The object of research, development or design (in Russian) : Вредные нестадные саранчовые - вредители сельскохозяйственных растений.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Зиянды саяқ шегірткелер - ауыл шаруашылығы өсімдіктерінің зиянкестері

Aim of work (in Russian) : Разработка моделей фитосанитарного прогнозирования популяции вредных нестадных саранчовых в виде цифрового информационного веб-приложения на основе алгоритмов машинного обучения и ГИС-технологий по каждой агроклиматической зоне Казахстана для оптимального принятия решения по планированию защитных мероприятий против них в режиме реального времени.

Aim of work (in Kazakh) : Қазақстанның әрбір агроклиматтық аймағында қорғау шараларын жоспарлаудағы оңтайлы шешім қабылдау үшін машиналық оқыту алгоритмдері мен ГАЖ-технологиялары негізінде цифрлық ақпараттық веб-қосымша түрінде нақты уақыт жағдайында зиянды саяқ шегірткелер популяциясын фитосанитариялық болжау модельдерін әзірлеу.

Методы исследования (на русском) : Поставленная цель и вытекающие из нее задачи были выполнены с использованием общепринятых методов в фитосанитарном мониторинге и прогнозе, прикладных методов дистанционного зондирования и ГИС-технологий, а также технологии машинного обучения.

Методы исследования (на казахском) : Қойылған мақсат пен одан туындайтын міндеттер фитосанитариялық мониторинг пен болжамда жалпы қабылданған әдістерді, қашықтықтан зондтау және ГАЖ технологияларының қолданбалы әдістерін, сондай-ақ машиналық оқыту технологияларын пайдалана отырып орындалды.

Obtained results and novelty (in Russian) : В ходе обработки многолетних данных за период 2003-2023 гг., в качестве индикаторов уровня численности вредителей были использованы такие показатели как - заселенность относительная (Зотн, %), заселенность основная (Зосн, экз./Площадь обследованная) и заселенность абсолютная (Забс, экз./м2). На основе полученных данных были выделены следующие агроклиматические зоны – очень влажная умеренно теплая, умеренно влажная умеренно теплая, слабо влажная теплая, слабо засушливая теплая, слабо засушливая умеренно жаркая, слабо засушливая жаркая, горные районы. Для прогноза численности вредных нестадных саранчовых были протестированы стандартные модели: линейная регрессия, случайный лес, градиентный бустинг, поддерживающие векторы (SVR) и SARIMA. Наименьшее значение средней квадратичной ошибки (MSE) в большинстве зон показала модель SARIMA, это объясняется её способностью учитывать временные и сезонные зависимости в данных. Прогнозные данные, а именно количество вредителей для будущих годов (2024-2028 гг.) по всем агроклиматическим зонам после 2024 года увеличивается и в 2026 году достигает своего пика, а после идет на спад. Это положение в принципе не противоречит общей тенденции 10-12 летнего цикла динамики численности изучаемых вредителей, что подтверждает адекватность данной прогнозной модели.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : 2003-2023 жылдар кезеңіндегі көпжылдық деректерді өңдеу барысында зиянкестер санының көрсеткіштері ретінде -салыстырмалы қоныстану (Қс,%), негізгі қоныстану (Қн, дана/Қоныстату аймағы) және абсолютті қоныстану (Қабс, дана/м2) сияқты көрсеткіштер пайдаланылды. Келесідей басым агроклиматтық аймақтар анықталды – өте ылғалды орташа жылы, орташа ылғалды орташа жылы, сәл ылғалды жылы, сәл құрғақ жылы, сәл құрғақ орташа ыстық, сәл құрғақ ыстық, таулы аймақтар.Зиянды саяқ шегірткелердің санын болжау үшін стандартты модельдер сыналды: сызықтық регрессия, кездейсоқ орман, градиентті күшейту, тірек векторлары (SVR) және SARIMA. Көптеген аймақтардағы орташа қатенің (MSE) ең кіші мәні SARIMA моделінде көрсетті, бұл оның деректердегі уақытша және маусымдық тәуелділіктерді есепке алу қабілетімен түсіндіріледі, яғни жақсы болжамдық мәліметтерді берді. Болжамды деректер сәйкес, барлық агроклиматтық аймақтар бойынша 2024 жылдан кейінгі болашақ жылдарда (2024-2028 жж.) зиянкестер санының артатыны және оның 2026 жылы шыңына жетіп, кейін қайта төмендейтіні көрсетіледі. Бұл ереже, негізінен, зерттелетін зиянкестер санының динамикасының 10-12 жылдық циклінің жалпы тенденциясына қайшы келмейді және осы болжамды модельдің шындыққа жанасатынын растайды.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : В нашем случае, разработка будет ориентирована на практическое применение и будет являться цифровым сервисом для специалистов службы фитосанитарного мониторинга и прогноза в ежегодном прогнозировании численности вредных нестадных саранчовых по каждой агроклиматической зоне Казахстана и, следовательно, планировании объемов защитных мероприятий на будущий сезон или год. Предлагаемая разработка по фитосанитарному прогнозированию вредных нестадных саранчовых будет интегрировать в себя такие элементы как графики прогнозирования динамики численности на будущее время на основе алгоритмов машинного обучения, цифровую карту с возможностью симуляции распространения изучаемых вредителей в каждой агроклиматической зоне Казахстана в зависимости от изменения метеопараметров, единую базу по вредоносным видам и индексам их доминирования, информацию об основополагающих предикторов прогноза.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Біздің жағдайда, әзірлеу практикалық қолдануға бағдарланатын болады және фитосанитариялық мониторинг және болжау қызметінің мамандары үшін Қазақстанның әрбір агроклиматтық аймағы бойынша зиянды саяқ шегірткелердің санын жыл сайын болжауда, демек, алдағы маусымға немесе жылға арналған қорғау іс-шараларының көлемін жоспарлауда цифрлық сервис болып табылады. Зиянды саяқ шегірткелерді фитосанитариялық болжау бойынша ұсынылып отырған әзірлеме машиналық оқыту алгоритмдері негізінде болашақ уақытқа арналған сан динамикасын болжау графигі, метеопараметрлердің өзгеруіне байланысты Қазақстанның әрбір агроклиматтық аймағында зерттелетін зиянкестердің таралуын модельдеу мүмкіндігі бар цифрлық карта, зиянды түрлер мен олардың үстемдік индекстері бойынша бірыңғай база, машиналық оқыту алгоритмдері негізінде болашақ уақытқа арналған сан динамикасын болжау графигі сияқты элементтерді өзіне біріктіретін болады.

Level of implementation (in Russian) :

Level of implementation (in Kazakh) :

Efficiency (in Russian) :

Efficiency (in Kazakh) :

Field of application (in Russian) : Прогнозы и сигнализация появления и развития вредителей.

Field of application (in Kazakh) : Зиянкестердің пайда болуы мен дамуын болжау және хабарлау.