1. Objectif stratégique 1 : Améliorer l’état des écosystèmes touchés, lutter contre la désertification et la dégradation des terres, promouvoir la gestion durable des terres et favoriser la neutralité en matière de dégradation des terres

1.1 Objectif stratégique 1-1 – Évolution de la structure du couvert terrestre

1.1.1 Introduction

On entend par couvert terrestre la couverture physique et biologique observée de la surface terrestre.

La méthodologie définie par la Convention des Nations Unies sur la lutte contre la désertification (CNULCD) pour estimer la proportion de terres dégradées par rapport à la superficie totale des terres (c’est-à-dire l’indicateur 15.3.1 des objectifs de développement durable [ODD]) utilise l’évolution du couvert terrestre comme indicateur de l’altération des dynamiques écosystémiques résultant de facteurs naturels ou artificiels.

Le principal produit du cycle de présentation de rapports pour l’indicateur de l’objectif stratégique 1-1 consiste en un ensemble d’estimations officiellement vérifiées portant sur l’étendue des catégories de couvert terrestre, leur évolution au niveau national et leur importance sur le plan de la dégradation des terres.

Les rapports nationaux sont facilités grâce à la fourniture : i) des données par défaut tirées des sources de données mondiales disponibles, à savoir les produits relatifs au couvert terrestre de l’Initiative sur le changement climatique (CCI-LC) de l’Agence spatiale européenne (ESA) ; et ii) des orientations concernant l’interprétation des transitions entre les catégories de couvert terrestre en tant que processus susceptibles de diminuer la productivité biologique ou économique et la complexité des terres (dégradation), de l’améliorer, ou de n’aboutir à aucun changement (situation stable).

1.1.2. Conditions préalables à la présentation de rapports

Une lecture approfondie du chapitre 3 du [Good Practice Guidance for SDG Indicator 15.3.1] (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land): Proportion of land that is degraded over total land area (version 2.0), qui présente l’indicateur relatif au couvert terrestre, sa définition et ses classifications, ainsi que la méthodologie recommandée pour évaluer la dégradation du couvert terrestre ;
Des données conformes aux normes minimales énumérées dans le tableau 10 ci-après ;
Une réserve de spécialistes nationaux officiellement nommés par les autorités nationales pour vérifier la fiabilité des changements du couvert terrestre identifiés et leurs liens avec les principaux processus de dégradation des terres. Cette vérification peut prendre la forme d’enquêtes sur le terrain et d’entretiens avec les communautés locales et les informateurs clés. Parmi les principales institutions, on peut compter le bureau national de la statistique du pays, le ministère de l’Environnement, le ministère de l’Agriculture, le ministère des Ressources en eau, les services météorologiques, un centre de télédétection, les services chargés de la sécurité alimentaire et de la nutrition, ainsi que des universités et des centres de recherche.

1.1.3. Cycle de présentation des rapports et procédure étape par étape

La procédure étape par étape de présentation des rapports est décrite ci-après. Si les Parties décident d’utiliser les données par défaut, les étapes 3, 4, 5 et 6 ne sont pas nécessaires.

Étape 1 : communiquer des informations sur la surface terrestre

Note

Domaines connexes sur la plateforme du système PRAIS 4 : tableau SO1-1.T1

Des informations relatives à la superficie totale des terres, à la superficie couverte par les masses d’eau et à la superficie totale du pays sont indispensables pour calculer la proportion de terres dégradées par rapport à la superficie totale des terres (indicateur 15.3.1 des ODD), ainsi que pour calculer les indicateurs permettant de suivre les progrès réalisés en vue d’autres objectifs stratégiques (par exemple, l’objectif stratégique 3-1 : Évolution de la superficie des terres touchées par la sécheresse, en proportion de la superficie totale des terres). Ces données sont aussi utiles pour évaluer les répercussions possibles du changement climatique susceptibles d’être identifiées par la diminution de la superficie des masses d’eau permanentes, par la disparition de ces dernières et par le recul du littoral.

Les estimations respectives de la superficie totale des terres, de la superficie couverte par les masses d’eau et de la superficie totale du pays doivent être déclarées en kilomètres carrés (km2) tous les cinq ans de 2000 à 2015, puis pour l’année considérée la plus récente. Les données relatives à la superficie des terres sont préremplies dans le tableau SO1-1.T1. Les estimations reposent sur les données par défaut relatives au couvert terrestre et, à ce titre, peuvent s’écarter des statistiques nationales officielles. Les données préremplies peuvent être modifiées et donc ajustées. Cependant, il est important de garantir la cohérence avec les données relatives au couvert terrestre et les estimations de l’indicateur 15.3.1 des ODD. Toute modification doit être justifiée dans la colonne réservée aux commentaires.

Étape 2 : identifier les principaux processus de dégradation

Note

Domaines connexes sur la plateforme du système PRAIS 4 : tableau SO1-1.T2

Les Parties sont invitées à énumérer les processus d’évolution du couvert terrestre les plus pertinents qui sont susceptibles d’aboutir à un épuisement des ressources terrestres. Parmi les principaux processus, on compte la déforestation, l’expansion urbaine ou la perte de végétation. Certains de ces processus peuvent être détectés en analysant des images qui montrent l’évolution du couvert terrestre, tandis que d’autres ne peuvent être mis en évidence que par des observations sur le terrain. Le tableau 7 contient des exemples de processus susceptibles de causer une dégradation des terres, qui font partie des options possibles dans le menu déroulant du tableau SO1-1.T2 de la plateforme du système PRAIS 4. Tout processus non compris dans le menu déroulant peut être déclaré en sélectionnant l’option « Autre ».

**Tableau 7**. Exemples de processus de dégradation qui peuvent être identifiés par les pays et transitions correspondantes du couvert terrestre
Processus de dégradation	État initial du couvert terrestre	État final du couvert terrestre
Expansion urbaine	Prairies, terres cultivées, autres terres	Établissements humains
Déforestation	Terres forestières	Prairies, terres cultivées, établissements humains
Perte de végétation (autre)	Terres forestières, prairies, terres cultivées	Autres terres
Inondation	Établissement de la végétation, établissements humains, sol nu	Zones humides
Empiétement d’espèces ligneuses	Zones humides, prairies	Terres forestières
Drainage des zones humides	Zones humides	Prairies, terres cultivées, établissements humains, autres terres

Remarque : Les exemples figurant ici sont simplistes et il convient de mener une analyse approfondie au niveau national avant d’imputer un changement d’état à la dégradation.

Étape 3 : sélectionner une légende du couvert terrestre

Note

Domaines connexes sur la plateforme du système PRAIS 4 : tableau SO1-1.T3

Les informations relatives au couvert terrestre doivent être classées à l’aide soit de la légende par défaut de la CNULCD comprenant sept grandes catégories de couvert terrestre aux fins de la communication d’informations agrégées, soit d’une légende nationale qui permet de suivre les principaux processus de dégradation spécifiques au pays et qui peut être harmonisée avec les sept catégories de la CNULCD.

La légende par défaut de la CNULCD comprend les sept catégories suivantes : zones arborées, prairies, terres cultivées, zones humides, surfaces artificielles, autres terres, et masses d’eau[^1].

Il est important de souligner que les rapports au titre de l’objectif stratégique 1-1 visent à recenser et documenter les principaux changements passés et en cours du couvert terrestre qui entraînent une dégradation des terres. Il ne s’agit pas de déclarer une légende nationale complète du couvert terrestre qui énumère toutes les catégories possibles de couvert terrestre présentes au sein d’un pays. À ce titre, les légendes nationales du couvert terrestre doivent être personnalisées pour n’inclure que le nombre minimal de catégories nécessaires pour recenser et suivre les processus de dégradation des terres faisant l’objet de rapports à l’Étape 2.

Si un pays choisit d’utiliser une légende nationale du couvert terrestre, il doit remplir le tableau SO1-1.T3 avec les catégories nationales de couvert terrestre en montrant comment elles s’articulent avec les sept catégories par défaut de couvert terrestre de la CNULCD. Les pays sont fortement encouragés à inclure un nombre limité de catégories pertinentes dans la légende, afin de rendre les rapports plus gérables et de réduire le nombre de transitions à décrire et à déclarer à l’Étape 4. En se référant au [Good Practice Guidance for SDG Indicator 15.3.1] (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land), la légende devrait être :

compétente, pour recenser les transitions de dégradation identifiées comme importantes ;
utilisable, de sorte que les données d’observation disponibles puissent distinguer entre les catégories dans la légende ; et
complète, de sorte que la totalité de la surface terrestre du pays puisse être attribuée aux différentes catégories à partir de la légende et suivie au fil du temps.

Si possible, la CNULCD encourage les Parties à employer le métalangage de la couverture du sol (Land Cover Meta Language ou LCML) de l’Organisation des Nations Unies pour l’alimentation et l’agriculture (FAO), qui fournit une approche structurée pour définir et interpréter le couvert terrestre. Le LCML constitue la base conceptuelle et structurelle de plusieurs classifications du couvert terrestre, notamment de la légende du couvert terrestre employée par les produits CCI-LC de l’ESA.

Le tableau 8 montre la conversion effectuée entre la légende par défaut de la CNULCD et la légende CCI-LC de l’ESA.

**Tableau 8**. Reclassification par défaut de la légende du couvert terrestre de l’Initiative sur le changement climatique de l’Agence spatiale européenne par rapport aux sept catégories de couvert terrestre nécessaires pour présenter des rapports au titre de la CNULCD
CNULCD		Initiative sur le changement climatique de l’Agence spatiale européenne
Code	Étiquette	Code	Étiquette
1	Zones arborées	50	Couvert arboré, feuillus, sempervirents, fermé à ouvert (> 15 %)
		60	Couvert arboré, feuillus, décidus, fermé à ouvert (> 15 %)
		61	Couvert arboré, feuillus, décidus, fermé (> 40 %)
		62	Couvert arboré, feuillus, décidus, ouvert (15 à 40 %)
		70	Couvert arboré, conifères, sempervirents, fermé à ouvert (> 15 %)
		71	Couvert arboré, conifères, sempervirents, fermé (> 40 %)
		72	Couvert arboré, conifères, sempervirents, ouvert (15 à 40 %)
		80	Couvert arboré, conifères, décidus, fermé à ouvert (> 15 %)
		81	Couvert arboré, conifères, décidus, fermé (> 40 %)
		82	Couvert arboré, conifères, décidus, ouvert (15 à 40 %)
		90	Couvert arboré, forêts mixtes (feuillus et conifères)
		100	Mosaïque d’arbres et d’arbustes (> 50 %) / couvert herbacé (< 50 %)
2	Prairies	110	Mosaïque de couvert herbacé (> 50 %) / arbres et arbustes (< 50 %)
		120	Formations arbustives
		121	Formations arbustives sempervirents
		122	Formations arbustives décidus
		130	Prairies
		140	Lichen et mousses
		151	Arbres clairsemés (< 15 %)
		152	Arbustes clairsemées (< 15 %)
		153	Couvert herbacé clairsemé (< 15 %)
3	Terres cultivées	10	Cultures, pluviales
		11	Couvert herbacé
		12	Couvert d’arbres ou d’arbustes
		20	Terres cultivées, irriguées ou inondées
		30	Mosaïque de terres cultivées (> 50 %) / végétation naturelle (arbres, arbustes, couvert herbacé) (< 50 %)
		40	Mosaïque de végétation naturelle (arbres, arbustes, couvert herbacé) (> 50 %) / terres cultivées (< 50 %)
4	Zones humides	160	Couvert arboré, aquatique ou régulièrement inondé par des eaux douces ou saumâtres
		170	Couvert arboré, aquatique, régulièrement inondé par des eaux salines ou saumâtres, mangroves
		180	Arbustes ou couvert herbacé, inondé, eaux douces/saumâtres
5	Surfaces artificielles	190	Zones urbaines
6	Autres terres	200	Zones nues
		201	Zones nues consolidées
		202	Zones nues non consolidées
		220	Neiges éternelles et glaciers
7	Masses d’eau	210	Masses d’eau

Étape 4 : générer une matrice des transitions

Note

Domaines connexes sur la plateforme du système PRAIS 4 : tableaux SO1-1.T4a et SO1-1.T4b

La dégradation des terres dépend du contexte et, surtout, des caractéristiques de l’environnement. Les processus de dégradation ne sont pas indépendants : le fait d’en atténuer un peut entraîner l’aggravation d’une autre forme de dégradation. Lorsqu’elles définissent une matrice des transitions, les Parties doivent décider quels changements du couvert terrestre et processus devraient entraîner une dégradation des terres ou une amélioration, ou n’aboutir à aucun changement.

Le tableau 9 propose un exemple de matrice des transitions pour les catégories par défaut de couvert terrestre de la CNULCD. La matrice montre des interprétations suggérées des changements du couvert terrestre qui pourraient aboutir à une dégradation des terres ou à une amélioration. Les Parties peuvent utiliser cette matrice comme un cadre préliminaire à évaluer et à ajuster dans le cadre d’un processus participatif multipartite, en tenant compte des conditions nationales et locales.

