Mongolian Journal of Geography and Geoecology https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG <p>published by the of Institute of Geography and Geoecology, Mongolian Academy of Sciences.</p> <p><strong>Abstracting and indexing in <a title="Google Scholar" href="https://scholar.google.com" target="_blank" rel="noopener">Google Scholar</a>, <a title="Mongolian Journal of Geography and Geoecology" href="https://app.dimensions.ai/" target="_blank" rel="noopener">Dimensions,</a> </strong></p> Institute of Geography and Geoecology, Mongolian Academy of Sciences en-US Mongolian Journal of Geography and Geoecology 2706-7963 <p>Copyright on any research article in the <strong>Mongolian Journal of Geography and Geoecology</strong> is retained by the author(s).</p> <p>The authors grant the <strong>Mongolian Journal of Geography and Geoecology</strong> a license to publish the article and identify itself as the original publisher.</p> <p><a href="http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" rel="license"><img style="border-width: 0;" src="https://i.creativecommons.org/l/by/4.0/88x31.png" alt="Creative Commons Licence" /></a><br />Articles in the <strong>Mongolian Journal of Geography and Geoecology</strong> are Open Access articles published under a <a href="http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" rel="license">Creative Commons Attribution 4.0 International License</a> CC BY.</p> <p>This license permits use, distribution and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.</p> THE HISTORICAL 60th/25th ANNIVERSARY OF THE ESTABLISHMENT OF THE INSTITUTE OF GEOGRAPHY AND GEOECOLOGY OF THE MONGOLIAN ACADEMY OF SCIENCES https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2548 <p>МОНГОЛ УЛСЫН ШИНЖЛЭХ УХААНЫ АКАДЕМИЙН ГАЗАРЗҮЙ,&nbsp; ГЕОЭКОЛОГИЙН ХҮРЭЭЛЭН ҮҮСГЭН БАЙГУУЛАГДСАНЫ ТҮҮХТ <br>60, 25 ЖИЛИЙН ОЙ</p> <p>ШУА-ИЙН ГАЗАРЗҮЙ, ГЕОЭКОЛОГИЙН ХҮРЭЭЛЭН ҮҮСГЭН БАЙГУУЛАГДСАНЫ ТҮҮХТ 60, 25 ЖИЛИЙН ОЙН БАЯРЫН ХУРАЛ <br>АМЖИЛТТАЙ ЗОХИОН БАЙГУУЛАГДЛАА</p> Copyright (c) 2022 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 243 245 ACADEMICIAN. DORJGOTOV DECHINGUNGAA, A LEADING SCIENTIST OF THE INSTITUTE OF THE GEOGRAPHY AND GEOECOLOGY OF THE MONGOLIAN ACADEMY OF SCIENCES, WAS AWARDED THE SUPREME DECORATION OF THE MONGOLIAN STATE, THE ORDER OF “CHINGGIS KHAAN” https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2549 <p>МОНГОЛ УЛСЫН ШИНЖЛЭХ УХААНЫ АКАДЕМИЙН ГАЗАРЗҮЙ, ГЕОЭКОЛОГИЙН ХҮРЭЭЛЭНГИЙН ЭРДЭМ ШИНЖИЛГЭЭНИЙ <br>ТЭРГҮҮЛЭХ АЖИЛТАН, АКАДЕМИЧ ДЭЧИНГУНГААГИЙН ДОРЖГОТОВ ТӨРИЙН ДЭЭД ШАГНАЛ, ТЭРГҮҮН ЗЭРГИЙН “ЧИНГИС ХААН” ОДОН ХҮРТЛЭЭ.</p> Copyright (c) 2022 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 246 249 BIOGRAPHY AND CONTRIBUTION TO SCIENCE OF ACADEMICIAN. TSEGMID SHAGDAR (1922-2004), THE FOUNDER OF THE GEOGRAPHIC SCIENCE IN MONGOLIA AND THE STATE AWARD RECIPIENT https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2550 <p>МОНГОЛД ГАЗАРЗҮЙН ШИНЖЛЭХ УХААНЫГ ҮНДЭСЛЭГЧ, ТӨРИЙН ШАГНАЛТ, АКАДЕМИЧ ШАГДАРЫН ЦЭГМИД АГСНЫ НАМТАР, ШИНЖЛЭХ УХААНД ОРУУЛСАН ХУВЬ НЭМЭР (1922-2004)</p> Copyright (c) 2022 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 250 252 BIOGRAPHY AND CONTRIBUTION TO SCIENCE OF LONJID NAMGAR (1922-2004), THE FAMOUS SCIENTIST OF THE 20th CENTURY AND THE MONGOLIAN STATE AWARD RECIPIENT https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2551 <p>ХОРЬДУГААР ЗУУНЫ НЭРТ ЭРДЭМТЭН, МОНГОЛ УЛСЫН ТӨРИЙН ШАГНАЛТ НАМГАРЫН ЛОНЖИД АГСНЫ НАМТАР, ШИНЖЛЭХ УХААНД ОРУУЛСАН ХУВЬ НЭМЭР (1922-2004)</p> Copyright (c) 2022 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 253 255 BIOGRAPHY AND CONTRIBUTION TO SCIENCE OF BAZARGUR DAMBA (1932- 2017), HONORARY MEMBER OF MONGOLIAN SCIENCE, DOCTOR OF SCIENCE, PROFESSOR, AND RESEARCHER ON CHINGGIS KHAAN https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2552 <p>ШИНЖЛЭХ УХААНЫ ГАВЬЯАТ ЗҮТГЭЛТЭН, ШИНЖЛЭХ УХААНЫ ДОКТОР, ПРОФЕССОР, ЧИНГИС ХААН СУДЛААЧ ДАМБЫН БАЗАРГҮРИЙН НАМТАР, ШИНЖЛЭХ УХААНД ОРУУЛСАН ХУВЬ НЭМЭР (1932-2017)</p> Copyright (c) 2022 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 256 259 MONGOLIAN NATIONAL ATLAS AND UPDATES https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2553 <p>МОНГОЛ УЛСЫН ҮНДЭСНИЙ АТЛАС БА ШИНЭЧЛЭЛ</p> Copyright (c) 2022 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 260 266 Editorial - 43 https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2506 <p>No abstract in English</p> Dashtseren Avirmed Copyright (c) 2022 Dashtseren A https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 v v 10.5564/mjgg.v59i43.2506 Assessment of stability of the natural landscape in Mongolia https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2507 <p>The stability of the landscape is associated with the ability of the geosystem to maintain its structure and nature of functioning under changing environmental conditions and is one of the most important indicators that determine the state of the environment and the changes occurring in it under the influence of natural and anthropogenic factors. In other words, the stability of the landscape includes indicators such as the risk of external exposure to the area and the ability to regenerate naturally after exposure. This study aimed to assess the stability of the landscape to changes in the parameters of natural factors and we used a score model for the classification of the stability of the landscape assessment constructed on the principles of the ASPID (Analysis and Synthesis of Parameters under Information Deficiency) methodology. Also, we used stationary methods (hydrometeorological services) along with cartographic methods and remote sensing (aerial and space). As the result, each one of the eight criteria was classified based on the score and evaluated by 5 levels (very weak, weak, fair, good, and very good). In some cases, a relationship between the stability and chosen attribute was direct, whereas in other cases, it was the inverse, but always close to linear and uniform. In conclusion, for assessing the stability of the landscape, it is necessary to determine all indicators, since they make sense only in a complex</p> <p><strong>Монгол орны байгалийн ландшафтын тогтвортой байдлын үнэлгээ</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ </strong></p> <p>Ландшафтын тогтвортой байдал нь хүрээлэн буй орчны өөрчлөлтийн нөхцөлд геосистемийн бүтэц, үйл ажиллагааны мөн чанарыг хадгалах чадвартай холбоотой бөгөөд байгалийн болон хүний үйл ажиллагааны нөлөөн дор хүрээлэн буй орчны төлөв байдал, түүнд гарч буй өөрчлөлтийг тодорхойлдог хамгийн чухал үзүүлэлтүүдийн нэг юм. Өөрөөр хэлбэл, ландшафтын тогтвортой байдалд тухайн нутаг дэвсгэрт гадны нөлөөнд өртөх эрсдэл, өртсөний дараа байгалийн жамаар нөхөн сэргэх чадвар зэрэг үзүүлэлтүүдийг илрүүлэхэд оршино. Энэхүү судалгаа нь байгалийн хүчин зүйлийн параметрүүдийн өөрчлөлтөд ландшафтын тогтвортой байдлыг үнэлэхэд орших бөгөөд бид ASPID (Мэдээллийн параметрийн шинжилгээ ба нийлэгжилт)–ийн зарчмаар ландшафтын тогтвортой байдлын үнэлгээг ангилах ба энэ нь онооны загварыг ашигладаг аргачлал. Бид судалгаандаа суурин боловсруулалтын аргыг газарзүйн мэдээллийн систем, зайнаас тандан судлалыг аргуудтай хослуулан ашиглаж судалгааныхаа ажлыг хийж гүйцэтгэсэн болно. Судалгааны ажлын үр дүнд 8 шалгуур үзүүлэлтийг тус бүр баллаар ангилан үнэлгээний шалгуурыг 5 түвшнөөр (маш сул, сул, дунд зэрэг, сайн, маш сайн) боловсруулсан. Уг судалгаанаас үзэхэд ландшафтын тогтвортой байдалын шинж чанарууд хоорондоо шууд хамааралтай байсан бол зарим тохиолдолд энэ нь урвуу буюу үргэлж шугаман бус хамааралтай байдаг. Дүгнэж хэлэхэд, ландшафтын тогтвортой байдлыг үнэлэхдээ зөвхөн байгалийн цогцолбор судалгааг судлаад зогсохгүй бүх шалгуур үзүүлэлтүүдийг нэг бүрчлэн тодорхойлох шаардлагатай юм гэж үзэж байна.</p> <p><strong><em>Түлхүүр үг:</em></strong><em> Ландшафтын тогтвортой байдал, Хүний үйл ажиллагааны нөлөөлөл, Биологийн үр ашгийн индекс</em></p> Renchinmyadag Tovuudorj Munkhdulam Otgonbayar Dash Doljin Bayarmaa Zogsoosuren Copyright (c) 2022 Renchinmyadag Tovuudorj, Munkhdulam Otgonbayar, Dash Doljin, Bayarmaa Zogsoosuren https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 1 9 10.5564/mjgg.v59i43.2507 Management effectiveness evaluation of protected areas in the western region https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2508 <p>We conducted a baseline assessment of management effectiveness in the state and local protected areas, where Phase 1 of the Biodiversity and Adaptation to Climate Change Project was implemented, using the “Management Effectiveness Tracking Tool” (METT), approved by Order No. A/374 of the Minister of Environment and Tourism on October 1, 2018. The assessment involved more than 50 percent of stakeholder representation and was conducted with Protected Area (PA) managers, experts, and rangers. Management efficiency of the PAs in the western region increased to 67.08% in 2016, 70.32% in 2018, and 80.30% in 2021. The key values of PAs varied, however, the state of key values was improved due to the annual increase in management efficiency of PAs. In addition, improved efficiency of resource management of the protection administration, regularity of the control and monitoring studies carried out by the rangers, and increasing training and publicity for the public had an impact on the improvement of the state of key values. However, it was observed that the conservation of the key values was also likely affected by nature and climate change.</p> <p><strong>Баруун бүсийн ТХГН-ын менежментийн үр ашигт байдлын үнэлгээ</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ</strong></p> <p>Бид менежментийн үр ашигт байдлын суурь мэдээлэл бүрдүүлэх үнэлгээг БОАЖ-ын Сайдын 2018 оны 10 дугаар сарын 01-ний өдрийн А/374 тоот тушаалаар батлагдсан “Тусгай хамгаалалттай газар нутгийн менежментийн үр ашигт байдлын үнэлгээний аргачлал”-ыг ашиглан БОЯБХУАӨДЗ төслийн 1-р үе шат хэрэгжсэн улсын болон орон нутгийн тусгай хамгаалалттай газруудад хийж гүйцэтгэв. Үнэлгээнд тусгай хамгаалалттай газар нутгийн (ТХГН) удирдлага, мэргэжилтнүүд, байгаль хамгаалагчид болон 50 хувиас доошгүй хувийг хамруулав. Үнэлгээнд хамрагдсан баруун бүсийн ТХГН-уудын менежментийн үр ашигт байдал 2016 онд 67.08%, 2018 онд 70.32%, 2021 онд 80.30% болж нэмэгдсэн байв. ТХГН-ийн үнэт зүйлсүүд адилгүй боловч ТХГН-уудын менежментийн үр ашигт байдал жил бүр өсөж хамгааллын үнэт зүйлсийн төлөв байдал ч мөн сайжирсан үзүүлэлттэй байна. Мөн хамгаалалтын захиргааны нөөц боломжийн менежментийн үр ашигт байдал сайжирсан, байгаль хамгаалагчийн хяналт, мониторинг судалгаа тогтмол хийгдэж, иргэд, олон нийтэд хандах сургалт, сурталчилгаа нэмэгдсэн нь хамгааллын үнэт зүйлийн төлөв байдал сайжрахад нөлөөлж байна. Гэвч хамгааллын үнэт зүйлс бэлчээрт байгаль, цаг уурын өөрчлөлт анхаарал татахуйцаар нөлөөлж байгааг үнэлгээний дүнгээс харагдаж байна.</p> <p><strong>Түлхүүр үгс:</strong> Менежментийн үр ашигт байдлын үнэлгээ, Тусгай хамгаалалттай газар нутаг, Баруун бүс, Төлөв байдал, Хамгаалах үнэт зүйл</p> Enkhchumeg Tsedensodnom Udval Bayarsaikhan Batsaikhan Ganbaatar Batdorj Dovdondemberel Bayartulga Altankhuyag Copyright (c) 2022 Enkhchumeg Tsedensodnom, Udval Bayarsaikhan, Batsaikhan Ganbaatar, Batdorj Dovdondemberel, Bayartulga Altankhuyag https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 10 20 10.5564/mjgg.v59i43.2508 Risk assessment and planning of specially protected areas in Mongolia https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2509 <p>The classic way to keep features and patterns of nature is to take under special protection, but protected areas (PA) cannot remain outside of the risks associated with climate change and human activities. Therefore, we considered methods for conducting disaster risk assessment in protected areas, determining current threats from climate change and human activities, and developing a plan, which accounted for mitigation for the potential future risk. In this study, the risk of a specially protected area was assessed using a disaster risk survey method. The novelty of this study is to emphasize that management planning in PAs is based on the result of the risk assessment. In this study, the “Khuisiin Naiman nuur” protected area was selected as a representative PA, and local economic, social, and disaster data, climatic data of the last decade, and interviews and surveys from representatives of herders, tour companies, travelers, local administrative organizations and private sectors were analyzed. Estimates were made based on data from focus group interviews and questionnaires. The methods and results of this study can be applied to other PA’s protection and utilization planning.