Relatório da UNCCD - OBS 15.3.1

Como parte da «Agenda 2030 para o Desenvolvimento Sustentável», o Objetivo de Desenvolvimento Sustentável (ODS) 15 é:

«Proteger, restaurar e promover o uso sustentável de ecossistemas terrestres, manejar florestas de forma sustentável, combater a desertificação e deter e reverter a degradação da terra e deter a perda de biodiversidade»

Cada ODS tem metas específicas que abordam diferentes componentes, neste caso, da vida terrestre. A meta 15.3 visa:

«Até 2030, combater a desertificação, restaurar terras e solos degradados, incluindo terras pela desertificação, secas e inundações, e esforçar-se por alcançar um mundo neutro em termos de degradação da terra»

Os indicadores serão utilizados para avaliar o progresso de cada meta dos ODS. No caso do ODS 15.3, o progresso em direção a um mundo neutro de degradação da terra será avaliado usando o indicador 15.3.1:

«proporção de terra degradada sobre de área total de terra»

Como entidade de custódia do ODS 15.3, a Convenção das Nações Unidas para o Combate à Desertificação (UNCCD) desenvolveu uma Diretriz de Boas Práticas (GPG). com recomendações de como calcular o indicador ODS 15.3.1.

Este documento fornece uma breve introdução ao Indicador 15.3.1 do ODS e descreve como cada indicador é calculado por .

Para avaliar a área degradada, o Indicador 15.3.1 do ODS usa informações de três subindicadores:

1. Produtividade da vegetação

2. Cobertura da terra

3. Carbono orgânico do solo

O permite ao utilizador calcular cada um destes sub-indicadores de uma forma espacialmente explícita ao gerar mapas raster que são depois integrados num mapa indicador final de ODS 15.3.1 e produz um resultado em tabela que reporta as zonas potencialmente melhoradas e degradadas da área de análise.

Sub-indicadores

Produtividade

A produtividade da terra é a capacidade produtiva biológica da terra, a fonte de todos os alimentos, fibras e combustíveis que sustentam os seres humanos (United Nations Statistical Commission 2016). A produtividade primária líquida (PPL) é a quantidade líquida de carbono assimilado após a fotossíntese e respiração autotrófica durante um determinado período de tempo (Clark et al. 2001) e é tipicamente representada em unidades como kg/ha/ano. A PPL é uma variável demorada e dispendiosa de estimar, por isso, nos baseamos em informações de sensoriamento remoto para derivar indicadores de PPL.

Um dos substitutos mais comumente usados ​​de PPL é o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), calculado usando informações das porções do vermelho e infravermelho próximo do espectro eletromagnético. Em utilizamos produtos bi-semanais dos sensores MODIS e do AVHRR para calcular integrais anuais do NDVI (calculados como o NDVI médio anual para simplificar a interpretação dos resultados). Essas integrais anuais do NDVI são então usadas para calcular cada um dos indicadores de produtividade explicados abaixo.

Os dados da Dinâmica de Produtividade da Terra (LPD) são fornecidos pelo Joint Research Council (JRC) como dados padrão para calcular o Indicador ODS 15.3.1 final.

Cobertura da terra

Para avaliar as mudanças na cobertura da terra, os usuários precisam de mapas de cobertura da terra cobrindo a área de estudo para os anos de linha de base e de destino. Esses mapas precisam ser de precisão aceitável e criados de tal forma que permita comparações válidas. usa os mapas de cobertura da terra da ESA CCI como o conjunto de dados padrão, mas os mapas locais também podem ser usados. O indicador é calculado da seguinte forma:

1. Reclassificar ambos os mapas de cobertura da terra para as 7 classes de cobertura da terra necessárias para reportar à UNCCD (floresta, pastagem, terra de cultivo, zona húmida, área artificial, solo exposto e água).

2. Realize uma análise de transição da cobertura da terra para identificar quais pixels permaneceram na mesma classe de cobertura territorial e quais mudaram.

3. Com base no seu conhecimento local das condições na área de estudo e da degradação da terra processada que ocorre lá, use a tabela abaixo para identificar quais transições correspondem à degradação (sinal), melhoria (sinal +) ou nenhuma mudança em termos de condição da terra (zero).

1. combinará as informações dos mapas de cobertura da terra e a tabela de tipologias de degradação por transição de cobertura da terra para calcular o subindicador de cobertura da terra.

