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 favoriser la neutralité en matière de dégradation des terres
1.1 Objectif stratégique 1-1 – Évolution de la structure du couvert terrestre
1.1.1 Introduction
On entend par couvert terrestre la couverture physique et biologique observée de la surface terrestre.
La méthodologie définie par la Convention des Nations Unies sur la lutte contre la désertification (CNULCD) pour estimer la proportion de terres dégradées par rapport à la superficie totale des terres (c’est-à-dire l’indicateur 15.3.1 des objectifs de développement durable [ODD]) utilise l’évolution du couvert terrestre comme indicateur de l’altération des dynamiques écosystémiques résultant de facteurs naturels ou artificiels.
Le principal produit du cycle de présentation de rapports pour l’indicateur de l’objectif stratégique 1-1 consiste en un ensemble d’estimations officiellement vérifiées portant sur l’étendue des catégories de couvert terrestre, leur évolution au niveau national et leur importance sur le plan de la dégradation des terres.
Les rapports nationaux sont facilités grâce à la fourniture : i) des données par défaut tirées des sources de données mondiales disponibles, à savoir les produits relatifs au couvert terrestre de l’Initiative sur le changement climatique (CCI-LC) de l’Agence spatiale européenne (ESA) ; et ii) des orientations concernant l’interprétation des transitions entre les catégories de couvert terrestre en tant que processus susceptibles de diminuer la productivité biologique ou économique et la complexité des terres (dégradation), de l’améliorer, ou de n’aboutir à aucun changement (situation stable).
1.1.2. Conditions préalables à la présentation de rapports
Une lecture approfondie du chapitre 3 du [Good Practice Guidance for SDG Indicator 15.3.1] (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land): Proportion of land that is degraded over total land area (version 2.0), qui présente l’indicateur relatif au couvert terrestre, sa définition et ses classifications, ainsi que la méthodologie recommandée pour évaluer la dégradation du couvert terrestre ;
Familiarité avec les sections 1 et 3 de l’[Addendum au guide des bonnes pratiques pour l’indicateur 15.3.1 de l’ODD] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land) : Proportion de terres dégradées par rapport à la superficie totale des terres (version 2).
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 du couvert 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 rapports et procédure étape par étape
La procédure de déclaration 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 SO1-1.T1
Les parties sont invitées à dresser la liste des processus de modification de l’occupation des sols les plus pertinents, susceptibles d’entraîner une dégradation des sols. Les processus clés peuvent être la déforestation, l’expansion urbaine ou la perte de végétation. Certains de ces processus peuvent être détectés par l’analyse d’images de la modification de l’occupation des sols, 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 de causer la dégradation des terres et qui sont répertoriés comme options dans le menu déroulant du tableau SO1-1.T1 de la plateforme PRAIS 4. D’autres processus non couverts par le menu peuvent être signalés en sélectionnant l’option “Autre” et en fournissant un titre décrivant le processus de dégradation.
Processus de dégradation |
État initial du couvert terrestre |
État final du couvert terrestre |
|---|---|---|
Expansion urbaine |
Prairies, terres cultivées, autres terres |
Surfaces artificielles |
Déforestation |
Zones couvertes d’arbres |
Prairies, terres cultivées, surfaces artificielles |
Perte de végétation |
Zones arborées, prairies, terres cultivées |
Autres terres |
Inondation |
Végétation, surfaces artificielles, sol nu |
Zones humides |
Empiétement d’espèces ligneuses |
Zones humides, prairies |
Zones couvertes d’arbres |
Drainage des zones humides |
Zones humides |
Prairies, terres cultivées, surfaces artificielles, autres terres |
Note** : 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 d’occupation du sol
Note
Domaines connexes sur la plateforme du système PRAIS 4 : tableau SO1-1.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 couvert 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 rapport 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 rapporter 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 rapports 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 l’occupation des sols
Les pays présentant une grande diversité d’environnements et des processus de dégradation des sols contrastés nécessitent souvent une classification plus détaillée de l’occupation des sols. Dans ces cas, il est essentiel d’augmenter le nombre de classes d’occupation des sols ou de subdiviser le pays en régions pour une analyse personnalisée. Par exemple, au cours du processus d’élaboration du rapport 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 d’occupation des sols de la CNULD 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 l’occupation des sols, les pays peuvent modifier la légende par défaut de l’occupation des sols à partir des ensembles de données fournis par l’UNCCD afin de mieux s’aligner sur les dynamiques nationales.
Les cartes mondiales normalisées de l’occupation des sols 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 rapports globaux. Cependant, ces 36 classes d’occupation des sols peuvent être reclassées différemment pour saisir les processus clés de dégradation des sols au niveau national. Par exemple, le Bhoutan a utilisé le jeu de données d’occupation des sols 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 de détails sur ces exemples et d’autres dans le chapitre intitulé “Trends in Land Cover” de la publication [The Land Story] (https://www.unccd.int/resources/publications/land-story-country-experiences-reporting-land-degradation-and-drought) (UNCCD, 2024).
Lorsque la légende de couverture terrestre appropriée a été identifiée, les parties doivent cliquer sur l’une des options de basculement liées à la question de savoir si les sept classes de couverture terrestre de la CNULD sont suffisantes pour surveiller les principaux processus de dégradation. Si un pays sélectionne “Non”, il doit remplir le tableau SO1-1.T2 avec les classes de couverture terrestre nationales en montrant comment elles correspondent aux sept classes de couverture terrestre par défaut de la CNULD. Les pays sont fortement encouragés à construire la légende avec un nombre limité de classes pertinentes et à ne pas dépasser 15 classes de couverture terrestre au total. Cela rendra le rapport plus facile à gérer, réduira le risque de problèmes de performance sur le navigateur web et réduira les transitions à décrire et à rapporter à l’étape 3. En référence au [Guide des bonnes pratiques pour l’indicateur 15.3.1 des ODD] (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land) et à son [Addendum] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land), la légende devrait être la suivante :
compétente, pour recenser les transitions de dégradation identifiées comme importantes ;
utilisable, de sorte que les données d’observation disponibles puissent distinguer entre les catégories dans la légende ; et
complète, de sorte que la totalité de la surface terrestre du pays puisse être attribuée aux différentes catégories à partir de la légende et suivie au fil du temps.
Dans la mesure du possible, l’UNCCD encourage les parties à utiliser le méta-langage de la couverture terrestre (LCML) de l’Organisation des Nations unies pour l’alimentation et l’agriculture (FAO)[2], qui fournit une approche structurée de la définition et de l’interprétation de la couverture terrestre. Le LCML est l’épine dorsale conceptuelle et structurelle de diverses classifications de l’occupation du sol, y compris la légende de l’occupation du sol 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.
CNULCD |
Initiative sur le changement climatique de l’Agence spatiale européenne |
||
|---|---|---|---|
Code |
Étiquette |
Code |
Étiquette |
1 |
Zones arborées |
50 |
Couvert arboré, feuillus, sempervirents, 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, sempervirents, fermé à ouvert (> 15 %) |
||
71 |
Couvert arboré, conifères, sempervirents, fermé (> 40 %) |
||
72 |
Couvert arboré, conifères, sempervirents, 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 sempervirents |
||
122 |
Formations arbustives décidus |
||
130 |
Prairies |
||
140 |
Lichen et mousses |
||
151 |
Arbres clairsemés (< 15 %) |
||
152 |
Arbustes clairsemées (< 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 de la sélection de leurs classes de légende de couverture terrestre et toute autre information pertinente dans le champ de commentaires situé sous le tableau.
