This article presents an assessment of agricultural drought in the West Kazakhstan Region based on the Vegetation Condition Index (VCI) and Vegetation Health Index (VHI) for the period 2018–2025, calculated using Sentinel-2 and MODIS satellite data in Google Earth Engine and QGIS.
Introduction
Drought is one of the most significant climatic threats to Kazakhstan, exerting a prolonged impact on water resources, agriculture and ecosystems, particularly in arid and semi-arid regions. National and international assessments emphasise that the frequency and intensity of droughts are increasing against the backdrop of climate change, exacerbating the vulnerability of the agricultural sector and pasture ecosystems. The West Kazakhstan Region, located in the dry steppe and semi-desert zone and characterised by a sharply continental climate with limited water resources, is one of the regions most sensitive to interannual variability in precipitation and rising summer temperatures.
Traditional drought monitoring relies on meteorological station data (precipitation, air temperature, SPI indices, etc.); however, the sparse ground network and spatial heterogeneity of observations make it difficult to assess drought conditions in detail at the regional level. In this context, satellite observations providing regular and uniform coverage of large areas become the key tool for assessing vegetation condition and its response to moisture and heat stress. The most widely used indices for monitoring agricultural drought are those based on the Normalised Difference Vegetation Index (NDVI) and land surface temperature — in particular, the Vegetation Condition Index (VCI) and the integrated Vegetation Health Index (VHI) — which allow for the quantitative identification of anomalously stressed vegetation during drought periods.
In recent years, satellite data providing high spatial and regular temporal resolution have been increasingly used for monitoring vegetation condition and drought at regional and local levels. Studies conducted for various arid regions, including Central Asia, demonstrate the effectiveness of VCI and VHI for identifying spatiotemporal patterns of agricultural droughts and their evolution over time. In this context, the application of VCI and VHI calculated from Sentinel-2 and MODIS data for the period 2018–2025 with a focus on the summer growing season (June–August) represents an important task for quantitative assessment and mapping of drought conditions in the West Kazakhstan Region.
Research Objectives and Tasks
The aim of the research is to apply VCI and VHI satellite indices for the operational monitoring of agricultural droughts and the development of an early warning system framework for the West Kazakhstan Region.
Research tasks:
- collection, pre-processing and calibration of Sentinel-2 and MODIS satellite data;
- calculation of VCI and TCI indices and derivation of the integrated VHI index;
- pixel-by-pixel analysis and classification of drought conditions using the five-level Kogan (1995) scale;
- quantitative assessment of areas within each drought class;
- identification of spatiotemporal patterns and the most vulnerable districts of the West Kazakhstan Region.
Data and Research Method
The West Kazakhstan Region was selected as the study area. The region is characterised by a sharply continental climate, precipitation deficit during the summer period, and the predominance of dry steppe and semi-desert landscapes, determining its high vulnerability to agricultural droughts. The analysis was conducted for the summer growing season of 2018–2025.
Two sources of satellite data were used: Sentinel-2 — for calculating the Vegetation Condition Index (VCI), and MODIS — for calculating the Temperature Condition Index (TCI) and subsequently deriving the Vegetation Health Index (VHI). For VCI calculation, the Sentinel-2 Surface Reflectance Harmonized collection (COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED) was used, available through the Google Earth Engine platform. To reduce cloud interference, scenes with cloud cover exceeding 80% were excluded from the analysis.
For TCI calculation, the standard MODIS MOD11A2 v6.1 product was used — 8-day daytime land surface temperature composites with a spatial resolution of 1 km. Data were processed locally. Quality assurance was applied through QC bit filtering (only pixels with a qa01 flag ≤ 1, corresponding to good and acceptable observation quality, were retained). LST values were converted to Kelvin using a scaling factor of 0.02.
A climatological baseline was established to normalise NDVI and LST values relative to long-term conditions. The baseline period for VCI used Sentinel-2 data from 2018–2023; for TCI, MODIS LST data from 2018–2023 were used. For each month of the growing season (June–August), long-term minimum (NDVImin, LSTmin) and maximum (NDVImax, LSTmax) values were calculated per pixel and used as reference values in index computation. It should be noted that the baseline period 2018–2023 partially overlaps with the analysis period 2018–2025, which is standard practice in retrospective VCI/VHI analysis and is consistent with the methodology proposed by Kogan (1995). For years within the baseline period (2018–2023), VCI/VHI values are relative within the sample; the most independent estimates are those for 2024–2025, which fall outside the baseline period.
The Vegetation Condition Index (VCI) was calculated based on Sentinel-2 data in Google Earth Engine. For each year, the median NDVI was computed:
\[ NDVI = \frac{B8 - B4}{B8 + B4} \]
where B8 is the near-infrared (NIR) reflectance and B4 is the red band reflectance. VCI was then calculated from the median NDVI and climatological values:
\[ VCI = \frac{NDVI_t - NDVI_{min}}{NDVI_{max} - NDVI_{min}} \times 100 \]
where NDVIt is the median NDVI for the current month, and NDVImin and NDVImax are the long-term minimum and maximum NDVI values for the same calendar month over the baseline period 2018–2023. Output values were constrained to the range 0–100. VCI data were exported as GeoTIFF at 500 m spatial resolution in the EPSG:3857 projection.
