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基于遥感监测的《昆蒙框架》执行进展快速评估: 路径与展望
生物多样性
2025, 33 (3):
24526-.
DOI: 10.17520/biods.2024526
为有效遏制并扭转全球生物多样性快速丧失的严峻趋势, 《生物多样性公约》第十五次缔约方大会制定并通过了《昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架》(简称《昆蒙框架》)这一最新行动纲领, 确定了4项长期目标及23项行动目标。目前, 有效跟踪盘点《昆蒙框架》目标进展是国际关注的热点, 但仍面临全球进展不明朗、监测不及时、评价不全面等多重挑战, 亟需突破标准不一、指标众多、数据不足等技术难题。本文旨在探索基于遥感监测的《昆蒙框架》执行进展快速评估路径, 通过遥感地基数据融合、定量定性评估结合, 满足多尺度《昆蒙框架》目标快速盘点需求。本文首先指出, 现有监测框架在有效评估《昆蒙框架》目标进展方面存在较大不确定性, 因此有必要研发一套执行性更强、空间分辨率更高、更新频率更快的指标集、指数计算方法和高质量数据集, 以确保《昆蒙框架》目标得到及时、有效的跟进与盘点。其次, 本文深入分析了遥感技术在生物多样性监测中的应用, 评估了其在《昆蒙框架》目标进展评估中的可行性。在此基础上, 进一步提出了构建数据-知识-计算一体化时空智能服务框架, 以支持生态系统制图、生物多样性制图以及遥感生物多样性核心变量(RS-EBVs)研发。最后, 本文建议采用基于RS-EBVs的定量评估方法, 结合基于缔约方国家生物多样性战略和行动计划和国家报告的定性评估, 并借助人工智能技术开发《昆蒙框架》实时进展监测智能体, 实现《昆蒙框架》进展的多尺度快速评估。这一系列技术手段旨在为《昆蒙框架》进展盘点提供切实可行的支持, 为各国制定和实施生物多样性保护政策提供科学依据。 ![]() View image in article
图4
《昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架》(《昆蒙框架》)智能体Chat KMGBF工作流程。COT: 思维链; TOT: 思维树; RS-EBVs: 遥感生物多样性核心变量; API: 应用程序接口。
正文中引用本图/表的段落
LLM的发展为《昆蒙框架》目标的智能化评估带来了新的机遇(图4)。LLM凭借强大的文本处理和语义理解能力, 能够高效提取NBSAPs、NRs及其他相关文件中关于生物多样性保护的关键内容(Lee et al, 2020), 通过自然语言处理技术(如语义分析、语料库挖掘、情感分析)和深度学习模型, LLM可以系统化地整理和分类文本数据, 实现政策报告的高效结构化处理。具体步骤包括: 自动提取关键术语构建知识图谱、利用深度网络进行多级分类与主题识别、通过注意力机制量化情感倾向, 以及基于生成式模型生成智能摘要; 最后, 结合可视化工具, 快速、高效地生成标准化的评估报告。基于LLM技术构建《昆蒙框架》智能体Chat KMGBF, 可以从遥感数据、地基观测数据及政策文件中整合信息, 自动生成关于生态系统状态、物种多样性变化和保护进展的分析报告。例如, 针对“生态系统连通性”, Chat KMGBF可以结合遥感数据追踪生态系统分布和连通性变化, 并通过政策文件分析国家和区域层面的行动进展, 迅速识别实现目标的关键挑战与差距(Brown et al, 2020)。随着LLM在自然语言处理和生物多样性数据适应性方面的持续优化, Chat KMGBF将在全球、区域和国家层面的生物多样性评估中发挥更加重要的作用。
本文的其它图/表
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