Carbono orgânico do solo

O terceiro subindicador para monitorar a degradação da terra como parte do processo de ODS quantifica as mudanças no carbono orgânico do solo (SOC) durante o período coberto pelo relatório. Mudanças no SOC são particularmente difíceis de avaliar por várias razões, sendo algumas delas a alta variabilidade espacial das propriedades do solo, a intensidade de tempo e custo da realização de levantamentos representativos do solo e a falta de dados de séries temporais sobre SOC para a maioria das regiões do mundo. Para resolver algumas das limitações, um método combinado de cobertura da terra/SOC é usado em para estimar mudanças no SOC e identificar áreas potencialmente degradadas. O indicador é calculado da seguinte forma:

1. Determine os valores de referência do SOC. usa SoilGrids 250m representando estoques de carbono para os primeiros 30cm do perfil do solo como valores de referência para cálculo (NOTA: SoilGrids usa informações de várias fontes de dados e varia de muitos anos para produzir este produto, portanto, atribuir uma data para cálculos pode causar imprecisões nos cálculos de mudança de estoque).

2. Reclassificar os mapas de cobertura da terra para as 7 classes de cobertura da terra necessárias para reportar à UNCCD (floresta, pastagem, terra cultivável, zona húmida, área artificial, terra nua e água). Idealmente, mapas de cobertura de terra anuais são preferidos, mas pelo menos mapas de cobertura de terra para os anos inicial e final são necessários.

3. Para estimar as mudanças nos estoques de C para o período de relatório, os coeficientes de conversão C para mudanças no uso, gestão e entradas de terra são recomendados pelo IPCC e pelo UNCCD. No entanto, informações espacialmente explícitas sobre gerenciamento e entradas C não estão disponíveis para a maioria das regiões. Como tal, apenas o coeficiente de conversão do uso da terra pode ser aplicado para estimar as mudanças nos estoques de carbono (usando a cobertura da terra como uma proxy para o uso da terra). Os coeficientes utilizados foram o resultado de uma revisão da literatura realizada pela UNCCD e são apresentados na tabela abaixo. Esses coeficientes representam os estoques proporcionais em C após 20 anos de mudança da cobertura da terra.

As mudanças no SOC são melhor estudadas para as transições de cobertura da terra envolvendo agricultura e, por essa razão, há um conjunto diferente de coeficientes para cada uma das principais regiões climáticas globais: seca temperada (f = 0,80), úmida temperada (f = 0,69), Seco (f = 0,58), Tropical úmido (f = 0,48) e Tropical Montanhoso (f = 0,64).

4. Calcule a diferença relativa em SOC entre a linha de base e o período alvo, áreas que tiveram uma perda em SOC de 10% ou mais durante o período do relatório serão consideradas potencialmente degradadas e áreas que experimentarem um ganho de 10% ou mais como potencialmente melhoradas.

Combinando indicadores

A integração dos três subindicadores dos ODS 15.3.1 é feita seguindo a regra «um fora, todos fora», o que significa que se uma área foi identificada como potencialmente degradada por qualquer um dos subindicadores, então essa área será considerada potencialmente degradada para fins de relatório.

Objetivo Estratégico 2 do UNCCD (OE 2)

Para melhorar as condições de vida das populações afetadas

Enfrentar os desafios globais da desertificação, degradação da terra e seca (DDTS) e os seus impactos em sistemas humano-ambientais acoplados é um componente-chave da Agenda para o Desenvolvimento Sustentável de 2030. Em particular, o Objetivo de Desenvolvimento Sustentável (ODS) 15.3 pretende, até 2030, combater a desertificação, restaurar terra e solo degradado, incluindo terra afetada pela desertificação, seca e inundações, e tentar alcançar um mundo neutro em termos de degradação da terra. Enfrentar este desafio é essencial para melhorar a subsistência dos mais afetados por DDTS e para salvaguardar contra os efeitos mais extremos das alterações climáticas.

A subsistência das pessoas em zonas degradadas inclui várias características humanas e naturais dos ambientes locais, incluindo acesso adequado a comida e água, tanto diretamente por subsistência, por rendimento suficiente para ter segurança alimentar ou por uma combinação de ambos. Se a segurança alimentar for alcançada, a emigração das zonas afetadas já não será forçada, mas sim voluntária por natureza. As populações, comunidades e agregados social e economicamente marginalizados tendem a ser desproporcionalmente vulneráveis a alterações climáticas e aos efeitos combinados do DDTS. A capacidade de identificar e quantificar a constituição, distribuição e vulnerabilidade relativa dessas populações, comunidades e agregados é crítica no reforço da resiliência da subsistência para poder melhorar as adaptações positivas ao DDTS.