The Temperature Condition Index (TCI) was calculated from 8-day MODIS MOD11A2 data. Monthly values were obtained by averaging the 8-day LST composites for each month of the growing season 2018–2025. TCI was calculated as:
\[ TCI = \frac{LST_{max} - LST_t}{LST_{max} - LST_{min}} \times 100 \]
The Vegetation Health Index (VHI) was calculated as:
\[ VHI = a \times VCI + (1 - a) \times TCI \]
where a = 0.5 is the weighting coefficient corresponding to equal contributions of the vegetation and temperature components. The value a = 0.5 is the most widely used in the scientific literature for arid and semi-arid regions (Kogan, 1995).
For interpretation of VCI and VHI values, the five-level drought classification scale proposed by Felix N. Kogan was applied (Table 1).
Table 1. Drought classification by VHI and VCI values
| VHI/VCI value | Drought class |
|---|
| 0–10 | Extreme |
| 10–20 | Severe |
| 20–30 | Moderate |
| 30–40 | Mild |
| >40 | No drought |
VCI calculation was performed in Google Earth Engine (GEE) using Python. MODIS data processing, TCI and VHI calculation, and result export were performed locally. Visualisation and cartographic output were produced in QGIS. The area of each drought class was calculated as the product of the number of pixels in that class and the area of one pixel (0.25 km² at 500 × 500 m raster resolution).
Results
1. Mean VCI Values for Summer Periods 2018–2025
VCI data for the period 2018–2025 reveal significant interannual variability — from a maximum of 71.25 (city of Uralsk, 2018) to a minimum of 39.25 (Akzhaik district, 2020). The most drought-affected year by VCI during the observation period (June–August) was 2020: two districts — Akzhaik and Taskala — experienced mild drought (VCI < 40), with the minimum index value recorded in Akzhaik at 39.25; Taskala also showed relatively dry conditions with a mean value of 39.88.
Table 2. Mean VCI values by district, West Kazakhstan Region, June–August 2018–2025
Overall dynamics. Analysis of mean VCI values for the summer period 2018–2025 revealed pronounced interannual variability — from a maximum of 71.25 (Uralsk, 2018) to a minimum of 39.25 (Akzhaik, 2020). The most drought-affected year was 2020: most districts fell below 50, with two districts recording values in the mild drought zone (VCI < 40) — Akzhaik (39.25) and Taskala (39.88). The synchronous decline in VCI across several geographically distant districts confirms the regional rather than local nature of the 2020 drought.
Recovery 2022–2025. From 2022 onwards, most districts show a steady recovery trend, returning to the range of 50–68. The most significant increase was recorded in Zhangala district (53.78 in 2020 → 68.72 in 2022) and Karatobe (49.45 → 63.67), indicating improved moisture conditions in the southern and south-eastern parts of the region. However, several districts — Syryum (44.10 in 2023), Zhanibek (44.27 in 2023) and Taskala (44.51 in 2025) — periodically return to boundary zone values, indicating instability of recovery in these parts of the region.
Spatial pattern. The most vulnerable districts throughout the entire observation period were Akzhaik and Taskala — the only ones to fall below 40 in 2020 (39.25 and 39.88 respectively). Taskala shows the greatest amplitude of variation over the period — 20.65 units (from 60.53 in 2018 to 39.88 in 2020), reflecting high instability of moisture conditions in this territory. Following the stressed year of 2020, both districts showed relatively rapid recovery: Akzhaik returned to 52.61 by 2022, and Taskala to 51.91 in 2021. Nevertheless, by 2025, Taskala district had again declined to the boundary value of 44.51. Notably, in 2025, six districts simultaneously fell into the boundary zone (40–50) — the highest number of districts with such conditions since 2020.
When interpreting results, two limitations must be considered. First, consistently high VCI values in southern districts are partly attributable to the specifics of the soil cover: large areas are occupied by sandy soils and brown desert soils. The index is calculated relative to a historically low NDVI baseline, which may overestimate moisture conditions. Second, the values presented are district averages that smooth out intra-district heterogeneity — local drought hotspots and their spatial distribution are best visualised through index maps.
Pixel-level VCI analysis for the summer period of 2020 for the Akzhaik and Taskala district rasters reveals that drought has different spatial distribution characteristics despite nearly identical mean index values (39.25 and 39.88 respectively).
In Akzhaik district, drought covered 57.4% of the area (approximately 35,652 km²), with mild drought as the dominant class — 42.9% of the territory (26,669 km²). Moderate drought was recorded on 13.3% of the area (8,236 km²), with isolated extreme and severe drought pixels collectively accounting for less than 1.5%. Notably, 42.6% of the district area retained normal moisture conditions (VCI > 40), indicating uneven spatial distribution of drought within the district.
Taskala district presents a different picture: despite a similar mean VCI value, drought covered only 48.8% of the area, while the larger part — 51.2% (10,025 km²) — was formally outside the drought zone. Mild drought covered 39.0% of the area (7,635 km²), moderate drought 9.3% (1,822 km²). This indicates the patchy nature of drought in Taskala district: local low-VCI patches substantially reduce the district average, while much of the territory retained satisfactory moisture conditions. In Akzhaik district, by contrast, drought was more uniform and extensive, covering over half the total area.
