3. Objetivo estratégico 3: mitigar, gestionar y adaptarse a los efectos de la sequía a fin de aumentar la resiliencia de los ecosistemas y las poblaciones vulnerables.
3.1. OE 3-1 - Tendencias en la proporción de tierras afectadas por la sequía con respecto al total de la superficie terrestre
3.1.1. Introducción
La Convención de las Naciones Unidas de Lucha contra la Desertificación (CNULD) define la sequía como el fenómeno natural que se produce cuando las precipitaciones han estado significativamente por debajo de los niveles normales registrados, causando graves desequilibrios hidrológicos que afectan negativamente a los sistemas de producción de recursos de la tierra[1].
El indicador SO 3-1 describe específicamente el estado (es decir, la ocurrencia o ausencia de sequía y su gravedad, si se produce) de los riesgos meteorológicos de sequía sobre una base anual dentro de un país.
Existen varios índices de sequía que pueden utilizarse para estimar el peligro de sequía nacional. La metodología de la CLD para estimar el indicador SO 3-1 recomienda utilizar un índice de sequía específico aceptado a nivel mundial, conocido como Índice de Precipitación Estandarizado (SPI), para caracterizar el peligro de sequía meteorológica. Sin embargo, las Partes pueden informar utilizando otros índices si ya se utilizan a nivel nacional, por ejemplo, el Índice de Evapotranspiración de Precipitaciones Estandarizado (SPEI). Para otros índices actualmente en uso, las Partes pueden necesitar asegurar la consistencia estadística con las clases de intensidad de sequía del SPI descritas en la tabla 19[2].
El objetivo general es que las Partes evalúen el peligro de sequía e identifiquen las zonas bajo sequía para priorizar los esfuerzos de mitigación junto con las evaluaciones de la exposición a la sequía (OE 3-2) y la vulnerabilidad (OE 3-3). La presentación de informes nacionales se facilita mediante el suministro de datos por defecto.
3.1.2. Requisitos previos para la presentación de informes
Una lectura exhaustiva del capítulo 1 de [Good Practice Guidance for National Reporting on UNCCD Strategic Objective 3: To mitigate, adapt to, and manage the effects of drought in order to enhance resilience of vulnerable populations and ecosystems]. (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-national-reporting-unccd-strategic-objective-3-mitigate-adapt) (Guía de buenas prácticas para la presentación de informes nacionales sobre el objetivo estratégico 3 de la CLD: mitigar, gestionar y adaptarse a los efectos de la sequía a fin de aumentar la resiliencia de los ecosistemas y las poblaciones vulnerables), donde se detalla la metodología empleada para estimar los riesgos de sequía y los cambios a lo largo del tiempo.
Datos que cumplen las especificaciones enumeradas en la figura 5 y la tabla 18.
Un grupo de expertos nacionales designado oficialmente por las autoridades nacionales con el objetivo de verificar la coherencia de los resultados del proceso de presentación de informes con respecto a la situación sobre el terreno, o de desarrollar y aplicar una metodología personalizada para estimar el indicador OE 3-1, en aquellos casos en los que se prefieran los datos nacionales a los datos por defecto. Entre las instituciones clave se podrían incluir el Servicio Meteorológico e Hidrológico Nacional (SMHN) del país, el ministerio de medioambiente, el ministerio de agricultura, el centro de teleobservación y la oficina nacional de estadística, así como las universidades y los centros de investigación pertinentes.
3.1.3. 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. En caso de que se utilicen los datos por defecto, no sería necesario seguir los pasos 2 a 5.
Paso 1: Seleccionar el índice de sequía o el conjunto de datos de precipitaciones
La CLD proporciona datos por defecto del Producto Mundial de Índices Múltiples de Sequía (GMID), un conjunto cuadriculado de índices de sequía que incluye el SPI y el SPEI calculados a partir de datos de precipitaciones derivados de pluviómetros combinados, observaciones por satélite y datos de reanálisis. Véase el Recuadro 5 para una visión general de este producto.
Aunque el SPI sigue siendo el índice recomendado para estimar el indicador SO 3-1, las Partes deberían determinar si el SPEI es más apropiado para sus circunstancias específicas, sobre todo en las zonas áridas y semiáridas donde las precipitaciones son erráticas y las cantidades acumuladas son bajas. Dado que el SPEI tiene en cuenta tanto las precipitaciones como la temperatura del aire, puede proporcionar una medida más precisa de la disponibilidad de agua en estas zonas, donde las pérdidas por evapotranspiración pueden ser significativas. En la sección 1.5 de la Guía de buenas prácticas para la elaboración de informes nacionales sobre el objetivo estratégico 3 de la CLD se puede encontrar un debate más detallado sobre cuándo puede preferirse un índice al otro.
Si los países Partes ya disponen de un índice nacional de sequía, como el SPI o el SPEI, pueden utilizarlo preferentemente en lugar de los datos por defecto de la CLD. Alternativamente, si desean calcular el SPI ellos mismos tienen la opción de utilizar un conjunto de datos alternativo proporcionado en Trends.Earth o utilizar los datos de precipitación del país.
El conjunto de datos alternativo disponible a través de Trends.Earth es el Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations (CHIRPS), que produce estimaciones de precipitaciones de alta resolución basadas en observaciones por satélite y datos de estaciones aforadas. Aunque la resolución espacial ligeramente superior del CHIRPS es ventajosa a la hora de derivar el SPI, una desventaja es que no tiene cobertura mundial y sólo abarca de 50°S a 50°N. Por lo tanto, las Partes con fronteras nacionales fuera de este rango no podrán utilizar el conjunto de datos CHIRPS. En cambio, el GMID tiene cobertura mundial. Mientras que el GMID consta tanto de SPI como de SPEI, para CHIRPS sólo estará disponible el SPI en Trends.Earth.
El árbol de decisiones de la figura 5 puede ayudar a las Partes a decidir qué conjunto de datos y qué enfoque son los más adecuados para apoyar la elaboración de informes para su situación nacional.
Figura 5. Árbol de decisión para ayudar a las Partes a elegir la mejor fuente de datos de precipitaciones o índices de sequía para derivar el indicador SO 3-1
GMID: Global Multi-Index Drought,
SPI: Índice de Precipitación Estandarizado,
CHIRPS: Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations (Grupo de riesgos climáticos de precipitaciones infrarrojas con estaciones)
Este proceso de toma de decisiones debería ayudar a las Partes a entender qué datos cumplen las especificaciones resumidas en la tabla 18.
