El estudio de los regímenes hidrológicos de los ríos en diferentes regiones del globo ha revelado la necesidad de incluir el contenido de humedad del suelo en los modelos de predicción de inundaciones. Este documento investiga la naturaleza de la dependencia del contenido de humedad del suelo en la textura del suelo en la región de Kazajistán Oriental. Se utilizaron datos del reanálisis ERA-5-land, mapas de suelos, mapas hidrogeológicos y los datos meteorológicos de Kazhydromet. Los años para el análisis fueron seleccionados debido a sus diferentes condiciones de humedad. Este estudio analizó la humedad del suelo dentro de la zona de raíces (0-28 cm de profundidad). Se desarrolló un algoritmo basado en JavaScript en Google Earth Engine para analizar la humedad del suelo y la precipitación total a través de cinco categorías del Índice de Textura del Suelo durante las temporadas de crecimiento (abril-septiembre) de 2013, 2022 y 2023. El procesamiento cartográfico final y el análisis de distribución espacial se realizaron utilizando ESRI ArcGIS Pro 3.3. El estudio de la relación de la humedad del suelo con diferentes texturas del suelo en la región de Kazajistán Oriental ha revelado varias tendencias clave. Los valores máximos de humedad del suelo para cada clase de textura cambian muy ligeramente de un año a otro. Los valores mínimos de humedad del suelo fluctúan más fuertemente de un año a otro. El análisis de regresión demuestra una relación estadísticamente significativa entre la precipitación y la humedad del suelo. El mejor rendimiento se logra al usar un retraso de 1 día para 2013 y retrasos óptimos variables para 2022 y 2023 (que van de 1 a 3 días) durante el período de alta precipitación (meses 6-9), aplicando un filtrado para eliminar días con precipitaciones insignificantes.