1. Objetivo estratégico 1: Mejorar las condiciones de los ecosistemas afectados, luchar contra la desertificación y la degradación de las tierras, promover la ordenación sostenible de las tierras y contribuir a la neutralización de la degradación de las tierras.

1.1. OE 1-1: Tendencias en la cubierta terrestre

1.1.1. Introducción

La cubierta terrestre se refiere a la cubierta (bio)física que se observa en la superficie de la Tierra.

La metodología que emplea la Convención de las Naciones Unidas de Lucha contra la Desertificación (CLD) para estimar la proporción de tierras degradadas en comparación con la superficie total (es decir, el indicador 15.3.1 de los Objetivos de Desarrollo Sostenible [ODS]) utiliza los cambios de la cubierta terrestre como indicador de la alteración de la dinámica de los ecosistemas a raíz de factores naturales o artificiales.

El principal producto del proceso de presentación de informes para el indicador OE 1-1 es un conjunto de estimaciones oficialmente verificadas sobre la extensión de las clases de cubierta terrestre, sus cambios a escala nacional y su importancia en términos de degradación de las tierras

La presentación de informes nacionales se facilita mediante la provisión de: i) datos por defecto procedentes de las fuentes de datos mundiales disponibles, como es el caso de los productos de la iniciativa sobre el cambio climático Land Cover de la Agencia Espacial Europea (ESA CCI LC, por sus siglas en inglés); y ii) orientación sobre cómo interpretar las transiciones entre las clases de cubierta terrestre como procesos que, probablemente, reduzcan la complejidad y la productividad biológica o económica de la tierra (degradación), las mejoren o no generen ningún cambio (estable).

1.1.2. Requisitos previos para la presentación de informes

Una lectura exhaustiva del capítulo 3 de Good Practice Guidance for SDG Indicator 15.3.1: Proportion of land that is degraded over total land area [Guía de buenas prácticas en relación con el indicador 15.3.1 de los ODS: Proporción de tierras degradadas en comparación con la superficie total] (versión 2.0) (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land), que presenta una descripción general del indicador de la cubierta terrestre, sus clasificaciones y definición, y la metodología recomendada para evaluar la degradación de la cubierta terrestre.
Familiaridad con las secciones 1 y 3 de la Adenda a la Guía de buenas prácticas para el indicador 15.3.1 de los ODS: Proporción de tierra degradada sobre la superficie total de tierra (versión 2).
Los datos que cumplen con las normas mínimas indicadas en la tabla 10 incluida a continuación.
Un grupo de expertos nacionales designados oficialmente por las autoridades del país para verificar la fiabilidad de los cambios identificados en la cubierta terrestre y sus vínculos con los principales procesos de degradación de las tierras. Esto puede implicar la realización de encuestas con verificación en tierra o la organización de entrevistas con las comunidades locales y los informantes clave. Las instituciones clave podrían ser la oficina nacional de estadística de un país, el ministerio de medio ambiente, el ministerio de agricultura, el ministerio de recursos hídricos, el departamento de meteorología, el centro de teledetección, el departamento de seguridad alimentaria y nutrición, y universidades y centros de investigación.

1.1.3. Proceso de presentación de informes e instrucciones detalladas paso por paso

A continuación se describe el procedimiento paso a paso para la presentación de informes. Si las Partes deciden utilizar los datos por defecto, los pasos 2, 3, 4, 5 y 6 son innecesarios.

Paso 1: Identificar los procesos de degradación clave

Nota

Áreas relacionadas en la plataforma PRAIS 4: tabla SO1-1.T1

Se invita a las Partes a que enumeren los procesos de cambio de la cubierta terrestre más relevantes que puedan provocar la degradación de la tierra. Los procesos clave podrían incluir la deforestación, la expansión urbana o la pérdida de vegetación. Algunos de estos procesos pueden ser detectables mediante el análisis de imágenes del cambio de la cubierta terrestre, mientras que otros sólo pueden ser evidentes con observaciones sobre el terreno. La tabla 7 muestra ejemplos de procesos que pueden causar la degradación de la tierra y que aparecen como opciones en el menú desplegable de la tabla SO1-1.T1 de la plataforma PRAIS 4. Se puede informar sobre otros procesos no incluidos en el menú seleccionando la opción “Otros” y proporcionando un título para describir el proceso de degradación.

**Tabla 7**. Ejemplo de procesos de degradación que un país puede identificar y las correspondientes transiciones de la cubierta terrestre.
Proceso de degradación	Estado inicial de la cubierta terrestre	Estado final de la cubierta terrestre
Expansión urbana	Pastizales, tierras de cultivo, otras tierras	Superficies artificiales
Deforestación	Zonas arboladas	Praderas, tierras de cultivo, superficies artificiales
Pérdida de vegetación	Zonas arboladas, praderas, tierras de cultivo	Otras tierras
Inundación	Superficies vegetales, artificiales, suelo desnudo	Humedales
Invasión de cultivos leñosos	Humedales, pastizales	Zonas arboladas
Drenaje de humedales	Humedales	Praderas, tierras de cultivo, superficies artificiales, otras tierras

Nota: Se trata de ejemplos simplistas y atribuir un cambio de estado a la degradación requiere una evaluación cuidadosa a nivel nacional.

Se invita a las Partes a proporcionar información de fondo, una justificación de la selección de sus procesos de degradación y cualquier otra información de relevancia en el campo de comentarios situado debajo de la tabla.

Paso 2: Seleccionar una leyenda de cobertura del suelo

Nota

Áreas relacionadas en la plataforma PRAIS 4: tabla SO1-1.T2

La información sobre la cubierta terrestre debe clasificarse utilizando la leyenda por defecto de la CLD, que comprende siete amplias clases de cubierta terrestre para la presentación de informes agregados, o bien una leyenda nacional de la cubierta terrestre que permita supervisar los procesos clave de degradación específicos del país y que pueda armonizarse con las siete clases de cubierta terrestre de la CLD.

La leyenda por defecto de la CLD incluye las siguientes siete clases: áreas arboladas, pastizales, tierras de cultivo, humedales, superficies artificiales, otras tierras y masas de agua[1].

Es importante destacar que el objetivo de la presentación de informes del OE 1-1 es captar y documentar los cambios clave pasados y actuales de la cubierta terrestre que causan la degradación de la tierra, no informar de una leyenda de la cubierta terrestre nacional totalmente exhaustiva que enumere todas las clases posibles de cubierta terrestre que se dan en un país. En consecuencia, debería realizarse un ejercicio cartográfico para personalizar la leyenda de la cubierta terrestre de manera que incluya sólo el número mínimo de clases necesarias para captar y vigilar los procesos de degradación de la tierra sobre los que se informa en el Paso 1. A modo de ejemplo, durante el ciclo de presentación de informes de 2022, algunas Partes aplicaron adaptaciones específicas de cada país a las leyendas de la cubierta terrestre. Véase el Recuadro 1 para leer más sobre estos ejemplos de adaptación de leyendas.

Recuadro 1: Adaptaciones específicas de cada país a la leyenda de la cubierta terrestre

Los países con entornos muy diversos y procesos de degradación de la tierra contrastados suelen requerir una clasificación de la cubierta terrestre más detallada. En estos casos, es esencial aumentar el número de clases de cubierta terrestre o subdividir el país en regiones para realizar análisis a medida. Por ejemplo, durante el proceso de elaboración del informe de Colombia para 2022, los expertos destacaron el retroceso de los glaciares y la reducción de la cubierta de nieve como procesos de degradación clave. Para hacer un seguimiento eficaz de estos cambios, las siete clases estándar de cobertura del suelo de la CLD resultaban insuficientes. Tras un cuidadoso análisis de los mapas nacionales de la cubierta terrestre, los expertos determinaron que era necesario un mínimo de 12 clases de cubierta terrestre, incluyendo la adición de Nieves Permanentes y Glaciares.

Incluso en ausencia de conjuntos de datos nacionales sobre la cubierta terrestre, los países pueden modificar la leyenda por defecto de la cubierta terrestre a partir de los conjuntos de datos proporcionados por la CLD para que se ajuste mejor a la dinámica nacional.

Los mapas globales estandarizados de la cubierta terrestre se derivan del conjunto de datos ESA-CCI, que originalmente incluye 36 clases pero que se reclasifican y cartografían en siete amplias categorías para la elaboración de informes agregados. Sin embargo, estas 36 clases de cubierta terrestre pueden reclasificarse de forma diferente para captar los procesos clave de degradación de la tierra a nivel nacional. Por ejemplo, Bután utilizó el conjunto de datos de la cubierta terrestre por defecto pero aplicó sus propios enfoques de reclasificación para garantizar que los matorrales estuvieran explícitamente representados. En Bután, la invasión leñosa se identificó como un proceso de degradación significativo, lo que hizo necesario diferenciar los matorrales de los bosques. Tras evaluar varias opciones de reclasificación, los expertos adoptaron una leyenda de siete clases que incluía los matorrales a la vez que fusionaba los humedales con las masas de agua, ya que los humedales de Bután no estaban bien cartografiados en el conjunto de datos ESA-CCI.

Encontrará más detalles sobre estos y otros ejemplos en el capítulo titulado “Tendencias de la cubierta terrestre” de la publicación La historia de la tierra (CLD, 2024).

Una vez identificada la leyenda de cobertura del suelo adecuada, las Partes deberán hacer clic en una de las opciones de alternancia relacionadas con la pregunta sobre si las siete clases de cobertura del suelo de la CLD son suficientes para supervisar los procesos de degradación clave. Si un país selecciona “No”, deberá rellenar la tabla SO1-1.T2 con las clases nacionales de cubierta terrestre mostrando cómo se corresponden con las siete clases de cubierta terrestre de la CLD por defecto. Se recomienda encarecidamente a los países que construyan la leyenda con un número limitado de clases relevantes y que no superen las 15 clases de cubierta terrestre en total. Esto hará que los informes sean más manejables, reducirá el riesgo de problemas de rendimiento en el navegador web y reduciría las transiciones que deben describirse e informarse en el Paso 3. Con referencia a la Guía de buenas prácticas para el indicador 15.3.1 de los ODS, y su Apéndice asociado, la leyenda debería ser:

Competente: para detectar las transiciones de degradación identificadas como significativas.
Utilizable: para que los datos de observación disponibles permitan distinguir entre las clases de la leyenda.
Exhaustiva: para que toda la superficie terrestre del país pueda clasificarse con arreglo a la leyenda y ser objeto de seguimiento a lo largo del tiempo.

Siempre que sea posible, la CLD anima a las Partes a utilizar el Meta Lenguaje de la Cubierta Terrestre (LCML) de la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO)[2], que proporciona un enfoque estructurado para la definición e interpretación de la cubierta terrestre. El LCML es la columna vertebral conceptual y estructural de varias clasificaciones de la cubierta terrestre, incluida la leyenda de la cubierta terrestre utilizada por los productos CCI-LC de la ESA.

La tabla 8 muestra la conversión entre la leyenda por defecto de la CLD y la leyenda de la ESA CCI LC.

**Tabla 8**. Reclasificación por defecto de la leyenda de la iniciativa sobre el cambio climático Land Cover de la Agencia Espacial Europea con respecto a las siete clases de cubierta terrestre necesarias para presentar informes ante la CLD.
CLD		Iniciativa sobre el cambio climático Land Cover de la Agencia Espacial Europea
Código	Identificación	Código	Identificación
` 1	` Áreas arboladas	50	Cubierta forestal, latifoliada, perennifolia, cerrada a abierta (>15%)
		60	Cubierta forestal, latifoliada, caducifolia, cerrada a abierta (>15%)
		61	Cubierta forestal, latifoliada, caducifolia, cerrada (>40%)
		62	Cubierta forestal, latifoliada, caducifolia, abierta (15-40%)
		70	Cubierta forestal, conífera, perennifolia, cerrada a abierta (>15%)
		71	Cubierta forestal, conífera, perennifolia, cerrada (>40%)
		72	Cubierta forestal, conífera, perennifolia, abierta (15–40%)
		80	Cubierta forestal, conífera, caducifolia, cerrada a abierta (>15%)
		81	Cubierta forestal, conífera, caducifolia, cerrada (>40%)
		82	Cubierta forestal, conífera, caducifolia, abierta (15-40%)
		90	Cubierta forestal, tipo de hoja mixta (latifoliada y conífera)
		100	Mosaico de árboles y arbustos (>50%)/cubierta herbácea (<50%)
2	Pastizales	110	Mosaico de cubierta herbácea (>50%)/árboles y arbustos (<50%)
		120	Matorrales
		121	Matorrales perennifolios
		122	Matorrales caducifolios
		130	Pastizales
		140	Líquenes y musgos
		151	Árboles dispersos (<15%)
		152	Arbustos dispersos (<15%)
		153	Cubierta herbácea dispersa (<15%)
3	Tierras de cultivo	10	Tierras de cultivo, de secano
		11	Cubierta herbácea
		12	Cubierta arbórea o arbustiva
		20	Tierras de cultivo, de regadío o posinundación
		30	Mosaico de tierras de cultivo (>50%)/vegetación natural (cubierta arbórea, arbustiva o herbácea) (<50%)
		40	Mosaico de vegetación natural (cubierta arbórea, arbustiva o herbácea) (>50%)/tierras de cultivo (<50%)
4	Humedales	160	Cubierta forestal, acuática o regularmente inundada en agua dulce o salobre
		170	Cubierta forestal, acuática, regularmente inundada en agua salada o salobre, manglares
		180	Cubierta arbustiva o herbácea, inundada, agua dulce/salobre
5	Superficies artificiales	190	Áreas urbanas
6	Otras tierras	200	Áreas desnudas
		201	Áreas desnudas consolidadas
		202	Áreas desnudas no consolidadas
		220	Hielo y nieve permanentes
7	Masas de agua	210	Masas de agua

Se invita a las Partes a proporcionar información de fondo, una justificación para la selección de sus clases de leyenda de cubierta terrestre y cualquier otra información de relevancia en el campo de comentarios situado debajo de la tabla.

Paso 3: Generar una matriz de transición

Nota

Áreas relacionadas en la plataforma PRAIS 4: tablas SO1-1.T3

Una vez identificada la leyenda de cubierta terrestre adecuada, los cambios en la cubierta terrestre pueden vincularse más claramente a los procesos que conducen a la degradación y mejora de la tierra. Mediante la definición de una matriz de transición, las Partes deben decidir qué cambios y procesos de la cubierta terrestre se espera que causen la degradación de la tierra, su mejora o ningún cambio (estable).

La Tabla 9 presenta un ejemplo de matriz de transición para las clases de cubierta terrestre por defecto de la CLD. La matriz muestra interpretaciones sugeridas de los cambios en la cubierta terrestre que pueden resultar en degradación, mejora o estabilidad de la tierra. Las Partes podrían utilizar esta matriz como marco preliminar que deberá evaluarse y ajustarse mediante un proceso participativo de múltiples partes interesadas y teniendo en cuenta las condiciones nacionales y locales.

Para mayor exhaustividad, las masas de agua también se incluyen en la matriz, aunque el objetivo de la información se centra en la superficie total de la tierra a efectos del cálculo del indicador 15.3.1 de los ODS. Todas las transiciones relacionadas con las masas de agua se establecen como “estables” por defecto, pero las Partes pueden alterar estos valores si los cambios en la extensión de las masas de agua durante la línea de base o el periodo de presentación de informes tuvieran un impacto significativo en la cubierta terrestre. Debe tenerse en cuenta que cualquier cambio en la extensión de las masas de agua continentales afecta a la superficie terrestre total, que debe ajustarse en consecuencia.

