2. 战略目标2：改善受影响人口的生活条件

2.1.SO 2-1 - 受影响地区生活在相对贫困线以下或收入不平等的人口趋势

2.1.1. 简介

指标 SO 2-1 以货币形式估算人口的生活水平。

为此目的，可使用两种衡量标准，缔约方应具体说明在报告中使用哪一种：

低于国际贫困线的人口比例，或
收入不平等（基尼系数）。

选择使用哪种衡量标准取决于具体国家的收入类别或贫困水平。

以低于国际贫困线人口比例为指标的衡量标准，通常被认为与欠发达国家相关，因为在这些国家，极端贫困和赤贫是核心的发展挑战。国际贫困线目前定为按2021年国际价格计算的每日3.00美元。因此，低于国际贫困线的人口比例被定义为按2021年国际价格计算，每日生活费不足3.00美元的人口所占的百分比。

另一方面，对于贫困不再是一个问题的国家来说，收入不平等是贫困指标的一个有用替代指标，因为它可以估计一个地区的财富分配程度。它通过基尼指数来估算。基尼指数衡量一个经济体中个人或家庭之间的收入分配（或某些情况下的消费支出）偏离完全平等分配的程度。基尼指数为 0 代表完全平等，而指数为 100 则意味着完全不平等。

通过提供默认数据为国家报告提供便利。由于按性别、年龄、就业状况和地理位置（城市/农村）分列的低于国际贫困线的人口比例也是可持续发展目标（SDG）指标（SDG 指标 1.1.1），指标 1.1.1 的默认数据已从联合国经济和社会事务部（UN-DESA）SDG 指标数据库[1] 中预先填入。如果使用，该数据无需缔约方进一步验证。对于收入不平等（即基尼指数），默认数据由世界银行数据库[2]预先填入。如果使用收入不平等数据，可能需要缔约方进行验证。

2.1.2.报告的先决条件

深入解读可持续发展目标指标 1.1.1 元数据 (https://unstats.un.org/sdgs/metadata/files/Metadata-01-01-01a.pdf) 和基尼系数元数据 (https://databank.worldbank.org/metadataglossary/world-development-indicators/series/SI.POV.GINI)。
符合表15所列规格的数据。
由国家当局正式提名的国家专家库，根据本国情况核实默认数据的适用性和一致性，或利用国家来源为两个指标确定和汇编数据。主要机构可能包括国家统计局、财政部以及大学和研究中心。

2.1.3.报告流程和分步程序

报告的分步程序在下文中描述。

第1步：选择最合适的指标

请缔约方点击 "相关指标 "标题下的一个切换按钮，从提供的两个选项中选择最合适的指标来代表本国人口的福祉。这将打开表SO2-1.T1或表SO2-1.T2。

第2步：确定相关数据集

低于国际贫困线的人口比例数据已预先填入可持续发展目标数据库表 SO2-1.T1，而收入不平等（基尼系数）数据已预先填入世界银行数据库表 SO2-1.T2。

不过，缔约方可以选择使用国家数据，但必须符合表 15 所列的数据规格。

**表15**. SO 2-1指标的数据规格
项目	规格
项目	默认数据（可持续发展目标指标 1.1.1 数据或基尼指数世界银行数据）	国家数据
数据类型	2000-2023 年期间两个指标之一的年度数据。	从2000年到报告期的最近一年，两个指标之一的年度数据。
空间分辨率	国家一级	国家或国家以下各级
元数据	元数据信息与默认数据一起提供。	附件二中按必填字段列出的最低元数据内容。

第3步：报告所选指标的国家年度值并解释数据

备注

PRAIS 4平台中的相关区域：表SO2-1.T1、SO2-1.T2和SO2-1.T3

选择使用国家数据替代来源的缔约方可根据所选指标在表SO2-1.T1或SO2-1.T2中输入相关国家年度值。缔约方应点击表格上方的 "国家数据 "按钮来编辑表格。应在选择 "编辑数据源 "时打开的 "数据源 "表格中提供附件二所列的所用数据集的基本元数据。