</p> <p><strong>Монгол орны тусгай хамгаалалттай газар нутгийн эрсдэлийн үнэлгээ, төлөвлөлт</strong></p> <p><strong><em>&nbsp;(Хүйсийн 8 нуурын дурсгалт газрын эрсдэлийн үнэлгээ-аюулыг тооцох)</em></strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ</strong></p> <p>Байгалийн унаган төрх, хэв шинжийг хамгаалах сонгодог арга бол газар нутгийг тусгай хамгаалалтад авах явдал гэж үздэг ч Тусгай хамгаалалттай газар нутаг (ТХГН) нь уур амьсгалын өөрчлөлт, хүний үйл ажиллагаатай холбоотой бий болох эрсдэлээс&nbsp; ангид үлдэх боломжгүй юм. Иймд бид судалгааны ажлаараа тусгай хамгаалалтай газарт гамшгийн эрсдэлийн үнэлгээ хийж, уур амьсгалын болон хүний үйл ажиллагаанаас үүдэлтэй аюулын өнөөгийн түвшнийг тогтоож, цаашид шинээр үүсэж болзошгүй эрсдэлийг бууруулах арга замыг тусгасан төлөвлөлтийг хийх арга зүйн асуудлыг хөндсөн болно. Судалгаанд гамшгийн эрсдэлийн тойм судалгаа хийх арга зүйгээр тусгай хамгаалалттай газар нутагт эрсдэлийн үнэлгээ хийсэн. Судалгааны ажлын гол шинэлэг тал нь ТХГН-т хэрэгжүүлж буй менежментийн төлөвлөлтийг эрсдэлийн үнэлгээний үр дүнд суурилан хийх шаардлагатай гэдгийг онцолж байгаад оршино.</p> <p>Судалгаанд ТХГН-ийн төлөөлөл болгон Хүйсийн найман нуурын дурсгалт газрыг сонгож, тус бүс нутгийн эдийн засаг, нийгэм, гамшигт үзэгдэл, цаг уурын сүүлийн 10 жилийн статистик мэдээ болон малчид, аялал жуулчлал эрхлэгч иргэд, аялагчид, нутгийн төр захиргааны байгууллагууд, ААН-ийн төлөөллүүдээс авсан фокус ярилцлага, асуулга, анкетын аргуудыг ашигласан мэдээлэлд тулгуурлан тооцоолол хийсэн. Тухайн судалгааны арга зүй, судалгааны үр дүнг бусад ТХГН-ийн хамгаалалт, ашиглалтын төлөвлөлтөд хэрэглэж, хэрэглээнд нэвтрүүлэх боломжтой.</p> <p><em><strong>Түлхүүр үгс:</strong> Тусгай хамгаалалттай газар нутаг, Менежментийн төлөвлөгөө, Гамшгийн эрсдэл, Үнэлгээ, Төлөвлөлт</em></p> Amartuvshin Ragchaabazar Oyunchimeg Namsrai Altansukh Ochir Chimedtseren Purevjav Gantsooj Bavuukhand Copyright (c) 2023 Amartuvshin Ragchaabazar, Oyunchimeg Namsrai, Altansukh Ochir, Chimedtseren Purevjav, Gantsooj Bavuukhand https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 21 29 10.5564/mjgg.v59i43.2509 Determining variables of social, economic, and ecological vulnerability to climate change https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2510 <p>Mongolia is sensitive to climate change due to its geographic location, ecosystems, and socioeconomic condition. Climate change in the last forty years has impacted desertification, water supply, and frequency and intensity of the natural disasters in Mongolia. Moreover, the livestock sector is more vulnerable to climate change due to its high dependence on weather and climatic conditions. The purpose of this study was to identify and categorize the most important, pressing, and measurable variables that directly and indirectly affect the social, economic, and ecological vulnerability of rural people, especially herders, to climate change. Based on the literature review, which was conducted on research reports and articles on the social, economic, and ecological impact, vulnerability, and adaptation of climate change in Mongolia and foreign countries, we identified 26 variables determining the vulnerabilities of Mongolia's rural population, including herders. The variables included 3 variables of climate hazard (drought, dzud, and aridity), 5 variables of exposure (vegetation change, pasture use, pasture water supply, four seasons of pasture availability, and desertification), 12 variables for sensitivity (number of livestock, livestock mortality, migration, female-headed households, dependency ratio, herder education level, poverty, unemployment, loans, savings, non-performing loans, and deaths from cardiovascular disease), and 6 variables of adaptive capacity (number of doctors, prepared hay and fodder, indexed livestock insurance, health insurance, social insurance, and number of cooperative members). In the future, there is a need to analyze the interlinkage between these variables as positive and negative, indirect and direct to determine the relationship and overlaps of the variables, conduct vulnerability assessment in different ecological regions and areas using the variables, and identify the causes for vulnerability. &nbsp;</p> <p><strong>Уур амьсгалын өөрчлөлтөд нийгэм, эдийн засаг, экологийн эмзэг байдлыг үнэлэх хувьсагчуудыг тодорхойлох нь </strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ</strong></p> <p>Монгол орон нь газарзүйн байршил, экосистем болон нийгэм, эдийн засгийн онцлогоос шалтгаалан уур амьсгалын өөрчлөлтөд эмзэг орон юм. Сүүлийн 40 жилийн хугацаанд уур амьсгалын өөрчлөлт нь цөлжилт, усны нөөц, болон байгалийн гамшигт үзэгдлийн давтамж болон эрчимшилд нөлөөлж байна. Ялангуяа мал аж ахуйн салбар нь цаг агаар, уур амьсгалын нөхцөлөөс ихээхэн хараат байдгаас уур амьсгалын өөрчлөлтөд илүү өртөмтгий, эмзэг салбар юм. Энэхүү судалгааны зорилго нь уур амьсгалын өөрчлөлтөд хөдөөгийн иргэд, тэр дундаа малчдын нийгэм, эдийн засгийн эмзэг байдалд шууд болон дам байдлаар нөлөөлж буй хүчин зүйлсээс хамгийн нөлөө ихтэй, тулгамдсан, хэмжигдэхүйц хувьсагчийг тодорхойлох, тэдгээрийг шинж чанарын хувьд ангилахад оршино. Уур амьсгалын өөрчлөлтийн нийгэм, эдийн засагт үзүүлэх нөлөө, эмзэг байдал, дасан зохицох чиглэлээр Монголд болон гадаад орнуудад хийгдсэн судалгааны тайлан, өгүүлэлд дүн шинжилгээ хийсний үндсэнд бид Монгол орны хөдөөгийн иргэд, ялангуяа малчдын эмзэг байдлыг нөхцөлдүүлж буй 26 хувьсагчийг тодорхойлов. Үүнд, уур амьсгалын гамшигт үзэгдлийн 3&nbsp; хувьсагч (ган, зуд, хуурайшил), өртөмтгий байдлыг илэрхийлэх 5 хувьсагч &nbsp;(ургамлын нөмрөгийн өөрчлөлт, бэлчээр ашиглалт, бэлчээрийн усан хангамж, 4 улирлын бэлчээрийн талбай, цөлжилт), мэдрэмтгий байдлыг илэрхийлэх 12 хувьсагч (малын тоо, малын хорогдол, хүн амын шилжих хөдөлгөөн, өрх толгойлсон эмэгтэйчүүд, хүн амын насны бүтэц, малчдын боловсролын түвшин, ядуурал, ажилгүйдэл, зээл, хадгаламж, чанаргүй зээл, зүрх судасны өвчнөөр нас баралт), дасан зохицох чадавхыг илэрхийлэх 6 хувьсагч (эмч мэргэжилтнүүдийн тоо, бэлтгэсэн хадлан тэжээл, малын индексжүүлсэн даатгал, эрүүл мэндийн даатгал, нийгмийн даатгал, хоршооны гишүүдийн тоо)&nbsp; байна. Цаашид эдгээр хувьсагчуудын эмзэг байдалд нөлөөлөх байдлыг эерэг болон сөрөг, дам болон шууд гэсэн байдлаар ангилж, хоорондын давхцал болон уялдааг тодорхой болгох, мөн экологийн харилцан адилгүй бүс, орон зайн хувьд эмзэг байдлыг нарийвчлан үнэлэх, түүний учир шалтгааныг гүнзгийрүүлэн судлах хэрэгцээ байна.</p> <p><strong><em>Түлхүүр үгс:</em></strong><em> Уур амьсгалын өөрчлөлт, Эмзэг байдал, Мал аж ахуй, Хувьсагч</em></p> Saruul Galtbayar Altanbagana Myagmarsuren Bayarjargal Munkhbat Otgonkhuu Tsedev-Ish Munguntuul Ulziibaatar Urantamir Gankhuyag Copyright (c) 2022 Saruul Galtbayar, Altanbagana Myagmarsuren, Bayarjargal Munkhbat, Otgonkhuu Tsedev-Ish, Munguntuul Ulziibaatar, Urantamir Gankhuyag https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 30 42 10.5564/mjgg.v59i43.2510 Population projection until 2050 using scenarios with maintained population growth in Ulaanbaatar and increased settlement in soums with development potential https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2511 <p>Since the 1990s, Mongolia has transitioned to a market economy, and due to the occurrence of natural disasters (drought and dzud), and the lack of local jobs,&nbsp; herders are losing their livestock, which is the main source of livelihood and migrating to cities. As consequence, the number of internal migrations has increased drastically. These migrants have been settling in the central part of the country, where the cities are located, changing the settlement patterns, increasing the population densities of the cities, causing over-concentration of the population, affecting environmental pollution, industrial area ratio, and local economic growth. Therefore, it is crucial to estimate and analyze the future resident population of Ulaanbaatar city to reduce the over-concentration of the population. The main purpose of this research was to estimate the future resident population of 330 soums in Mongolia. In order to determine the soums and cities with development potential, a literature review was conducted, and as a result, 94 soums and cities (21 provincial centers, 72 soum centers, Baganuur district) were determined. In this study, the population projection was estimated using the UN ratio method when the resident population of Ulaanbaatar was assumed to be stable until 2050, and 2 development policy options were applied to increase the resident population in the soums and cities with development potential. According to the result, the resident population of Ulaanbaatar was expected to be 2.52 million in 2050 by the A3 scenario, 2.37 million by the A1 scenario, and 2.0 million by the A2 scenario, making up 50.5 percent, 47.4 percent, and 40.0 percent of the total population, respectively. In 2050, the resident population of 21 provinces was expected to be 2.48 million by the A3 scenario, 2.63 million by the A1 scenario, and 3.0 million by the A2 scenario, making up 49.5 percent, 52.6 percent, and 60.0 percent of the total population, respectively.</p> <p class="Article-Title"><strong><span lang="EN-IN">2050 он хүртэл хүн амын өсөлтийг Улаанбаатар хотод тогтвортой хадгалах, хөгжлийн ирээдүй сайтай сумдад түлхүү суурьшуулах хүн амын хэтийн тооцоо</span></strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ</strong></p> <p>Монгол Улс 1990-ээд оноос зах зээлийн эдийн засагт шилжсэнээс хойш хөдөө, орон нутагт бий болсон ажлын байрны хомсдол болон байгалийн гамшигт үзэгдлээс (ган, зуд) болж, амьжиргааны эх үүсвэр болох малаа алдсан малчдын хөдөөнөөс хот суурин газар руу чиглэсэн дотоод шилжих хөдөлгөөн эрс нэмэгдсэн. Эдгээр хот суурин газар шилжин ирэгчид манай орны төв хэсэгт буюу томоохон хот суурин, тэдгээрийн дагуул бүс нутгуудаар суурьшиж, хүн амын байршил, нутагшилтад өөрчлөлт оруулан хотын бүс нутгийн ачааллыг ихэсгэх, хүн амын хэт төвлөрөл, орчны бохирдол, үйлдвэрлэл-нутаг дэвсгэрийн зохисгүй харьцаа, бүс нутгийн эдийн засгийн хөгжлийн ялгаатай байдал зэрэг нийгэм, эдийн засгийн олон хүчин зүйлст нөлөөлж байна. Иймд Улаанбаатар хотын хүн амын төвлөрлийг сааруулах, хөдөө орон нутгийн хүн амын нэмэгдэх боломжийн талаарх тооцоолол, судалгааны ажил шаардлагатай байна. Энэхүү судалгааны гол зорилго нь Монгол Улсын 330 сумд оршин суугаа хүн амын хэтийн тооцоог хийхэд оршино. Энэхүү судалгаагаар Хөгжлийн ирээдүй сайтай сум, сууринг тодорхойлохын тулд өмнө нь энэ чиглэлээр хийгдсэн судалгаануудыг тоймлож, үр дүнгүүдийг давхцуулан хөгжлийн ирээдүй сайтай 94 сум, суурингуудыг (21 аймгийн төв, 72 сумын төв, Багануур) тодорхойлсон. Мөн Нэгдсэн Үндэстний Байгуулла (НҮБ)-ийн харьцааны аргыг ашиглан хүн амын хэтийн тооцоог Улаанбаатар хотын хүн амыг 2050 он хүртэлх хугацаанд тогтвортой барьж, улмаар хүн амыг Хөгжлийн ирээдүй сайтай сумдад түлхүү суурьшуулах бодлогын 2 хувилбарыг дэвшүүлж хийсэн. Судалгаагаар Улаанбаатарт оршин суугаа хүн ам 2050 онд А3 хувилбараар 2.52 сая, А1 хувилбараар 2.37 сая, А2 хувилбараар 2.0 сая болж нийт хүн амын 50.5 хувь, 47.4 хувь, 40.0 хувийг тус тус бүрдүүлнэ. 21 аймгийн оршин суугаа хүн ам хүн ам 2050 онд А3 хувилбараар 2.48 сая, А1 хувилбараар 2.63 сая, А2 хувилбараар 3.0 сая болж нийт хүн амын 49.5 хувь, 52.6 хувь , 60.0 хувийг тус тус бүрдүүлнэ.</p> <p class="Article-Title"><strong><span lang="EN-IN"><em>Түлхүүр үгс: </em></span></strong><span lang="EN-IN"><em>Сумын хүн амын хэтийн тооцоо, Харьцааны арга, Хөгжлийн ирээдүй сайтай сумдын хүн амын хэтийн тооцоо, Хөгжлийн ирээдүй сайтай сумд, Хүн амын өсөлт</em></span></p> <p class="Article-Title">&nbsp;</p> Bayarjargal Munkhbat Otgonkhuu Tsedev-ish Altanbagana Myagmarsuren Copyright (c) 2022 Bayarjargal Munkhbat, Otgonkhuu Tsedev-ish, Altanbagana Myagmarsuren https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 43 55 10.5564/mjgg.v59i43.2511 Issues of improving the territorial organization of the health sector in Mongolia https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2512 <p>It is important to develop the location, type, and territorial organization of health institutions in line with the regional development, population distribution and settlement system planning in Mongolia with such small populations but large territory, abundant natural and agricultural resources, and a relatively high rate of rural to urban migration. The main purpose of this study was to improve the territorial organization of the health sector in line with regional development, population settlement, and settlement system. The survey covered 330 soums in 21 provinces of Mongolia and the main objectives of this study was the hospital of all soums, their type, and territorial organization. In order to achieve the set of goals and objectives, indicators of the health sector were collected for a year of 2020, developed using the “Methodology for calculating health statistics”, and analyzed in Microsoft Excel, and thematic maps were created in ArcGIS software. According to the methods, potential soums, which are suitable to establish the inter-soum hospital, were assessed based on 10 indicators within 4 groups including population, infrastructure, health sector development, and geographical location, and as the result, 52 out of 330 soums in Mongolia were determined to be suitable for the inter-soum health center. The result is feasible for optimizing the type and location of Mongolia's inter-soum hospital, as well as for regional development, population settlement, and settlement planning. In the future, this research needs to be studied in more depth at the regional, provincial, and soum levels.