ОЦЕНКА РИСКА НАВОДНЕНИЙ В БАССЕЙНЕ РЕКИ УЛЬБА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЕОИНФОРМАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО АНАЛИЗА

Құдайберген Қырғызбай; Талгат Усманов; Бөрібай Эльмира

doi:10.37884/3-2025/52

Abstract

In the context of climate change and the extreme weather events, flood risk assessment is becoming critically important worldwide. Floods annually result in human casualties, infrastructure damage, and significant economic losses, especially in mountainous and coastal regions. In Kazakhstan, along with droughts, floods remain among the most hazardous natural phenomena, particularly in the eastern regions where spring snowmelt and intense precipitation significantly contribute to flood formation. The Ulba River, flowing through the mountainous areas of Eastern Kazakhstan, is characterized by complex topography and high catchment activity, making its basin especially vulnerable to sudden floods. This underscores the need for modern geoinformation methods for spatial analysis and modeling of potential flood risk zones.
For the first time at the regional level, comprehensive geoinformation-based flood risk modeling was conducted for the Ulba River basin using remote sensing data, Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA), and Weighted Overlay Analysis within the ArcGIS environment. The novelty of this study lies in the adaptation and testing of an integrated risk assessment model that accounts for local geomorphological and climatic conditions, previously not analyzed at such detailed spatial resolution. Input factors included a digital elevation model (DEM), slope, spatial distribution of precipitation (TerraClimate), land use/land cover (LULC), and Euclidean distance from watercourses. Each criterion was classified into five risk categories and assigned scaled values depending on its contribution to flood probability: low elevations, gentle slopes, high moisture levels, and proximity to rivers received the highest scores. All layers were normalized and combined using the weighted overlay method. The result is the first detailed spatial flood risk map of the Ulba River basin, allowing the identification of highly vulnerable areas within the watershed.
The proposed methodology can serve as a representative model for mountainous regions of Central Asia, demonstrating both scientific value and practical applicability in data-scarce environments.

flood risk geo-information modeling multi-criteria decision analysis (MCDA) weighted overlay spatial analysis vulnerability assessment ArcGIS

01 Introduction

The full text of the article is available for download in PDF format on the right panel.

