1. Objectif stratégique 1 : Améliorer l’état des écosystèmes touchés, lutter contre la désertification et la dégradation des terres, promouvoir la gestion durable des terres et contribuer à la neutralité en matière de dégradation des terres.

1.1 OS 1-1 – Évolution de la couverture terrestre

1.1.1. Introduction

La couverture terrestre désigne la couverture (bio)physique observée à la surface de la Terre.

La méthodologie de la Convention des Nations unies sur la lutte contre la désertification (CNULCD) visant à estimer la proportion de terres dégradées par rapport à la superficie totale des terres émergées (c’est-à-dire l’indicateur 15.3.1 des Objectifs de développement durable (ODD)) utilise l’évolution de la couverture terrestre comme indicateur de la modification de la dynamique des écosystèmes résultant de facteurs et de causes naturels et/ou artificiels.

Le principal résultat du processus de compte rendu relatif à l’indicateur OS1-1 est un ensemble d’estimations officiellement vérifiées concernant l’étendue des classes de couverture terrestre, leur évolution au niveau national et leur importance en termes de dégradation des terres.

La communication des données au niveau national est facilitée grâce à la mise à disposition : (i) de données par défaut issues des sources de données mondiales disponibles, à savoir les produits « Climate Change Initiative Land Cover » (ESA CCI-LC) de l’Agence spatiale européenne ; et (ii) de recommandations sur la manière d’interpréter les transitions entre les différentes classes de couverture terrestre comme des processus susceptibles de réduire la productivité et la complexité biologiques ou économiques du sol (dégradation), de les améliorer ou de n’entraîner aucun changement (stabilité).

1.1.2. Conditions préalables à la présentation de comptes rendus

• Une lecture approfondie du chapitre 3 du guide des bonnes pratiques pour l’indicateur 15.3.1 des ODD : proportion des terres dégradées par rapport à la superficie totale des terres émergées (version 2.0), qui présente l’indicateur relatif à la couverture terrestre, sa définition et ses classifications, ainsi que la méthodologie recommandée pour évaluer la dégradation de la couverture terrestre ;

• Familiarité avec les sections 1 et 3 de l’Addendum au guide des bonnes pratiques pour l’indicateur 15.3.1 des ODD : Proportion de terres dégradées par rapport à la superficie totale des terres émergées.

• Des données conformes aux normes minimales énumérées dans le tableau 10 ci-après ;

• Une réserve de spécialistes nationaux officiellement nommés par les autorités nationales pour vérifier la fiabilité des changements de la couverture terrestre identifiés et leurs liens avec les principaux processus de dégradation des terres. Cette vérification peut prendre la forme d’enquêtes sur le terrain et d’entretiens avec les communautés locales et les informateurs clés. Parmi les principales institutions, on peut compter le bureau national de la statistique du pays, le ministère de l’Environnement, le ministère de l’Agriculture, le ministère des Ressources en eau, les services météorologiques, un centre de télédétection, les services chargés de la sécurité alimentaire et de la nutrition, ainsi que des universités et des centres de recherche.

1.1.3. Cycle de présentation des comptes rendus et procédure étape par étape

La procédure de compte rendu étape par étape est décrite ci-après. Si les Parties décident d’utiliser les données par défaut, les étapes 2, 3, 4, 5 et 6 ne sont pas nécessaires.

Étape 1 : Identifier les principaux processus de dégradation

Note

Domaines connexes sur la plateforme du système PRAIS 4 : tableau OS1-1.T1

Les Parties sont invitées à énumérer les processus de changement de la couverture terrestre les plus pertinents susceptibles d’entraîner une dégradation des terres. Parmi les processus clés, on peut citer la déforestation, l’expansion urbaine ou la perte de végétation. Certains de ces processus peuvent être détectés grâce à l’analyse d’images du changement de la couverture terrestre, tandis que d’autres ne peuvent être mis en évidence que par des observations sur le terrain. Le tableau 7 présente des exemples de processus susceptibles d’entraîner une dégradation des terres et qui figurent parmi les options du menu déroulant du tableau OS1-1.T1 de la plateforme PRAIS 4. Les autres processus non répertoriés dans le menu peuvent être signalés en sélectionnant l’option « Autre » et en indiquant un titre décrivant le processus de dégradation.

Tableau 7. Exemples de processus de dégradation qui peuvent être identifiés par les pays et transitions correspondantes de la couverture terrestre

Processus de dégradation	État initial de la couverture terrestre	État final de la couverture terrestre
Expansion urbaine	Prairies, terres cultivées, autres terres	Surfaces artificielles
Déforestation	Zones arborées	Prairies, terres cultivées, surfaces artificielles
Perte de végétation	Zones arborées, prairies, terres cultivées	Autres terres
Inondation	Végétation, surfaces artificielles, sol nu	Zone humide
Empiétement d’espèces ligneuses	Zones humides, prairies	Zones arborées
Drainage des zones humides	Zone humide	Prairies, terres cultivées, surfaces artificielles, autres terres

_Remarque : Il s’agit d’exemples simplistes et l’attribution d’un changement d’état à la dégradation nécessite une évaluation minutieuse au niveau national.

Les Parties sont invitées à fournir des informations générales, une justification de la sélection de leurs processus de dégradation et toute autre information pertinente dans le champ de commentaires situé sous le tableau.

Étape 2 : Sélectionner une légende de couverture terrestre

Note

Domaines connexes sur la plateforme du système PRAIS 4 : tableau OS1-1.T2

Les informations relatives au couvert terrestre doivent être classées à l’aide soit de la légende par défaut de la CNULCD comprenant sept grandes catégories de couverture terrestre aux fins de la communication d’informations agrégées, soit d’une légende nationale qui permet de suivre les principaux processus de dégradation spécifiques au pays et qui peut être harmonisée avec les sept catégories de la CNULCD.

La légende par défaut de la CNULCD comprend les sept catégories suivantes : zones arborées, prairies, terres cultivées, zones humides, surfaces artificielles, autres terres, et masses d’eau[1].

Il est important de souligner que l’objectif du compte rendu de l’OS 1-1 est de capturer et de documenter les principaux changements passés et actuels de la couverture terrestre causant la dégradation des terres, et non de compte rendue une légende nationale de couverture terrestre entièrement complète qui répertorie toutes les classes possibles de couverture terrestre présentes dans un pays. Par conséquent, un exercice de cartographie doit être entrepris pour personnaliser la légende de la couverture terrestre afin qu’elle n’inclue que le nombre minimum de classes nécessaires pour capturer et suivre les processus de dégradation des terres rapportés à l’étape 1. À titre d’exemple, au cours du cycle de présentation des comptes rendus 2022, certaines Parties ont mis en œuvre des adaptations spécifiques au pays des légendes de la couverture terrestre. Voir l’encadré 1 pour en savoir plus sur ces exemples d’adaptation des légendes.

Encadré 1 : Adaptations nationales à la légende de le la couverture terrestre

Les pays présentant une grande diversité d’environnements et des processus de dégradation des terres contrastés nécessitent souvent une classification plus détaillée de la couverture terrestre. Dans ces cas, il est essentiel d’augmenter le nombre de classes de couverture terrestre ou de subdiviser le pays en régions pour une analyse personnalisée. Par exemple, au cours du processus d’élaboration du compte rendu 2022 de la Colombie, les experts ont souligné que le recul des glaciers et la réduction de la couverture neigeuse étaient des processus de dégradation essentiels. Pour surveiller efficacement ces changements, les sept classes standard de couverture terrestre de la CNULCD n’étaient pas suffisantes. Après une analyse minutieuse des cartes nationales de la couverture terrestre, les experts ont déterminé qu’un minimum de 12 classes de couverture terrestre était nécessaire, y compris l’ajout de la neige permanente et des glaciers.

Même en l’absence de données nationales sur la couverture terrestre, les pays peuvent modifier la légende par défaut de la couverture terrestre à partir des ensembles de données fournis par la CNULCD afin de mieux s’aligner sur les dynamiques nationales.

Les cartes mondiales normalisées de la couverture terrestre sont dérivées de l’ensemble de données ESA-CCI, qui comprend à l’origine 36 classes, mais qui est reclassifié et cartographié en sept grandes catégories pour les comptes rendus mondiaux. Cependant, ces 36 classes de couverture terrestre peuvent être reclassées différemment pour saisir les processus clés de dégradation des terres au niveau national. Par exemple, le Bhoutan a utilisé le jeu de données de couverture terrestre par défaut, mais a appliqué ses propres approches de reclassification pour s’assurer que les zones arbustives étaient explicitement représentées. Au Bhoutan, l’envahissement par les ligneux a été identifié comme un processus de dégradation important, nécessitant la différenciation des zones arbustives des forêts. Après avoir évalué diverses options de reclassification, les experts ont adopté une légende à sept classes qui inclut les zones arbustives tout en fusionnant les zones humides avec les masses d’eau, car les zones humides du Bhoutan n’étaient pas bien cartographiées dans l’ensemble de données de l’ESA-CCI.

Vous trouverez plus d’informations sur ces exemples et d’autres dans le chapitre intitulé « Trends in Land Cover » de la publication The Land Story (CNULCD, 2024).

Une fois la légende de couverture terrestre appropriée identifiée, les Parties doivent cliquer sur l’une des options permettant de répondre à la question de savoir si les sept classes de couverture terrestre de la CNULCD sont suffisantes pour suivre les principaux processus de dégradation. Si un pays sélectionne « Non », il doit remplir le tableau SO1-1.T2 en indiquant ses classes nationales de couverture terrestre et en précisant leur correspondance avec les sept classes de couverture terrestre par défaut de la CNULCD. Les pays sont vivement encouragés à établir la légende en utilisant un nombre limité de classes pertinentes et à ne pas dépasser 15 classes de couverture au total. Cela facilitera la gestion des comptes rendus, réduira le risque de problèmes de performance au niveau du navigateur web et limitera le nombre de transitions à décrire et à déclarer à l’étape 3. En référence au Guide des bonnes pratiques pour l’indicateur 15.3.1 des ODD, et de son addendum associé, la légende devrait être la suivante :

• Capable de détecter les transitions de dégradation identifiées comme significatives ;

• Exploitable, c’est-à-dire que les données d’observation disponibles permettent de distinguer les classes indiquées dans la légende ; et

• Complète, de sorte que l’ensemble du territoire national puisse être classé selon les catégories de la légende et faire l’objet d’un suivi dans le temps.

Dans la mesure du possible, la CNULCD encourage les Parties à utiliser le langage méta de la couverture terrestre (LCML) de l’Organisation des Nations unies pour l’alimentation et l’agriculture (FAO)[2], qui propose une approche structurée de la définition et de l’interprétation de la couverture terrestre. Le LCML constitue le fondement conceptuel et structurel de diverses classifications de la couverture terrestre, notamment la légende de la couverture terrestre utilisée par les produits CCI-LC de l’ESA.

Le tableau 8 montre la conversion effectuée entre la légende par défaut de la CNULCD et la légende CCI-LC de l’ESA.

Tableau 8. Reclassification par défaut de la légende de la couverture terrestre de l’Initiative sur le changement climatique de l’Agence spatiale européenne par rapport aux sept catégories de couverture terrestre nécessaires pour présenter des comptes rendus au titre de la CNULCD

CNULCD		Initiative sur le changement climatique de l’Agence spatiale européenne
Code	Étiquette	Code	Étiquette
1	Zones arborées	50	Couvert arboré, feuillus, plante à feuilles persistantes, fermé à ouvert (> 15 %)
		60	Couvert arboré, feuillus, décidus, fermé à ouvert (> 15 %)
		61	Couvert arboré, feuillus, décidus, fermé (> 40 %)
		62	Couvert arboré, feuillus, décidus, ouvert (15 à 40 %)
		70	Couvert arboré, conifères, plante à feuilles persistantes, fermé à ouvert (> 15 %)
		71	Couvert arboré, conifères, plante à feuilles persistantes, fermé (> 40 %)
		72	Couvert arboré, conifères, plante à feuilles persistantes, ouvert (15 à 40 %)
		80	Couvert arboré, conifères, décidus, fermé à ouvert (> 15 %)
		81	Couvert arboré, conifères, décidus, fermé (> 40 %)
		82	Couvert arboré, conifères, décidus, ouvert (15 à 40 %)
		90	Couvert arboré, forêts mixtes (feuillus et conifères)
		100	Mosaïque d’arbres et d’arbustes (> 50 %) / couvert herbacé (< 50 %)
2	Prairies	110	Mosaïque de couvert herbacé (> 50 %) / arbres et arbustes (< 50 %)
		120	Formations arbustives
		121	Formations arbustives de plantes à feuilles persistantes
		122	Formations arbustives de décidus
		130	Prairie
		140	Lichen et mousses
		151	Arbres clairsemés (< 15 %)
		152	Arbustes clairsemés (< 15 %)
		153	Couvert herbacé clairsemé (< 15 %)
3	Terres cultivées	10	Cultures, pluviales
		11	Couvert herbacé
		12	Couvert d’arbres ou d’arbustes
		20	Terres cultivées, irriguées ou inondées
		30	Mosaïque de terres cultivées (> 50 %) / végétation naturelle (arbres, arbustes, couvert herbacé) (< 50 %)
		40	Mosaïque de végétation naturelle (arbres, arbustes, couvert herbacé) (> 50 %) / terres cultivées (< 50 %)
4	Zones humides	160	Couvert arboré, aquatique ou régulièrement inondé par des eaux douces ou saumâtres
		170	Couvert arboré, aquatique, régulièrement inondé par des eaux salines ou saumâtres, mangroves
		180	Arbustes ou couvert herbacé, inondé, eaux douces/saumâtres
5	Surfaces artificielles	190	Zones urbaines
6	Autres terres	200	Zones nues
		201	Zones nues consolidées
		202	Zones nues non consolidées
		220	Neiges éternelles et glaciers
7	Masses d’eau	210	Masses d’eau

Les Parties sont invitées à fournir des informations générales, une justification du choix de leurs classes de couverture du sol ainsi que toute autre information pertinente dans le champ « Commentaires » situé sous le tableau.

Étape 3 : Création d’une matrice de transition

Note

Domaines connexes dans la plateforme PRAIS 4 : tableaux OS1-1.T3

Une fois que la légende de la couverture terrestre appropriée a été identifiée, les changements de couverture terrestre peuvent être associés plus clairement aux processus conduisant à la dégradation et à l’amélioration des terres. En définissant une matrice de transition, les Parties doivent déterminer quels changements de couverture terrestre et quels processus sont susceptibles d’entraîner une dégradation, une amélioration ou l’absence de changement (stabilité) des terres.

Le tableau 9 présente un exemple de matrice de transition pour les classes de couverture terrestre définies par défaut dans la Convention des Nations unies sur la lutte contre la désertification (CNULCD). Cette matrice propose des interprétations des changements de couverture terrestre susceptibles d’entraîner une dégradation, une amélioration ou une stabilisation des terres. Les Parties pourraient utiliser cette matrice comme cadre préliminaire, à évaluer et à adapter dans le cadre d’un processus participatif associant les différentes Parties prenantes et tenant compte des conditions nationales et locales.

Par souci d’exhaustivité, les masses d’eau sont également incluses dans la matrice, bien que le compte rendu se concentre sur la superficie totale des terres émergées aux fins du calcul de l’indicateur 15.3.1 de l’ODD. Toutes les transitions liées aux masses d’eau sont définies comme « stables » par défaut, mais les Parties peuvent modifier ces valeurs si des changements dans l’étendue des masses d’eau au cours de la période de référence ou de la période de compte rendu ont eu un impact significatif sur la couverture terrestre. Il convient de noter que tout changement dans l’étendue des masses d’eau intérieures affecte la superficie totale des terres émergées, qui doit être ajustée en conséquence.

