Агроклиматическое районирование фитосанитарного риска вспышек нестадных саранчовых в Казахстане на основе климатических данных и нейросетевого моделирования

Аннотация

Түйін

Алғышарттар мен мақсат. Қазақстанда ауыл шаруашылығы дақылдарының өнімділігіне елеулі қауіп төндіретін негізгі зиянкестердің бірі – саяқ шегірткелер. Климаттың өзгеруі мен аридтену үдерістерінің күшеюі олардың таралу аймақтары мен санының өзгеруіне ықпал етеді. Осыған байланысты климаттық деректерді, қашықтан зондтау материалдарын және жасанды интеллект технологияларын пайдалана отырып фитосанитариялық тәуекелді кеңістіктік болжаудың тиімді әдістерін әзірлеу өзекті болып табылады. Зерттеудің мақсаты – климаттық деректер мен CNN–LSTM нейрожелілік моделін пайдалану негізінде Қазақстан аумағын саяқ шегірткелердің таралу қаупі бойынша агроклиматтық аудандастыру.

Материалдар мен әдістер. Зерттеу 2003–2024 жылдары Қазақстанның 167 әкімшілік ауданында жүргізілген 12 115 фитосанитариялық бақылау деректеріне негізделді. Болжау факторлары ретінде ERA5-Land және Open-Meteo платформаларынан алынған жер беті температурасы (LST), ауа температурасы, жауын-шашын мөлшері, топырақ ылғалдылығы, булану және NDVI индексі пайдаланылды. Кеңістіктік талдау геоақпараттық жүйелер негізінде жүргізілді. Фитосанитариялық тәуекелді болжау үшін CNN–LSTM гибридті нейрожелілік архитектурасы қолданылды. Модельдің тиімділігі Accuracy, Precision, Recall, F1-score және ROC–AUC көрсеткіштері бойынша бағаланды.

Нәтижелер. Зерттеу нәтижелері ұсынылған CNN–LSTM моделінің жоғары болжау дәлдігін көрсетті (ROC–AUC = 0,80; Accuracy = 0,78), бұл жеке CNN және LSTM модельдерінің нәтижелерінен жоғары болды. Қазақстан аумағы фитосанитариялық тәуекел деңгейі бойынша он бір агроклиматтық аймаққа бөлінді. Ең жоғары тәуекел елдің оңтүстік және батыс бөліктеріндегі аридті және жартылай аридті аймақтарда анықталды (Risk Score 0,77–0,91), ал ең төмен тәуекел солтүстік және шығыс өңірлердің ылғалды және таулы аймақтарына тән болды (Risk Score 0,18–0,38). Алынған тәуекел карталары мониторинг жұмыстарын оңтайландыруға және фитосанитариялық іс-шараларды жоспарлауға мүмкіндік береді.

Қорытынды. Климаттық деректерді, қашықтан зондтау материалдарын, геоақпараттық технологияларды және терең оқыту әдістерін біріктіру саяқ шегірткелердің таралу қаупін кеңістіктік болжаудың дәлдігін арттырады. Зерттеу нәтижелері фитосанитариялық мониторингтің цифрлық жүйелерін әзірлеуде, шешім қабылдауды қолдау жүйелерін құруда және климаттың өзгеруі жағдайында ауыл шаруашылығы алқаптарын қорғаудың тиімді стратегияларын қалыптастыруда қолданылуы мүмкін.