CC BY
123===== ДИНАМИКА ЭКОСИСТЕМ И ИХ КОМПОНЕНТОВ ===
УДК 57.045 5 74.24
ЭКОЛОГО-ГЕОГРАФИЧЕСКИЕ ПРЕДПОСЫЛКИ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ЛИХОРАДКИ ЗАПАДНОГО НИЛА В РОССИИ1
© 2021 г. С.В. Зелихина, Н.В. Шартова, В.А. Миронова, М.И. Варенцов
Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, географический факультет, кафедра биогеографии
Россия, 119234, г. Москва, Ленинские горы, д. 1 E-mail: svetlana_2304@list.ru, mironova.va@gmail.com
Поступила в редакцию 28.02.2020. После доработки 01.03.2021. Принята к публикации 01.03.2020.
В работе рассмотрены эколого-географические предпосылки распространения лихорадки Западного Нила (ЛЗН) в России. Проведен анализ ситуации по ЛЗН в России, выделены регионы с частой регистрацией болезни и оценен вклад географических факторов в ее распространение с учетом влияния городской среды. Оценка пригодности климатических условий для передачи вируса Западного Нила (ВЗН) проведена методом сумм эффективных температур. Роль отдельных географических факторов выявлена методом оценки максимальной энтропии для территории Волгограда.
На территории активной циркуляции ВЗН и частого инфицирования ЛЗН отмечен рост суммы эффективных температур без увеличения продолжительности сезона эффективной заражаемости комаров. Такая ситуация создает благоприятные условия для развития вируса. С ростом суммы температур циркуляция вируса идет эффективнее.
Моделирование вклада природных и социальных факторов в распространение ЛЗН на примере Волгограда позволяет выделить окраинные части города, застроенные частными домами и расположенные вдоль балок и рек, заросших высоким тростником, как наиболее вероятные места инфицирования ВЗН. Данные районы содержат разнообразные местообитания для переносчиков вируса - комаров, и для носителей вируса - птиц, что приводит к активной циркуляции возбудителя.
Ключевые слова: вирус Западного Нила, благоприятность климата, природные и социальные факторы, компьютерная программа MaxEnt, моделирование. DOI: 10.24411/2542-2006-2021-10081
Лихорадка Западного Нила (ЛЗН) - трансмиссивное природноочаговое заболевание, вызываемое арбовирусом рода Flavivirus семейства Flaviviridae (Львов и др., 2008). Носителями возбудителя в природе являются птицы, в основном водного и околоводного комплексов, а переносчиками - различные виды комаров (Медико-географический атлас ..., 2017). Передача вируса лихорадки Западного Нила (ВЗН) через комаров часто вызывает тяжелую инфекцию у людей и лошадей, которые становятся тупиковыми хозяевами вируса. Болезнь была впервые обнаружена у пациентки из Уганды в 1937 г. и долгое время не считалась серьезной проблемой здравоохранения (Самойлова, 2017). Однако в 1990-х гг. начали регистрировать вспышки болезни в Европе, а в 1999 г. возбудитель попал в США, откуда быстро распространился по всему американскому континенту (Huhn et al., 2003). Сейчас ВЗН широко распространен в тропических и умеренных широтах всех континентов.
Впервые в России ВЗН был выделен в 1963 г. из клещей Hyalomma marginatum, снятых с грачей на территории в низовьях Волги в Астраханской области (Ковалевская и др., 2019).
1 Исследование выполнено при поддержке Российского научного фонда: проект №17-77-20070 «Оценка и прогноз биоклиматической комфортности городов России в условиях изменения климата в XXI веке».
Первые диагностированные случаи ЛЗН в России произошли в 1997 г. в Астраханской области - 8 случаев (Ковалевская и др., 2019). В 1999 г. на юге европейской части России наблюдалась крупная эпидемическая вспышка ЛЗН: впервые в Волгоградской области -380 больных, а также в Астраханской области - 95 (Львов и др., 2008; Ковалевская и др., 2019). До 2010 г. инфекция отмечалась только в нескольких субъектах федерации, относящихся к Южному федеральному округу (Волгоградская, Ростовская, Астраханская области, Краснодарский край). Затем ареал болезни расширился, и случаи были зарегистрированы уже и на территории Приволжского федерального округа (О санитарно -эпидемиологической ..., 2011; Медико-географический атлас ..., 2017). Сейчас заражение ВЗН зарегистрировано на территории 24 субъектов России (рис. 1).