**Tabla 9**. Ejemplo de matriz de transición de la cubierta terrestre con las siete clases de cubierta terrestre de la CLD
	CLASE FINAL
	Áreas arboladas	Pastizales	Tierras de cultivo	Humedales	Superficies artificiales	Otras tierras	Masas de agua
CLASE ORIGINAL
Áreas arboladas	Estable	Pérdida de vegetación	Deforestación	Inundación	Deforestación	Pérdida de vegetación	Estable
Pastizales	Forestación	Estable	Expansión de la agricultura	Inundación	Expansión urbana	Pérdida de vegetación	Estable
Tierras de cultivo	Forestación	Desaparición de la agricultura	Estable	Inundación	Expansión urbana	Pérdida de vegetación	Estable
Humedales	Invasión forestal	Drenaje de humedales	Drenaje de humedales	Estable	Drenaje de humedales	Drenaje de humedales	Estable
Superficies artificiales	Aforestación	Introducción de vegetación	Expansión de la agricultura	Introducción de humedales	Estable	Desaparición de los asentamientos	Estable
Otras tierras	Forestación	Introducción de vegetación	Expansión de la agricultura	Introducción de humedales	Expansión urbana	Estable	Estable
Masas de agua	Estable	Estable	Estable	Estable	Estable	Estable	Estable

Nota

Los procesos de cambio de la cubierta terrestre están codificados por colores como mejora (verde), estable (amarillo) o degradación (morado). Las transiciones poco probables se escriben en -cursiva. Tenga en cuenta que se trata de un ejemplo de matriz de transición y no debe interpretarse como apropiada para que los países la adopten sin tener en cuenta las condiciones locales y los procesos de degradación clave.

Dependiendo de la leyenda de la cubierta terrestre seleccionada en el Paso 2, las Partes tendrán que proporcionar su interpretación de las transiciones de la cubierta terrestre utilizando la tabla SO1-1.T3 para las clases de cubierta terrestre por defecto de la CLD o las clases de cubierta terrestre nacionales.

La tabla SO1-1.T3 da la opción de proporcionar una matriz de transición que cubra la superficie total del país o hasta cinco matrices de transición específicas para cada región. Esto puede ser apropiado cuando un país tiene más de una ecorregión y las transiciones varían regionalmente. Véase en el recuadro 2 un ejemplo de un país que adoptó este enfoque en el informe de 2022. Si se elige esta opción, las Partes deberán dar a cada región añadida un nombre único y cargar un archivo vectorial que delimite la frontera regional. A continuación, deberán definirse las transiciones de la cubierta terrestre pertinentes para cada región. La superficie terrestre combinada para las matrices de transición específicas de cada región debe sumar la superficie terrestre total del país. Estos cálculos deben realizarse externamente a PRAIS en Trends.Earth u otro entorno informático.

La plataforma PRAIS 4 incluye funciones para modificar los datos de la matriz de transición por defecto y asignar un signo “-” o “+” a cada transición en función de si provoca una degradación o una mejora de la tierra según las circunstancias nacionales. Sin embargo, si se opta por modificar la matriz de transición por defecto (es decir, la tabla SO1-1.T3), primero deberá editarse la matriz de transición en Tendencias.Tierra para que las transiciones notificadas puedan integrarse en los cálculos de los resultados de SO 1-1 y del indicador 15.3.1 de los ODS. La edición de la matriz de transición en PRAIS 4 por sí sola no dará lugar a un nuevo cálculo de los datos espaciales para SO 1-1.

Recuadro 2. Definir la transición regional

En Ecuador, los expertos desarrollaron una metodología de evaluación de la cubierta terrestre que dividía el país en zonas homogéneas, cada una con características medioambientales distintas (Figura 2). La zonificación propuesta incluía

Litoral Seco: Zonas con regímenes de humedad ústicos o áridos.
Litoral Húmedo: Bosques perennifolios desde el oeste montano andino hasta la costa del Pacífico.
Altoandino: Glaciares, páramos y ecosistemas de gran altitud (zonas bioclimáticas nival y subnival).
Valles Interandinos: Ecosistemas de valles interandinos, excluyendo el Altoandino y el Litoral Seco.
Amazonía: Bosques perennifolios desde el este montano andino hasta la cuenca amazónica.

_Figura 2. Ecuador definió seis ecorregiones subnacionales para las que se establecieron matrices de transición específicas.

Una vez definidas las ecorregiones, se estableció una matriz de transición específica para cada zona, incorporando la experiencia local y las aportaciones de las partes interesadas. Estas matrices de transición específicas para cada zona garantizaron que los cambios en la cubierta terrestre se evaluaran dentro de su contexto ecológico y socioeconómico, en lugar de aplicar una clasificación uniforme en todo el país. Por último, los resultados de cada región se integraron para proporcionar una evaluación a nivel nacional que reflejara las realidades locales y, al mismo tiempo, mantuviera la coherencia en el seguimiento de la NDT y del indicador 15.3.1 de los ODS.

Otro ejemplo sobre la adaptación de la matriz de transición puede encontrarse en el capítulo titulado “Tendencias de la cubierta terrestre” de la publicación La historia de la tierra (CLD, 2024)

Paso 4: Evaluar los datos disponibles sobre la cubierta terrestre

Nota

Áreas relacionadas en la plataforma PRAIS 4: tablas SO1-1.T4

La CLD proporciona datos predeterminados sobre la extensión de la cubierta terrestre en la plataforma PRAIS 4 para aligerar la carga que supone la elaboración de informes. Estos datos por defecto comprenden un conjunto de datos con una resolución espacial de 300 m:

cubierta terrestre global derivada del último conjunto de datos CCI-LC de la ESA.

Las Partes que opten por utilizar una fuente alternativa de datos nacionales pueden introducir los valores anuales nacionales pertinentes en la tabla SO1-1.T4. Las Partes deberán hacer clic en el botón “Datos nacionales” situado encima de la tabla para poder editarla. Los metadatos básicos, como se indica en el Anexo II, para los conjuntos de datos que se vayan a utilizar deberán facilitarse en el formulario Fuentes de datos que se abre al seleccionar “Editar fuentes de datos”.

Se dispone de dos conjuntos de datos adicionales con una resolución espacial de 30 m, potencialmente útiles para los informes de los Pequeños Estados Insulares en Desarrollo (PEID):

La cubierta terrestre del Análisis y Descubrimiento Global del Suelo (GLAD) (disponible para los años 2000, 2005, 2010, 2015 y 2020)
La cubierta terrestre GLC_FCS30D (disponible cada cinco años desde 1985 hasta 2000, y después anualmente hasta 2022)

Para ayudar a los PEID a seleccionar el mapa de la cubierta terrestre más adecuado, la Herramienta de comparación de la cubierta terrestre para los pequeños Estados insulares en desarrollo[3] facilita la comparación de conjuntos de datos de alta resolución espacial, la generación de máscaras de acuerdo-desacuerdo y la generación de matrices de transición, entre otros.

Sin embargo, las Partes pueden comunicar sus estimaciones utilizando datos nacionales alternativos sobre la cubierta terrestre si cumplen las especificaciones enumeradas en el cuadro 10.

Las Partes deben comunicar la extensión anual de la cubierta terrestre (en km2) por clase de cubierta terrestre para los años inicial y final dentro de los periodos de referencia y de información en SO1-1.T4, así como para 2019, que se utiliza en la evaluación de la situación del Indicador ODS 15.3.1 2019. Tenga en cuenta que, debido a la ausencia de datos por defecto sobre la cubierta terrestre para el año final del periodo de notificación (2023), el año más cercano disponible (2022) se rellena previamente en la fila de 2023 en su lugar.

**Tabla 10**. Especificaciones de los datos de la cubierta terrestre para el indicador SO 1-1.
Elemento	Especificaciones
Elemento	Datos por defecto (producto de la iniciativa sobre el cambio climático Land Cover de la Agencia Espacial Europea [ESA CCI LC])	Datos nacionales
Tipo de datos	Basados en las imágenes de los satélites AVHRR, SPOT, PROBA-V y Sentinel-3	Imágenes satelitales de mayor resolución procedentes de fuentes nacionales e internacionales, imágenes aéreas u observación sobre el terreno y estadísticas nacionales/provinciales
Clasificación	36 clases de cubierta terrestre basadas en el sistema de clasificación de la cubierta terrestre de la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO). A efectos de la presentación de informes, las 36 clases de la ESA CCI LC se añaden a las siete clases de la CLD (véase la tabla 8 de este documento para consultar las normas de agregación).	Una clasificación de la cubierta terrestre compatible con las siete clases por defecto de la CLD descritas en el paso 1. Lo ideal es que la leyenda se base en la metodología LCCS/Land Cover Meta Language (LCML) de la FAO. Sin embargo, la leyenda debe ser concisa y sólo incluir las clases de cubierta terrestre relevantes para los procesos de degradación de la tierra notificados.
Cubierta temporal	Datos anuales desde el año 2000 hasta el año 2022 (2023 no disponible por parte de los proveedores de datos en el momento de la publicación de este manual)	El requisito mínimo es disponer de datos a intervalos, a saber, 2000, 2015, 2019 y 2023, o el año más cercano disponible.
Resolución espacial	300 metros (m)	La resolución espacial deseada es de 100 m o superior. Si no se dispone de estos datos, se recomienda utilizar los datos por defecto o los datos con una resolución mayor a la de los datos por defecto (300 m).
Precisión	74%	A fin de garantizar la calidad de los datos del producto de cubierta terrestre por defecto, se recomienda obtener una precisión cartográfica global de, al menos, el 74%.
Metadatos	La información de los metadatos se genera automáticamente con los datos por defecto en Trends.Earth.	En Anexo II de este documento figura una lista con la información mínima de los metadatos.

Paso 5: Determinar el alcance de referencia de la degradación de la cubierta terrestre

Nota

Áreas relacionadas en la plataforma PRAIS 4: tablas SO1-1.T5 y SO1-1.T7

La línea de base establece el punto de referencia con el que se comparan los cambios en la extensión de la degradación de la cubierta terrestre en los siguientes periodos de información. La determinación de la extensión de referencia de la degradación de la cubierta terrestre requiere las tres acciones siguientes:

Comparar la cubierta terrestre del último año del periodo de referencia (el año de referencia, es decir, 2015) con la del año inicial (2000) para estimar qué ha cambiado (en términos de transiciones de la cubierta terrestre),
Calcule el cambio neto de superficie por clase de cubierta terrestre,
inferir el estado de degradación de la tierra basándose en la matriz de transición.

Utilizar una línea de base coherente es extremadamente importante, ya que afecta a los resultados de los cálculos de los cambios entre la línea de base y los periodos de notificación. Estos cambios se utilizan para supervisar el progreso de las Partes en el OE 1-1.

Las estimaciones nacionales por defecto del cambio de la cubierta terrestre y de la degradación de la cubierta terrestre para el periodo de referencia están disponibles en las tablas SO1-1.T5 y SO1-1.T7 de PRAIS 4, respectivamente. Estas estimaciones pueden aceptarse, ajustarse o sustituirse utilizando datos nacionales, según proceda. Deberán introducirse comentarios justificativos en el cuadro de comentarios previsto para justificar la modificación o sustitución de los datos por defecto. Se recomienda a los países que opten por utilizar datos nacionales que utilicen Trends.Earth para la preparación, el análisis y la transferencia de sus datos a PRAIS 4. Trends.Earth incluye herramientas para estimar automáticamente los cambios y la degradación de la cubierta terrestre.

Etapa 6: Estimación de la degradación de la cubierta terrestre durante el período del informe

Nota

Áreas relacionadas en la plataforma PRAIS 4: tablas SO1-1.T6 y SO1-1.T7

Las estimaciones nacionales por defecto del cambio de la cubierta terrestre y de la degradación de la cubierta terrestre para el periodo de notificación están disponibles en las tablas SO1-1.T6 y SO1-1.T7, respectivamente. Estas estimaciones se calculan comparando la cubierta terrestre del año disponible más reciente del periodo de notificación (es decir, idealmente 2023, pero 2022 para los datos por defecto) con la del año inicial del periodo de notificación (2016). Estas estimaciones pueden aceptarse, ajustarse o sustituirse utilizando datos nacionales, según proceda.

Si no se aceptan las estimaciones por defecto, utilizando los datos seleccionados, la leyenda y la matriz de transición, las Partes podrán elaborar estimaciones nacionales de (i) cambio de la cubierta terrestre; (ii) degradación de la cubierta terrestre; (iii) mejora de la cubierta terrestre; y (iv) sin cambios (estabilidad) para el periodo de notificación a través de Trends.Earth e importar los resultados a la plataforma PRAIS 4, donde se podrán crear los mapas pertinentes.

Se invita a las Partes a proporcionar información de fondo, un comentario sobre cómo se calculó el cambio de la cubierta terrestre y la degradación de la cubierta terrestre y cualquier otra información de relevancia en el campo de comentarios situado debajo de las tablas.

Paso 7: Verificar los resultados

La interpretación por teledetección de los cambios en la cubierta terrestre varía enormemente de un lugar a otro del planeta, muy influida por las condiciones climáticas imperantes y las prácticas de gestión de la tierra. Esto puede afectar a la fiabilidad de la aplicación de las estimaciones procedentes de fuentes de datos mundiales a zonas locales y requerir aportaciones de expertos nacionales para identificar y destacar las situaciones en las que el nivel de confianza de los resultados obtenidos podría ser bajo. Por lo tanto, las Partes deberían identificar cualquier situación de falsos positivos y negativos e informar de ello en los formularios OE 1-4 (indicador ODS 15.3.1). Esta aportación contribuiría a una evaluación cualitativa de la fiabilidad de las estimaciones.

Paso 8: Guardar el formulario y ponerlo a disposición para su revisión

La plataforma PRAIS 4 permite presentar información cuantitativa sobre la cubierta terrestre y sobre los cambios y la degradación de la cubierta terrestre. A falta de datos más precisos y detallados a escala nacional, las partes pueden presentar oficialmente ante la CLD las estimaciones por defecto. En el caso de las estimaciones generadas con datos nacionales, las partes deberán proporcionar:

Una descripción de la leyenda y de la matriz de transición.
Los conjuntos de datos nacionales sobre la cubierta terrestre para el período de referencia y de presentación de informes.
Información sobre el cambio de la cubierta terrestre, incluida una matriz de cambio de la superficie de la cubierta terrestre y un conjunto de datos espaciales o mapa que muestre las zonas sujetas a degradación, mejora o ningún cambio en función de los datos de la cubierta terrestre.

La información sobre la cubierta terrestre, los cambios en la cubierta terrestre y la degradación de la cubierta terrestre debe comunicarse en km2 para todo el país.

Si los conjuntos de datos por defecto han sido sustituidos por datos nacionales sobre la cubierta terrestre, se anima a los países a cargar los datos geoespaciales pertinentes en PRAIS 4. Cualquier dato espacial cargado en el sistema debe estar respaldado por metadatos apropiados que describan los datos espaciales, tal y como se indica en el formulario de origen de datos y se describe con más detalle en el anexo II de este manual.

