Аңдатпа
Бұл мақалада салмақталған қосынды әдісін қолданатын көп критерийлік шешім қабылдау (MCDA) әдісіне негізделген суармалы егіншілікке арналған жерлердің жарамдылығын бағалау тәсілі ұсынылады. Зерттеудің мақсаты – суармалы егіншілікке жердің әлеуетіне әсер ететін әртүрлі факторларды олардың салыстырмалы маңыздылығын ескере отырып біріктіру. Зерттеу Солтүстік Қазақстан облысының аумағында суармалы егіншілікке арналған жерлердің жарамдылық дәрежесін бағалауға арналған әдістемені әзірлеуге және сынақтан өткізуге бағытталған. Топырақ, геологиялық параметрлер, жерді пайдалану және басқа да он негізгі критерий анықталып, сандық тұрғыдан бағаланды. Критерийлердің салмақтарын анықтау үшін иерархиялар анализі (AHP) әдісі қолданылды, бұл критерийлердің жұптық салыстыруларына негізделген күрделі шешімдерді құрылымдауға мүмкіндік берді. Есептеу нәтижелері кеңістіктік дифференциация картасы түрінде ұсынылды және суармалы егіншілікке жарамдылықтың әртүрлі дәрежелері көрсетілді. Талдау көрсеткендей, жоғары жарамдылық аймақтары негізінен аймақтың солтүстік-батысында, көлдер мен Есіл өзенінің бойында орналасқан, ал төмен жарамдылықтағы жерлер оңтүстік және оңтүстік-шығыс бөліктерде басым. Дайындалған әдістеме жер ресурстарының қазіргі әлеуетін анықтап қана қоймай, олардың ұзақ мерзімді тұрақтылығына әсер ететін факторларды да ескеруге мүмкіндік береді. Бұл ауыл шаруашылығын тұрақты дамыту мен жоспарлау саласында негізделген шешімдер қабылдауға, сондай-ақ суармалы жүйелерді дамытуға перспективалы аумақтарды анықтауға негіз болады.
01 Кіріспе
Мақаланың толық мәтіні оң жақ панельде PDF форматында жүктеу үшін қолжетімді.
02 Әдебиеттер тізімі
- [1] Baisholanov, S. S. (2017). Agroclimatic resources of the North Kazakhstan Region: Scientific and applied reference book. Astana. 125 p.
- [2] Suleimenov, M., Saparov, A., Akshalov, K., & Kaskarbayev, Z. (2012). Land degradation issues in Kazakhstan and measures to address them: Research and adoption. Pedologist, 55, 373–381.
- [3] Wang, X., Müller, C., Elliot, J., et al. (2021). Global irrigation contribution to wheat and maize yield. Nature Communications, 12, 1235. https://doi.org/10.1038/s41467-021-21498-5
- [4] O'Hara, S. L. (1997). Irrigation and land degradation: Implications for agriculture in Turkmenistan, Central Asia. Journal of Arid Environments, 37(1), 165–179.
- [5] Wang, X., Yang, J., Liu, G., Yao, R., & Yu, S. (2015). Impact of irrigation volume and water salinity on winter wheat productivity and soil salinity distribution. Agricultural Water Management, 149, 44–54.
- [6] Leng, G., Huang, M., Tang, Q., & Leung, L. R. (2015). A modeling study of irrigation effects on global surface water and groundwater resources under a changing climate. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 7(3), 1285–1304.
- [7] Akoko, G., Kato, T., & Tu, L. H. (2020). Evaluation of irrigation water resources availability and climate change impacts—A case study of Mwea irrigation scheme, Kenya. Water, 12(9), 2330.
- [8] Worqlul, A. W., Dile, Y. T., Jeong, J., Adimassu, Z., Lefore, N., Gerik, T., ... & Clarke, N. (2019). Effect of climate change on land suitability for surface irrigation and irrigation potential of the shallow groundwater in Ghana. Computers and Electronics in Agriculture, 157, 110–125.
- [9] Hadelan, L., Jez Rogelj, M., Gugic, J., Crncan, A., & Zrakic, M. (2020). Multi‐criteria evaluation of locations for irrigation system implementation. Irrigation and Drainage, 69(5), 1022–1032.
