The object of research, development or design (in Russian) : Территория Казахстана с особым фокусом на регионы, подверженные наводнениям.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Қазақстан аумағы, су тасқыны қаупі бар өңірлерге ерекше назар аудара отырып.

Aim of work (in Russian) : Разработать инновационные методы картирования, оценки рисков и прогнозирование наводнений в реальном времени, повышая готовность к стихийным бедствиям и общественную безопасность.

Aim of work (in Kazakh) : Табиғи апаттарға дайындықты және қоғамдық қауіпсіздікті арттыра отырып, нақты уақыттағы су тасқынын картаға түсіру, тәуекелдерді бағалау және болжаудың инновациялық әдістерін әзірлеу.

Методы исследования (на русском) : Пространственно-временной климатологический анализ, который объединяет наборы данных повторного анализа, наземные наблюдения и прогнозы multi-GCM для оценки и прогнозирования наводнений к концу века в Казахстане. Использование моделей оценки ущерба от наводнений (HEC-FDA) и гидрологические исследования и прогнозирование погоды (WRF-Hydro).

Методы исследования (на казахском) : Қазақстанда ғасырдың соңына қарай су тасқынын бағалау және болжау үшін қайта талдау деректер жиынтығын, жердегі бақылауларды және multi-GCM болжамдарын біріктіретін кеңістіктік-уақыттық климатологиялық талдау. Су тасқынының зақымдануын бағалау модельдерін қолдану (HEC-FDA) және гидрологиялық зерттеулер және ауа-райын болжау (WRF-Hydro).

