사막화는 이름이 잘못된 그림을 떠올리게 하는 드문 환경 문제다. 사막화는 모래 언덕이 지도 위로 밀려오는 현상을 뜻하지 않으며, 가뭄의 다른 이름도 아니다. 사막화란 원래 건조한 지역에서 땅이 식생과 토양 생물, 물을 머금는 능력, 그리고 그에 기대어 사는 사람들을 떠받치는 힘을 서서히 잃어 가는 과정이다. 이 손실은 느리고, 곳에 따라 들쭉날쭉하며, 해마다 오르내리는 강수량 변동과 뒤섞여 있기 때문에 신중하고 반복적이며 서로 비교 가능한 측정 없이는 잘 보이지 않는다. 이 장은 무엇을 왜 측정하는지를 설명하고, WIA-ENE-057 표준이 그 측정값을 상호운용 가능한 레코드·API·프로토콜·검증 가능한 증거로 바꾸는 방법을 다루는 이 책의 나머지 부분을 위한 토대를 놓는다.
이 장에는 코드가 없다. 목표는 개념 정립이다. 이 장을 마치면 GIS 엔지니어, 백엔드 개발자, 복원 사업 데이터 관리자가 동료에게 이 현상을 설명하고, 각국이 이를 보고할 때 따르는 국제 프레임워크의 이름을 대고, WIA 데이터 모델의 어느 부분이 어떤 종류의 증거를 담는지 말할 수 있어야 한다. 데이터부터 보고 싶은 독자는 이 장 아래에 연결된 동반 시뮬레이터의 첫 번째 탭(「1. 데이터 형식」)을 열어 보면 된다. 이 탭은 이 책 전체의 예시 위치인 SAHEL-REGION-001에 대한 식생·토양·강수 예시 레코드를 화면에 보여 준다.
기준이 되는 정의는 유엔사막화방지협약(UNCCD) 제1조에 있다. 사막화란 기후 변동과 인간 활동을 포함한 다양한 요인으로 인해 건조, 반건조, 건조 반습윤 지역에서 일어나는 토지 황폐화를 말한다. 데이터 시스템을 설계하는 사람에게는 이 문장의 세 요소가 중요하다.
기후적 범위는 건조도 지수로 정한다. 건조도 지수는 장기 평균 연강수량(P)을 장기 평균 연 잠재증발산량(PET)으로 나눈 비율이다.
AI = P / PET (둘 다 연간 mm 단위의 장기 평균)PET는 물이 충분히 공급되는 기준 지표면이 그곳의 일사량·기온·습도·바람 조건에서 증발하고 증산할 수 있는 물의 양이다. 직접 측정하지 않고 계산하며, 가장 흔히 FAO-56 Penman–Monteith 방법을 쓰고, 기온 자료만 있을 때는 더 단순한 경험식을 쓴다. 대기가 가져갈 수 있는 양의 일부에 불과한 비만 내리는 곳은 한 해의 대부분 동안 물이 제한 요인이 되며, 이것이 그곳의 식생과 토양을 취약하게 만든다. UNEP의 『세계 사막화 지도(World Atlas of Desertification)』에서 도입되어 널리 쓰이는 분류는 다음과 같다.
| 등급 | AI 범위 | UNCCD 사막화 범위 해당 여부 |
|---|---|---|
| 극건조 | AI < 0.05 | 해당 없음 — 진짜 사막으로, 황폐화가 아닌 자연 상태 |
| 건조 | 0.05 ≤ AI < 0.20 | 해당 |
| 반건조 | 0.20 ≤ AI < 0.50 | 해당 |
| 건조 반습윤 | 0.50 ≤ AI < 0.65 | 해당 |
| 습윤 | AI ≥ 0.65 | 해당 없음 — 이곳의 황폐화는 사막화라 부르지 않음 |
구현자에게는 두 가지 결론이 따른다. 첫째, 건조 등급은 개별 관측값이 아니라 기후 평년값에서 도출되는 위치의 속성이다. 따라서 매 계절 강수량으로 다시 계산할 것이 아니라 위치 등록 메타데이터에 함께 두어야 한다. 둘째, 등급 경계는 연속량에 걸린 임계값이므로, 경계 근처의 위치는 평년값이 갱신되거나 다른 PET 계산 방법을 쓰면 등급이 바뀔 수 있다. 그러므로 플랫폼은 나중에 누군가 재현할 수 있도록 등급과 함께 계산 방법과 기준 기간을 저장해야 한다.
