2. 战略目标2：改善受影响人口的生活条件

2.1. SO 2-1 – 受影响地区生活在相对贫困线以下的人口和/或收入不平等的趋势

2.1.1. 简介

指标SO 2-1以货币形式估算人口的福祉。

有两个指标用于此目的，缔约方应指定它们希望使用的指标：

低于国际贫困线的人口比例，或
收入不平等。

这些指标可以根据具体国家的情况互换使用。

一般认为，低于国际贫困线的人口比例与欠发达国家有关，在这些国家，极端贫困和赤贫是核心发展挑战。根据2011年的购买力平价，国际贫困线目前设定为每天1.90美元。因此，低于国际贫困线的人口比例被定义为按2011年国际价格计算，每天生活费低于1.90美元的人口比例。

收入不平等对低收入和中等收入国家来说都是一个有用的指标，因为它估计了一个地区的财富分配程度。这是通过基尼系数来估算的。基尼系数衡量一个经济体中个人或家庭的收入（或在某些情况下的消费支出）分配偏离完全平等分配的程度。基尼系数为0代表完全平等，而指数为1则代表完全不平等。

通过提供默认数据为国家报告提供了便利。由于按性别、年龄、就业状况和地理位置（城市/农村）分列的低于国际贫困线的人口比例也是一项可持续发展目标指标（可持续发展目标指标1.1.1），默认数据是根据可持续发展目标数据库预先填充的。而收入不平等（如基尼系数）的默认数据是根据世界银行数据库预先填充的[^1]。

2.1.2.报告的先决条件

深入阅读可持续发展目标指标1.1.1元数据和基尼系数元数据（见第2.1.7节）。
符合表15所列规格的数据。
由国家主管部门正式提名的国家专家库，根据本国情况核实默认数据的适用性和一致性，或使用三项指标的国家来源确定和汇编数据。关键机构可能包括一国的国家统计局和财政部，以及大学和研究中心。

2.1.3.报告流程和分步程序

报告的分步程序在下文中描述。

第1步：选择最合适的指标

请缔约方选择最合适的指标来代表本国人口的福祉。

第2步：确定相关数据集

低于国际贫困线的人口比例数据是根据可持续发展目标数据库预先填充的，而收入不平等（基尼系数）数据是根据世界银行数据库预先填充的。

缔约方也可以使用国家数据，只要国家数据符合表15所列的数据规格。

**表15**. SO 2-1指标的数据规格
项目	规格
项目	默认数据（可持续发展目标指标1.1.1数据和基尼系数世界银行数据）	国家数据
数据类型	2000-2019年期间，两个指标之一的年度数据。	从2000年到报告期的最近一年，两个指标之一的年度数据。
空间分辨率	国家一级	国家或国家以下各级
质量	在数据集的元数据中指定。	将在数据集元数据中注明。
元数据	元数据信息与默认数据一起提供。	附件二中按必填字段列出的最低元数据内容。

第3步：报告所选指标的国家年度值并解释数据

注解

PRAIS 4平台中的相关区域：表SO2-1.T1、SO2-1.T2和SO2-1.T3

选择使用其他国家数据来源的缔约方可根据所选择的指标在表SO2-1.T1或SO2-1.T2中输入相关的国家年度值。

为了帮助解释数据，鼓励各国通过图表的方式来展示各自的指标（每个国家的图表都可以在[世界银行网站]（https://datatopics.worldbank.org/sdgs/index.html）上找到）。虽然可能很难将具体的因果因素归结为指标的变化，但各国可以指出观察到的变化背后可能有哪些直接和/或间接的驱动因素，并在定性评估表（即表SO2-1.T3）中报告这一信息。

第4步：验证结果

来自全球数据源的估计数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5步：生成报告

经缔约方核实后，低于国际贫困线的人口比例或收入不平等的估计数应正式提交给《联合国防治荒漠化公约》（《荒漠化公约》）。观察到的变化及其解释可在PRAIS 4平台的“定性评估”表中描述。

