Assessment of Ecological Sensitivity to Climate Change in Southern Kazakhstan: A Composite NDVI–Climate Index Approach (2010–2025)

Diversity, 2026

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.3390/d18060347
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

Climate change threatens ecosystem stability in arid Central Asia, yet regional vegetation responses remain poorly resolved at the operational scale of land-use policy. We integrated long-term meteorological records (2000–2024) from Kazhydromet with Landsat surface-reflectance imagery for four epochs (2010, 2015, 2020, 2025) across the five administrative regions of Southern Kazakhstan (≈710,000 km2). After cross-sensor harmonization of Landsat 5 TM and Landsat 8 OLI, dense vegetation cover (NDVI > 0.4) increased modestly across all regions, with the cumulative area growing from 9.09 to 9.60 million hectares (+5.6%) and a transient 2020 minimum linked to the 2018–2020 drought. Per-region OLS trend slopes were not statistically significant at p < 0.05, given the four-epoch sampling (n = 4). A composite Biodiversity–Climate Sensitivity Index (BCSI), constructed from four normalized components (temperature trend, precipitation deficit, NDVI trend, and the coefficient of variation of dense-vegetation cover as a biodiversity–vulnerability proxy), identifies the lower Syr Darya floodplain and former Aral Sea margins as the most sensitive territories and the Northern Tien Shan as the most resilient. The framework provides an operational evidence base for climate-adaptive conservation aligned with SDG 13 and SDG 15.