À des fins d’exhaustivité, bien que le rapport soit axé sur la superficie totale des terres, les masses d’eau sont également incluses dans la matrice afin de calculer l’indicateur 15.3.1 des ODD. Toutes les transitions relatives aux masses d’eau sont définies comme « stables » par défaut, mais les Parties peuvent modifier ces valeurs si des modifications de l’étendue des masses d’eau pendant la période de référence ou la période considérée ont eu un impact considérable sur le couvert terrestre. À noter que toute modification de l’étendue des masses d’eau intérieures a une incidence sur la superficie totale des terres, qui doit être ajustée en conséquence.

**Tableau 9**. Exemple de matrice des transitions du couvert terrestre reposant sur les sept catégories de couvert terrestre de la CNULCD
	CLASSIFICATION FINALE
	Zones arborées	Prairies	Terres cultivées	Zones humides	Surfaces artificielles	Autres terres	Masses d’eau
CATÉGORIE D’ORIGINE
Zones arborées	Stable	Perte de végétation	Déforestation	Inondation	Déforestation	Perte de végétation	Stable
Prairies	Boisement	Stable	Expansion agricole	Inondation	Expansion urbaine	Perte de végétation	Stable
Terres cultivées	Boisement	Recul de l’agriculture	Stable	Inondation	Expansion urbaine	Perte de végétation	Stable
Zones humides	Empiétement d’espèces ligneuses	Drainage des zones humides	Drainage des zones humides	Stable	Drainage des zones humides	Drainage des zones humides	Stable
Surfaces artificielles	Boisement	Établissement de la végétation	Expansion agricole	Création de zones humides	Stable	Recul des établissements humains	Stable
Autres terres	Boisement	Établissement de la végétation	Expansion agricole	Création de zones humides	Expansion urbaine	Stable	Stable
Masses d’eau	Stable	Stable	Stable	Stable	Stable	Stable	Stable

Note

Les processus de changement du couvert terrestre sont identifiés et classés par couleur : les améliorations sont indiquées en vert, la stabilité en jaune et les dégradations en rouge. Les transitions improbables sont indiquées en rouge. Veuillez noter qu’il s’agit d’un exemple de matrice des transitions et que les pays ne doivent pas considérer qu’ils peuvent l’adopter sans tenir compte des conditions locales et des principaux processus de dégradation.

En fonction de la légende du couvert terrestre sélectionnée à l’Étape 3, les Parties devront fournir leur interprétation des transitions du couvert terrestre à l’aide des tableaux SO1-1.T4a ou SO1-1.T4b pour i) les catégories par défaut de couvert terrestre de la CNULCD ; ii) ou les catégories nationales de couvert terrestre, respectivement.

La plateforme du système PRAIS 4 comprend des fonctionnalités permettant de modifier les données par défaut de la matrice des transitions et d’assigner un signe « - » ou « + » à chaque transition selon qu’elle entraîne une dégradation ou une amélioration des terres, en fonction des circonstances nationales. Cependant, si l’on choisit de modifier la matrice des transitions par défaut (c’est-à-dire le tableau SO1-1.T4a), la matrice doit d’abord être modifiée dans Trends.Earth afin que les transitions déclarées puissent être intégrées dans les calculs des produits de l’objectif stratégique 1-1 et de l’indicateur 15.3.1 des ODD. À elle seule, la modification de la matrice des transitions dans le système PRAIS 4 n’entraînera pas un recalcul des données spatiales pour l’objectif stratégique 1-1.

Étape 5 : évaluer les données disponibles

La CNULCD fournit des données par défaut préremplies sur la plateforme du système PRAIS 4, tirées de l’ensemble de données CCI-LC de l’ESA le plus récent, afin d’alléger la charge que représente l’établissement des rapports. Cependant, les Parties peuvent communiquer leurs propres estimations réalisées à l’aide des données nationales relatives au couvert terrestre si celles-ci répondent aux spécifications énumérées au tableau 10.

**Tableau 10**. Spécifications des données pour l’indicateur de l’objectif stratégique 1-1
Élément	Spécifications
Élément	Données par défaut (ensemble de données sur le couvert terrestre de l’Initiative sur le changement climatique [CCI-LC] de l’Agence spatiale européenne [ESA])	Données nationales
Type de donnée	D’après les images satellites d’AVHRR, de SPOT, de PROBA-V et de Sentinel-3	Images satellites d’une résolution plus fine tirées de sources nationales et internationales, images aériennes ou observations sur le terrain et statistiques nationales/provinciales.
Classification	36 classes de couvert terrestre fondées sur le système de classification de la couverture du sol (LCCS, de l’anglais « Land Cover Classification System ») de la FAO. Aux fins des rapports, les 36 classes CCI-LC de l’ESA sont mises en correspondance avec les sept catégories de la CNULCD (voir le tableau 8 du présent document pour les règles de correspondance).	Une classification du couvert terrestre compatible avec les sept catégories par défaut de la CNULCD décrites à l’Étape 2. Idéalement, la légende s’appuie sur la méthodologie du LCCS/LCML de la FAO. Cependant, la légende doit être concise et n’inclure que les catégories de couvert terrestre pertinentes pour les processus de dégradation des terres déclarés.
Couverture temporelle	Données annuelles à compter de l’année 2000	Des données annuelles à compter de l’année 2000 seraient l’idéal. Cependant, au minimum, les données devraient couvrir les années 2000 et 2015 (à titre de référence) et l’année disponible la plus récente de la période considérée.
Résolution spatiale	300 mètres (m)	La résolution spatiale souhaitée est de 100 mètres ou plus fine. Si de telles données ne sont pas disponibles, il est recommandé d’utiliser les données par défaut ou des données présentant une résolution plus élevée que les données par défaut (300 m).
Degré d’exactitude	74 %	Afin de se conformer à la qualité des données du produit par défaut relatif au couvert terrestre, il est recommandé de garantir un degré d’exactitude global de la cartographie d’au moins 74 %.
Métadonnées	Des métadonnées sont automatiquement générées s’agissant des données par défaut tirées de Trends.Earth.	Une liste des métadonnées minimales exigées figure à l’annexe II jointe au présent document.

Étape 6 : déterminer l’étendue de référence de la dégradation du couvert terrestre

Note

Domaines connexes sur la plateforme du système PRAIS 4 : tableaux SO1-1.T5, SO1-1.T6 et SO1-1.T8

La référence fixe l’étalon par rapport auquel l’évolution de l’étendue de la dégradation du couvert terrestre sera comparée lors des périodes considérées ultérieures. Pour déterminer l’étendue de référence, on compare le couvert terrestre pendant la dernière année de la période de référence (l’année de référence, c’est-à-dire 2015) avec le couvert terrestre pendant la première année de cette même période (2000) pour estimer ce qui a changé (sur le plan des transitions du couvert terrestre). Ensuite, on calcule la variation nette de la superficie pour chaque catégorie de couvert terrestre et l’on déduit l’état de dégradation des terres d’après la matrice des transitions. Il est très important de s’appuyer sur une référence constante, car cela a une incidence sur les résultats des calculs de l’évolution entre la période de référence et la période considérée. Ces changements servent à suivre les progrès réalisés par les Parties en vue de l’objectif stratégique 1-1.

Des estimations nationales par défaut de l’évolution du couvert terrestre et de la dégradation du couvert terrestre pour la période de référence sont mises à disposition dans les tableaux SO1-1.T6 et SO1-1.T8 du système PRAIS 4, respectivement. Ces estimations peuvent être acceptées, ajustées ou remplacées par des données nationales, si nécessaire. Des commentaires explicatifs doivent être saisis dans la case des commentaires pour justifier la modification ou le remplacement des données par défaut. Les pays qui choisissent d’utiliser des données nationales sont encouragés à utiliser Trends.Earth pour préparer, analyser et transférer leurs données vers le système PRAIS 4. Trends.Earth comprend des outils permettant d’estimer automatiquement les changements du couvert terrestre et la dégradation du couvert terrestre.

Étape 7 : estimer la dégradation du couvert terrestre

Note

Domaines connexes sur la plateforme du système PRAIS 4 : tableaux SO1-1.T1, SO1-1.T5, SO1-1.T7 et SO1-1.T9

Des estimations nationales par défaut de l’évolution du couvert terrestre et de la dégradation du couvert terrestre pour la période considérée sont mises à disposition dans les tableaux SO1-1.T5 et SO1-1.T7, respectivement. Ces estimations sont calculées en comparant le couvert terrestre pendant l’année disponible la plus récente de la période considérée (à savoir 2019 pour les données par défaut) avec celles de la première année de la période considérée (2016). Ces estimations peuvent être acceptées, ajustées ou remplacées par des données nationales, si nécessaire.

À l’aide des données, de la légende et de la matrice des transitions sélectionnées, les Parties peuvent produire des estimations nationales i) des changements du couvert terrestre ; ii) de la dégradation du couvert terrestre ; iii) de l’amélioration du couvert terrestre ; et iv) de l’absence de changement pour la période considérée par l’intermédiaire de Trends.Earth. Elles peuvent ensuite importer les résultats vers la plateforme du système PRAIS 4, où les cartes pertinentes peuvent être créées.

Étape 8 : vérifier les résultats

L’interprétation par télédétection des changements du couvert terrestre varie grandement d’un endroit à l’autre de la planète, sous l’influence des conditions climatiques et des pratiques de gestion des terres en vigueur. Ces variations peuvent avoir une incidence sur la fiabilité de l’application des estimations tirées de sources de données mondiales à des zones locales et nécessiter les conseils de spécialistes nationaux pour identifier et souligner les situations où le niveau de confiance des résultats obtenus pourrait être faible. Ces conseils contribueraient à une évaluation qualitative de la fiabilité des estimations.

Étape 9 : générer les rapports

La plateforme du système PRAIS 4 permet de déclarer des informations quantitatives sur le couvert terrestre, les changements du couvert terrestre et la dégradation du couvert terrestre. En l’absence de données plus exactes et détaillées au niveau national, les Parties peuvent officiellement soumettre les estimations par défaut à la CNULCD. Si les estimations ont été produites à partir des données nationales, les Parties doivent fournir les éléments suivants :

une description de la légende et de la matrice des transitions ;
les ensembles de données nationaux sur le couvert terrestre pour la période de référence et la période considérée ;
des informations sur l’évolution du couvert terrestre, y compris une matrice des variations de la superficie du couvert terrestre et un ensemble de données spatiales qui montre les zones présentant une dégradation, une amélioration ou une absence de changement selon les données sur le couvert terrestre.

Les informations relatives au couvert terrestre, aux changements du couvert terrestre et à la dégradation du couvert terrestre doivent être déclarées en km2 pour le pays tout entier. Les informations portant uniquement sur les zones touchées doivent être communiquées au moyen d’un ensemble de formulaires distinct sur la plateforme du système PRAIS 4.

Si les ensembles de données par défaut ont été remplacés par des données nationales sur le couvert terrestre, les pays sont encouragés à télécharger les données géospatiales concernées sur le système PRAIS. Toute donnée spatiale téléchargée sur le système doit être étayée par des métadonnées appropriées décrivant la donnée spatiale, comme indiqué dans le formulaire de téléchargement des métadonnées.

Des cartes par défaut, ou des cartes générées dans Trends.Earth à l’aide des données nationales, représentant le couvert terrestre, l’évolution du couvert terrestre et la dégradation du couvert terrestre pour la période de référence et la période considérée, sont mises à disposition sur la plateforme du système PRAIS 4. Plus précisément, les cartes suivantes seront disponibles en ligne :

une carte du couvert terrestre pour la première année de la période de référence (2000) ;
une carte du couvert terrestre pour la dernière année de la période de référence (2015) ;
une carte du couvert terrestre pour l’année considérée la plus récente ;
les changements du couvert terrestre pendant la période de référence ;
les changements du couvert terrestre pendant la période considérée ;
la dégradation du couvert terrestre pendant la période de référence ;
la dégradation du couvert terrestre pendant la période considérée.

Les Parties sont également invitées à soumettre des rapports descriptifs sur les méthodes et les processus employés ainsi qu’à communiquer des informations sur les questions et les cas particuliers dans le champ réservé aux observations générales.

1.1.4. Dépendances

Les données relatives au couvert terrestre ne servent pas seulement à présenter des rapports sur l’objectif stratégique 1-1, mais aussi à stratifier les indicateurs relatifs à la productivité des terres et au carbone organique du sol (objectifs stratégiques 1-2 et 1-3). Elles constituent également l’un des sous-indicateurs utilisés pour calculer la proportion de terres dégradées par rapport à la superficie totale des terres (objectif stratégique 1-4).

La superficie totale des terres déclarée dans le tableau SO1-1.T1 est à la base du calcul des éléments ultérieurs du rapport dans l’ensemble des objectifs stratégiques, qui seront décrits comme étant dépendants du tableau SO1-1.T1 à leur section respective du manuel sur la présentation des rapports.

1.1.5. Difficultés

Disponibilité et qualité des données

La résolution spatiale des données par défaut pourrait ne pas toujours convenir pour représenter avec exactitude le couvert terrestre et les changements y afférents au niveau national, en particulier dans les petits États insulaires en développement (PEID) ou les pays montagneux, qui ont besoin de données spatiales de la plus haute résolution. On peut améliorer la qualité et la fiabilité des résultats en complétant/affinant l’analyse des données internationales à l’aide de données à l’échelle locale, si disponibles.
Aux fins de l’analyse et de la déclaration de l’évolution du couvert terrestre, il est essentiel de disposer de données cohérentes (c’est-à-dire de données tirées de la même source au moyen de la même technique de traitement) sur une longue période ; ce point constitue souvent une difficulté aux niveaux tant national qu’international.
La validation des informations nationales relatives au couvert terrestre pourrait nécessiter une vérification sur le terrain, en consultation avec des spécialistes locaux. Cette activité pourrait s’avérer gourmande en temps et en ressources. On pourrait réduire considérablement les coûts et l’affectation des ressources en réalisant la validation au moyen de différentes méthodes et techniques (par exemple, des échantillons de travail sur le terrain grâce aux photographies aériennes existantes, aux images haute résolution gratuites disponibles sur Google Earth).