En la plataforma PRAIS 4, se encuentran disponibles los mapas por defecto o los mapas generados en Trends.Earth con datos nacionales que representan la cubierta terrestre o los cambios o la degradación de la cubierta terrestre para el período de referencia o de presentación de informes. En concreto, los siguientes mapas estarán disponibles en línea:

Mapa de la cubierta terrestre del año inicial del período de referencia (2000)
Mapa de la cubierta terrestre del último año del período de referencia (2015)
Mapa de la cubierta terrestre del último año del período de presentación de informes
Cambios de la cubierta terrestre en el período de referencia
Cambios de la cubierta terrestre en el período de presentación de informes
Degradación de la cubierta terrestre en el período de referencia
Degradación de la cubierta terrestre en el período de presentación de informes

También se invita a las partes a presentar descripciones sobre los métodos y procesos utilizados y a informar sobre casos y cuestiones especiales utilizando el campo “Comentarios generales”.

Una vez que el formulario haya sido completado y verificado por las Partes, debe marcarse como “En revisión” y luego guardarse. Una vez que la CLD haya completado su revisión y se hayan resuelto todos los comentarios, el formulario puede marcarse como “Finalizado” y luego guardarse.

1.1.4. Dependencias

Los datos sobre la cubierta terrestre no se utilizan solamente para presentar informes sobre el OE 1-1, sino también para estratificar los indicadores relativos a la productividad de las tierras y al carbono orgánico del suelo (OE 1-2 y OE 1-3). Además, se emplean como uno de los subindicadores para calcular la proporción de tierras degradadas en comparación con la superficie total (OE 1-4).

Las Partes también deben tener en cuenta que si se informa sobre una leyenda personalizada de la cubierta terrestre en SO1-1, las mismas clases personalizadas de cubierta terrestre pueden utilizarse también para informar sobre los indicadores SO1-2 y SO1-3.

La superficie total del país declarada en la tabla CP-1.T1 impulsa el cálculo de los elementos de información subsiguientes a través de los OE, que se enumerarán como dependientes de la tabla CP-1.T1 en la sección respectiva de este manual para la elaboración de informes. Para el indicador de notificación SO1-1, el campo “Porcentaje de la superficie total del país” de la tabla de notificación SO1-1.T7 depende de la superficie total del país declarada en la tabla CP-1.T1.

1.1.5. Retos

Disponibilidad y calidad de los datos

Los conjuntos de datos GLAD y GLC_FCS30D con una resolución espacial de 30 m que se proporcionan en Trends.Earth y que se describen en la GPG Addendum deberían ser evaluados para comprobar su idoneidad por parte de los pequeños Estados insulares en desarrollo (PEID) y los países montañosos, ya que éstos necesitan los datos de mayor resolución espacial. La resolución espacial de los datos por defecto podría no ser siempre adecuada para representar con precisión la cubierta terrestre y sus cambios a nivel nacional para estas zonas o países. Complementar/refinar el análisis de los datos internacionales con datos a escala local, si se dispone de ellos, puede ayudar a mejorar la calidad y la fiabilidad de los resultados.
Para efectuar el análisis y la presentación de informes sobre el cambio de la cubierta terrestre, es esencial disponer de datos coherentes (es decir, datos extraídos de la misma fuente con la misma técnica de procesamiento) durante un largo período de tiempo; esto suele ser un reto a nivel tanto nacional como mundial.
Puede que la validación de la información sobre la cubierta terrestre nacional tenga que cotejarse sobre el terreno y que también se deba recurrir a consultas con expertos locales, lo que podría ser una actividad costosa y que lleve mucho tiempo. La validación realizada con diferentes métodos y técnicas (por ejemplo, muestras de trabajo sobre el terreno con fotografías aéreas existentes o imágenes gratuitas de alta resolución disponibles en Google Earth) podría reducir considerablemente los costos y la asignación de recursos.

Clasificación de la cubierta terrestre

Las leyendas nacionales de la cubierta terrestre y las matrices regionales de transición pueden ser más precisas a la hora de captar los procesos locales de degradación y las transiciones de la cubierta terrestre, pero podrían aumentar el número de posibles transiciones de la cubierta terrestre a describir hasta una cantidad inmanejable. Aunque es importante incluir las transiciones clave de la cubierta terrestre en un país, debe considerarse un equilibrio entre la precisión y la manejabilidad de la información.
Los mapas y datos nacionales de la cubierta terrestre existentes deben armonizarse con las siete clases de la CLD. La agregación necesaria de las clases de cubierta terrestre a las siete clases de la CLD puede disminuir en parte la calidad de los datos originales. Documentar las incertidumbres y generalizaciones aplicadas para armonizar los datos con las normas internacionales puede contribuir al proceso de conversión y a la precisión de los productos.
La información sobre la cubierta terrestre proporcionada a la CLD debe ser coherente a lo largo del tiempo; los cambios en la metodología de clasificación de la cubierta terrestre exigen que se vuelvan a calcular las estimaciones nacionales presentadas anteriormente.

1.1.6. Resumen (acciones principales)

Las acciones clave para presentar informes sobre los cambios en la cubierta terrestre son las siguientes:

Identifique los procesos clave de degradación de la tierra a través del proceso consultivo apropiado e inserte los resultados en la tabla SO1-1.T1.
Seleccione una leyenda de cubierta terrestre, asegurándose de la compatibilidad con la leyenda por defecto de la CLD. Inserte la leyenda en la tabla SO1-1.T2 si difiere de la leyenda por defecto de la CLD.
Genere una o varias matrices de transición. Para cada transición de la cubierta terrestre, indique si es probable que conduzca a la degradación, a la mejora o a condiciones estables. Las Partes pueden proporcionar una matriz de transición que abarque toda la superficie terrestre del país o hasta cinco matrices de transición específicas para cada región. La superficie combinada de las matrices de transición específicas de cada región debe sumar la superficie total del país. Introduzca esta información en la tabla SO1-1.T3
Seleccione los datos de la cubierta terrestre que se van a utilizar: asegúrese de que se cumplen las especificaciones mínimas enumeradas en la tabla 10.
Determine la extensión de referencia de la degradación de la cubierta terrestre utilizando los datos seleccionados, la leyenda y la matriz de transición para el periodo de referencia 2000-2015. Si se utilizan datos nacionales sobre la cubierta terrestre, realice los cálculos en Trends.Earth e introduzca esta información en las tablas SO1-1.T5 y SO1-1.T7.
Estime la degradación de la cubierta terrestre en el periodo de referencia utilizando los datos seleccionados, la leyenda y la matriz de transición para el periodo de referencia. Si se utilizan datos nacionales sobre la cubierta terrestre, realice los cálculos en Trends.Earth e introduzca esta información en las tablas SO1-1.T6 y SO1-1.T7.
Verificar los resultados: Se recomienda que las autoridades nacionales competentes verifiquen las estimaciones de la cubierta terrestre y de la degradación de la tierra relacionada para evaluar la exactitud de los resultados e identificar cualquier situación positiva o negativa falsa que pueda notificarse en los formularios OE 1-4 (indicador ODS 15.3.1).
Guarde el formulario y póngalo a disposición para su revisión: Verifique la exactitud de la información cuantitativa introducida en el informe e incluya la información narrativa sobre los métodos y el proceso utilizados en los distintos campos de comentarios previstos. A continuación, los datos y la narrativa de apoyo deben marcarse como “En revisión” y guardarse, quedando así disponibles para su revisión por parte de la CLD.

1.1.7. Recursos adicionales

CLD, (2024), La historia de la tierra: Experiencias de los países en la presentación de informes sobre la degradación de la tierra y la sequía, Capítulo: Tendencias de la cubierta terrestre (https://www.unccd.int/resources/publications/land-story-country-experiences-reporting-land-degradation-and-drought)
Di Gregorio, A., & Jansen, L.J.M. (2016). Sistema de clasificación de la cubierta terrestre (LCCS). Conceptos de clasificación y manual del usuario para la versión 3.0 del software. Rome: FAO (https://www.fao.org/geospatial/resources/tools/land-cover-toolbox/en/).
Utilización de la información sobre la cubierta terrestre para supervisar los avances en el Objetivo de Desarrollo Sostenible 15, Curso eLearning de la FAO (2024) (https://elearning.fao.org/course/view.php?id=1098)

1.2. OE 1-2 - Tendencias en la productividad de la tierra o en su funcionamiento

1.2.1. Introducción

La productividad de las tierras es la capacidad productiva biológica de la tierra, pues constituye la principal fuente de alimentos, fibra y combustible que sustenta a los seres humanos. La metodología de la CLD para estimar la proporción de tierras degradadas en comparación con la superficie total (es decir, el indicador 15.3.1 de los ODS) utiliza los cambios en la productividad como un indicador de las variaciones a largo plazo en la salud y la capacidad productiva de las tierras. La productividad refleja los efectos netos de los cambios que ocurren en el funcionamiento de los ecosistemas sobre el crecimiento de las plantas y la biomasa.

La productividad de la tierra se calcula a partir de datos de observación de la Tierra que representan la productividad primaria neta (PPN). Los índices de vegetación, como el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) o el Índice de Vegetación Mejorado (EVI), se utilizan a menudo como sustitutos de la NPP.

El principal resultado del proceso de elaboración de informes para el indicador OE 1-2 es un conjunto de estimaciones verificadas oficialmente sobre la extensión de cinco clases de trayectorias persistentes de productividad de la tierra dentro de cada tipo de cubierta terrestre y su importancia en términos de degradación de la tierra.

Aunque las tendencias de la productividad de la tierra para el periodo de referencia anterior (2016 - 2019) no son necesarias en este informe, sí lo serán para estimar el indicador ODS 15.3.1 para el periodo 2016 - 2019 en relación con el OE1-4. Por lo tanto, se anima a los países a estimar las tendencias de la LPD para los tres periodos (es decir, la línea de base y los dos periodos de notificación) para garantizar la coherencia en la notificación del ODS 15.3.1.

La elaboración de informes nacionales se facilita mediante el suministro de datos por defecto derivados de las fuentes de datos mundiales disponibles, concretamente el conjunto de datos de la Dinámica de la Productividad de la Tierra (LPD) de Trends.Earth.

1.2.2. Requisitos previos para la presentación de informes

Una lectura en profundidad de las secciones 1 y 3 de la Adenda a la Guía de buenas prácticas para el indicador 15.3.1 de los ODS: Proporción de tierra degradada sobre la superficie total de tierra (versión 2), que detalla una serie de enfoques metodológicos para calcular los cambios en la productividad de la tierra;
Familiaridad con el capítulo 4 de la Guía de buenas prácticas para el indicador 15.3.1 de los ODS que proporciona una visión general sobre la productividad de la tierra y detalla una metodología que puede utilizarse para estimar los cambios en la productividad de la tierra;
Datos que cumplen con las especificaciones indicadas en la tabla 11 incluida más adelante.
Un grupo de expertos nacionales designados oficialmente por las autoridades nacionales para verificar la coherencia de los datos por defecto de la productividad de la tierra en relación con la situación sobre el terreno, o para desarrollar y aplicar una metodología personalizada para estimar las tres métricas de productividad de la tierra si se prefieren los datos nacionales a los datos por defecto. Las instituciones clave podrían incluir la oficina nacional de estadística de un país, el ministerio de medio ambiente, el ministerio de agricultura, el centro de teledetección, así como universidades y centros de investigación.

1.2.3. Proceso de presentación de informes e instrucciones detalladas paso por paso

A continuación se describe el procedimiento paso a paso para la elaboración de informes. Si se utilizan los datos por defecto, los pasos 1 a 7 son innecesarios.

Paso 1: Seleccionar la leyenda de la cubierta terrestre para estratificar la productividad de la tierra

Si en el SO1-1.T2 se informó de una leyenda personalizada de la cubierta terrestre, hay una pregunta inicial en el formulario que las Partes deben responder. Deben decidir si estratifican este indicador utilizando las siete clases de cubierta terrestre de la CLD o la leyenda personalizada de cubierta terrestre utilizada para la notificación del SO1-1.

Nota: si responde “Sí”, las tablas posteriores se actualizarán dinámicamente con los nombres de las clases de cobertura del suelo personalizadas, sustituyendo a las siete clases por defecto de la CLD.

Paso 2: Seleccionar el conjunto de datos de observación de la Tierra

La CLD proporciona datos por defecto del conjunto de datos LPD de Trends.Earth. Este conjunto de datos LPD se deriva de los datos del Espectrómetro de Imágenes de Resolución Moderada (MODIS), que integra observaciones NDVI con una resolución de píxeles de 250 metros (m) durante periodos de 16 días entre 2001 y la actualidad.

Dos conjuntos de datos alternativos, el LPD del CCI y el LPD FAO-WOCAT están disponibles a través de Trends.Earth. Las Partes podrán evaluar y utilizar estos u otros conjuntos de datos, siempre que cumplan las especificaciones enumeradas en el cuadro 11. La GLOBAL LPD Comparison App disponible a través de Google Earth Engine puede ser utilizada por las Partes para este fin. Por ejemplo, durante el proceso de elaboración del informe de 2022, Bután utilizó esta herramienta para comparar una serie de mapas de productividad de la tierra generados con datos de observación de la Tierra pero con distintos enfoques algorítmicos. Durante un taller participativo, los participantes examinaron los distintos mapas y, poniendo en común sus conocimientos especializados y los resultados del análisis, pudieron elegir el mapa que más se ajustaba a la situación conocida del país. Este ejemplo se describe con más detalle en La historia de la tierra (CLD, 2024).

Las Partes también pueden generar sus propias series temporales de índices de vegetación y, en consecuencia, conjuntos de datos de entrada del LPD directamente a partir de imágenes de satélite. Dos aplicaciones adicionales desplegadas en Google Earth Engine que pueden utilizarse para visualizar parametrizaciones alternativas de LPD son la Aplicación de LPD en tiempo real y la versión de alta resolución para PEID. La sección 3.2 de la Adenda a la Guía de buenas prácticas proporciona información y orientación exhaustivas sobre la selección de conjuntos de datos de entrada y algoritmos LPD.

**Tabla 11**. Especificaciones de los datos para el indicador del objetivo estratégico 1-2
Elemento	Especificaciones
Elemento	Datos por defecto (conjunto de datos Dinámica de la productividad de la tierra (LPD) de Trends.Earth)	Datos nacionales
Datos de entrada Datos necesarios para generar estimaciones de la productividad de la tierra basadas en las tres métricas descritas en el paso 5	Series temporales de imágenes diarias del satélite MODIS utilizadas para calcular el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) (MOD13Q1) compuestas para periodos de 10 días (necesarias para generar los datos LPD de Trends.Earth)	Series temporales del índice de vegetación adecuado derivadas de imágenes de satélite con al menos una banda espectral roja y otra infrarroja cercana.
Datos de salida Productos reticulares resultantes del análisis y la combinación de las tres métricas descritas en la etapa 5	Cinco clases de trayectorias persistentes de productividad de la tierra y datos reticulares de degradación de la productividad de la tierra para el periodo de referencia (2000-2015) y el periodo de referencia (2008-2023)	Cinco clases de trayectorias persistentes de productividad de la tierra y datos reticulares de degradación de la productividad de la tierra para el periodo de referencia (2000-2015) y el periodo de referencia (2008-2023)
Clasificación	Cinco clases de trayectorias persistentes de productividad de la tierra y una clase para las áreas sin datos válidos de productividad de la tierra: Disminución Disminución moderada Estable pero estresado Estable Aumento Sin datos	Seis clases compatibles con las utilizadas por el Trends.Earth LPD: Disminución Disminución moderada Estable pero estresado Estable Aumento Sin datos
Resolución espacial	250 m	Se recomienda una resolución espacial de 250 m si no se dispone de datos con una resolución más fina.
Calidad	Especificada en los metadatos del conjunto de datos. En general, la precisión evaluada del conjunto de datos es superior a 80%.	A fin de adecuarse a la calidad de los datos del conjunto de datos por defecto, se recomienda obtener una precisión cartográfica global de, al menos, el 80%.
Metadatos	La información de los metadatos se genera automáticamente con los datos por defecto.	El contenido mínimo de los metadatos según los campos obligatorios figura en Anexo II.