사업 문서와 언론 자료에는 두 가지 혼동이 되풀이되며, 둘 다 잘못된 데이터 설계로 이어진다.
사막화는 사막이 존재한다는 뜻이 아니다. 식생이 드문 극건조 사막은 자연 상태이며, 그곳의 낮은 식생지수 값은 황폐화의 증거가 아니다. 플랫폼이 “NDVI가 어떤 값보다 낮으면 사막화”와 같은 절대 임계값만으로 경보를 낸다면, 건강한 사막은 모두 경보 대상이 되고, 생산성의 3분의 1을 잃었지만 여전히 사막보다는 푸른 반건조 사바나는 놓치게 된다. WIA 모델은 상태를 절대 라벨만이 아니라 추세와 비교(식생 레코드의 trendAnalysis, 강수 레코드의 historicalComparison)로 표현함으로써 이 문제를 피한다.
사막화는 가뭄이 아니다. 가뭄은 그 지역의 평상시에 비해 물이 일시적으로 부족한 상태이며, 비가 돌아오면 건강한 땅의 식생은 회복된다. 사막화는 비가 돌아온 뒤에도 남는 것이다. 구조와 유기물을 잃은 토양, 고갈된 토양 종자은행, 물을 저장하는 대신 흘려보내는 협곡이 그것이다. 가뭄은 황폐화를 촉발하거나 가속할 수 있고, 황폐해진 땅은 다음 가뭄에 더 큰 피해를 입지만, 둘은 다르게 측정해야 한다. 이 표준이 가뭄 지수를 담은 강수 레코드를 식생 레코드 안이 아니라 그 옆에 별도로 두는 이유가 여기에 있다. 분석가가 메마른 한 해와 손상된 경관을 구별하려면 두 레코드가 모두 필요하다.
건조지의 강수는 적을 뿐 아니라 해마다 변동이 크고, 짧은 우기에 강한 대류성 폭우로 집중되는 경우가 많다. 황폐화 위험을 높이는 기후 요인은 다음과 같다.
이 요인들은 표준의 강수 레코드가 계절 총량뿐 아니라 분포와 강도까지 담는 이유, 그리고 토양 레코드에 바람 관련 침식 요인이 포함되는 이유를 설명한다. 총량이 평년 수준으로 보여도, 그해 비의 대부분이 맨땅 위에 몇 차례 폭우로 쏟아졌을 수 있다.
인간의 압력도 같은 땅에 작용한다. 대개는 가구 수준에서는 합리적이지만 땅이 견딜 수 있는 한계를 넘으면 해가 되는 생계 활동을 통해서다.
이러한 동인 가운데 상당수는 적어도 간접적으로 관측할 수 있다. 사육 밀도는 가축 수와 방목 면적으로, 농경지 범위는 토지피복 지도로, 땔감 압력은 설문조사로 파악한다. WIA 토지이용 레코드는 이를 명시적으로 저장하므로, 평가 과정에서 기후로 인한 감소와 압력 증가로 인한 감소를 구분할 수 있다.
사막화가 쉽게 되돌려지지 않는 것은 그 물리적 과정들이 서로를 강화하기 때문이다. 식생 피복이 어느 수준 아래로 떨어지면, 땅은 식생이 되돌아오는 데 필요한 성질 자체를 잃기 시작한다. 이 고리를 그림 1-1에 나타냈다.