Table 3. Spatial distribution of drought classes by VCI, 2020
| District | Extreme | Severe | Moderate | Mild | No drought | Total drought |
|---|
| Akzhaik | 0.0% / 0.25 km² | 1.2% / 747 km² | 13.3% / 8,236 km² | 42.9% / 26,669 km² | 42.6% | 57.4% |
| Taskala | — | 0.6% / 111 km² | 9.3% / 1,822 km² | 39.0% / 7,635 km² | 51.2% | 48.8% |
2. Mean VHI Values for Summer Periods 2018–2025
Analysis of mean Vegetation Health Index (VHI) values for the summer period 2018–2025 indicates that the region is also subject to interannual variability, with a clear spatial differentiation of moisture conditions.
Table 4. Mean VHI values by district, West Kazakhstan Region, June–August 2018–2025
| District | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 | 2024 | 2025 |
|---|
| Akzhaik | 44.06 | 46.35 | 36.67 | 34.91 | 49.52 | 51.61 | 58.77 | 56.96 |
| Bayterek | 55.96 | 51.31 | 42.02 | 33.84 | 48.68 | 52.75 | 57.77 | 55.80 |
| Bokeyorda | 54.52 | 52.06 | 45.53 | 54.37 | 57.37 | 55.95 | 59.30 | 64.60 |
| Burlin | 50.82 | 49.30 | 40.51 | 38.26 | 50.40 | 50.95 | 58.96 | 53.43 |
| Chingirlau | 47.34 | 44.97 | 44.42 | 42.19 | 57.25 | 52.26 | 62.01 | 56.30 |
| Karatobe | 50.08 | 43.54 | 41.36 | 41.19 | 57.04 | 54.76 | 63.22 | 60.93 |
| Kaztalovka | 43.96 | 47.62 | 37.55 | 44.97 | 50.95 | 54.70 | 54.19 | 53.29 |
| Uralsk city | 63.28 | 57.76 | 47.95 | 43.44 | 55.38 | 56.66 | 64.28 | 60.58 |
| Syryum | 47.16 | 45.54 | 45.54 | 36.92 | 36.92 | 47.59 | 55.80 | 53.94 |
| Taskala | 50.59 | 51.91 | 39.30 | 43.28 | 47.65 | 60.27 | 52.92 | 52.04 |
| Terekty | 55.24 | 54.98 | 46.03 | 35.04 | 49.10 | 49.96 | 59.73 | 54.95 |
| Zhangala | 49.70 | 52.78 | 44.52 | 47.23 | 58.01 | 59.62 | 62.97 | 69.41 |
| Zhanibek | 45.98 | 55.43 | 38.43 | 46.12 | 52.75 | 51.81 | 51.74 | 50.66 |
Overall dynamics. Two pronounced minima are observed throughout the period — in 2020 and 2021 — followed by a recovery trend. In 2020, most districts fell below 45, with the most critical values recorded in Akzhaik (36.67), Kaztalovka (37.55) and Zhanibek (38.43), corresponding to the mild drought category. In 2021, the situation worsened in several northern districts: Bayterek reached a minimum of 33.84, Terekty — 35.04, and Akzhaik — 34.91, approaching the moderate drought threshold.
Recovery 2022–2025. From 2022 onwards, most districts show a steady recovery trend: mean VHI values across the region returned to the range 48–65. The most significant growth was recorded in Karatobe (41.36 in 2020 → 63.22 in 2024), Chingirlau (44.42 → 62.01) and Uralsk city (47.95 → 64.28), indicating normalisation of moisture conditions in the northern and south-eastern parts of the region. The most persistently vulnerable district throughout the entire period is Akzhaik — the only one to fall below 37 twice (2020 and 2021), with an amplitude of nearly 24 units. The most stable district is Bokeyorda: values never fell below 45, reaching the maximum across the entire sample in 2025 — 64.60. Zhangala district shows a pronounced positive trend: from 49.70 in 2018 to 69.41 in 2025 — the highest value recorded across all districts over the entire observation period.
Spatial pattern. Southern and south-eastern districts — Bokeyorda, Zhangala, Karatobe — generally show higher VHI values and better recovery, while Akzhaik, Kaztalovka and Zhanibek are characterised by lower mean values and a higher frequency of drought episodes.
However, interpretation of high VHI and VCI values in southern districts requires caution: significant portions of Zhangala and Bokeyorda districts are occupied by sandy soils and brown desert soils, and the vegetation cover generates a specific spectral response. In such areas, VHI may overestimate vegetation condition, since the index is calculated relative to the historical value range for a given pixel rather than reflecting absolute biomass productivity.
Analysis of the spatial distribution of drought classes by VHI for the summer period of 2021 showed that in all three most affected districts, the share of drought-affected areas exceeded 79% of the total area. The highest drought coverage was recorded in Terekty district — 80.6%, slightly ahead of Akzhaik (80.3%) and Bayterek (79.1%), indicating a nearly uniform spread of drought conditions across all three territories in that year.