Paso 3: Seleccionar un índice de productividad

El IVDN se recomienda como índice por defecto para que los países lo utilicen en caso de faltar pruebas que indiquen que un índice alternativo se adapta mejor a su paisaje. Aunque el IVDN es el índice de vegetación más utilizado y conocido, sus principales limitaciones son que puede ser sensible a las variaciones en las condiciones de fondo del suelo y que tiende a saturarse a niveles altos de cubierta vegetal y biomasa. Esto puede reducir la precisión de los modelos de productividad primaria neta (PPN), biomasa y cubierta vegetal en regiones de bosques lluviosos tropicales o áridas.

Otros índices, como el índice de vegetación mejorado (EVI) o el índice de vegetación ajustado al suelo (SAVI), también pueden resultar adecuados. Aunque algunos de estos índices pueden funcionar mejor que el NDVI en condiciones de vegetación específicas, pueden requerir ajustes adicionales cuando se aplican a zonas extensas y a distintos tipos de cubierta terrestre. Por consiguiente, a pesar de sus limitaciones, el NDVI se considera actualmente la opción universal para el cálculo de la productividad de la tierra a escala regional y nacional, teniendo en cuenta que una amplia investigación ha demostrado la fuerte relación entre el NDVI y la productividad primaria. Para un análisis más profundo de los diferentes índices de vegetación, consulte la sección 3.2.1 de la Adenda a la Guía de buenas prácticas para el indicador 15.3.1 de los ODS.

Paso 4: Calcular la productividad anual

La estimación de la productividad anual debe tener en cuenta que, debido a los ciclos naturales de crecimiento y senescencia de la vegetación, la PPN está mejor representada por una serie temporal de observaciones captadas durante toda la estación de crecimiento. Por lo tanto, para cada ubicación de píxel, la productividad anual será la integral de los valores desde el inicio hasta el final de la estación de crecimiento del índice de productividad seleccionado. Las áreas con PPN en aumento deben interpretarse como áreas que presentan una mejora, a menos que se evalúe lo contrario a nivel nacional.

En la sección 4.2.4.1 de la Guía de buenas prácticas para el indicador 15.3.1 de los ODS se ofrecen más indicaciones sobre las opciones para estimar el inicio y la duración de la estación de crecimiento. La sección 3.2.1 del Addendum ofrece consideraciones adicionales sobre cómo estimar la productividad anual, incluyendo los avances para mejorar la evaluación en zonas hiperáridas.

Paso 5: Calcular los parámetros de productividad de la tierra

Existen varios enfoques para determinar los cambios en la productividad de la tierra a lo largo del tiempo. En la sección 3.2.2 del Addendum se describen tres enfoques algorítmicos que pueden explorarse con diversos conjuntos de datos utilizando las aplicaciones desplegadas en Google Earth Engine, mencionadas en el paso 2 anterior.

El algoritmo LPD de Trends.Earth es el que se implementa en los datos por defecto disponibles a través de PRAIS. Estima los cambios en la productividad a lo largo del tiempo basándose en el análisis multitemporal de la productividad anual utilizando tres métricas:

Tendencia/Trayectoria: mide la trayectoria del cambio en la productividad anual a largo plazo por píxel;
Estado: compara la productividad anual actual con la histórica por píxel.
Rendimiento: evalúa la productividad anual local de una zona en comparación con otras zonas con un potencial de productividad de la tierra similar.

Los cambios observados en cada una de las tres métricas se combinan para determinar trayectorias persistentes de productividad de la tierra representadas en cinco clases (véase la tabla 13 a continuación). También se utilizan para determinar si un píxel está degradado, mejorado o estable en los periodos de referencia y de informe (véase el paso 6).

En lugar del enfoque de puntuación z descrito en la Guía de buenas prácticas de la CLD, la aplicación en Tendencias.Tierra utiliza métodos estadísticos alternativos para calcular las métricas de “tendencia” y “estado”, como se describe a continuación. Estos métodos son menos sensibles a los valores atípicos y a las fluctuaciones anuales, proporcionando resultados más sólidos e interpretables para la elaboración de informes nacionales y mundiales.

Tendencia de la productividad

Para calcular la Tendencia de la productividad (también conocida como Trayectoria), las Partes deben determinar la trayectoria del cambio en la productividad a lo largo de un intervalo de tiempo de 16 años a nivel de píxel. La métrica de la Tendencia se calcula a lo largo de un intervalo de 16 años tanto para la línea de base (2000-2015) como para el periodo de notificación (es decir, un periodo de 16 años que finaliza en el último año de datos notificados, es decir, 2008-2023).

La métrica de la tendencia se calcula ajustando un modelo de regresión lineal a la serie temporal y determinando la significación de la pendiente de la tendencia mediante una prueba de significación de Mann-Kendall. Se consideran significativas las tendencias con p \(\le\) 0,05, que si son positivas se consideran una mejora potencial y si son negativas se consideran una degradación potencial. Las partes que deseen utilizar este enfoque en Trends.Earth también tienen la opción de aplicar correcciones para tener en cuenta la variabilidad climática, especialmente las precipitaciones.

Estado de la productividad

El Estado de la productividad se determina comparando la media anual de la PPN de los 3 años más recientes con la distribución de los valores anuales de la PPN observados en los 13 años anteriores. Más concretamente, esto supone comparar los valores de los años 2013-2015 con los años 2000-2012 para los datos de referencia, y los 3 años más recientes con los 13 años anteriores para el período de presentación de informes.

Aunque se recomienda mantener un periodo histórico de 13 años y un periodo de comparación reciente de 3 años por motivos de coherencia y comparabilidad, la duración de ambos periodos puede parametrizarse en el software Trends.Earth para adaptarla a las condiciones específicas.

A continuación, los valores del índice de vegetación se agrupan en clases percentiles para detectar cambios en la productividad:

Un descenso de \(\ge\) 2 clases entre el periodo histórico y el periodo de comparación reciente sugiere una posible degradación;
Un aumento de \(\ge\) 2 clases entre el periodo histórico y el periodo de comparación reciente indica una mejora potencial;
Los pequeños cambios reflejan estabilidad.

Desempeño de la productividad

A diferencia de la Tendencia y el Estado, que son métricas temporales, el Rendimiento de la productividad es una métrica espacial que implica la evaluación comparativa del nivel de productividad vegetal local en relación con otras unidades terrestres (es decir, otros píxeles) dentro de la misma Unidad funcional de la cubierta terrestre/ecosistema (UFCUTS)[4].

Dentro de cada unidad ecológica, se clasifican los valores de productividad, y las zonas que caen por debajo del 50% del percentil 90 de su unidad se marcan como potencialmente degradadas.

El Rendimiento de la productividad en el periodo de notificación debe calcularse a partir de la media de las evaluaciones anuales de la productividad durante los 16 años anteriores hasta el año en curso, es decir, de 2008 a 2023, para el periodo de notificación actual.

Paso 6: Combinar las métricas de productividad para evaluar la dinámica de la productividad de la tierra en la línea de base y en el periodo de referencia

Nota

Áreas relacionadas en la plataforma PRAIS 4: tablas SO1-2.T1 y SO1-2.T2

Los resultados obtenidos de las tres métricas se utilizan para estimar la dinámica de la productividad de la tierra tanto en el periodo de referencia como en el periodo del informe, como se muestra en la tabla 12.

**Tabla 12**. Plazos específicos recomendados para estimar cada métrica de Productividad de la Tierra (Tendencia, Estado y Rendimiento) para múltiples periodos de notificación.
	Tendencias de la productividad de la tierra
Periodo	Tendencia / Trayectoria (16 años)	Estado (16 años)		Rendimiento (16 años)
Periodo	Tendencia / Trayectoria (16 años)	Línea de base (13 años)	Periodo de comparación (3 años)	Rendimiento (16 años)
Línea de base: 2000-2015	2000-2015	2000-2012	2013-2015	2000-2015
Periodo de información 1: 2016-2019	2004-2019	2004-2016	2017-2019	2004-2019
Periodo de información 2: 2016-2023	2008-2023	2008-2020	2021-2023	2008-2023

La Tabla 13 resume las combinaciones de métricas de productividad para determinar la dinámica de la productividad de la tierra y, en última instancia, el estado de degradación de la productividad de la tierra de cada píxel y sus relaciones. Las métricas pueden combinarse en cinco clases de dinámica persistente de la productividad de la tierra y tres clases de degradación de la productividad de la tierra (es decir, “mejorando”, “estable”, “degradándose”).

Las Partes pueden utilizar esta tabla para combinar los resultados personalizados de Tendencia, Estado y Desempeño derivados de los datos nacionales para estimar la dinámica y la degradación de la productividad de la tierra.

**Tabla 13**. Combinación de métricas de productividad para determinar cinco clases de dinámica de la productividad de la tierra y tres clases de degradación de la productividad de la tierra por píxel en los periodos de referencia y de informe.
	Cambios observados en las tres métricas de productividad de entrada			Dinámica de la productividad de la tierra y estado de degradación de la productividad de la tierra derivados de la combinación de las tres métricas de productividad
Combinación de clases	Tendencia	Estado	Desempeño	Dinámica de la productividad de la tierra (5 clases)	Estado de degradación de la productividad de la tierra (3 clases)
1	Mejora	Mejora	Estable	Aumento	Mejora
2	Mejora	Mejora	Degradada	Aumento	Mejora
3	Mejora	Estable	Estable	Aumento	Mejora
4	Mejora	Estable	Degradada	Aumento	Mejora
5	Mejora	Degradación	Estable	Aumento	Mejora
6	Mejora	Degradación	Degradada	Disminución moderada	Degradación
7	Estable	Mejora	Estable	Estable	Estable
8	Estable	Mejora	Degradada	Estable	Estable
9	Estable	Estable	Estable	Estable	Estable
10	Estable	Estable	Degradada	Estable pero estresado	Estable
11	Estable	Degradación	Estable	Disminución moderada	Degradación
12	Estable	Degradación	Degradada	Disminución	Degradación
13	Degradación	Mejora	Estable	Disminución	Degradación
14	Degradación	Mejora	Degradada	Disminución	Degradación
15	Degradación	Estable	Estable	Disminución	Degradación
16	Degradación	Estable	Degradada	Disminución	Degradación
17	Degradación	Degradación	Estable	Disminución	Degradación
18	Degradación	Degradación	Degradada	Disminución	Degradación

Nota: La última columna ilustra cómo se puede inferir el estado de degradación de la productividad de la tierra de un píxel a partir de la clase de dinámica de la productividad de la tierra obtenida de la combinación de las tres métricas de productividad de entrada._

Las estimaciones nacionales de la dinámica de la productividad de la tierra por tipo de cubierta terrestre deben comunicarse utilizando las tablas SO1-2.T1 y SO1-2.T2 de la plataforma PRAIS 4 para los periodos de referencia y de información, respectivamente.

Las Partes que opten por utilizar una fuente alternativa de datos nacionales en lugar de la predeterminada deberán hacer clic en el botón “Datos nacionales” situado encima de las tablas para editarlas. Los metadatos básicos, tal y como se describen en el Anexo II, de los conjuntos de datos que se vayan a utilizar deberán facilitarse en el formulario Fuentes de datos que se abre al seleccionar “Editar fuentes de datos”.

Paso 7: Combinar las métricas de productividad para evaluar la degradación de la productividad de la tierra tanto en el periodo de referencia como en el periodo de notificación

Nota

Áreas relacionadas en la plataforma PRAIS 4: tabla SO1-2.T3

Los resultados obtenidos de las tres métricas se utilizan para estimar la extensión de las tierras mejoradas, estables y degradadas en el periodo de referencia y en el periodo del informe. La tabla 13 anterior muestra cómo transformar los resultados de los tres parámetros en tres clases (tierra mejorada, tierra estable, tierra degradada) para evaluar el estado de degradación de la productividad de la tierra (última columna) en el periodo de referencia y en el periodo del informe.

La superficie total de la degradación de la productividad de la tierra en el periodo de referencia y en el periodo de informe debe consignarse en la tabla SO1-2.T3 de la plataforma PRAIS 4.

Puede aportar más detalles y aclaraciones sobre el proceso utilizado en el campo de comentarios asociado.

Las Partes también deberán indicar si se ha utilizado una evaluación subnacional (regional) para generar este indicador utilizando las casillas de alternancia proporcionadas. Las Partes pueden optar por realizar un análisis subnacional si se considera que una evaluación del LPD a escala nacional es insuficiente para captar la diversidad de las tendencias de la productividad de la tierra en las distintas zonas ecológicas. Los países con paisajes muy diversos pueden beneficiarse de la realización de un análisis subnacional definiendo regiones en las que puedan aplicarse índices de vegetación (VI) alternativos o modelos LPD con parámetros diferentes. Al realizar evaluaciones subnacionales, se recomienda que se utilice la misma delimitación para los tres subindicadores del ODS 15.3.1, que el número de regiones siga siendo manejable (idealmente menos de cinco) y que sus límites se alineen con unidades administrativas o ecológicas reconocibles. Estas zonas deben estar claramente cartografiadas y documentadas. El análisis subnacional se trata con más detalle en la sección 3 de la Adenda a la Guía de buenas prácticas para el indicador 15.3.1 de los ODS.

Paso 8: Verificar los resultados

La verificación de los resultados implica elegir el mapa LPD más fiable para garantizar la precisión del mapa final de degradación de la tierra. Para facilitar dicha verificación, las Partes pueden optar por comparar los resultados de conjuntos de datos DPL alternativos utilizando conjuntos de datos adicionales que puedan ayudar a realizar una evaluación cualitativa de los resultados. La sección 3.2.1 del Addendum proporciona varios ejemplos de cómo las Partes han llevado a cabo este proceso de verificación en la ronda de informes anterior. En el recuadro 4 se ofrece un resumen de los mismos.

Recuadro 4. Enfoques para verificar los mapas de LPD

Argentina utilizó un mapa forestal nacional para evaluar la capacidad de los distintos mapas de LPD para representar las tendencias decrecientes de la productividad en zonas que se sabía que habían sufrido pérdidas forestales.

Muchos países han utilizado mapas nacionales de superficie quemada y, en algunos casos, el producto MODIS de superficie quemada para evaluar si los mapas LPD identifican correctamente la disminución de la productividad.

Bután utilizó conjuntos de datos de zonas mineras para identificar los distintos emplazamientos mineros activos durante el periodo de evaluación del LPD. Descubrieron que algunos mapas de LPD no detectaban las tendencias descendentes esperadas, lo que les permitió seleccionar modelos de LPD más apropiados.

Ecuador aprovechó la opción del programa informático Trends-Earth de aplicar correcciones climáticas en el cálculo del indicador LPD. Así se tuvo en cuenta la gran variabilidad interanual de las precipitaciones debida a El Niño Oscilación del Sur. Encontrará información más detallada sobre este ejemplo en La historia de la tierra (CLD, 2024).