Classification du couvert terrestre

Les légendes du couvert terrestre et les matrices des transitions nationales peuvent recenser les processus de dégradation et les transitions du couvert terrestre locaux avec plus d’exactitude, mais elles pourraient également porter à des niveaux ingérables le nombre de possibles transitions du couvert terrestre à décrire. Il est certes important d’inclure les principales transitions du couvert terrestre dans un pays, mais il convient de trouver un équilibre entre la précision et le caractère gérable des informations.
Les cartes et les données nationales existantes relatives au couvert terrestre doivent être converties vers les sept catégories de la CNULCD. Cette mise en correspondance requise peut dégrader en partie la qualité des données d’origine. En documentant les incertitudes et les généralisations appliquées pour harmoniser les données avec les normes internationales, on pourrait éclairer le processus de conversion et le degré d’exactitude des produits.
Les informations relatives au couvert terrestre fournies à la CNULCD doivent être cohérentes au fil du temps ; toute modification de la méthodologie de classification du couvert terrestre impose de recalculer les estimations nationales précédemment soumises.

1.1.6. Résumé (principales étapes)

Les principales étapes à suivre pour présenter des rapports sur l’évolution du couvert terrestre sont les suivantes :

Communiquer des informations sur la surface terrestre : des informations sur la superficie totale des terres, la superficie couverte par les masses d’eau et la superficie totale du pays doivent être communiquées dans le tableau SO1-1.T1.
Identifier les principaux processus de dégradation des terres au moyen de processus consultatifs appropriés et insérer les résultats dans le tableau SO1-1.T2.
Sélectionner une légende du couvert terrestre, en veillant à ce qu’elle soit compatible avec la légende par défaut de la CNULCD. Insérer la légende dans le tableau SO1-1.T3 si différente de la légende par défaut de la CNULCD.
Générer une matrice des transitions. Pour chaque transition du couvert terrestre, indiquer s’il est probable qu’elle entraîne une dégradation, une amélioration ou des conditions stables. Saisir ces informations dans le tableau SO1-1.T4a si la légende du couvert terrestre de la CNULCD est adoptée ; sinon, utiliser le tableau SO1-1.T4b pour les légendes nationales.
Sélectionner les données à utiliser ; garantir la conformité avec les spécifications énoncées dans le tableau 10.
Déterminer l’étendue de référence de la dégradation du couvert terrestre au moyen des données, de la légende et de la matrice des transitions sélectionnées pour la période de référence 2000–2015. En cas d’utilisation des données nationales relatives au couvert terrestre, les calculs doivent être effectués sur Trends.Earth et les informations saisies dans les tableaux SO1-1.T5, SO1-1.T6 et SO1-1.T8.
Estimer la dégradation du couvert terrestre au moyen des données, de la légende et de la matrice des transitions sélectionnées pour la période considérée et en s’appuyant sur une évaluation de l’évolution par rapport à la référence. En cas d’utilisation des données nationales relatives au couvert terrestre, les calculs doivent être effectués sur Trends.Earth et les informations saisies dans les tableaux SO1-1.T5, SO1-1.T7 et SO1-1.T9.
Vérifier les résultats : il est recommandé de faire vérifier les estimations du couvert terrestre et de la dégradation connexe par les autorités nationales compétentes afin d’évaluer le degré d’exactitude des résultats et d’identifier tout faux positif ou négatif qui pourrait être déclaré dans les formulaires de l’objectif stratégique 1-4 (indicateur 15.3.1 des ODD).
Générer les rapports : vérifier le degré d’exactitude des informations quantitatives saisies dans le rapport et inclure un rapport descriptif sur les méthodes et les processus employés.

1.1.7. Lectures complémentaires

Good Practice Guidance for SDG Indicator 15.3.1: Proportion of land that is degraded over total land area (version 2). Chapter 3: Land cover and land cover change (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land).
Di Gregorio, A., & Jansen, L.J.M. (2000). Land cover classification system. Classification concepts and user manual for software version 1.0. Rome. FAO (http://www.fao.org/3/y7220e/y7220e00.htm).

1.2 Objectif stratégique 1-2 – Évolution de la productivité des terres

1.2.1 Introduction

La productivité des terres désigne la capacité productive biologique des terres : la principale source des aliments, des fibres et du carburant indispensables à la vie humaine. La méthodologie adoptée par la CNULCD pour estimer la proportion de terres dégradées par rapport à la superficie totale des terres (c’est-à-dire l’indicateur 15.3.1 des ODD) s’appuie sur l’évolution de la productivité des terres en tant qu’indicateur des variations à long terme de la santé et de la capacité productive des terres. La productivité des terres reflète les effets nets des changements dans le fonctionnement des écosystèmes sur la croissance des plantes et de la biomasse.

La productivité des terres est calculée à l’aide d’observations terrestres de la productivité primaire nette (PPN). Des indices de végétation, tels que l’indice de végétation normalisé (NDVI) ou l’indice de végétation amélioré (EVI), sont souvent utilisés comme indicateurs intermédiaires de la PPN.

Le principal produit du cycle de présentation de rapports pour l’indicateur de l’objectif stratégique 1-2 consiste en un ensemble d’estimations officiellement vérifiées portant sur l’étendue des cinq classes de trajectoires persistantes de la productivité des terres au sein de chaque type de couvert terrestre, leur évolution au niveau national et leur importance sur le plan de la dégradation des terres.

Les rapports nationaux sont facilités par la fourniture de données par défaut tirées des sources de données mondiales disponibles, à savoir l’ensemble de données sur les dynamiques de la productivité des terres du Centre commun de recherche de la Commission européenne.

1.2.2. Conditions préalables à la présentation de rapports

Une lecture approfondie du chapitre 4 du [Good Practice Guidance for SDG Indicator 15.3.1] (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land), qui présente la productivité des terres et détaille la méthodologie employée pour estimer l’évolution de la productivité des terres ;
Des données conformes aux spécifications énumérées dans le tableau 11 ci-après ;
Une réserve de spécialistes nationaux officiellement nommés par les autorités nationales pour vérifier la cohérence des données par défaut relatives à la productivité des terres par rapport à la situation sur le terrain, ou pour élaborer et mettre en œuvre une méthodologie personnalisée pour estimer les trois mesures de la productivité des terres si les données nationales sont privilégiées par rapport aux données par défaut. Parmi les principales institutions, on peut compter le bureau national de la statistique du pays, le ministère de l’Environnement, le ministère de l’Agriculture, un centre de télédétection, ainsi que des universités et des centres de recherche.

1.2.3. Cycle de présentation des rapports et procédure étape par étape

L’estimation de la dégradation de la productivité des terres passe par les étapes suivantes :

Produire une carte de la dégradation de la productivité des terres en tant que représentation binaire des terres (dégradées/non dégradées) pendant la période de référence ;
Cartographier les dynamiques de la productivité des terres pendant la période considérée, en indiquant les superficies qui présentent une dégradation, une amélioration ou un état stable par rapport à la référence.

La procédure étape par étape de présentation des rapports est décrite ci-après. Si l’on utilise les données par défaut, les étapes 2 à 6 ne sont pas nécessaires.

Étape 1 : sélectionner un ensemble de données d’observation de la Terre

La CNULCD fournit des données par défaut tirées de l’ensemble de données sur les dynamiques de la productivité des terres du Centre commun de recherche. Cet ensemble de données représente cinq catégories de dynamiques de la productivité des terres, couvrant la période 2000-2019. Il présente une résolution spatiale de 1 kilomètre, et repose sur des algorithmes qui combinent des données issues de séries chronologiques du NDVI tirées de divers capteurs satellites.

Il existe un autre ensemble de données mondial, à savoir Trends.Earth Land Productivity, qui est tiré des données du spectromètre imageur à moyenne résolution (MODIS) et qui intègre des observations du NDVI à une résolution pixel de 250 mètres sur des périodes de 16 jours, du 18 février 2000 jusqu’à aujourd’hui.

Ces deux ensembles de données sont disponibles dans Trends.Earth.

Les Parties peuvent évaluer et utiliser ces ensembles ou d’autres ensembles, à condition qu’ils répondent aux spécifications figurant dans le tableau 11 ci-après.

Les Parties peuvent également créer directement leurs propres séries chronologiques d’indice de végétation à partir d’images satellite, à condition que ces images disposent d’au moins une bande rouge et une bande du proche infrarouge permettant de calculer l’indice de végétation. En fonction de l’indice de végétation choisi, d’autres bandes spectrales pourraient également être nécessaires.

**Tableau 11**. Spécifications des données pour l’indicateur de l’objectif stratégique 1-2
Élément	Spécifications
Élément	Données par défaut (ensemble de données sur les dynamiques de la productivité des terres du Centre commun de recherche de la Commission européenne)	Données nationales
Données entrantes (Données nécessaires pour générer des estimations de la productivité des terres sur la base des trois mesures décrites aux étapes 2 et 3)	Série chronologique d’images journalières du satellite SPOT VGT de l’indice de végétation normalisé (NDVI), composée pour une observation tous les 10 jours (nécessaire pour générer les données du Centre commun de recherche)	Série chronologique d’un indice de végétation approprié tirée d’images satellites présentant au moins une bande rouge et une bande du proche infrarouge, par exemple Trends.Earth Land Productivity (250 m) ; Sentinel 3 (300 m) ; ou Sentinel 2 (10 m, 20 m et 60 m).
Données sortantes (Produits maillés résultant de l’analyse et de la combinaison des trois mesures décrites à l’Étape 3)	Cinq catégories de trajectoires persistantes de la productivité des terres et données maillées sur la dégradation de la productivité des terres pour la période de référence (2000–2015) et la période considérée (2004–2019)*	Cinq catégories de trajectoires persistantes de la productivité des terres et données maillées sur la dégradation de la productivité des terres pour la période de référence (2000–2015) et la période considérée (2004–2019)*
Classification	Cinq catégories de trajectoires persistantes de la productivité des terres et une catégorie pour les superficies ne présentant aucune donnée valide sur la productivité des terres : Déclin Déclin modéré Sous stress Stable Accroissement Absence de données	Les six catégories sont compatibles avec celles utilisées par l’ensemble de données du Centre commun de recherche : Déclin Déclin modéré Sous stress Stable Accroissement Absence de données
Résolution spatiale	1 km	Les données de Trends.Earth Land Productivity présentant une résolution spatiale de 250 m sont recommandées en l’absence de données présentant une résolution plus fine.
Qualité	Précisée dans les métadonnées de l’ensemble de données. Globalement, le degré d’exactitude évalué de l’ensemble de données est supérieur à 80 %.	Afin de se conformer à la qualité des données de l’ensemble de données par défaut, il est recommandé de garantir un degré d’exactitude global de la cartographie d’au moins 80 %.
Métadonnées	Des métadonnées sont automatiquement générées s’agissant des données par défaut.	Les métadonnées minimales exigées pour chaque champ obligatoire sont énumérées à l’annexe II.

*La version 2.0 du Guide de bonnes pratiques pour l’indicateur 15.3.1 des ODD recommande d’évaluer la tendance de la productivité sur une période de 16 jours, aussi bien pour la période de référence que pour la période considérée. Ainsi, on dispose d’une base plus cohérente pour évaluer l’évolution de la tendance de la productivité.

Étape 2 : sélectionner un indice de productivité

Il est recommandé d’utiliser le NDVI en tant qu’indice par défaut en l’absence de données probantes indiquant qu’un autre indice est mieux adapté au paysage du pays concerné. Bien que le NDVI soit l’indice de végétation le plus largement utilisé et le plus connu, il présente des limites : il peut être sensible aux variations des conditions du sol et il tend à la saturation en présence de niveaux élevés de couvert végétal et de biomasse. Ces limites peuvent réduire le degré d’exactitude des modèles de PPN, de biomasse et de couvert végétal dans les forêts tropicales ou les régions arides.

D’autres indices, tels que l’EVI, peuvent également convenir. Bien que certains de ces indices puissent afficher de meilleurs résultats que le NDVI sous certaines conditions de végétation précises, ils peuvent nécessiter des ajustements supplémentaires lorsqu’ils sont appliqués à de vastes étendues et à différents types de couvert terrestre. Par conséquent, malgré ses limites, le NDVI est actuellement considéré comme l’option universelle pour calculer la productivité des terres aux niveaux régional et national, des recherches approfondies ayant démontré la forte relation entre le NDVI et la productivité primaire.

Étape 3 : estimer la productivité annuelle

L’estimation de la productivité annuelle doit tenir compte du fait que, en raison des cycles naturels de croissance et de sénescence de la végétation, la PPN est mieux représentée par une série chronologique d’observations collectées pendant la saison de pleine croissance. Ainsi, pour chaque pixel, la productivité annuelle consistera en l’intégrale des valeurs du début à la fin de la saison de croissance de l’indice de productivité sélectionné. Les superficies présentant une PPN en hausse doivent être interprétées comme présentant une amélioration, sauf si une évaluation au niveau national indique le contraire.