Рис. 1. Заболеваемость ЛЗН за 1997-2018 гг. Fig. 1. West Nile fever incidence in 1997-2018.
В период с 1997 по 2018 г. ежегодно ЛЗН регистрировали в Астраханской области (рис. 2, 3), где болезнь появилась раньше остальных регионов. В Ростовской области, впервые появившись в 2000 г., случаи инфицирования ВЗН далее регистрировали ежегодно (рис. 2; Львов и др., 2008). В Волгоградской области ЛЗН возникла в 1999 г., вызвав первую крупную вспышку в России (350 случаев) и затем ее регистрировали почти каждый год за исключением 2003, 2004, 2015 и 2017 г. (рис. 2, 3). В остальные регионы ЛЗН проникла в 2010 и 2012 г. После первичного проникновения вируса в Воронежскую область в 2010 г. (Путинцева и др., 2011) случаи заражения на этой территории стали регистрировать регулярно, что может говорить об образовании нового природного очага ВЗН.
В динамике заболеваемости с 1997 по 2018 гг. (рис. 3) отчетливо прослеживается
«пульсирующий» характер болезни. Крупнейшие вспышки были отмечены в 1999 (475 случаев), 2010 (523) и 2012 (460) гг. Также небольшое повышение числа случаев было в 2005 (94), 2007 (117) и 2016 (135) гг. В остальные годы число заболевших не превышало 70 человек. Несмотря на то, что впервые ЛЗН в России зарегистрировали в Астраханской области, наибольшее число случаев болезни, особенно в период крупных вспышек (в 1999, 2010 и 2012 гг.), было приурочено к Волгоградской области (рис. 3; О санитарно-эпидемиологической ..., 2011).
Рис. 2. Число лет регистрации заболеваний ЛЗН в год по субъектам РФ. Fig. 2. Number of years when West Nile fever was registered in Russian Federation.
600
со 500
«
ST 400
п
U о 300
п
W S 200
100
0
/ / # / / / f ^ / /
Годы
* Россия * Волгоградская область • Астраханская область
Рис. 3. Динамика заболеваемости ЛЗН в РФ, Волгоградской и Астраханской областях в 19972018 гг. Fig. 3. West Nile fever incidence in Russia, Volgograd and Astrakhan regions in 1997-2018.
Распространение ЛЗН связано с рядом факторов окружающей среды. Температура воздуха влияет на существование самого возбудителя и на темпы развития комаров
(Paz, Semenza, 2013). Этот показатель лимитирует репликацию ВЗН (вирус способен размножаться и заражать человека при температуре выше 14.3°С (Zou et al., 2007)). Повышение температуры может ускорить развитие комаров, увеличить их численность и, таким образом, циркуляция вируса между комарами и позвоночными будет проходить более эффективно (Platonov et al., 2008). При этом, температуры выше 30°С замедляют активность переносчиков и снижают выживаемость личинок комаров (Andreadis et al., 2014). Таким образом, оптимальным температурным диапазоном для передачи ВЗН можно считать среднесуточные температуры от 14.3 до 30°С.
Растительный покров и наличие водоемов могут привести к росту популяций комаров и созданию новых мест размножения. Водно-болотные угодья являются наиболее важными экосистемами для циркуляции ВЗН из-за благоприятных условий для нахождения популяций птиц и комаров (Jourdain et al., 2007). Такие индексы, как NDVI (Normalized Difference Vegetation Index - нормализованный относительный вегетационный индекс) и NDWI (Normalized Difference Water Index - индекс нормированной разности вод) были определены в качестве индикаторов риска вспышек ЛЗН в предыдущих исследованиях в Европе (Tran et al., 2014), Северной Америке (Chuang, Wimberly, 2012) и России (Platonov et al., 2014).
Известно, что комары предпочитают пониженные местообитания с более высокими температурами. В северном Колорадо обнаружено максимальное видовое богатство комаров в местообитаниях на равнинах на высотах ниже 1600 м (Eisen et al., 2008).
Городская среда может способствовать передаче ВЗН за счет вовлечения синантропных птиц в циркуляцию вируса и создания новых местообитаний комаров. Выявлено, что городская инфраструктура положительно влияет на численность Culex pipiens и C. restuans (Deichmeister, Telang, 2011). Установлена близость Culex pipiens к городским территориям, зонам застройки и зеленым зонам городов (Yoo et al., 2016). В модели распространения комаров Aedes albopictus в юго-восточной Пенсильвании значительную роль играют плотность дорог, плотность городского населения (Wiese et al., 2019).