Un estudio a escala mundial investigó si podían identificarse cambios en las tendencias de la productividad de la tierra en zonas sometidas a restauración y gestión sostenible de la tierra. El estudio puso de relieve que se necesitaban al menos 10 años tras el inicio de la acción implementada para que las intervenciones mostraran impactos mensurables en la productividad.

Cabe esperar que los parques nacionales y las reservas naturales muestren un aumento de la productividad de la tierra con el paso del tiempo. Sin embargo, la situación puede ser a menudo más compleja dependiendo del estado ecológico y del tipo de gestión que se practique en cada parque. Por lo tanto, es crucial que los expertos identifiquen las áreas protegidas nacionales específicas en las que se espera una recuperación durante el periodo cubierto por el mapa LPD. Para apoyar esta verificación, pueden utilizarse conjuntos de datos globales como la Base de Datos Mundial sobre Áreas Protegidas (WDPA).

Paso 9: Guardar el formulario y ponerlo a disposición para su revisión

También se anima a las Partes a presentar descripciones sobre la metodología, las fuentes de datos y la exactitud de los mismos en caso de que las estimaciones se deriven de datos nacionales. También sería beneficioso informar sobre casos y cuestiones especiales, describiendo cualquier desviación del método por defecto y proporcionando la justificación para la adopción de una metodología diferente. Para ello, al final del formulario de informe de la plataforma PRAIS 4 se incluye un campo de comentarios generales.

La información sobre la dinámica de la productividad de la tierra y la degradación de la productividad de la tierra debe notificarse en km2 para todo el país.

Si los conjuntos de datos por defecto se sustituyen por datos nacionales sobre la productividad de la tierra, se anima a los países a poner a disposición los datos geoespaciales pertinentes y los metadatos correspondientes en la plataforma PRAIS 4.

Los mapas generados con datos por defecto o nacionales sobre la dinámica de la productividad de la tierra y la degradación de la productividad de la tierra para los datos de referencia y el período de presentación de informes se crearán en la plataforma PRAIS 4. Estos mapas incluirán lo siguiente:

dinámica de la productividad de la tierra en el período de referencia;
dinámica de la productividad de la tierra en el período de presentación de informes;
degradación de la productividad de la tierra en el período de referencia;
degradación de la productividad de la tierra en el período de presentación de informes.

Una vez que el formulario haya sido cumplimentado y verificado por las Partes, deberá marcarse como “En revisión” y guardarse. Una vez que la CLD haya completado su revisión y se hayan resuelto todos los comentarios, el formulario puede marcarse como “Finalizado” y guardarse.

1.2.4. Dependencias

Los datos sobre la productividad de la tierra dependen de los datos sobre la cubierta terrestre comunicados en SO 1-1 para desglosar las clases de productividad de la tierra. El campo “porcentaje de la superficie terrestre total” de las tablas de notificación SO1-2.T3 depende de la superficie terrestre total notificada en la tabla CP-1.T1.

1.2.5. Retos

Disponibilidad y calidad de los datos

La resolución espacial de los datos internacionales puede no ser siempre adecuada para producir una representación suficientemente detallada de la dinámica de la productividad de la tierra a escala nacional, especialmente en el caso de los PEID o de los países montañosos. En el Apéndice a la Guía de Buenas Prácticas (sección 3.2.3) se analizan conjuntos de datos alternativos sobre LPD, incluidos los que pueden ser apropiados para los PEID.
La productividad de la tierra en determinadas zonas climáticas en las que la estación de crecimiento anual es muy variable o errática, o en las que la vegetación es escasa o inexistente, es difícil de medir con precisión, por lo que no se dispone de datos para estas zonas. Las zonas de vegetación densa y crecimiento durante todo el año, como en los trópicos húmedos, también pueden mostrar poca variación en la productividad, lo que hace que los datos no sean fiables. En el Apéndice a la Guía de Buenas Prácticas (sección 3.2.1) puede encontrarse un análisis de los esfuerzos realizados para mejorar la evaluación de la productividad de la tierra en las zonas hiperáridas.

Enfoque analítico

Incluso cuando se utiliza el mismo conjunto de datos de entrada, la aplicación de algoritmos diferentes puede dar lugar a resultados distintos debido a diferencias en la metodología. Además, los parámetros de los algoritmos pueden ajustarse con precisión, lo que significa que incluso el mismo algoritmo LPD aplicado al mismo conjunto de datos de entrada puede producir resultados diferentes en función de cómo se parametrice. Se anima a los países a explorar estos parámetros en consulta con expertos y partes interesadas para garantizar que los resultados finales se ajustan a los conocimientos y objetivos nacionales.
Es importante tener en cuenta que la aplicación de una ventana de 16 años para el periodo de notificación de la productividad de la tierra frente a una ventana de 8 años para los cambios en la cubierta terrestre y las existencias de SOC probablemente aumentará el impacto de la productividad (en comparación con los otros indicadores) cuando se combinen para obtener el indicador 15.3.1 de los ODS.

1.2.6. Resumen (acciones principales)

Las acciones clave para presentar informes sobre la dinámica de la productividad de la tierra son las siguientes:

Seleccione la leyenda de la cubierta terrestre para estratificar la productividad de la tierra: Decida si estratificar este indicador utilizando las siete clases de cubierta terrestre de la CLD o una leyenda de cubierta terrestre personalizada, si se informó de dicha leyenda en SO1-1.T2;
Seleccione el conjunto de datos de observación de la Tierra: La CLD pone a disposición datos por defecto, que pueden ser verificados y aceptados oficialmente. Si las Partes deciden utilizar fuentes de datos alternativas, deberán verificar el cumplimiento de los requisitos mínimos enumerados en el cuadro 11 y seguir las medidas 3 a 6 que figuran a continuación;
Seleccione un índice de productividad: Se recomienda el NDVI como índice por defecto; sin embargo, los países pueden elegir índices alternativos que se adapten mejor a su dinámica local de productividad de la tierra; las Partes pueden optar por realizar análisis subnacionales;
Estime la productividad anual: Para cada píxel, estime la productividad anual como la integral de los valores desde el inicio hasta el final del periodo vegetativo del índice de productividad seleccionado;
Calcule las métricas de productividad de la tierra: Para cada píxel, calcule las métricas de Tendencia (Trayectoria), Estado y Rendimiento;
Combine las métricas de productividad para evaluar la dinámica de la productividad de la tierra y, por tanto, la degradación en los periodos de referencia y de notificación: Utilizando la tabla 12 como guía, combine las métricas para determinar la dinámica de la productividad de la tierra (cinco clases de trayectorias persistentes de productividad de la tierra) y el estado de degradación de la productividad de la tierra en la línea de base y en el periodo de notificación (tres clases de estado de degradación). Si se utilizan datos nacionales de productividad de la tierra, realice los cálculos en Trends.Earth e introduzca esta información en las tablas;
Verificar los resultados: Se recomienda que las autoridades nacionales competentes verifiquen las estimaciones de la productividad de la tierra y de la degradación de la tierra relacionada para evaluar la exactitud de los resultados e identificar cualquier situación positiva o negativa falsa sobre la que se pueda informar en los formularios OE 1-4 (indicador ODS 15.3.1);
Guardar el formulario y ponerlo a disposición para su revisión: Una vez verificados por las Partes, los datos y la narrativa de apoyo para los periodos de presentación de informes y de referencia deberán marcarse como “En revisión” y guardarse, quedando así disponibles para su revisión por parte de la CLD.

1.2.7. Recursos adicionales

CLD, (2024), La historia de la tierra: Experiencias de los países en la presentación de informes sobre la degradación de la tierra y la sequía, Capítulo: Tendencias en la productividad de la tierra (https://www.unccd.int/resources/publications/land-story-country-experiences-reporting-land-degradation-and-drought)
García, C. L., Pozzi Tay, E. F., Raviolo, E., Paredes-Trejo, F., Francis, R., & James, C. (2025). Tendencias de la cubierta terrestre en los PEID: Supporting UNCCD 2026 reporting process and SDG indicator 15.3.1 monitoring. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.15276250
Cherlet, M., Hutchinson, C., Reynolds, J., Hill, J., Sommer, S., von Maltitz, G. (eds.), World Atlas of Desertification, Oficina de Publicaciones de la Unión Europea, Luxemburgo, 2018.
Documentación del sitio web Trends.Earth (https://docs.trends.earth/en/latest/index.html).

1.3.Objetivo estratégico 1-3 - Tendencias en las reservas de carbono en la superficie y en el suelo

1.3.1. Introducción

Las reservas de carbono reflejan la integración de múltiples procesos que afectan al crecimiento de las plantas, así como a la descomposición, que en conjunto controlan las ganancias y pérdidas de los depósitos de materia orgánica terrestre. Son elementales para una amplia gama de servicios de los ecosistemas, y sus niveles y dinámica reflejan el tipo de suelo, el uso de la tierra y las prácticas de gestión.

Como se indica en la decisión 22/COP.11 de la CLD, las reservas de SOC son la métrica que se utiliza actualmente para evaluar las reservas de carbono y serán sustituidas por las reservas totales de carbono del sistema terrestre una vez que estén operativas.

La metodología de la CLD para estimar la proporción de tierras degradadas en comparación con la superficie total (es decir, el indicador 15.3.1 de los ODS) utiliza las reservas de SOC como indicador de la calidad general del suelo asociada al ciclo de los nutrientes del suelo, la estabilidad de los agregados del suelo y la estructura del suelo, con implicaciones directas para la infiltración del agua, la vulnerabilidad a la erosión y, en última instancia, la productividad de la vegetación y, en contextos agrícolas, el rendimiento.

El principal resultado del proceso de elaboración de informes para los OE 1-3 es un conjunto de estimaciones verificadas oficialmente de las existencias de SOC en los 30 centímetros (cm) superiores del suelo (en toneladas por hectárea) para cada una de las siete clases de cubierta terrestre de la CLD, o para un conjunto alternativo de clases nacionales de cubierta terrestre, y su importancia en términos de degradación de la tierra. Las reservas de SOC se estiman para el periodo de referencia (2000 a 2015) y para el periodo de notificación actual (2016 a 2023).

Aunque los cambios en el SOC para el periodo de notificación anterior (2016 - 2019) no son necesarios en este informe, sí lo serán para estimar el Indicador ODS 15.3.1 para el periodo 2016 - 2019 en relación con el OE1-4. Por lo tanto, se anima a los países a estimar los cambios de SOC para los tres periodos (es decir, la línea de base y los dos periodos de notificación) para garantizar la coherencia en la notificación del ODS 15.3.1.

La elaboración de informes nacionales se facilita mediante el suministro de datos de referencia por defecto (2000) derivados del conjunto de datos SoilGrids250m del Centro Internacional de Referencia e Información sobre Suelos (ISRIC), y las estimaciones por defecto de los cambios en las reservas de SOC se derivan utilizando una metodología modificada de nivel 1 del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC) para la elaboración de inventarios nacionales de gases de efecto invernadero para suelos minerales.

Las Partes pueden complementar/sustituir estos datos con datos nacionales (método de nivel 2), determinando las reservas de SOC a partir de mapas digitales del suelo de alta resolución espacial o de mediciones sobre el terreno. Las Partes con capacidad para utilizar métodos más complejos de notificación de existencias de SOC que impliquen mediciones sobre el terreno y modelización pueden adoptar el método de nivel 3.

1.3.2. Requisitos previos para la presentación de informes

Una lectura exhaustiva del capítulo 5 de Good Practice Guidance for SDG Indicator 15.3.1 [Guía de buenas prácticas en relación con el indicador 15.3.1 de los ODS] (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land), que ofrece información básica sobre los procesos que regulan la formación y la liberación de las reservas de SOC y detalla la metodología utilizada para estimar los cambios en el SOC.
Familiaridad con las secciones 1 y 3 de la Adición a la Guía de buenas prácticas para el indicador 15.3.1 de los ODS: Proporción de tierra degradada sobre la superficie total de tierra.
Datos que cumplen con las normas mínimas indicadas en la tabla 14 incluida a continuación.
Un grupo de expertos nacionales designados oficialmente por las autoridades nacionales para verificar los resultados del análisis del SOC o desarrollar y aplicar una metodología personalizada si se utilizan datos nacionales en lugar de los datos por defecto. Las instituciones clave podrían incluir la oficina nacional de estadística de un país, el ministerio de medio ambiente, el ministerio de agricultura (especialmente el departamento de suelos), el centro de teledetección, así como universidades y centros de investigación.
La comprensión de los niveles de presentación de informes y la decisión sobre qué nivel es apropiado para el país antes de iniciar el proceso de presentación de informes. El capítulo 5 de la Guía de buenas prácticas para el indicador 15.3.1 de los ODS presenta información exhaustiva sobre los niveles.

1.3.3. Proceso de presentación de informes e instrucciones detalladas paso por paso

Para el proceso de elaboración de informes nacionales de 2026, se necesita la siguiente información para SO1-3:

Existencias de carbono orgánico del suelo para cada una de las clases de cubierta terrestre utilizadas en los años 2000, 2015, 2019 y 2023. Éstos representan el año de referencia (2000) y los años finales del período de referencia y de los dos períodos de información más recientes;
El nivel utilizado para estimar el SOC;
Estado de degradación de las reservas de SOC para el periodo de referencia y el último periodo de notificación, con estimaciones numéricas de las zonas mejoradas, estables y degradadas. Además, se puede informar de las zonas de las que no se dispone de datos.

La plataforma PRAIS 4 incluye tablas precumplimentadas de la información anterior basadas en estimaciones derivadas de datos por defecto (véase la Tabla 14), pero también permite a las Partes introducir sus propios datos SOC en las tablas de notificación.

A continuación se describe el procedimiento paso a paso para la elaboración de informes. Si se utilizan los datos por defecto, los pasos 2 a 5 son innecesarios.

Paso 1: Seleccionar el nivel para la evaluación del SOC en función de la disponibilidad de datos

Las Partes pueden utilizar cualquiera de los tres métodos siguientes para determinar las reservas de SOC de referencia y estimar los cambios en las reservas de SOC para los periodos de referencia y de notificación. Estos métodos son coherentes con las directrices del IPCC[6] e incluyen conjuntos de datos y opciones de procesamiento con niveles crecientes de precisión y complejidad.

Nivel 1

La CLD utiliza un enfoque de nivel 1 modificado para rellenar previamente las tablas SO1-3.T1 y SO1-3.T2. Este enfoque utiliza métodos amplios con valores por defecto y es valioso cuando no se dispone de datos específicos de un país que cumplan los requisitos mínimos. Las estimaciones de referencia por defecto (2000) de las existencias de SOC proporcionadas por la CLD se basan en un mapa mundial de existencias de SOC (SoilGrids250m del ISRIC). La estimación de los cambios en las existencias de SOC para la referencia (2000 - 2015) y los periodos de referencia (2016- 2019, 2016 - 2023) utiliza este mapa global combinado con el cambio en la cubierta terrestre y los coeficientes de conversión de SOC por defecto del IPCC.

Como alternativa a la utilización de los datos por defecto, las Partes pueden optar por aplicar un enfoque de nivel 1 utilizando sus propios datos. En este caso deberán tener en cuenta lo siguiente.