Elemento |
Especificaciones |
|
|---|---|---|
Datos por defecto |
Datos nacionales |
|
Datos de entrada Datos necesarios para generar estimaciones del peligro de sequía basadas en los cálculos del Índice de Precipitación Estandarizado (SPI) descritos en el Paso 2 |
Productos del índice mensual de sequía del Multi-Index Global (GMID), 1980-2023. |
Productos reticulares de precipitación total mensual derivados de redes nacionales de aforos. Para calcular el periodo de referencia alineado con la OMM, lo ideal es que el conjunto de datos tenga un registro continuo de al menos 30 años, que abarque el periodo 1981-2010. Para los países situados entre 50°S y 50°N: En Trends.Earth* se puede acceder a los productos de precipitaciones mensuales del Grupo de Riesgos Climáticos por Infrarrojos con Estaciones (CHIRPS), desde 1981 hasta la actualidad. También es posible acceder en Trends.Earth a periodos de acumulación alternativos al SPI-12 cuando se utiliza CHIRPS, por ejemplo SPI-9, SPI-24 y SPI-48. |
Datos de salida Productos reticulares intermedios y finales resultantes del análisis descrito en las etapas 2 a 4 |
Cuadrículas SPI-12 de diciembre clasificadas en cuatro clases de intensidad de sequía SPI sobre una base anual*. Superficie terrestre total de cada una de las clases de intensidad de sequía y proporción de la superficie terrestre total afectada por la sequía. Resumen espacial cuadriculado en periodos de cuatro años. |
Cuadrículas SPI-12 anuales de diciembre clasificadas en cuatro clases de intensidad de sequía SPI anuales*. Superficie terrestre total de cada una de las clases de intensidad de sequía y proporción de la superficie terrestre total afectada por la sequía. Resumen espacial cuadriculado en periodos de cuatro años. |
Clasificación |
Cuatro clases de intensidad de sequía del índice normalizado de precipitación, tal y como indica la tabla 19. |
Cuatro clases de intensidad de sequía del índice normalizado de precipitación, tal y como indica la tabla 19. |
Resolución espacial |
GMID: 0,1° x 0,1° (~11,1 km) |
CHIRPS: 0,05° x 0,05° (~5,55 km) o según la evaluación llevada a cabo por las autoridades nacionales con base en los datos disponibles |
Calidad |
Especificada en los metadatos de los conjuntos de datos. |
Los datos deberán ser continuos siempre que sea posible; cuando la exhaustividad de los datos sea inferior al 85%, las Partes podrán considerar la posibilidad de rellenar las lagunas de datos de acuerdo con las orientaciones de la Organización Meteorológica Mundial (OMM, 2018). |
Metadatos |
La información sobre los metadatos se proporciona con los datos por defecto. |
El contenido mínimo de los metadatos, según los campos obligatorios, figura en el anexo II. |
* Tal y como se describe en el paso 3, los valores de December SPI-12 representan los déficits (o los excesos) de precipitación a lo largo de un año natural, según el calendario gregoriano (de enero a diciembre).
Recuadro 5. El conjunto de datos del Multiíndice Mundial de Sequías (GMID)
Este conjunto de datos comprende el Índice de Precipitación Normalizado (SPI) y el Índice de Evapotranspiración de Precipitación Normalizado (SPEI) de escalas temporales de 1 a 12 meses con una alta resolución espacial, cubriendo el periodo 1980-2023 a escala mundial. El conjunto de datos ofrece una cobertura espacial en longitudes globales de -180° a 180° y latitudes de 90° a -90°. Los datos se proporcionan en coordenadas geográficas (latitud/longitud) basadas en el sistema de referencia WGS 84 (Sistema Geodésico Mundial 1984), con una resolución de 0,1°.
El SPI y el SPEI se calcularon basándose en la distribución de probabilidad más utilizada y recomendada para su cálculo a diferentes escalas temporales. Así, el SPI se calculó adoptando una distribución Gamma, mientras que el SPEI se calculó adoptando una distribución log-logística. El conjunto de datos se generó utilizando diferentes conjuntos de datos meteorológicos de entrada, entre ellos: datos de precipitación del Multi-Source Weighted-Ensemble Precipitation (MSWEP) v2.8 (https://www.gloh2o.org/mswep/), y datos de evapotranspiración potencial derivados del Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM) v4.2a (https://www.gleam.eu). Los datos se descargaron en pasos temporales diarios, luego se agregaron mensualmente y, por último, se resumieron en diferentes periodos de acumulación para obtener los índices en escalas temporales de 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11 y 12 meses.
El conjunto de datos GMID completo está disponible en: https://eidc.ac.uk/
Paso 2: calcular el índice normalizado de precipitación
Las series temporales mensuales del SPI se basan en los datos de precipitación reticulares seleccionados y se calculan utilizando el método SPI-12, que proporciona un resumen anual de los déficits de precipitación para cada mes utilizando un método de acumulación de 12 meses. Por ejemplo, la acumulación de precipitaciones de 12 meses para diciembre de 2019 es la precipitación mensual total de enero de 2019 a diciembre de 2019.
Es importante asegurarse de que, para cada año de notificación, los datos de precipitaciones se normalizan con respecto al mismo “periodo de referencia” o periodo normal estándar climatológico. Esto garantiza que los datos sean comparables entre años, así como a través del tiempo y del espacio. Para normalizar las distribuciones de los datos de acumulación de precipitaciones de 12 meses, se utiliza como periodo de referencia el periodo normal estándar climatológico de la OMM de 1981-2010. El método de normalización se basa en una función de distribución de probabilidad Gamma ajustada a las acumulaciones de precipitación de 12 meses en este periodo de referencia. Una vez calculados, estos parámetros de distribución de probabilidad se aplican a cualquier serie temporal de acumulaciones mensuales de precipitación de 12 meses para producir la serie temporal mensual normalizada SPI-12 de cada celda de la cuadrícula para todo el periodo del que se disponga de datos. Sin embargo, si las Partes deciden cambiar el periodo normal climático (de referencia), será necesario volver a calcular el SPI para todos los periodos. Por ello, se recomienda que el periodo de referencia utilizado para calcular el IPS se indique claramente en los informes nacionales del indicador SO 3-1 a la CLD.
Los datos por defecto del SPI y el SPEI están disponibles en Trends.Earth a efectos del seguimiento del SO3. Sin embargo, existen varias herramientas de acceso abierto que pueden utilizarse para derivar el SPI, una selección de las cuales figura en la tabla 3 de la Guía de Buenas Prácticas para la Elaboración de Informes Nacionales sobre el Objetivo Estratégico 3 de la CNULD.
Paso 3: identificar la clase de intensidad de sequía de cada celda de la cuadrícula con base en el valor calculado del índice normalizado de precipitación
Nota
Áreas relacionadas en la plataforma PRAIS 4: tabla SO3-1.T1
Para evaluar la serie temporal SPI sobre una base anual, deben extraerse los valores SPI-12 de diciembre de cada año. Los valores SPI-12 de diciembre representan los déficits (o excesos) de precipitaciones a lo largo del año civil gregoriano (enero-diciembre).
Para cada una de las cuadrículas SPI-12 de diciembre, debe contarse el número de celdas pertenecientes a cada una de las clases de intensidad de sequía SPI enumeradas en la tabla 19. Observe que cualquier celda con un valor> 0 representa una zona sin sequía.
Valores del índice normalizado de precipitación |
Clase de intensidad de sequía |
|---|---|
de 0 a -0,99 |
Sequía leve |
de -1,0 a -1,49 |
Sequía moderada |
de -1,5 a -1,99 |
Sequía grave |
-2 y menos |
Sequía extrema |
La superficie total afectada por cada clase de intensidad de sequía debe derivarse siguiendo un proceso de dos pasos:
Proyecte la cuadrícula de clases de intensidad de sequía en una proyección de áreas iguales adecuada (por ejemplo, Mollweide) para obtener el área de las celdas en km2.
Combine la superficie de todas las celdas en una clase de sequía determinada para obtener la superficie total bajo cada clase de intensidad de sequía.