O permite aos utilizadores monitorizarem o indicador de Objetivo Estratégico 2 da UNCCD em Tendências na Exposição da População a Degradação da Terra Desagregado por Sexo (OE 2-3) ao calcular as proporções de população, desagregada por sexo, exposta à degradação da terra. O usa dados matriciais representando a distribuição espacial da população pelo mapa do Indicador ODS 15.3.1 para estabelecer a sua exposição à degradação da terra.

O indicador (OE 2-3) usa as seguintes métricas:

-Percentagem da população feminina exposta à degradação da terra -Percentagem da população masculina exposta à degradação da terra -Percentagem da população total (masculina e feminina) exposta à degradação da terra

O|trends.earth| proporciona acesso ao conjunto de dados WorldPop, que é usado por padrão pela UNCCD para calcular o indicador EO 2-3.

Objetivo Estratégico 3 da UNCCD (OE 3)

Para mitigar, adaptar e gerir os efeitos da seca para poder melhorar a resiliência das populações vulneráveis e ecossistemas.

Seca e degradação da terra

Degradação da terra conforme definido pela UNCCD refere-se a qualquer redução ou perda da capacidade de produtividade biológica ou económica da base do recurso terrestre. É geralmente causada por atividades humanas, exacerbada por processos naturais e frequentemente agravada pelas alterações climáticas e perda de biodiversidade. A degradação da terra reduz a produtividade agrícola e aumenta a vulnerabilidade das áreas que já estão em risco de impactos devido à variabilidade e alterações climáticas, especialmente em regiões do mundo.

A seca é um fenómeno complexo e de aparecimento lento que ocorre ao longo de diferentes escalas temporais. É caracterizado por uma redução da disponibilidade da água, levando a efeitos cascata na subsistência das pessoas e nos setores económicos. A seca é às vezes definida de forma simplista como um período seco suficientemente longo para causar um desequilíbrio hidrológico, apesar de não existir uma definição globalmente aceite para seca. Adicionalmente, a seca raramente ocorre como evento de risco único, mas sim ligada a outros perigos como ondas de calor, incêndios, tempestades de areia ou inundações.

O Painel Internacional para as Alterações Climáticas (IPCC) define seca como «um período de tempo anormalmente seco e suficientemente prolongado para causar um desequilíbrio hidrológico grave». Seca é um termo relativo, portanto qualquer discussão em termos de défice de precipitação deve referir uma atividade específica relativa à precipitação que esteja sob discussão. Por exemplo, a falta de precipitação durante a estação de cultivo afeta a produção de colheitas ou o funcionamento dos ecossistemas em geral (devido à secagem da humidade no solo, também denominada seca agrícola), e durante a época de escoamento e percolação afeta principalmente os recursos hídricos (seca hídrica). As alterações de armazenamento de humidade e água subterrânea no solo também são afetadas por aumentos na evapotranspiração efetiva para além das reduções de precipitação. Consulte também Humidade do solo (Relatório de Avaliação 5 do IPCC, 2014). O Gabinete das Nações Unidas para a Redução de Risco de Desastres (UNDRR) define seca como um perigo de aparecimento lento, frequentemente denominado como um fenómeno gradual. A ausência de uma definição exata e universalmente aceite de seca contribui para a confusão. As definições têm de ser específicas por região porque as alterações climáticas têm características climáticas distintas (Capítulo 6 do GAR UNDRR). A falta de uma definição consensual complica os esforços de monitorização, visto que a definição e a abordagem de monitorização são tipicamente contextuais. Onde as taxas de pobreza permanecem altas apesar de o esforço para reduzir a pobreza, desigualdade e melhorar o bem-estar socioeconómico de todas as pessoas a nível mundial.

A seca afeta um número crescente de pessoas, subsistências, ecossistemas e economias a nível mundial. Quando ocorre em simultâneo com degradação da terra, pode expor populações já vulneráveis a riscos nocivos de subsistência, ambientais, socioeconómicos e de saúde e diminuir a resiliência da população e da comunidade.

A UNCDD adotou um quadro de monitorização com 3 níveis para o OE 3:

Nível I OE 3-1 Tendências na proporção de terra sob seca ao longo da área total de terra(Perigo), Nível II OE 3-2 Tendências na proporção da população total exposta a seca(Exposição), Nível III OE 3-3 Tendências no grau de vulnerabilidade a seca (Vulnerabilidade).

