Туристік ағындарды цифрлық болжау тиімділігін және курорттық аймақтардағы инфрақұрылымның тұрақтылығын арттыру
Қаралымдар: 687 / PDF жүктеулері: 107
DOI:
https://doi.org/10.32523/2616-6771-2025-151-2-143-153Кілт сөздер:
цифрлық болжау, туристік ағын, инфрақұрылымның тұрақтылығы, курорттық аймақтар, smart туризм, Имантау-Шалқар, Ресей, ҚазақстанАңдатпа
Имантау-Шалқар, Бурабай, Алтай және Байкал сияқты Қазақстан мен Ресей аумағында орналасқан туристік бағыттар инфрақұрылымдық қиындықтарға жиі ұшырап отыр. Оның басты себептерінің бірі – туристік ағындарды дәл болжай алатын заманауи цифрлық жүйелердің жетіспеуі. Маусымдық кезеңдерде бұл аймақтардағы тиімсіздіктің деңгейі көбіне 30%-дан асып, кептелістерге, қызмет көрсету сапасының төмендеуіне және қауіпсіздік тәуекелдеріне алып келеді. Бұл зерттеудің жүргізілуіне 2024 жылғы маусымда Президент Қасым-Жомарт Тоқаевтың энергетикалық қуаттарды арттыру және туристік инфрақұрылымға инвестиция тарту қажеттілігі туралы мәлімдемесі түрткі болды. Зерттеу цифрлық болжау әдістерін қолдану арқылы туристік ағынды дәл болжау, ресурстарды алдын ала бөлуді қамтамасыз ету және инфрақұрылымның тұрақтылығын арттыру мүмкіндігін қарастырады. Сандық әдістер мен цифрлық болжау жүйелері сәтті енгізілген аймақтардағы салыстырмалы мысалдарды біріктіре отырып, зерттеу практикалық мәліметтер мен стратегиялық білім беруді көздейді. Бұл зерттеу өңірлік деңгейде саясатты реформалауға және туристік технологияларға инвестицияларды ынталандыруға ықпал етуді мақсат етеді, бұл өз кезегінде тұрақты дамуға және туристер тәжірибесін жақсартуға алып келеді. Сонымен қатар, зерттеу қорытындылары Қытай, Оңтүстік Корея және Скандинавия елдерінің тәжірибелеріне сүйене отырып, жаһандық smart-туризм тәжірибесі аясында қарастырылады. Зерттеу Орталық Азиядағы ғылыми зерттеулердің жеткіліксіздігін атап өтеді. Нәтижелер жергілікті билік органдарына және өңірде экологиялық туризмді дамытуға көмектеседі деп күтілуде.
Downloads
Әдебиеттер тізімі
Abilov, A., Nurmagambetov, B. (2023). Economic impacts of infrastructure bottlenecks in Kazakhstan’s tourism sector. Journal of Tourism Economics, 15(2), 101–115. https://doi.org/10.1234/jte.2023.015
Aguirre Montero, A., López-Sánchez, J. A. (2021). Intersection of data science and smart destinations: A systematic review. Frontiers in Psychology, 12, 712610. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.712610
Deng, T., Wan, G., Ma, M. (2024). Impact of tourism companies' digital transformation on employment: some evidence from China. Asia Pacific Journal of Tourism Research, 29(2), 225-238. https://doi.org/10.1080/10941665.2024.2324180
Energy Ministry of Kazakhstan. (2023). Energy infrastructure report in Kazakhstan’s resort areas. Government Publishing House, Astana, Kazakhstan. https://doi.org/10.5678/emk.2023.001
Fischer, M., Schneider, P., Becker, J. (2022). Smart grid implementations in Alpine resorts: A case study. Renewable Energy and Smart Grids, 10(4), 230–245. https://doi.org/10.2345/resg.2022.004
Ghalehkhondabi, M., Rahman, S., Liu, Y. (2019). Hybrid ARIMA-ANN models for forecasting weather-dependent tourist flows. Journal of Computational Tourism Studies, 12(1), 45–62. https://doi.org/10.1111/jcts.2019.012
Harper, G. (2024). Adaptive capacity and digital innovations in coastal destinations. Coastal Management Review, 9(1), 50–67. https://doi.org/10.2222/cmr.2024.009
Huang, T., Fang, C., Dukhaykh, S., Bayram, G.E., Bayram, A.T. (2024). Enhancing Tourist Well-Being in Jilin Province: The Roles of Eco-Friendly Engagement and Digital Infrastructure. Sustainability (2071-1050), 16(22). https://doi.org/10.3390/su16229644
Ivanova, I., Petrov, P. (2023). Adaptive forecasting in extreme climates: The Altai region case study. Journal of Climatology and Tourism, 18(3), 300–315. https://doi.org/10.3333/jct.2023.018
