1.战略目标（SO）1：改善受影响生态系统的状况，防治荒漠化/土地退化，促进可持续土地管理，并为实现土地退化零增长作出贡献

1.1. SO 1-1 – 土地覆盖趋势

1.1.1. 简介

土地覆盖是指在地球表面观测到的（生物）物理覆盖物。

《联合国防治荒漠化公约》（《荒漠化公约》）估算已退化土地面积占土地总面积的比例的方法（即可持续发展目标指标15.3.1）将土地覆盖变化作为自然和/或人工驱动因素及其他因素造成的生态系统动态变化的指标。

指标SO1-1报告过程的主要产出是一套经官方核实的土地覆盖类别范围的估计数、它们在国家一级的变化以及它们在土地退化方面的重要性。

通过提供以下内容为国家报告提供了便利：(i) 从现有的全球数据来源，即欧洲航天局气候变化倡议“土地覆盖”（欧空局CCI-LC）产品中获得的默认数据；以及(ii) 关于如何将不同土地覆盖类别之间的过渡解释为可能降低土地的生物或经济生产力和复杂性（退化）、改善土地或导致无变化（稳定）的过程的指导意见。

1.1.2.报告的先决条件

延伸阅读可持续发展目标指标15.3.1的良好做法指南第3章：已退化土地面积占土地总面积的比例（第2版），其中概述了土地覆盖指标、其定义和分类，以及评估土地覆盖退化的建议方法；
符合下表10所列最低标准的数据；
由国家主管部门正式提名的国家专家库，以核实所确定的土地覆盖变化的可靠性及其与主要土地退化过程的联系。这可能涉及地面实况勘测和/或组织对当地社区和关键知情人进行访谈。关键机构可能包括一国的国家统计局、环境部、农业部、水资源部、气象部门、遥感中心、粮食安全和营养部门，以及大学和研究中心。

1.1.3.报告流程和分步程序

报告的分步程序在下文中描述。如果缔约方决定使用默认数据，第3、4、5和6步就没有必要。

第1步：报告土地面积

注解

PRAIS 4平台中的相关区域：表SO1-1.T1

需要关于土地总面积、水体覆盖面积和国家总面积的信息，以计算已退化土地面积占土地总面积的比例（可持续发展目标指标15.3.1），但也需要计算跟踪其他战略目标进展情况的指标（例如SO 3-1：干旱土地占土地总面积的比例趋势）。这些信息对于调查可能的气候影响也很有用，这些影响有可能通过永久性水体的缩小或消失以及海岸线的丧失来确定。

要求从2000年到2015年每五年报告一次土地总面积、水体总面积和国家总面积的估计数，单位为平方公里（km2），然后是最近报告的年份。土地面积数据已预先填入报告表SO1-1.T1中。估计数是基于默认的土地覆盖数据，因此，它们可能与国家官方统计数据不同。预先填写的数据是可编辑的，因此可以调整。然而，必须确保与土地覆盖数据和可持续发展目标指标15.3.1估计值的一致性。任何改变都要在“注释”栏中说明理由。

第2步：确定关键的退化过程

注解

PRAIS 4平台中的相关区域：表SO1-1.T2

请缔约方列出可能导致土地资源枯竭的最相关的土地覆盖变化过程。关键过程可能包括砍伐森林、城市扩张或植被丧失。其中一些过程可以通过土地覆盖变化的图像分析发现，而其他过程可能只有通过实地观察才能发现。表7显示了可能导致土地退化的过程的例子，这些过程在PRAIS 4平台表SO1-1.T2的下拉菜单中被列为选项。菜单中未涵盖的其他过程可通过选择“其他”选项进行报告。

*表7. 一国可能确定的退化过程以及相应的土地覆盖过渡的例子*。
退化过程	开始土地覆盖状态	结束土地覆盖状态
城市扩张	草地、耕地、其他土地	居住区
森林砍伐	林地	草地、耕地、居住区
植被丧失（其他）	林地、草地、耕地	其他土地
淹没	植被覆盖、居住区、裸露的土壤	湿地
木本植物侵占	湿地、草地	林地
湿地排水	湿地	草地、耕地、居住区、其他土地

注：这些都是简单化的例子，将状态的改变归因于退化需要在国家层面进行仔细的评估。

第3步：选择土地覆盖图例

注解

PRAIS 4平台中的相关区域：表SO1-1.T3

土地覆盖信息应使用默认的《荒漠化公约》图例进行分类，其中包括用于汇总报告的七个广泛的土地覆盖类别，或者使用国家土地覆盖图例，以便监测关键的具体国家退化过程，并可与《荒漠化公约》的七个土地覆盖类别相统一。

默认的《联合国防治荒漠化公约》土地覆盖图例包括以下七个类别：树木覆盖区、草地、耕地、湿地、人造地表、其他土地和水体[^1]。

必须强调的是，SO 1-1报告的目的是体现和记录过去和正在进行的导致土地退化的关键土地覆盖变化，而不是报告一个完全全面的国家土地覆盖图例，其中列出一个国家内可能出现的所有土地覆盖类别。因此，国家土地覆盖图例应进行定制，只包括在第2步中报告的体现和监测土地退化过程所需的最低数量的类别。

如果一国选择使用国家土地覆盖图例，它们应在表SO1-1.T3中填写国家土地覆盖类别，说明它们如何与默认的七个《荒漠化公约》土地覆盖类别相对应。强烈建议各国用数量有限的相关类别来制作图例。这将使报告更易于管理，并将减少第4步中描述和报告的过渡。参照可持续发展目标指标15.3.1的良好做法指南，图例应为：

胜任，用于体现被确定为重大的退化过渡地带；
可用，以便现有的观测数据可以区分图例中的类别；以及
详尽，以便该国的全部土地面积都可以归入图例中的类别，并随时间的推移进行监测。

《荒漠化公约》鼓励缔约方尽可能使用联合国粮食及农业组织（粮农组织）的土地覆盖元语言(LCML)，该语言为土地覆盖的定义和解释提供了一种结构化的方法。LCML是各种土地覆盖分类的概念和结构支柱，包括欧空局CCI-LC产品使用的土地覆盖图例。

表8显示了《荒漠化公约》默认图例和欧空局CCI-LC图例之间的转换。

*表8. 欧洲航天局气候变化倡议“土地覆盖”图例的默认重新分类，对照向《荒漠化公约》报告所需的七个土地覆盖类别*
《荒漠化公约》		欧洲航天局气候变化倡议“土地覆盖”
代码	标签	代码	标签
1	树木覆盖区	50	乔木覆盖、阔叶、常绿，封闭到开放(>15%)
		60	乔木覆盖、阔叶、落叶，封闭到开放(>15%)
		61	乔木覆盖、阔叶、落叶，封闭(>40%)
		62	乔木覆盖、阔叶、落叶，开放(15-40%)
		70	乔木覆盖、针叶、常绿，封闭到开放(>15%)
		71	乔木覆盖、针叶、常绿，封闭(>40%)
		72	乔木覆盖、针叶、常绿，开放(15-40%)
		80	乔木覆盖、针叶、落叶，封闭到开放(>15%)
		81	乔木覆盖、针叶、落叶，封闭(>40%)
		82	乔木覆盖、针叶、落叶，开放(15-40%)
		90	乔木覆盖，混合叶型（阔叶和针叶）
		100	镶嵌式乔木和灌木(>50%)/草本植物覆盖(<50%)
2	草地	110	镶嵌式草木覆盖(>50%)/乔木和灌木(<50%)
		120	灌丛
		121	常绿灌木林
		122	落叶灌木林
		130	草地
		140	地衣和苔藓
		151	稀疏树木(<15%)
		152	稀疏灌木(<15%)
		153	稀疏草本植物覆盖(<15%)
3	耕地	10	耕地，雨养
		11	草本植物覆盖
		12	乔木或灌木覆盖
		20	耕地，灌溉或洪水后
		30	镶嵌式耕地(>50%)/自然植被（乔木、灌木、草本植物覆盖）(<50%)
		40	镶嵌式自然植被（乔木、灌木、草本植物覆盖）(>50%)/耕地(<50%)
4	湿地	160	树木覆盖，水生或定期被淡水或半咸水淹没
		170	树木覆盖，水生，定期被盐水或半咸水淹没，红树林
		180	灌木或草本植物覆盖，淹没，淡水/半咸水
5	人造地表	190	城市地区
6	其他土地	200	裸露区域
		201	固结的裸露区域
		202	未固结的裸露区域
		220	永久冰雪
7	水体	210	水体

第4步：生成过渡矩阵

注解

PRAIS 4平台中的相关区域：表SO1-1.T4a和SO1-1.T4b

土地退化因具体情况而异，并在很大程度上取决于环境特征。土地退化过程不是独立的，减缓一种过程可能会导致另一种形式的退化加剧。通过定义过渡矩阵，缔约方必须决定哪些土地覆盖变化和过程预计会导致土地退化、改善或没有变化。