</p> <p class="Article-Title"><strong><span lang="EN-IN">Монгол улсын эрүүл мэндийн салбарын нутаг дэвсгэрийн зохион байгуулалтыг сайжруулах асуудалд </span></strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ</strong></p> <p>Хүн ам цөөнтэй, өргөн уудам газар нутагтай, байгалийн болон хөдөө аж ахуйн арвин нөөцтэй, хөдөөгөөс хот руу чиглэсэн шилжих хөдөлгөөн өндөртэй Монгол Улсын хувьд эрүүл мэндийн салбарын байгууллагуудын байршил, хэв шинж, нутаг дэвсгэрийн зохион байгуулалтыг бүсчилсэн хөгжил, хүн амын нутагшилт, суурьшлын төлөвлөлттэй уялдуулан хөгжүүлэх нь чухал асуудал юм. Энэхүү судалгааны гол зорилго нь Монгол Улсын эрүүл мэндийн салбарын нутаг дэвсгэрийн зохион байгуулалтыг бүсчилсэн хөгжил, хүн амын нутагшилт, суурьшлын тогтолцоотой уялдуулан боловсронгуй болгоход оршино.</p> <p>Энэ судалгаанд Монгол Улсын нийт 21 аймаг, 330 сумдыг хамруулсан бөгөөд судалгааны үндсэн объект нь нийт сумдын эмнэлэг, түүний хэв шинж, нутаг дэвсгэрийн зохион байгуулалтын асуудлыг хамарна. Зорилго, зорилтдоо хүрэхийн тулд эрүүл мэндийн салбарын үндсэн үзүүлэлтүүдийг 2020 оноор цуглуулан, “Эрүүл мэндийн салбарын статистик үзүүлэлтүүдийг тооцох аргачлал”-ыг ашиглан Microsoft Excel программ дээр анхан шатны боловсруулалтууд хийж, ArcGIS программыг ашиглан сэдэвчилсэн зургууд зохиосон.</p> <p>Дээрх аргачлалын дагуу сум дундын эмнэлэг байгуулахад тохиромжтой сумдын оновчтой байршлыг тодорхойлохдоо хүн ам, дэд бүтэц, эрүүл мэндийн салбарын хөгжил, газарзүйн байрлал гэсэн үндсэн 4 хүчин зүйлийн хүрээнд 10 шалгуур үзүүлэлтээр үнэлж, үр дүнг эрүүл мэндийн салбарын өнөөгийн нутаг дэвсгэрийн зохион байгуулалт, өмнөх судалгааны үр дүнтэй харьцуулсны үндсэн дээр Монгол Улсын 330 сумын 52 сум нь сум дундын эрүүл мэндийн үйлчилгээний төв болгон хөгжүүлэхэд тохиромжтой гэсэн саналыг дэвшүүллээ. Энэ нь Монгол Улсын эрүүл мэндийн салбарын нутаг дэвсгэрийн зохион байгуулалт, сум дундын эмнэлгийн байршил, хэв шинжийг боловсронгуй болгохоос гадна бүсчилсэн хөгжил, хүн амын нутагшилт, суурьшлын оновчтой төлөвлөлт, зохистой тогтолцоог бүрдүүлэхэд чухал ач холбогдолтой юм. Цаашид энэ судалгааг гүнзгийрүүлэн бүс нутаг, аймаг, сумдын түвшинд нарийвчлан судлах шаардлагатай.</p> <p><strong>Түлхүүр үгс: </strong>Эрүүл мэндийн салбар, Эмнэлэг, Хэв шинж, Байршил, Бүсчилсэн хөгжил</p> Otgonkhuu Tsedev-ish Enkh-Amagalan Sandag Copyright (c) 2022 Otgonkhuu Tsedev-ish, Enkh-Amagalan Sandag https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 56 64 10.5564/mjgg.v59i43.2512 Soil properties of the permafrost zone and differences among regions of Mongolia https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2513 <p>The distribution of permafrost in Mongolia is sporadic and discontinuous depending on the location, landscape, and temperature. Also, the characteristics and patterns of its soil cover vary across the regions. In this study, we aimed to determine the characteristics of the soil cover distributed in the permafrost regions and differences across the regions of Mongolia. We divided the studied permafrost regions into Mongolian-Altai, Gobi-Altai, Khangai, and Khuvsgul, and collected 164 soil samples at fixed depths of 0-5 cm, 5-15 cm, 15-30 cm, and 30-60 cm in 41 soil profiles around permafrost monitoring boreholes. As the result, <em>Kastanozems</em> and <em>Chernozems</em> soils were dominated in the Khuvsgul and Khangai while <em>Aridic Kastanozems</em> soils were more prevalent in Mongolian-Altai and Gobi-Altai. The soil pH was from neutral to slightly alkaline, and the carbonate content was from low to moderate. The soil organic matter, available phosphorus, and potassium decreased with the depth of the soil profile. Soil texture was distributed evenly, and the content of gravel was in the order of Gobi-Altai, Mongolian-Altai, Khangai, and Khuvsgul. Considering soil organic carbon, at 0-60 cm, it was 4.2 kg m<sup>-2</sup> in Mongolian-Altai, 3.0 kg m<sup>-2</sup> in Gobi-Altai, 6.8 kg m<sup>-2</sup> in Khangai, and 7.5 kg m<sup>-2</sup> in Khuvsgul.</p> <p><strong>Монгол</strong> <strong>орны цэвдэгт газрын хөрсний шинж чанар, бүс нутгийн ялгаа</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ</strong></p> <p>Манай орны цэвдэг нь газарзүйн байрлал, ландшафт, температураас хамааран бүс нутаг бүрд адилгүй тасалданги, алаг цоог хэлбэртэйгээр тархсан. Үүнийгээ дагаад хөрсний шинж чанар, хэв шинж нь ялгаатай байдаг. Бид энэ судалгааг Монгол орны цэвдэгт бүс нутагт тархсан хөрсний шинж чанарыг тогтоох, бүс нутгийн хувьд ямар нэгэн ялгаа байгаа эсэхийг илрүүлэх зорилготой хийлээ. Ингэхдээ судалгааны талбайг Хангай, Хөвсгөл, Монгол-Алтай, Говь-Алтай гэж хуваан цэвдгийн цооногуудын ойролцоо 41 (30 нь цэвдэгтэй, 11 нь цэвдэггүй) хөрсний зүсэлт хийн 0-5 см, 5-15 см, 15-30 см, 30-60 см гэсэн тогтмол гүнүүдээс 164 ширхэг хөрсний дээж аван тодорхойлсон. Судалгааны үр дүнгээс үзэхэд Хөвсгөл, Хангайн бүсэд Хархүрэн, Харшороон хөрс давамгай зонхилж байсан бол Монгол-Алтай, Говь-Алтайд Цайвархүрэн хөрс илүүтэй тархжээ. Хөрсний хими шинж чанарын хувьд урвалын орчин саармагаас сул шүлтлэг, карбонатын агууламж багаас дунд зэрэг байна. Ерөнхий зүй тогтлын дагуу ялзмаг, хөдөлгөөнт фосфор, кали үе давхаргын гүн доошлох тусам багасаж байна. Хөрсний ширхгийн бүрэлдэхүүн жигд тархалтай, чулууны агууламж Говь-Алтай, Монгол-Алтай, Хангай, Хөвсгөл гэсэн мужлалын дараалалтай байлаа. Хөрсний органик нүүрстөрөгчийг авч үзвэл 0-60 см гүнд Монгол-Алтайд 4.2 кг м<sup>-2</sup>, Говь-Алтайд 3.0 кг м<sup>-2</sup>, Хангайд 6.8 кг м<sup>-2</sup>, Хөвсгөлд 7.5 кг м<sup>-2</sup> байлаа.</p> <p><strong>Түлхүүр үгс:</strong> Хөрс, Цэвдэг, Хөрсний органик нүүрстөрөгч, Монгол</p> Purevdorj Tserengunsen Telmen Turmunkh Dashtseren Avirmed Temuujin Khurelbaatar Tuvshintur Ochirjav Copyright (c) 2022 Purevdorj Tserengunsen, Telmen Turmunkh, Dashtseren Avirmed, Temuujin Khurelbaatar, Tuvshintur Ochirjav https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 65 73 10.5564/mjgg.v59i43.2513 Soil erosion study of the gobi desert region using the cesium-137 isotope method https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2514 <p>This case study of the Orog Lake area in southwest Mongolia aimed to identify the gobi desert soil erosion and redistribution rate using radioactive Cesium-137 isotope and was carried out in 2017. In total, 67 soil samples were collected from 15 cm depth using the core sampling method and analyzed in the laboratory for soil chemical properties and Cesium-137 isotope. For the identification of the soil erosion and redistribution rate, Profile Distribution Model was used. The study area was dominated by Gobi Brown soils with an average SOM value of 0.89%, pH value of 7.9, and calcium carbonate of 4.4 %. The average soil erosion rate of the Orog lake area was 12.57 t ha<sup>-1</sup> y<sup> -1</sup> . The maximum soil erosion was -40.87 t ha<sup>-1</sup> y <sup>-1</sup> at the north slopes of Ikh Bogd mountain and the highest soil accumulation rate (7.55 t ha<sup>-1</sup> y <sup>-1</sup> ) was found in the Solonchak soils in the meadow shoreline of the Orog lake. The soil erosion near the soum settlement area was 30.9 % higher than in the other areas and it was probably due to the impact of human activity and overgrazing. The soil erosion at the northwest windward side of the Orog lake was 14.0 t ha<sup>-1</sup> y <sup>-1</sup> , which was 38.7 % higher than the east wind leeward side. Besides global warming has negatively impacted soil erosion, livestock number, which has increased 3.2 times within the last 30 years (1987-2017), has become the major factor impacting soil erosion. Therefore, it is important to promote soil conservation activities and to reduce livestock numbers near the soum center to minimize the soil erosion of the Gobi region.</p> <p><strong>Говийн бүсийн хөрсний эвдрэлийг Цези-137 изотоп ашиглан судалсан дүн <em>(Орог нуур орчмын жишээн дээр)</em></strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ</strong></p> <p>Говийн бүс нутгийн хөрсний эвдрэл, элэгдэл хуримтлалын зэргийг цацраг идэвхт Цези-137 изотопин арга ашиглан тодорхойлох зорилгоор Монгол орны баруун-урд хэсэг Орог нуур орчим нутгийн жишээн дээр судалгааг 2017 онд хийлээ. Судалгаа явуулсан нутгаас нийт 67 ш. хөрсний дээжийг 15 см-ын гүнээс "Core" аргаар авч, лабораторид хөрсний ерөнхий үзүүлэлтүүд болон Цези-137 изотопыг тодорхойлсон. Хөрсний элэгдэл, хуримтлалын зэргийг тооцоолоход Profile Distribution Model загвар ашиглалаа. Орог нуур орчим говийн бор хөрс зонхилон тархаж хөрсний органик бодис дунджаар 0.89 %, урвалын орчин (рН) 7.9, карбонат 4.4 % байна. Судалгаагаар говийн хөрснөөс жилд 1 га газраас дунджаар 12.57 (т га<sup>-1</sup> ж <sup>-1</sup> ) тонн хөрс эвдрэлд орж алдагдаж байгааг тогтоов. Их Богд уулын ар хажууд хөрсний хамгийн их эвдрэл -40.78 т га<sup>-1</sup> ж <sup>-1</sup> хүрсэн бол Орог нуурын эрэг орчмын нугархаг газрын Хужирлаг хөрсөнд хамгийн их хуримтлалтай (7.55 т га<sup>-1</sup> ж <sup>-1</sup> ) байна. Сумын төв орчмын хөрсний эвдрэл нь бусад харьцуулж буй газраас 30.9 % илүү байгаа нь хүн, мал, машин зэрэг хүчин зүйлстэй холбон тайлбарлах үндэслэлтэй. Орог нуурын баруун-хойд салхин талын хөрсний эвдрэл дунджаар 14.0 т га<sup>-1</sup> ж <sup>-1</sup> буюу нуурын зүүн хэсгийн хөрснөөс 38.7 % илүү байна. Хөрсний эвдрэлд уур амьсгалын дулаарал сөрөг нөлөө үзүүлэхээс гадна малын тоо толгой 30 жил(1987-2017) 3.2 дахин өссөн нь хөрс эвдрэлд оруулах гол хүчин зүйл болж байна. Говийн бүсийн хөрсний эвдрэлийг багасгахад сумын төв орчмын хөрс хамгаалах үйл ажиллагааг идэвхжүүлж малын тоо толгойг бууруулах бодлого баримтлах шаардлагатай.</p> <p><strong><em>Түлхүүр үгс:</em></strong><em> Говь, Монгол, Цези-137, Хөрс, Хөрсний эвдрэл</em></p> Batkhishig Ochirbat Oyunbat Purevsuren Samdandorj Manaljav Copyright (c) 2022 Batkhishig Ochirbat, Oyunbat Purevsuren, Samdandorj Manaljav https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 74 83 10.5564/mjgg.v59i43.2514 The effect of mulching soil moisture retention https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2515 <p>This study was conducted with the aim of comparing stone and leaf mulch for soil moisture protection, detecting how soil moisture dynamics change due to precipitation and air temperature, and then using the results for further research. In the study, measurements were made with a HOBO H21-002 model TDR data logger and a S-SMC-M005 model moisture meter. Soil moisture measuring sensors were installed at 5 and 30 cm depths, and measurements were taken every hour from June to October 2022 (for four months). Compared to the control area, the average amount of total moisture at the depth of 5 cm of the soil was 15.73% of the leaf mulch and 25.64% of the stone mulch. However, compared to the control area, the soil moisture in the 30 cm depth was 2.18% of the leaf mulch and 5.58% of the stone mulch. Tree height growth was greater in the stone mulch area for three months and 2.7% greater than in the control area. According to our research, during the period of measurement, the stone mulch area was the area that retains moisture better for a long time by penetrating moisture to the soil 30 cm deep.