تردي الأراضي و SDG 15.3.1
كجزء من "خطة التنمية المستدامة لعام 2030"، يتمثل هدف التنمية المستدامة رقم 15 في:
"حماية واستعادة وتعزيز الاستخدام المستدام للنظم الإيكولوجية الأرضية، وإدارة الغابات على نحو مستدام، ومكافحة التصحر، ووقف تدهور الأراضي وعكس اتجاهه ووقف فقدان التنوع البيولوجي"
لكل هدف من أهداف التنمية المستدامة أهداف محددة تتناول مكونات مختلفة، في هذه الحالة، من الحياة على الأرض. يعمل الهدف 15.3 على:
"بحلول عام 2030، مكافحة التصحر، واستعادة الأراضي والتربة المتدهورة، بما في ذلك الأراضي المتأثرة بالتصحر والجفاف والفيضانات، والسعي جاهدين لتحقيق عالم خالٍ من تدهور الأراضي
سيتم استخدام المؤشرات بعد ذلك لتقييم التقدم المحرز في كل هدف من أهداف التنمية المستدامة. في حالة الهدف 15.3 من أهداف التنمية المستدامة، سيتم تقييم التقدم المحرز نحو عالم محايد لتدهور الأراضي باستخدام المؤشر 15.3.1:
"نسبة الأراضي المتدهورة على إجمالي مساحة الأرض"
باعتبارها الوكالة الراعية للهدف 15.3 من أهداف التنمية المستدامة، وضعت اتفاقية الأمم المتحدة لمكافحة التصحر (UNCCD) إرشادات الممارسات الجيدة (GPG) <https://www.unccd.int/sites/default/files/documents/2021-09/UNCCD_GPG_SDG-Indicator-15.3.1_version2_2021.pdf> والتي تقدم توصيات حول كيفية حساب مؤشر الهدف 15.3.1 من أهداف التنمية المستدامة.
توفر هذه الصفحة مقدمة موجزة عن مؤشر أهداف التنمية المستدامة 15.3.1 وتصف كيفية حساب كل مؤشر بواسطة 
.
من أجل تقييم المنطقة المتدهورة، يستخدم مؤشر هدف التنمية المستدامة 15.3.1 معلومات من 3 مؤشرات فرعية:
إنتاجية الغطاء النباتي
الغطاء الأرضي
الكربون العضوي في التربة
تسمح للمستخدم بحساب كل من هذه المؤشرات الفرعية بطريقة مكانية واضحة، مما يؤدي إلى إنشاء خرائط نقطية يتم دمجها بعد ذلك في خريطة نهائية لمؤشر أهداف التنمية المستدامة 15.3.1، وتنتج جدولاً يوضح المناطق التي يُحتمل أن تكون قد تحسنت أو تدهورت في منطقة التحليل.
المؤشرات الفرعية
إنتاجية
إنتاجية الأرض هي القدرة الإنتاجية البيولوجية للأرض، ومصدر جميع الأغذية والألياف والوقود الذي يدعم الإنسان (اللجنة الإحصائية للأمم المتحدة 2016). صافي الإنتاجية الأولية هو صافي كمية الكربون التي تم استيعابها بعد التمثيل الضوئي والتنفس الذاتي التغذية خلال فترة زمنية معينة (كلارك وآخرون 2001) ويتم تمثيلها عادةً بوحدات مثل كجم / هكتار / سنة. صافي الإنتاجية الأولية عبارة عن عملية متغيرة تستغرق وقتًا طويلاً ومكلفة لتقديرها، ولهذا السبب، نعتمد على المعلومات المستشعرة عن بُعد لاشتقاق مؤشرات صافي الإنتاجية الأولية.
يُعد مؤشر قياسي لتباين الغطاء النباتي (NDVI) أحد أكثر المؤشرات البديلة شيوعاً لصافي الإنتاج الأولي (NPP)، ويتم حسابه باستخدام معلومات من الأطوال الموجية الحمراء والأشعة تحت الحمراء القريبة من الطيف الكهرومغناطيسي. وفي ، نستخدم المنتجات التي تصدر كل أسبوعين من MODIS و AVHRR لحساب التكاملات السنوية للمؤشر القياسي لتباين الغطاء النباتي (يتم حسابها كمتوسط مؤشر قياسي سنوي لتباين الغطاء النباتي لتبسيط عملية تفسير النتائج). وبالتالي، يتم استخدام هذه التكاملات السنوية للمؤشر القياسي لتباين الغطاء النباتي لحساب كل مقياس من مقاييس الإنتاجية الموضحة أدناه.
يتم تقييم إنتاجية الأرض في باستخدام ثلاثة مقاييس للتغيير مستمدة من بيانات السلاسل الزمنية لـ NDVI: المسار والأداء والحالة
مسار الإنتاجية
يقيس المسار معدل التغيير في الإنتاجية الأولية بمرور الوقت. كما هو موضح في الشكل أدناه، |trends.earth|يحسب انحدارًا خطيًا على مستوى البكسل لتحديد المناطق التي تشهد تغيرات في الإنتاجية الأولية للفترة قيد التحليل. يتم بعد ذلك تطبيق اختبار أهمية غير باريمترية من Mann-Kendall، مع الأخذ في الاعتبار التغييرات المهمة فقط تلك التي تظهر قيمة p ≤ 0.05. تشير الاتجاهات الإيجابية الهامة في مؤشر NDVI إلى تحسن محتمل في حالة الأراضي، وأن الاتجاهات السلبية الهامة قد تؤدي إلى تدهور محتمل.
تصحيح تأثيرات المناخ
ضمن نظام بيئي معين، تتأثر الإنتاجية الأولية بعدة عوامل، مثل درجة الحرارة، وتوافر الضوء والمغذيات والمياه. من بين هؤلاء، يعد توافر المياه الأكثر تغيرًا بمرور الوقت، ويمكن أن يكون له تأثيرات كبيرة جدًا في كمية الأنسجة النباتية التي يتم إنتاجها كل عام. عند استخدام التكاملات السنوية لمؤشر الفرق المعياري للغطاء النباتي لإجراء تحليل المسار، من المهم تفسير النتائج التي تحتوي على معلومات هطول الأمطار التاريخية كسياق. وبخلاف ذلك، يمكن تحديد اتجاهات الإنتاجية المتدنية على أنها تسبب الإنسان في تدهور الأراضي، عندما تكون مدفوعة بالأنماط الإقليمية للتغيرات في توافر المياه.