Étape 3 : Création d’une matrice de transition
Note
Domaines connexes dans la plateforme PRAIS 4 : tableaux SO1-1.T3
Une fois que la légende appropriée de l’occupation des sols est identifiée, les changements de l’occupation des sols peuvent être liés plus clairement aux processus conduisant à la dégradation et à l’amélioration des terres. En définissant une matrice de transition, les parties doivent décider quels changements de l’occupation des sols et quels processus devraient entraîner une dégradation des terres, une amélioration ou aucun changement (stable).
Le tableau 9 présente un exemple de matrice de transition pour les classes d’occupation des sols par défaut de la CNULD. La matrice présente des interprétations suggérées des changements dans la couverture terrestre qui peuvent entraîner la dégradation, l’amélioration ou la stabilité des terres. Les parties peuvent utiliser cette matrice comme un cadre préliminaire à évaluer et à ajuster dans le cadre d’un processus participatif multipartite et en tenant compte des conditions nationales et locales.
Par souci d’exhaustivité, les masses d’eau sont également incluses dans la matrice, bien que le rapport se concentre sur la superficie totale des terres 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 rapport 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, qui doit être ajustée en conséquence.
CLASSIFICATION FINALE |
||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Zones arborées |
Prairies |
Terres cultivées |
Zones humides |
Surfaces artificielles |
Autres terres |
Masses d’eau |
||
CATÉGORIE D’ORIGINE |
||||||||
Zones arborées |
Stable |
Perte de végétation |
Déforestation |
_Innumération |
Déforestation |
Perte de végétation |
Stable |
|
Prairies |
Boisement |
Stable |
Expansion agricole |
L’inondation |
Expansion urbaine |
Perte de végétation |
Stable |
|
Terres cultivées |
Boisement |
Recul de l’agriculture |
Stable |
L’inondation |
Expansion urbaine |
Perte de végétation |
Stable |
|
Zones humides |
L’empiètement du bois |
Drainage des zones humides |
Drainage des zones humides |
Stable |
Drainage des zones humides |
Drainage des zones humides |
Stable |
|
Surfaces artificielles |
Le boisement |
Établissement de la végétation |
Expansion agricole |
Création de zones humides |
Stable |
Recul des établissements humains |
Stable |
|
Autres terres |
Boisement |
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 modification de l’occupation du sol sont codés par couleur : amélioration (vert), stabilité (jaune) ou dégradation (violet). Les transitions improbables sont écrites en italique. Notez qu’il s’agit d’un exemple de matrice de transition et qu’il ne faut pas en déduire que les pays doivent l’adopter 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 SO1-1.T3 pour les classes de couverture terrestre par défaut de la CNULCD ou les classes de couverture terrestre nationales.
Le tableau SO1-1.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 rapport 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 comprend des fonctions permettant de modifier les données de la matrice de transition par défaut et d’attribuer un signe “-” ou “+” à chaque transition selon qu’elle entraîne une dégradation ou une amélioration des terres en fonction des circonstances nationales. Cependant, si vous choisissez de modifier la matrice de transition par défaut (c’est-à-dire le tableau SO1-1.T3), la matrice de transition doit d’abord être éditée dans Trends.Earth afin que les transitions rapportées puissent être intégrées dans les calculs des résultats SO 1-1 et de l’indicateur SDG 15.3.1. L’édition de la matrice de transition dans PRAIS 4 n’entraînera pas à elle seule un nouveau calcul 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 l’occupation du sol qui a divisé le pays en zones homogènes, chacune ayant des caractéristiques environnementales distinctes (figure 2). Le zonage proposé 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.

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 LDN et de l’indicateur 15.3.1 des SDG.
Un autre exemple d’adaptation de la matrice de transition se trouve dans le chapitre intitulé “Trends in Land Cover” de la publication [The Land Story] (https://www.unccd.int/resources/publications/land-story-country-experiences-reporting-land-degradation-and-drought) (UNCCD, 2024).
Étape 4 : Évaluer les données disponibles sur l’occupation des sols
Note
Domaines connexes dans la plateforme PRAIS 4 : tableaux SO1-1.T4
L’UNCCD fournit des données par défaut sur l’étendue de l’occupation du sol dans la plateforme PRAIS 4 afin d’alléger le fardeau du rapport. Ces données par défaut comprennent un ensemble de données à une résolution spatiale de 300m :
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 entrer les valeurs nationales annuelles pertinentes dans le tableau SO1-1.T4. Les Parties doivent cliquer sur le bouton “Données nationales” au-dessus du tableau afin de le modifier. Les métadonnées de base, telles que décrites à l’annexe II, pour les ensembles de données à utiliser doivent être fournies dans le formulaire “Sources de données” qui s’ouvre lorsque “Modifier les sources de données” est sélectionné.
Deux autres ensembles de données sont disponibles à une résolution spatiale de 30 m et sont potentiellement utiles pour les rapports 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 le couvert végétal 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 SO1-1.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.
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 donnée |
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 couvert 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 rapports, 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 l’occupation du sol compatible avec les sept classes par défaut de la CCD 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 d’occupation du sol 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. |
Résolution 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). |
Degré d’exactitude |
74 % |
Afin de se conformer à la qualité des données du produit par défaut relatif au couvert 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 l’occupation des sols
Note
Domaines connexes dans la plateforme PRAIS 4 : tableaux SO1-1.T5 et SO1-1.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 rapport 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 rapport. Ces changements sont utilisés pour suivre les progrès des Parties sur le SO 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 SO1-1.T5 et SO1-1.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 rapport
Note
Domaines connexes dans la plateforme PRAIS 4 : tableaux SO1-1.T6 et SO1-1.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 SO1-1.T6 et SO1-1.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 (stabilité) 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 l’occupation des sols 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 l’occupation des sols 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 SO 1-4 (indicateur SDG 15.3.1). Cet apport contribuerait à une évaluation qualitative de la fiabilité des estimations.
Étape 8 : Sauvegarder le formulaire et le mettre à disposition pour examen
La plateforme du système PRAIS 4 permet de déclarer des informations quantitatives sur le couvert terrestre, les changements du couvert terrestre et la dégradation du couvert 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 ;
Informations sur les modifications de l’occupation des sols, y compris une matrice de modification de la superficie de l’occupation des sols 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 l’occupation des sols.
Les informations sur l’occupation des sols, les changements d’occupation des sols et la dégradation de l’occupation des sols 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 le couvert terrestre, l’évolution du couvert terrestre et la dégradation du couvert 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 du couvert terrestre pour la première année de la période de référence (2000) ;
une carte du couvert terrestre pour la dernière année de la période de référence (2015) ;
une carte du couvert terrestre pour l’année considérée la plus récente ;
les changements du couvert terrestre pendant la période de référence ;
les changements du couvert terrestre pendant la période considérée ;
la dégradation du couvert terrestre pendant la période de référence ;
la dégradation du couvert terrestre pendant la période considérée.
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 que le formulaire a été complété et vérifié par les Parties, il doit être marqué comme “En cours de révision” et sauvegardé. Une fois que l’UNCCD a terminé son examen et que tous les commentaires ont été résolus, le formulaire peut être marqué comme “Finalisé” et sauvegardé.