В России работы по изучению распространения ЛЗН посвящены в основном эпидемиологическим вопросам (Львов и др., 2008; Путинцева и др., 2011; Антонов и др., 2012; Путинцева и др., 2015), в них рассматриваются также отдельные регионы (Москвитина и др., 2011; Алексеев и др., 2012; Забашта, Москвитина, 2012; Злепко и др., 2012). При этом научных работ, в которых бы эта проблема рассматривалась с медико-географической точки зрения, не так много (Platonov et al., 2008; Адищева и др., 2016). Сведения об эколого-географических предпосылках, влияющих на распространение болезни, явно неполны, и этот вопрос требует дополнительных исследований. Учет и анализ этих факторов необходим в прогнозировании вспышек ЛЗН и определении мер профилактики инфекции. Таким образом, в связи с вышесказанным, настоящая работа посвящена оценке климатических условий на территории с частым инфицированием ВЗН и дальнейшему выявлению эколого-географических предпосылок распространения ЛЗН.
Материалы и методы
В качестве региона исследования для анализа роли климатического фактора в распространении инфекции выбраны территории субъектов федерации, занимающие первые три места по величине числа лет регистрации ЛЗН. К ним относятся Волгоградская, Астраханская и Ростовская области.
Для анализа изменения степени благоприятности климатических условий, влияющих на репликацию возбудителя ЛЗН, использованы данные наблюдений по 10 метеостанциям из архива данных ВНИИГМИ-МЦД (Булыгина и др., 2020), равномерно расположенным по территории данных субъектов и имеющих непрерывные сведения с 1997 по 2018 гг. (со
времени официальной регистрации заболевания в РФ). Выбор климатических показателей с 1997 г. обусловлен активным продвижением инфекции в новые регионы в это время. Для анализа долговременных трендов использованы данные реанализа ERA-Interim (Dee et al., 2011) с 1981 по 2018 гг., созданные Европейским центром среднесрочных прогнозов погоды (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) и размещенные в открытом доступе (Европейский центр ..., 2021). Реанализ ERA-Interim представляет метеорологические данные в узлах регулярной сетки глобального покрытия с пространственным разрешением 0.75°, полученные по результатам численного моделирования с усвоением всех доступных данных метеорологических наблюдений.
Оценка пригодности климатических условий для передачи ВЗН проведена на основе метода «calculating degree days» (метод градусо-дней, сумм эффективных температур) (Мошковский, Рашина, 1951; Allen, 1976). Применяемый метод позволяет установить время завершения репликации ВЗН в комаре и начала возможной передачи возбудителя человеку в течение эпидемического сезона (периода, когда среднесуточные температуры устойчиво выше пороговой температуры развития возбудителя 14.3оС, что активизирует его циркуляцию). Возможность передачи вируса человеку определяется суммой эффективных температур (ЭТ; т.е. суммой превышений среднесуточных температур над пороговым значением) выше 109°С. При достижении данного значения суммы ЭТ комар способен инфицировать человека ВЗН. Чем выше среднесуточные температуры воздуха, тем быстрее накапливается необходимая сумма тепла и тем меньший период времени требуется для репликации вируса. Другой важный показатель - продолжительность сезона эффективной заражаемости комаров (СЭЗ), т.е. период, в течение которого комар способен передавать вирус человеку. Началом СЭЗ является первый день с температурой воздуха более 14.3°С. Дата конца СЭЗ определяется путем отсчета суммы ЭТ 109оС от последнего дня с температурой выше порогового значения. Таким образом определяется последний день, когда вирус, попавший в комара, может успеть завершить репликацию, а комар способен заразить человека.
Расчет сумм ЭТ и продолжительности СЭЗ был проведен для каждого года рассматриваемых периодов по данным метеостанций (1997-2018 гг.) и дополнен данными реанализа за 1981-2018 гг. для выявления долговременных изменений. Затем для полученных показателей были проанализированы временные тренды и их значимость. Для оценки скорости изменений был определен коэффициент наклона линии тренда методом оценочной функции Сена. Уровень статистической значимости тренда оценивался на основе P-значения (p-value). По полученным данным с помощью программных пакетов ArcGIS и MapInfo были построены карты пространственного распределения изменений сумм ЭТ и продолжительности СЭЗ.
