МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ ӘДІСТЕРІ МЕН КЛИМАТТЫҚ ПРЕДИКТОРЛАРДЫ ҚОЛДАНУ АРҚЫЛЫ ҚАЗАҚСТАННЫҢ ӘР ТҮРЛІ АГРОКЛИМАТТЫҚ АЙМАҚТАРЫ ЖАҒДАЙЫНДА ЗИЯНДЫ САЯҚ ШЕГІРТКЕЛЕРДІҢ САНДЫҚ ДИНАМИКАСЫН МОДЕЛЬДЕУ
DOI:
https://doi.org/10.52578/2305-9397-2025-3-3-3-11Ключевые слова:
саяқ шегірткелер, машиналық оқыту,экологиялық болжау,қашықтан зондтау,зиянкестермен күресу,агроклиматтық аймақтар, ГАЖ технологиялар.Аннотация
Шегірткелердің шабуылы Қазақстанның ауыл шаруашылығы өнімділігіне айтарлықтай қауіп төндіреді. Әрбір агроклиматтық аймақ үшін Қазақстанның Орталық, Шығыс және Солтүстік бөлігіндегі саяқ шегірткелер санын іргелі болжаушыларын анықтау мақсатында машиналық оқыту алгоритмдерінің негізінде 2003-2024 жылдар кезеңіндегі ауа-райы-климаттық және эдафикалық (топырақ) факторлардың әсеріне байланысты зерттелетін зиянкестер санының динамикасы туралы көпжылдық тарихи деректер өңделіп, талданған. Әр түрлі сипаттамалары бар агроклиматтық аймақтар қарастырылды. Аймақтарды осындай кең қамту жағдайлардың әртүрлілігін ескеруге және зерттелетін фитофагтардың санына әсер ететін негізгі факторларды (негізгі болжаушыларды) анықтауға мүмкіндік берді. Бұл зерттеу Google Earth Engine арқылы алынған ERA5 Land климаттық айнымалыларын пайдалана отырып, саяқ шегірткелердің популяциясының динамикасын болжау үшін машиналық оқыту үлгілерін қолдандық. Біз CatBoost, SARIMAX және LSTM алгоритмдерін олардың өнімділігін салыстыра отырып деректерді енгіздік. LSTM моделі уақытша тәуелділіктерді тиімді түсіре отырып, ең жақсы болжамды дәлдікке (MAE=0,36, RMSE=0,59) қол жеткізді. Нәтижелеріміз топырақтың ылғалдылығы, температурасы және жауын-шашын мөлшері сияқты климаттық болжау құрылымдарына біріктірудің маңыздылығын атап көрсетеді. Бұл нәтижелер зиянкестермен күресу үшін белгілі агроклиматтық аймаққа арналған арнайы стратегияларды, ГАЖ және компьютерлік-математикалық модельдер негізіндепопуляцияны болжау және бақылау әдістерін жетілдіру арқылы қол жеткізіледі.
Библиографические ссылки
ӘДЕБИЕТТЕР ТІЗІМІ
Куришбаев А. К., Ажбенов В. К. Превентивный подход в решении проблемы нашествия саранчи в Казахстане и приграничных территориях. [Текст] // Вестник науки Казахского агротехнического университета им. С. Сейфуллина. – Астана, 2013. – № 1 (76). – С. 42–52.
Чильдебаев М. К., Сагитов А. О., Акмоллаева А. С., Хасенов С. С. Материалы по фауне и экологии саранчовых Северного Казахстана. [Текст] // Вестник сельскохозяйственной науки. – 2004. – № 4. – С. 46–52.
Габдулов М. А., Жанаталапов Н. Ж., Маканова Г. Н. Изучение вредоносности саранчовых и организация мер борьбы. [Текст] // Западно-Казахстанский аграрно-технический университет им. Жангир хана, 2004.
Камбулин В. Е. Саранчовые в Казахстане [Текст] // Защита и карантин растений. – 2000. – № 7. – С. 12–13.
Чильдебаев М. К., Покровский О. М., Жалмухамедова Ж. Д., Иванов А.И.
О прогнозировании вспышек массового размножения саранчовых с использованием климатического прогноза. [Текст] // Tethys Entomological Research X. – 2004. – 1 дек. –
С. 197–206.
Wahyono T., et al. Enhanced LSTM multivariate time series forecasting for crop pest attack prediction. [Text] // ICIC Express Letters. – 2020. – Vol. 10. – P. 943–949.