</p> <p><strong>Хөрсний чийг хамгаалах судалгааны дүнгээс</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ </strong></p> <p>Хөрсний чийг хамгаалах чулуу болон навчин хучаасыг харьцуулан судалж, хур тунадас, агаарын температурын нөлөөгөөр хөрсний чийгийн динамик хэрхэн өөрчлөгдөж буйг илрүүлж, үр дүнг цаашдын судалгааны ажилд ашиглах зорилготойгоор энэхүү судалгааг хийлээ. Судалгаанд HOBO Н21-002 загварын ТDR дата логгероор S-SMC-M005 загварын чийг хэмжигч ашиглан хэмжсэн. Хөрсний чийг хэмжих мэдрэгчүүдийг 5, 30 см гүнүүдэд суулган нэг цагийн давтамжтайгаар 2022 оны VI сараас эхлэн X сарын хооронд (дөрвөн сарын турш) хэмжилт хийсэн. Хөрсний 5 см гүнд нийт чийгийн дундаж хэмжээ хяналтын талбайтай харьцуулахад навчин хучаас 15.73%, чулуун хучаас 25.64%-ийн чийгтэй байна. Харин хөрсний 30 см гүнд чийгийг хяналтын талбайтай харьцуулахад навчин хучаас 2.18%, чулуун хучаас 5.58%-ийн чийгтэй байна. Гурван сарын хугацаанд чулуун хучаастай талбайн модны өндрийн өсөлт илүү байсан ба хяналтын талбайгаас 2.7%-иар илүү байна. Хэмжилт хийсэн хугацаанд чулуун хучаастай талбай чийгийг илүү сайн барьж хөрснийхөө 30 см-ийн гүн рүү чийгийг нэвчүүлж урт хугацаандаа чийгийг хадгалж байсан. &nbsp;</p> <p><strong><em>Түлхүүр үг:</em></strong> <em>Хөрсний чийг, Навчин хучаас, Чулуун хучаас</em></p> Elbegzaya Gankhuyag Byambaa Ganbat Bumnanjid Sodnomtsog Copyright (c) 2022 Elbegzaya Gankhuyag, Byambaa Ganbat, Bumnanjid Sodnomtsog https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 84 91 10.5564/mjgg.v59i43.2515 Effect of land use on soil organic carbon fractions https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2516 <p>Land use is one of the important factors affecting the soil organic carbon (SOC) balance between soil organic carbon stocks and losses. Land management, land use, and land cover change significantly affect total SOC. Because the turnover of SOC is relatively slow, the total SOC is insensitive to small changes in soil quality by land use. The labile fraction of the SOC is a sensitive indicator of soil quality changes. To study the impact of land use patterns on the accumulation of SOC fraction in the central agricultural region of Mongolia, soil samples were taken at 0-20 and 20-40 cm depths from the cropland, forest, and grasslands in Bornuur soum, Tuv province. The average ratio of POC/SOC in forest soils was 0.71, indicating that POC is the main component of SOC in forest soils. The MOC/SOC ratios in the cropland and grassland soils were 0.57 and 0.75, respectively, indicating that MOC is the main component of the SOC in the soils. Carbon Management Index (CMI) is an assessment model that shows how land use affects soil quality compared to the reference soil. CMI at the 0-20 cm depth was the highest in the grassland soil, followed by the forest, and the lowest in the cropland. The CMI at the 20-40 cm depth was in the order of forest&gt;grassland&gt;cropland. This study showed that the different land use patterns affect the soil organic carbon fraction and CMI. CMI can be used as an indicator of soil degradation and improvement in land use and land cover changes.</p> <p><strong>Газар ашиглалт хөрсний органик нүүрстөрөгчийн хөдөлгөөнт фракцад нөлөөлөх нь</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ </strong></p> <p>Газар ашиглалт нь хөрсөн дэх органик нүүрстөрөгчийн нөөц ба алдралын хоорондох хөрсний органик нүүрстөрөгчийн (SOC) тэнцвэрт байдалд нөлөөлдөг чухал хүчин зүйлүүдийн нэг юм. Газар зохион байгуулалт, газар ашиглалт, газрын бүрхэвчийн өөрчлөлт нь хөрсний нийт органик нүүрстөрөгчид ихээхэн нөлөөлдөг. Органик хөрсний нүүрстөрөгчийн өөрчлөлт харьцангуй удаан байдаг тул нийт SOC нь газар ашиглалтаар хөрсний чанарт үзүүлсэн багахан өөрчлөлтөд мэдрэмтгий биш. Хөрсний органик нүүрстөрөгчийн хөдөлгөөнт фракц нь хөрсний чанарын өөрчлөлтөд мэдрэмтгий индикатор болдог. Монгол орны газар тариалангийн төвийн бүсийн хөрсний органик нүүрстөрөгчийн SOC фракцын хуримтлалд газар ашиглалтын хэв шинжийн нөлөөллийг судлах зорилгоор Төв аймгийн Борнуур сумаас хөрсний дээжийг тариалангийн талбай, ой, бэлчээрээс 0-20, 20-40 см гүнээс авсан. Ойн хөрсөн дэх POC/SOC-ийн дундаж харьцаа 0.71 байгаа нь ойн хөрсний хувьд POC нь SOC-ийн үндсэн бүрэлдэхүүн хэсэг болохыг харуулж байна. Тариалан, бэлчээрийн хөрсний MOC/SOC харьцаа 0.57 ба 0.75 байгаа нь эдгээр хөрсний MOC нь SOC-ийн үндсэн бүрэлдэхүүн гэдгийг харуулж байна. Нүүрстөрөгчийн &nbsp;менежментийн индекс (CMI) нь хяналтын хөрстэй&nbsp; харьцуулахад тухайн газар ашиглалт нь хөрсний чанарт хэрхэн нөлөөлж байгааг харуулсан үнэлгээний загвар юм. CMI нь 0-20 см гүнд бэлчээрийн хөрсөнд хамгийн их, дараа нь ой, хамгийн бага нь тариалангийн хөрс байсан. CMI нь 20-40 см гүнд&nbsp; ой&gt;бэлчээр&gt;тариалангийн хөрс гэсэн дараалалтай байна. Энэхүү судалгаагаар газар ашиглалтын янз бүрийн хэлбэрүүд нь хөрсний органик нүүрстөрөгчийн фракц, улмаар CMI-д нөлөөлдөг болохыг харуулж байна. CMI-ийг газар ашиглалт, газрын бүрхэвчийн өөрчлөлтөд нөлөөлөх хөрсний доройтол болон сайжруулалтын үзүүлэлт болгон ашиглаж болно.</p> <p><strong><em>Түлхүүр үгс:</em></strong><em> Хөрсний органик нүүрстөрөгчийн фракц, Перманганатаар исэлдүүлсэн органик нүүрстөрөгч, Макро хэсгийн нүүрстөрөгч, Эрдэс органик нүүрстөрөгч</em></p> Zoljargal Khavtgai Ikhbayar Damba Purevdorj Tserengunsen Copyright (c) 2022 Zoljargal Khavtgai, Ikhbayar Damba, Purevdorj Tserengunsen https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 92 99 10.5564/mjgg.v59i43.2516 Surface water quality near the Erdenet mining area https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2517 <p>This study presented the geochemical characteristics of surface water in the Khangal river basin near the Erdenet mining area of Mongolia, aiming to study the spatiotemporal hydrochemical characteristics and evaluate the water quality. A total of 20 surface water samples were collected during the summer (June) and fall (September) seasons of 2021 and major ions and pollution indicators were analyzed. 83.3% of all samples were dominated by sulphate ions, of which 50% were sulphate-calcium and 33.3% were sulphate-calcium-magnesium type water. The results of major ions presented spatial and temporal differences. Electrical conductivity (EC) values of the Erdenet and Khangal river were increasing gradually with distance, especially after mixing with wastewater discharges (from the south side) at the Erdenet-3 site and tailing pond seepage water at the Khangal river-1, 2 sites, providing clear evidence of anthropogenic impacts. The water of the Erdenet and Khangal rivers had relatively high mineralization and hardness compared to other rivers in Mongolia, and the class and group were different or sulphate-class predominance. According to the research conducted in recent years, the amount of mineralization and hardness of the Khangal river water increased compared to 46 years ago or before the start of the industry’s operation, the mineralization increased by 2.05 times in 2021, and the chemical composition was changed. Nitrite nitrogen, which is a domestic pollutant, was found relatively high (0.28-0.3 mg/l) in the samples taken from the Erdenet River-3 site, and this was&nbsp; 4.2 times higher than the MNS 4586:1998 standard, and classified as “highly polluted” compared to the Surface Classification Norm. Altanbulag’s water had high mineralization, hardness, and sulphate ion predominance, which may be related to natural origin, but the sudden increase in these parameters indicated a significant influence from tailing pond seepage water. Based on the results, recommendations on how to prevent river water pollution were made and measures to be taken were included. The findings of the study could be useful for water quality management of the basin.</p> <p><strong>Уулын баяжуулах Эрдэнэт үйлдвэрийн районы гадаргын усны чанар</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ</strong></p> <p>Энэхүү судалгаа нь Эрдэнэт үйлдвэр орчмын Хангал голын сав газрын гадаргын усны геохимийн шинж чанар, түүний орон зай болон цаг хугацааны өөрчлөлтийг судлах, усны чанарыг үнэлэх зорилготой. Нийт 20 гадаргын усны сорьцыг 2021 оны зун (6-р сар) болон намар (9-р сар) 2 удаагийн давтамжтай цуглуулсан ба гол ионууд болон бохирдлын үзүүлэлтүүдийг шинжилсэн. Нийт дээжийн 83.3%-д сульфатын ион зонхилж, үүнээс 50% нь сульфат-кальци, 33.3% нь сульфат-кальци-магнийн найрлагатай байв. Гидрохимийн судалгааны үр дүн нь цаг хугацаа болон орон зайн өөрчлөлтийг харуулж байсан ба&nbsp; Эрдэнэт болон Хангал голын усны цахилгаан дамжуулах чадвар нь урсгалын дагуудаа аажмаар нэмэгдэж байв. Ялангуяа Эрдэнэт-3 цэгт урд уулнаас саарал өнгөтэй хаягдал ус, Хангал-1,2 цэгт хаягдлын далангийн шүүрлийн ус тус тус нийлсний дараа цахилгаан дамжуулах чадвар нэмэгдэж байгаа нь антропоген хүчин зүйлийн нөлөөг илтгэж байна. Эрдэнэт болон Хангал голуудын ус нь Монгол орны бусад голуудаас харьцангуй өндөр эрдэсжилт, хатуулагтай байгаагийн гадна анги, бүлэг төрлийн хувьд өөр буюу сульфатын ангийн байна. Сүүлийн жилүүдэд хийсэн судалгаагаар Хангал голын усны эрдэсжилт, хатуулгийн хэмжээ нэмэгдэж байгаа бөгөөд 46 жилийн өмнөх буюу үйлдвэрийн үйл ажиллагаа эхлэхээс өмнөх үетэй харьцуулахад эрдэсжилт 2021 онд 2.05 дахин нэмэгдэж, химийн бүрэлдэхүүнд өөрчлөлт орсон байв. Эрдэнэт гол-3 цэгээс авсан сорьцод ахуйн бохирдолт болох нитритийн азот харьцангуй өндөр илэрч (0.28-0.3 мг/л), MNS 4586:1998” стандартаас 4.2 дахин их, ГУЦЗАН-той харьцуулахад “Их бохирдолттой” гэсэн ангилалд орж байна. Алтанбулагийн ус нь өндөр эрдэсжилт, хатуулагтай, сульфатын ион давамгайлсан байгаа нь байгалийн гаралтай байх талтай ч эдгээр үзүүлэлтүүд огцом нэмэгдсэн нь хаягдлын сангийн усны нөлөөлөл их байгааг илтгэж байна.</p> <p>Судалгааны үр дүн дээрээ үндэслэн хэрхэн голын усыг бохирдуулахгүй байх талын зөвлөмж өгч, авч хэрэгжүүлэх арга хэмжээг тусгасан.</p> <p><strong>Түлхүүр үгс:</strong> Гидрохими, Хангал гол, Эрдэсжилт, Хатуулаг.</p> Odsuren Batdelger Gerelt-Od Dashdondog Byambasuren Zorigt Munkhtur Batsukh Copyright (c) 2022 Odsuren Batdelger, Gerelt-Od Dashdondov, Byambasuren Zorigt, Munkhtur Batsukh https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 100 108 10.5564/mjgg.v59i43.2517 The study of heavy metal contamination of groundwater and surface water near Erdenet ore mining https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2518 <p>In this study, we examined the concentration and spatial distribution of heavy metals in groundwater and surface water around the Erdenet ore mining using the Heavy Metal Pollution Index (HPI). The study was carried out in June and September of 2021. In total, 59 water samples were collected randomly from 20 groundwater and 13 surface water sites. We examined 53 heavy metals in the water samples and compared them with water standards including MNS 0900:2018, MNS 4586:1998, and MNS 4943:2015. As the result, we detected 10 out of 53 heavy metals in groundwater and surface water samples. Concentrations of the heavy metals were relatively different between sites. At sites near the mining zone, mean concentrations of Mn (435 µg/L) and Mo (936 µg/L) were above the highest permissible values of the MNS 0900:2018 standard but As (1.30 µg/L) and U (4.65 µg/L) were below the permissible values of the standard. For the groundwater sites, mean concentration of the Sr (1520 µg/L), Cd (0.43 µg/L) and Ni (4.89 µg/L) were below the permissible value of the MNS 0900:2018 standard. 72.2 percent of the total surface water sites were considered at medium to high risks or ecologically risky by the HPI. Hence, we conclude that the Erdenet ore mining area is polluted by heavy metals and further assessment of the environmental status is necessary to evaluate ecological risk.&nbsp;</p> <p><strong>Эрдэнэтийн уурхай орчмын газрын доорх болон гадаргын усны хүнд металлын бохирдлын судалгаа </strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ</strong></p> <p>Энэхүү судалгааны ажлаар бид Эрдэнэтийн зэсийн үйлдвэр орчмын газрын доорхи болон гадаргын усан дахь хүнд металлын элементийн агууламжыг тодорхойлж, тархалтын зураглалыг хүнд металлын бохирдлын түвшний индекс (HPI) ашиглан боловсруулав. Судалгааны ажлыг 2021 оны&nbsp; зун (6-р сар) болон намар (9-р сар) хийж гүйцэтгэлээ. Усны чанарын судалгааны ажлын хүрээнд нийт 59 сорьцыг санамсаргүйгээр гадаргын усны 13, газрын доорхи усны 20 цэгээс авч шинжилсэн. Бид усны хүнд металлын үр дүнд боловсруулалт хийхдээ 53 хүнд металлыг тодорхойлж, MNS 0900:2018, MNS 4586:1998 болон MNS 4943:2015 стандартуудтай тус тус харьцуулсан. Судалгааны дүнд бид 53 хүнд металлаас 10-ийг гүний болон гадаргын усны дээжинд илрүүлсэн. Хүнд металлын агууламж цэг хооронд харьцангуй ялгаатай байв. Үйлдвэрийн бүсэд байрлах хэд хэдэн цэгт Mn (435 мкг/л) болон Mo (936 мкг/л)-ны дундаж агууламж холбогдох стандарт (MNS 0900:2018)-ын зөвшөөрөгдөх дээд хэмжээнээс өндөр агууламжтай байсан бол As (1.30 мкг/л) болон U (4.65 мкг/л) стандартад заасан хэмжээнээс бага агууламжтай байв. Харин газрын доорхи усан дахь Sr (1520 мкг/л), Cd (0.43 мкг/л) болон Ni (4.89 мкг/л)-ийн дундаж агууламж MNS 0900:2018 стандартаас бага байна. Судалгаанд хамрагдсан гадаргын усны цэгийн 72.2% нь HPI индексээр дундаас өндөр эрсдэлтэй буюу экологийн хувьд эрсдэлтэй гэж үзэхээр байна. Эндээс дүгнэхэд үйлдвэрийн район орчмын ус нь хүнд металлаар бохирдсон байгаа тул түүний экологийн эрсдэлийг үнэлэхэд цаашид байгаль орчны төлөв байдлын үнэлгээ шаардлагатай.