يسمح للمستخدم بإجراء أنواع مختلفة من التحليل لفصل الأسباب المناخية للتغيرات في الإنتاجية الأولية، عن تلك التي يمكن أن تكون نتيجة لقرارات استخدام الأرض البشرية في الواقع. الأساليب المدعومة حاليًا لتصحيحات المناخ هي:
** تحليل الاتجاه المتبقي: ** يستخدم تحليل الاتجاه المتبقي نماذج الانحدار الخطي للتنبؤ بمؤشر الفرق المعياري للغطاء النباتي لكمية معينة من الأمطار. يتم تفسير الاتجاهات في الاختلاف بين مؤشر مؤشر الفرق المعياري للغطاء النباتي المتوقع ودليل مؤشر الفرق المعياري للغطاء النباتي المرصود (المتبقي) على أنه تغير إنتاجي غير متعلق بالمناخ. يرجى الرجوع إلى الاقتباس التالي لمزيد من التفاصيل حول الطريقة وقيودها: ويسلز، ك.ج.؛ فان دن بيرغ، ف.؛ سكولز، آر.ج. حدود إمكانية اكتشاف تدهور الأراضي من خلال تحليل اتجاهات بيانات مؤشر الغطاء النباتي. استشعار البيئة عن بعد. 2012, 125, 10–22.`
** كفاءة استخدام المطر: ** كفاءة استخدام المطر هي نسبة صافي الإنتاجية الأولية السنوي إلى هطول الأمطار السنوي. يستخدم التكاملات السنوية لمؤشر الفرق المعياري للغطاء النباتي كبديل لصافي الإنتاجية الأولية السنوي، ويوفر إمكانية الاختيار من بين منتجات هطول الأمطار المختلفة لحساب كفاءة استخدام المطر. بعد حساب كفاءة استخدام المطر لكل سنة من السنوات قيد التحليل، يتم تطبيق انحدار خطي واختبار دلالة غير بارامترية على اتجاه كفاءة استخدام المطر بمرور الوقت. تشير الاتجاهات الإيجابية الهامة في كفاءة استخدام المطر إلى تحسن محتمل في حالة الأراضي، وأن الاتجاهات السلبية الهامة قد تؤدي إلى تدهور محتمل. يرجى الرجوع إلى البحث المنشور التالي للحصول على تفاصيل حول الأساليب وقيودها: ويسلز، ك.ج.؛ برينس، إس. دي.؛ مالهيربي، جي.؛ سمول، ج.؛ فروست، بي. فانزيل، دي. هل يمكن التمييز بين تدهور الأراضي الناجم عن النشاط البشري وآثار تقلبية هطول الأمطار؟ دراسة حالة في جنوب إفريقيا. مجلة البيئات القاحلة. 2007, 68, 271–297.`
** كفاءة استخدام المياه: ** تفترض كفاءة استخدام المطر وجود علاقة خطية بين كمية المياه التي تسقط على شكل ترسيب في مكان معين وكمية المياه التي ستستخدمها النباتات بالفعل. هذا الافتراض لا ينطبق على كل نظام. تحاول كفاءة استخدام المياه معالجة هذا القيد باستخدام إجمالي النتح التبخري السنوي بدلاً من الترسيب. يُعرَّف النتح التبخري السنوي على أنه الهطول مطروح منه المياه المفقودة بسبب الجريان السطحي، وإعادة التغذية إلى المياه الجوفية والتغيرات في تخزين مياه التربة. يتبع باقي التحليل كما هو موضّح بالنسبة كفاءة استخدام المطر: يتم تطبيق اختبار الانحدار الخطي واختبار الدلالة غير البارامترية على اتجاه كفاءة استخدام المياه بمرور الوقت. تشير الاتجاهات الإيجابية الهامة في كفاءة استخدام المياه إلى التحسن المحتمل في حالة الأراضي، والاتجاهات السلبية الهامة للتدهور المحتمل.
يسرد الجدول أدناه مجموعات البيانات المتوفرة في لإجراء تحليل اتجاه مؤشر الفرق المعياري للغطاء النباتي بمرور الوقت باستخدام بيانات مؤشر الفرق المعياري للغطاء النباتي الأصلية أو مع التصحيحات المناخية:
قابل للتغيير |
مستشعر/مجموعة بيانات |
زماني |
دقة مكانية |
مدى |
وحدات/وصف |
|---|---|---|---|---|---|
NDVI |
AVHRR/GIMMS |
1982-2015 |
8 كم |
عالمي |
متوسط مؤشر قياسي سنوي لتباين الغطاء النباتي * 10000 |
NDVI |
MOD13Q1-coll6.1 |
2001-2024 |
250 م |
عالمي |
متوسط مؤشر قياسي سنوي لتباين الغطاء النباتي * 10000 |
رطوبة التربة |
MERRA 2 |
1980-2019 |
0.5 درجة × 0.625 درجة |
عالمي |
منطقة جذر الماء متر3متر-3 *10000 |
رطوبة التربة |
ERA I |
1979-2016 |
0.75 درجة × 0.75 درجة |
عالمي |
طبقة مياه التربة الحجمية متر3متر-3 (0-7 سم) |
تهطال |
GPCP v2.3.1 شهرياً (المشروع العالمي لعلم المناخ التهطالي) |
1979-2019 |
2.5 درجة × 2.5 درجة |
عالمي |
ملم/سنة |
تهطال |
GPCC V6 (المركز العالمي لعلم المناخ التهطالي) |
1891-2019 |
1 درجة × 1 درجة |
عالمي |
ملم/سنة |
تهطال |
CHIRPS |
1981-2024 |
5 كم |
50° شمالاً × 50°جنوبًا |
ملم/سنة |
تهطال |
PERSIANN-CDR |
2024-1983 |
25 كم |
60° شمالاً × 60°جنوبًا |
ملم/سنة |
التبخر |
MOD16A2.GF |
2024-2000 |
500 متر |
عالمي |
معدل التبخر السنوي كجم/م:sup:`2`(= مم)*10 |
دولة الإنتاجية
يسمح مقياس حالة الإنتاجية برصد التغيرات الحديثة في الإنتاجية الأولية مقارنةً بفترة خط الأساس. ويتم حساب هذا المقياس كالتالي:
حدد الفترة الأساسية (الفترة التاريخية التي تقارن بها الإنتاجية الأولية الحديثة).
تحديد فترة المقارنة (السنوات الأخيرة المستخدمة لحساب المقارنة). يوصى باستخدام 3 سنوات لتجنب التقلبات السنوية المتعلقة بالمناخ.
لكل بكسل، استخدم التكاملات السنوية لمؤشر الفرق المعياري للغطاء لنباتي لفترة الأساس لحساب توزيع التردد. في حالة عدم وجود بعض القيم المتطرفة في مؤشر الفرق المعياري للغطاء النباتي في فترة خط الأساس، أضف 5٪ على طرفي التوزيع. ثم يتم استخدام منحنى توزيع التردد الموسع لتحديد القيم الفاصلة للفئات المئوية العشرة.
احسب متوسط مؤشر الفرق المعياري للغطاء النباتي للفترة الأساس، وحدد الفئة المئوية التي ينتمي إليها. عيّن إلى متوسط مؤشر الفرق المعياري للغطاء النباتي لفترة الأساس الرقم المقابل لتلك الفئة المئوية. تتراوح القيم الممكنة من 1 (أدنى فئة) إلى 10 (أعلى فئة).
احسب متوسط مؤشر الفرق المعياري للغطاء النباتي لفترة المقارنة، وحدد الفئة المئوية التي ينتمي إليها. خصص إلى متوسط مؤشر مؤشر الفرق المعياري للغطاء النباتي لفترة المقارنة الرقم المقابل لتلك الفئة المئوية. تتراوح القيم الممكنة من 1 (أدنى فئة) إلى 10 (أعلى فئة).
تحديد الفرق في رقم الصنف بين المقارنة وفترة الأساس (المقارنة مطروحًا منها خط الأساس).
إذا كان الاختلاف في الفئة بين خط الأساس وفترة المقارنة هو 2، فمن المحتمل أن يتدهور هذا البكسل. إذا كان الاختلاف ≥ 2، فإن هذا البكسل يشير إلى تحسن حديث من حيث الإنتاجية الأولية. تعتبر وحدات البكسل ذات التغييرات الصغيرة مستقرة.
يُبين الجدول أدناه مجموعات البيانات المتاحة في من أجل حساب مقياس حالة الإنتاجية:
قابل للتغيير |
مستشعر/مجموعة بيانات |
زماني |
دقة مكانية |
مدى |
وحدات/وصف |
|---|---|---|---|---|---|
NDVI |
AVHRR/GIMMS |
1982-2015 |
8 كم |
عالمي |
متوسط مؤشر قياسي سنوي لتباين الغطاء النباتي * 10000 |
NDVI |
MOD13Q1-coll6.1 |
2001-2024 |
250 م |
عالمي |
متوسط مؤشر قياسي سنوي لتباين الغطاء النباتي * 10000 |
أداء الإنتاجية
يقوم مقياس أداء الإنتاجية بقياس الإنتاجية المحلية نسبةً إلى أنواع نباتية مماثلة في أنواع مماثلة من الغطاء الأرضي أو المناطق المناخية الحيوية في كل نواحي منطقة الدراسة. يستخدم مزيج فريد من وحدات التربة (وحدات تصنيف التربة من خلال استخدام نظام وزارة الزراعة الأمريكية الذي تم تقديمه من قِبل SoilGrids بدقة 250 مترًا) والغطاء الأرضي (37 فئة كاملة من فئات الغطاء الأرضي التي تم تقديمها من قِبل ESA CCI بدقة 300 متر) من أجل تحديد مناطق التحليل هذه. ويتم حساب مقياس الأداء كالتالي:
حدد فترة التحليل، واستخدم السلاسل الزمنية لمؤشر الفرق المعياري للغطاء النباتي لحساب متوسط مؤشر الفرق المعياري للغطاء النباتي لكل بكسل.