Tableau 9. Exemple de matrice des transitions de la couverture terrestre reposant sur les sept catégories de couverture terrestre de la CNULCD

	CLASSIFICATION FINALE
	Zones arborées	Prairie	Terres cultivées	Zone humide	Surfaces artificielles	Autres terres	Masses d’eau
CATÉGORIE D’ORIGINE
Zones arborées	Stable	Perte de végétation	Déforestation	Inondation	Déforestation	Perte de végétation	Stable
Prairie	Reboisement	Stable	Expansion agricole	Inondation	Expansion urbaine	Perte de végétation	Stable
Terres cultivées	Reboisement	Recul de l’agriculture	Stable	Inondation	Expansion urbaine	Perte de végétation	Stable
Zone humide	Empiétement d’espèces ligneuses	Drainage des zones humides	Drainage des zones humides	Stable	Drainage des zones humides	Drainage des zones humides	Stable
Surfaces artificielles	Reboisement	Établissement de la végétation	Expansion agricole	Création de zones humides	Stable	Recul des établissements humains	Stable
Autres terres	Reboisement	Établissement de la végétation	Expansion agricole	Création de zones humides	Expansion urbaine	Stable	Stable
Masses d’eau	Stable	Stable	Stable	Stable	Stable	Stable	Stable

Note

Les processus de changement de l’occupation des sols sont codés par couleur : amélioration (vert), stabilité (jaune) ou dégradation (violet). Les transitions peu probables sont indiquées en italique. Il convient de noter qu’il s’agit d’un exemple de matrice de transition et qu’elle ne doit pas être interprétée comme pouvant être adoptée telle quelle par les pays sans tenir compte des conditions locales et des principaux processus de dégradation.

En fonction de la légende de la couverture terrestre sélectionnée à l’étape 2, les Parties devront fournir leur interprétation des transitions de la couverture terrestre en utilisant le tableau OS1-1.T3 pour les classes de couverture terrestre par défaut de la CNULCD ou les classes de couverture terrestre nationales.

Le tableau OS1-1.T3 offre la possibilité de fournir une matrice de transition couvrant la totalité de la superficie du pays ou jusqu’à cinq matrices de transition spécifiques à une région. Cela peut s’avérer utile lorsqu’un pays compte plus d’une écorégion et que les transitions varient d’une région à l’autre. Voir l’encadré 2 pour un exemple de pays ayant adopté cette approche dans le compte rendu 2022. Si cette option est choisie, les Parties doivent donner à chaque région ajoutée un nom unique et télécharger un fichier vectoriel délimitant la frontière régionale. Les transitions de couverture terrestre pertinentes pour chaque région doivent ensuite être définies. La superficie combinée des matrices de transition spécifiques à chaque région doit correspondre à la superficie totale du pays. Ces calculs doivent être effectués en dehors de PRAIS dans Trends.Earth ou dans un autre environnement informatique.

La plateforme PRAIS 4 intègre des fonctions permettant de modifier les données par défaut de la matrice de transition et d’attribuer un signe « – » ou « + » à chaque transition, selon qu’elle entraîne une dégradation ou une amélioration des terres au regard du contexte national. Toutefois, si l’on choisit de modifier la matrice de transition par défaut (c’est-à-dire le tableau OS1-1.T3), celle-ci doit d’abord être modifiée dans Trends.Earth afin que les transitions déclarées puissent être intégrées dans les calculs des résultats de l’OS 1-1 et de l’indicateur 15.3.1 des ODD. La simple modification de la matrice de transition dans PRAIS 4 n’entraînera pas de recalcul des données spatiales pour l’OS 1-1.

Encadré 2. Définir la transition régionale

En Équateur, les experts ont développé une méthodologie d’évaluation de la couverture terrestre qui a divisé le pays en zones homogènes, chacune ayant des caractéristiques environnementales distinctes (figure 2). La répartition proposée comprend :

• Litoral Seco : zones à régime d’humidité ustique ou aride.

• Litoral Húmedo : forêts à feuilles persistantes de l’ouest montagneux andin à la côte pacifique.

• Altoandino : glaciers, páramos et écosystèmes de haute altitude (zones bioclimatiques nival et subnival).

• Valles Interandinos : écosystèmes des vallées interandines, à l’exclusion de l’Altoandino et du Litoral Seco.

• Amazonie : forêts à feuilles persistantes de l’est de la cordillère des Andes au bassin de l’Amazone.

_Figure 2. L’Équateur a défini six écorégions sous-nationales pour lesquelles des matrices de transition spécifiques ont été établies.

Une fois les écorégions définies, une matrice de transition spécifique à chaque zone a été établie en tenant compte de l’expertise locale et des contributions des Parties prenantes. Ces matrices de transition spécifiques à chaque zone ont permis d’évaluer les changements de la couverture terrestre dans leur contexte écologique et socio-économique, plutôt que d’appliquer une classification uniforme à l’ensemble du pays. Enfin, les résultats de chaque région ont été intégrés pour fournir une évaluation au niveau national qui reflète les réalités locales tout en maintenant la cohérence dans le suivi du NDT et de l’indicateur 15.3.1 des ODD.

On trouvera un autre exemple d’adaptation de la matrice de transition dans le chapitre intitulé « Trends in Land Cover » de la publication The Land Story (UNCCD, 2024)

Étape 4 : Évaluer les données disponibles sur la couverture terrestre

Note

Domaines connexes dans la plateforme PRAIS 4 : tableaux OS1-1.T4

La CNULCD fournit des données par défaut sur l’étendue de la couverture terrestre dans la plateforme PRAIS 4 afin d’alléger le fardeau du compte rendu. Ces données par défaut comprennent un ensemble de données à une résolution spatiale de 300 m :

• couverture terrestre mondiale dérivée du dernier ensemble de données CCI-LC de l’ESA.

Les Parties qui choisissent d’utiliser une autre source de données nationales peuvent saisir les valeurs annuelles nationales correspondantes dans le tableau OS1-1.T4. Pour modifier ce tableau, les Parties doivent cliquer sur le bouton « Données nationales » situé au-dessus du tableau. Les métadonnées de base, telles que décrites à l’annexe II, relatives aux ensembles de données à utiliser doivent être fournies dans le formulaire « Sources de données » qui s’ouvre lors de la sélection de l’option « Modifier les sources de données ».

Deux autres ensembles de données sont disponibles à une résolution spatiale de 30 m et sont potentiellement utiles pour les comptes rendus des petits États insulaires en développement (PEID) :

• La couverture terrestre du Global Land Analysis and Discovery (GLAD) (disponible pour les années 2000, 2005, 2010, 2015 et 2020)

• Couverture terrestre GLC_FCS30D (disponible tous les cinq ans de 1985 à 2000, puis annuellement jusqu’en 2022)

Pour aider les PEID à sélectionner la carte d’occupation des sols la plus appropriée, l’outil de comparaison de l’occupation des sols pour les petits États insulaires en développement[3] facilite la comparaison des ensembles de données à haute résolution spatiale, la génération de masques d’accord-désaccord et la génération de matrices de transition, entre autres.

Toutefois, les Parties peuvent communiquer leurs estimations en utilisant d’autres données nationales sur la couverture terrestre si elles répondent aux spécifications énumérées dans le tableau 10.

Les Parties doivent communiquer l’étendue annuelle de la couverture terrestre (en km2) par classe de couverture terrestre pour l’année initiale et l’année finale au cours de la période de référence et de la période de déclaration dans OS1-1.T4, ainsi que pour l’année 2019, qui est utilisée dans l’évaluation de l’état de l’indicateur 15.3.1 de l’ODD pour 2019. Veuillez noter qu’en raison de l’absence de données par défaut sur la couverture terrestre pour la dernière année de la période de référence (2023), l’année disponible la plus proche (2022) est pré-remplie dans la ligne 2023.

Tableau 10.Spécifications des données sur l’occupation des sols pour l’indicateur OS 1-1

Élément	Spécifications
	Données par défaut (ensemble de données sur le couvert terrestre de l’Initiative sur le changement climatique [CCI-LC] de l’Agence spatiale européenne [ESA])	Données nationales
Type de dégradation	D’après les images satellites d’AVHRR, de SPOT, de PROBA-V et de Sentinel-3	Images satellites d’une résolution plus fine tirées de sources nationales et internationales, images aériennes ou observations sur le terrain et statistiques nationales/provinciales.
Classification :	36 classes de couverture terrestre fondées sur le système de classification de la couverture du sol (LCCS, de l’anglais « Land Cover Classification System ») de la FAO. Aux fins des comptes rendus, les 36 classes CCI-LC de l’ESA sont mises en correspondance avec les sept catégories de la CNULCD (voir le tableau 8 du présent document pour les règles de correspondance).	Une classification de la couverture terrestre compatible avec les sept classes par défaut de la CNULCD décrites à l’étape 1. Idéalement, la légende est basée sur la méthodologie FAO LCCS/Langage méta de couverture des terres (LCML). Toutefois, la légende doit être concise et n’inclure que les classes de couverture terrestre pertinentes pour les processus de dégradation des terres signalés.
Couverture temporelle	Données annuelles de l’année 2000 à l’année 2022 (l’année 2023 n’est pas disponible auprès des fournisseurs de données au moment de la publication de ce manuel).	Le minimum requis est de disposer de données à intervalles réguliers, à savoir 2000, 2015, 2019 et 2023, ou l’année disponible la plus proche.
Ségrégation spatiale	300 mètres (m)	La résolution spatiale souhaitée est de 100 mètres ou plus fine. Si de telles données ne sont pas disponibles, il est recommandé d’utiliser les données par défaut ou des données présentant une résolution plus élevée que les données par défaut (300 m).
Exactitude	74 %	Afin de se conformer à la qualité des données du produit par défaut relatif à la couverture terrestre, il est recommandé de garantir un degré d’exactitude global de la cartographie d’au moins 74 %.
Métadonnées	Des métadonnées sont automatiquement générées s’agissant des données par défaut tirées de Trends.Earth.	Une liste des métadonnées minimales exigées figure à l’annexe II jointe au présent document.

Étape 5 : Déterminer l’ampleur de la dégradation de la couverture terrestre

Note

Domaines connexes dans la plateforme PRAIS 4 : tableaux OS1-1.T5 et OS1-1.T7

La ligne de base constitue le point de référence par rapport auquel l’évolution de l’étendue de la dégradation de la couverture terrestre est comparée au cours des périodes de compte rendu suivantes. La détermination de l’étendue de la dégradation de la couverture terrestre nécessite les trois actions suivantes :

• comparer la couverture terrestre de la dernière année de la période de référence (l’année de référence, c’est-à-dire 2015) à celle de l’année initiale (2000) pour estimer ce qui a changé (en termes de transitions de la couverture terrestre),

• calculer la variation nette de la superficie par classe de couverture terrestre,

• déduire l’état de dégradation des terres sur la base de la matrice de transition.

L’utilisation d’une base de référence cohérente est extrêmement importante car elle affecte les résultats des calculs de changement entre la base de référence et les périodes de compte rendu. Ces changements sont utilisés pour suivre les progrès des Parties sur le OS 1-1.

Les estimations nationales par défaut du changement de la couverture terrestre et de la dégradation de la couverture terrestre pour la période de référence sont disponibles dans les tableaux OS1-1.T5 et OS1-1.T7 de PRAIS 4, respectivement. Ces estimations peuvent être acceptées, ajustées ou remplacées par des données nationales, selon le cas. Des commentaires doivent être inscrits dans la case prévue à cet effet pour justifier la modification ou le remplacement des données par défaut. Les pays qui choisissent d’utiliser des données nationales sont encouragés à utiliser Trends.Earth pour la préparation, l’analyse et le transfert de leurs données vers PRAIS 4. Trends.Earth comprend des outils permettant d’estimer automatiquement les changements de couverture terrestre et la dégradation de la couverture terrestre.

Étape 6 : Estimation de la dégradation de la couverture terrestre pour la période couverte par le compte rendu

Note

Domaines connexes dans la plateforme PRAIS 4 : tableaux OS1-1.T6 et OS1-1.T7

Les estimations nationales par défaut de la modification de la couverture terrestre et de la dégradation de la couverture terrestre pour la période de référence sont disponibles dans les tableaux OS1-1.T6 et OS1-1.T7, respectivement. Ces estimations sont calculées en comparant la couverture terrestre de l’année disponible la plus récente de la période de déclaration (c’est-à-dire idéalement 2023, mais 2022 pour les données par défaut) avec celle de l’année initiale de la période de déclaration (2016). Ces estimations peuvent être acceptées, ajustées ou remplacées par des données nationales, selon le cas.

Si les estimations par défaut ne sont pas acceptées, les Parties peuvent, en utilisant les données sélectionnées, la légende et la matrice de transition, produire des estimations nationales de (i) changement de couverture terrestre ; (ii) dégradation de la couverture terrestre ; (iii) amélioration de la couverture terrestre ; et (iv) pas de changement (stable) pour la période de référence grâce à Trends.Earth et importer les résultats sur la plateforme PRAIS 4, où les cartes correspondantes peuvent être créées.

Les Parties sont invitées à fournir des informations générales, un commentaire sur la manière dont le changement et la dégradation de la couverture terrestre ont été calculés et toute autre information pertinente dans le champ de commentaires situé sous les tableaux.

Étape 7 : Vérifier les résultats

L’interprétation par télédétection des changements de la couverture terrestre varie considérablement à travers le monde, fortement influencée par les conditions climatiques dominantes et les pratiques de gestion des terres. Cela peut affecter la fiabilité de l’application des estimations des sources de données mondiales aux zones locales et nécessite des contributions d’experts nationaux pour identifier et mettre en évidence les situations où le niveau de confiance des résultats obtenus pourrait être faible. Par conséquent, les Parties doivent identifier toutes les situations faussement positives et négatives et les signaler dans les formulaires OS 1-4 (indicateur SDG 15.3.1). Cet apport contribuerait à une évaluation qualitative de la fiabilité des estimations.

Étape 8 : Enregistrer le formulaire et le mettre à disposition pour examen

La plateforme du système PRAIS 4 permet de déclarer des informations quantitatives sur la couverture terrestre, les changements de la couverture terrestre et la dégradation de la couverture terrestre. En l’absence de données plus exactes et détaillées au niveau national, les Parties peuvent officiellement soumettre les estimations par défaut à la CNULCD. Si les estimations ont été produites à partir des données nationales, les Parties doivent fournir les éléments suivants :

• une description de la légende et de la matrice des transitions ;

• les ensembles de données nationaux sur le couvert terrestre pour la période de référence et la période considérée ;

• des informations sur les modifications de la couverture terrestre, y compris une matrice de modification de la superficie de la couverture terrestre et un ensemble de données spatiales ou une carte indiquant les zones sujettes à la dégradation, à l’amélioration ou à l’absence de changement sur la base des données relatives à la couverture terrestre.

Les informations sur la couverture terrestre, les changements de la couverture terrestre et la dégradation de la couverture terrestre doivent être communiquées en km2 pour l’ensemble du pays.

Si les jeux de données par défaut ont été remplacés par des données nationales de couverture terrestre, les pays sont encouragés à télécharger les données géospatiales pertinentes dans PRAIS 4. Toutes les données spatiales téléchargées dans le système doivent être accompagnées de métadonnées appropriées décrivant les données spatiales, comme indiqué dans le formulaire de source de données et décrit plus en détail dans l’annexe II de ce manuel.

Des cartes par défaut, ou des cartes générées dans Trends.Earth à l’aide des données nationales, représentant la couverture terrestre, l’évolution de la couverture terrestre et la dégradation de la couverture terrestre pour la période de référence et la période considérée, sont mises à disposition sur la plateforme du système PRAIS 4. Plus précisément, les cartes suivantes seront disponibles en ligne :

• une carte de la couverture terrestre pour la première année de la période de référence (2000) ;

• une carte de la couverture terrestre pour la dernière année de la période de référence (2015) ;

• une carte de la couverture terrestre pour l’année considérée la plus récente ;

• les changements de la couverture terrestre pendant la période de référence ;

• les changements de la couverture terrestre pendant la période du compte rendu ;

• la dégradation de la couverture terrestre pendant la période de référence ;

• la dégradation de la couverture terrestre pendant la période du compte rendu.