</p> <p><strong>Түлхүүр үгс:</strong> Эрдэнэтийн уурхай, хүнд металл, хүнд металлын бохирдлын түвшний индекс газрын доорх ус, гадаргын ус</p> Gerelt-Od Dashdondog Odsuren Batdelger Byambasuren Zorigt Gerelt-Od Dashdondog Copyright (c) 2022 Gerelt-Od Dashdondog, Odsuren Batdelger, Byambasuren Zorigt, Gerelt-Od Dashdondog https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 109 118 10.5564/mjgg.v59i43.2518 The study of groundwater quality in northeastern soums of Sukhbaatar province https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2519 <p>In this study, we presented the geochemical characteristics of groundwater in the northern part of the Sukhbaatar province of Mongolia. A total of 24 groundwater samples were collected in 2021, and major ions and trace elements were analysed. As the result, hydro-chemical facies of groundwater in the study area consisted of 33.3% of Ca-HCO<sub>3</sub>, 45.81% of Na-HCO<sub>3</sub>, 12.51% of Na-Mg-HCO<sub>3</sub><sub>, </sub>and 8.38% of mixed-HCO<sub>3</sub>. All study sites were categorized into fresh (41.7%), freshly (50%), and salty or high mineralization (8.3%), while in terms of hardness, they were categorized into soft (25%), softish (25%), moderately hard (33.3%), hard (8.3%), and very hard (8.3%). Among all study sites, 14 sites had 1.03-8.4 times higher concentrations of uranium (U 30.9-258 µg/l), 1 site had 1.1 times higher concentration of strontium (Sr 2202 µg/l), 19 sites had 1.05-1.92 times higher concentration of fluoride ion (F 1.57-2.88 mg/l), and 6 sites had 1.28-3.47 times higher concentration of nitrate ion (NO<sub>3</sub> 63.7-173.1 mg/l) than standards. 21 or 87.5% of the total samples did not meet the requirement of MNS 0900:2018 Drinking water standard “Environment, Health protection, and safety. Hygienic requirement, and quality and risk assessments” by one or several parameters. According to the analysis of the water-rock interactions processes using the Gibbs diagram, the groundwater occurred in a rock-dominated zone and its component was dependent on the geological formations and rocks of the environment.</p> <p><strong>Сүхбаатар аймгийн зүүн хойд сумдын газрын доорх усны чанарын судалгаа</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ</strong></p> <p>Энэхүү өгүүлэлд Сүхбаатар аймгийн хойд хэсгийн газрын доорх усны геохимийн шинж чанарыг танилцуулав. 2021 онд газрын доорх усны нийт 24 сорьц авч, гол ион болон микроэлементүүдийн шинжилгээ хийсэн.</p> <p>Судалгааны дүнгээс харахад тус судалгааны талбайд гидрохимийн шинж чанараараа 33.3% Ca-HCO<sub>3</sub>, 45.81% Na-HCO<sub>3</sub>, 12.51% Na-Mg-HCO<sub>3</sub><sub>, </sub>8.38% Xолимог-HCO<sub>3</sub> гэсэн найрлагатай ус тархсан байна.&nbsp; Судалгаанд хамрагдсан нийт уст цэгийн 41.7% нь цэнгэг, 50% нь цэнгэгдүү, 8.3% нь давсархаг буюу их эрдэстэй ангилалд хамаарч байгаа бол хатуулгийн хувьд 25% нь зөөлөн, 25% нь зөөлөвтөр, 33.3% нь хатуувтар, 8.3% нь хатуу, 8.3% нь маш хатуу устай ангилалд тус тус хамаарч байна. Нийт уст цэгээс 14 уст цэгт ураны (U 30.9-258 мкг/л) агууламж стандартаас 1.03-8.4 дахин их, стронций (Sr 2202 мкг/л) 1 худгийн усанд 1.1 дахин их, фторын ион (F 1.57-2.88 мг/л) 19 уст цэгт 1.05-1.92 дахин их, нитратын ион ( NO<sub>3</sub><sup>-</sup> 63.7-173.1 мг/л) 6 уст цэгт 1.28-3.47 дахин их тус тус илэрсэн байна.</p> <p>Судалгаанд хамрагдсан уст цэгүүдээс 21 нь буюу 87.5% нь аль нэг юм уу хэд хэдэн үзүүлэлтээрээ “Хүрээлэн буй орчин, эрүүл мэндийг хамгаалах аюулгүй байдал. Ундны ус эрүүл ахуйн шаардлага, чанар, аюулгүй байдлын үнэлгээ” MNS 0900:2018 ундны усны стандартын шаардлага хангахгүй байна.</p> <p>Ус чулуулгийн харилцан үйлчлэлийг Гибссийн диаграмм ашиглан тодорхойлоход газрын доорх ус нь чулуулаг давамгайлсан бүсэд оршиж байгаа ба гүний усны найрлага нь тухайн орчны геологийн тогтоц болон чулуулгаас хамаарч ус чулуулгийн харилцан үйлчлэлд ордог байна.</p> <p><strong>Түлхүүр үгс</strong>: <em>Сүхбаатар аймаг, Газрын доорх ус, Усны чанар.</em></p> Enkhjargal Togtokh Odsuren Batdelger Byambasuren Zorigt Gerelt-Od Dashdondog Gan-Erdene Enkhbold Copyright (c) 2022 Enkhjargal Togtokh, Odsuren Batdelger, Byambasuren Zorigt, Gerelt-Od Dashdondog, Gan-Erdene Enkhbold https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 119 128 10.5564/mjgg.v59i43.2519 Assessment of uranium concentration in drinking water https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2520 <p>The purpose of this study was to conduct a detailed survey of drinking water sources and determine the potential risks to water quality and human health. In October 2021, samples were taken from 43 deep wells in the western soums of Tov province, and 53 trace elements and physicochemical parameters were measured at sites. In terms of chemical composition, hydrocarbonate class, calcium group, type 1, and pure and soft water quality prevailed. Water-rock interactions and evaporation mechanisms affect water quality. The highest concentration of uranium (75 µg/l) was detected in the drinking water wells of Ugtaaltsaidam soum. 12 out of 43 deep wells in western soums had uranium levels above 30 μg/l. The uranium concentration was 27.9%, which was higher than in the standard MNS 0900:2018. For wells with high uranium concentrations, the cancer risk is 1-2 per 100,000 children and 2 per 10,000 adults. Carcinogenic and non-carcinogenic health risks were moderate to high in some source wells.</p> <p><strong>Ундны усан дахь ураны агууламжийн үнэлгээ (Төв аймгийн баруун сумдын жишээн дээр)</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ</strong></p> <p>Энэхүү судалгааны зорилго нь ундны усны эх үүсвэрийн нарийвчилсан судалгааг хийж, усны чанараас хүний эрүүл мэндэд учирч болох эрсдэлийг тодорхойлоход оршиж байна. 2021 оны 10 дугаар сард Төв аймгийн Баруун сумдын гүний 43 худгаас дээж авч, 53 микроэлементийн үзүүлэлт, физик-химийн үзүүлэлтүүдийг тогтоосон. Химийн найрлагын хувьд гидрокарбонатын анги, кальцийн бүлгийн, 1-р төрлийн, чанарын хувьд цэвэр, зөөлөвтөр ус зонхилсон. Ус чулуулгийн харилцан үйлчлэл ба ууршилтын механизм нь усны чанарт нөлөөлөх хандлагатай. Угтаалцайдам сумын ундны усны&nbsp; худагт ураны агууламж (75 мкг/л) хамгийн өндөр илэрсэн. Баруун сумдын судалгаанд хамрагдсан 43 гүний худгаас 12 гүний худагт уран нь 30 мкг/л -ээс их тодорхойлогдсон. Энэ нь ураны агууламжаар 27.9% нь ундны усны стандартад заасан хэмжээнээс их байна. Уран нь хүлцэх агууламжаас давсан уснаас унданд тогтмол хэрэглэдэг хүүхдүүдийн хувьд хавдрын эрсдэл үүсэх магадлал зуун мянган хүүхэд тутамд 1-2 хүүхэд, насанд хүрэгчдийн хувьд арван мянган насанд хүрсэн хүн тутамд 2 хүн өртөх магадлалтай байна. Хүний эрүүл мэндэд үзүүлэх хорт хавдрын эрсдэл болон хорт хавдрын бус эрсдэл зарим эх үүсвэрийн худагт дунд зэргээс өндөр эрсдэлтэй тодорхойлогдсон.</p> <p><strong>Түлхүүр үгс:</strong> Уран, Эрүүл мэндийн эрсдэл, Ундны ус</p> Uuriintuya Gantsetseg Odsuren Batdelger Renchinbud Badrakh Gan-Erdene Enkhbold Copyright (c) 2022 Uuriintuya Gantsetseg, Odsuren Batdelger, Renchinbud Badrakh, Gan-Erdene Enkhbold https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 129 135 10.5564/mjgg.v59i43.2520 Estimation of greenhouse gas emission factors for the wetland, peatland, and cropland https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2521 <p>In Mongolia, greenhouse gas (GHG) and emission factors (EFs) from land-use categories including cropland, wetland, and peatland, have not been estimated. The main purpose of this study was to estimate GHG EF based on field measurement data for the wetland, peatland, and cropland using the IPPC guideline’s Volume-2 method. The determination of EFs for the land-use categories is crucial as it contributes to the national GHG inventory. Study sites were selected at the wetland, peatland, and cropland in (1) Khurkh river valley, and (2) near Ulaanbaatar city. Fieldwork was conducted during the spring and summer seasons of 2020-2021 and CO<sub>2</sub> concentrations at study sites were measured using EGM-4 equipment with replicates (n=87). At the study sites, soil samples were collected from four different depths including 0-5 cm, 5-10 cm, 10-15 cm, and 15-30 cm. As the results, estimated EFs (± standard error) of the CO<sub>2</sub> and CH<sub>4</sub> were 357.2 g [CO<sub>2</sub>] m<sup>-2</sup> yr<sup>-1</sup> (±125.7) and 18.8 g [CH<sub>4</sub>] m<sup>-2</sup> yr<sup>-1</sup> (±6.6) in the peatland, 193.4 g [CO<sub>2</sub>] m<sup>-2</sup> yr<sup>-1</sup> (±53.8) and 10.2 g [CH<sub>4</sub>] m<sup>-2</sup> yr<sup>-1</sup> (±2.8) in the wetland, and 118.0 g [CO<sub>2</sub>] m<sup>-2</sup> yr<sup>-1</sup> (±29.4) and 6.2 g [CH<sub>4</sub>] m<sup>-2</sup> yr<sup>-1</sup> (±1.5) in the cropland. As these EFs measurements were determined by direct-field measurement method with seasonal and daily replicates within a year, they can be used as a “default value” for land-use categories in Mongolia.</p> <p><strong>Чийг намаг, хүлэрт намаг&nbsp;болон тариалангийн талбайд хүлэмжийн хийн ялгарлын коэффициентыг тооцох&nbsp;нь</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ</strong></p> <p>Монгол улсад газар ашиглалтын төрлүүд болох газар тариалан, чийг намаг, хүлэрт намагтай газраас ялгарч буй хүлэмжийн хий болон ялгарлын коэффициентыг тооцсон судалгаа одоог хүртэл хийгдээгүй байдаг. Энэхүү судалгаа нь IPCC-ын гарын авлагын Volume-2 арга зүйгээр газар ашиглалтийн төрлүүд дээрх хүлэмжийн ялгарлын коэффициентыг хээрийн шууд хэмжилтийн аргад суурилан тооцох зорилготой. Газар ашиглалтын төрлүүдэд ялгарлын коэффициентыг тодорхойлох нь үндэсний хэмжээний хүлэмжийн хийн тооллогод бодит хувь нэмэр оруулах ач холбогдолтой юм. Судалгаанд Хэнтий аймгийн (1) Хурхын голын хөндий, (2) Улаанбаатар хотын ойролцоох чийг намаг, хүлэрт намаг, тариалангийн талбайд судалгааны цэгүүдийг сонгосон. Судалгааг 2020-2021 оны хавар, зуны улиралд хийсэн бөгөөд СО<sub>2</sub> ялгарлыг EGM-4 багаж ашиглан тодорхой давталттай (n=87) хэмжилт хийсэн. Сонгосон цэгүүдэд хөрсний дээжийг 0-5 см, 5-10 см, 10-15 см, 15-30 см гүнээс тус тус цуглуулсан. Судалгааны үр дүнгээр хүлэрт намгийн хүлэмжийн ялгарлын коэффициент нь нүүрстөрөгчийн давхар исэл, метан хийн хувьд 357.2 гр [CO<sub>2</sub>] м<sup>-2</sup> жил<sup>-1</sup> (±125.7), 18.8 гр [CH<sub>4</sub>] м<sup>-2</sup> жил<sup>-1</sup> (±6.6), чийг намгархаг газарт 193.4 гр [CO<sub>2</sub>] м<sup>-2</sup> жил<sup>-1</sup> (±53.8), 10.2 гр [CH<sub>4</sub>] м<sup>-2</sup> жил<sup>-1</sup> (±2.8), харин тариалангийн талбайд 118.0 гр [CO<sub>2</sub>] м<sup>-2</sup> жил<sup>-1</sup> (±29.4), 6.2 гр [CH<sub>4</sub>] м<sup>-2</sup> жил<sup>-1</sup> (±1.5) тус тус байсан. Энэхүү хэмжилтүүд нь улирлын болон цагийн давтамжтайгаар нэг жилийн хугацаанд шууд хэмжилтийн аргаар тодорхойлсон учир Монгол орны газар ашиглалтын төрлүүд дээр лавлах утга (default value) болон ашиглах бүрэн боломжтой юм.</p> <p><strong>Түлхүүр үгс:</strong> Тариалангийн талбай, Хүлэмжийн хий, Хүлэрт намаг, Чийг намаг, Ялгарлын коэффициент</p> Saruulzaya Adiya Gansukh Yadamsuren Sainbayar Dalantai Enkhbat Erdenebat Tsogt-Erdene Gansukh Copyright (c) 2022 Saruulzaya Adiya, Gansukh Yadamsuren, Sainbayar Dalantai, Enkhbat Erdenebat, Tsogt-Erdene Gansukh https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 136 144 10.5564/mjgg.v59i43.2521 Results of the permafrost investigation of road https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2522 <p>In recent years, despite the intensive expansion of our country's asphalt road network, building roads in permafrost areas without scientific study have become the main reason for an increase in the formation of damaged, subsided, and low-aged roads. Therefore, we conducted a permafrost investigation in the selected 25.8 km asphalt road sections, which included K13+600:K13+800, K14+360:K14+500, and K15+160:K15+300, and covered areas from Tsagaanuur village of Nogoonnuur soum in Bayan-Ulgii province to Ulaanbaishint border crossing with Russia, which are in the region with a continuous extent of permafrost in Mongolia. The road sections were selected due to the observed subsidence and deformation on the surface during the construction of the road embankment. In this study, high-precision geophysical electrical measurement, drilling, soil and rock samplings, and borehole temperature measurements were performed in the field and analyzed in the laboratory. According to the results, after excavating in the base of the road embankment at the road sections K13+600:K13+800, K14+360:K14+500, K15+160:K15+300, the thawing of permafrost was 1.5-3 meters at the center and also observed on both sides of the excavated areas. When comparing the amount of ice, it was three times less at the depth of 1.5-3 meters than at below 3 meters, which indicated the necessity of building a road with preventing pipes in the above three areas. Such preventing pipes could be thermosyphon pipes, which are widely used to prevent damage to road embankments from thawing in permafrost regions of the world.