Ao abrigo do quadro do IPCC:

Perigo é a potencial ocorrência de um evento ou tendência física induzida por humanos ou um impacto físico que pode causar perda de vida, lesão ou outros impactos de saúde, assim como danos e perda de propriedade, infraestrutura, subsistências, fornecimento de serviços, ecossistemas e recursos ambientais.

Exposição caracteriza a presença de pessoais, subsistências, espécies ou ecossistemas, funções, serviços e recursos ambientais, infraestrutura, ou ativos económicos, sociais ou culturais em locais e ambientes que podem ser adversamente afetados.

Vulnerabilidade é definida como a propensão ou predisposição para ser adversamente afetado por alterações climáticas e processos relacionados.

Para poder avaliar os indicadores do OE 3, o usa informações de 3 sub-indicadores:

• Índice de Precipitação Normalizado (SPI)

• Conjunto de dados de população global matricial

• Índice de Vulnerabilidade a Seca (DVI)

O permite que o utilizador calcule cada um destes indicadores de uma forma espacialmente explícita gerando mapas de raster e produzindo uma tabela de resumo a apresentar áreas potencialmente renovadas e degradadas para a área de análise. EO 3-1 «Tendências na proporção de terra sob seca sobre a área total de terra».

A Convenção das Nações Unidas para o Combate à Desertificação (UNCCD) desenvolveu uma Diretriz de boas práticas para relatórios nacionais no Objetivo Estratégico 3 da UNCCD <https://www.unccd.int/sites/default/files/documents/2021-09/UNCCD_GPG_Strategic-Objective-3_2021.pdf>`_ (GPG-EO3). com recomendações de como calcular os indicadores do EO3.

Este documento contém uma breve introdução ao Objetivo Estratégico 3 da UNCCD e descreve como cada indicar é calculado pelo , respeitando a Diretriz de Boas Práticas do Objetivo Estratégico 3.

Indicador de Nível I do EO3 (EO 3-1 Perigo)

Passos para calcular o indicador de Nível I segundo o GPG-OE3 da UNCCD:

1. Calcule o SPI usando um período de acumulação de 12 meses (SPI-12) e dados matriciais de precipitação

2. Identifique a classe de intensidade de seca de cada pixel com base no SPI calculado anteriormente

3. Calcule a proporção de terra dentro de cada classe de intensidade de seca.

Índice de Precipitação Normalizado (SPI)

O Índice de Precipitação Normalizado (SPI) tem sido largamente usado para caracterizar a seca meteorológica ou o défice de precipitação e foi reconhecido pela Declaração Lincoln sobre Seca como o índice preferido internacionalmente para calcular e monitorizar secas meteorológicas. O SPI é calculado como desvios padrão que a precipitação observada ao longo de um período específico tem da média a longo prazo em períodos sobre períodos dessa duração ao longo de tipicamente 30 anos de dados, para uma distribuição normal e distribuição de probabilidade ajustada para o registo de precipitação efetivo. As principais vantagens de usar o SPI para a monitorização e previsão global de secas e avaliação de risco é que é usado globalmente por muitos países e é apoiado pela Organização Meteorológica Internacional. Outras vantagens-chave são que o SPI representa tanto défices como excessos de precipitação, e pode ser calculado em escalas de tempo diferentes (ex: SPI-3, SPI-6, SPI-12, com o número a indicar o número de meses ao longo do qual o índice é calculado). Como tal, considera indiretamente os efeitos da acumulação de défices de precipitação, que são críticos para a humidade do solo e secas hídricas.

Por predefinição, o oferece acesso ao SPI calculado a partir do Produto de Monitorização do Centro Global de Climatologia (GPCC), um raster que representa precipitação e derivado de dados de medição de chuva com uma resolução espacial de ~27 km² e que cobre o globo inteiro. Os utilizadores também têm a opção de usar um SPI alternativo calculado a partir do Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations (CHIRPS), com estimativas de precipitação baseadas em observações de satélites combinadas com dados de estações medidos em ~5 km². Apesar de o CHIRPS possuir uma resolução espacial resolução, tem uma cobertura quase global que abrange 50°S a 50°N. Como tal, os utilizadores interessados em calcular o OE3-1 Perigo para áreas fora desta gama não poderão utilizar o conjunto de dados CHIRPS.