The dominant class in all districts is mild drought (VHI 30–40): Terekty — 59.7% (12,616 km²), Akzhaik — 57.7% (35,886 km²), Bayterek — 47.6% (9,121 km²). Bayterek district stands out with the highest share of moderate drought — 27.7% of the area (5,321 km²) compared to 22.2% in Akzhaik and 20.4% in Terekty, consistent with the lowest mean VHI value among the three districts (33.84). Extreme drought was not recorded in any district; however, isolated pixels of severe drought (VHI 10–20) are present in all three districts, ranging from 0.3% in Akzhaik to 3.7% in Bayterek.
Table 5. Spatial distribution of drought classes by VHI, 2021
| District | Severe | Moderate | Mild | No drought | Drought area |
|---|
| Akzhaik | 0.3% / 180 km² | 22.2% / 13,819 km² | 57.7% / 35,886 km² | 19.7% | 80.3% |
| Bayterek | 3.7% / 718 km² | 27.7% / 5,321 km² | 47.6% / 9,121 km² | 20.9% | 79.1% |
| Terekty | 0.5% / 101 km² | 20.4% / 4,308 km² | 59.7% / 12,616 km² | 19.4% | 80.6% |
Conclusion
The study demonstrated that the West Kazakhstan Region during 2018–2025 is characterised by pronounced interannual variability in moisture conditions, captured by VCI and VHI indices. The results confirm the informativeness of satellite indices for the operational monitoring of agricultural drought.
- The most drought-affected year by VCI was 2020: Akzhaik (39.25) and Taskala (39.88) entered the mild drought zone; the index decline was regional in character.
- The most critical year by VHI was 2021: Bayterek (33.84), Terekty (35.04) and Akzhaik (34.91) approached the moderate drought threshold; drought coverage exceeded 79% of these districts' areas.
- The most vulnerable districts are Akzhaik, Taskala, Kaztalovka and Zhanibek (north-western part of the West Kazakhstan Region).
- A recovery trend has been observed since 2022; however, by 2025, six districts simultaneously fell into the boundary zone (VCI 40–50), indicating persistent moisture instability in the region.
- The method based on Sentinel-2 and MODIS can produce an up-to-date drought map rapidly and can serve as the basis for an early warning system in the West Kazakhstan Region.
В данной статье представлена оценка сельскохозяйственной засухи в Западно-Казахстанской области на основе индексов Vegetation Condition Index (VCI) и Vegetation Health Index (VHI) за период 2018–2025 гг., рассчитанных с использованием спутниковых данных Sentinel-2 и MODIS в среде Google Earth Engine и QGIS.
Введение
Засуха относится к числу наиболее значимых климатических угроз для Казахстана, оказывая длительное воздействие на водные ресурсы, сельское хозяйство и экосистемы, особенно в засушливых и полузасушливых регионах страны. В национальных и международных оценках подчёркивается, что на фоне изменения климата возрастает частота и интенсивность засух, что усиливает уязвимость аграрного сектора и пастбищных экосистем. Западно-Казахстанская область, расположенная в зоне сухих степей и полупустынь и характеризующаяся резко континентальным климатом с ограниченными водными ресурсами, является одним из регионов, наиболее чувствительных к межгодовой изменчивости осадков и повышению летних температур.
Традиционный мониторинг засух опирается на данные метеостанций (осадки, температура воздуха, индексы SPI и др.), однако разреженность наземной сети и пространственная неоднородность наблюдений затрудняют детальную оценку засушливых условий на региональном уровне. В этих условиях спутниковые наблюдения, обеспечивающие регулярное и однородное покрытие больших территорий, становятся ключевым инструментом оценки состояния растительности и её реакции на влаговый и тепловой стресс. Наиболее широко для мониторинга сельскохозяйственных засух применяются индексы, основанные на нормированном разностном вегетационном индексе (NDVI) и температуре поверхности, в частности Vegetation Condition Index (VCI) и интегральный Vegetation Health Index (VHI), позволяющие количественно выделять аномально угнетённое состояние растительности в засушливые периоды.
В последние годы всё более активно используются данные спутников, обеспечивающие высокое пространственное и регулярное временное разрешение для задач мониторинга состояния растительности и засух на региональном и локальном уровнях. Исследования, выполненные для различных засушливых регионов, включая Центральную Азию, показывают эффективность индексов VCI и VHI для выявления пространственно-временных паттернов сельскохозяйственных засух и их эволюции во времени. В этих условиях актуальной задачей является применение спутниковых индексов VCI и VHI, рассчитанных по данным Sentinel-2 и MODIS за период 2018–2025 гг. с фокусом на летний вегетационный интервал июнь–август, для количественной оценки и картографирования засушливых условий в Западно-Казахстанской области.
Цель и задачи исследования
Цель исследования — применение спутниковых индексов VCI и VHI для оперативного мониторинга сельскохозяйственных засух и разработки основы системы раннего предупреждения в ЗКО.