Paso 4: Calcular la proporción de tierra bajo sequía sin desglose por clases
Nota
Áreas relacionadas en la plataforma PRAIS 4: tabla SO3-1.T2
La proporción de tierras bajo sequía, independientemente de la clase de intensidad, se calcula para cada año de referencia como porcentaje de la superficie total.
Para cada una de las cuadrículas anuales del SPI-12, se cuenta el número total de celdas que caen en alguna de las clases de intensidad de sequía del SPI (cellCount). A continuación, para cada año del informe, se calcula el porcentaje de la superficie total bajo sequía. La fórmula es la siguiente:
\(P_{j} = \frac{número de células_{j}}{{número total de células}} \times 100\)
De modo que:
“Pj” es la proporción de tierra bajo sequía en el año de referencia (j)
“cellCountj” es el número total de píxeles bajo sequía en el año del informe (j)
“Número total de celdas” es el número total de celdas de la cuadrícula dentro de la superficie terrestre de un país Parte.
La superficie total bajo sequía en cada año se calcula multiplicando cellCount por la superficie de las celdas (un valor constante, ya que la cuadrícula de clases de intensidad de sequía se convirtió previamente a una proyección de igual superficie).
Paso 5: Crear mapas de intensidad de la sequía para periodos de cuatro años
Además de los informes tabulares descritos anteriormente, el indicador SO 3-1 también debería resumirse espacialmente para cartografiar las condiciones de sequía de mayor intensidad que se produjeron durante periodos de cuatro años. Se eligen periodos de cuatro años para reducir la carga informativa y la cantidad de datos que se asociarían a la notificación anual de información espacial.
Para resumir estos periodos espacialmente, para cada celda de la cuadrícula deberá identificarse la clase de intensidad de sequía más alta en esa celda dentro de los periodos de cuatro años. Por ejemplo, si una celda de la cuadrícula tiene los valores (leve, leve, moderado, leve) para un periodo cuatrienal determinado, entonces la celda deberá contener el valor de “moderado” para ese periodo cuatrienal.
La mayor intensidad de la sequía para los periodos de cuatro años deberá cartografiarse utilizando los datos cuadriculados del SPI-12 en intervalos de cuatro años (2000-2003, 2004-2007, 2008-2011, 2012-2015, 2016-2019 y 2020-2023). Si los países Partes tienen lagunas (es decir, faltan años) en sus conjuntos de datos, deberán resumirlos en los periodos más apropiados para alinearlos lo más posible con los periodos cuatrienales mencionados. Por ejemplo, si parte del conjunto de datos está representado por 2004, 2007, 2008, 2009, 2011, los periodos de resumen más apropiados serían (2004, 2007) y (2008, 2009, 2011).
Paso 6: verificar los resultados
Las Partes deben ser conscientes de las limitaciones relacionadas con el uso del SPI como indicador único de sequía y revisar críticamente los datos por defecto frente a los datos pluviométricos nacionales y otras fuentes meteorológicas antes de presentar sus informes nacionales.
Paso 7: Guardar el formulario y ponerlo a disposición para su revisión
Los cambios observados y su interpretación pueden describirse en los campos de comentarios asociados a las tablas de informes de la plataforma PRAIS 4.
Los mapas de intensidad de la sequía por defecto o los mapas generados en Trends.Earth utilizando datos nacionales que representan las condiciones de sequía de mayor intensidad para periodos de cuatro años estarán disponibles en la plataforma PRAIS 4. Más concretamente, estarán disponibles los siguientes mapas:
Condiciones de sequía de mayor intensidad en 2000-2003
Condiciones de sequía de mayor intensidad en 2004-2007
Condiciones de sequía de mayor intensidad en 2008-2011
Condiciones de sequía de mayor intensidad en 2012-2015
Condiciones de sequía de mayor intensidad en 2016-2019
Condiciones de sequía de mayor intensidad en 2020-2023
Las Partes deben tener en cuenta que los mapas de intensidad de la sequía de cuatro años por defecto se basan en los mismos datos por defecto comunicados en SO3-1.T1. Sin embargo, como se explica en el paso 5, en caso de que una Parte comunique datos nacionales y falten años, los mapas resumidos podrán elaborarse utilizando los datos disponibles que mejor se ajusten a los períodos cuatrienales mencionados. También se anima a las Partes a presentar descripciones, utilizando el campo “Comentarios generales”, sobre la metodología, las fuentes de datos, la exactitud de los datos y las lagunas en los datos en caso de que las estimaciones se deriven de datos nacionales. También sería beneficioso informar sobre casos y cuestiones especiales, describiendo situaciones en las que los valores del IPS podrían ser menos fiables y proporcionando la justificación para la adopción de una metodología diferente.
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.
3.1.4. Dependencias
Los datos sobre el riesgo de sequía se basan en la superficie total de tierra indicada en la tabla CP-1.T1 para calcular la proporción de la superficie total de tierra bajo sequía. Los resultados del indicador SO 3-1 también se utilizan como entrada para calcular el indicador SO 3-2.
3.1.5. Retos
Disponibilidad y calidad de los datos
Los datos de precipitación disponibles a nivel internacional podrían no ser suficientemente precisos a la hora de estimar la intensidad del peligro de sequía a nivel nacional. Se recomienda emplear datos nacionales, pues se presupone que son más precisos y fiables. Sin embargo, es posible que los datos nacionales de precipitación no estén inmediatamente disponibles en formato digital y podrían existir lagunas en las series cronológicas que afecten a dichos datos.
Limitaciones de las estimaciones basadas en el índice normalizado de precipitación
Aunque el SPI se recomienda como un índice de sequía bien establecido, flexible y robusto para cuantificar el peligro de sequía a escala global, sólo cuantifica los déficits meteorológicos, ya que se basa únicamente en las precipitaciones, y otros tipos de sequía (por ejemplo, hidrológica, agrícola) pueden no quedar bien recogidos. Además, en regiones con una proporción muy baja y/o alta de meses con precipitaciones nulas, los valores del SPI deben utilizarse e interpretarse con precaución; la aplicación del SPEI podría ser más apropiada en dichas regiones. Siendo consciente de esta limitación, el experto nacional puede destacar las áreas en las que las estimaciones basadas en el SPI pueden no producir resultados suficientemente precisos y puede basar las estimaciones en índices alternativos. En la sección 1.5 de la “Guía de buenas prácticas para la presentación de informes nacionales sobre el objetivo estratégico 3 de la CLD” se puede encontrar un análisis de las limitaciones del IPE.
Las zonas hiperáridas se incluyen en los datos del SPI proporcionados por defecto. Sin embargo, los valores del índice en estas zonas deben considerarse cuidadosamente dadas las limitaciones del cálculo del índice de sequía en dichas zonas. Estas limitaciones pueden llevar a una sobreestimación o subestimación de los episodios de sequía en las zonas hiperáridas.
Debido a la variabilidad natural del clima, cualquier cambio o tendencia observada en la proporción de tierras bajo sequía durante los plazos de los informes debe interpretarse con cautela. Las anomalías e incertidumbres en las estimaciones deben describirse en el campo “Comentarios para la tabla anterior”.