기후 스트레스(강수 부족, 고온) 인간 압력(방목, 개간, 경운)
│ │
└──────────────────┬──────────────────┘
↓
┌────────────────────────────────┐
┌────────→ │ 1. 식생 피복 손실 │
│ └────────────────────────────────┘
│ ↓
│ ┌────────────────────────────────┐
│ │ 2. 맨땅이 빗방울 타격과 │
│ │ 바람에 노출 │
│ └────────────────────────────────┘
│ ↓
│ ┌────────────────────────────────┐
│ │ 3. 표토 경화, 유기물 손실, │
│ │ 풍식·수식 │
│ └────────────────────────────────┘
│ ↓
│ ┌────────────────────────────────┐
│ │ 4. 침투 감소, 유출 증가, │
│ │ 토양 저수량 감소 │
│ └────────────────────────────────┘
│ ↓
│ ┌────────────────────────────────┐
└───────── │ 5. 식물 재생에 쓸 물과 │
│ 양분 감소 │
└────────────────────────────────┘vegetationData, 2~4단계는 soilData와 erosionData, 외부 동인은 rainfallData와 landUseData가 담는다.이 고리의 두 가지 성질이 모니터링 방식을 결정한다. 첫째는 시간 지연이다. 토양의 성질은 식생지수보다 느리게 변하므로, 좋은 우기 한 번 뒤의 녹화 반응 아래에서 토양은 여전히 나빠지고 있을 수 있다. 둘째는 임계 거동이다. 땅은 여러 해 동안 겉으로 큰 변화 없이 압력을 흡수하다가, 비교적 짧은 기간에 황폐 상태로 넘어가며, 그 뒤에는 적극적인 개입 없이는 회복되지 않는다. 두 성질 모두 길고 일관된 시계열을 유지하고, 한 가지 지표에 의존하지 말고 여러 지표를 결합해야 한다는 근거가 된다. WIA 모델이 추세 상태와 함께 confidence 값을 두는 이유도 여기에 있다. 짧거나 잡음이 많은 시계열은 길고 안정된 시계열과 같은 확신도로 보고해서는 안 된다.
이 고리는 거꾸로 돌릴 수도 있으며, 그것이 복원의 원리다. 물을 붙잡고 토양을 제자리에 묶어 두는 조치, 곧 미세 집수구·돌 줄·방풍림은 4단계의 침투를 높이고, 이는 5단계의 재생을 돕고, 다시 2단계의 토양을 보호한다. 잘 설계된 모니터링은 쇠퇴뿐 아니라 회복의 초기 신호도 보여 줄 수 있다.
사막화는 직접 측정할 수 없고, 관측 가능한 변수들로부터 추론한다. WIA-ENE-057은 이 변수들을 식생·토양·기후·인간 압력의 네 축으로 묶고, PHASE 1에서 각 축에 고유한 레코드 유형을 부여한다. 여기에 인간의 대응(복원 사업)과 종합(모니터링 보고서)을 기술하는 두 레코드 유형이 더해진다. 모든 레코드는 locationId를 공유한다. 이 결합 키 덕분에 분석가는 한 장소, 한 기간에 대해 식생은 어떻게 변했고, 토양은 어떻게 변했으며, 비는 얼마나 왔고, 땅은 얼마나 집약적으로 쓰였는지를 나란히 놓고 볼 수 있다.