حدد وحدات مماثلة بيئيًا مثل التقاطع الفريد للغطاء الأرضي ونوع التربة.
لكل وحدة، قم باستخراج جميع قيم مؤشر الفرق المعياري للغطاء النباتي المتوسطة المحسوبة في الخطوة 1، وقم بإنشاء توزيع تردد. من هذا التوزيع، حدد القيمة التي تمثل النسبة المئوية التسعين (لا نوصي باستخدام الحد الأقصى لقيمة مؤشر الفرق المعياري للغطاء النباتي المطلقة لتجنب الأخطاء المحتملة بسبب وجود القيم المتطرفة). ستعتبر القيمة التي تمثل النسبة المئوية التسعين هي أقصى إنتاجية لتلك الوحدة.
احسب نسبة متوسط مؤشر الفرق المعياري للغطاء النباتي والإنتاجية القصوى (في كل حالة قارن متوسط القيمة الملاحظة إلى الحد الأقصى للوحدة المقابلة).
في حال كان متوسط مؤشر NDVI المرصود أقل من 50% من الإنتاجية القصوى، فسوف يتم اعتبار ذلك البكسل معرض للتدهور طبقًا لهذا المقياس.
يسرد الجدول أدناه مجموعات البيانات المتاحة في من أجل حساب مقياس أداء الإنتاجية:
قابل للتغيير |
مستشعر/مجموعة بيانات |
زماني |
دقة مكانية |
مدى |
وحدات/وصف |
|---|---|---|---|---|---|
NDVI |
AVHRR/GIMMS |
1982-2015 |
8 كم |
عالمي |
متوسط مؤشر قياسي سنوي لتباين الغطاء النباتي * 10000 |
NDVI |
MOD13Q1-coll6.1 |
2001-2024 |
250 م |
عالمي |
متوسط مؤشر قياسي سنوي لتباين الغطاء النباتي * 10000 |
الغطاء الأرضي |
ESA CCI |
1992 -2022 |
300 م |
عالمي |
الفئات الموضوعية للغطاء الأرضي |
الوحدات التصنيفية للتربة |
SoilGrids - وزارة الزراعة الأمريكية |
ساكن |
250 م |
عالمي |
وحدات التربة |
دمج مقاييس الإنتاجية
يتم دمج مقاييس الإنتاجية الثلاثة كما هو موضح في الجداول أدناه. من أجل إعداد تقرير الهدف 15.3.1 من أهداف التنمية المستدامة، يُشترط استخدام المؤشر ذي الثلاث فئات، ولكن منصة تقوم كذلك بإنتاج مؤشرًا ذا خمس فئات يستفيد من المعلومات التي تُقدمها الدولة للقيام بعملية تحديد نوع التدهور الحاصل بالمنطقة.
Aggregating Land Productivity metrics
| Trend | State | Performance |
|---|---|---|
| Improving | Improving | Stable |
| Improving | Improving | Degrading |
| Improving | Stable | Stable |
| Improving | Stable | Degrading |
| Improving | Degrading | Stable |
| Improving | Degrading | Degrading |
| Stable | Improving | Stable |
| Stable | Improving | Degrading |
| Stable | Stable | Stable |
| Stable | Stable | Degrading |
| Stable | Degrading | Stable |
| Stable | Degrading | Degrading |
| Degrading | Improving | Stable |
| Degrading | Improving | Degrading |
| Degrading | Stable | Stable |
| Degrading | Stable | Degrading |
| Degrading | Degrading | Stable |
| Degrading | Degrading | Degrading |
| 5 Classes | 3 Classes |
|---|---|
| Improving | Improving |
| Improving | Improving |
| Improving | Improving |
| Improving | Improving |
| Improving | Improving |
| Moderate decline | Degrading |
| Stable | Stable |
| Stable | Stable |
| Stable | Stable |
| Stressed | Stable |
| Moderate decline | Degrading |
| Degrading | Degrading |
| Degrading | Degrading |
| Degrading | Degrading |
| Degrading | Degrading |
| Degrading | Degrading |
| Degrading | Degrading |
| Degrading | Degrading |
الغطاء الأرضي
لتقييم التغييرات في الغطاء الأرضي يحتاج المستخدمون إلى خرائط الغطاء الأرضي التي تغطي منطقة الدراسة لخط الأساس والسنوات المستهدفة. يجب أن تكون هذه الخرائط ذات دقة مقبولة وأن يتم إنشاؤها بطريقة تسمح بإجراء مقارنات صحيحة. يستخدم خرائط الغطاء الأرضي ESA CCI كمجموعة بيانات افتراضية، ولكن يمكن أيضًا استخدام الخرائط المحلية. يتم حساب المؤشر على النحو التالي:
أعد تصنيف خرائط الغطاء الأرضي إلى فئات الغطاء الأرضي السبعة اللازمة لتقديم التقارير إلى اتفاقية الأمم المتحدة لمكافحة التصحر (الغابات والأراضي العشبية والأراضي الزراعية والأراضي الرطبة والمنطقة الاصطناعية والأراضي الجرداء والمياه).
قم بإجراء تحليل انتقال للغطاء الأرضي لتحديد وحدات البكسل التي بقيت في نفس فئة الغطاء الأرضي، وتلك التي تغيرت.
استنادًا إلى معرفتك المحلية بالظروف في منطقة الدراسة وتدهور الأراضي الذي يتم معالجته هناك، استخدم الجدول أدناه لتحديد التحولات التي تتوافق مع التدهور (علامة -)، أو التحسين (علامة +)، أو لا يوجد تغيير من حيث حالة الأرض (صفر).
- سيجمع المعلومات من خرائط الغطاء الأرضي وجدول أنماط التدهور عن طريق انتقال الغطاء الأرضي لحساب المؤشر الفرعي للغطاء الأرضي.
الكربون العضوي في التربة
يحدد المؤشر الفرعي الثالث لرصد تدهور الأراضي كجزء من عملية أهداف التنمية المستدامة التغيرات في الكربون العضوي في التربة خلال الفترة المشمولة بالتقرير. من الصعب بشكل خاص تقييم التغييرات في الكربون العضوي في التربة لعدة أسباب، بعضها هو التباين المكاني العالي لخصائص التربة، والوقت والتكلفة المكثفة لإجراء مسوحات التربة التمثيلية ونقص بيانات السلاسل الزمنية على الكربون العضوي في التربة لمعظم مناطق العالم. لمعالجة بعض القيود، يتم استخدام طريقة مجمعة للغطاء الأرضي/ الكربون العضوي في التربة في|trends.earth| لتقدير التغييرات في الكربون العضوي في التربة وتحديد المناطق التي يحتمل تدهورها. يتم حساب المؤشر على النحو التالي:
تحديد القيم المرجعية للكربون عضوي في التربة.
يستخدم مخزون الكربون SoilGrids 250m لأول 30 سم من ملف تعريف التربة كقيم مرجعية للحساب (ملاحظة: تستخدم SoilGrids معلومات من مجموعة متنوعة من مصادر البيانات وتتراوح بين عدة سنوات لإنتاج هذا المنتج، وبالتالي فإن تعيين تاريخ لأغراض الحسابات يمكن تسبب في عدم الدقة في حسابات تغيير المخزون).أعد تصنيف خرائط الغطاء الأرضي إلى فئات الغطاء الأرضي السبعة اللازمة لتقديم التقارير إلى اتفاقية الأمم المتحدة لمكافحة التصحر (الغابات والأراضي العشبية والأراضي الزراعية والأراضي الرطبة والمنطقة الاصطناعية والأراضي الجرداء والمياه). تفضل خرائط الغطاء الأرضي السنوية بشكل مثالي، ولكن هناك حاجة إلى خرائط الغطاء الأرضي على الأقل لسنتي البداية والنهاية.
