Отчетность КБО ООН - ЦУР 15.3.1

В рамках «Повестки дня в области устойчивого развития на период до 2030 года» цель в области устойчивого развития (ЦУР) 15 заключается в следующем:

«Защищайте, восстанавливайте и поощряйте устойчивое использование наземных экосистем, устойчиво управляйте лесами, боритесь с опустыниванием, останавливайте и обращайте вспять деградацию земель и останавливайте утрату биоразнообразия»

Каждый показатель ЦУР имеет конкретные задачи, касающиеся различных компонентов, в данном случае жизни на суше. Задача 15.3 направлена на:

«К 2030 году побороть опустынивание, восстановить деградированные земли и почвы, в том числе земли, пострадавшие от опустынивания, засухи и наводнений, и стремиться к тому, чтобы уровень деградации земель в мире стал нейтральным».

Затем показатели будут использоваться для оценки прогресса в достижении каждой задачи ЦУР. В случае ЦУР 15.3 прогресс в достижении мира с нейтральным уровнем деградации земель будет оцениваться с использованием показателя 15.3.1:

«доля деградированных земель по отношению к общей площади земель»

В качестве курирующего агентства ЦУР 15.3 Конвенция Организации Объединенных Наций по борьбе с опустыниванием (КБО ООН) разработала «Руководство по передовой практике» <https://www.unccd.int/sites/default/files/documents/2021-09/UNCCD_GPG_SDG-Indicator-15.3.1_version2_2021.pdf>, предоставляющее рекомендаций по расчету показателя ЦУР 15.3.1.

Этот документ представляет собой краткое введение в показатель ЦУР 15.3.1, и в нем описывается, как |trends.earth|рассчитывает каждый показатель.

Для оценки площади деградированных территорий показатель ЦУР 15.3.1 использует информацию из трех вспомогательных показателей:

1. Продуктивность растительности

2. Растительного покрова

3. Почвенный органический углерод

позволяет пользователю вычислять каждый из этих вспомогательных показателей в явной пространственной форме, создавая растровые карты, которые затем интегрируются в окончательную карту показателей ЦУР 15.3.1 и создают результаты в виде таблицы, сообщая о потенциально улучшенных и ухудшенных областях для области анализа.

Вспомогательные показатели

производительность

Продуктивность земли — это биологическая продуктивная способность земли, источник всех продуктов питания, клетчатки и топлива, которые поддерживают жизнь людей (Статистическая комиссия Организации Объединенных Наций, 2016 г.). Чистая первичная продуктивность (NPP) представляет собой чистое количество углерода, ассимилированного после фотосинтеза и автотрофного дыхания за определенный период времени (Кларк и др., 2001), и обычно выражается в таких единицах, как кг/га/год. NPP — это переменная, определение которой требует много времени и средств, поэтому для получения показателей NPP мы полагаемся на данные дистанционного зондирования.

Одним из наиболее часто используемых заменителей NPP является нормализованный разностный индекс растительности (NDVI), вычисляемый с использованием информации из красной и ближней инфракрасной частей электромагнитного спектра. В мы используем двухнедельные продукты от MODIS и AVHRR для вычисления годовых интегралов NDVI (рассчитанных как среднегодовой NDVI для простоты интерпретации результатов). Эти годовые интегралы NDVI затем используются для расчета каждого из показателей производительности, описанных ниже.

Данные о динамике продуктивности земель (LPD) предоставляются Объединенным исследовательским советом (JRC) в качестве данных по умолчанию для расчета окончательного показателя ЦУР 15.3.1.

Растительного покрова

Для оценки изменения земного покрова пользователям необходимы карты земного покрова, охватывающие изучаемую территорию за исходный и целевой годы. Эти карты должны иметь приемлемую точность и создаваться таким образом, чтобы можно было проводить достоверные сравнения. использует карты земного покрова ESA CCI в качестве набора данных по умолчанию, но также можно использовать локальные карты. Показатель рассчитывается следующим образом:

1. Переклассифицируйте обе карты земного покрова по 7 классам земного покрова, необходимым для отчетности в UNCCD (леса, пастбища, пахотные земли, водно-болотные угодья, искусственный ареал, необлесенные угодья и вода).

