‎3.‎ الهدف الاستراتيجي الثالث: التخفيف من آثار الجفاف والتكيف معها وإدارتها لتعزيز صمود السكان والنظم البيئية الهشة

‎3.1.‎ الهدف الاستراتيجي الفرعي 3-1 – الاتجاهات السائدة في نسبة الأراضي المتأثرة بالجفاف من إجمالي مساحة الأراضي

‎3.1.1.‎ مقدمة

تُعرِّف اتفاقية الأمم المتحدة لمكافحة التصحُّر (UNCCD) الجفاف بأنه ظاهرة طبيعية الفتح تعطي حين يكون هطول الأمطار أقل انخفاضًا بشكل ملحوظ عن المستويات العادية المسجلة، مما يسبب اختلالات هيدرولوجية خطيرة تؤثر سلبًا على النظم الإنتاجية لموارد الأراضي[1].

ويصف المؤشر 3-1 تحديدًا حالة أخطار الجفاف الأرصادي الجوي (أي حدوث الجفاف أو غيابه وشدته، إن وجد) على أساس سنوي داخل الدولة.

وهناك العديد من مؤشرات الجفاف التي يمكن استخدامها لتقدير أخطار الجفاف الوطنية. وتوصي منهجية الاتفاقية لتقدير المؤشر 3-1 باستخدام مؤشر جفاف محدد ومقبول عالميًا يُعرف باسم مؤشر الهطول المعياري (SPI)، لتوصيف أخطار الجفاف الأرصادي الجوي. ومع ذلك، يجوز للأطراف إعداد التقارير باستخدام مؤشرات أخرى إذا كانت مستخدمة بالفعل على المستوى الوطني، مثل مؤشر هطول الأمطار والنتح التبخري المعياري (SPEI). وبالنسبة للمؤشرات الأخرى المستخدمة حاليًا، قد تحتاج الأطراف إلى كفالة الاتساق الإحصائي مع فئات شدة الجفاف لمؤشر SPI الموضَّحة في الجدول 19[2].

والهدف العام هو أن تقوم الأطراف بتقديم تقييم لأخطار الجفاف وتحديد المناطق المتأثرة به من أجل ترتيب أولويات جهود التخفيف بالتزامن مع تقييمات التعرض للجفاف (المؤشر 3-2) والهشاشة أمامه (المؤشر 3-3). وتتيسر عملية إعداد التقارير الوطنية من خلال توفير بيانات افتراضية.

‎3.1.2.‎ متطلبات إعداد التقارير

• القراءة المتعمقة للفصل الأول من دليل الممارسات الجيدة لإعداد التقارير الوطنية الخاصة بالهدف الاستراتيجي الثالث لاتفاقية الأمم المتحدة لمكافحة التصحُّر: التخفيف من آثار الجفاف والتكيف معها وإدارتها لتعزيز صمود السكان والنظم البيئية الهشة والذي يفصّل المنهجية المستخدمة لتقدير أخطار الجفاف والتغيرات بمرور الوقت.

• توفر بيانات تتوافق مع المواصفات المحددة في الشكل 5 والجدول 18.

• تشكيل فريق من الخبراء الوطنيين المعينين رسميًا من السلطات الوطنية للتحقق من اتساق نتائج عملية إعداد التقارير مع الوضع الميداني، أو لتطوير وتطبيق منهجية مخصصة لتقدير المؤشر 3-1 في حال تفضيل البيانات الوطنية على البيانات الافتراضية. وتشمل المؤسسات الرئيسية الملحق الوطني للأرصاد الجوية والهيدرولوجيا (NMHS)، ووزارة البيئة، ووزارة الزراعة، ومركز الاستشعار عن بعد، والجهاز الوطني للإحصاء، فضلًا عن الجامعات ومراكز البحوث ذات الصلة.

‎3.1.3.‎ عملية إعداد التقارير والإجراءات الخطوة بخطوة

تتمثل الإجراءات المتبعة لإعداد التقارير خطوة بخطوة فيما يلي. وفي حال استخدام البيانات الافتراضية، فلا داعي للخطوات من 2 إلى 5.

الخطوة 1: اختيار مؤشر الجفاف أو مجموعة بيانات الهطول

توفر الاتفاقية بيانات افتراضية من منتج الجفاف العالمي متعدد المؤشرات (GMID)، وهو مجموعة شبكية من مؤشرات الجفاف تتضمن مؤشري SPI وSPEI المحسوبين باستخدام بيانات الهطول المشتقة من محطات قياس المطر المدمجة والملاحظات الساتلية وبيانات إعادة التحليل. انظر الإطار 5 أدناه للحصول على نظرة عامة حول هذا المنتج.

وبينما يظل مؤشر SPI هو المؤشر الموصى به لتقدير المؤشر 3-1، ينبغي للأطراف تحديد ما إذا كان مؤشر SPEI أكثر ملاءمة لظروفها الخاصة، لا سيما في المناطق الجافة وشبه الجافة حيث تتسم الأمطار بالتذبذب وتكون كمياتها التراكمية منخفضة. وبما أن مؤشر SPEI يأخذ في الحسبان كلًا من الهطول ودرجة حرارة الهواء، فقد يوفر قياسًا أكثر دقة لتوافر المياه في هذه المناطق التي قد تكون فيها خسائر البخر-نتح كبيرة. ويمكن العثور على مناقشة أكثر تفصيلًا حول متى يُفضل مؤشر على آخر في الفرع 1-5 من دليل الممارسات الجيدة لإعداد التقارير الوطنية الخاصة بالهدف الاستراتيجي الثالث لاتفاقية الأمم المتحدة لمكافحة التصحُّر.

وإذا كان لدى البلدان الأطراف بالفعل مؤشر جفاف وطني مثل SPI أو SPEI، فيجوز لها تفضيل استخدامه بدلًا من البيانات الافتراضية للاتفاقية. وبدلًا من ذلك، إذا رغبت في حساب مؤشر SPI بنفسها، فلديها خيار استخدام مجموعة بيانات بديلة متاحة عبر أداة Trends.Earth أو استخدام بيانات الهطول المحلية داخل البلد.

ومجموعة البيانات البديلة المتاحة عبر Trends.Earth هي مجموعة بيانات الهطول بالأشعة تحت الحمراء التابعة لمجموعة مخاطر المناخ مع المحطات (CHIRPS)، والتي تنتج تقديرات عالية الدقة للأمطار استنادًا إلى الملاحظات الساتلية وبيانات محطات القياس. وبينما تُعد الدقة المكانية الأعلى قليلًا لمجموعة CHIRPS ميزة عند استخلاص مؤشر SPI، فإن من عيوبها أنها لا تغطي العالم بأسره وتقتصر على النطاق بين خطي عرض 50 درجة جنوبًا و50 درجة شمالًا. وبناءً عليه، لن تتمكن الأطراف التي تقع حدودها خارج هذا النطاق من استخدام مجموعة بيانات CHIRPS. وبالمقابل، تتمتع مجموعة GMID بتغطية عالمية شاملة. وبينما تتكون مجموعة GMID من مؤشري SPI وSPEI معًا، لن يتوفر لمجموعة CHIRPS سوى مؤشر SPI فقط في أداة Trends.Earth.

ويمكن لشجرة القرارات في الشكل 5 أن تساعد الأطراف في تحديد مجموعة البيانات والنهج الأكثر ملاءمة لدعم إعداد التقارير الخاصة بوضعها الوطني.

الشكل 5. شجرة القرارات لمساعدة الأطراف في اختيار أفضل مصدر لبيانات الهطول أو مؤشر الجفاف لاستخلاص المؤشر 3-1

GMID: منتج الجفاف العالمي متعدد المؤشرات، SPI: مؤشر الهطول المعياري، CHIRPS: مجموعة بيانات الهطول بالأشعة تحت الحمراء مع المحطات

وينبغي لعملية اتخاذ القرار هذه أن تساعد الأطراف في تحديد البيانات التي تستوفي المواصفات الموجزة في الجدول 18.

