرض الكبيرة، وخلصت إلى أن جميع أهداف التنمية المستدامة الستة في الموعد المحدد ليتم تحقيقها بحلول عام 2030.