1. Стратегическая цель 1: улучшение состояния затронутых экосистем, борьба с опустыниванием и деградацией земель, содействие устойчивому управлению земельными ресурсами и вклад в достижение нейтрального баланса деградации земель

1.1. СЦ 1-1 — тенденции изменения земного покрова

1.1.1. Введение

Земной покров — это наблюдаемый (био-) физический покров поверхности Земли.

Методология Конвенции Организации Объединенных Наций по борьбе с опустыниванием (КБОООН) для оценки отношения площади деградировавших земель к общей площади земель (т. е. показателя 15.3.1 Целей в области устойчивого развития (ЦУР)) использует изменение земного покрова в качестве показателя измененной динамики экосистем, обусловленной природными и (или) антропогенными движущими силами и факторами.

Основным результатом процесса отчетности по показателю СЦ 1-1 является набор официально проверенных оценок площади классов земного покрова, их изменений на национальном уровне и их значимости с точки зрения деградации земель.

Подготовка национальной отчетности облегчается за счет предоставления: (i) данных по умолчанию, полученных из доступных глобальных источников данных, а именно продуктов Европейского космического агентства по глобальному земному покрову в рамках Инициативы по изменению климата (European Space Agency Climate Change Initiative Land Cover, ESA CCI-LC); и (ii) руководящих указаний по интерпретации переходов между классами земного покрова как процессов, которые, вероятно, приводят к снижению биологической или экономической продуктивности и сложности земель (деградации), повышению этих показателей или отсутствию изменений (стабильному состоянию).

1.1.2. Предварительные условия для представления отчетности

• Подробное ознакомление с главой 3 [Руководства по надлежащей практике для достижения показателя ЦУР 15.3.1 (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): отношение площади деградировавших земель к общей площади земель (версия 2), в которой представлен обзор показателя земного покрова, его определение и классификация, а также рекомендуемая методология оценки деградации земного покрова;

• Знакомство с разделами 1 и 3 [Дополнения к Руководству по надлежащей практике для показателя ЦУР 15.3.1 (Addendum to Good Practice Guidance for SDG Indicator 15.3.1)] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land): отношение площади деградированных земель к общей площади земель (версия 2);

• Данные, соответствующие минимальным стандартам, перечисленным в таблице 10 ниже;

• Группа национальных экспертов, официально назначенных национальными органами власти для проверки достоверности выявленных изменений земного покрова и их связи с основными процессами деградации земель. Проверка может включать проведение наземных обследований и (или) организацию интервью с местными сообществами и ключевыми информантами. К числу ключевых учреждений могут относиться национальное статистическое управление страны, министерство окружающей среды, министерство сельского хозяйства, министерство водных ресурсов, метеорологическая служба, центр дистанционного зондирования, департамент продовольственной безопасности и питания, а также университеты и исследовательские центры.

1.1.3. Процесс представления отчетности и пошаговая процедура

Ниже описана пошаговая процедура представления отчетности. Если Стороны решают использовать данные по умолчанию, выполнение шагов 2, 3, 4, 5 и 6 не требуется.

Шаг 1. Определение ключевых процессов деградации

Примечание

Связанные разделы на платформе СОРОО 4: таблица SO1-1.T1

Сторонам предлагается перечислить наиболее значимые процессы изменения земного покрова, которые, вероятно, приводят к деградации земель. Ключевые процессы могут включать обезлесение, расширение городской застройки или утрату растительности. Некоторые из этих процессов могут быть выявлены посредством анализа изображений изменений земного покрова, тогда как другие могут быть обнаружены только в результате полевых наблюдений. В таблице 7 приведены примеры процессов, которые, вероятно, приводят к деградации земель и которые представлены в качестве вариантов в раскрывающемся меню таблицы SO1-1.T1 платформы СОРОО 4. О других процессах, не представленных в меню, можно сообщить, выбрав вариант «Другое» и указав название, описывающее процесс деградации.

Таблица 7. Примеры процессов деградации, которые могут быть выявлены страной, и соответствующие переходы между классами земного покрова

Процесс деградации	Исходное состояние земного покрова	Конечное состояние земного покрова
Расширение городов	Луга, пахотные земли, прочие земли	Искусственные поверхности
Вырубка лесов	Земли, покрытые древесным покровом	Луга, пахотные земли, искусственные поверхности
Истощение растительного покрова	Земли, покрытые древесной растительностью, луга, пахотные земли	Прочие земли
Затопление	Земли, покрытые растительностью, искусственные поверхности, оголенные почвы	Водно-болотные угодья
Зарастание древесной растительностью	Водно-болотные угодья, луга	Земли, покрытые древесным покровом
Осушение водно-болотных угодий	Водно-болотные угодья	Луга, пахотные земли, искусственные поверхности, прочие земли

Примечание: это упрощенные примеры, и отнесение изменения состояния к деградации требует тщательной оценки на национальном уровне.

Сторонам предлагается предоставить справочную информацию, обоснование выбора процессов деградации и любую дополнительную относящуюся к делу информацию в поле для комментариев под таблицей.

Шаг 2. Выбор легенды земного покрова

Примечание

Связанные разделы на платформе СОРОО 4: таблица SO1-1.T2

Информация о земном покрове должна классифицироваться либо с использованием стандартной легенды КБОООН, включающей семь укрупненных классов земного покрова для агрегированной отчетности, либо национальной легенды земного покрова, позволяющей отслеживать ключевые специфические для страны процессы деградации и гармонизировать их с семью классами земного покрова КБОООН.

Стандартная легенда земного покрова КБОООН включает следующие семь классов: земли, покрытые древесной растительностью, луга, пахотные земли, водно-болотные угодья, искусственные поверхности, прочие земли и водные объекты[1].

Важно подчеркнуть, что цель представления отчетности по СЦ 1-1 заключается в выявлении и документировании произошедших в прошлом и продолжающихся ключевых изменений земного покрова, вызывающих деградацию земель, а не в представлении полностью всеобъемлющей национальной легенды земного покрова, содержащей все возможные классы земного покрова, встречающиеся в стране. Соответственно, следует провести работу по картированию для адаптации легенды земного покрова таким образом, чтобы она включала только минимальное число классов, необходимых для выявления и мониторинга процессов деградации земель, о которых сообщается в шаге 1. Например, в ходе цикла отчетности 2022 года некоторые Стороны внесли изменения в легенды земного покрова с учетом специфики своих стран. Дополнительная информация об этих примерах адаптации легенд представлена во вставке 1.

Вставка 1. Адаптация легенды земного покрова с учетом специфики стран

Странам с высокоразнообразной окружающей средой и различающимися процессами деградации земель часто требуется более детальная классификация земного покрова. В таких случаях необходимо увеличить число классов земного покрова или разделить страну на регионы для проведения специализированного анализа. Например, в ходе процесса отчетности Колумбии в 2022 году эксперты выделили сокращение площади ледников и снежного покрова в качестве ключевых процессов деградации. Для эффективного мониторинга таких изменений стандартных семи классов земного покрова КБОООН было недостаточно. После тщательного анализа национальных карт земного покрова эксперты определили, что необходимо использовать не менее 12 классов земного покрова, включая дополнительный класс «Постоянный снежный покров и ледники».

Даже при отсутствии национальных наборов данных о земном покрове страны могут модифицировать легенду земного покрова по умолчанию на основе наборов данных, предоставленных КБОООН, для более точного отражения национальной динамики.

Стандартизированные глобальные карты земного покрова составляются на основе набора данных ESA-CCI, который первоначально включает 36 классов, но для агрегированной отчетности переклассифицируется и отображается в виде семи укрупненных категорий. Однако эти 36 классов земного покрова могут быть переклассифицированы иным образом для выявления ключевых процессов деградации земель на национальном уровне. Например, Бутан использовал набор данных по умолчанию о земном покрове, но применил собственные подходы к переклассификации, чтобы обеспечить отдельное представление кустарников. В Бутане зарастание древесной растительностью было определено как значимый процесс деградации, что обусловило необходимость дифференциации кустарников и лесов. После оценки различных вариантов переклассификации эксперты приняли семиклассовую легенду, включавшую кустарники, при этом водно-болотные угодья были объединены с водными объектами, поскольку водно-болотные угодья Бутана были недостаточно хорошо отображены в наборе данных ESA-CCI.

Более подробная информация об этих и других примерах представлена в главе «Тенденции изменения земного покрова» публикации [«История земель» (The Land Story)] (https://www.unccd.int/resources/publications/land-story-country-experiences-reporting-land-degradation-and-drought) (КБОООН, 2024 год).

После определения подходящей легенды земного покрова Сторонам следует выбрать один из вариантов переключателя, относящихся к вопросу о том, являются ли семь классов земного покрова КБОООН достаточными для мониторинга ключевых процессов деградации. Если страна выбирает «Нет», ей следует заполнить таблицу SO1-1.T2 национальными классами земного покрова, указав их соответствие семи стандартным классам земного покрова КБОООН. Странам настоятельно рекомендуется формировать легенду с ограниченным числом соответствующих классов и не превышать в общей сложности 15 классов земного покрова. Это сделает представление отчетности более управляемым, снизит риск возникновения проблем с производительностью веб-браузера и уменьшит количество переходов, которые необходимо описать и представить при выполнении шага 3. В соответствии с [Руководством по надлежащей практике для показателя ЦУР 15.3.1] (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land) и [Дополнением] к нему (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land) легенда должна быть:

• «Компетентной», т. е. обеспечивать выявление переходов деградации, признанных значимыми;

• «Пригодной для использования», т. е. обеспечивать возможность имеющимся данным наблюдений различать классы, представленные в легенде; и

• «Исчерпывающей», т. е. обеспечивать возможность отнести всю площадь страны к классам легенды и осуществлять ее мониторинг во времени.

По возможности КБОООН призывает Стороны использовать метаязык почвенного покрова (Land Cover Meta Language, LCML) Продовольственной и сельскохозяйственной организации Объединенных Наций (ФАО)[2], который обеспечивает структурированный подход к определению и интерпретации земного покрова. LCML является концептуальной и структурной основой различных классификаций земного покрова, включая легенду земного покрова, используемую в продуктах ESA CCI-LC.

В таблице 8 показано соответствие между стандартной легендой КБОООН и легендой ESA CCI-LC.

Таблица 8. Стандартная переклассификация легенды земного покрова Инициативы Европейского космического агентства по изменению климата в соответствии с семью классами земного покрова, необходимыми для представления отчетности КБОООН

КБОООН		Инициатива Европейского космического агентства по изменению климата в области земного покрова
Код	Наименование	Код	Наименование
1	Земли, покрытые древесной растительностью	50	Древесный покров, широколиственный, вечнозеленый, от сомкнутого до разреженного (> 15 %)
		60	Древесный покров, широколиственный, лиственный, от сомкнутого разреженного (> 15 %)
		61	Древесный покров, широколиственный, лиственный, сомкнутый (> 40 %)
		62	Древесный покров, широколиственный, лиственный, разреженный (15–40 %)
		70	Древесный покров, хвойный, вечнозеленый, от сомкнутого до разреженного (> 15 %)
		71	Древесный покров, хвойный, вечнозеленый, сомкнутый (> 40 %)
		72	Древесный покров, хвойный, вечнозеленый, разреженный (15–40 %)
		80	Древесный покров, хвойный, лиственный, от сомкнутого до разреженного (> 15 %)
		81	Древесный покров, хвойный, лиственный, сомкнутый (> 40 %)
		82	Древесный покров, хвойный, лиственный, разреженный (15–40 %)
		90	Древесный покров, смешанный тип листвы (широколиственный и хвойный)
		100	Мозаика деревьев и кустарников (> 50 %) / травянистого покрова (< 50 %)
2	Луга	110	Мозаика травянистого покрова (> 50 %) / деревьев и кустарников (< 50 %)
		120	Кустарники
		121	Вечнозеленые кустарники
		122	Лиственные кустарники
		130	Луга
		140	Лишайники и мхи
		151	Разреженные деревья (< 15 %)
		152	Разреженные кустарники (< 15 %)
		153	Разреженный травянистый покров (< 15 %)
3	Пахотные земли	10	Пахотные земли, богарные
		11	Травянистый покров
		12	Древесный или кустарниковый покров
		20	Пахотные земли, орошаемые или после затопления
		30	Мозаика пахотных земель (> 50 %) / естественной растительности (древесный, кустарниковый, травянистый покров) (< 50 %)
		40	Мозаика естественной растительности (древесный, кустарниковый, травянистый покров) (> 50 %) / пахотных земель (< 50 %)
4	Водно-болотные угодья	160	Древесный покров, покрытый водой или регулярно затопляемый пресной или солоноватой водой
		170	Древесный покров, покрытый водой или регулярно затопляемый соленой или солоноватой водой, мангровая растительность
		180	Кустарниковый или травянистый покров, затопляемый пресной/солоноватой водой
5	Искусственные поверхности	190	Городские территории
6	Прочие земли	200	Оголенные территории
		201	Связанные оголенные территории
		202	Несвязанные оголенные территории
		220	Постоянный снежный покров и лед
7	Водные объекты	210	Водные объекты

Сторонам предлагается предоставить справочную информацию, обоснование выбора классов легенды типов земного покрова и любую дополнительную относящуюся к делу информацию в поле для комментариев под таблицей.

Шаг 3. Составление матрицы переходов

Примечание

Связанные разделы на платформе СОРОО 4: таблица SO1-1.T3

После определения подходящей легенды земного покрова изменения земного покрова можно более четко связать с процессами, приводящими к деградации и улучшению земель. Определяя матрицу переходов, Стороны должны решить, какие изменения земного покрова и процессы, как ожидается, приведут к деградации земель, улучшению земель или отсутствию изменений (стабильному состоянию).

В таблице 9 приведен пример матрицы переходов для стандартных классов земного покрова КБОООН. В матрице представлены предлагаемые варианты интерпретации изменений земного покрова, которые могут приводить к деградации, улучшению или стабильному состоянию земель. Стороны могут использовать эту матрицу в качестве предварительной основы для оценки и корректировки посредством многостороннего процесса с участием заинтересованных сторон и с учетом национальных и местных условий.

Для полноты охвата водные объекты также включены в матрицу, хотя основное внимание при представлении отчетности уделяется общей площади земель в целях расчета показателя ЦУР 15.3.1. Все переходы, связанные с водными объектами, по умолчанию обозначаются как «стабильные», однако Стороны могут изменить эти значения, если изменения площади водных объектов в течение базового периода или отчетного периода оказали значительное воздействие на земной покров. Следует отметить, что любое изменение площади внутренних водных объектов влияет на общую площадь земель, которая должна быть соответствующим образом скорректирована.