الجدول 18. مواصفات البيانات لمؤشر الهدف الاستراتيجي الفرعي 3-1

العنصر	المواصفات
	البيانات الافتراضية	البيانات الوطنية
بيانات المدخلات البيانات المطلوبة لإنشاء تقديرات أخطار الجفاف استنادًا إلى حسابات مؤشر الهطول المعياري (SPI) الموضَّحة في الخطوة 2	منتجات مؤشر الجفاف الشهرية لمنتج الجفاف العالمي متعدد المؤشرات (GMID)، 1980–2023.	منتجات شبكية لإجمالي الهطول الشهري مشتقة من شبكات القياس الوطنية. ولحساب الفترة المرجعية المتوافقة مع المنظمة العالمية للأرصاد الجوية (WMO)، ينبغي أن تحتوي مجموعة البيانات مثاليًا على سجل مستمر لا يقل عن 30 عامًا، يغطي الفترة 1981–2010. للبلدان واقعة في النطاق من 50° جنوبًا إلى 50° شمالًا: يمكن الوصول إلى منتجات الهطول الشهرية لـ CHIRPS للفترة 1981–الحاضر في Trends.Earth*. وتتاح أيضًا فترات تجميع بديلة لـ SPI-12 في Trends.Earth عند استخدام CHIRPS، مثل SPI-9 وSPI-24 وSPI-48.
بيانات المخرجات المنتجات الشبكية الوسيطة والنهائية الناتجة عن التحليل الموضَّح في الخطوات من 2 إلى 4	شبكات SPI-12 لشهر ديسمبر مصنفة إلى أربع فئات لشدة الجفاف على أساس سنوي*. إجمالي مساحة الأراضي لكل فئة من فئات شدة الجفاف بالإضافة إلى نسبة إجمالي مساحة الأراضي المتأثرة بالجفاف. ملخص مكاني شبكي لفترات مدة كل منها أربع سنوات.	شبكات SPI-12 السنوية لشهر ديسمبر مصنفة إلى أربع فئات لشدة الجفاف على أساس سنوي*. إجمالي مساحة الأراضي لكل فئة من فئات شدة الجفاف بالإضافة إلى نسبة إجمالي مساحة الأراضي المتأثرة بالجفاف. ملخص مكاني شبكي لفترات مدة كل منها أربع سنوات.
التصنيف	أربع فئات لشدة الجفاف وفقًا لمؤشر SPI كما هو موضَّح في الجدول 19.	أربع فئات لشدة الجفاف وفقًا لمؤشر SPI كما هو موضَّح في الجدول 19.
الدقة المكانية	GMID: 0.1° x 0.1° (~11.1 كم)	CHIRPS: 0.05° x 0.05° (~5.55 كم) أو وفقًا لتقييم السلطات الوطنية بناءً على البيانات المتاحة
الجودة	محددة في البيانات الوصفية لمجموعات البيانات.	ينبغي أن تكون البيانات مستمرة حيثما أمكن؛ وعندما يقل اكتمال البيانات عن 85%، يجوز للأطراف النظر في سد الفجوات وفقًا لإرشادات المنظمة العالمية للأرصاد الجوية (WMO, 2018).
البيانات الوصفية	تتوفر معلومات البيانات الوصفية مع البيانات الافتراضية.	الحد الأدنى من محتوى البيانات الوصفية وفقًا للحقول الإلزامية المدرجة في الملحق الثاني.

^* كما هو موضَّح في الخطوة 3، تمثل قيم SPI-12 لشهر ديسمبر العجز (أو الفائض) في الهطول خلال السنة التقويمية الغريغورية (يناير–ديسمبر).

الإطار 5. مجموعة بيانات منتج الجفاف العالمي متعدد المؤشرات (GMID)

تتكون مجموعة البيانات هذه من مؤشر الهطول المعياري (SPI) ومؤشر الهطول والبخر-نتح المعياري (SPEI) بمقاييس زمنية من شهر واحد إلى 12 شهرًا وبدقة مكانية عالية، وتغطي الفترة 1980-2023 على مستوى العالم. وتوفر مجموعة البيانات تغطية مكانية عبر خطوط الطول العالمية من -180° إلى 180° وخطوط العرض من 90° إلى -90°. وتُقدم البيانات بالإحداثيات الجغرافية (خط العرض/خط الطول) استنادًا إلى النظام المرجعي الجيوديسي العالمي 1984 (WGS 84)، وبدقة 0.1 درجة.

وحُسب مؤشرا SPI وSPEI بناءً على توزيع الاحتمالات الأكثر استخدامًا والموصى به لحسابهما بمقاييس زمنية مختلفة. وبذلك، حُسب مؤشر SPI باعتتماد توزيع غاما (Gamma distribution)، بينما حُسب مؤشر SPEI باعتتماد التوزيع اللوجستي اللوغاريتمي (log-logistic distribution). وأُنشئت مجموعة البيانات باستخدام مدخلات أرصاد جوية متنوعة، شملت: بيانات الهطول من مجموعة البيانات الموزونة متعددة المصادر (MSWEP v2.8)، وبيانات البخر-نتح المحتمل المشتقة من النموذج الهولندي العالمي للبخر (GLEAM v4.2a). وتم تنزيل البيانات بفاصل زمني يومي، ثم تجميعها شهريًا، وأخيرًا تلخيصها لفترات تجميع مختلفة للحصول على المؤشرات بمقاييس زمنية من 1 إلى 12 شهرًا.

تتوفر مجموعة بيانات GMID الكاملة على الرابط: https://eidc.ac.uk/

الخطوة 2: حساب مؤشر الهطول المعياري

تستند السلاسل الزمنية الشهرية لمؤشر SPI إلى بيانات الهطول الشبكية المختارة وتُحسب باستخدام طريقة SPI-12، التي توفِّر ملخصًا سنويًا لعجز الهطول لكل شهر باستخدام طريقة التجميع لـ 12 شهرًا. فعلى سبيل المثال، يمثل الهطول التراكمي لـ 12 شهرًا لشهر ديسمبر 2019 إجمالي الهطول الشهري من يناير 2019 إلى ديسمبر 2019.

ومن المهم كفالة معايرة وتوحيد بيانات الهطول لكل سنة تقرير مقابل “الفترة المرجعية” نفسها أو الفترة المناخية المعيارية العادية. ويضمن ذلك إمكانية مقارنة البيانات بين السنوات وكذلك عبر الزمان والمكان. ولتحويل توزيعات بيانات الهطول التراكمي لـ 12 شهرًا إلى التوزيع الطبيعي، تُستخدم الفترة المناخية المعيارية العادية للمنظمة العالمية للأرصاد الجوية (1981–2010) كفترة مرجعية. وتعتمد طريقة التحويل إلى التوزيع الطبيعي على توفيق دالة توزيع الاحتمال من نوع غاما مع الهطول التراكمي لـ 12 شهرًا في هذه الفترة المرجعية. وفور حسابها، تُطبق معلمات دالة التوزيع الاحتمالي هذه على أي سلسلة زمنية للمجموع الشهري للهطول التراكمي لـ 12 شهرًا لإنتاج السلسلة الزمنية الشهرية المعايرة لـ SPI-12 لكل خلية شبكية وللفترة المتاحة بأكملها. ومع ذلك، إذا اختارت الأطراف تغيير الفترة المناخية المعيارية (المرجعية)، فإن ذلك يستدعي إعادت حساب مؤشر SPI لجميع الفترات. وبناءً عليه، يُوصى بالنص بوضوح على الفترة المرجعية المستخدمة لحساب مؤشر SPI في التقارير الوطنية للمؤشر 3-1 المرفوعة إلى الاتفاقية.

وتتوفر بيانات SPI وSPEI الافتراضية في Trends.Earth لأغراض رصد الهدف الاستراتيجي الثالث. ومع ذلك، تتوفر أدوات متعددة مفتوحة المصدر يمكن استخدامها لاستخلاص مؤشر SPI، والتي أُدرجت مجموعة منها في الجدول 3 من دليل الممارسات الجيدة لإعداد التقارير الوطنية الخاصة بالهدف الاستراتيجي الثالث لاتفاقية الأمم المتحدة لمكافحة التصحُّر.

الخطوة 3: تحديد فئة شدة الجفاف لكل خلية شبكية بناءً على قيمة مؤشر الهطول المعياري المحسوبة

ملاحظة

الأجزاء ذات الصلة في منصة 4 PRAIS: الجدول SO3-1.T1

تقييمًا للسلسلة الزمنية لمؤشر SPI على أساس سنوي، ينبغي استخراج قيم SPI-12 لشهر ديسمبر من كل عام. وتمثل قيم SPI-12 لشهر ديسمبر العجز (أو الفائض) في الهطول خلال السنة التقويمية الغريغورية (يناير–ديسمبر).

ولكل شبكة من شبكات SPI-12 لشهر ديسمبر، ينبغي إحصاء عدد الخلايا التي تنتمي إلى كل فئة من فئات شدة الجفاف لمؤشر SPI المدرجة في الجدول 19. ويُلاحظ أن أي خلية تزيد قيمتها عن 0 تمثل منطقة غير متأثرة بالجفاف.

الجدول 19. فئات شدة الجفاف لمؤشر الهطول المعياري (SPI)

قيم SPI	فئة شدة الجفاف
0 إلى -0.99	جفاف خفيف
-1.0 إلى -1.49	جفاف متوسط
-1.5 إلى -1.99	جفاف شديد
-2 وأقل	جفاف بالغ الشدة

وينبغي استخلاص المساحة الإجمالية لكل فئة من فئات شدة الجفاف عبر عملية من خطوتين:

1. إسقاط شبكة فئات شدة الجفاف في إسقاط متساوي المساحات مناسب (مثل إسقاط مولفايده / Mollweide) للحصول على مساحة الخلايا بالكيلومتر المربع ().

2. دمج مساحات كافة الخلايا في فئة جفاف معينة للحصول على المساحة الإجمالية لتلك الفئة.

الخطوة 4: حساب نسبة الأراضي المتأثرة بالجفاف دون تفكيك حسب الفئات

ملاحظة

الأجزاء ذات الصلة في منصة 4 PRAIS: الجدول SO3-1.T2

تُحسب نسبة الأراضي المتأثرة بالجفاف بغض النظر عن فئة الشدة لكل سنة تقرير كنسبة مئوية من إجمالي مساحة الأراضي.

ولكل شبكة من شبكات SPI-12 السنوية، يُحسب إجمالي عدد الخلايا التي تندرج تحت أي فئة من فئات شدة الجفاف لمؤشر SPI ويُرمز له بـ (cellCount). ثم تُحسب النسبة المئوية لإجمالي مساحة الأراضي المتأثرة بالجفاف لكل سنة تقرير وفقًا للمعادلة التالية:

\(P_{j} = \frac{cellCount_{j}}{\text{Total number of cells}} \times 100\)

حيث:

• “P_j” هي نسبة الأراضي المتأثرة بالجفاف في سنة التقرير (j)

• “cellCount_j” هو إجمالي عدد البكسلات المتأثرة بالجفاف في سنة التقرير (j)

• “إجمالي عدد الخلايا” ينص على جميع الخلايا الشبكية الواقعة ضمن مساحة أراضي الدولة الطرف.