В качестве модельной территории для анализа пространственных закономерностей распределения ЛЗН и их связи с эколого-географическими факторами выбран Волгоград и его окрестности, поскольку на данной территории циркуляция вируса происходит давно и устойчиво, что подтверждается практически ежегодной регистрацией болезни и наличием крупнейших вспышек в 1999, 2010 и 2012 гг.
Климатические условия Волгограда способствуют поддержанию очага ЛЗН. Модельная территория характеризуется континентальным климатом с умеренно холодной малоснежной зимой и продолжительным жарким сухим летом. Средняя летняя температура составляет 24.2°C, зимняя - -9.6°C. Средняя сумма осадков составляет 373 мм/год (World Climate, 2021).
Городские земли вытянуты вдоль Волги почти на 70 км при ширине от 3 до 10 км. Город окружают сухие степи и территории с сухим климатом. Волго-Ахтубинская пойма расположена в непосредственной близости к юго-востоку от города. Эти водно-болотные угодья являются частью миграционных путей птиц из Центральной и Северной Африки в
восточную Европу. Болотные земли представляют собой подходящие местообитания для размножения 150 видов птиц, принадлежащих к отрядам Ржанкообразных (Charadriiformes), Поганкообразных (Podicipediformes), Аистообразных (Ciconiiformes) и Гусеобразных (Anseriformes). Некоторые из этих видов птиц также используют места вблизи прудов и болот внутри и на окраине Волгограда (Fyodorova et а1., 2006). Все они могут быть носителями ВЗН и способны переносить его на дальние расстояния во время миграций (Батурин и др., 2012).
Для моделирования пространственных закономерностей распределения ЛЗН был выбран 2011 год. Это был год со средним числом официально зарегистрированных случаев заболевания ЛЗН в Волгограде и его окрестностях (55 случаев). В работе использованы данные одного года, так как различия в официальной регистрации ЛЗН менялись из года в год и могли искажать пространственную модель. Кроме того, были добавлены данные об изоляции вируса в природной среде в течение 1999-2016 гг. (29 мест изоляции вируса), чтобы получить больше информации о распространении вируса по исследуемой территории и усилить пространственный анализ (рис. 4).
Рис. 4. Случаи заболевания ЛЗН в 2010 и 2011 гг. и места выявления ВЗН в окружающей среде. Fig. 4. West Nile fever cases in 2010 and 2011 and virus locations in environment.
Данные о локализации случаев ЛЗН и выделении вируса в природной среде получены из официальных документов Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека (Роспотребнадзор). Картографическая обработка данных проводилась с помощью программного обеспечения ArcGIS.
Для анализа пространственной неоднородности условий окружающей среды в качестве факторов, влияющих на распространение ЛЗН, были рассмотрены следующие переменные: температура земной поверхности (LST), индексы NDVI и NDWI, расстояние до водоемов, абсолютная высота местности. Городская среда рассматривалась по четырем переменным: плотность застройки, плотность автомобильных и железных дорог, расстояние до железнодорожной станции (табл. 1).
Таблица 1. Переменные окружающей среды. Table 1. Environmental variables.
Показатель Переменная Источник Пространственное разрешение Период Ссылка
Окружающая среда Температура среды ЬБТ Landsat 7 & Landsat 8 Снимки в тепловом спектре с разрешением 60 м (Landsat 7) и 100 м (Landsat 8), Растр - 30 м. 21 мая - 7 сентября 2010 и 26 мая - 2 сентября 2011 (19 дней) (Chuang, Wimberly, 2012; Chabot-Couture et al., 2014)
Растительный покров (Tran et al., 2014, Platonov et al., 2014, Chuang et al., 2017)
Близость водных объектов КО'Ш (Marcantonio et al., 2015)
Расстояние до водных объектов (м) Open Street Map contributors 2020 30 м 2018 (Marcantonio et al., 2015)
Абсолютная высота местности Высота (м) Digital model ALOS DEM 30 м - (Yoo et al., 2016)
Городская среда Интенсивность использования городской территории Плотность застройки Open Street Map contributors 2020 60 м 2018 (Yoo et al., 2016)
Мобильность населения Плотность автодорог (Kala et al., 2020)
Плотность железных дорог
Расстояние до железнодорожных станций
Для выявления особенностей влияния факторов на распространение ВЗН и определения пригодных мест для возникновения ЛЗН на модельной территории был применен метод максимальной энтропии в программном обеспечении MaxEnt. Были созданы модели с различными комбинациями факторов окружающей, в том числе городской, среды (табл. 2).