| 관측 축 | WIA 레코드 | 주요 필드(PHASE 1) | 대표적 출처 |
|---|---|---|---|
| 식생 | vegetationData | indices.ndvi, indices.evi, indices.lai, coverage.*, biomass.aboveGround / belowGround, trendAnalysis.status | 위성 광학 영상(예: MODIS, Landsat, Sentinel-2), 바이오매스 측정용 현장 조사구 |
| 토양 | soilData, erosionData | moisture.depthProfile[], soilType.texture, chemistry, degradationIndicators(침식 위험, 다짐, 염류화, 표토 경화), waterRetention; severity.soilLossRate, factors | 현장 수분 센서, 토양 시료 채취와 실험실 분석, 위성 토양수분 산출물, 침식 시험구 |
| 기후 | rainfallData | totals, seasonalDistribution, intensityMetrics, historicalComparison.droughtIndex, eventRecords[] | 우량계, 기상 관측소, 위성 강수 추정치, 재분석 자료 |
| 인간 압력 | landUseData | classification.*(등급별 면적과 비율), managementPractices, pressure(인구·가축 밀도, 땔감 채취) | 토지피복 지도, 인구·가축 센서스, 가구·공동체 설문 |
| 대응 | restorationProject | timeline, objectives, interventions, progress.milestones[], outcomes, funding | 사업 관리 시스템, 현장 검증, 공여자 보고 |
| 종합 | monitoringReport | desertificationRisk, keyIndicators, alerts[], recommendations[], certifications | 위 레코드들로부터 플랫폼이 계산 |
이 분리는 의도된 것이다. 입력값 없이 저장된 단일 “사막화 점수”는 감사할 수도 없고, 방법이 개선되었을 때 다시 계산할 수도 없다. 각 축을 고유한 출처·해상도·품질 메타데이터와 함께 별도 레코드로 유지하면, 검토자는 어떤 종합 수치든 그 바탕이 된 관측값까지 거슬러 올라갈 수 있다. 서로 다른 기관이 서로 다른 축을 제공할 수도 있다. 국가 기상청은 강수 레코드를, 산림 기관은 식생 레코드를, NGO는 복원 레코드를 보내고, 이들은 모두 같은 위치 식별자로 결합된다.
각 축에는 고유한 자연 주기도 있다. 위성 식생 합성 자료는 보통 몇 주 간격으로 들어오고, 토양수분 센서는 하루에도 여러 번 보고하며, 강수는 계절과 연 단위로 요약되고, 토지이용은 여러 해 단위로 변한다. 제2장은 각 지표의 과학적 배경을, 제3장은 필드를 상세히 규정한다. 이 책 전체에서 명세서 예시에서 인용하는 수치, 예컨대 SAHEL-REGION-001의 NDVI 0.35는 실제 장소의 관측값이 아니라 설명용 예시 값이다.
1994년에 채택된 UNCCD는 사막화, 토지 황폐화, 가뭄을 다루는 국제 조약이다. 당사국은 자국 토지의 상태와 협약 이행 상황을 주기적으로 보고한다. 2015년의 두 가지 진전이 이 보고에 공통의 정량 목표를 부여했다. 「2030 지속가능발전 의제」는 SDG 세부목표 15.3, 즉 2030년까지 사막화를 방지하고 황폐해진 토지와 토양을 복원하며 토지 황폐화 중립 세계를 달성하도록 노력한다는 목표를 담았다. 같은 해 UNCCD 당사국총회는 토지황폐화중립(LDN) 개념을 채택했다. LDN은 생태계 기능과 서비스를 지탱하고 식량 안보를 강화하는 데 필요한 토지 자원의 양과 질이, 정해진 시간적·공간적 규모와 생태계 안에서 안정적으로 유지되거나 증가하는 상태로 정의된다.
이 세부목표에 붙은 지표인 SDG 15.3.1은 전체 토지 면적 가운데 황폐화된 토지의 비율이다. UNCCD가 이 지표의 관리 기관이며, 각국은 협약의 국가 보고 절차를 통해 이를 보고한다.
LDN 프레임워크는 단일 종합지수를 새로 만드는 대신, 토지의 물리적·생물학적·탄소 측면을 함께 다루는 세 가지 하위 지표로 황폐화를 평가한다.