- [10] Bozdağ, A., Yavuz, F., & Günay, A. S. (2016). AHP and GIS based land suitability analysis for Cihanbeyli (Turkey) County. Environmental Earth Sciences, 75, 1–15.
- [11] Paul, M., Negahban-Azar, M., Shirmohammadi, A., & Montas, H. (2020). Assessment of agricultural land suitability for irrigation with reclaimed water using geospatial multi-criteria decision analysis. Agricultural Water Management, 231, 105987.
- [12] Rihab, R., Gannouni, S., & Rebai, N. (2024). A comparative study of different methods of Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) with spatial reference to select suitable sites for treated wastewater of irrigated perimeters. Sustainable Water Resources Management, 10(4), 147.
- [13] ESRI. (2025). Weighted Sum (Spatial Analyst)—ArcGIS Pro | Documentation. Retrieved October 7, 2025, from https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/tool-reference/spatial-analyst/weighted-sum.htm
- [14] Saaty, T. L. (1986). Axiomatic foundation of the analytic hierarchy process. Management Science, 32(7), 841–855. https://doi.org/10.1287/mnsc.32.7.841
- [15] Saaty, T. L. (2004). Decision making—the analytic hierarchy and network processes (AHP/ANP). Journal of Systems Science and Systems Engineering, 13(1), 1–35. https://doi.org/10.1007/s11518-006-0158-y
- [16] Saaty, T. L. (2013). Analytic hierarchy process. In Encyclopedia of Operations Research and Management Science (pp. 52–64). Springer.
- [17] Goepel, K. D. (2018). Implementation of an online software tool for the Analytic Hierarchy Process (AHP-OS). International Journal of the Analytic Hierarchy Process, 10(3), 469–487. https://doi.org/10.13033/ijahp.v10i3.590
- [18] Teleubay, Z., Yermekov, F., Tokbergenov, I., Toleubekova, Z., Assylkhanova, A., Balgabayev, N., & Kovács, Z. (2023). Identification of potential farm pond sites for spring surface runoff harvesting using an integrated analytical hierarchy process in a GIS environment in Northern Kazakhstan. Water, 15(12), 2258.
- [19] Karthikeyan, R., Venkatesan, K., & Chandrasekar, A. (2019). A comparison of strengths and weaknesses for the Analytical Hierarchy Process. Journal of Chemical and Pharmaceutical Sciences, 9, 12–15.
- [20] Soil-geographical zoning. Scale: 1:5,000,000. (2010). In National Atlas of the Republic of Kazakhstan. Volume 1: Natural Conditions and Resources (p. 150). Almaty.
- [21] FAO&WOCAT. (2023). LDN Kazakhstan Geoportal. Earth Engine App. https://wocatapps.users.earthengine.app/view/kazakhstan-ldn
- [22] Geology. Scale: 1:5,000,000. (2010). National Atlas of the Republic of Kazakhstan. Volume 1: Natural Conditions and Resources (p. 150). Almaty: Ministry of Education and Science of the Republic of Kazakhstan; Ministry of Environmental Protection of the Republic of Kazakhstan; National Scientific and Technological Holding “Parasat”; Institute of Geography. [In Russian].
- [23] Subsurface flow. Scale: 1:7,500,000. (2010). National Atlas of the Republic of Kazakhstan. Volume 1: Natural Conditions and Resources (p. 150). Almaty: Ministry of Education and Science of the Republic of Kazakhstan; Ministry of Environmental Protection of the Republic of Kazakhstan; National Scientific and Technological Holding “Parasat”; Institute of Geography. [In Russian].
- [24] Groundwater. Scale: 1:5,000,000. (2010). National Atlas of the Republic of Kazakhstan. Volume 1: Natural Conditions and Resources (p. 150). Almaty: Ministry of Education and Science of the Republic of Kazakhstan; Ministry of Environmental Protection of the Republic of Kazakhstan; National Scientific and Technological Holding “Parasat”; Institute of Geography. [In Russian].
- [25] NASA. (2025). SRTM Digital Elevation 30m | Earth Engine Data Catalog | Google for Developers. https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/USGS_SRTMGL1_003
- [26] ESRI. (2024). Esri | Sentinel-2 Land Cover Explorer. Living Atlas. https://livingatlas.arcgis.com/landcoverexplorer/