表9给出了一个《荒漠化公约》默认土地覆盖类别的过渡矩阵示例。该矩阵显示了对可能导致土地退化或改善的土地覆盖变化的建议解释。缔约方可将该矩阵作为一个初步框架，通过多方利益攸关方的参与过程，并考虑到国家和地方条件，对其进行评估和调整。

为完整起见，水体也包括在矩阵中，尽管为了计算可持续发展目标指标15.3.1，报告的重点是土地总面积。默认情况下，所有与水体相关的过渡地带都被设置为“稳定”，但如果在基线或报告期间水体范围的变化对土地覆盖产生了重大影响，缔约方可以改变这些数值。应该注意的是，内陆水体范围的任何变化都会影响到土地总面积，这需要进行相应的调整。

*表9. 使用《荒漠化公约》七个土地覆盖类别的土地覆盖过渡矩阵示例*
	最后类别
	树木覆盖区	草地	耕地	湿地	人造地表	其他土地	水体
原始类别
树木覆盖区	稳定	植被丧失	森林砍伐	淹没	森林砍伐	植被丧失	稳定
草地	植树造林	稳定	农业扩张	淹没	城市扩张	植被丧失	稳定
耕地	植树造林	农业退出	稳定	淹没	城市扩张	植被丧失	稳定
湿地	木本植物侵占	湿地排水	湿地排水	稳定	湿地排水	湿地排水	稳定
人造地表	植树造林	植被建立	农业扩张	湿地建立	稳定	撤消居住区	稳定
其他土地	植树造林	植被建立	农业扩张	湿地建立	城市扩张	稳定	稳定
水体	稳定	稳定	稳定	稳定	稳定	稳定	稳定

注解

土地覆盖变化过程用颜色编码为改善（绿色）、稳定（黄色）或退化（红色）。不可能发生的过渡用红色书写。请注意，这是一个过渡矩阵的示例，不应该被解释为不必考虑当地条件和关键退化过程而适合各国采用。

根据在第3步中选择的土地覆盖图例，缔约方将需要使用表SO1-1.T4a或SO1-1.T4b分别对(i)《荒漠化公约》默认土地覆盖类别；(ii)或国家土地覆盖类别提供其对土地覆盖过渡地带的解释。

PRAIS 4平台包括修改默认过渡矩阵数据的功能，并根据国家情况为每个过渡分配一个"-"或 "+"符号，取决于它是导致土地退化还是改善。然而，如果选择修改默认的过渡矩阵（即表SO1-1.T4a），应首先在Trends.Earth中编辑过渡矩阵，以便将所报告的过渡纳入SO 1-1产出和SDG指标15.3.1的计算中。仅在PRAIS 4中编辑过渡矩阵不会导致对SO 1-1的空间数据进行重新计算。

第5步：评估现有数据

《荒漠化公约》在PRAIS 4平台中提供了预填的默认数据，这些数据来自最新的欧空局CCI-LC数据集，目的是减轻报告负担。然而，如果缔约方符合表10所列的规格，则可以使用国家土地覆盖数据报告其估计数。

**表10**. SO 1-1指标的数据规格。
项目	规格
项目	默认数据（欧洲航天局气候变化倡议“土地覆盖”（欧空局CCI-LC）产品）	国家数据
数据类型	基于AVHRR、SPOT、PROBA-V和Sentinel-3卫星图像	来自国家和国际的分辨率更高的卫星图像、机载图像和/或实地观测以及国家/省的统计数据
分类	根据联合国粮食及农业组织（粮农组织）的土地覆盖分类系统（LCCS）划分的36个土地覆盖类别。出于报告目的，36个欧空局CCI-LC类别被汇总为《荒漠化公约》七个类别（汇总规则见本文件表8）。	与第2步中描述的《荒漠化公约》七个默认类别相兼容的土地覆盖分类。理想情况下，图例是基于粮农组织的LCCS/土地覆盖元语言（LCML）方法。然而，图例应简明扼要，只包括与所报告的土地退化过程相关的土地覆盖类别。
时间覆盖范围	从2000年起的年度数据	从2000年开始的年度数据将是最好的选择。然而，最起码要有2000年和2015年的数据（用于基线）以及报告期的最新年份的数据。
空间分辨率	300米(m)	所需的空间分辨率为100米或100米以上。如果没有这样的数据，建议使用默认数据或分辨率高于默认数据（300米）的数据。
准确性	74%	为了符合默认土地覆盖产品的数据质量，建议确保整体制图精度至少为74%。
元数据	元数据信息用Trends.Earth中的默认数据自动生成。	本文件附件二列出了最低限度的元数据信息清单。

第6步：确定土地覆盖退化的基线范围

注解

PRAIS 4平台中的相关区域：表SO1-1.T5、SO1-1.T6和SO1-1.T8

基线设定了基准，在随后的报告期，土地覆盖退化程度的变化要与该基准进行比较。确定基线范围时需要将基线期最后一年（基线年，即2015年）的土地覆盖与初始年（2000年）的土地覆盖进行比较，以估计哪些地方发生了变化（就土地覆盖过渡地带而言），计算每个土地覆盖类别的净面积变化，并根据过渡矩阵推断土地退化状况。使用一致的基线极其重要，因为它会影响到基线和报告期之间的变化计算结果。这些变化被用来监测缔约方在实现SO 1-1方面的进展。

PRAIS 4的表SO1-1.T6和SO1-1.T8分别提供了基线期土地覆盖变化和土地覆盖退化的国家默认估计数。可酌情接受、调整或用国家数据替代这些估计数。应在提供的注释框中输入支持性注释，以说明修改或替换默认数据的理由。鼓励选择使用国家数据的国家使用Trends.Earth来准备、分析并将其数据传输到PRAIS 4。Trends.Earth包括用于自动估计土地覆盖变化和土地覆盖退化的工具。

第7步：估计土地覆盖退化情况

注解

PRAIS 4平台中的相关区域：表SO1-1.T1、SO1-1.T5、SO1-1.T7和SO1-1.T9

表SO1-1.T5和SO1-1.T7分别提供了报告期内土地覆盖变化和土地覆盖退化的默认国家估计数。这些估计数的计算方法是将报告期最近一年（即默认数据为2019年）的土地覆盖与报告期最初一年（2016年）的土地覆盖进行比较。可酌情接受、调整或用国家数据替代这些估计数。

使用选定的数据、图例和过渡矩阵，缔约方可通过Trends.Earth生成报告期内的(i)土地覆盖变化；(ii)土地覆盖退化；(iii)土地覆盖改善；以及(iv)无变化的国家估计数，并将结果导入PRAIS 4平台，在那里可以创建相关地图。

第8步：验证结果

对土地覆盖变化的遥感解释在全球范围内差异很大，受到普遍的气候条件和土地管理做法的极大影响。这可能会影响到将全球数据来源的估计数应用于局部地区的可靠性，需要国家专家的投入才能确定和强调所获结果的置信度可能较低的情况。这种投入将有助于对估计数的可靠性进行定性评估。

第9步：生成报告

PRAIS 4平台能够报告关于土地覆盖、土地覆盖变化和土地覆盖退化的定量信息。在国家一级缺乏更准确和详细的数据的情况下，缔约方可向《荒漠化公约》正式提交默认的估计数。对于使用国家数据产生的估计数，缔约方应提供：

对图例和过渡矩阵的描述；
基线和报告期的国家土地覆盖数据集；
土地覆盖变化信息，包括土地覆盖面积变化矩阵和空间数据集，显示基于土地覆盖数据的退化、改善或无变化的区域。

应当以平方公里为单位报告整个国家的土地覆盖、土地覆盖变化和土地覆盖退化信息。只有受影响地区的报告应通过PRAIS 4平台上的一套单独表格进行。

如果默认数据集已被国家土地覆盖数据取代，鼓励各国将相关地理空间数据上传到PRAIS。任何上传到系统的空间数据都必须得到描述空间数据的适当元数据的支持，如元数据上传表单中所示。

默认地图或在Trends.Earth中使用代表基线期/报告期的土地覆盖、土地覆盖变化和土地覆盖退化的国家数据生成的地图，可在PRAIS 4平台上获取。具体而言，下列地图将在网上提供：

基线期最初一年（2000年）的土地覆盖图
基线期最后一年（2015年）的土地覆盖图
最近一个报告年度的土地覆盖图
基线期土地覆盖变化情况
报告期土地覆盖变化情况
基线期土地覆盖退化情况
报告期土地覆盖退化情况

还请缔约方就所使用的方法和程序提交说明，并使用“一般性注释”栏报告特殊情况和问题。

1.1.4. 依赖性

土地覆盖数据不仅用于报告SO 1-1，还用于对土地生产力和土壤有机碳（SOC）指标进行分层（SO 1-2和SO 1-3），并作为子指标之一来计算已退化土地面积占土地总面积的比例（SO 1-4）。