Les Parties sont également invitées à soumettre des récits sur les méthodes et les processus utilisés et à rendre compte des cas particuliers et des questions en utilisant le champ « Commentaires généraux ».

Une fois le formulaire rempli et vérifié par les Parties, il doit être marqué comme « En cours d’examen » puis enregistré. Une fois que la CNULCD a achevé son examen et que les Parties ont donné suite à toutes les observations formulées, le formulaire peut être marqué comme « Finalisé » puis enregistré.

1.1.4. Dépendances

Les données relatives à la couverture terrestre ne servent pas seulement à présenter des comptes rendus sur l’OS 1-1, mais aussi à stratifier les indicateurs relatifs à la productivité des terres et au carbone organique du sol (OS 1-2 et 1-3). Elles constituent également l’un des sous-indicateurs utilisés pour calculer la proportion de terres dégradées par rapport à la superficie totale des terres émergées (OS 1-4).

Les Parties doivent également noter que si une légende de couverture terrestre personnalisée est rapportée dans l’indicateur OS1-1, les mêmes classes de couverture terrestre personnalisée peuvent être utilisées pour rapporter des informations sur les indicateurs OS1-2 et OS1-3.

La superficie totale déclarée dans le tableau CP-1.T1 sert de base au calcul des éléments de compte rendu ultérieurs dans les OS, qui seront répertoriés comme dépendant du tableau CP-1.T1 dans la section correspondante de ce manuel de compte rendu. Pour l’indicateur de compte rendu OS1-1, le champ « Pourcentage de la superficie totale du pays » dans le tableau de compte rendu OS1-1.T7 dépend de la superficie totale du pays déclarée dans le tableau CP-1.T1.

1.1.5. Difficultés

Disponibilité et qualité des données

• Les ensembles de données GLAD et GLC_FCS30D, d’une résolution spatiale de 30 m, fournis dans Trends. Earth et décrits dans le GPG Addendum devraient faire l’objet d’une évaluation de leur pertinence par les petits États insulaires en développement (PEID) et les pays montagneux, car ceux-ci ont besoin de données à la résolution spatiale la plus élevée. La résolution spatiale des données par défaut peut ne pas toujours être adaptée pour représenter avec précision la couverture terrestre et ses évolutions au niveau national pour ces zones ou ces pays. Compléter ou affiner l’analyse des données internationales à l’aide de données à l’échelle locale, si elles sont disponibles, peut contribuer à améliorer la qualité et la fiabilité des résultats.

• Aux fins de l’analyse et de la déclaration de l’évolution de la couverture terrestre, il est essentiel de disposer de données cohérentes (c’est-à-dire de données tirées de la même source au moyen de la même technique de traitement) sur une longue période ; ce point constitue souvent une difficulté au niveau tant national qu’international.

• La validation des données nationales sur la couverture du sol peut nécessiter des vérifications sur le terrain, notamment en collaboration avec des experts locaux. Cette démarche peut s’avérer longue et coûteuse. Une validation réalisée à l’aide de différentes méthodes et techniques (par exemple, des échantillons de travaux sur le terrain combinés à des photographies aériennes existantes ou à des images gratuites en haute résolution disponibles sur Google Earth) pourrait réduire considérablement les coûts et les ressources mobilisées.

Classification de la couverture terrestre

• Les légendes nationales relatives à la couverture du sol et les matrices de transition régionales permettent peut-être de mieux rendre compte des processus de dégradation locaux et des transitions de la couverture du sol, mais elles risquent d’augmenter le nombre de transitions possibles à décrire jusqu’à un niveau ingérable. S’il est important d’inclure les principales transitions de la couverture du sol dans un pays, il convient toutefois de trouver un équilibre entre la précision et la facilité de gestion des informations.

• Les cartes et données nationales existantes relatives à la couverture terrestre doivent être converties selon les sept classes définies par la CNULCD. Le regroupement nécessaire des classes de couverture terrestre en ces sept classes de la CNULCD peut entraîner une certaine dégradation de la qualité des données d’origine. La documentation des incertitudes et des généralisations appliquées pour harmoniser les données avec les normes internationales peut éclairer le processus de conversion et contribuer à la précision des résultats.

• Les informations relatives à la couverture terrestre fournies à la CNULCD doivent être cohérentes dans le temps ; toute modification de la méthodologie de classification de la couverture terrestre nécessite un nouveau calcul des estimations nationales précédemment communiquées.

1.1.6. Résumé (principales étapes)

Les principales étapes à suivre pour présenter des comptes rendus sur les changements de la couverture terrestre sont les suivantes :

1. Identifiez les principaux processus de dégradation des terres par le biais du processus consultatif approprié et insérez les résultats dans le tableau OS1-1.T1.

2. Sélectionnez une légende de couverture terrestre, en veillant à ce qu’elle soit compatible avec la légende par défaut de la CNULCD. Insérez la légende dans le tableau OS1-1.T2 si elle diffère de la légende par défaut de la CNULCD.

3. Générez une ou plusieurs matrices de transition. Pour chaque transition de la couverture terrestre, indiquez si elle est susceptible d’entraîner une dégradation, une amélioration ou une stabilisation des conditions. Les Parties peuvent fournir une matrice de transition couvrant la totalité de la superficie du pays ou jusqu’à cinq matrices de transition spécifiques à une région. La superficie combinée des matrices de transition spécifiques à chaque région doit correspondre à la superficie totale du pays. Inscrivez ces informations dans le tableau OS1-1.T3.

4. Sélectionnez les données de couverture terrestre à utiliser : assurez-vous de la conformité avec les spécifications minimales énumérées dans le tableau 10.

5. Déterminez l’étendue de référence de la dégradation de la couverture terrestre en utilisant les données sélectionnées, la légende et la matrice de transition pour la période de référence 2000-2015. Si des données nationales sur la couverture terrestre sont utilisées, effectuez les calculs dans Trends.Earth et saisissez ces informations dans les tableaux OS1-1.T5 et OS1-1.T7.

6. Estimez la dégradation de la couverture terrestre au cours de la période de référence en utilisant les données sélectionnées, la légende et la matrice de transition pour la période de référence. Si des données nationales sur la couverture terrestre sont utilisées, effectuez les calculs dans Trends.Earth et saisissez ces informations dans les tableaux OS1-1.T6 et OS1-1.T7.

7. Vérifiez les résultats : il est recommandé que les estimations de la couverture terrestre et de la dégradation des terres soient vérifiées par les autorités nationales concernées afin d’évaluer l’exactitude des résultats et d’identifier toute situation faussement positive ou négative qui peut être rapportée dans les formulaires OS 1-4 (indicateur ODD 15.3.1).

8. Enregistrez le formulaire et mettez-le à disposition pour examen* : vérifiez l’exactitude des informations quantitatives saisies dans le compte rendu et incluez les informations narratives sur les méthodes et les processus utilisés dans les différents champs de commentaires fournis. Ensuite, les données et le texte justificatif doivent être marqués comme étant « En cours d’examen » et sauvegardés, ce qui les rend disponibles pour examen par la CNULCD.

1.1.7. Ressources supplémentaires

• UNCCD, (2024), The Land Story: Country experiences with reporting on land degradation and drought, Chapter: Trends in Land Cover (https://www.unccd.int/resources/publications/land-story-country-experiences-reporting-land-degradation-and-drought)

• Di Gregorio, A., & Jansen, L.J.M. (2016). Land cover classification system (LCCS). Classification concepts and user manual for software version 3.0. Rome : FAO (https://www.fao.org/geospatial/resources/tools/land-cover-toolbox/en/).

• Using land-cover information to monitor progress on Sustainable Development Goal 15, FAO eLearning Course (2024) (https://elearning.fao.org/course/view.php?id=1098)

1.2. OS 1-2 – Évolution de la productivité des terres ou de leur exploitation

1.2.1. Introduction

La productivité des terres correspond à la capacité de production biologique des terres : elle constitue la principale source d’aliments, de fibres et de combustibles qui assurent la subsistance des êtres humains. La méthodologie de la CNULCD visant à estimer la proportion de terres dégradées par rapport à la superficie totale des terres (c’est-à-dire l’indicateur 15.3.1 des ODD) utilise les variations de la productivité des terres comme indicateur des variations à long terme de la santé et de la capacité de production des terres. La productivité des terres reflète les effets nets des changements dans le fonctionnement des écosystèmes sur la croissance des plantes et de la biomasse.

La productivité des terres est calculée à partir de données d’observation de la Terre représentant la productivité primaire nette (PPN). Les indices de végétation, tels que l’indice de végétation par différence normalisée (NDVI) ou l’indice de végétation amélioré (EVI), sont souvent utilisés comme indicateurs de la PPN.

Le principal résultat du processus de compte rendu relatif à l’indicateur OS 1-2 est un ensemble d’estimations officiellement vérifiées portant sur l’ampleur de cinq catégories de trajectoires persistantes de productivité des sols au sein de chaque type de couverture terrestre, ainsi que sur leur importance en termes de dégradation des terres.

Bien que les tendances en matière de productivité des terres pour la période de référence précédente (2016-2019) ne soient pas requises dans le présent rapport, elles seront nécessaires pour estimer l’indicateur 15.3.1 des ODD pour la période 2016-2019 en lien avec l’OS1-4. Par conséquent, les pays sont encouragés à estimer les tendances de la productivité des terres pour les trois périodes (à savoir la période de référence et les deux périodes de référence) afin de garantir la cohérence des comptes rendus relatifs à l’ODD 15.3.1.

Les comptes rendus nationaux sont facilités par la fourniture de données par défaut dérivées de sources de données mondiales disponibles, à savoir l’ensemble de données Trends.Earth Land Productivity Dynamics (LPD).

1.2.2. Conditions préalables à la présentation de comptes rendus

• Une lecture approfondie des sections 1 et 3 de l’Addendum au guide des bonnes pratiques pour l’indicateur 15.3.1 des ODD : Proportion of land that is degraded over total land area (version 2), qui détaille un certain nombre d’approches méthodologiques permettant de calculer les variations de la productivité des terres ;

• Familiarité avec le chapitre 4 du Guide des bonnes pratiques pour l’indicateur 15.3.1 des ODD qui donne un aperçu de la productivité des terres et détaille une méthodologie qui peut être utilisée pour estimer les changements de productivité des terres ;

• Données conformes aux spécifications figurant dans le tableau 11 ci-dessous ;

• Un groupe d’experts nationaux officiellement désignés par les autorités nationales pour vérifier la cohérence des données par défaut relatives à la productivité des terres par rapport à la situation sur le terrain, ou pour élaborer et mettre en œuvre une méthodologie sur mesure permettant d’estimer les trois indicateurs de productivité des terres si les données nationales sont préférées aux données par défaut. Parmi les institutions clés peuvent figurer l’office national de statistique d’un pays, le ministère de l’Environnement, le ministère de l’Agriculture, le centre de télédétection, ainsi que des universités et des centres de recherche.

1.2.3. Cycle de présentation des comptes rendus et procédure étape par étape

La procédure de compte rendu étape par étape est décrite ci-après. Si les Parties décident d’utiliser les données par défaut, les étapes 1 à 7 ne sont pas nécessaires.

Étape 1 : Sélectionner la légende de couverture terrestre pour stratifier la productivité des sols

Si une légende de couverture terrestre personnalisée a été rapportée dans OS1-1.T2, les Parties doivent répondre à une première question dans le formulaire. Elles doivent décider si elles veulent stratifier cet indicateur en utilisant les sept classes de couverture terrestre de la CNULCD ou la légende de couverture terrestre personnalisée utilisée pour le compte rendu OS1-1.

Remarque : si vous répondez « Oui », les tableaux suivants seront mis à jour dynamiquement avec les noms des classes de couverture terrestre personnalisées, qui remplaceront les sept classes par défaut de la CNULCD.

Étape 2 : Sélectionner le jeu de données d’observation de la Terre

La CNULCD fournit des données par défaut provenant de l’ensemble de données LPD de Trends.Earth. Ce jeu de données LPD est dérivé des données MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectrometer), qui intègrent des observations NDVI à une résolution de 250 mètres (m) sur des périodes de 16 jours entre 2001 et aujourd’hui.

Deux ensembles de données alternatifs, le LPD du CCR et le LPD FAO-WOCAT, sont disponibles via Trends.Earth. Les Parties peuvent évaluer et utiliser ces ensembles de données ou d’autres, à condition qu’ils répondent aux spécifications énumérées dans le tableau 11 ci-dessous. L’application GLOBAL LPD Comparison App, disponible via Google Earth Engine, peut être utilisée par les Parties à cette fin. Par exemple, lors du processus de compte rendu de 2022, le Bhoutan a utilisé cet outil pour comparer une série de cartes de productivité des terres générées à partir de données d’observation de la Terre, mais selon des approches algorithmiques différentes. Au cours d’un atelier participatif, les participants ont examiné les différentes cartes et, en mettant en commun leurs connaissances d’experts et les résultats de l’analyse, ils ont pu choisir la carte qui correspondait le mieux à la situation connue dans le pays. Cet exemple est décrit plus en détail dans The Land Story (CNULCD, 2024).

Les Parties peuvent également générer leurs propres séries chronologiques d’indices de végétation et, par conséquent, leurs propres ensembles de données d’entrée LPD directement à partir d’images satellites. Deux applications supplémentaires déployées sur Google Earth Engine peuvent être utilisées pour visualiser d’autres paramétrages du LPD : l’application LPD en temps réel et la version haute résolution pour les PEID. La section 3.2 de l’addendum au Guide des bonnes pratiques fournit des informations et des conseils complets sur la sélection des ensembles de données d’entrée LPD et des algorithmes LPD.

Tableau 11. Spécifications relatives aux données de l’indicateur OS 1-2

Élément	Spécifications
	Données par défaut (ensemble de données « Trends.Earth Land Productivity Dynamics (LPD) »)	Données nationales
Données entrantes Données nécessaires pour produire des estimations de la productivité des terres sur la base des trois paramètres décrits à l’étape 5	Séries temporelles d’images satellitaires MODIS quotidiennes utilisées pour calculer l’indice de végétation par différence normalisée (NDVI) (MOD13Q1) composées pour des périodes de 10 jours (nécessaires pour générer les données LPD de Trends.Earth).	Séries temporelles de l’indice de végétation approprié dérivé d’images satellitaires comportant au moins une bande spectrale rouge et une bande spectrale proche infrarouge.
Données sortantes Produits maillés résultant de l’analyse et de la combinaison des trois mesures décrites à l’étape 5	Cinq classes de trajectoires persistantes de productivité des terres et de données maillées sur la dégradation de la productivité des terres pour la période de référence (2000-2015) et la période de référence (2008-2023).	Cinq classes de trajectoires persistantes de productivité des terres et de données maillées sur la dégradation de la productivité des terres pour la période de référence (2000-2015) et la période de référence (2008-2023).
Classification	Cinq catégories de trajectoires persistantes de la productivité des terres et une catégorie pour les superficies ne présentant aucune donnée valide sur la productivité des terres : En déclin Résolution modérée Stable mais sous pression Stable En hausse Aucune donnée	Six classes compatibles avec celles utilisées par le LPD Trends.Earth : En déclin Résolution modérée Stable mais sous pression Stable En hausse Aucune donnée
Résolution spatiale	250 m	Une résolution spatiale de 250 m est recommandée si des données à une résolution plus fine ne sont pas disponibles.
Qualité	Précisée dans les métadonnées de l’ensemble de données. Globalement, le degré d’exactitude évalué de l’ensemble de données est supérieur à 80 %.	Afin de respecter les critères de qualité des données du jeu de données par défaut, il est recommandé de veiller à ce que la précision globale du mappage soit d’au moins 80 %.
Métadonnées	Des métadonnées sont automatiquement générées s’agissant des données par défaut.	Le contenu minimal des métadonnées en fonction des champs obligatoires est indiqué à dans Annexe II.