La estimación de las reservas de SOC de referencia (2000) sigue las directrices del IPCC:

Utilizan una estimación global amplia de las existencias de SOC por defecto bajo vegetación natural para suelos minerales,
Están estratificados por clima/tipo de suelo,
Utilizan factores de gestión de la tierra por defecto,
La delimitación de las zonas de humedales actúa como un indicador indirecto de los suelos orgánicos.

La estimación de los cambios en las existencias de SOC para los periodos de referencia (2000 - 2015) y de notificación (2016- 2019, 2016- 2023):

Utiliza información sobre el cambio en la cubierta terrestre (como sustituto del cambio en el uso de la tierra) para establecer asociaciones con los cambios en las reservas de carbono,
Estos cambios en las reservas de SOC se estiman utilizando coeficientes de conversión para las transiciones de la cubierta terrestre,
Las pérdidas de carbono en los suelos orgánicos se determinan utilizando factores de emisión anual de carbono por defecto tras el drenaje y/o los incendios.

Véase el capítulo 5 de la Guía de buenas prácticas para el indicador 15.3.1 de los ODS, para más detalles sobre el enfoque de nivel 1 para estimar los valores de existencias de SOC y de cambio de SOC.

Nivel 2

Este nivel utiliza datos adicionales específicos de cada país para mejorar la especificación de cualquiera de los componentes del método del nivel 1.

Entre las opciones para mejorar la estimación de las reservas de SOC de referencia se incluyen:

Utilización de mapas digitales del suelo de alta resolución espacial,
Utilización de cualquier medición procedente de estudios del suelo,
Incorporación de categorías de gestión específicas de cada país,
Estratificación de un país en regiones climáticas y/o tipos de suelo.

Entre las opciones para mejorar la estimación de los cambios en las existencias de SOC se incluyen:

Evalúe la validez espacial y temporal del cambio de la cubierta terrestre por defecto y del cambio en la gestión de la tierra,
Utilice coeficientes de cambio de existencias con valores específicos para cada país,
Utilice modelos de regresión para predecir las existencias de SOC a partir de una serie de factores medioambientales,
Para los suelos orgánicos utilice los factores de emisión específicos de cada país.

En la sección 5.2.6.2 de la Guía de buenas prácticas para el indicador 15.3.1 de los ODS se ofrece una descripción detallada del método de nivel 2. Además, la sección 3.3.1 del Addendum proporciona orientación adicional y ejemplos de cómo algunos países pasaron a los métodos de nivel 2 y, por lo tanto, mejoraron las estimaciones de SOC durante el ciclo de presentación de informes de 2022. Por ejemplo, Türkiye utilizó los conocimientos de expertos nacionales, además de la modelización y la inclusión de información representativa a escala nacional en la determinación de coeficientes de conversión de SOC realistas y sólidos para diferentes transiciones de la cubierta terrestre (CLD, 2024).

Tier 3

Este nivel es más complejo e implica mediciones nacionales sobre el terreno y la elaboración de modelos.

Por lo general, utiliza clases de cubierta terrestre y datos derivados a nivel nacional para las reservas de SOC de referencia, los coeficientes de cambio y los factores de emisión o incorpora datos nacionales basados en la integración de programas de medición sobre el terreno, observación de la Tierra y modelos.

En el capítulo 5 de la Guía de buenas prácticas para el indicador 15.3.1 de los ODS se ofrece una orientación exhaustiva sobre la aplicación de todos los niveles.

Si las Partes deciden utilizar los datos por defecto (es decir, adoptar el método del nivel 1 modificado de la CLD), los pasos 2 a 5 son innecesarios.

Paso 2: Establecer los valores de referencia del SOC

Este paso es necesario si no se utilizan los datos por defecto de la CLD (es decir, si se adopta un enfoque de nivel 1 modificado específico del usuario o un enfoque de nivel 2). Los valores de SOC deben establecerse para el año de referencia 2000. El mapa de referencia por defecto utilizado en el proceso de elaboración de informes es el mapa de reservas de carbono ISRIC SoilGrids 250m, que estima las reservas de SOC para los 30 cm superiores del suelo. Sin embargo, dada la elevada incertidumbre de los conjuntos de datos del ISRIC cuando los datos in situ del suelo son escasos, se anima a los países a utilizar conjuntos de datos alternativos, incluidos mapas de SOC mundiales o nacionales, para mejorar la precisión. Los países que participan en la iniciativa Mapa mundial del carbono orgánico del suelo (GSOCmap) de la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO) pueden optar por utilizar los mapas nacionales de SOC desarrollados a través de ese proceso. La Tabla 14 enumera la especificación relativa a los requisitos de datos para el indicador SO1-3.

**Tabla 14**. Especificaciones de los datos del indicador del objetivo estratégico 1-3.
Elemento	Especificaciones
Elemento	Datos por defecto	Datos nacionales
Datos de entrada para generar las estimaciones de las reservas de carbono orgánico del suelo (SOC)	Conjunto de datos SoilGrids250m del Centro Internacional de Referencia e Información en Suelos (ISRIC)	Observaciones y mediciones sobre el terreno o cualquier otro dato específico del país para mejorar la especificación de cualquier componente
Datos de salida Productos reticulares de las estimaciones de existencias de SOC	Productos cuadriculados de las reservas de SOC para los periodos de referencia, base y de notificación (2000, 2015, 2019, 2023)	Productos reticulares de las reservas de SOC para los periodos de referencia, de referencia y de notificación, con datos lo más próximos posible a los anuales.
Clasificación	Valores continuos del contenido de SOC (toneladas) en los primeros 30 cm del suelo. Éstos deben clasificarse en degradados, estables o mejorados según los criterios del paso 5 siguiente	Valores continuos del contenido de SOC (toneladas) en los primeros 30 cm del suelo. Éstos deben clasificarse en degradados, estables o mejorados según los criterios del paso 5 siguiente
Resolución espacial	250 m	La resolución espacial deseada es de 100 m o más fina.
Calidad	Precisión del conjunto de datos SoilGrids250m del ISRIC entre el 30% y el 70%	No menos que los datos por defecto
Metadatos	La información de los metadatos se proporciona con los datos por defecto en Trends.Earth.	El contenido mínimo de los metadatos según los campos obligatorios figura en Anexo II.

Paso 3: Cartografiar los cambios en la cubierta terrestre para la estimación del cambio de SOC

Este paso es necesario si no se utilizan los datos por defecto de la CLD (es decir, si se adopta un enfoque de nivel 1 modificado específico del usuario o un enfoque de nivel 2). Los cambios en las reservas de SOC a lo largo del tiempo se modelan utilizando coeficientes de conversión de la cubierta terrestre como sustitutos del uso de la tierra, lo que significa que la identificación precisa de las transiciones de la cubierta terrestre es esencial para obtener resultados fiables.

Para el conjunto de datos por defecto utilizado en la estimación del cambio de existencias de SOC, se utilizan siete clases de cubierta terrestre, adaptadas de las categorías de uso del suelo del IPCC. La información sobre los cambios de la cubierta terrestre a lo largo del tiempo se obtiene del conjunto de datos por defecto sobre la cubierta terrestre del ESA-CCI. Se dispone de coeficientes de conversión por defecto que permiten estimar los cambios de SOC. Las Partes pueden decidir utilizar una leyenda de cubierta terrestre personalizada. En este caso, deberán responder “Sí” a la pregunta inicial del formulario y las tablas posteriores se actualizarán dinámicamente con los nombres de las clases de cubierta terrestre personalizadas, sustituyendo a las siete clases por defecto de la CLD. Sin embargo, se requerirán coeficientes de conversión determinados a nivel nacional.

Cuando sea posible, los países pueden preferir utilizar mapas nacionales de la cubierta terrestre. Sin embargo, para poder aplicar los coeficientes de conversión de SOC por defecto, las clasificaciones de la cubierta terrestre deben ajustarse a las siete categorías por defecto. Si un país dispone de coeficientes de conversión de SOC determinados a nivel nacional para la leyenda de la cubierta terrestre nacional, entonces es aceptable utilizar categorías de cubierta terrestre adicionales. Se pueden lograr más refinamientos mediante la estratificación subnacional, en la que los coeficientes de conversión varían en función de las regiones subnacionales.

Paso 4: Estimar los cambios en las existencias de SOC

Nota

Áreas relacionadas en la plataforma PRAIS 4: tabla SO1-3.T2

Este paso es necesario si no se utilizan los datos por defecto de la CLD (es decir, si se adopta un enfoque de nivel 1 modificado específico del usuario o un enfoque de nivel 2). Los enfoques para estimar los cambios de SOC para una aplicación de nivel 3 se presentan en el paso 5. Como se mencionó en el paso anterior, para estimar los cambios en las reservas de carbono orgánico del suelo (SOC), se aplican coeficientes de conversión para las transiciones de la cubierta terrestre. Los coeficientes de conversión por defecto representan el cambio proporcional en las reservas de SOC durante un periodo de 20 años tras una conversión de la cubierta terrestre. La figura 3 muestra los coeficientes de conversión por defecto. En esta figura, cada celda representa un coeficiente de conversión, que indica el cambio proporcional en las existencias de SOC 20 años después de un cambio en la cubierta terrestre. Las celdas con un valor de “1” (amarillo claro) indican que no se produjo ningún cambio en las existencias de SOC aunque se produjera una transición de la cubierta terrestre. Las celdas con valores inferiores a 1 (morado) indican una pérdida de SOC tras la conversión. Las celdas con valores superiores a 1 (verde) indican ganancias de SOC tras la conversión.

Figura 3. Coeficientes de conversión del uso de la tierra por defecto para los cambios en las reservas de carbono orgánico del suelo (SOC). Fuente: Guía del usuario de Trends.Earth

Dado que la tasa de secuestro de SOC está influida por factores medioambientales como las precipitaciones, la evaporación, la radiación solar y la temperatura, no es razonable aplicar el mismo coeficiente de conversión a condiciones climáticas muy diferentes. Por ejemplo, la pérdida de SOC debida a la conversión de tierras en una región fría y seca se producirá a un ritmo diferente que en una región cálida y húmeda. Para tener en cuenta esta variabilidad regional, se asignan diferentes conjuntos de coeficientes de conversión en función de las zonas climáticas:

Seco templado (f= 0,80)
Templado húmedo (f= 0,69)
Tropical seco (f= 0,58)
Tropical Húmedo (f= 0,48)
Montano tropical (f= 0,64)

Cabe señalar que, dado que los periodos de notificación a la CLD no son un periodo fijo de 20 años, es necesario estimar la tasa anual de cambio de la SOC y ajustar los coeficientes de conversión para que sean representativos del periodo en el que se produjo el cambio de la cubierta terrestre. El enfoque para ajustar los coeficientes de conversión se describe en su totalidad en el Apéndice a la Guía de Buenas Prácticas.

Si se utilizan los datos por defecto de la CLD, la tabla SO1-3.T1 se rellena automáticamente de antemano con estimaciones de SOC (en toneladas por hectárea) en la capa superficial del suelo para cada una de las siete clases de cubierta terrestre por defecto para los periodos de referencia, de referencia y de notificación. Si las Partes utilizan datos nacionales alternativos, deberán proporcionar estos valores y también los metadatos básicos (véase Annexo II) de los conjuntos de datos que se van a utilizar en el formulario Fuentes de datos que se abre al seleccionar “Editar fuentes de datos”.

En la Guía de buenas prácticas para el indicador 15.3.1 de los ODS y en la Adenda a la Guía de buenas prácticas, sección 3, se describe detalladamente cómo calcular los cambios en las existencias de SOC durante el periodo de referencia (2000 a 2015) y el periodo del informe (2016 a 2023), utilizando los valores de referencia de SOC y los coeficientes de conversión del uso de la tierra.

Paso 5: Identificar los cambios significativos del SOC

Nota

Áreas relacionadas en la plataforma PRAIS 4: tabla SO1-3.T2

Este paso es necesario independientemente del nivel utilizado. En el caso de un enfoque de nivel 1 modificado o de nivel 2, una vez identificados los coeficientes de conversión y las transiciones de la cubierta terrestre, se calcula el cambio de las existencias de SOC para cada uno de los dos periodos, a saber, el de referencia (2000 - 2015) y el de notificación (2016 - 2023). El método a aplicar consiste en evaluar tanto la dirección del cambio como la magnitud del cambio porcentual relativo de las existencias de SOC, tanto para el periodo de referencia como para el periodo de notificación. Entonces, para las existencias de SOC, el método para determinar el estado de cambio se definirá como:

Degradado: Unidades informantes con más de, por ejemplo, un 10 % de reducción neta media de las reservas de SOC entre el principio y el final del periodo de referencia ( 2000 - 2015) y el principio y el final del periodo de información (2016 - 2023);
Estable: Unidades de notificación con menos de, por ejemplo, una reducción neta media del 10 % o un aumento neto, o sin cambios en las poblaciones de SOC entre las observaciones de referencia y las actuales;
Mejorado: Unidades informantes con más de, por ejemplo, un aumento neto medio del 10 % en las existencias de SOC entre el principio y el final del periodo de referencia (2000 - 2015) y el principio y el final del periodo de información (2016 - 2023).

Este umbral del 10% es un punto de partida sugerido, pero puede refinarse en función de los datos nacionales, los conocimientos de los expertos, las condiciones específicas del país y las condiciones específicas del conjunto de datos. Tendencias.Earth ofrece a los países la flexibilidad de explorar diferentes umbrales, y las estimaciones de degradación de SOC resultantes, ya que los rásters de cambio de existencias de SOC contienen el cambio porcentual por píxel.

Un método alternativo se basa en pruebas de significación estadística y compara las existencias medias de SOC durante el periodo de referencia con los límites superior e inferior de las existencias medias de SOC en el periodo de referencia para la misma unidad de tierra. Este método se presenta con más detalle en la Guía de buenas prácticas para el indicador 15.3.1 de los ODS.

Ambos enfoques presentados sólo detectan cambios en el SOC en zonas donde se producen cambios en la cubierta terrestre. Sin embargo, es igualmente crucial detectar y modelizar los cambios de SOC en las zonas en las que la cubierta terrestre permanece estable. Los métodos de nivel 3, como la modelización calibrada y validada de ecosistemas (basada en procesos), ofrecen una solución más completa. Estos métodos vinculan los modelos con conjuntos de datos espaciales específicos de cada país, como mapas del suelo, uso de la tierra, clima y actividad agrícola, proporcionando un mayor nivel de precisión para estimar los cambios en las reservas de SOC. Estos enfoques ofrecen una visión más precisa de la dinámica del SOC y, por tanto, pueden mejorar las estimaciones del indicador 15.3.1 de los ODS. En la sección 3 de la Adenda a la Guía de Buenas Prácticas se presentan ejemplos de países que adoptaron aspectos de una estrategia de nivel 3 durante la presentación de informes de 2022.

Una vez calculadas las estimaciones nacionales de degradación, mejora y estabilidad del SOC tanto para el periodo de referencia como para el periodo de referencia, los valores en km2, así como el porcentaje de la superficie total que esto representa para cada clase se utilizan para rellenar la tabla SO1-3.T2.

Paso 6: Verificar los resultados

El método por defecto se basa en los datos generados a partir de la evaluación del cambio de la cubierta terrestre asociada a un conjunto de coeficientes de conversión de la tierra por defecto para determinar los cambios del SOC. Como tales, las estimaciones derivadas proporcionan una información limitada sobre cómo varían las reservas de carbono a nivel subnacional y presentan una gran incertidumbre.