为帮助解释数据，鼓励各国通过图表将各自的指标形象化（各国的图表可在世界银行网站上查阅）。虽然可能难以确定指标变化的具体因果关系，但各国可指出观察到的变化背后可能存在的直接和/或间接驱动因素，并在定性评估表（即表 SO2-1.T3）中报告这些信息。

步骤 4：验证结果

如果缔约方使用默认的基尼指数或输入自己国家的数据，那么其可靠性就需要国家专家的核查，以发现和突出所获结果置信度可能较低的情况。这些检查有助于对估计值的可靠性进行定性评估。缔约方应在表格下方的评论栏以叙述的形式报告这一评估。

缔约方可选择在 "一般评论 "字段中包含额外信息，以描述具体国家的情况。次国家分类数据（例如，按行政区划、城市与农村、受影响地区或其他社会经济阶层分列的数据，例如，按性别分列的数据）可能有助于确定最严重的贫困/收入不平等地区的位置。

还鼓励缔约方在使用国家数据进行估算的情况下，通过 "一般性评论 "栏目提交有关方法、数据来源和数据准确性的说明。报告特殊情况和问题，说明任何偏离默认方法的情况，并提供采用不同方法的理由，也是有益的。

第 5 步：保存表格并提供审查

表格填写完毕并经缔约方核实后，应标记为 “审查中”，然后保存。一旦《防治荒漠化公约》完成审查并解决了所有意见，则可将表格标记为 “已定稿”，然后保存。

2.1.4. 依赖性

指标 SO 2-1 与其他 SO 无关，但可用于计算指标 SO 3-3 的干旱脆弱性指数 (DVI) 中的一个经济成分。更多信息请参见本手册第 3 章。

2.1.5. 挑战

数据可用性和质量

国际全球数据只能笼统地描述一个国家人口的福祉，可能无法反映需要考虑的具体情况。缔约方可能需要更详细的国家以下一级的数据，以反映地方一级的经济状况。

2.1.6. 总结（主要行动）

报告指标SO 2-1时需采取的关键行动如下：

选择最合适的衡量标准：缔约方应从现有的两个指标中选择一个最合适的指标，以货币形式表示本国人民的生活水平。
确定相关数据集：缔约方可决定使用默认数据或替代国家来源。
报告所选指标的国家年度值并解释数据：请缔约方报告、展示和解释国家年度数据。
核实结果：如果使用的是基尼指数或国家数据，而不是国际贫困线以下人口比例的默认数据，那么缔约方应咨询国家专家，对估计值的可靠性进行定性评估。关于国际贫困线以下人口比例的默认数据已通过可持续发展目标进程由国家当局验证。
保存表格并提供审查：经缔约方核实后，应将数据和佐证说明标记为 "审查中 "并保存，以便《荒漠化公约》审查。

2.1.7.额外资源

相关元数据文件 ( https://unstats.un.org/sdgs/metadata/files/Metadata-01-01-01a.pdf) 第 4.b 节讨论了可持续发展目标指标 1.1.1 的局限性。
世界银行的这份文件（https://databank.worldbank.org/metadataglossary/jobs/series/SI.POV.GINI）讨论了基尼指数的局限性和例外情况。

2.2. SO 2-2 – 受影响地区获得安全饮用水的趋势

2.2.1. 简介

用水是决定儿童生存、母婴健康、家庭幸福和经济生产力的关键因素。因此，安全饮用水供应量的增长趋势将有助于改善受影响人口的生活条件。

为了量化安全管理的饮用水，需要确定使用改良饮用水服务的人口比例。目前的衡量标准是使用经改善的基本饮用水源的人口比例。

联合国经济和社会事务部（UN-DESA）可持续发展目标数据库[3]提供了预先填入的默认数据，为国家报告提供了便利。使用安全管理的饮用水服务的人口比例是可持续发展目标指标 6.1.1。该指标按城市和农村人口分列，并以百分比表示。该指标的托管机构是世界卫生组织（WHO）和联合国儿童基金会（UNICEF），它们通过水、环境卫生和个人卫生联合监测计划（JMP），自 1990 年以来定期估算国家、地区和全球在饮用水、环境卫生和个人卫生方面取得的进展。

