3. Стратегическая цель 3: Смягчение последствий засухи, адаптация к ним и управление ими в целях повышения устойчивости уязвимых групп населения и экосистем

3.1. СЦ 3-1 — Тенденции изменения отношения площади земель, подверженных засухе, к общей площади земель

3.1.1. Введение

Конвенция ООН по борьбе с опустыниванием (UNCCD) определяет засуху как естественное явление, возникающее, когда количество осадков значительно ниже нормального зарегистрированного уровня, что вызывает серьезный гидрологический дисбаланс, негативно влияющий на системы производства земельных ресурсов[1].

Индикатор SO 3-1 описывает состояние (т.е. возникновение или отсутствие засухи и ее тяжесть, если она имеет место) опасных метеорологических явлений засухи на ежегодной основе в пределах страны.

Существует несколько индексов засухи, которые можно использовать для оценки опасности засухи на национальном уровне. Методология UNCCD для оценки показателя SO 3-1 рекомендует использовать для характеристики метеорологической опасности засухи специальный глобально признанный индекс засухи, известный как Стандартизированный индекс осадков (SPI). Однако Стороны могут сообщать об использовании других индексов, если они уже применяются на национальном уровне, например, стандартизированного индекса эвапотранспирации осадков (SPEI). Для других индексов, используемых в настоящее время, Сторонам, возможно, потребуется обеспечить статистическую согласованность с классами интенсивности засухи SPI, описанными в таблице 19[2].

Общая цель заключается в том, чтобы Стороны оценили опасность засухи и определили районы, подверженные засухе, чтобы определить приоритетность усилий по смягчению последствий в сочетании с оценкой подверженности засухе (СЦ 3-2) и уязвимости (СЦ 3-3). Национальная отчетность облегчается благодаря предоставлению данных по умолчанию.

3.1.2. Предварительные условия для представления отчетности

• Тщательное ознакомление с главой 1 «Руководства по эффективной практике для национальной отчетности по Стратегической цели 3 КБО ООН: Смягчение последствий засухи, адаптация к ним и управление ими в целях повышения устойчивости уязвимых групп населения и экосистем», где содержится подробное описание методологии, используемой для оценки опасности засухи и изменений с течением времени.

• Данные, соответствующие спецификациям, указанным на рисунке 5 и в таблице 18.

• Группа национальных экспертов, официально назначенных национальными органами власти для проверки соответствия результатов процесса отчетности ситуации на местах или для разработки и внедрения специальной методологии оценки показателя СЦ 3-1, в которой национальные данные предпочтительнее данных по умолчанию. Ключевыми учреждениями могут стать национальная метеорологическая и гидрологическая служба страны (НМГС), министерство окружающей среды, министерство сельского хозяйства, центр дистанционного зондирования и национальное статистическое управление, а также соответствующие университеты и исследовательские центры.

3.1.3. Процесс отчетности и пошаговая процедура

Описание пошаговой процедуры представления отчетности представлено ниже. Если используются данные по умолчанию, шаги 2-5 следует пропустить.

Шаг 1: Выберите индекс засухи или набор данных об осадках

UNCCD предоставляет данные по умолчанию из продукта Global Multi-Index Drought (GMID), представляющего собой набор индексов засухи в сетке, включающий SPI и SPEI, рассчитанные на основе данных об осадках, полученных в результате комбинированных наблюдений с помощью осадкомеров, спутников и данных реанализа. Обзор этого продукта приведен во Вставке 5 ниже.

Хотя SPI остается рекомендуемым индексом для оценки индикатора SO 3-1, Стороны должны определить, не является ли SPEI более подходящим для их конкретных условий, особенно в засушливых и полузасушливых районах, где осадки непостоянны и их суммарное количество невелико. Поскольку SPEI учитывает как осадки, так и температуру воздуха, он может обеспечить более точную оценку доступности воды в этих районах, где потери на испарение могут быть значительными. Более подробное обсуждение того, когда один индекс может быть предпочтительнее другого, можно найти в разделе 1.5 [Руководства по эффективной практике для национальной отчетности по Стратегической цели 3 UNCCD] (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-national-reporting-unccd-strategic-objective-3-mitigate-adapt).

Если страны-Стороны уже имеют национальный индекс засухи, такой как SPI или SPEI, они могут предпочесть использовать его вместо данных по умолчанию UNCCD. В качестве альтернативы, если они хотят рассчитать SPI самостоятельно, у них есть возможность использовать альтернативный набор данных, представленный в Trends.Earth, или использовать данные об осадках, полученные в стране.

Альтернативный набор данных, доступный на Trends.Earth, - это Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations (CHIRPS), который позволяет получить оценки осадков с высоким разрешением на основе спутниковых наблюдений и данных гидропоставок. Хотя несколько более высокое пространственное разрешение CHIRPS является преимуществом при выведении SPI, его недостатком является то, что он не имеет глобального покрытия и охватывает только 50° ю.ш. - 50° с.ш. Поэтому Стороны, границы стран которых выходят за пределы этого диапазона, не смогут использовать набор данных CHIRPS. В отличие от этого, GMID имеет глобальный охват. В то время как GMID включает в себя как SPI, так и SPEI, для CHIRPS в Trends.Earth будет доступен только SPI.

Дерево решений, представленное на рисунке 5, может помочь Сторонам принять решение о том, какой набор данных и подход наиболее подходят для поддержки отчетности в их национальной ситуации.

Рисунок 5. Схема принятия решений, помогающая Сторонам выбрать наилучший источник данных об осадках или индексах засухи для получения показателя SO 3-1.

GMID: Глобальный мультииндекс засухи,
SPI: Стандартизированный индекс осадков,
CHIRPS: Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations.

Процесс принятия решений должен помочь Сторонам определить данные, соответствующие спецификациям, кратко изложенным в таблице 18.

Таблица 18. Спецификации данных для показателя СЦ 3-1

Единица	Спецификации
	Данные по умолчанию	Национальные данные
Исходные данные Данные, необходимые для создания оценок опасности засухи на основе расчетов стандартизированного индекса осадков (SPI), описанных в Шаге 2	Продукты ежемесячного индекса засухи Global Multi-Index Drought (GMID), 1980-2023 гг.	Сеточные продукты месячных суммарных осадков, полученные из национальных сетей осадкомеров. Для расчета референтного периода, согласованного с ВМО, набор данных в идеале должен иметь непрерывную запись не менее 30 лет, охватывая период 1981-2010 гг. Для стран, расположенных в диапазоне от 50° ю.ш. до 50° с.ш: В Trends.Earth* можно получить доступ к ежемесячным продуктам по осадкам Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations (CHIRPS) за 1981 год - настоящее время. При использовании CHIRPS в Trends.Earth также возможны периоды накопления, альтернативные SPI-12, например, SPI-9, SPI-24 и SPI-48.
Выходные данные Промежуточные и конечные продукты сетки, полученные в результате анализа, описанного в Шагах 2-4	Декабрьские сетки SPI-12, классифицированные по четырем классам интенсивности засухи SPI на ежегодной основе*. Общая площадь земель для каждого класса интенсивности засухи, а также доля общей площади земель, подверженных засухе. Сетчатая пространственная сводка за четырехлетние периоды.	Годовые декабрьские сетки SPI-12, классифицированные по четырем классам интенсивности засухи SPI на ежегодной основе*. Общая площадь земель для каждого класса интенсивности засухи, а также доля общей площади земель, подверженных засухе. Сетчатая пространственная сводка за четырехлетние периоды.
Классификация	Четыре класса интенсивности засухи СИО в соответствии с таблицей 19.	Четыре класса интенсивности засухи СИО в соответствии с таблицей 19.
Пространственное разрешение	GMID: 0,1° x 0,1° (~11,1 км)	CHIRPS: 0,05° x 0,05° (~5,55 км), может быть также оценено национальными властями иным образом на основе имеющихся данных
Качество	Указано в метаданных наборов данных.	Данные должны быть непрерывными, где это возможно; если полнота данных составляет менее 85%, Стороны могут рассмотреть возможность заполнения пробелов в данных в соответствии с руководством Всемирной метеорологической организации (ВМО, 2018).
Метаданные	Информация о метаданных предоставляется с данными по умолчанию.	Минимальное содержание метаданных в расчете на обязательные поля указано в Приложении II.