حتى يمكن تقدير التغييرات في مخزونات الكربون خلال الفترة المشمولة بالتقرير، أوصت الهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ واتفاقية مكافحة التصحر، باستخدام معاملات التحويل "ج" للتغيرات في استخدام الأراضي، والإدارة والمدخلات. ومع ذلك، لا تتوفر معلومات صريحة مكانيًا حول الإدارة ومدخلات C لمعظم المناطق. على هذا النحو، يمكن تطبيق معامل تحويل استخدام الأراضي فقط لتقدير التغيرات في مخزون الكربون (باستخدام الغطاء الأرضي كمؤشر لاستخدام الأراضي). كانت المعاملات المستخدمة نتيجة لمراجعة الأدبيات التي أجرتها اتفاقية مكافحة التصحر وهي معروضة في الجدول أدناه. تمثل هذه المعاملات النسبة في مخزون الكربون بعد 20 عامًا من تغير الغطاء الأرضي.
| LU coefficients | Forest | Grasslands | Croplands | Wetlands | Artificial areas | Bare lands | Water bodies |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Forest | 1 | 1 | f | 1 | 0.1 | 0.1 | 1 |
| Grasslands | 1 | 1 | f | 1 | 0.1 | 0.1 | 1 |
| Croplands | 1/f | 1/f | 1 | 1/0.71 | 0.1 | 0.1 | 1 |
| Wetlands | 1 | 1 | 0.71 | 1 | 0.1 | 0.1 | 1 |
| Artificial areas | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 1 | 1 |
| Bare lands | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 1 | 1 |
| Water bodies | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
تمت دراسة التغييرات في الكربون العضوي في التربة بشكل أفضل لتحولات الغطاء الأرضي التي تنطوي على الزراعة، ولهذا السبب توجد مجموعة مختلفة من المعاملات لكل من المناطق المناخية العالمية الرئيسية: معتدل جاف (f = 0.80)، رطب معتدل (f = 0.69)، استوائي جاف (f = 0.58)، رطب استوائي (f = 0.48)، و Tropical Montane (f = 0.64).
حساب الاختلاف النسبي في الكربون العضوي في التربة بين خط الأساس والفترة المستهدفة، المناطق التي تعرضت لخسارة في SOC بنسبة 10٪ أكثر خلال الفترة المشمولة بالتقرير ستُعتبر متدهورة المحتمل، والمناطق التي تشهد مكاسب بنسبة 10٪ أو أكثر من المحتمل أن تتحسن.
دمج المؤشرات في مؤشر الهدف 15.3.1 من أهداف التنمية المستدامة
يتم دمج المؤشرات الفرعية الثلاثة للهدف 15.3.1 من أهداف التنمية المستدامة وفقًا لقاعدة " الخروج الكامل" (1OAO)، وهذا يعني أنه في حال تم تحديد منطقة/بكسل على أنها مُعرضة للتدهور بواسطة أي من المؤشرات الفرعية، فسوف يتم اعتبار تلك المنطقة/البكسل مُعرضة للتدهور لأغراض إعداد التقارير.
Aggregating SDG 15.3.1 sub-indicators - 1OAO
| Land Productivity | Land Cover | SOC |
|---|---|---|
| Improving | Improving | Improving |
| Improving | Improving | Stable |
| Improving | Improving | Declining |
| Improving | Stable | Improving |
| Improving | Stable | Stable |
| Improving | Stable | Declining |
| Improving | Declining | Improving |
| Improving | Declining | Stable |
| Improving | Declining | Declining |
| Stable | Improving | Improving |
| Stable | Improving | Stable |
| Stable | Improving | Declining |
| Stable | Stable | Improving |
| Stable | Stable | Stable |
| Stable | Stable | Declining |
| Stable | Declining | Improving |
| Stable | Declining | Stable |
| Stable | Declining | Declining |
| Declining | Improving | Improving |
| Declining | Improving | Stable |
| Declining | Improving | Declining |
| Declining | Stable | Improving |
| Declining | Stable | Stable |
| Declining | Stable | Declining |
| Declining | Declining | Improving |
| Declining | Declining | Stable |
| Declining | Declining | Declining |
| SDG 15.3.1 |
|---|
| Improving |
| Improving |
| Declining |
| Improving |
| Improving |
| Declining |
| Declining |
| Declining |
| Declining |
| Improving |
| Improving |
| Declining |
| Improving |
| Stable |
| Declining |
| Declining |
| Declining |
| Declining |
| Declining |
| Declining |
| Declining |
| Declining |
| Declining |
| Declining |
| Declining |
| Declining |
| Declining |
حساب خريطة الحالة
طبقًا لملحق إرشادات الممارسات الجيدة لمؤشر أهداف التنمية المستدامة 15.3.1، تُشير خريطة الحالة إلى الحالة النهائية للأرض (مع الأخذ في الاعتبار خط الأساس) بنهاية كل مدة التقرير، مُصنفةً إما كمتدهورة أو مستقرة أو مُحسّنة. وهي تجمع بين طبقة مؤشر أهداف التنمية المستدامة 15.3.1 التي تم احتسابها لمدة تقييم مُحددة ومؤشر أهداف التنمية المستدامة 15.3.1 الأساسي. وعن طريق دمج هاتين الطبقتين، تُظهر خريطة الحالة التغييرات التي حدثت خلال فترة التقييم مُدمجةً مع حالة الأرض (التدهور، الاستقرار، التحسين) المُحددة في فترة خط الأساس، مما يُوفر فهمًا أكثر شمولاً لمسار حالة الأرض مع مرور الوقت.
ملاحظة
تُعادل طبقة الحالة لفترة خط الأساس مؤشر أهداف التنمية المستدامة 15.3.1 المحسوب لتقييم خط الأساس (أي أن تقييم خط الأساس == حالة 2015).
من أجل دمج تقييم فترة زمنية محددة مع مؤشر أهداف التنمية المستدامة لخط الأساس 15.3.1، يلزم تطبيق مصفوفة الحالة 3×3.
| PERIOD ASSESSMENT | ||||
|---|---|---|---|---|
| DEGRADED | STABLE* | IMPROVED* | ||
| BASELINE | DEGRADED | Degraded | Degraded | Improved |
| STABLE* | Degraded | Stable | Improved | |
| IMPROVED* | Degraded | Improved | Improved | |
* Not Degraded areas.
ملاحظة
من أجل الحصول على مزيد من المعلومات بشأن كيفية استخلاص خريطة الحالة، برجاء الرجوع إلى "ملحق إرشادات الممارسات الجيدة لمؤشر أهداف التنمية المستدامة 15.3.1 <https://www.unccd.int/sites/default/files/2025-07/GPG%20Addendum_%20Advanced%20Unedited%20Version.pdf>"، الذي يقدم قسمًا مخصصًا حول "تقييم الحالة لكل عملية تقرير" بالبدء من الصفحة 19.
مصفوفة الحالة الموسعة
بينما تُقدم خريطة الحالة الناتجة عن المقارنة أعلاه لمحة عامة عن حالة الأرض في نهاية فترة التقرير ضمن ثلاث فئات رئيسية (متدهورة، مستقرة، ومحسّنة)، فإن الديناميكيات الكامنة خلف هذه الحالة النهائية من الممكن أن تكون معقدة- توجد هناك 9 أنواع مختلفة من التغيرات (بافتراض أنها مصفوفة 3×3) في حالة الأرض. يوفر فهم هذه المسارات المختلفة تفسير أعمق للتغيرات بحالة الأرض، مما يُتيح تحديد مكاسب وخسائر رأس المال الطبيعي التي حدثت مقارنةً بحالة خط الأساس. على سبيل المثال، من الممكن أن يرتبط التدهور والتحسن بتغيرات حديثة، أو استمرار للاتجاهات الجارية في المناطق التي تدهورت أو تحسنت بالسابق، أو استقرار في المناطق التي كانت متدهورة أو متحسنة فعليًا بفترة سابقة.
