Геоақпараттық және ақпараттық технологияларды қолдану негізінде Қазақстанның әлсіз ылғалды орташа жылы агроклиматтық аймағында саяқ шегірткелерді фитосанитарлық бақылау әдістерін жетілдіру

2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.51452/kazatu.2025.2/1(126).1912
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Алғышарттар мен мақсат. Қазақстан – ауыл шаруашылығына бағытталған аграрлық ел, алайда шегіртке секілді зиянды организмдер егін шаруашылығына елеулі қауіп төндіреді. Жаппай көбейген жылдары шегірткелер өнімнің 100%-на дейін жойқын зиян келтіруі мүмкін. Осыған байланысты фитосанитариялық қауіпсіздікті қамтамасыз ету үшін зиянкестер популяциясын болжау және басқару стратегиясына көшу қажеттілігі туындап отыр. Зерттеуде қашықтықтан зондтау, геоақпараттық жүйелер (ГАЖ), машиналық оқыту және жасанды интеллект негізінде зиянды стадиялық емес шегірткелердің таралуын болжауға арналған цифрлық веб-қосымша әзірлеу қарастырылады. Материалдар мен әдістер. Бұл зерттеулерде стадиялық емес шегіртке зиянкестерінің таралуы мен қоныстануы туралы көпжылдық тарихи деректерді жинау және өңдеу үшін өсімдік зиянкестерінің пайда болуы мен дамуын фитосанитарлық бақылауда, болжауда және сигнал беруде статистикалық талдау әдістері пайдаланылды. Нәтижелер. Зерттеу барысында. Ақмола және Қарағанды облыстарының агроклиматтық аймақтарында жүргізіліп, көпжылдық (2003-2023 жж.) фитосанитарлық деректер жиналды және талданды. Шегірткелердің таралуына әсер ететін метеорологиялық, климаттық және топырақтық факторлар ескерілді. Деректерді талдау үшін MySQL, Statistica, Python және Google Earth Engine сияқты құралдар пайдаланылып, нейрондық желілер мен машиналық оқыту модельдері негізінде болжау алгоритмдері жасалды. Қорытынды. Жобаның нәтижесі зиянды организмдердің таралуын картаға түсіріп, нақты уақыт режимінде бақылауға мүмкіндік беретін веб-қосымша болады. Бұл шешім зиянкестерге қарсы күресте ресурстарды ұтымды пайдалануға, экологиялық қауіпсіздікті арттыруға және ауыл шаруашылығы өндірісінің рентабельділігін көтеруге септігін тигізеді.