Таблица 9. Пример матрицы переходов земного покрова с использованием семи классов земного покрова КБОООН

	КОНЕЧНЫЙ КЛАСС
	Покрытые древесной растительностью территории	Луга	Пахотные земли	Водно-болотные угодья	Искусственные поверхности	Прочие земли	Водные объекты
ИСХОДНЫЙ КЛАСС
Покрытые древесной растительностью территории	Стабильное состояние	Истощение растительного покрова	Вырубка лесов	Затопление	Вырубка лесов	Истощение растительного покрова	Стабильное состояние
Луга	Лесоразведение	Стабильное состояние	Расширение сельскохозяйственных угодий	Затопление	Расширение городов	Истощение растительного покрова	Стабильное состояние
Пахотные земли	Лесоразведение	Прекращение сельскохозяйственного использования	Стабильное состояние	Затопление	Расширение городов	Истощение растительного покрова	Стабильное состояние
Водно-болотные угодья	Зарастание древесной растительностью	Осушение водно-болотных угодий	Осушение водно-болотных угодий	Стабильное состояние	Осушение водно-болотных угодий	Осушение водно-болотных угодий	Стабильное состояние
Искусственные поверхности	Лесоразведение	Восстановление растительного покрова	Расширение сельскохозяйственных угодий	Формирование водно-болотных угодий	Стабильное состояние	Прекращение использования под застройку	Стабильное состояние
Прочие земли	Лесоразведение	Восстановление растительного покрова	Расширение сельскохозяйственных угодий	Формирование водно-болотных угодий	Расширение городов	Стабильное состояние	Стабильное состояние
Водные объекты	Стабильное состояние	Стабильное состояние	Стабильное состояние	Стабильное состояние	Стабильное состояние	Стабильное состояние	Стабильное состояние

Примечание

Процессы изменения земного покрова обозначены цветом как улучшение (зеленый), стабильное состояние (желтый) или деградация (фиолетовый). Маловероятные переходы выделены курсивом. Следует отметить, что это пример матрицы переходов, и ее не следует рассматривать как подходящую для принятия странами без учета местных условий и ключевых процессов деградации.

В зависимости от легенды земного покрова, выбранной при выполнении шага 2, Сторонам необходимо представить свою интерпретацию переходов между классами земного покрова с использованием таблицы SO1-1.T3 для стандартных классов земного покрова КБОООН или национальных классов растительного покрова.

В таблице SO1-1.T3 предусмотрена возможность представить одну матрицу переходов, охватывающую всю площадь земель страны, или до пяти матриц переходов для отдельных регионов. Это может быть целесообразно в тех случаях, когда страна включает более одного экорегиона и переходы различаются в разных регионах. См. вставку 2 с примером страны, которая применила такой подход в ходе отчетности в 2022 году. Если выбран этот вариант, Сторонам следует присвоить каждому добавленному региону уникальное название и загрузить векторный файл, обозначающий границы региона. Затем следует определить соответствующие переходы между классами земного покрова для каждого региона. Совокупная площадь земель, охватываемая матрицами переходов для отдельных регионов, должна равняться общей площади земель страны. Эти расчеты следует выполнять за пределами СОРОО в Trends.Earth или в другой вычислительной среде.

Платформа СОРОО 4 включает функции для изменения данных стандартной матрицы переходов и присвоения знака ‘–’ или ‘+’ каждому переходу в зависимости от того, приводит ли он к деградации или улучшению земель с учетом национальных условий. Однако в случае выбора изменения стандартной матрицы переходов (т. е. таблицы SO1-1.T3) матрицу переходов сначала следует отредактировать в Trends.Earth, чтобы представленные переходы могли быть включены в расчеты результатов по СЦ 1-1 и показателю ЦУР 15.3.1. Редактирование матрицы переходов только в СОРОО 4 не приведет к пересчету пространственных данных для СЦ 1-1.

Вставка 2. Определение региональных переходов

В Эквадоре эксперты разработали методологию оценки земного покрова, предусматривающую разделение страны на однородные зоны, каждая из которых характеризуется особыми экологическими условиями (рисунок 2). Предлагаемое зонирование включало:

• Litoral Seco: районы с устиковым или аридным режимом увлажнения.

• Litoral Húmedo: вечнозеленые леса от западных горных районов Анд до побережья Тихого океана.

• Altoandino: ледники, паррамо и высокогорные экосистемы (нивальная и субнивальная биоклиматические зоны).

• Valles Interandinos: Экосистемы межандийских долин, за исключением Altoandino и Litoral Seco.

• Amazonía: вечнозеленые леса от восточных горных районов Анд до бассейна Амазонки.

Рисунок 2. Эквадор определил шесть субнациональных экорегионов, для которых были разработаны отдельные матрицы переходов.

После определения экорегионов для каждой зоны была разработана отдельная матрица переходов с учетом местных знаний и мнений заинтересованных сторон. Эти матрицы переходов для отдельных зон обеспечили оценку изменений земного покрова в их экологическом и социально-экономическом контексте, а не посредством применения единой классификации ко всей территории страны. В конечном итоге результаты по каждому региону были объединены для проведения оценки на национальном уровне, отражающей местные реалии при сохранении согласованности мониторинга нейтрального баланса деградации земель (НБДЗ) и показателя ЦУР 15.3.1.

Еще один пример адаптации матрицы переходов с учетом специфики страны можно найти в главе «Тенденции изменения земного покрова» публикации [«История земель» (The Land Story)] (https://www.unccd.int/resources/publications/land-story-country-experiences-reporting-land-degradation-and-drought) (КБОООН, 2024 год).

Шаг 4. Оценка имеющихся данных о земном покрове

Примечание

Связанные разделы на платформе СОРОО 4: таблица SO1-1.T4

КБОООН предоставляет предварительно заполненные данные по умолчанию о площади земного покрова на платформе СОРОО 4 для снижения нагрузки, связанной с представлением отчетности. Эти данные по умолчанию включают набор данных с пространственным разрешением 300 м:

• глобальный земной покров, полученный на основе последнего набора данных ESA CCI-LC.

Стороны, предпочитающие использовать альтернативный источник национальных данных, могут внести соответствующие национальные годовые значения в таблицу SO1-1.T4. Для редактирования таблицы Сторонам следует нажать кнопку «Национальные данные» над таблицей. Основные метаданные, указанные в Приложении II, для используемых наборов данных следует представить в форме «Источники данных», которая открывается при выборе пункта «Редактировать источники данных».

Доступны два дополнительных набора данных с пространственным разрешением 30 м, которые потенциально могут быть полезны для представления отчетности малыми островными развивающимися государствами (МОСТРАГ):

• Земной покров по данным Global Land Analysis and Discovery (GLAD) (доступны данные за 2000, 2005, 2010, 2015 и 2020 годы);

• Земной покров по данным GLC_FCS30D (доступен каждые пять лет в период с 1985 по 2000 год, а затем ежегодно до 2022 года).

Для оказания помощи малым островным развивающимся государствам в выборе наиболее подходящей карты земного покрова Инструмент сравнения земного покрова для малых островных развивающихся государств[3] позволяет, в частности, сравнивать наборы данных с высоким пространственным разрешением, создавать маски совпадений и расхождений и формировать матрицы переходов.

Однако Стороны могут представлять свои оценки с использованием альтернативных национальных данных о земном покрове, если они соответствуют спецификациям, перечисленным в таблице 10.

Сторонам следует представить ежегодную площадь земного покрова (в км²) по каждому классу земного покрова за начальный и конечный годы базового и отчетного периодов в SO1-1.T4, а также за 2019 год, который используется для оценки состояния по показателю ЦУР 15.3.1 за 2019 год. Обратите внимание, что в связи с отсутствием данных по умолчанию о земном покрове за конечный год отчетного периода (2023 год) в строке 2023 года предварительно указаны данные за ближайший доступный год (2022 год).

Таблица 10. Спецификации данных о земном покрове для показателя СЦ 1-1

Позиция	Спецификации
	Исходные данные (продукт Инициативы Европейского космического агентства по изменению климата в области земного покрова (European Space Agency Climate Change Initiative Land Cover, ESA CCI-LC))	Национальные данные
Тип данных	На основе спутниковых изображений AVHRR, SPOT, PROBA-V и Sentinel-3	Спутниковые изображения с более высоким пространственным разрешением из национальных и международных источников, аэросъемочные материалы и (или) данные полевых наблюдений и национальная/провинциальная статистика
Классификация	36 классов земного покрова на основе Системы классификации земного покрова (СКЗП) Продовольственной и сельскохозяйственной организации Объединенных Наций (ФАО). Для целей представления отчетности 36 классов ESA CCI-LC объединяются в семь классов КБОООН (правила объединения см. в таблице 8 настоящего документа).	Классификация земного покрова, совместимая с семью стандартными классами КБОООН, описанными на шаге 1. В идеале легенда должна основываться на методологии СКЗП/метаязыка земного покрова (LCML) ФАО. Однако легенда должна быть лаконичной и включать только классы земного покрова, имеющие отношение к процессам деградации земель, в отношении которых представляется отчетность.
Временной охват	Ежегодные данные за период с 2000 по 2022 год (данные за 2023 год не были получены от поставщиков данных на момент публикации данного руководства).	Минимальным требованием является наличие данных за отдельные годы, а именно за 2000, 2015, 2019 и 2023 годы или за ближайшие доступные годы.
Пространственное разрешение	300 метров (м)	Желательное пространственное разрешение составляет 100 м или более. Если такие данные недоступны, рекомендуется использовать данные по умолчанию или данные с разрешением выше, чем у данных по умолчанию (300 м).
Точность	74 %	Для обеспечения соответствия качеству данных продукта данных по умолчанию о земном покрове рекомендуется обеспечить общую точность картирования не менее 74 %.
Метаданные	Информация о метаданных автоматически генерируется с данными по умолчанию в Trends.Earth.	Перечень минимальной информации о метаданных приведен в Приложении II к настоящему документу.

Шаг 5. Определение базового уровня деградации земного покрова

Примечание

Связанные разделы на платформе СОРОО 4: таблицы SO1-1.T5 и SO1-1.T7

Базовый уровень устанавливает базовый показатель, с которым в последующих отчетных периодах сравнивается изменение масштабов деградации земного покрова. Определение базового уровня деградации земного покрова требует выполнения следующих трех действий:

• сопоставить земной покров в конечном году базового периода (т. е. 2015 году) с земным покровом в начальном году (2000 году), чтобы оценить произошедшие изменения (с точки зрения переходов между классами земного покрова);

• рассчитать чистое изменение площади по каждому классу земного покрова;

• определить состояние деградации земель на основе матрицы переходов.

Использование согласованного базового уровня имеет чрезвычайно важное значение, поскольку он влияет на результаты расчетов изменений между базовым и отчетными периодами. Эти изменения используются для мониторинга прогресса Сторон в достижении СЦ 1-1.

Национальные оценки изменений земного покрова и деградации земель по умолчанию по классу земного покрова за базовый период доступны соответственно в таблицах SO1-1.T5 и SO1-1.T7 платформы СОРОО 4. Эти оценки могут быть приняты, скорректированы или заменены с использованием национальных данных, в зависимости от обстоятельств. В предоставленном поле для комментариев следует привести подтверждающие комментарии с обоснованием изменения или замены данных по умолчанию. Странам, решившим использовать национальные данные, рекомендуется использовать Trends.Earth для подготовки, анализа и передачи своих данных в СОРОО 4. Trends.Earth включает инструменты для автоматической оценки изменений и деградации земного покрова.

Шаг 6. Оценка деградации земного покрова за отчетный период

Примечание

Связанные разделы на платформе СОРОО 4: таблицы SO1-1.T6 и SO1-1.T7

Национальные оценки изменений земного покрова и деградации земного покрова по умолчанию за отчетный период доступны соответственно в таблицах SO1-1.T6 и SO1-1.T7. Эти оценки рассчитываются путем сопоставления земного покрова в последнем доступном году отчетного периода (т. е. в идеале за 2023 год, но за 2022 год для данных по умолчанию) с земным покровом в начальном году отчетного периода (2016 год). Эти оценки могут быть приняты, скорректированы или заменены с использованием национальных данных, в зависимости от ситуации.

Если оценки по умолчанию не принимаются, то, используя выбранные данные, легенду и матрицу переходов, Стороны могут получить национальные оценки (i) изменений земного покрова; (ii) деградации земного покрова; (iii) улучшения земного покрова; и (iv) отсутствия изменений (стабильности) за отчетный период с помощью Trends.Earth и импортировать результаты на платформу СОРОО 4, где могут быть созданы соответствующие карты.

Сторонам предлагается предоставить справочную информацию, комментарии относительно того, каким образом рассчитывались изменения и деградация земного покрова, а также любую другую дополнительную информацию в поле для комментариев под таблицами.

Шаг 7. Проверка результатов

Интерпретация изменений земного покрова по данным дистанционного зондирования значительно различается по всему миру и в значительной степени зависит от преобладающих климатических условий и методов управления земельными ресурсами. Это может влиять на надежность применения оценок, полученных на основе глобальных источников данных, к местным территориям и требовать участия национальных экспертов для выявления и обозначения ситуаций, в которых уровень достоверности полученных результатов может быть низким. Поэтому Сторонам следует выявлять любые случаи ложноположительных и ложноотрицательных результатов и представлять информацию о них в формах СЦ 1-4 (показатель ЦУР 15.3.1). Эти данные будут способствовать качественной оценке надежности оценок.

Шаг 8. Сохранение формы и предоставление ее для рассмотрения

Платформа СОРОО 4 позволяет предоставлять количественную информацию о земном покрове, изменениях и деградации земного покрова. При отсутствии более точных и подробных данных на национальном уровне Стороны могут официально представить КБОООН оценки по умолчанию. Для оценок, полученных с использованием национальных данных, Сторонам следует предоставить:

• Описание легенды и матрицы переходов;

• Национальные наборы данных о земном покрове за базовый и отчетный периоды;

• Информацию об изменениях земного покрова, включая матрицу изменений площади земного покрова и пространственный набор данных или карту, показывающую территории, подвергшиеся деградации, улучшению или не претерпевшие изменений, на основе данных о земном покрове.

Информация о земном покрове, изменениях и деградации земного покрова должна представляться в км² для всей территории страны.

Если наборы данных по умолчанию были заменены национальными данными о земном покрове, странам рекомендуется загрузить соответствующие геопространственные данные в СОРОО 4. Любые пространственные данные, загружаемые в систему, должны сопровождаться соответствующими метаданными с описанием пространственных данных, как указано в форме источников данных и более подробно описано в Приложении II данного руководства.

Карты по умолчанию или карты, созданные в Trends.Earth с использованием национальных данных и отображающие земной покров, изменения и деградацию земного покрова за базовый/отчетный период, доступны на платформе СОРОО 4. В частности, в режиме онлайн будут доступны следующие карты:

• Карта земного покрова за начальный год базового периода (2000 год);

• Карта земного покрова за конечный год базового периода (2015 год);

• Карта земного покрова за последний отчетный год;

• Изменения земного покрова за базовый период;

• Изменения земного покрова за отчетный период;

• Деградация земного покрова за базовый период;

• Деградация земного покрова за отчетный период.