Des indications supplémentaires concernant les options possibles pour estimer le début et la durée de la saison de croissance figurent à la section 4.2.4.1 du Good Practice Guidance for SDG Indicator 15.3.1.

Étape 4 : calculer les mesures de la productivité des terres

L’estimation de l’évolution de la productivité au fil du temps repose sur une analyse multitemporelle de la productivité annuelle comprenant trois mesures :

Tendance : mesure la trajectoire de l’évolution de la productivité annuelle sur le long terme par pixel ;
État : compare la productivité annuelle présente et passée par pixel ;
Performance : indique le niveau de productivité annuelle locale sur une superficie par rapport à d’autres superficies présentant un potentiel de productivité des terres semblable.

Les évolutions observées dans chacune des trois mesures sont combinées pour déterminer les trajectoires persistantes de la productivité des terres représentées par cinq catégories comparables à l’ensemble de données par défaut du Centre commun de recherche (voir le tableau 13 ci-après). Elles servent également à déterminer si un pixel est dégradé ou non pendant la période de référence et si un pixel se dégrade, s’améliore ou reste stable pendant la période considérée (voir l’Étape 5).

Tendance de la productivité

Afin de calculer la tendance de la productivité, les Parties doivent déterminer la trajectoire de l’évolution de la productivité sur une période de 16 ans à l’échelle d’un pixel. La tendance est calculée sur une période de 16 ans, aussi bien pour la période de référence (2000–2015) que pour la période considérée (c’est-à-dire une période de 16 ans prenant fin la dernière année considérée, à savoir 2004–2019).

La tendance est calculée en appliquant un modèle de régression linéaire à la série chronologique et en déterminant l’importance de la pente de la tendance en calculant son z-score. Les z-scores positifs indiquent une productivité en hausse, tandis que les scores négatifs indiquent une productivité en déclin. Les z-scores reflètent l’ampleur de la pente, les scores d’une plus grande ampleur indiquant un processus plus marqué.

Encadré 1. Qu’est-ce qu’un z-score

Un z-score mesure le nombre d’écarts-types entre un point de données et la moyenne. La formule permettant de le calculer figure ci-dessous, « z » étant le z-score :

\(z = \frac{data\ point – mean}{standard\ deviation}\)

Informations importantes concernant les z-scores :

Un z-score positif indique que le point de données est supérieur à la moyenne.
Un z-score négatif indique que le point de données est inférieur à la moyenne.
Un z-score proche de 0 indique que le point de données est proche de la moyenne.
Un point de données peut être considéré comme inhabituel si son z-score est supérieur ou inférieur à 3.

Comme recommandé dans le Good Practice Guidance for SDG Indicator 15.3.1, les intervalles du z-score peuvent être définis comme suit :

z-score < –1,96 = en dégradation
z-score < –1,28 ET ≥ –1,96 = potentiellement en dégradation
z-score ≥ –1,28 ET ≤ 1,28 = aucun changement significatif
z-score > 1,28 ET ≤ 1,96 = potentiellement en amélioration
z-score > 1,96 = en amélioration

Cependant, aux fins de la présentation de rapports au titre de la CNULCD, les cinq catégories ci-dessus sont regroupées dans les trois catégories suivantes :

z-score < –1,28 = en dégradation
Z = ≥ -1.28 AND ≤ 1.28
z-score > 1,28 = en amélioration

Les pixels présentant le niveau de z-score négatif le plus bas (< –1,28) sont considérés comme dégradés et les autres superficies sont considérées comme non dégradées.

État de la productivité

L’état de la productivité est déterminé en comparant la PPN annuelle moyenne des trois années les plus récentes à la distribution des valeurs annuelles de la PPN observées au cours des 13 années précédentes. Plus précisément, il s’agit de comparer les valeurs des années 2013–2015 avec celles des années 2000–2012 pour la période de référence, et les 3 années les plus récentes avec les 13 années précédentes pour la période considérée.

Les Parties doivent effectuer les calculs suivants :

Période de référence	Période considérée
A = PPN annuelle moyenne de la période 2013–2015	A = PPN annuelle moyenne des 3 dernières années
B = PPN annuelle moyenne de la période 2000–2012	B = PPN annuelle moyenne des 13 années précédentes
C = écart-type de la période 2000–2012	C = écart-type des 13 années précédentes
z-score = (A – B) / C	z-score = (A – B) / C

Les définitions des catégories pour les z-scores sont les suivantes :

z-score < –1,96 = superficie dégradée
z-score < –1,28 ET ≥ –1,96 = à risque de dégradation
z-score ≥ –1,28 ET ≤ 1,28 = aucun changement significatif
z-score > 1,28 ET ≤ 1,96 = potentiellement en amélioration
z-score > 1,96 = en amélioration

À l’instar de la tendance de la productivité, les cinq catégories susmentionnées sont réduites à trois lorsqu’il s’agit de communiquer des données au titre de la CNULCD :

z-score < –1,28 = en dégradation
Z = ≥ -1.28 AND ≤ 1.28
z-score > 1,28 = en amélioration

Aux fins du calcul du sous-indicateur de la productivité des terres, la CNULCD recommande de ne considérer comme dégradée que la superficie présentant le niveau de z-score négatif le plus bas (< –1,96). Les superficies relevant des autres catégories de z-score doivent être considérées comme non dégradées.

Performance de la productivité

Contrairement à la tendance et à l’état qui sont des mesures temporelles, la performance de la productivité est une mesure spatiale qui consiste à évaluer le niveau de productivité de la végétation locale par rapport à d’autres unités d’occupation des terres (c’est-à-dire d’autres pixels) au sein de la même unité fonctionnelle de couvert terrestre/d’écosystème (LCEU)[^2].

La performance de la productivité est calculée en comparant la valeur annuelle moyenne de la productivité avec la valeur indice maximale de la productivité observée au sein d’une même LCEU pour une période d’évaluation donnée. Les pixels sont considérés comme dégradés lorsque leur potentiel de productivité est inférieur à la moitié de la valeur maximale observée dans une LCEU donnée. La valeur maximale est quant à elle définie comme le 90e centile des valeurs de pixel dans la LCEU (PPN_max)[^3]. Ainsi, les valeurs de la performance de la productivité proches de 1 représentent les pixels où la productivité est proche du niveau le plus élevé pour cette unité d’occupation des terres pendant cette période.

L’ensemble de données qui en résulte ne comprendrait ensuite que deux catégories :

z-score < 0,5 PPN_max = en dégradation
z-score ≥ 0,5 PPN_max = en amélioration

La performance de la productivité pendant les périodes considérées doit être calculée à partir de la moyenne des évaluations de la productivité annuelle au cours de la période entre l’évaluation précédente (ou de référence) et l’année actuelle.

Étape 5 : combiner les mesures de la productivité pour évaluer la dégradation de la productivité des terres pendant la période de référence

Note

Domaines connexes sur la plateforme du système PRAIS 4 : tableau SO1-2.T5

Les produits obtenus à l’aide des trois mesures servent à estimer l’étendue des terres dégradées pendant la période de référence.

Le tableau 12 ci-dessous montre comment transformer les produits des trois mesures en deux catégories (terres dégradées/terres non dégradées) pour évaluer l’état de dégradation de la productivité des terres pendant la période de référence. Dans ce tableau, la valeur « Y » désigne les terres dégradées et la valeur « N » désigne les terres qui ne sont pas dégradées.

**Tableau 12**. Combinaison des mesures de la productivité pour déterminer si un pixel est dégradé ou non pendant la période de référence
Combinaison des catégories	Tendance	État	Performance	Dégradée
1	Y	Y	Y	Y
2	Y	Y	N	Y
3	Y	N	Y	Y
4	Y	N	N	Y
5	N	Y	Y	Y
6	N	Y	N	N
7	N	N	Y	N
8	N	N	N	N

Remarque : tableau indiquant les combinaisons de mesures de la productivité pour déterminer si un pixel est dégradé (« Y ») ou non (« N ») : les catégories 1 à 5 montrent une dégradation. Ce tableau est conforme à la définition de la dégradation des terres adoptée par la CNULCD, qui comprend une diminution de la productivité biologique (autrement dit, une tendance sensiblement négative constitue une dégradation indépendamment de l’état ou de la performance).

Une autre approche, suggérant des variantes aux combinaisons de mesures ci-dessus, est décrite à la section 4.2.5 et au tableau 4-5 du Good Practice Guidance for SDG Indicator 15.3.1 pour considération par les pays Parties.

La superficie totale des terres dont la productivité s’est dégradée pendant la période de référence doit être déclarée dans le tableau SO1-2.T5 de la plateforme du système PRAIS 4.

Étape 6 : combiner les mesures de la productivité pour évaluer la dégradation de la productivité des terres pendant la période considérée

Note

Domaines connexes sur la plateforme du système PRAIS 4 : tableaux SO1-2.T1, SO1-2.T2, SO1-2.T3, SO1-2.T4 et SO1-2.T6

Les produits obtenus à l’aide des trois mesures servent à estimer l’étendue des terres dégradées pendant la période considérée. Ce processus est totalement distinct du principe du « paramètre déclassant » utilisé pour estimer l’indicateur 15.3.1 des ODD.

Le tableau 13 résume les combinaisons de mesures de la productivité permettant de déterminer les dynamiques de la productivité des terres et l’état de dégradation de la productivité des terres pour chaque pixel ainsi que leurs relations. Les mesures peuvent être combinées en cinq catégories de trajectoires persistantes de la productivité des terres et trois catégories de dégradation de la productivité des terres pendant la période considérée (à savoir « en amélioration », « stable » et « en dégradation »).

Les Parties peuvent utiliser ce tableau pour combiner les résultats personnalisés en matière de tendance, d’état et de performance tirés des données nationales afin d’estimer les dynamiques et la dégradation de la productivité des terres.

**Tableau 13**. Combinaison des mesures de la productivité pour déterminer les cinq catégories de dynamiques de la productivité des terres et les trois catégories de dégradation de la productivité des terres par pixel pendant la période considérée
	Évolution observée des trois mesures de la productivité			Dynamiques de la productivité des terres et état de dégradation de la productivité des terres tirés de la combinaison des trois mesures de la productivité
Combinaison des catégories	Tendance	État	Performance	Dynamiques de la productivité des terres (5 catégories)	État de dégradation de la productivité des terres (3 catégories)
1	En amélioration	En amélioration	Stable	En amélioration	En amélioration
2	En amélioration	En amélioration	Dégradée	En amélioration	En amélioration
3	En amélioration	Stable	Stable	En amélioration	En amélioration
4	En amélioration	Stable	Dégradée	En amélioration	En amélioration
5	En amélioration	En dégradation	Stable	En amélioration	En amélioration
6	En amélioration	En dégradation	Dégradée	Déclin modéré	En dégradation
7	Stable	En amélioration	Stable	Stable	Stable
8	Stable	En amélioration	Dégradée	Stable	Stable
9	Stable	Stable	Stable	Stable	Stable
10	Stable	Stable	Dégradée	Sous stress	Stable
11	Stable	En dégradation	Stable	Déclin modéré	En dégradation
12	Stable	En dégradation	Dégradée	En dégradation	En dégradation
13	En dégradation	En amélioration	Stable	En dégradation	En dégradation
14	En dégradation	En amélioration	Dégradée	En dégradation	En dégradation
15	En dégradation	Stable	Stable	En dégradation	En dégradation
16	En dégradation	Stable	Dégradée	En dégradation	En dégradation
17	En dégradation	En dégradation	Stable	En dégradation	En dégradation
18	En dégradation	En dégradation	Dégradée	En dégradation	En dégradation

Remarque : la dernière colonne illustre la façon dont l’état de dégradation de la productivité des terres d’un pixel peut être déduit à partir de la catégorie de dynamiques de la productivité des terres obtenue en combinant les trois mesures de la productivité.

Les estimations nationales des dynamiques de la productivité des terres par type de couvert terrestre doivent être déclarées au moyen des tableaux SO1-2.T1 et SO1-2.T2 de la plateforme du système PRAIS 4 pour la période de référence et la période considérée, respectivement. Par ailleurs, les estimations nationales de l’évolution des dynamiques de la productivité des terres pour les principales transitions du couvert terrestre (par superficie) doivent être déclarées dans les tableaux SO1-2.T3 et SO1-2.T4 pour la période de référence et la période considérée, respectivement. La dégradation de la productivité des terres (tirée des trois catégories dans la dernière colonne du tableau 13) pendant la période considérée doit être déclarée dans le tableau SO1-2.T6.

Étape 7 : vérifier les résultats

Les dynamiques saisonnières de la productivité varient grandement d’un endroit à l’autre de la planète, sous l’influence des conditions climatiques et des pratiques de gestion des terres en vigueur. Ces variations peuvent avoir une incidence sur la fiabilité de l’application des estimations de la productivité des terres tirées de sources de données mondiales à des zones locales et nécessiter les conseils de spécialistes nationaux pour identifier et souligner les situations où le niveau de confiance des résultats obtenus pourrait être faible. Ces conseils contribueraient à une évaluation qualitative de la fiabilité des estimations.

