Жерді қашықтықтан зондтау деректерінің негізінде Теріс өзенінің бассейніндегі экологиялық жағдайды және антропогендік әсерді бағалау (Жамбыл облысы)


Қаралымдар: 23 / PDF жүктеулері: 8

Авторлар

  • Қ. Қырғызбай Қазақстан-Британ техникалық университеті (ҚБТУ), Алматы, Қазақстан https://orcid.org/0000-0002-4279-6436
  • Б. Дүйсебек Қазақстан-Британ техникалық университеті (ҚБТУ), Алматы, Қазақстан https://orcid.org/0000-0002-2596-4936
  • Т. Усманов Қазақстан-Британ техникалық университеті (ҚБТУ), Алматы, Қазақстан https://orcid.org/0009-0005-1882-4272
  • И. Рахметов Қазақстан-Британ техникалық университеті (ҚБТУ), Алматы, Қазақстан; У.М. Ахмедсафин атындағы Гидрогеология және геоэкология институты, Алматы, Қазақстан https://orcid.org/0000-0002-6269-7734
  • Е. Муканов Қазақстан-Британ техникалық университеті (ҚБТУ), Алматы, Қазақстан; Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті, Астана, Қазақстан https://orcid.org/0009-0003-3132-6388

DOI:

https://doi.org/10.32523/3107-278X-2026-155-2-133-155

Кілт сөздер:

RSEI, Жерді қашықтықтан зондтау, антропогендік әсер, экологиялық жағдай, Теріс өзенінің бассейні

Аңдатпа

Мақалада 2015-2025 жылдардағы Жерді қашықтықтан зондтаудың көпжылдық деректері негізінде Теріс өзені бассейнінің (Жамбыл облысы) экологиялық жағдайы мен антропогендік әсер ету деңгейінің кеңістіктік-уақыттық бағалауы ұсынылған. Зерттеудің ақпараттық негізіне Google Earth Engine ортасында атмосфералық түзету коэффициенттерін, бұлттылықтан тазарту және спектрлік көрсеткіштерді қалыпқа келтіруді қолдану арқылы анықталған Landsat 8 және 9 (Collection 2 Level 2) ғарыштық түсірілімдері жатады. Геожүйелердің негізгі компоненттерін сандық сипаттау үшін NDVI (өсімдік жамылғысы), WET (Tasseled Cap конверсиясының ылғалдылық компоненті), LST (жер бетінің температурасы) және NDBSI (құрғақтық және антропогендік трансформация дәрежесі) индекстері есептеледі. Стандартталған индикаторлардың интеграциясы негізгі компоненттер әдісімен жүзеге асырылып, RSEI экологиялық жағдайының интегралды индексі қалыптасты. Алынған нәтижелер айқын кеңістіктік дифференциацияны және экологиялық жағдайлардың жоғары жылдық өзгергіштігін көрсетеді. Зерттеу кезеңінде аумақтың құрылымында «ортадан төмен» және «орта» сыныптар басым болып, жиынтық үлесі көптеген жылдары 70 %-дан асады. «Орта» класының ең үлкен үлесі 2016 жылы тіркелген (56,88 %), ал 2025 жылы экологиялық жағдайдың жергілікті жақсаруын көрсететін «жоғары» класының айтарлықтай артуы (34,29 %) анықталды. RSEI мәндері төмен аймақтар шектеулі аумақтарды қамтып (1,34 % дейін), қарқынды жер пайдалану және тозған жерлер учаскелерімен шектелген. Ең қолайлы экологиялық жағдайлар таулы және жайылмалы ландшафттарға тән, ал орталық және ауыл шаруашылығы дамыған аудандар интегралдық көрсеткіштердің төмендеуін көрсетеді. Зерттеу нәтижелері RSEI индексінің экологиялық жағдай динамикасын бақылауда және жартылай құрғақ аймақтардың бассейндік геожүйелеріндегі антропогендік жүктемені бағалауда интегралдық құралы ретіндегі әдістемелік жоғары нәтижелерге ие екендігін айқындайды.

Downloads

Download data is not yet available.

Әдебиеттер тізімі

Aizizi, Y., Kasimu, A., Liang, H., Zhang, X., Wei, B., Zhao, Y., & Ainiwaer, M. (2023). Evaluation of ecological quality status and changing trend in arid land based on the remote sensing ecological index: A case study in Xinjiang, China. Forests, 14(9), 1830. https://doi.org/10.3390/f14091830

Baig, M. H. A., Zhang, L., Shuai, T., & Tong, Q. (2014). Derivation of a tasselled cap transformation based on Landsat 8 at-satellite reflectance. Remote Sensing Letters, 5(5), 423–431. https://doi.org/10.1080/2150704X.2014.915434

Crist, E. P., & Cicone, R. C. (1984). A physically-based transformation of Thematic Mapper data: The TM tasseled cap. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, GE-22(3), 256–263. https://doi.org/10.1109/TGRS.1984.350619