Étape 3 : Sélectionner un indice de productivité

Il est recommandé d’utiliser le NDVI en tant qu’indice par défaut en l’absence de données probantes indiquant qu’un autre indice est mieux adapté au paysage du pays concerné. Bien que le NDVI soit l’indice de végétation le plus largement utilisé et le plus connu, il présente des limites : il peut être sensible aux variations des conditions du sol et il tend à la saturation en présence de niveaux élevés de couverture végétale et de biomasse. Ces limites peuvent réduire le degré d’exactitude des modèles de PPN, de biomasse et de couvert végétal dans les forêts tropicales ou les régions arides.

D’autres indices, tels que l’indice de végétation amélioré (EVI) ou l’indice de végétation ajusté en fonction du sol (SAVI), peuvent également convenir. Bien que certains de ces indices puissent être plus performants que le NDVI dans des conditions de végétation spécifiques, ils peuvent nécessiter des ajustements supplémentaires lorsqu’ils sont appliqués à de vastes zones et à différents types de couverture terrestre. Par conséquent, malgré ses limites, le NDVI est actuellement considéré comme l’option universelle pour le calcul de la productivité des terres aux niveaux régional et national, étant donné que des recherches approfondies ont démontré la forte relation entre le NDVI et la productivité primaire. Pour une discussion plus approfondie sur les différents indices de végétation, consultez la section 3.2.1 de l’Addendum au guide des bonnes pratiques pour l’indicateur 15.3.1 des ODD.

Étape 4 : Estimation de la productivité annuelle

L’estimation de la productivité annuelle doit tenir compte du fait que, en raison des cycles naturels de croissance et de sénescence de la végétation, la PPN est mieux représentée par une série chronologique d’observations collectées pendant la saison de pleine croissance. Ainsi, pour chaque pixel, la productivité annuelle consistera en l’intégrale des valeurs du début à la fin de la saison de croissance de l’indice de productivité sélectionné. Les superficies présentant une PPN en hausse doivent être interprétées comme présentant une amélioration, sauf si une évaluation au niveau national indique le contraire.

La section 4.2.4.1 du Guide des bonnes pratiques pour l’indicateur 15.3.1 des ODD fournit des indications supplémentaires sur les options permettant d’estimer le début et la durée de la saison de croissance. La section 3.2.1 de l’Addendum fournit des considérations supplémentaires sur la façon d’estimer la productivité annuelle, y compris des développements pour améliorer l’évaluation dans les zones hyperarides.

Étape 5 : Calculer les paramètres de productivité des terres

Il existe plusieurs approches pour déterminer les changements dans la productivité des terres au fil du temps. Trois approches algorithmiques sont décrites à la section 3.2.2 de l’Addendum et peuvent être explorées avec différents ensembles de données à l’aide des applications déployées dans Google Earth Engine, mentionnées à l’étape 2 ci-dessus.

L’algorithme LPD de Trends.Earth est celui qui est mis en œuvre sur les données par défaut disponibles dans PRAIS. Il estime les changements de productivité dans le temps en se basant sur l’analyse multitemporelle de la productivité annuelle à l’aide de trois métriques :

1. Tendance/Trajectoire : mesure la trajectoire du changement de la productivité annuelle à long terme par pixel ;

2. État : compare la productivité annuelle présente et passée par pixel ;

3. Performance : évalue la productivité annuelle locale d’une zone par rapport à d’autres zones ayant un potentiel de productivité des terres similaire.

Les changements observés dans chacune des trois mesures sont combinés pour déterminer les trajectoires persistantes de la productivité des terres, représentées en cinq classes (voir le tableau 13 ci-dessous). Elles sont également utilisées pour déterminer si un pixel est dégradé, amélioré ou stable au cours de la période de référence et de la période de compte rendu (voir étape 6).

Au lieu de l’approche fondée sur le score z décrite dans le Guide des bonnes pratiques de la CNULCD, la mise en œuvre dans Trends.Earth utilise d’autres méthodes statistiques pour calculer les indicateurs de « tendance » et d’« état », comme décrit ci-dessous. Ces méthodes sont moins sensibles aux valeurs aberrantes et aux fluctuations annuelles, ce qui permet d’obtenir des résultats plus fiables et plus faciles à interpréter pour les comptes rendus nationaux et mondiaux.

Tendance de la productivité

Pour calculer la tendance de la productivité (également appelée trajectoire), les Parties doivent déterminer la trajectoire du changement de la productivité sur un intervalle de temps de 16 ans au niveau du pixel. La mesure de la tendance est calculée sur un intervalle de 16 ans pour la période de référence (2000-2015) et la période de déclaration (c’est-à-dire une période de 16 ans se terminant par la dernière année de données déclarées (c’est-à-dire 2008-2023).

L’indicateur « Tendance » est calculé en ajustant un modèle de régression linéaire à la série chronologique et en déterminant la significativité de la pente de la tendance à l’aide d’un test de significativité de Mann-Kendall. Les tendances dont la valeur de p est \(\le\) 0,05 sont considérées comme significatives ; lorsqu’elles sont positives, elles sont interprétées comme une amélioration potentielle, et lorsqu’elles sont négatives, comme une dégradation potentielle. Les Parties qui souhaitent utiliser cette approche au sein de Trends.Earth ont également la possibilité d’appliquer des corrections afin de tenir compte de la variabilité climatique, en particulier des précipitations.

État de la productivité

L’état de la productivité est déterminé en comparant la PPN annuelle moyenne des trois dernières années à la répartition des valeurs annuelles de la PPN observées au cours des 13 années précédentes. Plus précisément, cela consiste à comparer les valeurs des 2013 à 2015 à celles des années 2000 à 2012 pour la période de référence, et celles des trois dernières années à celles des 13 années précédentes pour la période considérée.

Bien qu’il soit recommandé de maintenir une période historique de 13 ans et une période de comparaison récente de 3 ans pour des raisons de cohérence et de comparabilité, la durée des deux périodes peut être paramétrée dans le logiciel Trends.Earth pour s’adapter à des conditions spécifiques.

Les valeurs de l’indice de végétation sont ensuite regroupées en classes de percentiles afin de détecter les changements de productivité :

• Une baisse de \(\ge\) 2 classes entre la période historique et la période de comparaison récente suggère une dégradation potentielle ;

• Une augmentation de \(\ge\) 2 classes entre la période historique et la période de comparaison récente indique une amélioration potentielle ;

• Les petits changements reflètent la stabilité.

Performance de la productivité

Contrairement aux indicateurs « Tendance » et « État », qui sont des indicateurs temporels, l’indicateur « Productivité » est un indicateur spatial qui consiste à comparer le niveau de productivité locale des plantes à celui d’autres unités de surface (c’est-à-dire d’autres pixels) au sein d’une même unité fonctionnelle de couverture terrestre/écosystème (LCEU)[4].

Au sein de chaque unité écologique, les valeurs de productivité sont classées et les zones dont la productivité est inférieure à 50 % du 90e percentile de l’unité sont signalées comme potentiellement dégradées.

La performance en matière de productivité au cours de la période de référence doit être calculée à partir de la moyenne des évaluations annuelles de la productivité au cours des 16 années précédentes jusqu’à l’année en cours, c’est-à-dire de 2008 à 2023, pour la période de référence actuelle.

Étape 6 : Combiner les mesures de productivité pour évaluer la dynamique de la productivité des terres au cours de la période de référence et de la période de compte rendu

Note

Domaines connexes dans la plateforme PRAIS 4 : tableaux OS1-2.T1 et OS1-2.T2

Les résultats obtenus à partir des trois mesures sont utilisés pour estimer la dynamique de la productivité des terres à la fois dans la période de référence et dans la période couverte par le compte rendu, comme le montre le tableau 12.

Tableau 12. Délais spécifiques recommandés pour l’estimation de chaque indicateur de productivité des terres (tendance, état et performance) pour plusieurs périodes de compte rendu.

	Tendances de la productivité des terres
Période	Tendance / Trajectoire (16 ans)	État (16 ans)		Performance (16 ans)
		Base de référence (13 ans)	Période de comparaison (3 ans)
Base : 2000-2015	2000-2015	2000-2012	2013-2015	2000-2015
Période de compte rendu 1 : 2016-2019	2004-2019	2004-2016	2017-2019	2004-2019
Période de compte rendu 2 : 2016-2023	2008-2023	2008-2020	2021-2023	2008-2023

Le tableau 13 résume les combinaisons d’indicateurs de productivité permettant de déterminer la dynamique de la productivité des sols et, à terme, l’état de dégradation de la productivité des terres de chaque pixel, ainsi que les relations entre ces éléments. Ces indicateurs peuvent être regroupés en cinq catégories de dynamique persistante de la productivité des sols et en trois catégories de dégradation de la productivité des sols (à savoir « amélioration », « stable », « dégradation »).

Les Parties peuvent utiliser ce tableau pour combiner les résultats personnalisés en matière de tendance, d’état et de performance tirés des données nationales afin d’estimer les dynamiques et la dégradation de la productivité des terres.

Tableau 13. Combinaison des mesures de productivité pour déterminer cinq classes de dynamique de la productivité des terres et trois classes de dégradation de la productivité des terres par pixel au cours de la période de référence et de la période couverte par le compte rendu.

	Évolution observée des trois mesures de la productivité			Dynamiques de la productivité des terres et état de dégradation de la productivité des terres tirés de la combinaison des trois mesures de la productivité
Combinaison des catégories	Tendance	État	Performance	Dynamique de la productivité des terres (5 catégories)	État de dégradation de la productivité des terres (3 catégories)
1	Amélioration	Amélioration	Stable	En hausse	Amélioration
2	Amélioration	Amélioration	Dégradé	En hausse	Amélioration
3	Amélioration	Stable	Stable	En hausse	Amélioration
4	Amélioration	Stable	Dégradé	En hausse	Amélioration
5	Amélioration	Dégradation	Stable	En hausse	Amélioration
6	Amélioration	Dégradation	Dégradé	Résolution modérée	Dégradation
7	Stable	Amélioration	Stable	Stable	Stable
8	Stable	Amélioration	Dégradé	Stable	Stable
9	Stable	Stable	Stable	Stable	Stable
10	Stable	Stable	Dégradé	Stable mais sous pression	Stable
11	Stable	Dégradation	Stable	Résolution modérée	Dégradation
12	Stable	Dégradation	Dégradé	En déclin	Dégradation
13	Dégradation	Amélioration	Stable	En déclin	Dégradation
14	Dégradation	Amélioration	Dégradé	En déclin	Dégradation
15	Dégradation	Stable	Stable	En déclin	Dégradation
16	Dégradation	Stable	Dégradé	En déclin	Dégradation
17	Dégradation	Dégradation	Stable	En déclin	Dégradation
18	Dégradation	Dégradation	Dégradé	En déclin	Dégradation

Remarque : la dernière colonne illustre la façon dont l’état de dégradation de la productivité des terres d’un pixel peut être déduit à partir de la catégorie de dynamiques de la productivité des terres obtenue en combinant les trois mesures de la productivité.

Les estimations nationales de la dynamique de la productivité des terres par type de couverture terrestre doivent être communiquées à l’aide des tableaux OS1-2.T1 et OS1-2.T2 de la plateforme PRAIS 4, respectivement pour la période de référence et la période de déclaration.

Les Parties qui choisissent d’utiliser une source alternative de données nationales à la place de celle par défaut doivent cliquer sur le bouton « Données nationales » situé au-dessus des tableaux afin de modifier ces derniers. Les métadonnées de base, telles que décrites à l’annexe II, relatives aux ensembles de données à utiliser doivent être fournies dans le formulaire « Sources de données » qui s’ouvre lors de la sélection de l’option « Modifier les sources de données ».

Étape 7 : Combiner les mesures de productivité pour évaluer la dégradation de la productivité des terres au cours de la période de référence et de la période de référence.

Note

Domaines connexes dans la plateforme PRAIS 4 : tableau OS1-2.T3

Les résultats obtenus à partir des trois mesures sont utilisés pour estimer l’étendue des terres améliorées, stables et dégradées au cours de la période de référence et de la période couverte par le compte rendu. Le tableau 13 ci-dessus montre comment transformer les résultats des trois mesures en trois classes (terres améliorées, terres stables, terres dégradées) pour évaluer l’état de dégradation de la productivité des terres (dernière colonne) au cours de la période de référence et de la période couverte par le compte rendu.

La superficie totale de la dégradation de la productivité des terres au cours de la période de référence et de la période de référence doit être indiquée dans le tableau OS1-2.T3 de la plateforme PRAIS 4.

Des informations supplémentaires et des précisions sur la procédure suivie peuvent être fournies dans le champ « Commentaires » correspondant.

Les Parties doivent également indiquer, à l’aide des cases à cocher prévues à cet effet, si une évaluation infranationale (régionale) a été utilisée pour établir cet indicateur. Les Parties peuvent choisir de mener une analyse infranationale si une évaluation de la LPD au niveau national est jugée insuffisante pour rendre compte de la diversité des tendances en matière de productivité des terres dans les différentes zones écologiques. Les pays présentant une grande diversité de paysages peuvent tirer profit d’une analyse infranationale en définissant des régions où des indices de végétation (IV) alternatifs ou des modèles de LPD paramétrés différemment peuvent être appliqués. Lors de la réalisation d’évaluations infranationales, il est recommandé d’utiliser la même délimitation pour les trois sous-indicateurs de l’ODD 15.3.1, de veiller à ce que le nombre de régions reste gérable (idéalement moins de cinq) et de s’assurer que leurs limites correspondent à des unités administratives ou écologiques identifiables. Ces zones doivent être clairement cartographiées et documentées. L’analyse infranationale est abordée plus en détail dans la section 3 de l’Addendum au Guide des bonnes pratiques pour l’indicateur 15.3.1 des ODD.

Étape 8 : Vérifier les résultats

La vérification des résultats implique le choix de la carte de la dégradation des terres la plus fiable pour garantir l’exactitude de la carte finale de la dégradation des terres. Pour faciliter cette vérification, les Parties peuvent choisir de comparer les résultats d’autres ensembles de données LPD en utilisant des ensembles de données supplémentaires qui peuvent aider à l’évaluation qualitative des résultats. La section 3.2.1 de l’Addendum fournit plusieurs exemples de la manière dont les Parties ont procédé à ce processus de vérification lors du cycle de notification précédent. Un résumé de ces exemples est fourni dans l’encadré 4.

Encadré 4. Approches de la vérification des cartes LPD

L’Argentine s’est appuyée sur une carte forestière nationale pour évaluer la capacité de différentes cartes LPD à refléter les tendances à la baisse de la productivité dans des zones où une perte de couverture forestière avait été constatée.

De nombreux pays ont utilisé des cartes nationales des zones brûlées et, dans certains cas, le produit MODIS des zones brûlées pour évaluer si les cartes LPD identifient correctement le déclin de la productivité.

Le Bhoutan a utilisé des ensembles de données sur les zones minières pour identifier les différents sites miniers qui étaient actifs au cours de la période d’évaluation de la LPD. Ils ont constaté que certaines cartes de la LPD ne détectaient pas les tendances à la baisse attendues, ce qui leur a permis de sélectionner des modèles de LPD plus appropriés.

L’Équateur a profité de l’option du logiciel Trends-Earth pour appliquer des corrections climatiques dans le calcul de l’indicateur LPD. Cela a permis de tenir compte de la forte variabilité interannuelle des précipitations due à l’oscillation australe El Niño. Des détails plus complets sur cet exemple sont donnés dans The Land Story (UNCCD, 2024).

Une étude à l’échelle mondiale a cherché à déterminer s’il était possible d’identifier des changements dans les tendances de la productivité des terres dans les zones faisant l’objet de mesures de restauration et de gestion durable des terres. L’étude a mis en évidence qu’il fallait au moins dix ans après le lancement des mesures mises en œuvre pour que celles-ci aient un impact mesurable sur la productivité.