02 References

1 Алагуджаева М.А., Садвакасова С.Р., Елбасиева Б.Б., Аимбетов А.А. Условия формирования наводнений на территории Центрального Казахстана // Гидрометеорология и экология. – 2023. Вып. 4. – С. 61–73.
2 Медеу А.Р., Махмудова Л.К., Мырзахметов А.Б., Загидуллина А.Р., Қанай М.Ә. Паводковая ситуация на реке Жайык (Урал) в 2024 году // География и водные ресурсы. – 2024. Вып. 4. – С. 24-32. https://doi.org/10.55764/2957-9856/2024-4-14-23.35
3 Турсунова А.А., Мырзахметов А.Б., Баспакова Г.Р., Сайлаубек А.М., Салаватова Ж.Т. Историческая справка о гидрологических характеристиках наводнений на реке Жайык // География и водные ресурсы. – 2024. Вып. 2. – С. 40-51. https://doi.org/10.55764/2957-9856/2024-2-40-51.11
4 Саиров С.Б., Тілләкәрім Т.А., Серікбай Н.Т. Некоторые моменты совершенствования прогнозирования объема половодья в условиях ограниченных гидрометеорологических данных // Гидрометеорология и экология. – 2024. Вып. 3. – С. 7–16.
5 Медеу Н.Н., Бейсенбаева С.Ж. Применение программы Mike-Hydro для моделирования наводнения участка бассейна реки Жабай // Proceedings of the 4th International Scientific Conference: «Progress in Science», Brussels, Belgium, 2023. 216-220 pp. https://ojs.publisher.agency/index.php/PS/article/view/2465
6 Терехов А.Г., Саиров С.Б., Абаев Н.Н., Сагатдинова Г.Н., Амиргалиев Е.Н. О возможных причинах исключительно больших весенних паводков 2024 года в Казахстане // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2024. Вып. 21(3). – С. 331–338.
7 Rincón D., Khan U.T., Armenakis C. Flood risk mapping using GIS and multi-criteria analysis: A Greater Toronto Area case study // Geosciences. – 2018. – Vol. 8, No. 8. – Article 275. – DOI: 10.3390/geosciences8080275.
8 Mohammed Z. T., Hussein L. Y., Abood M. H. Potential Flood Hazard Mapping Based on GIS and Analytical Hierarchy Process // Journal of Water Management Modeling. – 2024. Vol. 32 (C528). DOI: 10.14796/JWMM.C528.
9 Msabi M.M., Makonyo M. Flood susceptibility mapping using GIS and multi-criteria decision analysis: A case of Dodoma region, central Tanzania // Remote Sensing Applications: Society and Environment. – 2021. – Vol. 21. – Article 100445. – DOI: 10.1016/j.rsase.2020.100445.
10 Kumar V., Sharma K.V., Caloiero T., Mehta D.J., Singh K. Comprehensive overview of flood modeling approaches: A review of recent advances // Hydrology. – 2023. – Vol. 10, No. 7. – Article 141. – DOI: 10.3390/hydrology10070141.
11 Bhatt G.D., Sinha K., Deka P.K., Kumar A. Flood hazard and risk assessment in Chamoli District, Uttarakhand using satellite remote sensing and GIS techniques // International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology. – 2014. – Vol. 3, No. 8. – P. 9.
12 Мамырбекова Г.К., Калыбекова Е.М., Саиров С.Б., Шеров А.Г., Анапьянова С.Б., Базарбаева Ж.А. Пространственно-временная характеристика качества поверхностных вод реки Ертис в черте города Усть-Каменогорск // Ізденістер, нәтижелер – Исследования, результаты. – 2025. – №1 (105). – С. 209-219. – DOI: https://doi.org/10.37884/1-2025/25.
13 Мамырбекова Г.К., Калыбекова Е.М., Анапьянова С.Б., Колпакова В., Еремеева Ю., Шевцов М. Влияние притока реки Иртыш–Ульбы на качество воды // Ізденістер, нәтижелер – Исследования, результаты. – 2024. – № 2 (102). – С. 341–351. – DOI: 10.37884/2-2024/33
14 Чигринец А.Г., Жансыкпаев А.Р. Минимальный сток рек в бассейнах рек Ульбы и Обы // Гидрометеорология и экология. – 2019. – № 4. – С 150-170.
15 Abatzoglou J.T., Dobrowski S.Z., Parks S.A., Hegewisch K.C. TerraClimate, a high-resolution global dataset of monthly climate and climatic water balance from 1958–2015 // Scientific Data. – 2018. – Vol. 5. – Article 170191. – DOI: 10.1038/sdata.2017.191.
16 Капитонова Т.А., Стручкова Г.П., Тихонова С.А., Тарская Л.Е. Оценка опасности наводнений на участке реки Лены с использованием метода аналитической иерархии, ГИС и данных ДЗЗ // Известия Иркутского государственного университета. Серия «Науки о Земле». – 2024. – Т. 50. – С. 63–75. – DOI: 10.26516/2073-3402.2024.50.63.

Citation Links

[1]2025. FLOOD RISK ASSESSMENT IN THE ULBA RIVER BASIN USING GEO-INFORMATION MODELING AND MULTI-CRITERIA DECISION ANALYSIS (MCDA). Izdenister natigeler. 3 (107) (Sep. 2025), 539–549. DOI:https://doi.org/10.37884/3-2025/52.

(1)FLOOD RISK ASSESSMENT IN THE ULBA RIVER BASIN USING GEO-INFORMATION MODELING AND MULTI-CRITERIA DECISION ANALYSIS (MCDA). Izdenister natigeler 2025, No. 3 (107), 539-549. https://doi.org/10.37884/3-2025/52.