另外，缔约方也可以选择在“一般性注释”栏中包括额外的信息，以描述具体的国家情况。次国家分列数据（例如，每个行政区划、城市与农村、受影响地区或其他社会经济阶层，例如，按性别分列的数据）可能有助于确定最重要的贫困/收入不平等热点/亮点所在的地方。

还鼓励缔约方在估计数来自国家数据的情况下，提交关于方法、数据来源和数据准确性的说明。报告特殊情况和问题也是有益的，能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。

2.1.4. 依赖性

指标SO 2-1与其他SO没有依赖关系，但可用于计算指标SO 3-3的干旱脆弱性指数（DVI）。

2.1.5. 挑战

数据可用性和质量

国际性的全球数据只能笼统地描述一个国家人口的福祉，可能无法反映需要考虑的具体状况。可能需要更详细的次国家数据来反映地方一级的经济状况。

2.1.6. 总结（主要行动）

报告指标SO 2-1时需采取的关键行动如下：

选择最合适的指标：鼓励缔约方选择最合适的指标来代表本国人口的福祉。
确定相关数据集：缔约方可决定使用默认数据或替代国家来源。
报告所选指标的国家年度值并解释数据：请缔约方报告、展示和解释国家年度数据。
验证结果：来自全球数据源的估计数的可靠性需要国家专家的投入，以便根据专家知识对估计数的可靠性进行定性评估。
生成报告：经缔约方核实后，应将数据和辅助说明正式提交给《荒漠化公约》。

2.1.7. 深入阅读

可持续发展目标指标1.1.1元数据(https://unstats.un.org/sdgs/metadata/files/Metadata-01-01-01a.pdf)
基尼系数元数据(https://databank.worldbank.org/metadataglossary/world-development-indicators/series/SI.POV.GINI)

2.2. SO 2-2 – 受影响地区获得安全饮用水的趋势

2.2.1. 简介

能否获得水是决定儿童生存、妇幼健康、家庭幸福和经济生产力的关键因素。因此，如果趋势表明获得安全饮用水的机会越来越多，将有助于改善受影响人口的生活条件。

为了量化得到安全管理的饮用水，要确定使用经改善的饮水服务的人口比例。目前，这是以使用经改善的基本饮用水源的人口比例来衡量的。“经改善的”饮用水源是指位于房地并在需要时可用，且没有受到粪便和优先化学污染的管道水源（进入住宅、院落或地块的自来水；公共水龙头或竖管）和非管道水源（井眼或管井；受保护的挖井；受保护的泉水；雨水；包装水或送水）。

通过提供来自可持续发展目标数据库的默认数据，为国家报告提供了便利。可持续发展目标指标6.1.1的内容为“使用得到安全管理的饮用水服务的人口比例”。该指标按城市和农村人口分列，并以百分比表示。该指标的托管机构是世界卫生组织（世卫组织）和联合国儿童基金会（儿基会），它们通过水供应、环境卫生和个人卫生联合监测方案（JMP），自1990年以来定期估算国家、区域和全球在饮用水、环境卫生和个人卫生方面的进展。

2.2.2.报告的先决条件

深入阅读持续发展指标6.1.1元数据和（见第2.2.7节）。
符合表16所列规格的数据。
由国家主管部门正式提名的国家专家库，根据本国情况核实默认数据的适用性和一致性，或使用三项指标的国家来源确定和汇编数据。关键机构可能包括一国的国家统计局、卫生部和水资源部，以及大学和研究中心。

2.2.3.报告流程和分步程序

报告的分步程序在下文中描述。

第1步：确定相关数据集

该指标的默认数据是根据可持续发展目标数据库（可持续发展目标指标6.1.1）预先填充的；使用经改善的饮用水服务的人口比例估计数是由世卫组织/儿基会联合监测方案（JMP）定期编制的。

缔约方也可以使用国家数据，只要国家数据符合表16所列的数据规格。

**表16**. SO 2-2指标的数据规格
项目	规格
项目	默认数据（可持续发展目标指标6.1.1/世界卫生组织/联合国儿童基金会联合监测方案）	国家数据
数据类型	2000-2020年期间，使用得到安全管理的饮用水服务的总人口、城市和农村人口（% of人口）的年度数据。	从2000年到报告期最近一年，使用得到安全管理的饮用水服务的总人口、城市和农村人口（% of人口）的年度数据。
空间分辨率	国家一级	国家或国家以下各级
质量	在数据集的元数据中指定。	将在数据集元数据中注明。
元数据	元数据信息与默认数据一起提供。	附件二中按必填字段列出的最低元数据内容。