2.2.2.报告的先决条件

深入解读可持续发展目标指标 6.1.1 元数据（https://unstats.un.org/sdgs/metadata/files/Metadata-06-01-01.pdf）。
符合表16所列规格的数据。
由国家当局正式提名的国家专家库，负责根据本国情况核实默认数据的适用性和一致性，或利用国家来源为指标确定和汇编数据。主要机构可能包括国家统计局、卫生部、水资源部以及大学和研究中心。

2.2.3.报告流程和分步程序

报告的分步程序在下文中描述。

第1步：确定相关数据集

该指标的默认数据由可持续发展目标数据库（可持续发展目标指标 6.1.1）预先填入；世卫组织/儿童基金会联合管理计划定期编制使用改良饮用水服务的人口比例估计值。如果使用，该数据无需缔约方进一步验证。

缔约方可点击表格上方的按钮，使用国家数据，但必须符合表 16 所列的数据规格。

**表16**. SO 2-2指标的数据规格
项目	规格
项目	默认数据（可持续发展目标指标6.1.1/世界卫生组织/联合国儿童基金会联合监测方案）	国家数据
数据类型	2000-2020年期间，使用得到安全管理的饮用水服务的总人口、城市和农村人口（% of人口）的年度数据。	从2000年到报告期最近一年，使用得到安全管理的饮用水服务的总人口、城市和农村人口（% of人口）的年度数据。
空间分辨率	国家一级	国家或国家以下各级
元数据	元数据信息与默认数据一起提供。	附件二中按必填字段列出的最低元数据内容。

第2步：报告国家年度值并解释数据

备注

PRAIS 4平台中的相关区域：表SO2-2.T1和SO2-2.T2

选择使用其他国家数据来源的缔约方可在表 SO2-2.T1 中输入相关数据。缔约方可点击表上方的 "国家数据 "按钮。应在选择 "编辑数据源 "时打开的 "数据源 "表格中提供附件二所列的所用数据集的基本元数据。缔约方也可使用 "定性评估 "表 SO2-2.T2，提供有关指标主要变化的信息。

为帮助解释数据，鼓励各国通过图表将其各自的可持续发展目标指标 6.1.1 可视化（可从 JMP、世界银行和 "我们的数据世界 "网站上查看和下载各国的图表，代表每种分类，即农村人口百分比、城市人口百分比、总人口百分比）[4]。虽然可能难以确定指标变化的具体因果因素，但各国可指出观察到的变化背后可能有哪些直接和/或间接的驱动因素，并在定性评估表中报告这些信息。

步骤 3：验证结果

如果缔约方使用所提供的默认数据，这些数据已经由国家统计局通过可持续发展目标进程进行了验证，并与PRAIS同步。因此，不需要额外的核实。

缔约方可使用分类数据来计算该指标（例如，按行政区划、城市与农村、受影响地区或其他社会经济阶层，例如，按性别分类的数据），因为这可能有助于确定最重要的地区位于何处。缔约方也可选择提供补充信息，说明具体国家的情况，并提供数据解释的更多细节。

如果缔约方输入自己的国家数据，那么其可靠性就需要国家专家的投入，以发现并强调所获结果置信度可能较低的情况。这种输入将有助于对估计值的可靠性进行定性评估。如果估算值来自国家数据，鼓励缔约方在表 SO2-2.T1 的相关评论栏中提交有关方法、数据来源和数据准确性的说明。

报告特殊情况和问题，说明任何偏离默认方法的情况，并提供采用不同方法的理由，也是有益的。此类信息可输入 "一般评论 "栏。

第 4 步：保存表格并提供审查

表格填写完毕并经缔约方核实后，应标记为 “审查中”，然后保存。一旦《防治荒漠化公约》完成审查并解决了所有意见，则可将表格标记为 “已定稿”，然后保存。

2.2.4. 依赖性

指标 SO 2-2 与其他 SO 无关。不过，在计算指标 SO 3-3 的干旱脆弱性指数 (DVI) 时，可将其作为基础设施组成部分之一。更多信息请参见本手册第 3 章。

2.2.5. 挑战

默认数据的可用性和质量

JMP 的估计值以国家官方数据为基础，但由于定义、方法和人口估计值的不同，可能会与国家数字存在差异。国家数据可能使用最近的数据点，而 JMP 则使用所有可用数据以及联合国人口估计和预测进行回归分析。