من الممكن استخدام مصفوفة الحالة الموضحة أدناه بدلًا من مصفوفة 3×3 التي تم ذكرها أعلاه من أجل رصد هذه الأنواع المختلفة من التغيرات في حالة الأرض. تتيح هذه النسخة الموسعة من مصفوفة الحالة تصنيفًا أكثر تفصيلًا لتغيرات حالة الأرض، مما يعمل على توفير فهمًا أعمق لطبيعة وتوقيتات عمليات التدهور والتحسن.
| PERIOD ASSESSMENT | ||||
|---|---|---|---|---|
| DEGRADED | STABLE | IMPROVED | ||
| BASELINE | DEGRADED | 1 - Persistent Degradation | 3 - Baseline Degradation | 6 - Recent Improvement |
| STABLE | 2 - Recent Degradation | 4 - Stability | 6 - Recent Improvement | |
| IMPROVED | 2 - Recent Degradation | 5 - Baseline Improvement | 7 - Persistent Improvement | |
Expanded version of the "Status Matrix" showing land condition that results from the comparison of the baseline (rows) and the period assessment (columns): degraded (purple), stable (yellow), and improved (green).
يقوم الجدول أدناه بتفصيل كل نوع من أنواع التغيير المُمثلة في مصفوفة الحالة الموسعة. ويُبيّن الجدول التسعة مجموعات الممكنة في المصفوفة 3 × 3، والتي تقوم بعكس الانتقالات من تقييم خط الأساس إلى تقييم الفترة الحالية. ولكل مجموعة، يُقدّم شرح مختصر للتغيير، بجانب تصنيفه إما كتحسن أو تدهور حديث أو خط أساس. يقوم هذا التصنيف بالمساعدة في عملية فهم ما إذا كانت التغييرات الملحوظة تُمثل تطورات جديدة حدثت خلال فترة التقرير الحالية، أو ما إذا لم تحدث أي تغييرات في الحالة.
ملاحظة
من أجل الحصول على المزيد من المعلومات بشأن كيفية استخلاص خريطة الحالة الموسعة، برجاء الرجوع إلى "ملحق إرشادات الممارسات الجيدة لمؤشر أهداف التنمية المستدامة 15.3.1 <https://www.unccd.int/sites/default/files/2025-07/GPG%20Addendum_%20Advanced%20Unedited%20Version.pdf>"، _ والذي يقدم قسمًا مخصصًا عن "المزيد من توصيف تدهور الأراضي وتحسينها" بالبدء من الصفحة 29.
الهدف الاستراتيجي 2 لاتفاقية مكافحة التصحر (الهدف الاستراتيجي 2)
لتحسين الظروف المعيشية للسكان المتضررين
تعتبر معالجة التحديات العالمية للتصحر وتدهور الأراضي والجفاف وآثارها على النظم البشرية والبيئية المقترنة مكونًا رئيسيًا في خطة التنمية المستدامة لعام 2030. على وجه الخصوص، يهدف هدف التنمية المستدامة 15.3، بحلول عام 2030، إلى مكافحة التصحر، واستعادة الأراضي والتربة المتدهورة، بما في ذلك الأراضي المتأثرة بالتصحر والجفاف والفيضانات، والسعي لتحقيق عالم خالٍ من تدهور الأراضي. إن معالجة هذا التحدي أمر ضروري لتحسين سبل عيش الأشخاص الأكثر تضرراً من التصحر وتدهور الأراضي والجفاف وللحماية من الآثار الشديدة لتغير المناخ.
تشمل سبل عيش الناس في المناطق المتدهورة العديد من الخصائص البشرية والطبيعية للبيئات المحلية، بما في ذلك الوصول الكافي إلى الغذاء والمياه، إما مباشرة من خلال سبل العيش المعيشية، من خلال الدخل الكافي لشراء الغذاء والأمن المائي، أو مزيج من الاثنين معًا. إذا تم تحقيق الأمن الغذائي والمائي، فلا ينبغي أن تكون الهجرة من المناطق المتضررة قسرية بل طوعية بطبيعتها. تميل المجتمعات والأسر المهمشة اجتماعيًا واقتصاديًا إلى أن تكون عرضة بشكل غير متناسب لتغير المناخ والآثار المشتركة للتصحر وتدهور الأراضي والجفاف. تعد القدرة على تحديد وقياس التركيب والتوزيع والضعف النسبي لهؤلاء السكان والمجتمعات والأسر أمرًا بالغ الأهمية في تعزيز مرونة سبل العيش من أجل تعزيز التكيفات الإيجابية للتصحر وتدهور الأراضي والجفاف
How population exposure is calculated
يسمح للمستخدمين بمراقبة مؤشر الهدف الاستراتيجي 2 لاتفاقية الأمم المتحدة لمكافحة التصحر بشأن ** الاتجاهات في تعرض السكان لتدهور الأراضي مصنفة حسب الجنس (الهدف الاستراتيجي 3-2) ** عن طريق حساب نسب السكان، المصنفة حسب الجنس، المعرضين لتدهور الأراضي. يستخدم بيانات شبكية تمثل التوزيع المكاني للسكان على خريطة مؤشر SDG 15.3.1 لتحديد تعرضهم لتدهور الأراضي.
يستخدم مؤشر (الهدف الاستراتيجي 3-2) المقاييس التالية:
Percentage of the female population exposed to land degradation
Percentage of the male population exposed to land degradation
Percentage of the total (female and male) population exposed to land degradation
To calculate the SO 2-3 indicator, uses gridded population data from the
WorldPop project. WorldPop provides
separate raster layers for male and female population, each representing the estimated number
of people per grid cell for a given year. overlays these population grids with the final
SDG 15.3.1 indicator map, which classifies every pixel as degraded, stable, or
improved. For each degradation class the tool sums the number of people — separately for males
and females — whose grid cell falls within that class. Areas classified as water bodies are masked out
and excluded from the totals, in line with UNCCD reporting requirements.
The resulting totals are then expressed as percentages of the total population within the area of interest, producing the three SO 2-3 metrics: the percentage of the female population, the male population, and the combined population exposed to land degradation. In the output map, pixels in degraded areas retain their population count as a positive value, pixels in improved areas are shown as negative values (indicating population in areas where conditions have improved), and water areas are marked as no-data. This sign convention makes it straightforward to distinguish, at a glance, populations living on degraded land from those on improving land.
الهدف الاستراتيجي 3 لاتفاقية مكافحة التصحر (الهدف الاستراتيجي 3)
للتخفيف من آثار الجفاف والتكيف معها وإدارتها من أجل تعزيز قدرة السكان المعرضين للخطر والنظم البيئية على الصمود.
الجفاف وتدهور الأراضي
يشير ** تدهور الأراضي ** على النحو المحدد في اتفاقية مكافحة التصحر إلى أي انخفاض أو خسارة في القدرة الإنتاجية البيولوجية أو الاقتصادية لقاعدة موارد الأرض. وهو ناتج بشكل عام عن الأنشطة البشرية، التي تتفاقم بسبب العمليات الطبيعية، وغالبًا ما تتضخم وتتشابك بشكل وثيق مع تغير المناخ وفقدان التنوع البيولوجي. خاصة في مناطق العالم.
** الجفاف ** ظاهرة معقدة وبطيئة الظهور تحدث على نطاقات زمنية مختلفة. يتميز بانخفاض في توافر المياه، مما يؤدي إلى آثار متتالية على سبل عيش الناس والقطاعات الاقتصادية. يُعرَّف الجفاف أحيانًا بشكل مبسط على أنه فترة من الطقس الجاف طويلة بما يكفي للتسبب في اختلال التوازن الهيدرولوجي، على الرغم من عدم وجود تعريف متفق عليه عالميًا للجفاف. علاوة على ذلك، نادرًا ما يحدث الجفاف كحدث خطر وحيد ولكنه مرتبط بالأحرى بأخطار أخرى مثل موجات الحر أو حرائق الغابات أو العواصف الرملية / الترابية أو الفيضانات.