Si los países tienen capacidad para llevar a cabo evaluaciones subnacionales, deberán indicarlo en el formulario de notificación seleccionando “Sí” en el botón de alternancia situado debajo de la tabla SO1-3.T2. A continuación, podrán cargar un archivo que describa este análisis con más detalle.

Independientemente del nivel aplicado y de los métodos específicos utilizados, las aportaciones de los expertos nacionales son necesarias para verificar los resultados y detectar y destacar las situaciones en las que el nivel de confianza de los resultados obtenidos podría ser bajo. Esta aportación contribuiría a una evaluación cualitativa de la fiabilidad de las estimaciones.

Paso 7: Guardar el formulario y ponerlo a disposición para su revisión

También se anima a las Partes a presentar descripciones sobre la metodología, las fuentes de datos y la exactitud de los datos en los casos en los que no se utilicen los datos y el enfoque por defecto. Esto puede hacerse a través de los campos de Comentarios asociados a las tablas SO1-3.T1 y SO1-3.T2 o en el campo de Comentarios generales que figura al final del formulario de notificación.

A través de la plataforma PRAIS 4 se puede acceder a mapas con datos por defecto que representan las reservas de SOC y la degradación de SOC para los periodos de referencia, de referencia y de notificación. Si las Partes no utilizan los valores por defecto y optan por calcular los valores basándose en datos alternativos, deberán cargar los mapas en PRAIS:

Existencias de SOC en el año inicial (de referencia) del periodo de referencia (2000)
Existencias de SOC en el último año del periodo de referencia (2015)
Existencias del SOC en el último año del primer periodo de referencia (2019)
Existencias del SOC en el último año de referencia (idealmente 2023)
Cambio en el stock de SOC en el periodo de referencia (2000 a 2015)
Variación de las existencias de SOC en el periodo de referencia (2016 a 2023)
Degradación de la SOC en el periodo de referencia (2000 a 2015)
Degradación del SOC en el periodo del informe (2016 a 2023)

Una vez que el formulario haya sido completado y verificado por las Partes, debe marcarse como “En revisión” y luego guardarse. Una vez que la CLD haya completado su revisión y se hayan resuelto todos los comentarios, el formulario puede marcarse como “Finalizado” y luego guardarse.

1.3.4. Dependencias

Las estimaciones de las reservas de SOC por clase de cubierta terrestre en SO1-3.T1 dependen de la leyenda de cubierta terrestre comunicada en SO 1-1.T2 (si la Parte ha optado por comunicar una leyenda de cubierta terrestre nacional) y las estimaciones del estado de degradación del SOC en SO1-3.T2 dependen de la superficie terrestre total comunicada en la tabla CP-1.T1.

1.3.5. Retos

Disponibilidad de los datos

Debe tenerse en cuenta que el ISRIC SoilGrids250m es un conjunto de datos que coteja datos de diversas fuentes a lo largo de diferentes años en y alrededor del año 2000, sin embargo, a efectos de los cálculos, las reservas de SOC se consideran representativas del año 2000.
Por lo general, no se dispone de datos detallados sobre las reservas de SOC ni a escala mundial ni a escala nacional. Los datos actuales se derivan de una combinación de datos contemporáneos y heredados y no están totalmente integrados ni son coherentes a lo largo del tiempo. La mejora de los datos en el futuro debe incluir la estandarización, la accesibilidad, una mayor resolución espacial y una mejor estimación de la incertidumbre.
Los cambios en las reservas de SOC se calculan principalmente a partir de los cambios en la cubierta terrestre, mientras que los factores de gestión y de entrada no suelen incluirse por falta de datos. En los informes futuros deben considerarse métodos utilizables para recopilar y procesar de forma coherente los datos pertinentes para incluir los factores de gestión en las estimaciones de SOC.

Cuestiones sin resolver

Existe un reto asociado a las zonas hiperáridas que carecen de tierra vegetal. Es necesario actualizar la metodología para tener plenamente en cuenta estos casos especiales y ajustar los cálculos en consecuencia;
La erosión o la deposición del suelo pueden tener efectos significativos en las reservas de SOC medidas, pero sus efectos en los cambios de las reservas se incluyen en las estimaciones de los cambios en el uso y la cubierta terrestre. Las Partes pueden considerar la inclusión de la erosión o la deposición del suelo como parámetros para la aplicación del método de nivel 3.

1.3.6. Resumen (acciones principales)

Si las Partes adoptan su propio enfoque de nivel 1 o elementos de un enfoque de nivel 2, deberán seguir las acciones principales que se enumeran a continuación. En caso de que se aplique un proceso de nivel 3, deberán seguir el proceso descrito en la Guía de Buenas Prácticas, pero asegurándose de seguir los pasos 6 y 7 que figuran a continuación.

Seleccionar un nivel para la evaluación del SOC en función de la disponibilidad de datos: Las Partes pueden optar por uno de los tres métodos de niveles propuestos para comunicar los datos nacionales a la CLD, en función de su capacidad técnica para estimar los cambios en las reservas de SOC y de la disponibilidad de datos nacionales;
Establecer valores de referencia de SOC: Estimar las existencias medias de SOC en la capa superior del suelo (0-30 cm) para el año de referencia 2000. El mapa de referencia por defecto utilizado en el proceso de elaboración de informes es el mapa de reservas de carbono ISRIC SoilGrids 250m. Sin embargo, se anima a los países a utilizar conjuntos de datos alternativos, si están disponibles y se consideran más precisos.
Mapear los cambios de la cubierta terrestre para la estimación de los cambios de SOC: Para el conjunto de datos por defecto utilizado en la estimación de los cambios de las reservas de SOC, se utilizan siete clases de cubierta terrestre, adaptadas a partir de las categorías de uso del suelo del IPCC. Se dispone de coeficientes de conversión de la cubierta terrestre por defecto que permiten estimar los cambios de SOC. Cuando sea posible, los países pueden preferir utilizar mapas nacionales de la cubierta terrestre. Si se utiliza una leyenda de cubierta terrestre alternativa a la de siete clases por defecto de la CLD, será necesario un conjunto de coeficientes de conversión de la cubierta terrestre determinado a nivel nacional.
Estimar el cambio en las reservas de SOC: Para estimar los cambios en las reservas de SOC, se aplican coeficientes de conversión para las transiciones de la cubierta terrestre. Los coeficientes de conversión por defecto representan el cambio proporcional en las reservas de SOC durante un periodo específico tras una conversión de la cubierta terrestre. Las Partes pueden utilizar coeficientes de conversión determinados a nivel nacional si están disponibles.
Identifique los cambios significativos de SOC: Para las principales transiciones de la cubierta terrestre, calcule el cambio neto de SOC. Los cambios a lo largo de las transiciones se acumulan para indicar si se ha producido una degradación del SOC, una mejora o ningún cambio significativo (estable) basándose en los cambios estimados de las existencias de SOC con respecto al año de referencia. Puede adoptarse un enfoque estadístico basado en la importancia del cambio o un enfoque relativo basado en el porcentaje de cambio. Por defecto, se consideran degradadas las unidades de tierra con descensos relativos de >10% en las existencias de SOC entre los años inicial y final del periodo de referencia (2000-2015) y del periodo de notificación (2016-2023);
Verificar los resultados: Se recomienda que los cambios de SOC y las estimaciones de degradación de la tierra relacionadas sean verificados por las autoridades nacionales pertinentes para evaluar la exactitud de los resultados e identificar cualquier situación positiva o negativa falsa sobre la que se pueda informar en los formularios OE 1-4 (indicador ODS 15.3.1);
Guardar el formulario y ponerlo a disposición para su revisión: Una vez verificados por las Partes, los datos y la narrativa de apoyo deben marcarse como “En revisión” y guardarse, quedando así disponibles para su revisión por la CLD.

1.3.7. Recursos adicionales

CLD, 2024. La historia de la tierra: Experiencias de los países en la presentación de informes sobre la degradación de la tierra y la sequía, Capítulo: Tendencias de las reservas de carbono: (https://www.unccd.int/resources/publications/land-story-country-experiences-reporting-land-degradation-and-drought)
IPCC, 2006. Eggleston, S., Buendia L., Miwa K., Ngara T., y Tanabe K. (eds.). 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories. Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC)/Instituto de Estrategias Ambientales Mundiales (IGES), Hayama, Japón.
IPCC, 2013. Hiraishi, T., Krug, T., Tanabe, K., Srivastava, N., Baasansuren, J., Fukuda, M. y Troxler, T.G. (eds.). 2013 Supplement to the 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories: Wetlands. Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC), Suiza.
IPCC, 2019. 2019 Refinement to the 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories. Buendia, E., Tanabe, K., Kranjc, A., Baasansuren, J., Fukuda, M., Ngarize, S., Osako, A., Pyrozhenko, Y., Shermanau, P., Federici, S. (eds.). Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC), Ginebra, Suiza.
‘Guía del usuario de Trends.Earth’ (https://docs.trends.earth/en/latest/index.html).

1.4. Objetivo estratégico 1-4 - Proporción de tierras degradadas en comparación con la superficie total (Indicador 15.3.1 de los Objetivos de Desarrollo Sostenible)

1.4.1. Introducción

La degradación de las tierras se define como “la reducción o la pérdida de la productividad biológica o económica y la complejidad de las tierras agrícolas de secano, las tierras de cultivo de regadío o las dehesas, los pastizales, los bosques y las tierras arboladas, ocasionada por una combinación de procesos, incluidos el uso de la tierra y las prácticas de ordenación[7]”.

Utilizando los tres indicadores OE 1-1, OE 1-2 y OE 1-3 (en lo sucesivo denominados subindicadores), los informes de la CLD estimarán la proporción de tierra degradada sobre la superficie total de tierra, que es también el indicador 15.3.1 de los ODS y el único indicador utilizado para seguir los progresos hacia la meta 15.3: “Para 2030, luchar contra la desertificación, restaurar las tierras y los suelos degradados, incluidas las tierras afectadas por la desertificación, la sequía y las inundaciones, y procurar lograr un mundo sin degradación de las tierras”. De conformidad con la decisión 15/COP.13, las estimaciones del indicador 15.3.1 de los ODS contenidas en los informes nacionales serán presentadas por la secretaría, en su calidad de organismo custodio de este indicador, a la División de Estadística de las Naciones Unidas para su publicación en el Informe sobre los ODS y en la Base de Datos Mundial.

Conocer la extensión y la ubicación de las tierras degradadas es fundamental para lograr la neutralización de la degradación de las tierras (NDT) a nivel nacional y apoyar a las Partes en el establecimiento de metas nacionales voluntarias.

El indicador ODS 15.3.1 se presenta como un valor porcentual, que representa la proporción de tierras degradadas en relación con la superficie total de un país, definida como toda la superficie, excluidas las aguas interiores como los principales ríos y lagos. La superficie en km2 se comunica como información auxiliar, por transparencia y porque permite calcular agregados regionales y globales.

La CLD facilita la presentación de informes sobre el indicador 15.3.1 de los ODS proporcionando datos previamente rellenados en la plataforma PRAIS 4 con valores derivados de conjuntos de datos por defecto.

Las Partes tienen la opción de identificar áreas de errores “falsos negativos” o “falsos positivos” en la identificación de la degradación. El formulario de presentación de informes de la plataforma PRAIS 4 permite una descripción completa de estos lugares, incluyendo su ubicación geográfica, la delimitación de su extensión y los procesos que conducen a las interpretaciones de falsos negativos/falsos positivos.

También se anima a las Partes a identificar y describir los “puntos calientes” y los “puntos brillantes” como áreas que experimentan los cambios más evidentes y dramáticos en (i) la degradación de la tierra; y (ii) la mejora, respectivamente.

1.4.2. Requisitos previos para la presentación de informes

Una lectura exhaustiva del capítulo 2 de Good Practice Guidance for SDG Indicator 15.3.1 [Guía de buenas prácticas en relación con el indicador 15.3.1 de los ODS] (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land).
Familiaridad con la Adición a la Guía de buenas prácticas para el indicador 15.3.1 de los ODS: Proporción de tierra degradada sobre la superficie total de tierra (versión 2).
Un grupo de expertos nacionales designados oficialmente por las autoridades nacionales para verificar la fiabilidad de las estimaciones de la degradación de las tierras. Las instituciones clave podrían incluir la oficina nacional de estadística de un país, el ministerio de medio ambiente, el ministerio de agricultura, el ministerio de recursos hídricos, el centro de teledetección, así como universidades y centros de investigación. La consulta con la oficina nacional de estadística es especialmente importante dada su responsabilidad de revisar y validar las estimaciones nacionales del indicador 15.3.1 de los ODS antes de su presentación final a la División de Estadística de las Naciones Unidas para su inclusión en el Informe de los Objetivos de Desarrollo Sostenible y en la Base de Datos Mundial de Indicadores de los ODS.

1.4.3. Proceso de presentación de informes e instrucciones detalladas paso por paso

A continuación, se describen las instrucciones detalladas paso por paso para la presentación de informes. Si las Partes deciden utilizar los datos por defecto, el paso 1 es innecesario.

Paso 1. Calcular el indicador 15.3.1 de los Objetivos de Desarrollo Sostenible

Nota

Áreas relacionadas en la plataforma PRAIS 4: tabla SO1-4.T1 y SO1-4.T2

Para calcular el indicador 15.3.1 de los ODS, los resultados del análisis de la degradación de cada uno de los subindicadores se integran utilizando un método “uno fuera, todos fuera” (1OAO) en el que una reducción significativa o un cambio negativo en cualquiera de los tres subindicadores se considera que representa la degradación de la tierra. El resultado es una evaluación binaria en la que una unidad de tierra (píxel) está degradada o no degradada (estable o mejorada).

El análisis del cambio en la degradación implica establecer primero una línea de base de la degradación de la tierra. La línea de base establece la extensión de referencia de la degradación de la tierra con respecto a la cual se evalúa el progreso hacia la consecución de la meta 15.3 de los ODS y la NDT en el periodo del informe.

En términos prácticos, a efectos del cálculo del indicador 15.3.1 de los ODS, el seguimiento del cambio en la extensión de las tierras degradadas es un proceso de cuatro etapas:

Evaluación de referencia: En la evaluación de la línea de base, los resultados del análisis de la degradación de cada uno de los subindicadores para el periodo de línea de base (2000-2015) se combinan utilizando el método 1OAO. El mapa de la línea de base resultante muestra las áreas que se degradaron, mejoraron o permanecieron estables durante el periodo de la línea de base, y permite calcular el grado de degradación de la línea de base como punto de referencia para medir el progreso hacia la consecución de la meta 15.3 de los ODS.
Evaluación del periodo: Del mismo modo, la Evaluación Periódica es el resultado de la evaluación del estado de las tierras para un periodo de información específico, basado en la combinación de los tres subindicadores mediante la aplicación del método 1OAO.
Evaluación del estado: El “Estado”, o condición final de la tierra al final de cada periodo de notificación, se determina combinando los resultados de la evaluación del periodo actual con la evaluación de la línea de base. Esto puede hacerse utilizando la “Matriz de estado” (véase la figura 4) que muestra las diferentes combinaciones posibles de los cambios en el estado de la tierra entre la línea de base y los periodos de notificación. Esta comparación es esencial para dar cuenta de las áreas identificadas como degradadas en la línea de base que desde entonces no han sufrido cambios en el estado de la tierra. Por ejemplo, si una zona se clasificó como degradada durante el periodo de referencia pero después se mantuvo estable, el estado de la tierra sigue siendo degradado, ya que no se ha producido ninguna mejora desde el periodo de referencia. El mapa de estado resultante permite la estimación del indicador 15.3.1 de los ODS al proporcionar una visión espacialmente explícita de las zonas que se encuentran estables, mejoradas o degradadas, teniendo en cuenta también su estado inicial.