Obtained results and novelty (in Russian) : Проект демонстрирует научную новизну благодаря своему интегративному подходу к оценке экстремальных осадков, снеготаяния и связанных с ними рисков наводнений в Казахстане в условиях изменяющегося климата. В рамках исследования в единую высокодетализированную базу данных объединяются многочисленные источники, которая служит первой в стране национальной основой для климато-обусловленного моделирования наводнений. Результаты первого года исследований обеспечили ценные сведения о пространственно-временной эволюции гидроклиматических экстремумов по территории страны. Анализ трендов с использованием методов Манна–Кендалла и наклона Сена выявил устойчивые тенденции потепления и увлажнения, тогда как вычисленные индексы экстремальных осадков указали на усиление кратковременных и многодневных дождевых событий, особенно в восточных и юго-восточных регионах. Параллельно была создана комплексная база данных для оценки рисков наводнений, интегрирующая гидрометеорологические, топографические и социально-экологические показатели, предназначенная для картирования уязвимости и экспозиции. В совокупности достигнутые результаты подтверждают как научную, так и прикладную новизну проекта, позиционируя его в качестве первой инициативы, объединяющей климатический анализ, гидрологическое моделирование и разработку системы раннего предупреждения для повышения устойчивости Казахстана к наводнениям вызванным изменением климата.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Жоба өзгермелі климат жағдайында Қазақстанда төтенше жауын-шашынды, қардың еруін және соған байланысты су тасқыны қаупін бағалауға өзінің интегративті тәсілінің арқасында ғылыми жаңалықты көрсетеді. Зерттеу аясында көптеген дереккөздер біртұтас, егжей-тегжейлі мәліметтер базасына біріктіріледі, бұл елдегі климатқа байланысты су тасқынын модельдеудің алғашқы ұлттық негізі болып табылады. Зерттеудің бірінші жылының нәтижелері ел аумағындағы гидроклиматтық экстремумдардың кеңістіктік-уақыттық эволюциясы туралы құнды түсініктерді қамтамасыз етті. Манн–Кендалл және пішенді еңкейту әдістерін қолдана отырып, трендтерді талдау жылыну мен ылғалданудың тұрақты тенденцияларын анықтады, ал есептелген қатты жауын-шашын индекстері қысқа және көп күндік жаңбыр оқиғаларының, әсіресе шығыс және оңтүстік-шығыс аймақтарда күшеюін көрсетті. Сонымен қатар, су тасқыны қаупін бағалау үшін осалдық пен экспозицияны картаға түсіруге арналған гидрометеорологиялық, топографиялық және әлеуметтік-экологиялық көрсеткіштерді біріктіретін кешенді мәліметтер базасы құрылды. Жиынтықта қол жеткізілген нәтижелер жобаның ғылыми және қолданбалы жаңалығын растайды, оны Климаттық талдауды, гидрологиялық модельдеуді және климаттың өзгеруінен туындаған су тасқынына Қазақстанның тұрақтылығын арттыру үшін ерте ескерту жүйесін әзірлеуді біріктіретін алғашқы бастама ретінде орналастырады.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Метеорологические переменные: температура воздуха на высоте 2 м, температура точки росы на высоте 2 м, горизонтальные компоненты ветра на высоте 10 м (u- и v-компоненты), приземное давление, суммарное количество осадков, количество и таяние снежного покрова, а также альбедо поверхности; Параметры подстилающей поверхности: температура поверхности (skin temperature), температура почвы на уровнях 1–4, снежное покрытие, плотность и глубина снега, водный эквивалент снежного покрова, температура снежного слоя, содержание поверхностного водного резервуара, а также маска ледников; Гидрологические и потоковые переменные: поверхностный и подпочвенный сток, суммарное испарение, испарение снега, потенциальное испарение, а также компоненты суммарной эвапотранспирации (испарение с открытой почвы, транспирация растительности, испарение с поверхности растительного покрова и открытых водоемов); Характеристики растительности и земных покровов: индекс листовой поверхности (для высокой и низкой растительности), доля покрытия растительностью, тип почвы, типы высокой и низкой растительности, маска суша-море, покрытие озерами и их общая глубина; Переменные энергетического баланса и радиации: потоки скрытого и явного тепла на поверхности, чистая солнечная и тепловая радиация, нисходящая солнечная и тепловая радиация, прогнозируемое альбедо; Геопотенциальная высота также использовалась для поддержки синоптического анализа и вертикального профилирования атмосферы.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Метеорологиялық айнымалылар: 2 м биіктіктегі ауа температурасы, 2 м биіктіктегі шық нүктесінің температурасы, 10 м биіктіктегі желдің көлденең компоненттері (u-және ν-компоненттер), жер қысымы, жауын-шашынның жалпы мөлшері, қар жамылғысының мөлшері мен еруі, сондай-ақ бетінің альбедосы; астыңғы бетінің параметрлері: бетінің температурасы (skin температура), 1-4 деңгейдегі топырақ температурасы, қар жамылғысы, қардың тығыздығы мен тереңдігі, қар жамылғысының су эквиваленті, қар қабатының температурасы, жер үсті су қоймасының мазмұны, сондай-ақ мұздықтардың маскасы; Гидрологиялық және ағындық айнымалылар: жер үсті және жер асты ағындары, жиынтық булану, қардың булануы, ықтимал булану, сондай-ақ жиынтық булану компоненттері (ашық топырақтан булану, өсімдіктердің транспирациясы, өсімдік жамылғысының бетінен және ашық су қоймаларынан булану); Өсімдіктер мен жер жамылғыларының сипаттамалары: жапырақ бетінің индексі (жоғары және төмен өсімдіктер үшін), өсімдік жамылғысының үлесі, топырақ түрі, жоғары және төмен өсімдік түрлері, құрлық-теңіз маскасы, көл жамылғысы және олардың жалпы тереңдігі; Энергетикалық тепе-теңдік пен радиацияның айнымалылары: жер бетіндегі жасырын және айқын жылу ағындары, таза күн және жылу радиациясы, төмен түсетін күн және жылу радиациясы, болжамды альбедо; Геопотенциалды биіктік синоптикалық талдау мен атмосфераның тік профилін қолдау үшін де қолданылды.

Level of implementation (in Russian) : По завершении первого года реализации проекта достигнут исходный уровень готовности TRL 0, что соответствует стадии разработки концепции и подготовки исходной базы данных в соответствии с национальной классификационной системой. В рамках проекта успешно выполнен комплекс работ по сбору, гармонизации и валидации данных, включающих реаналитические массивы, наблюдательные и спутниковые данные, а также проекции CMIP6, что обеспечило высокое качество исходной информации для калибровки и тестирования модели. Модельный комплекс WRF был полностью сконфигурирован с вложенными доменами различного масштаба (национального, бассейнового и городского уровней), а предварительные тестовые моделирования подтвердили его техническую устойчивость и применимость к гидроклиматическим условиям Казахстана. Также инициирован план анализа чувствительности физических параметризаций модели. Полученные результаты свидетельствуют о сформированности концептуальных и технических предпосылок для перехода к операционному моделированию, создавая прочную основу для достижения уровня TRL 1 – стадии верифицированного методологического доказательства концепции – к завершению проекта.