Étape 8 : générer les rapports

Une fois vérifiées par les Parties, les estimations des dynamiques de la productivité des terres et de la dégradation des terres pour la période considérée et la période de référence doivent être officiellement soumises à la CNULCD. Les Parties sont également invitées à soumettre des rapports descriptifs sur les méthodes, les sources de données et le degré d’exactitude des données dans les cas où les estimations sont tirées des données nationales. Il serait également utile de communiquer des informations sur les questions et les cas particuliers, en décrivant tout écart par rapport à la méthode par défaut et en indiquant ce qui justifie l’adoption d’une méthode différente. Un champ réservé aux observations générales figure à la fin du formulaire de rapport sur la plateforme du système PRAIS 4 à cette fin.

Les informations sur les dynamiques de la productivité des terres et la dégradation de la productivité des terres doivent être déclarées en km2 pour le pays tout entier.

Si les ensembles de données par défaut sont remplacés par des données nationales sur le couvert terrestre, les pays sont encouragés à mettre les données géospatiales pertinentes et les métadonnées connexes à disposition sur la plateforme du système PRAIS 4.

Des cartes générées au moyen des données par défaut ou nationales sur les dynamiques de la productivité des terres et la dégradation de la productivité des terres pour la période de référence et la période considérées seront créées sur la plateforme du système PRAIS 4. Ces cartes comprendront les éléments suivants :

les dynamiques de la productivité des terres pendant la période de référence ;
les dynamiques de la productivité des terres pendant la période considérée ;
la dégradation de la productivité des terres pendant la période de référence ;
la dégradation de la productivité des terres pendant la période considérée.

1.2.4. Dépendances

Les données sur la productivité des terres reposent sur les données relatives au couvert terrestre déclarées au titre de l’objectif stratégique 1-1 pour ventiler les catégories de productivité des terres en fonction des sept catégories de couvert terrestre de la CNULCD. Le champ « pourcentage de la superficie totale des terres » dans les tableaux SO1-2.T5 et SO1-2.T6 dépend de la superficie totale des terres déclarée dans le tableau SO1-1.T1.

1.2.5. Difficultés

Disponibilité et qualité des données

La résolution spatiale des données internationales ne permet pas toujours de produire une représentation suffisamment détaillée des dynamiques de la productivité des terres au niveau national, en particulier dans les PEID ou les pays montagneux ;
Dans certaines zones climatiques où la saison de croissance annuelle est très variable ou erratique, ou bien où la végétation est clairsemée voire absente, la productivité des terres est difficile à mesurer avec précision, ce qui se traduit par une absence de données pour ces régions. Dans les zones où la végétation est dense et pousse toute l’année, comme les zones tropicales humides, la productivité peut également afficher de faibles variations, ce qui rend les données non fiables.

Approche analytique

Il est important de garder en tête le fait que l’utilisation d’une période de 16 ans pour la période considérée dans le cas de la productivité des terres par rapport à une période de 4 ans pour le couvert terrestre et l’évolution des stocks de carbone organique du sol fera probablement augmenter l’impact de la productivité (par rapport aux autres indicateurs) lorsque ces sous-indicateurs seront combinés pour obtenir l’indicateur 15.3.1 des ODD.

1.2.6. Résumé (principales étapes)

Les principales étapes à suivre pour présenter des rapports sur les dynamiques de la productivité des terres sont les suivantes :

Sélectionner un ensemble de données d’imagerie : la CNULCD met à disposition des données par défaut, qui peuvent être vérifiées et officiellement acceptées. Si les Parties décident d’utiliser d’autres sources de données, elles doivent vérifier la conformité avec les exigences minimales figurant dans le tableau 11 et suivre les étapes 2 à 6 ci-dessous ;
Sélectionner un indice de productivité : le NDVI est recommandé en tant qu’indice par défaut ; cependant, les pays peuvent choisir d’autres indices mieux adaptés aux dynamiques de la productivité des terres de leur contexte local ;
Estimer la productivité annuelle : pour chaque pixel, estimer la productivité annuelle en tant qu’intégrale des valeurs depuis le début jusqu’à la fin de la saison de croissance de l’indice de productivité sélectionné ;
Calculer les mesures de la productivité des terres : pour chaque pixel, estimer la tendance, l’état et la performance ;
Combiner les mesures de la productivité pour évaluer la dégradation de la productivité des terres pendant la période de référence : en s’appuyant sur le tableau 12, combiner les mesures pour déterminer si un pixel est dégradé ou non pendant la période de référence ;
Combiner les mesures de la productivité pour évaluer la dégradation de la productivité des terres pendant la période considérée : en s’appuyant sur le tableau 13, combiner les mesures pour déterminer les dynamiques de la productivité des terres (cinq catégories de trajectoires persistantes de la productivité des terres) et l’état de dégradation de la productivité des terres pendant la période considérée (trois catégories d’état de dégradation). En cas d’utilisation des données nationales sur la productivité des terres, les calculs doivent être effectués sur Trends.Earth et les informations saisies dans les tableaux SO1-2.T1 à SO1-2.T6 ;
Vérifier les résultats : il est recommandé de faire vérifier les estimations de la productivité des terres et de la dégradation connexe par les autorités nationales compétentes afin d’évaluer le degré d’exactitude des résultats et d’identifier tout faux positif ou négatif qui pourrait être déclaré dans les formulaires de l’objectif stratégique 1-4 (indicateur 15.3.1 des ODD) ;
Générer les rapports : une fois vérifiés par les Parties, les données et le rapport descriptif connexe pour la période de référence et la période considérée doivent être officiellement soumis à la CNULCD.

1.2.7. Lectures complémentaires

Good Practice Guidance for SDG Indicator 15.3.1: Proportion of land that is degraded over total land area (version 2.0). Chapter 4: Land productivity (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land).
Cherlet, M., Hutchinson, C., Reynolds, J., Hill, J., Sommer, S., von Maltitz, G. (directeurs), World Atlas of Desertification, Office des publications de l’Union européenne, Luxembourg, 2018.
Documentation du site Internet de Trend.Earth (https://trends.earth/docs/en/).

1.3. Objectif stratégique 1-3 – Évolution des stocks de carbone dans le sol et en surface

1.3.1. Introduction

Les stocks de carbone reflètent l’intégration de multiples processus ayant une incidence sur la croissance des plantes ainsi que sur la décomposition qui, ensemble, contrôlent les gains et les pertes au sein des réserves terrestres de matière organique. Ils sont indispensables à tout un éventail de services écosystémiques, et leurs niveaux et leurs dynamiques sont le reflet du type de sol, de l’utilisation des terres et des pratiques de gestion.

Comme énoncé dans la décision 22/COP.11 de la CNULCD, le stock de carbone organique du sol constitue la mesure actuellement employée pour évaluer les stocks de carbone et sera remplacé par les stocks de carbone totaux de l’écosystème terrestre une fois opérationnels.

La méthodologie employée par la CNULCD pour estimer la proportion de terres dégradées par rapport à la superficie totale des terres (c’est-à-dire l’indicateur 15.3.1 des ODD) s’appuie sur le stock de carbone organique du sol en tant qu’indicateur de la qualité globale du sol, associé au cycle des nutriments du sol, à la stabilité cumulée du sol et à la structure du sol, avec des conséquences directes en matière d’infiltration de l’eau, de vulnérabilité à l’érosion et, à terme, de productivité de la végétation ainsi que de rendement dans les contextes agricoles.

Le principal produit du processus de présentation de rapports au titre de l’objectif stratégique 1-3 consiste en un ensemble d’estimations officiellement vérifiées portant sur le stock de carbone organique du sol dans les 30 premiers centimètres (cm) du sol (en tonnes par hectare) pour chacune des sept catégories de couvert terrestre de la CNULCD et des transitions du couvert terrestre, ainsi que sur leur importance sur le plan de la dégradation des terres.

Les rapports nationaux sont facilités par la fourniture de données de référence par défaut tirées de l’ensemble de données SoilGrids250m du Centre international de référence et d’information pédologique (ISRIC). Les estimations par défaut de l’évolution des stocks de carbone organique du sol sont obtenues en utilisant une méthodologie modifiée de niveau 1 du Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC) permettant de compiler les inventaires nationaux de gaz à effet de serre pour les sols minéraux.

Les Parties peuvent compléter ou remplacer ces données à l’aide des données nationales (méthode de niveau 2), en déterminant les stocks de carbone organique du sol à partir de cartes numériques du sol à haute résolution spatiale ou de mesures sur le terrain. Les Parties qui disposent de compétences concernant des méthodes plus complexes de déclaration des stocks de carbone organique du sol impliquant des mesures au sol et une modélisation peuvent adopter la méthode de niveau 3.

1.3.2. Conditions préalables à la présentation de rapports

Une lecture approfondie du chapitre 5 du [Good Practice Guidance for SDG Indicator 15.3.1] (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land), qui fournit des renseignements de base sur les processus régulant la formation et la libération des stocks de carbone organique du sol et détaille la méthodologie employée pour estimer l’évolution desdits stocks ;
Des données conformes aux normes minimales énumérées dans le tableau 14 ci-après ;
Une réserve de spécialistes nationaux officiellement nommés par les autorités nationales pour vérifier les résultats de l’analyse des stocks de carbone organique du sol, ou pour élaborer et mettre en œuvre une méthodologie personnalisée si l’on utilise des données nationales au lieu des données par défaut. Parmi les principales institutions, on peut compter le bureau national de la statistique du pays, le ministère de l’Environnement, le ministère de l’Agriculture (en particulier les services chargés du sol), un centre de télédétection, ainsi que des universités et des centres de recherche ;
Une compréhension des différents niveaux de rapport et une décision quant au niveau approprié pour le pays avant d’entamer le cycle de présentation des rapports.

1.3.3. Cycle de présentation des rapports et procédure étape par étape

La procédure étape par étape de présentation des rapports est décrite ci-après. Si les Parties décident d’utiliser les données par défaut (c’est-à-dire d’adopter la méthode de niveau 1), les étapes 2, 3 et 4 ne sont pas nécessaires.

Étape 1 : sélectionner la méthode d’estimation

Les Parties peuvent choisir parmi trois méthodes pour déterminer le seuil de référence des stocks de carbone organique du sol et estimer leur évolution. Ces méthodes sont conformes aux lignes directrices du GIEC[^4] et comprennent des ensembles de données et des options de traitement présentant des degrés croissants d’exactitude et de complexité.

La méthode de niveau 1 s’appuie sur des méthodes générales et des données par défaut. Elle est utile lorsque les données et les capacités du pays sont limitées voire inexistantes. Les estimations de l’évolution des stocks de carbone organique du sol sont éclairées par les équations figurant dans les lignes directrices du GIEC, qui sont résumées au chapitre 5 du Guide de bonnes pratiques pour l’indicateur 15.3.1 des ODD.

La méthode de niveau 1 part de l’hypothèse suivante : après des changements dans l’utilisation/la gestion des terres, les stocks de carbone subissent des changements sur une période de 20 ans, après laquelle un nouveau stock d’équilibre est atteint. La méthode de niveau 1 s’appuie sur les informations relatives à l’évolution du couvert terrestre, ainsi que sur les facteurs de changement des stocks (c’est-à-dire un facteur d’utilisation des terres, un facteur de gestion et un facteur relatif aux intrants, si disponibles) pour estimer l’évolution des stocks de carbone. Le seuil de référence des stocks de carbone organique du sol repose sur les niveaux de référence des stocks de carbone présents sous la végétation naturelle, stratifiés par type de climat/de sol. En remplacement des valeurs par défaut du GIEC, on peut déterminer les stocks de référence à partir des cartes numériques mondiales de carbone organique dans le sol.

Concernant les facteurs de changement, la méthode de niveau 1 dépend fortement de l’évolution du couvert terrestre ou de l’évolution de la gestion des terres pour estimer l’évolution des stocks de carbone organique du sol, ainsi que de la délimitation des zones humides en tant qu’indicateur intermédiaire des sols organiques.

L’influence de l’utilisation et de la gestion des terres sur le carbone organique du sol est différente selon qu’il s’agit d’un sol minéral ou organique. Les stocks de carbone dans les sols organiques ne sont pas explicitement pris en compte avec la méthode de niveau 1, qui n’estime que les flux de carbone annuels provenant des sols organiques. Concernant les sols organiques, la méthode s’appuie sur un facteur d’émissions annuelles pour estimer les pertes de carbone à la suite d’un drainage ou d’un incendie. Les pertes au sein des sols organiques sont estimées grâce à une adaptation de l’équation 2.2 figurant au chapitre 2 du supplément du GIEC dédié aux zones humides.

Une description détaillée de la méthode de niveau 1 figure à la section 5.2.6.1 du Good Practice Guidance for SDG Indicator 15.3.1.
La méthode de niveau 2 s’appuie sur des données supplémentaires spécifiques au pays pour compléter les valeurs par défaut, par exemple des facteurs de changement spécifiques au pays, le seuil de référence des stocks de carbone organique du sol, les régions climatiques, les types de sol ou les systèmes de classification de la gestion des terres. On peut obtenir des valeurs spécifiques au pays pour tous ces éléments ou un sous-ensemble de ceux-ci, puis les combiner aux valeurs par défaut. Le seuil de référence des stocks de carbone organique du sol peut être déterminé à partir de cartes numériques nationales du sol ou de mesures tirées des enquêtes nationales sur le sol.