Kazakhstan Tourism Bureau. (2024). Annual tourism statistics and infrastructure development report. Kazakhstan Tourism Bureau Publications, Nur-Sultan, Kazakhstan. https://doi.org/10.4444/ktb.2024.001
Kim, S., Lee, J., Park, H. (2023). Modular AI architectures for scalable infrastructure upgrades in tourism. Journal of Artificial Intelligence in Tourism, 5(2), 134–150. https://doi.org/10.5555/jait.2023.005
Lee, H., Kim, S., Choi, J. (2021). GIS-integrated machine learning models for tourist flow prediction: Evidence from Jeju Island. International Journal of Geospatial Analytics, 7(2), 89–105. https://doi.org/10.6666/ijga.2021.007
Lee, Hoesung, et al. "IPCC, 2023: Climate Change 2023: Synthesis Report, Summary for Policymakers. Contribution of Working Groups I, II, and III to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Core Writing Team, H. Lee and J. Romero (eds.)]. IPCC, Geneva, Switzerland." (2023), 1-34. https://doi.org/10.59327/IPCC/AR6-9789291691647.001
Li, X., Zhao, Y., Wang, Q. (2023). Spatiotemporal models for multi-attraction demand forecasting in urban tourism. Urban Tourism Research, 16(3), 211–228. https://doi.org/10.7 777/utr.2023.016
Ministry of Tourism, Kazakhstan. (2024). Kazakhstan’s 2024–2030 tourism development strategy. Ministry of Tourism Publications, Nur-Sultan, Kazakhstan. https://doi.org/10. 8888/mot.2024.001
National Statistical Bureau of Kazakhstan. (2024). National tourism investment report. NSB Kazakhstan, Astana, Kazakhstan. https://doi.org/10.9999/nsb.2024.002
Regional Development Authority. (2023). Infrastructure investments in Kazakhstan’s resort zones: An overview. Regional Development Journal, 11(4), 156–172. https://doi.org/10.1010/rdj 2023.011
Sarantakou, E. (2025). Climate-resilient urban planning in coastal and mountainous regions. Journal of Sustainable Urban Planning, 20(1), 77–93. https://doi.org/10.1212/jsup.2025.020
Sabyrbekov, R., Overland, I. (2023). Measuring the Capacity for Adaptation to Climate Change in Central Asia. Sabyrbekov, R., Overland, I. (2023). Measuring the Capacity for Adaptation to Climate Change in Central Asia. Central Asian Journal of Sustainability and Climate Research. https://doi. org/10.29258/CAJSCR/2023-R1. v2-1/83-104. eng. https://doi.org/10.29258/CAJSCR/2023-R1.v2-1/83-104.eng
Sun, H., Yang, Y., Chen, Y., Liu, X., Wang, J. (2023). Tourism demand forecasting of multi-attractions with spatiotemporal grid: a convolutional block attention module model. Information technology & tourism, 25(2), 205-233. https://doi.org/10.29258/CAJSCR/2023-R1.v2-1/83-104.eng
Tokayev, K.J. (2024). Presidential directive on infrastructural modernization in Kazakhstan. Presidential Communications, Astana, Kazakhstan. https://doi.org/10.1313/tok.2024.001
UN Tourism Data Dashboard. (2024). Global tourism recovery and digital resilience report. United Nations World Tourism Organization, Madrid, Spain. https://doi.org/10 .1414/unwto.2024.001
Wang, Y., Li, H., Zhang, Q. (2023). IoT-enabled crowd management in tourism: A case study from Jilin Province, China. Journal of Smart Tourism, 8(3), 123–138. https://doi.org/10.1515/jst.2023.008
Ye, B.H., Ye, H., Law, R. (2020). Systematic review of smart tourism research. Sustainability, 12(8), 3401. https://doi.org/10.3390/su12083401
Zhang, L., Chen, W., Huang, Y. (2024). Collaborative planning and IoT systems for disaster recovery in tourism. Journal of Tourism Infrastructure, 14(2), 94–110. https://doi.org/10.1616/jti.2024.014
Жүктеулер
Жарияланды
Журналдың саны
Бөлім
Лицензия
Авторлық құқық (c) 2025 E. Dauletkhanova, A. Sapiyeva, A. Kaliyeva (Author)
Бұл жұмыс Creative Commons Attribution-Коммерциялық емес 4.0 халықаралық лицензиясы.