在表SO1-1.T1下申报的土地总面积推动了各SO后续报告要素的计算，这些要素将在报告手册的相应章节中被列为依赖于表SO1-1.T1。

1.1.5. 挑战

数据可用性和质量

默认数据的空间分辨率可能并不总是适合准确地表示国家一级的土地覆盖及其变化，特别是对于需要最高空间分辨率数据的小岛屿发展中国家或山区国家而言。如果有地方尺度的数据，用这些数据补充/完善国际数据分析，有助于提高结果的质量和可靠性。
为了分析和报告土地覆盖的变化，必须要有长期一致的数据（即使用相同的处理技术从同一数据源得出的数据）；这在国家和全球层面上往往是一个挑战。
在验证国家土地覆盖信息时可能需要在实地进行交叉核对，也需要与当地专家协商。这可能是一项耗时且费用昂贵的活动。使用不同的方法和技术（例如，使用现有航空摄影的实地工作样本、谷歌地球中的免费高分辨率图像）进行验证，可以大大减少成本和资源分配。

土地覆盖分类

国家土地覆盖图例和过渡矩阵可能会更准确地反映当地的退化过程和土地覆盖过渡地带，但可能会使需要描述的、可能存在的土地覆盖过渡地带的数量增加到无法管理的地步。虽然纳入一个国家的关键土地覆盖过渡地带很重要，但应考虑在信息的精确性和可管理性之间取得平衡。
现有的国家土地覆盖图和数据需要转换为《荒漠化公约》的七个类别。按要求将土地覆盖类别汇总到《荒漠化公约》的七个类别中，可能会部分降低原始数据的质量。将为使数据与国际标准相一致而应用的不确定性和概括性记录下来，可以为转换过程和产出的准确性提供参考。
向《荒漠化公约》提供的土地覆盖信息应长期保持一致；土地覆盖分类方法如有变化，就需要重新计算以前提交的国家估计数。

1.1.6. 总结（主要行动）

报告土地覆盖变化时需采取的主要行动如下：

关于土地面积的报告。关于土地总面积、水体覆盖面积和国家总面积的信息应在表SO1-1.T1中报告。
通过适当的协商程序确定关键的土地退化过程，并将结果插入表SO1-1.T2中。
选择土地覆盖图例，确保与《荒漠化公约》默认图例兼容。如果与《荒漠化公约》的默认图例不同，则在表SO1-1.T3中插入图例。
生成过渡矩阵。对于每一土地覆盖过渡地带，指出它是否可能导致退化、改善或稳定的状况。如果使用的是《荒漠化公约》的土地覆盖图例，则将此信息输入表SO1-1.T4a；否则，使用表SO1-1.T4b的国家图例。
选择要使用的数据；确保符合表10中所列的最低规格。
使用2000-2015年基线期的选定数据、图例和过渡矩阵，确定土地覆盖退化的基线范围。如果使用国家土地覆盖数据，请在Trends.Earth中进行计算，并将此信息输入表SO1-1.T5、SO1-1.T6和SO1-1.T8中。
使用报告期内的选定数据、图例和过渡矩阵，并根据对基线变化的评估，估算土地覆盖退化情况。如果使用国家土地覆盖数据，请在Trends.Earth中进行计算，并将此信息输入表SO1-1.T5、SO1-1.T7和SO1-1.T9中。
核实结果：建议由有关国家当局核实土地覆盖和相关的土地退化估计数，以评估结果的准确性，并确定可在SO 1-4表格中报告的任何假阳性和假阴性情况（可持续发展目标指标15.3.1）。
生成报告。核实报告中输入的定量信息的准确性，并包括所使用的方法和流程的叙述性信息。

1.1.7. 延伸阅读

可持续发展目标指标15.3.1的良好做法指南：已退化土地面积占土地总面积的比例（第2版）。第3章：土地覆盖和土地覆盖变化（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)。土地覆盖分类系统（LCCS）。分类概念和1.0版软件的用户手册。罗马：粮农组织（http://www.fao.org/3/y7220e/y7220e00.htm）。

1.2. SO 1-2 – 土地生产力的趋势

1.2.1. 简介

土地生产力是指土地的生物生产能力：维持人类生活的粮食、纤维和燃料的主要来源。《荒漠化公约》估算已退化土地面积占土地总面积比例的方法（即可持续发展目标指标15.3.1）使用土地生产力的变化作为土地健康和生产能力的长期变化指标。土地生产力反映了生态系统功能变化对植物和生物量增长的净影响。

土地生产力是根据代表净初级生产力（NPP）的地球观测数据计算的。植被指数，如归一化差异植被指数（NDVI）或增强型植被指数（EVI），经常被用作NPP的代用指标。

指标SO 1-2报告过程的主要产出是一套经官方核实的估计数，即每一土地覆盖类型中五类持续土地生产力轨迹的范围、它们在国家一级的变化以及它们在土地退化方面的重要性。

通过提供来自现有全球数据源的默认数据，即欧盟委员会联合研究中心（JRC）的土地生产力动态（LPD）数据集，为国家报告提供了便利。

1.2.2.报告的先决条件

延伸阅读可持续发展目标指标15.3.1良好做法指南第4章，其中概述了土地生产力，并详细说明了用于估计土地生产力变化的方法；
符合下表11所列规格的数据；
由国家主管部门正式提名的国家专家库，以核实土地生产力默认数据与实地情况的一致性，或者在国家数据优于默认数据的情况下，开发和实施一种定制的方法来估计三种土地生产力指标。关键机构可能包括一国的国家统计局、环境部、农业部、遥感中心以及大学和研究中心。

1.2.3.报告流程和分步程序

在估算土地生产力的退化时，需要：

绘制土地生产力退化图，作为基线期退化/未退化土地的二元表示；
绘制报告期内的土地生产力动态图，表明与基线相比已经退化、改善或保持稳定的地区。

报告的分步程序在下文中描述。如果使用默认数据，第2至6步就没有必要。

第1步：选择地球观测数据集

《荒漠化公约》提供的默认数据来自联合研究中心的LPD数据集。LPD数据集代表了2000年至2019年的五类土地生产力动态。该数据集的空间分辨率为1公里，它是由结合了来自各种卫星传感器的NDVI时间序列数据的算法得出的。

另一个全球数据集是Trends.Earth土地生产力，源自中分辨率成像光谱仪（MODIS）数据，该数据综合了2000年2月18日至今16天期间250米（m）像素分辨率的NDVI观测结果。

这两个数据集都可以在Trends.Earth中找到。

缔约方可以评估和使用这些数据集或其他数据集，前提是它们符合下表11所列的规格。

缔约方也可以直接从卫星图像中生成自己的植被指数时间序列，前提是这些图像至少有一个红色波段和一个近红外波段来计算植被指数。根据所选择的植被指数，可能还需要其他光谱波段。

**表11**. SO 1-2指标的数据规格。
项目	规格
项目	默认数据（欧盟委员会联合研究中心（JRC）制作的土地生产力动态（LPD）数据集）	国家数据
输入数据（根据第2步和第3步中描述的三个指标生成土地生产力估计值所需的数据）	每日SPOT VGT归一化差异植被指数（NDVI）卫星图像的时间序列，每10天合成一次用于观测（生成LPD-JRC数据所需）	从具有至少一个红色波段和一个近红外光谱波段的卫星图像中得出的适当植被指数的时间序列，例如Trends.Earth土地生产力（250米）；Sentinel 3（300米）；或Sentinel 2（10米、20米和60米）。
输出数据（由第3步描述的三个指标的分析和组合产生的网格化产品）	基线期（2000-2015年）和报告期（2004-2019年）的五类持续土地生产力轨迹和土地生产力退化网格化数据*****	基线期（2000-2015年）和报告期（2004-2019年）的五类持续土地生产力轨迹和土地生产力退化网格化数据*****
分类	五类持续土地生产力轨迹，一类针对没有有效土地生产力数据的地区：正在下降适度下降有压力稳定正在增加无数据	与LPD-JRC使用的类别兼容的六个类别：正在下降适度下降有压力稳定正在增加无数据
空间分辨率	1公里	如果没有更高分辨率的数据，建议使用空间分辨率为250米的Trends.Earth土地生产力数据。
质量	在数据集的元数据中指定。总的来说，该数据集的评估准确性大于80%。	为了符合默认数据集的数据质量，建议确保整体制图精度至少为80%。
元数据	元数据信息是用默认数据自动生成的。	附件二按必填字段列出了最低元数据内容。

*可持续发展目标指标15.3.1的良好做法指南第2版建议在16年的时间内对基线期和报告期的生产力趋势进行评估。这为评估生产力趋势的变化提供了一个更一致的基础。

第2步：选择生产力指数

在没有证据表明替代指数更适合其国情的情况下，建议各国使用NDVI作为默认指数。虽然NDVI是使用最广泛和最广为人知的植被指数，但它的主要局限性是对土壤背景条件的变化很敏感，而且在高植被覆盖率和生物量水平上往往会出现饱和现象。这可能会降低热带雨林或干旱地区的NPP、生物量和绿色覆盖模型的准确性。