On pourrait s’attendre à ce que les parcs nationaux et les réserves naturelles affichent une productivité des terres en hausse au fil du temps. Cependant, la situation peut souvent s’avérer plus complexe, en fonction de l’état écologique et du type de gestion mis en œuvre dans chaque parc. Il est donc essentiel que les experts identifient les aires protégées nationales spécifiques pour lesquelles une régénération est attendue au cours de la période couverte par la carte LPD. Pour faciliter cette vérification, il est possible d’utiliser des ensembles de données mondiaux tels que la Base de données mondiale sur les aires protégées (WDPA).

Étape 9 : Enregistrer le formulaire et le mettre à disposition pour examen

Les Parties sont également invitées à fournir des explications sur la méthodologie, les sources de données et la précision des données lorsque les estimations sont issues de données nationales. Il serait également utile de signaler les cas particuliers et les problèmes rencontrés, en décrivant tout écart par rapport à la méthode par défaut et en justifiant le choix d’une méthodologie différente. Un champ réservé aux commentaires généraux est prévu à cet effet à la fin du formulaire de déclaration sur la plateforme PRAIS 4.

Les informations sur les dynamiques de la productivité des terres et la dégradation de la productivité des terres doivent être déclarées en km2 pour le pays entier.

Si les ensembles de données par défaut sont remplacés par des données nationales sur la productivité des terres, les pays sont encouragés à mettre à disposition les données géospatiales et les métadonnées pertinentes dans la plateforme PRAIS 4.

Des cartes générées au moyen des données par défaut ou nationales sur les dynamiques de la productivité des terres et la dégradation de la productivité des terres pour la période de référence et la période considérées seront créées sur la plateforme du système PRAIS 4. Ces cartes comprendront les éléments suivants :

• les dynamiques de la productivité des terres pendant la période de référence ;

• les dynamiques de la productivité des terres pendant la période de compte rendu ;

• la dégradation de la productivité des terres pendant la période de compte rendu ;

• la dégradation de la productivité des terres pendant la période compte rendu.

Une fois le formulaire rempli et vérifié par les Parties, il doit être marqué comme « En cours d’examen » puis enregistré. Une fois que la CNULCD a achevé son examen et que les Parties ont donné suite à toutes les observations formulées, le formulaire peut être marqué comme « Finalisé » puis enregistré.

1.2.4. Dépendances

Les données relatives à la productivité des terres s’appuient sur les données relatives à la couverture terrestre communiquées dans le cadre de l’OS 1-1 pour désagréger les classes de productivité des terres. Le champ « pourcentage de la superficie totale des terres émergées » dans les tableaux de déclaration OS1-2.T3 dépend de la superficie totale des terres déclarée dans le tableau CP-1.T1.

1.2.5. Difficultés

Disponibilité et qualité des données

• La résolution spatiale des données internationales n’est pas toujours adaptée pour produire une représentation suffisamment détaillée de la dynamique de la productivité des terres au niveau national, en particulier pour les PEID ou les pays montagneux. Des ensembles alternatifs de données LPD, y compris ceux qui pourraient être appropriés pour les PEID, sont discutés dans l’Addendum au Guide des bonnes pratiques (section 3.2.3).

• La productivité des terres dans certaines zones climatiques où la saison de croissance annuelle est très variable ou erratique, ou lorsque la végétation est rare ou inexistante, est difficile à mesurer avec précision, ce qui explique l’absence de données pour ces régions. Les zones de végétation dense et de croissance tout au long de l’année, comme dans les zones tropicales humides, peuvent également présenter une faible variation de la productivité, ce qui rend les données peu fiables. Une discussion sur les efforts visant à améliorer l’évaluation de la productivité des terres dans les zones hyperarides peut être trouvée dans l’Addendum au Guide des bonnes pratiques (section 3.2.1).

Approche analytique

• Même lorsque le même ensemble de données d’entrée est utilisé, l’application de différents algorithmes peut conduire à des résultats variables en raison des différences de méthodologie. En outre, les paramètres des algorithmes peuvent être affinés, ce qui signifie que même le même algorithme LPD appliqué au même ensemble de données d’entrée peut produire des résultats différents en fonction de la manière dont il est paramétré. Les pays sont encouragés à explorer ces paramètres en consultation avec des experts et des Parties prenantes afin de s’assurer que les résultats finaux correspondent aux connaissances et aux objectifs nationaux.

• Il est important de considérer que l’application d’une fenêtre de 16 ans pour la période de compte rendu de la productivité des terres contre une fenêtre de 8 ans pour la couverture des terres et les changements de stock SOC augmentera probablement l’impact de la productivité (par rapport aux autres indicateurs) lorsqu’ils sont combinés pour dériver l’indicateur 15.3.1 de l’ODD.

1.2.6. Résumé (principales étapes)

Les principales étapes à suivre pour présenter des comptes rendus sur les dynamiques de la productivité des terres sont les suivantes :

1. Sélectionnez la légende de la couverture terrestre pour stratifier la productivité des terres : décidez si vous voulez stratifier cet indicateur en utilisant les sept classes de couverture terrestre de la CNULCD ou une légende d’occupation des sols personnalisée, si une telle légende a été rapportée dans OS1-1.T2 ;

2. Sélectionnez un ensemble de données d’observation de la Terre : la CNULCD met à disposition des données par défaut, qui peuvent être vérifiées et officiellement acceptées. Si les Parties décident d’utiliser d’autres sources de données, elles doivent vérifier la conformité avec les exigences minimales énumérées dans le tableau 11 et suivre les actions 3 à 6 ci-dessous ;

3. Sélectionnez un indice de productivité : l’indice NDVI est recommandé comme indice par défaut ; toutefois, les pays peuvent choisir d’autres indices mieux adaptés à leur dynamique locale de productivité des terres ; les Parties peuvent choisir d’effectuer des analyses sous-nationales ;

4. Estimez la productivité annuelle : pour chaque pixel, estimez la productivité annuelle comme l’intégrale des valeurs du début à la fin de la saison de croissance de l’indice de productivité sélectionné ;

5. Calculez les paramètres de productivité des terres : pour chaque pixel, estimez la tendance (trajectoire), l’état et la performance ;

6. Combinez les mesures de productivité pour évaluer la dynamique de la productivité des terres et, par conséquent, la dégradation au cours de la période de référence et de la période de référence : en utilisant le tableau 12 comme guide, combinez les mesures pour déterminer la dynamique de la productivité des terres (cinq classes de trajectoires persistantes de productivité des terres) et l’état de dégradation de la productivité des terres dans la période de référence et la période de référence (trois classes d’état de dégradation). Si des données nationales sur la productivité des terres sont utilisées, effectuez les calculs dans Trends.Earth et saisissez ces informations dans les tableaux ;

7. Vérifiez les résultats : il est recommandé que les estimations de la productivité des terres et de la dégradation des terres associée soient vérifiées par les autorités nationales concernées afin d’évaluer l’exactitude des résultats et d’identifier toute situation faussement positive ou négative qui peut être rapportée dans les formulaires OS 1-4 (indicateur ODD 15.3.1) ;

8. Enregistrez le formulaire et mettez-le à disposition pour examen : une fois vérifiées par les Parties, les données et le texte justificatif pour les périodes de compte rendu et de référence doivent être marqués comme « En cours d’examen » et sauvegardés, ce qui les rend disponibles pour examen par la CNULCD.

1.2.7. Ressources supplémentaires

• UNCCD, (2024), The Land Story: Country experiences with reporting on land degradation and drought, Chapter: Trends in Land Productivity (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). Land Cover Trends in SIDS: 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, Publication Office of the European Union, Luxembourg, 2018.

• Documentation du site Trends.Earth (https://docs.trends.earth/en/latest/index.html).

1.3 OS 1-3 – Évolution des stocks de carbone au-dessus et au-dessous du sol

1.3.1. Introduction

Les stocks de carbone reflètent l’intégration de multiples processus ayant une incidence sur la croissance des plantes ainsi que sur la décomposition qui, ensemble, contrôlent les gains et les pertes au sein des réserves terrestres de matière organique. Ils sont indispensables à tout un éventail de services écosystémiques, et leurs niveaux et leurs dynamiques sont le reflet du type de sol, de l’utilisation des terres et des pratiques de gestion.

Comme énoncé dans la décision 22/COP.11 de la CNULCD, le stock de carbone organique du sol constitue la mesure actuellement employée pour évaluer les stocks de carbone et sera remplacé par les stocks de carbone totaux de l’écosystème terrestre une fois opérationnels.

La méthodologie employée par la CNULCD pour estimer la proportion de terres dégradées par rapport à la superficie totale des terres émergées (c’est-à-dire l’indicateur 15.3.1 des ODD) s’appuie sur le stock de carbone organique du sol en tant qu’indicateur de la qualité globale du sol, associé au cycle des nutriments du sol, à la stabilité cumulée du sol et à la structure du sol, avec des conséquences directes en matière d’infiltration de l’eau, de vulnérabilité à l’érosion et, à terme, de productivité de la végétation ainsi que de rendement dans les contextes agricoles.

Le principal résultat du processus de notification pour les OS 1 à 3 est un ensemble d’estimations officiellement vérifiées des stocks de COS dans les 30 premiers centimètres (cm) du sol (en tonnes par hectare) pour chacune des sept classes de couverture terrestre de la CNULCD, ou pour un ensemble alternatif de classes de couverture terrestre nationales, ainsi que leur importance en matière de dégradation des terres. Le stock de COS est estimé pour la période de référence (2000 à 2015) et pour la période de référence actuelle (2016 à 2023).

Bien que les tendances en matière de COS pour la période de référence précédente (2016-2019) ne soient pas requises dans le présent compte rendu, elles seront nécessaires pour estimer l’indicateur 15.3.1 des ODD pour la période 2016-2019 en lien avec l’OS1-4. Par conséquent, les pays sont encouragés à estimer les tendances de COS pour les trois périodes (à savoir la période de référence et les deux périodes de référence) afin de garantir la cohérence des comptes rendus relatifs à l’ODD 15.3.1.

Les comptes rendus nationaux sont facilités par la fourniture de données de référence par défaut (2000) dérivées de l’ensemble de données SoilGrids250m du Centre international de référence et d’information pédologique (ISRIC), et les estimations par défaut des variations des stocks de COS sont dérivées d’une méthodologie modifiée de niveau 1 du Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC) pour la compilation des inventaires nationaux de gaz à effet de serre pour les sols minéraux.

Les Parties peuvent compléter/remplacer ces données par des données nationales (méthode de niveau 2), en déterminant les stocks de COS à partir de cartes numériques des sols à haute résolution spatiale ou de mesures sur le terrain. Les Parties ayant la capacité d’utiliser des méthodes plus complexes de notification des stocks de COS impliquant des mesures au sol et une modélisation peuvent adopter la méthode de niveau 3.

1.3.2. Conditions préalables à la présentation de comptes rendus

• Une lecture approfondie du chapitre 5 du Good Practice Guidance for SDG Indicator 15.3.1, qui fournit des renseignements de base sur les processus régulant la formation et la libération des stocks de carbone organique du sol et détaille la méthodologie employée pour estimer l’évolution desdits stocks ;

• Familiarité avec les sections 1 et 3 de l’Addendum au guide des bonnes pratiques pour l’indicateur 15.3.1 des ODD : Proportion of land that is degraded over total land area.

• Des données conformes aux normes minimales énumérées dans le tableau 14 ci-après ;

• Un groupe d’experts nationaux officiellement nommés par les autorités nationales pour vérifier les résultats de l’analyse des stocks COS, ou pour élaborer et mettre en œuvre une méthodologie personnalisée si l’on utilise des données nationales au lieu des données par défaut. Parmi les principales institutions, on peut compter le bureau national de la statistique du pays, le ministère de l’Environnement, le ministère de l’Agriculture (en particulier les services chargés du sol), un centre de télédétection, ainsi que des universités et des centres de recherche ;

• Une compréhension des niveaux de compte rendu et une décision sur le niveau approprié pour le pays avant d’entamer le processus de compte rendu. Le chapitre 5 du Guide des bonnes pratiques pour l’indicateur 15.3.1 des ODD présente des informations complètes sur les niveaux.

1.3.3. Cycle de présentation des comptes rendus et procédure étape par étape

Pour le processus de compte rendu national 2026, les informations suivantes sont nécessaires pour OS1-3 :

• Stocks de carbone organique du sol pour chacune des classes de couverture terrestre utilisées en 2000, 2015, 2019 et 2023. Ces années représentent l’année de référence (2000) et les années de fin de la période de référence et des deux périodes de déclaration les plus récentes ;

• Le niveau utilisé pour estimer le COS ;

• État de dégradation des stocks de COS pour la période de référence et la dernière période de référence, avec des estimations numériques des zones améliorées, stables et dégradées. En outre, les zones pour lesquelles aucune donnée n’est disponible peuvent être signalées.

La plateforme PRAIS 4 comprend des tableaux pré-remplis des informations ci-dessus, basés sur des estimations dérivées des données par défaut (voir tableau 14), mais permet également aux Parties de saisir leurs propres données COS dans les tableaux de déclaration.

La procédure de compte rendu étape par étape est décrite ci-après. Si les Parties décident d’utiliser les données par défaut, les étapes 2 à 5 ne sont pas nécessaires.

Étape 1 : Sélectionner le niveau d’évaluation du COS en fonction de la disponibilité des données

Les Parties peuvent utiliser l’une des trois méthodes suivantes pour déterminer les stocks de référence de COS et estimer les variations des stocks de COS pour la période de référence et la période de déclaration. Ces méthodes sont conformes aux lignes directrices du GIEC[6] et comprennent des ensembles de données et des options de traitement présentant des niveaux de précision et de complexité croissants.

Niveau 1

La CNULCD utilise une approche de niveau 1 modifiée pour pré-remplir les tableaux OS1-3.T1 et OS1-3.T2. Cette approche utilise des méthodes générales avec des valeurs par défaut et est utile lorsque les données spécifiques au pays qui répondent aux exigences minimales ne sont pas disponibles. Les estimations de référence par défaut (2000) des stocks de COS fournies par la CNULCD sont basées sur une carte mondiale des stocks de COS (SoilGrids250m de l’ISRIC). L’estimation des changements dans les stocks de COS pour la période de référence (2000-2015) et les périodes de compte rendu (2016-2019, 2016-2023) utilise cette carte mondiale combinée avec le changement de couverture terrestre et les coefficients de conversion COS par défaut du GIEC.

Au lieu d’utiliser les données par défaut, les Parties peuvent choisir de mettre en œuvre une approche de niveau 1 en utilisant leurs propres données. Dans ce cas, elles doivent tenir compte des éléments suivants.

L’estimation des stocks de référence du COS (2000) suit les lignes directrices du GIEC :

• Ils utilisent une estimation globale des stocks de COS par défaut dans la végétation naturelle pour les sols minéraux,

• Ils sont stratifiés par type de climat et de sol,

• Ils utilisent des facteurs de gestion des terres par défaut,

• La délimitation des zones humides est un indicateur des sols organiques.

L’estimation des changements dans les stocks de COS pour la période de référence (2000 - 2015) et les périodes de compte rendu (2016- 2019, 2016- 2023) :

• Utilise des informations sur le changement de la couverture terrestre (en tant que substitut du changement de l’utilisation des terres) pour établir des associations avec les changements dans les stocks de carbone,

• Ces changements dans les stocks de COS sont estimés à l’aide de coefficients de conversion pour les transitions de la couverture terrestre,

• Les pertes de carbone dans les sols organiques sont déterminées à l’aide de facteurs d’émission de carbone annuels par défaut après drainage et/ou incendies.

Voir le chapitre 5 du Guide des bonnes pratiques pour l’indicateur 15.3.1 des ODD, pour plus de détails sur l’approche de niveau 1 pour estimer les valeurs des stocks de COS et des changements de COS.

Niveau 2

Ce niveau utilise des données supplémentaires spécifiques au pays pour améliorer la spécification de tout élément de la méthode de niveau 1.