^*Как указано в шаге 3, значения СИО-12 за декабрь отражают дефицит (или избыток) осадков за григорианский (январь-декабрь) календарный год.

Вставка 5. Набор данных Global Multi-Index Drought (GMID)

Этот набор данных включает в себя стандартизированный индекс осадков (SPI) и стандартизированный индекс испарения осадков (SPEI) в масштабе времени от 1 до 12 месяцев с высоким пространственным разрешением, охватывая период 1980-2023 гг. в глобальном масштабе. Набор данных обеспечивает пространственный охват глобальных долгот от -180° до 180° и широт от 90° до -90°. Данные представлены в географических координатах (широта/долгота), основанных на системе координат WGS 84 (Всемирная геодезическая система 1984), с разрешением 0,1°.

SPI и SPEI были рассчитаны на основе наиболее широко используемого и рекомендуемого распределения вероятностей для их расчета в различных временных масштабах. Так, SPI рассчитывался с использованием гамма-распределения, а SPEI - с использованием лог-логистического распределения. Набор данных был создан с использованием различных метеорологических входных данных, включая: данные об осадках из Multi-Source Weighted-Ensemble Precipitation (MSWEP) v2.8 (https://www.gloh2o.org/mswep/) и данные о потенциальном испарении, полученные из Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM) v4.2a (https://www.gleam.eu). Данные загружались с ежедневным шагом по времени, затем агрегировались по месяцам и, наконец, суммировались по различным периодам накопления для получения индексов в 1-, 2-, 3-, 4-, 5-, 6-, 7-, 8-, 9-, 10-, 11- и 12-месячном временном масштабе.

Полный набор данных GMID доступен по адресу: https://eidc.ac.uk/.

Шаг 2. Рассчитайте Стандартизированный индекс осадков

Месячные временные ряды SPI основаны на отобранных данных об осадках и рассчитаны по методу SPI-12, который представляет собой годовую сводку дефицита осадков за каждый месяц с использованием метода 12-месячного накопления. Например, 12-месячное накопление осадков за декабрь 2019 года - это общее количество месячных осадков с января 2019 года по декабрь 2019 года.

Важно, чтобы для каждого отчетного года данные об осадках были стандартизированы по отношению к одному и тому же “референтному периоду” или климатологическому стандартному нормальному периоду. Это обеспечивает сопоставимость данных между годами, а также во времени и пространстве. Для нормализации распределений данных о накоплении осадков за 12 месяцев в качестве базового периода используется климатологический стандартный нормальный период ВМО 1981-2010 гг. Метод нормализации основан на использовании Гамма-функции распределения вероятностей для 12-месячных накоплений осадков за этот референтный период. После расчета эти параметры распределения вероятности затем применяются к любому временному ряду месячных 12-месячных накоплений осадков для получения нормализованного месячного временного ряда SPI-12 для каждой ячейки сетки за весь период, по которому имеются данные. Однако если Стороны решат изменить стандартный период климатической нормы (эталонный), это приведет к необходимости пересчета SPI для всех периодов. Поэтому рекомендуется, чтобы в национальных отчетах по индикатору SO 3-1 для UNCCD четко указывался справочный период, используемый для расчета SPI.

Данные SPI и SPEI по умолчанию доступны в Trends.Earth для целей мониторинга SO3. Однако существуют различные инструменты с открытым доступом, которые можно использовать для получения SPI, выбор которых приведен в таблице 3 [Руководства по передовой практике для национальной отчетности по стратегической цели 3 UNCCD] (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-national-reporting-unccd-strategic-objective-3-mitigate-adapt).

Шаг 3. Определите класс интенсивности засухи для каждой ячейки сетки координат на основе рассчитанного значения стандартизированного индекса осадков

Примечание

Соответствующие области платформы PRAIS 4: таблица SO3-1.T1

Чтобы оценить временной ряд SPI на ежегодной основе, необходимо извлечь декабрьские значения SPI-12 за каждый год. Декабрьские значения SPI-12 представляют собой дефицит (или избыток) осадков за григорианский (январь-декабрь) календарный год.

Для каждой из декабрьских сеток SPI-12 необходимо подсчитать количество ячеек, относящихся к каждому из классов интенсивности засухи SPI, перечисленных в таблице 19. Обратите внимание, что любая ячейка со значением > 0 представляет собой область без засухи.

Таблица 19. Классы интенсивности засухи стандартизированного индекса осадков (СИО)

Значения СИО	Класс интенсивности засухи
от 0 до -0,99	Мягкая засуха
от -1,0 до -1,49	Умеренная засуха
от -1,5 до -1,99	Суровая засуха
-2 и менее	Экстремальная засуха

Общая площадь земли, относящаяся к каждому классу интенсивности, рассчитывается в два этапа:

1. Спроецируйте сетку классов интенсивности засухи на подходящую проекцию равных площадей (например, Моллвейда), чтобы получить площадь ячеек в км².

2. Объедините площади всех клеток в данном классе засухи, чтобы получить общую площадь под каждым классом интенсивности засухи.

Шаг 4: Рассчитайте долю земель, подверженных засухе, без разбивки на классы

Примечание

Соответствующие области платформы PRAIS 4: таблица SO3-1.T2

Доля земель, подверженных засухе, независимо от класса интенсивности, рассчитывается для каждого отчетного года как процент от общей площади земель.

Для каждой из годовых сеток SPI-12 подсчитывается общее количество ячеек, попадающих в любой из классов интенсивности засухи SPI (cellCount). Затем, для каждого отчетного года, рассчитывается процент от общей площади земель, подверженных засухе. Формула выглядит следующим образом:

\(P_{j} = \frac{Количество клеток_{j}}{\text{Общее количество клеток}} \times 100\)

Где:

• “P_j” - это доля земель, подверженных засухе в отчетном году (j)

• “cellCount_j” - общее количество пикселей, подвергшихся засухе в отчетном году (j).

• “Общее количество ячеек» — все ячейки сетки координат на территории государства-Стороны.

Общая площадь, подверженная засухе в каждом году, рассчитывается путем умножения cellCount на площадь ячеек (постоянная величина, так как сетка классов интенсивности засухи была ранее преобразована в проекцию равных площадей).