其他指数，如EVI，也可能是合适的。虽然其中一些指数在某些特定的植被条件下可能比NDVI表现更好，但在应用于广阔地区和不同的土地覆盖类型时，可能需要额外的调整。因此，尽管有其局限性，但考虑到广泛的研究已经证明NDVI和初级生产力之间的密切关系，NDVI目前被认为是计算区域和国家一级土地生产力的通用选择。

第3步：估计年生产力

在估计年生产力时应考虑到由于植被生长和衰老的自然周期，NPP最好由在整个生长季节捕获的时间序列的观测值来表示。因此，对于每个像素位置，年生产力将是所选生产力指数从生长季节开始到结束的数值的积分。除非在国家一级另有评估，否则NPP增加的地区应被解释为正在改善。

关于估计生长季节的开始和持续时间的备选办法的进一步说明，见可持续发展目标指标15.3.1的良好做法指南第4.2.4.1节。

第4步：计算土地生产力指标

在估计生产力随时间的变化时，依据的是使用以下三个指标对年生产力进行的多次短期分析：

趋势*：衡量每个像素的年生产力的长期变化轨迹；
状态：比较当前和历史上每个像素的年生产力；
绩效：表示与其他具有类似土地生产力潜力的地区相比，一个地区的当地年生产力的水平。

将三个指标中的每一个指标所观察到的变化结合起来，以确定可与JRC提供的默认数据集相当的五个类别中表示的持续土地生产力轨迹（见下表13）。它们还被用来确定像素在基线期是否退化，以及像素在报告期是否退化、改善或稳定（见第5步）。

生产力趋势

为计算生产力趋势，缔约方应在像素层面上确定16年时间间隔内生产力的变化轨迹。趋势指标的计算以16年为间隔，基线期（2000-2015年）和报告期（即以报告数据的最后一年为终点的16年期间（即2004-2019年））均是如此。

趋势指标的计算方法是将线性回归模型拟合到时间序列上，并通过计算其z分数来确定趋势斜率的重要性。z分数为正表示生产力上升，z分数为负表示生产力下降。z分数反映了斜率的大小，较高的分数表明正在进行的过程强度较大。

方框1. 什么是z分数

z分数衡量一个数据点高于或低于平均值多少个标准差。计算z分数的公式如下，其中“z”是z分数:

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

关于z分数的重要事实：

z分数为正表示数据点高于平均值。
z分数为负表示数据点低于平均值。
z分数接近0表示数据点接近平均值。
如果一个数据点的z分数高于或低于3，则可以认为该数据点不寻常。

正如可持续发展目标指标15.3.1的良好做法指南所建议的，z分数区间可按以下方式设定：

z分数 < -1.96 = 正在退化
z分数 < -1.28 且 ≥ -1.96 = 可能正在退化
z分数 ≥ -1.28 且 ≤ 1.28 = 无显著变化
z分数 > 1.28 且 ≤ 1.96 = 可能正在改善
z分数 > 1.96 = 正在改善

然而，在《荒漠化公约》报告中，上述五类被简化为以下三类：

z分数 < -1.28 = 正在退化
z分数 ≤ 1.28 且 ≥ -1.28 = 稳定
z分数 > 1.28 = 正在改善

具有最低负z分数（< -1.28）的像素被认为已退化，其他地区被认为没有退化。

生产力状态

生产力状态是通过比较最近三年的平均年NPP和之前13年观察到的年NPP数值分布情况来确定的。具体而言，这需要将2013-2015年的数值与2000-2012年的基线进行比较，并将最近3年的数值与报告期前13年的数值进行比较。

缔约方应进行以下计算：

基线	报告周期
A = 2013-2015年平均年NPP	A = 最近3年的平均年NPP
B = 2000-2012年平均年NPP	B = 前13年的平均年NPP
C = 2000-2012年的标准差	C = 前13年的标准差
z分数 = (A – B) / C	z分数 = (A – B) / C

z分数的类别定义如下：

z分数 < –1.96 = 已退化
z分数 < –1.28 且 ≥ –1.96 = 有可能退化
z分数 ≥ -1.28 且 ≤ 1.28 = 无显著变化
z分数 > 1.28 且 ≤ 1.96 = 可能正在改善
z分数 > 1.96 = 正在改善

与生产力趋势类似，在向《荒漠化公约》报告数据时，上述五个类别简化为三类：

z分数 < -1.28 = 正在退化
z分数 ≤ 1.28 且 ≥ -1.28 = 稳定
z分数 > 1.28 = 正在改善

为了计算土地生产力分指标，《荒漠化公约》建议仅将具有最低负z分数（<-1.96）的地区视为已退化。属于其他z分数类别的地区应被视为未退化。

生产力绩效

与属于时间指标的趋势和状态相反，生产力绩效是一个空间指标，涉及相对于同一土地覆盖/生态系统功能单位（LCEU）内的其他土地单位（即其他像素），对当地植物生产力水平进行对照分析[^2]。

生产力绩效是通过比较每个像素的年平均生产力值与在同一LCEU内观察到的、特定评估期的最大生产力指数值来计算的。当像素的生产力潜力低于在特定LCEU中观察到的最大值的一半时，就被认为是已经退化。最大值又被定义为LCEU中像素值的第90个百分位数（NPP_max）[^3]。因此，生产力绩效值接近1，代表在该时期生产力接近该土地单位最高水平的像素。

这样一来，产生的数据集将只包括两个类别：

z分数 < 0.5 NPP_max = 正在退化
Z分数 ≥ 0.5 NPP_max = 正在改善

报告期的生产力绩效应根据上一次（或基线）评估到本年度之间的年度生产力评估的平均值计算。

第5步：结合生产力指标，评估基线期的土地生产力退化情况

注解

PRAIS 4平台中的相关区域：表SO1-2.T5

从这三个指标得到的产出被用来估计基线期退化土地的范围。

下表12显示了如何将三个指标的产出转化为两个类别（已退化的土地/未退化的土地），以评估基线期的土地生产力退化状况。在表中，“Y”表示已退化的土地，“N”表示未退化的土地。

**表12**. 生产力指标的组合，用于确定像素在基线期内是否退化
类别组合	趋势	状态	绩效	已退化
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

注：显示生产力指标组合的查询表，以确定某个像素是已退化（“是”）还是未退化（“否”）：1至5类显示退化。该表符合《荒漠化公约》采用的土地退化定义，其中包括生物生产力的降低（即无论状态或绩效指标如何，明显的负面趋势都构成退化）。

可持续发展目标指标15.3.1良好做法指南第4.2.5节和表4-5中描述了一种替代方法，建议采用上述指标组合的一种变体，供国家缔约方考虑。

应在PRAIS 4平台的表SO1-2.T5中报告基线期土地生产力退化的总面积。

第6步：结合生产力指标，评估报告期的土地生产力退化情况

注解

PRAIS 4平台中的相关区域：表SO1-2.T1、SO1-2.T2、SO1-2.T3、SO1-2.T4和SO1-2.T6

从这三个指标中获得的产出被用来估计报告期内退化土地的范围。这一过程与用于估计可持续发展目标指标15.3.1的“一个出局，全部出局”原则完全分开。

表13总结了生产力指标的组合，以确定每个像素的土地生产力动态和土地生产力退化状态及其关系。在报告期内，这些指标可组合为五类持续土地生产力轨迹和三类土地生产力退化情况（即“正在改善”、“稳定”、“正在退化”）。

缔约方可使用此表将根据国家数据得出的自定义趋势、状态和绩效结果结合起来，以估计土地生产力的动态和退化情况。

**表13**. 生产力指标的组合，用于确定报告期内每个像素的五类土地生产力动态和三类土地生产力退化情况。
	在三个投入生产力指标中观察到的变化			由三个生产力指标组合得出的土地生产力动态和土地生产力退化状态
类别组合	趋势	状态	绩效	土地生产力动态（5个类别）	土地生产力退化状态（3个类别）
1	正在改善	正在改善	稳定	正在改善	正在改善
2	正在改善	正在改善	已退化	正在改善	正在改善
3	正在改善	稳定	稳定	正在改善	正在改善
4	正在改善	稳定	已退化	正在改善	正在改善
5	正在改善	正在退化	稳定	正在改善	正在改善
6	正在改善	正在退化	已退化	适度下降	正在退化
7	稳定	正在改善	稳定	稳定	稳定
8	稳定	正在改善	已退化	稳定	稳定
9	稳定	稳定	稳定	稳定	稳定
10	稳定	稳定	已退化	有压力	稳定
11	稳定	正在退化	稳定	适度下降	正在退化
12	稳定	正在退化	已退化	正在退化	正在退化
13	正在退化	正在改善	稳定	正在退化	正在退化
14	正在退化	正在改善	已退化	正在退化	正在退化
15	正在退化	稳定	稳定	正在退化	正在退化
16	正在退化	稳定	已退化	正在退化	正在退化
17	正在退化	正在退化	稳定	正在退化	正在退化
18	正在退化	正在退化	已退化	正在退化	正在退化