Таблица 2. Комбинации факторов окружающей среды для моделирования. Table 2. The set of environmental predictors in different combinations for modeling.
Переменные
Заболевания ЛЗН Изоляция вируса в окружающей среде Факторы окружающей среды Факторы городской среды
Модель 1 ✓ ✓ ✓ ✓
Модель 2 ✓ ✓ ✓
Модель 3 ✓ ✓
После моделирования были определены средние, максимальные, минимальные и медианные, а также доверительные интервальные границы распределения пригодности территории для передачи ЛЗН.
Качество модели оценивалось площадью под кривой эксплуатационных характеристик (AUC). AUC указывает на вероятность того, что случайно выбранная точка присутствия будет оцениваться выше, чем случайно выбранная фоновая точка. Случайная оценка имеет AUC=0.5, а идеальная оценка - 1.0. Модели со значениями выше 0.75 считаются пригодными (Phillips, Dudik, 2008).
Результаты
Климатические изменения и их роль в формировании условий для циркуляции ВЗН. За период с 1997 по 2018 гг. наблюдается увеличение сумм ЭТ за эпидемический сезон (рис. 5). Этот процесс идет максимально интенсивно в Причерноморье и на Волго-Ахтубинской пойме, что подтверждается значениями коэффициента наклона линии тренда для сумм ЭТ>130°С (рис. 5). Почти для всех метеостанций, данный тренд имеет высокую статистическую значимость. Исключение составляют только две метеостанции: с. Ремонтное на юго-востоке Ростовской области в пределах Ергенинской возвышенности (34759 -синоптический индекс согласно Всемирной метеорологической организации) и п. Чертково (34432) на северо-западе Ростовской области на юге Среднерусской возвышенности.
Для рассмотренных метеостанций отмечено совпадение трендов роста сумм ЭТ с ростом средней температуры за эпидемический сезон (рис. 6). При этом изменения суммы ЭТ идут быстрее изменений средней температуры воздуха за эпидемический сезон.
На всех метеостанциях прослеживается несколько пиков значений суммы ЭТ и средней температуры воздуха в 1998-1999, 2005-2007, 2010, 2012 и 2018 гг. (рис. 6).
Наибольшие значения суммы ЭТ (более 1600°С в 2010 и 2012 гг.) отмечены для метеостанций Астраханской области (34880 и 34579; рис. 6), что объясняется более континентальным климатом, а, следовательно, и более жарким летом.
Наименьшие суммы ЭТ (почти 600°С в 2003 г.) характерны для метеостанции Урюпинска (34240; рис. 5, 6). Значения температур воздуха для нее в целом ниже по сравнению с другими метеостанциями, поскольку она занимает самое северное положение.
По наблюдениям метеостанции Волгограда (34561) отмечен рост суммы ЭТ и
незначительный рост средней температуры воздуха за эпидемический сезон (рис. 6). Данные изменения статистически значимы ^-значение <0.05).
Рис. 5. Пространственное распределение изменений сумм эффективных температур по метеостанциям (1997-2018 гг.) и данным реанализа (1981-2018 гг.). Fig. 5. Spatial distribution of changes in the sum of effective temperatures by weather stations (1997-2018) and reanalysis data (1981-2018).
Наиболее короткий период СЭЗ по данным метеостанций (чуть более 150 дней) выделен на севере Волгоградской области (метеостанции 34240 и 34356) и в Цимлянске (метеостанция 34646) Ростовской области (рис. 7). Максимальная продолжительность СЭЗ (до 180 дней) зафиксирована в Астрахани (34880) и с. Ремонтном Ростовской области (34759).
По данным метеостанций с 1997 по 2018 гг. не выявлено увеличения продолжительности СЭЗ (рис. 7). В Волгограде коэффициент наклона линии тренда принимает отрицательные значения, что говорит о сокращении продолжительности периода СЭЗ. Однако эти значения не подтверждаются коэффициентом значимости тренда ^-значение^^). Изменения СЭЗ по данным наблюдениий на остальных метеостанцях также статистически незначимы (P-значение>0.05). Таким образом, продолжительность СЭЗ не имеет четкого направления изменений.