تعرّف الهيئة الدولية المعنية بتغير المناخ الجفاف بأنه "فترة من الطقس الجاف بشكل غير طبيعي لمدة كافية لإحداث خلل هيدرولوجي خطير". الجفاف مصطلح نسبي، وبالتالي فإن أي مناقشة تتعلق بنقص الهطول يجب أن تشير إلى نشاط معين مرتبط بهطول الأمطار قيد المناقشة. على سبيل المثال، يؤثر نقص هطول الأمطار خلال موسم النمو على إنتاج المحاصيل أو وظيفة النظام الإيكولوجي بشكل عام (بسبب جفاف رطوبة التربة، ويسمى أيضًا الجفاف الزراعي)، وأثناء الجريان السطحي وموسم الترشيح يؤثر بشكل أساسي على إمدادات المياه (الجفاف الهيدرولوجي). كما تتأثر تغييرات التخزين في رطوبة التربة والمياه الجوفية بالزيادات في التبخر الفعلي بالإضافة إلى انخفاض هطول الأمطار. تُعرَّف الفترة التي تشهد عجزًا غير طبيعي في هطول الأمطار بأنها جفاف أرصاد جوية. انظر أيضًا رطوبة التربة (تقرير تقييم الهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ رقم 5، 2014). يُعرِّف برنامج الأمم المتحدة للحد من مخاطر الكوارث الجفاف بأنه خطر بطيء الظهور، وغالبًا ما يشار إليه على أنه ظاهرة زاحفة. ويزيد عدم وجود تعريف دقيق ومقبول عالميًا للجفاف من الالتباس. يجب أن تكون التعريفات خاصة بالمنطقة لأن لكل نظام مناخي خصائص مناخية مميزة (الفصل 6 من تقرير التقييم العالمي للحد من مخاطر الكوارث). يؤدي عدم وجود تعريف متفق عليه إلى تعقيد جهود المراقبة، حيث إن نهج التعريف والرصد عادة ما يكون محدد السياق. حيث تظل معدلات الفقر مرتفعة على الرغم من الجهود المبذولة للحد من الفقر وعدم المساواة وتعزيز الرفاه الاجتماعي والاقتصادي لجميع الناس في جميع أنحاء العالم.
يؤثر الجفاف بشكل متزايد على أعداد أكبر من الناس وسبل العيش والنظم البيئية والاقتصادات في جميع أنحاء العالم. عندما يحدث بالتزامن مع تدهور الأراضي، فإنه يمكن أن يعرض السكان المعرضين بالفعل لمخاطر معيشية ضارة ومخاطر بيئية واجتماعية اقتصادية وصحية ويقلل من قدرة السكان والمجتمع على الصمود.
اعتمدت اتفاقية الأمم المتحدة لمكافحة التصحر إطار عمل للرصد من ثلاثة مستويات للهدف الاستراتيجي 3:
المستوى الأول الهدف الاستراتيجي 1-3 الاتجاهات في نسبة الأراضي المعرضة للجفاف على إجمالي مساحة الأرض (الخطر)، المستوى الثاني الهدف الاستراتيجي 2-3 الاتجاهات في نسبة إجمالي السكان المعرضين للجفاف (التعرض)، المستوى الثالث الهدف الاستراتيجي 3-3 الاتجاهات في درجة التعرض للجفاف (الضعف).
في إطار الهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ:
** الخطر ** هو احتمال حدوث حدث مادي طبيعي أو من صنع الإنسان أو اتجاه أو تأثير مادي قد يتسبب في خسائر في الأرواح أو إصابات أو آثار صحية أخرى، فضلاً عن الأضرار والخسائر التي تلحق بالممتلكات والبنية التحتية وسبل العيش، توفير الخدمات والنظم البيئية والموارد البيئية.
يميز ** التعرض ** وجود الناس أو سبل العيش أو الأنواع أو النظم البيئية أو الوظائف والخدمات والموارد البيئية أو البنية التحتية أو الأصول الاقتصادية أو الاجتماعية أو الثقافية في الأماكن والأماكن التي يمكن أن تتأثر سلبًا.
تُعرَّف ** القابلية للتأثر ** بأنها الميل أو الاستعداد للتأثر سلبًا بتغير المناخ والعمليات ذات الصلة.
من أجل تقييم مؤشرات الهدف الاستراتيجي 3، يستخدم معلومات من 3 مؤشرات فرعية:
مؤشر هطول الأمطار المعياري (SPI)، أو مؤشر هطول الأمطار والتبخر المعياري (SPEI)
مجموعة بيانات سكان العالم الموزعّة
مؤشر التعرض للجفاف (DVI)
يسمح|trends.earth|للمستخدم بحساب كل من هذه المؤشرات بطريقة صريحة مكانيًا وإنشاء خرائط نقطية وإنتاج جدول موجز للإبلاغ عن المناطق التي يحتمل أن تكون محسّنة ومتدهورة في منطقة التحليل. الهدف الاستراتيجي 1-3 "اتجاهات نسبة الأراضي التي تتعرض للجفاف إلى إجمالي مساحة الأرض".
وضعت اتفاقية الأمم المتحدة لمكافحة التصحر "إرشادات الممارسات الجيدة لإعداد التقارير الوطنية بشأن الهدف الاستراتيجي 3 لاتفاقية الأمم المتحدة لمكافحة التصحر <https://www.unccd.int/sites/default/files/documents/2021-09/UNCCD_GPG_Strategic-Objective-3_2021.pdf>" _ (إرشادات الممارسات الجيدة - الهدف الاستراتيجي الثالث). تقديم توصيات حول كيفية حساب مؤشرات الهدف الاستراتيجي 3.
تقدم هذه الوثيقة مقدمة موجزة عن الهدف الاستراتيجي 3 لاتفاقية الأمم المتحدة لمكافحة التصحر وتصف كيفية حساب كل مؤشر من خلال|trends.earth، باتباع إرشادات الممارسة الجيدة للهدف الاستراتيجي 3.
مؤشر الهدف الاستراتيجي الثالث المستوى الأول ( الهدف الاستراتيجي 1-3، خطر)
خطوات حساب مؤشر المستوى الأول تبعًا لإرشادات الممارسات الجيدة - الهدف الاستراتيجي الثالث لاتفاقية الأمم المتحدة لمكافحة التصحر:
احسب مؤشر هطول الأمطار القياسي باستخدام فترة تراكم تبلغ 12 شهرًا (SPI-12) وبيانات هطول الأمطار الموزعّة
حدد فئة شدة الجفاف لكل بكسل بناءً على مؤشر هطول الأمطار القياسي المحسوب مسبقًا
احسب نسبة الأرض داخل كل فئة شدة جفاف.
مؤشر هطول الأمطار القياسي (SPI)
استخدم مؤشر هطول الأمطار القياسي على نطاق واسع لوصف الجفاف أو نقص هطول الأمطار، وتم الاعتراف به من خلال إعلان لينكولن بشأن الجفاف باعتباره المؤشر المفضل دوليًا لحساب ورصد الجفاف في الأحوال الجوية. يُحسب مؤشر هطول الأمطار القياسي على أنه انحرافات معيارية بأن الهطول المرصود خلال فترة محددة سينحرف عن المتوسط طويل الأجل على مدى فترات تلك المدة التي يتم النظر فيها عادةً على مدى 30 عامًا من البيانات، للتوزيع الطبيعي والتوزيع الاحتمالي المناسب لسجل الهطول الفعلي. تتمثل المزايا الأساسية لاستخدام مؤشر هطول الأمطار القياسي في مراقبة الجفاف العالمي والتنبؤ به وتقييم المخاطر في أنه قيد الاستخدام حاليًا في العديد من البلدان على مستوى العالم ومصادق عليه من قبل المنظمة العالمية للأرصاد الجوية. المزايا الرئيسية الأخرى هي أن مؤشر هطول الأمطار القياسي يمثل كلا من عجز وفائض الهطول، ويمكن حسابه على نطاقات زمنية مختلفة (على سبيل المثال SPI-3 ،SPI-6 SPI-12، مع الرقم الذي يشير إلى عدد الأشهر التي يمر خلالها المؤشر محسوب). وبالتالي، فإنه يأخذ في الاعتبار بشكل غير مباشر آثار تراكم النقص في هطول الأمطار، وهو أمر بالغ الأهمية لرطوبة التربة والجفاف الهيدرولوجي.