وتُحسب المساحة الإجمالية المتأثرة بالجفاف في كل سنة بضرب cellCount في مساحة الخلايا (وهي قيمة ثابتة نظرًا لتحويل شبكة فئات شدة الجفاف سابقًا إلى إسقاط متساوي المساحات).

الخطوة 5: إنشاء خرائط لشدة الجفاف لفترات مدة كل منها أربع سنوات

بالإضافة إلى التقارير الجدولية الموضَّحة أعلاه، ينبغي تلخيص المؤشر 3-1 مكانيًا لرسم الخرائط لشدة الجفاف القصوى التي حدثت على مدى فترات مدة كل منها أربع سنوات. وتُم اختيار فترات السنوات الأربع لتقليل عبء إعداد التقارير وحجم البيانات الاقتران بالتقرير السنوي للمعلومات المكانية.

ولتليخص هذه الفترات مكانيًا، يُحدد أعلى فئة لشدة الجفاف في كل خلية شبكية خلال فترة السنوات الأربع. فعلى سبيل المثال، إذا كانت للخلية الشبكية القيم (خفيف، خفيف، متوسط، خفيف) لفترة أربع سنوات معينة، فإن الخلية ستتضمن قيمة “متوسط” لتلك الفترة.

وينبغي رسم أعلى شدة للجفاف لفترات السنوات الأربع باستخدام بيانات SPI-12 الشبكية بفواصل زمنية مدتها أربع سنوات (2000–2003، 2004–2007، 2008–2011، 2012–2015، 2016–2019، و2020–2023). وإذا كان لدى البلدان الأطراف فجوات (أي سنوات مفقودة) في مجموعات بياناتها، فينبغي لها التلخيص عبر الفترات الأكثر ملاءمة للتوافق بأكبر قدر ممكن مع فترات السنوات الأربع المذكورة أعلاه. فعلى سبيل المثال، إذا كانت مجموعة البيانات ممثلة بالسنوات 2004، 2007، 2008، 2009، 2011، فإن فترات التلخيص الأكثر ملاءمة ستكون (2004، 2007) و(2008، 2009، 2011).

الخطوة 6: التحقق من النتائج

ينبغي للأطراف الإلمام بالمحددات المتعلقة باستخدام مؤشر SPI كمؤشر منفرد للجفاف، والمراجعة النقضية للبيانات الافتراضية مقارنة ببيانات محطات قياس المطر الوطنية والمصادر الأرصادية الأخرى قبل إعداد تقاريرها الوطنية.

الخطوة 7: حفظ النموذج وإتاحته للمراجعة

يمكن وصف التغيرات الملاحظة وتفسيرها في حقول التعليقات المقترنة بجداول إعداد التقارير على منصة 4 PRAIS.

وتتاح خرائط شدة الجفاف الافتراضية أو الخرائط المنشأة في Trends.Earth باستخدام بيانات وطنية تمثل أعلى ظروف الجفاف شدة لفترات السنوات الأربع على منصة 4 PRAIS. وبشكل أكثر تحديدًا، ستتوفر الخرائط التالية:

• ظروف الجفاف الأكثر شدة في الفترة 2000–2003

• ظروف الجفاف الأكثر شدة في الفترة 2004–2007

• ظروف الجفاف الأكثر شدة في الفترة 2008–2011

• ظروف الجفاف الأكثر شدة في الفترة 2012–2015

• ظروف الجفاف الأكثر شدة في الفترة 2016–2019

• ظروف الجفاف الأكثر شدة في الفترة 2020–2023

وينبغي للأطراف ملاحظة أن الخرائط الافتراضية لشدة الجفاف لفترات السنوات الأربع تستند إلى البيانات الافتراضية نفسها المُبلغ عنها في الجدول SO3-1.T1. ومع ذلك، وكما هو موضَّح في الخطوة 5، إذا قدم طرف ما بيانات وطنية وكانت هناك سنوات مفقودة، فيمكن إنتاج الخرائط التلخيصية باستخدام البيانات المتاحة التي تتوافق على أفضل نحو مع فترات السنوات الأربع المذكورة أعلاه. وتُشجع الأطراف أيضًا على تقديم نصوص سردية، باستخدام حقل “التعليقات العامة”، حول المنهجية ومصادر البيانات ودقتها وفجواتها في حال استخلاص التقديرات من بيانات وطنية. وسيكون من المفيد أيضًا إعداد تقارير عن الحالات والمسائل الخاصة، ووصف الحالات التي قد تكون فيها قيم SPI أقل موثوقية وتوضيح المبررات لاعتماد منهجية مختلفة.

بمجرد اكتمال النموذج والتحقق منه من قِبل الأطراف، ينبغي وضع علامة عليه كـ “قيد المراجعة” ثم حفظه. وبمجرد استكمال اتفاقية الأمم المتحدة لمكافحة التصحُّر مراجعتها وحل جميع التعليقات، يمكن وضع علامة على النموذج كـ “نهائي” ثم حفظه.

‎3.1.4.‎ التبعيات والروابط

تعتمد بيانات أخطار الجفاف على إجمالي مساحة الأراضي المسجلة في الجدول CP-1.T1 لحساب نسبة إجمالي مساحة الأراضي المتأثرة بالجفاف. كما تُستخدم مخرجات المؤشر 3-1 كمدخلات لحساب المؤشر 3-2.

‎3.1.5.‎ التحديات

توفر البيانات وجودتها

• قد لا تكون بيانات الهطول المتاحة دوليًا دقيقة بدرجة كافية لتقدير شدة أخطار الجفاف على المستوى الوطني. ويُوصى باستخدام البيانات الوطنية لاقتراض أنها أكثر دقة وموثوقية. ومع ذلك، قد لا تكون بيانات الهطول الوطنية متاحة بسهولة في شكل رقمي و/أو قد تعاني من فجوات في السلاسل الزمنية.

محددات التقديرات المستندة إلى مؤشر SPI

• بينما يُوصى بمؤشر SPI كمؤشر جفاف راسخ ومَرِن وقوي لتقييم أخطار الجفاف كميًا على مستوى عالمي، إلا أنه يقتصر على قياس العجز الأرصادي الجوي فقط لكونه يعتمد حصريًا على الهطول، وقد لا يرصد أنواع الجفاف الأخرى (مثل الجفاف الهيدرولوجي أو الزراعي) بشكل جيد. علاوة على ذلك، في المناطق ذات الهطول المنخفض جدًا و/أو التي ترتفع فيها نسبة الشهور الشديدة الجفاف دون هطول، ينبغي استخدام قيم SPI وتفسيرها بحذر؛ وقد يكون تطبيق مؤشر SPEI أكثر ملاءمة في مثل هذه المناطق. وإدراكًا لهذا القيد، يجوز للخبراء الوطنيين تسليط الضوء على المناطق التي قد لا تؤدي فيها التقديرات المستندة إلى SPI إلى نتائج دقيقة بدرجة كافية، والاعتماد في التقديرات على مؤشرات بديلة. ويمكن العثور على مناقشة لمحددات مؤشر SPI في الفرع 1-5 من دليل الممارسات الجيدة لإعداد التقارير الوطنية الخاصة بالهدف الاستراتيجي الثالث لاتفاقية الأمم المتحدة لمكافحة التصحُّر.

• وتُدرج المناطق الشديدة الجفاف (Hyper arid) ضمن البيانات الافتراضية لمؤشر SPI الموفرة. ومع ذلك، ينبغي النظر في قيم المؤشر فوق هذه المناطق بعناية نظرًا لمحددات حساب مؤشر الجفاف فيها، والتي قد تؤدي إلى المبالغة في تقييم أحداث الجفاف أو تقديرها بأقل من قيمتها الفعلية.

• وبسبب التقلبية المناخية الطبيعية، ينبغي تفسير أي تغيرات أو اتجاهات ملاحظة في نسبة الأراضي المتأثرة بالجفاف عبر الأطر الزمنية للتقارير بحذر. وينبغي وصف الشذوذ وعدم اليقين في التقديرات في حقل “ملاحظات الجدول أعلاه”.

• وقد لا يكون المقياس الزمني المعتمد والمتاح عبر البيانات الافتراضية لمنتج GMID، والمستند إلى دورة الـ 12 شهرًا، مناسبًا دائمًا لتوصيف آثار الجفاف في بعض البيئات. وإذا استخدمت الأطراف بياناتها الخاصة، فينبغي لها تحديد ما إذا كانت فترات التجميع الأخرى، مثل 24 شهرًا، أكثر ملاءمة.

‎3.1.6.‎ ملخص (الإجراءات الرئيسية)

تتلخص الإجراءات الرئيسية لإعداد التقارير الخاصة بجميع قيم شدة أخطار الجفاف فيما يلي:

1. اختيار مؤشر الجفاف أو مجموعة بيانات الهطول: يجوز للأطراف استخدام البيانات الافتراضية لمؤشر الجفاف أو مصادر وطنية بديلة، بشرط توافقها مع مواصفات البيانات المحددة في الجدول 18. وإذا قررت الأطراف استخدام مصدر بديل لبيانات الهطول، فينبغي لها اتباع الإجراءات من 2 إلى 5 أدناه:

2. حساب مؤشر SPI: ينبغي استخلاص مؤشر SPI لجميع الشهور في السلسلة الزمنية الكاملة المتاحة؛ ومع ذلك، يجوز للأطراف اختيار مؤشرات بديلة (مثل SPEI) تكون أكثر ملاءمة للظروف البيئية المحلية.

