这篇文档属于类型b，因为它是一篇综述性文章，总结了多篇关于可持续发展目标（Sustainable Development Goals, SDGs）的研究，并提出了加速实现这些目标的见解。
本文的作者是Lei Gao，来自澳大利亚的Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO)，文章发表在《Science Bulletin》2024年第69卷。
文章的主题是探讨如何加速实现联合国2030年议程中的可持续发展目标（SDGs），并特别关注了中国在这一领域的贡献。文章总结了多篇发表在《Science Bulletin》上的研究，这些研究评估了不同尺度和领域的SDGs进展，并提出了加速实现这些目标的路径。
文章首先指出，自2015年联合国提出2030年议程以来，全球在实现SDGs方面已经过半，但进展显著偏离了预期，部分原因是COVID-19大流行等全球性变化。为了实现这些目标，必须在国家、区域和地方层面采取具体可行的行动，科学驱动的转型尤为迫切。然而，支持这些转型的信息仍然不足，亟需相关研究来全面了解SDGs的实施现状、识别瓶颈、设定优先事项并探索加速进展的路径。
文章详细介绍了由中国科学院地理科学与资源研究所的Yong Ge领导的研究团队在贫困消除（SDG 1）与环境保护之间的共生关系方面的研究。该团队开发了一个综合的县级指标体系，涵盖了中国贫困地区的社会经济和环境领域，并揭示了这些地区的时空社会经济和环境模式。通过计算耦合协调度（Coupling Coordination Degree, CCD），团队发现从2000年到2020年，中国贫困地区的社会经济和环境条件有了显著改善。尽管社会经济指数大幅上升，环境指数也有所增长，但贫困地区在社会经济发展方面仍落后于发达地区，而在环境指数方面则表现更好。
研究团队还提出了四种不同的减贫模式，分别是优势模式、持续模式、周期模式和有限有效模式，这些模式为全球社区提供了解决减贫与环境保护之间权衡的可行路径。
文章还介绍了Cao等人提出的新研究方法，通过设定符合特定SDGs的情景，结合系统动力学和元胞自动机模型，预测了丝绸之路沿线国家到2030年的土地利用需求。研究定义了四种情景：可持续经济（ECO）、可持续粮食（GRA）、可持续环境（ENV）和参考（REF），并展示了这些情景下未来土地利用变化和碳储量的显著差异。例如，在ENV情景下，中国的森林面积从负增长转变为净增长，导致到2030年中国的森林碳储量增加了0.6%。
文章还提到，内流区域（Endorheic Regions）在实现SDGs中扮演着重要角色。这些区域通常拥有独特而多样的生态系统，对于实现SDG 15（陆地生物）至关重要。Ge等人通过模拟2160种驱动因素和远程耦合因素（如温度、降水、技术水平、人口增长率、城市化率和生态水流）的组合，分析了这些因素对内流区域SDGs实现的影响。研究发现，技术进步是影响可持续性的最关键因素，其次是城市化、温度和人口增长。作者建议，实现内流区域的SDGs需要更高水平的整合，包括对多种驱动力的共同分析、探索水、食物、生态和社会经济之间的相互联系，并在整个流域和不同尺度的各个部门之间建立更强的科学与政策联系。
文章还强调了大数据（Big Earth Data）在理解和加速实现SDGs中的关键作用。大数据源包括卫星图像、遥感和地理空间数据，这些数据对于跟踪SDGs进展和评估不同SDG指标的变化和趋势至关重要。然而，大数据的有效使用常常受到数据可用性、质量和互操作性等挑战的制约。因此，政府需要促进这些数据的开放访问，并加强跨行政部门的合作，以通过专门的SDG数据基础设施实现数据治理和共享。
这篇文章通过总结多篇研究，全面展示了中国在实现SDGs方面的贡献，并提出了加速实现这些目标的科学路径。文章不仅为全球社区提供了宝贵的参考，还强调了科学驱动的转型和大数据在实现SDGs中的关键作用。这些研究不仅丰富了我们对SDGs实现过程中挑战和机遇的理解，还为未来的政策制定和科学研究提供了重要的科学依据。
文章的亮点在于它综合了多篇研究，展示了中国在不同领域（如贫困消除、土地利用、内流区域）实现SDGs的具体做法和成果。此外，文章还提出了多种创新方法，如耦合协调度、系统动力学模型和大数据分析，这些方法不仅具有学术价值，还为全球其他地区提供了可借鉴的经验。