</p> <p><strong>Автозамын цэвдгийн судалгааны үр дүнгээс&nbsp;</strong><strong>(Цагааннуур-Улаанбайшинт чиглэлийн автозамын жишээн дээр)</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ</strong></p> <p>Сүүлийн жилүүдэд манай улсын хатуу хучилттай авто замын сүлжээ эрчимтэйгээр тэлж байгаа хэдий ч цэвдэгтэй бүс нутагт зам барихдаа цэвдгийн нарийвчилсан судалгааг хийж, тухайн зурвас хэсгийн цэвдгийн шинж чанар, онцлогт тохирсон далангийн шийдлээр авто замыг төлөвлөж барьдаггүй нь эвдрэл, суулт ихтэй, насжилт багатай замуудыг нэмэгдүүлэх гол шалтгаан болоод байна. Иймд бид Монгол орны цэвдгийн үргэлжилсэн тархалттай бүс нутаг болох Баян-Өлгий аймгийн Ногооннуур сумын нутаг Цагааннуур тосгоноос ОХУ-тай хиллэдэг Улаанбайшинт хилийн боомт хүртэлх 25.8 км автозамын К13+600:K13+800, К14+360:K14+500, К15+160:K15+300 зурвас хэсгүүдийг сонгож цэвдгийн нарийвчилсан судалгааг хийсэн. Дээрх зурвас хэсгүүдийг сонгон авсан шалтгаан нь тухайн зурвас хэсгүүдийн замын даланг бэлтгэх явцад газрын гадаргад ажиглагдахуйц суулт, хэв гажилтууд үүссэн байсан. Энэхүү судалгаанд өндөр нарийвчлал бүхий геофизикийн цахилгаан хайгуул, өрөмдлөг, хөрс чулуулгийн дээжлэлт, цооногийн температур хэмжилт зэргийг хээрийн нөхцөлд хийж, лабораторийн нөхцөлд боловсруулсан. Судалгааны үр дүнгээр К13+600:K13+800, K14+360:K14+500, K15+160:K15+300 хэсгүүдэд замын далангийн суурийн хэсэгт ухалт хийсний дараа цэвдгийн гэсэлт ухмалын төв хэсэгт 1.5-3 метр явагдаад зогсохгүй ухмалын хоёр хажуу талд гэсэлт явагдсан байв. Тухайн гэсэлт явагдсан 1.5-3 метрийн гүнд агуулагдах мөсжилтийн хэмжээг 3 метрээс дооших гүний мөсжилтийн хэмжээтэй харьцуулж үзэхэд 3 дахин бага мөсжилттэй байсан нь &nbsp;дээрх гурван хэсэгт хамгаалах хоолойг суурилуулах шаардлага байгааг харуулж байна. Энэхүү хоолой нь дэлхийн цэвдэгтэй бүс нутагт замын даланг эвдрэлээс сэргийлэх зорилгоор өргөнөөр ашиглагддаг термосифон хоолой байж болно.</p> <p><strong><em>Түлхүүр үгс:</em></strong><em> Цэвдэг, Термосифон, Замын далан, Цагааннуур-Улаанбайшинт</em></p> Ulambayar Ganbold Jambaljav Yamkhin Byambabayar Ganbold Copyright (c) 2022 Ulambayar Ganbold, Jambaljav Yamkhin, Byambabayar Ganbold https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 145 155 10.5564/mjgg.v59i43.2522 Vegetation degradation assessment in Khukhmorit soum, Govi-Altai province https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2523 <p>Khukhmorit soum is situated on the south of Ikh Mongol sand, therefore, over half of the surface area is covered by the sand. In recent years, the sand movement has been expanding to the settled areas and pastureland as a result of increasing bare sand and lack of vegetation cover due to climate change and human activities, especially overgrazing and shrub logging for fuel. We aimed to determine vegetation degradation based on plant community indicators in the Khukhmorit soum. We considered vegetation cover, aboveground biomass, species richness, and diversity as main indicators and then calculated the index for vegetation degradation. The results showed that a vegetation degradation level was very heavy at 28.7%, heavy at 57.1%, moderate at 9.1%, and light at 4.8% of the total territory. The vegetation degradation was observed mainly in grassland, valleys, and wet depressions, and such areas were occupied by sparse and short vegetation including digression species such as <em>Oxytropis aciphylla, Carex duriuscula, Convolvulus ammanii, </em>and <em>Chenopodium album</em>. As the grassland vegetation community occupying 46.9% of the total area was under the heavy degradation process, therefore it is likely to lead to negative consequence by decreasing the forage resources and quality.</p> <p><strong>Говь-Алтай аймгийн Хөхморьт сумын ургамал нөмрөгийн доройтол</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ</strong></p> <p>Говь-Алтай аймгийн Хөхморьт сум нь Их Монгол элсний өвөрт байрлах учраас нутгийн талаас илүү хувийг элс эзэлдэг онцлогтой нутаг юм. Сүүлийн жилүүдэд явагдаж буй уур амьсгалын өөрчлөлт, нөгөө талаас хүний үйл ажиллагааны нөлөөгөөр элсний бэлчээрийг малын хөлөөр талхлан элсийг тогтоон барих ургамал нөмрөгийг хэт сийрэгжүүлсэн нь элс нүүх гол шалтгаан болж өнөөгийн байдлаар сумын төв, бэлчээр нутаг элсэнд дарагдах аюул тулгараад байна. Бид ургамлын шалгуур үзүүлэлтүүдэд үндэслэн ургамал нөмрөгийн доройтлыг тодорхойлохыг зорилоо. Ингэхдээ ургамлын тусгаг бүрхэц, газрын дээрх биомасс, зүйлийн баялаг, олон янз байдал болон доройтлын индексийг тооцон харьцуулан судалсан. Ургамал нөмрөгийн доройтлын зэргээр авч үзвэл Хөхморьт сумын газар нутгийн 28.7% нь маш хүчтэй, 57.1% нь хүчтэй, 9.1% дунд зэрэг доройтсон, харин 4.8% нь бага эсвэл хэвийн хэмжээнд байна гэж тооцов. Ургамал нөмрөгийн доройтол тал, хөндий, чийгсэг хотгоруудаар илүү ажиглагдах бөгөөд энд ургамал тачир, сийрэг ургахаас гадна доройтлыг илэрхийлэгч ургамлуудаас өргөст ортууз (<em>Oxytropis </em><em>aciphylla</em>), ширэг улалж (<em>Carex duriuscula</em>), амманы сэдэргэнэ (<em>Convolvulus ammanii</em>), лууль (<em>Chenopodium album</em>) зэрэг ургамлууд тохиолдож байна. Ийнхүү нийт нутгийн 46.9%-ийг эзэлж буй тал хөндийн ургамалжилт хамгийн их доройтолд өртөж буй нь бэлчээр тэжээлийн нөөц хомсдох, чанар муудах сөрөг үр дагавруудыг дагуулна.</p> <p><strong>Түлхүүр үгс:</strong> Цөлжилт, Их Монгол элс, Газрын доройтол, Элсний нүүлт, Ургамал нөмрөгийн доройтол</p> Otgontsetseg Davaanyam Bayasgalan Dagvadorj Khaulenbek Akhmadi Copyright (c) 2022 Otgontsetseg Davaanyam, Bayasgalan Dagvadorj, Khaulenbek Akhmadi https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 156 164 10.5564/mjgg.v59i43.2523 Developing a multivariate approach to estimate aboveground biomass for larch https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2524 <p>Forest biomass plays an important role in the global carbon stock and climate change. Information on the forest volume, coverage, and biomass is important to the global perspective on CO<sub>2</sub> concentration changes. Stem volumes produced by woody plant species and the biomass equation are required to determine the biomass. This study aimed to develop a multivariate approach to estimate the aboveground biomass of Siberian larch (<em>Larix sibirica lbd</em>). To meet the aim of the study, the goal was set to determine <em>α,β,ɣ,</em> and <em>δ </em>coefficients for the determination of aboveground biomass. Khangal soum of Bulgan province was selected as the study area. We developed the aboveground biomass estimation approach using ground-measured datasets including diameter at breast height (DBH), height, and soil moisture. Within the framework of the study, <em>α,β,ɣ,</em> and <em>δ </em>coefficients for the determination of the aboveground biomass were determined. The multivariate approach developed for estimating the aboveground biomass was applicable to the larch forest region in northern Mongolia.</p> <p><strong>Шинэсэн ойн газрын дээрх биомассыг тооцох олон хувьсагчтай тэгшитгэлийг боловсруулах нь</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ</strong></p> <p>Ойн биомасс нь дэлхийн нүүрстөрөгчийн нөөц, уур амьсгалын өөрчлөлтөд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. CO<sub>2</sub>-н агууламжийн өөрчлөлтийн дэлхийн хэтийн төлөвт ойн нөөц, талбай болон биомассын мэдээлэл нь чухал ач холбогдолтой. Биомассыг тодорхойлоход модлог ургамлын зүйлээр гаргасан ишний эзлэхүүн, биомассын тэгшитгэл шаардлагатай. Судалгааны зорилго нь Сибирь шинэс мод (<em>Larix sibirica lbd)-</em>ны газрын дээд биомассыг тооцох олон хувьсагчтай тэгшитгэлийг боловсруулахад оршино. Судалгааны зорилгын хүрээнд газрын дээд биомасс тодорхойлох үнэлгээний &nbsp;коэффициентуудыг тодорхойлох зорилтыг тавьсан. Судалгааны талбайгаар Булган аймгийн Хангал сумыг сонгон авлаа. Бид газрын хэмжилтээр цуглуулсан модны цээжний өндрийн тойрог, өндөр, хөрсний чийг зэрэг мэдээг ашиглан газрын дээд биомассыг тооцоолох загварыг боловсруулсан. Судалгааны хүрээнд газрын дээд биомасс тодорхойлох үнэлгээний &nbsp;коэффициентуудыг тодорхойлсон. Үр дүнд боловсруулсан газрын дээд биомассын олон хувьсагчтай загварыг Монгол орны хойд хэсгийн сибирь шинэсэн ойн &nbsp;бүсэд ашиглахад тохиромжтой байсан.</p> <p><strong><em>Түлхүүр үг</em></strong><em>: Сибирь шинэс, Аллометрийн тэгшитгэл, Биомассын загвар, Газрын дээд биомас</em></p> Tsolmon Altanchimeg Amarsaikhan Damdinsuren Tsolmon Renchin Copyright (c) 2022 Tsolmon Altanchimeg, Amarsaikhan Damdinsuren, Tsolmon Renchin https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 165 173 10.5564/mjgg.v59i43.2524 Forest study in Shariin gol basin https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2525 <p>This article reflected the results of determining the forest reserve, changes in the forest cover, and factors influencing the forest in the Shariin Gol River Basin, and the study was carried out under the fundamental research project “Ecological monitoring studies of rivers with high risks of human activities (a case study on the Shariin Gol River)". The Shariin Gol River Basin belongs to the Baruun Khentii Khoshuu of the Umnud-Uvur forest region by the Vegetation Region of Mongolia. The forest reserve in the Shariin Gol River Basin covers territories of Orkhon, Khongor, and Shariin Gol soums of Darkhan-Uul province, and Javkhlan, Yeruu, Mandal, and Bayangol soums of the Selenge province, and occupies 109,276 hectares. Natural forest in the basin was mainly dominated by birch forest with an area of 71,423 hectares (80.8%) followed by pine forest with 17 percent coverage, elm forest with 1.4 percent coverage, and the remaining, which included willow, larch, and elm forests. The forest cover map of the basin was mapped using satellite data from 1987 and 2018. In conclusion, the changes in forest cover were associated with forest fires and minings, and a reduction of the forest area, which has been regrowing after being damaged by forest and wildfires, was due to its classification into pasture land in the satellite data.</p> <p><strong>Шарын голын сав газрын ойн судалгаа</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ</strong></p> <p>“Хүний үйл ажиллагааны нөлөөлөлд өндөр эрсдэлтэй голын экологийн мониторингийн судалгаа” сэдэвт суурь судалгааны төслийн хүрээнд хийгдсэн Шарын голын сав газрын ойн санг тодорхойлох, ойн бүрхэвчид гарсан өөрчлөлт, нөлөөлсөн хүчин зүйлийг тодорхойлох зорилго бүхий судалгааны дүнг энэ өгүүлэлд тусгалаа. Шарын голын сав газар нь Монгол орны ой-ургамалжлын мужлалаар Өмнөд-Өвөр байгалийн ой-ургамалжлын мужийн Баруун Хэнтийн хошуунд хамаарагдаж байна. Шарын голын сав газрын Ойн сан нь Дархан-Уул аймгийн Орхон, Хонгор, Шарын гол сумд, Сэлэнгэ аймгийн Жавхлант, Ерөө, Мандал, Баянгол сумдын ойн сангийн хэсгүүдээс бүрдэж байгаа бөгөөд нийт 109276 га талбайг эзэлж байна. Сав газрын байгалийн ойн зонхилох хувийг (80.8%) 71423 га талбайтай хусан ой эзэлж байгаа бөгөөд байгалийн ойн талбайн 17,0 хувийг нарсан ой, 1,4 хувийг улиангаран ой, үлдсэн хэсгийг бургасан, шинэсэн, хайлаасан ой бүрдүүлж байна. Сав газрын ойн бүрхэвчийн зургийг 1987 ба 2018 оны хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан зураглан гаргалаа. Ойн бүрхэвчийн талбайн өөрчлөлт нь ойн түймэр болон уул уурхайн олборлолттой холбоотой байсан бөгөөд ой, хээрийн түймэрт өртөөд сэргэн ургаж байгаа ойн талбай нь сансрын хиймэл дагуулын мэдээнд бэлчээрээр ангилагдаж байсан тул ойн талбай буурсан дүнтэй гарсан байлаа.