1.1.4. Dépendances
Les données relatives au couvert terrestre ne servent pas seulement à présenter des rapports sur l’objectif stratégique 1-1, mais aussi à stratifier les indicateurs relatifs à la productivité des terres et au carbone organique du sol (objectifs stratégiques 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 (objectif stratégique 1-4).
Les parties doivent également noter que si une légende de couverture terrestre personnalisée est rapportée dans l’indicateur SO1-1, les mêmes classes de couverture terrestre personnalisée peuvent être utilisées pour rapporter des informations sur les indicateurs SO1-2 et SO1-3.
La superficie totale déclarée dans le tableau CP-1.T1 sert de base au calcul des éléments de rapport ultérieurs dans les OS, qui seront répertoriés comme dépendant du tableau CP-1.T1 dans la section correspondante de ce manuel de rapport. Pour l’indicateur de rapport SO1-1, le champ “Pourcentage de la superficie totale du pays” dans le tableau de rapport SO1-1.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 à une résolution spatiale de 30 m qui sont fournis dans Trends.Earth et décrits dans le GPG [Addendum] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land) devraient être évalués pour déterminer s’ils conviennent aux petits États insulaires en développement (PEID) et aux pays montagneux, qui ont besoin des données à la résolution spatiale la plus élevée. La résolution spatiale des données par défaut n’est pas toujours adaptée pour représenter avec précision l’occupation des sols et ses changements au niveau national pour ces zones ou pays. Compléter/affiner l’analyse des données internationales avec des 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 du couvert 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 aux niveaux tant national qu’international.
La validation des informations nationales relatives au couvert terrestre pourrait nécessiter une vérification sur le terrain, en consultation avec des spécialistes locaux. Cette activité pourrait s’avérer gourmande en temps et en ressources. On pourrait réduire considérablement les coûts et l’affectation des ressources en réalisant la validation au moyen de différentes méthodes et techniques (par exemple, des échantillons de travail sur le terrain grâce aux photographies aériennes existantes, aux images haute résolution gratuites disponibles sur Google Earth).
Classification du couvert terrestre
Les légendes nationales de l’occupation du sol et les matrices de transition régionales peuvent être plus précises dans la capture des processus de dégradation locaux et des transitions de l’occupation du sol, mais peuvent augmenter le nombre de transitions possibles de l’occupation du sol à décrire jusqu’à une quantité ingérable. Bien qu’il soit important d’inclure les principales transitions de l’occupation du sol dans un pays, il convient de trouver un équilibre entre la précision et la facilité de gestion de l’information.
Les cartes et les données nationales existantes relatives au couvert terrestre doivent être converties vers les sept catégories de la CNULCD. Cette mise en correspondance requise peut dégrader en partie la qualité des données d’origine. En documentant les incertitudes et les généralisations appliquées pour harmoniser les données avec les normes internationales, on pourrait éclairer le processus de conversion et le degré d’exactitude des produits.
Les informations relatives au couvert terrestre fournies à la CNULCD doivent être cohérentes au fil du temps ; toute modification de la méthodologie de classification du couvert terrestre impose de recalculer les estimations nationales précédemment soumises.
1.1.6. Résumé (principales étapes)
Les principales étapes à suivre pour présenter des rapports sur l’évolution du couvert terrestre sont les suivantes :
Identifiez les principaux processus de dégradation des terres par le biais du processus consultatif approprié et insérez les résultats dans le tableau SO1-1.T1.
Sélectionnez une légende d’occupation du sol, en veillant à ce qu’elle soit compatible avec la légende par défaut de l’UNCCD. Insérez la légende dans le tableau SO1-1.T2 si elle diffère de la légende par défaut de la CLD.
Générer 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 SO1-1.T3.
Sélectionnez les données d’occupation du sol à utiliser : assurez-vous de la conformité avec les spécifications minimales énumérées dans le tableau 10.
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 SO1-1.T5 et SO1-1.T7.
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 SO1-1.T6 et SO1-1.T7.
Vérifiez les résultats : Il est recommandé que les estimations de l’occupation des sols et de la dégradation des sols 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 SO 1-4 (indicateur SDG 15.3.1).
Sauvegardez le formulaire et mettez-le à disposition pour examen : Vérifiez l’exactitude des informations quantitatives saisies dans le rapport 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 CNULD.
1.1.7. Ressources supplémentaires
UNCCD, (2024), The Land Story : Country experiences with reporting on land degradation and drought, Chapitre : Tendances de l’occupation des sols (https://www.unccd.int/resources/publications/land-story-country-experiences-reporting-land-degradation-and-drought)
Di Gregorio, A., & Jansen, L.J.M. (2016). Système de classification de l’occupation du sol (LCCS). Concepts de classification et manuel de l’utilisateur pour la version 3.0 du logiciel. Rome : FAO (https://www.fao.org/geospatial/resources/tools/land-cover-toolbox/en/).
Utiliser l’information sur le couvert végétal pour suivre les progrès de l’objectif de développement durable 15, FAO eLearning Course (2024) (https://elearning.fao.org/course/view.php?id=1098)
1.2. OS 1-2 - Tendances de la productivité des terres ou de leur fonctionnement
1.2.1 Introduction
La productivité des terres désigne la capacité productive biologique des terres : la principale source des aliments, des fibres et du carburant indispensables à la vie humaine. La méthodologie adoptée par la CNULCD pour 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) s’appuie sur l’évolution de la productivité des terres en tant qu’indicateur des variations à long terme de la santé et de la capacité productive 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 d’établissement de rapports pour l’indicateur SO 1-2 est un ensemble d’estimations officiellement vérifiées de l’étendue de cinq catégories de trajectoires persistantes de productivité des terres dans chaque type de couverture terrestre et de leur importance en termes de dégradation des terres.
Bien que les tendances de la productivité des terres pour la période de rapport précédente (2016 - 2019) ne soient pas requises dans ce rapport, elles seront nécessaires pour estimer l’indicateur 15.3.1 de l’ODD pour la période 2016 - 2019 en relation avec l’OS1-4. Par conséquent, les pays sont encouragés à estimer les tendances de la productivité des terres pour les trois périodes (c’est-à-dire la période de référence et les deux périodes de rapport) afin d’assurer la cohérence des rapports sur l’ODD 15.3.1.
Les rapports 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 rapports
Une lecture approfondie des sections 1 et 3 de l’[Addendum au guide des bonnes pratiques pour l’indicateur 15.3.1 des ODD] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land) : Proportion de terres dégradées par rapport à la superficie totale des terres (version 2), qui détaille un certain nombre d’approches méthodologiques pour calculer les changements de productivité des terres ;
Familiarité avec le chapitre 4 du [Guide des bonnes pratiques pour l’indicateur 15.3.1 des ODD] (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land) 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 ;
Des données conformes aux spécifications énumérées dans le tableau 11 ci-après ;
Une réserve de spécialistes nationaux officiellement nommés 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 personnalisée pour estimer les trois mesures de la productivité des terres si les données nationales sont privilégiées par rapport aux 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, un centre de télédétection, ainsi que des universités et des centres de recherche.
1.2.3. Cycle de présentation des rapports et procédure étape par étape
La procédure de déclaration étape par étape est décrite ci-dessous. Si les données par défaut sont utilisées, les étapes 1 à 7 sont inutiles.
