1. Стратегическая цель 1: Улучшение состояния затронутых экосистем, борьба с опустыниванием/деградацией земель, содействие устойчивому управлению земельными ресурсами и обеспечение нейтрального баланса деградации земель.

1.1. СЦ 1-1 — Тенденции в области почвенно-растительного покрова

1.1.1. Введение

Под почвенно-растительным покровом следует понимать (био)физический покров на поверхности Земли.

Методология Конвенции Организации Объединенных Наций по борьбе с опустыниванием (КБО ООН) для оценки доли деградированных земель к общей площади земель (т. е. показатель 15.3.1 Целей устойчивого развития (ЦУР)) использует изменение почвенно-растительного покрова в качестве показателя меняющейся динамики экосистем в результате естественных и/или искусственных движущих сил и факторов.

Основным результатом процесса отчетности по показателю СЦ1-1 является набор официально проверенных оценок масштабов классов почвенно-растительного покрова, их изменений на национальном уровне и их значимости с точки зрения деградации земель.

Национальной отчетности способствует представление: (i) данных по умолчанию, полученных из доступных глобальных источников данных, а именно продуктов Инициативы Европейского космического агентства по изменению климата в отношении почвенно-растительного покрова (ESA CCI-LC); и (ii) руководства о том, как интерпретировать переходы от одного класса растительного покрова к другому в качестве процессов, которые могут снизить биологическую или экономическую продуктивность и сложность земли (деградация), улучшить эти показатели или никак не повлиять на них (стабильность).

1.1.2. Предварительные условия для представления отчетности

• Подробное ознакомление с главой 3 Руководства по эффективной практике для показателя 15.3.1 ЦУР: Доля деградированных земель к общей площади земель (версия 2), которая содержит обзор показателя почвенно-растительного покрова, его определения и классификации, а также рекомендуемую методологию оценки деградации почвенно-растительного покрова.

• Данные, соответствующие минимальным стандартам, перечисленным в таблице 10 ниже.

• Группа национальных экспертов, официально назначенных национальными властями для проверки достоверности выявленных изменений почвенно-растительного покрова и их связи с основными процессами деградации земель. Проверка может включать в себя наземные исследования и/или организацию интервью с местными сообществами и ключевыми информаторами. Ключевыми учреждениями могут стать национальное статистическое управление страны, министерство окружающей среды, министерство сельского хозяйства, министерство водных ресурсов, метеорологический департамент, центр дистанционного зондирования, департамент продовольственной безопасности и питания, а также университеты и исследовательские центры.

1.1.3. Процесс отчетности и пошаговая процедура

Описание пошаговой процедуры представления отчетности приводится ниже. Если Стороны решат использовать данные по умолчанию, шаги 3, 4, 5 и 6 следует пропустить.

Шаг 1. Отчет о площади земельного участка

Примечание

Соответствующие области платформы PRAIS 4: таблица СЦ1-1.T1

Информация об общей площади земель, площади, покрытой водными объектами, и общей площади страны необходима для расчета доли деградированных земель к общей площади земель (показатель 15.3.1 ЦУР), а также для расчета показателей для отслеживания прогресса в достижении других целей (например, СЦ 3-1: Тенденции изменения отношения площади земель, подверженных засухе, к общей площади земель). Эта информация также полезна для изучения возможных последствий изменения климата, которые потенциально могут быть выявлены на основе уменьшения размеров или исчезновения постоянных водных объектов и утраты береговой линии.

Для отчетности по общей площади земель, общей площади водных объектов и общей площади страны необходимо, чтобы соответствующие оценки представлялись в квадратных километрах (км2) каждые пять лет с 2000 по 2015 год, а затем за последний отчетный год. Данные о площади земельного участка предварительно заполняются в отчетной таблице СЦ1-1.T1. Оценки основаны на данных о почвенно-растительном покрове по умолчанию и, как таковые, могут отличаться от официальной национальной статистики. Предварительно заполненные данные доступны для редактирования и, следовательно, могут быть скорректированы. Однако важно обеспечить их согласованность с данными о почвенно-растительном покрове и оценками показателя 15.3.1 ЦУР. Любые изменения должны сопровождаться обоснованием в колонке «Комментарии».

Шаг 2. Определение ключевых процессов деградации

Примечание

Соответствующие области платформы PRAIS 4: таблица СЦ1-1.T2

Сторонам предлагается перечислить наиболее значимые процессы изменения почвенно-растительного покрова, которые могут привести к истощению земельных ресурсов. Ключевые процессы могут включать обезлесение, расширение площади городов или истощение растительного покрова. Некоторые из этих процессов могут быть выявлены с помощью анализа изображений изменения почвенно-растительного покрова, в то время как другие очевидны только при полевых наблюдениях. В таблице 7 приведены примеры процессов, которые могут стать причиной деградации земель и которые перечислены в качестве опций в раскрывающемся меню в таблице СЦ1-1.T2 платформы PRAIS 4. О других процессах, не представленных в меню, можно сообщить, выбрав опцию «Другое».

Таблица 7. Пример процессов деградации, которые могут быть выявлены в стране, и соответствующих изменений почвенно-растительного покрова

Процесс деградации	Начальное состояние почвенно-растительного покрова	Конечное состояние почвенно-растительного покрова
Расширение площади городов	Пастбища, пахотные земли, другие земли	Населенные пункты
Обезлесение	Лесные угодья	Пастбища, пахотные земли, населенные пункты
Истощение растительного покрова (другое)	Лесные угодья, пастбища, пахотные земли	Другая земля
Наводнение	Растительность, населенные пункты, оголенная почва	Водно-болотные угодья
Зарастание древесными растениями	Водно-болотные угодья, пастбища	Лесные угодья
Осушение водно-болотных угодий	Водно-болотные угодья	Пастбища, пахотные земли, населенные пункты, другие земли

Примечание. Это упрощенные примеры, и соотнесение изменения состояния с деградацией требует тщательной оценки на национальном уровне.

Шаг 3. Выберите легенду почвенно-растительного покрова

Примечание

Соответствующие области платформы PRAIS 4: таблица СЦ1-1.T3

Информацию о земельном покрове следует классифицировать с использованием либо условных обозначений КБО ООН по умолчанию, включающих семь широких классов почвенно-растительного покрова для сводной отчетности, либо национальных условных обозначений почвенно-растительного покрова, которые позволяют отслеживать ключевые процессы деградации в конкретных странах и которые могут быть согласованы с семью классами почвенно-растительного покрова КБО ООН.

Условные обозначения почвенно-растительного покрова КБО ООН по умолчанию включают следующие семь классов: покрытые деревьями территории, пастбища, пахотные земли, водно-болотные угодья, искусственные поверхности, другие земли и водные объекты[^1].

Важно подчеркнуть, что цель отчетности СЦ 1-1 состоит в том, чтобы фиксировать и документировать прошлые и текущие ключевые изменения почвенно-растительного покрова, вызывающие деградацию земель, а не собирать отчеты о полной всеобъемлющей национальной легенде, касающейся почвенно-растительного покрова, в которой перечислены все возможные классы почвенно-растительного покрова, встречающиеся в стране. Соответственно, национальные легенды о почвенно-растительном покрове должны быть оптимизированы таким образом, чтобы включать только минимальное количество классов, необходимых для учета и мониторинга процессов деградации земель, отчеты о которых были представлены в рамках шага 2.

Если страна решает использовать национальную легенду почвенно-растительного покрова, она должна внести в таблицу СЦ1-1.T3 национальные классы почвенно-растительного покрова, отразив, как они соотносятся с семью классами почвенно-растительного покрова КБО ООН по умолчанию. Странам настоятельно рекомендуется создавать легенду с ограниченным числом соответствующих классов. Это повысит управляемость отчетности и сократит переход, описанный и обобщенный в рамках шага 4. Применительно к Руководству по эффективной практике для показателя 15.3.1 ЦУР, легенда должна быть:

• достаточной, чтобы отразить переход к деградации земель, определенный как значительный;

• пригодной для использования, т. е. такой, чтобы доступные данные наблюдений позволяли различать классы в условных обозначениях; и

• исчерпывающей, такой, что вся территория страны могла быть поделена в соответствии с классами из легенды и доступна для мониторинга во времени.

Там, где это возможно, КБО ООН призывает Стороны использовать Метаязык почвенно-растительного покрова (LCML) Продовольственной и сельскохозяйственной организации Объединенных Наций (ФАО), который обеспечивает структурированный подход к определению и интерпретации почвенно-растительного покрова. LCML является концептуальной и структурной основой различных классификаций почвенно-растительного покрова, включая легенду почвенно-растительного покрова, используемую в продуктах ESA CCI-LC.

В таблице 8 представлено преобразование между условными обозначениями КБО ООН по умолчанию и легендой ESA CCI-LC.

Таблица 8. Перегруппировка по умолчанию легенды почвенно-растительного покрова Инициативы Европейского космического агентства по изменению климата в соответствии с семью классами почвенно-растительного покрова, необходимыми для представления отчетности в КБО ООН

КБО ООН		Почвенно-растительный покров Инициативы Европейского космического агентства по изменению климата
Код	Наименование	Код	Наименование
1	Покрытые деревьями земли	50	Древесный покров, широколиственный, вечнозеленый, от сомкнутого до разомкнутого полога (>15%)
		60	Древесный покров, широколиственный, лиственный, от сомкнутого до разомкнутого полога (>15%)
		61	Древесный покров, широколиственный, лиственный, сомкнутый полог (>40%)
		62	Древесный покров, широколиственный, лиственный, разомкнутый полог (15-40%)
		70	Древесный покров, с игольчатыми листьями, вечнозеленый, от сомкнутого до разомкнутого полога (>15%)
		71	Древесный покров, с игольчатыми листьями, вечнозеленый, сомкнутый полог (>40%)
		72	Древесный покров, с игольчатыми листьями, вечнозеленый, разомкнутый полог (15-40%)
		80	Древесный покров, с игольчатыми листьями, лиственный, от сомкнутого до разомкнутого полога (>15%)
		81	Древесный покров, с игольчатыми листьями, лиственный, сомкнутый полог (>40%)
		82	Древесный покров, с игольчатыми листьями, лиственный, разомкнутый полог (15-40%)
		90	Древесный покров, смешанный тип листьев (широколиственный и с игольчатыми листьями)
		100	Мозаичный древесный и кустарниковый (>50%)/травянистый покров (< 50%)
2	Пастбища	110	Мозаичный травянистый покров (>50%)/деревья и кустарники (<50%)
		120	Кустарник
		121	Вечнозеленый кустарник
		122	Лиственный кустарник
		130	Пастбище
		140	Лишайники и мхи
		151	Редкие деревья (<15%)
		152	Редкий кустарник (<15%)
		153	Редкий травянистый покров (<15%)
3	Пахотные земли	10	Пахотные земли, орошаемые дождем
		11	Травянистый покров
		12	Древесный или кустарниковый покров
		20	Пахотные земли, орошаемые искусственно или после затопления
		30	Мозаичные пахотные земли (>50%)/естественная растительность (древесный, кустарниковый, травянистый покров) (<50%)
		40	Мозаичная естественная растительность (древесный, кустарниковый, травянистый покров) (>50%)/пахотные земли (<50%)
4	Водно-болотные угодья	160	Древесный покров, водный или регулярно затопляемый пресной или солоноватой водой
		170	Древесный покров, водный, регулярно затопляемый соленой или солоноватой водой, мангровые заросли
		180	Кустарниковый или травянистый покров, затопленный пресной/солоноватой водой
5	Искусственные поверхности	190	Городские районы
6	Прочие земли	200	Оголенные участки
		201	Сгруппированные оголенные участки
		202	Единичные оголенные участки
		220	Вечные снега и лед
7	Водные объекты	210	Водные объекты

Шаг 4. Создайте матрицу перехода

Примечание

Соответствующие области платформы PRAIS 4: таблица СЦ1-1.T4a и СЦ1-1.T4b

Деградация земель зависит от конкретных условий и от характеристик окружающей среды. Процессы деградации земель зависят друг от друга, и смягчение одного из них может привести к усилению другой формы деградации. Разрабатывая матрицу перехода, Стороны должны определить, какие изменения и процессы в почвенно-растительном покрове, как ожидается, приведут к деградации земель, улучшению ситуации или никак не повлияют на происходящее.