Задачи исследования:
- сбор, предварительная обработка и калибровка спутниковых данных Sentinel-2 и MODIS;
- расчёт индексов VCI и TCI, формирование интегрального индекса VHI;
- попиксельный анализ и классификация засушливых условий по пятиуровневой шкале Kogan (1995);
- количественная оценка площадей территорий различных классов засухи;
- выявление пространственно-временных закономерностей и наиболее уязвимых районов ЗКО.
Материалы и методы исследования
В качестве объекта исследования выбрана Западно-Казахстанская область. Область характеризуется резко континентальным климатом, дефицитом осадков в летний период и преобладанием сухостепных и полупустынных ландшафтов, что определяет её высокую уязвимость к сельскохозяйственным засухам. Анализ проводился за летний вегетационный период 2018–2025 годов.
В исследовании использовались два источника спутниковых данных: Sentinel-2 — для расчёта индекса состояния растительности (VCI), и MODIS — для расчёта температурного индекса условий (TCI) и последующего вычисления индекса здоровья растительности (VHI). Для расчёта VCI применялась коллекция Sentinel-2 Surface Reflectance Harmonized (COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED), доступная через платформу Google Earth Engine. Для снижения влияния облачности из анализа исключались сцены с долей облачного покрытия более 80%.
Для расчёта TCI использовался стандартный продукт MODIS MOD11A2 v6.1 — 8-дневные композиты дневной температуры поверхности с пространственным разрешением 1 км. Данные обрабатывались локально. Для обеспечения качества применялась фильтрация по битам качества QC (оставлялись только пиксели с флагом qa01 ≤ 1, соответствующим хорошему и приемлемому качеству наблюдений). Значения LST переводились в градусы Кельвина с применением коэффициента масштабирования 0.02.
Для нормировки значений NDVI и LST относительно многолетних условий была сформирована климатологическая база. В качестве базового периода для VCI использовались данные Sentinel-2 за 2018–2023 гг., для TCI — данные MODIS LST за 2018–2023 гг. Для каждого месяца вегетационного периода (июнь–август) по пикселям рассчитывались многолетние минимальные (NDVImin, LSTmin) и максимальные (NDVImax, LSTmax) значения, которые использовались как опорные величины при расчёте индексов. Следует отметить, что базовый период 2018–2023 гг. частично совпадает с анализируемым периодом 2018–2025 гг., что является стандартной практикой при ретроспективном анализе VCI и VHI и не противоречит методологии, предложенной Коганом (1995). Для годов базового периода 2018–2023 гг. значения VCI/VHI носят относительный характер внутри выборки; наиболее независимую оценку представляют результаты для 2024–2025 гг., выходящих за пределы базового периода.
Индекс состояния растительности (VCI) рассчитывался на основе данных Sentinel-2 в среде Google Earth Engine. Для каждого года вычислялась медиана NDVI:
\[ NDVI = \frac{B8 - B4}{B8 + B4} \]
где B8 — значение отражения в ближнем инфракрасном диапазоне (NIR), B4 — в красном диапазоне. На основе медианного NDVI и климатологических значений вычислялся VCI:
\[ VCI = \frac{NDVI_t - NDVI_{min}}{NDVI_{max} - NDVI_{min}} \times 100 \]
где NDVIt — медиана NDVI за текущий месяц, NDVImin и NDVImax — многолетние минимальное и максимальное значения NDVI для того же календарного месяца за базовый период 2018–2023 гг. Результирующие значения ограничивались диапазоном 0–100. Экспорт данных VCI выполнялся в формате GeoTIFF с пространственным разрешением 500 м в проекции EPSG:3857.
Температурный индекс условий (TCI) рассчитывался на основе 8-дневных данных MODIS MOD11A2. Для получения месячных значений выполнялось среднее агрегирование 8-дневных композитов LST за каждый месяц вегетационного периода 2018–2025 гг. TCI вычислялся по формуле:
\[ TCI = \frac{LST_{max} - LST_t}{LST_{max} - LST_{min}} \times 100 \]
Индекс здоровья растительности (VHI) рассчитывался по формуле:
\[ VHI = a \times VCI + (1 - a) \times TCI \]
где a = 0,5 — весовой коэффициент, соответствующий равному вкладу вегетационного и температурного компонентов. Значение a = 0,5 является наиболее широко применяемым в научной литературе для засушливых и полузасушливых регионов (Kogan, 1995).
Для интерпретации значений VCI и VHI применялась пятиуровневая шкала засушливости, предложенная Felix N. Kogan и широко применяемая в исследованиях по мониторингу сельскохозяйственных засух (табл. 1).
Таблица 1. Классификация степеней засухи по значениям VHI и VCI
| Значение VHI/VCI | Класс засухи |
|---|
| 0–10 | Экстремальная |
| 10–20 | Сильная |
| 20–30 | Умеренная |
| 30–40 | Слабая |
| >40 | Засуха отсутствует |
Расчёт VCI выполнялся в среде Google Earth Engine (GEE) на языке Python. Обработка данных MODIS, расчёт TCI и VHI, а также экспорт результатов осуществлялись локально. Визуализация и картографирование результатов проводились в QGIS. Площадь территорий каждого класса засухи рассчитывалась как произведение количества пикселей соответствующего класса на площадь одного пикселя (0,25 км² при пространственном разрешении растра 500 × 500 м).