Рассматривая более длительный временной период (1981-2018 гг.), следует отметить статистически значимое увеличение продолжительности СЭЗ в Причерноморье. Только на северо-востоке Волгоградской области изменения продолжительности СЭЗ практически не прослеживаются, поскольку данные изменения статистически незначимы ^-значение^.05).
2000
1800
1600 4
О^ 1400
hi
^ 1200 -а
я
S 1000 -
у
и 800 +
600
Сумма эффективных температур
Средняя температура воздуха за эпидемический сезон Линейный тренд
Linear (Средняя температура воздуха за эпидемический сезон)
26 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0
I^OOONO^HnO-^l/^VOI^OOONO^H
ONONONOOOOOOOOOO^H^H^H^H^H^H^H^H^H ONONONOOOOOOOOOOOOOOOOOOO
и
о «
и
у з
о и
а а
?т
а а е
к
я
е
н
Рис. 6. Изменение сумм ЭТ и средней температуры воздуха за эпидемический сезон за 19972018 гг. Условные обозначения: 1 - метеостанция п. Верхний Баскунчак (индекс 34579), 2 -метеостанция Астрахани (индекс 34880), 3 - метеостанция Урюпинска (индекс 34240), синий цвет - метеостанция Волгограда (синоптический индекс 34561). Fig. 6. Changes in the amounts of Effective temperatures and the average air temperature for the epidemic season of 19972018. Legend: 1 - Verkhny Baskunchak (index 34579), 2 - Astrakhan (index 34880), 3 -Uryupinsk (index 34240)), blue color - the Volgograd weather station (synoptic index 34561).
Рис. 7. Пространственное распределение изменений продолжительности СЭЗ по метеостанциям (1997-2018 гг.) и данным реанализа (1981-2018 гг.). Fig. 7. Spatial distribution of changes in the duration of the season of effective infectivity of mosquitoes by weather stations (1997-2018) and reanalysis data (1981-2018).
Пространственные закономерности распространения ЛЗН. Модель распространения ЛЗН в Волгограде и его окрестностях в соответствии с рассматриваемыми показателями характеризуется высокой прогностической способностью. Значение площади под кривой эксплуатационных характеристик (AUC - area under the curve) варьирует от 0.8 до 0.9.
В модели, построенной только на основе показателей природной среды (модель 3), значительную роль в распространении ВЗН играет температура земной поверхности (44%) и абсолютная высота местности (25%; табл. 3), что согласуется с экологией возбудителя и переносчика. Высокой значимостью обладает и близость к водным объектам (15%), которая отражает местообитания переносчика инфекции.
Таблица 3. Вклад переменных в соответствии с различными пространственными моделями. Table 3. Variable contributions according to various spatial models.
Переменные Вклад, %
Модель 1 Модель 2 Модель 3
Плотность автодорог 60.7 47.3 -
Плотность застройки 18.6 19.1 -
Температура земной поверхности (LST) 7.8 10.0 44.3
Близость водных объектов 5.6 7.9 15.2
NDWI 1.7 1.4 10.6
Расстояние до железнодорожных станций 1.7 3.4 -
Плотность железных дорог 1.4 4.7 -
Абсолютная высота местности 1.4 3.3 24.9
NDVI 1.1 2.9 5
При включении в модель показателей, характеризующих размещение и мобильность населения (модель 2) распределение вклада факторов меняется. На первое место выходит плотность автодорог (47%) и плотность застройки (19%; табл. 3). С одной стороны, данная ситуация свидетельствует о том, что выявление случаев заболевания и мест изоляции вируса происходит в местах наиболее доступных для населения. С другой стороны, это показывает достаточную пригодность городской среды для возбудителя. Вклад температуры земной поверхности в модели с показателями городской среды уменьшается до 10%, но данный фактор по-прежнему остается ведущим среди показателей естественного состояния окружающей среды. Сохраняет свою значимость и расстояние до водных объектов (8%). В то же время роль высоты значительно снижается (3%). Характеристики, определенные по индексам NDVI и NDWI по-прежнему не вносят значительного вклада в модель (3% и 1.4% соответственно).
При добавлении к местам выявления возбудителя мест регистрации случаев заболевания среди людей (модель 1) четыре ведущих фактора остаются теми же. При этом их процентное соотношение несколько меняется: плотность автодорог 61%, плотность застройки 18%, температура земной поверхности 8%, расстояние до водных объектов 6%. Вклад остальных факторов составляет от 1 до 1.7% (табл. 3).