Шаг 5: Создайте карты интенсивности засухи для четырехлетних периодов

В дополнение к табличным отчетам, описанным выше, индикатор SO 3-1 также должен быть обобщен в пространственном виде, чтобы отобразить условия засухи самой высокой интенсивности, которые имели место в течение четырехлетних периодов. Четырехлетние периоды выбраны для того, чтобы уменьшить нагрузку на отчетность и объем данных, которые были бы связаны с ежегодным представлением пространственной информации.

Чтобы обобщить эти периоды пространственно, для каждой ячейки сетки следует определить самый высокий класс интенсивности засухи в этой ячейке в пределах четырехлетних периодов. Например, если ячейка сетки имеет значения (умеренная, слабая, умеренная, слабая) для данного четырехлетнего периода, то она должна содержать значение “умеренная” для этого четырехлетнего периода.

Наибольшая интенсивность засухи за четырехлетние периоды должна быть отображена с помощью грид-данных SPI-12 за четырехлетние интервалы (2000-2003, 2004-2007, 2008-2011, 2012-2015, 2016-2019 и 2020-2023). Если страны-Стороны имеют пробелы (т.е. отсутствующие годы) в своих наборах данных, они должны обобщить данные за наиболее подходящие периоды, чтобы они как можно точнее соответствовали указанным выше четырехлетним периодам. Например, если часть набора данных представлена 2004, 2007, 2008, 2009, 2011 годами, то наиболее подходящими обобщенными периодами будут (2004, 2007) и (2008, 2009, 2011).

Шаг 6. Проверьте результаты

Стороны должны знать об ограничениях, связанных с использованием SPI в качестве единого индикатора засухи, и критически проанализировать данные по умолчанию в сравнении с данными национальных осадкомеров и других метеорологических источников, прежде чем представлять свои национальные отчеты.

Шаг 7: Сохраните форму и сделайте ее доступной для просмотра

Наблюдаемые изменения и их интерпретация могут быть описаны в полях комментариев, связанных с таблицами отчетности платформы PRAIS 4.

Карты интенсивности засухи по умолчанию или карты, созданные в Trends.Earth с использованием национальных данных и представляющие условия засухи самой высокой интенсивности за четырехлетние периоды, будут доступны в платформе PRAIS 4. Более конкретно, будут доступны следующие карты:

• Наиболее интенсивные засушливые условия в 2000-2003 гг.

• Наиболее интенсивные засушливые условия в 2004-2007 гг.

• Наиболее интенсивные засушливые условия в 2008-2011 гг.

• Наиболее интенсивные засушливые условия в 2012-2015 гг.

• Наиболее интенсивные условия засухи в 2016-2019 гг.

• Засуха самой высокой интенсивности в 2020-2023 гг.

Сторонам следует обратить внимание на то, что карты интенсивности засухи за четыре года по умолчанию основаны на тех же данных по умолчанию, которые указаны в SO3-1.T1. Однако, как объясняется в шаге 5, если Сторона представит национальные данные, а годы будут отсутствовать, сводные карты могут быть составлены на основе имеющихся данных, которые лучше всего согласуются с вышеуказанными четырехлетними периодами. Сторонам также рекомендуется представить описательную информацию, используя поле “Общие комментарии”, о методологии, источниках данных, точности данных и пробелах в данных в том случае, если оценки получены на основе национальных данных. Также будет полезно сообщить об особых случаях и проблемах, описав ситуации, в которых значения SPI могут быть менее надежными, и обосновать принятие другой методологии.

После того, как форма будет заполнена и проверена Сторонами, ее следует пометить как “На рассмотрении”, а затем сохранить. После того, как UNCCD завершит рассмотрение и все комментарии будут устранены, форму можно пометить как “Завершена”, а затем сохранить.

3.1.4. Зависимости

Данные об опасности засухи основываются на данных об общей площади земель, представленных в таблице CP-1.T1, чтобы рассчитать долю общей площади земель, подверженных засухе. Выходные данные SO 3-1 также используются в качестве исходных данных для расчета индикатора SO 3-2.

3.1.5. Проблемы

Доступность и качество данных

• Имеющиеся на международном уровне данные об осадках могут быть недостаточно точными для оценки интенсивности опасности засухи на национальном уровне. Рекомендуется использовать национальные данные, поскольку считается, что их точность и надежность выше. Однако национальные данные об осадках могут быть недоступны в цифровом формате и/или могут содержать пробелы во временных рядах.

Ограничения оценок, основанных на СИО

• Хотя SPI рекомендуется как хорошо зарекомендовавший себя, гибкий и надежный индекс засухи для количественной оценки опасности засухи в глобальном масштабе, он оценивает только метеорологический дефицит, поскольку основан исключительно на осадках, и другие виды засухи (например, гидрологическая, сельскохозяйственная) могут быть отражены недостаточно хорошо. Более того, в регионах с очень низкой и/или высокой долей месяцев с нулевым количеством осадков значения SPI следует использовать и интерпретировать с осторожностью; в таких регионах может быть более уместным применение SPEI. Зная об этом ограничении, национальный эксперт может выделить области, где оценки, основанные на SPI, могут дать недостаточно точные результаты, и основывать оценки на альтернативных индексах. Обсуждение ограничений СПИ можно найти в разделе 1.5 документа [“Руководство по передовой практике для национальной отчетности по стратегической цели 3 UNCCD”] (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-national-reporting-unccd-strategic-objective-3-mitigate-adapt).

• Гиперзасушливые районы включены в данные SPI по умолчанию. Однако значения индекса для этих районов следует рассматривать с осторожностью, учитывая ограничения, связанные с расчетом индекса засухи для таких районов. Эти ограничения могут привести к завышению или занижению значений засухи в гиперзасушливых районах.

• Из-за естественной изменчивости климата любые наблюдаемые изменения или тенденции в доле земель, подверженных засухе, за отчетные периоды времени следует интерпретировать с осторожностью. Аномалии и неопределенности в оценках должны быть описаны в поле “Комментарии к приведенной выше таблице”.

• Принятая шкала времени, доступная в данных ГМИД по умолчанию, основанная на 12-месячном цикле, может не всегда подходить для характеристики воздействия засухи в некоторых условиях. Если Стороны используют свои собственные данные, им следует определить, могут ли другие периоды агрегирования, например, 24 месяца, быть более подходящими.

3.1.6. Краткие выводы (основные действия)

Основные действия для представления данных о значениях интенсивности опасности засухи заключаются в следующем:

1. Выберите индекс засухи или набор данных об осадках: Стороны могут решить использовать данные индекса засухи по умолчанию или альтернативные национальные источники, при условии, что они соответствуют спецификациям данных, перечисленным в таблице 18. Если Стороны решили использовать альтернативный источник данных об осадках, им следует выполнить действия 2-5 ниже:

2. Рассчитайте SPI: SPI должен быть выведен для всех месяцев в полном доступном временном ряду; однако Стороны могут выбрать альтернативные индексы (например, SPEI), более подходящие для их местных экологических условий.

