综述：地理学与可持续发展目标（SDGs）的互动：研究焦点、贡献与未来方向

本综述通过大规模文献计量分析，系统梳理了地理学在推动可持续发展目标（SDGs）中的核心作用。研究识别出六大主题集群：气候变化治理、农业景观可持续性、社会生态系统韧性、土地利用变化、城市发展与交通可达性、生物多样性与生态系统服务。地理学通过空间分析技术（如GIS与遥感）支持SDGs评估与本地化，并借助人地系统耦合框架解析SDG间的协同与权衡。文章呼吁地理学界开发SDG专用方法论框架、参与2030年后议程制定、推动学科融合并审慎利用人工智能（AI）加速可持续转型。

　　

地理学赋能可持续发展目标：路径、挑战与前沿

研究背景与意义

可持续发展目标（SDGs）作为全球发展议程的核心框架，其实现亟需多学科协同支撑。地理学凭借其独特的空间分析与系统思维优势，在SDGs的评估、本地化和实施中扮演关键角色。本文通过文献计量方法，对2010–2024年间122种地理学核心期刊的70,122篇文献进行系统性分析，揭示了地理学参与SDGs研究的整体图景、主题演化及未来方向。

研究方法与数据框架

研究采用三级文献筛选策略：第一级直接检索“SDGs”相关文献（69篇）；第二级聚焦“可持续性”主题（1,869篇）；第三级基于联合国SDG指标关键词库扩展检索（69,520篇）。通过文献计量网络分析、关键词共现聚类及SDG关联性分析，构建了地理学支持SDGs的理论与方法体系。

核心研究主题

地理学对SDGs的贡献集中于六大主题集群：

1. 1.
   气候变化影响与治理：研究涵盖气候适应技术（如基于遥感的极端事件模拟）、多尺度治理制度设计（如垂直政策协调）以及社会文化转型（如公众认知与行为改变）。地理学技术为气候行动（SDG 13）提供空间决策支持，但需警惕技术方案的社会公平性风险。
2. 2.
   农业景观与环境可持续性：研究揭示农业生产与生态功能的权衡关系（如集约化农业与生物多样性流失），强调本土知识在可持续农业转型中的作用，并关注城市农业、生态农业等创新实践对零饥饿（SDG 2）和陆地生态（SDG 15）的协同促进。
3. 3.
   社会生态系统韧性：地理学通过风险制图暴露脆弱性的空间分异（如资源分配不均加剧气候风险），并提出韧性规划策略（如蓝绿基础设施网络建设），助力可持续城市（SDG 11）和气候行动（SDG 13）。但需避免“韧性”概念被去政治化应用。
4. 4.
   土地利用与远程耦合效应：研究追踪土地利用变化的时空轨迹（如全球化贸易驱动的跨境 deforestation），并应用远程耦合框架（Metacoupling）解析本地行动与远端影响的关联，警示单目标政策可能引发跨系统负面效应。
5. 5.
   城市增长与交通可达性：研究批判性分析城市扩张的生态足迹（如蔓延式开发与公共交通矛盾），倡导紧凑城市与绿色交通模式，同时通过可达性研究推动减少不平等（SDG 10）和可持续城市（SDG 11）的实现。
6. 6.
   生物多样性与生态系统服务：地理学整合遥感与物种分布模型监测生物多样性变化，并通过生态系统服务评估（如支付for ecosystem services, PES机制）量化自然对人类福祉的贡献，直接支持水下（SDG 14）和陆地生物（SDG 15）保护目标。

SDG聚焦与跨目标关联

研究表明，地理学研究高度关注环境类SDGs（如SDG 13、14、15），其出版物数量及跨目标关联度（重叠率超60%）显著高于社会类目标。SDG 1（无贫困）和SDG 10（减少不平等）的研究相对孤立（重叠率<41%），反映地理学在整合社会公平与环境可持续性方面仍有深化空间。从“5P”（人民、繁荣、地球、和平、伙伴关系）视角看，“人民”相关研究增长最快（2010–2024年增幅134.65%），而“和平”（制度正义）研究动力不足。

地理学的四大贡献维度

1. 1.
   空间分析支撑SDG评估：地理信息技术（GIS、遥感）提供SDG指标的空间化监测能力（如FEWS NET系统支持粮食安全预警），同时通过批判性地理学解构SDG指标背后的权力关系与价值冲突。
2. 2.
   区域研究促进SDG本地化：地方性知识与环境禀赋分析帮助定制区域优先事项，避免国家尺度数据掩盖局部差异，确保“不让任何人掉队”。
3. 3.
   人地系统研究解析SDG关联：地理学系统思维揭示SDG间的协同与权衡（如农业增产与生态保护的矛盾），并通过空间显式建模可视化政策选择的级联效应。
4. 4.
   科学-政策接口推动SDG实施：地理学作为“知识中介”开发决策支持工具（如参与式GIS平台），推动多主体协作的适应性治理，并通过地理教育提升公众可持续意识。

未来研究方向

1. 1.
   方法论创新：开发融合多源数据（卫星、VGI）的SDG代理指标，构建灵活空间数据基础设施（SDI），解决数据异质性与局部缺失问题。
2. 2.
   2030年后议程塑造：超越当前SDG框架的政治妥协，推动更具人文关怀和环境正义的发展议程，加强贫困（SDG 1）、不平等（SDG 10）等薄弱环节研究。
3. 3.
   学科融合与集成地理学：打破自然与人文地理学壁垒，发展关系型思维，研究突变冲击的级联效应、远程耦合机制以及多目标协同路径。
4. 4.
   人工智能与地理学融合：善用地理人工智能（GeoAI）提升SDG监测效率（如深度学习处理遥感影像），但需建立伦理框架防范算法偏见与数字鸿沟风险。

结论

地理学通过其空间分析技术、区域语境化能力、系统思维及政策接口实践，成为SDGs实现不可或缺的支撑学科。未来需通过方法论革新、议程塑造、学科融合和技术审慎应用，深化对SDG复杂性的理解，推动公平可持续转型。