Étape 1 : Sélectionner la légende de l’occupation du sol pour stratifier la productivité des terres
Si une légende de couverture terrestre personnalisée a été rapportée dans SO1-1.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 CNULD ou la légende de couverture terrestre personnalisée utilisée pour le rapport SO1-1.
Remarque : si vous répondez “Oui”, 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 CNULD.
Étape 2 : Sélectionner le jeu de données d’observation de la Terre
L’UNCCD 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 autres ensembles de données, la LPD du CCR et la LPD de la FAO-WOCAT, sont disponibles sur 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] ( https://apacheta.projects.earthengine.app/view/compare-lpd) disponible sur Google Earth Engine peut être utilisée par les Parties à cette fin. Par exemple, au cours du processus de rapport 2022, le Bhoutan a utilisé cet outil pour comparer une série de cartes de productivité des terres générées à l’aide de données d’observation de la Terre, mais avec des approches algorithmiques différentes. Au cours d’un atelier participatif, les participants ont examiné les différentes cartes et, en mettant en commun leurs connaissances spécialisées 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] (https://www.unccd.int/resources/publications/land-story-country-experiences-reporting-land-degradation-and-drought) (UNCCD, 2024).
Les parties peuvent également générer leurs propres séries temporelles d’indices de végétation et, par conséquent, des ensembles de données d’entrée LPD directement à partir de l’imagerie satellitaire. Deux autres applications déployées dans Google Earth Engine qui peuvent être utilisées pour visualiser des paramétrisations LPD alternatives sont Real Time LPD App et version haute résolution pour SIDS. La section 3.2 de l’[Addendum] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land) au Guide des bonnes pratiques fournit des informations et des conseils détaillés sur la sélection des ensembles de données d’entrée LPD et des algorithmes LPD.
Élément |
Spécifications |
|
|---|---|---|
Données par défaut (Trends.Earth Land Productivity Dynamics (LPD) dataset) |
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 :
|
Six classes compatibles avec celles utilisées par le LPD Trends.Earth :
|
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 se conformer à la qualité des données de l’ensemble de données par défaut, il est recommandé de garantir un degré d’exactitude global de la cartographie 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 l’adresse suivante : 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 couvert végétal 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 au 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 d’occupation du sol. 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] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land).
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] (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land) 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] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land) 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] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land) 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 :
Tendance/Trajectoire : mesure la trajectoire du changement de la productivité annuelle à long terme par pixel ;
État : compare la productivité annuelle présente et passée par pixel ;
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 rapport (voir étape 6).
Au lieu de l’approche du score z décrite dans le guide des bonnes pratiques de la CCD, la mise en œuvre dans Trends.Earth utilise des méthodes statistiques alternatives pour calculer les métriques “tendance” et “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 robustes et plus faciles à interpréter pour les rapports 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).
La mesure de la tendance est calculée en ajustant un modèle de régression linéaire à la série temporelle et en déterminant la signification de la pente de la tendance à l’aide d’un test de signification de Mann-Kendall. Les tendances avec p \(\le\) 0,05 sont considérées comme significatives, ce qui, si elles sont positives, est considéré comme une amélioration potentielle et, si elles sont négatives, comme une dégradation potentielle. Les parties qui souhaitent utiliser cette approche dans Trends.Earth ont également la possibilité d’appliquer des corrections pour 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 années les plus récentes à la distribution des valeurs annuelles de la PPN observées au cours des 13 années précédentes. Plus précisément, il s’agit de comparer les valeurs des années 2013–2015 avec celles des années 2000–2012 pour la période de référence, et les 3 années les plus récentes avec les 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 à la tendance et à l’état, qui sont des mesures temporelles, la performance de la productivité est une mesure spatiale impliquant l’étalonnage du niveau de productivité végétale locale par rapport à d’autres unités terrestres (c’est-à-dire d’autres pixels) au sein de la 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 rapport
Note
Domaines connexes dans la plateforme PRAIS 4 : tableaux SO1-2.T1 et SO1-2.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 rapport, comme le montre le tableau 12.
Tendances de la productivité des terres |
||||
|---|---|---|---|---|
Période |
Tendance / Trajectoire |
État (16 ans) |
Performance |
|
Base de référence |
Période de comparaison |
|||
Base: |
2000-2015 |
2000-2012 |
2013-2015 |
2000-2015 |
Période de référence 1: |
2004-2019 |
2004-2016 |
2017-2019 |
2004-2019 |
Période de référence 2: |
2008-2023 |
2008-2020 |
2021-2023 |
2008-2023 |
Le tableau 13 résume les combinaisons de mesures de productivité permettant de déterminer la dynamique de la productivité des terres et, en fin de compte, l’état de dégradation de la productivité des terres pour chaque pixel, ainsi que leurs relations. Les mesures peuvent être combinées en cinq classes de dynamique persistante de la productivité des terres et trois classes de dégradation de la productivité des terres (c’est-à-dire “amélioration”, “stabilité”, “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.
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 |
Dynamiques de la productivité des terres (5 catégories) |
État de dégradation de la productivité des terres (3 catégories) |
1 |
En amélioration |
En amélioration |
Stable |
Accroissement |
En amélioration |
2 |
En amélioration |
En amélioration |
Dégradée |
Accroissement |
En amélioration |
3 |
En amélioration |
Stable |
Stable |
Accroissement |
En amélioration |
4 |
En amélioration |
Stable |
Dégradée |
Accroissement |
En amélioration |
5 |
En amélioration |
En dégradation |
Stable |
Accroissement |
En amélioration |
6 |
En amélioration |
En dégradation |
Dégradée |
Déclin modéré |
En dégradation |
7 |
Stable |
En amélioration |
Stable |
Stable |
Stable |
8 |
Stable |
En amélioration |
Dégradée |
Stable |
Stable |
9 |
Stable |
Stable |
Stable |
Stable |
Stable |
10 |
Stable |
Stable |
Dégradée |
Stable mais stressé |
Stable |
11 |
Stable |
En dégradation |
Stable |
Déclin modéré |
En dégradation |
12 |
Stable |
En dégradation |
Dégradée |
Déclin |
En dégradation |
13 |
En dégradation |
En amélioration |
Stable |
Déclin |
En dégradation |
14 |
En dégradation |
En amélioration |
Dégradée |
Déclin |
En dégradation |
15 |
En dégradation |
Stable |
Stable |
Déclin |
En dégradation |
16 |
En dégradation |
Stable |
Dégradée |
Déclin |
En dégradation |
17 |
En dégradation |
En dégradation |
Stable |
Déclin |
En dégradation |
18 |
En dégradation |
En dégradation |
Dégradée |
Déclin |
En 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 SO1-2.T1 et SO1-2.T2 de la plateforme PRAIS 4, respectivement pour la période de référence et la période de déclaration.
Les parties qui choisissent d’utiliser une autre source de données nationales au lieu de la source par défaut doivent cliquer sur le bouton “Données nationales” au-dessus des tableaux afin de les modifier. Les métadonnées de base, telles que décrites à l’annexe II, pour les ensembles de données à utiliser doivent être fournies dans le formulaire “Sources de données” qui s’ouvre lorsque “Modifier les sources de données” est sélectionné.
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 SO1-2.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 rapport. 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 rapport.
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 SO1-2.T3 de la plateforme PRAIS 4.
Des détails supplémentaires et des clarifications sur le processus utilisé peuvent être fournis dans le champ de commentaires associé.