2.2.6. 总结（主要行动）

报告指标SO 2-2时需采取的关键行动如下：

确定相关数据集：缔约方可决定使用建议的默认国际数据或替代国家来源。
报告国家年度数值并解释数据：请缔约方报告、直观显示和解释所使用的任何国家数据。
验证结果：如果使用默认数据，则国家统计局已通过可持续发展目标流程对其进行验证，并与 PRAIS 同步。因此，缔约方无需进行额外验证。但是，使用替代（非默认）国家数据源需要国家专家的投入，以便根据专家知识定性评估估计值的可靠性。
保存表格并提供审查：经缔约方核实后，应将数据和佐证说明标记为 "审查中 "并保存，以便《荒漠化公约》审查。

2.3.SO 2-3 - 按性别分列的受土地退化影响人口比例的变化趋势

2.3.1. 简介

指标 SO 2-3 是根据第 11/COP.14 号决定制定的，目的是使 SO 1 至 5 的报告程序与促进性别平等的指标和指南相一致，并确保土地退化的性别层面得到反映。

该指标按性别分列，估计受土地退化影响的人口比例，作为在《荒漠化公约》报告框架内解决土地退化方面性别数据差距的第一步。该方法利用人口或亚人口群体的空间分布(（即按性别）来确定其受土地退化影响的程度，如指标SO 1-4（即可持续发展目标指标15.3.1）所确定的那样。

按性别分列的受土地退化影响的人口比例趋势指标采用以下三个衡量标准：

受土地退化影响的女性人口百分比
受土地退化影响的男性人口百分比
受土地退化影响的总人口（女性和男性）的百分比

通过提供来自 WorldPop 全球人口分布、人口统计和动态数据集的默认数据以及默认指标 SO 1-4 估计值，可为国家报告提供便利。因此，在处理本指标之前，需要首先完成指标 SO1-4。

2.3.2.报告的先决条件

深入解读关于人口受土地退化影响趋势的方法说明(SO2-3) (https://www.unccd.int/sites/default/files/inline-files/MethodologicalNote_PopExposureToLD.pdf)。
完成指标 SO 1-4 的报告。
符合表17所列规格的人口数据。
由国家主管部门正式提名的国家专家库，根据本国情况核实默认数据的适用性和一致性，或使用三项指标的国家来源确定和汇编数据。关键机构可能包括一国的国家统计局、环境部和农业部，以及大学和研究中心。

2.3.3.报告流程和分步程序

报告的分步程序在下文中描述。如果缔约方决定使用默认数据，第2和3步就没有必要。

第1步：选择人口数据集

所选数据集应覆盖全国。所需的格式是网格化的人口数量。如果初始数据采用其他格式（例如提供行政区域人口数量的地理参照矢量数据集），则需要在 PRAIS 之外将其重新格式化为网格数据集。最终产品必须按性别分列，代表每个网格单元的男性和女性人数，并在相关时间段内具有代表性（即日期时间戳应至少是基线和报告期内的某一年）。

在公开的全球人口数据集中，《防治荒漠化公约》默认使用WorldPop数据集来计算指标SO2-3，并在Trends.Earth中提供给缔约方。缔约方应注意，2000-2020年的WorldPop数据集尚未更新，因此最后三年（2021年、2022年和2023年）的数值与2020年的重复。还应注意的是，虽然英国南安普顿大学地理与环境科学学院最近发布了 2015-2030 年新的全球人口数据集，但该数据集是在 2026 年报告进程启动后发布的，因此无法将其纳入向缔约方提供的默认数据集。不过，缔约方可以直接从这里下载按性别分列的新数据集：https://hub.worldpop.org/project/categories?id=8。通过第三方 GEE 应用程序，可以全面浏览数据集。如果认为这些数据集合适，缔约方可将其上传到Trends.Earth，计算相应的指标数据，并将结果导入PRAIS 4，以取代默认数据。