3. Определите класс интенсивности засухи для каждой ячейки сетки: на основе расчета SPI (или другого индекса засухи) следует подсчитать количество ячеек, относящихся к каждому из классов интенсивности засухи, и преобразовать их в площади, спроецировав сетки классов интенсивности засухи на подходящую проекцию равной площади и рассчитав общую площадь под каждым классом интенсивности засухи в км2. Затем данные приводятся в таблице SO3-1.T1.

4. Расчет доли земель, подверженных засухе: доля земель в каждом классе интенсивности засухи и общая доля земель, подверженных любым засушливым условиям, над общей площадью земель рассчитывается для каждого отчетного года и приводится в таблицах SO3-1.T1 и SO3-1.T2.

5. Создайте набор карт интенсивности засухи: данные за весь временной ряд с 2000 по 2023 гг. должны быть обобщены пространственно с помощью данных SPI-12 с привязкой к сетке, предпочтительно в четырехлетних интервалах (2000-2003, 2004-2007, 2008-2011, 2012-2015, 2016-2019 и 2020-2023), чтобы отобразить условия засухи самой высокой интенсивности в каждый период.

6. Проверьте результаты: зная об ограничениях, связанных с использованием SPI или других индексов засухи для оценки интенсивности засухи, Стороны должны проверить пригодность такого индекса для описания случаев засухи и ее интенсивности в своих странах, прежде чем официально представлять оценки для отчетности UNCCD.

7. Сохраните форму и сделайте ее доступной для рассмотрения: После проверки Сторонами данные и сопровождающее их изложение должны быть помечены как “На рассмотрении” и сохранены, тем самым делая их доступными для рассмотрения UNCCD.

3.1.7. Дополнительные ресурсы

• ВМО, 2018, Руководство по климатологической практике, второе издание. Женева, Швейцария. (https://library.wmo.int/viewer/60113)

3.2. СЦ 3-2 — Тенденции изменения доли населения, затронутого засухой

3.2.1. Введение

Показатель СЦ 3-2 определяет подверженность населения опасности засухи (определяется показателем СЦ 3-1) как общее количество людей, подвергшихся воздействию засухи, а также процент от общей численности населения, подвергшегося воздействию засухи. Этот показатель может быть дополнительно дезагрегирован по признаку пола при наличии соответствующих данных.

Метод расчета использует пространственное распределение населения или подгруппы населения (т. е. при разбивке по полу) для определения их подверженности засухе на основе местоположения и степени классов интенсивности засухи, определенных показателем СЦ 3-1. Используя эту информацию, можно рассчитать и включить в отчет процент от общей численности населения, находящегося в пределах каждого класса интенсивности засухи, а также процент от общей численности населения, подверженного засухе (т. е. для всех классов интенсивности засухи). Национальная отчетность упрощается за счет предоставления данных по умолчанию.

3.2.2. Предварительные условия для представления отчетности

• Тщательное ознакомление с Главой 2 «Руководства по эффективной практике для национальной отчетности по стратегической цели 3 КБО ООН: Смягчение последствий засухи, адаптация к ним и управление ими в целях повышения устойчивости уязвимых групп населения и экосистем», содержащей подробное описание методологии, используемой для оценки воздействия засухи.

• Данные, соответствующие спецификациям, указанным на рисунке 6 и в таблице 20.

• Группа национальных экспертов, официально назначенных национальными органами власти для проверки соответствия результатов процесса отчетности ситуации на местах или для разработки и внедрения специальной методологии оценки показателя СЦ 3-2, в которой национальные данные предпочтительнее данных по умолчанию. Ключевым учреждением в этом случае является национальное статистическое управление страны, однако университеты и исследовательские центры также могут внести ценный вклад в процесс.

3.2.3. Процесс отчетности и пошаговая процедура

Описание пошаговой процедуры представления отчетности приводится ниже. Если используются данные по умолчанию, шаги 2-4 следует пропустить.

Шаг 1. Выберите набор данных о населении

Существуют различные общедоступные наборы данных о населении с точным пространственным разрешением, доступные в глобальном масштабе, и один из них, WorldPop, предоставляется странам-Сторонам по умолчанию для получения показателя SO3-2. Национальные оценки численности женского, мужского и всего населения за период с 2000 по 2023 год автоматически заполняются в таблице CP-1.T2, а также доступны в виде годовых карт численности населения с сеткой. Однако Сторонам следует иметь в виду, что набор данных WorldPop за 2000-2020 годы, использованный в качестве источника данных по умолчанию для отчетности за 2026 год, не был обновлен, и поэтому последние три года (2021, 2022 и 2023) дублируют значения за 2020 год. Эти данные могут быть использованы в отсутствие национальных демографических данных для расчета показателя SO3-2.

Однако Стороны могут использовать альтернативные глобальные или национальные наборы данных ежегодных подсчетов численности населения с разбивкой по полу. В этом случае эти значения должны быть введены в CP1.T2. Базовые данные должны представлять собой решетку, покрывающую всю территорию страны. Если имеющийся набор данных представляет собой векторный продукт (например, представляющий административные районы), его следует сначала преобразовать в регулярную сетку, представляющую количество людей, проживающих в каждом месте (ячейке сетки). В идеале данные должны представлять собой ежегодные подсчеты населения как в целом, так и в разбивке по полу (мужчины, женщины).

Стороны, желающие использовать национальные или региональные наборы данных о населении, могут воспользоваться деревом принятия решений на рисунке 6, чтобы оценить, являются ли эти данные более подходящими для выведения показателя SO 3-2 по сравнению с общедоступными наборами данных.

Рисунок 6. Схема принятия решений, помогающая Сторонам выбрать наилучший источник данных о населении для получения показателя SO 3-2.

Процесс принятия решений должен помочь Сторонам определить данные, соответствующие спецификациям, кратко изложенным в таблице 20.

Таблица 20. Спецификации данных для показателя СЦ 3-2

Единица	Спецификации
	Данные по умолчанию	Национальные данные
Исходные данные Данные, необходимые для создания индикатора SO 3-2, как описано в Шагах 2-4	Данные WorldPop за каждый год в период 2020-2023 гг. с разбивкой по полу (при этом данные за 2020 г. продублированы для 2021, 2022 и 2023 гг. из-за отсутствия обновленных данных WorldPop о населении после 2020 г.). Данные о классе интенсивности засухи согласно показателю СЦ 3-1.	Данные о населении с привязкой к сетке координат, полученные на основе национальной официальной статистики за период с 2000 по отчетный год, в идеале собираемые ежегодно и, если возможно, дезагрегированные по признаку пола. Данные о классе интенсивности засухи согласно показателю СЦ 3-1.
Выходные данные Продукты сетки, полученные в результате анализа, описанного в Шагах 2-4	Годовые сеточные продукты (i) общего, (ii) женского и (iii) мужского населения, подвергшегося воздействию четырех классов интенсивности засухи с 2015 по отчетный год. Процент общего, женского и мужского населения, подверженного воздействию засухи и каждого класса интенсивности засухи. Сетчатая пространственная сводка за четырехлетние периоды.	Годовое сеточное произведение (i) общего, (ii) женского и (iii) мужского населения, подвергшегося воздействию четырех классов интенсивности засухи с 2000 по отчетный год. Процент общего, женского и мужского населения, подверженного воздействию засухи и каждого класса интенсивности засухи. Сетчатая пространственная сводка за четырехлетние периоды.
Пространственное разрешение	Данные WorldPop: 3 дуговые секунды (~0,00083º или ~100 м) Данные об интенсивности засухи: 0,1° x 0,1° (~11,1 км)	Оценивается национальными органами власти на основе имеющихся данных.
Метаданные	Информация о метаданных предоставляется с данными по умолчанию.	Минимальное содержание метаданных в расчете на обязательные поля указано в Приложении II.