Результаты исследования
1. Результаты средних значений VCI за летние периоды 2018–2025 гг.
По результатам данных VCI за период 2018–2025 гг. показана значительная межгодовая изменчивость — от 71,25 (г.а. Уральск, 2018 г.) до 39,25 (Акжаикский район, 2020 г.). Наиболее засушливым годом по данным VCI за период наблюдений (июнь–август) оказался 2020 г.: два района — Акжаикский и Таскалинский — испытывали слабую засуху (VCI < 40), минимальное значение индекса было зафиксировано в Акжаике — 39,25; также относительно сухими условиями характеризовался Таскалинский район — 39,88.
Таблица 2. Средние значения VCI по районам ЗКО, июнь–август 2018–2025 гг.
| Район | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 | 2024 | 2025 |
|---|
| Акжаик | 52,24 | 49,32 | 39,25 | 44,16 | 52,61 | 48,56 | 52,90 | 46,79 |
| Байтерек | 65,16 | 53,59 | 43,65 | 42,76 | 52,36 | 51,38 | 54,63 | 50,17 |
| Бокейорда | 55,80 | 59,02 | 52,77 | 66,31 | 62,59 | 55,56 | 59,28 | 58,91 |
| Бурлин | 61,87 | 57,11 | 43,26 | 49,28 | 54,48 | 52,76 | 56,67 | 50,86 |
| Чингирлау | 60,10 | 50,14 | 49,69 | 55,76 | 61,85 | 57,73 | 59,91 | 54,91 |
| Каратобе | 60,40 | 50,21 | 49,45 | 55,08 | 63,67 | 56,84 | 60,68 | 57,51 |
| Казталовка | 52,40 | 52,06 | 40,58 | 52,97 | 53,86 | 50,09 | 50,77 | 44,42 |
| г.а. Уральск | 71,25 | 63,28 | 51,51 | 54,79 | 61,70 | 59,15 | 62,87 | 57,86 |
| Сырым | 54,70 | 48,89 | 41,09 | 45,14 | 53,47 | 44,10 | 48,73 | 45,26 |
| Таскала | 60,53 | 54,17 | 39,88 | 51,91 | 51,29 | 56,35 | 49,97 | 44,51 |
| Теректы | 65,06 | 58,70 | 47,39 | 43,68 | 51,25 | 47,24 | 54,47 | 47,35 |
| Жангала | 59,64 | 61,60 | 53,78 | 63,94 | 68,72 | 62,90 | 63,17 | 65,26 |
| Жанибек | 47,88 | 58,78 | 40,47 | 49,44 | 51,68 | 44,27 | 45,96 | 42,89 |
Общая динамика. Анализ средних значений индекса вегетационных условий (VCI) за летний период 2018–2025 гг. выявил выраженную межгодовую изменчивость — от максимума 71,25 (г.а. Уральск, 2018 г.) до минимума 39,25 (Акжаик, 2020 г.). Наиболее засушливым годом за весь период наблюдений оказался 2020 г.: в этот год большинство районов опустились ниже отметки 50, при этом два района показали значения в зоне слабой засухи (VCI < 40) — Акжаик (39,25) и Таскала (39,88). Синхронное снижение VCI сразу в нескольких территориально удалённых районах подтверждает региональный, а не локальный характер засухи 2020 г.
Восстановление 2022–2025 гг. Начиная с 2022 г. большинство районов демонстрируют устойчивый восстановительный тренд, возвращаясь в диапазон значений 50–68. Наиболее значительный рост зафиксирован в Жангалинском районе (53,78 в 2020 г. → 68,72 в 2022 г.) и Каратобе (49,45 → 63,67), что свидетельствует об улучшении условий увлажнения в южных и юго-восточных частях области. Вместе с тем ряд районов — Сырымский (44,10 в 2023 г.), Жанибекский (44,27 в 2023 г.) и Таскалинский (44,51 в 2025 г.) — периодически возвращаются к значениям пограничной зоны, что указывает на нестабильность восстановления в этих частях области.
Пространственная закономерность. Наиболее уязвимыми районами за весь период наблюдений оказались Акжаик и Таскала — единственные, опустившиеся ниже отметки 40 в 2020 г. (39,25 и 39,88 соответственно). При этом Таскала демонстрирует наибольшую амплитуду колебаний за период — 20,65 единиц (от 60,53 в 2018 г. до 39,88 в 2020 г.), что свидетельствует о высокой нестабильности условий увлажнения на данной территории. После стрессового 2020 г. оба района показали относительно быстрое восстановление: Акжаик вернулся к значению 52,61 уже в 2022 г., а Таскала — до 51,91 в 2021 г. Тем не менее к 2025 году Таскалинский район вновь опустился до пограничного значения 44,51. Примечательно, что в 2025 году шесть районов области одновременно оказались в пограничной зоне значений (40–50) — это наибольшее количество районов с подобными условиями с 2020 г.