La escala temporal adoptada que se pone a disposición a través de los datos por defecto del GMID, basada en el ciclo de 12 meses, podría no ser siempre adecuada para caracterizar los impactos de la sequía en algunos entornos. Si las Partes utilizan sus propios datos, deberán determinar si otros periodos de agregación, por ejemplo, 24 meses, podrían ser más apropiados.
3.1.6. Resumen (acciones principales)
Las acciones clave para presentar informes sobre los valores de la intensidad del peligro de sequía son las siguientes:
Seleccione el índice de sequía o el conjunto de datos de precipitaciones: Las Partes pueden decidir utilizar los datos del índice de sequía por defecto o fuentes nacionales alternativas, siempre que cumplan las especificaciones de datos enumeradas en el cuadro 18. Si las Partes deciden utilizar una fuente de datos de precipitación alternativa, deberán seguir las medidas 2 a 5 que figuran a continuación:
Calcular el SPI: el SPI debe derivarse para todos los meses de la serie temporal completa disponible; sin embargo, las Partes pueden elegir índices alternativos (por ejemplo, el SPEI) que se adapten mejor a sus condiciones medioambientales locales.
Identifique la clase de intensidad de sequía de cada celda de la cuadrícula: basándose en el cálculo del SPI (u otro índice de sequía), deberá contarse el número de celdas pertenecientes a cada una de las clases de intensidad de sequía y convertirse en áreas proyectando las cuadrículas de las clases de intensidad de sequía en una proyección de área igual adecuada, y calculando el área total bajo cada clase de intensidad de sequía en km2. Los datos se recogen entonces en la tabla SO3-1.T1.
Calcular la proporción de tierra bajo sequía: la proporción de tierra en cada clase de intensidad de sequía y la proporción global de tierra bajo cualquier condición de sequía sobre el total de la superficie terrestre se calculan para cada año de referencia y se reportan en las tablas SO3-1.T1 y SO3-1.T2.
Crear un conjunto de mapas de intensidad de la sequía: los datos de toda la serie temporal de 2000 a 2023 deben resumirse espacialmente utilizando los datos reticulados del SPI-12, preferiblemente en intervalos de cuatro años (2000-2003, 2004-2007, 2008-2011, 2012-2015, 2016-2019 y 2020-2023) para cartografiar las condiciones de sequía de mayor intensidad en cada periodo.
Verificar los resultados: conscientes de las limitaciones relacionadas con el uso del SPI u otros índices de sequía para estimar la intensidad de la sequía, las Partes deberán verificar la idoneidad de dicho índice para describir la ocurrencia y la intensidad de la sequía en sus países antes de presentar oficialmente las estimaciones para los informes de la CLD.
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.
3.1.7. Recursos adicionales
OMM, 2018, Guía de prácticas climatológicas, segunda edición. Ginebra, Suiza. (https://library.wmo.int/viewer/60113)
3.2. OE 3-2 - Tendencias en la proporción de la población expuesta a la sequía
3.2.1. Introducción
El indicador OE 3-2 define la exposición de la población al peligro de sequía (el cual se determina mediante el indicador OE 3-1) como el número total de personas expuestas y el porcentaje de la población total expuesta. Este indicador puede desglosarse posteriormente por sexos si existen datos disponibles.
El método de cómputo consiste en emplear la distribución espacial de la población o del subgrupo de población (es decir, el sexo) para conocer su exposición a la sequía, con base en la ubicación y la extensión de las clases de intensidad de sequía que se ha determinado mediante el indicador OE 3-1. Utilizando esta información, se calcula y se notifica el porcentaje de la población total dentro de cada clase de intensidad de sequía, así como el porcentaje de la población total expuesta a la sequía (es decir, a todas las clases de intensidad de sequía). A fin de facilitar la presentación de informes nacionales, se proporcionan datos por defecto.
3.2.2. Requisitos previos para la presentación de informes
Una lectura exhaustiva del capítulo 2 de Good Practice Guidance for National Reporting on UNCCD Strategic Objective 3: To mitigate, adapt to, and manage the effects of drought in order to enhance resilience of vulnerable populations and ecosystems”, donde se detalla la metodología empleada para estimar la exposición a la sequía.
Datos que cumplen las especificaciones enumeradas en la figura 6 y la tabla 20.
Un grupo de expertos nacionales designados oficialmente por las autoridades del país para verificar la coherencia de los resultados del proceso de presentación de informes en relación con la situación sobre el terreno o para desarrollar y aplicar una metodología a medida con la que estimar el indicador OE 3-2, en aquellos casos en los que se prefieran los datos nacionales a los datos por defecto. La institución clave, en este caso, es la oficina nacional de estadística del país, aunque las universidades y los centros de investigación también pueden realizar valiosas aportaciones.
3.2.3. 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. En caso de que se utilicen los datos por defecto, no sería necesario seguir los pasos 2 a 4.
Paso 1: seleccionar el conjunto de datos de población
Existen varios conjuntos de datos de población de resolución espacial fina y de acceso público disponibles a escala mundial y uno de ellos, WorldPop, se proporciona a los países Partes por defecto para derivar el indicador SO3-2. Las estimaciones nacionales de población femenina, masculina y total para el periodo de 2000 a 2023 se rellenan automáticamente de antemano en la tabla CP-1.T2 y también están disponibles como mapas anuales cuadriculados de población. Sin embargo, las Partes deben tener en cuenta que el conjunto de datos WorldPop 2000-2020 utilizado como fuente de datos por defecto para los informes de 2026 no se ha actualizado y, por tanto, los tres últimos años (2021, 2022 y 2023) duplican los valores de 2020. Estos datos pueden utilizarse en ausencia de datos demográficos nacionales para el cálculo del indicador SO3-2.
Sin embargo, las Partes pueden optar por utilizar conjuntos de datos globales o nacionales alternativos de recuentos anuales de población desglosados por sexo. En este caso, estos valores deberán introducirse en CP1.T2. Los datos subyacentes deben ser un producto de población cuadriculado que cubra toda la extensión del país. Si el conjunto de datos disponible es un producto vectorial (por ejemplo, que represente zonas administrativas), deberá convertirse primero en una cuadrícula regular que represente el número de personas que viven en cada lugar (celda de la cuadrícula). Lo ideal sería que los datos fueran recuentos anuales de población, tanto para el total como para los grupos desglosados por sexo (hombres, mujeres).
Las Partes que deseen utilizar conjuntos de datos de población nacionales o regionales pueden utilizar el árbol de decisiones de la figura 6 para evaluar si estos datos son más apropiados para derivar el indicador SO 3-2 que los conjuntos de datos disponibles a nivel mundial.
Figura 6. Árbol de decisión para ayudar a las Partes a elegir la mejor fuente de datos de población para derivar el indicador SO 3-2
Este proceso de toma de decisiones puede ayudar a las Partes a comprender qué datos cumplen las especificaciones que figuran resumidas en la tabla 20.
