The object of research, development or design (in Russian) : Интеллектуальная технология адаптационного зонирования территорий в условиях динамики климата и цифровая платформа как ее инструментальное воплощение

The object of research, development or design (in Kazakh) : Климаттық динамика жағдайында аумақтарды бейімді аймақтарға бөлудің интеллектуалды технологиясы және оның құралдық нұсқасы ретінде цифрлық платформа.

Aim of work (in Russian) : Создание методов, моделей, алгоритмов, баз знаний и реализующей их цифровой платформы, обеспечивающих оценку, пространственно-временной и структурный анализ существующих и прогнозных уровней распределения и влияния парниковых газов, формирование адаптационных сценариев зонирования территорий с выбором оптимальных условий посева культур или карбоновых растений, с учетом и перераспределением углеродных квот.

Aim of work (in Kazakh) : Парниктік газдардың таралуы мен әсер етуінің қолданыстағы және болжамды деңгейлерін бағалауды, кеңістіктік-уақыттық және құрылымдық талдауды қамтамасыз ететін әдістерді, модельдерді, алгоритмдерді, білім базаларын және оларды жүзеге асыратын цифрлық платформаны құру, аумақтарды аймақтарға бөлу үшін бейімделу сценарийлерін қалыптастыру; көміртегі квоталарын есепке алу және қайта бөлу арқылы дақылдарды немесе көміртегі өсімдіктерін егу үшін оңтайлы жағдайларды таңдау.

Методы исследования (на русском) : Проведены экспериментальные и теоретические исследования. В ходе научного анализа и обработки результатов эмпирической работы использован системный подход и методы экспертных оценок. Сфера исследования характеризуется необходимостью работы со значительными объемами множественных и разнородных данных, учетом взаимодействия биологических организмов и технических систем, сложностью взаимодействующих процессов. Это определило необходимость интегрированного применения цифровых технологий, в т.ч. нейросетевого моделирования, нечеткой логики, средств геоинформационных систем, - для разработки и актуализации систем, методов и моделей, отражающих и визуализирующих причинно-следственные связи между параметрами качественного состояния компонентов биотехносферы и климатическими и техногенными факторами, а также параметрами, характеризующими особенности исследуемых территорий. Для формирования (дополнения) базы знаний за счет формирования новых цифровых двойников сельскохозяйственных растений в динамике их развития под действием внешних климатических и технологических параметров выбран и обоснован метод машинного обучения с использованием искусственной нейронной сети с архитектурой U2-Net.

Методы исследования (на казахском) : Эксперименттік және теориялық зерттеулер жүргізілді. Эмпирикалық жұмыстың нәтижелерін ғылыми талдау және өңдеу барысында жүйелік тәсіл мен сараптамалық бағалау әдістері қолданылды. Зерттеу саласы көп мөлшердегі әртүрлі және көпқырлы деректермен жұмыс істеу қажеттілігімен, биологиялық организмдер мен техникалық жүйелердің өзара әрекеттесуін ескерумен, сондай-ақ күрделі өзара байланысқан процестермен сипатталады. Бұл цифрлық технологияларды, соның ішінде нейрожелілік модельдеуді, анық емес логиканы және геоақпараттық жүйелер құралдарын интеграцияланған түрде қолданудың қажеттілігін анықтады. Мұндай тәсіл биотехносфера компоненттерінің сапалық күй параметрлері мен климаттық және техногендік факторлар арасындағы себеп-салдарлық байланыстарды, сондай-ақ зерттелетін аумақтардың ерекшеліктерін сипаттайтын параметрлерді бейнелейтін және визуалдайтын жүйелерді, әдістерді және модельдерді әзірлеу мен өзектендіруге бағытталған. Климаттық және технологиялық сыртқы параметрлердің әсерінен ауыл шаруашылығы өсімдіктерінің дамуының динамикасында олардың жаңа цифрлық егіздерін қалыптастыру арқылы білім базасын толықтыру мақсатында U2-Net архитектурасындағы жасанды нейрондық желіні пайдаланатын машиналық оқыту әдісі таңдалып, негізделді.