При интерпретации результатов необходимо учитывать два ограничения. Во-первых, стабильно высокие значения VCI в южных районах частично обусловлены спецификой почвенного покрова: значительные территории занимают пески и бурые пустынные почвы, индекс рассчитывается относительно исторически низкого базового уровня NDVI, что может завышать оценки условий увлажнения. Во-вторых, приведённые значения представляют собой средние по районам, сглаживающие внутрирайонную неоднородность — локальные очаги засухи и их пространственное распределение наглядно отображаются при визуализации индексов на карте.
На основе попиксельного анализа VCI за летний период 2020 г. растров Акжаикского и Таскалинского районов засуха имеет различный характер пространственного распределения при практически одинаковых средних значениях индекса (39,25 и 39,88 соответственно).
В Акжаикском районе засухой охвачено 57,4% площади (около 35 652 км²), при этом доминирующим классом является слабая засуха — 42,9% территории (26 669 км²). Умеренная засуха зафиксирована на 13,3% площади (8 236 км²), единичные пиксели экстремальной и сильной засухи в совокупности составляют менее 1,5%. Примечательно, что 42,6% территории района сохраняло нормальные условия увлажнения (VCI > 40), что свидетельствует о неравномерном пространственном распределении засухи внутри района.
Таскалинский район демонстрирует иную картину: несмотря на схожее среднее значение VCI, засухой охвачено лишь 48,8% площади, тогда как большая часть территории — 51,2% (10 025 км²) — формально находилась вне зоны засухи. Слабая засуха охватила 39,0% площади (7 635 км²), умеренная — 9,3% (1 822 км²). Это указывает на очаговый характер засухи в Таскалинском районе: локальные пятна с низкими значениями VCI существенно снижают районное среднее, тогда как значительная часть территории сохраняла удовлетворительные условия увлажнения. В Акжаикском районе, напротив, засуха носила более равномерный и обширный характер, охватив свыше половины всей площади района.
Таблица 3. Пространственное распределение классов засухи по VCI, 2020 г.
| Район | Экстремальная | Сильная | Умеренная | Слабая | Засухи нет | Итого засуха |
|---|
| Акжаикский | 0,0% / 0,25 км² | 1,2% / 747 км² | 13,3% / 8 236 км² | 42,9% / 26 669 км² | 42,6% | 57,4% |
| Таскалинский | — | 0,6% / 111 км² | 9,3% / 1 822 км² | 39,0% / 7 635 км² | 51,2% | 48,8% |
Рисунок 1. Средние летниее значения VCI наиболее засушливых районов Западно-Казахстанской области 2020 года.
2. Результаты средних значений VHI за летние периоды 2018–2025 гг.
На основе результатов средних значений индекса здоровья растительности (VHI) за летний период 2018–2025 гг. можно сделать вывод, что область также подвергается межгодовой изменчивости с чёткой пространственной дифференциацией условий увлажнения.
Таблица 4. Средние значения VHI по районам ЗКО, июнь–август 2018–2025 гг.
| Район | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 | 2024 | 2025 |
|---|
| Акжаик | 44,06 | 46,35 | 36,67 | 34,91 | 49,52 | 51,61 | 58,77 | 56,96 |
| Байтерек | 55,96 | 51,31 | 42,02 | 33,84 | 48,68 | 52,75 | 57,77 | 55,80 |
| Бокейорда | 54,52 | 52,06 | 45,53 | 54,37 | 57,37 | 55,95 | 59,30 | 64,60 |
| Бурлинский | 50,82 | 49,30 | 40,51 | 38,26 | 50,40 | 50,95 | 58,96 | 53,43 |
| Чингирлау | 47,34 | 44,97 | 44,42 | 42,19 | 57,25 | 52,26 | 62,01 | 56,30 |
| Каратобе | 50,08 | 43,54 | 41,36 | 41,19 | 57,04 | 54,76 | 63,22 | 60,93 |
| Казталовка | 43,96 | 47,62 | 37,55 | 44,97 | 50,95 | 54,70 | 54,19 | 53,29 |
| г.а. Уральск | 63,28 | 57,76 | 47,95 | 43,44 | 55,38 | 56,66 | 64,28 | 60,58 |
| Сырым | 47,16 | 45,54 | 45,54 | 36,92 | 36,92 | 47,59 | 55,80 | 53,94 |
| Таскала | 50,59 | 51,91 | 39,30 | 43,28 | 47,65 | 60,27 | 52,92 | 52,04 |
| Теректы | 55,24 | 54,98 | 46,03 | 35,04 | 49,10 | 49,96 | 59,73 | 54,95 |
| Жангала | 49,70 | 52,78 | 44,52 | 47,23 | 58,01 | 59,62 | 62,97 | 69,41 |
| Жанибек | 45,98 | 55,43 | 38,43 | 46,12 | 52,75 | 51,81 | 51,74 | 50,66 |
Общая динамика. На протяжении всего периода прослеживаются два выраженных минимума — в 2020 и 2021 гг. — и последующий восстановительный тренд. В 2020 г. большинство районов опустились ниже отметки 45, при этом наиболее критические значения зафиксированы в Акжаике (36,67), Казталовке (37,55) и Жанибеке (38,43), что соответствует категории слабой засухи. В 2021 г. ситуация усугубилась в ряде северных районов: Байтерек достиг минимума 33,84, Теректы — 35,04, Акжаик — 34,91, что уже граничит с умеренной засухой.
