Аңдатпа
Шөлейттену кедейлік, денсаулықтың нашарлығы, азық-түлік қауіпсіздігінің болмауы, биоәртүрліліктің жоғалуы, судың жетіспеушілігі, климаттың өзгеруі және мәжбүрлі көші-қон сияқты мәселелерді күшейтеді. Сондықтан шөлейттену жаһандық әлеуметтік – экономикалық және экологиялық жағдайды дағдарысқа әкелетін ең маңызды проблемалардың бірі болып саналады.
Жердің деградациясы мен шөлейттенуі қазіргі климаттың өзгеруі және бақыланбайтын антропогендік әрекеттер контекстіндегі ең жаһандық апатты мәселені мониторнигтеуде, соңғы онжылдықтарда қашықтықтан зондтау әдістері кеңістіктік және уақыттық тенденцияларды бағалау құралы ретінде кеңінен қолданылуда. Сондықтан жерлерді бақылау үшін Landsat, Sentinel-2, MODIS, CBERS және PlanetScope (Planet Labs) спутниктерінің деректерін пайдаланылуда. Ал, мақалада Атырау облысының жерлерінің деградациясы мен шөлейттенуін бағалауда өсімдіктердің нормаланған айырмашылық индексі (NDVI), жер жамылғысының өзгеруі, жапырақ аймағының индексі (LAI) және кеңейтілген вегетациялық индекс (EVI), жауын-шашын мөлшері мен өсімдіктер туралы мәліметтер жиынтығы Махамбет, Құрманғазы және Қызылқоға аудандары бойынша қарастырылды. Сонымен қатар осы аталған аудандарда Google Earth Engine пайдалану арқылы 2010-2020 жылдарға аралығындағы ауыл шаруашылық жерлердің өсімдік жағдайы бойынша Құрманғазы - 10,88% (NDVI -0,272), Махамбет - 6,06% (NDVI -0,067 ) және Қызылқоға - 3,39% (NDVI -0,098 ) көрсеткіштерді көрсетті.
01 Кіріспе
Мақаланың толық мәтіні оң жақ панельде PDF форматында жүктеу үшін қолжетімді.
02 Әдебиеттер тізімі
- 1. United Nations, 2015. Transforming Our World: the 2030 Agenda for Sustainable Development, 70/1. A/RES/.
- 2. Global Drylands: A UN system-wide response. [Электронный ресурс]. – 2011. - URL: https://unemg.org/2018/images/emgdocs/publications/Global_Drylands_Full_Report.pdf
- 3. De Pina Tavares, J., Baptista, I., Ferreira, A.J.D., Amiotte-Suchet, P., Coelho, C., Gomes, S., Amoros, R., Dos Reis, E.A., Mendes, A.F., Costa, L., Bentub, J., Varela, L., 2015. Assessment and mapping the sensitive areas to desertification in an insular Sahelian mountain region case study of the Ribeira Seca Watershed, Santiago Island, Cabo Verde // Catena 128, 214–223. DOI: https://doi.org/10.1016/j.catena.2014.10.005.
- 4. Xu, D., Song, A., Tong, H., Ren, H., Hu, Y., Shao, Q., 2016. A spatial system dynamic model for regional desertification simulation - a case study of Ordos, China // Environ. Model. Software 83, 179–192. DOI: https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2016.05.017.
- 5. Li, Q., Zhang, C., Shen, Y., Jia, W., Li, J., 2016. Quantitative assessment of the relative roles of climate change and human activities in desertification processes on the Qinghai-Tibet Plateau based on net primary productivity // Catena 147, 789–796. DOI: https://doi.org/10.1016/j.catena.2016.09.005.
- 6. ОБЗОР: Проблема опустынивания на глобальном и региональном уровнях. [Электронный ресурс]. -2017. - URL: https://carececo.org/main/news/obzor-problema-opustynivaniya-na-globalnom-i-regionalnom-urovnyakh/
- 7. Программа по борьбе с опустыниванием в Республике Кaзахстан на 2005-2015 годы утв.: Правительством РК от 24 января 2005 года, № 49 [Электронный ресурс]. URL: http://www.eco.gov.kz/strategiya/pustynya.php
- 8. Сводный аналитический отчёт о состоянии и использовании земель Республики Казахстан. 2016. Комитет МСХ РК по управлению земельными ресурсами. - Астана, 2017. – 180 с.
- 9. Г. Айтхожаева, А. Жилдикбаева, Т. Пентаев, А. Баухан , Н. Жумагалиева , В. Гурскиене. Современное состояние использования земель сельхозяйственного назначения в контексте устойчивого развития // Исследования, результаты. - 2024. - № 2 (102). – С.380-387. DOI: https://doi.org/10.37884/3-2024/42
- 10. D’Odorico, P., Bhattachan, A., Davis, K.F., Ravi, S., Runyan, C.W., 2013. Global desertification: drivers and feedbacks // Adv. Water Resour. 51, 326–344. DOI: https://doi. org/10.1016/j.advwatres.2012.01.013.
- 11. Zhao, Y., Wang, X., Novillo, C.J., Arrogante-Funes, P., V´ azquez-Jim´enez, R., Maestre, F. T., 2018. Albedo estimated from remote sensing correlates with ecosystem multifunctionality in global drylands // J. Arid Environ. 157 (9), 116–123. DOI: https://doi. org/10.1016/j.jaridenv.2018.05.010.
- 12. Feng K., Wang T., Liu Sh., Kang W., Chen X., Guo Z., Zhi Y. Monitoring desertification Using Machine-Learning Techniques with Multiple Indicators Derived from MODIS Images in Mu Us Sandy Land, China // Remote Sens. 2022, 14(11), 2663; DOI: https://doi.org/10.3390/rs14112663
- 13. A. Moumane, J.A. Karkouri, A. Benmansour, F. Ghazali, J. Fico, A. Karmaoui, M. Batchi. Monitoring long-term land use, land cover change, and desertification in the Ternata oasis, Middle Draa Valley, Morocco // Remote Sensing Applications: Society and Environment. Volume 26, April 2022, 100745. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rsase.2022.100745
- 14. X. Meng, X. Gao, S. Li, Sh. Li, J. Lei. Monitoring desertification in Mongolia based on Landsat images and Google Earth Engine from 1990 to 2020 // Ecological Indicators. Volume 129, October 2021, 107908. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2021.107908
- 15. Т. Рафиков, М. Ерболқызы, А. Жилдикбаева. Применение данных дистанционного зондирования земли и анализа NDVI 8 Восточно-казахстанской области // Исследования, результаты. - 2024. - № 1 (101). – С.183-191. DOI: https: //doi.org/10.37884/1-2024/18