Obtained results and novelty (in Russian) : На основе экспериментальных измерений концентрации парниковых газов и метеопараметров на территориях Казахстана и России, а также мониторинга сельхозкультур при различных климатических условиях сформированы: банк данных с результатами исследований; обучающие и тестовые выборки для построения математических и ситуационных моделей. Разработаны и обучены нейро-нечеткие кластерные модели, обеспечивающие: прогноз выбросов парниковых газов по параметрам техногенных источников, инфраструктуры и климатических факторов; определение оптимальных управляющих воздействий и оценку их эффективности; прогноз параметров посевов сельхозкультур в зависимости от пространственно-временного распределения газов. Создан электронный атлас, реализующий функции анализа и визуализации рассеяния и накопления парниковых газов, техногенного воздействия и агроэкологического зонирования территорий. Предложен оригинальный метод адаптационного зонирования территорий в условиях изменения климата, обеспечивающий комплексную оценку взаимосвязей между выбросами, климатом и состоянием агроэкосистем, что позволяет разрабатывать эффективные природоохранные и агротехнологические решения.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Қазақстан мен Ресей аумақтарында парниктік газдардың концентрациясы мен метеопараметрлердің эксперименттік өлшемдері, сондай-ақ әртүрлі климаттық жағдайда ауыл шаруашылығы дақылдарының жағдайы негізінде: зерттеу нәтижелері деректер банкі; математикалық және ситуациялық модельдерге арналған оқыту және тест жиынтықтары құрылды. Белгілі аймақтарға бейімделген нейро-бұлыңғыр кластерлік модельдер әзірленіп, олар: техногендік көздер мен климаттық факторларға қарай парниктік газдар шығарындыларын болжау; экологиялық жағдайды реттеу шараларының тиімділігін бағалау; парниктік газдардың таралуына байланысты дақыл егісі параметрлерін болжау мүмкіндігін қамтамасыз етеді. Кеңістіктік-уақыттық талдау мен визуализацияны жүзеге асыратын электрондық атлас жасалды. Ол парниктік газдардың таралуын, техногендік әсерді және агроэкологиялық аймақтандыру нәтижелерін көрсетеді. Климаттың өзгеруіне бейімделу мақсатында аумақтарды зонирлеудің жаңа әдісі ұсынылды. Бұл тәсіл парниктік газдар, климат және ауыл шаруашылығы экожүйелерінің өзара байланысын кешенді бағалауға және тиімді экологиялық шешімдер қабылдауға мүмкіндік береді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Результатом проекта станут оригинальные программные разработки и комплекс полезных моделей, являющиеся объектом интеллектуального права, предметом лицензирования, а также объектом услуг по технической поддержке и обновлению.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Жобаның нәтижесі зияткерлік меншік құқығының объектісі, лицензиялау пәні, сондай-ақ техникалық қолдау және жаңарту қызметтерінің объектісі болып табылатын бағдарламалық қамтамасыз етудің түпнұсқалық әзірлемелері мен пайдалы модельдер кешені болады.

Level of implementation (in Russian) : По результатам второго этапа выполненных исследований: Издана статья: Иващук О.А , Гончаров Д.В., Кази А.К., Ягалиева Б.Е. Методы и модели интеллектуальной оценки территорий в условиях динамики климатических условий // Современные наукоемкие технологии. 2025. № 9 С. 71-77. DOI: https://doi.org/10.17513/snt.40488 (Перечень ВАК РФ, категория К1) • направлена на рецензирование одна статья в международный рецензируемый журнал Q2 MDPI Algorithms; • подготовлена и передана в печать монография; • Получено свидетельство о внесении сведений в Государственный реестр прав на объекты, охраняемые авторским правом, № 63586 от 30.10.2025 г.; • результаты исследований апробированы на четырёх международных научных конференциях.

Level of implementation (in Kazakh) : Зерттеудің екінші кезеңі нәтижесінде келесідей жұмыстар орындалды: Мақала жарияланды: Иващук О.А , Гончаров Д.В., Кази А.К., Ягалиева Б.Е. Методы и модели интеллектуальной оценки территорий в условиях динамики климатических условий // Современные наукоемкие технологии. 2025. № 9 С. 71-77. DOI: https://doi.org/10.17513/snt.40488 (Перечень ВАК РФ, категория К1) Q2 санатындағы MDPI Algorithms халықаралық рецензияланатын журналына бір мақала рецензиялауға жіберілді; Бір монография дайындалып, баспаға жіберілді; 30.10.2025 ж. № 63586 авторлық құқықпен қорғалатын объектілерге құқықтар туралы мемлекеттік тізілімге енгізілгені жөнінде куәлік алынды.; Зерттеу нәтижелері төрт халықаралық ғылыми конференцияда апробациядан өткізілді.