3. تحديد فئة شدة الجفاف لكل خلية شبكية: بناءً على حسابات مؤشر SPI (أو مؤشرات الجفاف الأخرى)، يُحسب عدد الخلايا التي تنتمي إلى كل فئة من فئات شدة الجفاف وتحول إلى مساحات بـإسقاط شبكات فئات شدة الجفاف في إسقاط متساوي المساحات مناسب، وحساب المساحة الإجمالية لكل فئة . ثم تُدرج البيانات في الجدول SO3-1.T1.

4. حساب نسبة الأراضي المتأثرة بالجفاف: تُحسب نسبة الأراضي في كل فئة من فئات شدة الجفاف والنسبة الإجمالية للأراضي الخاضعة لأي ظروف جفاف من إجمالي مساحة الأراضي لكل سنة تقرير وتُسجل في الجدولين SO3-1.T1 و SO3-1.T2.

5. إنشاء مجموعة خرائط لشدة الجفاف: ينبغي تلخيص بيانات السلسلة الزمنية الكاملة من 2000 إلى 2023 مكانيًا باستخدام بيانات SPI-12 الشبكية، ويفضل أن يكون ذلك بفواصل زمنية مدتها أربع سنوات (2000–2003، 2004–2007، 2008–2011، 2012–2015، 2016–2019، و2020–2023) لرسم الخرائط لأعلى ظروف الجفاف شدة في كل فترة.

6. التحقق من النتائج: إدراكًا للمحددات المتعلقة باستخدام مؤشر SPI أو غيره من مؤشرات الجفاف لتقدير شدة الجفاف، ينبغي للأطراف التحقق من ملاءمة مثل هذا المؤشر لتوصيف حدوث الجفاف وشدته في بلدانها قبل تقديم التقديرات رسميًا للاتفاقية.

7. حفظ النموذج وإتاحته للمراجعة: بعد التحقق من البيانات والنصوص السردية الداعمة من قبل الأطراف، يتم تعيين حالة النموذج إلى “قيد المراجعة” وحفظه ليكون متاحًا لمراجعة الاتفاقية.

‎3.1.7.‎ موارد إضافية

• المنظمة العالمية للأرصاد الجوية (WMO)، 2018، دليل الممارسات المناخية، الطبعة الثانية. جنيف، سويسرا. (https://library.wmo.int/viewer/60113)

‎3.2.‎ الهدف الاستراتيجي الفرعي 3-2 – الاتجاهات السائدة في نسبة السكان المعرضين للجفاف

‎3.2.1.‎ مقدمة

يحدد المؤشر 3-2 تعرض السكان لأخطار الجفاف (المحددة بالمؤشر 3-1) بالإحصاء الإجمالي لأعداد الأشخاص المعرضين بالإضافة إلى النسبة المئوية لإجمالي السكان المعرضين. ويمكن تفكيك هذا المؤشر بشكل إضافي حسب الجنس إذا توفرت البيانات.

وتعتمد طريقة الحساب على التوزيع المكاني للسكان أو المجموعات السكانية الفرعية (أي حسب الجنس) لتحديد مدى تعرضهم للجفاف، استنادًا إلى موقع ونطاق فئات شدة الجفاف المحددة بالمؤشر 3-1. وباستخدام هذه المعلومات، تُحسب وتسجل النسبة المئوية لإجمالي السكان الواقعين ضمن كل فئة من فئات شدة الجفاف، بالإضافة إلى النسبة المئوية لإجمالي السكان المعرضين للجفاف (أي لجميع فئات شدة الجفاف). وتتيسر عملية إعداد التقارير الوطنية من خلال توفير بيانات افتراضية.

‎3.2.2.‎ متطلبات إعداد التقارير

• القراءة المتعمقة للفصل الثاني من دليل الممارسات الجيدة لإعداد التقارير الوطنية الخاصة بالهدف الاستراتيجي الثالث لاتفاقية الأمم المتحدة لمكافحة التصحُّر: التخفيف من آثار الجفاف والتكيف معها وإدارتها لتعزيز صمود السكان والنظم البيئية الهشة والذي يفصّل المنهجية المستخدمة لتقدير التعرض للجفاف.

• توفر بيانات تتوافق مع المواصفات المحددة في الشكل 6 والجدول 20.

• تشكيل فريق من الخبراء الوطنيين المعينين رسميًا من السلطات الوطنية للتحقق من اتساق نتائج عملية إعداد التقارير مع الوضع الميداني، أو لتطوير وتطبيق منهجية مخصصة لتقدير المؤشر 3-2 في حال تفضيل البيانات الوطنية على البيانات الافتراضية. والمؤسسة الرئيسية في هذه الحالة هي الجهاز الوطني للإحصاء، ولكن قد تقدم الجامعات ومراكز البحوث مدخلات قيمة أيضًا.

‎3.2.3.‎ عملية إعداد التقارير والإجراءات الخطوة بخطوة

تتمثل الإجراءات المتبعة لإعداد التقارير خطوة بخطوة فيما يلي. وفي حال استخدام البيانات الافتراضية، فلا داعي للخطوات من 2 إلى 4.

الخطوة 1: اختيار مجموعة البيانات السكانية

تتوفر العديد من مجموعات البيانات السكانية عالية الدقة المكانية والمتاحة للعموم على المستوى العالمي، وتوفر الاتفاقية إحداها، وهي WorldPop، للبلدان الأطراف افتراضيًا لاستخلاص المؤشر 3-2. وتعبأ التقديرات الوطنية للإناث والذكور وإجمالي السكان للفترة من 2000 إلى 2023 تلقائيًا مسبقًا في الجدول CP-1.T2 وتتوفر أيضًا كخرائط شبكية سنوية للسكان. ومع ذلك، ينبغي للأطراف ملاحظة أن مجموعة بيانات WorldPop للفترة 2000-2020 المستخدمة كمصدر للبيانات الافتراضية لتقارير 2026 لم يتم تحديثها، وبالتالي فإن السنوات الثلاث الأخيرة (2021 و2022 و2023) تكرر قيم عام 2020. ويمكن استخدام هذه البيانات في غياب البيانات الديموغرافية الوطنية لحساب المؤشر 3-2.

ومع ذلك، يجوز للأطراف اختيار استخدام مجموعات بيانات عالمية أو وطنية بديلة لأعداد السكان السنوية الموزعة حسب الجنس. وفي هذه الحالة، ينبغي إدخال هذه القيم في الجدول CP-1.T2. وينبغي أن تكون البيانات الأساسية عبارة عن منتج سكاني شبكي يغطي النطاق الكامل للبلد. وإذا كانت مجموعة البيانات المتاحة عبارة عن منتج متجهات (مثل الممثل للمناطق الإدارية)، فينبغي تحويلها أولًا إلى شبكة منتظمة تمثل عدد الأشخاص المقيمين في كل موقع (خلية شبكية). ومثاليًا، ينبغي أن تكون البيانات عبارة عن تعدادات سكانية سنوية لإجمالي السكان وكذلك للمجموعات الموزعة حسب الجنس (ذكور، إناث).

ويمكن للأطراف الراغبة في استخدام مجموعات بيانات سكانية محلية أو إقليمية استخدام شجرة القرارات في الشكل 6 لتقييم ما إذا كانت هذه البيانات أكثر ملاءمة لاستخلاص المؤشر 3-2 مقارنة بمجموعات البيانات المتاحة عالميًا.

الشكل 6. شجرة القرارات لمساعدة الأطراف في اختيار أفضل مصدر للبيانات السكانية لاستخلاص المؤشر 3-2

وينبغي لعملية اتخاذ القرار هذه أن تساعد الأطراف في تحديد البيانات التي تستوفي المواصفات الموجزة في الجدول 20.

الجدول 20. مواصفات البيانات لمؤشر الهدف الاستراتيجي الفرعي 3-2

العنصر	المواصفات
	البيانات الافتراضية	البيانات الوطنية
بيانات المدخلات البيانات المطلوبة لإنشاء المؤشر 3-2، كما هو موضَّح في الخطوات من 2 إلى 4	بيانات WorldPop لكل سنة في الفترة 2020–2023، موزعة حسب الجنس (مع تكرار بيانات 2020 للسنوات 2021 و2022 و2023 لعدم توفِّر بيانات محدثة لـ WorldPop بعد 2020). بيانات فئات شدة الجفاف المحددة بالمؤشر 3-1.	منتجات سكانية شبكية مشتقة من الإحصاءات الرسمية الوطنية من عام 2000 إلى سنة التقرير، سنوية مثاليًا وموزعة حسب الجنس إن أمكن. بيانات فئات شدة الجفاف المحددة بالمؤشر 3-1.
بيانات المخرجات المنتجات الشبكية الناتجة عن التحليل الموضَّح في الخطوات من 2 إلى 4	منتجات شبكية سنوية لـ (1) إجمالي السكان، (2) الإناث، و(3) الذكور المعرضين لفئات شدة الجفاف الأربع من عام 2015 إلى سنة التقرير. النسبة المئوية لإجمالي السكان والإناث والذكور المعرضين للجفاف ولكل فئة من فئات شدة الجفاف. ملخص مكاني شبكي لفترات مدة كل منها أربع سنوات.	منتج شبكي سنوي لـ (1) إجمالي السكان، (2) الإناث، و(3) الذكور المعرضين لفئات شدة الجفاف الأربع من عام 2000 إلى سنة التقرير. النسبة المئوية لإجمالي السكان والإناث والذكور المعرضين للجفاف ولكل فئة من فئات شدة الجفاف. ملخص مكاني شبكي لفترات مدة كل منها أربع سنوات.
الدقة المكانية	بيانات WorldPop: 3 ثوان قوسية (~0.00083° أو ~100 متر) بيانات شدة أخطار الجفاف: 0.1° x 0.1° (~11.1 كم)	وفقًا لتقييم السلطات الوطنية بناءً على البيانات المتاحة.
البيانات الوصفية	تتوفر معلومات البيانات الوصفية مع البيانات الافتراضية.	الحد الأدنى من محتوى البيانات الوصفية وفقًا للحقول الإلزامية المدرجة في الملحق الثاني.