В таблице 9 представлен пример матрицы перехода для классов почвенно-растительного покрова КБО ООН по умолчанию. В матрице показаны предлагаемые интерпретации изменений в почвенно-растительном покрове, которые могут привести к деградации земель или улучшению их состояния. Стороны могли бы использовать эту матрицу в качестве предварительной основы для оценки и корректировки в рамках процесса с участием многих заинтересованных сторон и с учетом национальных и местных условий.

Для полноты картины водные объекты также включены в матрицу, хотя основное внимание в отчетности уделяется общей площади земель для целей расчета показателя 15.3.1 ЦУР. Все переходы, связанные с водными объектами, по умолчанию указаны как «стабильные», но Стороны могут изменить эти значения, если изменения в протяженности водных объектов в течение базового или отчетного периода оказали значительное влияние на почвенно-растительный покров. Следует отметить, что любое изменение протяженности внутренних водных объектов влияет на общую площадь суши, данные о которой необходимо изменять соответствующим образом.

Таблица 9. Пример матрицы перехода почвенно-растительного покрова с использованием семи классов почвенно-растительного покрова КБО ООН

	ИТОГОВЫЙ КЛАСС
	Участки, покрытые деревьями	Пастбище	Пахотные земли	Водно-болотные угодья	Искусственные поверхности	Другая земля	Водные объекты
ПЕРВОНАЧАЛЬНЫЙ КЛАСС
Участки, покрытые деревьями	Стабильный	Истощение растительного покрова	Обезлесение	Затопление	Обезлесение	Истощение растительного покрова	Стабильный
Пастбище	Лесонасаждение	Стабильный	Расширение сельского хозяйства	Наводнение	Расширение площади городов	Истощение растительного покрова	Стабильный
Пахотные земли	Лесонасаждение	Прекращение ведения сельского хозяйства	Стабильный	Наводнение	Расширение площади городов	Истощение растительного покрова	Стабильный
Водно-болотные угодья	Зарастание древесными растениями	Осушение водно-болотных угодий	Осушение водно-болотных угодий	Стабильный	Осушение водно-болотных угодий	Осушение водно-болотных угодий	Стабильный
Искусственные поверхности	Лесонасаждение	Образования растительного покрова	Расширение сельского хозяйства	Образование водно-болотных угодий	Стабильный	Оставление населенных пунктов	Стабильный
Другая земля	Лесонасаждение	Образования растительного покрова	Расширение сельского хозяйства	Образование водно-болотных угодий	Расширение площади городов	Стабильный	Стабильный
Водные объекты	Стабильный	Стабильный	Стабильный	Стабильный	Стабильный	Стабильный	Стабильный

Примечание

Процессы изменения почвенного покрова обозначены следующими цветами: улучшение (зеленый), стабильность (желтый) или деградация (красный). Маловероятные переходы выделены красным цветом. Обратите внимание, что это пример матрицы перехода, и ее не следует интерпретировать как приемлемую для стран и подходящую для использования без учета местных условий и ключевых процессов деградации.

В зависимости от условных обозначений почвенно-растительного покрова, выбранных в шаге 3, Сторонам потребуется предоставить свою интерпретацию переходов почвенно-растительного покрова с использованием таблиц СЦ1-1.T4a или СЦ1-1.T4b для (i) классов почвенно-растительного покрова КБО ООН по умолчанию; (ii) или национальных классов почвенно-растительного покрова соответственно.

Платформа PRAIS 4 предлагает функции для изменения данных матрицы перехода по умолчанию и присвоения знака “–” или “+” каждому переходу в зависимости от того, приводит ли он к деградации или улучшению земель в соответствии с национальными условиями. Однако, если вы решите изменить матрицу перехода по умолчанию (т. е. таблицу СЦ1-1.T4a), ее сначала следует отредактировать в разделе Trends.Earth, чтобы переходы, по которым вы предоставляете отчет, могли быть интегрированы в расчеты результатов СЦ 1-1 и показателя 15.3.1 ЦУР. Редактирование матрицы перехода только в PRAIS 4 не приведет к пересчету пространственных данных для СЦ 1-1.

Шаг 5. Оцените имеющиеся данные

В целях облегчения бремени отчетности КБО ООН предоставляет предварительно заполненные данные по умолчанию на платформе PRAIS 4, полученные из последнего набора данных ESA CCI-LC. Тем не менее, Стороны могут представлять свои оценки с использованием национальных данных о почвенно-растительном покрове, если они соответствуют спецификациям, перечисленным в таблице 10.

Таблица 10. Спецификации данных для показателя СЦ 1-1

Единица	Спецификации
	Данные по умолчанию (продукт Инициативы Европейского космического агентства по изменению климата в отношении почвенно-растительного покрова (ESA CCI-LC))	Национальные данные
Тип данных	На основе спутниковых снимков AVHRR, SPOT, PROBA-V и Sentinel-3	Спутниковые снимки более высокого разрешения из национальных и международных источников, аэрофотоснимки и/или полевые наблюдения и национальная/областная статистика
Классификация	36 классов почвенно-растительного покрова на основе Системы классификации почвенно-растительного покрова (LCCS) Продовольственной и сельскохозяйственной организации Объединенных Наций (ФАО). Для целей отчетности 36 классов ESA CCI-LC объединены в семь классов КБО ООН (правила агрегирования см. в таблице 8 настоящего документа).	Классификация почвенно-растительного покрова, совместимая с семью классами КБОООН по умолчанию, описанными в шаге 2. В идеале легенда основана на методологии LCCS ФАО/Метаязыка почвенно-растительного покрова (LCML). Однако легенда должна быть краткой и включать только классы почвенно-растительного покрова, имеющие отношение к зарегистрированным процессам деградации земель.
Временной охват	Ежегодные данные за период с 2000 года	Ежегодные данные за период с 2000 года и далее являются оптимальным вариантом. Однако абсолютным минимумом будут данные за 2000 и 2015 годы (для базового уровня) и последний доступный год за отчетный период.
Пространственное разрешение	300 метров (м)	Желательное пространственное разрешение составляет 100 м или более. Если такие данные недоступны, рекомендуется использовать данные по умолчанию или данные с разрешением выше, чем у данных по умолчанию (300 м).
Точность	74%	Для соответствия качеству данных продукта в области почвенно-растительного покрова рекомендуется обеспечить общую точность картографирования не менее 74%.
Метаданные	Информация о метаданных автоматически генерируется с данными по умолчанию в Trends.Earth.	Перечень минимальной информации о метаданных приведен в Приложении II к настоящему документу.

Шаг 6. Определите базовую степень деградации почвенно-растительного покрова

Примечание

Соответствующие области платформы PRAIS 4: таблицы СЦ1-1.T5, СЦ1-1.T6 и СЦ1-1.T8

Базовый уровень устанавливает контрольный показатель, с которым сравниваются изменения в степени деградации почвенно-растительного покрова в последующие отчетные периоды. Процесс определения базовой степени состоит из сравнения почвенно-растительного покрова в последний год базового периода (базовый год, т. е. 2015 год) с исходным годом (2000 год), чтобы оценить, что изменилось (с точки зрения перехода почвенно-растительного покрова), рассчитать чистое изменение площади на класс почвенно-растительного покрова и сделать вывод о состоянии деградации земель на основе матрицы перехода. Использование согласованного базового уровня чрезвычайно важно, поскольку оно влияет на результаты расчетов изменений между базовым уровнем и отчетными периодами. Эти изменения используются для мониторинга прогресса Сторон в рамках СЦ 1-1.

Национальные оценки изменения почвенно-растительного покрова и деградации почвенно-растительного покрова по умолчанию за базовый период представлены в таблицах СЦ1-1.T6 и СЦ1-1.T8 PRAIS 4 соответственно. В зависимости от обстоятельств эти оценки могут быть приняты, скорректированы или заменены с использованием национальных данных. Вспомогательные комментарии следует вводить в поле для комментариев, предназначенное для обоснования изменения или замены данных по умолчанию. Странам, решившим использовать национальные данные, рекомендуется использовать Trends.Earth для подготовки, анализа и передачи их данных в PRAIS 4. Trends.Earth располагает инструментами для автоматической оценки изменений почвенно-растительного покрова и деградации почвенно-растительного покрова.

Шаг 7. Оцените степень деградации почвенно-растительного покрова

Примечание

Соответствующие области платформы PRAIS 4: таблицы СЦ1-1.T1, СЦ1-1.T5, СЦ1-1.T7 и СЦ1-1.T9

Национальные оценки изменения почвенно-растительного покрова и деградации почвенно-растительного покрова по умолчанию за отчетный период представлены в таблицах СЦ1-1.T5 и СЦ1-1.T7 соответственно. Эти оценки рассчитываются путем сравнения почвенно-растительного покрова в самом последнем доступном году отчетного периода (т. е. 2019 год для данных по умолчанию) с данными за первый год отчетного периода (2016 год). В зависимости от обстоятельств эти оценки могут быть приняты, скорректированы или заменены с использованием национальных данных.

Используя выбранные данные, условные обозначения и переходную матрицу, Стороны могут с помощью Trends.Earth вычислить национальные оценки (i) изменения почвенно-растительного покрова; (ii) степени деградации почвенно-растительного покрова; (iii) степени улучшения почвенно-растительного покрова; и (iv) отсутствия изменений за отчетный период и импортировать результаты на платформу PRAIS 4 для создания соответствующих карт.

Шаг 8. Проверьте результаты

Анализ результатов изменений почвенно-растительного покрова с помощью дистанционного зондирования сильно варьируется по всему миру и в значительной степени зависит от преобладающих климатических условий и методов управления земельными ресурсами. Это может повлиять на надежность применения оценок из глобальных источников данных к отдельным районам и потребовать участия национальных экспертов для выявления и определения ситуаций, в которых уровень достоверности полученных результатов может оказаться слишком низким. Этот вклад будет способствовать качественной оценке надежности полученных результатов.

Шаг 9. Подготовьте отчеты

Платформа PRAIS 4 позволяет предоставлять количественную информацию о почвенно-растительном покрове, его изменениях и степени деградации. В отсутствие более точных и подробных данных на национальном уровне Стороны могут официально представить КБО ООН оценки по умолчанию. Для оценок, полученных с использованием национальных данных, Сторонам следует предоставить:

• описание легенды и матрицы перехода;

• национальные наборы данных о почвенно-растительном покрове за базовый и отчетный периоды;

• информацию об изменении почвенно-растительного покрова, включая матрицу изменения площади почвенно-растительного покрова и пространственный набор данных, который показывает области, где наблюдается деградация, улучшение или отсутствие изменений, на основе данных о почвенно-растительном покрове.

Информация о почвенно-растительном покрове, его изменениях и деградации должна быть представлена в формате км2 и охватывать всю страну. Отчеты, касающиеся исключительно затронутых районов, должны предоставляться с помощью отдельного набора форм на платформе PRAIS 4.

Если наборы данных по умолчанию были заменены национальными данными о почвенно-растительном покрове, странам рекомендуется загрузить соответствующие геопространственные данные в систему PRAIS. Любые пространственные данные, загружаемые в систему, должны поддерживаться соответствующими метаданными, описывающими пространственные данные, как указано в форме загрузки метаданных.

Карты по умолчанию или карты, созданные в ТTrends.Earth с использованием национальных данных, отражающих почвенно-растительный покров, его изменение и деградацию за базовый/отчетный период, доступны на платформе PRAIS 4. В частности, онлайн будут доступны следующие карты:

• карта почвенно-растительного покрова за первый год базового периода (2000 год);

• карта почвенно-растительного покрова последнего года базового периода (2015 год);

• карта почвенно-растительного покрова за последний отчетный год;

• карта изменений почвенно-растительного покрова за базовый период;

• карта изменений почвенно-растительного покрова за отчетный период;

• карта деградации почвенно-растительного покрова за базовый период;

• карта деградации почвенно-растительного покрова за отчетный период.

Сторонам также предлагается представить описания используемых методов и процессов и сообщить об особых случаях и проблемах, используя поле «Общие замечания».

