AP23489999 – Климаттық динамика жағдайында аумақтарды бейімді аудандастыру үшін интеллектуалды технология мен цифрлық платформаны дамыту
Мақсаты – Парниктік газдардың таралуын талдауға арналған әдістерді, модельдерді, алгоритмдерді және цифрлық платформаны әзірлеу және көміртегі квоталарын және қоршаған ортаға әсерді ескере отырып, оңтайлы дақылдарды немесе көміртегі өсімдіктерін өсіру үшін бейімделген сценарийлерді қалыптастыру аумақтарды тұрақты түрде аймақтарға бөлуді жеңілдетеді.
Жобаның өзектілігі: Пәнаралық жоба нейро-бұлыңғыр модельдеуді, 3D симуляциясын, электронды картаны және блокчейнді біріктіретін интеллектуалды технологиялық және цифрлық платформаны құруға бағытталған. Ол ауыспалы климат жағдайында бейімді аймақтарға бөлу және биотехносфераның объективті мониторингі бойынша ғылыммен негізделген шешімдерді қолдайды..
Ғылыми жетекші: Физика-математика ғылымдарының кандидаты, Қауымдастырылған профессор, Ягалиева Багдат Есеновна
Күтілетін және қол жеткізілген нәтижелер: Қоршаған орта мен азық-түлік қауіпсіздігі саласында климаттық әсерлерді модельдеу және интеллектуалды деректерді талдау бойынша 2019–2023 жылдар аралығындағы 100-ден астам соңғы ғылыми дереккөз талданды. Зерттеу стратегиясы қалыптастырылып, аумақтарды бейімделгіш агроэкологиялық аймақтаудың жаңа схемасы ұсынылды. Жасыл үй газдары мен ластанудың әсерін бағалау және болжау үшін жасанды интеллект, геоақпараттық жүйелер, 3D модельдеу, виртуалды/артқы шындық, ірі деректер, блокчейн және заттар интернеті технологияларын қолданатын қағидалар мен әдістер жүйесі әзірленді. Дақылдар өсіру және көміртекті фермалар үшін оңтайлы параметрлерді анықтау әдістері мен алгоритмдері әзірленді, сондай-ақ блокчейн негізіндегі көміртек квоталары әдісі ұсынылды. 592 дақылдың 3D моделінен тұратын деректер базасы құрастырылып, антропогендік әсерді кеңістік-уақыттық талдауға арналған электрондық атлас әзірленді. ГИС қабаттары мен ауа ластануының карталары (CO, NOx, SO₂, көмірсутектер) жасалып, аумақтың 35%-дан астамында рұқсат етілген ең жоғары концентрациялар асып кеткені, қолайсыз жағдайларда бұл көрсеткіш 80%-ға дейін жететіні анықталды. Нейрондық желі, кластерлеу модельдері мен бұлыңғыр логика (FuzzyNet) негізінде агроэкологиялық аймақтауға арналған электрондық атлас әзірленді. CO₂ концентрациясын ескере отырып, ең тиімді дақылдарды, тыңайтқыш параметрлерін және алқап аудандарын анықтау үшін модельдік тәжірибелер жүргізілді. Адаптациялық аймақтау сценарийлерін жасау әдісі мен алгоритмі әзірленіп, деректер зауыттары мен модельдерді пайдалана отырып цифрлық платформаға енгізілді. Климаттың өзгеру жағдайында дақылдардың өсуін модельдеу, өнімділікті бағалау және болжау функциялары іске асырылды. Жұмыс аяқталды, нәтижелерді талдап, мәселелерді анықтап, әрі қарайғы зерттеу тапсырмаларын белгілейтін аралық есеп дайындалды.
Жарияланымдар тізімі
- Иващук О.А., Гончаров Д.В., Кази А.К., Ягалиева Е.Б. Методы и модели интеллектуальной оценки территорий в условиях динамики климатических условий // Издательский дом «Академия Естествознания». – 2025. – № 9. – С. 71–77. – DOI: https://doi.org/10.17513/snt.40488.
- Ягалиева Б.Е., Иващук О.А., Байболатов Е.М., Гончаров Д.В., Атымтаева Л.Б., Оган А. Программа для оценки продуктивности сельскохозяйственных территорий в условиях динамики парникового эффекта: свидетельство о внесении в государственный реестр прав на объекты, охраняемые авторским правом № 63586 от 30.10.2025. – Казахстан, 2025.