第2步：报告国家年度值并解释数据

注解

PRAIS 4平台中的相关区域：表SO2-2.T1和SO2-2.T2

选择使用替代国家数据来源的缔约方可在表SO2-2.T1中输入相关数据。缔约方还可利用“定性评估”表SO2-2.T2提供关于该指标的主要变化的信息。

为了帮助解释数据，鼓励各国以图表方式直观地展示各自的可持续发展目标指标6.1.1（每个国家的图表，代表每个分列，即% r农村人口、% u城市人口、% 总人口，可从JMP和世界银行网站查看和下载）[^2]。虽然可能很难将具体的因果因素归结到指标的变化上，但各国可以指出观察到的变化背后可能有哪些直接和/或间接的驱动因素，并在定性评估表中报告这一信息。

第3步：验证结果

来自全球数据源的估计数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4步：生成报告

经缔约方核实后，使用得到安全管理的饮用水服务的人口比例估计数应正式提交给《荒漠化公约》。

该指标的分列数据（例如，每个行政区划、城市与农村、受影响地区或其他社会经济阶层，例如，按性别分列的数据）可能有助于确定最重要的热点/亮点所在的地方。另外，缔约方还可以包括补充信息，以描述具体国家的情况，并提供关于数据解释的更多细节。

还鼓励缔约方在估计数来自国家数据的情况下，提交关于方法、数据来源和数据准确性的说明。报告特殊情况和问题也是有益的，能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平台提供了一个“一般性注释”栏。

2.2.4. 依赖性

指标SO 2-2与其他SO没有依赖关系，但可用于计算指标SO 3-3的干旱脆弱性指数（DVI）。

2.2.5. 挑战

数据可用性和质量

国际性的全球数据只能笼统地描述一个国家人口的福祉，可能无法反映需要考虑的具体状况。可能需要更详细的次国家数据来反映地方一级的经济状况。

2.2.6. 总结（主要行动）

报告指标SO 2-2时需采取的关键行动如下：

确定相关数据集：缔约方可决定使用建议的默认国际数据或替代国家来源。
报告国家年度值并解释数据：请缔约方报告、展示和解释国家年度数据。
验证结果：来自全球数据源的估计数的可靠性需要国家专家的投入，以便根据专家知识对估计数的可靠性进行定性评估。
生成报告：经缔约方核实后，应将数据和辅助说明正式提交给《荒漠化公约》。

2.2.7. 深入阅读

可持续发展目标指标6.1.1元数据(https://unstats.un.org/sdgs/metadata/files/Metadata-06-01-01.pdf)

2.3. SO 2-3 – 受土地退化影响的人口比例趋势，按性别分列

2.3.1. 简介

指标SO 3-2是根据第11/COP.14号决定编制的，目的是使SO 1至5的报告过程与促进性别平等的指标和准则保持一致，并确保土地退化的性别层面得到体现。

该指标按性别分列，估计受土地退化影响的人口比例，作为在《荒漠化公约》报告框架内解决土地退化方面性别数据差距的第一步。该方法利用人口或亚人口群体的空间分布(（即按性别）来确定其受土地退化影响的程度，如指标SO 1-4（即可持续发展目标指标15.3.1）所确定的那样。

按性别分列的受土地退化影响的人口比例趋势指标使用了以下衡量标准：

受土地退化影响的女性人口百分比
受土地退化影响的男性人口百分比
受土地退化影响的总人口（女性和男性）的百分比

通过提供源自全球人口与健康（WorldPop）全球数据集关于人口分布、人口统计和动态的默认数据以及默认指标SO 1-4估计数，为国家报告提供了便利。

2.3.2.报告的先决条件

深入阅读指标SO 3-2的方法说明（见第2.3.7节）。
符合表17所列规格的人口数据。
由国家主管部门正式提名的国家专家库，根据本国情况核实默认数据的适用性和一致性，或使用三项指标的国家来源确定和汇编数据。关键机构可能包括一国的国家统计局、环境部和农业部，以及大学和研究中心。