1.1.4. Зависимость

Данные о почвенно-растительном покрове используются не только для отчетности в рамках СЦ 1-1, но и для стратификации показателей продуктивности земель и почвенного органического углерода (ПОУ) (СЦ 1-2 и СЦ 1-3), а также в качестве одного из субпоказателей для расчета доли деградированных земель в общей площади земель (СЦ 1-4).

Общая площадь земли, заявленная в таблице СЦ1-1.T1, определяет расчет последующих элементов отчетности в рамках СЦ, которые будут перечислены как дополнение таблицы СЦ1-1.T1 в соответствующем разделе руководства по отчетности.

1.1.5. Проблемы

Доступность и качество данных

• Пространственное разрешение данных по умолчанию не всегда может быть подходящим для точного отображения почвенно-растительного покрова и его изменений на национальном уровне, особенно для малых островных развивающихся государств (МОСТРАГ) или горных стран, которым требуются данные с самым высоким пространственным разрешением. Дополнение/уточнение международного анализа данных данными местного масштаба, если таковые имеются, способно повысить качество и надежность результатов.

• Для анализа и отчетности об изменениях в почвенно-растительном покрове важно наличие согласованных данных (т. е. данных, полученных из одного и того же источника данных с использованием одного и того же метода обработки) в течение длительного периода времени; это часто становится проблемой как на национальном, так и на глобальном уровне.

• Возможно, потребуется перепроверить достоверность национальной информации о почвенно-растительном покрове на местах, в том числе прибегнув к консультациям с местными экспертами. Этот процесс может оказаться трудоемким и дорогостоящим. Проверка, проведенная с использованием различных методов и приемов (например, образцы полевых работ с использованием существующей аэрофотосъемки, бесплатные изображения с высоким разрешением, доступные в Google Earth), может значительно снизить затраты и повысить эффективность распределения ресурсов.

Классификация почвенно-растительного покрова

• Национальные легенды и матрицы перехода почвенно-растительного покрова могут быть более точными в описании местных процессов деградации и переходов растительного покрова, однако способны увеличить число возможных переходов растительного покрова, подлежащих описанию, до количества, которое невозможно обработать. Несмотря на то, что в отчеты необходимо включать ключевые изменения в почвенно-растительном покрове в стране, следует учитывать баланс между точностью и управляемостью информацией.

• Существующие национальные карты и данные о почвенно-растительном покрове необходимо преобразовать в соответствии с семью классами, принятыми КБО ООН. Необходимость объединить классы почвенно-растительного покрова в семь классов КБО ООН может частично ухудшить качество исходных данных. Документирование неопределенностей и обобщений, применяемых для согласования данных с международными стандартами, может способствовать процессу преобразования и точности результатов.

• Информация о растительном покрове, предоставляемая КБО ООН, должна быть согласованной в течение отчетного периода; изменения в методологии классификации почвенно-растительного покрова требуют пересчета ранее представленных национальных оценок.

1.1.6. Краткие выводы (основные действия)

Основные действия по представлению отчетности об изменениях почвенно-растительного покрова заключаются в следующем:

1. Предоставьте отчет о площади земель: информация об общей площади земель, площади, покрытой водными объектами, и общей площади страны должна быть представлена в таблице СЦ1-1.T1.

2. Определите ключевые процессы деградации земель с помощью соответствующего консультативного процесса и внесите результаты в таблицу СЦ1-1.T2.

3. Выберите легенду для карты почвенно-растительного покрова, совместимую с легендой КБО ООН по умолчанию. Внесите условные обозначения в таблицу СЦ1-1.T3, если они отличаются от условных обозначений КБО ООН по умолчанию.

4. Создайте матрицу перехода. Для каждого перехода почвенно-растительного покрова укажите, станет ли он причиной деградации, улучшения или стабилизации условий. Внесите эту информацию в таблицу СЦ1-1.T4a, если используется легенда карт почвенно-растительного покрова КБО ООН; в противном случае используйте таблицу СЦ1-1.T4b для национальных легенд.

5. Выберите данные для использования; убедитесь в их соответствии с минимальными спецификациями, перечисленными в таблице 10.

6. Определите базовую степень деградации почвенно-растительного покрова с использованием выбранных данных, условных обозначений и матрицы переходов за базовый период 2000–2015 годов. Если используются национальные данные о почвенно-растительном покрове, выполните расчеты в Trends.Earth и внесите эту информацию в таблицы СЦ1-1.T5, СЦ1-1.T6 и СЦ1-1.T8.

7. Оцените степень деградации почвенного покрова с использованием выбранных данных, условных обозначений и матрицы переходов за отчетный период и на основе оценки изменений по сравнению с базовым уровнем. Если используются национальные данные о почвенно-растительном покрове, выполните расчеты в Trends.Earth и внесите эту информацию в таблицы СЦ1-1.T5, СЦ1-1.T7 и СЦ1-1.T9.

8. Проведите проверку результатов: проверку оценок почвенно-растительного покрова и связанной с ними деградации земель рекомендуется проводить соответствующим национальным органам власти для оценки точности результатов и выявления любых ложноположительных и ложноотрицательных ситуаций, о которых можно сообщить в формах СЦ 1-4 (показатель 15.3.1 ЦУР).

9. Подготовьте отчеты: проверьте точность количественной информации, введенной в отчет, и включите описание используемых методов и процессов.

1.1.7. Дополнительная литература

• Руководство по эффективной практике для показателя 15.3.1 ЦУР: Доля деградированных земель к общей площади земель (версия 2). Глава 3: Почвенно-растительный покров и изменение почвенно-растительного покрова (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land).

• Di Gregorio, A., & Jansen, L.J.M. (2000). Система классификации растительного покрова (LCCS). Концепции классификации и руководство пользователя для программного обеспечения версии 1.0. Рим: ФАО (http://www.fao.org/3/y7220e/y7220e00.htm).

1.2. СЦ 1-2 — Тенденции в области продуктивности земель

1.2.1. Введение

Продуктивность земли — это биологическая продуктивная способность земли, основного источника пищи, волокон и топлива для поддержания жизни людей. Методология КБО ООН для оценки доли деградированных земель к общей площади земель (т. е. показатель 15.3.1 ЦУР) использует изменения в продуктивности земель в качестве показателя долгосрочных изменений в состоянии здоровья и производительной способности земель. Продуктивность земель отражает чистое влияние изменений в функционировании экосистем на рост растений и биомассы.

Продуктивность земель рассчитывается на основе данных наблюдения Земли, представляющих чистую первичную продуктивность (ЧПП). Индексы растительного покрова, такие как стандартизованный индекс различий растительного покрова (НРВИ) или расширенный вегетативный индекс (РВИ), часто используются в качестве индикаторов ЧПП.

Основным результатом процесса отчетности по показателю СЦ 1-2 является набор официально проверенных оценок масштабов пяти классов устойчивых траекторий продуктивности земель в пределах каждого типа почвенно-растительного покрова, их изменений на национальном уровне и их значимости с точки зрения деградации земель.

Упрощение национальной отчетности осуществляется за счет предоставления стандартных данных, полученных из доступных глобальных источников данных, а именно данных о динамике продуктивности земель (ДПЗ) Объединенного исследовательского центра (ОИЦ) Европейской комиссии.

1.2.2. Предварительные условия для представления отчетности

• Подробное ознакомление с главой 4 Руководства по эффективной практике для показателя 15.3.1 ЦУР, в которой представлен обзор продуктивности земель и детализация методологии, используемой для оценки изменений продуктивности земель.

• Данные, соответствующие спецификациям, перечисленным в таблице 11 ниже.

• Группа национальных экспертов, официально назначенных национальными властями для проверки соответствия данных о производительности земли по умолчанию ситуации на местах или для разработки и внедрения специальной методологии для оценки трех показателей производительности земли, если национальные данные предпочтительнее данных по умолчанию. К ключевым учреждениям относятся национальное статистическое управление страны, министерство окружающей среды, министерство сельского хозяйства, центр дистанционного зондирования, а также университеты и исследовательские центры.

1.2.3. Процесс отчетности и пошаговая процедура

Оценка снижения продуктивности земель потребует:

1. создание карты снижения продуктивности земель в виде двоичного представления деградированных/не деградированных земель за базовый период;

2. отображение динамики продуктивности земель за отчетный период с указанием районов, где отмечены процессы деградации, улучшения или отсутствие таковых по сравнению с базовым уровнем.

Описание пошаговой процедуры представления отчетности приводится ниже. Если используются данные по умолчанию, шаги 2-6 следует пропустить.

Шаг 1. Выберите набор данных наблюдения Земли

КБО ООН предоставляет данные по умолчанию из набора данных ДПЗ ОИЦ. Набор данных ДПЗ включает пять классов динамики продуктивности земель с 2000 по 2019 год. Этот набор данных имеет пространственное разрешение 1 километр и получен на основе алгоритмов, которые объединяют данные временных рядов НРВИ с различных спутниковых датчиков.

Альтернативный глобальный набор данных — это продуктивность земли в Trends.Earth, полученный на основе данных спектрометра изображений с умеренным разрешением (MODIS), который объединяет наблюдения НРВИ с пиксельным разрешением, равным 250 метрам (м), полученных в течение 16-дневных периодов с 18 февраля 2000 года по настоящее время.

Оба набора данных доступны в Trends.Earth.

Стороны могут оценивать и использовать эти или другие наборы данных при условии, что они соответствуют спецификациям, перечисленным в таблице 11 ниже.

Стороны могут также создавать свои собственные временные ряды индекса растительного покрова непосредственно на основе спутниковых снимков при условии, что для этих изображений использовались по меньшей мере один красный и один ближний инфракрасный диапазон, с помощью которых можно рассчитать индекс растительного покрова. В зависимости от выбранного индекса растительного покрова могут также потребоваться другие спектральные диапазоны.

Таблица 11. Спецификации данных для показателя СЦ 1-2

Единица	Спецификации
	Данные по умолчанию (набор данных динамики продуктивности земель (ДПЗ), подготовленный Объединенным исследовательским центром (ОИЦ) Европейской комиссии)	Национальные данные
Исходные данные (Данные, необходимые для составления оценок продуктивности земель на основе трех показателей, описанных в шагах 2 и 3)	Временные ряды ежедневных спутниковых изображений VGT со стандартизованным индексом различий растительного покрова (НРВИ), объединенных за десятидневный период в целях наблюдения (необходимы для получения данных ДПЗ-ОИЦ)	Временные ряды соответствующего индекса растительного покрова, полученные на основе спутниковых изображений с использованием, по крайней мере, одной красной и одной ближней инфракрасной области спектра, например, продуктивность земли Trends.Earth (250 м); Sentinel 3 (300 м) или Sentinel 2 (10 м, 20 м и 60 м).
__ Выходные данные__ (Продукты с сеткой координат, полученные в результате анализа и комбинации трех показателей, описанных в Шаге 3)	Пять классов устойчивых траекторий продуктивности земель и данных о снижении продуктивности земель с с координатной сеткой за базовый (2000–2015 годы) и отчетный периоды (2004–2019 годы)*	Пять классов устойчивых траекторий продуктивности земель и данных о снижении продуктивности земель с с координатной сеткой за базовый (2000–2015 годы) и отчетный периоды (2004–2019 годы)*
Классификация	Пять классов устойчивых траекторий продуктивности земель и один класс для районов без достоверных данных о продуктивности земель: Снижение Умеренное снижение Под давлением Стабильный Повышение Нет данных	Шесть классов, совместимых с классами, используемыми ДПЗ-ОИЦ: Снижение Умеренное снижение Под давлением Стабильный Повышение Нет данных
Пространственное разрешение	1 км	Рекомендуется использовать данные о продуктивности земли Trends.Earth с пространственным разрешением 250 м в том случае, если данные с более высоким разрешением недоступны.
Качество	Указано в метаданных набора данных. В целом оцененная точность набора данных составляет >80%.	Для соответствия качеству данных набора данных рекомендуется обеспечить общую точность картографирования не менее 80%.
Метаданные	Информация о метаданных автоматически генерируется с данными по умолчанию.	Минимальное содержание метаданных в расчете на обязательные поля указано в Приложении II.

*Версия 2 Руководства по эффективной практике для показателя 15.3.1 ЦУР рекомендует оценивать динамику продуктивности в течение 16 лет как для базового, так и для отчетного периодов. Это обеспечивает более последовательную базу для оценки изменений в тенденции продуктивности.