Les options permettant d’améliorer l’estimation des stocks de référence du COS sont les suivantes :

• Utilisation de cartes numériques des sols à haute résolution spatiale,

• Utilisation de toute mesure provenant d’études de sol,

• Incorporation de catégories de gestion spécifiques à chaque pays,

• Stratification d’un pays en régions climatiques et/ou en types de sol.

Les options permettant d’améliorer l’estimation des variations des stocks du COS sont les suivantes :

• Évaluer la validité spatiale et temporelle des changements par défaut de l’occupation des sols et de la gestion des terres,

• Utiliser des coefficients de variation des stocks avec des valeurs spécifiques à chaque pays,

• Utiliser un modèle de régression pour prédire le stock du SOC en utilisant une série de facteurs environnementaux,

• Pour les sols organiques, utiliser les facteurs d’émission spécifiques au pays.

Une description détaillée de la méthode de niveau 2 est fournie dans la section 5.2.6.2 du Guide des bonnes pratiques pour l’indicateur 15.3.1 des ODD. En outre, la section 3.3.1 de l’Addendum fournit des conseils supplémentaires et des exemples de la manière dont certains pays sont passés aux méthodes de niveau 2 et ont donc amélioré les estimations du COS au cours du cycle de déclaration 2022. Par exemple, la Turquie a utilisé les connaissances d’experts nationaux, en plus de la modélisation et de l’inclusion d’informations représentatives au niveau national dans la détermination de coefficients de conversion du COS réalistes et robustes pour différentes transitions de la couverture terrestre (UNCCD, 2024).

Niveau 3

Ce niveau est plus complexe et implique des mesures au sol et une modélisation au niveau national.

En général, elle utilise des classes et des données de couverture terrestre dérivées au niveau national pour les stocks de référence de COS, les coefficients de changement et les facteurs d’émission, ou incorpore des données nationales basées sur l’intégration de programmes de mesure au sol, d’observation de la Terre et de modèles.

Des conseils détaillés sur l’application de tous les niveaux sont fournis au chapitre 5 du Guide des bonnes pratiques pour l’indicateur 15.3.1 des ODD.

Si les Parties décident d’utiliser les données par défaut (c’est-à-dire d’adopter la méthode de niveau 1 modifiée de la CNULCD), les étapes 2 à 5 sont inutiles.

Étape 2 : Établir les valeurs de référence du COS

Cette étape est obligatoire si les données par défaut de la CNULCD ne sont pas utilisées (c’est-à-dire si l’utilisateur adopte une approche de niveau 1 modifiée ou une approche de niveau 2). Les valeurs de COS doivent être établies pour l’année de référence 2000. La carte de référence par défaut utilisée dans le processus de déclaration est la carte des stocks de carbone « SoilGrids 250 m » de l’ISRIC, qui estime les stocks de COS pour les 30 premiers centimètres du sol. Toutefois, compte tenu de la forte incertitude des ensembles de données de l’ISRIC, où les données pédologiques in situ sont rares, les pays sont encouragés à utiliser d’autres ensembles de données, notamment des cartes mondiales ou nationales du COS, afin d’améliorer la précision. Les pays qui participent à l’initiative [Carte mondiale du carbone organique du sol (GSOCmap)](https://www.fao.org/ soils-portal/data-hub/soil-maps-and-databases/global-soil-organic-carbon-map-gsocmap/en/) de l’Organisation des Nations unies pour l’alimentation et l’agriculture (FAO) peuvent choisir d’utiliser les cartes nationales du carbone organique du sol élaborées dans le cadre de ce processus. Le tableau 14 présente les spécifications relatives aux exigences en matière de données pour l’indicateur OS1-3.

Tableau 14. Spécifications des données pour l’indicateur de l’OS 1-3

Élément	Spécifications
	Données par défaut	Données nationales
Données entrantes pour générer les estimations du stock de carbone organique du sol (SOC)	Ensemble de données « SoilGrids250m » du Centre international de référence et d’information sur les sols (ISRIC)	Observations et mesures au sol ou toute autre donnée spécifique au pays afin d’améliorer la spécification de tout composant
Données sortantes Produits maillés des estimations des stocks du COS	Produits maillés des stocks de COS pour les périodes de référence, de base et de compte rendu (2000, 2015, 2019, 2023)	Produits maillés des stocks de COS pour les périodes de référence, de base et de déclaration, avec des données aussi proches que possible de l’année.
Classification	Valeurs continues de la teneur en COS (tonnes) dans les 30 premiers centimètres du sol. Ceux-ci doivent être classés en dégradés, stables ou améliorés selon les critères de l’étape 5 ci-dessous.	Valeurs continues de la teneur en COS (tonnes) dans les 30 premiers centimètres du sol. Ceux-ci doivent être classés en dégradés, stables ou améliorés selon les critères de l’étape 5 ci-dessous.
Résolution spatiale	250 m	La résolution spatiale souhaitée est de 100 m ou plus fine.
Qualité	Le degré d’exactitude de l’ensemble de données SoilGrids250m de l’ISRIC se situe entre 30 % et 70 %.	Il n’est pas inférieur à celui des données par défaut.
Métadonnées	Des métadonnées sont fournies avec les données par défaut sur Trends.Earth.	Le contenu minimal des métadonnées en fonction des champs obligatoires est indiqué à dans Annexe II.

Étape 3 : Cartographier les changements de la couverture terrestre pour l’estimation des changements du COS

Cette étape est nécessaire si les données par défaut de la CNULCD ne sont pas utilisées (c’est-à-dire si une approche modifiée de niveau 1 ou de niveau 2 spécifique à l’utilisateur est adoptée). Les changements dans les stocks de COS au fil du temps sont modélisés en utilisant des coefficients de conversion de l’occupation des sols comme substituts de l’utilisation des sols, ce qui signifie qu’une identification précise des transitions de la couverture terrestre est essentielle pour obtenir des résultats fiables.

Pour l’ensemble de données par défaut utilisé dans l’estimation de la variation du stock de COS, sept classes d’occupation des sols, adaptées des catégories d’utilisation des sols du GIEC, sont utilisées. Les informations sur les changements de la couverture terrestre dans le temps sont dérivées de l’ensemble de données par défaut de l’ESA-CCI sur la couverture terrestre. Des coefficients de conversion par défaut sont disponibles pour permettre l’estimation des changements de COS. Les Parties peuvent décider d’utiliser une légende de couverture terrestre personnalisée. Dans ce cas, elles doivent répondre « Oui » à la première question du formulaire et les tableaux suivants seront dynamiquement mis à jour avec les noms des classes de couverture terrestre personnalisées, remplaçant les sept classes par défaut de la CNULCD. Toutefois, des coefficients de conversion déterminés au niveau national seront nécessaires.

Dans la mesure du possible, les pays peuvent préférer utiliser les cartes nationales de couverture terrestre. Cependant, afin d’appliquer les coefficients de conversion COS par défaut, les classifications de la couverture terrestre doivent être alignées sur les sept catégories par défaut. Si un pays dispose de coefficients de conversion COS déterminés au niveau national pour la légende nationale de la couverture terrestre, il est alors acceptable d’utiliser des catégories de couverture terrestre supplémentaires. Il est possible d’affiner encore la stratification infranationale, en faisant varier les coefficients de conversion en fonction des régions infranationales.

Étape 4 : Estimation des variations des stocks de COS

Note

Domaines connexes dans la plateforme PRAIS 4 : tableau OS1-3.T2

Cette étape est nécessaire si les données par défaut de la CNULCD ne sont pas utilisées (c’est-à-dire si une approche de niveau 1 modifiée spécifique à l’utilisateur ou une approche de niveau 2 est adoptée). Les méthodes d’estimation des variations du COS pour une mise en œuvre de niveau 3 sont présentées à l’étape 5. Comme indiqué à l’étape précédente, pour estimer les variations des stocks de carbone organique du sol (COS), des coefficients de conversion pour les transitions de la couverture terrestre sont appliqués. Les coefficients de conversion par défaut représentent le changement proportionnel des stocks de COS sur une période de 20 ans après une conversion de la couverture terrestre. La figure 3 présente les coefficients de conversion par défaut. Dans cette figure, chaque cellule représente un coefficient de conversion, qui indique le changement proportionnel des stocks de COS 20 ans après un changement d’occupation des sols. Les cellules avec une valeur de 1 (jaune clair) indiquent qu’il n’y a pas eu de changement dans les stocks de SOC même si une transition de l’occupation des sols a eu lieu. Les cellules dont la valeur est inférieure à 1 (violet) indiquent une perte de COS après la conversion. Les cellules dont la valeur est supérieure à 1 (vert) indiquent des gains de COS après la conversion.

Figure 3. Coefficients de conversion de l’utilisation des terres par défaut pour les changements de stock de carbone organique du sol (COS). Source : [Trends.Earth User Guide] (https://docs.trends.earth/en/latest/index.html)

Étant donné que le taux de séquestration du COS est influencé par des facteurs environnementaux tels que les précipitations, l’évaporation, le rayonnement solaire et la température, il n’est pas raisonnable d’appliquer le même coefficient de conversion à des conditions climatiques très différentes. Par exemple, la perte de COS due à la conversion des terres dans une région froide et sèche se produira à un rythme différent de celui d’une région chaude et humide. Pour tenir compte de cette variabilité régionale, différents ensembles de coefficients de conversion sont attribués en fonction des zones climatiques :

• Tempéré sec (f= 0,80)

• Tempéré humide (f= 0,69)

• Tropical sec (f= 0,58)

• Tropical humide (f= 0,48)

• Montagnard tropical (f = 0,64)

Il convient de noter qu’étant donné que les périodes de déclaration à la CNULCD ne sont pas des périodes fixes de 20 ans, il est nécessaire d’estimer le taux annuel de changement de COS et d’ajuster les coefficients de conversion pour qu’ils soient représentatifs de la période au cours de laquelle le changement de couverture terrestre s’est produit. L’approche de l’ajustement des coefficients de conversion est décrite en détail dans l’Addendum au guide des bonnes pratiques.

Si les données par défaut de la CNULCD sont utilisées, le tableau OS1-3.T1 est automatiquement pré-rempli avec les estimations de COS (en tonnes par hectare) dans la couche arable pour chacune des sept classes de couverture terrestre par défaut pour les périodes de référence, de base et de déclaration. Si les Parties utilisent d’autres données nationales, elles doivent fournir ces valeurs ainsi que les métadonnées de base (voir Annexe II) pour les ensembles de données à utiliser dans le formulaire « Sources de données » qui s’ouvre lors de la sélection de l’option « Modifier les sources de données ».

La manière de calculer les changements dans le stock de COS au cours de la période de référence (2000 à 2015) et de la période de déclaration (2016 à 2023), en utilisant les valeurs de référence du COS et les coefficients de conversion de l’utilisation des terres, est décrite en détail dans le Guide des bonnes pratiques pour l’indicateur 15.3.1 des ODD et dans l’Addendum au Guide des bonnes pratiques, section 3.

Étape 5 : Identifier les changements significatifs du COS

Note

Domaines connexes dans la plateforme PRAIS 4 : tableau OS1-3.T2

Cette étape est nécessaire quel que soit le niveau utilisé. Dans le cas d’une approche modifiée de niveau 1 ou de niveau 2, une fois que les coefficients de conversion et les transitions de la couverture terrestre ont été identifiés, la variation des stocks de COS est calculée pour chacune des deux périodes, à savoir la période de référence (2000-2015) et la période de référence (2016-2023). La méthode à appliquer consiste à évaluer à la fois le sens du changement et l’ampleur de la variation relative en pourcentage des stocks de COS, tant pour la période de référence que pour la période de référence. Ensuite, pour les stocks de COS, la méthode de détermination de l’état de changement sera définie comme suit :

• Dégradé : unités déclarantes présentant, par exemple, une réduction nette moyenne de plus de 10 % des stocks de COS entre le début et la fin de la période de référence ( 2000 - 2015) et le début et la fin de la période de déclaration (2016 - 2023) ;

• Stable : unités déclarantes dont la réduction nette ou l’augmentation nette moyenne est inférieure à 10 %, par exemple, ou dont les stocks de COS n’ont pas changé entre les observations de référence et les observations actuelles ;

• Amélioration : unités déclarantes présentant, par exemple, une augmentation nette moyenne supérieure à 10 % des stocks de COS entre le début et la fin de la période de référence (2000-2015) et entre le début et la fin de la période de déclaration (2016-2023).

Ce seuil de 10 % est un point de départ suggéré, mais il peut être affiné sur la base des données nationales, des connaissances d’experts, des conditions propres au pays et des conditions propres au jeu de données. Trends.Earth offre aux pays la possibilité d’explorer différents seuils, et les estimations de dégradation des COS qui en résultent, car les rasters de changement des stocks de COS contiennent le pourcentage de changement par pixel.

Une méthode alternative est basée sur des tests de signification statistique et compare le stock moyen de COS au cours de la période de déclaration avec les limites supérieures et inférieures du stock moyen de COS au cours de la période de référence pour la même unité de terre. Cette méthode est présentée plus en détail dans le Guide des bonnes pratiques pour l’indicateur 15.3.1 des ODD.

Ces deux approches ne permettent de détecter les changements de COS que dans les zones où la couverture terrestre change. Cependant, il est tout aussi crucial de détecter et de modéliser les changements de COS dans les zones où l’occupation des sols reste stable. Les méthodes de niveau 3, telles que la modélisation écosystémique calibrée et validée (basée sur les processus), offrent une solution plus complète. Ces méthodes relient les modèles à des ensembles de données spatiales spécifiques au pays, telles que les cartes pédologiques, l’utilisation des terres, le climat et l’activité agricole, ce qui permet d’obtenir un niveau de précision plus élevé pour l’estimation des changements dans les stocks de COS. Ces approches fournissent des informations plus précises sur la dynamique des COS et peuvent donc améliorer les estimations de l’indicateur 15.3.1 de l’ODD. Des exemples de pays ayant adopté des aspects d’une stratégie de niveau 3 lors du compte rendu 2022 sont présentés dans la section 3 de l’Addendum au Guide des bonnes pratiques.

Une fois que les estimations nationales de la dégradation, de l’amélioration et de la stabilité du COS ont été calculées pour la période de référence et la période de déclaration, les valeurs en km2, ainsi que le pourcentage de la superficie totale des terres que cela représente pour chaque classe, sont utilisés pour remplir le tableau OS1-3.T2.

Étape 6 : Vérifier les résultats

La méthode par défaut s’appuie sur les données générées par l’évaluation du changement de la couverture terrestre associée à un ensemble de coefficients de conversion des terres par défaut pour déterminer les changements de COS. En tant que telles, les estimations dérivées fournissent des informations limitées sur la manière dont les stocks de carbone varient à l’échelle infranationale et présentent une grande incertitude.

Si les pays sont en mesure de réaliser des évaluations au niveau infranational, ils doivent l’indiquer dans le formulaire de compte rendu en sélectionnant « Oui » sur le bouton bascule situé sous le tableau OS1-3.T2. Ils peuvent ensuite télécharger un fichier décrivant cette analyse plus en détail.

Indépendamment du niveau appliqué et des méthodes spécifiques utilisées, les contributions des experts nationaux sont nécessaires pour vérifier les résultats et détecter et mettre en évidence les situations où le niveau de confiance des résultats obtenus pourrait être faible. Cet apport contribuerait à une évaluation qualitative de la fiabilité des estimations.

Étape 7 : Enregistrer le formulaire et le mettre à disposition pour examen

Les Parties sont également invitées à fournir des explications sur la méthodologie, les sources de données et la précision des données lorsqu’elles n’utilisent pas les données et l’approche par défaut. Elles peuvent le faire via les champs « Commentaires » associés aux tableaux OS1-3.T1 et OS1-3.T2 ou dans le champ « Commentaires généraux » prévu à la fin du formulaire de déclaration.