Les Parties doivent également indiquer si une évaluation infranationale (régionale) a été utilisée pour générer cet indicateur en utilisant les cases à cocher prévues à cet effet. Les Parties peuvent choisir d’effectuer une analyse infranationale si une évaluation des DPH au niveau national est jugée insuffisante pour saisir la diversité des tendances de la productivité des terres dans les différentes zones écologiques. Les pays dont les paysages sont très diversifiés peuvent tirer profit d’une analyse infranationale en définissant des régions où des indices de végétation alternatifs (VI) ou des modèles LPD paramétrés différemment peuvent être appliqués. Lors des 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 que leurs limites s’alignent sur des unités administratives ou écologiques reconnaissables. 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] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land).
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.
Étape 9 : Sauvegarder le formulaire et le mettre à disposition pour examen
Les parties sont également encouragées à soumettre des explications sur la méthodologie, les sources de données et l’exactitude des données dans le cas où les estimations sont dérivées de données nationales. Il serait également utile de rendre compte des cas particuliers et des questions, en décrivant tout écart par rapport à la méthode par défaut et en justifiant l’adoption d’une méthodologie différente. Un champ de commentaires généraux est prévu à cet effet à la fin du formulaire de rapport dans 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 tout 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 considérée ;
la dégradation de la productivité des terres pendant la période de référence ;
la dégradation de la productivité des terres pendant la période considérée.
Une fois que le formulaire a été complété et vérifié par les Parties, il doit être marqué comme “En cours de révision” et sauvegardé. Une fois que l’UNCCD a terminé son examen et que tous les commentaires ont été résolus, le formulaire peut être marqué comme “Finalisé” et sauvegardé.
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” dans les tableaux de déclaration SO1-2.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] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land) (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] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land) (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 rapport 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 rapports sur les dynamiques de la productivité des terres sont les suivantes :
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 d’occupation des sols de la CNULD ou une légende d’occupation des sols personnalisée, si une telle légende a été rapportée dans SO1-1.T2 ;
Sélectionnez un ensemble de données d’observation de la Terre : L’UNCCD 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 ;
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 ;
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 ;
Calculez les paramètres de productivité des terres : Pour chaque pixel, estimez la tendance (trajectoire), l’état et la performance ;
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 ;
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 SO 1-4 (indicateur SDG 15.3.1) ;
Sauvegardez le formulaire et rendez-le disponible pour examen : Une fois vérifiées par les parties, les données et le texte justificatif pour les périodes de rapport et de référence doivent être marqués comme “en cours d’examen” et sauvegardés, ce qui les rend disponibles pour examen par la CNULD.
1.2.7. Ressources supplémentaires
UNCCD, (2024), The Land Story : Country experiences with reporting on land degradation and drought, Chapitre : Tendances de la productivité des terres (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. et James, C. (2025). Tendances de la couverture terrestre dans les PEID : Supporting UNCCD 2026 reporting process and SDG indicator 15.3.1 monitoring. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.15276250
Cherlet, M., Hutchinson, C., Reynolds, J., Hill, J., Sommer, S., von Maltitz, G. (directeurs), World Atlas of Desertification, Office des publications de l’Union européenne, Luxembourg, 2018.
Documentation du site Trends.Earth (https://docs.trends.earth/en/latest/index.html).
1.3. Objectif stratégique 1-3 – Évolution des stocks de carbone dans le sol et en surface
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 (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 CNULD, ou pour un ensemble alternatif de classes de couverture terrestre nationales, ainsi que leur importance en termes de dégradation des terres. Le stock de SOC est estimé pour la période de référence (2000 à 2015) et pour la période de référence actuelle (2016 à 2023).
Bien que les changements de SOC pour la période de rapport précédente (2016 - 2019) ne soient pas requis dans ce rapport, ils seront nécessaires pour estimer l’indicateur SDG 15.3.1 pour la période 2016 - 2019 en relation avec SO1-4. Par conséquent, les pays sont encouragés à estimer les changements de SOC pour les trois périodes (c’est-à-dire la période de référence et les deux périodes de rapport) afin de garantir la cohérence des rapports sur l’ODD 15.3.1.
Les rapports 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 sur les sols (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 rapports
Une lecture approfondie du chapitre 5 du [Good Practice Guidance for SDG Indicator 15.3.1] (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land), 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] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land) : Proportion de terres dégradées par rapport à la superficie totale des terres.
Des données conformes aux normes minimales énumérées dans le tableau 14 ci-après ;
Une réserve de spécialistes nationaux officiellement nommés par les autorités nationales pour vérifier les résultats de l’analyse des stocks de carbone organique du sol, 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 reporting et une décision sur le niveau approprié pour le pays avant d’entamer le processus de reporting. Le chapitre 5 du [Guide des bonnes pratiques pour l’indicateur 15.3.1 des ODD] (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land) présente des informations complètes sur les niveaux.
1.3.3. Cycle de présentation des rapports et procédure étape par étape
Pour le processus de rapport national 2026, les informations suivantes sont nécessaires pour SO1-3 :
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 SOC ;
État de dégradation des stocks de SOC 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 SOC dans les tableaux de déclaration.
La procédure de déclaration étape par étape est décrite ci-dessous. Si les données par défaut sont utilisées, les étapes 2 à 5 sont inutiles.
Étape 1 : Sélectionner le niveau d’évaluation du SOC en fonction de la disponibilité des données
Les parties peuvent utiliser l’une des trois méthodes suivantes pour déterminer les stocks de référence de SOC et estimer les variations des stocks de SOC 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.
Tier 1
L’UNCCD utilise une approche de niveau 1 modifiée pour pré-remplir les tableaux SO1-3.T1 et SO1-3.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 SOC fournies par l’UNCCD sont basées sur une carte mondiale des stocks de SOC (SoilGrids250m de l’ISRIC). L’estimation des changements dans les stocks de SOC pour la période de référence (2000 - 2015) et les périodes de rapport (2016 - 2019, 2016 - 2023) utilise cette carte mondiale combinée avec le changement de couverture terrestre et les coefficients de conversion SOC 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 SOC (2000) suit les lignes directrices du GIEC :
Ils utilisent une estimation globale des stocks de SOC 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 SOC pour la période de référence (2000 - 2015) et les périodes de rapport (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 SOC sont estimés à l’aide de coefficients de conversion pour les transitions de l’occupation des sols,
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] (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land), pour plus de détails sur l’approche de niveau 1 pour estimer les valeurs des stocks de SOC et des changements de SOC.
Tier 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 SOC 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 SOC sont les suivantes :
Évaluer la validité spatiale et temporelle des changements par défaut de l’occupation des sols et de la gestion des terres,
Utilisez 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, utilisez 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] (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land). En outre, la section 3.3.1 de l’[Addendum] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land) 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 SOC 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 SOC réalistes et robustes pour différentes transitions de la couverture terrestre (UNCCD, 2024).
Tier 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 d’occupation des sols 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] (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land).
Si les parties décident d’utiliser les données par défaut (c’est-à-dire d’adopter la méthode de niveau 1 modifiée de la CCD), les étapes 2 à 5 sont inutiles.