2. Выполните анализ перехода земного покрова, чтобы определить, какие пиксели остались в том же классе земного покрова, а какие изменились.

3. Основываясь на ваших местных знаниях об условиях в районе исследования и происходящих там процессах деградации земель, используйте приведенную ниже таблицу, чтобы определить, какие переходы соответствуют деградации (знак -), улучшению (знак +) или отсутствию изменений (нуль) с точки зрения состояния земель.

1. |trends.earth|объединит информацию из карт земного покрова и таблицы типологий деградации по переходу земного покрова для расчета вспомогательного показателя земного покрова.

Почвенный органический углерод

Третий вспомогательный показатель для мониторинга деградации земель в рамках процесса достижения ЦУР позволяет количественно оценить изменения содержания органического углерода в почве (SOC) за отчетный период. Изменения SOC особенно трудно оценить по нескольким причинам, некоторые из которых связаны с высокой пространственной изменчивостью свойств почвы, затратами времени и средств на проведение репрезентативных обследований почв и отсутствием данных временных рядов о SOC для большинства регионов мира. Для устранения некоторых ограничений в |trends.earth|используется комбинированный метод земного покрова/SOC для оценки изменений SOC и определения потенциально деградировавших участков. Индикатор рассчитывается следующим образом:

1. Определите эталонные значения SOC. использует 250-метровые запасы углерода SoilGrids для первых 30 см профиля почвы в качестве эталонных значений для расчета (ПРИМЕЧАНИЕ: SoilGrids использует информацию из различных источников данных за многие годы для производства этого продукта, поэтому назначение даты для расчетов может привести к неточностям в расчетах изменения запасов).

2. Реклассифицируйте карты земного покрова по 7 классам земного покрова, необходимым для отчетности в UNCCD (леса, пастбища, пахотные земли, водно-болотные угодья, искусственный ареал, необлесенные угодья и вода). В идеале предпочтительны годовые карты земного покрова, но необходимы, по крайней мере, карты земного покрова за начальный и конечный годы.

3. Для оценки изменений в запасах углерода за отчетный период МГЭИК и КБО ООН рекомендуются коэффициенты преобразования углерода для изменений в землепользовании, управлении и затратах. Тем не менее, для большинства регионов недоступна четкая пространственная информация об управлении и затратах углерода. Таким образом, для оценки изменений в запасах углерода может применяться только коэффициент преобразования землепользования (с использованием растительного покрова в качестве показателя землепользования). Используемые коэффициенты были получены в результате обзора литературы, проведенного UNCCD, и представлены в таблице ниже. Эти коэффициенты представляют пропорциональные запасы углерода после 20 лет изменения земного покрова.

Изменения SOC лучше изучены в отношении переходов земного покрова, связанных с сельским хозяйством, и по этой причине существует различный набор коэффициентов для каждого из основных глобальных климатических регионов: умеренный засушливый (f = 0,80), умеренный влажный (f = 0,69), тропический сухой (f = 0,58), тропический влажный (f = 0,48) и тропический горный (f = 0,64).

4. Вычислите относительную разницу в SOC между исходным и целевым периодами, области, в которых SOC снизился на 10 % или более в течение отчетного периода, будут считаться потенциально ухудшенными, а области, в которых наблюдается прирост на 10 % или более, — потенциально улучшенными.

Объединение показателей

Интеграция трех вспомогательных показателей ЦУР 15.3.1 осуществляется в соответствии с правилом «исключается один - исключаются все», это означает, что если какой-либо из вспомогательных показателей определил район как потенциально деградировавший, то этот район будет считаться потенциально деградировавшим для целей отчетности.