الخطوة 2: تراكب البيانات السكانية الشبكية مع المخرجات المكانية للمؤشر 3-1

يُحسب المؤشر 3-2 بتراكب البيانات السكانية على البيانات المكانية لشدة أخطار الجفاف (3-1) لكل سنة. وفي حال استخدام بيانات غير افتراضية، ينبغي سد سنوات الفجوات بأقرب بيانات سكانية متاحة. فعلى سبيل المثال، إذا كانت بيانات عام 2019 مفقودة، فينبغي الاستعاضة عنها ببيانات عام 2020 (أو أقرب سنة متاحة)، وعندئذ تُستخدم بيانات 2020 لكل من عامي 2019 و2020. بالإضافة إلى إجمالي السكان، ينبغي استخدام شبكات البيانات السكانية الموزعة حسب الجنس، إن توفرت، في عملية التراكب لإنشاء قيم للتعرض للجفاف موزعة حسب الجنس.

وينبغي أن توجد للبيانات السكانية وبيانات شدة أخطار الجفاف النظام المرجعي للإحداثيات والإسقاط الجغرافي نفسه، والذي ينبغي أن يكون متسقًا عبر فترات إعداد التقارير السنوية. علاوة على ذلك، تحتاج كلتا مجموعتي البيانات إلى حجم الشبكة نفسه. وللقيام بذلك، ينبغي إعادة أخذ العينات لبيانات GMID البالغة 0.1° x 0.1° (~11.1 كم) لتصل إلى شبكة 0.00083° (~100 متر) (نفس شبكة WorldPop) باستخدام تقنية إعادة أخذ العينات بالجار الأقرب (Nearest Neighbour).

الخطوة 3: حساب نسبة السكان المعرضين ضمن كل فئة من فئات شدة الجفاف

ملاحظة

الأجزاء ذات الصلة في منصة 4 PRAIS: الجداول SO3-2.T1 و SO3-2.T2 و SO3-2.T3

باستخدام مخرجات الخطوة 2، يمكن تقدير عدد الأشخاص الواقعين ضمن كل فئة من فئات شدة الجفاف الأربع، بالإضافة إلى إجمالي عدد الأشخاص المعرضين للجفاف (أي لجميع فئات شدة الجفاف) لكل سنة. ثم تُحسب النسب المئوية المناظرة من إجمالي السكان كما هو مُسجل في الجدول CP-1.T2. ثم تُسجل هذه القيم المئوية السنوية في الجدول SO3-2.T1. وتُحسب أعداد السكان المعرضين الإجمالية تلقائيًا بواسطة نظام PRAIS باستخدام قيمة إجمالي السكان المُسجلة في الجدول CP-1.T2، لتسجل تلقائيًا في الجدول SO3-2.T1.

وبالمثل، إذا استخدمت بيانات موزعة حسب الجنس، فيمكن أيضًا حساب عدد الذكور وعدد الإناث ضمن كل فئة من فئات شدة الجفاف لكل سنة متاحة، بالإضافة إلى إجمالي عدد الذكور والإناث المعرضين للجفاف. وينبغي التعبير عن هذه الأعداد كنسب مئوية بالنسبة لإجمالي السكان الوطنيين من ذلك الجنس. وتُسجل القيم المئوية للإناث في الجدول SO3-2.T2، بينما تُسجل القيم المئوية للذكور في الجدول SO3-2.T3.

وتُشجع الأطراف على تقديم نصوص سردية في حقل التعليقات المقترن بالجداول SO3-2.T1 و SO3-2.T2 و SO3-2.T3 حول المنهجية ومصادر البيانات ودقتها في حال استخلاص التقديرات من بيانات بديلة غير افتراضية.

الخطوة 4: إنشاء خرائط التعرض للجفاف لفترات مدة كل منها أربع سنوات

بالإضافة إلى القيم السنوية للمؤشر 3-2 المُدخلة في الجداول في الخطوة 3، يتوجب أيضًا إنشاء خرائط للتعرض للجفاف لفترات مدة كل منها أربع سنوات للفترة بأكملها خارجيًا ورفعها إلى PRAIS. وتقدم خرائط التعرض هذه مؤشرًا على عدد الأشخاص المعرضين لأعلى فئة لشدة الجفاف خلال كل فترة أربع سنوات لكل خلية شبكية. وتُم اختيار فترات السنوات الأربع لتقليل عبء إعداد التقارير وكمية البيانات المراد رفعها على PRAIS. انظر الخطوة 5 للمؤشر 3-1 لمزيد من التفاصيل حول إعداد خرائط الجفاف.

الخطوة 5: التحقق من النتائج

ينبغي للأطراف الإلمام بالمحددات الخاصة باستخدام مؤشر SPI كمؤشر للجفاف (انظر المؤشر 3-1 أعلاه) والمراجعة النقضية للنتائج قبل إعداد التقارير إلى الاتفاقية.

الخطوة 6: حفظ النموذج وإتاحته للمراجعة

يمكن وصف التغيرات الملاحظة وتفسيرها في حقول التعليقات المقترنة بكل جدول على منصة 4 PRAIS.

وتتاح الخرائط الافتراضية على منصة 4 PRAIS كما يلي:

• إجمالي السكان المعرضين للجفاف في الفترة 2000–2003

• إجمالي السكان المعرضين للجفاف في الفترة 2004–2007

• إجمالي السكان المعرضين للجفاف في الفترة 2008–2011

• إجمالي السكان المعرضين للجفاف في الفترة 2012–2015

• إجمالي السكان المعرضين للجفاف في الفترة 2016–2019

• إجمالي السكان المعرضين للجفاف في الفترة 2020–2023

وتوضح هذه الخرائط أعلى فئة لشدة الجفاف تعرض لها السكان خلال كل فترة 4 سنوات، كما هو موضَّح في الخطوة 4.

ويمكن للأطراف التي تنشئ خرائط في Trends.Earth باستخدام بيانات وطنية أو بديلة تمثل السكان المعرضين للجفاف رفع الخرائط نفسها المدرجة أعلاه إلى منصة 4 PRAIS إذا توفرت لديها البيانات الكافية.

وتُشجع الأطراف أيضًا على تقديم نصوص سردية حول المنهجية ومصادر البيانات ودقتها في حال استخلاص التقديرات من بيانات وطنية باستخدام حقل “التعليقات العامة”. وسيكون من المفيد أيضًا إعداد تقارير عن الحالات والمسائل الخاصة، ووصف الحالات التي قد تكون فيها القيم أقل موثوقية وتوضيح المبررات لاعتماد منهجية مختلفة.

بمجرد اكتمال النموذج والتحقق منه من قِبل الأطراف، ينبغي وضع علامة عليه كـ “قيد المراجعة” ثم حفظه. وبمجرد استكمال اتفاقية الأمم المتحدة لمكافحة التصحُّر مراجعتها وحل جميع التعليقات، يمكن وضع علامة على النموذج كـ “نهائي” ثم حفظه.

‎3.2.4.‎ التبعيات والروابط

تعتمد بيانات التعرض للجفاف على المخرجات المكانية للمؤشر 3-1 والتقديرات السكانية من الجدول CP-1.T2.

‎3.2.5.‎ التحديات

توفر البيانات وجودتها

• من بين مجموعات البيانات السكانية العالمية المتاحة للعموم، تعتمد الاتفاقية بيانات WorldPop افتراضيًا لحساب المؤشر 2-3 وتوفيرها للأطراف في Trends.Earth. ويُلاحظ أنه بينما أصدرت مدرسة الجغرافيا وعلوم البيئة بجامعة ساوثهامبتون (المملكة المتحدة) حديثًا مجموعة بيانات ديموغرافية عالمية جديدة للفترة 2015–2030، إلا أنها نُشرت بعد إطلاق دورة تقارير 2026، ولذا تعذر دمجها ضمن البيانات الافتراضية الموفرة للأطراف. ومع ذلك، يمكن للأطراف تحميل المجموعات الجديدة الموزعة حسب الجنس مباشرة من موقع WorldPop، واستكشافها عبر تطبيق Google Earth Engine. وإذا رُئيت مناسبة، يجوز للأطراف رفعها إلى Trends.Earth وحساب بيانات المؤشر واستيراد النتائج إلى PRAIS 4 للاستعاضة بها عن البيانات الافتراضية.

• وينبغي للأطراف أيضًا ملاحظة أن مجموعة بيانات WorldPop للفترة 2000-2020 المستخدمة كمصدر للبيانات الافتراضية لتقارير 2026 لم يتم تحديثها، وبالتالي فإن السنوات الثلاث الأخيرة (2021 و2022 و2023) تكرر قيم عام 2020.