Étape 2 : Établir les valeurs de référence du SOC
Cette étape est nécessaire si les données par défaut de la CLD 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 valeurs SOC doivent être établies pour l’année de référence 2000. La carte de référence par défaut utilisée dans le processus de déclaration est la carte ISRIC SoilGrids 250m carbon stock map, qui estime les stocks de SOC pour les 30 premiers centimètres du sol. Cependant, étant donné la grande incertitude des ensembles de données ISRIC lorsque les données in situ sur les sols sont rares, les pays sont encouragés à utiliser d’autres ensembles de données, y compris des cartes SOC mondiales ou nationales, afin d’améliorer la précision. Les pays qui participent à l’initiative [Global Soil Organic Carbon Map (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 SOC nationales élaborées dans le cadre de ce processus. Le tableau 14 énumère les spécifications relatives aux exigences en matière de données pour l’indicateur SO1-3.
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 de l’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 SOC |
Produits maillés des stocks de SOC pour les périodes de référence, de base et de rapport (2000, 2015, 2019, 2023) |
Produits maillés des stocks de SOC 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 SOC (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 SOC (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 l’adresse suivante : Annexe II. |
Étape 3 : Cartographier les changements de l’occupation des sols pour l’estimation des changements du SOC
Cette étape est nécessaire si les données par défaut de l’UNCCD 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 SOC 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 l’occupation des sols est essentielle pour obtenir des résultats fiables.
Pour l’ensemble de données par défaut utilisé dans l’estimation de la variation du stock de SOC, 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 SOC. 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 CNULD. Toutefois, des coefficients de conversion déterminés au niveau national seront nécessaires.
Dans la mesure du possible, les pays peuvent préférer utiliser les cartes nationales d’occupation des sols. Cependant, afin d’appliquer les coefficients de conversion SOC 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 SOC 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 COU
Note
Domaines connexes dans la plateforme PRAIS 4 : tableau SO1-3.T2
Cette étape est nécessaire si les données par défaut de la CCD 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 (SOC), des coefficients de conversion pour les transitions de l’occupation du sol 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 SOC 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 SOC après la conversion. Les cellules dont la valeur est supérieure à 1 (vert) indiquent des gains de SOC 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 (SOC). 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 SOC 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)
Tropicale sèche (f= 0,58)
Tropical humide (f= 0,48)
Montane tropicale (f= 0,64)
Il convient de noter qu’étant donné que les périodes de déclaration à la CNULD ne sont pas des périodes fixes de 20 ans, il est nécessaire d’estimer le taux annuel de changement de SOC 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] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land).
Si les données par défaut de la CNULD sont utilisées, le tableau SO1-3.T1 est automatiquement pré-rempli avec les estimations de SOC (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 lorsque “Editer les sources de données” est sélectionné.
La manière de calculer les changements dans le stock de SOC 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 SOC 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] (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land) et dans l’[Addendum au Guide des bonnes pratiques] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land), section 3.
Étape 5 : Identifier les changements significatifs du SOC
Note
Domaines connexes dans la plateforme PRAIS 4 : tableau SO1-3.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 SOC 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 SOC, 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 SOC 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 SOC n’ont pas changé entre les observations de référence et les observations actuelles ;
Amélioré : Unités déclarantes présentant, par exemple, une augmentation nette moyenne de plus de 10 % des stocks de SOC 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).
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 SOC qui en résultent, car les rasters de changement des stocks de SOC contiennent le pourcentage de changement par pixel.
Une méthode alternative est basée sur des tests de signification statistique et compare le stock moyen de SOC au cours de la période de déclaration avec les limites supérieures et inférieures du stock moyen de SOC 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] (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land).
Ces deux approches ne permettent de détecter les changements de SOC que dans les zones où l’occupation du sol change. Cependant, il est tout aussi crucial de détecter et de modéliser les changements de SOC 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 SOC 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 rapport 2022 sont présentés dans la section 3 de l’[Addendum au Guide des bonnes pratiques] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land).
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 SO1-3.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 SOC. 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 ont la capacité de réaliser des évaluations infranationales, ils doivent l’indiquer dans le formulaire de rapport en sélectionnant “Oui” sur le bouton de basculement situé sous le tableau SO1-3.T2. Ils peuvent ensuite télécharger un fichier décrivant cette analyse de manière plus détaillée.
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 : Sauvegarder le formulaire et le mettre à disposition pour examen
Les parties sont également encouragées à soumettre des commentaires sur la méthodologie, les sources de données et l’exactitude des données dans les cas où les données et l’approche par défaut ne sont pas utilisées. Cela peut être fait via les champs Commentaires associés aux tableaux SO1-3.T1 et SO1-3.T2 ou dans le champ Commentaires généraux fourni à la fin du formulaire de déclaration.
Des cartes avec des données par défaut représentant les stocks de SOC et la dégradation des SOC 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 SOC dans l’année initiale (de référence) de la période de référence (2000)
Stock de SOC dans la dernière année de la période de référence (2015)
Stock SOC au cours de la dernière année de la première période de référence (2019)
Stock du SOC au cours de la dernière année de référence (idéalement 2023)
Évolution du stock d’OSC au cours de la période de référence (2000 à 2015)
Variation du stock de l’OSC au cours de la période considérée (2016 à 2023)
Dégradation du SOC au cours de la période de référence (2000 à 2015)
Dégradation du SOC au cours de la période de référence (2016 à 2023)
Une fois que le formulaire a été complété et vérifié par les Parties, il doit être marqué comme “En cours de révision” et sauvegardé. Une fois que l’UNCCD a terminé son examen et que tous les commentaires ont été résolus, le formulaire peut être marqué comme “Finalisé” et sauvegardé.
1.3.4. Dépendances
Les estimations du stock de SOC par classe de couverture terrestre dans SO1-3.T1 dépendent de la légende de la couverture terrestre indiquée dans SO 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 SOC dans SO1-3.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 SOC 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 rapports.
Questions en suspens
Les zones hyper arides qui manquent de terre arable posent un problème. Il est nécessaire de mettre à jour la méthodologie afin de prendre 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.
**Les parties peuvent opter pour l’une des trois méthodes de niveau proposées pour communiquer les données nationales à la CNULD, en fonction de leur capacité technique à estimer les variations des stocks de COS et de la disponibilité des données nationales ;
Établir des valeurs de référence pour le SOC: Estimer le stock moyen de SOC 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.
**Pour l’ensemble de données par défaut utilisé dans l’estimation des variations des stocks de SOC, 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 SOC. 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 CNULD est utilisée, un ensemble de coefficients de conversion de la couverture terrestre déterminé au niveau national sera nécessaire.
**Pour estimer les changements dans les stocks de SOC, 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 SOC 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.
Identifier les changements significatifs de SOC: 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 SOC ou aucun changement significatif (stable) sur la base des variations estimées des stocks de SOC 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 SOC 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 ;
**Il est recommandé que les changements de SOC 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 SO 1-4 (indicateur SDG 15.3.1) ;
**Une fois vérifiés par les Parties, les données et le texte justificatif doivent être marqués comme “en cours d’examen” et sauvegardés, ce qui les rend disponibles pour examen par la CNULD.
1.3.7. Ressources supplémentaires
UNCCD, 2024. L’histoire des terres : Country experiences with reporting on land degradation and drought, chapitre : Tendances des stocks de carbone : (https://www.unccd.int/resources/publications/land-story-country-experiences-reporting-land-degradation-and-drought)
GIEG, 2006. Eggleston, S., Buendia L., Miwa K., Ngara T., et Tanabe K. (Eds). 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories. Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC)/Institut des stratégies environnementales mondiales (IGES), Hayama, Japon.