Сторонам также предлагается представить описания методов и процессов, использованных в работе, и сообщить об особых случаях и проблемах, используя поле «Общие комментарии».

После того как форма будет заполнена и проверена Сторонами, ей следует присвоить статус «На рассмотрении», а затем сохранить ее. После того как КБОООН завершит рассмотрение и все комментарии будут урегулированы, форме можно присвоить статус «Завершено», а затем сохранить.

1.1.4. Зависимости

Данные о земном покрове используются не только для представления отчетности по СЦ 1-1, но и для стратификации показателей продуктивности земель и запасов органического углерода почвы (СЦ 1-2 и СЦ 1-3), а также в качестве одного из субпоказателей для расчета отношения площади деградировавших земель к общей площади земель (СЦ 1-4).

Сторонам также следует отметить, что в случае представления в рамках СЦ 1-1 пользовательской легенды земного покрова те же пользовательские классы земного покрова могут использоваться также для представления информации по показателям СЦ 1-2 и СЦ 1-3.

Общая площадь земель, указанная в таблице CP-1.T1, определяет расчет последующих элементов отчетности по СЦ, которые в соответствующем разделе настоящего руководства по представлению отчетности будут указаны как зависящие от таблицы CP-1.T1. При представлении отчетности по показателю СЦ 1-1 поле «Процент от общей площади страны» в таблице SO1-1.T7 зависит от общей площади страны, указанной в таблице CP-1.T1.

1.1.5. Проблемы

Доступность и качество данных

• Наборы данных GLAD и GLC_FCS30D с пространственным разрешением 30 м, предоставляемые в Trends.Earth и описанные в Руководстве по надлежащей практике [Дополнении] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land), должны оцениваться малыми островными развивающимися государствами (МОСТРАГ) и горными странами на предмет их пригодности, поскольку для них необходимы данные с наиболее высоким пространственным разрешением. Пространственного разрешения данных по умолчанию может не всегда быть достаточно для точного отображения земного покрова и его изменений на национальном уровне в этих районах или странах. Дополнение или уточнение анализа международных данных с использованием данных местного масштаба, если таковые имеются, может способствовать повышению качества и надежности результатов.

• Для анализа и представления отчетности об изменениях земного покрова крайне важно иметь согласованные данные (т. е. данные, полученные из одного и того же источника данных с использованием одной и той же методики обработки) за длительный период времени; это часто представляет собой проблему как на национальном, так и на глобальном уровнях.

• Валидация информации о земном покрове на национальном уровне может потребовать перекрестной проверки в полевых условиях, в том числе с привлечением местных экспертов. Проведение такой работы может потребовать значительных затрат времени и средств. Валидация, проводимая с использованием различных методов и подходов (например, полевых обследований в сочетании с имеющимися аэрофотоснимками, бесплатными изображениями высокого разрешения, доступными в Google Earth), может существенно сократить затраты и потребность в ресурсах.

Классификация земного покрова

• Национальные легенды земного покрова и региональные матрицы переходов могут более точно отражать местные процессы деградации и переходы между классами земного покрова, однако при этом может увеличиться число возможных переходов между классами земного покрова до неуправляемого количества. Хотя важно включать ключевые переходы между классами земного покрова в стране, следует учитывать необходимость соблюдения баланса между точностью и возможностью практического использования информации.

• Существующие национальные карты и данные о земном покрове необходимо преобразовать в семь классов КБОООН. Требуемое объединение классов земного покрова в семь классов КБОООН может частично снижать качество исходных данных. Документирование неопределенностей и обобщений, примененных для гармонизации данных с международными стандартами, может способствовать пониманию процесса преобразования и точности полученных результатов.

• Информация о земном покрове, предоставляемая КБОООН, должна быть согласованной во времени; изменения в методологии классификации земного покрова требуют пересчета ранее представленных национальных оценок.

1.1.6. Резюме (основные действия)

Основные действия по представлению отчетности об изменениях земного покрова заключаются в следующем:

1. Определить ключевые процессы деградации земель посредством соответствующего консультативного процесса и внести полученные результаты в таблицу SO1-1.T1.

2. Выбрать легенду земного покрова, обеспечив ее совместимость с легендой КБОООН по умолчанию. Если легенда отличается от легенды КБОООН по умолчанию, внести ее в таблицу SO1-1.T2.

3. Составить одну или несколько матриц переходов. Для каждого перехода между классами земного покрова указать, может ли он привести к деградации, улучшению или сохранению стабильного состояния. Стороны могут представить одну матрицу переходов, охватывающую общую площадь земель страны, или до пяти матриц переходов для отдельных регионов. Совокупная площадь земель, охватываемая матрицами переходов для отдельных регионов, должна соответствовать общей площади земель страны. Внести эту информацию в таблицу SO1-1.T3.

4. Выбрать данные о земном покрове, которые будут использоваться: обеспечить соответствие минимальным требованиям, указанным в таблице 10.

5. Определить базовый уровень деградации земного покрова с использованием выбранных данных, легенды и матрицы переходов за период базового уровня (2000–2015 годы). Если используются национальные данные о земном покрове, выполнить расчеты в Trends.Earth и внести эту информацию в таблицы SO1-1.T5 и SO1-1.T7.

6. Оценить деградацию земного покрова за отчетный период с использованием выбранных данных, легенды и матрицы переходов за отчетный период. Если используются национальные данные о земном покрове, выполнить расчеты в Trends.Earth и внести эту информацию в таблицы SO1-1.T6 и SO1-1.T7.

7. Проверить результаты: рекомендуется, чтобы оценки земного покрова и связанной с ним деградации земель проверялись соответствующими национальными органами власти для оценки точности результатов и выявления случаев ложноположительных и ложноотрицательных результатов, о которых можно сообщить в формах СЦ 1-4 (показатель ЦУР 15.3.1).

8. Сохранить форму и сделать ее доступной для рассмотрения: проверить точность количественной информации, внесенной в отчет, и включить описательную информацию об использованных методах и процессах в соответствующие поля для комментариев. Затем следует установить для данных и сопроводительной описательной информации статус «На рассмотрении» и сохранить их, сделав доступными для рассмотрения КБОООН.

1.1.7. Дополнительные ресурсы

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

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

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

1.2. СЦ 1-2 — тенденции в продуктивности или функционировании земель

1.2.1. Введение

Продуктивность земель — это биологическая продуктивная способность земель: основной источник продовольствия, волокна и топлива, обеспечивающий жизнедеятельность людей. Методология КБОООН для оценки отношения площади деградировавших земель к общей площади земель (т. е. показателя ЦУР 15.3.1) использует изменения продуктивности земель в качестве показателя долгосрочных изменений состояния здоровья и продуктивной способности земель. Продуктивность земель отражает совокупный чистый эффект изменений в функционировании экосистем на рост растений и биомассы.

Продуктивность земель рассчитывается на основе данных дистанционного зондирования Земли, отражающих чистую первичную продуктивность (ЧПП). Вегетационные индексы, такие как стандартизованный индекс различий растительного покрова (NDVI) или расширенный индекс растительности (EVI), часто используются в качестве косвенных показателей ЧПП.

Основным результатом процесса представления отчетности по показателю СЦ 1-2 является набор официально проверенных оценок площади пяти классов устойчивых траекторий продуктивности земель в пределах каждого типа земного покрова и их значимости с точки зрения деградации земель.

Хотя тенденции продуктивности земель за предыдущий отчетный период (2016–2019 годы) в настоящем отчете не требуются, они понадобятся для оценки показателя ЦУР 15.3.1 за период 2016–2019 годов в рамках СЦ 1-4. Поэтому странам рекомендуется оценить тенденции динамики продуктивности земель за три периода (т. е. базовый период и два отчетных периода) для обеспечения согласованности отчетности по показателю ЦУР 15.3.1.

Представление национальной отчетности облегчается за счет предоставления данных по умолчанию, полученных из имеющихся глобальных источников данных, а именно набора данных о динамике продуктивности земель Trends.Earth.

1.2.2. Предварительные условия для представления отчетности

• Подробное ознакомление с разделами 1 и 3 [Дополнения к Руководству по надлежащей практике для показателя ЦУР 15.3.1] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land): отношение площади деградировавших земель к общей площади земель (версия 2), в котором подробно рассматривается ряд методологических подходов к расчету изменений продуктивности земель;

• Знакомство с главой 4 [Руководства по надлежащей практике для показателя ЦУР 15.3.1] (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land), содержащей общий обзор продуктивности земель и подробное описание одной из методологий, которая может использоваться для оценки изменений продуктивности земель;

• Данные, соответствующие спецификациям, перечисленным в таблице 11 ниже.

• Группа национальных экспертов, официально назначенных национальными органами власти для проверки соответствия данных о динамике продуктивности земель по умолчанию фактической ситуации на местах или для разработки и применения собственной методологии оценки трех показателей продуктивности земель, если вместо данных по умолчанию используются национальные данные. К числу ключевых учреждений могут относиться национальное статистическое управление страны, министерство окружающей среды, министерство сельского хозяйства, центр дистанционного зондирования, а также университеты и исследовательские центры.

1.2.3. Процесс представления отчетности и пошаговая процедура

Ниже описана пошаговая процедура представления отчетности. Если используются данные по умолчанию, выполнение шагов 1–7 не требуется.

Шаг 1. Выбор легенды земного покрова для стратификации продуктивности земель

Если в таблице SO1-1.T2 была представлена индивидуальная легенда земного покрова, в форме имеется начальный вопрос, на который Сторонам необходимо ответить. Им следует решить, проводить ли стратификацию этого показателя с использованием семи классов земного покрова КБОООН или индивидуальной легенды земного покрова, использованной для представления отчетности по СЦ 1-1.

Примечание: если выбран ответ «Да», последующие таблицы будут динамически обновлены с указанием названий индивидуальных классов земного покрова вместо семи классов КБОООН, используемых по умолчанию.

Шаг 2. Выбор набора данных дистанционного зондирования Земли

КБОООН предоставляет данные по умолчанию из набора данных Trends.Earth по динамике продуктивности земель. Этот набор данных по динамике продуктивности земель получен на основе данных спектрометра визуализации среднего разрешения (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer, MODIS), который объединяет наблюдения NDVI с пространственным разрешением пикселя 250 метров (м) за 16-дневные периоды с 2001 года по настоящее время.

Через Trends.Earth доступны два альтернативных набора данных — JRC LPD и FAO-WOCAT LPD. Стороны могут оценивать и использовать эти или другие наборы данных при условии их соответствия спецификациям, приведенным в таблице 11 ниже. Для этой цели Стороны могут использовать приложение [GLOBAL LPD Comparison App] ( https://apacheta.projects.earthengine.app/view/compare-lpd), доступное через Google Earth Engine. Например, в ходе процесса представления отчетности в 2022 году Бутан использовал этот инструмент для сравнения ряда карт продуктивности земель, созданных на основе данных дистанционного зондирования Земли, но с применением различных алгоритмических подходов. В ходе семинара с участием заинтересованных сторон участники изучили различные карты и, объединив свои экспертные знания с результатами анализа, смогли выбрать карту, которая наиболее точно соответствовала известной ситуации в стране. Этот пример более подробно описан в публикации [«История земель» (The Land Story)] (https://www.unccd.int/resources/publications/land-story-country-experiences-reporting-land-degradation-and-drought) (КБОООН, 2024 год).

Стороны также могут самостоятельно создавать временные ряды индексов растительности и, соответственно, наборы данных о динамике продуктивности земель непосредственно на основе спутниковых снимков. Для визуализации альтернативных параметризаций динамики продуктивности земель могут использоваться также два дополнительных приложения, размещенных в Google Earth Engine, — [Приложение для отслеживания динамики продуктивности земель в реальном времени (Real Time LPD App)] (https://apacheta.projects.earthengine.app/view/lpd-realtime) и [версия с высоким разрешением для МОСТРАГ] (https://apacheta.projects.earthengine.app/view/lpd-realtime-sids). Раздел 3.2 [Дополнения] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land) к Руководству по надлежащей практике содержит подробную информацию и рекомендации по выбору наборов данных о динамике продуктивности земель по умолчанию и алгоритмов динамики продуктивности земель.

Таблица 11. Спецификации данных для показателя СЦ 1-2

Позиция	Спецификации
	Данные по умолчанию (набор данных о динамике продуктивности земель Trends.Earth)	Национальные данные
Входные данные Данные, необходимые для получения оценок продуктивности земель на основе трех показателей, описанных в шаге 5	Временные ряды ежедневных спутниковых снимков MODIS, используемых для расчета стандартизованного индекса различий растительного покрова (NDVI) (MOD13Q1), объединенных за 10-дневные периоды (необходимы для формирования данных о динамике продуктивности земель Trends.Earth)	Временной ряд соответствующего индекса растительности, полученного на основе спутниковых снимков, по крайней мере с одним спектральным каналом красного диапазона и одним каналом ближнего инфракрасного диапазона.
Выходные данные Растровые продукты, полученные в результате анализа и объединения трех показателей, описанных в шаге 5	Растровые данные о пяти классах устойчивых траекторий продуктивности земель и деградации продуктивности земель за базовый период (2000–2015 годы) и отчетный период (2008–2023 годы)	Растровые данные о пяти классах устойчивых траекторий продуктивности земель и деградации продуктивности земель за базовый период (2000–2015 годы) и отчетный период (2008–2023 годы)
Классификация	Пять классов устойчивых траекторий продуктивности земель и один класс для территорий, по которым отсутствуют достоверные данные о продуктивности земель: Снижение Умеренное снижение Стабильная, но испытывающая нагрузку Стабильное состояние Повышение Нет данных	Шесть классов, совместимых с классами, используемыми в динамике продуктивности земель Trends.Earth: Снижение Умеренное снижение Стабильная, но испытывающая нагрузку Стабильное состояние Повышение Нет данных
Пространственное разрешение	250 м	Рекомендуется пространственное разрешение 250 м, если данные с более высоким разрешением отсутствуют.
Качество	Указано в метаданных набора данных. Общая оцененная точность набора данных составляет > 80 %.	Для обеспечения соответствия качеству данных набора данных по умолчанию рекомендуется обеспечить общую точность картирования не менее 80 %.
Метаданные	Информация о метаданных автоматически генерируется с данными по умолчанию.	Минимальное содержание метаданных в соответствии с обязательными полями приведено в Приложении II.