افتراضيًا، يوفر|trends.earth| الوصول إلى مؤشر هطول الأمطار القياسي المحسوب من مركز مراقبة مناخ الهطول العالمي، وهو عبارة عن خطوط نقطية تمثل هطول الأمطار ومشتقة من بيانات مقياس المطر التي تتميز بدقة مكانية تبلغ حوالي 27 كيلومترًا مربعًا وتغطي الكرة الأرضية بأكملها. يتوفر للمستخدمين أيضًا خيار استخدام مؤشر مؤشر هطول الأمطار القياسي بديل محسوب من مجموعة المخاطر المناخية InfraRed هطول الأمطار مع المحطات (CHIRPS)، مع تقديرات هطول الأمطار بناءً على ملاحظات الأقمار الصناعية مجتمعة مع بيانات المحطة المقاسة عند حوالي 5 كيلومترات مربعة. بينما تتميز CHIRPS بدقة مكانية أعلى، فإنها تتمتع بتغطية "شبه عالمية" تمتد من 50 درجة جنوبا إلى 50 درجة شمالا. لذلك، لن يتمكن المستخدمون المهتمون بحساب الهدف الاستراتيجي 1-3 الخطر في مناطق خارج هذا النطاق من استخدام مجموعة بيانات CHRIPS.
الخطوة 1. حساب مؤشر هطول الأمطار القياسي
يحدد مؤشر هطول الأمطار القياسي كمية الهطول المرصود باعتباره خروجًا معياريًا من دالة توزيع احتمالية مختارة تقوم بنمذجة البيانات الأولية. يمكن ملاءمة البيانات الأولية لتوزيع جاما أو توزيع بيرسون من النوع الثالث، ثم تحويلها إلى توزيع عادي. ثم تُستخدم بيانات الهواطل المحولة لحساب قيمة مؤشر هطول الأمطار القياسي عديمة الأبعاد، والتي تُعرَّف على أنها الانحراف المعياري للهطول.
تم وصف المعادلات التفصيلية لحساب هذا الفهرس في الخطوات التالية باستخدام توزيع جاما:
- الغرض من تحويل قيمة الهطول إلى مؤشر هطول الأمطار القياسي هو:
تحويل متوسط قيمة الهطول إلى 0؛
يتم تعديل الانحراف المعياري لهطول الأمطار إلى 1.0؛ و
يجب تعديل انحراف البيانات الموجودة إلى الصفر.
عندما يتم تحقيق هذه الأهداف، يمكن تفسير مؤشر هطول الأمطار المعياري على أنه متوسط 0 وانحراف معياري قدره 1.0.
يمكن حساب متوسط هطول الأمطار على النحو التالي:
حيث N هو عدد ملاحظات هطول الأمطار.
يتم حساب الانحراف المعياري لهطول الأمطار على النحو التالي:
يتم حساب انحراف الهطول المعطى على النحو التالي:
يتم تحويل الهطول إلى قيم لوغاريتمية طبيعية وإحصائيات U،يتم حساب معاملات الشكل والمقياس لتوزيع جاما:
ثم تُستخدم المعاملات الناتجة لإيجاد الاحتمال التراكمي لحدوث هطول مرصود. يتم إعطاء الاحتمال التراكمي من خلال:
نظرًا لأن دالة جاما غير محددة لـ x = 0 وقد يحتوي توزيع هطول الأمطار على أصفار، يصبح الاحتمال التراكمي:
حيث يكون الاحتمال من q صفرًا.
ثم يتم تحويل الاحتمال التراكمي H (x) إلى المتغير العشوائي العادي القياسي Z بمتوسط صفر وتباين واحد:
حيث أن:
الخطوة 2. تحديد فئات كثافة الجفاف
يتم تفسير قيم مؤشر هطول الأمطار عديمة الأبعاد على أنها عدد الانحرافات المعيارية التي ينحرف بها الشذوذ الملحوظ عن المتوسط طويل الأجل ويتم تصنيفها عادةً بشكل قاطع بناءً على الحالة (أي، رطب للغاية، جاف للغاية، طبيعي) كما هو موضح في الجدول أدناه. يحدث الجفاف عندما يكون مؤشر هطول الأمطار سالبًا على التوالي، وتصل قيمته إلى شدة -1 أو أقل وينتهي عندما يصبح المؤشر مؤشر هطول الأمطار موجبًا.
الوصف |
فئة هطول الأمطار |
|---|---|
2.0 أو أكثر |
رطب لأبعد حد |
1.5 إلى 1.99 |
شديد الرطوبة |
1.0 إلى 1.49 |
معتدل الرطوبة |
-0.99 إلى 0.99 |
قريب من المعدل الطبيعي |
-1.0 إلى -1.49 |
جاف نسبيًا |
-1.5 إلى -1.99 |
جاف بشدة |
-2.0 أو أقل |
جاف للغاية |
يتم تحديد فئات شدة الجفاف من خلال تقييم قيم SPI-12 لشهر ديسمبر للسنة الأولى من السلسلة الزمنية. تمثل قيم SPI-12 لشهر ديسمبر عجز هطول الأمطار (أو التجاوزات) على مدار السنة الميلادية (يناير - ديسمبر). يتم تجاهل قيم المؤشر المعياري للهطول (SPI) الإيجابية، لأنها تشير إلى عدم حدوث جفاف في الفترة المحددة.
لمزيد من التفاصيل حول المؤشر القياسي للهطول، راجع إرشادات الممارسات الجيدة لإعداد التقارير الوطنية بشأن الهدف الاستراتيجي 3 لاتفاقية الأمم المتحدة لمكافحة التصحر <https://www.unccd.int/sites/default/files/documents/2021-09/UNCCD_GPG_Strategic-Objective-3_2021.pdf> "_. نوصي أيضًا بقراءة التقرير الفني لـ Tools4LDN حول رصد التقدم نحو الهدف الاستراتيجي 3 لاتفاقية الأمم المتحدة لمكافحة التصحر `` مراجعة مجموعات البيانات والمؤشرات الجغرافية المكانية المتاحة للجمهور لدعم مراقبة الجفاف <https://static1.squarespace.com/static/5dffad039a288739c6ae0b85/t/6033f28abca1996aedc492d5/1614017200233/ci-4-Tools4LDN2-FNL+web.pdf> `_.
الخطوة 3. حساب نسبة الأرض داخل كل فئة من فئات شدة الجفاف.
تأخذ معادلة تقدير النسبة المئوية للأرض ضمن فئات شدة الجفاف مساحة الأرض تحت كل فئة من فئات شدة الجفاف المحددة في الخطوة السابقة على إجمالي مساحة الأرض، على النحو التالي:
حيث أن:
"Pij" هي نسبة الأراضي الواقعة تحت فئة شدة الجفاف i في العام j
'المنطقة j' هي مساحة الأرض التي تندرج تحت فئة كثافة الجفاف i في السنة المشمولة بالتقرير j
"المساحة الإجمالية" هي إجمالي مساحة الأرض.
مؤشر SO3 من المستوى الثاني (التعرض SO 3-2)
تمّ إنشاء مؤشر التعرض للجفاف التابع لاتفاقية الأمم المتحدة لمكافحة التصحر SO3 من المستوى الثالث وفقاً لمؤشر الخطر SO3 من المستوى الأول عن طريق تراكب بيانات السكان الشبكية. يُعد استخدام تراكب السكان كمؤشر بديل لحساب التعرض للجفاف طريقة مباشرة. يُمكن أن تساعد معرفة عدد الأشخاص المتأثرين بالجفاف بشكل مباشر في تخصيص المساعدة للمناطق الأكثر احتياجًا، بناءً على النسبة المئوية للسكان المعرضين وقوة هذا التعرض (شدة الجفاف). كما يمكن أن تعمل هذه الطريقة كمؤشر بديل للجفاف الاجتماعي والاقتصادي. يُحسب التصنيف الجنساني لمؤشر السكان SO3 من المستوى الثاني على أساس النسبة المئوية للذكور والنسبة المئوية للإناث في كل خلية شبكية. تشمل النواتج معلومات التعرض حسب الجنس (النسبة المئوية للذكور والإناث) المعرضين لكل فئة من فئات شدة الجفاف من المستوى الأول. ينتج عن ذلك شبكتان متشابهتان يمكن تجميعهما للحدود الإدارية عند الرغبة، حيث يمكن تحديد العلاقات المكانية العالمية والمحلية بين الجنس وحدوث الجفاف و/أو شدته بشكل أفضل.