注：最后一栏说明了如何从三个投入生产力指标组合得到的土地生产力动态类别中推断出某个像素的土地生产力退化状态。

应使用PRAIS 4平台的表SO1-2.T1和SO1-2.T2分别报告基线期和报告期按土地覆盖类型分列的土地生产力动态的国家估计值。此外，应在表SO1-2.T3和SO1-2.T4中分别报告基线期和报告期涉及主要土地覆盖过渡地带（按区域）的土地生产力动态变化的国家估计值。报告期内的土地生产力退化情况（即从表13最后一栏的三类中得出）应在表SO1-2.T6中报告。

第7步：验证结果

生产力的季节性动态在全球范围内差异很大，受到普遍的气候条件和土地管理方法的极大影响。这可能会影响到将全球数据来源的土地生产力估计值应用于局部地区的可靠性，需要国家专家的投入才能发现和强调所获结果的置信度可能较低的情况。这种投入将有助于对估计数的可靠性进行定性评估。

第8步：生成报告

经缔约方核实后，报告期和基线期的土地生产力动态和土地退化估计数应正式提交给《荒漠化公约》。还鼓励缔约方提交关于方法、数据来源和数据准确性的说明（如果估计数是来自国家数据的话）。报告特殊情况和问题也是有益的，从而可以说明任何偏离默认方法的情况并提供采用不同方法的理由。为此，PRAIS 4平台的报告表单末尾提供了一个“一般性注释”栏。

关于整个国家土地生产力动态和土地生产力退化的信息应以平方公里为单位进行报告。

如果默认数据集被国家土地覆盖数据取代，鼓励各国在PRAIS 4平台上提供相关地理空间数据和相关元数据。

在PRAIS 4平台上，将用基线期和报告期关于土地生产力动态和土地生产力退化状态的默认数据或国家数据生成地图。这些地图将包括：

基线期内土地生产力动态
报告期内土地生产力动态
基线期内土地生产力退化情况
报告期内土地生产力退化情况

1.2.4. 依赖性

土地生产力数据依赖于SO 1-1下报告的土地覆盖数据，按《荒漠化公约》的七个土地覆盖类别对土地生产力类别进行分类。报告表SO1-2.T5和SO1-2.T6中的“占土地总面积的比例”一栏依赖于表SO1-1.T1中报告的土地总面积。

1.2.5. 挑战

数据可用性和质量

国际数据的空间分辨率可能并不总是适合充分详细地反映国家一级的土地生产力动态，特别是对小岛屿发展中国家或山区国家而言；
在某些气候区，每年的生长季节变化很大或不稳定，或者植被稀少或没有植被，其土地生产力难以准确测量，导致这些地区没有数据。植被茂密、全年生长的地区，如湿热带，生产力也几乎没有变化，使得数据不可靠。

分析方法

重要的是要考虑到，对土地生产力的报告期采用16年的窗口，而对土地覆盖和土壤有机碳储量变化采用4年的窗口，当将二者结合起来推断可持续发展目标指标15.3.1时，可能会增加生产力的影响（与其他指标相比）。

1.2.6. 总结（主要行动）

报告土地生产力动态时需采取的主要行动如下：

选择图像数据集：《荒漠化公约》提供默认数据，这些数据可能会得到核实和正式接受。如果缔约方决定使用替代数据来源，它们应核实是否符合表11所列的最低要求，并遵循以下第2步至第6步；
选择一个生产力指数：建议将NDVI作为默认指数；但是，各国可以选择更适合当地土地生产力动态的替代指数；
估算年生产力：对于每个像素，将年生产力估算为所选生产力指数从生长季节开始到结束的数值的积分；
计算土地生产力指标：对于每个像素，估计趋势、状态和绩效指标；
结合生产力指标来评估基线期土地生产力退化情况：以表12为指导，结合这些指标来评估一个像素在基线期是否退化；
结合生产力指标来评估报告期内土地生产力退化情况：以表13为指导，结合这些指标来确定土地生产力动态（五类持续土地生产力轨迹）和报告期内的土地生产力退化状态（三类退化状态）。如果使用的是国家土地生产力数据，请在Trends.Earth中计算，并将此信息输入表SO1-2.T1至SO1-2.T6中；
核实结果：建议由有关国家当局核实土地生产力和相关的土地退化估计数，以评估结果的准确性，并确定可在SO 1-4表格中报告的任何假阳性和假阴性情况（可持续发展目标指标15.3.1）。
生成报告：经缔约方核实后，应将报告期和基线期的数据和辅助说明正式提交给《荒漠化公约》。

1.2.7. 延伸阅读

可持续发展目标指标15.3.1的良好做法指南：已退化土地面积占土地总面积的比例（第2版）。第4章：土地生产力（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.)，《世界荒漠化地图集》，欧洲联盟出版办公室，卢森堡，2018年。
Trend.Earth网站文件（https://trends.earth/docs/en/）。

1.3. SO 1-3 – 地上和地下碳储存的趋势

1.3.1. 简介

碳储量反映了影响植物生长以及分解的多种过程的整合，这些过程共同控制着陆地有机物库的收益和损失。碳储量是各种生态系统服务的基础，其水平和动态反映了土壤类型、土地利用和管理实践。

正如《荒漠化公约》第22/COP.11号决定所述，土壤有机碳（SOC）储量是目前用于评估碳储量的指标，一旦投入使用，将由陆地系统总碳储量取代。

《荒漠化公约》估算土地总面积中已退化土地比例的方法（即可持续发展目标指标15.3.1）将土壤有机碳储量作为与土壤养分循环、土壤团聚稳定性和土壤结构相关的总体土壤质量的指标，对水的渗透、易受侵蚀性以及最终植被的生产力，还有农业方面的产量有直接影响。

SO 1-3报告过程的主要产出是一套经官方核实的、在《荒漠化公约》七种土地覆盖类别的每一种和土地覆盖过渡地带中的土壤顶部30厘米中的土壤有机碳储量估计数（单位：吨/公顷），以及它们在土地退化方面的意义。

通过提供来自国际土壤参考资料和信息中心（ISRIC）SoilGrids250m数据集的默认基线数据，以及使用修改后的政府间气候变化专门委员会（IPCC）用于编制国家矿物土壤温室气体清单的第1级方法得出的土壤有机碳储量变化的默认估计数，为国家报告提供了便利。

缔约方可以用国家数据补充/替代这些数据（第2级方法），根据高空间分辨率的数字土壤地图或实地测量来确定土壤有机碳储量。有能力采用涉及地面测量和建模的、更复杂的土壤有机碳储量报告方法的缔约方可以采用第3级方法。

1.3.2.报告的先决条件

延伸阅读可持续发展目标指标15.3.1良好做法指南第5章，其中提供了关于调节土壤有机碳储量形成和释放过程的基本信息，并详细说明了用于估计土壤有机碳变化的方法；
符合下表14所列最低标准的数据；
由国家当局正式提名的国家专家库，以核实土壤有机碳分析的结果，或者在使用国家数据而不是默认数据的情况下，开发和实施一种定制的方法。关键机构可能包括一国的国家统计局、环境部、农业部（特别是土壤部门）、遥感中心，以及大学和研究中心；
在尝试使用报告流程之前，了解报告的层级，并决定哪个层级适合该国。

1.3.3.报告流程和分步程序

报告的分步程序在下文中描述。如果缔约方决定使用默认数据（即采用第1级方法），那么第2、3和4步就没有必要。

第1步：选择估算方法

缔约方可使用三种方法来确定基线土壤有机碳储量和估计土壤有机碳储量的变化。这些方法与气专委指南[^4]一致，包括准确性和复杂程度越来越高的数据集和处理选项。

第1级方法**使用的是采用默认数据的广泛方法，在具体国家的数据和能力缺乏或不可用的情况下，这种方法很有价值。土壤有机碳储量变化的估算参考了气专委指南中的公式，这些公式在[可持续发展目标指标15.3.1的良好做法指南]（https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land）第5章中进行了总结。

第1级方法假定在土地利用/管理发生变化后，碳储量在20年内发生变化，之后达到一个新的平衡储量。第1级方法使用土地覆盖变化的信息，以及储量变化系数（即土地利用系数、管理系数和投入系数，如有）来估计碳储量的变化。土壤有机碳储量基线是基于自然植被下的参考土壤有机碳储量，按气候/土壤类型分层。作为气专委默认值的替代方案，参考储量可以根据全球土壤有机碳数字化地图确定。

就变化系数而言，第1级方法在很大程度上依赖于土地覆盖变化和/或土地管理变化来估计土壤有机碳储量的变化，以及划定湿地面积作为有机土壤的代用指标。

土地利用和管理对土壤有机碳的影响在矿物土壤与有机土壤类型中是不同的。有机土壤中的碳储量没有使用第1级方法明确计算，第1级方法仅估计有机土壤的年碳通量。对于有机土壤，该方法使用一个年排放系数来估计排水和/或火灾后的碳损失。有机土壤的损失是使用气专委《湿地增编》第2章中的公式2.2修改版估算的。

