ОЦЕНКА ПРИГОДНОСТИ ЗЕМЕЛЬ ДЛЯ ОРОШАЕМОГО ЗЕМЛЕДЕЛИЯ В СЕВЕРО-КАЗАХСТАНСКОЙ ОБЛАСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО АНАЛИЗА

Авторы

Биография автора

Еркин Усалинов, НАО «Казахский агротехнический исследовательский университет имени С.Сейфуллина»

Усалинов Еркин Балтабаевич - магистр естественных наук, НАО «Казахский агротехнический исследовательский университет имени С.Сейфуллина», Казахстан, город Астана, https://orcid.org/0000-0003-1907-9532, e-mail: erkin.usalinov@gmail.com

Ключевые слова:

орошаемое земледелие, пригодность земель, многокритериальный анализ решений, взвешенная сумма, Северо-Казахстанская область, устойчивость агроэкосистем

Аннотация

В статье представлен подход к оценке пригодности земель для орошаемого земледелия на основе метода многокритериального анализа (МКA), использующего взвешенное суммирование. Цель исследования заключается в интеграции различных факторов, влияющих на потенциал земель для орошения, с учётом их относительной значимости. Исследование направлено на разработку и апробацию методики оценки степени пригодности земель для орошаемого земледелия в Северо-Казахстанской области Республики Казахстан. Были выделены и количественно оценены десять ключевых критериев, включая почву, геологические параметры, землепользование и другие. Метод анализа иерархий (AHP) использовался для определения весов критериев, что позволило структурировать сложные решения на основе попарного сравнения. Результаты расчетов, представленные в виде карты пространственной дифференциации, показали зоны с различной степенью пригодности для орошаемого земледелия. Анализ показал, что высокая степень пригодности в основном наблюдается в северо-западной части региона, вблизи озёр и вдоль реки Ишим, тогда как земли с низкой пригодностью преобладают в южной и юго-восточной части. Разработанная методика позволяет не только определить текущий потенциал земельных ресурсов, но и учитывать факторы, влияющие на их устойчивость в долгосрочной перспективе. Это создает основу для обоснованного принятия решений в области устойчивого сельскохозяйственного развития и планирования, а также для выявления перспективных территорий для развития систем орошения.

Библиографические ссылки

Baisholanov, S. S. (2017). Agroclimatic resources of the North Kazakhstan Region: Scientific and applied reference book. Astana. 125 p.

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.

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

O'Hara, S. L. (1997). Irrigation and land degradation: Implications for agriculture in Turkmenistan, Central Asia. Journal of Arid Environments, 37(1), 165–179.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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

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

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

Saaty, T. L. (2013). Analytic hierarchy process. In Encyclopedia of Operations Research and Management Science (pp. 52–64). Springer.

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

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.

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.

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.

FAO&WOCAT. (2023). LDN Kazakhstan Geoportal. Earth Engine App. https://wocatapps.users.earthengine.app/view/kazakhstan-ldn

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].

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].

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].

NASA. (2025). SRTM Digital Elevation 30m | Earth Engine Data Catalog | Google for Developers. https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/USGS_SRTMGL1_003

ESRI. (2024). Esri | Sentinel-2 Land Cover Explorer. Living Atlas. https://livingatlas.arcgis.com/landcoverexplorer/

Опубликован

30.12.2025

Как цитировать

Усалинов, Е., Телеубай, Ж., Алжанов, Н., & Асылханова, А. (2025). ОЦЕНКА ПРИГОДНОСТИ ЗЕМЕЛЬ ДЛЯ ОРОШАЕМОГО ЗЕМЛЕДЕЛИЯ В СЕВЕРО-КАЗАХСТАНСКОЙ ОБЛАСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО АНАЛИЗА. Izdenister Natigeler, (4 (108). извлечено от https://journal.kaznaru.edu.kz/index.php/research/article/view/1134

Выпуск

Раздел

ВОДНЫЕ, ЗЕМЕЛЬНЫЕ И ЛЕСНЫЕ РЕСУРСЫ