Стратегическая цель 2 КБО ООН (СЦ 2)

Чтобы улучшить условия жизни пострадавшего населения

Решение глобальных проблем опустынивания, деградации земель и засухи (ОДЗЗ) и их воздействия на связанные между собой системы человека и окружающей среды является ключевым компонентом Повестки дня в области устойчивого развития на период до 2030 года. В частности, цель в области устойчивого развития (ЦУР) 15.3 направлена на борьбу с опустыниванием к 2030 году, восстановление деградированных земель и почв, включая земли, пострадавшие от опустынивания, засухи и наводнений, и обеспечение достижения нейтрального уровня деградации земель в мире. Решение этой проблемы необходимо для улучшения условий жизни тех, кто больше всего пострадал от ОДЗЗ, и для защиты от наиболее экстремальных последствий изменения климата.

Средства к существованию людей в деградированных районах включают множество человеческих и природных характеристик местной окружающей среды, в том числе адекватный доступ к пище и воде либо непосредственно за счет средств к существованию, либо за счет достаточных доходов для покупки продуктов питания и водоснабжения, либо за счет сочетания того и другого. Если обеспечена продовольственная и водная безопасность, отток населения из пострадавших районов должен носить не принудительный, а добровольный характер. Социально и экономически маргинализированные группы населения, общины и домохозяйства, как правило, непропорционально уязвимы к изменению климата и совокупным последствиям ОДЗЗ. Способность выявлять и количественно оценивать состав, распределение и относительную уязвимость таких групп населения, сообществ и домохозяйств имеет решающее значение для повышения устойчивости средств к существованию, чтобы улучшить позитивную адаптацию к ОДЗЗ.

позволяет пользователям отслеживать показатель Стратегической цели 2 КБО ООН Тенденции подверженности населения деградации земель с разбивкой по полу (СЦ 2-3) путем расчета доли населения с разбивкой по полу, подвергающегося деградации земель. использует данные с привязкой к координатной сетке, отражающие пространственное распределение населения по карте индикатора ЦУР 15.3.1, чтобы установить его подверженность деградации земель.

Показатель (СЦ 2-3) использует следующие исходные величины:

-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

предоставляет доступ к набору данных WorldPop, который по умолчанию используется КБО ООН для расчета показателя СЦ 2-3.

Стратегическая цель 3 КБО ООН (СЦ 3)

Смягчать последствия засухи, адаптироваться к ним и управлять ими, чтобы повысить устойчивость уязвимых групп населения и экосистем.

Засуха и деградация земель

Деградация земель, как она определена в КБО ООН, относится к любому сокращению или утрате биологической или экономической продуктивной способности базы земельных ресурсов. Как правило, причиной этого является деятельность человека, что усугубляется естественными процессами и часто усиливается и тесно переплетается с изменением климата и утратой биоразнообразия. Деградация земель снижает производительность сельского хозяйства и повышает уязвимость тех районов, которые уже подвержены риску воздействия изменчивости и изменения климата, особенно в регионах мира.

Засуха — это сложное, медленно наступающее явление, которое происходит в разных временных масштабах. Оно характеризуется сокращением доступности воды, что приводит к каскадным последствиям для средств к существованию людей и секторов экономики. Засуху иногда упрощенно определяют как период засушливой погоды, достаточно продолжительный, чтобы вызвать гидрологический дисбаланс, хотя общепринятого определения засухи не существует. Более того, засуха едва ли возникает как отдельное рискованное событие, а скорее связана с другими опасностями, такими как волны тепла, лесные пожары, песчаные/пылевые бури или наводнения.

