中国地球信息科技进步与扶贫开发

摘要：从救济式扶贫到精准扶贫，中国通过不断地探索和实践，走出了一条中国特色社会主义减贫道路，实现了农村贫困人口大幅减少，贫困地区面貌明显改善，脱贫攻坚取得历史性重大成就。很长时间，贫困地区的社会经济和资源环境监测都是建立在各类统计资料，统计报表，纸质档案等的基础之上，以行政单元为基础，缺乏有效、准确的空间位置信息。随着遥感和地理信息系统等地球信息科学技术的不断发展，其对空间信息高效地捕捉和计算能力，极大地提升了新时期扶贫开发工作的效率和决策支持水平。本文系统地阐述了地球信息科学在中国减贫中所发挥的作用，具体来说，主要集中在4个方面：Ⓒ多源地理空间数据在贫困地区自然资源和生态环境监测评估中的应用;Ⓒ贫困地区灾害监测，预警和管理;Ⓒ基于地理空间数据的致贫因素分析和贫困预测;Ⓐ依据精准扶贫工作机制建立精准扶贫决策支持系统。随着2020年中国消除绝对贫困目标的实现，地球信息科学服务于中国减贫的工作将主要集中在建立返贫监测和帮扶机制，以及向缓解发展不平衡、不充分的相对贫困转变。同时，乡村振兴作为下一步中国农村长期的工作重点，使用地球信息科学技术促进乡村基础信息化建设，促进地球信息科学服务和农业农村发展深度融合也将成为趋势。

关键词：贫困;减贫;地球信息科学;地理大数据;资源环境监测;时空分析

1引言

1978年改革开放以来，中国在全国范围内开展了有组织的大规模开发式扶贫，减贫成为了国家战略的重要组成部分[1-2]。减贫措施的高效实施、贫困地区资源的优化配置、贫困地区社会和环境的可持续发展，都需要大量监测数据提供支撑。传统的社会经济和资源环境监测建立在各类统计资料，统计报表，纸质档案等的基础之上，耗费人力物力，且更新缓慢。而地球信息科学技术可以提供时间跨度长，覆盖范围广，更新即时的监测数据，使大范围的、实时的社会经济监测成为了可能。随着地球信息科学的蓬勃发展，多源、多尺度卫星影像数据大量累积，无人机遥感技术迅猛发展，计算机图像处理技术不断革新，极大地提升了地球信息科学服务于经济和社会可持续发展的能力[3-4]。

地球信息科学的主要技术手段包括遥感(RS)，地理信息系统(GIS)和全球定位系统(GPS)等技术[5]。近年来，遥感技术的科技创新能力不断提升，积累了海量的地理空间数据[6]。中国目前在轨运行的卫星约有200多颗，对地观测领域已经形成了“风云”、“海洋”、“资源”、“高分”等多个体系[7]。特别是高分系列卫星，已广泛应用在国土资源调查，环境监测，现代农业，灾害预警等重大领域[8]。此外，北京一号、二号系列，吉林一号系列，和珠海一号高光谱卫星星座等民商用卫星地有效运行，也成为了国家空间基础设施的有效补充[9-12]。除国产地球观测数据集，国外也有大量的公开数据集，如拥有最长时间序列观测数据的美国陆地资源卫星Landsat系列数据集[13]、法国的SPOT系列数据集[14]、欧空局Sentinel系列卫星数据集等[15]。近年来，无人机遥感技术迅猛发展，无人机具有结构简单、成本低、风险小、灵活性强等特点，逐步在各类监测应用中强势增长和快速拓展[16]。除地球观测数据之外，自发地理信息(VolunteeredGeographicInformation,VGI)也提供了现势性高、成本低、细节丰富的地理空间信息[17]。此外，各类捕捉人类行为的地理空间数据(如手机信令数据)也为社会经济监测提供了重要数据源[18]。

同时，空间数据管理，遥感图像处理，云计算，数据挖掘等数据管理和数据处理技术的发展使得从海量的地理空间数据中高效地获取有价值的知识成为了可能。此外，空间分析，时空统计分析，机器学习，空间计量等数据分析方法为贫困人口的空间识别，贫困人口的空间分布特征分析，以及贫困的驱动因素分析提供了丰富的方法支撑。

那么在中国长期的、大范围的减贫过程中，地球信息科学技术发挥了什么样的作用呢?本文从以下4个方面阐述了地球信息科学技术在减贫中的应用：Ⓒ多源地理空间数据在贫困地区自然资源和生态环境监测评估中的应用;Ⓒ贫困地区自然灾害预警、监测和管理;Ⓒ基于地理空间数据的致贫因素分析和贫困预测;Ⓐ依据精准扶贫工作机制建立精准扶贫决策支持系统。