缔约方也可使用其他全球人口数据集或国家数据，但必须符合表 17 所列的数据规格。

**表17**. SO 2-3指标的数据规格
项目	规格
项目	默认数据	国家数据
输入数据___（估算受土地退化影响的人口所需的数据）	基线年（2015 年）和报告期最近一年（2023 年）按性别分列的 WorldPop 数据–（由于 2020 年后缺乏最新的 WorldPop 人口数据，2020 年的数据与 2023 年的数据重复）。基线期和报告期由指标SO 1-4确定的土地退化的网格化数据。	从国家官方统计数据中提取的网格人口产品，按基线年（理想情况下为 2015 年）和报告期最近一年（如 2023 年）的性别分列。基线期和报告期由指标SO 1-4确定的土地退化的网格化数据。
输出数据（对三个指标进行分析后得出的网格产品）	基线期和报告期内受土地退化影响的女性人口、男性人口和总人口的网格化产品。	基线期和报告期内受土地退化影响的女性人口、男性人口和总人口的网格化产品。
空间分辨率	WorldPop 数据：3 弧秒（~100 米）陆地退化数据：250 m 输出数据：250 m	由国家主管部门根据现有数据进行评估。
元数据	元数据信息与默认数据一起提供。	附件二中按必填字段列出的最低元数据内容。

步骤 2：将选定的数据集标准化

人口和土地退化数据集必须统一到相同的网格单元大小。例如，WorldPop 数据集和 SO 1-4 土地退化缺省数据集的分辨率分别为 100 米和 250 米，因此应按照相同的网格单元大小进行重采样。对于默认数据，用于分析的网格单元大小固定为土地退化数据集的 250 米分辨率，而人口数据则被重新采样。使用其他全球或国家数据集的国家应从地理投影和空间分辨率的角度对这些数据集进行评估，并通过重新采样过程使其标准化，以便在分析人口受土地退化影响的程度时将这些数据集结合起来。

重新取样必须在 PRAIS 之外的空间数据分析软件中进行，应考虑到对于表示人口数量的数据集，单元大小的变化意味着每个单元中人口数量的变化；应使用可确保数字数据完整性的重新取样方法，如双线性内插法（避免使用近邻技术）。

步骤 3：估算女性、男性和总人口数量，以及各人口组群受土地退化影响的百分比

备注

PRAIS 4平台中的相关区域：表SO2-3.T1和SO2-3.T2

基线期和报告期的女性和男性人口网格与各自的土地退化网格相交。然后，将属于退化土地的单元格的数值合并，算出受土地退化影响的女性和男性人口数量。通过合并所获得的女性和男性人口数值，得到受土地退化影响的总人口数量。

这一分析将在 PRAIS 平台之外进行，应在两个时间段（即基线和报告期）内进行，以衡量随时间的变化，然后在表 SO2-3.T1 中报告。然而，应该注意的是，土地退化空间数据集（即 SO1-4 输出）捕捉的是三个子指标（土地覆被，土地生产力和土壤有机碳 (SOC)）在一定年份内的时间趋势，而人口数据反映的是特定年份（如 2015 年和 2023 年）的人口数量。为了更准确地捕捉两个参考年份（即基线为 2015 年，报告期为 2023 年）受土地退化影响的人口数量，建议使用最接近上述年份的人口网格。

为了计算女性人口、男性人口和总人口中受土地退化影响人数的百分比，将各自受土地退化影响的人口除以相应性别类型的总人口，再乘以100。

PRAIS平台已预载默认地图。缔约方在Trends.Earth中利用按性别分列的人口受土地退化影响的国家数据生成的地图应上传到PRAIS 4平台。更具体地说，应在线提供以下地图：

基线年和最近报告年受土地退化影响的人口总数
基线年和最近报告年遭受土地退化影响的女性人口
基线年和最近报告年遭受土地退化影响的男性人口

第4步：对结果进行定性评估

备注

PRAIS 4 平台的相关领域：表 SO2-3.T2

观察到的指标变化及其解释可在 PRAIS 4 平台的 "定性评估 "表（表 SO2-3.T2）中说明。

需要注意的是，受土地退化影响的人口比例的变化不仅可能是由于土地退化的扩大，也可能是由于人口增长等因素造成的。例如，如果 100 人中有 30 人生活在土地退化地区，这就意味着 30%。如果人口增加了 10 人，而这些人都居住在退化地区，那么总人数就会变成 110 人中的 40 人，这意味着现在约有 36% 的人居住在退化地区。