Elemento |
Especificaciones |
|
|---|---|---|
Datos por defecto |
Datos nacionales |
|
Datos de entrada Datos necesarios para generar el indicador SO 3-2, como se describe en los pasos 2 a 4 |
Datos de WorldPop para cada año del periodo 2020-2023, desglosados por sexo (con los datos de 2020 duplicados para 2021,2022 y 2023 debido a la falta de datos actualizados de población de WorldPop posteriores a 2020). Datos sobre la clase de intensidad de sequía de conformidad con el indicador OE 3-1. |
Productos de población reticulares derivados de estadísticas nacionales oficiales desde el año 2000 hasta el año de presentación de informes, preferentemente por años y, en caso de que estén disponibles, desglosados por sexo. Datos sobre la clase de intensidad de sequía de conformidad con el indicador OE 3-1. |
Datos de salida Productos reticulares resultantes del análisis descrito en los pasos 2 a 4 |
Productos reticulares anuales de (i) la población total, (ii) femenina y (iii) masculina expuesta a las cuatro clases de intensidad de la sequía desde el año 2015 hasta el año del informe. Porcentaje de la población total, femenina y masculina expuesta a la sequía y a cada clase de intensidad de sequía. Resumen espacial cuadriculado en periodos de cuatro años. |
Producto reticular anual de (i) la población total, (ii) femenina y (iii) masculina expuesta a las cuatro clases de intensidad de la sequía desde el año 2000 hasta el año del informe. Porcentaje de la población total, femenina y masculina expuesta a la sequía y a cada clase de intensidad de sequía. Resumen espacial cuadriculado en periodos de cuatro años. |
Resolución espacial |
Datos de WorldPop: 3 segundos de arco (~0,00083º o ~100 m) Datos de intensidad del peligro de sequía: 0,1° x 0,1° (~11,1 km) |
Evaluada por las autoridades nacionales con base en los datos disponibles. |
Metadatos |
La información sobre los metadatos se proporciona con los datos por defecto. |
El contenido mínimo de los metadatos, según los campos obligatorios, figura en el anexo II. |
Paso 2: Superponer los datos reticulares de población con el indicador SO 3-1 de salida espacial
El indicador SO 3-2 se calcula superponiendo los datos de población a los datos espaciales de intensidad del peligro de sequía (SO3-1) para cada año. Si se utilizan datos no predeterminados, los años que falten deberán rellenarse con los datos de población disponibles más próximos. Por ejemplo, si faltan los datos de 2019, deberán sustituirse por los de 2020 (o por los del año disponible más cercano), entonces se utilizarían los datos de 2020 tanto para 2019 como para 2020. Además de la población total, las cuadrículas de datos de población desglosados por sexo, si están disponibles, deberían utilizarse en el proceso de superposición para generar valores de exposición a la sequía desglosados por sexo.
Los datos de población y de intensidad del peligro de sequía deben tener el mismo sistema de referencia de coordenadas y la misma proyección geográfica, que deben ser coherentes a lo largo de los periodos anuales de notificación. Además, ambos conjuntos de datos deben tener el mismo tamaño de cuadrícula. Para ello, los datos GMID de 0,1º x 0,1º (~11,1 km) deben remuestrearse a una cuadrícula de 0,00083º ( ~100 m) (la misma que WorldPop) utilizando la técnica de remuestreo del vecino más próximo.
Paso 3: Calcular la proporción de la población expuesta dentro de cada clase de intensidad de sequía
Nota
Áreas relacionas en la plataforma PRAIS 4: tablas SO3-2.T1, SO3-2.T2 y SO3-2.T3
Utilizando los resultados del Paso 2, puede estimarse para cada año el número de personas incluidas en cada una de las cuatro clases de intensidad de sequía, así como el número total de personas expuestas a la sequía (es decir, a todas las clases de intensidad de sequía). Los porcentajes respectivos se calculan entonces a partir de la población total, tal y como se informa en CP-1.T2. Estos valores porcentuales anuales se recogen después en la tabla SO3-2.T1. El recuento total de la población expuesta como un número es autocalculado por PRAIS utilizando el valor de población total reportado en CP-1.T2. Esto se informa entonces automáticamente en la tabla SO3-2.T1.
Del mismo modo, si se utilizan datos desglosados por sexo, para cada año disponible también se puede calcular el número de hombres y el número de mujeres dentro de cada clase de intensidad de la sequía, así como el número total de hombres y mujeres expuestos a la sequía. A continuación, éstos deberán expresarse como porcentajes con respecto a la población nacional total de ese sexo. Los valores porcentuales para la población femenina se recogen en la tabla SO3-2.T2. Los valores porcentuales para los varones se recogen en la tabla SO3-2.T3.
Se anima a las Partes a que envíen descripciones en el campo Comentarios asociado a las tablas SO3-2.T1, SO3-2.T2 y SO3-2.T3 sobre la metodología, las fuentes de datos y la exactitud de los datos en caso de que las estimaciones se deriven de datos globales o nacionales alternativos no predeterminados.
Paso 4: Crear mapas de exposición a la sequía en periodos de cuatro años
Además de los valores anuales del indicador SO 3-2 introducidos en las tablas del paso 3, también deben elaborarse externamente y cargarse en PRAIS mapas de exposición a la sequía en periodos de cuatro años para todo el periodo. Estos mapas de exposición dan una indicación del número de personas expuestas a la clase de sequía de mayor intensidad durante cada periodo de cuatro años para cada celda de la cuadrícula. Se han elegido periodos de cuatro años para reducir la carga informativa y la cantidad de datos que deben cargarse en PRAIS. Consulte el paso 5 del indicador SO 3-1 para obtener más detalles sobre la preparación de los mapas de sequía.
Paso 5: Verificar los resultados
Las Partes deben ser conscientes de las limitaciones de utilizar el SPI como indicador de la sequía (véase el OE3-1 más arriba) y revisar críticamente los resultados antes de presentar los informes a la CLD.
Paso 6: Guardar el formulario y ponerlo a disposición para su revisión
Los cambios observados y su interpretación pueden describirse en los campos de comentarios asociados a cada tabla de la plataforma PRAIS 4.
Los mapas predeterminados están disponibles en la plataforma PRAIS 4 de la siguiente manera:
Población total expuesta a la sequía en 2000-2003
Población total expuesta a la sequía en 2004-2007
Población total expuesta a la sequía en 2008-2011
Población total expuesta a la sequía en 2012-2015
Población total expuesta a la sequía en 2016-2019
Población total expuesta a la sequía en 2020-2023
Estos mapas muestran la clase de intensidad de sequía más alta a la que estuvo expuesta una población dentro de cada periodo de 4 años, como se explica en el paso 4.
Las partes que generen mapas en Trends.Earth utilizando datos nacionales o alternativos que representen a la población expuesta a la sequía podrán cargar en PRAIS 4 los mismos mapas mencionados anteriormente si disponen de datos suficientes.
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 utilizando el campo “Comentarios generales”. También sería beneficioso informar sobre casos y cuestiones especiales, describiendo situaciones en las que los valores podrían ser menos fiables y proporcionando la justificación para la adopción de una metodología diferente.
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.
3.2.4. Dependencias
Los datos de exposición a la sequía se basan en los resultados espaciales del SO 3-1 y en las estimaciones de población de la tabla CP-1.T2.