Level of implementation (in Kazakh) : Жобаны іске асырудың бірінші жылы аяқталғаннан кейін ұлттық жіктеу жүйесіне сәйкес тұжырымдаманы әзірлеу және бастапқы дерекқорды дайындау сатысына сәйкес келетін TRL 0 бастапқы дайындық деңгейіне қол жеткізілді. Жоба аясында реаналитикалық массивтерді, бақылау және спутниктік деректерді, сондай-ақ cmip6 проекцияларын қамтитын деректерді жинау, үйлестіру және валидациялау бойынша жұмыстар кешені сәтті орындалды, бұл модельді калибрлеу және тестілеу үшін бастапқы ақпараттың жоғары сапасын қамтамасыз етті. WRF модельдік кешені әртүрлі масштабтағы (ұлттық, бассейндік және қалалық деңгейлер) кірістірілген домендермен толық конфигурацияланды, ал алдын ала тестілік модельдеу оның техникалық тұрақтылығын және Қазақстанның гидроклиматтық жағдайларына қолданылуын растады. Модельдің физикалық параметрлерінің сезімталдығын талдау жоспары да басталды. Нәтижелер операциялық модельдеуге көшудің тұжырымдамалық және техникалық алғышарттарының қалыптасқанын көрсетеді, TRL 1 деңгейіне – Тұжырымдаманың верификацияланған әдіснамалық дәлелдеу сатысына – жобаның аяқталуына қол жеткізу үшін берік негіз жасайды.

Efficiency (in Russian) : Несмотря на задержки в выделении финансирования, проектная команда сохранила высокую эффективность и преемственность в реализации работ, обеспечив достижение всех ключевых этапов первого года в запланированные сроки. Эффективная координация между национальными и международными партнёрами, а также чёткое распределение задач способствовали успешному ходу работ по сбору, валидации данных и подготовке модели. Тесное сотрудничество между Назарбаев Университетом, Торайгыров Университетом и Рейнско-Вестфальским техническим университетом Ахена (RWTH Aachen University) обеспечило бесперебойный рабочий процесс, обмен техническими решениями и методологическую согласованность. В целом проект демонстрирует высокую организационную эффективность, адаптивное управление и приверженность исследовательской команды, что обеспечило успешное выполнение всех запланированных задач первого года.

Efficiency (in Kazakh) : Қаржыландыруды бөлудегі кідірістерге қарамастан, жобалау тобы бірінші жылдың барлық негізгі кезеңдеріне жоспарланған мерзімде қол жеткізуді қамтамасыз ете отырып, жұмыстарды іске асыруда жоғары тиімділік пен сабақтастықты сақтап қалды. Ұлттық және халықаралық серіктестер арасындағы тиімді үйлестіру, сондай-ақ міндеттерді нақты бөлу деректерді жинау, валидациялау және модельді дайындау бойынша жұмыстардың сәтті өтуіне ықпал етті. Назарбаев Университеті, Торайғыров университеті және Ахен Рейн-Вестфал техникалық университеті (RWTH Aachen University) арасындағы тығыз ынтымақтастық үздіксіз жұмыс процесін, техникалық шешімдермен алмасуды және әдіснамалық келісімді қамтамасыз етті. Тұтастай алғанда, жоба жоғары ұйымдастырушылық тиімділікті, адаптивті басқаруды және зерттеу тобының міндеттемесін көрсетеді, бұл бірінші жылдың барлық жоспарланған тапсырмаларының сәтті орындалуын қамтамасыз етті.

Field of application (in Russian) : Полученные климатические модели улучшат прогнозирование осадков, таяния снега и повышат устойчивость в принятии решений связанных с изменением климата через рекомендации для инфраструктуры и разработку стратегии смягчения рисков. Целевыми потребителями являются государственные учреждениями: Казгидромет, Казводхоз, НПО, Акиматы, МВРИ. The developed climate models will enhance the prediction of precipitation and snowmelt processes, strengthening climate-related decision-making resilience through infrastructure recommendations and the development of risk mitigation strategies. The target end-users include government agencies such as Kazhydromet, Kazvodkhoz, NGOs, Akimats, and the Ministry of Water Resources and Irrigation (MWRI)

Field of application (in Kazakh) : Алынған климаттық модельдер жауын-шашынның, қардың еруінің болжамын жақсартады және инфрақұрылымдық ұсыныстар мен тәуекелдерді азайту стратегиясын әзірлеу арқылы климаттың өзгеруіне байланысты шешімдер қабылдауда тұрақтылықты арттырады. Мақсатты тұтынушылар мемлекеттік мекемелер болып табылады: Қазгидромет, Қазсушар, ҮЕҰ, әкімдіктер, Қазақстан Республикасы Су ресурстары және ирригация Министрлігі.