Des cartes avec des données par défaut représentant les stocks de COS et la dégradation des COS pour la période de référence, la période de base et la période de déclaration sont accessibles via la plateforme PRAIS 4. Si les Parties n’utilisent pas les valeurs par défaut et choisissent de calculer les valeurs sur la base de données alternatives, elles doivent télécharger les cartes sur PRAIS :

• Stock de COS dans l’année initiale (de référence) de la période de compte rendu (2000)

• Stock de COS dans la dernière année de la période de compte rendu (2015)

• Stock de COS au cours de la dernière année de la première période de compte rendu (2019)

• Stock de COS au cours de la dernière année de compte rendu (idéalement 2023)

• Évolution du stock de COS au cours de la période de compte rendu (2000 à 2015)

• Variation du stock de COS au cours de la période de compte rendu (2016 à 2023)

• Dégradation du COS au cours de la période de compte rendu (2000 à 2015)

• Dégradation du COS au cours de la période de compte rendu (2016 à 2023)

Une fois le formulaire rempli et vérifié par les Parties, il doit être marqué comme « En cours d’examen » puis enregistré. Une fois que la CNULCD a achevé son examen et que les Parties ont donné suite à toutes les observations formulées, le formulaire peut être marqué comme « Finalisé » puis enregistré.

1.3.4. Dépendances

Les estimations du stock de COS par classe de couverture terrestre dans OS1-3.T1 dépendent de la légende de la couverture terrestre indiquée dans OS 1-1.T2 (si la partie a choisi d’indiquer une légende nationale de la couverture terrestre) et les estimations de l’état de dégradation du COS dans OS1-3.T2 dépendent de la superficie totale des terres indiquée dans le tableau CP-1.T1.

1.3.5. Difficultés

Disponibilité des données

• Il convient de noter que l’ISRIC SoilGrids250m est un ensemble de données qui rassemble des données provenant d’une variété de sources sur différentes années dans et autour de l’année 2000, cependant, pour les besoins des calculs, les stocks de COS sont considérés comme représentatifs de l’année 2000.

• De manière générale, on manque de données détaillées sur les stocks de carbone organique du sol aux niveaux tant mondial que national. Les données actuelles sont tirées d’une combinaison de données présentes et passées et ne sont pas pleinement intégrées et cohérentes au fil du temps. Les améliorations futures des données doivent comprendre une standardisation, l’accessibilité, une résolution spatiale plus élevée et une amélioration des estimations incertaines ;

• Les évolutions des stocks de carbone organique du sol sont principalement calculées à partir des changements du couvert terrestre, tandis que les facteurs relatifs à la gestion et aux intrants ne sont souvent pas inclus faute de données. Il faudrait envisager des méthodes pratiques permettant de collecter et de traiter de manière cohérente les données pertinentes afin d’inclure les facteurs de gestion dans les estimations des stocks de carbone organique du sol aux fins des futurs comptes rendus.

Questions en suspens

• Les zones hyperarides dépourvues de couche arable posent un défi particulier. Il est nécessaire d’actualiser la méthodologie afin de prendre pleinement en compte ces cas particuliers et d’ajuster les calculs en conséquence ;

• L’érosion des sols ou les dépôts peuvent avoir une incidence considérable sur les stocks de carbone organique du sol mesurés, mais leurs effets sur l’évolution des stocks sont inclus dans les estimations de l’utilisation des terres et des changements du couvert terrestre. Les Parties pourraient envisager d’inclure l’érosion des sols ou les dépôts en tant que paramètres pour mettre en œuvre la méthode de niveau 3.

1.3.6. Résumé (principales étapes)

Si les Parties adoptent leur propre approche de niveau 1 ou des éléments d’une approche de niveau 2, elles doivent suivre les principales actions énumérées ci-dessous. Si un processus de niveau 3 est mis en œuvre, elles doivent suivre le processus décrit dans le guide des bonnes pratiques, tout en veillant à respecter les étapes 6 et 7 ci-dessous.

1. Choisir le niveau d’évaluation du COS en fonction de la disponibilité des données : les Parties peuvent opter pour l’une des trois méthodes proposées en fonction de leur capacité technique à estimer les variations des stocks de COS et de la disponibilité des données nationales ;

2. Établir des valeurs de référence pour le COS : estimer le stock moyen de COS dans la couche arable (0-30 cm) pour l’année de référence 2000. La carte de référence par défaut utilisée dans le processus de déclaration est la carte ISRIC SoilGrids 250m du stock de carbone. Toutefois, les pays sont encouragés à utiliser d’autres ensembles de données, s’ils sont disponibles et jugés plus précis.

3. **Pour l’ensemble de données par défaut utilisé dans l’estimation des variations des stocks de COS, sept classes d’occupation des sols, adaptées des catégories d’utilisation des sols du GIEC, sont utilisées. Des coefficients de conversion de l’occupation des sols par défaut sont disponibles pour permettre l’estimation des changements de COS. Dans la mesure du possible, les pays peuvent préférer utiliser les cartes nationales d’occupation des sols. Si une légende de couverture terrestre autre que celle des sept classes par défaut de la CNULCD est utilisée, un ensemble de coefficients de conversion de la couverture terrestre déterminé au niveau national sera nécessaire.

4. **Pour estimer les changements dans les stocks de COS, des coefficients de conversion pour les transitions de l’occupation du sol sont appliqués. Les coefficients de conversion par défaut représentent la variation proportionnelle des stocks de COS au cours d’une période spécifique suivant une conversion de la couverture terrestre. Les Parties peuvent utiliser des coefficients de conversion déterminés au niveau national s’ils sont disponibles.

5. Identifier les changements significatifs de COS : pour les principales transitions de la couverture terrestre, calculer le changement net de SOC. Les changements entre les transitions sont cumulés afin d’indiquer s’il y a eu dégradation ou amélioration du COS ou aucun changement significatif (stable) sur la base des variations estimées des stocks de COS par rapport à l’année de référence. Une approche statistique basée sur l’importance du changement ou une approche relative basée sur le pourcentage de changement peut être adoptée. Par défaut, les unités foncières dont le stock de COS a diminué de plus de 10 % entre le début et la fin de l’année de référence (2000-2015) et de la période de référence (2016-2023) sont considérées comme dégradées ;

6. **Il est recommandé que les changements de COS et les estimations de la dégradation des terres soient vérifiés par les autorités nationales compétentes afin d’évaluer l’exactitude des résultats et d’identifier les situations faussement positives et négatives qui peuvent être signalées dans les formulaires OS 1-4 (indicateur ODD 15.3.1) ;

7. Enregistrer le formulaire et le rendre disponible pour examen : une fois vérifiées par les Parties, les données et la note explicative doivent être marquées comme « En cours d’examen » et enregistrées, afin de les rendre disponibles pour examen par la CNULCD.

1.3.7. Ressources supplémentaires

• UNCCD, (2024), The Land Story: Country experiences with reporting on land degradation and drought, Chapter: Trends in Land Productivity (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., and Tanabe K. (Eds). 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories. Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC)/Institute for Global Environmental Strategies (IGES), Hayama, Japan.

• IPCC, 2013. Hiraishi, T., Krug, T., Tanabe, K., Srivastava, N., Baasansuren, J., Fukuda, M. and Troxler, T.G. (Eds). 2013 Supplement to the 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories: Wetlands. Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), Switzerland.

• IPCC. 2019. Refinement to the 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories. In: Buendia, E., Tanabe, K., Kranjc, A., Baasansuren, J., Fukuda, M., Ngarize, S., Osako, A., Pyrozhenko, Y., Shermanau, P., Federici, S. (eds). Intergovernmental Panel on Climate Change, Geneva, Switzerland.

• Trends.Earth User Guide (https://docs.trends.earth/en/latest/index.html).

1.4 OS 1-4 – Proportion de terres dégradées par rapport à la superficie totale (indicateur 15.3.1 des objectifs de développement durable)

1.4.1. Introduction

La dégradation des terres est définie comme la réduction ou la perte de productivité biologique ou économique et de complexité des terres cultivées non irriguées, des terres cultivées irriguées, des parcours, des pâturages, des forêts et des surfaces boisées, résultant d’une combinaison de pressions, notamment l’utilisation des terres et les pratiques de gestion[7]’.

À l’aide des trois indicateurs OS 1-1, OS 1-2 et OS 1-3 (ci-après dénommés sous-indicateurs), les comptes rendus de la CNULCD estimeront la proportion de terres dégradées par rapport à la superficie totale des terres, qui est également l’indicateur 15.3.1 des ODD et le seul indicateur utilisé pour suivre les progrès accomplis dans la réalisation de l’objectif 15.3 : D’ici à 2030, lutter contre la désertification, restaurer les terres et sols dégradés, notamment les terres touchées par la désertification, la sécheresse et les inondations, et s’efforcer de parvenir à un monde sans dégradation des sols. Conformément à la décision 15/COP.13, les estimations de l’indicateur 15.3.1 des ODD figurant dans les comptes rendus nationaux seront soumises par le secrétariat, en sa qualité d’organisme dépositaire de cet indicateur, à la Division de statistique de l’ONU en vue de leur publication dans le compte rendu sur les ODD et la base de données mondiale.

Il est indispensable de connaître l’étendue et l’emplacement des terres dégradées pour parvenir à la neutralité en matière de dégradation des terres (NDT) au niveau national, ainsi que pour aider les Parties à définir des objectifs volontaires nationaux.

L’indicateur 15.3.1 des ODD est présenté sous forme de pourcentage, représentant la proportion de terres dégradées par rapport à la superficie totale des terres d’un pays, définie comme l’ensemble de la surface, à l’exclusion des eaux intérieures telles que les principaux fleuves et lacs. La superficie en km2 est communiquée à titre d’information complémentaire, par souci de transparence et parce qu’elle permet de calculer des agrégats régionaux et mondiaux.

La CNULCD facilite la présentation de comptes rendus sur l’indicateur 15.3.1 des ODD en fournissant des données préremplies sur la plateforme du système PRAIS 4 avec des valeurs tirées d’ensembles de données par défaut.

Les Parties ont la possibilité d’identifier les « faux négatifs » ou les « faux positifs » qui peuvent résulter de la détermination de la dégradation. Le formulaire de compte rendu sur la plateforme du système PRAIS 4 permet de décrire intégralement ces sites, y compris leur emplacement géographique, la délimitation de leur étendue et les processus à l’origine des interprétations faussement négatives ou positives.

Les Parties sont également encouragées à recenser et à décrire les « points chauds » et les « points positifs », c’est-à-dire les zones connaissant respectivement les changements les plus manifestes et les plus spectaculaires en matière (i) de dégradation des sols et (ii) d’amélioration.

1.4.2. Conditions préalables à la présentation de comptes rendus

• Une lecture approfondie du chapitre 2 du Guide des bonnes pratiques pour l’indicateur 15.3.1 des ODD ;

• Familiarité avec l’Addendum au guide des bonnes pratiques pour l’indicateur 15.3.1 des ODD : Proportion of land that is degraded over total land area (version 2).

• Un groupe d’experts nationaux officiellement désignés par les autorités nationales pour vérifier la fiabilité des estimations relatives à la dégradation des terres. Parmi les institutions clés peuvent figurer l’office national de statistique d’un pays, le ministère de l’Environnement, le ministère de l’Agriculture, le ministère des Ressources en eau, le centre de télédétection, ainsi que les universités et les centres de recherche. La consultation de l’office national de statistique revêt une importance particulière compte tenu de sa responsabilité d’examiner et de valider les estimations nationales relatives à l’indicateur 15.3.1 des ODD avant leur soumission finale à la Division des statistiques des Nations unies en vue de leur intégration dans le Rapport sur les objectifs de développement durable et la base de données mondiale sur les indicateurs des ODD.

1.4.3. Cycle de présentation des comptes rendus et procédure étape par étape

La procédure de compte rendu étape par étape est décrite ci-après. Si les Parties décident d’utiliser les données par défaut, l’étape 1 n’est pas nécessaire.

Étape 1 : calculer l’indicateur 15.3.1 des ODD

Note

Domaines connexes dans la plateforme PRAIS 4 : tableau OS1-4.T1 et OS1-4.T2

Afin de calculer l’indicateur 15.3.1 de l’ODD, les résultats de l’analyse de la dégradation pour chacun des sous-indicateurs sont intégrés à l’aide de la méthode de l’élément le plus déclassant (1OAO), selon laquelle une réduction significative ou un changement négatif dans l’un des trois sous-indicateurs est considéré comme représentant une dégradation des terres. Il en résulte une évaluation binaire dans laquelle une unité foncière (pixel) est soit dégradée, soit non dégradée (stable ou améliorée).

L’analyse de l’évolution de la dégradation implique d’abord l’établissement d’une base de référence de la dégradation des terres. Le niveau de référence définit l’étendue de la dégradation des terres par rapport à laquelle les progrès vers la réalisation de la cible 15.3 de l’ODD et de la NDT sont évalués au cours de la période couverte par le compte rendu.

Concrètement, pour le calcul de l’indicateur 15.3.1 des ODD, le suivi de l’évolution de l’étendue des terres dégradées se fait en quatre étapes :

1. Évaluation de référence : dans l’évaluation de référence, les résultats de l’analyse de la dégradation pour chacun des sous-indicateurs pour la période de référence (2000-2015) sont combinés en utilisant la méthode 1OAO. La carte de référence qui en résulte montre les zones qui se sont dégradées, améliorées ou sont restées stables au cours de la période de référence, et permet de calculer l’étendue de la dégradation de référence comme point de repère pour mesurer les progrès accomplis dans la réalisation de la cible 15.3 des ODD.

2. Évaluation de la période : de même, l’évaluation périodique est le résultat de l’évaluation de l’état des terres pour une période de compte rendu spécifique, sur la base de la combinaison des trois sous-indicateurs en appliquant la méthode 1OAO.

3. Évaluation de l’état : l’« état », c’est-à-dire l’état final des terres à la fin de chaque période de référence, est déterminé en combinant les résultats de l’évaluation de la période en cours avec ceux de l’évaluation de référence. Cela peut être réalisé à l’aide de la « matrice d’état » (voir figure 4), qui présente les différentes combinaisons possibles des changements d’état des terres entre la période de référence et les périodes de compte rendu. Cette comparaison est essentielle pour prendre en compte les zones identifiées comme dégradées lors de la période de référence et dont l’état est resté inchangé depuis. Par exemple, si une zone a été classée comme dégradée pendant la période de référence mais est restée stable par la suite, l’état du sol est toujours considéré comme dégradé, car aucune amélioration n’a été constatée depuis la période de référence. La carte d’état qui en résulte permet d’estimer l’indicateur 15.3.1 des ODD en fournissant une vue spatialement explicite des zones stables, améliorées ou dégradées, tout en tenant compte de leur état initial.

Figure 4. La « matrice d’état » est une matrice 3 × 3 permettant d’évaluer l’état d’une zone en comparant l’évaluation de la période considérée (colonnes) à la situation de référence (lignes). Les catégories « Stable » et « Amélioré » correspondent aux zones qui ne se sont pas dégradées.

* Zones non dégradées

4. Évaluation du changement : le changement de l’étendue de la dégradation entre la situation de référence et la période de référence est calculée comme la différence entre la superficie totale des terres dégradées au cours de la période de référence la plus récente et celle de la situation de référence. Elle peut être exprimée soit en termes de superficie absolue, soit en termes de proportion de la superficie dégradée par rapport à la superficie totale (pourcentage).

Les résultats de l’évaluation de l’état peuvent être reportés dans le tableau OS1-4.T1.

Les Parties peuvent également fournir des informations dans le champ des commentaires après le tableau OS1-4.T1 sur les hypothèses et les procédures adoptées pour compléter la matrice d’état.

La superficie totale des terres dégradées pour la base de référence et les deux périodes de déclaration (jusqu’en 2019 et 2023 respectivement) doit être indiquée dans le tableau OS1-4.T2. Bien que le processus d’établissement des comptes rendus 2026 de la CNULCD se concentre sur la période 2016-2023, il est nécessaire de recalculer les estimations de référence et de 2019 soumises lors du cycle de présentation des comptes rendus précédent. Cela garantit la cohérence des séries chronologiques, améliore la comparabilité dans le temps et permet une soumission complète à la Division des statistiques des Nations unies pour inclusion dans la base de données des ODD.