可持续发展目标指标15.3.1的良好做法指南]（https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land）第5.2.6.1节对第1级方法做了详细说明。
第2级方法利用额外的国家特定数据来补充默认值，如国家特定的变化系数、参考SOC储量、气候区域、土壤类型和/或土地管理分类系统。可以为所有这些组成部分或任何子集得出国别值，然后将之与默认值相结合。参考SOC储量可以根据国家数字化土壤地图或通过国家土壤调查获得的测量结果来确定。

可持续发展目标指标15.3.1的良好做法指南]（https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land）第5.2.6.2节对第2级方法进行了详细说明。
第3级方法最复杂，涉及地面测量和建模，只建议有足够技术能力和数据的国家采用。它包含了更先进的方法，能更好地捕捉通量的年度变化，如国家特定的数字化土壤制图和时间序列空间土地利用/管理和气候数据，并结合了经过校准和验证的、基于过程的模型和/或基于测量的清单与监测网络。

第2步：评估现有数据

《荒漠化公约》在PRAIS 4平台上提供了预填充数据。国际土壤参考资料和信息中心SoilGrids250m数据集被用来获得默认的SOC储量基线。SOC储量变化的默认估计值是基于针对矿物土壤的修改后的第1级方法[^5]。由于目前没有分辨率足够的已知全球数据来获得管理和输入变化系数的信息，因此，为SOC趋势提供信息的动态组成部分是作为土地利用变化代用指标的土地覆盖。

然而，缔约方如果符合表14中所列的规格，就可以使用国家SOC储量数据（采用第2级或第3级方法）报告其估计数。

**表14**. SO 1-3指标的数据规格。
项目	规格
项目	默认数据	国家数据
输入数据（生成土壤有机碳(SOC)储量估计数）	国际土壤参考资料和信息中心（ISRIC）SoilGrids250m数据集	地面观测和测量
输出数据（SOC储量估计数的网格化产品）	基线期和报告期的年度SOC储量网格产品	基线期和报告期的SOC储量网格产品，尽可能接近年度数据
分类	顶部30厘米土壤中SOC含量的连续值（吨）。在20年内，顶部30厘米土壤中SOC储量的任意大于10%的净减少被用作确定退化的阈值。	建议将基线期和报告期之间顶部30厘米土壤中SOC储量任意大于10%的净减少作为确定退化的阈值。
空间分辨率	250米	所需的空间分辨率为100米或更高。
质量	ISRIC的SoilGrids250m数据集的准确性在30%至70%之间	不低于默认数据
元数据	元数据信息与Trends.Earth中的默认数据一起提供。	附件二按必填字段列出了最低元数据内容。

作为全球土壤伙伴关系成员并选择使用第2级方法的缔约方也可以考虑将[全球土壤有机碳地图（GSOCmap）]（http://www.fao.org/soils-portal/data-hub/soil-maps-and-databases/global-soil-organic-carbon-map-gsocmap/en/）作为默认SOC储量基线数据的替代数据。

其他相关数据来源列于可持续发展目标指标15.3.1良好做法指南的附录C。

第3步：确定基线土壤有机碳储量和退化状况

在估算SOC退化程度随时间的变化时，需要计算基线期内的SOC退化程度。这涉及到将2015年（基线年）的估计SOC储量与之前的一个年份（通常是2000年）进行比较，以衡量每个土地覆盖类型的SOC储量变化。通过对2015年（t0）之前的一个较长时期（10-15年）的年度数值取平均值，将基线期内每个土地覆盖类别的SOC储量的绝对数值进行量化。有了年度土地覆盖产品，就可以推断符合历史SOC数据的趋势。

例如，在为基线期提供的默认数据集中，SOC的变化是从SoilGrids250m数据和欧空局CCI-LC年度数据的组合中获得的，并使用气专委20年平均变化系数进行估算，然后在2000-2015年期间按年度应用。

可持续发展目标指标15.3.1的良好做法指南](https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land)包括以下两种选项，用于估算SOC储量指标在不同时间尺度上的初始基线状态(t0)：

设定一个SOC储量的基准，用来比较变化，换句话说，评估基线期的平均SOC储量相对于特定气候或土壤类型的某个潜在值是低、高还是平均，并确定退化状态（即已退化/未退化）。气专委关于原生植被下SOC储量的最新参考资料（来自2019年气专委指南的修订版），反映了默认的气候区域和土壤类型，可被视为一个基准，但理想情况下，将使用国家基准（例如，来自基本未受干扰的系统）。然后，通过使用定义的上下限，将观察到的平均值与基准进行比较，以此确定初始基线状态。如果估计的SOC储量低于基准的下限，该地区就被认为已退化。这一选项受到更新后的2019年气专委SOC参考储量默认值的准确性的影响，尽管这些默认值比2006年气专委默认值有所改进，但在某些情况下仍有很大误差。
使用基线期（2000-2015年）的变化/状态来设定每个像素的初始基线退化状态（与用于土地生产力的方法类似）。由于SOC储量可能会在较长的时间（多年到十年）内发生变化，因此建议使用“时代”（例如，将2013-2015年的SOC储量与2000-2002年的SOC储量进行比较）而不是单年值来确定“轨迹”和相对变化。然后将这两个时代进行比较，以确定基线期内的变化。负的变化，SOC任意大于10%% d的减少，构成SOC的退化。

在更高层级上，对基线期SOC储量变化的评估可能依赖于地理空间数据与不同来源数据的整合，如实地实验、配对地点、监测地点、科学研究和土地管理调查。在这种情况下，基线可以通过两种不同的方式得出：

作为特定土地利用/管理分层的SOC总储量的估计值，可通过对土地覆盖数据应用默认值或使用国家方法从全球数据集得出，其中各国使用国家数据和方法产生的结果与默认方法产生的结果相当；
作为空间明确的基线，需要定义适当的分辨率（建议空间分辨率为100米）。PRAIS 4平台包括每个土地覆盖类别的预填SOC基线数据，但也允许缔约方在报告表中输入自己的SOC数据。

PRAIS 4平台包括每个土地覆盖类别的预填SOC基线数据，但也允许缔约方在报告表中输入自己的SOC数据。

第4步：估计土壤有机碳储量的变化

注解

PRAIS 4平台中的相关区域：表SO1-3.T1、SO1-3.T2、SO1-3.T3和SO1-3.T5

估计SOC储量变化的推荐方法使用报告期内观察到的SOC储量趋势（或变化方向）以及基线期和报告期之间SOC储量相对变化的幅度。这种方法仅评估基线期和报告期之间是否有（显著的）负变化，对SOC储量的初始状态不做任何假设。

对某一给定报告单位的基线SOC储量（SOC_t0）和报告期结束时的SOC储量（SOC_tn）进行了一致的估计（使用第1-3级方法中的任何一种）后，SOC储量的相对百分比变化计算如下：

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

其中：

T_SOC = 报告单位土壤有机碳的相对变化(%)

SOC_t0 = 报告单位的基线土壤有机碳储量（每公顷碳吨）

SOC_tn = 报告单位最后报告期的土壤有机碳储量（每公顷碳吨）。

《荒漠化公约》提出了两种备选办法来评估SOC储量的变化：

第一种方法是基于统计学意义的检验，将平均SOC储量与同一土地单位的平均基线SOC的上限和下限进行比较。如果同一土地单位的平均值：
- a) 处于95%置信区间的下限之外（以标准差的两倍衡量），该地区将被视为已退化（SOC显著减少）；
- b) 处于95%置信区间的上限之外（以标准差的两倍衡量），该地区将被视为有所改善（SOC显著增加）；
- c) 处于95%的置信区间内，该地区将被视为稳定（没有过渡）。
另一种统计方法是通过综合上述不确定性，评估每单位土地的基线期和报告期之间SOC储量差异的95%置信区间。如果差异的95%置信区间不包括零，则变化显著。

鉴于SOC储量数据的高度空间可变性，可能会出现置信区间很大的情况。因此，即使正在发生退化，上述两种统计方法也可能检测不到显著变化。
第二种方法是评估基线期和报告期之间，相对于某些定义的阈值，SOC储量相对百分比的变化方向和幅度。然后，对于SOC储量，确定变化状态的方法将被定义为：
- a) 已退化：例如，在基线和当前观测值之间，报告单位的SOC储量平均净减少10%以上；
- b) 未退化：在基线和当前观测值之间，报告单位的SOC储量平均净减少10%以下、没有变化或平均净增加。

作为一个起点，建议采用任意大于10%的变化阈值。随后将需要完善和论证这一阈值。

缔约方可根据其对该国的了解和对国家数据的分析，决定使用一个不同于10%的阈值。

PRAIS 4平台包括报告期的预填数据，这些数据来自缔约方接受的默认数据或由国家数据取代的数据。鼓励选择使用自己的SOC数据的缔约方使用Trends.Earth来(i)估计SOC的变化；以及(ii)识别有可能退化的地区。

