AP23489999 – Разработка интеллектуальной технологии и цифровой платформы адаптационного зонирования территорий в условиях динамики климата

Цель – Разработка методов, моделей, алгоритмов и цифровой платформы для анализа распределения парниковых газов и формирования адаптивных сценариев для оптимального выращивания сельскохозяйственных культур или углеродных растений с учетом квот на выбросы углерода и воздействия на окружающую среду способствует устойчивому зонированию территорий.

Актуальность: Междисциплинарный проект направлен на создание интеллектуальной технологической и цифровой платформы, объединяющей нейро-нечеткое моделирование, 3D-симуляцию, электронное картографирование и блокчейн. Он поддерживает научно обоснованные решения по адаптивному зонированию в условиях меняющегося климата и объективному мониторингу биотехносферы.

Научный руководитель: Кандидат физико-математических наук, Ассоциированный профессор,

Ягалиева Багдат Есеновна

Ожидаемые и достигнутые результаты: Проведен анализ более 100 современных научных источников (2019–2023 гг.) по моделированию климатических воздействий и интеллектуальному анализу данных в сфере экологической и продовольственной безопасности. Сформирована исследовательская стратегия и предложена новая схема адаптационного агроэкологического зонирования территорий. Разработана система принципов и методов с использованием ИИ, ГИС, 3D-моделирования, VR/AR, Big Data, Blockchain и IoT для оценки и прогнозирования влияния парниковых газов и загрязнений. Созданы методы и алгоритмы для определения оптимальных параметров выращивания сельскохозяйственных культур и карбоновых ферм, а также предложен метод углеродного квотирования на основе Blockchain. Сформирован банк из 592 3D-моделей сельскохозяйственных культур и разработан электронный атлас для пространственно-временного анализа техногенного воздействия. Созданы ГИС-слои и карты загрязнения воздуха (CO, NOx, SO₂, углеводороды), выявившие превышение ПДК более чем на 35% территории, а при неблагоприятных условиях — до 80%. Разработан электронный атлас для агроэкологического зонирования с использованием нейросетевых, кластерных моделей и нечеткой логики (FuzzyNet). Проведены имитационные эксперименты, позволившие определить оптимальные культуры, параметры удобрений и территории с учетом концентрации CO₂. Разработан метод и алгоритм формирования сценариев адаптационного зонирования, интегрированный в цифровую платформу с использованием фабрик данных и моделей. Реализованы функции прогнозирования, оценки продуктивности и моделирования роста сельскохозяйственных культур в условиях климатических изменений. Работа завершена, подготовлен промежуточный отчет с анализом результатов, выявленными проблемами и дальнейшими задачами исследования.

Список публикаций с ссылками на них

1. 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.
2. 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.