Шаг 2: Наложите данные по населению на сетку с индикатором SO 3-1 на пространственный результат

Показатель SO 3-2 рассчитывается путем наложения данных о численности населения на пространственные данные об интенсивности опасности засухи (SO3-1) за каждый год. Если используются данные не по умолчанию, пробелы между годами должны быть заполнены ближайшими доступными данными о населении. Например, если данные за 2019 год отсутствуют, их следует заменить данными за 2020 год (или ближайший доступный год), тогда данные за 2020 год будут использоваться как для 2019, так и для 2020 года. В дополнение к общей численности населения, сетки данных о населении с разбивкой по полу, если таковые имеются, должны быть использованы в процессе наложения для получения значений подверженности засухе с разбивкой по полу.

Данные о численности населения и интенсивности опасности засухи должны иметь одну и ту же систему координат и географическую проекцию, которые должны быть последовательными в течение всех годовых отчетных периодов. Кроме того, оба набора данных должны иметь одинаковый размер сетки. Для этого данные GMID размером 0,1° x 0,1° (~11,1 км) должны быть повторно дискретизированы до сетки 0,00083º (~100 м) (как в WorldPop) с помощью метода повторной выборки ближайших соседей.

Шаг 3: Рассчитайте долю населения, подверженного воздействию засухи, в каждом классе интенсивности засухи.

Примечание

Соответствующие области платформы PRAIS 4: таблицы SO3-2.T1, SO3-2.T2 и SO3-2.T3

Используя результаты Шага 2, можно оценить количество людей, относящихся к каждому из четырех классов интенсивности засухи, а также общее количество людей, подверженных засухе (т.е. всем классам интенсивности засухи), для каждого года. Затем рассчитываются соответствующие процентные доли от общей численности населения, как указано в CP-1.T2. Затем эти ежегодные процентные значения приводятся в таблице SO3-2.T1. Общее количество подвергшегося воздействию населения в виде числа автоматически вычисляется программой PRAIS, используя значение общего количества населения, представленное в CP-1.T2. Затем это значение автоматически отражается в таблице SO3-2.T1.

Аналогичным образом, если используются данные с разбивкой по полу, за каждый имеющийся год можно рассчитать количество мужчин и количество женщин в каждом классе интенсивности засухи, а также общее количество мужчин и женщин, подверженных засухе. Затем их следует выразить в процентах по отношению к общей численности населения страны данного пола. Процентные значения для женского населения представлены в таблице SO3-2.T2. Процентные значения для мужчин приведены в таблице SO3-2.T3.

Сторонам рекомендуется представить в поле “Комментарии”, относящемся к таблицам SO3-2.T1, SO3-2.T2 и SO3-2.T3, описательную информацию о методологии, источниках данных и точности данных в том случае, если оценки получены на основе альтернативных глобальных или национальных данных, не предусмотренных по умолчанию.

Шаг 4: Создайте карты подверженности засухе в четырехлетние периоды

В дополнение к годовым значениям индикатора SO 3-2, внесенным в таблицы на шаге 3, карты подверженности засухе за четырехлетние периоды для всего периода также должны быть составлены из внешних источников и загружены в PRAIS. Эти карты подверженности дают представление о количестве людей, подвергшихся воздействию засухи самого высокого класса интенсивности за каждый четырехлетний период для каждой ячейки сетки. Четырехлетние периоды были выбраны для того, чтобы уменьшить нагрузку на отчетность и количество данных, которые необходимо загрузить в PRAIS. Более подробную информацию о подготовке карт засухи см. в шаге 5 для индикатора SO 3-1.

Шаг 5: Проверьте результаты

Сторонам следует помнить об ограничениях, связанных с использованием SPI в качестве индикатора засухи (см. СЦ3-1 выше), и критически анализировать результаты, прежде чем представлять отчеты в UNCCD.

Шаг 6: Сохраните форму и сделайте ее доступной для просмотра

Наблюдаемые изменения и их интерпретация могут быть описаны в полях комментариев, связанных с каждой таблицей в платформе PRAIS 4.

Карты по умолчанию доступны в платформе PRAIS 4 следующим образом:

• Общая численность населения, подвергшегося воздействию засухи в 2000-2003 гг.

• Общая численность населения, подвергшегося воздействию засухи в 2004-2007 гг.

• Общая численность населения, подвергшегося воздействию засухи в 2008-2011 гг.

• Общая численность населения, подвергшегося воздействию засухи в 2012-2015 гг.

• Общая численность населения, подверженного засухе в 2016-2019 гг.

• Общая численность населения, подверженного засухе в 2020-2023 гг.

Эти карты показывают самый высокий класс интенсивности засухи, которому подвергалось население в течение каждого 4-летнего периода, как объясняется в Шаге 4.

Стороны, создающие карты в Trends.Earth с использованием национальных или альтернативных данных, представляющих население, подверженное засухе, могут загрузить те же самые карты, перечисленные выше, в PRAIS 4, если у них имеется достаточно данных.

Сторонам также рекомендуется представить описание методологии, источников данных и точности данных в случае, если оценки получены на основе национальных данных, используя поле “Общие комментарии”. Также полезно сообщать об особых случаях и проблемах, описывая ситуации, в которых значения могут быть менее надежными, и обосновывая принятие другой методологии.

После того, как форма будет заполнена и проверена Сторонами, ее следует пометить как “На рассмотрении”, а затем сохранить. После того, как UNCCD завершит рассмотрение и все комментарии будут устранены, форму можно пометить как “Завершена”, а затем сохранить.

3.2.4. Зависимости

Данные о подверженности засухе основаны на пространственных результатах SO 3-1 и оценках численности населения из таблицы CP-1.T2.

3.2.5. Проблемы

Доступность и качество данных

• Среди общедоступных глобальных демографических данных набор данных WorldPop по умолчанию используется UNCCD для расчета индикатора SO2-3 и предоставляется Сторонам в Trends.Earth. Следует отметить, что хотя Школа географии и наук об окружающей среде Саутгемптонского университета (Великобритания) недавно выпустила новую глобальную демографическую базу данных на 2015-2030 годы, она была опубликована после начала процесса отчетности за 2026 год, поэтому не могла быть включена в наборы данных, предоставляемые Сторонам по умолчанию. Тем не менее, Стороны могут скачать новые наборы данных с разбивкой по полу непосредственно отсюда: https://hub.worldpop.org/project/categories?id=8. Приложение стороннего разработчика GEE позволяет всесторонне изучить набор данных. Если эти наборы данных будут сочтены подходящими, Стороны могут загрузить их на Trends.Earth, рассчитать соответствующие показатели и импортировать результаты в PRAIS 4, чтобы заменить данные по умолчанию.