Passo 1. Calcular o SPI

O SPI quantifica a precipitação observada como desvio normalizado de uma função de distribuição de probabilidade selecionada que modela os dados brutos. Os dados brutos podem ser ajustados para uma distribuição gama ou Pearson Tipo III e depois transformados numa distribuição normal. Os dados de precipitação transformados são então usados para calcular o valor SPI sem dimensões, definidos como a anomalia normalizada da precipitação.

As equações detalhadas para calcular este índice são descritas nos passos seguintes usando a distribuição gama:

1. A transformação do valor de precipitação no SPI tem o propósito de:

   1. Transformar a média do valor de precipitação ajustada para 0;

   2. Desvio padrão da precipitação é ajustado para 1,0; e

   3. O enviesamento dos dados existentes tem de ser reajustado para zero.

Quando estes objetivos tiverem sido alcançados, o índice de precipitação normalizado pode ser interpretado como média 0 e desvio padrão de 1,0.

2. A média da precipitação pode ser calculada como:

em que N é o número de observações de precipitação.

3. O desvio padrão da precipitação é calculado como:

4. O enviesamento da precipitação dada é calculado como:

5. A precipitação é convertida para valores lognormal e os parâmetros de estatística U, forma e escala da distribuição gama são calculados:

6. Os parâmetros resultantes são então usados para encontrar a probabilidade cumulativa de um evento de precipitação observado. A probabilidade cumulativa é dada por:

7. Uma vez que a função gama é indefinida para x = 0 e uma distribuição de precipitação pode conter zeros, a probabilidade cumulativa torna-se:

em que a probabilidade de q é zero.

8. A probabilidade H(x) é depois transformada na variável aleatória normalizada Z com média de zero e variância de um:

onde:

Passo 2. Identificar classes de intensidade de seca

Os valores SPI sem dimensão são interpretados como o número de desvios padrão nos quais a anomalia observada se desvia da média a longo prazo e são tipicamente identificados categoricamente com base em condição (ex: extremamente molhado, extremamente seco, normal) conforme mostrado na tabela abaixo. Uma seca ocorre quando o SPI é consecutivamente negativo e o seu valor alcança uma intensidade de -1 ou menos e termina quando o SPI se torna positivo.

As classes de intensidade de seca são identificadas ao avaliar os valores SPI-12 de dezembro para o ano da série cronológica. Os valores SPI-12 de dezembro representam os défices (ou excessos) de precipitação ao longo do ano de calendário gregoriano (janeiro-dezembro). Os valores positivos do SPI são descartados, dado que indicam que não houve seca no período dado.

Para mais informações sobre o SPI, consulte as Diretriz de boas práticas para relatórios nacionais no Objetivo Estratégico 3 da UNCCD. Também recomendamos que leia o Relatório Técnico da Tools4LDN sobre Monitorizar o Progresso para o Objetivo Estratégico 3 da UNCCD Uma análise de Dados Geoespaciais e Indicadores Disponíveis Publicamente em Suporte da Monitorização de Secas.

Passo 3. Calcular a proporção de terra dentro de cada classe de intensidade de seca.

A equação para estimar a percentagem de terra dentro das classes de intensidade de seca tem em conta a área de terreno sob cada classe de intensidade de seca identificada no passo anterior sobre o total de área de terreno, como se segue:

Onde:

Pij é a proporção de terreno sob a classe de intensidade de seca i no ano j

areaij é a área terrestre sob a classe de intensidade de seca i no ano de relatório j

Área total é a área terrestre total.

Indicador Nível II do OE3 (OE 3-2 Exposição)

O indicador de seca Exposição de Nível III do OE3 da UNCCD é criado a partir do indicador Perigo de Nível I do OE 3 ao sobrepor dados de população matriciais. Usar a população sobreposta como substituição para o cálculo da exposição a seca é um método simples. Saber quantas pessoas são diretamente afetadas pela seca pode ajudar a alocar ajuda para as zonas mais necessitadas, com base na percentagem de população exposta e na força da exposição (severidade da seca). Este método pode também servir como substituto para a seca socioeconómica. O cálculo de desagregação de sexo para o indicador de população de Nível II do OE3 é calculado com base na percentagem de homens e mulheres em cada célula da grelha. Os resultados incluem dados de exposição por sexo (percentagem de homens e percentagem de mulheres) expostos a cada classe de intensidade de seca de Nível I. Isto produz duas matrizes comparáveis que podem ser agregadas em fronteiras administrativas se desejado, onde as relações espaciais globais e locais entre sexo e ocorrência e/ou severidade de seca podem ser melhor quantificadas e visualizadas.