De Araujo Barbosa, C. C., Atkinson, P. M., & Dearing, J. A. (2015). Remote sensing of ecosystem services: A systematic review. Ecological Indicators, 52, 430–443. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2015.01.007

European Space Agency. (2024). Sentinel-2 mission. https://www.esa.int/Applications/Observing_the_Earth/Copernicus/Sentinel-2

Esri. (2024). An overview of the Hydrology tools: ArcGIS Desktop Documentation. https://desktop.arcgis.com/en/arcmap/latest/tools/spatial-analyst-toolbox/an-overview-of-the-hydrology-tools.htm

Farr, T. G., Rosen, P. A., Caro, E., Crippen, R., Duren, R., Hensley, S., Kobrick, M., Paller, M., Rodriguez, E., Roth, L., Seal, D., Shaffer, S., Shimada, J., Umland, J., Werner, M., Oskin, M., Burbank, D., & Alsdorf, D. (2007). The Shuttle Radar Topography Mission. Reviews of Geophysics, 45(2), RG2004. https://doi.org/10.1029/2005RG000183

Gorelick, N., Hancher, M., Dixon, M., Ilyushchenko, S., Thau, D., & Moore, R. (2017). Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment, 202, 18–27. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.031

Hasan, M. M., Ferdous, M. T., Talha, M., Mojumder, P., Roy, S. K., Zim, M. N. F., Akter, M. M., Nasher, N. M. R., Hasher, F. F. B., Boltižiar, M., & Zhran, M. (2025). Analyzing ecological environmental quality trends in Dhaka through remote sensing based ecological index (RSEI). Land, 14(6), 1258. https://doi.org/10.3390/land14061258

Kendall, M. G. (1975). Rank correlation methods (4th ed.). Charles Griffin.

Kennedy, R. E., Andréfouët, S., Cohen, W. B., Gómez, C., Griffiths, P., Hais, M., Healey, S. P., Helmer, E. H., Hostert, P., Lyons, M. B., Meigs, G. W., Pflugmacher, D., Phinn, S. R., Powell, S. L., Scarth, P., Sen, S., Schroeder, T. A., Schneider, A., Sonnenschein, R., & Zhu, Z. (2014). Bringing an ecological view of change to Landsat-based remote sensing. Frontiers in Ecology and the Environment, 12(6), 339–346. https://doi.org/10.1890/130066

Kwok, R. (2018). Ecology’s remote-sensing revolution. Nature, 556(7699), 137–138. https://doi.org/10.1038/d41586-018-03924-9

Liu, P., Wen, T., Han, R., & Wu, S. (2025). Study on RSEI changes using remote sensing and Markov-FLUS modeling approach. Sustainability, 17(22), 10267. https://doi.org/10.3390/su172210267

Liu, S., Liu, L., Wu, X., Hou, X., Zhao, S., & Liu, G. (2018). Quantitative evaluation of human activity intensity on the regional ecological impact studies. Acta Ecologica Sinica, 38(19). https://doi.org/10.5846/stxb201711172048

Liu, Y., Zhou, T., & Yu, W. (2024). Analysis of changes in ecological environment quality and influencing factors in Chongqing based on a remote-sensing ecological index mode. Land, 13(2), 227. https://doi.org/10.3390/land13020227

Maimaitituersun, A., Yang, H., Aobuliaisan, N., Maimaitiaili, K., & Chenyu, O. (2025). Assessing subtle changes in arid land river basin ecological quality: A study utilizing the PIE engine platform and RSEI. Ecological Indicators, 170, 113035. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2024.113035

Mann, H. B. (1945). Nonparametric tests against trend. Econometrica, 13(3), 245–259.

Mueller, L., Saparov, A., & Lischeid, G. (Eds.). (2014). Novel measurement and assessment tools for monitoring and management of land and water resources in agricultural landscapes of Central Asia. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-01017-5

Ning, L., Jiayao, W., & Fen, Q. (2020). The improvement of ecological environment index model RSEI. Arabian Journal of Geosciences, 13(11), 403. https://doi.org/10.1007/s12517-020-05414-7

Reza, M. I. H., & Abdullah, S. A. (2011). Regional index of ecological integrity: A need for sustainable management of natural resources. Ecological Indicators, 11(2), 220–229. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2010.08.010

Rikimaru, A., Roy, P. S., & Miyatake, S. (2002). Tropical forest cover density mapping. ITTO Technical Report.

Saparov, K. T., Shakhantayeva, Z. R., & Yeginbayeva, A. Y. (2023). System of hydrographic terms of the Zhambyl region. Journal of Geography, Politics and Society, 13(4), 40–48. https://doi.org/10.26881/jpgs.2023.4.04

Saparov, K., Shakhantayeva, Z., & Yeginbayeva, A. (2023). Reflection of the names of artificial and natural water sources in the study of microhydronyms of Zhambyl region. Bulletin of the L. N. Gumilyov Eurasian National University. Chemistry. Geography. Ecology Series, 143(2), 79–89. https://doi.org/10.32523/2616-6771-2023-143-2-79-89

Sen, P. K. (1968). Estimates of the regression coefficient based on Kendall’s tau. Journal of the American Statistical Association, 63(324), 1379–1389.