• Стороны также должны отметить, что набор данных WorldPop за 2000-2020 годы, использованный в качестве источника данных по умолчанию для отчетности за 2026 год, не был обновлен, поэтому в итоговых данных за три года (2021, 2022 и 2023) дублируются значения за 2020 год.

• Качество глобальных данных и их пространственное разрешение могут быть недостаточно точными для национальных оценок численности населения. Интеграция глобальных и национальных данных может повысить качество и точность результатов, но потребует от Сторон наличия дополнительных мощностей по обработке данных и технических навыков.

• Методология учитывает только плотность и распределение населения и не охватывает подверженность экосистем засухе. Более полное измерение воздействия засухи может учитывать другие физические объекты, подверженные риску, такие как урожайность сельскохозяйственных культур, поголовье скота, секторальные водные ресурсы и некоторые виды растительности. Кроме того, подверженность засухе не приравнивается к уязвимости от засухи.

3.2.6. Краткие выводы (основные действия)

Основные действия по предоставлению отчетности о подверженности населения опасности засухи заключаются в следующем:

1. Выберите набор данных о населении: Стороны могут решить использовать данные по умолчанию или альтернативные глобальные или национальные источники, при условии, что они соответствуют спецификациям данных, перечисленным в таблице 20. Если Стороны решили использовать альтернативные источники данных, им следует выполнить действия 2-4 ниже.

2. Наложите данные о населении на пространственные выходные данные показателя СЦ 3-1: показатель СЦ 3-2 рассчитывается путем наложения ежегодных данных о населении на ежегодные данные об интенсивности опасности, полученные в результате анализа СЦ 3-1.

3. Расчитайте общую долю населения, подвергшегося воздействию засухи, а также долю населения в каждом классе интенсивности засухи: вся численность населения, подвергшегося воздействию засухи, автоматически рассчитывается в PRAIS 4 на основе демографических данных, представленных в CP-1.T2. Необходимо также указать долю мужчин и женщин в каждом классе интенсивности засухи.

4. Создайте карты подверженности засухе по четырехлетним периодам: пространственная сводка по сетке для каждого четырехлетнего периода содержит информацию о количестве людей, подверженных воздействию самого высокого класса интенсивности засухи за каждый четырехлетний период, начиная с 2000 года (или самого раннего года, за который имеются данные о населении) до отчетного года, в масштабе ячейки сетки. Эти четырехлетние периоды должны соответствовать пространственным сводкам по сетке, представленным в SO 3-1.

5. Проверьте результаты: в условии ограниченности оценочных значений подверженности засухе Стороны могут проверить точность и надежность такого показателя в своих странах до официального представления оценок для отчетности КБО ООН.

6. Сохраните форму и сделайте доступной для рассмотрения: после проверки Сторонами данные и сопроводительное описание должны быть помечены как “В рассмотрении” и сохранены, тем самым делая их доступными для рассмотрения UNCCD.

3.2.7. Дополнительные ресурсы

• Бета-тестирование наших новых данных о численности населения мира - от 2015 до 2030 г., WorldPop (https://www.worldpop.org/blog/beta-test-our-new-global-population-data-2015-to-2030/)

3.3. СЦ 3-3 — Тенденции в степени уязвимости к засухе

3.3.1. Введение

Подход КБО ООН к оценке уязвимости к засухе основан на составном индексе, Индексе уязвимости к засухе (DVI), который включает три компонента для отражения уязвимости населения отдельной страны к засухе: i) социальный, ii) экономический и iii) инфраструктурный. В настоящее время DVI не учитывает экологическую или экосистемную уязвимость.

DVI может быть получен с помощью трех альтернативных процессов, соответствующих трем возрастающим уровням вычислительной сложности:

• Оценка уязвимости уровня 1 (ОУ) — использует по крайней мере один фактор на компонент уязвимости, представленный показателями на уровне страны.

• ОУ уровня 2 — использует более одного фактора на компонент уязвимости, где факторы представлены показателями на уровне страны, с включением данных в разбивке по полу (если применимо).

• Уровень 3 VA - использует более одного фактора на компонент уязвимости, где факторы представлены субнациональными метриками (которые могут быть сетчатыми или дезагрегированными по административным регионам), с включением данных, дезагрегированных по полу (если применимо).

Стороны могут выбрать подход, наиболее соответствующий их нынешним возможностям по сбору и обработке данных, в зависимости от наличия данных.

Для облегчения процесса представления отчетности КБО ООН предоставляет Сторонам данные по умолчанию, полученные из глобального набора данных DVI Объединенного исследовательского центра Европейской комиссии (ОИЦ). Эти данные основаны на глобально доступных наборах данных и должны использоваться, если отсутствуют более точные данные на национальном уровне.

3.3.2. Предварительные условия для представления отчетности

• Тщательное ознакомление с Главой 3 «Руководства по эффективной практике для национальной отчетности по стратегической цели 3 КБО ООН: Смягчение последствий засухи, адаптация к ним и управление ими в целях повышения устойчивости уязвимых групп населения и экосистем», содержащей подробное описание методологии, используемой для оценки уязвимости к засухе.

• Данные, соответствующие спецификациям, перечисленным в таблице 21.

• Группа национальных экспертов, официально назначенных национальными органами власти для проверки соответствия результатов процесса отчетности ситуации на местах или для разработки и внедрения специальной методологии оценки показателя СЦ 3-3, в которой национальные данные предпочтительнее данных по умолчанию. Ключевым учреждением в этом случае является национальное статистическое управление страны, однако университеты и исследовательские центры также могут внести ценный вклад в процесс.

3.3.3. Процесс отчетности и пошаговая процедура

Пошаговая процедура составления отчета описана ниже. Если используются данные по умолчанию, шаги со 2 по 5 не нужны.

Шаг 1. Выберите уровень оценки уязвимости на основе доступности данных

Факторы уязвимости (перечисленные на рисунке 7), рекомендованные UNCCD для получения DVI, дают представление о социально-экономической уязвимости Стороны к засухе. Три основных фактора, которые были рекомендованы для минимальной ДУ Уровня 1, следующие:

1. Уровень грамотности (% людей в возрасте 15 лет и старше);

2. Доля населения, живущего ниже международной черты бедности

3. Доля населения, пользующегося безопасными услугами питьевой воды.

Они были выбраны потому, что были определены экспертами как критически важные для понимания уязвимости, а также в связи с тем, что они используются для других требований к отчетности, таких как СЦ 2 и Цели устойчивого развития.

Рисунок 7. Социальные, экономические и инфраструктурные компоненты и связанные с ними факторы, рекомендованные для расчета Индекса уязвимости к засухе. Основные факторы выделены темно-зелеными рамками

UNCCD предоставляет данные по умолчанию из глобального набора данных DVI JRC. Метод, используемый для получения DVI по умолчанию, аналогичен методу, представленному в данном руководстве и в [“Руководстве по передовой практике для национальной отчетности по стратегической цели 3 UNCCD”] (https://www.unccd.int/sites/default/files/documents/2021-09/UNCCD_GPG_Strategic-Objective-3_2021.pdf), но имеет некоторые ключевые отличия в методе нормализации (см. Шаг 2) и количестве включенных факторов. В стандартном DVI используются два дополнительных фактора: “Предотвращение стихийных бедствий и готовность к ним (USD/год/капитал)” и “Глобальная карта доступности: Время в пути до крупных городов”. По умолчанию используется одно значение DVI, которое представляет собой медианное значение DVI по всей стране за период 2000-2018 гг. Поэтому это значение по умолчанию используется для заполнения 2018 года в таблице SO3-3.T1.