إن مجموعة WorldPop هي مجموعة بيانات جغرافية مكانية عالمية شبكية عالية الدقة بشأن التوزيعات السكانية والتركيبة السكانية والديناميكيات. إن طبقات WorldPop المصنفة مكانيًا مصفوفة بدقة إخراج تبلغ 3 ثوانٍ قوسية و 30 ثانية قوسية (نحو 100 متر وكيلومتر واحد على التوالي عند خط الاستواء) وتتضمن مدخلات مثل جداول التعداد السكاني والحدود الجغرافية الوطنية، والطرق، والغطاء الأرضي، والمنشآت المبنية، والمناطق الحضرية، والأضواء الليلية، والبنية التحتية، والبيانات البيئية، والمناطق المحمية، والمسطحات المائية. تكمن نقاط قوة WorldPop في أن طريقة تقدير السكان لرسم الخرائط الديزيمترية متعددة المتغيرات، أي مصممة بدقة عالية، وبالتالي فهي مصممة لمطابقة ظروف البيانات والطبيعة الجغرافية لكل بلد ومنطقة على حدة. والمعلومات الجنسانية متاحة أيضًا. تتمثل نقطة ضعف WorldPop في أن استخدام نماذج الاستيفاء المعقدة مع بيانات التعداد المتفرقة قد يؤدي إلى تقديرات سكانية غير مؤكدة وغير دقيقة في بعض المناطق الوطنية الفرعية والريفية. على الرغم من القيود المذكورة أعلاه، تظل WorldPop أكثر مجموعات البيانات السكانية الشبكية مثالية لأنها تلبي جميع معايير الإدراج لدينا، بما في ذلك الدقة المكانية والتغطية العالمية وتكرار تحديثات البيانات وإدراج مكون مصنف حسب الجنس.
تُحسب النسب المئوية للسكان المعرضين للجفاف من خلال عدد الأشخاص في كل فئة من فئات شدة الجفاف على إجمالي عدد السكان.
مؤشر SO3 من المستوى الثالث (قابلية التأثر SO 3-3)
يعتمد تقييم قابلية التأثر بالجفاف على مؤشر التعرض للجفاف (DVI)، وهو مؤشر مركب يتضمن ثلاثة مكونات تعكس تعرض السكان للجفاف: 1) اجتماعي، 2) اقتصادي، 3) البنية التحتية. لا تحتوي DVI حاليًا على مكونات تتعلق بالضعف البيئي أو النظام البيئي. | اتجاهات.الأرض | يوفر الوصول إلى مجموعة بيانات DVI الافتراضية العالمية التي ينتجها مركز الأبحاث المشتركة (JRC). طور مركز البحوث المشتركة (JRC) إطار عمل يدمج 15 مكونًا اقتصاديًا واجتماعيًا وبنية تحتية تتعلق بقابلية التعرض للجفاف المستمدة من مصادر البيانات العالمية. يوصي هذا الإطار بأن مؤشرات التعرض للجفاف يجب أن تشمل العوامل الاجتماعية والبنية التحتية والاقتصادية المتعامدة والتي تكون عامة وصالحة لأي منطقة.
يتبع إطار عمل مركز البحوث المشتركة لرصد مخاطر الجفاف كما هو موضح في Carrão et al., 2016 <https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0959378016300565> _ نهجًا لSO3 لتقييم قابلية التأثر بالجفاف الذي اقترحه في البداية مكتب الأمم المتحدة للحد من مخاطر الكوارث (UNDRR - المعروفة سابقاً بالاستراتيجية الدولية للحد من الكوارث للأمم المتحدة أو UNISDR) التي تعكس حالة العوامل الاجتماعية والاقتصادية والبنية التحتية الفردية والجماعية للمنطقة [61]. كما نفذت هذه المنهجية عمليًا داخل مرصد الجفاف العالمي التابع لمركز البحوث المشتركة (GDO) لتوثيق ورسم خرائط للمخاطر العالمية لتأثير الجفاف على الزراعة. يذكر المؤلفون أن العوامل التي تم تضمينها لا تمثل وصفًا كاملاً لقابلية التأثر فيما يتعلق بعنصر مكشوف محدد ولكن يمكن اعتبارها أساسًا لبناء خطة إقليمية لتقليل قابلية للتأثر وتسهيل التكيّف.
المنهجية المستخدمة في Carrão et al., 2016 تتبع المفهوم الذي ينص على أن الأفراد والسكان يحتاجون إلى مجموعة من العوامل شبه المستقلة التي تتميز بمجموعة من المؤشرات البديلة لتحقيق مرونة إيجابية في مواجهة الآثار. تستخدم المنهجية نموذجًا مركبًا من خطوتين مشتقًا من تجميع 15 مؤشرًا بديلاً (موضحة في الجدول أدناه) والتي تمثل قابلية التأثر الاجتماعي والاقتصادي وتأثر البنية التحتية في كل موقع جغرافي (منهجية مماثلة مثل DVI، وستُناقش لاحقًا) و مستمدة من البيانات الشبكية على المستوى الوطني ومن البيانات الشبكية عالية الدقة المكانية.
المؤشر |
المصدر |
الرابط |
|---|---|---|
استهلاك الطاقة للفرد (مليون وحدة حرارية بريطانية للفرد) |
إدارة معلومات الطاقة الأمريكية (U.S. EIA) |
|
الزراعة (كنسبة مئوية من الناتج المحلي الإجمالي) |
البنك الدولي |
|
الناتج المحلي الإجمالي للفرد (بالدولار الأمريكي الحالي) |
البنك الدولي |
|
نسبة عدد الفقراء عند 1.25 دولار أمريكي في اليوم (تعادل القوة الشرائية) (كنسبة مئوية من إجمالي السكان) |
البنك الدولي |
|
سكان الريف (كنسبة مئوية من إجمالي السكان) |
البنك الدولي |
|
معدل الإلمام بالقراءة والكتابة (كنسبة مئوية من الأشخاص الذين تبلغ أعمارهم 15 سنة فأكثر) |
البنك الدولي |
|
موارد المياه المحسّنة (كنسبة مئوية من سكان الريف الذين لديهم إمكانية الوصول إليها) |
البنك الدولي |
|
متوسط العمر المتوقع عند الولادة (بالسنوات) |
البنك الدولي |
|
السكان الذين تتراوح أعمارهم بين 15 و64 سنة (كنسبة مئوية من إجمالي السكان) |
البنك الدولي |
|
عدد اللاجئين حسب بلد أو إقليم اللجوء (كنسبة مئوية من إجمالي السكان) |
البنك الدولي |
|
فعالية الحكومة |
مؤشرات الحوكمة العالمية (WGI) |
https://www.worldbank.org/en/publication/worldwide-governance-indicators/interactive-data-access |
الوقاية من الكوارث والاستعداد لها (دولار أمريكي/سنة/للفرد) |
منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية (OECD) |
|
الأراضي الزراعية والمروية (كنسبة مئوية من الأراضي الزراعية الكلية) |
منظمة الأغذية والزراعة (الفاو) |
|
نسبة المياه المتجددة المحفوظة |
قناة مائية |
|
كثافة الطرق (كم من الطرق لكل 100 كم مربع من مساحة الأرض) |
gROADSv1 |
https://data.nasa.gov/dataset/global-roads-open-access-data-set-version-1-groadsv1 |
تتضمن هذه العملية أولاً الجمع بين المؤشرات الواردة في الجدول لكل عامل باستخدام نموذج تحليل مغلف البيانات (DEA)، وهي تقنية برمجة خطية حتمية وغير بارامترية يمكن استخدامها لتحديد كمية التعرض النسبي لمنطقة ما للجفاف من مجموعة من المؤشرات متعددة الأبعاد. ثانيًا، التجميع الحسابي للعوامل الفردية الناتجة عن نموذج تحليل مغلف البيانات في نموذج مركب لقابلية التأثر بالجفاف، مثل:
حيث Soc i وEcon i وInfr i هي عوامل قابلية التأثر الاجتماعية والاقتصادية وقابلية تأثر البنية التحتية للمنطقة i.