</p> <p><strong><em>Түлхүүр үг:</em></strong><em> Ойн сан, ойн бүрхэвч, Доройтсон ойн талбай, Хиймэл дагуулын мэдээ</em></p> Tsendsuren Dagdan Davaajargal Boldbaatar Munkhtur Batsukh Chinzorig Sukhbaatar Copyright (c) 2022 Tsendsuren Dagdan, Davaajargal Boldbaatar, Munkhtur Batsukh, Chinzorig Sukhbaatar https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 174 183 10.5564/mjgg.v59i43.2525 Assessment of forest suitability in Khuvsgul province using geographic information system and multi-criteria decision-making approach https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2526 <p>Planning afforestation and restoration activities based on the study is important for Mongolia, which has a sparsely populated large territory and extreme weather conditions, and only 7.9% of the total territory is covered by the forest. Afforestation and reforestation activities are effective in the long term when the characteristics of natural resource conditions including geography and climate, and socioeconomic condition are accounted for. This study aimed to identify potential forest suitability in Khuvsgul province using an approach combining Multi-Criteria Decision Making (MCDM) of the Geographic Information System, and 14 selected natural and socioeconomic variables. Obtaining the seasonal location of herders, settlement areas, roads, and agricultural data and including them for identifying the socioeconomic impact on the resources of the natural forest increased the accuracy of the spatial analysis. MCDM provides an approach to combine a variety of natural and socioeconomic factors and determine which one of the factors has the highest impact on the forest suitability analysis for defining afforestation and restoration, and thus, allows decision-makers to solve problems. The results indicated that for the total area of the Khuvsgul province, approximately 24.5 percent (24794.2 km<sup>2</sup>) is highly suitable, about 74.4 percent (75337.6 km<sup>2</sup>) is suitable, and 1.1 percent (1123.3 km<sup>2</sup>) is moderately suitable for forest restoration. Therefore, developing a plan for forest restoration activities in the determined suitable area is necessary.</p> <p><strong>Газарзүйн мэдээллийн системд суурилсан олон шалгуурт шийдвэр гаргалтын аргазүйг ашиглан Хөвсгөл аймгийн ойн тохиромжтой байдлыг үнэлэх нь</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ </strong></p> <p>Манай орны нийт нутаг дэвсгэрийн 7.9 % нь ойгоор бүрхэгдсэн, өргөн уудам нутагтай, хүн ам цөөн, байгалийн эрс тэс нөхцөлтэй орны хувьд ойжуулалт, нөхөн сэргээлтийн ажлыг судалгаа шинжилгээний үндэслэлтэйгээр төлөвлөх нь чухал байна. Ойжуулалт, нөхөн сэргээлтийн ажлыг газарзүй, уур амьсгал зэрэг байгалийн нөөцийн төлөв байдал, нийгэм-эдийн засгын онцлогт тохируулан хийж гүйцэтгэх нь урт хугацаанд үр дүнтэй байх үндэс суурь билээ. Энэхүү судалгааны ажлаар газарзүйн мэдээллийн системийн олон шалгуурт шийдвэр гаргалтын аргазүй (MCDM)-г ашиглан Хөвсгөл аймгийн ойн тохиромжтой байдлыг үнэлэхийн тулд&nbsp; байгалийн болон нийгэм эдийн засгийн 14 шалгуур өгөгдлийг тус тус ашиглав. Мөн байгалийн ойн нөөцөд нийгэм эдийн засгийн нөлөөллийг тооцохын тулд малчин өрхийн дөрвөн улиралын байршил, төв суурин газар, зам, газар тариалангийн өгөгдийг нэмж тооцсон явдал нь судалгааны ажлыг орон зайн хувьд илүү нарийвчилж өгсөн болно. MCDM нь байгаль нийгэм эдийн засгийн олон параметрүүдээс хамаарч ойжуулалт, нөхөн сэргээлт явуулах тохиромжтой байдлын шинжилгээнд хүчин зүйлсийг нэгтгэх, аль параметр нь илүү их нөлөө үзүүлж байгааг тогтоож өгдөг учир шийдвэр гаргагчид асуудлыг шийдвэрлэх боломжийг олгож өгдөг давуу талтай. Бидний судалгааны дүнгээс үзвэл нэн тохиромжтой ангилалд Хөвсгөл аймгийн нийт газар нутгийн 24.5 хувь (24794.2км<sup>2</sup>), тохиромжтой ангилалд 74.4 хувь (75337.6км<sup>2</sup>), дунд зэрэг тохиромжтой ангилалд 1.1 хувь (1123.3 км<sup>2</sup>) нь хамаарч байна. Иймд тохиромжтой гарсан газруудад байгалийн ойн нөхөн сэргээлтийн ажлуудыг төлөвлөх шаардлагатай байна.</p> <p><strong><em>Түлхүүр үг:</em></strong> <em>Ойн тохиромжтой байдал, Шалгуур үзүүлэлт, Ангилах, MCDM, AHP</em></p> Boldbaatar Natsagdorj Ganchudur Tsetsegmaa Udval Bayarsaikhan Munguntuul Ulziibaatar Batsaikhan Ganbaatara Copyright (c) 2022 Boldbaatar Natsagdorj, Ganchudur Tsetsegmaa, Udval Bayarsaikhan, Munguntuul Ulziibaatar, Batsaikhan Ganbaatara https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 184 194 10.5564/mjgg.v59i43.2526 Surface temperature analysis on the eastern shore of Khuvsgul Lake https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2527 <p>It is crucial to keep the eastern shore of Khuvsgul Lake, which is differentiated from other parts by its unique characteristics. For this case, it is necessary to study permafrost, which plays a certain role in the component of the uniqueness, of this region. Numerous studies have proven that the current climate change has caused accelerating permafrost loss. Therefore, we initiated a study to understand the permafrost condition on the eastern shore of Khuvsgul Lake. The preliminary findings of the study were presented. Nine locations, which were on the same line but had various natural characteristics, were selected for the study. FDD (freezing degree days) and TDD (thawing degree days) values of the sites as well as changes in the mean annual temperature were analyzed in the study. Between the study sites, the mean annual ground surface temperature ranged from -1.67°C to 1.04°C. For the FDD and TDD values of the studied area, site A-10, which was situated on a south-facing slope, had the higher temperature variations, ranging from -1573.2°C to 1953.1°C, while the study sites in the forest had the lower temperature variations, ranging from -881.3°C to 646.1°C. Also, the differences between the FDD and TDD values were highest and 379.9°C at A-10, whereas, it was lowest and -609.2°C at the valley site A-35, where shrubs were predominated. The temperature variations between winter and summer at the study sites were relatively lower and 17°C in the forested area, whereas relatively higher and 25.5°C in the non-forested area.</p> <p><strong>Хөвсгөл нуурын зүүн эргийн гадаргын температурын анализ</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ</strong></p> <p>Хөвсгөл нуурын зүүн эрэг нь өөрийн гэсэн өвөрмөц байгалийн тогтцоороо бусад үзэсгэлэнт газруудаас ялгарсаар ирсэн ба үүнийг зүй зохистой байгалийн унаган төрхөөр нь хадгалж үлдээх нь маш чухал юм. Үүний тулд тэрхүү байгалийн үзэсгэлэнт төрхийг бүрэлдүүлэхэд тодорхой хэмжээний үүрэгтэй оролцдог цэвдгийг тухайн бүс нутагт илүү нарийн судлан шинжлэх шаардлагатай. Сүүлийн жилүүдэд эрчимтэй явагдаж байгаа уур амьсгалын өөрчлөлтийн нөлөөгөөр цэвдгийн алдрал улам ихсэж байгаа нь олон төрлийн судалгаагаар батлагдсаар байна. Иймд бид Хөвсгөл нуурын зүүн эргийн цэвдгийг илүү нарийн судлахаар уг судалгааны ажлыг эхлүүлсэн. Энэхүү өгүүлэлд бидний эхлүүлээд байгаа судалгааны ажлын анхан шатны үр дүнг оруулаад байна. Судалгаанд ашиглахаар 9 ширхэг газрын гадаргын хувьд өөр хоорондоо ялгаатай нэг шугамд байрлах цэгүүдийг сонгож авсан. Тухайн цэгүүдийн жилийн дундаж температур болон FDD болон ТDD утгуудын өөрчлөлтийг судалгаанд оруулсан. Гадаргын жилийн дундаж температур нь -1.67°С-ээс 1.04°С-ийн хооронд судалгааны цэгүүд дээр хэлбэлзэж байна. Харин судалгааны цэгүүдийн FDD болон TDD утгуудын хувьд уулын өвөр энгэрт байрлах А-10 цэгт халалт, хөрөлт хамгийн их буюу -1573.2°С-ээс 1953.1°С-ийн хооронд байгаа бол модтой ар хажууд байрлах цэгүүдэд хамгийн бага буюу -881.3°С-ээс 646.1°С-ийн хооронд байна. Мөн FDD болон ТDD утгуудын зөрүү нь хамгийн их нь өвөр энгэрийн А-10 цэгт 379.9°С байсан бол хамгийн бага нь уулсын хөндийд сөөглөг ургамал голдуу ургасан газарт байрлах А-35 цэгт -609.2°С байгаагаар тус тус тогтоогдсон. Судалгааны талбайн газрын гадарга дээрх нь өвөл, зуны улирлын температурын агуураг ойтой ар хажууд маш бага буюу дунджаар 17°С байгаа бол ойгүй газарт 25.5°С тус тус байна.</p> <p><strong>Түлхүүр үгс:</strong> Цэвдэг, ЖДГТ (жилийн дундаж гадрагын температур), ХДХТН (хоногийн дундаж хасах температурын нийлбэр), ХДНТН (хоногийн дундаж нэмэх температурын нийлбэр)</p> Temuujin Khurelbaatar Dashtseren Avirmed Sebastian Westermann Nandintsetseg Nyam-Osor Purevdorj Tserengunsen Copyright (c) 2022 Temuujin Khurelbaatar, Dashtseren Avirmed, Sebastian Westermann, Nandintsetseg Nyam-Osor, Purevdorj Tserengunsen https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 195 202 10.5564/mjgg.v59i43.2527 Diet analysis of the Khuvsgul grayling https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2528 <p>Lake Khuvsgul has low fish diversity due to its ultra-oligotrophic conditions and contains only 10 fish species. In this study, we examined stomachs of the endemic species, Khuvsgul grayling (<em>Thymallus nigrescens</em>), and compared a diet variation among populations inhabiting littoral and pelagic zones. We collected fish samples from littoral and pelagic zones of the southwest, northwest, and east shores using gill nets, and preserved specimens and their stomachs in 4% formalin. In the laboratory, we weighed fish stomachs and identified organisms in the stomachs at mostly order levels. We then assessed the abundances of each taxonomic group and calculated percentages of their occurrences based on the number of fish specimens caught at each zone. In order to examine whether the diet of the Khuvsgul grayling differs by littoral and pelagic zones, we conducted non-metric multidimensional scaling (NMDS), Analysis of Dissimilarity (ANOSIM), and Similarity Percentage (SIMPER) analyses. All statistical analyses were performed using the <em>vegan</em> package in the R program. According to the results, we found 13 taxonomic groups in the fish stomachs. Among them, zooplankton was the most frequently occurring group in the diet of the pelagic populations, whereas larval dipteran was the most frequently occurring group in the diet of littoral populations. The diet difference between littoral and pelagic populations was statistically significant (ANOSIM: <em>p</em>&lt;0.05) and the most difference was observed between zooplankton, dipterans, and gammarids (SIMPER: 45%, 63%, and 72%, respectively). Our findings revealed that the Khuvsgul grayling populations are dependent on food availability in their environment.</p> <p><strong>Хөвсгөл хадран загасны идэш тэжээлийн анализ </strong><strong><em>(thymallidae: thymallus nigrescens)</em></strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ</strong></p> <p>Хөвсгөл нуур ямдаг шимт (олиготрофик) учраас загасны зүйлийн бүрэлдэхүүний хувьд цөөн, 10 зүйлийн загас тархан амьдардаг. Энэхүү судалгааны ажилд бид эндемик загасны зүйл болох Хөвсгөл хадрангийн ходоодонд анализ хийж, гүн болон эргийн бүсийн популяцийн хооронд идэш тэжээлийн ялгаа бий эсэхийг харьцуулсан. Бид загасны дээжийг нуурын баруун урд, баруун хойд, зүүн эргийн гүн болон эрэг хэсгээс заламгайн тор ашиглан барьж, загас болон ходоодны дээжийг 4%-ийн формалинд фиксацлав. Лабораторийн нөхцөлд бид загасны ходоодыг жинлэж, идэш тэжээлийн бүрэлдэхүүнийг багийн түвшинд тодорхойлсон. Цаашлаад бид илэрсэн ангилал зүйн бүлгүүдийн арвийг тооцож, тэдгээрийн тохиолдлын хувийг эрэг, гүний бүсэд тархсан загасны бодгалийн тооноос хамааруулан бодож гаргав. Эргийн болон гүний бүсэд тархан амьдардаг Хөвсгөл хадран загас идэш тэжээлийн бүрэлдэхүүнээрээ хоорондоо ялгаатай эсэхийг бид non-metric multidimensional scaling (NMDS), Analysis of Dissimilarity (ANOSIM), болон Similarity Percentage (SIMPER) анализуудыг ашиглан шалгав. Эдгээр статистик анализыг R програм дээр <em>vegan</em> пакежийн тусламжтай гүйцэтгэв. Судалгааны дүнд бид загасны ходоодноос нийт 13 ангилал зүйн бүлгийг илрүүлсэн. Эдгээрийн дунд хөвмөл амьтад гүний бүсэд тархан амьдардаг популяцийн идэш тэжээлд, харин хос далавчтаны авгалдай эргийн бүсэд тархан амьдардаг популяцийн идэш тэжээлд тус тус өндөр давталттай илрэв. Эргийн болон гүний бүсийн популяцийн идэш тэжээлийн энэхүү ялгаа статистикийн хувьд ач холбогдолтой (ANOSIM: <em>p</em>&lt;0.05) бөгөөд хамгийн их ялгааг хөвмөл амьтад, хос далавчтан, шаамий хавч (SIMPER: харгалзах хувь 45, 63, болон 72) үүсгэж байгаа болохыг тодорхойлов. Бидний судалгааны дүн Хөвсгөл хадрангийн популяци амьдрах орчинд тохиолдох идэш тэжээлээс хамааралтай болохыг харуулж байна.</p> <p><strong><em>Түлхүүр үг</em></strong><strong>с: </strong><em>Хөвсгөл хадран, И</em><em>дэш тэжээл, Эргийн бүс, Гүн</em></p> Mendsaikhan Bud Bolortsetseg Erdenee Galindev Batbuyan Copyright (c) 2022 Mendsaikhan Bud, Bolortsetseg Erdenee, Galindev Batbuyan https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 203 209 10.5564/mjgg.v59i43.2528 Estimation of leaf loss rate in pest damaged larch forests using Sentinel-2 satellite data https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2529 <p>In recent years, the research on remote sensing monitoring of forest damage has made great progress. The monitoring of forest pest severity using remote sensing methods that are sensitive to the spatiotemporal variations of canopy degradation and leaf lost rate. In this study, two typical conifer pests as <em>Erannis Jacobsoni Djak</em>.(EJD) and <em>Pendrolimus Sibiricus Tschtv</em>.