亚美尼亚、格鲁吉亚、哈萨克斯坦、泰国和越南的数据创新（英）2026

亚洲开发银行（ADB）数据部门通过五个试点项目，展示了如何利用创新数据源和方法提升发展中国家（DMCs）的数据能力。项目涵盖了亚美尼亚、格鲁吉亚、哈萨克斯坦、泰国和越南，主要成果包括：

1. 精准农业监测：

• 项目结合地面观测和卫星图像，利用机器学习算法识别作物类型，实现了高精度作物面积统计。
• 通过分层抽样方法，以较低成本收集高质量地面真实数据，训练机器学习模型，提高了作物监测的效率和精度。
• 该方法可扩展到其他作物、植被类型和地区，为可持续农业生产提供支持。

2. 人类流动分析：

• 利用移动设备的GPS数据，研究泰国内部人口流动模式，揭示了经济发展和差异对人口流动的影响。
• 通过分析COVID-19疫情期间和季风季洪水期间的人口流动变化，为政府制定公共服务和灾害应对策略提供依据。
• 研究发现，经济机会是推动人口流动的关键因素，农业部门需要提高生产力和发展，以吸引和留住劳动力。

3. 环境污染影响：

• 通过手机应用程序收集调查数据和个人活动追踪数据，研究越南河内市空气污染对人们户外活动的影响。
• 研究表明，空气污染预警可以影响人们的户外活动时间，减少暴露于污染物中的风险。
• 随机对照试验证实，接收空气污染预警的人群更倾向于减少户外锻炼，但会进行更强度的锻炼。

4. 数字化和环境核算：

• 项目开发了数字供应使用表（DSUTs）和环境经济账户（SEEA），以衡量数字化和环境对经济的影响。
• DSUTs帮助量化数字经济的贡献和增长，为制定数字转型战略提供数据支持。
• SEEA帮助识别排放热点，跟踪环境变化，为制定减排政策提供依据。

5. 季节性调整：

• 项目介绍了季节性调整方法，以消除季节性因素对经济数据的影响，提高经济监测的准确性。
• 季节性调整有助于政府制定更有效的经济政策，并进行更准确的经济比较。

通过这些项目，ADB数据部门帮助DMCs提升了数据收集、分析和应用能力，为制定更有效的政策提供了数据支持。