• وقد لا تكون جودة البيانات العالمية ودقتها المكانية دقيقة بدرجة كافية للتقديرات السكانية الوطنية. وقد يؤدي دمج البيانات العالمية والوطنية إلى تحسين جودة النتائج ودقتها، ولكنه سيتطلب امتلاك الأطراف لقدرات معالجة إضافية ومهارات تقنية.

• وتقتصر المنهجية فقط على مراعاة الكثافة السكانية وتوزيعها دون الترقية لتغطية تعرض النظم البيئية للجفاف. وقد يأخذ القياس الأوسع للتعرض للجفاف الكيانات المادية الأخرى المعرضة للخطر في الحسبان، مثل الغلات الزراعية، وأعداد الماشية، والمياه القطاعية، وأنواع معينة من الغطاء النباتي. بالإضافة إلى ذلك، لا يعني التعرض للجفاف بالضرورة الهشاشة أمامه.

‎3.2.6.‎ ملخص (الإجراءات الرئيسية)

تتلخص الإجراءات الرئيسية لإعداد التقارير الخاصة بتعرض السكان لأخطار الجفاف فيما يلي:

1. اختيار مجموعة البيانات السكانية: يجوز للأطراف استخدام البيانات الافتراضية أو مصادر عالمية أو وطنية بديلة، بشرط توافقها مع مواصفات البيانات المحددة في الجدول 20. وإذا قررت الأطراف استخدام مصادر بيانات بديلة، فينبغي لها اتباع الإجراءات من 2 إلى 4 أدناه.

2. تراكب البيانات السكانية على المخرجات المكانية للمؤشر 3-1: يُحسب المؤشر 3-2 بتراكب البيانات السكانية السنوية على بيانات شدة الأخطار السنوية المشتقة من تحليل المؤشر 3-1.

3. حساب إجمالي النسبة المئوية للسكان المعرضين والنسبة المئوية للسكان ضمن كل فئة من فئات شدة الجفاف: يُحسب إجمالي السكان المعرضين للجفاف، كعدد سكان، تلقائيًا في منصة 4 PRAIS بناءً على البيانات الديموغرافية المُسجلة في CP-1.T2. كما ينبغي إعداد تقارير عن نسبة الذكور والإناث ضمن كل فئة من فئات شدة الجفاف.

4. إنشاء خرائط التعرض للجفاف لفترات مدة كل منها أربع سنوات: يوفر الملخص المكاني الشبكي لكل فترة أربع سنوات معلومات عن عدد الأشخاص المعرضين لأعلى فئة لشدة الجفاف خلال كل فترة أربع سنوات، من عام 2000 (أو أقدم سنة تتوفر عنها بيانات سكانية) إلى سنة التقرير، على مستوى الخلية الشبكية. وينبغي أن تتوافق فترات السنوات الأربع هذه مع الملخصات المكانية الشبكية المُسجلة في المؤشر 3-1.

5. التحقق من النتائج: إدراكًا للمحددات المتعلقة بالقيم المقدرة للتعرض للجفاف، يجوز للأطراف التحقق من دقة وموثوقية مثل هذا المؤشر في بلدانها قبل تقديم التقديرات رسميًا للاتفاقية.

6. حفظ النموذج وإتاحته للمراجعة: بعد التحقق من البيانات والنصوص السردية الداعمة من قبل الأطراف، يتم تعيين حالة النموذج إلى “قيد المراجعة” وحفظه ليكون متاحًا لمراجعة الاتفاقية.

‎3.2.7.‎ موارد إضافية

• اختبار النسخة التجريبية لبياناتنا السكانية العالمية الجديدة – 2015 إلى 2030، WorldPop (https://www.worldpop.org/blog/beta-test-our-new-global-population-data-2015-to-2030/)

‎3.3.‎ الهدف الاستراتيجي الفرعي 3-3 – الاتجاهات السائدة في درجة الهشاشة أمام الجفاف

‎3.3.1.‎ مقدمة

يتأسس نهج الاتفاقية لتقييم الهشاشة أمام الجفاف على مؤشر مركب، هو مؤشر الهشاشة أمام الجفاف (DVI)، والذي يدمج ثلاثة مكونات لتعكس هشاشة سكان بلدة معينة أمام الجفاف: 1) اجتماعية، 2) اقتصادية، و3) بنية تحتية. ولا يعالج مؤشر DVI، في الوقت الحالي، الهشاشة البيئية أو الخاصة بالنظم البيئية.

ويمكن استخلاص مؤشر DVI عبر ثلاث عمليات بديلة، تتناظر مع ثلاثة مستويات متزايدة من التعقيد الحسابي:

• تقييم الهشاشة من المستوى الأول (Tier 1 VA) – يستخدم عاملًا واحدًا على الأقل لكل مكون من مكونات الهشاشة، ممثلًا بمقاييس على مستوى البلد.

• تقييم الهشاشة من المستوى الثاني (Tier 2 VA) – يستخدم أكثر من عامل واحد لكل مكون من مكونات الهشاشة، حيث تُمثل العوامل بمقاييس على مستوى البلد، مع إدماج البيانات الموزعة حسب الجنس (حيثما كان ذلك طبقًا).

• تقييم الهشاشة من المستوى الثالث (Tier 3 VA) – يستخدم أكثر من عامل واحد لكل مكون من مكونات الهشاشة، حيث تُمثل العوامل بمقاييس دون وطنية (قد تكون شبكية أو مفككة حسب المناطق الإدارية)، مع إدماج البيانات الموزعة حسب الجنس (حيثما كان ذلك طبقًا).

ويجوز للأطراف اختيار النهج الأنسب لقدراتها الحالية على جمع البيانات ومعالجتها، ورهنًا بتوافر البيانات.

وتوفر الاتفاقية للأطراف بيانات افتراضية مشتقة من مجموعة بيانات DVI العالمية التابعة لمركز البحوث المشترك للكوميسيون الأوروبي (JRC) لتيسير عملية إعداد التقارير. وتستند هذه البيانات إلى مجموعات بيانات متاحة عالميًا وينبغي استخدامها في غياب بيانات أكثر دقة على المستوى الوطني.

‎3.3.2.‎ متطلبات إعداد التقارير

• القراءة المتعمقة للفصل الثالث من دليل الممارسات الجيدة لإعداد التقارير الوطنية الخاصة بالهدف الاستراتيجي الثالث لاتفاقية الأمم المتحدة لمكافحة التصحُّر: التخفيف من آثار الجفاف والتكيف معها وإدارتها لتعزيز صمود السكان والنظم البيئية الهشة والذي يفصّل المنهجية المستخدمة لتقدير الهشاشة أمام الجفاف.

• توفر بيانات تتوافق مع المواصفات المحددة في الجدول 21.

• تشكيل فريق من الخبراء الوطنيين المعينين رسميًا من السلطات الوطنية للتحقق من اتساق نتائج عملية إعداد التقارير مع الوضع الميداني، أو لتطوير وتطبيق منهجية مخصصة لتقدير المؤشر 3-3 في حال تفضيل البيانات الوطنية على البيانات الافتراضية. والمؤسسة الرئيسية في هذه الحالة هي الجهاز الوطني للإحصاء، ولكن قد تقدم الجامعات ومراكز البحوث مدخلات قيمة أيضًا.

‎3.3.3.‎ عملية إعداد التقارير والإجراءات الخطوة بخطوة

تتمثل الإجراءات المتبعة لإعداد التقارير خطوة بخطوة فيما يلي. وفي حال استخدام البيانات الافتراضية، فلا داعي للخطوات من 2 إلى 5.

الخطوة 1: اختيار مستوى تقييم الهشاشة بناءً على توافر البيانات

توفر عوامل الهشاشة (المدرجة في الشكل 7) الموصى بها من الاتفاقية لاستخلاص مؤشر DVI لقطة موجزة للهشاشة الاجتماعية والاقتصادية للطرف أمام الجفاف. والعوامل الجوهرية الثلاثة الموصى بها للحد الأدنى من تقييم المستوى الأول (Tier 1 VA) هي:

1. معدل القرائية (% من الأشخاص الذين تبلغ أعمارهم 15 عامًا فما فوق)؛

2. نسبة السكان الذين يعيشون تحت خط الفقر الدولي؛

3. نسبة السكان الذين يستفيدون من خدمات مياه الشرب المدارة بشكل آمن.

وتُم اختيار هذه العوامل لأن الخبراء حددوها كعوامل حاسمة لفهم الهشاشة ولأنها تُستخدم لمتطلبات تقارير أخرى مثل الهدف الاستراتيجي الثاني وأهداف التنمية المستدامة.

الشكل 7. المكونات الاجتماعية والاقتصادية والبنية التحتية وعواملها الموصى بها لحساب مؤشر الهشاشة أمام الجفاف. تُبرز العوامل الجوهرية في الصناديق ذات اللون الأخضر الداكن

وتوفر الاتفاقية بيانات افتراضية من مجموعة بيانات DVI العالمية لمركز JRC. والنهج المستخدم لاستخلاص مؤشر DVI الافتراضي يماثل النهج الموضَّح في هذا الدليل وفي دليل الممارسات الجيدة لإعداد التقارير الوطنية الخاصة بالهدف الاستراتيجي الثالث لاتفاقية الأمم المتحدة لمكافحة التصحُّر، ولكنه يقدم بعض الاختلافات الرئيسية من حيث طريقة المعايرة والتحويل إلى التوزيع الطبيعي (انظر الخطوة 2) وعدد العوامل المدمجة. ويُستخدم عاملان إضافيان في مؤشر DVI الافتراضي: “الوقاية من الكوارث والتأهب لها (دولار أمريكي/سنة/فرد)” و"الخريطة العالمية لإمكانية الوصول: زمن السفر إلى المدن الرئيسية". وتُقدم قيمة افتراضية واحدة لـ DVI تمثل الوسيط لـ DVI عبر البلد للفترة 2000–2018. وبناءً عليه، تُستخدم هذه القيمة الافتراضية لتعبئة سنة 2018 في الجدول SO3-3.T1.