3.2.5. Retos
Disponibilidad y calidad de los datos
Entre los conjuntos de datos demográficos mundiales a disposición del público, el conjunto de datos WorldPop es utilizado por defecto por la CLD para calcular el indicador SO2-3 y facilitado a las Partes en Trends.Earth. Cabe señalar que, aunque la Escuela de Geografía y Ciencias Medioambientales de la Universidad de Southampton (Reino Unido) ha publicado recientemente un nuevo conjunto de datos demográficos mundiales para 2015-2030, se publicó después del lanzamiento del proceso de presentación de informes de 2026, por lo que no pudo integrarse en los conjuntos de datos por defecto proporcionados a las Partes. No obstante, las Partes pueden descargar los nuevos conjuntos de datos desglosados por sexo directamente desde aquí: https://hub.worldpop.org/project/categories?id=8. Una aplicación GEE de terceros permite una exploración exhaustiva del conjunto de datos. Si estos conjuntos de datos se consideran apropiados, las Partes pueden cargarlos en Trends.Earth, calcular los datos de los indicadores respectivos e importar los resultados a PRAIS 4 para sustituir los datos por defecto.
Las Partes también deben tener en cuenta que el conjunto de datos WorldPop 2000-2020 utilizado como fuente de datos por defecto para los informes de 2026 no se ha actualizado y, por lo tanto, los tres últimos años (2021, 2022 y 2023) duplican los valores de 2020.
La calidad de los datos globales y la resolución espacial podrían no ser lo suficientemente precisas para las estimaciones de la población nacional. La integración de los datos mundiales y nacionales podría mejorar la calidad y la precisión de los resultados, pero requerirá que las Partes dispongan de capacidad de procesamiento y conocimientos técnicos adicionales.
La metodología solo considera la densidad y la distribución de la población y no engloba la exposición de los ecosistemas a la sequía. Una medida más completa de la exposición a la sequía podría contemplar otras entidades físicas en situación de riesgo, como los rendimientos agrícolas, los recuentos de ganado, el uso sectorial del agua y ciertos tipos de vegetación. Además, la exposición no equivale a vulnerabilidad a la sequía.
3.2.6. Resumen (acciones principales)
Las acciones principales que requiere la presentación de informes sobre la exposición de la población a los riesgos de sequía son las siguientes:
Seleccione el conjunto de datos de población: Las Partes pueden decidir utilizar los datos por defecto o fuentes alternativas mundiales o nacionales, siempre que cumplan las especificaciones de datos que figuran en el cuadro 20. Si las Partes deciden utilizar fuentes de datos alternativas, deberán seguir las acciones 2 a 4 siguientes.
Superponer los datos de población al resultado espacial del indicador OE 3-1: el indicador OE 3-2 se calcula superponiendo los datos anuales sobre población a los datos anuales de intensidad de los peligros obtenidos del análisis del OE 3-1.
Calcular la proporción total expuesta de la población así como la proporción de la población dentro de cada clase de intensidad de la sequía: la población total expuesta a la sequía, en términos de recuento de población se autocalcula en PRAIS 4 basándose en los datos demográficos reportados en CP-1.T2. También debe informarse de la proporción de hombres y mujeres dentro de cada clase de intensidad de sequía.
Crear mapas de exposición a la sequía en periodos de cuatro años: el resumen espacial cuadriculado para cada periodo de cuatro años proporciona información sobre el número de personas expuestas a la clase de intensidad de sequía más alta durante cada periodo de cuatro años, desde 2000 (o el año más temprano para el que se disponga de datos de población) hasta el año del informe, a escala de la celda cuadriculada. Estos periodos de cuatro años deben ser coherentes con los resúmenes espaciales cuadriculados de los que se informa en el SO 3-1.
Verificar los resultados: siendo conscientes de las limitaciones de los valores estimados de la exposición a la sequía, las Partes pueden verificar la exactitud y fiabilidad de dicho indicador en sus países antes de enviar oficialmente las estimaciones para la presentación de informes de la CLD.
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 parte de la CLD.
3.2.7. Recursos adicionales
Pruebe nuestros nuevos datos sobre la población mundial - 2015 a 2030, WorldPop (https://www.worldpop.org/blog/beta-test-our-new-global-population-data-2015-to-2030/)
3.3. OE 3-3 - Tendencias en el grado de vulnerabilidad a la sequía
3.3.1. Introducción
El enfoque de evaluación de la vulnerabilidad a la sequía que adopta la CLD se basa en un índice compuesto, el Índice de Vulnerabilidad a la Sequía (IVS), que incorpora tres componentes para reflejar la vulnerabilidad de la población de cada país a la sequía: i) social, ii) económico y iii) de infraestructura. En la actualidad, el IVC no aborda la vulnerabilidad ecológica ni de los ecosistemas.
El IVC puede obtenerse mediante tres procesos alternativos, correspondientes a tres niveles de complejidad computacional que van en aumento:
Nivel 1 de evaluación de la vulnerabilidad: utiliza al menos un factor por componente de la vulnerabilidad, representado por parámetros de escala nacional.
Nivel 2 de evaluación de la vulnerabilidad: utiliza más de un factor por componente de la vulnerabilidad y en él los factores están representados por parámetros de escala nacional, con la inclusión de datos desglosados por sexo (cuando corresponda).
Nivel 3 VA - utiliza más de un factor por componente de vulnerabilidad, donde los factores están representados por métricas subnacionales (que pueden ser cuadriculadas o desagregadas por regiones administrativas), con la inclusión de datos desagregados por sexo (cuando proceda).
Las Partes pueden optar por el enfoque que mejor se adapte a su capacidad actual de recopilación y procesamiento de datos, con arreglo a la disponibilidad de estos.
La CLD proporciona a las Partes datos por defecto procedentes del conjunto de datos globales del IVC del Centro Común de Investigación (CCI) de la Comisión Europea para facilitar el proceso de presentación de informes. Estos datos se basan en conjuntos de datos disponibles a escala mundial y deben utilizarse cuando se carezca de otros más precisos en el ámbito nacional.
3.3.2. Requisitos previos para la presentación de informes
Una lectura exhaustiva del capítulo 3 de Good Practice Guidance for National Reporting on UNCCD Strategic Objective 3: To mitigate, adapt to, and manage the effects of drought in order to enhance resilience of vulnerable populations and ecosystems, donde se detalla la metodología utilizada para estimar la vulnerabilidad a la sequía.
Datos que cumplan con las especificaciones indicadas en la tabla 21.
Un grupo de expertos nacionales designados oficialmente por las autoridades del país para verificar la coherencia de los resultados del proceso de presentación de informes en relación con la situación sobre el terreno o para desarrollar y aplicar una metodología a medida, para estimar el indicador OE 3-3 en aquellos casos en los que se prefieran los datos nacionales a los datos por defecto. La institución clave, en este caso, es la oficina nacional de estadística del país, aunque las universidades y los centros de investigación también pueden realizar valiosas aportaciones.
3.3.3. 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 2 a 5 son innecesarios.
Paso 1: Seleccionar el nivel de evaluación de la vulnerabilidad en función de la disponibilidad de los datos
Los factores de vulnerabilidad (enumerados en la figura 7) recomendados por la CLD para derivar el IVC proporcionan una instantánea de la vulnerabilidad socioeconómica de una Parte a la sequía. Los tres factores básicos que se han recomendado para el nivel 1 mínimo de AV son:
Tasa de alfabetización (% de personas de 15 años o más);
Proporción de la población por debajo del umbral internacional de pobreza
Proporción de la población que utiliza servicios de agua potable gestionados de forma segura.