Efficiency (in Russian) : На основе применения разработанных методов и моделей для конкретных сельскохозяйственных территорий будут предложены практические рекомендации по их научно обоснованному адаптационному зонированию (выбор территории для перспективной сельхозкультуры, или выбор растения и технологических параметров выращивания для исследуемой территории), которые обеспечат увеличение продуктивности территории и урожайности сельхозкультур. Практическое внедрение результатов исследования будет способствовать возрастанию уровня компетенции станы в целом: наличие специалистов с новыми компетенциями и развитие междисциплинарных технологий, что очень важно для инновационно-ориентированного устойчивого развития государства.

Efficiency (in Kazakh) : Әзірленген әдістер мен үлгілерді нақты ауылшаруашылық аймақтарына қолдану негізінде оларды ғылыми негізделген бейімдеу аймақтарына бөлу (перспективті ауыл шаруашылығы дақылы үшін аумақты таңдау немесе зерттелетін аумаққа өсімдік және технологиялық өңдеу параметрлерін таңдау) бойынша практикалық ұсыныстар ұсынылады. ), бұл аумақтың өнімділігі мен ауыл шаруашылығы дақылдарының өнімділігін арттыруды қамтамасыз етеді. Зерттеу нәтижелерін іс жүзінде енгізу тұтастай алғанда елдің құзыреттілік деңгейін арттыруға ықпал етеді: жаңа құзыреттерге ие мамандардың болуы және мемлекеттің инновациялық бағдарланған тұрақты дамуы үшін өте маңызды пәнаралық технологияларды дамыту.

Field of application (in Russian) : Разработанные методы, алгоритмы и модели являются методологическим инструментарием для построения и актуализации подсистем региональных автоматизированных систем мониторинга и управления экологической безопасностью, АСУ производством с расширенными функциями, а также могут быть использованы региональными органами управления и специализированными организациями для формирования научно обоснованных адаптационных сценариев по зонированию с/х территорий с учётом динамики природных, климатических и техногенных воздействий. Разрабатываемая интеллектуальная технология будет являться конкурентоспособной на мировом рынке и сможет быть ориентирована на коммерческое применение в следующих областях: проектирование киберфизических систем с модулем интеллектуальной поддержки принятия решений; охрана окружающей среды; рациональное природопользование; сельскохозяйственное производство, инновационное развитие территорий, наука и образование. Разрабатываемые решения ориентированы, прежде всего, на средних и крупных корпоративных заказчиков

Field of application (in Kazakh) : Әзірленген әдістер, алгоритмдер мен модельдер экологиялық қауіпсіздікті бақылау мен басқарудың аймақтық автоматтандырылған жүйелерінің ішкі жүйелерін, кеңейтілген функциялары бар өнеркәсіптік бақылау жүйелерін құру және жаңартудың әдістемелік құралы болып табылады, сондай-ақ ғылыми негізделген бейімдеу сценарийлерін жасау үшін аймақтық билік органдары мен мамандандырылған ұйымдарда қолданылуы мүмкін. табиғи, климаттық және техногендік әсерлердің динамикасын ескере отырып, аумақтармен аймақтарға бөлу үшін. Әзірленген интеллектуалды технология әлемдік нарықта бәсекеге қабілетті болады және келесі салаларда коммерциялық қолдануға бағдарлануы мүмкін: шешім қабылдауды қолдаудың интеллектуалды модулі бар киберфизикалық жүйелерді жобалау; қоршаған ортаны қорғау; қоршаған ортаны ұтымды басқару; ауыл шаруашылығы өндірісі, аумақтардың инновациялық дамуы, ғылым мен білім. Әзірленген шешімдер негізінен орта және ірі корпоративтік тұтынушыларға бағытталған.