ويمكن للبلدان الأطراف التي لا تتوفر لديها بيانات لحساب الحد الأدنى من تقييم المستوى الأول (Tier 1 VA) إعداد تقارير باستخدام بيانات DVI الافتراضية. ومع ذلك، يُوصى ببذل الجهود عبر دورات إعداد التقارير المتتالية للانتقال إلى مستويات أعلى من تقييم الهشاشة لزيادة حساسية مؤشر DVI وتحسين دقة التقييم. وتساعد شجرة القرارات في الشكل 8 الأطراف في اختيار مستوى تقييم الهشاشة بناءً على توافر البيانات.

وينبغي أن تتوافق منتجات البيانات الوطنية/الإقليمية المستخدمة لحساب مؤشر DVI مع المواصفات المدرجة في الجدول 21.

الشكل 8. شجرة القرارات لمساعدة الأطراف في اختيار أفضل مستوى لتقييم الهشاشة لإعداد تقارير المؤشر 3-3 وفقًا لتوافر البيانات

DVI: مؤشر الهشاشة أمام الجفاف، VA: تقييم الهشاشة

الجدول 21. مواصفات البيانات لمؤشر الهدف الاستراتيجي الفرعي 3-3

العنصر	المواصفات
	البيانات الافتراضية (مجموعة بيانات مؤشر الهشاشة أمام الجفاف الصادرة عن مركز البحوث المشترك)	البيانات الوطنية
بيانات المدخلات البيانات المطلوبة لإنشاء المؤشر 3-3 كما هو موضَّح في الخطوات من 2 إلى 4	تُسحب البيانات المدخلة المستخدمة لحساب مؤشر الهشاشة أمام الجفاف (DVI) الافتراضي من مصادر مختلفة مثل البنك الدولي، ومنظمة التعاون الاقتصادي والتنمية، ومنظمة الأغذية والزراعة للأمم المتحدة، ومركز البحوث المشترك للكوميسيون الأوروبي.	تُدرج مجموعات البيانات المتاحة مجانًا لحساب العوامل المطلوبة لاستخلاص مؤشر DVI في الجدول 14 من دليل الممارسات الجيدة لإعداد التقارير الوطنية الخاصة بالهدف الاستراتيجي الثالث لاتفاقية الأمم المتحدة لمكافحة التصحُّر. وبدلًا من ذلك، إن توفرت، تُستخدم مجموعات بيانات محلية ذات دقة مكانية أعلى وفجوات أقل للفترة 2000-2023.
بيانات المخرجات مؤشر DVI الناتج عن التحليل الموضَّح في الخطوات من 2 إلى 4	مؤشر DVI لعام 2018	مؤشر DVI سنوي أو شبه سنوي للفترة 2000-2023.
التصنيف	مقياس مستمر أجزائي من 0 إلى 1 ولكن التصنيف يستند إلى الربيعيات لتقسيم فئات الهشاشة.	مقياس مستمر من 0 إلى 1.
الدقة المكانية	على مستوى البلد	على المستوى الوطني و/أو المستويات دون الوطنية
الجودة	محددة في البيانات الوصفية لمجموعة البيانات.	يشار إليها في البيانات الوصفية لمجموعة البيانات.
البيانات الوصفية	تتوفر معلومات البيانات الوصفية مع البيانات الافتراضية.	الحد الأدنى من محتوى البيانات الوصفية وفقًا للحقول الإلزامية المدرجة في الملحق الثاني.

الخطوة 2: معايرة العوامل والتحويل إلى التوزيع الطبيعي

في جميع مستويات تقييم الهشاشة، ينبغي معايرة العوامل وتحويلها إلى التوزيع الطبيعي قبل مقارنتها وتجميعها، نظرًا لأن عوامل الهشاشة المستخدمة تُقاس جميعها بوحدات مختلفة.

ويوصي دليل الممارسات الجيدة لإعداد التقارير الوطنية الخاصة بالهدف الاستراتيجي الثالث لاتفاقية الأمم المتحدة لمكافحة التصحُّر بمعايرة العوامل باستخدام القيم القصوى والدنيا داخل البلد باستعمال كافة البيانات التاريخية حتى أحدث سنة تقرير (2023) وشاملة لها. ويوفر ذلك أكبر نطاق ممكن، مما يضمن أن القيم القصوى والدنيا تمثل البلد بشكل دقيق.

وعند وجود ارتباط/علاقة إيجابية بين الهشاشة والعامل[3] (أي إذا زادت قيمة العامل، تزيد الهشاشة أيضًا)، ينبغي معايرة البيانات وتحويلها بالمعادلة أدناه:

\(Factor = \frac{X_{i} - X_{min}}{X_{max} - X_{min}}\)

حيث:

• حيث X{sub} أي “i” هي قيمة العامل المدروس في السنة “i”

• X{sub} “القيمة الدنيا” هي القيمة الدنيا للعامل المدروس والملاحظة في السلسلة الزمنية الكاملة

• X{sub} أو “القيمة القصوى” هي القيمة القصوى للعامل المدروس والملاحظة في السلسلة الزمنية الكاملة

وفي حال وجود ارتباط/علاقة سلبية بين الهشاشة والعامل، تكون المعادلة كالتالي:‎

\(Factor = 1 - \frac{X_{i} - X_{min}}{X_{max} - X_{min}}\)

وبعد المعايرة، تصبح لجميع العوامل قيمة تتراوح بين الصفر والواحد، نسبة إلى الحدين الأقصى والأدنى التاريخيين للبلد.

وتستخدم معايرة البيانات الموزعة حسب الجنس لمستويي تقييم الهشاشة 1 و2 الصيغ الموضَّحة أعلاه نفسها، وتُطبق مرة واحدة لكل جزء من البيانات الموزعة حسب الجنس.

وبالنسبة للبيانات على المستوى دون الوطني (تقييم المستوى الثالث Tier 3 VA)، ينبغي تطبيق الحساب على بيانات جميع الوحدات المكانية (مثل التقسيمات الإدارية) مجتمعة، وينبغي أن يعكس نطاق العامل القيم الدنيا والقصوى للبلد ككل.

وبالنسبة لمؤشر DVI الافتراضي، تم معايرة كل عامل باستخدام القيم القصوى والدنيا العالمية، بدلًا من النطاقات التاريخية للبلد المعني. وتعني المعايرة على المستوى العالمي أن تقييم الهشاشة الناتج يكون أقل حساسية للوضع المحلي/الداخلي مقارنة بـاستخدام النطاق الوطني.

الخطوة 3: استخلاص مكونات مؤشر الهشاشة أمام الجفاف

تهدف هذه الخطوة إلى استخلاص قيم مجمعة لكل مكون من المكونات الثلاثة لمؤشر DVI. وبالنسبة للأطراف التي تستخدم عاملًا واحدًا فقط لكل مكون من مكونات الهشاشة، فإن قيم العامل المعاير في الخطوة 2 تعبر أيضًا عن المكون المناظر. وبدلًا من ذلك، يتطلب استخدام أكثر من عامل واحد لكل مكون من مكونات الهشاشة حساب المتوسط الحسابي للعوامل المعايرة لاستخلاص القيمة المجمعة لكل مكون.

ونتيجة هذه الخطوة هي قيمة منفردة لكل مكون ولكل وحدة جغرافية في البلد. وإذا استخدمت بيانات موزعة حسب الجنس، تُنتج قيم منفصلة للذكور والإناث لكل مكون.

ويجوز للأطراف تعيين أوزان ترجيحية لعوامل الهشاشة إذا كانت أهميتها الكائنة ودرجة صلتها معروفة. ويُوصى بتطبيق الأوزان الترجيحية على كل عامل من عوامل الهشاشة بمفرده وليس على المكونات الثلاثة.

الخطوة 4: حساب مؤشر الهشاشة أمام الجفاف

ملاحظة

الأجزاء ذات الصلة في منصة 4 PRAIS: الجدول SO3-3.T1

في جميع مستويات تقييم الهشاشة، تُستخدم المكونات الثلاثة (C{sub} “اجتماعي” وC{sub} “اقتصادي” وC{sub} “بنية تحتية” ) المستخلصة في الخطوات السابقة لإنتاج مؤشر DVI بحساب متوسطها الحسابي.

\(DVI = \frac{C_{\text{social}} + C_{\text{economic}} + C_{\text{infrastructural}}}{3}\)

ويتراوح مؤشر DVI من 0 إلى 1، حيث تمثل القيمة 1 الحالة الأكثر هشاشة.

وينتج عن تقييم المستوى الأول (Tier 1 VA) مؤشر DVI واحد على مستوى البلد لكل سنة تتوفر عنها بيانات (مثاليًا من 2000 إلى 2023). وبالنسبة لتقييمات المستويين الثاني والثالث، حيث تُستخدم عوامل موزعة حسب الجنس، يُوصى بحساب مؤشرات DVI خاصة بكل جنس أيضًا، بالإضافة إلى مؤشر DVI على مستوى البلد. وبذلك، سيسجل الطرف ثلاث قيم لـ DVI لكل سنة متاحة، أي لإجمالي السكان والإناث والذكور. وبالنسبة للمكونات دون الوطنية أو الشبكية بموجب تقييم المستوى الثالث، يتوجب حساب مؤشر DVI لأصغر وحدة مكانية منفصلة للذكور والإناث وإجمالي السكان. وينبغي استخدام قيم DVI السنوية للذكور والإناث وإجمالي السكان لاستكمال الجدول SO3-3.T1.