Шаг 3. Выбор индекса продуктивности

NDVI рекомендуется в качестве индекса, используемого по умолчанию, для стран при отсутствии свидетельств того, что альтернативный индекс лучше подходит для их ландшафтов. Хотя NDVI является наиболее широко используемым и хорошо известным индексом растительности, его основными ограничениями являются чувствительность к вариациям условий почвенного фона и снижение способности отражать дальнейшие изменения при высокой степени растительного покрова и высоких уровнях биомассы. Это может снижать точность моделей ЧПП, биомассы и зеленого растительного покрова в тропических лесах или засушливых регионах.

Другие индексы, такие как расширенный индекс растительности (EVI) или индекс растительности с коррекцией по почве (SAVI), также могут подходить для этой цели. Хотя некоторые из этих индексов могут обеспечивать лучшие результаты, чем NDVI, при определенных условиях растительности, при их применении на обширных территориях и для различных типов земного покрова может потребоваться дополнительная корректировка. Поэтому, несмотря на свои ограничения, NDVI в настоящее время считается универсальным вариантом для расчета продуктивности земель на региональном и национальном уровнях, учитывая, что многочисленные исследования продемонстрировали тесную взаимосвязь между NDVI и первичной продуктивностью. Для более подробного рассмотрения различных индексов растительности см. раздел 3.2.1 [Дополнения к Руководству по надлежащей практике для показателя ЦУР 15.3.1] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land).

Шаг 4. Оценка годовой продуктивности

При оценке годовой продуктивности следует учитывать, что в связи с естественными циклами роста и отмирания растительности ЧПП наиболее точно отражается временным рядом наблюдений, охватывающим весь вегетационный период. Поэтому для каждого местоположения пикселя годовая продуктивность определяется как интеграл значений выбранного индекса продуктивности от начала до конца вегетационного периода. Участки с увеличением ЧПП следует интерпретировать как участки с улучшением состояния, если на национальном уровне не установлено иное.

Дополнительные указания по вариантам оценки начала и продолжительности вегетационного периода приведены в разделе 4.2.4.1 [Руководства по надлежащей практике для показателя ЦУР 15.3.1] (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land). В разделе 3.2.1 [Дополнения] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land) приведены дополнительные рекомендации по оценке годовой продуктивности, включая разработки, направленные на совершенствование оценки в гиперзасушливых районах.

Шаг 5. Расчет показателей продуктивности земель

Существуют различные подходы к определению изменений продуктивности земель с течением времени. В разделе 3.2.2 [Дополнения] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land) описаны три алгоритмических подхода, которые можно изучать с использованием различных наборов данных посредством приложений, развернутых в Google Earth Engine и упомянутых выше в шаге 2.

Алгоритм динамики продуктивности земель Trends.Earth используется для обработки данных по умолчанию, доступных через СОРОО. Он оценивает изменения продуктивности с течением времени на основе многовременного анализа годовой продуктивности с использованием трех показателей:

1. Тренд/траектория: измеряет траекторию изменения годовой продуктивности в долгосрочной перспективе для каждого пикселя;

2. Состояние: сопоставляет текущую годовую продуктивность с историческими значениями годовой продуктивности для каждого пикселя;

3. Продуктивность: оценивает годовую продуктивность на локальном уровне на определенной территории в сравнении с другими территориями с аналогичным потенциалом продуктивности земель.

Наблюдаемые изменения по каждому из трех показателей объединяются для определения устойчивых траекторий продуктивности земель, представленных пятью классами (см. таблицу 13 ниже). Они также используются для определения того, является ли пиксель деградировавшим, улучшившимся или стабильным в течение базового и отчетного периодов (см. шаг 6).

В отличие от подхода на основе z-оценки, описанного в Руководстве КБОООН по надлежащей практике, реализация в Trends.Earth использует альтернативные статистические методы расчета показателей «тренд» и «состояние», описанные ниже. Эти методы менее чувствительны к выбросам и годовым колебаниям, что обеспечивает более устойчивые и интерпретируемые результаты для национальной и глобальной отчетности.

Тренд продуктивности

Для расчета тренда продуктивности (также называемого траекторией) Сторонам следует определить траекторию изменения продуктивности на уровне пикселей за 16-летний период. Показатель тренда рассчитывается за 16-летний период как для базового периода (2000–2015 годы), так и для отчетного периода (т. е. за 16-летний период, заканчивающийся последним годом, за который представляются данные (т. е. 2008–2023 годы).

Показатель тренда рассчитывается посредством построения модели линейной регрессии для временного ряда и определения статистической значимости угла наклона тренда с использованием критерия значимости Манна — Кендалла. Тренды с p \(\le\) 0,05 считаются статистически значимыми; положительные значения при этом рассматриваются как потенциальное улучшение, а отрицательные — как потенциальная деградация. Стороны, желающие использовать этот подход в Trends.Earth, также могут применять поправки для учета климатической изменчивости, особенно изменчивости количества осадков.

Состояние продуктивности

Состояние продуктивности определяется путем сравнения средней годовой ЧПП за три последних года с распределением значений годовой ЧПП, наблюдавшихся в предшествующие 13 лет. Конкретнее этот процесс предполагает сравнение значений за 2013–2015 годы со значениями за 2000–2012 годы, а для отчетного периода — значения за три последних года со значениями за предшествующие 13 лет.

Для обеспечения согласованности и сопоставимости рекомендуется сохранять исторический период продолжительностью 13 лет и недавний период сравнения продолжительностью 3 года, однако продолжительность обоих периодов может быть задана в программном обеспечении Trends.Earth с учетом конкретных условий.

Затем значения индекса растительности группируются по классам процентилей для выявления изменений продуктивности:

• Снижение на \(\ge\) 2 класса между историческим периодом и недавним периодом сравнения указывает на потенциальную деградацию;

• Увеличение на \(\ge\) 2 класса между историческим периодом и недавним периодом сравнения указывает на потенциальное улучшение;

• Незначительные изменения отражают стабильность.

Показатели продуктивности

В отличие от тренда и состояния, которые являются временными показателями, продуктивность является пространственным показателем, предполагающим сопоставление уровня локальной продуктивности растений с другими единицами земного покрова (т. е. другими пикселями) в пределах одной и той же функциональной единицы земного покрова/экосистемы (LCEU)[4].

В пределах каждой экологической единицы значения продуктивности ранжируются, и участки, значения которых составляют менее 50 % от 90-го процентиля соответствующей единицы, определяются как потенциально деградированные.

Показатели продуктивности за отчетный период следует рассчитывать на основе среднего значения оценок годовой продуктивности за предшествующие 16 лет вплоть до текущего года, т. е. за период 2008–2023 годов для текущего отчетного периода.

Шаг 6. Объединение показателей продуктивности для оценки динамики продуктивности земель в базовом и отчетном периодах

Примечание

Связанные разделы на платформе СОРОО 4: таблицы SO1-2.T1 и SO1-2.T2

Результаты, полученные по трем показателям, используются для оценки динамики продуктивности земель как за базовый, так и за отчетный период, как показано в таблице 12.

Таблица 12. Рекомендуемые конкретные временные рамки для оценки каждого показателя продуктивности земель (тренда, состояния и продуктивности) для нескольких отчетных периодов.

	Тенденции изменения продуктивности земель
Период	Тренд/траектория (16 лет)	Состояние (16 лет)		Продуктивность (16 лет)
		Базовый период (13 лет)	Период сравнения (3 года)
Базовый период: 2000–2015 годы	2000–2015 годы	2000–2012 годы	2013–2015 годы	2000–2015 годы
Отчетный период 1: 2016–2019 годы	2004–2019 годы	2004–2016 годы	2017–2019 годы	2004–2019 годы
Отчетный период 2: 2016–2023 годы	2008–2023 годы	2008–2020 годы	2021–2023 годы	2008–2023 годы

Таблица 13 обобщает сочетания показателей продуктивности, используемые для определения динамики продуктивности земель и, в конечном счете, состояния деградации продуктивности земель каждого пикселя, а также взаимосвязи между ними. Показатели могут быть объединены в пять классов устойчивой динамики продуктивности земель и три класса деградации продуктивности земель (т. е. «улучшение», «стабильность», «деградация»).

Стороны могут использовать эту таблицу для объединения пользовательских результатов по показателям тренда, состояния и продуктивности, полученных на основе национальных данных, с целью оценки динамики продуктивности земель и деградации.

Таблица 13. Сочетание показателей продуктивности для определения пяти классов динамики продуктивности земель и трех классов деградации продуктивности земель для каждого пикселя в течение базового и отчетного периодов

	Изменения, наблюдаемые по трем исходным показателям продуктивности			Динамика продуктивности земель и состояние деградации продуктивности земель, определяемые на основе сочетания трех показателей продуктивности
Комбинация классов	Тренд	Состояние	Продуктивность	Динамика продуктивности земель (5 классов)	Состояние деградации продуктивности земель (3 класса)
1	Улучшение	Улучшение	Стабильное состояние	Повышение	Улучшение
2	Улучшение	Улучшение	Деградировано	Повышение	Улучшение
3	Улучшение	Стабильное состояние	Стабильное состояние	Повышение	Улучшение
4	Улучшение	Стабильное состояние	Деградировано	Повышение	Улучшение
5	Улучшение	Деградация	Стабильное состояние	Повышение	Улучшение
6	Улучшение	Деградация	Деградировано	Умеренное снижение	Деградация
7	Стабильное состояние	Улучшение	Стабильное состояние	Стабильное состояние	Стабильное состояние
8	Стабильное состояние	Улучшение	Деградировано	Стабильное состояние	Стабильное состояние
9	Стабильное состояние	Стабильное состояние	Стабильное состояние	Стабильное состояние	Стабильное состояние
10	Стабильное состояние	Стабильное состояние	Деградировано	Стабильная, но испытывающая нагрузку	Стабильное состояние
11	Стабильное состояние	Деградация	Стабильное состояние	Умеренное снижение	Деградация
12	Стабильное состояние	Деградация	Деградировано	Снижение	Деградация
13	Деградация	Улучшение	Стабильное состояние	Снижение	Деградация
14	Деградация	Улучшение	Деградировано	Снижение	Деградация
15	Деградация	Стабильное состояние	Стабильное состояние	Снижение	Деградация
16	Деградация	Стабильное состояние	Деградировано	Снижение	Деградация
17	Деградация	Деградация	Стабильное состояние	Снижение	Деградация
18	Деградация	Деградация	Деградировано	Снижение	Деградация

Примечание. В последнем столбце показано, каким образом состояние деградации продуктивности земель для пикселя может быть определено на основе класса динамики продуктивности земель, полученного в результате сочетания трех исходных показателей продуктивности.

Национальные оценки динамики продуктивности земель по типам земного покрова следует представлять с использованием таблиц SO1-2.T1 и SO1-2.T2 платформы СОРОО 4 соответственно для базового и отчетного периодов.

Стороны, предпочитающие использовать альтернативный источник национальных данных вместо данных по умолчанию, могут нажать кнопку «Национальные данные» над таблицами для редактирования таблиц. Основные метаданные, как указано в Приложении II, для используемых наборов данных следует представить в форме «Источники данных», которая открывается при выборе варианта «Редактировать источники данных».

Шаг 7. Объединение показателей продуктивности для оценки деградации продуктивности земель как в базовом, так и в отчетном периоде

Примечание

Связанные разделы на платформе СОРОО 4: таблица SO1-2.T3

Результаты, полученные по трем показателям, используются для оценки площади улучшившихся, стабильных и деградированных земель в базовом и отчетном периодах. В приведенной выше таблице 13 показано, как преобразовать результаты по трем показателям в три класса (улучшившиеся земли, стабильные земли, деградированные земли) для оценки статуса деградации продуктивности земель (последний столбец) в базовом и отчетном периодах.

Общую площадь земель деградации продуктивности земель в базовом и отчетном периодах следует указать в таблице SO1-2.T3 платформы СОРОО 4.

Дополнительные сведения и разъяснения относительно использованного процесса могут быть представлены в соответствующем поле для комментариев.

Сторонам также следует указать, проводилась ли при формировании этого показателя субнациональная (региональная) оценка с использованием предусмотренных для этого переключателей. Стороны могут принять решение о проведении субнационального анализа, если оценка динамики продуктивности земель на национальном уровне считается недостаточной для отражения разнообразия трендов продуктивности земель в различных экологических зонах. Страны с весьма разнообразными ландшафтами могут получить преимущества от проведения субнационального анализа путем определения регионов, в которых могут применяться альтернативные индексы растительности или модели динамики продуктивности земель с иными параметрами. При проведении субнациональных оценок рекомендуется использовать одно и то же территориальное деление для всех трех субпоказателей ЦУР 15.3.1, сохранять количество регионов на управляемом уровне (в идеале менее пяти) и согласовывать их границы с четко определяемыми административными или экологическими единицами. Эти территории должны быть четко нанесены на карту и задокументированы в разделе 3 [Дополнения к Руководству по надлежащей практике для показателя ЦУР 15.3.1.] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land).

Шаг 8. Проверка результатов

Проверка результатов включает выбор наиболее надежной карты динамики продуктивности земель для обеспечения точности итоговой карты деградации земель. Для содействия такой проверке Стороны могут сравнить результаты, полученные с использованием альтернативных наборов данных динамики продуктивности земель, с использованием дополнительных наборов данных, которые могут помочь провести качественную оценку результатов. В разделе 3.2.1 Дополнения приведено несколько примеров проведения Сторонами такой проверки в предыдущем отчетном цикле. Их краткое описание приведено во вставке 4.

Вставка 4. Подходы к проверке карт динамики продуктивности земель

Аргентина использовала национальную карту лесов для оценки способности различных карт динамики продуктивности земель отражать тренды снижения продуктивности на территориях, где, как было известно, произошла потеря лесного покрова.

Многие страны использовали национальные карты выгоревших территорий, а в некоторых случаях — продукт MODIS по выгоревшим территориям, для оценки того, правильно ли карты динамики продуктивности земель выявляют снижение продуктивности.

Бутан использовал наборы данных о горнодобывающих территориях для выявления различных горнодобывающих участков, на которых велась деятельность в течение периода оценки динамики продуктивности земель. Было установлено, что некоторые карты динамики продуктивности земель не выявляли ожидаемого снижения продуктивности, что позволило выбрать более подходящие модели динамики продуктивности земель.

Эквадор воспользовался предусмотренной в программном обеспечении Trends-Earth возможностью применять климатические поправки при расчете показателя динамики продуктивности земель. Это позволило учесть высокую межгодовую изменчивость осадков, обусловленную Южной осцилляцией Эль-Ниньо. Более подробная информация об этом примере приведена в публикации [«История земель» (The Land Story)] (https://www.unccd.int/resources/publications/land-story-country-experiences-reporting-land-degradation-and-drought) (КБОООН, 2024 год).