GIEC, 2013. Hiraishi, T., Krug, T., Tanabe, K., Srivastava, N., Baasansuren, J., Fukuda, M. et Troxler, T.G. (Eds). 2013 Supplement to the 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories: Wetlands. Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC), Suisse.
GIEC. 2019. Refinement to the 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories. Dans : Buendia, E., Tanabe, K., Kranjc, A., Baasansuren, J., Fukuda, M., Ngarize, S., Osako, A., Pyrozhenko, Y., Shermanau, P., Federici, S. (Eds). Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC), Genève, Suisse.
Trends.Earth User Guide » (https://docs.trends.earth/en/latest/index.html).
1.4. Objectif stratégique 1-4 – Proportion de terres dégradées par rapport à la superficie totale des terres (indicateur 15.3.1 des objectifs de développement durable)
1.4.1. Introduction
La dégradation des terres est définie comme « la diminution ou la disparition de la productivité biologique ou économique et de la complexité des terres cultivées non irriguées, des terres cultivées irriguées, des parcours, des pâturages, des forêts ou des surfaces boisées du fait de plusieurs phénomènes, notamment l’utilisation des terres et les pratiques de gestion[7] ».
À l’aide des trois indicateurs SO 1-1, SO 1-2 et SO 1-3 (ci-après dénommés sous-indicateurs), les rapports de la CNULD 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 la cible 15.3 : “D’ici à 2030, lutter contre la désertification, remettre en état les terres et les sols dégradés, y compris les terres touchées par la désertification, la sécheresse et les inondations, et s’efforcer de parvenir à un monde neutre du point de vue de la dégradation des terres”. Conformément à la décision 15/COP.13, les estimations de l’indicateur 15.3.1 des ODD figurant dans les rapports 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 rapport 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 cibles volontaires nationales.
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 rapports 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 rapport 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 identifier et à décrire les “points chauds” et les “points forts”, c’est-à-dire les zones qui connaissent les changements les plus évidents et les plus spectaculaires en ce qui concerne respectivement (i) la dégradation des terres et (ii) l’amélioration.
1.4.2. Conditions préalables à la présentation de rapports
Une lecture approfondie du chapitre 2 du [Good Practice Guidance for SDG Indicator 15.3.1]((https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land) ;
Familiarité avec le [Addendum au guide des bonnes pratiques pour l’indicateur 15.3.1 des ODD] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land) : Proportion de terres dégradées par rapport à la superficie totale des terres (version 2).
Une réserve de spécialistes nationaux officiellement nommés par les autorités nationales pour vérifier la fiabilité des estimations de la dégradation des terres. 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, un centre de télédétection, ainsi que des universités et des centres de recherche. Il est particulièrement important de consulter le bureau national de la statistique, car ce dernier est chargé d’examiner et de valider les estimations nationales de l’indicateur 15.3.1 des ODD avant leur soumission finale à la Division de statistique des Nations Unies pour inclusion dans le Rapport sur les objectifs de développement durable et la Base de données mondiale relative aux indicateurs de suivi des objectifs de développement durable.
1.4.3. Cycle de présentation des rapports et procédure étape par étape
La procédure étape par étape de présentation des rapports 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 SO1-4.T1 et SO1-4.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 One-Out All-Out (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 LDN sont évalués au cours de la période couverte par le rapport.
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 :
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.
Évaluation de la période : De même, l’évaluation périodique est le résultat de l’évaluation de l’état des terres pour une période de rapport spécifique, sur la base de la combinaison des trois sous-indicateurs en appliquant la méthode 1OAO.
Évaluation de l’état : Le “statut”, ou l’état final des terres à la fin de chaque période de rapport, est déterminé en combinant les résultats de l’évaluation de la période en cours avec ceux de l’évaluation de référence. Pour ce faire, vous pouvez utiliser la “matrice d’état” (voir figure 4), qui montre les différentes combinaisons possibles de changements dans l’état des terres entre la période de référence et la période de rapport. Cette comparaison est essentielle pour tenir compte des zones identifiées comme dégradées dans l’étude de référence et dont l’état est resté inchangé depuis lors. Par exemple, si une zone a été classée comme dégradée au cours de la période de référence, mais qu’elle est restée stable par la suite, l’état de la terre est toujours dégradé puisqu’il n’y a pas eu d’amélioration depuis la période de référence. La carte de statut qui en résulte permet d’estimer l’indicateur 15.3.1 de l’ODD en fournissant une vue spatialement explicite des zones qui sont soit stables, améliorées ou dégradées, en tenant compte également de leur état initial.
La “matrice d’état” est une matrice 3 x 3 qui permet d’évaluer l’état en comparant l’évaluation de la période couverte par le rapport (colonnes) et le niveau de référence (lignes). Les catégories Stable et Amélioré correspondent aux zones non dégradées.
* Zones non dégradées
Évaluation du changement : Le changement dans l’étendue de la dégradation entre le niveau de référence et la période de référence est calculé comme la différence entre la superficie totale des terres dégradées au cours de la période de référence et de la période de référence la plus récente, et le niveau de référence. Il peut être exprimé soit comme le changement en termes de superficie absolue, soit comme le changement en termes de proportion de superficie dégradée par rapport à la superficie totale des terres (pourcentage).
Les résultats de l’évaluation de l’état peuvent être reportés dans le tableau SO1-4.T1.
Les parties peuvent également fournir des informations dans le champ des commentaires après le tableau SO1-4.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 SO1-4.T2. Bien que le processus d’établissement des rapports 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 rapports 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 SDG 15.3.1) seront automatiquement calculés dans le tableau SO1-4.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 SO1-4.T2.
Étape 2 : identifier les faux positifs et les faux négatifs
Note
Domaines connexes dans la plateforme PRAIS 4 : tableau SO1-4.T3
**Qu’est-ce qu’un faux positif ?
On peut citer l’exemple d’un empiétement d’espèces ligneuses dans une prairie, qui pourrait faire augmenter la productivité apparente de la végétation alors même que le résultat sur le plan de l’évolution de la condition des terres serait normalement considéré comme négatif. Il s’agit d’un faux « positif » ou d’une amélioration apparente de la condition des terres. Avec la méthode du paramètre déclassant, la superficie subissant un empiétement d’espèces ligneuses serait indiquée à tort comme n’étant pas dégradée alors même 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. On obtiendrait un résultat semblable dans le cas de terres envahies par des espèces végétales exotiques.
**Qu’est-ce qu’un faux négatif ?
On peut citer comme exemple le cas inverse du problème cité ci-dessus : les espèces ligneuses (ou les espèces végétales exotiques) sont éliminées dans le cadre d’un processus de remise en état, entraînant une diminution de la productivité apparente. Normalement, cela aboutirait à une indication de dégradation alors même que le but consiste à restaurer des terres dégradées. Avec la méthode du paramètre déclassant, la superficie remise en état serait considérée à tort comme étant dégradée.
