Моделирование пространственно-временного распределения плотности пастбищного скота в Казахстане на основе машинного обучения

Аннотация

Настоящая статья представляет собой перевод и научную адаптацию оригинальной англоязычной работы, посвящённой моделированию плотности пастбищного скота в Казахстане с высоким пространственным разрешением (1 км²) за период 2000–2019 гг. С применением модели случайного леса (Random Forest) и 13 социально-экологических факторов впервые были созданы ежегодные карты плотности лошадей и мелкого рогатого скота (МРС), адаптированные под фактические данные национальной статистики. Горячие точки высокой плотности выявлены в южных и юго-восточных регионах страны. Полученная база данных открыта для использования в аграрной политике, экологическом мониторинге и пространственном планировании.