СПУТНИКТІК ДЕРЕКТЕР НЕГІЗІНДЕ ӨСІМДІК ЖАМЫЛҒЫСЫНЫҢ ЖАҒДАЙЫН ЖӘНЕ ОНЫҢ ӨЗГЕРУ ҮРДІСТЕРІН ТАЛДАУ КЕЗІНДЕ ИНТЕГРАЛДЫ ВЕГЕТАЦИЯЛЫҚ ИНДЕКСТЕРДІ ПАЙДАЛАНУ
Түйін сөздер:
спутниктік қашықтықтан зондтау, вегетациялық индекстер, өсімдік жағдайының интегралды индексі (IVCI), қуаңшылық жағдайларын талдау және мониторинг, гидротермиялық коэффициент (HTC), дәнді дақылдардың өнімділігіАңдатпа
Климаттың аридтенуінің күшеюі мен қуаңшылық құбылыстарының жиілеуі жағдайында өсімдік жамылғысының жай-күйін талдау және оның өзгеру үрдістерін айқындау үшін интегралды вегетациялық индекстерді әзірлеу мен қолданудың маңызы арта түсуде. Зерттеуде түрлі вегетациялық индекстер әдісі пайдаланылды. Ерекше назар авторлар әзірлеген және алғаш рет Қазақстан аумағында қолданылған өсімдік жағдайының интегралды индексіне (IVCI) аударылды. Зерттеу MODIS спутниктік деректеріне (MOD09Q1, 2000–2023 жж.) негізделген және олар жерүсті агроклиматтық көрсеткіштерімен (Селяниновтың гидротермиялық коэффициенті) мен дәнді дақылдардың өнімділік статистикасымен салыстырылды. Талдау нәтижесінде Қостанай облысындағы метеостанциялардың 75%-дан астамында IVCI мен HTC арасында күшті және өте күшті корреляция байқалды, ал Солтүстік Қазақстан және Ақмола облыстарында орташа және күшті байланыстар басым болды. Ақмола облысы бойынша Манн–Кендалл сынағы мен Сен еңісін бағалау нәтижелері 2000–2023 жылдар аралығында IVCI өзгерісінің статистикалық тұрғыдан мәнді теріс үрдісін растады, ал Қостанай және Солтүстік Қазақстан облыстары бойынша сызықтық трендтер өсімдіктердің жағдайының жалпы нашарлауын көрсетті. IVCI < 0.3 шекті мәні экстремалды қуаңшылық жылдарын (2008, 2010, 2012, 2023) және олардың кеңістіктік таралу аймақтарын айқындауға мүмкіндік берді. Осылайша, IVCI гидротермиялық коэффициенттің спутниктік баламасы ретінде қарастырылып, Қазақстандағы қуаңшылық жағдайларын мониторингтеудің жаңа құралы болып табылады.
Пайдаланылған дереккөздер
- Al Nadabi M.S.; D’Antonio P.; Fiorentino C.; Scopa A.; Shams E.M.; Fadl M.E. (2024). Utilizing the Google Earth Engine for Agricultural Drought Conditions and Hazard Assessment Using Drought Indices in the Najd Region, Sultanate of Oman.Remote Sens. 16, 2960. https://doi.org/10.3390/rs16162960
- Baisholanov S.S., Pavlova V.N., Zhakieva A.R., Chernov D.A., Gabbasova M.S. (2018) Agroclimatic resources of Northern Kazakhstan. Hydrometeorological research and forecasts.1(367),168-184. https://cyberleninka.ru/article/n/agroklimaticheskoerayonirovanie-selskohozyaystvennyh-kultur-v severnom-kazahstane
- Gitelson A., Kogan F., Zakarin E., Spivak L., Lebed L. (1995) Estimation of seasonal dynamics of arid zone pasture and crop productivity using NOAA/AVHRR data. Final Report. Submitted to the Office of the Science Advisor USAID. https://pdf.usaid.gov/pdf_docs/PNABY317.pdf
- Kogan F.N. (1990) Remote sensing of weather impacts on vegetation non-homogenous areas. Int.J.of Remoute Sensing. 11, 1405- 1419 https://doi.org//10.1080/01431169008955102
- Kogan F.N. (1994) Application of vegetation index and brightness temperature for drought detection. Adv. Space Res. - Vol. 15. No. 11. P. 91-100. https://doi.org/10.1016/0273-1177(95)00079-T
- Kogan F.N. (1997) Global drought watch from space. Bulletin of the American Meteorological Society. N 78. P. 621-636. DOI: https://doi.org/10.1175/1520-0477(1997)078<0621:GDWFS>2.0.CO;2
- Kogan F., Gitelson A., Zakarin E., Spivak L., Lebed L. (2003) AVHRR-Based Spectral Vegetation Index for Quantitative Assessment of Vegetation State and Productivity: Calibration and Validation. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing., 69, 8. 899-906. https://doi.org/10.14358/PERS.69.8.899
- Kronberg, (1988) P. Remote sensing of the Earth. Mir. https://www.geokniga.org/books/20459.
- Mann H. B. (1945). Nonparametric Tests Against Trend. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 13(3), 245–259. https://doi.org/10.2307/1907187
- Orlov A.I. (2004). Applied Statistics: Textbook. Moscow: Exam Publishing House, 656 p. http://www.aup.ru/books/m163/
- Rouse J. W., Haas R.H., Schell J.A., and Deering D.W. (1973). Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS, Third ERTS Symposium, NASA SP-351 I, 309-317. https://doi.org/10.13140/RG.2.1.3691.8244
- Spivak L.. Vitkovskaya I.. Batyrbayeva M. (2008). Analysis of inter seasonal variations of productivity of vegetative cover of Kazakhstan using temporal remote sensing rows. News of Nat. Acad. of Sci. of Kazakhstan. Phys.-Math.-Ser., 4. https://doi.org/10.31489/2021No2/90-95.
- Spivak L., Vitkovskaya I., Batyrbayeva M., Terekhov A. (2009). Detection of desertification zones using multi-year rows of remote sensing data// Series “NATO science for peace and security: environmental security”. https://doi.org/10.1007/978-90-481-9618-0_26
- Spivak L.F., Batyrbayeva M.Zh., Vitkovskaya I.S., Muratova N.R., Berdygulov N.I., Mombekova D.K., Zhaksybekova K.A., Kapatay Zh.T. (2016). Possibility of using satellite data in assessing aridity in Kazakhstan. Hydrometeorology and ecology. 3, 26-36. https://journal.kazhydromet.kz/index.php/kazgidro/article/view/451/464
- Vitkovskaya, I., Batyrbayeva, M., Berdigulov, N., & Mombekova, D. (2024). Prospects for drought detection and monitoring using long-term vegetation indices series from satellite data in Kazakhstan. Land, 13, 2225. https://doi.org/10.3390/land13122225
- Handbook of Drought Indicators and Indices. Integrated Drought Management Programme (IDMP). WMO, (2016). No. 1173, 60 p. https://www.droughtmanagement.info/literature/GWP_Handbook_of_Drought_Indicators_and_Indices_2016.pdf
- VIII National Communication and V Biennial Report Republic of Kazakhstan UN Framework Convention about climate change. (2022). http://infkkts.int/site/default/files/resource/8NS_Kazakhstan_2022v1.0.pdf.
- Meteorological Database website https://meteo.kazhydromet.kz/database_meteo/
- Agencies for strategic planning and reforms of the Republic of Kazakhstan https://stat.gov.kz/ru/region/akmola/dynamic-tables/1485/