Шаг 2. Выберите индекс продуктивности

Странам рекомендуется использовать НРВИ в качестве индекса по умолчанию, если нет доказательств того, что альтернативный индекс лучше подходит для оценки их ландшафта. Хотя НРВИ является наиболее широко используемым и хорошо известным индексом растительного покрова, его основные ограничения заключаются в том, что он может быть чувствителен к изменениям фоновых условий почвы и давать неверный результат при высоких показателях растительного покрова и биомассы. Это может снизить точность моделей ЧПП, биомассы и растительного покрова в местности, где преобладают тропические леса, или засушливых регионах.

Другие индексы, такие как РВИ, также пригодны для использования. Хотя некоторые из этих индексов эффективнее, чем НРВИ, в некоторых конкретных условиях растительности они могут потребовать дополнительной корректировки при применении к обширным территориям и различным типам почвенно-растительного покрова. Следовательно, несмотря на свои ограничения, НРВИ в настоящее время считается универсальным вариантом для расчета продуктивности земель на региональном и национальном уровнях, учитывая, что обширные исследования продемонстрировали серьезную взаимосвязь между НРВИ и первичной продуктивностью.

Шаг 3. Оцените годовую продуктивность

При оценке годовой продуктивности следует учитывать, что из-за естественных циклов роста и старения растительного покрова ЧПП лучше всего представлена временными рядами наблюдений, собранных в течение всего вегетационного периода. Следовательно, для каждого элемента изображения годовая продуктивность будет представлять собой интеграл значений от начала до конца вегетационного периода выбранного индекса производительности. Области с увеличивающейся ЧПП следует интерпретировать как районы, где ситуация улучшается, если на страновом уровне им не присваивается иная оценка.

Дополнительные указания относительно вариантов оценки начала и продолжительности вегетационного периода приведены в разделе 4.2.4.1 Руководства по эффективной практике для показателя 15.3.1 ЦУР.

Шаг 4. Рассчитайте показатели продуктивности земли

Оценка изменений продуктивности с течением времени основана на многовременном анализе годовой продуктивности с использованием трех показателей:

1. тенденция: измеряет траекторию изменения годовой продуктивности в долгосрочной перспективе на пиксель;

2. состояние: сравнивает текущую и историческую годовую продуктивность на пиксель;

3. производительность: указывает уровень местной годовой продуктивности на территории по сравнению с другими районами с аналогичным потенциалом продуктивности земель.

Изменения, наблюдаемые в каждом из трех показателей, объединяются для определения устойчивых траекторий продуктивности земель, представленных в пяти классах, сопоставимых с набором данных по умолчанию, подготовленным ДПЗ (см. таблицу 13 ниже). Они также используются для определения того, ухудшился или не ухудшился пиксель в базовом периоде, и отражает ли пиксель ухудшающуюся, улучшающуюся или стабильную ситуацию в отчетном периоде (см. шаг 5).

Тенденция продуктивности

Для расчета тенденции продуктивности Сторонам следует определить траекторию изменения продуктивности за интервал времени, равный 16 годам, на уровне пикселей. Показатель тенденции рассчитывается с интервалом в 16 лет как для базового (2000–2015 гг.), так и для отчетного периода (т. е. периода, равного 16 годам, заканчивающегося в последнем году представления данных (т. е. 2004–2019 гг.).

Показатель тренда рассчитывается путем подгонки модели линейной регрессии к временному ряду и определения значимости наклона тренда путем вычисления его z-оценки. Положительные z-оценки указывают на тенденцию к повышению продуктивности, в то время как отрицательные баллы указывают на ее снижение. Z-оценки отражают величину наклона, при этом баллы большей величины указывают на большую интенсивность текущего процесса.

Вставка 1. Что такое z-оценка

Z-оценка измеряет, на сколько стандартных отклонений точка данных выше или ниже среднего значения. Формула для расчета z-оценки приведена ниже, где ‘z’ — это z-оценка:

\(z = \frac{data\ point – mean}{standard\ deviation}\)

 

Важные факты о z-оценках:

• Положительная z-оценка указывает на то, что результат обработки данных выше среднего.

• Отрицательная z-оценка указывает на то, что результат обработки данных ниже среднего.

• Z-оценка, близкая к 0, указывает на то, что результат обработки данных близок к среднему значению.

• Результат обработки данных можно считать нестандартным, если его z-оценка выше или ниже 3.

Согласно рекомендациям Руководства по эффективной практике для показателя 15.3.1 ЦУР, интервалы z-оценок могут быть установлены следующим образом:

• z-оценка < –1,96 = снижение

• z-оценка < –1,28 И ≥ –1.96 = потенциальное снижение

• z-оценка ≥ –1,28 И ≤ 1,28 = существенных изменений нет

• z-оценка > 1,28 И ≤ 1,96 = потенциальное улучшение

• z-оценка > 1,96 = улучшение

Однако для целей отчетности КБО ООН пять вышеперечисленных классов упрощены до следующих трех классов:

• z-оценка < –1,28 = снижение

• z-оценка ≥ –1,28 И ≤ 1,28 = стабильность

• z-оценка > 1,28 = улучшение

Пиксели с самым низким отрицательным уровнем z-оценки (<–1,28) считаются деградировавшими, тогда как другие области считаются не подвергнувшимися деградации.

Состояние продуктивности

Состояние продуктивности определяется путем сравнения среднегодового значения ЧПП за три последних года с распределением годовых значений ЧПП, наблюдавшихся в предыдущие 13 лет. Конкретнее этот процесс предполагает сравнение значений за 2013–2015 годы с таковыми за 2000–2012 годы для базового уровня, а также данных за 3 последних года с данными за предыдущие 13 лет за отчетный период.

Сторонам следует произвести следующие расчеты:

Базовый уровень	Отчетный период
A = Средняя годовая ЧПП за 2013–2015 гг.	A = Средняя годовая ЧПП за 3 последних года
B = Средняя годовая ЧПП за 2000–2012 гг.	B = Средняя годовая ЧПП за 13 предыдущих лет
C = Стандартное отклонение за 2000–2012 гг.	C = Стандартное отклонение за 13 предыдущих лет
z-оценка = (A–B) / C	z-оценка = (A–B) / C

Определения классов для оценок Z следующие:

• z-оценка < –1,96 = снижение

• z-оценка < –1,28 И ≥ –1,96 = риск снижения

• z-оценка ≥ –1,28 И ≤ 1,28 = существенных изменений нет

• z-оценка > 1,28 И ≤ 1,96 = потенциальное улучшение

• z-оценка > 1,96 = улучшение

Как и в случае с тенденцией продуктивности, вышеупомянутые пять классов сокращаются до трех при представлении данных в КБО ООН:

• z-оценка < –1,28 = снижение

• z-оценка ≥ –1,28 И ≤ 1,28 = стабильность

• z-оценка > 1,28 = улучшение

Для целей расчета субпоказателя продуктивности земель КБО ООН рекомендует определять как «со сниженной продуктивностью» только площадь с наименьшим отрицательным уровнем z-оценки (< –1,96). Земли в других классах z-оценки следует рассматривать как не подвергнувшиеся деградации.

Производительность продуктивности

В отличие от тенденции и состояния, которые являются временными показателями, производительность — это пространственная метрика, включающая сравнительный анализ уровня продуктивности местных растений по сравнению с другими земельными единицами (т. е. другими пикселями) в пределах одной и той же функциональной единицы почвенно-растительного покрова/экосистемы (LCEU)[^2].

Производительность продуктивности рассчитывается путем сравнения среднегодового значения продуктивности на пиксель с максимальным значением индекса продуктивности, наблюдаемым в том же LCEU за данный период оценки. Пиксели считаются подвергнувшимися деградации, когда их потенциал продуктивности составляет менее половины максимального значения, наблюдаемого в данном LCEU. Максимальное значение, в свою очередь, определяется как 90-й процентиль значений пикселей в LCEU (NPP_max)[^3]. Таким образом, значения производительности, близкие к 1, представляют пиксели, в которых продуктивность за этот период близка к высшему уровню для данной единицы земли.

В результате набор данных будет включать только два класса:

• z-оценка < 0,5 NPP_max = снижение

• z-оценка ≥0,5 NPP_max = улучшение

Производительность за отчетные периоды следует рассчитывать на основе среднего значения ежегодных оценок продуктивности за годы между предыдущей (или базовой) оценкой и текущим годом.

Шаг 5. Объедините показатели продуктивности для оценки снижения продуктивности земель за базовый период

Примечание

Соответствующие области платформы PRAIS 4: таблица СЦ1-2.T5

Результаты, полученные на основе трех показателей, используются для оценки масштабов деградации земель за базовый период.

В таблице 12 ниже показано, как преобразовать результаты трех показателей в два класса (деградированные земли/не деградированные земли) для оценки состояния снижения продуктивности земель за базовый период. В таблице «Y» означает деградированную землю, а «N» — землю, не подвергнувшуюся деградации.

Таблица 12. Комбинация показателей производительности для выявления процесса деградации пикселя за базовый период

Комбинация классов	Тенденция	Состояние	Производительность	Деградация
1	Y	Y	Y	Y
2	Y	Y	N	Y
3	Y	N	Y	Y
4	Y	N	N	Y
5	N	Y	Y	Y
6	N	Y	N	N
7	N	N	Y	N
8	N	N	N	N

Примечание. В справочной таблице содержатся комбинации показателей продуктивности, с помощью которых можно определить, произошла ли деградация пикселя (“Y”) или нет (“N”): классы 1-5 отражают процесс деградации. Эта таблица соответствует определению деградации земель, принятому КБО ООН, которое включает снижение биологической продуктивности (т. е. значительно негативная тенденция представляет собой деградацию независимо от показателей состояния или производительности).

Альтернативный подход, предлагающий вариант вышеуказанных комбинаций показателей, описан в разделе 4.2.5 и таблице 4-5 Руководства по эффективной практике для показателя 15.3.1 ЦУР для рассмотрения странами-Сторонами Конвенции.

Общая площадь земель, где наблюдается деградация продуктивности за базовый период, должна быть представлена в таблице SO1-2.T5 на платформе PRAIS 4.

Шаг 6. Объедините показатели продуктивности для оценки снижения продуктивности земель за отчетный период

Примечание

Соответствующие области платформы PRAIS 4: таблицы СЦ1-2.T1, СЦ1-2.T2, СЦ1-2.T3, СЦ1-2.T4 и СЦ1-2.T6

Результаты, полученные на основе трех показателей, используются для оценки масштабов деградации земель за отчетный период. Этот процесс полностью отделен от принципа «Один за один», используемого для оценки показателя 15.3.1 ЦУР.

В таблице 13 обобщены комбинации показателей продуктивности для определения динамики продуктивности земель и состояния деградации продуктивности земель для каждого пикселя, а также их взаимосвязей. Показатели могут быть объединены в пять классов устойчивых траекторий продуктивности земель и три класса снижения продуктивности земель за отчетный период (т. е. «улучшение», «стабильность», «ухудшение»).

Стороны могут использовать эту таблицу для объединения пользовательских тенденций, состояния и производительности, полученных на основе национальных данных, для оценки динамики продуктивности и деградации земель.