В пространственном рассмотрении территории с повышенным эпидемическим риском находятся на юге от центральной части Волгограда, где расположены водные объекты (рис. 8).
Вклад факторов окружающей среды в распределение ЛЗН по данным моделирования. Характер вклада каждой переменной в модель можно оценить путем анализа кривых отклика для данных переменных. Полученные результаты позволяют уточнить особенности территорий с повышенным эпидемическим риском.
Модель 1 Модель 2
Рис. 8. Территории с повышенным эпидемическим риском инфицирования ЛЗН на основе различных сценариев моделирования. Цветом показана степень пригодности территории для
инфицирования. Fig. 8. Territories with an increased epidemic risk of West Nile fever based on various modeling scenarios. The color shows the degree of the territory suitability for the infection.
Модель 3
Максимальная вероятность инфицирования ВЗН положительно связана с плотностью автодорог. Вероятность инфицирования резко возрастает для территорий с развитой дорожной сетью. Наблюдается высокий отклик вероятности инфицирования для территорий с плотностью застройки до 40 м2 в пределах ячейки. Затем с увеличением плотности застройки территории кривая отклика падает, что соответствует в большей степени промышленным зонам. Оптимальные значения температуры земной поверхности составляют примерно 33-40°C, что характерно для жилой городской застройки. Повышенный риск инфицирования наблюдается вблизи водных объектов (с максимальной вероятностью на расстоянии около 100 м) и пониженных формах рельефа (абсолютная высота на уровне 5060 м). Для растительности высокий отклик вероятности инфицирования колеблется в пределах значений индекса NDVI 0.1-0.2. Данные значения соответствуют древесной растительности, как в городской застройке, так и в лесополосах, отдельных участках леса в
Волго-Ахтубинской пойме. Значения индекса NDWI демонстрируют некоторое смещение оптимума в сторону территорий с активно вегетирующей травяная растительностью.
Обсуждение
Благоприятность температурных условий для циркуляции ЛЗН на фоне наблюдаемых изменений климата. Применение метода сумм температур с разными массивами данных подтвердило благоприятность климатических условий для циркуляции и инфицирования ВЗН в Волгоградской, Ростовской и Астраханской областях. Более того, выявлено дальнейшее улучшение условий для циркуляции возбудителя в рассматриваемых регионах. Данный процесс идет медленно только на юго-востоке Ростовской области, он зафиксирован лишь по наблюдениям метеостанций с 1997 по 2018 г. и не является статистически значимым (Р-значение>0.05). Направленного изменения продолжительности СЭЗ практически не отмечено за исключением юга Ростовской области. Результаты пространственного распределения анализируемых показателей по данным метеостанций и реанализа ERA-Interim в целом совпадают. При этом данные реанализа дают более статистически значимые результаты и более наглядную картину изменения показателей (особенно по изменению СЭЗ) в сравнении с данными метеостанций, покрытие которых по модельной территории недостаточно полное. Полученные различия, возможно, были вызваны использованием данных, относящихся к разным временным интервалам.
Наблюдаемые изменения сумм ЭТ свидетельствуют об улучшении температурных условий для репликации вируса, возможность передачи которого зависит от температуры. С ростом суммы температур репликация вируса в комаре будет происходить быстрее, и потребуется меньше времени для инфицирования человека. Таким образом, эффективность циркуляции вируса возрастает. Кроме того, высокие температуры могут способствовать интенсивности передачи возбудителя путем ускорения темпов роста популяций переносчиков, увеличения скорости развития комаров, уменьшения интервалов между приемами крови и, соответственно, будет способствовать повышению эффективности передачи вируса позвоночным (Semenza et al., 2016). Однако стоит учитывать, что чрезмерно высокие температуры (свыше 30°C) замедляют активность переносчиков и снижают выживаемость личинок комаров (Виноградова, 1997).
Сравнение трендов сумм ЭТ и средней температуры воздуха за эпидемический сезон позволяет сказать, что условия для развития вируса улучшаются и формируются быстрее, чем изменяется средняя температура воздуха.