Международная группа экспертов по изменению климата (IPCC) определяет засуху как «период аномально сухой погоды, достаточно продолжительный, чтобы вызвать серьезный гидрологический дисбаланс». Засуха является относительным термином, поэтому любое обсуждение с точки зрения дефицита осадков должно относиться к конкретной обсуждаемой деятельности, связанной с осадками. Например, нехватка осадков в течение вегетационного периода отрицательно сказывается на производстве сельскохозяйственных культур или функционировании экосистемы в целом (из-за дефицита почвенной влаги, также называемого сельскохозяйственной засухой), а в период поверхностного стока и просачивания в первую очередь влияет на запасы воды (гидрологическая засуха). Изменения запасов влаги в почве и грунтовых вод также зависят от увеличения фактической эвапотранспирации в дополнение к уменьшению количества осадков. Период с аномальным дефицитом осадков определяется как метеорологическая засуха. См. также «Влажность почвы» (оценочный отчет МГЭИК, № 5, 2014 г.). Организация Объединенных Наций по снижению риска бедствий (UNDRR) определяет засуху как медленно наступающую опасность, которую часто называют ползучим явлением. Отсутствие точного, общепринятого определения засухи усугубляет путаницу. Определения должны относиться к конкретному региону, поскольку каждый климатический режим имеет отличительные климатические характеристики (UNDRR GAR, глава 6). Отсутствие согласованного определения усложняет усилия по мониторингу, поскольку определение и подход к мониторингу обычно зависят от контекста. где уровень бедности остается высоким, несмотря на усилия по сокращению бедности, неравенства и повышению социально-экономического благосостояния всех людей во всем мире.

Засуха все больше влияет на все большее число людей, средства к существованию, экосистемы и экономику во всем мире. Когда это происходит одновременно с деградацией земель, оно может подвергать и без того уязвимое население вредным средствам к существованию, экологическим, социально-экономическим рискам и рискам для здоровья, а также снижать устойчивость населения и общин.

В КБО ООН принята система мониторинга с тремя уровнями для СЦ 3:

Уровень I СЦ 3-1 Тенденции доли земель, подверженных засухе, по отношению к общей площади суши (опасность), Уровень II СЦ 3-2 Тенденции доли всего населения, подверженного засухе (воздействие), Уровень III СЦ 3-3 Тенденции степени уязвимости к засухе (уязвимость).

В рамках МГЭИК:

Опасность — это потенциальное возникновение природного или антропогенного физического события или тенденции или физического воздействия, которое может привести к гибели людей, травмам или другим последствиям для здоровья, а также к повреждению и утрате имущества, инфраструктуры, средств к существованию, предоставления услуг, экосистем и ресурсов окружающей среды.

Воздействие характеризует присутствие людей, средств к существованию, видов или экосистем, экологических функций, услуг и ресурсов, инфраструктуры или экономических, социальных или культурных активов в местах и условиях, которые могут подвергнуться неблагоприятному воздействию.

Уязвимость определяется как склонность или предрасположенность к неблагоприятному воздействию изменения климата и связанных с ним процессов.

Чтобы оценить показатели СЦ 3, использует информацию из 3 вспомогательных показателей:

• Стандартизированный индекс осадков (СИО)

• Глобальный набор данных о населении с привязкой к координатной сетке

• Индекс уязвимости к засухе (ИУЗ)

позволяет пользователю вычислять каждый из этих показателей в явной пространственной форме, генерируя растровые карты и создавая сводную таблицу, сообщая о потенциально улучшенных и ухудшенных областях для области анализа. СЦ 3-1 «Тенденции в соотношении засушливых земель и общей площади земель».

В рамках Конвенции Организации Объединенных Наций по борьбе с опустыниванием (КБО ООН) разработано «Руководство по передовой практике для национальной отчетности по Стратегической цели 3 КБО ООН» <https://www.unccd.int/sites/default/files/documents/2021-09/UNCCD_GPG_Strategic-Objective-3_2021.pdf>`_ (РПП-СЦ 3), содержащее рекомендации по расчету показателей СЦ 3.

В этом документе содержится краткое введение в Стратегическую цель 3 КБО ООН и описывается, как рассчитывает каждый показатель в соответствии с Руководством по передовой практике в отношении Стратегической цели 3.

Показатель СЦ 3 уровня I (Опасность СЦ 3-1)

Этапы расчета показателя Уровня I в соответствии с РУЭП-СЦ 3 КБО ООН:

1. Рассчитайте СИО, используя 12-месячный период накопления (СИО-12) и данные об осадках с привязкой к координатной сетке.