鼓励缔约方在与表 SO2-3.T1 和 SO2-3.T2 相关的 "评论 "栏中提交说明，如果估算值来自非默认的替代性全球或国家数据，则说明方法、数据来源和数据准确性。

步骤 5：验证结果

估算结果的可靠性需要各国专家的投入，以确定并强调所获结果置信度可能较低的情况。

第 6 步：保存表格并提供审查

报告特殊情况和问题，说明任何偏离默认方法的情况，并提供采用不同方法的理由，将是有益的。PRAIS 4 平台为此提供了一个 "一般评论 "字段。

表格填写完毕并经缔约方核实后，应标记为 “审查中”，然后保存。一旦《防治荒漠化公约》完成审查并解决了所有意见，则可将表格标记为 “已定稿”，然后保存。

2.3.4. 依赖性

指标 SO 2-3 依赖基线期和报告期的 SO 1-4 指标空间数据集，作为确定退化区域的基础。

指标 SO 2-3 取决于表 CP-1.T2 中国家概况 "人口统计 "部分报告的各年份人口数量。如果未报告总人口、男性人口或女性人口，则无法计算该指标。请注意，CP-1.T2中报告的人口数量是千的倍数，PRAIS在计算SO2-3.T1中暴露于土地退化的人口比例时将考虑这一点。

此外，应该指出的是，理想情况下，CP-1.T2 和指标 SO2-3 的计算应使用相同的人口估计来源，以避免报告中的差异。

2.3.5. 挑战

默认数据的可用性和质量

国际数据的空间分辨率可能并不总是适合充分详细地反映受土地退化及其变化影响的人口。缔约方可能需要更详细的国家以下各级数据，以便更准确地反映当地情况。然而，这需要将现有的网格人口数据集缩小到更精细的分辨率，这可能会导致更多的误差。因此，需要有进行降尺度处理的能力。
世界人口按性别分列的国家数据集以多个单独的栅格格式数据集的形式呈现，每个数据集代表每年的一个年龄/性别类别。这相当于大量 Geotiff 格式的空间数据。要存储和处理这些数据，尤其是大国的数据，需要具备栅格数据处理能力和适当的计算能力，例如云服务。

分析方法的局限性

仅凭按性别分列的数据可能不足以反映特定区域的性别动态和相关问题。缔约方需要更多的社会经济和人口指标来进行性别分析，以便更好地了解特定人群如何以及为何受到土地退化的影响。
如果只考虑居住在直接受土地退化影响地区的人口，该指标可能会低估暴露率。事实上，特定地区的土地退化不仅影响居住在退化土地上的人口，而且通过环境、经济和社会联系影响其他地区的人口。此外，进一步细分城市和农村人口的数据也有助于改进该指标。
有两个与分析的时间性有关的挑战：i）土地退化空间数据集（即SO1-4产出）反映了一定年限内的时间趋势，而人口数据则反映了特定年份的人口；ii）随着时间的推移，受土地退化影响的人口比例的变化可能不仅是由于土地退化范围扩大导致的，还可能是人口增长等因素导致的。

2.3.6. 总结（主要行动）

报告受土地退化影响的人口时需采取的关键行动如下：

选择人口数据集：缔约方可以决定使用默认数据或替代国家来源的数据，只要数据符合表17中所列的数据规格。
对选定的数据集进行标准化：土地退化数据集和人口网格数据集必须统一到相同的网格单元大小，以便在分析人口受土地退化影响的情况时将二者结合起来。
估算受土地退化影响的女性、男性和总人口的数量和百分比：将男性和女性人口网格与土地退化网格相交，得出受土地退化影响的总人口、男性和女性人口以及占总人口的百分比。数据应填入表 SO2-3.T1。确保人口数据已在国家概况 "人口 "部分（表 CP-1.T2）中报告。
定性评估结果：表 SO2-3.T2 应说明随着时间推移，遭受土地退化的人口比例的变化及其直接或间接的驱动因素。
核实结果：应与国内专家协商，评估其他（非默认）数据来源的估计值的可靠性。
保存表格并提供审查：经缔约方核实后，应将数据和佐证说明标记为 "审查中 "并保存，以便《荒漠化公约》审查。

2.3.7.其他资源

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