Une description détaillée de la méthode de niveau 2 figure à la section 5.2.6.2 du Good Practice Guidance for SDG Indicator 15.3.1.
La méthode de niveau 3 est la plus complexe. Elle comprend des mesures au sol et une modélisation. Elle n’est recommandée que pour les pays qui disposent de capacités techniques et de données adéquates. Elle intègre des méthodes plus avancées qui prennent mieux en compte la variabilité annuelle des flux, telles que la cartographie numérique des sols spécifique au pays et des séries chronologiques de données spatiales sur l’utilisation/la gestion des terres et le climat, associées à des modèles reposant sur des processus calibrés et validés ou à un inventaire fondé sur des mesures avec un réseau de surveillance.

Étape 2 : évaluer les données disponibles

La CNULCD fournit des données préremplies sur la plateforme du système PRAIS 4. L’ensemble de données SoilGrids250m de l’ISRIC sert à obtenir un seuil de référence par défaut des stocks de carbone organique du sol. Les estimations par défaut de l’évolution desdits stocks s’appuient sur une méthode de niveau 1 modifiée pour les sols minéraux[^5]. Étant donné que les données mondiales dont on dispose actuellement ne présentent pas une résolution suffisante pour obtenir des informations sur les facteurs de changement relatifs à la gestion et aux intrants, l’élément dynamique éclairant l’évolution des stocks de carbone organique du sol est le couvert terrestre en tant qu’indicateur intermédiaire de la modification de l’utilisation des terres.

Cependant, les Parties peuvent déclarer leurs estimations en s’appuyant sur des données nationales relatives aux stocks de carbone organique du sol (en adoptant une méthode de niveau 2 ou 3) si elles répondent aux spécifications énumérées dans le tableau 14.

**Tableau 14**. Spécifications des données pour l’indicateur de l’objectif stratégique 1-3
Élément	Spécifications
Élément	Données par défaut	Données nationales
Données entrantes (pour générer les estimations des stocks de carbone organique du sol)	Ensemble de données SoilGrids250m de l’ISRIC	Observations au sol et mesures
Données sortantes (Produits maillés des estimations des stocks de carbone organique du sol)	Produits maillés annuels des stocks de carbone organique du sol pour la période de référence et la période considérée	Produits maillés des stocks de carbone organique du sol pour la période de référence et la période considérée, en se rapprochant le plus possible de données annuelles
Classification	Valeurs continues de la teneur en carbone organique (en tonnes) dans les 30 premiers centimètres du sol. Il est suggéré d’utiliser une diminution nette arbitraire supérieure à 10 % des stocks de carbone organique dans les 30 premiers centimètres du sol sur 20 ans comme seuil pour déterminer la dégradation.	Il est suggéré d’utiliser une diminution nette arbitraire supérieure à 10 % des stocks de carbone organique dans les 30 premiers centimètres du sol entre la période de référence et la période considérée comme seuil pour déterminer la dégradation.
Résolution spatiale	250 m	La résolution spatiale souhaitée est de 100 m ou plus fine.
Qualité	Le degré d’exactitude de l’ensemble de données SoilGrids250m de l’ISRIC se situe entre 30 % et 70 %.	Il n’est pas inférieur à celui des données par défaut.
Métadonnées	Des métadonnées sont fournies avec les données par défaut sur Trends.Earth.	Les métadonnées minimales exigées pour chaque champ obligatoire sont énumérées à l’annexe II.

Les Parties membres du Partenariat mondial sur les sols qui choisissent d’utiliser la méthode de niveau 2 peuvent également s’appuyer sur la [carte mondiale du carbone organique du sol (GSOCmap)] (http://www.fao.org/soils-portal/data-hub/soil-maps-and-databases/global-soil-organic-carbon-map-gsocmap/en) en remplacement des données de référence par défaut.

D’autres sources de données pertinentes sont énumérées à l’annexe C du Good Practice Guidance for SDG Indicator 15.3.1.

Étape 3 : déterminer le seuil de référence des stocks de carbone organique du sol et l’état de dégradation

Pour estimer l’évolution de l’étendue de la dégradation des stocks de carbone organique du sol au fil du temps, il faut calculer l’étendue de la dégradation desdits stocks pendant la période de référence. Pour cela, on compare les niveaux estimés de stocks de carbone organique du sol en 2015 (année de référence) avec une autre année antérieure (en général 2000) pour évaluer l’évolution des stocks pour chaque type de couvert terrestre. La valeur numérique absolue des stocks de carbone organique du sol pour chaque catégorie de couvert terrestre pendant la période de référence est quantifiée en faisant la moyenne des valeurs annuelles sur une période longue (10 à 15 ans) avant l’année 2015 (t0). La disponibilité de produits annuels sur le couvert terrestre permet d’extrapoler une tendance correspondant aux données historiques sur les stocks de carbone organique du sol.

Par exemple, dans l’ensemble de données par défaut fourni pour la période de référence, l’évolution des stocks de carbone organique du sol a été obtenue en combinant les données de SoilGrids250m et les données annuelles des produits CCI-LC de l’ESA, et estimée en calculant la moyenne des facteurs de changement du GIEC sur 20 ans puis en appliquant ces facteurs tous les ans sur la période 2000−2015.

Le [Good Practice Guidance for SDG Indicator 15.3.1] (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land) propose les deux options suivantes pour estimer l’état de référence initial (t0) à différentes échelles de temps pour la mesure des stocks de carbone organique du sol :

Définir un seuil d’étalonnage des stocks de carbone organique du sol par rapport auquel comparer les changements, c’est-à-dire déterminer si les stocks moyens pendant la période de référence sont bas, élevés ou moyens par rapport à une valeur potentielle donnée pour un type de climat ou de sol donné, et déterminer l’état de dégradation (dégradé/non dégradé). Le seuil de référence du GIEC mis à jour (tiré de la révision 2019 des lignes directrices du GIEC) pour les stocks de carbone organique du sol présents sous la végétation indigène, reflétant les régions climatiques et les types de sol par défaut, pourrait être considéré comme un seuil d’étalonnage mais, idéalement, il faudrait utiliser des références nationales (par exemple, tirées de systèmes en grande partie épargnés). L’état de référence initial serait ensuite estimé en comparant la valeur moyenne observée avec le seuil d’étalonnage en appliquant des limites supérieures et inférieures définies. Si les stocks estimés de carbone organique du sol sont inférieurs à la limite inférieure du seuil d’étalonnage, la superficie est considérée comme dégradée. Cette option dépend de l’exactitude des valeurs par défaut de 2019 du GIEC mises à jour pour le seuil de référence des stocks de carbone organique du sol, qui, bien qu’elles représentent une amélioration par rapport aux valeurs par défaut de 2006 du GIEC, demeurent sources d’erreurs importantes dans certains cas.
Utiliser l’évolution/l’état au cours de la période de référence (2000–2015) pour définir l’état de dégradation initial de référence de chaque pixel (une approche semblable à celle utilisée pour la productivité des terres). Étant donné que les stocks de carbone organique du sol sont susceptibles d’évoluer sur des périodes plus longues (de plusieurs années à plusieurs décennies), il est recommandé d’utiliser des « époques » (par exemple, en comparant les stocks de 2013–2015 à ceux de 2000–2002) plutôt que des valeurs portant sur une seule année pour déterminer la « trajectoire » et l’évolution relative. Les deux époques sont ensuite comparées pour déterminer les changements au sein de la période de référence. Les changements négatifs, avec un déclin arbitraire supérieur à 10% d des stocks de carbone organique du sol, constituent une dégradation.

À des niveaux plus élevés, l’évaluation de l’évolution des stocks de carbone organique du sol pour la période de référence peut s’appuyer sur l’intégration de données géospatiales provenant de sources variées, comme des expériences sur le terrain, des sites appariés, des sites de suivi, des études scientifiques, et des enquêtes sur la gestion des terres. Dans ce contexte, les seuils de référence peuvent être obtenus de deux manières distinctes :

En tant qu’estimations des stocks totaux de carbone organique du sol pour une stratification spécifique de l’utilisation/de la gestion des terres, qui pourraient être tirées d’ensembles de données mondiaux en appliquant les valeurs par défaut aux données sur le couvert terrestre, ou en adoptant une approche nationale dans le cadre de laquelle les pays utilisent des données et des méthodes nationales aboutissant à des résultats comparables à ceux des méthodes par défaut ;
En tant que seuils de référence spatialement explicites, où la résolution appropriée devrait être définie (la résolution spatiale suggérée est de 100 m). La plateforme du système PRAIS 4 comprend des données de référence préremplies sur les stocks de carbone organique du sol pour chaque catégorie de couvert terrestre, mais permet également aux Parties de saisir leurs propres données sur lesdits stocks dans les tableaux.

La plateforme du système PRAIS 4 comprend des données de référence préremplies sur les stocks de carbone organique du sol pour chaque catégorie de couvert terrestre, mais permet également aux Parties de saisir leurs propres données sur lesdits stocks dans les tableaux.

Étape 4 : estimer l’évolution des stocks de carbone organique du sol

Note

Domaines connexes sur la plateforme du système PRAIS 4 : tableaux SO1-3.T1, SO1-3.T2, SO1-3.T3 et SO1-3.T5

La méthode recommandée pour estimer l’évolution des stocks de carbone organique du sol s’appuie sur la tendance (ou la direction de l’évolution) desdits stocks observée pendant la période considérée ainsi que sur l’ampleur de l’évolution relative des stocks entre la période de référence et la période considérée. Cette approche détermine uniquement si une évolution négative (significative) s’est produite entre la période de référence et la période considérée et ne formule aucune hypothèse concernant l’état initial des stocks.

Une fois que le seuil de référence des stocks de carbone organique du sol (SOC_t0) et le niveau des stocks à la fin de la période considérée (SOC_tn) pour une unité considérée donnée ont été estimés de manière cohérente (au moyen de l’une des trois méthodes), le pourcentage de changement relatif des stocks est calculé comme suit :

T_SOC = (( SOC_tn - SOC_t0 )/ SOC_t0) x 100

Où :

T_SOC = évolution relative du carbone organique du sol pour l’unité considérée (en %) ;

SOC_t0 = état de référence des stocks de carbone organique du sol pour l’unité considérée (en tonnes de carbone par hectare) ;

SOC_t0 = stock de carbone organique du sol pour la période considérée finale par unité considérée (en tonnes de carbone par hectare).

Pour évaluer l’évolution des stocks de carbone organique du sol, la CNULCD suggère deux méthodes différentes :

La première méthode s’appuie sur des tests de l’importance statistique et compare les stocks moyens aux limites supérieure et inférieure du seuil de référence moyen des stocks pour la même unité d’occupation des terres. Si la moyenne pour la même unité d’occupation des terres se situe :
- a) Sous la limite inférieure de l’intervalle de confiance de 95 % (mesuré comme étant deux fois l’écart-type), la superficie serait considérée comme dégradée (déclin significatif des stocks) ;
- a) Au-dessus de la limite supérieure de l’intervalle de confiance de 95 % (mesuré comme étant deux fois l’écart-type), la superficie serait considérée comme améliorée (augmentation significative des stocks) ;
- c) Dans l’intervalle de confiance de 95 %, la superficie serait considérée comme stable (aucune transition).
Une autre approche statistique consisterait à évaluer l’intervalle de confiance de 95 % de la différence dans les stocks de carbone organique du sol entre la période de référence et la période considérée pour chaque unité d’occupation des terres en combinant les incertitudes comme décrit ci-dessous. Si l’intervalle de confiance de 95 % de la différence ne couvre pas zéro, alors l’évolution est significative.

Compte tenu de la forte variabilité spatiale des données relatives aux stocks de carbone organique du sol, il est possible que les intervalles de confiance soient larges, et donc que les deux approches statistiques décrites ci-dessus ne détectent pas les évolutions significatives même en présence d’une dégradation.
La deuxième méthode consiste à évaluer à la fois la direction de l’évolution et l’ampleur du pourcentage de changement relatif des stocks de carbone organique du sol, par rapport à un seuil défini, entre la période de référence et la période considérée. Ensuite, pour les stocks de carbone organique du sol, l’état de changement sera défini comme suit :
- a) Dégradés : les unités considérées présentant une diminution nette moyenne des stocks de carbone organique du sol supérieure à, par exemple, 10 % entre le seuil de référence et les observations en cours ;
- b) Non dégradés : les unités considérées présentant une diminution nette moyenne des stocks de carbone organique du sol inférieure à, par exemple, 10 %, ne présentant aucun changement ou présentant une augmentation nette moyenne, entre le seuil de référence et les observations en cours ;

Il est suggéré d’utiliser un seuil de changement arbitraire supérieur à 10 % comme point de départ. Il faudra ensuite affiner et justifier cette valeur seuil.

Les Parties peuvent décider d’appliquer un seuil autre que 10 % en fonction de leur connaissance du pays et de l’analyse des données nationales.

La plateforme du système PRAIS 4 comprend des données préremplies pour la période considérée, tirées des données par défaut que les Parties peuvent accepter ou remplacer par des données nationales. Les Parties qui choisissent d’employer leurs propres données sur les stocks de carbone organique du sol sont encouragées à utiliser Trends.Earth pour i) estimer l’évolution desdits stocks ; et ii) identifier les superficies potentiellement dégradées.