Se seleccionaron porque fueron identificados por los expertos como fundamentales para comprender la vulnerabilidad y debido a su uso para otros requisitos de información como el OE 2 y los Objetivos de Desarrollo Sostenible.
Figura 7. Componentes sociales, económicos y de infraestructuras y sus factores asociados recomendados para calcular el Índice de Vulnerabilidad a la Sequía. Los factores básicos aparecen resaltados en los recuadros verde oscuro.
La CLD proporciona datos por defecto del conjunto de datos mundial de IVC del CCI. El método utilizado para obtener el IVC por defecto es similar al presentado en este manual y en la “Guía de Buenas Prácticas para la Elaboración de Informes Nacionales sobre el Objetivo Estratégico 3 de la CNULD”, pero presenta algunas diferencias clave en cuanto al método de normalización (véase el paso 2) y al número de factores incluidos. En el IVC por defecto se utilizan dos factores adicionales: “Prevención y preparación ante catástrofes (USD/año/capital)” y “Mapa global de accesibilidad: Tiempo de viaje a las principales ciudades”. Se proporciona un único valor de IVC por defecto que representa la mediana del IVC en todo el país para el periodo 2000-2018. Por lo tanto, este valor por defecto se utiliza para rellenar el año 2018 en la tabla SO3-3.T1.
Los países Partes que no dispongan de datos para calcular el VA mínimo del nivel 1 pueden informar utilizando los datos de IVC por defecto. Sin embargo, se recomienda que en los sucesivos ciclos de presentación de informes se realicen esfuerzos para ascender en los niveles de VA con el fin de aumentar la sensibilidad del IVC y mejorar la granularidad de la evaluación. El árbol de decisiones de la figura 8 ayuda a las Partes a seleccionar el nivel de VA en función de la disponibilidad de datos.
Los productos de datos nacionales o regionales que se utilicen para calcular el IVS deberán ajustarse a las especificaciones enumeradas en la tabla 21.
Figura 8. Árbol de decisiones para ayudar a las Partes a elegir el mejor nivel de evaluación de la vulnerabilidad para la notificación del indicador OE 3-3 en función de la disponibilidad de datos.
IVS: Índice de Vulnerabilidad a la Sequía
VA: evaluación de la vulnerabilidad
Elemento |
Especificaciones |
|
|---|---|---|
Datos por defecto (conjunto de datos del Índice de Vulnerabilidad a la Sequía elaborado por el Centro Común de Investigación) |
Datos nacionales |
|
Datos de entrada Datos necesarios para generar el indicador SO 3-3 tal y como se describe en los pasos 2 a 4 |
Los datos de entrada utilizados para calcular el Índice de Vulnerabilidad a la Sequía (IVS) por defecto proceden de diversas fuentes como el Banco Mundial, la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico, la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación y el Centro Común de Investigación de la Comisión Europea. |
En la tabla 14 de Good Practice Guidance for National Reporting on UNCCD Strategic Objective 3 se enumeran los conjuntos de datos de libre acceso para el cálculo de los factores necesarios que permiten obtener el IVS. Alternativamente, si están disponibles, conjuntos de datos nacionales con mayor resolución espacial y menos lagunas durante el periodo 2000-2023. |
Datos de salida Indicador de IVC resultante del análisis descrito en los pasos 2 a 4 |
2018 IVC |
IVC anual o casi anual para el periodo 2000-2023. |
Clasificación |
Escala continua y fraccionaria de 0 a 1, aunque la clasificación se basa en cuantiles para agrupar las clases de vulnerabilidad. |
Escala continua de 0 a 1. |
Resolución espacial |
Escala nacional |
Niveles nacionales o subnacionales |
Calidad |
Especificado en los metadatos del conjunto de datos. |
Debe indicarse en los metadatos del conjunto de datos. |
Metadatos |
La información sobre los metadatos se proporciona con los datos por defecto. |
El contenido mínimo de los metadatos, según los campos obligatorios, figura en el anexo II. |
Paso 2: Normalización de los factores
En todos los niveles de la evaluación de la vulnerabilidad, es preciso normalizar los factores antes de poder compararlos y agregarlos, ya que los factores de vulnerabilidad empleados se miden utilizando diferentes unidades.
La Guía de Buenas Prácticas para la Elaboración de Informes Nacionales sobre el Objetivo Estratégico 3 de la CNULD recomienda normalizar los factores utilizando los valores máximos y mínimos dentro del país utilizando todos los datos históricos hasta el último año de presentación de informes (2023) inclusive. Esto proporciona el mayor rango posible, garantizando que los valores máximos y mínimos sean representativos del país.
Cuando exista una correlación o relación positiva entre la vulnerabilidad y el factor[3] (es decir, si el valor del factor aumenta, la vulnerabilidad también), los datos deberán normalizarse mediante la siguiente ecuación:
\(Factor = \frac{X_{i} - X_{min}}{X_{max} - X_{min}}\)
De modo que:
Xi es el valor del factor considerado en el año “i”
Xmin es el valor mínimo del factor considerado observado en toda la serie temporal
Xmax es el valor máximo del factor considerado observado en toda la serie temporal
En caso de que haya una correlación o relación negativa entre la vulnerabilidad y el factor, la ecuación es:
\(Factor = 1 - \frac{X_{i} - X_{min}}{X_{max} - X_{min}}\)
Después de la normalización, todos los factores tienen un valor entre 0 y 1, en relación con el máximo y el mínimo históricos del país.
La normalización de los datos desglosados por sexo para las VA de nivel 1 y 2 utiliza las mismas fórmulas descritas anteriormente, aplicadas una vez para cada dato desglosado por sexo.
En el caso de los datos de nivel subnacional (evaluación de la vulnerabilidad de nivel 3), el cálculo debe aplicarse a los de todas las unidades espaciales (por ejemplo, unidades administrativas) combinadas y el rango del factor debe reflejar los valores mínimos y máximos del conjunto del país.
Para el IVS por defecto, cada factor se ha normalizado utilizando los valores máximos y mínimos globales, en lugar de los rangos históricos del país en cuestión. La normalización a escala mundial significa que la evaluación de la vulnerabilidad resultante es menos sensible a la situación local o del país que cuando se utiliza el rango nacional.
Paso 3: Obtener los componentes del Índice de Vulnerabilidad a la Sequía
Este paso pretende obtener valores agregados para cada uno de los tres componentes del IVC. Para las Partes que sólo utilizan un factor por componente de vulnerabilidad, los valores del factor normalizado en el paso 2 también son representativos del componente correspondiente. En cambio, el uso de más de un factor por componente de vulnerabilidad requiere el cálculo de la media aritmética de los factores normalizados para derivar el valor agregado de cada componente.
El resultado de este paso es un único valor para cada componente y cada unidad geográfica del país. Si se utilizan datos desagregados por sexo, se producen valores separados para las poblaciones masculina y femenina para cada componente.
Las Partes pueden asignar ponderaciones a los factores de vulnerabilidad si se conoce su importancia y relevancia relativas. Se recomienda aplicar las ponderaciones a cada factor de vulnerabilidad individual y no a los tres componentes.