Таблица 13. Комбинация показателей продуктивности для определения пяти классов динамики продуктивности земли и трех классов снижения продуктивности земли на пиксель за отчетный период

	Изменения, наблюдаемые в трех вводных показателях продуктивности			Динамика продуктивности земель и состояние деградации продуктивности земель, полученные на основе сочетания трех показателей продуктивности
Комбинация классов	Тенденция	Состояние	Производительность	Динамика продуктивности земель (5 классов)	Состояние деградации продуктивности земель (3 класса)
1	Улучшение	Улучшение	Стабильный	Улучшение	Улучшение
2	Улучшение	Улучшение	Деградация	Улучшение	Улучшение
3	Улучшение	Стабильный	Стабильный	Улучшение	Улучшение
4	Улучшение	Стабильный	Деградация	Улучшение	Улучшение
5	Улучшение	Снижение	Стабильный	Улучшение	Улучшение
6	Улучшение	Снижение	Деградация	Умеренное снижение	Снижение
7	Стабильный	Улучшение	Стабильный	Стабильный	Стабильный
8	Стабильный	Улучшение	Деградация	Стабильный	Стабильный
9	Стабильный	Стабильный	Стабильный	Стабильный	Стабильный
10	Стабильный	Стабильный	Деградация	Под давлением	Стабильный
11	Стабильный	Снижение	Стабильный	Умеренное снижение	Снижение
12	Стабильный	Снижение	Деградация	Снижение	Снижение
13	Снижение	Улучшение	Стабильный	Снижение	Снижение
14	Снижение	Улучшение	Деградация	Снижение	Снижение
15	Снижение	Стабильный	Стабильный	Снижение	Снижение
16	Снижение	Стабильный	Деградация	Снижение	Снижение
17	Снижение	Снижение	Стабильный	Снижение	Снижение
18	Снижение	Снижение	Деградация	Снижение	Снижение

Примечание. В последнем столбце показано, как состояние снижения продуктивности земли в пикселе может быть выведено логически из класса динамики продуктивности земли, полученной из комбинации трех входных показателей продуктивности.

Национальные оценки динамики продуктивности земель по типам почвенно-растительного покрова следует представлять с использованием таблиц СЦ1-2.T1 и СЦ1-2.T2 на платформе PRAIS 4 для базового и отчетного периодов соответственно. Кроме того, национальные оценки изменений в динамике продуктивности земель для основных переходов почвенно-растительного покрова (по площади) должны быть представлены в таблицах СЦ1-2.T3 и СЦ1-2.T4 для базового и отчетного периодов соответственно. Деградация продуктивности земель (т. е. данные, полученные из трех классов в последней колонке таблицы 13) за отчетный период должна быть отражена в таблице СЦ1-2.T6.

Шаг 7. Проверьте результаты

Сезонная динамика продуктивности сильно различается по всему миру, что в значительной степени зависит от преобладающих климатических условий и методов управления земельными ресурсами. Это может повлиять на надежность применения оценок продуктивности земель из глобальных источников данных к отдельным районам и потребовать участия национальных экспертов для выявления и определения ситуаций, в которых уровень достоверности полученных результатов может оказаться слишком низким. Этот вклад будет способствовать качественной оценке надежности полученных результатов.

Шаг 8. Сформируйте отчет

После проверки Сторонами оценки динамики продуктивности земель и деградации земель за отчетный и базовый периоды должны быть официально представлены КБО ООН. Сторонам также рекомендуется представлять описания методологии, источников данных и точности данных в случае, если оценки получены на основе национальных данных. Также было бы полезно предоставлять информацию об особых случаях и проблемах, описывая любые отклонения от метода по умолчанию и предоставляя обоснование для принятия другой методологии. Для этой цели в конце формы отчетности на платформе PRAIS 4 предусмотрено поле для общих замечаний.

Информация о динамике продуктивности земель и деградации продуктивности земель должна быть представлена в км2 для всей площади страны.

Если наборы данных по умолчанию заменяются национальными данными о почвенно-растительном покрове, странам рекомендуется предоставить соответствующие геопространственные данные и метаданные на платформе PRAIS 4.

Карты, подготовленные с использованием стандартных или национальных данных о динамике продуктивности земель и снижении продуктивности земель за базовый и отчетный периоды, будут созданы на платформе PRAIS 4. Эти карты будут содержать информацию о:

• динамике продуктивности земель за базовый период;

• динамике продуктивности земель за отчетный период;

• снижении продуктивности земель за базовый период;

• снижении продуктивности земель за отчетный период.

1.2.4. Зависимости

Данные о продуктивности земель основаны на данных о почвенно-растительном покрове, представленных в рамках СЦ 1-1 для разбивки классов продуктивности земель согласно семи классам почвенно-растительного покрова КБО ООН. Поле «процент от общей площади земель» в отчетных таблицах СЦ1-2.T5 и СЦ1-2.T6 зависит от общей площади земель, указанной в таблице СЦ1-1.T1.

1.2.5. Проблемы

Доступность и качество данных

• Пространственное разрешение международных данных не всегда может подходить для получения достаточно подробного представления динамики продуктивности земель на национальном уровне, особенно для МОСТРАГ или горных стран.

• Продуктивность земель в определенных климатических зонах, где ежегодный вегетационный период сильно варьируется или неустойчив, или где растительность редка или отсутствует, трудно точно измерить, в результате чего данные по этим районам отсутствуют. Районы с густой растительностью и круглогодичным ростом, как области влажных тропиков, также могут демонстрировать незначительные различия в продуктивности, что снижает достоверность данных.

Аналитический подход

• Важно учитывать, что применение 16-летнего окна для отчетного периода продуктивности земель по сравнению с четырехлетним окном для изменений почвенного покрова и запасов ПОУ, вероятно, увеличит влияние продуктивности (по сравнению с другими показателями), когда они будут объединены для подсчета показателя 15.3.1 ЦУР.

1.2.6. Краткие выводы (основные действия)

Основные действия по представлению отчетности о динамике продуктивности земель заключаются в следующем:

1. Выберите набор данных изображений: КБО ООН предоставляет данные по умолчанию, которые могут быть проверены и одобрены на официальном уровне. Если Стороны решат использовать альтернативные источники данных, они должны проверить их соответствие минимальным требованиям, перечисленным в таблице 11, и выполнить шаги 2-6, описанные ниже.

2. Выберите индекс продуктивности: в качестве индекса по умолчанию рекомендуется использовать НРВИ; однако страны могут выбрать альтернативные индексы, которые лучше соответствуют динамике продуктивности местных земель.

3. Оцените годовую продуктивность: для каждого пикселя оцените годовую продуктивность как интеграл значений от начала до конца вегетационного периода выбранного индекса продуктивности.

4. Рассчитайте показатели продуктивности земли: для каждого пикселя оцените показатели тенденции, состояния и производительности.

5. Комбинируйте показатели продуктивности для оценки снижения продуктивности земель за базовый период: используя таблицу 12 в качестве руководства, объединяйте показатели, чтобы определить, произошло ли ухудшение или улучшение пикселя за базовый период.

6. Комбинируйте показатели продуктивности для оценки деградации продуктивности земель за отчетный период: используя таблицу 13 в качестве руководства, объедините показатели для определения динамики продуктивности земель (пять классов устойчивых траекторий продуктивности земель) и состояния деградации продуктивности земель за отчетный период (три класса состояния деградации). Если используются национальные данные о продуктивности земель, выполните расчеты в Trends.Earth и внесите эту информацию в таблицы с СЦ1-2.T1 по СЦ1-2.T6.

7. Проведите проверку результатов: проверку оценок продуктивности земель и связанной с ними деградации земель рекомендуется проводить соответствующим национальным органам власти для оценки точности результатов и выявления любых ложноположительных и ложноотрицательных ситуаций, о которых можно сообщить в формах СЦ 1-4 (показатель 15.3.1 ЦУР).

8. Подготовьте отчеты: после проверки Сторонами данные и вспомогательная описательная информация за отчетный и базовый периоды должны быть официально представлены в КБО ООН.

1.2.7. Дополнительная литература

• Руководство по эффективной практике для показателя 15.3.1 ЦУР: Доля деградированных земель в общей площади земель (версия 2). Глава 4: Продуктивность земель (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land).

• Cherlet, M., Hutchinson, C., Reynolds, J., Hill, J., Sommer, S., von Maltitz, G. (Eds.), Всемирный атлас опустынивания, Издательство Европейского союза, Люксембург, 2018 год.

• Документация веб-сайта Trend.Earth (https://trends.earth/docs/en/).

1.3. СЦ 1-3 — Тенденции в области накопления углерода над и под землей

1.3.1. Введение

Запасы углерода отражают интеграцию множества процессов, влияющих на рост растений, а также на разложение, которые в совокупности контролируют выгоды и потери от наземных запасов органического вещества. Они являются элементарными для широкого спектра экосистемных услуг, а их уровни и динамика отражают тип почвы, методы землепользования и управления землей.

Как указано в решении 22/СОР.11 КБО ООН, запас почвенного органического углерода (ПОУ) является показателем, используемым в настоящее время для оценки запасов углерода, и будет заменен общим запасом углерода в наземных системах после ввода показателя в эксплуатацию.

Методология КБО ООН для оценки доли деградированных земель к общей площади земель (т. е. показатель 15.3.1 ЦУР) использует запасы ПОУ в качестве показателя общего качества почвы, связанного с круговоротом питательных веществ в почве, агрегированной стабильностью почвы и структурой почвы, с прямыми последствиями для инфильтрации воды, уязвимости к эрозии и, в итоге, продуктивности растительности, а в сельскохозяйственных условиях — урожайности.

Основным результатом процесса отчетности по СЦ 1-3 является набор официально проверенных оценок запасов ПОУ в верхних 30 сантиметрах (см) почвы (в тоннах на гектар) для каждого из семи классов почвенно-растительного покрова КБО ООН и переходов почвенного покрова, а также их значения с точки зрения выявления деградации земель.

Процесс национальной отчетности может быть упрощен за счет представления базовых данных по умолчанию, полученных из набора данных SoilGrids250m Международного справочного и информационного центра по почвам (ИСРИК); оценки изменений запасов ПОУ по умолчанию получены с использованием модифицированной методологии Межправительственной группы экспертов по изменению климата (МГЭИК) уровня 1 для составления национальных кадастров парниковых газов для минеральных почв.

Стороны могут дополнять/заменять эти данные национальными данными (метод уровня 2), определяя запасы ПОУ по цифровым почвенным картам с высоким пространственным разрешением или по результатам полевых измерений. Стороны, компетентные в более сложных методах отчетности о запасах ПОУ, включающих наземные измерения и моделирование, могут использовать метод уровня 3.

1.3.2. Предварительные условия для представления отчетности

• Подробное ознакомление с главой 5 Руководства по эффективной практике для показателя 15.3.1 ЦУР, которая предоставляет базовую информацию о процессах, регулирующих формирование и выделение запасов ПОУ, и подробно описывает методологию, используемую для оценки изменений ПОУ.

• Данные, соответствующие минимальным стандартам, перечисленным в таблице 14 ниже.

• Группа национальных экспертов, официально назначенных национальными властями для проверки результатов анализа ПОУ или разработки и внедрения специальной методологии, если вместо значений по умолчанию используются национальные данные. К ключевым учреждениям относятся национальное статистическое управление страны, министерство окружающей среды, министерство сельского хозяйства (особенно отдел по вопросам почв), центр дистанционного зондирования, а также университеты и исследовательские центры.

• Понимание уровней отчетности и решение о том, какой уровень подходит для страны, до начала процесса отчетности.

1.3.3. Процесс отчетности и пошаговая процедура

Описание пошаговой процедуры представления отчетности приводится ниже. Если Стороны решат использовать данные по умолчанию (т. е. использовать метод уровня 1), шаги 2, 3 и 4 следует пропустить.

Шаг 1. Выберите метод оценки

Стороны могут использовать три метода для определения базовых запасов ПОУ и оценки изменений в запасах ПОУ. Эти методы соответствуют руководящим принципам МГЭИК[^4] и включают наборы данных и варианты обработки с повышением уровня точности и сложности.

• Метод уровня 1 использует широкие методы с данными по умолчанию и полезен там, где данные и возможности конкретной страны ограничены или недоступны. Оценки изменения запасов ПОУ основаны на уравнениях, описанных в руководящих принципах МГЭИК, которые кратко изложены в главе 5 Руководства по эффективной практике для показателя 15.3.1 ЦУР.

  Метод уровня 1 предполагает, что после изменений в землепользовании/управлении в течение 20-летнего периода происходят изменения в запасах углерода, после чего достигается новый равновесный запас. Метод уровня 1 использует информацию об изменении почвенно-растительного покрова наряду с факторами изменения запасов (т. е. фактором землепользования, фактором управления и входным фактором, если таковые имеются) для оценки изменений в запасах углерода. Базовый уровень запасов ПОУ основан на эталонных запасах ПОУ под естественной растительностью, стратифицированных по типу климата/почвы. В качестве альтернативы значениям по умолчанию МГЭИК эталонные запасы могут быть определены по глобальным цифровым картам ПОУ.