FLOOD RISK ASSESSMENT IN THE ULBA RIVER BASIN USING GEO-INFORMATION MODELING AND MULTI-CRITERIA DECISION ANALYSIS (MCDA). (2025). Izdenister Natigeler, 3 (107), 539-549. https://doi.org/10.37884/3-2025/52

FLOOD RISK ASSESSMENT IN THE ULBA RIVER BASIN USING GEO-INFORMATION MODELING AND MULTI-CRITERIA DECISION ANALYSIS (MCDA). Izdenister natigeler, [S. l.], n. 3 (107), p. 539–549, 2025. DOI: 10.37884/3-2025/52. Disponível em: https://kazvetjournal.kaznaru.edu.kz/index.php/research/article/view/1067. Acesso em: 15 sep. 2026.

“FLOOD RISK ASSESSMENT IN THE ULBA RIVER BASIN USING GEO-INFORMATION MODELING AND MULTI-CRITERIA DECISION ANALYSIS (MCDA)”. 2025. Izdenister Natigeler, no. 3 (107) (September): 539-49. https://doi.org/10.37884/3-2025/52.

“FLOOD RISK ASSESSMENT IN THE ULBA RIVER BASIN USING GEO-INFORMATION MODELING AND MULTI-CRITERIA DECISION ANALYSIS (MCDA)” (2025) Izdenister natigeler, (3 (107), pp. 539–549. doi:10.37884/3-2025/52.

[1]“FLOOD RISK ASSESSMENT IN THE ULBA RIVER BASIN USING GEO-INFORMATION MODELING AND MULTI-CRITERIA DECISION ANALYSIS (MCDA)”, Izdenister natigeler, no. 3 (107), pp. 539–549, Sep. 2025, doi: 10.37884/3-2025/52.

“FLOOD RISK ASSESSMENT IN THE ULBA RIVER BASIN USING GEO-INFORMATION MODELING AND MULTI-CRITERIA DECISION ANALYSIS (MCDA)”. Izdenister Natigeler, no. 3 (107), Sept. 2025, pp. 539-4, https://doi.org/10.37884/3-2025/52.

“FLOOD RISK ASSESSMENT IN THE ULBA RIVER BASIN USING GEO-INFORMATION MODELING AND MULTI-CRITERIA DECISION ANALYSIS (MCDA)”. Izdenister natigeler, no. 3 (107) (September 30, 2025): 539–549. Accessed September 15, 2026. https://kazvetjournal.kaznaru.edu.kz/index.php/research/article/view/1067.

1.FLOOD RISK ASSESSMENT IN THE ULBA RIVER BASIN USING GEO-INFORMATION MODELING AND MULTI-CRITERIA DECISION ANALYSIS (MCDA). Izdenister natigeler [Internet]. 2025 Sep. 30 [cited 2026 Sep. 15];(3 (107):539-4. Available from: https://kazvetjournal.kaznaru.edu.kz/index.php/research/article/view/1067

1.FLOOD RISK ASSESSMENT IN THE ULBA RIVER BASIN USING GEO-INFORMATION MODELING AND MULTI-CRITERIA DECISION ANALYSIS (MCDA). Izdenister natigeler. 2025;(3 (107):539-549. doi:10.37884/3-2025/52

[1] 1 Алагуджаева М.А., Садвакасова С.Р., Елбасиева Б.Б., Аимбетов А.А. Условия формирования наводнений на территории Центрального Казахстана // Гидрометеорология и экология. – 2023. Вып. 4. – С. 61–73.

[2] 2 Медеу А.Р., Махмудова Л.К., Мырзахметов А.Б., Загидуллина А.Р., Қанай М.Ә. Паводковая ситуация на реке Жайык (Урал) в 2024 году // География и водные ресурсы. – 2024. Вып. 4. – С. 24-32. https://doi.org/10.55764/2957-9856/2024-4-14-23.35

[3] 3 Турсунова А.А., Мырзахметов А.Б., Баспакова Г.Р., Сайлаубек А.М., Салаватова Ж.Т. Историческая справка о гидрологических характеристиках наводнений на реке Жайык // География и водные ресурсы. – 2024. Вып. 2. – С. 40-51. https://doi.org/10.55764/2957-9856/2024-2-40-51.11

[4] 4 Саиров С.Б., Тілләкәрім Т.А., Серікбай Н.Т. Некоторые моменты совершенствования прогнозирования объема половодья в условиях ограниченных гидрометеорологических данных // Гидрометеорология и экология. – 2024. Вып. 3. – С. 7–16.