2. Определите класс интенсивности засухи для каждого пикселя на основе ранее рассчитанного СИО.

3. Рассчитайте долю земель в пределах каждого класса интенсивности засухи.

Стандартизированный индекс осадков (СИО)

Стандартизированный индекс осадков (СИО) широко использовался для характеристики метеорологической засухи или дефицита осадков и был признан в Линкольнской декларации по засухе предпочтительным на международном уровне индексом для расчета и мониторинга метеорологической засухи. СИО рассчитывается как стандартное отклонение, что наблюдаемые осадки за определенный период будут отклоняться от долгосрочного среднего значения за периоды такой продолжительности, рассматриваемые обычно для данных за 30 лет для нормального распределения и подогнанного распределения вероятностей для фактических данных об осадках. Основными преимуществами использования СИО для глобального мониторинга, прогнозирования и оценки рисков засухи является то, что в настоящее время он используется во многих странах мира и одобрен Всемирной метеорологической организацией. Другими ключевыми преимуществами являются то, что СИО представляет собой как дефицит осадков, так и их излишек, и его можно рассчитать в различных временных масштабах (например, СИО-3, СИО-6, СИО-12, где число указывает количество месяцев, в течение которых рассчитывается индекс). Таким образом, он косвенно учитывает последствия накопления дефицита осадков, что имеет решающее значение для влажности почвы и гидрологических засух.

По умолчанию предлагает доступ к СИО, рассчитанному на основе продукта мониторинга Глобального центра по климатологии осадков (ГЦКО), растра, представляющего количество осадков и полученного из данных дождемера с пространственным разрешением ~ 27 кв. км и охватывающим весь земной шар. У пользователей также есть возможность использовать альтернативный СИО, рассчитанный на основе станционных данных об инфракрасных осадках Группы климатических опасностей (CHIRPS), с оценками осадков, основанными на спутниковых наблюдениях, объединенных с данными измерительных станций на площади около 5 кв. км. Хотя CHIRPS имеет более высокое пространственное разрешение, он имеет «квазиглобальное» покрытие, охватывающее от 50° южной широты до 50° северной широты. Таким образом, пользователи, заинтересованные в расчете опасности СЦ 3-1 для областей за пределами этого диапазона, не смогут использовать набор данных CHRIPS.

Шаг 1. Расчет СИО

СИО дает количественную оценку наблюдаемых осадков как стандартизированное отклонение от выбранной функции распределения вероятностей, которая моделирует необработанные данные. Необработанные данные могут быть приспособлены к гамма-распределению или распределению Пирсона типа III, а затем преобразованы в нормальное распределение. Преобразованные данные об осадках затем используются для расчета безразмерной величины СИО, определяемой как стандартизированная аномалия осадков.

Подробные уравнения для вычисления этого индекса описаны в следующих шагах с использованием гамма-распределения:

1. Преобразование количества осадков в СИО преследует следующие цели:

   1. Преобразование среднего значения осадков с поправкой на 0;

   2. Стандартное отклонение осадков доводится до 1,0; а также

   3. Асимметрия существующих данных должна быть скорректирована до нуля.

Когда эти цели достигнуты, стандартизованный индекс осадков можно интерпретировать как среднее значение 0 и стандартное отклонение 1,0.

2. Среднее количество осадков можно рассчитать как:

где N – количество наблюдений за осадками.

3. Стандартное отклонение для осадков рассчитывается как:

4. Асимметрия данных осадков рассчитывается как:

5. Осадки преобразуются в логарифмически нормальные значения и вычисляются статистика U, параметры формы и масштаба гамма-распределения:

6. Полученные параметры затем используются для определения кумулятивной вероятности наблюдаемого явления осадков. Кумулятивная вероятность определяется по формуле:

7. Поскольку гамма-функция не определена для x = 0, а распределение осадков может содержать нули, кумулятивная вероятность принимает вид:

где вероятность из q равна нулю.