LDN은 기준선과의 비교다. 각국은 합의된 기준 기간의 토지 상태를 설정하고, 이후 기간을 그 기준선에 비추어 평가한다. 중립이란 단 1헥타르도 황폐해지지 않아야 한다는 뜻이 아니다. 손실이 이득으로 상쇄되어, 가급적 같은 토지 유형 안에서, 토지의 총량과 질이 최소한 유지되어야 한다는 뜻이다.
특정 토지 단위가 황폐화되었는지를 판정할 때 이 프레임워크는 “one out, all out” 원칙을 적용한다. 세 하위 지표 가운데 어느 하나라도 유의한 부정적 변화를 보이면, 나머지 둘이 안정적이거나 개선되더라도 그 단위는 황폐화된 것으로 집계된다. 이 보수적 규칙은 예컨대 식생 생산성의 증가가 토양탄소의 손실을 가리는 일을 막는다. 이는 데이터 설계에 곧바로 영향을 준다. LDN 보고를 지원하는 플랫폼은 토지 단위마다 세 하위 지표를 각자의 기준선과 유의성 검정과 함께 따로 평가할 수 있게 유지해야 하며, 규칙을 적용하기 전에 이들을 하나의 점수로 평균 내서는 안 된다.
WIA-ENE-057은 협약의 보고 절차나 방법론 지침을 대체하지 않는다. 그 역할은 더 좁고 실무적이다. 기초 증거를 상호운용 가능하게 만들어, 수작업을 줄이면서도 관측값까지 명확히 추적할 수 있는 형태로 LDN 방식의 보고서를 조립할 수 있게 하는 것이다. 구체적으로는 다음과 같다.
POST /api/v1/reports/unccd-ldn을 정의한다. 이 엔드포인트는 여러 위치에 대해 토지피복·생산성·탄소 저장량의 기준값과 현재값을 모아 내려받을 수 있는 보고서로 만든다(제4장).monitoringReport에는 ldnCompliant, unccdReported 같은 플래그를 담은 certifications 객체가 있다.이 플래그들은 신중하게 해석해야 한다. ldnCompliant는 구현체가 자신의 데이터 패키지에 대해, 즉 필요한 하위 지표가 존재하고 문서화된 대로 계산되었다고 밝히는 진술이다. UNCCD가 어떤 국가나 사업의 중립 달성 여부를 판정한 결과가 아니다. 마찬가지로 WIA 엔드포인트가 생성한 보고서는 국가 보고의 입력 자료이며, 국가 보고는 여전히 보고 당사국이 협약 자체의 경로를 통해 수행할 책임이다. 제6장은 통합 계층을 상세히 설명하면서 이 경계를 다시 다룬다.
모니터링 표준은 사람들이 문제에 어떻게 대응하는지도 기록해야 개입의 효과를 평가할 수 있다. 건조지 복원에는 잘 정립된 기법들이 있다. 아래는 사헬과 비슷한 환경에서 가장 자주 만나는 기법이며, 그 가운데 몇 가지는 명세서의 예시 restorationProject에 이름으로 등장한다.
"half-moon-technique")으로 기록한다."stone-bunds")."rainwater-harvesting").데이터 관점에서 중요한 점은 이러한 개입마다 측정 가능한 흔적이 있다는 것이다. 처리 면적, 설치한 구조물, 심은 나무와 살아남은 나무, 처리구와 비처리구의 토양수분이나 식생지수 변화가 그것이다. restorationProject 레코드는 이 흔적을 담도록 구성되어 있다(수량과 생존율을 포함한 수종, 토양 보전 조치, 물 관리 기법, 이정표, 성과). 따라서 “이 지역은 회복 중이다” 같은 주장을, 쇠퇴를 탐지할 때 쓰는 것과 같은 식생·토양 레코드로 확인할 수 있다.