(PST) are selected for forest area of Binder and Baruunburen in Mongolia. based on the star ground combination model, the spectral reflectance are simulated from Sentinel-2A image, and the spectral index (SI) and spectral derivative feature (SDF) are calculated, the sensitive spectral features of SI and SDF are extracted by combining threshold method and SPA algorithm, and then establish the discrimination model of different pest types based on random forest(RF).&nbsp; At the same time, the monitoring models of pest indicators were constructed, and the severity of pests were identified by FCM fuzzy clustering. The accuracy of RF model based on Sentinel-2A remote sensing simulation data is significantly improved. The spectral index and derivative spectral features of Sentinel-2A remote sensing simulation data have significant sensitivity to the two pest indicators. Using the spectral features of remote sensing simulation data, the indicators of conifer pest can be identified by RF and PLSR algorithm. In the identification of conifer pests based on the non-simulated Sentinel-2A remote sensing data, the estimation accuracy of the two pests' leaf loss rate is the highest.</p> <p><strong>Сентинел-2 хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан хортонд нэрвэгдсэн шинэсэн ойн шилмүүсний алдагдлыг тооцох </strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ</strong></p> <p>Ойд учирсан&nbsp; хохирол, хор хөнөөлийг зайнаас тандах аргаар судлах судалгаа сүүлийн жилүүдэд ихээхэн ахиц дэвшил гаргаж байна. Зайнаас тандан судлах аргуудыг ашиглан ойн хортон шавжийн ноцтой байдлын хянах, шилмүүсний алдагдлыг тооцох судалгааг Хэнтий аймгийн Биндэр, Сэлэнгэ аймгийн Баруунбүрэн сумын Якобсоны төөлүүр эрвээхэй болон Сибирийн хүр эрвээхэйн хөнөөлд өртсөн шилмүүсэн ойд хийсэн. Хиймэл дагуулын мэдээ болон газар дээрх спектрийн ойлтын үр дүнг хослуулсан загварт үндэслэн Sentinel-2A зургаас спектрийн индекс (SI) болон спектрийн дериватив шинж чанарыг (SDF) тооцоолж, SI болон SDF-ийн спектрийн онцлог шинж чанарыг хослуулан гаргаж авсан. Дараа нь SPA алгоритм болон санамсаргүй ойн (RF) загварчлал дээр үндэслэн өөр төрлийн хортон шавжийг ялгах загварыг бий болгосон. Үүний зэрэгцээ хортон шавжийн үзүүлэлтүүдийн хяналтын загваруудыг гаргаж, хортон шавжийн шилмүүсэнд учруулсан хөнөөлийн байдлыг FCM тодорхой бус кластерчлалаар тодорхойлсон. Үр дүнгээс харахад Sentinel-2A хиймэл дагуулын мэдээний симуляцийн өгөгдөлд суурилсан RF загварын нарийвчлал мэдэгдэхүйц сайжирсан. Зайнаас тандан судлах аргаар симуляци хийсэн өгөгдлийн спектрийн шинж чанарыг ашиглан шилмүүст ойн хортон шавжийн үзүүлэлтүүдийг RF болон PLSR алгоритмаар тодорхойлох боломжтой. Sentinel-2A хиймэл дагуулын загварчлаагүй мэдээлэлд үндэслэн шилмүүст модны хортон шавжийг тодорхойлоход хоёр хортон шавжийн навчны алдагдлын тооцооны нарийвчлал хамгийн өндөр байна.</p> <p><strong><em>Түлхүүр үг:</em></strong><em> Сентинел-2 хиймэл дагуул, Зайнаас тандан судлал, Мониторинг, Ялгах загвар, Шилмүүсний алдагдал, Якобсоны төөлүүр эрвээхэй, Сибирийн хүр эрвээхэй</em></p> Mungunkhuyag Ariunaa Ganbat Dashzeveg Huangxiao Jun Bao Yunhai Altantuya Dorjsuren Boldbaatar Rentsenduger Copyright (c) 2022 Mungunkhuyag Ariunaa, Ganbat Dashzeveg, Huangxiao Jun, Bao Yunhai, Altantuya Dorjsuren, Boldbaatar Rentsenduger https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 210 217 10.5564/mjgg.v59i43.2529 Landform classification based on topographic position Index https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2530 <p>Earth surface study or Geomorphology is one of the fundamental physical geographic studies. The ultimate result of the geomorphological study is shown as a map and many geomorphological researchers have been developing their geomorphology-mapping methodology over time. Recently, remote sensing methodologies have been developed rapidly in geographical studies, and attempts at geomorphological mapping by remote sensing method have also been made. Thus, in this study, landform classification, one of the geomorphological fundamental studies, was conducted based on “Topographic Position Index” and classified with “Weiss and Jennessy landform classification algorithm”, in the case of the Ulaanbaatar city. As the result of the study, the landform of the Ulaanbaatar city was classified into 6 typologies including Mountain tops high ridges, upper slopes mesas, Midslopes, Open slopes, Plains, and V shape valleys. Accurate classification of the landform is a basic geomorphological concept, and it is used as background information for engineering geomorphology.</p> <p><strong>Байрзүйн Байршлын Индекс дээр үндэслэсэн гадаргын хэлбэрийн ангилал&nbsp;(Улаанбаатар хотын жишээ дээр)</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ</strong></p> <p>Физик газарзүйн судалгааны нэгэн чухал салбар нь газрын гадаргын судалгаа буюу геоморфологийн судалгаа юм. Геоморфологийн судалгааны эцсийн үр дүн нь газрын зураг хэлбэрээр гардаг бөгөөд олон судлаачид геоморфологийн зураглалын аргазүйн тал дээр өөр өөрсдийн арга техникийг боловсруулсаар ирсэн байна. Сүүлийн үед газарзүйн судалгаанд зайнаас тандан судлал эрчтэй хөгжиж, геоморфологийн зураглалыг зайнаас тандан судлалын аргаар хийх оролдлого мөн хийгдэх болсон. Тиймээс энэхүү судалгаанд геоморфологийн судалгааны нэгэн үндсэн судлагдахуун болох гадаргын хэлбэрийн ангилалыг Topographical Position Index буюу Байрзүйн Байршлын индекс дээр үндэслэн, “Вейс ба Женнесси” нарын гадаргын хэлбэрийг ангилах алгоритмаар ялган нийслэл Улаанбаатар хотын жишээн дээр үзүүлэв. Судалгааны үр дүнд Улаанбаатар хотын газрын гадаргын хэлбэрийг Уулын орой хяр, Уулын оройн энгэр, Уулын дунд энгэр, Уулын бэл хормой, Тэгш гадарга, V хэлбэрийн голын хөндий уулын ам гэсэн 6 хэв шинжид ялгана ангиллаа. Гадаргын хэлбэрийг зөв ялган ангилах нь геоморфологийн судалгааны үндсэн ойлголт бөгөөд мөн гадаргын хэлбэрийг аж ахуйн зориулалтаар ашиглах инженер геоморфологийн судалгааны суурь мэдээлэл болно.</p> <p><strong>Түлхүүр үгс:</strong> Гадаргын хэлбэрийн ангилал, Өндрийн тоон загвар, Байрзүйн байршлын индекс</p> Odbaatar Ekhjargal Bayanjargal Bumtsend Renchinmyadag Tovuudorj Copyright (c) 2022 Odbaatar Ekhjargal, Bayanjargal Bumtsend, Renchinmyadag Tovuudorj https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 218 226 10.5564/mjgg.v59i43.2530 A comparison of pixel-based and object-based techniques for land cover classification https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2531 <p>Traditionally, optical remote sensing datasets have been extensively used for a land cover classification. Since the emergence of the microwave images, combined optical and radar remote sensing datasets have been widely used for different thematic applications. The study aims to estimate which classification method delivers better results and to determine how effective the use of optical data or fused optical and radar datasets for a land cover discrimination. For this purpose, a maximum likelihood classification (MLC) and object-based support vector machine have been selected. As data sources, Sentinel-1 radar data and Sentinel-2 optical image acquired in June 2021 around Erdenet city were used. And, the land cover was divided into 4 such classes as forest, vegetation, water, other (i.e., built-up areas) based on the training samples which were selected to have 30-35 signatures for each class. As seen from the results, the SVM showed better results when using both datasets. In particular, the classification result of the SVM derived from the fused datasets was the highest, with an overall accuracy of 95.24%. On the other hand, classification result of optical data using the MLC had the lowest with an overall accuracy of 73.75%. When the accuracy for each class was assessed, the classification accuracy of the support vector machine was higher than that of MLC for all classes. Thus, the fused optical and radar dataset can show higher accuracy for land cover classification based using SVM method.</p> <p><strong>Газрын бүрхэвчийг пиксел болон объектэд суурилсан аргуудаар ангилан харьцуулах нь</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ</strong></p> <p>Зайнаас тандан судлалын уламжлалд оптикийн мэдээг газрын бүрхэвчийн ангилалд ихээхэн ашиглаж ирсэн ба богино долгионы мэдээ бий болсон цаг үеэс оптикийн болон радарын мэдээг нийлмэл байдлаар төрөл бүрийн сэдэвчилсэн судалгаанд ашигласаар ирсэн байдаг. Энэхүү судалгааны зорилго нь хамгийн их төсөөтэйн (ХИТ) болон объектэд суурилсан тулах векторын аргуудаар газрын бүрхэвчийг ангилан, аль арга нь илүү үр дүнг үзүүлэхийг тооцоолж, улмаар оптикийн мэдээг дангаар нь эсвэл радарын мэдээтэй нийлэгжүүлэн ашиглах нь ангиллыг үнэн зөв гүйцэтгэхэд хэр ач холбогдолтойг тодорхойлоход оршино. Судалгаанд Эрдэнэт хот орчмын 2021 оны 6 дугаар сарын Sentinel-1 радарын мэдээ болон Sentinel-2 оптикийн мэдээг ашиглаж, газрын бүрхэвчийг ой, ургамал, ус, бусад буюу барилгажсан талбай гэсэн 4 ангид хуваасан бөгөөд анги тус бүрийн хувьд 30-35 сигнатур байхаар сургалтын дээжийг сонгон авч, ангиллыг гүйцэтгэсэн болно. Судалгааны үр дүнгээс харахад аль ч төрлийн мэдээг ашигласан тохиолдолд тулах векторын арга нь илүү өндөр үр дүнг үзүүлэв. Ялангуяа, оптикийн болон радарын мэдээг нийлэгжүүлэн тулах векторын аргаар ангилсан дүн хамгийн өндөр буюу алдааны ерөнхий нарийвчлал нь 95.24% байсан бол оптикийн мэдээг ХИТ аргаар ангилсан дүн хамгийн бага нарийвчлалтай буюу 73.75% байлаа. Анги тус бүрийн хувьд нарийвчлалыг тооцон үзэхэд, тулах векторын аргаар ангилсан ангиллын нарийвчлал бүх ангиудын хувьд өндөр гарсан болно. Иймд газрын бүрхэвчийн ангилалд оптик болон радарын мэдээг нийлэгжүүлэн, тулах векторын аргаар ангилах нь нарийвчлал өндөртэй байна.</p> <p><strong>Түлхүүр үгс: </strong>Sentinel-1, Sentinel-2, Тулах векторын арга, Хамгийн их төсөөтэйн арга</p> Nyamjargal Erdenebaatar Amarsaikhan Damdinsuren Copyright (c) 2022 Nyamjargal Erdenebaatar, Amarsaikhan Damdinsuren https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 227 234 10.5564/mjgg.v59i43.2531 Land cover classification using machine-learning method and vegetation indices https://www.mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2532 <p>Machine-learning offers the potential for effective and efficient classification of remotely sensed imagery. The strength of the machine-learning include the capacity to handle data of high dimensionality and to map classes with very complex characteristics. This study aimed to apply the machine-learning method for an improved land cover classification.&nbsp; For this purpose, multispectral Sentinel-2 data along with 3 vegetation indices (NDVI -normalized difference vegetation index, TSAVI-transformed soil adjusted vegetation index, and MTVI-modified triangular vegetation index) were acquired in July 2021 around Zuunburen soum, Selenge province, and analysed to classify and compare land cover using random forest (RF) and support vector machine (SVM) techniques. For the actual classifications, three vegetation indices, NDVI, TSAVI, and MTVI, which were derived from the visible and infrared bands of Sentinel-2a, were used. As the result, the land cover was classified into 5 classes including forest, cropland, grass, soil, and water, and the overall accuracy of the machine-learning method was above 87%.</p> <p><strong>Газрын бүрхэвчийг машин сургалттай ангиллын арга болон ургамлын индексүүд ашиглан ангилах нь</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ</strong></p> <p>Машин сургалттай ангиллын арга нь зайнаас тандсан мэдээг илүү үр дүнтэй, нарийвчлалтай сайтай ангилах боломжийг олгодог. Уг ангиллын давуу тал нь их хэмжээний өгөгдөлтэй ажиллах, маш нарийн төвөгтэй шинж чанар бүхий ангиудыг ангилахад оршино.&nbsp; Энэхүү судалгаа нь Сэлэнгэ аймгийн Зүүнбүрэн сумын нутгийн Sentinel-2 хиймэл дагуулын олон бүсчлэлийн мэдээнд санамсаргүй форест, тулах векторын зэрэг машин сургалттай ангиллын аргуудыг ашиглан,&nbsp; газрын бүрхэвчийн ангилал хийж, харьцуулсан дүгнэлт хийх зорилготой бөгөөд ангилалд NDVI, TSAVI, MTVI гэсэн 3 төрлийн ургамлын индексийг ашигласан болно. Дүн шинжилгээнд, газрын бүрхэвчийг ус, ой, тариалан, ногоон ургамал, хөрс гэсэн 5 ангид хуваан ангилсан ба эцсийн үр дүнгээс харахад машин сургалттай аргуудын ерөнхий нарийвчлал 87%-иас дээш байлаа.</p> <p><strong>Түлхүүр үгс:</strong> Газрын бүрхэвчийн ангилал, Машин сургалт, Санамсаргүй форест, Тулах векторын арга</p> Jargaldalai Enkhtuya Amarsaikhan Damdinsuren Bilguun Ulziibat Munkh-Erdene Altangerel Copyright (c) 2022 Jargaldalai Enkhtuya, Amarsaikhan Damdinsuren, Bilguun Ulziibat, Munkh-Erdene Altangerel https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2022-12-29 2022-12-29 235 242 10.5564/mjgg.v59i43.2532