8. Затем кумулятивная вероятность H(x) преобразуется в стандартную нормальную случайную величину Z со средним значением, равным нулю, и дисперсией, равной единице:

где:

Шаг 2. Определение классов интенсивности засухи

Безразмерные значения СИО интерпретируются как число стандартных отклонений, на которое наблюдаемая аномалия отклоняется от долгосрочного среднего значения, и обычно обозначаются категориально в зависимости от состояния (т. е. чрезвычайно влажное, чрезвычайно сухое, нормальное), как показано в таблице ниже. Засуха возникает, когда СИО последовательно отрицательный, и его значение достигает интенсивности -1 или меньше и заканчивается, когда СИО становится положительным.

Классы интенсивности засухи определяются путем оценки декабрьских значений СИО-12 для каждого года временных рядов. Декабрьские значения СИО-12 представляют дефицит (или избыток) осадков по григорианскому (январь-декабрь) календарному году. Положительные значения СИО отбрасываются, так как они указывают на отсутствие засухи в данный период.

С более подробной информацией о научно-политическом взаимодействии (SPI) можно ознакомиться в документе Руководство по эффективной практике предоставления национальной отчетности по Стратегической цели 3 (СЦ3) КБО ООН. Мы также рекомендуем ознакомиться с Техническим отчетом Tools4LDN по мониторингу прогресса в достижении стратегической цели 3 КБО ООН «Обзор общедоступных геопространственных наборов данных и показателей в поддержку мониторинга засухи <https://static1.squarespace.com/static/5dffad039a288739c6ae0b85/t/6033f28abca1996aedc492d5/1614017200233/ci-4-Tools4LDN2-FNL+web.pdf>»_.

Шаг 3. Расчет относительной площади территорий по каждому классу засухи.

В формуле расчета процентной доли территорий по каждому классу засухи учитывается территория по каждому классу засухи относительно общей площади территории, как указано ниже:

Где:

Pij показывает отношение территории по классу засухи i в году j

areaij является территорией, относимой к классу засухи i в отчетном году j

Под «общей площадью» понимается общая площадь территории.

Показатель SO3 Level II indicator (SO 3-2 Exposure)

Показатель воздействия засухи SO3 Level III КБО ООН выводится на основе индикатора опасного воздействия SO 3 Level I Hazard путем наложения данных о населении с координатной привязкой. Использование наложенных данных о населении в качестве косвенного показателя для расчета воздействия засухи является простым методом. Информация о фактическом количестве людей, пострадавших от засухи, может помочь распределить помощь для нужд наиболее нуждающихся районов с учетом процентной доли населения, подвергшегося воздействию засухи, и силы этого воздействия (серьезность засухи). Данный метод также может использоваться в качестве косвенного показателя обусловленной социально-экономическими факторами засухи. Расчет распределения по гендерному признаку для получения показателя численности населения SO3 Level II строится на основе процента мужчин и женщин в каждой ячейке сети координат. Выходные данные включают информацию о воздействии на мужчин и женщин каждого класса интенсивности засухи I уровня (Level I). В результате получают две сопоставимые сети координат, которые при желании могут быть объединены по административным границам, что позволяет улучшить оценку и визуальное представление глобальных и локальных пространственных взаимосвязей с учетом распределения по гендерному признаку и возникновения и/или серьезности засухи.