中国的减贫历程和减贫成就

1978—1985年，是农村改革推动减贫的阶段，没有专门的扶贫工作机构，减贫主要依赖于调整结构，深化改革，扩大开发等一系列措施为贫困人口的脱贫带来改革红利[19]。1986年，国家成立了专门的扶贫工作机构，从此有计划、有组织和大规模的扶贫开发正式拉开序幕。1994年制定并实施了《国家八七扶贫攻坚计划(1994—2000年)》[20]，确定了592个国家贫困县。《计划(1994—2000)》表明中国要力争用7年左右的时间解决当时全国农村8000万贫困人口的温饱问题。2001年，《中国农村扶贫开发纲要(2001—2010年)》[21]制定并颁布实施，《纲要(2001—2010年)》目的在于解决温饱与巩固温饱并重，改善贫困地区的基本生产生活条件，提高贫困人口的生活质量和综合素质，加强贫困乡村的基础设施建设，改善生态环境，逐步改变贫困地区经济、社会、文化的落后状况。2011年，《中国农村扶贫开发纲要(2011—2020年)》[22]制定并颁布实施，其指出我国的扶贫开发已经从以解决温饱问题为主要任务的阶段转入巩固温饱成果、加快脱贫致富、改善生态环境、提高发展能力、缩小发展差距的新阶段。2013年，习总书记在湖南省湘西州花垣县十八洞村考察时首次提出了以“精准扶贫”为核心的扶贫开发战略思想[23]。2015年，《关于打赢脱贫攻坚战的决定》[24]全面阐述了精准扶贫基本方略，通过对贫困村和贫困户的精准识别，精准帮扶，精准管理和精准考核，实现扶贫到村到户，构建精准扶贫的长效机制。2016年，“十三五”脱贫攻坚规划进一步确定了到2020年消除绝对贫困目标的时间表和路线图[25]。

40年的改革开放实现了中国经济的持续增长，也推动了中国贫困人口的大幅减少。中国的减贫成就主要体现在：Ⓒ贫困人口大幅减少。按照现行国家贫困标准(2010年不变价人均纯收入每年2300元)，中国的贫困人口从2011年的1.2亿减少到了2019年的551万，贫困发生率从12.7%下降到1.99倍。截止到2018年末，贫困地区通电的自然村接近全覆盖，通电话、通有线电视信号、通宽带的自然村比重分别达到了99.2%、88.1%、81.9%，贫困地区村内主干道路面经过硬化处理的自然村比重达到了82.6%[27];Ⓒ区域整体减贫成效明显。国家扶贫开发重点县，民族八省区，以及2011年划定的14个集中连片特困地区减贫成效明显。集中连片特困地区农村贫困发生率从2012年末的24.4%下降到2018年末4.5%[27]。

地球信息科学技术在中国减贫中的应用

地球信息科学在中国减贫中的应用，主要依赖地球信息科学技术快速和大范围的获取和分析空间信息的能力。遥感技术可以快速获取和更新地理空间信息，并通过对遥感影像数据的定性和定量分析，为贫困地区社会经济和资源环境分析提供土地、植被、水体、地质、大气等多个维度的信息[28]。地理信息系统则是存储、管理、分析和可视化地理空间数据及其空间关系的空间信息系统，其强大的数据综合，模拟和空间分析能力可以辅助贫困地区的空间规划和管理[5]。特别是丰富的数据处理和数0.6%[26(]图1);Ⓒ贫困地区生活水平明显改善，基据分析方法，为从海量的地理大数据中获取从关于础设施和公共服务水平不断提高。2018年，贫困地区农村居民人均可支配收入10371元，是2012年的

贫困的信息提供了方法支撑。地球信息科学技术服务于中国减贫的整体框架如图2所示。

注：贫困人口数据和贫困发生率数据来源于《中国农村贫困监测报告(2018)》[26]，以及2018年和2019年中华人民共和国国民经济和社会发展统计公报。

贫困地区自然资源和生态环境监测评估

14个集中连片贫困地区中，有55%的县位于全国25个国家重点生态功能区(2010年《全国主体功能区规划》[29]确定了25个国家重点生态功能区，共包含了436个生态功能县，2016年生态功能县增加到了676个，其中有378个县位于集中连片贫困地区[29-30])。贫困地区的发展往往依赖于当地的资源开发，但是限制于落后的开发手段和发展模式，使得在获得经济发展的同时，引发了生态环境退化。同时，建立自然保护区，生态防护林等生态环境保护工程时，由于设计的缺陷和有限的生态补偿资金，又限制了贫困地区的发展[31]。因此，在减贫过程中要充分考虑生态脆弱区的扶贫方式，处理好生态保护和减贫的关系，促进精准扶贫与生态建设有效衔接。地球信息科学技术具有覆盖范围广、更新快、多尺度等特点，可以实现大范围的自然资源与生态环境精细化调查，为实现贫困地区的扶贫开发遵循经济发展的现实利益和生态保护的长远利益相统一的目标提供科技支撑。资源环境信息调查，本底数据采集自然资源与生态环境本底信息的提取是开展生态安全评价，生态补偿评估，灾害风险评估等工作的基础。土地利用/土地覆被(LandUseandLandCover，LULC)是评价自然资源和生态环境的重要数据源。LULC分类是遥感技术应用中最早且研究最多的一项基础性工作，已经形成了非常成熟的技术路线，且分类算法日益丰富，分类精度逐步提升[28]。Landsat系列卫星拥有最长时间序列影像，因此Landsat影像数据最常用来监测大面积的、长时间序列的LULC[32]。目前已有丰富的基于Landsat卫星影像的全球30m分辨率的LULC数据产品，如Chen等[33]基于Landsat影像的2000年和2010年全球30m分辨率土地覆被数据集。Pekel等[34]基于Landsat系列影像的1984—2015全球地表水体变化图。刘纪远等[35-36]基于Landsat系列影像中国1980—2015年每隔5年的土地利用产品。葛咏等[37]基于Landsat8的中国集中连片特困地区2013—2018年LULC制图。此外还有欧空局的Sentinel系列卫星数据，其中Sentinel-2可以提供最高空间分辨率为10m的多光谱数据集，为更加精细和大范围的LULC制图提供了数据源[38]。随着对地观测技术的发展，高分辨率影像数据不断积累，例如Quick