Восстановление 2022–2025 гг. Начиная с 2022 г. большинство районов демонстрируют устойчивый восстановительный тренд: средние значения VHI по области вернулись в диапазон 48–65. Наиболее значительный рост зафиксирован в районах Каратобе (41,36 в 2020 г. → 63,22 в 2024 г.), Чингирлау (44,42 → 62,01) и г.а. Уральск (47,95 → 64,28), что свидетельствует о нормализации условий увлажнения в северных и юго-восточной частях области. Наиболее уязвимым на протяжении всего периода остаётся Акжаик — единственный, дважды (2020 и 2021 гг.) опускавшийся ниже 37; амплитуда колебаний составила почти 24 единицы. Наиболее стабильным районом является Бокейорда: значения ни разу не опускались ниже 45, а в 2025 г. достигли максимума по всей выборке — 64,60. Район Жангала демонстрирует выраженный положительный тренд: с 49,70 в 2018 г. до 69,41 в 2025 г. — наивысшее значение за весь период наблюдений по всем районам.
Пространственная закономерность. Южные и юго-восточные районы — Бокейорда, Жангала, Каратобе — в целом показывают более высокие значения VHI и лучшее восстановление, тогда как районы Акжаик, Казталовка, Жанибек характеризуются более низкими средними значениями и повышенной частотой засушливых эпизодов.
Вместе с тем интерпретация высоких значений VHI и VCI в южных районах требует осторожности: значительную часть Жангалинского и Бокейординского районов занимают пески и бурые пустынные почвы, растительный покров формирует специфический спектральный отклик. На таких участках VHI может завышать оценку состояния растительности, поскольку индекс рассчитывается относительно исторического диапазона значений для данного пикселя, а не отражает абсолютную продуктивность биомассы.
Рисунок 2. Средние летниее значения VHI наиболее засушливых районов Западно-Казахстанской области 2021 года.
Анализ пространственного распределения классов засухи по данным VHI за летний период 2021 г. показал, что во всех трёх наиболее пострадавших районах доля территорий с засушливыми условиями превысила 79% площади. Наибольший охват засухой зафиксирован в Теректинском районе — 80,6%, незначительно опережающем Акжаикский (80,3%) и Байтерекский (79,1%) районы, что свидетельствует о практически равномерном распространении засушливых условий по всем трём территориям в данный год.
Доминирующим классом во всех районах является слабая засуха (VHI 30–40): Теректинский — 59,7% (12 616 км²), Акжаикский — 57,7% (35 886 км²), Байтерек — 47,6% (9 121 км²). Байтерекский район выделяется наибольшей долей умеренной засухи — 27,7% площади (5 321 км²) против 22,2% в Акжаике и 20,4% в Теректинском, что согласуется с наименьшим средним значением VHI (33,84). Экстремальная засуха ни в одном из районов не зафиксирована, однако единичные пиксели сильной засухи (VHI 10–20) присутствуют во всех трёх районах — от 0,3% в Акжаике до 3,7% в Байтереке.
Таблица 5. Пространственное распределение классов засухи по VHI, 2021 г.
| Район | Сильная | Умеренная | Слабая | Засухи нет | Площадь засухи |
|---|
| Акжаикский | 0,3% / 180 км² | 22,2% / 13 819 км² | 57,7% / 35 886 км² | 19,7% | 80,3% |
| Байтерек | 3,7% / 718 км² | 27,7% / 5 321 км² | 47,6% / 9 121 км² | 20,9% | 79,1% |
| Теректинский | 0,5% / 101 км² | 20,4% / 4 308 км² | 59,7% / 12 616 км² | 19,4% | 80,6% |
Заключение
Проведённое исследование показало, что территория Западно-Казахстанской области в период 2018–2025 гг. характеризуется выраженной межгодовой изменчивостью условий увлажнения, фиксируемой по индексам VCI и VHI. Наиболее засушливым по показателям VCI оказался 2020 год, когда районы Акжаик (39,25) и Таскала (39,88) вошли в зону слабой засухи, а снижение индексов носило региональный, а не локальный характер. По данным VHI наиболее критическим стал 2021 год: районы Байтерек (33,84), Теректы (35,04) и Акжаик (34,91) приблизились к границе умеренной засухи, при этом охват засушливыми условиями в этих районах превысил 79% площади.
- Пространственный анализ выявил устойчивую дифференциацию: наиболее уязвимы северные и северо-западные районы — Акжаик, Таскала, Казталовка, Жанибек, тогда как южные — Жангала и Бокейорда — демонстрируют более высокие и стабильные значения индексов.
- Начиная с 2022 года прослеживается восстановительный тренд, однако к 2025 году шесть районов одновременно оказались в пограничной зоне значений (40–50), что свидетельствует о сохраняющейся нестабильности условий увлажнения в регионе.
- Полученные результаты подтверждают информативность спутниковых индексов VCI и VHI, рассчитанных на основе данных Sentinel-2 и MODIS, для оперативного мониторинга сельскохозяйственных засух.
- Результаты могут служить основой для создания системы раннего предупреждения засух в Западно-Казахстанской области.