Коллекция WorldPop представляет собой глобальный набор геопространственных данных высокого разрешения по распределению населения, демографии и динамике. Пространственно дезагрегированные слои WorldPop имеют сетку с выходным разрешением 3 угловых секунды и 30 угловых секунд (приблизительно 100 м и 1 км по экватору, соответственно) и включают такие вводные данные, как ведомости переписи населения и национальные географические границы, дороги, земельный покров, построенные сооружения, городские районы, зоны ночного освещения, инфраструктуру, экологические данные, охраняемые территории и водные объекты. Преимущества WorldPop заключаются в том, что метод оценки численности населения с помощью дазиметрического картирования является многомерным, т. е. предполагает высокую степень моделирования, и поэтому адаптирован к условиям данных и географической природе каждой отдельной страны и региона. Также доступна информация по распределению по гендерному признаку. Недостаток WorldPop заключается в том, что использование таких сложных моделей интерполяции с разреженными данными переписи может привести к весьма неопределенным и неточным оценкам численности населения в некоторых субнациональных и сельских регионах. Несмотря на вышеупомянутое ограничение, WorldPop остается наиболее подходящим набором данных о населении с привязкой к координатной сети, так как он удовлетворяет всем нашим критериям включения, в том числе в части пространственного разрешения, глобального охвата, частоты обновления данных и включения компонента с разбивкой по гендерному признаку.

Процентная доля населения, подверженного воздействию засухи, рассчитывается по количеству людей в каждом классе интенсивности засухи по отношению к общей численности населения.

Показатель SO3 Level III (Уязвимость, SO 3-3 Vulnerability)

Уязвимость к засухе оценивается на основе Индекса уязвимости к засухе (Drought Vulnerability Index, DVI) — составного индекса, состоящего из трех элементов, отражающих уязвимость населения к засухе: i) социального; ii) экономического и iii) инфраструктурного. В настоящее время Индекс DVI не включает компоненты экологической или экосистемной уязвимости. Ресурс|trends.earth| предлагает доступ к глобальному набору стандартных данных Индекса DVI, подготовленному Объединенным исследовательским центром (Joint Research Centre, JRC). JRC разработал структуру, которая объединяет 15 экономических, социальных и инфраструктурных элементов, имеющих отношение к уязвимости к засухе и полученных из глобальных источников данных. В рамках данной структуры рекомендуется относить к показателям уязвимости к засухе ортогональные социальные, инфраструктурные и экономические факторы, которые являются общими и действительными для любого региона.

В рамках структуры JRC для мониторинга риска засухи, по данным Carrão et al., 2016, избран подход для оценки уязвимости к засухе в рамках цели SO3, который был первоначально предложен Управлением ООН по уменьшению опасности бедствий (UNDRR — ранее Международная стратегия ООН по уменьшению опасности бедствий, или UNISDR) и отражает состояние индивидуальных и коллективных социальных, экономических и инфраструктурных факторов региона [61]. Данная методология также была оперативно внедрена в рамках Глобальной обсерватории по засухе (GDO) центра JRC для документирования и картирования глобальных рисков воздействия засухи на сельское хозяйство. Ее авторы утверждают, что включенные факторы не позволяют дать полный обзор уязвимости по отношению к какому-либо конкретному подверженному воздействию элементу, но могут рассматриваться в качестве основы для построения регионального плана уменьшения уязвимости и содействия адаптации.

Данная методология, используемая в работе Carrão et al., 2016, соответствует концепции, согласно которой для достижения положительной устойчивости к воздействиям отдельным лицам и популяциям необходим ряд частично независимых факторов, характеризуемых набором косвенных показателей. В данной методологии используется двухэтапная составная модель, полученная в результате объединения 15 косвенных показателей (представлены в таблице ниже), которые характеризуют социальную, экономическую и инфраструктурную уязвимость в каждом географическом местоположении (методология, аналогичная методологии DVI, которая описывается далее), и получены как на национальном уровне, так и на основе данных, имеющих очень высокое пространственное разрешение.

В рамках данного процесса, во-первых, объединяются показатели, представленные в Таблице для каждого фактора, при помощи модели Анализа среды функционирования (Data Envelopment Analysis, DEA) — детерминированного и непараметрического метода линейного программирования, который может использоваться для количественной оценки относительного воздействия засухи в регионе на основе многомерного набора показателей. Во-вторых, предусмотрено арифметическое агрегирование отдельных факторов, полученных с помощью модели DEA, в составную модель уязвимости к засухе, в которой:

Soc i, Econ i и Infr i являются социальными, экономическими и инфраструктурными факторами уязвимости для региона i.