2.3.3.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，第2和3步就没有必要。

第1步：选择人口数据集

用于计算指标SO 2-3的合适数据是按性别分列的人口网格化计数，或覆盖全国范围的一套地理参照的次国家数据。它必须代表每个网格单元的男性和女性人数，最好是在有关时间段内每年计算一次（即，日期时间戳应至少是基线期和报告期内的其中一年）。

在全球范围内可公开获得的人口数据集中，《荒漠化公约》默认使用全球人口与健康（WorldPop）数据集来计算指标SO2-3，并在Trends.Earth中提供给缔约方。

另一个数据集是世界网格人口第4版（GPWv4）。

缔约方也可以使用国家数据，只要国家数据符合表17所列的数据规格。

**表17**. SO 2-3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（估计受土地退化影响的人口所需的数据）	按性别分列的基线年（2015年）和报告期最近一年（2019年）的全球人口与健康（WorldPop）数据。基线期和报告期由指标SO 1-4确定的土地退化的网格化数据。	按性别分列的基线年（最好是2015年）和报告期最近一年（如2019年）的、源自国家官方统计数据的网格化人口产品。基线期和报告期由指标SO 1-4确定的土地退化的网格化数据。
输出数据（通过分析三个指标得到的网格化产品）	基线期和报告期内受土地退化影响的女性人口、男性人口和总人口的网格化产品。	基线期和报告期内受土地退化影响的女性人口、男性人口和总人口的网格化产品。
空间分辨率	WorldPop数据：3弧秒（~100米）	由国家主管部门根据现有数据进行评估。
质量	在数据集的元数据中指定。	将在数据集元数据中注明。
元数据	元数据信息与默认数据一起提供。	附件二中按必填字段列出的最低元数据内容。

第2步：将选定的数据集标准化

人口和土地退化数据集必须统一为相同的网格单元大小。例如，WorldPop数据集和SO 1-4土地退化默认数据集的分辨率分别为100米和300米时，应重新取样到一个通用的网格单元大小。对于默认数据，用于分析的网格单元大小固定为需为之重新采样人口数据的土地退化数据集的300米分辨率。使用国家数据集的国家应在预测和分辨率方面对数据集进行评估，并通过重新取样过程使其标准化，以便能够在分析受土地退化影响的人口时将其结合起来。

在重新取样时应考虑到，在代表人口数量的数据集中，单元格大小的变化代表每个单元格中的人数变化；应使用确保连续数据完整性的重新取样方法，如双线性内插法（避免使用最近邻技术）。

第3步：估计受土地退化影响的女性人口、男性人口和总人口数量以及百分比

注解

PRAIS 4平台中的相关区域：表SO2-3.T1和SO2-3.T2

基线期和报告期的女性和男性人口网格与各自的土地退化网格相交。然后，将属于退化土地的单元格的数值合并，算出受土地退化影响的女性和男性人口数量。通过合并所获得的女性和男性人口数值，得到受土地退化影响的总人口数量。

这一分析应在两个时间段（即基线期和报告期）内进行，以便测量随时间推移而发生的变化，并在表SO2-3.T2中报告观察到的变化。然而，应该注意的是，土地退化空间数据集（即SO1-4产出）反映的是三个子指标（土地覆盖、土地生产力和土壤有机碳（SOC））在一定年限内的时间趋势，而人口数据则反映了特定年份（如2015年和2019年）的人口数量。为了提高在两个参考年份（即基准期为2015年，报告期为2019年）记录受土地退化影响的人数的准确性，建议使用最接近上述年份的人口网格。