الخطوة 5: إعداد تقارير عن العوامل المستخدمة لحساب مؤشر DVI

عند استخدام بيانات وطنية لاستكمال الجدول SO3-3.T1، ينبغي للأطراف أيضًا إعداد تقارير عن العوامل المستخدمة في الحساب. وفور إدخال أي بيانات في الجدول SO3-3.T1، ستتوفر مجموعة من الجداول الإضافية تحت عنوان “المنهجية” لاستكمالها. ولجلسات المكونات الاجتماعية والاقتصادية والبنية التحتية، ينبغي للأطراف تحديد العوامل المستخدمة في حساب مؤشر DVI. علاوة على ذلك، ينبغي للأطراف بيان ما إذا كانت البيانات الموزعة حسب الجنس متاحة لكل عامل مستخدم وما إذا كانت الحسابات قد أُجريت على مستوى دون وطني.

وفور استكمال الجداول، سيحدد نظام PRAIS تلقائيًا مستوى التقييم (Tier) المستخدم ويُعرضه.

كما ينبغي للأطراف تقديم مؤشر على كيفية تغير مؤشر DVI بمرور الوقت، باختيار أحد الخيارات في الجدول SO3-3.T2. ويمكن تقديم المعلومات الداعمة في حقل التعليقات المقترن.

الخطوة 6: التحقق من النتائج

ولم يتم التحقق من صحة طريقة DVI بعد على المقياس المحلي أو الوطني، وبذلك قد لا تعبر بدقة عن الهشاشة على هذه المقاييس، سواء من حيث العوامل الأكثر صلة بكل بلد أو نظام ترجيح العوامل الأكثر فاعلية. وبناءً عليه، يجوز للأطراف التحقق من ملاءمة العوامل الافتراضية وإضافة العوامل ذات الصلة حسب الحاجة. كما ينبغي تقييم أي مخطط ترجيحي تستخدمه الأطراف بدقة إذا اُستخدم لتحسين النتائج على المستويين الوطني ودون الوطني.

علاوة على ذلك، ينبغي إشراك الفئات الأكثر هشاشة وغير الممثلة بالشكل الكافي في تحديد العوامل المراد استخدامها لحساب المكونات، من أجل تطوير مؤشر محدد وطنيًا وأكثر فاعلية.

الخطوة 7: حفظ النموذج وإتاحته للمراجعة

وينبغي تقديم المعلومات المتعلقة بالمنهجية المستخدمة (المستوى المختار والعوامل لكل مكون) باستخدام حقل التعليقات المخصَّص المقترن بالجدول SO3-3.T1 في منصة 4 PRAIS. كما يمكن وصف التغيرات الملاحظة وتفسيرها في هذا الحقل.

ويمكن رفع الخرائط المنشأة في Trends.Earth باستخدام بيانات وطنية بموجب تقييم المستوى الثالث (Tier 3 VA) والممثلة للهشاشة أمام الجفاف خلال الفترة المحللة إلى منصة 4 PRAIS. وبشكل أكثر تحديدًا، يُوصى برفع الخرائط التالية:

• الهشاشة أمام الجفاف لعام 2000 أو أقرب سنة متاحة

• الهشاشة أمام الجفاف لعام 2023 أو أقرب سنة متاحة

ويمكن تقديم المعلومات المتعلقة بمصادر البيانات ودقتها وأي مخطط ترجيحي مطبق على عوامل الهشاشة باستخدام حقل “التعليقات العامة”. وسيكون من المفيد أيضًا إعداد تقارير عن الحالات والمسائل الخاصة، ووصف الحالات التي قد تكون فيها القيم أقل موثوقية وتوضيح المبررات لإدراج عوامل مختلفة.

بمجرد اكتمال النموذج والتحقق منه من قِبل الأطراف، ينبغي وضع علامة عليه كـ “قيد المراجعة” ثم حفظه. وبمجرد استكمال اتفاقية الأمم المتحدة لمكافحة التصحُّر مراجعتها وحل جميع التعليقات، يمكن وضع علامة على النموذج كـ “نهائي” ثم حفظه.

‎3.3.4.‎ التبعيات والروابط

يمكن استخدام المؤشرين 2-1 و2-2 لحساب المؤشر 3-3. وهذا موضَّح في دليل الممارسات الجيدة لإعداد التقارير الوطنية الخاصة بالهدف الاستراتيجي الثالث لاتفاقية الأمم المتحدة لمكافحة التصحُّر، الفصل الثالث، مؤشر المستوى الثالث.

‎3.3.5.‎ التحديات

توفر البيانات وجودتها

• تقتصر مجموعة بيانات DVI العالمية لمركز JRC على التوفر لعام 2018 فقط.

• ويختلف توافر البيانات للعوامل المعتبرة بشكل كبير من بلد لآخر، وقد لا تتاح مجموعة البيانات الموصى بها كاملة في كل مكان.

المنهجية المتبعة

• ما زالت موثوقية طريقة DVI على المستويين الوطني ودون الوطني تتطلب التحقق من الخبراء الوطنيين.

• وبسبب الطرق المستخدمة لمعايرة العوامل (أي استخدام البيانات التاريخية الداخلية للبلد)، ينبغي عدم مقارنة قيم DVI بين الدول.

• وبافتراض استخدام منهجية متسقة بمرور الوقت، قد تعكس التغيرات في مؤشر DVI كفاءة سياسات التخفيف من الجفاف والتكيف معه، ولكنها قد تكشف أيضًا عن آثار التغيرات الاجتماعية والاقتصادية غير المرتبطة بتدابير إدارة الجفاف.

‎3.3.6.‎ ملخص (الإجراءات الرئيسية)

تتلخص الإجراءات الرئيسية لإعداد التقارير الخاصة بالسكان الهشين أمام أخطار الجفاف فيما يلي:

1. اختيار مستوى تقييم الهشاشة بناءً على توافر البيانات: تُشجع الأطراف على اختيار واحد من مستويات تقييم الهشاشة الثلاثة بناءً على توافر البيانات. وفي حال غياب البيانات لحساب الحد الأدنى من المستوى الأول، يجوز للأطراف استخدام البيانات الافتراضية. وينبغي أن تتوافق منتجات البيانات الوطنية/الإقليمية المستخدمة لحساب DVI مع المواصفات المدرجة في الجدول 21. وإذا استخدمت الأطراف منتجات بيانات وطنية/إقليمية، فينبغي لها اتباع الإجراءات من 2 إلى 4 أدناه:

2. معايرة العوامل والتحويل إلى التوزيع الطبيعي: ينبغي معايرة عوامل كل مكون من مكونات الهشاشة قبل مقارنتها وتجميعها، نظرًا لأن عوامل الهشاشة المستخدمة تُقاس جميعها بوحدات مختلفة.

3. استخلاص مكونات مؤشر DVI: تُحسب القيم المجمعة لكل مكون من المكونات الثلاثة لـ DVI كالمتوسط الحسابي للعوامل المعايرة.

4. حساب مؤشر DVI: تُستخدم المكونات الثلاثة – الاجتماعية، الاقتصادية، والبنية التحتية – المستخلصة في الخطوات السابقة لإنتاج قيم DVI السنوية بحساب متوسطها الحسابي.

5. إعداد تقارير عن العوامل المستخدمة لحساب مؤشر DVI: عند استخدام بيانات وطنية لاستكمال الجدول SO3-3.T1، ينبغي للأطراف أيضًا إعداد تقارير عن العوامل المستخدمة في الحساب.

6. التحقق من النتائج: إدراكًا لحقيقة أن طريقة DVI لم يتم التحقق من صحتها بعد على المقياس المحلي أو الوطني، ينبغي للأطراف التحقق من ملاءمة العوامل الافتراضية وإضافة العوامل ذات الصلة حسب الحاجة قبل تقديم التقديرات رسميًا للاتفاقية.

7. حفظ النموذج وإتاحته للمراجعة: بعد التحقق من البيانات والنصوص السردية الداعمة للفترة المقيّمة من قبل الأطراف، يتم تعيين حالة النموذج إلى “قيد المراجعة” وحفظه ليكون متاحًا لمراجعة الاتفاقية.

---

[1]

“اتفاقية الأمم المتحدة لمكافحة التصحُّر. 1994. المادة 1 من نص الاتفاقية: http://www.unccd.int/sites/default/files/relevant-links/2017-01/UNCCD_Convention_ENG_0.pdf”

[2]

“سيوفر النظام العالمي لتصنيف الجفاف (GDCS، المسمى سابقًا بمؤشر الجفاف العالمي GDI)، والذي يطور حاليًا من قِبل المنظمة العالمية للأرصاد الجوية عبر إطار النظام العالمي للتنبيه بـالمخاطر المتعددة (GMAS)، أساليب حول كيفية ترجمة العديد من مؤشرات الجفاف إلى دليل رمزي موحد لفئات الجفاف.”

[3]

انظر الجدول 13 من دليل الممارسات الجيدة لإعداد التقارير الوطنية الخاصة بالهدف الاستراتيجي الثالث لاتفاقية الأمم المتحدة لمكافحة التصحُّر لتبيان علاقة العوامل الـ 13 الموصى بها بالهشاشة.