第5步：验证结果

默认方法是利用土地覆盖变化评估产生的数据，并结合从气专委默认表格中获得的参考和排放系数，这些表格对应广泛的大陆土地覆盖类型和管理制度。因此，推导出的估计值对于碳储量如何在次国家范围内变化提供的分辨率有限，并且具有很大的不确定性。当应用于局部地区时，这可能会影响SOC变化估计的可靠性。因此，需要国家专家的投入才能发现和强调所获结果的置信度可能较低的情况。这种投入将有助于对估计结果的可靠性进行定性评估。

第6步：生成报告

采用第1级方法的缔约方可正式提交PRAIS 4平台中提供的默认数据。PRAIS 4平台的表SO1-3.T1显示了国家一级每个土地覆盖类别的表层土壤（至30厘米深）中SOC储量的预先计算估计数，以吨/公顷表示。缔约方应在提交之前核实这一默认数据，如果选择第2级或第3级方法，则应替换为替代的国家数据来源。

表SO1-3.T2和SO1-3.T3报告了每种土地覆盖变化的SOC储量变化（由Trends.Earth计算）。数据包括以平方公里为单位的净面积变化以及基线期和报告期的初始、最终SOC储量和SOC储量的变化。表SO1-3.T4和SO1-3.T5报告了基于SOC储量变化的SOC退化分析结果。

通过PRAIS 4平台可以获得代表基线期和报告期的SOC储量、SOC储量变化和SOC退化的默认数据或国家数据的地图。其中包括：

基线期最初一年（2000年）的SOC储量
基准年（2015年）的SOC储量
最近一个报告年度的SOC储量
基线期内SOC储量变化情况
报告期内SOC储量变化情况
基线期内SOC退化情况
报告期内SOC退化情况

对于根据国家数据得出的估计数，缔约方还可利用“一般性注释”栏，说明用于估计SOC储量、SOC储量变化和SOC相对退化的方法。

1.3.4. 依赖性

对SOC储量变化的估计依赖于SO 1-1下报告的土地覆盖数据和表SO1-1.T1中报告的土地总面积。

1.3.5. 挑战

数据可用性

全球和国家两级通常没有关于SOC储量的详细数据。目前的数据是由当代数据和遗留数据组合而成的，并没有完全整合，也没有随着时间的推移而保持一致。未来的数据改进必须包括标准化、可访问性、更高的空间分辨率和改进的不确定性估计；
SOC储量变化主要是通过土地覆盖的变化来计算的，而管理和投入系数往往因为缺乏数据而没有被包括在内。在今后的报告中，应考虑采用可用的方法来持续收集和处理相关数据，将管理系数纳入SOC的估计中。

未解决的问题

存在与缺乏表土的旱地相关的挑战。有必要更新方法，以充分考虑到这种特殊情况，并相应调整计算方法；
土壤侵蚀和/或沉积可能对测得的SOC储量有重大影响，但它们对储量变化的影响已包括在土地利用和土地覆盖变化的估计中。缔约方可考虑将土壤侵蚀和/或沉积作为实施第3级方法的参数。

1.3.6. 总结（主要行动）

报告SOC变化时需采取的主要行动如下：

**选择估算方法：**缔约方可根据其估算SOC储量变化的技术能力和国家数据的可用性，选择三种拟议的层级方法之一，向《荒漠化公约》报告国家数据；
**评估可用数据：**根据被认为最适合在各自国家报告的层级，评估默认数据的适合性。如果不适合，选择替代数据源，并确保符合上表14所列的最低规格；
**确定基准SOC储量和退化状态：**估计每个土地覆盖类别表层土壤（0-30厘米）中的平均SOC储量，并使用第2步中给出的两个选项之一推断基线期（t0）内的初始退化状态。默认情况下，将使用基线期（2000-2015年）的相对SOC变化来确定基准退化状态；
**估计SOC储量的变化：**对于主要的土地覆盖过渡，报告SOC的净变化。根据基线期和报告期之间估计的SOC储量变化，指出SOC是否有退化、改善或无明显变化（稳定）。可以采用基于变化重要性的统计方法或基于变化百分比的相对方法。默认情况下，基线期和报告期之间SOC储量相对减少大于10%的土地单位被视为退化；
核实结果：建议由有关国家当局核实SOC变化和相关的土地退化估计数，以评估结果的准确性，并确定可在SO 1-4表格中报告的任何假阳性和假阴性情况（可持续发展目标指标15.3.1）；
**生成报告：**核实PRAIS 4平台提供的默认数据（对于第1级方法）或用国家数据替代（对于第2级或第3级方法）。包括描述基于SOC变化的土地退化的国家背景所需的叙述。

1.3.7. 延伸阅读

可持续发展目标指标15.3.1的良好做法指南：已退化土地面积占土地总面积的比例（第2版）。第5章：地上和地下的碳储量（https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land）。
IPCC, 2006. Eggleston, S., Buendia L., Miwa K., Ngara T., and Tanabe K. (Eds). 《2006年气专委国家温室气体清单指南》。政府间气候变化专门委员会（气专委）/全球环境战略研究所（IGES），日本，叶山。
IPCC, 2013. Hiraishi, T., Krug, T., Tanabe, K., Srivastava, N., Baasansuren, J., Fukuda, M. and Troxler, T.G. (Eds). 《2006年气专委国家温室气体清单指南2013年增编：湿地》。政府间气候变化专门委员会，瑞士。
气专委。《2006年气专委国家温室气体清单指南》2019年修订版。In: Buendia, E., Tanabe, K., Kranjc, A., Baasansuren, J., Fukuda, M., Ngarize, S., Osako, A., Pyrozhenko, Y., Shermanau, P., Federici, S. (eds). 政府间气候变化专门委员会，瑞士日内瓦。
“默认数据：方法和解释。2018年《荒漠化公约》报告指导文件”（https://prais.unccd.int/sites/default/files/helper_documents/3-DD_Guidance_EN_1.pdf）。

1.4. SO 1-4 – 已退化土地面积占土地总面积的比例（可持续发展目标指标15.3.1）

1.4.1. 简介

土地退化被定义为“由于各种压力，包括土地使用和管理方法，导致雨养农田、灌溉农田或牧场、草场、森林和林地的生物或经济生产力和复杂性的降低或丧失[^7]”。

利用SO 1-1、SO 1-2和SO 1-3三个指标（以下简称次级指标），《荒漠化公约》报告将估算出已退化土地面积占土地总面积的比例，这也是可持续发展目标指标15.3.1，是用于跟踪实现具体目标15.3（“到2030年，防治荒漠化，恢复退化的土地和土壤，包括受荒漠化、干旱和洪涝影响的土地，努力建立一个不再出现土地退化的世界” ）进展的唯一指标。根据第15/COP.13号决定，秘书处将以可持续发展目标指标15.3.1托管机构的身份，利用国家报告中汇编的信息，为可持续发展问题高级别政治论坛的总体后续行动和审查做出贡献。

了解已退化土地的范围和位置有助于在国家层面实现土地退化零增长（LDN），并支持缔约方制定国家自愿目标。

可持续发展目标指标15.3.1以单一数字报告，以平方公里为单位，量化了已退化的土地面积占土地总面积的比例，土地总面积是指一个国家的总表面积，不包括主要河流和湖泊等内陆水域覆盖的面积。

《荒漠化公约》通过在PRAIS 4平台中提供预先填写的数据，以及从默认数据集中得出的数值，为可持续发展目标指标15.3.1的报告提供了便利。

缔约方可以选择确定退化识别中的“假阴性”或“假阳性”错误区域。PRAIS 4平台的报告表格允许对这些地点进行全面描述，包括其地理位置、范围划定以及导致假阴性/假阳性解释的过程。

还鼓励缔约方确定“热点”和“亮点”，分别作为在(i)土地退化；和(ii)改善方面发生最明显和最剧烈变化的地区。

1.4.2.报告的先决条件

延伸阅读[可持续发展目标指标15.3.1的良好做法指南]（https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land）第2章；
由国家主管部门正式提名的国家专家库，以核实土地退化估计数的可靠性。关键机构可能包括一国的国家统计局、环境部、农业部、水资源部、遥感中心以及大学和研究中心。鉴于在最后提交给联合国统计司以纳入《可持续发展目标报告》和全球可持续发展目标指标数据库之前，国家统计局有责任审查和验证对可持续发展目标指标15.3.1的国家估计数，因此与国家统计局的协商尤为重要。

1.4.3.报告流程和分步程序

报告的分步程序在下文中描述。如果缔约方决定采用默认数据，则不需要采取步骤一。

第1步：计算可持续发展目标指标15.3.1

注解

PRAIS 4平台中的相关区域：表SO1-4.T1

为了计算可持续发展目标指标15.3.1，对每个次级指标的退化分析结果都采用“一个出局，全部出局”（1OAO）的方法进行整合；在该方法中，三个次级指标中任何一个指标的显著减少或负变化都被视为构成土地退化。其结果是一个二元评估，即一个土地单位（像素）要么退化要么未退化。