A coleção WorldPop é um conjunto global matricial de dados geoespaciais de alta resolução em distribuições de população, demografia e dinâmica. As camadas desagregadas espacialmente da WorldPop são dispostos em matriz com uma resolução e resultados de 3 arc/s e 30 arc/s (aproximadamente 100 m e 1 km respetivamente no equador) e incorpora entradas como tabelas de censos de população e fronteiras geográficas, estradas, cobertura de terra, estruturas construídas, áreas urbanas, luzes noturnas, infraestrutura, dados ambientais, áreas protegidas e massas de água nacionais. As vantagens do WorldPop são que o método de estimação da população do mapeamento dasimétrico é multivariado, ou seja, altamente modelado e, portanto, personalizado para corresponder às condições de dados e natureza geográfica de cada país e região individual. Informações de sexo também estão disponíveis. A desvantagem do WorldPop é que a utilização desses modelos complexos de interpolação com dados de censos escassos pode levar a estimativas extremamente incertas ou imprecisas em algumas regiões sub-nacionais e rurais. Apesar de as limitações mencionadas, o WorldPop permanece o conjunto de dados de população matriciais mais ideal dado que satisfaz todos os nossos critérios de inclusão, incluindo resolução espacial, cobertura global, frequência de atualizações de dados e inclusão de um componente desagregado por sexo.

As percentagens de Exposição de população à seca são calculados pelo número de pessoas em cada classe de intensidade de seca sobre a população total.

Indicador de Nível III do OE3 (OE 3-3 Vulnerabilidade)

A avaliação da Vulnerabilidade a Seca é baseada no Índice de Vulnerabilidade a Secas (DVI), um índice composto que incorpora três componentes que refletem a vulnerabilidade da população à seca: i) social, ii) económico e iii) infraestrutural. Atualmente, o DVI não possui componentes de vulnerabilidade ecológica ou de ecossistema. O oferece acesso ao conjunto de dados DVI padrão produzido pelo Joint Research Centre (JRC). O JRC desenvolveu um quadro que integra 15 componentes económicos, sociais e infraestruturais relacionados com vulnerabilidade à seca derivados de fontes de dados globais. Este quadro recomenda que os indicadores de vulnerabilidade à seca devem englobar fatores sociais, infraestruturais e económicos ortogonais que sejam genéricos e válidos para qualquer região.

O quadro JRC para monitorizar o risco de seca conforme descrito em Carrão et al., 2016 adota uma abordagem do OE3 para avaliar a vulnerabilidade à seca que foi inicialmente proposta pelo Gabinete das Nações Unidas para a Redução de Risco de Desastres (UNDRR - anteriormente conhecida como a Estratégia Internacional das Nações Unidas para a Redução de Desastres) que reflete o estado dos fatores sociais, económicos e infraestruturais individuais e coletivos de uma região [61]. Esta metodologia também foi implementada operacionalmente dentro do Observatório de Seca Global JRC (GDO) para documentar e mapear o risco global do impacto da seca para a agricultura. Os autores afirmam que os fatores incluídos não representam uma descrição completa da vulnerabilidade em relação a um elemento específico exposto, mas podem ser vistos como os alicerces para construir um plano regional para reduzir a vulnerabilidade e facilitar a adaptação.

A metodologia usada em Carrão et al., 2016 segue o conceito de que os indivíduos e populações requerem uma gama de fatores semi-independentes caracterizados por um conjunto de indicadores substitutos para alcançar a resiliência positiva a impactos. A metodologia usa um modelo composto de dois passos que deriva da agregação de 15 indicadores substitutos (mostrados na Tabela abaixo) que representam vulnerabilidade social, económica e infraestrutural em cada localização geográfica (uma metodologia semelhante ao DVI, discutida subsequentemente) e são derivados tanto do nível nacional como de dados matriciais de resolução espacial muito alta.

Este processo envolve primeiro combinar os indicadores apresentados na Tabela para cada fator usando um modelo de Análise Envoltória de Dados (DEA), uma técnica de programação linear determinística e não paramétrica que pode ser usada para quantificar a exposição relativa de uma região à seca a partir de um conjunto multi-dimensional de indicadores. Em segundo lugar, agregar aritmeticamente os fatores individuais resultantes do modelo DEA num modelo composto de vulnerabilidade à seca como:

onde Soc i, Econ i e Infr i são os fatores de vulnerabilidade social, económica e infraestrutural da região i.