Страны-Стороны, у которых нет данных для расчета минимальной ДД Уровня 1, могут отчитываться, используя данные DVI по умолчанию. Однако в течение последующих циклов отчетности рекомендуется прилагать усилия для перехода на более высокие уровни VA, чтобы повысить чувствительность DVI и улучшить детализацию оценки. Дерево решений на рисунке 8 помогает Сторонам выбрать уровень ДД в зависимости от доступности данных.

Национальные/региональные продукты данных, используемые для расчета DVI, должны соответствовать спецификациям, перечисленным в таблице 21.

Рисунок 8. Схема принятия решений, помогающая Сторонам выбрать оптимальный уровень оценки уязвимости для отчетности по индикатору SO 3-3 в зависимости от наличия данных.

DVI: Индекс уязвимости к засухе
VA: Оценка уязвимости

Таблица 21. Спецификации данных для показателя СЦ 3-3

Единица	Спецификации
	Данные по умолчанию (набор данных Индекса уязвимости к засухе, подготовленный Объединенным исследовательским центром)	Национальные данные
Исходные данные Данные, необходимые для создания индикатора SO 3-3, как описано в Шагах 2-4	Исходные данные, используемые для расчета индекса уязвимости к засухе по умолчанию (DVI), взяты из различных источников, таких как Всемирный банк, Организация экономического сотрудничества и развития, Продовольственная и сельскохозяйственная организация Объединенных Наций и Объединенный исследовательский центр Европейской комиссии.	Доступные без ограничений наборы данных для расчета факторов, необходимых для получения DVI, перечислены в таблице 14 «Руководства по эффективной практике для национальной отчетности по Стратегической цели 3 КБО ООН». В качестве альтернативы, если есть возможность, используйте наборы данных по стране с более высоким пространственным разрешением и меньшим количеством пробелов за период 2000-2023 гг.
Выходные данные Показатель DVI, полученный в результате анализа, описанного в Шагах 2-4	2018 DVI	Годовой или близкий к годовому DVI за период 2000-2023 гг.
Классификация	Непрерывная дробная шкала от 0 до 1, однако с классификацией на основе квинтилей для группировки классов уязвимости.	Непрерывная шкала от 0 до 1.
Пространственное разрешение	Страновой уровень	Национальный и/или субнациональный уровни
Качество	Указано в метаданных набора данных.	Указывается в метаданных набора данных.
Метаданные	Информация о метаданных предоставляется с данными по умолчанию.	Минимальное содержание метаданных в расчете на обязательные поля указано в Приложении II.

Шаг 2. Стандартизация факторов

На всех уровнях ОУ необходимо провести стандартизацию факторов, прежде чем их можно будет сравнивать и агрегировать, поскольку все используемые факторы уязвимости измеряются в разных единицах измерения.

В [Руководстве по передовой практике для национальной отчетности по стратегической цели 3 UNCCD] (https://www.unccd.int/sites/default/files/documents/2021-09/UNCCD_GPG_Strategic-Objective-3_2021.pdf) рекомендуется нормализовать коэффициенты с помощью максимальных и минимальных значений в стране, используя все исторические данные до самого последнего года для отчетности (2023) включительно. Это обеспечивает максимально возможный диапазон, гарантируя, что максимальные и минимальные значения являются репрезентативными для страны.

Там, где существует положительная корреляция/взаимосвязь между уязвимостью и фактором[3] (т. е., если значение фактора повышается вместе с уязвимостью), данные должны быть стандартизированы с использованием приведенного ниже уравнения:

\(Factor = \frac{X_{i} - X_{min}}{X_{max} - X_{min}}\)

Где:

• X_i — значение рассматриваемого фактора в году “i”

• X_min — минимальное значение рассматриваемого фактора, наблюдаемое во всем временном ряду

• X_max — максимальное значение рассматриваемого фактора, наблюдаемое во всем временном ряду

В случае отрицательной корреляции/взаимосвязи между уязвимостью и фактором уравнение выглядит следующим образом:

\(Factor = 1 - \frac{X_{i} - X_{min}}{X_{max} - X_{min}}\)

После стандартизации значение всех факторов составляет от нуля до единицы относительно исторического максимума и минимума страны.

Нормализация данных, разделенных по полу, для Уровней 1 и 2 VA использует те же формулы, что описаны выше, и применяется один раз для каждого фрагмента данных, разделенных по полу.

Для данных субнационального уровня (ОУ уровня 3) расчет следует применять к данным из всех пространственных единиц (например, административных единиц) вместе взятых, при этом диапазон факторов должен отражать минимальные и максимальные значения по всей стране.

Для DVI по умолчанию каждый фактор был стандартизирован с использованием глобальных максимальных и минимальных значений, а не исторических диапазонов для данной страны. Стандартизация на глобальном уровне означает, что итоговая оценка уязвимости будет менее чувствительна к местной/внутристрановой ситуации, чем при использовании национального диапазона.

Шаг 3. Определите компоненты Индекса уязвимости к засухе

Этот шаг направлен на получение агрегированных значений для каждого из трех компонентов DVI. Для Сторон, использующих только один фактор для каждого компонента уязвимости, значения фактора, нормализованные на Шаге 2, также являются репрезентативными для соответствующего компонента. Использование более одного фактора для каждого компонента уязвимости требует расчета среднего арифметического нормализованных факторов для получения агрегированного значения каждого компонента.

Результатом этого шага является единое значение для каждого компонента и каждой географической единицы страны. Если используются данные, дезагрегированные по полу, для каждого компонента получаются отдельные значения для мужского и женского населения.

Стороны могут присваивать весовые коэффициенты факторам уязвимости, если известна их относительная важность и значимость. Рекомендуется применять весовые коэффициенты к каждому отдельному фактору уязвимости, а не к трем компонентам.

Шаг 4. Рассчитайте Индекс уязвимости к засухе

Примечание

Соответствующие области платформы PRAIS 4: таблица SO3-3.T1

Вне зависимости от уровня ОУ три компонента (C_{социальный}, C_{экономический} и C_{инфраструктурный}), полученные на предыдущих этапах, используются для определения DVI путем вычисления их среднего значения.

\(DVI = \frac{C_{\text{социальный}} + C_{\text{экономический}} + C_{\text{инфраструктурный}}}{3}\)

DVI колеблется от 0 до 1, причем 1 означает самую высокую степень уязвимости.

ПД Уровня 1 приведет к получению одного DVI на уровне страны за каждый год, по которому имеются данные (в идеале с 2000 по 2023 гг.). Для ПД Уровня 2 и 3, где используются факторы, дезагрегированные по полу, рекомендуется, чтобы в дополнение к ПД на уровне страны также рассчитывались ПДВ для конкретного пола. Таким образом, Сторона будет указывать три значения DVI для каждого доступного года, т.е. для общей, женской и мужской популяций. Для субнациональных или грид-компонентов в рамках Уровня 3 VA, DVI должен быть рассчитан для наименьшей пространственной единицы отдельно для мужского, женского и общего населения. Годовые значения DVI для мужского, женского и общего населения должны использоваться для заполнения таблицы SO3-3.T1.