  Что касается факторов изменения, то метод уровня 1 во многом зависит от изменения почвенно-растительного покрова и/или изменений в управлении земельными ресурсами для оценки изменений запасов ПОУ, а также определения границ водно-болотных угодий в качестве индикатора органических почв.

  Влияние землепользования и управления на ПОУ различается в зависимости от типов минеральных и органических почв. Запасы углерода в органических почвах не могут быть рассчитаны напрямую с помощью метода уровня 1, который оценивает только годовой поток углерода из органических почв. Для органических почв метод использует годовой коэффициент выбросов для оценки потерь углерода в результате осушения и/или пожара. Потери от органических почв оцениваются с использованием адаптации уравнения 2.2 из главы 2 «Дополнения к Руководящим принципам МГЭИК: водно-болотные угодья».

  Подробное описание метода уровня 1 приведено в разделе 5.2.6.1 Руководства по эффективной практике для показателя 15.3.1 ЦУР.

• Метод уровня 2 использует дополнительные данные для конкретной страны, такие как факторы изменения для конкретной страны, эталонные запасы ПОУ, климатические регионы, типы почв и/или системы классификации управления земельными ресурсами, в дополнение к данным по умолчанию. Для всех этих компонентов или любого подмножества могут быть получены значения для конкретной страны, которые затем будут объединены со значениями по умолчанию. Эталонные запасы ПОУ могут быть определены по национальным цифровым почвенным картам или по измерениям, проведенным в ходе национальных исследований почв.

  Подробное описание метода уровня 2 приведено в разделе 5.2.6.2 Руководства по эффективной практике для показателя 15.3.1 ЦУР.

• Метод уровня 3 является наиболее сложным, включающим наземные измерения и моделирование, и рекомендуется только для стран, обладающих достаточным техническим потенциалом и данными. Он включает в себя более совершенные методы, которые лучше отражают годовую изменчивость потоков, такие как цифровое картографирование почв для конкретной страны и временные ряды пространственных данных о землепользовании/управлении и климате, в сочетании с откалиброванными и проверенными моделями на основе процессов и/или кадастром на основе измерений с сетью мониторинга.

Шаг 2. Оцените имеющиеся данные

КБО ООН предоставляет предварительно заполненные данные на платформе PRAIS 4. Набор данных SoilGrids250m ИСРИК используется для оценки базового уровня запасов ПОУ по умолчанию. Оценки изменений запасов ПОУ по умолчанию основаны на модифицированном методе уровня 1 для минеральных почв[^5]. Поскольку в настоящее время нет известных глобальных данных с достаточным разрешением для получения информации об управлении и входных факторах изменений, динамическим компонентом, информирующим о тенденциях ПОУ, является почвенный покров, используемый в качестве индикатора для изменений в землепользовании.

Однако Стороны могут представлять свои оценки с использованием национальных данных о запасах ПОУ (применяя подход уровня 2 или уровня 3), если они соответствуют спецификациям, перечисленным в таблице 14.

Таблица 14. Спецификации данных для показателя СЦ 1-3

Единица	Спецификации
	Данные по умолчанию	Национальные данные
Вводные данные (для получения оценок запасов почвенного органического углерода (ПОУ))	Набор данных SoilGrids250m Международного информационно-справочного центра по почвам (ИСРИК)	Наземные наблюдения и измерения
Выходные данные (Продукты оценок запасов ПОУ с сеткой координат)	Годовые продукты запасов ПОУ с сеткой координат за базовый и отчетный периоды	Продукты запасов ПОУ с сеткой координат за базовый и отчетный периоды с максимально близкими к годовым данными
Классификация	Значения содержания ПОУ (тонны) в первых 30 см почвы в непрерывном режиме. Произвольное >10% чистое сокращение запасов ПОУ в первых 30 см почвы за 20 лет используется в качестве порогового значения для определения деградации.	В качестве порогового значения для определения деградации предлагается произвольное >10% чистое сокращение запасов ПОУ в первых 30 см почвы между базовым и отчетным периодом.
Пространственное разрешение	250 м	Желательное пространственное разрешение составляет 100 м или более.
Качество	Точность набора данных SoilGrids250m ИСРИК составляет от 30% до 70%	Это больше или равно точности данных по умолчанию
Метаданные	Информация о метаданных предоставляется с данными по умолчанию в Trends.Earth.	Минимальное содержание метаданных в расчете на обязательные поля указано в Приложении II.

Стороны, которые являются членами Глобального почвенного партнерства и предпочитают использовать метод уровня 2, могут также рассмотреть Глобальную карту почвенного органического углерода (GSOCmap) в качестве альтернативы базовым данным по запасам ПОУ по умолчанию.

Другие соответствующие источники данных перечислены в Приложении C Руководства по эффективной практике для показателя 15.3.1 ЦУР.

Шаг 3. Определите базовый запас почвенного органического углерода и состояние деградации

Оценка изменения степени деградации ПОУ с течением времени требует расчета степени деградации ПОУ за базовый период. Для этого необходимо сравнить оценки запасов ПОУ в 2015 году (базовый год) с таковыми за один другой предыдущий год (обычно 2000 год) для измерения изменений запасов ПОУ для каждого типа почвенного покрова. Абсолютное численное значение запасов ПОУ для каждого класса почвенного покрова за базовый период определяется количественно путем усреднения годовых значений за длительный (10–15 лет) период до 2015 года (t0). Наличие ежегодных продуктов в области почвенно-растительного покрова позволяет экстраполировать тенденцию, соответствующую историческим данным ПОУ.

Например, в наборе данных по умолчанию, предоставленном для базового периода, изменения ПОУ были получены на основе комбинации данных SoilGrids250m и годовых данных ESA CCI-LC и оценены с использованием коэффициентов изменения МГЭИК, усредненных за 20 лет, а затем применялись на ежегодной основе в период с 2000 по 2015 год.

Руководство по эффективной практике для показателя 15.3.1 ЦУР включает следующие два варианта оценки начального базового состояния (t0) в различных временных масштабах для показателя запасов ПОУ:

1. Установите контрольный показатель запасов ПОУ, с которым можно сравнить изменения, другими словами, оценить, являются ли средние запасы ПОУ за базовый период низкими, высокими или средними по отношению к некоторому потенциальному значению для данного климата или типа почвы, и определите состояние деградации (т. е. наличие/отсутствие деградации). Обновленное справочное руководством МГЭИК (с учетом уточнения руководящих принципов МГЭИК в 2019 году) для запасов ПОУ в условиях местной растительности, отражающий климатические регионы и типы почв по умолчанию, можно было бы считать эталонным, но в идеале будут использоваться национальные эталонные показатели (например, полученные из в основном ненарушенных систем). Затем определение начального базового состояния будет оцениваться путем сравнения наблюдаемого среднего значения с эталонным показателем с использованием определенных верхних и нижних границ. Если оценки запасов ПОУ ниже нижней границы контрольного показателя, земля считается подвергнувшейся деградации. На этот параметр влияет точность обновленных значений МГЭИК 2019 года по умолчанию для эталонных запасов ПОУ, которые, несмотря на улучшения по сравнению со значениями МГЭИК 2006 года по умолчанию, в некоторых случаях все еще содержат значительные ошибки.

2. Используйте изменение/состояние за базовый период (2000–2015 гг.), чтобы установить начальный базовый статус деградации каждого пикселя (аналогичный подход, используемый для продуктивности земли). Поскольку запасы ПОУ, вероятно, будут меняться в течение более длительных (от многолетних до десятилетних) периодов, рекомендуется использовать «эпохи» (например, сравнивая запасы ПОУ 2013–2015 годов с запасами ПОУ 2000–2002 годов), а не значения за один год для определения «траектории» и относительных изменений. Затем две эпохи сравниваются для определения изменений, произошедших за базовый период. Отрицательные изменения с произвольным снижением ПОУ >10% d отражают деградацию ПОУ.

На более высоких уровнях оценка изменения запасов ПОУ за базовый период может основываться на интеграции геопространственных данных с данными из других источников, таких как полевые эксперименты, парные участки, области мониторинга, научные исследования и обзоры в области управления земельными ресурсами. В этом случае исходные данные могут быть получены двумя различными способами:

• В качестве оценок общих запасов ПОУ для конкретной стратификации землепользования/управления, которые могут быть получены из глобальных наборов данных путем применения значений по умолчанию к данным о почвенно-растительном покрове или с использованием национального подхода, при котором страны используют национальные данные и методы, дающие результаты, сопоставимые с результатами, полученными методами по умолчанию.

• Как пространственно четкие базовые состояния, где необходимо будет определить соответствующее разрешение (рекомендованное пространственное разрешение составляет 100 м). Платформа PRAIS 4 включает предварительно заполненные базовые данные ПОУ для каждого класса почвенно-растительного покрова, однако при этом позволяет Сторонам вводить свои собственные данные ПОУ в таблицы отчетности.

Платформа PRAIS 4 включает предварительно заполненные базовые данные ПОУ для каждого класса почвенно-растительного покрова, но также позволяет Сторонам вводить свои собственные данные ПОУ в таблицы отчетности.

Шаг 4. Оцените изменение запасов почвенного органического углерода

Примечание

Соответствующие области платформы PRAIS 4: таблицы СЦ1-3.T1, СЦ1-3.T2, СЦ1-3.T3 и СЦ1-3.T5

Рекомендуемый метод оценки изменений запасов ПОУ использует тенденцию (или направление изменения) запасов ПОУ, наблюдаемую в течение отчетного периода, а также величину относительного изменения запасов ПОУ между базовым уровнем и отчетным периодом. Этот подход только оценивает, произошло ли (значительное) негативное изменение между базовым уровнем и отчетным периодом, и не позволяет сделать никаких предположений о первоначальном состоянии запасов ПОУ.

После того, как базовые запасы ПОУ (SOC_t0) и запасы ПОУ на конец отчетного периода (SOC_tn) для данной отчетной единицы были последовательно оценены (с использованием любого из методов уровня 1-3), относительное процентное изменение запасов ПОУ рассчитывается следующим образом:

T_SOC = (( SOC_tn - SOC_t0 )/ SOC_t0) x 100

Где:

T_SOC = относительное изменение почвенного органического углерода для единицы отчетности (%)

SOC_t0 = базовый запас почвенного органического углерода для единицы отчетности (тонны углерода на гектар)

SOC_tn = запас почвенного органического углерода за заключительный отчетный период для отчетной единицы (тонны углерода на гектар).

Для оценки изменений в запасах ПОУ КБО ООН предлагает два альтернативных подхода:

1. Первый метод основан на тестах на статистическую значимость и сравнивает средний запас ПОУ с верхней и нижней границами среднего базового ПОУ для одной и той же единицы земли. Если среднее значение для одной и той же единицы земли снижается:

   • a) за пределами нижних границ 95-процентного доверительного интервала (измеренного как удвоенное стандартное отклонение), земля считается подвергнувшейся деградации (значительное снижение ПОУ);

   • b) за пределами верхних границ 95-процентного доверительного интервала (измеренного как удвоенное стандартное отклонение), следует считать, что состояние земли улучшается (значительное увеличение ПОУ);

   • c) в пределах 95-процентного доверительного интервала, то состояние земли следует расценивать как стабильное (переход отсутствует).

   Альтернативный статистический подход заключается в оценке 95-процентного доверительного интервала разницы в запасах ПОУ между базовым уровнем и отчетным периодом для каждой единицы земли путем объединения неопределенностей, как описано выше. Если 95-процентный доверительный интервал разницы не покрывает ноль, то изменение является значительным.

   Учитывая высокую пространственную изменчивость данных по запасам ПОУ, может быть так, что доверительные интервалы окажутся значительными, и, таким образом, с помощью двух описанных выше статистических подходов не удастся обнаружить существенных изменений, даже если происходит деградация земли.

2. Второй метод заключается в оценке как направления изменений, так и величины относительного процентного изменения запасов ПОУ относительно некоторого определенного порога между базовым и отчетным периодом. Затем метод выявления статуса изменения для запасов ПОУ будет определен как:

   • a) деградация: единицы отчетности с более чем, например, 10-процентным средним чистым сокращением запасов ПОУ между базовыми и текущими наблюдениями;

   • b) отсутствие деградации: единицы отчетности с менее, чем, например, 10-процентным средним чистым сокращением, отсутствием изменений или средним чистым увеличением запасов ПОУ между базовыми и текущими наблюдениями.