В ходе исследования глобального масштаба изучалось, можно ли выявить изменения трендов продуктивности земель на территориях, где осуществляются мероприятия по восстановлению земель и устойчивому управлению земельными ресурсами. Исследование показало, что после начала осуществления мероприятий должно пройти не менее 10 лет, прежде чем результаты таких мероприятий проявятся в виде измеримых изменений продуктивности.

Можно ожидать, что в национальных парках и природных заповедниках продуктивность земель со временем будет повышаться. Однако ситуация часто может быть более сложной в зависимости от экологического состояния и типа управления, осуществляемого в каждом парке. Поэтому крайне важно, чтобы эксперты выявляли конкретные охраняемые территории на национальном уровне, на которых в течение периода, охватываемого картой динамики продуктивности земель, ожидается восстановление. Для содействия такой проверке можно использовать глобальные наборы данных, такие как Всемирная база данных по охраняемым территориям (World Database on Protected Areas, WDPA).

Шаг 9. Сохранение формы и предоставление ее для рассмотрения

Сторонам также рекомендуется представлять описания методологии, источников данных и точности данных в случаях, когда оценки получены на основе национальных данных. Также было бы полезно представлять информацию об особых случаях и проблемах, описывая любые отклонения от метода по умолчанию и обосновывая выбор другой методологии. Для этой цели в конце формы отчетности на платформе СОРОО 4 предусмотрено поле для общих комментариев.

Информация о динамике продуктивности земель и деградации продуктивности земель должна представляться в км² для всей территории страны.

Если наборы данных по умолчанию заменяются национальными данными о продуктивности земель, странам рекомендуется размещать на платформе СОРОО 4 соответствующие геопространственные данные и соответствующие метаданные.

На платформе СОРОО 4 будут созданы карты динамики продуктивности земель и деградации продуктивности земель за базовый и отчетный периоды, построенные с использованием данных по умолчанию или национальных данных. Эти карты будут включать следующую информацию:

• Динамика продуктивности земель за базовый период

• Динамика продуктивности земель за отчетный период

• Деградация продуктивности земель за базовый период

• Деградация продуктивности земель за отчетный период

После того как форма будет заполнена и проверена Сторонами, ей следует присвоить статус «На рассмотрении», а затем сохранить ее. После того как КБОООН завершит рассмотрение и все комментарии будут урегулированы, форме можно присвоить статус «Завершено», а затем сохранить ее.

1.2.4. Зависимости

Данные о продуктивности земель опираются на данные о земном покрове, представленные в рамках СЦ 1-1, для дезагрегации классов продуктивности земель. Поле «Процент общей площади земель» в таблице отчетности SO1-2.T3 зависит от общей площади земель, указанной в таблице CP-1.T1.

1.2.5. Проблемы

Доступность и качество данных

• Пространственное разрешение международных данных не всегда может быть достаточным для получения достаточно детального представления о динамике продуктивности земель на национальном уровне, особенно для малых островных развивающихся государств (МОСТРАГ) или горных стран. Альтернативные наборы данных динамики продуктивности земель, включая те, которые могут подходить для МОСТРАГ, рассматриваются в [Дополнении к Руководству по надлежащей практике] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land) (раздел 3.2.3).

• Продуктивность земель в определенных климатических зонах, где ежегодный вегетационный период отличается высокой изменчивостью или непредсказуемостью либо где растительность разрежена или отсутствует, трудно измерить с высокой точностью, что приводит к отсутствию данных для этих территорий. На территориях с густой растительностью и круглогодичным ростом, как в гумидных тропиках, также могут наблюдаться незначительные изменения продуктивности, что делает данные ненадежными. Обсуждение усилий по совершенствованию оценки продуктивности земель в гиперзасушливых районах приводится в [Дополнении к Руководству по надлежащей практике] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land) (раздел 3.2.1).

Аналитический подход

• Даже при использовании одного и того же исходного набора данных применение различных алгоритмов может приводить к различающимся результатам вследствие различий в методологии. Кроме того, параметры алгоритмов могут точно настраиваться, а это означает, что даже один и тот же алгоритм динамики продуктивности земель, примененный к одному и тому же исходному набору данных, может давать разные результаты в зависимости от выбранных параметров. Странам рекомендуется изучать эти параметры в консультации с экспертами и заинтересованными сторонами, чтобы обеспечить соответствие окончательных результатов национальным знаниям и целям.

• Важно учитывать, что применение 16-летнего временного интервала для отчетного периода при оценке продуктивности земель по сравнению с 8-летним временным интервалом для изменений земного покрова и запасов органического углерода почвы, вероятно, приведет к увеличению влияния продуктивности (по сравнению с другими показателями) при их объединении для расчета показателя ЦУР 15.3.1.

1.2.6. Резюме (основные действия)

Основные действия по представлению отчетности о динамике продуктивности земель заключаются в следующем:

1. Выбрать легенду земного покрова для стратификации продуктивности земель: определить, следует ли проводить стратификацию этого показателя с использованием семи классов земного покрова КБОООН или пользовательской легенды земного покрова, если такая легенда была представлена в SO1-1.T2;

2. Выбрать набор данных дистанционного зондирования Земли: КБОООН предоставляет данные по умолчанию, которые могут быть проверены и официально приняты. Если Стороны решают использовать альтернативные источники данных, им следует проверить их соответствие минимальным требованиям, перечисленным в таблице 11, и выполнить действия 3–6, указанные ниже;

3. Выбрать индекс продуктивности: NDVI рекомендуется в качестве индекса по умолчанию; однако страны могут выбрать альтернативные индексы, которые лучше соответствуют их местной динамике продуктивности земель. Стороны могут принять решение о проведении субнационального анализа;

4. Оценить годовую продуктивность: для каждого пикселя оценить годовую продуктивность как интеграл значений выбранного индекса продуктивности от начала до конца вегетационного периода;

5. Рассчитать показатели продуктивности земли: для каждого пикселя рассчитать показатели тренда (траектории), состояния и продуктивности;

6. Объединить показатели продуктивности для оценки динамики продуктивности земель и, следовательно, деградации в базовом и отчетном периодах: используя таблицу 12 в качестве руководства, объединить показатели для определения динамики продуктивности земель (пять классов устойчивых траекторий продуктивности земель) и состояния деградации продуктивности земель в базовом и отчетном периодах (три класса состояния деградации). Если используются национальные данные о продуктивности земель, выполнить расчеты в Trends.Earth и внести эту информацию в таблицы;

7. Проверить результаты: рекомендуется, чтобы оценки продуктивности земель и связанной с ней деградации земель проверялись соответствующими национальными органами власти для оценки точности результатов и выявления случаев ложноположительных и ложноотрицательных результатов, о которых можно сообщить в формах СЦ 1-4 (показатель ЦУР 15.3.1);

8. Сохранить форму и сделать ее доступной для рассмотрения: после проверки Сторонами данные и сопровождающее их описание для отчетного и базового периодов следует отметить статусом «На рассмотрении» и сохранить, тем самым делая их доступными для рассмотрения КБОООН.

1.2.7. Дополнительные ресурсы

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

• García, C. L., Pozzi Tay, E. F., Raviolo, E., Paredes-Trejo, F., Francis, R., & James, C. (2025). Land Cover Trends in SIDS: Supporting UNCCD 2026 reporting process and SDG indicator 15.3.1 monitoring. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.15276250

• Cherlet, M., Hutchinson, C., Reynolds, J., Hill, J., Sommer, S., von Maltitz, G. (Eds.), World Atlas of Desertification, Publication Office of the European Union, Luxembourg, 2018.

• Документация веб-сайта Trends.Earth (https://docs.trends.earth/en/latest/index.html).

1.3. СЦ 1.3 — тенденции изменения запасов углерода над и под поверхностью земли

1.3.1. Введение

Запасы углерода отражают совокупное воздействие множества процессов, влияющих на рост растений, а также на разложение органического вещества, которые в совокупности определяют прирост и потери запасов органического вещества наземных экосистем. Они имеют фундаментальное значение для широкого спектра экосистемных услуг, а их уровни и динамика отражают тип почвы, землепользование и методы управления земельными ресурсами.

Как указано в решении 22/COP.11 КБОООН, в настоящее время для оценки запасов углерода используется показатель запасов органического углерода почвы, который после введения в практическое применение будет заменен показателем общих запасов углерода в наземных экосистемах.

Методология КБОООН для оценки отношения площади деградировавших земель к общей площади земель (т. е. показателя ЦУР 15.3.1) использует запасы органического углерода почвы в качестве показателя общего качества почвы, связанного с круговоротом питательных веществ в почве, устойчивостью почвенных агрегатов и структурой почвы, что непосредственно влияет на инфильтрацию воды, уязвимость к эрозии и, в конечном счете, продуктивность растительности и, в сельскохозяйственном контексте, урожайность.

Основным результатом процесса представления отчетности по СЦ 1-3 является набор официально верифицированных оценок запасов органического углерода почвы в верхних 30 сантиметрах (см) почвы (в тоннах на гектар) для каждого из семи классов земного покрова КБОООН или для альтернативного набора национальных классов земного покрова, а также их значимости с точки зрения деградации земель. Запасы органического углерода почвы оцениваются за базовый период (2000–2015 годы) и за текущий отчетный период (2016–2023 годы).

Хотя изменения запасов органического углерода за предыдущий отчетный период (2016–2019 годы) в настоящем отчете не требуются, они понадобятся для оценки показателя ЦУР 15.3.1 за период 2016–2019 гг. в рамках СЦ 1-4. Поэтому странам рекомендуется оценить тенденции изменений запасов органического углерода за три периода (т. е. базовый уровень и два отчетных периода) для обеспечения согласованности отчетности по показателю ЦУР 15.3.1.

Представление национальной отчетности облегчается благодаря предоставлению исходных данных по умолчанию (2000 год), полученных из набора данных SoilGrids250m Международного информационно-справочного центра по почвам (International Soil Reference and Information Centre, ISRIC), и оценок по умолчанию изменений запасов органического углерода почвы, полученных с использованием модифицированной методологии уровня 1 Межправительственной группы экспертов по изменению климата (МГЭИК) для составления национальных кадастров парниковых газов применительно к минеральным почвам.

Стороны могут дополнить или заменить эти данные национальными данными (метод уровня 2), определяя запасы органического углерода почвы на основе цифровых почвенных карт высокого пространственного разрешения или полевых измерений. Стороны, располагающие возможностями для применения более сложных методов представления отчетности о запасах органического углерода почвы, предусматривающих наземные измерения и моделирование, могут применять метод уровня 3.

1.3.2. Предварительные условия для представления отчетности

• Подробное ознакомление с главой 5 [Руководства по надлежащей практике для показателя 15.3.1 ЦУР] (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land), в которой представлена основная информация о процессах, регулирующих формирование и высвобождение запасов органического углерода почвы, а также подробно изложена методология оценки изменений запасов органического углерода почвы;

• Знакомство с разделами 1 и 3 [Дополнения к Руководству по надлежащей практике для показателя ЦУР 15.3.1 (Addendum to Good Practice Guidance for SDG Indicator 15.3.1)] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land): отношение площади деградировавших земель к общей площади земель.

• Данные, соответствующие минимальным стандартам, перечисленным в таблице 14 ниже;

• Группа национальных экспертов, официально назначенных национальными органами власти для проверки результатов анализа органического углерода почвы или разработки и применения специальной методологии в случае использования национальных данных вместо данных по умолчанию. К числу ключевых учреждений могут относиться национальное статистическое управление, министерство окружающей среды, министерство сельского хозяйства (особенно подразделение по вопросам почв), центр дистанционного зондирования, а также университеты и научно-исследовательские центры;

• Понимание уровней представления отчетности и принятие решения о том, какой уровень является подходящим для страны, до начала процесса представления отчетности. В главе 5 [Руководства по надлежащей практике для показателя ЦУР 15.3.1] (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land) представлена исчерпывающая информация об уровнях.

1.3.3. Процесс представления отчетности и пошаговая процедура

В рамках процесса представления национальной отчетности в 2026 году для СЦ 1-3 необходима следующая информация:

• Запасы органического углерода почвы для каждого из используемых классов земного покрова за 2000, 2015, 2019 и 2023 годы. Эти данные представляют собой исходный год (2000 год) и конечные годы базового периода и двух последних отчетных периодов;

• Уровень, использованный для оценки запасов органического углерода почвы;

• Статус деградации запасов органического углерода почвы за базовый период и последний отчетный период с числовыми оценками площадей улучшенных, стабильных и деградированных земель. Кроме того, могут быть представлены территории, по которым отсутствуют данные.

Платформа СОРОО 4 содержит предварительно заполненные таблицы с указанной выше информацией на основе оценок, полученных из данных по умолчанию (см. таблицу 14), но также позволяет Сторонам вводить собственные данные об органическом углероде почвы в таблицы отчетности.

Ниже описана пошаговая процедура представления отчетности. Если используются данные по умолчанию, выполнение шагов 2–5 не требуется.

Шаг 1. Выбор уровня оценки органического углерода почвы с учетом доступности данных

Стороны могут использовать любой из следующих трех методов для определения исходных запасов органического углерода почвы и оценки изменений запасов органического углерода почвы за базовый период и отчетные периоды. Эти методы соответствуют руководящим принципам МГЭИК[6] и включают наборы данных и варианты обработки с возрастающими уровнями точности и сложности.

Уровень 1

КБОООН использует модифицированный подход уровня 1 для предварительного заполнения таблиц SO1-3.T1 и SO1-3.T2. Этот подход использует общие методы со значениями по умолчанию и имеет важное значение в случаях отсутствия отвечающих минимальным требованиям данных по конкретной стране. Предоставленные КБОООН оценки исходных запасов органического углерода почвы по умолчанию (2000 год) основаны на глобальной карте запасов органического углерода почвы (SoilGrids250m ISRIC). Оценка изменений запасов органического углерода почвы за базовый период (2000–2015 годы) и отчетные периоды (2016–2019 и 2016–2023 годы) производится с использованием этой глобальной карты в сочетании с данными об изменениях земного покрова и коэффициентами пересчета органического углерода почвы по умолчанию, полученными от МГЭИК.

В качестве альтернативы использованию данных по умолчанию Стороны могут выбрать применение подхода уровня 1 с использованием собственных данных. В таком случае им следует учитывать следующее.

Оценка исходных запасов органического углерода почвы (2000 год) проводится в соответствии с руководящими принципами МГЭИК:

• Они используют общие глобальные оценки исходных запасов органического углерода почвы по умолчанию для естественной растительности на минеральных почвах;

• Они стратифицируются по типу климата/почвы;

• Они используют коэффициенты управления земельными ресурсами по умолчанию;

• Выделение площадей водно-болотных угодий используется в качестве косвенного показателя органических почв.