Wang M., Li T. Pest and disease prediction and management for sugarcane using a hybrid autoregressive integrated moving average—a long short-term memory model. [Text] // Agriculture. – 2025. – Vol. 15, № 5. – P. 500.
Sarkar P., et al. Prediction of peak pest population incidences in jute crop based on weather variables using statistical and machine learning models: A case study from West Bengal. [Text] // Journal of Agrometeorology. – 2023. – Vol. 25, № 2. – P. 305–311.
Ажбенов В. К., Байбусенов К. С., Сарбаев А. Т. Диагностические предикторы долгосрочного прогноза популяционной динамики вредных нестадных саранчовых в Северном Казахстане. [Текст] // Вестник науки Казахского агротехнического университета им.
С. Сейфуллина (пәнаралық). – Астана, 2015. – № 3 (86). – С. 38–43.
Baibussenov K., Bekbayeva A., Azhbenov V., Sarbaev A., Yatsyuk S. Investigation of factors influencing the reproduction of non-gregarious locust pests in Northern Kazakhstan to substantiate the forecast of their number and planning of protective measures. [Text] // OnLine Journal of Biological Sciences. – 2021. – Vol. 21, № 1. – P. 144–153.
Gulhane V. A., Rode S. V., Pande C. B. Correlation analysis of soil nutrients and prediction model through ISO cluster unsupervised classification with multispectral data. [Text] // Multimedia Tools and Applications. – 2023. – Vol. 82, № 2. – P. 2165–2184.
Байбусенов К. С., Аманбай Ж. З. Геоақпараттық және ақпараттық технологияларды қолдану негізінде Қазақстанның әлсіз ылғалды орташа жылы агроклиматтық аймағында саяқ шегірткелерді фитосанитарлық бақылау әдістерін жетілдіру. [Текст] // Вестник науки Казахского агротехнического исследовательского университета им. С. Сейфуллина: междисциплинарный. – Астана, 2025. – № 2/1 (126). – С. 17–28. – ISSN 2710-3757, ISSN 2079-939X.
Goparaju L., Ahmad F. Analyzing the risk related to climate change attributes and their impact, a step towards climate-smart village (CSV): a geospatial approach to bring geoponics sustainability in India. [Text] // Spatial Information Research. – 2019. – Vol. 27, № 6. – P. 613–625.
Perri D. V., et al. Optimal automatic enhanced ERA5 daily precipitation data for environmental and agricultural monitoring tools in scarce data regions. [Text] // Theoretical and Applied Climatology. – 2024. – Vol. 155, № 3. – P. 1847–1856.
Камбулин В. Е., Ыскак С., Толеубаев К. М. Динамика популяций стадных саранчовых в Казахстане. [Текст] // Защита и карантин растений. – 2010. – № 4. – С. 17–20.
Lachininsky A., Fedotova A., Sergeev M. Ot idei fazovoy izmenchivosti k ponimaniyu polifenizma, stadnogo povedeniya i populyatsionnoy dinamiki stadnykh saranchovykh. [Text] // Евразиатский энтомологический журнал. – 2023. – Т. 22, № 3. – С. 119–134.
Bajbusenov K. S., Azhbenov V. K., Bekbaeva A. M., Sarmanova R. S. Struktura populyacij i bioekologicheskie osobennosti kompleksa nestadnyh saranchovyh vreditelej v zemledel'cheskih rajonah Severnogo Kazahstana. [Text] // Tendencii razvitiya nauki i obrazovaniya. – 2020. – № 65-1. – S. 133–141.
Байбусенов К. С. Фитосанитарный мониторинг и прогноз развития и распространения нестадных саранчовых вредителей в Северном Казахстане. [Текст] // Алматы, 2021. – 184 с. – ISBN 978-601-257-316-9.
Chae-Yeon Lee, Ju-Yong Lee, Seung-Hee Han, Jin-Goo Kang, Jeong-Beom Lee and Dae-Ryun Choi. Performance Evaluation of PM2.5 Forecasting Using SARIMAX and LSTM in the Korean Peninsula [Text] // MDPI, Atmosphere, - 2025 – Vol. 16 (5), 524.
Baibussenov K., Bekbayeva A., Azhbenov V., Jatsjuk S., Sarbaev A. Investigation of factors influencing the reproduction of non-gregarious locust pests in Northern Kazakhstan // OnLine Journal of Biological Sciences. – 2021. – Vol. 21, No. 1. – P. 144–153.