为了计算女性人口、男性人口和总人口中受土地退化影响人数的百分比，将各自受土地退化影响的人口除以相应性别类型的总人口，再乘以100。

第4步：对结果进行定性评估

注解

PRAIS 4平台中的相关区域：表SO2-3.T3

观察到的指标变化及其解释可在PRAIS 4平台的“定性评估”表中描述（表SO2-3.T3）。

需要注意的是，受土地退化影响的人口比例的变化可能不仅是由于土地退化范围扩大导致的，还可能是人口增长等因素导致的。

第5步：验证结果

来自全球数据源的估计数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。

第6步：生成报告

经缔约方核实后，受土地退化影响的女性人口、男性人口和总人口的估计数应正式提交给《荒漠化公约》。

默认地图或在Trends.Earth中使用代表按性别分列的受土地退化影响的人口的国家数据生成的地图，可在PRAIS 4平台上获得。更具体地说，下列地图将在网上提供：

受土地退化影响的总人口
受土地退化影响的女性人口
受土地退化影响的男性人口

还鼓励缔约方在估计数来自国家数据的情况下，提交关于方法、数据来源和数据准确性的说明。报告特殊情况和问题也是有益的，能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平台提供了一个“一般性注释”栏。

2.3.4. 依赖性

指标SO 2-3依赖于SO 4指标的空间数据集，包括基线期和报告期，作为确定已退化地区的依据。

2.3.5. 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于充分详细地反映受土地退化及其变化影响的人口。可能需要更详细的次国家一级的数据，以更准确地代表当地情况。然而，这需要将现有的网格化人口数据集按比例缩小到更精细的分辨率，这可能会产生更多的误差。因此，需要具备执行按比例缩小过程的能力。
WorldPop按性别分列的国家数据集以几个单独栅格的形式呈现，每个栅格代表每年的一个年龄/性别类别。这相当于大量的Geotiff格式的空间数据。存储和处理数据需要栅格数据处理能力和获得适当的计算能力，例如云服务，对于大国来说尤其如此。《防治荒漠化公约》正在开发一个栅格数据的批量预处理程序，最终将在PRAIS 4平台上提供按性别分列的数据作为默认数据。此挑战得到解决后，将通知各缔约方，并在表格中预先填入默认数据。

分析方法的局限性

仅仅是按性别分列的数据可能不足以反映特定地区的性别动态和相关问题。需要进一步的社会经济和人口指标来进行性别分析，以便更好地了解特定人群如何以及为何受到土地退化的影响。
以受土地退化影响的现场人口为依据，可能会得出对受土地退化影响的人口的下限估计数。事实上，特定地区的土地退化不仅影响居住在退化土地上的人口，而且还通过环境、经济和社会联系影响其他地方的人口。此外，对城市和农村人口的数据进一步分列，可能有助于改进该指标。
有两个与分析的时间性有关的挑战：i）土地退化空间数据集（即SO1-4产出）反映了一定年限内的时间趋势，而人口数据则反映了特定年份的人口；ii）随着时间的推移，受土地退化影响的人口比例的变化可能不仅是由于土地退化范围扩大导致的，还可能是人口增长等因素导致的。

2.3.6. 总结（主要行动）

报告受土地退化影响的人口时需采取的关键行动如下：

选择人口数据集：缔约方可以决定使用默认数据或替代国家来源的数据，只要数据符合表17中所列的数据规格。
将选定的数据集标准化：土地退化数据集必须统一到与人口网格化数据（假设分辨率更高）相同的网格单元大小，以便在分析受土地退化影响的人口时将它们结合起来。
估计受土地退化影响的女性人口、男性人口和总人口的数量和百分比：将男性和女性人口网格与土地退化网格相交，得出受土地退化影响的总人口、男性人口和女性人口以及占总人口的百分比。数据应输入表SO2-3.T1中。
对结果进行定性评估：应在表SO2-3.T3中描述受土地退化影响的人口比例变化及其直接或间接驱动因素。
核实结果：应与国家专家协商，评估来自全球数据来源的估计数的可靠性。
生成报告：经缔约方核实后，应将数据和辅助说明正式提交给《荒漠化公约》。

2.3.7. 深入阅读

关于受土地退化影响的人口趋势的方法说明 (https://www.unccd.int/sites/default/files/inline-files/MethodologicalNote_PopExposureToLD.pdf)

1: https://data.worldbank.org/indicator/SI.POV.GINI?end=2015&start=1979&view=map
2: https://washdata.org/data/household and https://datatopics.worldbank.org/sdgs/index.html