Оценка изменений запасов органического углерода почвы за базовый период (2000–2015 годы) и отчетные периоды (2016–2019 и 2016–2023 годы):

• Использует информацию об изменениях земного покрова (в качестве косвенного показателя изменений в землепользовании) для установления взаимосвязи с изменениями запасов углерода;

• Эти изменения запасов органического углерода почвы оцениваются с использованием коэффициентов пересчета для переходов между классами земного покрова;

• Потери углерода в органических почвах определяются с использованием коэффициентов годовой эмиссии углерода по умолчанию после осушения и (или) пожаров.

Дополнительная информация о подходе уровня 1 к оценке запасов органического углерода почвы и значений изменений запасов органического углерода почвы представлена в главе 5 [Руководства по надлежащей практике для показателя ЦУР 15.3.1] (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land).

Уровень 2

Этот уровень предусматривает использование дополнительных данных по конкретной стране для совершенствования определения любых компонентов метода уровня 1.

Варианты совершенствования оценки базовых запасов органического углерода почвы включают:

• Использование цифровых почвенных карт высокого пространственного разрешения;

• Использование любых результатов измерений, полученных в ходе почвенных обследований;

• Включение категорий управления земельными ресурсами, определенных с учетом специфики страны;

• Стратификацию страны по климатическим регионам и (или) типам почв.

Варианты совершенствования оценки изменений запасов органического углерода почвы включают:

• Оценку пространственной и временной достоверности данных по умолчанию об изменениях земного покрова и управления земельными ресурсами;

• Использование коэффициентов изменения запасов углерода со значениями, характерными для конкретной страны;

• Использование регрессионного моделирования для прогнозирования запасов органического углерода почвы с учетом ряда факторов окружающей среды;

• Для органических почв — использование коэффициентов выбросов, характерных для конкретной страны.

Подробное описание метода уровня 2 представлено в разделе 5.2.6.2 [Руководства по надлежащей практике для показателя ЦУР 15.3.1] (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land). Кроме того, в разделе 3.3.1 [Дополнения] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land) приведены дополнительные указания и примеры того, как некоторые страны перешли на методы уровня 2 и тем самым повысили точность оценок органического углерода почвы в ходе цикла представления отчетности в 2022 году. Например, Турция использовала национальные экспертные знания, а также моделирование и включение репрезентативной для страны информации при определении реалистичных и надежных коэффициентов пересчета органического углерода почвы для различных переходов между классами земного покрова (КБОООН, 2024 год).

Уровень 3

Этот уровень является более сложным и предполагает проведение национальных наземных измерений и моделирование.

Как правило, при этом используются определенные на национальном уровне классы земного покрова и данные для определения базовых запасов органического углерода почвы, коэффициенты изменения и коэффициенты выбросов либо интегрируются национальные данные, полученные в рамках программ наземных измерений, дистанционного зондирования Земли и моделирования.

Подробные указания по применению всех уровней представлены в главе 5 [Руководства по надлежащей практике для показателя ЦУР 15.3.1] (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land).

Если Стороны решают использовать данные по умолчанию (т. е. применять модифицированный КБОООН метод уровня 1), выполнение шагов 2–5 не требуется.

Шаг 2. Определение исходных значений запасов органического углерода почвы

Этот шаг требуется, если данные по умолчанию КБОООН не используются (т. е. если применяется модифицированный метод уровня 1, адаптированный пользователем, или подход уровня 2). Значения органического углерода почвы следует определить для исходного 2000 года. Исходной картой по умолчанию, используемой в процессе отчетности, является карта запасов углерода ISRIC SoilGrids 250m, которая позволяет оценить запасы органического углерода почвы в верхних 30 см почвы. Однако с учетом высокой неопределенности наборов данных ISRIC в районах с недостаточным количеством данных о почве, полученных непосредственно на месте, странам рекомендуется использовать альтернативные наборы данных, включая глобальные или национальные карты запасов органического углерода почвы, для повышения точности. Страны, участвующие в инициативе [Глобальной карты органического углерода почв 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/) Продовольственной и сельскохозяйственной организации Объединенных Наций (ФАО), могут использовать национальные карты органического углерода почвы, разработанные в рамках этого процесса. В таблице 14 приведены спецификации, касающиеся требований к данным для показателя СЦ 1-3.

Таблица 14. Спецификации данных для показателя СЦ 1-3

Показатель	Спецификации
	Данные по умолчанию	Национальные данные
Входные данные для получения оценок запасов органического углерода почвы	Набор данных SoilGrids250m Международного информационно-справочного центра по почвам (ISRIC)	Наземные наблюдения и измерения или любые другие данные, полученные на национальном уровне, для уточнения любых компонентов
Выходные данные Растровые данные с оценками запасов органического углерода почвы	Растровые данные о запасах органического углерода почвы для исходного, базового и отчетного периодов (2000, 2015, 2019, 2023 годы)	Растровые данные о запасах органического углерода почвы для исходного, базового и отчетного периодов с максимально возможной близостью к ежегодным данным
Классификация	Непрерывные значения содержания органического углерода почвы (в тоннах) в первых 30 см почвы. Они должны классифицироваться как деградированные, стабильные или улучшенные в соответствии с критериями, приведенными ниже в шаге 5	Непрерывные значения содержания органического углерода почвы (в тоннах) в первых 30 см почвы. Они должны классифицироваться как деградированные, стабильные или улучшенные в соответствии с критериями, приведенными ниже в шаге 5
Пространственное разрешение	250 м	Желательное пространственное разрешение составляет 100 м или более.
Качество	Точность набора данных SoilGrids250m ИСРИК составляет от 30 до 70 %	Не ниже, чем у данных по умолчанию
Метаданные	Информация о метаданных предоставляется вместе с данными по умолчанию в Trends.Earth.	Минимальное содержание метаданных в соответствии с обязательными полями приведено в Приложении II.

Шаг 3. Картирование изменений земного покрова для оценки изменений запасов органического углерода почвы

Этот шаг требуется, если данные по умолчанию КБОООН не используются (т. е. если применяется модифицированный метод уровня 1, адаптированный пользователем, или подход уровня 2). Изменения запасов органического углерода почвы во времени моделируются с использованием коэффициентов преобразования земного покрова в качестве косвенных показателей изменений землепользования, поэтому точное выявление переходов между классами земного покрова имеет решающее значение для получения надежных результатов.

Для набора данных по умолчанию, используемого при оценке изменений запасов органического углерода почвы, применяются семь классов земного покрова, адаптированных на основе категорий землепользования МГЭИК. Информация об изменениях земного покрова во времени получена из набора данных по умолчанию о земном покрове ESA-CCI. Предусмотрены коэффициенты преобразования по умолчанию, позволяющие оценивать изменения запасов органического углерода почвы. Стороны могут принять решение об использовании пользовательской легенды земного покрова. В таком случае они должны ответить «Да» на начальный вопрос в форме, после чего последующие таблицы будут динамически обновлены с указанием названий пользовательских классов земного покрова вместо семи классов КБОООН по умолчанию. Однако потребуются коэффициенты преобразования, определенные на национальном уровне.

По возможности страны могут предпочесть использовать национальные карты земного покрова. Однако для применения коэффициентов преобразования запасов органического углерода почвы по умолчанию классификации земного покрова должны соответствовать семи категориям по умолчанию. Если в стране определены на национальном уровне коэффициенты преобразования запасов органического углерода почвы для национальной легенды земного покрова, допускается использование дополнительных категорий земного покрова. Дальнейшее уточнение может быть достигнуто посредством субнациональной стратификации, при которой коэффициенты преобразования различаются в зависимости от субнациональных регионов.

Шаг 4. Оценка изменений запасов органического углерода почвы

Примечание

Связанные разделы на платформе СОРОО 4: таблица SO1-3.T2

Этот шаг требуется, если данные по умолчанию КБОООН не используются (т. е. если применяется модифицированный метод уровня 1, адаптированный пользователем, или подход уровня 2). Подходы к оценке изменений запасов органического углерода почвы при применении уровня 3 представлены в шаге 5. Как отмечалось в предыдущем шаге, для оценки изменений запасов органического углерода почвы применяются коэффициенты преобразования для переходов между классами земного покрова. Коэффициенты преобразования по умолчанию отражают пропорциональное изменение запасов органического углерода почвы в течение 20-летнего периода после преобразования земного покрова. На рисунке 3 показаны коэффициенты преобразования по умолчанию. На этом рисунке каждая ячейка представляет собой коэффициент преобразования, который показывает пропорциональное изменение запасов органического углерода почвы через 20 лет после изменения земного покрова. Ячейки со значением 1 (светло-желтые) указывают на отсутствие изменений запасов органического углерода почвы, даже если произошел переход между классами земного покрова. Ячейки со значениями менее 1 (фиолетовые) указывают на потери органического углерода почвы после преобразования. Ячейки со значениями более 1 (зеленые) указывают на увеличение запасов органического углерода почвы после преобразования.

Рисунок 3. Коэффициенты преобразования землепользования по умолчанию для оценки изменений запасов органического углерода почвы. Источник: Trends.Earth User Guide

Поскольку скорость секвестрации органического углерода почвы зависит от таких факторов окружающей среды, как количество осадков, испарение, солнечная радиация и температура, применение одного и того же коэффициента преобразования для существенно различающихся климатических условий не является обоснованным. Например, потери органического углерода почвы вследствие преобразования земель в холодном и сухом регионе будут происходить с иной скоростью, чем в жарком и влажном регионе. Для учета этой региональной изменчивости используются различные наборы коэффициентов преобразования в зависимости от климатических зон:

• Умеренная сухая (f = 0,80)

• Умеренная влажная (f = 0,69)

• Тропическая сухая (f = 0,58)

• Тропическая влажная (f = 0,48)

• Тропическая горная (f = 0,64)

Следует отметить, что, поскольку отчетные периоды для КБОООН не являются фиксированным 20-летним периодом, необходимо оценить годовую скорость изменения запасов органического углерода почвы и скорректировать коэффициенты преобразования таким образом, чтобы они соответствовали периоду, в течение которого произошло изменение земного покрова. Подход к корректировке коэффициентов преобразования подробно описан в [Дополнении к Руководству по надлежащей практике] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land).

Если используются данные КБОООН по умолчанию, таблица SO1-3.T1 автоматически заполняется предварительно оценками запасов органического углерода почвы (в тоннах на гектар) в верхнем слое почвы для каждого из семи классов земного покрова по умолчанию за исходный, базовый и отчетный периоды. Если Стороны используют альтернативные национальные данные, они должны предоставить эти значения, а также основные метаданные (см. Приложение II) для используемых наборов данных в форме «Источники данных», которая открывается при выборе пункта «Редактировать источники данных».

Подробное описание расчета изменений запасов органического углерода почвы за базовый период (2000–2015 годы) и отчетный период (2016–2023 годы) с использованием исходных значений запасов органического углерода почвы и коэффициентов преобразования землепользования содержится в [Руководстве по надлежащей практике для показателя ЦУР 15.3.1] (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land) и в [Дополнении к Руководству по надлежащей практике] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land), раздел 3.

Шаг 5. Выявление значительных изменений запасов органического углерода почвы

Примечание

Связанные разделы на платформе СОРОО 4: таблица SO1-3.T2

Этот шаг требуется независимо от применяемого уровня. В случае применения модифицированного метода уровня 1 или подхода уровня 2 после определения коэффициентов преобразования и переходов между классами земного покрова рассчитываются изменения запасов органического углерода почвы для каждого из двух периодов, а именно базового периода (2000–2015 годы) и отчетного периода (2016–2023 годы). Применяемый метод заключается в оценке как направления изменения, так и величины относительного процентного изменения запасов органического углерода почвы за базовый и отчетный периоды. Затем для запасов органического углерода почвы статус изменения определяется следующим образом:

• Деградированные: единицы отчетности, в которых среднее чистое сокращение запасов органического углерода почвы между началом и концом базового периода (2000–2015 годы) и началом и концом отчетного периода (2016–2023 годы) составляет более, например, 10 %;

• Стабильные: единицы отчетности, в которых среднее чистое сокращение или чистое увеличение запасов органического углерода почвы составляет менее, например, 10 %, либо изменения запасов органического углерода почвы между базовыми и текущими наблюдениями отсутствуют;

• Улучшенные: единицы отчетности, в которых среднее чистое увеличение запасов органического углерода почвы между началом и концом базового периода (2000–2015 годы) и началом и концом отчетного периода (2016–2023 годы) составляет более, например, 10 %.

Этот порог в 10 % является предлагаемой исходной величиной, однако он может быть уточнен на основе национальных данных, экспертных знаний, специфических для страны условий и специфических для набора данных условий. Trends.Earth предоставляет странам возможность исследовать различные пороговые значения и соответствующие оценки деградации органического углерода почвы, поскольку растры изменений запасов органического углерода почвы содержат процентное изменение для каждого пикселя.

Альтернативный метод основан на проверке статистической значимости и сопоставляет средний запас органического углерода почвы за отчетный период с верхней и нижней границами среднего запаса органического углерода почвы за базовый период для той же единицы земной поверхности. Этот метод более подробно представлен в [Руководстве по надлежащей практике для показателя ЦУР 15.3.1] (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land).

Оба представленных выше подхода позволяют выявлять изменения запасов органического углерода почвы только в районах, где происходят изменения земного покрова. Однако не менее важно выявлять и моделировать изменения запасов органического углерода почвы в районах, где земной покров остается стабильным. Методы уровня 3, такие как калиброванное и валидированное моделирование экосистемных процессов, обеспечивают более комплексное решение. Эти методы связывают модели со специфическими для страны пространственными наборами данных, такими как карты почв, данные о землепользовании, климате и сельскохозяйственной деятельности, обеспечивая более высокий уровень точности оценки изменений запасов органического углерода почвы. Эти подходы позволяют получить более точное представление о динамике органического углерода почвы и, следовательно, могут повысить точность оценок показателя ЦУР 15.3.1. Примеры стран, применявших отдельные элементы стратегии уровня 3 в ходе отчетности в 2022 году, представлены в разделе 3 [Дополнения к Руководству по надлежащей практике] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land).

После того как национальные оценки деградации, улучшения и стабильного состояния запасов органического углерода почвы рассчитаны для базового и отчетного периодов, значения в км², а также соответствующая им доля общей площади земель в процентах для каждого класса используются для заполнения таблицы SO1-3.T2.

Шаг 6. Проверка результатов

Метод по умолчанию основывается на данных, полученных в результате оценки изменений земного покрова, связанных с набором коэффициентов преобразования земель по умолчанию, для определения изменений запасов органического углерода почвы. Поэтому полученные оценки дают ограниченную информацию о пространственной изменчивости запасов углерода на субнациональном уровне и характеризуются высокой неопределенностью.

Если страны имеют возможность проводить субнациональные оценки, им следует указать это в форме отчетности, выбрав «Да» с помощью переключателя под таблицей SO1-3.T2. После этого они могут загрузить файл с более подробным описанием такого анализа.