Paso 4: Calcular el Índice de Vulnerabilidad a la Sequía
Nota
Áreas relacionadas en la plataforma PRAIS 4: tabla SO3-3.T1
En todos los niveles de evaluación de la vulnerabilidad, los tres componentes (Csocial, Ceconómico y Cde infraestructura) obtenidos en los pasos anteriores se utilizan para generar el IVS mediante el cálculo de su valor medio.
\(IVS = \frac{C_{\text{social}} + C_{\text{económico}} + C_{\text{de infraestructura}}}{3}\)
El IVS oscila entre 0 y 1, siendo 1 el más vulnerable.
Una VA de nivel 1 daría como resultado un IVC a nivel de país para cada año en el que se disponga de datos (idealmente de 2000 a 2023). Para las VA de nivel 2 y 3, en las que se utilizan factores desagregados por sexo, se recomienda calcular también los IVC específicos por sexo, además del IVC a nivel de país. Por lo tanto, una Parte comunicaría tres valores de IVC para cada año disponible, es decir, para las poblaciones total, femenina y masculina. En el caso de los componentes subnacionales o cuadriculados del nivel 3 VA, el IVC debe calcularse para la unidad espacial más pequeña por separado para las poblaciones masculina, femenina y total. Los valores anuales de IVC para hombres, mujeres y población total deberán utilizarse para completar la tabla SO3-3.T1.
Paso 5: Informar de los factores utilizados para calcular el IVC
Cuando se utilicen datos nacionales para completar la tabla SO3-3.T1, las Partes también deberán informar sobre los factores utilizados en el cálculo. Una vez introducidos los datos en la tabla SO3-3.T1, se pondrá a disposición un conjunto de tablas adicionales bajo el epígrafe “Método” para su cumplimentación. Para cada uno de los componentes sociales, económicos y estructurales, las Partes deberán identificar los factores utilizados en el cálculo del IVC. Además, las Partes deberán indicar, para cada factor utilizado, si se dispone de datos desglosados por sexo y si los cálculos se han realizado a nivel subnacional.
Una vez completadas las tablas, PRAIS determinará y mostrará automáticamente el nivel utilizado en la evaluación.
Las Partes también deberán proporcionar una indicación de cómo está cambiando el IVC a lo largo del tiempo, seleccionando una de las opciones de la tabla SO3-3.T2. Se puede proporcionar información de apoyo en el campo de comentarios asociado.
Paso 6: verificar los resultados
El método de IVC aún no ha sido validado a escala local o nacional y, como tal, puede que no caracterice con precisión la vulnerabilidad a estas escalas, ni en términos de los factores más relevantes para cada país ni del esquema de ponderación de factores más eficaz. Por lo tanto, las Partes pueden verificar la idoneidad de los factores por defecto y añadir los pertinentes según sea necesario. Cualquier esquema de ponderación utilizado por las Partes también debería ser evaluado a fondo si se utiliza para mejorar los resultados a escala nacional y subnacional.
Además, debe incluirse a las poblaciones más vulnerables y a los grupos infrarrepresentados en la determinación de los factores que vayan a utilizarse para calcular los componentes, con el fin de desarrollar un índice específico para cada país y más eficaz.
Paso 7: Guardar el formulario y ponerlo a disposición para su revisión
La información sobre el método utilizado (nivel seleccionado y factores por componente) deberá comunicarse utilizando el campo de comentarios específico asociado a la tabla SO3-3.T1 en la plataforma PRAIS 4. Los cambios observados y su interpretación también pueden describirse en este campo.
Los mapas generados en Trends.Earth utilizando los datos nacionales del nivel 3 VA y que representan la vulnerabilidad a la sequía durante el periodo analizado pueden cargarse en la plataforma PRAIS 4. Más concretamente, se recomienda cargar los siguientes mapas:
Vulnerabilidad a la sequía para el año 2000 o el año más cercano disponible
Vulnerabilidad a la sequía para el año 2023 o el año más próximo disponible
La información sobre las fuentes de datos, la exactitud de los mismos y cualquier esquema de ponderación aplicado a los factores de vulnerabilidad puede enviarse utilizando el campo “Comentarios generales”. También sería beneficioso informar sobre casos y cuestiones especiales, describiendo las situaciones en las que los valores podrían ser menos fiables y proporcionando la justificación para la inclusión de diferentes factores.
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.
3.3.4. Dependencias
Los OE 2-1 y 2-2 pueden utilizarse para el cálculo del OE 3-3. Esto se explica en la Guía de buenas prácticas para la presentación de informes nacionales sobre el objetivo estratégico 3 de la CLD. Capítulo 3. Indicador de nivel 3.
3.3.5. Retos
Disponibilidad y calidad de los datos
El conjunto de datos global de IVC del CCI sólo está disponible para el año 2018.
La disponibilidad de datos para los factores considerados varía sustancialmente de un país a otro y el conjunto completo de datos recomendados podría no ser accesible en todas partes.
Enfoque metodológico
La fiabilidad del método de IVC a escala nacional y subnacional aún debe ser verificada por expertos nacionales.
Debido a los métodos utilizados para la normalización de los factores (es decir, el uso de datos históricos del país), los valores del IVS no deben compararse entre países.
Suponiendo que se haya utilizado una metodología coherente a lo largo del tiempo, los cambios en el IVS pueden reflejar la eficacia de las políticas de mitigación y adaptación a las sequías, aunque también pueden revelar los efectos de cambios sociales y económicos que no guardan relación con las medidas de gestión de las sequías.
3.3.6. Resumen (acciones principales)
Las acciones principales que requiere la presentación de informes sobre la población vulnerable a los riesgos de sequía son las siguientes:
Seleccione el nivel de evaluación de la vulnerabilidad en función de la disponibilidad de datos: Se anima a las Partes a optar por uno de los tres niveles de VA en función de la disponibilidad de datos. En ausencia de datos para calcular el nivel 1 mínimo de VA, las Partes podrán utilizar los datos por defecto. Los productos de datos nacionales/regionales utilizados para calcular el IVC deberán cumplir las especificaciones enumeradas en el cuadro 21. Si las Partes utilizan productos de datos nacionales/regionales, deberán seguir las acciones 2 a 4 siguientes:
Normalización de los factores: es preciso normalizar los factores de cada componente de la vulnerabilidad antes de poder compararlos y agregarlos, ya que los factores de vulnerabilidad empleados se miden utilizando diferentes unidades.
Obtener los componentes del IVS: los valores agregados para cada uno de los tres componentes del IVS se calculan en forma de media aritmética de los factores normalizados.
Calcular el IVC: los tres componentes -social, económico e infraestructural- derivados en los pasos anteriores se utilizan para producir los valores anuales del IVC calculando su valor medio aritmético.
Informe de los factores utilizados para calcular el IVC: Cuando se utilicen datos nacionales para completar la tabla SO3-3.T1, las Partes deberán informar también de los factores utilizados en el cálculo.
Verificar los resultados: conscientes de que el método de IVC aún no ha sido validado a escala local o nacional, las Partes deben verificar la idoneidad de los factores por defecto y añadir los que sean necesarios antes de presentar oficialmente las estimaciones para los informes de la CLD.
Guardar el formulario y ponerlo a disposición para su revisión: una vez verificados por las Partes, los datos y la narrativa de apoyo para el periodo evaluado deben marcarse como “En revisión” y guardarse, poniéndolos así a disposición para su revisión por parte de la CLD.