В качестве отправной точки предлагается произвольный порог изменения >10 процентов. Потребуется последующее уточнение и обоснование этого порогового значения.

Стороны могут принять решение об использовании порогового значения, отличного от 10 процентов, на основе их знаний о стране и анализа национальных данных.

На платформе PRAIS 4 представлены предварительно заполненные данные за отчетный период, полученные из данных по умолчанию, которые должны быть приняты Сторонами или заменены национальными данными. Сторонам, решившим использовать свои собственные данные ПОУ, рекомендуется использовать Trends.Earth для (i) оценки изменений ПОУ; и (ii) выявления потенциально деградированных земель.

Шаг 5. Проверьте результаты

Метод по умолчанию основан на данных, полученных в результате оценки изменения почвенно-растительного покрова в сочетании с эталонными значениями и коэффициентами выбросов, полученными из таблиц МГЭИК по умолчанию, соответствующих различным типам континентального почвенно-растительного покрова и режимам управления. Таким образом, полученные оценки дают ограниченное представление о том, как запасы углерода изменяются на субнациональном уровне, и демонстрируют большую неопределенность. Это может повлиять на надежность оценок изменений ПОУ применительно к местным землям. Поэтому для выявления и определения ситуаций, в которых уровень достоверности полученных результатов может быть низким, необходим вклад национальных экспертов. Этот вклад будет способствовать качественной оценке надежности полученных результатов.

Шаг 6. Сформируйте отчеты

Стороны, применяющие подход уровня 1, могут официально представить данные по умолчанию, доступные на платформе PRAIS 4. Таблица СЦ1-3.T1 на платформе PRAIS 4 отображает предварительно рассчитанные оценки запасов ПОУ в верхнем слое почвы (глубиной до 30 см) на класс почвенного покрова на национальном уровне, выраженные в тоннах на гектар. Эти данные по умолчанию должны быть проверены Сторонами перед представлением или заменены альтернативными национальными источниками данных, если Стороны используют подход уровня 2 или уровня 3.

Изменения запасов ПОУ для каждого изменения почвенно-растительного покрова (рассчитываются Trends.Earth) представлены в таблицах СЦ1-3.T2 и СЦ1-3.T3. Данные включают чистое изменение площади в км2, а также начальные, окончательные значения и изменения запасов ПОУ как за базовый, так и за отчетный периоды. Результаты анализа деградации ПОУ на основе изменений запасов ПОУ представлены в таблицах СЦ1-3.T4 и СЦ1-3.T5.

Карты с данными по умолчанию или национальными данными, представляющими запасы ПОУ, изменения запасов ПОУ и деградацию ПОУ за базовый и отчетный периоды, доступны через платформу PRAIS 4. Карты отражают:

• запасы ПОУ в начальный год базового периода (2000 год);

• запасы ПОУ в базовом году (2015 год);

• запасы ПОУ в последнем отчетном году;

• изменение запасов ПОУ за базовый период;

• изменение запасов ПОУ за отчетный период;

• деградацию ПОУ за базовый период;

• деградацию ПОУ за отчетный период.

Для оценок, полученных на основе национальных данных, Стороны могут также предоставить описание методологии, используемой для оценки запасов ПОУ, изменений запасов ПОУ и относительной деградации ПОУ, используя поле «Общие замечания».

1.3.4. Зависимости

Оценки изменений запасов ПОУ зависят от данных о почвенно-растительном покрове, представленных в разделе СЦ 1-1, и общей площади земель, приведенной в таблице СЦ1-1.T1.

1.3.5. Проблемы

Доступность данных

• Подробные данные о запасах ПОУ, как правило, отсутствуют как на глобальном, так и на национальном уровнях. Текущие данные получены на основе сочетания современных и устаревших данных и не являются полностью интегрированными и согласованными с течением времени. Будущие улучшения данных должны включать стандартизацию, доступность, более высокое пространственное разрешение и улучшенные оценки неопределенности.

• Изменения запасов ПОУ в основном рассчитываются на основе изменений почвенно-растительного покрова, в то время как факторы управления и ввода часто не учитываются из-за отсутствия данных. Для будущей отчетности следует рассмотреть применимые методы последовательного сбора и обработки соответствующих данных для включения факторов управления в оценки ПОУ.

Нерешенные проблемы

• Существует проблема, связанная с засушливыми землями, где отсутствует верхний слой почвы. Необходимо обновить методологию, чтобы в полной мере учитывать такие особые случаи и соответствующим образом корректировать расчеты.

• Эрозия и/или осаждение почвы могут оказывать значительное воздействие на измеренные запасы ПОУ, но их влияние на изменения запасов включено в оценки изменений в землепользовании и почвенно-растительном покрове. Стороны могут рассмотреть возможность включения эрозии и/или осаждения почвы в качестве параметров для внедрения метода уровня 3.

1.3.6. Краткие выводы (основные действия)

Основные действия по представлению отчетности об изменениях ПОУ заключаются в следующем:

1. Выберите метод оценки: в зависимости от их технических возможностей и наличия национальных данных стороны могут выбрать один из трех предложенных уровней методов для представления национальных данных в КБО ООН для оценки изменений запасов ПОУ.

2. Оцените имеющиеся данные: на основе уровня, который считается наиболее подходящим для отчетности страны, оцените пригодность данных по умолчанию. Если они не подходят, выберите альтернативные источники данных и убедитесь, что они соответствуют минимальным спецификациям, перечисленным в таблице 14 выше.

3. Определите базовый запас ПОУ и состояние деградации: оцените средний запас ПОУ в верхнем слое почвы (0–30 см) для каждого класса почвенно-растительного покрова и определите начальный статус деградации в течение базового периода (t0), используя один из двух вариантов, описанных в шаге 2. По умолчанию для определения состояния деградации базового уровня будет использовано относительное изменение ПОУ за базовый период (2000–2015 гг.).

4. Оцените изменение запасов ПОУ: сообщите о чистом изменении ПОУ для выявления основных изменений почвенно-растительного покрова. Укажите, произошло ли ухудшение, улучшение состояния ПОУ или не было отмечено никаких существенных изменений (стабильное состояние) на основе оценочных изменений запасов ПОУ между базовым уровнем и отчетным периодом. Можно использовать статистический подход, основанный на значимости изменений, или относительный подход, основанный на процентном изменении. По умолчанию земельные участки с относительным снижением запасов ПОУ более чем на 10% между базовым и отчетным периодами считаются подвергнувшимися деградации.

5. Проведите проверку результатов: проверку оценок изменений ПОУ и связанной с ними деградации земель рекомендуется проводить соответствующим национальным органам власти для оценки точности результатов и выявления любых ложноположительных и ложноотрицательных ситуаций, о которых можно сообщить в формах СЦ 1-4 (показатель 15.3.1 ЦУР).

6. Создайте отчеты: проверьте данные по умолчанию, предоставленные на платформе PRAIS 4 (для подхода уровня 1), или замените их национальными данными (для подходов уровня 2 или уровня 3). Включите описание, необходимое для описания национальных особенностей деградации земель на основе изменений ПОУ.

1.3.7. Дополнительная литература

• Руководство по эффективной практике для показателя 15.3.1 ЦУР: Доля деградированных земель в общей площади земель (версия 2). Глава 5: Запасы углерода над и под землей (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land).

• МГЭИК, 2006 год. Eggleston, S., Buendia L., Miwa K., Ngara T., and Tanabe K. (Eds). Руководящие принципы МГЭИК 2006 года для национальных кадастров парниковых газов. Межправительственная группа экспертов по изменению климата (МГЭИК)/Институт глобальных экологических стратегий (IGES), Хаяма, Япония.

• МГЭИК, 2013 год. Hiraishi, T., Krug, T., Tanabe, K., Srivastava, N., Baasansuren, J., Fukuda, M. and Troxler, T.G. (Eds). Дополнение 2013 года к Руководящим принципам МГЭИК 2006 года по национальным кадастрам парниковых газов: водно-болотные угодья. Межправительственная группа экспертов по изменению климата (МГЭИК), Швейцария.

• МГЭИК. 2019 год. Уточнения к Руководящим принципам МГЭИК 2006 года для национальных кадастров парниковых газов. In: Buendia, E., Tanabe, K., Kranjc, A., Baasansuren, J., Fukuda, M., Ngarize, S., Osako, A., Pyrozhenko, Y., Shermanau, P., Federici, S. (eds). Межправительственная группа экспертов по изменению климата, Женева, Швейцария.

• «Данные по умолчанию: методы и интерпретация. Руководящий документ для представления отчетности в КБО ООН в 2018 году» (https://prais.unccd.int/sites/default/files/helper_documents/3-DD_Guidance_EN_1.pdf).

1.4. СЦ 1-4 — Доля деградированных земель к общей площади земель (показатель 15.3.1 Целей устойчивого развития)

1.4.1. Введение

Деградация земель определяется как «снижение или потеря биологической или экономической продуктивности и сложности богарных пахотных земель, орошаемых пахотных земель или пастбищ, лесов и лесных массивов в результате сочетания факторов, включая методы землепользования и управления[^7]».

Используя три показателя, СЦ 1-1, СЦ 1-2 и СЦ 1-3 (далее именуемые субпоказателями), отчетность КБО ООН будет оценивать долю деградированных земель к общей площади земель, что также является показателем 15.3.1 ЦУР и единственным показателем, используемым для отслеживания прогресса в достижении цели 15.3: «К 2030 году вести борьбу с опустыниванием, восстановить деградировавшие земли и почвы, включая земли, затронутые опустыниванием, засухами и наводнениями, и стремиться к тому, чтобы во всем мире не ухудшалось состояние земель». В соответствии с решением 15/СОР.13 информация, собранная в национальных докладах, будет использоваться секретариатом в его качестве учреждения-хранителя показателя 15.3.1 ЦУР для содействия общей последующей деятельности и обзору Политическим форумом высокого уровня по устойчивому развитию.

Знание масштабов и местоположения деградированных земель имеет важное значение для достижения нейтрального баланса деградации земель (НСЗ) на национальном уровне и оказания поддержки Сторонам в установлении национальных добровольных целевых показателей.

Показатель15.3.1 ЦУР представлен в виде единой цифры, выраженной в км2, количественно определяющей площадь деградированных земель как долю от общей площади суши, которая определяется как общая площадь поверхности страны, исключая площадь, покрытую внутренними водами, такими как крупные реки и озера.

КБО ООН облегчает отчетность по показателю 15.3.1 ЦУР, предоставляя предварительно заполненные данные на платформе PRAIS 4 со значениями, полученными из наборов данных по умолчанию.

Стороны имеют возможность идентифицировать области «ложноотрицательных» или «ложноположительных» результатов при идентификации деградации. Форма отчетности на платформе PRAIS 4 позволяет предоставить полное описание этих мест, включая их географическое расположение, описание их масштабов и процессов, приводящих к ложноотрицательным/ложноположительным результатам.

Сторонам также рекомендуется определять как «горячие точки» и «яркие точки» районы, в которых наблюдаются наиболее очевидные и существенные изменения в (i) деградации земель и (ii) улучшении соответственно.

1.4.2. Предварительные условия для представления отчетности

• Подробное ознакомление с главой 2 Руководства по эффективной практике для показателя 15.3.1 ЦУР.

• Группа национальных экспертов, официально назначенных национальными властями для проверки достоверности оценок деградации земель. К ключевыми учреждениям относятся национальное статистическое управление страны, министерство окружающей среды, министерство сельского хозяйства, министерство водных ресурсов, метеорологический департамент, центр дистанционного зондирования, департамент продовольственной безопасности и питания, а также университеты и исследовательские центры. Консультации с национальным статистическим управлением особенно важны, учитывая его ответственность за обзор и проверку национальных оценок показателя 15.3.1 ЦУР до окончательного представления Статистическому отделу Организации Объединенных Наций для включения в Доклад о Целях в области устойчивого развития и Глобальную базу данных по показателям достижения ЦУР.