Par conséquent, dans les rapports, 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 faux positif ou un faux négatif est identifié en matière de dégradation, les Parties peuvent utiliser le visualiseur de données spatiales du système PRAIS 4 pour apporter des détails spatiaux supplémentaires en plus des champs de déclaration du tableau SO1-4.T3. La délimitation spatiale des zones présentant un faux positif ou un faux négatif ne doit être réalisée que lorsque les pays sont certains qu’ils connaissent la chronologie, l’emplacement et l’étendue de ces processus contre-intuitifs. Cependant, lorsqu’elles déclarent des données spatiales, les Parties peuvent alors choisir de recalculer les résultats de la méthode du paramètre déclassant au moyen de Trends.Earth et importer les résultats recalculés. En l’absence de délimitation spatiale de la zone présentant un faux positif ou négatif, il n’y aura pas d’incidence substantielle sur les données communiquées.
Le rapport sur les étendues faussement positives et négatives à l’aide de la plateforme PRAIS 4 nécessite que le tableau SO1-4.T3 soit rempli. Le visualisateur de données spatiales de PRAIS 4 permet de remplir ce tableau avec des informations spatiales (en format vectoriel). Cependant, il s’agit d’un élément optionnel et le tableau peut toujours être rempli sans données spatiales. Des informations sur la localisation des sites, l’étendue du site (remplie automatiquement par la visionneuse de données spatiales PRAIS 4, si elle est utilisée), les processus à l’origine du résultat faux positif/faux négatif et la base de leur jugement doivent être communiquées, en plus de la période au cours de laquelle le processus faux négatif ou faux positif a commencé. Pour les Parties qui utilisent la visionneuse de données spatiales PRAIS 4 pour délimiter les étendues, un graphique informatif peut être utilisé pour interpréter le pourcentage de la zone totale délimitée qui est dégradée ou améliorée par sous-indicateur. Ce graphique doit être utilisé comme un guide pour comprendre quel sous-indicateur est à l’origine du processus faussement positif ou négatif rapporté dans l’étendue du polygone fourni.
Par exemple, au cours du cycle de déclaration 2022, la Turquie a identifié des cas de faux positifs où des zones avaient été initialement codées comme améliorées. Elles ont ensuite été recodées comme dégradées car elles avaient en fait été converties en surfaces artificielles. Certaines zones faussement négatives ont également été mises en évidence car elles avaient été marquées comme dégradées, alors qu’en réalité les terres étaient améliorées grâce au boisement. L’analyse de la dégradation des terres de Türkiye était basée sur un ensemble de données générées au niveau national, et l’analyse des faux positifs et négatifs a été réalisée dans le cadre d’un atelier où les participants ont pu utiliser un système d’aide à la décision pour faciliter l’analyse. En fin de compte, les discussions et les interprétations faites 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/négatifs sont décrits dans [The Land Story (UNCCD, 2024)] (https://www.unccd.int/resources/publications/land-story-country-experiences-reporting-land-degradation-and-drought).
Étape 3 : évaluer les zones sensibles et favorables
Note
Domaines connexes sur la plateforme du système PRAIS 4 : tableaux SO1-4.T4 et SO1-4.T5
La CNULCD encourage les Parties à signaler les zones présentant les changements les plus manifestes et spectaculaires. Elles sont de deux ordres :
Hotspots : zones très vulnérables à la dégradation en l’absence d’activités d’assainissement urgentes ;
Brightspots : zones qui ne présentent aucun signe de dégradation ou qui ont été remises en état par la mise en œuvre d’activités de remédiation appropriées ou par des processus d’aménagement du territoire visant à prévenir la dégradation.
Dans les rapports précédents, les pays ont adopté différentes approches pour identifier les points chauds de la dégradation des sols. Ces approches sont les suivantes :
Approches spécifiques au contexte : Chaque pays adapte sa méthode d’identification des hotspots 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 (LDN DSS).
Convergence des preuves : Certains pays appliquent une analyse multicritère dans le LDN DSS, en combinant différents indicateurs (par exemple, l’érosion, la salinisation, la perte de biomasse, le déclin de la PPN) pour identifier les zones prioritaires par la convergence des preuves.
Les points forts sont généralement associés 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 points chauds et les points forts sont indiqués respectivement dans les tableaux SO1-4.T4 et SO1-4.T5 de la plateforme PRAIS 4. Les parties sont invitées à saisir des informations pertinentes telles que l’emplacement, la zone, le processus d’évaluation adopté, les facteurs/processus déterminant l’état des terres, et les mesures d’assainissement prises et planifiées. Il s’agit de tableaux spatiaux qui doivent donc être complétés 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 de telles informations basées sur la localisation peuvent renforcer les approches spatiales de la gestion durable des terres et aider à intégrer les réponses à la dégradation des terres à l’échelle du paysage. En outre, l’UNCCD 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. Vérifiez 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 doit être vérifiée. En outre, 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. Enregistrez le formulaire et mettez-le à disposition pour examen
Les situations particulières ou anormales et les problèmes notables liés à l’interprétation des données qui peuvent affecter la fiabilité des valeurs rapportées doivent être décrits dans le récit. Un champ “Commentaires généraux” est prévu à cet effet à la fin du formulaire de rapport de la plateforme PRAIS 4.
Les informations sur la dégradation des terres doivent être déclarées en km2 pour le pays tout entier.
Des cartes par défaut ou des cartes générées dans Trends.Earth à l’aide des données nationales représentant la dégradation des terres 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 :
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 considérée ;
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)
État des terres (2023) - voir GPG sur l’indicateur SDG 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 que le formulaire a été complété et vérifié par les Parties, il doit être marqué comme “En cours de révision” et sauvegardé. Une fois que l’UNCCD a terminé son examen et que tous les commentaires ont été résolus, le formulaire peut être marqué comme “Finalisé” et sauvegardé.
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 SO1-4.T3, SO1-4.T4 et SO1-4.T5 dépendent des données spatiales créées par les pays au moyen du visualiseur 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 rapports sur l’indicateur 15.3.1 des ODD sont les suivantes :
Calculez 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 rapport (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).
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 le visualiseur de données spatiales du système PRAIS 4 à cette fin (tableau SO1-4.T3).
Évaluez les points chauds de dégradation des terres et les points chauds d’amélioration des terres, en indiquant leur emplacement, leur étendue et les mesures prises et/ou prévues pour les gérer et assurer le développement durable des zones (tableaux SO1-4.T4 et SO1-4.T5). Les pays sont encouragés à fournir des rapports spatiaux sur les points chauds et les points forts à l’aide de la visionneuse de données spatiales PRAIS 4.
Vérifiez les résultats : Il est recommandé que les données, les méthodes et les analyses qui ont conduit au calcul de l’indicateur 15.3.1 de l’ODD soient minutieusement vérifiées par les autorités nationales concernées afin d’évaluer l’exactitude des résultats et de confirmer toute situation faussement positive ou négative, ainsi que les points chauds et les points lumineux signalés ;
Sauvegardez le formulaire et mettez-le à disposition pour examen : Une fois vérifiées par les parties, les données et le texte justificatif doivent être marqués comme “en cours d’examen” et sauvegardés, ce qui les rend disponibles pour examen par la CNULD.
1.4.6. Ressources supplémentaires
UNCCD ; 2024, L’histoire des terres : Country experiences with reporting on land degradation and drought, Chapitre : Land Degradation, UNCCD : (https://www.unccd.int/resources/publications/land-story-country-experiences-reporting-land-degradation-and-drought)
Cadre conceptuel scientifique pour la neutralité en matière de dégradation des terres ( https://www.unccd.int/resources/reports/scientific-conceptual-framework-land-degradation-neutrality-report-science-policy)