Étape 5 : vérifier les résultats

La méthode par défaut s’appuie sur des données produites à partir de l’évaluation de l’évolution du couvert terrestre en combinaison avec des facteurs de référence et d’émissions tirés des tableaux par défaut du GIEC correspondant à des types de couvert terrestre continentaux et à des régimes de gestion généraux. À ce titre, les estimations tirées dressent un portrait limité de la façon dont les stocks de carbone varient au niveau infranational et sont très incertaines. Cet élément peut avoir une incidence sur la fiabilité des estimations de l’évolution des stocks de carbone organique du sol lorsqu’elles sont appliquées à des zones locales. Par conséquent, les conseils de spécialistes nationaux sont nécessaires pour identifier et souligner les situations où le niveau de confiance des résultats obtenus pourrait être faible. Ces conseils contribueraient à une évaluation qualitative de la fiabilité des estimations.

Étape 6 : générer les rapports

Les parties ayant adopté l’approche de niveau 1 peuvent soumettre officiellement les données par défaut mises à disposition sur la plateforme du système PRAIS 4. Le tableau SO1-3.T1 de la plateforme du système PRAIS 4 affiche des estimations précalculées des stocks de carbone organique du sol dans la première couche du sol (jusqu’à 30 cm de profondeur) par catégorie de couvert terrestre au niveau national, exprimées en tonnes/hectare. Les Parties doivent vérifier ces données par défaut avant la soumission, ou les remplacer par d’autres sources de données nationales si elles ont choisi la méthode de niveau 2 ou 3.

Les évolutions des stocks de carbone organique du sol pour chaque changement du couvert terrestre (calculées par Trends.Earth) sont déclarées dans les tableaux SO1-3.T2 et SO1-3.T3. Les données comprennent les variations nettes de la superficie en km2 et les niveaux initiaux et finaux des stocks à la fois pour la période de référence et la période considérée. Les résultats de l’analyse de la dégradation des stocks de carbone organique du sol d’après l’évolution desdits stocks sont déclarés dans les tableaux SO1-3.T4 et SO1-3.T5.

Des cartes fondées sur les données par défaut ou nationales, représentant les stocks de carbone organique du sol, leur évolution et leur état de dégradation pour la période de référence et la période considérée, sont accessibles par l’intermédiaire de la plateforme du système PRAIS 4. Elles comprennent les éléments suivants :

les stocks de carbone organique du sol pendant la première année de la période de référence (2000) ;
les stocks de carbone organique du sol pendant l’année de référence (2015) ;
les stocks de carbone organique du sol pendant l’année considérée la plus récente ;
l’évolution des stocks de carbone organique du sol pendant la période de référence ;
l’évolution des stocks de carbone organique du sol pendant la période considérée ;
la dégradation des stocks de carbone organique du sol pendant la période de référence ;
la dégradation des stocks de carbone organique du sol pendant la période considérée.

Concernant les estimations tirées des données nationales, les Parties peuvent également décrire la méthodologie employée pour estimer les stocks de carbone organique du sol, leur évolution et leur dégradation relative au moyen du champ réservé aux observations générales.

1.3.4. Dépendances

Les estimations de l’évolution des stocks de carbone organique du sol dépendent des données relatives au couvert terrestre déclarées au titre de l’objectif stratégique 1-1 et de la superficie totale des terres déclarée dans le tableau SO1-1.T1.

1.3.5. Difficultés

Disponibilité des données

De manière générale, on manque de données détaillées sur les stocks de carbone organique du sol aux niveaux tant mondial que national. Les données actuelles sont tirées d’une combinaison de données présentes et passées et ne sont pas pleinement intégrées et cohérentes au fil du temps. Les améliorations futures des données doivent comprendre une standardisation, l’accessibilité, une résolution spatiale plus élevée et une amélioration des estimations incertaines ;
Les évolutions des stocks de carbone organique du sol sont principalement calculées à partir des changements du couvert terrestre, tandis que les facteurs relatifs à la gestion et aux intrants ne sont souvent pas inclus faute de données. Il faudrait envisager des méthodes pratiques permettant de collecter et de traiter de manière cohérente les données pertinentes afin d’inclure les facteurs de gestion dans les estimations des stocks de carbone organique du sol aux fins des futurs rapports.

Questions en suspens

Les zones arides dépourvues de couche arable présentent des difficultés. Il est nécessaire de mettre à jour la méthodologie pour prendre pleinement en compte ce type de cas particulier et d’ajuster les calculs en conséquence ;
L’érosion des sols ou les dépôts peuvent avoir une incidence considérable sur les stocks de carbone organique du sol mesurés, mais leurs effets sur l’évolution des stocks sont inclus dans les estimations de l’utilisation des terres et des changements du couvert terrestre. Les Parties pourraient envisager d’inclure l’érosion des sols ou les dépôts en tant que paramètres pour mettre en œuvre la méthode de niveau 3.

1.3.6. Résumé (principales étapes)

Les principales étapes à suivre pour présenter des rapports sur l’évolution des stocks de carbone organique du sol sont les suivantes :

Sélectionner la méthode d’estimation : les Parties peuvent choisir l’une des trois méthodes proposées pour communiquer des données nationales à la CNULCD, en fonction de leurs capacités techniques à estimer l’évolution des stocks de carbone organique du sol et de la disponibilité de données nationales ;
Évaluer les données disponibles : en fonction du niveau de méthode considéré comme étant le plus approprié pour présenter des rapports dans le pays concerné, évaluer le caractère approprié des données par défaut. Si elles ne sont pas appropriées, sélectionner d’autres sources de données et garantir leur conformité avec les spécifications minimales énumérées dans le tableau 14 ci-dessus ;
Déterminer le seuil de référence des stocks de carbone organique du sol et l’état de dégradation : estimer les stocks moyens de carbone organique du sol dans la première couche du sol (0 à 30 cm de profondeur) pour chaque catégorie de couvert terrestre et en déduire l’état de dégradation pendant la période de référence (t0) en utilisant l’une des deux options présentées à l’Étape 2. Par défaut, l’évolution relative des stocks pendant la période de référence (2000–2015) servira à déterminer l’état de dégradation de référence ;
Estimer l’évolution des stocks de carbone organique du sol : concernant les transitions majeures du couvert terrestre, déclarer l’évolution nette des stocks. Indiquer si on est en présence d’une dégradation ou d’une amélioration, ou s’il n’y a pas eu de changement significatif (situation stable) d’après les évolutions estimées des stocks entre la période de référence et la période considérée. Une approche statistique fondée sur le caractère significatif de l’évolution ou une approche relative fondée sur le pourcentage de changement peut être adoptée. Par défaut, les unités d’occupation des terres présentant des déclins relatifs des stocks supérieurs à 10 % entre la période de référence et la période considérée sont estimées dégradées ;
Vérifier les résultats : il est recommandé de faire vérifier les estimations de l’évolution des stocks de carbone organique dans le sol et de la dégradation connexe par les autorités nationales compétentes afin d’évaluer le degré d’exactitude des résultats et d’identifier tout faux positif ou négatif qui pourrait être déclaré dans les formulaires de l’objectif stratégique 1-4 (indicateur 15.3.1 des ODD) ;
Générer les rapports : vérifier les données par défaut fournies sur la plateforme du système PRAIS 4 (pour la méthode de niveau 1) ou les remplacer par des données nationales (pour les méthodes de niveaux 2 ou 3). Inclure le rapport descriptif nécessaire pour décrire le contexte national de la dégradation des terres en fonction de l’évolution des stocks de carbone organique du sol.

1.3.7. Lectures complémentaires

Good Practice Guidance for SDG Indicator 15.3.1: Proportion of land that is degraded over total land area (version 2). Chapter 5: Carbon Stock, Above and Below Ground (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land).
GIEG, 2006. Eggleston, S., Buendia L., Miwa K., Ngara T., et Tanabe K. (Eds). 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories. Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC)/Institut des stratégies environnementales mondiales (IGES), Hayama, Japon.
GIEC, 2013. Hiraishi, T., Krug, T., Tanabe, K., Srivastava, N., Baasansuren, J., Fukuda, M. et Troxler, T.G. (Eds). 2013 Supplement to the 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories: Wetlands. Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC), Suisse.
GIEC. 2019. Refinement to the 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories. Dans : Buendia, E., Tanabe, K., Kranjc, A., Baasansuren, J., Fukuda, M., Ngarize, S., Osako, A., Pyrozhenko, Y., Shermanau, P., Federici, S. (Eds). Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC), Genève, Suisse.
CNULCD. 2018. « Default data: methods and interpretation. A guidance document for 2018 UNCCD reporting » (https://prais.unccd.int/sites/default/files/helper_documents/3-DD_Guidance_EN_1.pdf).

1.4. Objectif stratégique 1-4 – Proportion de terres dégradées par rapport à la superficie totale des terres (indicateur 15.3.1 des objectifs de développement durable)

1.4.1. Introduction

La dégradation des terres est définie comme « la diminution ou la disparition de la productivité biologique ou économique et de la complexité des terres cultivées non irriguées, des terres cultivées irriguées, des parcours, des pâturages, des forêts ou des surfaces boisées du fait de plusieurs phénomènes, notamment l’utilisation des terres et les pratiques de gestion[^7] ».

À l’aide des trois indicateurs des objectifs stratégiques 1-1, 1-2 et 1-3 (ci-après désignés par le terme « sous-indicateurs »), les rapports au titre de la CNULCD estimeront la proportion de terres dégradées par rapport à la superficie totale des terres, c’est-à-dire l’indicateur 15.3.1 des ODD et le seul indicateur utilisé pour suivre les progrès réalisés en vue de la cible 15.3 : « D’ici à 2030, lutter contre la désertification, restaurer les terres et sols dégradés, notamment les terres touchées par la désertification, la sécheresse et les inondations, et s’efforcer de parvenir à un monde neutre en matière de dégradation des terres ». Conformément à la décision 15/COP.13, les informations compilées dans les rapports nationaux seront mises à profit par le secrétariat, en sa qualité d’entité responsable de l’indicateur 15.3.1 des ODD, pour contribuer au suivi et à l’examen d’ensemble par le Forum politique de haut niveau sur le développement durable.

Il est indispensable de connaître l’étendue et l’emplacement des terres dégradées pour parvenir à la neutralité en matière de dégradation des terres (NDT) au niveau national, ainsi que pour aider les Parties à définir des cibles volontaires nationales.

L’indicateur 15.3.1 des ODD est déclaré en tant que chiffre unique exprimé en km2 qui quantifie la superficie des terres dégradées en proportion de la superficie totale des terres, laquelle est définie comme la superficie totale des terres d’un pays à l’exclusion des superficies couvertes par les eaux intérieures, comme les principaux cours d’eau et lacs.

La CNULCD facilite la présentation de rapports sur l’indicateur 15.3.1 des ODD en fournissant des données préremplies sur la plateforme du système PRAIS 4 avec des valeurs tirées d’ensembles de données par défaut.

Les Parties ont la possibilité d’identifier les « faux négatifs » ou les « faux positifs » qui peuvent résulter de la détermination de la dégradation. Le formulaire de rapport sur la plateforme du système PRAIS 4 permet de décrire intégralement ces sites, y compris leur emplacement géographique, la délimitation de leur étendue et les processus à l’origine des interprétations faussement négatives ou positives.

Les Parties sont également encouragées à identifier les zones « sensibles » et « favorables » en tant que zones présentant les changements les plus manifestes et spectaculaires en matière i) de dégradation des terres et ii) d’amélioration, respectivement.

1.4.2. Conditions préalables à la présentation de rapports

Une lecture approfondie du chapitre 2 du [Good Practice Guidance for SDG Indicator 15.3.1]((https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land) ;
Une réserve de spécialistes nationaux officiellement nommés par les autorités nationales pour vérifier la fiabilité des estimations de la dégradation des terres. Parmi les principales institutions, on peut compter le bureau national de la statistique du pays, le ministère de l’Environnement, le ministère de l’Agriculture, le ministère des Ressources en eau, un centre de télédétection, ainsi que des universités et des centres de recherche. Il est particulièrement important de consulter le bureau national de la statistique, car ce dernier est chargé d’examiner et de valider les estimations nationales de l’indicateur 15.3.1 des ODD avant leur soumission finale à la Division de statistique des Nations Unies pour inclusion dans le Rapport sur les objectifs de développement durable et la Base de données mondiale relative aux indicateurs de suivi des objectifs de développement durable.

1.4.3. Cycle de présentation des rapports et procédure étape par étape

La procédure étape par étape de présentation des rapports est décrite ci-après. Si les Parties décident d’utiliser les données par défaut, l’étape 1 n’est pas nécessaire.

Étape 1 : calculer l’indicateur 15.3.1 des ODD

Note

Domaines connexes sur la plateforme du système PRAIS 4 : tableau SO1-4.T1

Afin de calculer l’indicateur 15.3.1 des ODD, les résultats de l’analyse de la dégradation pour chacun des sous-indicateurs sont combinés au moyen de la méthode du paramètre déclassant, selon laquelle une diminution significative ou un changement négatif dans n’importe lequel des trois sous-indicateurs est considéré comme incluant une dégradation des terres. Il en résulte une évaluation binaire selon laquelle une unité d’occupation des terres (pixel) est soit dégradée soit non dégradée.