Шаг 5: Сообщите о факторах, использованных для расчета DVI

Если для заполнения таблицы SO3-3.T1 используются национальные данные, Стороны должны также сообщить о факторах, использованных при расчете. После ввода любых данных в таблицу SO3-3.T1 для заполнения будет доступен набор дополнительных таблиц под заголовком “Метод”. Для каждого из социальных, экономических и структурных компонентов Стороны должны указать факторы, использованные при расчете DVI. Кроме того, Стороны должны указать для каждого используемого фактора, имеются ли данные с разбивкой по полу и проводились ли расчеты на субнациональном уровне.

После заполнения таблиц PRAIS автоматически определит и отобразит уровень Tier, используемый в оценке.

Стороны также должны указать, как изменяется DVI с течением времени, выбрав один из вариантов в таблице SO3-3.T2. Подтверждающая информация может быть представлена в соответствующем поле для комментариев.

Шаг 6. Проверьте результаты

Метод DVI еще не был проверен на местном или национальном уровне и поэтому может неточно характеризовать уязвимость в этих масштабах, как с точки зрения факторов, наиболее значимых для каждой страны, так и с точки зрения наиболее эффективной схемы взвешивания факторов. Поэтому Стороны могут проверять уместность факторов по умолчанию и добавлять соответствующие факторы по мере необходимости. Любая схема взвешивания, используемая Сторонами, также должна быть тщательно проанализирована, если она используется для улучшения результатов на национальном и субнациональном уровне.

Кроме того, наиболее уязвимые группы населения и мало представленные группы должны быть вовлечены в определение факторов, которые будут использоваться для расчета компонентов, с тем чтобы разработать более эффективный индекс для конкретной страны.

Шаг 7: Сохраните форму и сделайте ее доступной для просмотра

Информация об использованном методе (выбранный уровень и коэффициенты для каждого компонента) должна быть представлена с помощью специального поля для комментариев, связанного с таблицей SO3-3.T1 в платформе PRAIS 4. Наблюдаемые изменения и их интерпретация также могут быть описаны в этом поле.

Карты, созданные в Trends.Earth с использованием национальных данных по Уровню 3 VA и отражающие уязвимость к засухе за анализируемый период, могут быть загружены в платформу PRAIS 4. В частности, рекомендуется загрузить следующие карты:

• Уязвимость к засухе для 2000 года или ближайшего доступного года

• Уязвимость к засухе для 2023 года или ближайшего доступного года

Информацию об источниках данных, точности данных и любой схеме взвешивания, применяемой к факторам уязвимости, можно предоставить с помощью поля “Общие комментарии”. Также было бы полезно сообщить об особых случаях и проблемах, описав ситуации, в которых значения могут быть менее надежными, и обосновав включение различных факторов.

После того, как форма будет заполнена и проверена Сторонами, ее следует пометить как “На рассмотрении”, а затем сохранить. После того, как UNCCD завершит рассмотрение и все комментарии будут устранены, форму можно пометить как “Завершена”, а затем сохранить.

3.3.4. Зависимости

СЦ 2-1 и СЦ 2-2 могут быть использованы для расчета СЦ 3-3. Это объясняется в [Руководстве по передовой практике для национальной отчетности по стратегической цели 3 UNCCD] (https://www.unccd.int/sites/default/files/documents/2021-09/UNCCD_GPG_Strategic-Objective-3_2021.pdf). Глава 3. Индикатор уровня 3.

3.3.5. Проблемы

Доступность и качество данных

• Глобальный набор данных DVI от JRC доступен только за 2018 год.

• Доступность данных для рассматриваемых факторов существенно варьируется от страны к стране, и полный набор рекомендуемых данных может быть доступен не везде.

Методологический подход

• Надежность метода DVI на национальном и субнациональном уровнях еще должна быть проверена национальными экспертами.

• Из-за методов, используемых для стандартизации факторов (т. е. с использованием исторических данных внутри страны), не следует сравнивать между собой значения DVI разных стран.

• Исходя из предположения о том, что долгое время использовалась последовательная методология, изменения в DVI могут отражать эффективность политики смягчения последствий засухи и адаптации, но они также могут выявить последствия социальных и экономических изменений, не связанных с мерами по борьбе с засухой.

3.3.6. Краткие выводы (основные действия)

Основные действия по предоставлению отчетности об уязвимости населения к засухе заключаются в следующем:

1. Выберите уровень оценки уязвимости в зависимости от наличия данных: Сторонам рекомендуется выбрать один из трех уровней ОУ в зависимости от наличия данных. При отсутствии данных для расчета минимальной ОУ Уровня 1 Стороны могут использовать данные по умолчанию. Национальные/региональные продукты данных, используемые для расчета DVI, должны соответствовать спецификациям, перечисленным в таблице 21. Если Стороны используют национальные/региональные продукты данных, им следует выполнить действия 2-4 ниже:

2. Стандартизация факторов: факторы для каждого компонента уязвимости должны быть стандартизированы, прежде чем их можно будет сравнивать и агрегировать, поскольку все используемые факторы уязвимости измеряются в разных единицах измерения.

3. Определите компоненты DVI: агрегированные значения для каждого из трех компонентов DVI рассчитываются как среднее арифметическое стандартизированных факторов.

4. Расчет DVI: три компонента - социальный, экономический и инфраструктурный - полученные на предыдущих этапах, используются для получения годовых значений DVI путем вычисления их среднего арифметического значения.

5. Отчет о коэффициентах, использованных для расчета DVI: Если для заполнения таблицы SO3-3.T1 используются национальные данные, Стороны должны также сообщить о коэффициентах, использованных при расчете.

6. Проверьте результаты: учитывая тот факт, что метод DVI еще не был проверен на местном или национальном уровне, Стороны должны проверить правильность коэффициентов по умолчанию и при необходимости добавить соответствующие коэффициенты, прежде чем официально представлять оценки для отчетности UNCCD.

7. Сохраните форму и сделайте доступной для рассмотрения: после проверки Сторонами данные и подтверждающие их сведения за оцениваемый период должны быть помечены как “В рассмотрении” и сохранены, тем самым делая их доступными для рассмотрения UNCCD.

---

[1]

«UNCCD. 1994. Статья 1 Конвенции Текст: http://www.unccd.int/sites/default/files/relevant-links/2017-01/UNCCD_Convention_ENG_0.pdf «

[2]

«Глобальная система классификации засухи (GDCS, ранее Глобальный показатель засухи или GDI), в настоящее время разрабатываемая ВМО в рамках Глобальной системы предупреждения о множественных опасностях (ГМАС), предлагает методы, позволяющие составить согласованную легенду классов засухи на основе множества индексов засухи».

[3]

См. Таблицу 13 Руководства по эффективной практике для национальной отчетности по Стратегической цели 3 КБО ООН с указанием взаимосвязи 13 рекомендуемых факторов с уязвимостью.