Независимо от применяемого уровня и конкретных используемых методов для проверки результатов необходимы данные национальных экспертов, позволяющие выявлять и обозначать ситуации, в которых уровень достоверности полученных результатов может быть низким. Эти данные будут способствовать качественной оценке надежности оценочных значений.

Шаг 7. Сохранение формы и предоставление ее для рассмотрения

Сторонам также рекомендуется представлять текстовые пояснения по методологии, источникам данных и точности данных в случаях, когда данные и подход по умолчанию не используются. Это можно сделать в полях «Комментарии», связанных с таблицами SO1-3.T1 и SO1-3.T2, или в поле «Общие комментарии», расположенном в конце формы отчетности.

Карты, подготовленные на основе данных по умолчанию и отображающие запасы органического углерода почвы и деградацию органического углерода почвы за исходный, базовый и отчетные периоды, доступны через платформу СОРОО 4. Если Стороны не используют значения по умолчанию и принимают решение рассчитывать значения на основе альтернативных данных, им следует загрузить в СОРОО следующие карты:

• Запасы органического углерода почвы в начальном (исходном) году базового периода (2000 год)

• Запасы органического углерода почвы в последнем году базового периода (2015 год)

• Запасы органического углерода почвы в последнем году первого отчетного периода (2019 год)

• Запасы органического углерода почвы в последнем отчетном году (в идеале 2023 год)

• Изменение запасов органического углерода почвы за базовый период (2000–2015 годы)

• Изменение запасов органического углерода почвы за отчетный период (2016–2023 годы)

• Деградация органического углерода почвы за базовый период (2000–2015 годы)

• Деградация органического углерода почвы за отчетный период (2016–2023 годы)

После того как форма будет заполнена и проверена Сторонами, ей следует присвоить статус «На рассмотрении», а затем сохранить ее. После того как КБОООН завершит рассмотрение и все комментарии будут урегулированы, форме можно присвоить статус «Завершено», а затем сохранить.

1.3.4. Зависимости

Оценки запасов органического углерода почвы по классам земного покрова в SO1-3.T1 зависят от легенды земного покрова, представленной в таблице SO 1-1.T2 (если Сторона решила представить национальную легенду земного покрова), а оценки статуса деградации органического углерода почвы в SO1-3.T2 зависят от общей площади земель, указанной в таблице CP-1.T1.

1.3.5. Проблемы

Доступность данных

• Следует отметить, что ISRIC SoilGrids250m представляет собой комплексный набор данных, объединяющий данные из различных источников, полученные за разные годы в период около 2000 года, однако для целей расчетов запасы органического углерода почвы считаются репрезентативными для 2000 года.

• Подробные данные о запасах органического углерода почвы, как правило, отсутствуют как на глобальном, так и на национальном уровнях. Текущие данные получены на основе сочетания современных и архивных данных и не являются полностью интегрированными и согласованными во времени. Будущие улучшения данных должны предусматривать стандартизацию, повышение доступности, более высокое пространственное разрешение и совершенствование оценок неопределенности;

• Изменения запасов органического углерода почвы в основном рассчитываются на основе изменений земного покрова, тогда как факторы управления и внесения ресурсов часто не учитываются из-за отсутствия данных. В рамках будущей отчетности следует рассмотреть пригодные для применения методы последовательного сбора и обработки соответствующих данных для включения факторов управления в оценки запасов органического углерода почвы.

Нерешенные вопросы

• Существует проблема, связанная с гиперзасушливыми территориями, в которых отсутствует верхний слой почвы. Необходимо обновить методологию с целью полного учета таких особых случаев и соответствующей корректировки расчетов;

• Эрозия и (или) аккумуляция почвы могут существенно влиять на измеряемые запасы органического углерода почвы, однако их влияние на изменения запасов учитывается в оценках изменений землепользования и земного покрова. Стороны могут рассмотреть возможность включения эрозии и (или) аккумуляции почвы в качестве параметров при применении метода уровня 3.

1.3.6. Резюме (основные действия)

Если Стороны применяют собственный подход уровня 1 или элементы подхода уровня 2, им следует руководствоваться перечисленными ниже основными действиями. В случае применения процесса уровня 3 им следует следовать процессу, описанному в Руководстве по надлежащей практике, при этом обеспечив выполнение описанных ниже шагов 6 и 7.

1. Выбрать уровень для оценки запасов органического углерода почвы с учетом наличия данных: Стороны могут выбрать методы одного из трех предлагаемых уровней для представления национальных данных КБОООН в зависимости от их технических возможностей оценивать изменения запасов органического углерода в почве и доступности национальных данных.

2. Определить исходные значения запасов органического углерода почвы: оценить средний запас органического углерода в верхнем слое почвы (0–30 см) за исходный 2000 год. В качестве исходной карты, используемой по умолчанию в процессе представления отчетности, применяется карта запасов углерода ISRIC SoilGrids 250m. Однако странам рекомендуется использовать альтернативные наборы данных, если они доступны и считаются более точными.

3. Картировать изменения земного покрова для оценки изменений запасов органического углерода почвы: для набора данных по умолчанию, используемого при оценке изменений запасов органического углерода почвы, применяются семь классов земного покрова, адаптированных на основе категорий землепользования МГЭИК. Имеются коэффициенты пересчета земного покрова по умолчанию, позволяющие оценивать изменения запасов органического углерода почвы. По возможности страны могут отдавать предпочтение национальным картам земного покрова. Если используется альтернативная легенда земного покрова, отличная от семиклассовой легенды КБОООН по умолчанию, потребуется национально определенный набор коэффициентов пересчета земного покрова.

4. Оценить изменение запасов органического углерода почвы: для оценки изменений запасов органического углерода почвы применяются коэффициенты пересчета для переходов между классами земного покрова. Коэффициенты пересчета по умолчанию отражают пропорциональное изменение запасов органического углерода почвы за определенный период после изменения земного покрова. При наличии соответствующих данных Стороны могут использовать национально определенные коэффициенты пересчета.

5. Определить значимые изменения запасов органического углерода почвы: для основных переходов между классами земного покрова рассчитать чистое изменение запасов органического углерода почвы. Изменения по всем переходам суммируются для определения того, имели ли место деградация, улучшение или отсутствие значимых изменений (стабильность) запасов органического углерода почвы на основе оцененных изменений запасов относительно исходного года. Может применяться статистический подход, основанный на значимости изменений, или относительный подход, основанный на процентном изменении. По умолчанию земельные единицы, для которых относительное снижение запасов органического углерода почвы составляет более 10 процентов между начальным и конечным годами базового периода (2000–2015 годы) и отчетного периода (2016–2023 годы), считаются деградированными;

6. Проверить результаты: рекомендуется, чтобы изменения запасов органического углерода почвы и связанные с ними оценки деградации земель проверялись соответствующими национальными органами власти для оценки точности результатов и выявления любых случаев ложноположительной и ложноотрицательной оценки, о которых может быть сообщено в формах СЦ 1-4 (показатель ЦУР 15.3.1);

7. Сохранить форму и сделать ее доступной для рассмотрения: после проверки Сторонами данные и сопровождающее их описание следует отметить статусом «На рассмотрении» и сохранить, тем самым делая их доступными для рассмотрения КБОООН.

1.3.7. Дополнительные ресурсы

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

• IPCC, 2006. Eggleston, S., Buendia L., Miwa K., Ngara T., and Tanabe K. (Eds). 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories. Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC)/Institute for Global Environmental Strategies (IGES), Hayama, Japan.

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

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

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

1.4. СЦ 1.4 — отношение площади деградировавших земель к общей площади земель (показатель ЦУР 15.3.1)

1.4.1. Введение

Деградация земель определяется как снижение или утрата биологической или экономической продуктивности и сложности богарных пахотных земель, орошаемых сельскохозяйственных угодий, пастбищ, лесов и лесных массивов, возникающие в результате сочетания различных факторов давления, включая землепользование и практики управления земельными ресурсами[7]’.

С использованием трех показателей СЦ 1-1, СЦ 1-2 и СЦ 1-3 (далее — «субпоказатели») в рамках представления отчетности КБОООН будет оцениваться отношение площади деградировавших земель к общей площади земель, которое также является показателем ЦУР 15.3.1 и единственным показателем, используемым для отслеживания прогресса в достижении задачи 15.3: «К 2030 году вести борьбу с опустыниванием, восстановить деградировавшие земли и почвы, включая земли, затронутые опустыниванием, засухами и наводнениями, и стремиться к тому, чтобы во всем мире не ухудшалось состояние земель». В соответствии с решением 15/COP.13 оценки показателя ЦУР 15.3.1, содержащиеся в национальных отчетах, будут переданы секретариатом в своем качестве учреждения, ответственного за этот показатель, Статистическому отделу Организации Объединенных Наций для публикации в Доклад о целях в области устойчивого развития и глобальной базе данных показателей ЦУР.

Знание масштабов и местоположения деградированных земель имеет ключевое значение для достижения нейтрального баланса деградации земель (НБДЗ) на национальном уровне и оказания поддержки Сторонам в установлении национальных добровольных целевых показателей.

Показатель ЦУР 15.3.1 представляется в виде процентного значения, отражающего долю деградированных земель по отношению к общей площади земель страны, определяемой как вся площадь суши за исключением внутренних вод, таких как крупные реки и озера. Площадь в км² указывается в качестве вспомогательной информации для обеспечения прозрачности, а также в силу того, что она позволяет рассчитывать региональные и глобальные агрегированные показатели.

КБОООН содействует представлению отчетности по показателю ЦУР 15.3.1 путем предоставления на платформе СОРОО 4 предварительно заполненных данных со значениями, полученными на основе наборов данных по умолчанию.

Стороны могут выявлять районы с ошибками типа «ложноотрицательный результат» или «ложноположительный результат» при выявлении деградации. Форма отчетности на платформе СОРОО 4 позволяет дать полное описание таких участков, включая их географическое местоположение, границы их площади и процессы, приводящие к ложноотрицательным/ложноположительным результатам.

Сторонам также рекомендуется выявлять и описывать «очаги деградации» и «территории положительных изменений» как районы, в которых происходят наиболее очевидные и значительные изменения в отношении (i) деградации земель и (ii) улучшения, соответственно.

1.4.2. Предварительные условия для представления отчетности

• Подробное ознакомление с главой 2 [Руководства по надлежащей практике для показателя ЦУР 15.3.1] (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land).

• Знакомство с [Дополнением к Руководству по надлежащей практике для показателя ЦУР 15.3.1 (Addendum to Good Practice Guidance for SDG Indicator 15.3.1)] (https://www.unccd.int/resources/manuals-and-guides/addendum-good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land): отношение площади деградировавших земель к общей площади земель (версия 2).

• Группа национальных экспертов, официально назначенных национальными органами власти для проверки достоверности оценок деградации земель. К числу ключевых учреждений могут относиться национальное статистическое управление страны, министерство окружающей среды, министерство сельского хозяйства, министерство водных ресурсов, центр дистанционного зондирования, а также университеты и исследовательские центры. Консультации с национальным статистическим управлением имеют особое значение с учетом его ответственности за рассмотрение и валидацию национальных оценок показателя ЦУР 15.3.1 до их окончательного представления Статистическому отделу Организации Объединенных Наций для включения в Доклад о целях в области устойчивого развития и глобальную базу данных показателей ЦУР.

1.4.3. Процесс представления отчетности и пошаговая процедура

Ниже описана пошаговая процедура представления отчетности. Если Стороны решают использовать данные по умолчанию, выполнение шага 1 не требуется.

Шаг 1. Расчет показателя ЦУР 15.3.1

Примечание

Связанные разделы на платформе СОРОО 4: таблицы SO1-4.T1 и SO1-4.T2

Для расчета показателя ЦУР 15.3.1 результаты анализа деградации по каждому из субпоказателей интегрируются с использованием метода «один отрицательный результат означает общий отрицательный результат» (1OAO), при котором значительное снижение или отрицательное изменение любого из трех субпоказателей рассматривается как деградация земель. В результате проводится бинарная оценка, согласно которой земельная единица (пиксель) либо является деградированной, либо не является деградированной (стабильной или улучшенной).

Анализ изменения деградации начинается с установления базового уровня деградации земель. Базовый уровень определяет исходный масштаб деградации земель, относительно которого в отчетном периоде оценивается прогресс в достижении задачи ЦУР 15.3 и НБДЗ.

С практической точки зрения, для целей расчета показателя ЦУР 15.3.1 отслеживание изменений масштабов деградированных земель представляет собой четырехэтапный процесс:

1. Оценка базового уровня: в рамках оценки базового уровня результаты анализа деградации по каждому из субпоказателей за базовый период (2000–2015 годы) объединяются с использованием метода 1OAO. Полученная карта базового уровня показывает территории, в которых произошла деградация, улучшение или сохранилась стабильность в течение базового периода, и позволяет рассчитать масштабы деградации на базовом уровне в качестве исходного показателя для измерения прогресса в достижении задачи ЦУР 15.3.

2. Оценка периода: аналогичным образом оценка периода является результатом оценки состояния земель за конкретный отчетный период на основе объединения трех субпоказателей с применением метода 1OAO.

3. Оценка состояния: «состояние», или окончательное состояние земель в конце каждого отчетного периода, определяется путем объединения результатов оценки текущего периода с оценкой базового уровня. Это может быть выполнено с использованием «матрицы состояния» (см. рисунок 4), которая показывает различные возможные сочетания изменений состояния земель между базовым и отчетным периодами. Это сопоставление имеет важнейшее значение для учета территорий, которые были определены как деградированные на базовом уровне, но с тех пор состояние земель в них не изменилось. Например, если территория была классифицирована как деградированная в течение базового периода, но впоследствии состояние земель на ней оставалось стабильным, состояние земель по-прежнему считается деградированным, поскольку улучшения по сравнению с базовым уровнем не произошло. Полученная карта состояния позволяет оценить показатель ЦУР 15.3.1, обеспечивая пространственно детализированное представление территорий, которые являются стабильными, улучшенными или деградированными, учитывая также их исходное состояние.

Рисунок 4. «Матрица состояния» представляет собой матрицу 3 × 3 для оценки состояния путем сопоставления оценки за отчетный период (столбцы) и базового уровня (строки). Категории «Стабильные» и «Улучшенные» соответствуют недеградированным территориям.

* Не деградированные территории

4. Оценка изменений: изменение масштабов деградации между базовым и отчетным периодом рассчитывается как разница между общей площадью деградированных земель в наиболее недавнем отчетном периоде и на базовом уровне. Оно может выражаться либо как изменение абсолютной площади, либо как изменение доли деградированных земель в общей площади земель (в процентах).

Результаты оценки состояния могут быть представлены в таблице SO1-4.T1.

Стороны также могут предоставить в поле для комментариев после таблицы SO1-4.T1 информацию о допущениях и процедурах, применявшихся при заполнении матрицы состояния.