L’analyse de l’évolution de la dégradation passe d’abord par l’établissement d’un seuil de référence pour la dégradation des terres. Le seuil de référence fixe l’étendue d’étalonnage de la dégradation des terres par rapport à laquelle les progrès réalisés en vue de la cible 15.3 des ODD et de la NDT sont évalués pendant la période considérée. Concrètement, aux fins du calcul de l’indicateur 15.3.1 des ODD, le suivi de l’évolution de l’étendue de la dégradation des terres se déroule en trois temps :

Calculer l’étendue de la dégradation pendant la période de référence (t0) du 1er janvier 2000 au 31 décembre 2015 pour définir la valeur d’étalonnage qui permettra de mesurer les progrès réalisés en vue de la cible 15.3 des ODD ;
Calculer l’étendue de la dégradation pendant la période considérée (tn) en faisant la somme i) de la superficie des terres où tout changement dans les sous-indicateurs est considéré comme indiquant une nouvelle dégradation ; et ii) de la superficie des terres dont l’état dégradé persiste depuis la période de référence (c’est-à-dire qui n’ont enregistré aucune amélioration vers un état non dégradé) ;
Calculer l’évolution de l’étendue de la dégradation entre la période de référence et la période considérée.

La superficie totale des terres dégradées pour la période de référence et la période considérée, ainsi que l’évolution de la superficie entre les deux périodes doivent être déclarées dans le tableau SO1-4.T1. Par ailleurs, les Parties peuvent communiquer des informations supplémentaires sur la méthode employée, par exemple si elle diffère de l’approche du paramètre déclassant, de même qu’indiquer le niveau de confiance des estimations (élevé, moyen ou faible).

Étape 2 : identifier les faux positifs et les faux négatifs

Note

Domaines connexes sur la plateforme du système PRAIS 4 : tableau SO1-4.T3

Les Parties peuvent identifier les zones présentant :

une dégradation « faussement positive », où la méthode du paramètre déclassant a indiqué à tort qu’une superficie n’était pas dégradée alors que l’évolution de la condition des terres est considérée comme suffisamment négative pour être qualifiée de dégradation dans le contexte de l’indicateur 15.3.1 des ODD ;
une dégradation « faussement négative », où la méthode du paramètre déclassant a indiqué à tort qu’une superficie était dégradée.

Qu’est-ce qu’un faux positif ?

On peut citer l’exemple d’un empiétement d’espèces ligneuses dans une prairie, qui pourrait faire augmenter la productivité apparente de la végétation alors même que le résultat sur le plan de l’évolution de la condition des terres serait normalement considéré comme négatif. Il s’agit d’un faux « positif » ou d’une amélioration apparente de la condition des terres. Avec la méthode du paramètre déclassant, la superficie subissant un empiétement d’espèces ligneuses serait indiquée à tort comme n’étant pas dégradée alors même que l’évolution de la condition des terres est considérée comme suffisamment négative pour être qualifiée de dégradation dans le contexte de l’indicateur 15.3.1 des ODD. On obtiendrait un résultat semblable dans le cas de terres envahies par des espèces végétales exotiques.

Qu’est-ce qu’un faux négatif ?

On peut citer comme exemple le cas inverse du problème cité ci-dessus : les espèces ligneuses (ou les espèces végétales exotiques) sont éliminées dans le cadre d’un processus de remise en état, entraînant une diminution de la productivité apparente. Normalement, cela aboutirait à une indication de dégradation alors même que le but consiste à restaurer des terres dégradées. Avec la méthode du paramètre déclassant, la superficie remise en état serait considérée à tort comme étant dégradée.

Dans les zones où un faux positif ou un faux négatif est identifié en matière de dégradation, les Parties peuvent utiliser le visualiseur de données spatiales du système PRAIS 4 pour apporter des détails spatiaux supplémentaires en plus des champs de déclaration du tableau SO1-4.T3. La délimitation spatiale des zones présentant un faux positif ou un faux négatif ne doit être réalisée que lorsque les pays sont certains qu’ils connaissent la chronologie, l’emplacement et l’étendue de ces processus contre-intuitifs. Cependant, lorsqu’elles déclarent des données spatiales, les Parties peuvent alors choisir de recalculer les résultats de la méthode du paramètre déclassant au moyen de Trends.Earth et importer les résultats recalculés. En l’absence de délimitation spatiale de la zone présentant un faux positif ou négatif, il n’y aura pas d’incidence substantielle sur les données communiquées.

Pour déclarer les étendues des faux positifs et négatifs au moyen de la plateforme du système PRAIS 4, il faut remplir le tableau SO1-4.T3. Le visualiseur de données spatiales du système PRAIS 4 permet de remplir ce tableau avec des informations spatiales (au format vectoriel). Cependant, il s’agit d’un élément facultatif et le tableau peut toujours être rempli sans fournir de données spatiales. Les informations portant sur l’emplacement des sites, l’étendue du site (remplie automatiquement par le visualiseur de données spatiales du système PRAIS 4 si utilisé), les processus à l’origine du faux positif/négatif et le fondement de leur jugement doivent être communiquées en plus de la période à laquelle le processus de faux négatif ou positif a débuté. Si les Parties utilisent le visualiseur de données spatiales du système PRAIS 4 pour délimiter les étendues, on peut utiliser un graphique informatif pour interpréter le pourcentage de la superficie totale délimitée qui est dégradé ou amélioré par sous-indicateur. Ce graphique doit être utilisé comme guide pour comprendre quel sous-indicateur est à l’origine du faux positif ou négatif déclaré au sein de l’étendue polygonale fournie.

Étape 3 : évaluer les zones sensibles et favorables

Note

Domaines connexes sur la plateforme du système PRAIS 4 : tableaux SO1-4.T4 et SO1-4.T5

La CNULCD encourage les Parties à signaler les zones présentant les changements les plus manifestes et spectaculaires. Elles sont de deux ordres :

Zones sensibles : zones très vulnérables à une dégradation si des mesures de remise en état ne sont pas prises de toute urgence ;
Zones favorables : zones qui ne présentent aucun signe de dégradation ou qui ont été remises en état après leur dégradation, grâce à la mise en œuvre d’activités de remise en état appropriées ou à des processus d’aménagement du territoire visant à prévenir la dégradation.

Le fait de connaître l’emplacement et le type des zones sensibles/favorables peut faciliter l’élaboration de plans d’action pour remédier à la dégradation, notamment grâce à la conservation, la réhabilitation, la restauration et la gestion durable des ressources terrestres.

Les zones sensibles et favorables sont déclarées dans les tableaux SO1-1.T4 et SO1-1.T5 de la plateforme du système PRAIS 4, respectivement. Les Parties sont invitées à saisir des informations pertinentes telles que l’emplacement, la superficie, le processus d’évaluation adopté, les facteurs/processus déterminant l’état des terres, et les mesures de remise en état prises et prévues. Il s’agit de tableaux spatiaux qui doivent donc être remplis en s’appuyant sur les outils du système d’information géographique disponibles dans le visualiseur de données spatiales du système PRAIS 4. Il s’agit d’un élément supplémentaire et facultatif, mais ces informations localisées peuvent renforcer les approches spatiales de la gestion durable des terres et contribuer à intégrer des ripostes à la dégradation des terres à l’échelle des paysages. Par ailleurs, la CNULCD peut utiliser ces données spatiales pour créer des produits d’information améliorés permettant de démontrer l’impact de la Convention.

Étape 4 : générer les rapports

Une fois vérifiées par les Parties, les estimations de la dégradation des terres pour la période considérée et la période de référence doivent être officiellement soumises à la CNULCD. Les situations particulières ou anormales et les questions notables liées à l’interprétation des données qui peuvent avoir une incidence sur la fiabilité des valeurs déclarées doivent être décrites dans le rapport descriptif. Un champ réservé aux observations générales figure à la fin du formulaire de rapport de la plateforme du système PRAIS 4 à cette fin.

Les informations sur la dégradation des terres doivent être déclarées en km2 pour le pays tout entier.

Des cartes par défaut ou des cartes générées dans Trends.Earth à l’aide des données nationales représentant la dégradation des terres pour la période de référence et la période considérée sont mises à disposition sur la plateforme du système PRAIS 4. Plus précisément, les cartes suivantes seront disponibles en ligne :

La proportion de terres dégradées par rapport à la superficie totale des terres (indicateur 15.3.1 des objectifs de développement durable) pour la période de référence ;
La proportion de terres dégradées par rapport à la superficie totale des terres (indicateur 15.3.1 des objectifs de développement durable) pour la période considérée ;
Les zones sensibles à la dégradation (pour les pays qui fournissent des données spatiales sur la plateforme du système PRAIS 4) ;
Les zones favorables à l’amélioration (pour les pays qui fournissent des données spatiales sur la plateforme du système PRAIS 4).

1.4.4. Dépendances

L’indicateur 15.3.1 des ODD dépend de la superficie totale des terres déclarée dans le tableau SO1-1.T1. Toute modification de ce chiffre viendra donc modifier la valeur de l’indicateur.

Les champs relatifs à la superficie des tableaux spatiaux SO1-4.T3, SO1-4.T4 et SO1-4.T5 dépendent des données spatiales créées par les pays au moyen du visualiseur de données spatiales du système PRAIS 4. Cependant, ils peuvent également être remplis manuellement sans fournir de données spatiales justificatives.

1.4.5. Résumé (principales étapes)

Les principales étapes à suivre pour présenter des rapports sur l’indicateur 15.3.1 des ODD sont les suivantes :

Calculer la proportion de terres dégradées par rapport à la superficie totale des terres (indicateur 15.3.1 des ODD) : en utilisant l’approche du paramètre déclassant pour combiner les trois sous-indicateurs, calculer l’étendue de la dégradation pendant la période de référence et la période considérée. L’étendue de la dégradation pendant la période considérée est calculée en faisant la somme i) de la superficie des terres où les changements dans les sous-indicateurs sont considérés comme indiquant une nouvelle dégradation ; et ii) de la superficie des terres dont l’état dégradé persiste depuis la période de référence (c’est-à-dire qui n’ont enregistré aucune amélioration vers un état non dégradé).
Identifier les processus à l’origine de faux positifs et faux négatifs et fournir des justifications pertinentes à l’appui de leur évaluation. Lorsque les pays sont certains des informations qu’ils communiquent concernant l’emplacement et l’étendue de ces processus ainsi que du recalcul de la méthode du paramètre déclassant pour l’indicateur 15.3.1 des ODD en tenant compte des zones identifiées, ils doivent utiliser le visualiseur de données spatiales du système PRAIS 4 à cette fin (tableau SO1-4.T3).
Évaluer les zones sensibles à la dégradation des terres et les zones favorables à l’amélioration des terres, en indiquant leur emplacement, leur étendue et les mesures prises ou prévues pour les gérer et garantir le développement durable de ces zones (tableaux SO1-4.T4 et SO1-4.T5). Les pays sont encouragés à communiquer des informations sur les zones sensibles et favorables en utilisant le visualiseur de données spatiales du système PRAIS 4.

1.4.6. Lectures complémentaires

Good Practice Guidance for SDG Indicator 15.3.1: Proportion of land that is degraded over total land area (version 2.0). Chapter 2: SDG Indicator 15.3.1: Proportion of land that is degraded over total land area (https://www.unccd.int/publications/good-practice-guidance-sdg-indicator-1531-proportion-land-degraded-over-total-land).
Scientific Conceptual Framework for Land Degradation Neutrality (https://knowledge.unccd.int/publication/ldn-scientific-conceptual-framework-land-degradation-neutrality-report-science-policy).

1: La légende par défaut du couvert terrestre de la CNULCD aux fins de la communication d’informations agrégées est une version modifiée des catégories d’utilisation des terres du Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat, où les « masses d’eau » sont séparées des « zones humides » et regroupées dans une septième catégorie englobant : les lacs, les rivières et les cours d’eau (naturels/artificiels, eau stagnante/eau vive, eaux intérieures/mer), les réservoirs artificiels, les lagons côtiers et les estuaires.
2: Le calcul de la performance de la productivité est fortement dépendant de la définition de la LCEU. Contrairement aux mesures relatives à la tendance et à l’état, qui évaluent les changements au fil du temps, la performance est une comparaison spatiale et les résultats peuvent changer si l’étendue sur laquelle porte l’analyse vient à changer.
3: Afin d’éviter de surestimer la valeur maximale en raison de la présence de valeurs extrêmes, il est recommandé d’utiliser le 90e centile des valeurs de productivité au sein de l’unité d’occupation des terres en tant que valeur maximale réelle de l’indice de végétation (PPNmax).
4: Lignes directrices 2006 du GIEC pour les inventaires nationaux de gaz à effet de serre et leur révision de 2019, ainsi que le Supplément 2013 aux Lignes directrices 2006 du GIEC pour les inventaires nationaux de gaz à effet de serre : zones humides.
5: Pour en savoir plus, consulter : « Default data: methods and interpretation. A guidance document for 2018 UNCCD reporting », disponible à l’adresse suivante : https://prais.unccd.int/sites/default/files/helper_documents/3-DD_Guidance_EN_1.pdf.
7: Article 1 de la Convention des Nations Unies sur la lutte contre la désertification.