건조지의 많은 복원 사업은 더 큰 이니셔티브 안에 놓여 있다. 그레이트 그린 월(Great Green Wall)은 아프리카연합이 주도하고 사헬 여러 나라가 참여하는 사업으로, 사하라 남쪽의 넓은 띠 지역에서 황폐해진 토지를 복원하는 것을 목표로 한다. 시간이 흐르면서 이 사업은 끊김 없는 나무 띠라는 이미지에서 다양한 토지 관리 방식의 모자이크로 바뀌어 왔다. 본 챌린지(Bonn Challenge)는 산림 경관 복원 서약을 모으는 전 지구적 호소이며, AFR100은 이에 기여하는 아프리카 국가 주도 이니셔티브다. 이 프로그램들이 표준과 관련되는 이유는 한 사업이 여러 프로그램에 동시에 보고하는 경우가 많아, 수치가 서로 어긋나거나 이중 집계될 위험이 커지기 때문이다. 이 책은 의도적으로 프로그램 전체의 헥타르나 나무 수 목표를 인용하지 않는다. 독자는 각 프로그램의 공식 발간물을 참고해야 하며, 제6장은 이러한 프로그램을 순전히 데이터 측면의 연계 대상으로만 다룬다.
한국은 UNCCD 당사국이며 이 협약과 각별한 인연이 있다. 제10차 UNCCD 당사국총회(COP10)가 2011년 창원에서 열렸고, 개최국인 한국은 이 자리에서 토지 황폐화에 대한 과학적 접근과 지속가능한 토지 관리를 위한 협력 등 협약 이행을 지원하는 창원 이니셔티브를 출범시켰다. 20세기 중반 이후 한국이 이룬 대규모 조림의 역사는 꾸준한 정책으로 황폐한 산지를 복원할 수 있음을 보여 주는 사례로 자주 언급되며, 산림청은 몽골을 대표적 사례로 하여 협력국과 건조지 조림 협력을 추진해 왔다. 이러한 협력에 참여하는 한국의 기관·기업·NGO에게 공통 데이터 표준은 비교하기 어려운 사업별 형식 대신, 협력국 정부와 국제 검토자가 검증할 수 있는 형태로 성과를 보고하는 길을 열어 준다.
지금까지 설명한 과학과 정책 프레임워크는 이미 성숙해 있다. 여전히 어려운 것은 배관, 곧 여러 출처의 관측값을 결합하고, 시간에 따라 비교하고, 직접 수집하지 않은 사람도 믿을 수 있는 형태로 만드는 일이다. 다음 네 가지 문제가 되풀이된다.
분절된 위성 산출물. 식생지수는 공간 해상도, 재방문 주기, 합성 기간, 품질 플래그 규칙이 서로 다른 여러 위성 임무에서 제공된다. 거친 16일 합성 자료와 더 정밀한 단일 날짜 영상을 말없이 섞은 시계열은 가짜 추세를 보일 수 있다. 각 값에 출처·해상도·품질 정보가 붙어 있지 않으면 하류의 사용자는 이를 알아챌 수 없다.
호환되지 않는 현장 양식. 토양 시료, 수분 측정값, 가축 수, 나무 생존 조사는 흔히 사업마다 다른 양식으로 수집된다. 단위는 지역마다 다르고, 위치 참조는 일관되지 않으며, 공유 어휘도 없다. 같은 군(郡)의 두 사업 자료를 합치는 데 수집보다 더 오랜 시간이 걸리기도 한다.
검증할 수 없는 복원 주장. 심은 나무 수나 복원 면적 같은 숫자는 생존율, 위치 기하, 그리고 누구든 확인할 수 있게 해 줄 모니터링 자료 없이 보고되는 경우가 많다. 같은 나무가 여러 프로그램에 보고되면 합계가 부풀려진다. 이는 복원 전반에 대한 신뢰를 떨어뜨린다.
무거운 보고 부담. 국가 연락 창구, 공여 기관, 그리고 점점 더 탄소 시장 참여자까지 비슷한 정보를 서로 다른 양식으로 요구한다. 공유된 구조가 없으면 모든 보고서를 손으로 조립해야 하고, 한 보고서에서 생긴 오류가 다음 보고서에서는 사실이 된다.