[5] 5 Медеу Н.Н., Бейсенбаева С.Ж. Применение программы Mike-Hydro для моделирования наводнения участка бассейна реки Жабай // Proceedings of the 4th International Scientific Conference: «Progress in Science», Brussels, Belgium, 2023. 216-220 pp. https://ojs.publisher.agency/index.php/PS/article/view/2465

[6] 6 Терехов А.Г., Саиров С.Б., Абаев Н.Н., Сагатдинова Г.Н., Амиргалиев Е.Н. О возможных причинах исключительно больших весенних паводков 2024 года в Казахстане // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2024. Вып. 21(3). – С. 331–338.

[7] 7 Rincón D., Khan U.T., Armenakis C. Flood risk mapping using GIS and multi-criteria analysis: A Greater Toronto Area case study // Geosciences. – 2018. – Vol. 8, No. 8. – Article 275. – DOI: 10.3390/geosciences8080275.

[8] 8 Mohammed Z. T., Hussein L. Y., Abood M. H. Potential Flood Hazard Mapping Based on GIS and Analytical Hierarchy Process // Journal of Water Management Modeling. – 2024. Vol. 32 (C528). DOI: 10.14796/JWMM.C528.

[9] 9 Msabi M.M., Makonyo M. Flood susceptibility mapping using GIS and multi-criteria decision analysis: A case of Dodoma region, central Tanzania // Remote Sensing Applications: Society and Environment. – 2021. – Vol. 21. – Article 100445. – DOI: 10.1016/j.rsase.2020.100445.

[10] 10 Kumar V., Sharma K.V., Caloiero T., Mehta D.J., Singh K. Comprehensive overview of flood modeling approaches: A review of recent advances // Hydrology. – 2023. – Vol. 10, No. 7. – Article 141. – DOI: 10.3390/hydrology10070141.

[11] 11 Bhatt G.D., Sinha K., Deka P.K., Kumar A. Flood hazard and risk assessment in Chamoli District, Uttarakhand using satellite remote sensing and GIS techniques // International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology. – 2014. – Vol. 3, No. 8. – P. 9.

[12] 12 Мамырбекова Г.К., Калыбекова Е.М., Саиров С.Б., Шеров А.Г., Анапьянова С.Б., Базарбаева Ж.А. Пространственно-временная характеристика качества поверхностных вод реки Ертис в черте города Усть-Каменогорск // Ізденістер, нәтижелер – Исследования, результаты. – 2025. – №1 (105). – С. 209-219. – DOI: https://doi.org/10.37884/1-2025/25.

[13] 13 Мамырбекова Г.К., Калыбекова Е.М., Анапьянова С.Б., Колпакова В., Еремеева Ю., Шевцов М. Влияние притока реки Иртыш–Ульбы на качество воды // Ізденістер, нәтижелер – Исследования, результаты. – 2024. – № 2 (102). – С. 341–351. – DOI: 10.37884/2-2024/33

[14] 14 Чигринец А.Г., Жансыкпаев А.Р. Минимальный сток рек в бассейнах рек Ульбы и Обы // Гидрометеорология и экология. – 2019. – № 4. – С 150-170.

[15] 15 Abatzoglou J.T., Dobrowski S.Z., Parks S.A., Hegewisch K.C. TerraClimate, a high-resolution global dataset of monthly climate and climatic water balance from 1958–2015 // Scientific Data. – 2018. – Vol. 5. – Article 170191. – DOI: 10.1038/sdata.2017.191.

[16] 16 Капитонова Т.А., Стручкова Г.П., Тихонова С.А., Тарская Л.Е. Оценка опасности наводнений на участке реки Лены с использованием метода аналитической иерархии, ГИС и данных ДЗЗ // Известия Иркутского государственного университета. Серия «Науки о Земле». – 2024. – Т. 50. – С. 63–75. – DOI: 10.26516/2073-3402.2024.50.63.