Tang, Q., Hua, L., Tang, J., Jiang, L., Wang, Q., Cao, Y., Wang, T., & Cai, C. (2024). Advancing ecological quality assessment in China: Introducing the ARSEI and identifying key regional drivers. Ecological Indicators, 163, 112109. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2024.112109

Main Administration of Geodesy and Cartography of the USSR. (n.d.). Topographic map at a scale of 1:200,000: Sheets K-42-11, K-42-12, K-42-17, K-42-18. https://maps.vlasenko.net/smtm200/k-42-12.jpg

United Nations. (2024). Sustainable Development Goals Report 2024. United Nations. https://unstats.un.org/sdgs/report/2024/

U.S. Geological Survey. (2024). Landsat Collection 2 Level-2 Science Products. https://www.usgs.gov/landsat-missions/landsat-collection-2-level-2-science-products

U.S. Geological Survey. (2024). Landsat 8–9 Collection 2 Level-2 Science Product Guide. https://www.usgs.gov/media/files/landsat-8-9-collection-2-level-2-science-product-guide

Wang, H., Tang, L., Qiu, Q., & Chen, H. (2020). Assessing the impacts of urban expansion on habitat quality by combining the concepts of land use, landscape, and habitat in two urban agglomerations in China. Sustainability, 12(11), 4346. https://doi.org/10.3390/su12114346

Wang, J., Lin, Y., Zhai, T., He, T., Qi, Y., Jin, Z., & Cai, Y. (2018). The role of human activity in decreasing ecologically sound land use in China. Land Degradation & Development, 29(3), 446–460. https://doi.org/10.1002/ldr.2874

Wang, L., Tian, F., Wang, X., Yang, Y., & Wei, Z. (2020). Attribution of the land surface temperature response to land-use conversions from bare land. Global and Planetary Change, 193, 103268. https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2020.103268

Wikipedia contributors. (2024). Teris River. Wikipedia. https://ru.wikipedia.org/wiki/Терис_(река)

Wikipedia contributors. (2024). Asy River. Wikipedia. https://ru.wikipedia.org/wiki/Асы_(река)

Willis, K. S. (2015). Remote sensing change detection for ecological monitoring in United States protected areas. Biological Conservation, 182, 233–242. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2014.12.006

Wolters, M. L., Sun, Z., Huang, C., & Kuenzer, C. (2016). Environmental awareness and vulnerability in the Yellow River Delta: Results based on a comprehensive household survey. Ocean & Coastal Management, 120, 1–10. https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2015.11.009

Wu, S., Gao, X., Lei, J., Zhou, N., Guo, Z., & Shang, B. (2022). Ecological environment quality evaluation of the Sahel region in Africa based on remote sensing ecological index. Journal of Arid Land, 14(1), 14–33. https://doi.org/10.1007/s40333-022-0057-1

Xu, H. (2008). A new index for delineating built-up land features in satellite imagery. International Journal of Remote Sensing, 29(14), 4269–4276. https://doi.org/10.1080/01431160802039957

Xu, H. (2013). A remote sensing urban ecological index and its application. Acta Ecologica Sinica, 33, 7853–7862. https://doi.org/10.5846/stxb201208301223

Xu, H., Wang, M., Shi, T., Guan, H., Fang, C., & Lin, Z. (2018). Prediction of ecological effects of potential population and impervious surface increases using a remote sensing based ecological index (RSEI). Ecological Indicators, 93, 730–740. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2018.05.055

Xu, H., Wang, Y., Guan, H., Shi, T., & Hu, X. (2019). Detecting ecological changes with a remote sensing based ecological index (RSEI) produced time series and change vector analysis. Remote Sensing, 11(20), 2345. https://doi.org/10.3390/rs11202345

Xu, H., Shi, T., Wang, M., & Lin, Z. (2017). Land cover changes in the Xiong’an New Area and a prediction of ecological response to forthcoming regional planning. Acta Ecologica Sinica. https://doi.org/10.5846/stxb201705210941

Yang, H., Yu, J., Xu, W., Wu, Y., Lei, X., Ye, J., Geng, J., & Ding, Z. (2023). Long-time series ecological environment quality monitoring and cause analysis in the Dianchi Lake Basin, China. Ecological Indicators, 148, 110084. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2023.110084

Yue, H., Liu, Y., Li, Y., & Lu, Y. (2019). Eco-environmental quality assessment in China’s 35 major cities based on remote sensing ecological index. IEEE Access, 7, 51295–51311. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2911627

Zhang, T., Yang, R., Yang, Y., Li, L., & Chen, L. (2021). Assessing the urban eco-environmental quality by the remote-sensing ecological index: Application to Tianjin, North China. ISPRS International Journal of Geo-Information, 10(7), 475. https://doi.org/10.3390/ijgi10070475

Жүктеулер

Жарияланды

2026-06-30

Журналдың саны

Бөлім

География

Similar Articles

1 2 3 4 5 6 > >> 

You may also start an advanced similarity search for this article.