WIA-ENE-057은 이 문제들을 네 계층에서 다루며, 각 계층은 이후 장들의 주제다.
데이터 표준이 할 수 없는 일도 분명히 해 두어야 한다. 데이터 표준은 부정확한 측정을 정확하게 만들 수 없고, 특정 경사지에 알맞은 복원 기법을 골라 줄 수 없으며, 토지 소유권이나 방목권을 둘러싼 정책 분쟁을 해결할 수도 없다. 데이터 표준이 할 수 있는 일은 증거를 일관되고 추적 가능하며 재사용 가능하게 만드는 것이고, 이는 그 모든 논의가 같은 사실 위에서 이루어지기 위한 전제 조건이다.
WIA-ENE-057은 네 개의 PHASE 문서로 발행되며, 각 문서는 아래 문서 위에 쌓인다. PHASE 1은 데이터의 모양을 정의한다. PHASE 2는 API를 통한 교환 방식을 정의하며, 디스커버리 문서·서명된 매니페스트·적합성 등급을 규정하는 별도의 API-INTERFACE 문서를 포함한다. PHASE 3은 데이터가 오가는 프로토콜을 정의하고, PHASE 4는 구현체가 지구관측 자료 보관소, GIS 플랫폼, 복원 프로그램, 보고 업무 흐름 같은 외부 시스템과 연결되는 방법을 기술한다. 그림 1-2는 이 계층 구조와 이 책 각 장의 위치를 보여 준다.
┌────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PHASE 4 연계 │ 제6장 글로벌 생태계 연계
│ LDN 보고 · 지구관측 파이프라인 · GIS · 현장 앱 · 탄소 │ 제7장 구현 아키텍처와 현장 배치
├────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ PHASE 3 프로토콜 │ 제5장 통신 프로토콜과 실시간 흐름
│ WebSocket · MQTT · 위성 수집 · OGC · 웹훅 · TLS │
├────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ PHASE 2 API + API-INTERFACE │ 제4장 REST API와 위험 평가
│ /monitoring · /assessment · /restoration · /reports │
│ 디스커버리 문서 · 서명된 매니페스트 · 적합성 등급 │ 제8장 적합성 시험·인증
├────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ PHASE 1 데이터 형식 │ 제3장 데이터 포맷
│ vegetationData · soilData · erosionData · rainfallData │
│ landUseData · restorationProject · monitoringReport │
├────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 도메인 기초 │ 제1장 사막화와 LDN
│ 건조지 · 동인 · 지표 · LDN 프레임워크 │ 제2장 원격탐사·현장 관측 과학
└────────────────────────────────────────────────────────────┘이 책은 계층 구조를 아래에서 위로 따라간다.
SAHEL-REGION-001의 한 시즌을 센서부터 연례 보고서까지 예시로 따라간다.하나의 예시가 모든 장을 관통한다. 위치 SAHEL-REGION-001(위도 14.5, 경도 −4.0, 10,000헥타르)은 모든 PHASE 문서에 일관된 식별자 계열과 함께 등장한다. 식생 레코드는 VEG-20251225-SAHEL-001, 토양 레코드는 SOIL-20251225-SAHEL-001, 강수 시즌은 RAIN-2025-SAHEL-001, 복원 사업은 REST-2025-SAHEL-001, 분기 보고서는 REPORT-2025-Q4-SAHEL-001이다. 이 위치와 모든 값은 교육용으로 지어낸 것이다. 명세서의 예시 값들이 서로 맞지 않는 곳에서는, 이후 장들이 그것을 측정값처럼 되풀이하지 않고 불일치를 지적한다.
locationId로 결합되는 별도 레코드로 측정하고, 복원 대응과 종합 모니터링 보고서를 위한 레코드를 더한다.