Le changement de superficie et la proportion de terres dégradées par rapport à la superficie totale des terres (indicateur ODD 15.3.1) seront automatiquement calculés dans le tableau OS1-4.T2 sur la base des estimations de la superficie totale des terres contenues dans le tableau CP-1.T1.

En outre, les Parties doivent fournir des informations supplémentaires sur les indicateurs utilisés, la méthode utilisée, par exemple si elle diffère de l’approche 1OAO, et indiquer le niveau de confiance des estimations (élevé, moyen ou faible). Cela peut être fait en utilisant les cases à cocher et les boutons de basculement ainsi que le champ de commentaires après le tableau OS1-4.T2.

Étape 2 : identifier les faux positifs et les faux négatifs

Note

Domaines connexes dans la plateforme PRAIS 4 : tableau OS1-4.T3

**Qu’est-ce qu’un faux positif ?

Prenons l’exemple de l’invasion d’une prairie par des plantes ligneuses : cela peut faire apparaître une productivité végétale plus élevée, alors même que l’impact en termes d’évolution de l’état des terres serait normalement négatif. Il s’agit là d’un faux « positif », c’est-à-dire d’une amélioration apparente de l’état des terres. Dans le cadre du processus 1OAO, la zone subissant une invasion de plantes ligneuses serait indiquée à tort comme non dégradée, alors même que l’évolution de l’état des terres est considérée comme suffisamment négative pour être qualifiée de dégradation au regard de l’indicateur 15.3.1 des ODD. Un résultat similaire se produit sur les terres envahies par des espèces végétales exotiques.

**Qu’est-ce qu’un faux négatif ?

À titre d’exemple, citons le cas inverse du problème évoqué ci-dessus, où les mauvaises herbes ligneuses (ou espèces végétales envahissantes) sont éliminées dans le cadre d’un processus de remise en état, ce qui entraîne une baisse de la productivité apparente. Cela conduirait normalement à un signalement de dégradation, alors même que l’objectif est de restaurer des terres dégradées. Dans le cadre du processus 1OAO, la zone remise en état serait classée à tort comme étant dégradée.

Par conséquent, dans les comptes rendus, les Parties ont la possibilité d’identifier ces deux types de zones :

• une dégradation « faussement positive », où la méthode du paramètre déclassant a indiqué à tort qu’une superficie n’était pas dégradée alors que l’évolution de la condition des terres est considérée comme suffisamment négative pour être qualifiée de dégradation dans le contexte de l’indicateur 15.3.1 des ODD ;

• une dégradation « faussement négative », où la méthode du paramètre déclassant a indiqué à tort qu’une superficie était dégradée.

Dans les zones où un résultat de dégradation de type « faux positif » ou « faux négatif » est identifié, les Parties peuvent utiliser la visionneuse de données spatiales PRAIS 4 pour fournir des détails spatiaux supplémentaires, en complément des champs de déclaration du tableau SO1-4.T3. La délimitation spatiale des zones de faux positifs et de faux négatifs ne doit être effectuée que lorsque les pays sont certains de connaître le moment, la localisation et l’étendue de ces processus contraires à l’intuition. Toutefois, dans le cadre de leurs comptes rendus spatiaux, les Parties peuvent alors choisir de recalculer les résultats du processus 1OAO via Trends.Earth et d’importer les résultats recalculés. En l’absence de délimitation spatiale des zones de faux positifs et/ou de faux négatifs, il n’y aura pas d’impact significatif sur les données communiquées.

Pour déclarer les étendues des faux positifs et des faux négatifs à l’aide de la plateforme PRAIS 4, il est nécessaire de remplir le tableau OS1-4.T3. La visionneuse de données spatiales PRAIS 4 permet de remplir ce tableau avec des informations spatiales (au format vectoriel). Il s’agit toutefois d’un élément facultatif et le tableau peut tout de même être rempli sans fournir de données spatiales. Les informations concernant la localisation des sites, leur superficie (remplie automatiquement par la visionneuse de données spatiales PRAIS 4, le cas échéant), les processus à l’origine des résultats de faux positifs ou de faux négatifs et les fondements de leur évaluation doivent être communiquées, en plus de la période au cours de laquelle le processus de faux négatif ou de faux positif a débuté. Pour les Parties utilisant la visionneuse de données spatiales PRAIS 4 afin de délimiter les étendues, un graphique explicatif peut être utilisé pour interpréter le pourcentage de la superficie totale délimitée qui est dégradée ou améliorée par sous-indicateur. Ce graphique doit servir de guide pour comprendre quel sous-indicateur est à l’origine du processus de faux positif ou de faux négatif signalé au sein de l’étendue du polygone fournie.

Par exemple, au cours du cycle de compte rendu 2022, la Turquie a identifié des cas de faux positifs concernant des zones initialement classées comme « améliorées ». Celles-ci ont ensuite été reclassées comme « dégradées », car elles avaient en réalité été transformées en surfaces artificielles. Certaines zones présentant des faux négatifs ont également été mises en évidence, car elles avaient été classées comme « dégradées », alors qu’en réalité, les terres avaient été améliorées grâce au reboisement. L’analyse de la dégradation des terres de la Turquie s’est appuyée sur un ensemble de données générées au niveau national, et l’analyse des faux positifs et des faux négatifs a été réalisée lors d’un atelier au cours duquel les participants ont pu utiliser un système d’aide à la décision pour faciliter l’analyse. Au final, les discussions et les interprétations menées par les experts ont abouti aux résultats présentés. De plus amples détails à ce sujet, ainsi que d’autres exemples d’identification de faux positifs et de faux négatifs, sont décrits dans The Land Story (UNCCD, 2024).

Étape 3 : évaluer les zones sensibles et favorables

Note

Domaines connexes sur la plateforme du système PRAIS 4 : tableaux OS1-4.T4 et OS1-4.T5

La CNULCD encourage les Parties à signaler les zones présentant les changements les plus manifestes et spectaculaires. Elles sont de deux ordres :

• Zones sensibles : zones particulièrement exposées à la dégradation en l’absence de mesures correctives urgentes ;

• Zones favorables : zones qui ne présentent aucun signe de dégradation, ou qui ont été remises en état après avoir été dégradées, grâce à la mise en œuvre de mesures de remise en état appropriées ou à des processus d’aménagement du territoire visant à prévenir la dégradation.

Dans les comptes rendus précédents, les pays ont adopté différentes approches pour identifier les points chauds de la dégradation des terres. Ces approches sont les suivantes :

• Approches spécifiques au contexte : chaque pays adapte sa méthode d’identification des zones sensibles en fonction des priorités nationales et des données disponibles, souvent dans le cadre d’ateliers participatifs avec des experts locaux.

• Utilisation de données et d’outils existants : les pays utilisent des polygones pré-identifiés (par exemple, des zones de feux de forêt, d’exploitation minière ou de surpâturage) et des cartes nationales de dégradation intégrées dans leur système d’aide à la décision sur la neutralité de la dégradation des terres (NDT SAD).

• Convergence des preuves : certains pays appliquent une analyse multicritère dans la NDT SAD, en combinant divers indicateurs (par exemple, l’érosion, la salinisation, la perte de biomasse, le déclin de la production nette primaire) afin d’identifier les zones prioritaires grâce à la convergence des données.

Les zones favorables sont généralement associées aux zones où les pays ont mis en œuvre des pratiques de gestion durable des terres (GDT) et où des améliorations réelles ont été constatées sur le terrain.

Le fait de connaître l’emplacement et le type des zones sensibles/favorables peut faciliter l’élaboration de plans d’action pour remédier à la dégradation, notamment grâce à la conservation, la réhabilitation, la restauration et la gestion durable des ressources terrestres.

Les zones sensibles et les zones favorables sont répertoriées respectivement dans les tableaux OS1-4.T4 et OS1-4.T5 de la plateforme PRAIS 4. Les Parties sont invitées à saisir les informations pertinentes telles que l’emplacement, la superficie, la méthode d’évaluation retenue, les facteurs et processus déterminant l’état des terres, ainsi que les mesures d’assainissement mises en œuvre et prévues. Il s’agit de tableaux spatiaux qui doivent donc être remplis à l’aide des outils du système d’information géographique disponibles dans la visionneuse de données spatiales de PRAIS 4. Il s’agit d’un élément supplémentaire et facultatif, mais ces informations géolocalisées peuvent renforcer les approches spatiales de la gestion durable des terres et contribuer à intégrer les mesures de lutte contre la dégradation des terres à l’échelle du paysage. En outre, la CNULCD peut utiliser ces données spatiales pour créer des produits d’information améliorés afin de démontrer l’impact de la Convention.

Les Parties sont invitées à fournir des informations descriptives ou des récits sur un ou plusieurs des points chauds/points d’intérêt signalés dans les champs de texte prévus à cet effet. Ces informations permettent de contextualiser les informations spatiales fournies.

Étape 4 : Vérifier les résultats

La vérification doit avoir lieu lors de la dérivation de chaque sous-indicateur. En outre, la mise en œuvre de la méthode 1OAO ou d’autres méthodes d’évaluation de la dégradation des terres doivent être vérifiées. Aussi, les Parties doivent évaluer et justifier le niveau de confiance dans l’évaluation de la proportion de terres dégradées. Toute déclaration de faux positifs/négatifs, de points chauds et de points brillants doit également être soigneusement vérifiée.

Étape 5. Enregistrer le formulaire et le mettre à disposition pour examen

Les situations particulières ou anormales, ainsi que les problèmes notables liés à l’interprétation des données susceptibles d’affecter la fiabilité des valeurs communiquées, doivent être décrites dans la partie narrative. Un champ intitulé « Commentaires généraux » est prévu à cet effet à la fin du formulaire de déclaration de la plateforme PRAIS 4.

Les informations sur la dégradation des terres doivent être déclarées en km2 pour le pays tout entier.

Les cartes par défaut ou celles générées dans Trends.Earth à partir de données nationales illustrant la dégradation des sols pour la période de référence ou la période couverte par le compte rendu sont mises à disposition sur la plateforme PRAIS 4. Plus précisément, les cartes suivantes seront disponibles en ligne :

• La proportion de terres dégradées par rapport à la superficie totale des terres (indicateur 15.3.1 des objectifs de développement durable) pour la période de référence ;

• La proportion de terres dégradées par rapport à la superficie totale des terres (indicateur 15.3.1 des objectifs de développement durable) pour la période de compte rendu ;

• La proportion de terres dégradées par rapport à la superficie totale des terres (indicateur 15.3.1 de l’ODD) au cours de la période de référence, après recalcul des faux positifs et négatifs dans Trends.Earth (le cas échéant)

• L’état des terres (2023) - voir GPG sur l’indicateur ODD 15.3.1 Addendum section 2.1 pour plus de détails.

• Les zones sensibles à la dégradation (pour les pays qui fournissent des données spatiales sur la plateforme du système PRAIS 4) ;

• Les zones favorables à l’amélioration (pour les pays qui fournissent des données spatiales sur la plateforme du système PRAIS 4).

Une fois le formulaire rempli et vérifié par les Parties, il doit être marqué comme « En cours d’examen » puis enregistré. Une fois que la CNULCD a achevé son examen et que les Parties ont donné suite à toutes les observations formulées, le formulaire peut être marqué comme « Finalisé » puis enregistré.

1.4.4. Dépendances

L’indicateur 15.3.1 des ODD repose sur la superficie totale des terres déclarée dans le tableau CP-1.T1. La modification de ce chiffre modifiera donc la valeur de l’indicateur.

Les champs relatifs à la superficie des tableaux spatiaux OS1-4.T3, OS1-4.T4 et OS1-4.T5 dépendent des données spatiales créées par les pays au moyen de la visionneuse de données spatiales du système PRAIS 4. Cependant, ils peuvent également être remplis manuellement sans fournir de données spatiales justificatives.

1.4.5. Résumé (principales étapes)

Les principales étapes à suivre pour présenter des comptes rendus sur l’indicateur 15.3.1 des ODD sont les suivantes :

1. Calculer la proportion de terres dégradées par rapport à la superficie totale des terres (indicateur 15.3.1 des ODD) : en utilisant l’approche 1OAO pour combiner les trois sous-indicateurs, calculez l’étendue de la dégradation dans la période de référence et dans les deux périodes de compte rendu (2019 et 2023 respectivement). L’ampleur de la dégradation au cours des périodes de référence est calculée en additionnant (i) les superficies de terres pour lesquelles les changements dans les sous-indicateurs sont considérés comme indiquant une nouvelle dégradation ; et (ii) les superficies de terres qui ont persisté dans un état dégradé depuis la période de référence (c’est-à-dire qui ne se sont pas améliorées jusqu’à un état non dégradé).

2. Identifier les processus à l’origine de faux positifs et faux négatifs et fournir des justifications pertinentes à l’appui de leur évaluation. Lorsque les pays sont certains des informations qu’ils communiquent concernant l’emplacement et l’étendue de ces processus ainsi que du recalcul de la méthode du paramètre déclassant pour l’indicateur 15.3.1 des ODD en tenant compte des zones identifiées, ils doivent utiliser la visionneuse de données spatiales du système PRAIS 4 à cette fin (tableau OS1-4.T3).

3. Recenser les zones sensibles de dégradation des sols et les zones favorables à l’amélioration, en précisant leur localisation, leur étendue ainsi que les mesures prises et/ou prévues pour les gérer et garantir le développement durable de ces zones (tableaux OS1-4.T4 et OS1-4.T5). Les pays sont encouragés à fournir des informations spatiales sur ces zones sensibles et favorables à l’aide de la visionneuse de données spatiales PRAIS 4.

4. Vérifier les résultats : il est recommandé que les données, les méthodes et les analyses ayant conduit au calcul de l’indicateur 15.3.1 des ODD soient minutieusement vérifiées par les autorités nationales concernées afin d’évaluer l’exactitude des résultats et de confirmer l’existence éventuelle de faux positifs et de faux négatifs, ainsi que des zones sensibles et des zones favorables signalées ;

5. Enregistrer le formulaire et le rendre disponible pour examen : une fois vérifiées par les Parties, les données et la note explicative doivent être marquées comme « En cours d’examen » et enregistrées, afin de les rendre disponibles pour examen par la CNULCD.

1.4.6. Ressources supplémentaires

• UNCCD; 2024, The Land Story: Country experiences with reporting on land degradation and drought, Chapter: Land Degradation, UNCCD: (https://www.unccd.int/resources/publications/land-story-country-experiences-reporting-land-degradation-and-drought)

• Scientific Conceptual Framework for Land Degradation Neutrality ( https://www.unccd.int/resources/reports/scientific-conceptual-framework-land-degradation-neutrality-report-science-policy)

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[1]

La légende par défaut de la CNULCD pour la couverture terrestre dans le cadre des comptes rendus agrégés est une version modifiée des catégories d’utilisation des sols du Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC), dans laquelle les « masses d’eau » sont distinguées des « zones humides » et regroupées dans une septième catégorie comprenant : les lacs, les rivières et les cours d’eau (naturels/artificiels, stagnants/courants, continentaux/marins), les réservoirs artificiels, les lagunes côtières et les estuaires.

[2]

https://www.fao.org/geospatial/resources/standards/en/

[3]

https://apacheta.projects.earthengine.app/view/compare-lct-sids

[4]

Le calcul de la performance de la productivité est fortement dépendant de la définition de la LCEU. Contrairement aux mesures relatives à la tendance et à l’état, qui évaluent les changements au fil du temps, la performance est une comparaison spatiale et les résultats peuvent changer si l’étendue sur laquelle porte l’analyse vient à changer.

[6]

Lignes directrices 2006 du GIEC pour les inventaires nationaux de gaz à effet de serre et leur révision de 2019, ainsi que le Supplément 2013 aux Lignes directrices 2006 du GIEC pour les inventaires nationaux de gaz à effet de serre : zones humides.

[7]

Article 1 de la Convention des Nations Unies sur la lutte contre la désertification.