_images/fig4.png — **Figura 4.** La “Matriz de Estado” es una matriz de 3 x 3 para evaluar el Estado comparando la evaluación del periodo del informe (columnas) y la línea de base (filas). Las categorías Estable y Mejorado corresponden a zonas No Degradadas.**Figura 5.

* Zonas no degradadas

Evaluación del cambio: El cambio en el alcance de la degradación entre la línea de base y el periodo de información se calcula como la diferencia entre el área total de tierra degradada en y el periodo de información más reciente, y la línea de base. Puede expresarse como el cambio en términos de superficie absoluta o como el cambio en términos de proporción de superficie degradada sobre la superficie total de tierra (porcentaje).

Los resultados de la evaluación del estado pueden consultarse en la tabla SO1-4.T1.

Las Partes también pueden proporcionar información en el campo de comentarios después de la Tabla SO1-4.T1 sobre los supuestos y procedimientos adoptados en relación con la cumplimentación de la matriz de estado.

La superficie total de tierra degradada para la línea de base y los dos periodos de presentación de informes (hasta 2019 y 2023 respectivamente) debe comunicarse en la tabla SO1-4.T2. Aunque el proceso de presentación de informes de la CLD para 2026 se centra en el período 2016-2023, es necesario volver a calcular las estimaciones para la línea de base y para 2019 presentadas en la ronda de informes anterior. Esto garantiza la coherencia entre las series temporales, mejora la comparabilidad a lo largo del tiempo y permite una presentación completa a la División de Estadística de las Naciones Unidas para su inclusión en la base de datos de los ODS.

El cambio de superficie y la proporción de tierra degradada en relación con la superficie total de tierra (indicador ODS 15.3.1) se calcularán automáticamente en la tabla SO1-4.T2 a partir de las estimaciones de la superficie total de tierra contenidas en la tabla CP-1.T1.

Además, las Partes deben comunicar información adicional sobre los indicadores utilizados, el método empleado, por ejemplo si difiere del enfoque 1OAO, así como indicar el nivel de confianza de las estimaciones (alto, medio o bajo). Esto puede hacerse utilizando las casillas de verificación y los botones de alternancia, así como el campo de comentarios que aparece después de la tabla SO1-4.T2.

Paso 2. Identificar los falsos positivos y los falsos negativos

Nota

Áreas relacionadas en la plataforma PRAIS 4: tabla SO1-4.T3

¿Qué son los falsos positivos?

Un ejemplo es la invasión de maleza leñosa en un pastizal, que puede aumentar la productividad vegetal aparente aunque el resultado en términos de cambio en el estado de la tierra sería normalmente negativo. Se trata de un falso “positivo” o de una mejora aparente del estado de la tierra. En el proceso de 1OAO, el área que está sufriendo la invasión leñosa se indicaría incorrectamente como no degradada aunque el cambio en el estado de la tierra se considere lo suficientemente negativo como para calificarlo de degradado en el contexto del indicador 15.3.1 de los ODS. Un resultado similar se produce en las tierras invadidas por especies vegetales exóticas.

¿Qué son los falsos negativos?

Un ejemplo es el inverso del problema anterior, en el que la maleza leñosa (o las especies de plantas invasoras) se eliminan como parte de un proceso de recuperación, lo que provoca una reducción de la productividad aparente. Esto llevaría normalmente a una indicación de degradación aunque la intención sea restaurar las tierras degradadas. En el proceso de 1OAO, el área saneada se etiquetaría incorrectamente como degradada.

Por lo tanto, en los informes las Partes tienen la opción de identificar ambos tipos de zonas:

degradación “falsa positiva”, en la que el proceso de 1OAO ha indicado incorrectamente que un área no está degradada aunque el cambio en el estado de la tierra se considere lo suficientemente negativo como para calificarlo como degradado en el contexto del indicador 15.3.1 de los ODS; y
degradación “falsa negativa”, en la que el resultado del proceso 1OAO ha dado lugar incorrectamente a que un área sea identificada como degradada.

En las áreas en las que se identifique un resultado de degradación falso positivo o falso negativo, las Partes pueden utilizar el visor de datos espaciales de PRAIS 4 para proporcionar más detalles espaciales además de los campos de información de la tabla SO1-4.T3. La delimitación espacial de las áreas falsas positivas y negativas solo debe llevarse a cabo cuando los países estén seguros de conocer el momento, la ubicación y la extensión de estos procesos contradictorios. Sin embargo, cuando comuniquen información espacial, las Partes pueden optar por recalcular los resultados del proceso 1OAO a través de Trends.Earth e importar los resultados recalculados. Sin la delimitación espacial del área de falsos positivos o negativos, no habrá ninguna repercusión importante en los datos de los informes presentados.

La elaboración de informes sobre extensiones falsas positivas y negativas mediante la plataforma PRAIS 4 requiere que se rellene la tabla SO1-4.T3. El visor de datos espaciales de PRAIS 4 admite la cumplimentación de esta tabla con información espacial (en formato vectorial). No obstante, sigue siendo un elemento opcional y la tabla puede rellenarse sin aportar datos espaciales. Además del período en el que se inició el proceso de falso positivo o falso negativo, deberá facilitarse información sobre la ubicación de los lugares, la extensión areal del lugar (rellenada automáticamente por el visor de datos espaciales PRAIS 4, si se utiliza), los procesos que subyacen al resultado falso positivo/falso negativo y la base de su juicio. Para aquellas Partes que utilicen el visor de datos espaciales PRAIS 4 para delinear las extensiones, puede utilizarse un gráfico informativo para interpretar el porcentaje de la superficie total delineada que está degradada o mejorada por subindicador. Este gráfico debe utilizarse como guía para comprender qué subindicador está impulsando el proceso falso positivo o negativo que se está notificando dentro de la extensión de polígono proporcionada.

Por ejemplo, durante el ciclo de notificación de 2022, Türkiye identificó casos de falsos positivos en los que las zonas habían sido codificadas originalmente como mejoradas. Después se recodificaron como degradadas, ya que en realidad se habían convertido en superficies artificiales. También se pusieron de relieve algunas zonas falsamente negativas, ya que habían sido marcadas como degradadas, cuando en realidad la tierra había sido mejorada debido a la forestación. El análisis de la degradación de la tierra de Türkiye se basó en un conjunto de datos generados a nivel nacional, y el análisis de los falsos positivos y negativos se llevó a cabo en un taller en el que los participantes pudieron utilizar un sistema de ayuda a la toma de decisiones para facilitar el análisis. En última instancia, los debates y la interpretación realizada entre los expertos condujeron a los resultados comunicados. En La historia de la tierra (CLD, 2024) se describen más detalles al respecto, así como otros ejemplos de identificación de falsos positivos/negativos.

Paso 3. Evaluación de las zonas críticas y las zonas prometedoras

Nota

Áreas relacionadas en la plataforma PRAIS 4: tablas SO1-4.T4 y SO1-4.T5

La CLD anima a las Partes a señalar las áreas que experimentan los cambios más evidentes y drásticos. Se definen del siguiente modo:

Puntos calientes: zonas muy vulnerables a la degradación en ausencia de actividades urgentes de remediación;
Brightspots: zonas que no presentan ningún signo de degradación o que han sido recuperadas de un estado degradado mediante la aplicación de actividades de recuperación adecuadas o a través de procesos de ordenación del territorio para evitar la degradación.

En informes anteriores, los países han adoptado diferentes enfoques para identificar los puntos críticos de degradación de la tierra. Estos enfoques incluyen:

Enfoques específicos para cada contexto: Cada país adapta su método de identificación de puntos críticos en función de las prioridades nacionales y de la disponibilidad de datos, a menudo guiado mediante talleres participativos con expertos locales.
Utilización de datos y herramientas existentes: Los países utilizan polígonos preidentificados (por ejemplo, de zonas de incendios forestales, minería o sobrepastoreo) y mapas nacionales de degradación integrados en su Sistema de Apoyo a la Toma de Decisiones sobre la Neutralidad de la Degradación de la Tierra (LDN DSS).
Convergencia de pruebas: Algunos países aplican un análisis multicriterio en la EDS LDN, combinando varios indicadores (por ejemplo, erosión, salinización, pérdida de biomasa, descenso de la PN) para identificar las áreas prioritarias mediante la convergencia de pruebas.

Los puntos brillantes se asocian generalmente a zonas en las que los países han aplicado prácticas de gestión sostenible de la tierra (GST) y se han observado mejoras reales sobre el terreno.

El conocimiento sobre la ubicación de las zonas críticas o prometedoras y su tipo puede facilitar la elaboración de planes de acción para corregir la degradación, incluso mediante la conservación, la rehabilitación, la restauración y la gestión sostenible de los recursos de la tierra.

Los hotspots y los brightspots se recogen en las tablas SO1-4.T4 y SO1-4.T5 de la plataforma PRAIS 4, respectivamente. Se invita a las partes a introducir información relevante como la ubicación, la superficie, el proceso de evaluación adoptado, los impulsores/procesos que determinan el estado de la tierra y las medidas de reparación adoptadas y previstas. Se trata de tablas espaciales y, por lo tanto, deben completarse con la ayuda de las herramientas del sistema de información geográfica disponibles en el visor de datos espaciales PRAIS 4. Se trata de un elemento adicional y opcional, pero esta información basada en la localización puede reforzar los enfoques espaciales de la gestión sostenible de la tierra y ayudar a integrar las respuestas a la degradación de la tierra a escala del paisaje. Además, la CLD puede utilizar estos datos espaciales para crear productos de información mejorados que demuestren el impacto de la Convención.

Se invita a las partes a proporcionar información descriptiva o relatos sobre uno o varios de los hotspots/brightspots señalados a través de los campos de texto proporcionados. Esta información ayuda a contextualizar la información espacial proporcionada.

Paso 4. Verifique los resultados

La verificación debería tener lugar durante la derivación de cada subindicador. Además, debería verificarse la aplicación del 1OAO o de métodos alternativos para evaluar la degradación de la tierra. Además, las Partes deberían evaluar y justificar el nivel de confianza en la evaluación de la proporción de tierra degradada. También deberían verificarse cuidadosamente los falsos positivos/negativos, los hotspots y los brightspots declarados.

Paso 5. Guarde el formulario y póngalo a disposición para su revisión

Las situaciones especiales o anómalas y las cuestiones destacables relacionadas con la interpretación de los datos que puedan afectar a la fiabilidad de los valores notificados deben describirse en la narración. Para ello, al final del formulario de informe de la plataforma PRAIS 4 se incluye un campo de “Comentarios generales”.

La información sobre la degradación de las tierras debe indicarse en km2 para todo el país.

En la plataforma PRAIS 4 se encuentran disponibles los mapas por defecto o los mapas generados en Trends.Earth con datos nacionales que representan la degradación de las tierras para el período de referencia o de presentación de informes. En concreto, estarán disponibles en línea los siguientes mapas:

Proporción de tierras degradadas en comparación con la superficie total (indicador 15.3.1 de los ODS) durante el período de referencia.
Proporción de tierras degradadas en comparación con la superficie total (indicador 15.3.1 de los ODS) durante el período de presentación de informes.
Proporción de tierra degradada sobre el total de la superficie terrestre (indicador ODS 15.3.1) en el periodo del informe tras recalcular los falsos positivos y negativos en Trends.Earth (si procede)
Estado de las tierras (2023) - para más detalles, véase la sección 2.1 de la adenda sobre el indicador 15.3.1 de los ODS
Zonas críticas de degradación (para los países que proporcionan datos espaciales en la plataforma PRAIS 4).
Zonas prometedoras de mejora (para los países que proporcionan datos espaciales en la plataforma PRAIS 4).

Una vez que el formulario haya sido completado y verificado por las Partes, debe marcarse como “En revisión” y luego guardarse. Una vez que la CLD haya completado su revisión y se hayan resuelto todos los comentarios, el formulario puede marcarse como “Finalizado” y luego guardarse.

1.4.4. Dependencias

El indicador ODS 15.3.1 se basa en la superficie total de tierra indicada en la tabla CP-1.T1. Por lo tanto, la modificación de esa cifra alterará el valor del indicador.

Los campos “Superficie” de las tablas espaciales SO1-4.T3, SO1-4.T4 y SO1-4.T5 dependen de los datos espaciales que generen los países mediante el visor de datos espaciales de PRAIS 4, aunque también pueden rellenarse manualmente, sin tener que proporcionar datos espaciales que los sustenten.

1.4.5. Resumen (acciones principales)

He aquí las principales acciones para presentar informes sobre el indicador 15.3.1 de los ODS:

Calcule la proporción de tierra degradada sobre la superficie total de tierra (indicador ODS 15.3.1): Utilizando el enfoque 1OAO para combinar los tres subindicadores, calcule el alcance de la degradación en el periodo de referencia y en los dos periodos de notificación (2019 y 2023 respectivamente). El alcance de la degradación en los periodos de referencia se calcula sumando (i) las áreas de tierra en las que se considera que los cambios en los subindicadores indican una nueva degradación; y (ii) las áreas de tierra que han persistido en un estado degradado desde el periodo de referencia (es decir, que no han mejorado a un estado no degradado).
Identificar los procesos de falsos positivos y falsos negativos y proporcionar la justificación pertinente para respaldar su evaluación. Cuando los países están seguros de las informaciones que comunican sobre la ubicación y el alcance de estos procesos y del recálculo el proceso 1OAO para el indicador 15.3.1 de los ODS con la contabilización de las áreas identificadas, deben utilizar el visor de datos espaciales de PRAIS 4 a tal efecto (tabla SO1-4.T3).
Evaluar los hotspots de degradación de la tierra y los brightspots de mejora de la tierra, indicando sus ubicaciones, extensiones y acciones tomadas y/o planeadas para gestionarlos y asegurar el desarrollo sostenible de las áreas (tablas SO1-4.T4 y SO1-4.T5). Se anima a los países a que informen espacialmente sobre los hotspots y los brightspots utilizando el visor de datos espaciales de PRAIS 4.
Verificar los resultados: Se recomienda que los datos, métodos y análisis que condujeron al cálculo del indicador 15.3.1 de los ODS sean verificados exhaustivamente por las autoridades nacionales competentes para evaluar la exactitud de los resultados y confirmar cualquier situación positiva o negativa falsa, así como los puntos críticos y los puntos brillantes notificados;
Guardar el formulario y ponerlo a disposición para su revisión: Una vez verificados por las Partes, los datos y la narrativa de apoyo deben marcarse como “En revisión” y guardarse, quedando así disponibles para su revisión por la CLD.

1.4.6. Recursos adicionales

CLD; 2024, La historia de la tierra: Country experiences with reporting on land degradation and drought, Capítulo: Degradación de la tierra, CLD: (https://www.unccd.int/resources/publications/land-story-country-experiences-reporting-land-degradation-and-drought)
Marco conceptual científico para la neutralidad de la degradación del suelo ( https://www.unccd.int/resources/reports/scientific-conceptual-framework-land-degradation-neutrality-report-science-policy)