对退化变化的分析首先涉及建立土地退化的基线。基线规定了土地退化的基准程度，在报告期内根据这一基准评估实现可持续发展目标15.3和土地退化零增长的进展。实际上，为了计算可持续发展目标指标15.3.1，跟踪退化土地范围的变化是一个三步的过程：

计算2000年1月1日至2015年12月31日基线期（t0）的退化范围，为衡量实现可持续发展目标15.3的进展设定基准；
计算报告期（tn）内的退化范围，方法是将（i）次级指标的变化被认为表明新的退化的土地面积；以及（ii）自基线期以来一直处于退化状态的土地面积（即没有改善到非退化状态）相加；
计算基线期和报告期之间退化范围的变化。

应在表SO1-4.T1中报告基线期、报告期的退化土地总面积以及两个时期之间的面积变化。此外，缔约方可以报告关于所使用的方法（如果与1OAO方法不同）的额外信息，以及说明估计的置信度（高、中或低）。

第2步：识别假阳性和假阴性

注解

PRAIS 4平台中的相关区域：表SO1-4.T3

缔约方可以选择确定以下地区：

“假阳性”退化地区，即尽管土地状况的变化被认为是足够负面的，符合可持续发展目标指标15.3.1中的退化条件，但IOAO过程却错误地表示某个地区没有退化；以及
“假阴性”退化地区，即1OAO过程的结果错误地导致一个地区被确定为退化。

什么是假阳性？

一个例子是木本杂草入侵草地，这可能会提高表面的植物生产力，尽管就土地状况的变化而言，其结果通常是负面的。这是一个土地状况的虚假“阳性”或表面改善。在1OAO过程中，尽管土地条件的变化被认为是足够负面的，符合可持续发展目标指标15.3.1的退化条件，但正在经历木本植物侵占的地区会被错误地表示为没有退化。在被外来植物物种入侵的土地上也会出现类似的结果。

什么是假阴性？

一个例子是上述问题的反面，即木本杂草（或入侵植物物种）作为补救过程的一部分被清除，导致表面生产力下降。这通常会导致出现退化的迹象，尽管其目的是恢复退化的土地。在1OAO过程中，被补救的地区会被错误地标示为退化。

在发现假阳性或假阴性退化结果的地区，除了表SO1-4.T3的报告栏之外，缔约方还可以使用PRAIS 4空间数据查看器，提供进一步的空间细节。只有在各国确信知道这些违反直觉的过程的时间、地点和程度时，才应进行假阳性和假阴性地区的空间划定。然而，在进行空间报告时，缔约方可以选择通过Trends.Earth重新计算1OAO过程的结果，并导入重新计算的结果。如果不对假阳性和/或假阴性地区进行空间划定，将不会对报告数据产生实质性影响。

使用PRAIS 4平台报告假阳性和假阴性范围需要填写SO1-4.T3表。PRAIS 4空间数据查看器支持用空间信息（矢量格式）来填写该表。然而，这仍然是一个可选的元素，在不提供空间数据的情况下仍然可以填写该表。除了报告假阴性或假阳性过程开始的时期外，还应报告有关地点的位置、面积范围（由PRAIS 4空间数据查看器自动填充，如果使用的话）、假阳性/假阴性结果背后的过程及其判断的依据等信息。对于那些使用PRAIS 4空间数据查看器划定范围的缔约方，可以用一个信息图表来解释每个次级指标所划定的总面积中退化或改善的百分比。该图表应被用作指南，以了解在所提供的多边形范围内，是什么次级指标导致了假阳性或假阴性过程的报告。

第3步：评估热点和亮点

注解

PRAIS 4平台中的相关区域：表SO1-4.T4和SO1-4.T5

《荒漠化公约》鼓励各缔约方标出变化最明显和最剧烈的地区。这些地区被定义为：

热点地区：在没有紧急补救活动的情况下，极易出现退化的地区；
亮点地区：没有表现出任何退化迹象的地区，或通过实施适当的补救活动或通过土地规划程序防止退化而从退化状态中得到补救的地区。

了解热点/亮点的位置和类型可能有助于制定行动计划，以纠正退化问题，包括通过对土地资源的保护、恢复、复原和可持续管理来纠正。

热点和亮点地区分别在PRAIS 4平台的表SO1-1.T4和SO1-1.T5中报告。请缔约方输入相关信息，如位置、面积、采用的评估程序、决定土地状况的驱动因素/程序，以及已经采取和计划采取的补救行动。这些是空间表格，因此应在PRAIS 4空间数据查看器中提供的地理信息系统工具的支持下填写。这是一个额外的可选要素，但这种基于位置的信息可以加强可持续土地管理的空间方法，并有助于在景观尺度上整合土地退化对策。此外，《荒漠化公约》可以使用这些空间数据来创建更好的信息产品，以展示《公约》的影响。

第4步：生成报告

经缔约方核实后，报告期和基线期的土地退化数据估计数应正式提交给《荒漠化公约》。特殊或异常情况以及与数据解释有关的明显问题可能会影响所报告数值的可靠性，应在叙述中加以说明。为此，PRAIS 4平台的报告表末尾提供了“一般性注释”栏。

关于整个国家土地退化的信息应以平方公里为单位进行报告。

默认地图或在Trends.Earth中使用代表基线期/报告期的土地退化的国家数据生成的地图，可在PRAIS 4平台上获得。具体而言，下列地图将在网上提供：

基线期内已退化土地面积占土地总面积的比例（可持续发展目标指标15.3.1）
报告期内已退化土地面积占土地总面积的比例（可持续发展目标指标15.3.1）
退化热点（针对在PRAIS 4平台中提供空间数据的国家）
改善亮点（针对在PRAIS 4平台中提供空间数据的国家）

1.4.4. 依赖性

可持续发展目标指标15.3.1依赖于表SO1-1.T1中报告的土地总面积。因此，修改该数字将改变该指标的值。

空间表SO1-4.T3、SO1-4.T4和SO1-4.T5的“面积”栏依赖于各国使用PRAIS 4空间数据查看器创建的空间数据。然而，也可以在未提供支持性空间数据的情况下手动填写。

1.4.5. 总结（主要行动）

报告可持续发展目标指标15.3.1时需采取的主要行动如下：

计算已退化土地面积占土地总面积的比例（可持续发展目标指标15.3.1）：使用1OAO方法将三个次级指标结合起来，计算基线期和报告期的退化范围。报告期内退化范围的计算方法是将 (i)次级指标的变化被认为表明新的退化的土地面积；以及(ii)自基线期以来一直处于退化状态的土地面积（即没有改善到非退化状态）相加。
确定假阳性和假阴性过程，并提供相关理由来支持其评估。如果各国有信心报告这些过程的位置和范围，并在考虑到已确定的地区的情况下重新计算可持续发展目标指标15.3.1的1OAO过程，它们应使用PRAIS 4空间数据查看器来这样做（表SO1-4.T3）。
评估土地退化的热点和土地改善的亮点，说明其位置、范围，以及为管理这些热点和亮点地区以及确保这些地区的可持续发展而采取和/或计划采取的行动（表SO1-4.T4和SO1-4.T5）。我们鼓励各国使用PRAIS 4空间数据查看器报告热点和亮点。

1.4.6. 延伸阅读

可持续发展目标指标15.3.1的良好做法指南：已退化土地面积占土地总面积的比例（第1版）。第2章：可持续发展目标指标15.3.1：已退化土地面积占土地总面积的比例（https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land）。
土地退化零增长的科学概念框架(https://knowledge.unccd.int/publication/ldn-scientific-conceptual-framework-land-degradation-neutrality-report-science-policy)。

1: 用于汇总报告的默认《荒漠化公约》土地覆盖图例是政府间气候变化专门委员会土地利用类别的修改版，其中“水体”与“湿地”分开，归入第七类，包括：湖泊、河流和溪流（自然/人工、静止/流动、内陆/海洋）、人工水库、沿海泻湖以及河口。
2: 生产力绩效的计算在很大程度上取决于土地覆盖/生态系统功能单位（LCEU）的定义。与评估随时间变化的趋势和状态指标不同，绩效是一种空间上的比较，如果进行分析的范围发生变化，结果可能会改变。
3: 为避免因存在异常值而可能高估最大值，建议使用土地单位内生产力值的第90个百分位数作为实际最大植被指数值（NPPmax）。
4: 《2006年气专委国家温室气体清单指南》及其2019年修订版，以及《2006年气专委国家温室气体清单指南2013年增编：湿地》。
5: 有关更多信息，请参见“默认数据：方法和解释。2018年《荒漠化公约》报告指导文件”，可在以下网址查阅：https://prais.unccd.int/sites/default/files/helper_documents/3-DD_Guidance_EN_1.pdf）。
7: 《联合国防治荒漠化公约》第1条。