1.4.3. Процесс отчетности и пошаговая процедура

Описание пошаговой процедуры представления отчетности приводится ниже. Если Стороны решат использовать данные по умолчанию, шаг 1 не нужен.

Шаг 1. Рассчитайте показатель 15.3.1 Целей в области устойчивого развития

Примечание

Соответствующие области платформы PRAIS 4: таблица СЦ1-4.T1

Для расчета показателя 15.3.1 ЦУР результаты анализа деградации для каждого из субпоказателей интегрируются с использованием метода «один за один» (1OAO), в котором считается, что значительное сокращение или отрицательное изменение любого из трех субпоказателей включает деградацию земель. Результатом является двоичная оценка, в которой земельная единица (пиксель) либо подверглась деградации, либо нет.

Первые действия в рамках анализа изменений в деградации включают в себя установление исходных условий деградации земель. Базовый уровень устанавливает контрольную степень деградации земель, по которой оценивается прогресс в достижении цели 15.3 ЦУР и НСЗ за отчетный период. С практической точки зрения отслеживание изменений в масштабах деградированных земель для целей расчета показателя 15.3.1 ЦУР представляет собой трехэтапный процесс:

1. Рассчитайте степень деградации за базовый период (t0) с 1 января 2000 года по 31 декабря 2015 года, чтобы установить контрольный показатель для измерения прогресса в достижении показателя 15.3 ЦУР.

2. Рассчитайте степень деградации земли за отчетный период (tn) путем суммирования (i) площадей земель, где изменения в субпоказателях указывают на процесс деградации, и (ii) площадей земель, которые остались в состоянии деградации с базового периода (т. е. не их состояние не улучшилось).

3. Рассчитайте изменение степени деградации между базовым и отчетным периодами.

Общая площадь деградированных земель за базовый период и отчетный период, а также изменение площади между двумя периодами должны быть представлены в таблице СЦ1-4.T1. Кроме того, Стороны могут сообщить дополнительную информацию об используемом методе, например, если он отличается от подхода 1OAO, а также указать уровень достоверности оценок (высокий, средний или низкий).

Шаг 2. Определите ложные положительные и ложные отрицательные результаты

Примечание

Соответствующие области платформы PRAIS 4: таблица СЦ1-4.T3

Стороны имеют возможность определять области:

• «ложноположительной» деградации, когда процесс 1OAO неверно показал, что территория не подверглась деградации, даже если изменение состояния земель считается достаточно негативным, чтобы рассматривать землю как деградировавшую в контексте показателя 15.3.1 ЦУР; и

• «ложноотрицательной» деградации, при которой результат процесса 1OAO ошибочно признал область подвергнувшейся деградации.

Что такое ложноположительные результаты?

Примером может служить захват древесными сорняками пастбищ, что может повысить видимую продуктивность растений, даже если результат с точки зрения изменения состояния земли, как правило, остается отрицательным. Это ложноположительное или явное улучшение состояния земли. В процессе 1ОАО площадь, занятая древесными растениями, будет неправильно указана как не деградированная, даже если изменение состояния земель считается достаточно негативным, чтобы признать землю деградированной в контексте показателя 15.3.1 ЦУР. Аналогичный результат дает оценка земель, захваченных чужеродными видами растений.

Что такое ложноотрицательные результаты?

Примером является проблема, противоположная описанной выше, когда древесные сорняки (или инвазивные виды растений) удаляются в рамках процесса восстановления, что приводит к снижению кажущейся продуктивности. Обычно это приводит к появлению признаков деградации, даже цель работ заключается в восстановлении деградированных земель. В процессе 1OAO восстановленная территория будет неправильно помечена как деградированная.

Для областей, где выявлен ложноположительный или ложноотрицательный результат деградации, Стороны могут использовать средство просмотра пространственных данных PRAIS 4 для предоставления дополнительной пространственной детализации в дополнение к полям отчетности в таблице СЦ1-4.T3. Пространственное разграничение ложноположительных и ложноотрицательных областей следует проводить только в тех случаях, когда страны уверены в том, что им известны сроки, местоположение и масштабы этих алогичных процессов. Однако при представлении пространственной отчетности Стороны могут затем выбрать пересчет результатов процесса 1OAO в Trends.Earth и импортировать обновленные результаты. Без пространственного разграничения ложноположительных и/или ложноотрицательных земель существенно повлиять на отчетные данные невозможно.

Отчетность о ложноположительных и ложноотрицательных значениях с использованием платформы PRAIS 4 требует заполнения таблицы СЦ1-4.T3. Средство просмотра пространственных данных PRAIS 4 поддерживает заполнение этой таблицы пространственной информацией (в векторном формате). Однако это действие остается необязательным элементом, и таблицу все еще можно заполнить без предоставления пространственных данных. Информация о местоположении земель, их площади (автоматически заполняется средством просмотра пространственных данных PRAIS 4, если таковое используется), процессах, лежащих в основе ложноположительного/ложноотрицательного результата, и основании для их оценки должна сообщаться в дополнение к периоду, когда впервые был получен ложноотрицательный или ложноположительный результат. Стороны, которые используют средство просмотра пространственных данных PRAIS 4 для определения границ, могут применять информативную графику для интерпретации процентной доли общей очерченной площади, для которой выявлены улучшения или ухудшения по каждому субпоказателю. Эту графическую диаграмму следует использовать в качестве руководства, чтобы понять, какой субпоказатель дает ложноположительный или ложноотрицательный результат, выявленный в пределах предоставленного многоугольного участка.

Шаг 3. Оцените горячие точки и яркие точки

Примечание

Соответствующие области платформы PRAIS 4: таблицы СЦ1-4.T4 и СЦ1-4.T45

КБО ООН призывает Стороны сообщать о районах, в которых происходят наиболее очевидные и радикальные изменения. Они определяются следующим образом:

• горячие точки: районы, крайне уязвимые к деградации в отсутствие срочных восстановительных мероприятий;

• яркие точки: районы, которые не проявляют никаких признаков деградации или которые были восстановлены из деградированного состояния путем осуществления соответствующих мероприятий по восстановлению или посредством процессов планирования земельных ресурсов для предотвращения деградации.

Знания о местоположении и типе горячих точек/ярких точек могут способствовать разработке планов действий по устранению деградации, в том числе путем сохранения, реабилитации, восстановления и устойчивого управления земельными ресурсами.

Отчеты о горячих точках и ярких точках представлены в таблицах СЦ1-1.T4 и СЦ1-1.T5 платформы PRAIS 4 соответственно. Сторонам предлагается ввести соответствующую информацию, такую как местоположение, площадь, принятый процесс оценки, факторы/процессы, определяющие состояние земли, а также принятые и запланированные меры по восстановлению. Это пространственные таблицы, поэтому их следует заполнять с помощью инструментов географической информационной системы, доступных в средстве просмотра пространственных данных PRAIS 4. Это дополнительный и необязательный элемент, но такая информация, основанная на местоположении, может укрепить пространственные подходы к устойчивому управлению земельными ресурсами и помочь интегрировать меры реагирования на деградацию земель в масштабах ландшафта. Кроме того, КБО ООН может использовать эти пространственные данные для создания улучшенных информационных продуктов, демонстрирующих влияние Конвенции.

Шаг 4. Сформируйте отчеты

После проверки Сторонами оценки данных деградации земель за отчетный и базовый периоды должны быть официально представлены КБО ООН. Особые или аномальные ситуации и заметные проблемы, связанные с интерпретацией данных, которые могут повлиять на достоверность сообщаемых значений, должны быть указаны в описании. Для этой цели в конце формы отчетности на платформе PRAIS 4 предусмотрено поле «Общие замечания».

Информация о деградации земель должна быть представлена в км2 для всей страны.

Карты по умолчанию или карты, созданные в Тrends.Earth с использованием национальных данных, отражающих деградацию земли за базовый/отчетный период, доступны на платформе PRAIS 4. В частности, онлайн будут доступны следующие карты:

• доля деградированных земель к общей площади земель (показатель 15.3.1 ЦУР) за базовый период;

• доля деградированных земель к общей площади земель (показатель 15.3.1 ЦУР) за отчетный период;

• горячие точки деградации земли (для стран, предоставляющих пространственные данные на платформе PRAIS 4);

• яркие точки улучшения состояния земли (для стран, предоставляющих пространственные данные на платформе PRAIS 4).

1.4.4. Зависимости

Показатель 15.3.1 ЦУР зависит от общей площади земель, указанной в таблице СЦ1-1.T1. Таким образом, изменение этого числа приведет к изменению значения показателя.

Поля «Площадь» пространственных таблиц СЦ1-4.T3, СЦ1-4.T4 и СЦ1-4.T5 зависят от пространственных данных, созданных странами с помощью средства просмотра пространственных данных PRAIS 4. Однако они также могут быть заполнены вручную без предоставления вспомогательных пространственных данных.

1.4.5. Краткие выводы (основные действия)

Основные действия для представления отчетности по показателю 15.3.1 ЦУР заключаются в следующем:

1. Рассчитайте долю деградированных земель к общей площади земель (показатель 15.3.1 ЦУР): используя подход 1ОАО для объединения трех субпоказателей, рассчитайте степень деградации за базовый период и за отчетный период. Степень деградации земли за отчетный период (tn) рассчитывается путем суммирования (i) площадей земель, где изменения в субпоказателях указывают на процесс деградации, и (ii) площадей земель, которые остались в состоянии деградации с базового периода (т. е. не их состояние не улучшилось).

2. Выявите ложноположительные и ложноотрицательные процессы и предоставьте соответствующие обоснования в поддержку их оценки. В тех случаях, когда страны уверены в представлении информации о местоположении и масштабах этих процессов и в пересчете процесса 1ОАО для показателя 15.3.1 ЦУР с учетом выявленных областей, им следует использовать для этого средство просмотра пространственных данных PRAIS 4 (таблица СЦ1-4.T3).

3. Оцените горячие точки деградации земель и яркие точки улучшения земель с указанием их местоположения, масштабов и мер, принятых и/или планируемых для управления ими и обеспечения устойчивого развития районов (таблицы СЦ1-4.T4 и СЦ1-4.T5). Странам рекомендуется сообщать о горячих точках и ярких точках с помощью средства просмотра пространственных данных PRAIS 4.

1.4.6. Дополнительная литература

• Руководство по эффективной практике для показателя 15.3.1 ЦУР: Доля деградированных земель в общей площади земель (версия 2). Глава 2: Показатель 15.3.1 ЦУР: Доля деградированных земель к общей площади земель (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land).

• Научная концептуальная основа нейтрального баланса деградации земель (https://knowledge.unccd.int/publication/ldn-scientific-conceptual-framework-land-degradation-neutrality-report-science-policy).

---

1

Условные обозначения почвенно-растительного покрова КБО ООН по умолчанию для сводной отчетности представляют собой модифицированную версию категорий землепользования Межправительственной группы экспертов по изменению климата, в которой «водные объекты» отделены от «водно-болотных угодий» и сгруппированы в седьмой класс, включающий озера, реки и ручьи (естественные/искусственные, стоячие/текущие, внутренние/морские), искусственные водохранилища, прибрежные лагуны и дельты реки.

2

Расчет показателей производительности существенно зависит от определения LCEU. В отличие от показателей тенденций и состояния, которые оценивают изменения с течением времени, производительность представляет собой пространственное сравнение, и результаты могут измениться, если изменится площадь земли, для которой проводится анализ.

3

Чтобы избежать возможной переоценки максимального значения из-за наличия исключений, рекомендуется использовать 90-й процентиль значений продуктивности в пределах единицы земли в качестве фактического максимального значения индекса растительности (ЧППmax).

4

Руководящие принципы МГЭИК 2006 года для национальных кадастров парниковых газов и их уточнение, изданное в 2019 году, а также Дополнение 2013 года к Руководящим принципам МГЭИК 2006 года для национальных кадастров парниковых газов: водно-болотные угодья.

5

Для получения дополнительной информации см. «Данные по умолчанию: методы и интерпретация. Руководящий документ для представления отчетности в КБО ООН в 2018 году, доступный по адресу: https://prais.unccd.int/sites/default/files/helper_documents/3-DD_Guidance_EN_1.pdf.»).

7

Статья 1 Конвенции Организации Объединенных Наций по борьбе с опустыниванием.