Общая площадь деградированных земель для базового уровня и двух отчетных периодов (до 2019 и 2023 годов соответственно) должна быть указана в таблице SO1-4.T2. Хотя процесс представления отчетности КБОООН в 2026 году сосредоточен на периоде 2016–2023 годов, необходимо пересчитать оценки базового уровня и за 2019 год, представленные в предыдущем отчетном цикле. Это обеспечивает согласованность временного ряда, повышает сопоставимость во времени и позволяет представить полный набор данных в Статистический отдел Организации Объединенных Наций для включения в базу данных ЦУР.

Изменение площади и доля деградированных земель по отношению к общей площади земель (показатель ЦУР 15.3.1) будут автоматически рассчитаны в таблице SO1-4.T2 на основе оценок общей площади земель, содержащихся в таблице CP-1.T1.

Кроме того, Стороны должны представить дополнительную информацию об использованных показателях и примененном методе, например если он отличается от подхода 1OAO, а также указать уровень достоверности оценок (высокий, средний или низкий). Это можно сделать с помощью флажков и переключателей, а также поля для комментариев после таблицы SO1-4.T2.

Шаг 2. Выявление ложноположительных и ложноотрицательных результатов

Примечание

Связанные разделы на платформе СОРОО 4: таблица SO1-4.T3

**Что такое ложноположительные результаты?

Примером может служить зарастание лугов древесной растительностью, которое может приводить к кажущемуся повышению продуктивности растений, несмотря на то, что с точки зрения изменения состояния земель результат обычно является негативным. Это ложноположительный результат или кажущееся улучшение состояния земель. В процессе 1OAO территория, подвергшаяся зарастанию древесной растительностью, будет ошибочно определена как недеградированная, несмотря на то, что изменение состояния земель считается достаточно негативным, чтобы квалифицироваться как деградация в контексте показателя ЦУР 15.3.1. Аналогичный результат возникает на землях, подвергшихся вторжению чужеродных видов растений.

**Что такое ложноотрицательные результаты?

Примером является ситуация, противоположная описанной выше, когда древесные сорные растения (или инвазивные виды растений) удаляются в рамках восстановительных мероприятий, что приводит к снижению кажущейся продуктивности. Обычно это приводит к определению территории как деградированной, несмотря на то, что целью является восстановление деградированных земель. В процессе 1OAO восстановленная территория будет ошибочно обозначена как деградированная.

Поэтому в рамках представления отчетности Стороны имеют возможность выявлять оба этих типа территорий:

• «Ложноположительный результат» деградации, при котором процесс 1OAO ошибочно показывает, что территория не является деградированной, несмотря на то, что изменение состояния земель считается достаточно негативным, чтобы квалифицироваться как деградация в контексте показателя ЦУР 15.3.1;

• «Ложноотрицательный результат» деградации, при котором результат процесса 1OAO ошибочно приводит к определению территории как деградированной.

В территориях, где выявлен ложноположительный или ложноотрицательный результат оценки деградации, Стороны могут использовать средство просмотра пространственных данных СОРОО 4 для представления более подробной пространственной информации в дополнение к полям отчетности в таблице SO1-4.T3. Пространственное разграничение территорий с ложноположительными и ложноотрицательными результатами следует проводить только в тех случаях, когда страны уверены, что им известны время возникновения, местоположение и масштабы этих неочевидных процессов. Однако при представлении пространственной информации Стороны могут затем выбрать перерасчет результатов процесса 1OAO с помощью Trends.Earth и импортировать пересчитанные результаты. При отсутствии пространственного разграничения территории с ложноположительным и (или) ложноотрицательным результатом существенного влияния на данные отчетности не будет.

Для представления информации о масштабах ложноположительных и ложноотрицательных результатов с использованием платформы СОРОО 4 необходимо заполнить таблицу SO1-4.T3. Средство просмотра пространственных данных СОРОО 4 поддерживает заполнение этой таблицы пространственной информацией (в векторном формате). Однако этот элемент остается необязательным, и таблица может быть заполнена без предоставления пространственных данных. Помимо периода, когда начался процесс, приведший к ложноотрицательному или ложноположительному результату, следует представить информацию о местоположении территорий, площади территорий (заполняется автоматически средством просмотра пространственных данных СОРОО 4, если он используется), процессах, лежащих в основе ложноположительного/ложноотрицательного результата, и основании для его определения. Для Сторон, использующих средство просмотра пространственных данных СОРОО 4 для разграничения территорий, можно использовать информативную графическую визуализацию для интерпретации процентной доли общей разграниченной площади, которая является деградированной или улучшенной по каждому субпоказателю. Эта графическая визуализация должна использоваться в качестве ориентира для понимания того, какой субпоказатель обусловливает процесс, который, как сообщается, приводит к ложноположительному или ложноотрицательному результату, в пределах предоставленного полигона.

Например, в ходе отчетного цикла 2022 года Турция выявила случаи ложноположительных результатов, когда территории изначально были отмечены как улучшенные. Впоследствии они были отмечены как деградированные, поскольку фактически были преобразованы в территории с искусственным покрытием. Были также выявлены некоторые ложноотрицательные результаты, поскольку территории были обозначены как деградированные, тогда как в действительности состояние земель улучшилось в результате лесоразведения. Анализ деградации земель в Турции основывался на наборе национальных наборов данных, а анализ ложноположительных и ложноотрицательных результатов проводился в рамках семинара, на котором участники могли использовать систему поддержки принятия решений для содействия анализу. В конечном итоге обсуждения и интерпретация результатов экспертами привели к представленным результатам. Более подробная информация об этом, а также о других примерах выявления ложноположительных/ложноотрицательных результатов представлена в документе [«История земель» (The Land Story), КБОООН, 2024 год)] (https://www.unccd.int/resources/publications/land-story-country-experiences-reporting-land-degradation-and-drought).

Шаг 3. Оценка очагов деградации и территорий положительных изменений

Примечание

Связанные разделы на платформе СОРОО 4: таблицы SO1-4.T4 и SO1-4.T5

КБОООН призывает Стороны выявлять территории, на которых происходят наиболее очевидные и значительные изменения. Они определяются следующим образом:

• Очаги деградации: территории, характеризующиеся высокой уязвимостью к деградации в отсутствие срочных мер по восстановлению;

• Территории положительных изменений: территории, на которых отсутствуют признаки деградации либо деградированные земли были восстановлены благодаря осуществлению соответствующих восстановительных мероприятий или в результате процессов территориального планирования, направленных на предотвращение деградации.

В предыдущих отчетных циклах страны применяли различные подходы к выявлению очагов деградации земель. Эти подходы включают:

• Подходы с учетом конкретных условий: каждая страна адаптирует метод выявления очагов деградации с учетом национальных приоритетов и доступности данных, часто при содействии местных экспертов в рамках семинаров с участием заинтересованных сторон.

• Использование существующих данных и инструментов: страны используют заранее определенные полигоны (например, зоны лесных пожаров, добычи полезных ископаемых или чрезмерного выпаса) и национальные карты деградации, интегрированные в их Систему поддержки принятия решений по обеспечению нейтрального баланса деградации земель (Land Degradation Neutrality Decision Support System, LDN DSS).

• Конвергенция доказательств: некоторые страны применяют многокритериальный анализ в рамках Системы поддержки принятия решений по обеспечению нейтрального баланса деградации земель, объединяя различные показатели (например, эрозию, засоление, потерю биомассы, снижение ЧПП) для выявления приоритетных территорий на основе совокупности имеющихся данных.

Территории положительных изменений, как правило, связаны с территориями, где страны внедрили методы устойчивого управления земельными ресурсами и где были отмечены фактические улучшения на местах.

Информация о местоположении и типе очагов деградации / территорий положительных изменений может способствовать разработке планов действий по устранению деградации, в том числе посредством сохранения, реабилитации, восстановления и устойчивого управления земельными ресурсами.

Информация об очагах деградации и территориях положительных изменений представляется соответственно в таблицах SO1-4.T4 и SO1-4.T5 платформы СОРОО 4. Сторонам предлагается указывать соответствующую информацию, такую как местоположение, площадь, примененный процесс оценки, факторы/процессы, определяющие состояние земель, а также осуществленные и планируемые восстановительные мероприятия. Это пространственные таблицы, поэтому их следует заполнять с использованием инструментов географической информационной системы, доступных в средстве просмотра пространственных данных СОРОО 4. Это дополнительный и необязательный элемент, однако такая информация с указанием местоположения может способствовать совершенствованию пространственных подходов к устойчивому управлению земельными ресурсами и помочь интегрировать меры реагирования на деградацию земель на уровне ландшафта. Кроме того, КБОООН может использовать эти пространственные данные для создания усовершенствованных информационных продуктов, демонстрирующих воздействие Конвенции.

Сторонам предлагается представить описательную информацию или истории об одном или нескольких представленных очагах деградации / территориях положительных изменений в предусмотренных для этого текстовых полях. Эта информация помогает обеспечить контекст для представленной пространственной информации.

Шаг 4. Проверка результатов

Проверка должна проводиться в ходе расчета каждого субпоказателя. Кроме того, необходимо проверить применение метода 1OAO или альтернативных методов оценки деградации земель. Стороны также должны оценить и обосновать уровень достоверности оценки доли деградированных земель. Все заявленные ложноположительные/ложноотрицательные результаты, очаги деградации и территории положительных изменений также должны быть тщательно проверены.

Шаг 5. Сохранение формы и предоставление ее для рассмотрения

В описательной части следует указать особые или аномальные ситуации и существенные вопросы, связанные с интерпретацией данных, которые могут повлиять на надежность представленных значений. Для этой цели в конце формы отчетности на платформе СОРОО 4 предусмотрено поле «Общие комментарии».

Информация о деградации земель должна представляться в км² для всей страны.

Карты по умолчанию или карты, созданные в Trends.Earth с использованием национальных данных и отображающие деградацию земель за базовый/отчетный период, доступны на платформе СОРОО 4. В частности, в режиме онлайн будут доступны следующие карты:

• Отношение площади деградировавших земель к общей площади земель (показатель ЦУР 15.3.1) за базовый период

• Отношение площади деградировавших земель к общей площади земель (показатель ЦУР 15.3.1) за отчетный период

• Отношение площади деградировавших земель к общей площади земель (показатель ЦУР 15.3.1) за отчетный период после перерасчета с учетом ложноположительных и ложноотрицательных результатов в Trends.Earth (если применимо)

• Состояние земель (2023 год) — дополнительные сведения см. в разделе 2.1 Дополнения к Руководству по надлежащей практике для показателя ЦУР 15.3.1

• Очаги деградации (для стран, предоставляющих пространственные данные на платформе СОРОО 4)

• Территории положительных изменений (для стран, предоставляющих пространственные данные на платформе СОРОО 4)

После того как форма будет заполнена и проверена Сторонами, ей следует присвоить статус «На рассмотрении», а затем сохранить ее. После того как КБОООН завершит рассмотрение и все комментарии будут урегулированы, форме можно присвоить статус «Завершено», а затем сохранить.

1.4.4. Зависимости

Показатель ЦУР 15.3.1 зависит от общей площади земель, представленной в таблице CP-1.T1. Поэтому изменение этого значения приведет к изменению значения показателя.

Поля «Площадь» пространственных таблиц SO1-4.T3, SO1-4.T4 и SO1-4.T5 зависят от пространственных данных, созданных странами с использованием средства просмотра пространственных данных СОРОО 4. Однако они также могут быть заполнены вручную без предоставления подтверждающих пространственных данных.

1.4.5. Резюме (основные действия)

Основные действия по представлению отчетности по показателю ЦУР 15.3.1 заключаются в следующем:

1. Рассчитать отношение площади деградировавших земель к общей площади земель (показатель ЦУР 15.3.1): используя подход 1OAO для объединения трех субпоказателей, рассчитать масштабы деградации за базовый период и за два отчетных периода (2019 и 2023 годы соответственно). Масштабы деградации за отчетные периоды рассчитываются путем суммирования (i) территорий, на которых изменения субпоказателей указывают на новую деградацию; и (ii) территорий, которые оставались в деградированном состоянии с базового периода (т. е. состояние которых не улучшилось до недеградированного состояния).

2. Выявить процессы, приводящие к ложноположительным и ложноотрицательным результатам, и представить соответствующее обоснование для подтверждения их оценки. Если страны уверены в определении местоположения и масштабов этих процессов и в возможности перерасчета процесса 1OAO для показателя ЦУР 15.3.1 с учетом выявленных территорий, им следует использовать средство просмотра пространственных данных СОРОО 4 для этой цели (таблица SO1-4.T3).

3. Оценить очаги деградации и территории положительных изменений в состоянии земель, указав их местоположение, масштабы, а также осуществленные и (или) планируемые меры по их регулированию и обеспечению устойчивого развития соответствующих территорий (таблицы SO1-4.T4 и SO1-4.T5). Странам рекомендуется представлять пространственную информацию об очагах деградации и территориях положительных изменений с использованием средства просмотра пространственных данных СОРОО 4.

4. Проверить результаты: рекомендуется, чтобы данные, методы и анализ, на основе которых был рассчитан показатель ЦУР 15.3.1, были тщательно проверены соответствующими национальными органами власти для оценки точности результатов и подтверждения любых ложноположительных и ложноотрицательных результатов, а также представленных очагов деградации и территорий положительных изменений.

5. Сохранить форму и сделать ее доступной для рассмотрения: после проверки Сторонами данные и сопровождающее их описание следует отметить статусом «На рассмотрении» и сохранить, тем самым делая их доступными для рассмотрения КБОООН.

1.4.6. Дополнительные ресурсы

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

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

---

[1]

Легенда земного покрова КБОООН по умолчанию для агрегированной отчетности представляет собой модифицированную версию категорий землепользования Межправительственной группы экспертов по изменению климата, в которой «водные объекты» отделены от «водно-болотных угодий» и объединены в седьмой класс, включающий: озера, реки и ручьи (природные/искусственные, стоячие/проточные, внутренние/морские), искусственные водохранилища, прибрежные лагуны и эстуарии.

[2]

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

[3]

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

[4]

Расчет показателей продуктивности в значительной степени зависит от определения функциональной единицы земного покрова / экосистемы. В отличие от показателей тренда и состояния, которые оценивают изменения во времени, показатель продуктивности представляет собой пространственное сравнение, и результаты могут изменяться в зависимости от масштаба территории, в пределах которой проводится анализ.

[6]

Руководящие принципы МГЭИК 2006 года для национальных кадастров парниковых газов и их уточнение 2019 года, а также Дополнение 2013 года к Руководящим принципам МГЭИК 2006 года для национальных кадастров парниковых газов: водно-болотные угодья.

[7]

Статья 1 Конвенции Организации Объединенных Наций по борьбе с опустыниванием.