Волгоград расположен в Прикаспии и относится к территории с благоприятными климатическими условиями для циркуляции ВЗН. Можно отметить, что в годы с пиковыми значениями сумм ЭТ и средней температуры воздуха за эпидемический сезон происходят вспышки ЛЗН. Так, крупнейшая вспышка болезни в Волгоградской области (более 400 случаев) произошла в 2010 г., когда были зарегистрированы рекордные значения сумм ЭТ (выше 1400 °С). Сходная ситуация, но с меньшим числом больных (немного выше 200) произошла и в 2012 г. При этом вспышка 1999 г. произошла при более низких значениях сумм ЭТ - 1200°C. А.Е. Платонов с соавторами (Platonov et al., 2014) выявил корреляцию между вспышками и средними температурами воздуха мая-июля выше 21 °С.
Аналогичная связь между температурой воздуха и инфицированием ВЗН отмечена и в исследованиях для других регионов. Анализ вспышки ЛЗН и особенностей температурных условий 2010 г. в Европе показал, что аномально высокие летние температуры могут предвещать рост числа больных ЛЗН, особенно в более северных широтах - в России и Румынии (Paz et al., 2013). Исследование, проведенное А. Трэном с соавторами (Tran et al., 2014) для территории Европы на основе данных 2002-2011 гг., приводит к таким же выводам.
Аналогичные результаты были получены при анализе погодных условий Израиля во время вспышки 2000 г. (Paz, 2006; Paz, Albersheim, 2008).
Эколого-географические условия распространения ЛЗН и влияние городской среды. Большинство случаев заражения ЛЗН зарегистрировано в южной части Волгограда вдоль Волги и Сарпинских озер. В центральной части города случаи инфицирования отмечены в отдалении от Волги на озелененной территории вдоль реки Малая Мечетка. За пределами Волгограда заражения ЛЗН зарегистрированы в населенных пунктах, расположенных вдоль Волги, а также по берегам Варварского и Береславского водохранилищ и вдоль Волго-Донского канала. Изоляция вируса в природе охватывает значительно большую территорию, включая Волго-Ахтубинскую пойму и острова в дельте Волги.
Присутствие ЛЗН на территории Волгоградской области обусловлено сочетанием нескольких факторов. За счет природных условий регион, в особенности север области (Волгоградское Заволжье) представляет собой уникальное место концентрации и разнообразия птиц во время гнездований и пролетов. Некоторые из видов птиц также используют территории вблизи прудов и болот внутри и на окраине Волгограда (Fyodorova et al., 2006).
Наличие кормовой базы в населенных пунктах обеспечивает тесный контакт диких и синантропных птиц, что может способствовать заносу вируса в городскую среду. Наличие множества водоемов и заболоченных участков поймы делают территорию благоприятной и для выплода комаров. Кроме того, Волго-Ахтубинскую пойму можно считать зоной выноса заболевания из дельтовых районов соседней Астраханской области (Ковалевская и др., 2019).
Ведущая роль температуры земной поверхности и высоты в модели, включающей только переменные природной среды и мест изоляции вируса, подтвердила эпидемическое значение Волго-Ахтубинской поймы. Разогретые степные участки характеризуются меньшим риском инфицирования из-за малого количества мест, пригодных для выплода комаров. Большая вероятность заражения отмечена в пониженных формах рельефа. Использование параметра изменения температуры земной поверхности в качестве одного из факторов возникновения вспышек ЛЗН подтверждено в исследованиях других авторов (Liu, Weng, 2012, Chuang et al., 2017). Связь повышенного видового богатства с пониженными формами рельефа установлена также для территории северного Колорадо (Eisen et al., 2008).
Вегетационный индекс NDVI не всегда является достоверным фактором распространения ЛЗН и переносчиков вируса (Liu, Weng, 2012; Yoo et al., 2016) и во многом зависит от сезона года, когда он используется (Chuang, Wimberly, 2012). Но в некоторых работах такая связь отмечена (Diuk-Wasser et al., 2006; Bisanzio et al., 2011). В случае с Волгоградом низкая роль NDVI может быть связана с расположением города в степной зоне и значительной приуроченностью случаев ЛЗН и изоляции вируса к городской территории. Наиболее вероятными местами инфицирования стали спальные районы города, территория частного сектора с зелеными насаждениями. Наличие зеленых насаждений может способствовать концентрации птиц, которые являются носителями вируса.
Отдельные компоненты городской среды существенно повышают эпидемическую опасность территории. Повышенный эпидемический риск в связи с урбанизацией территории также был установлен и в других регионах (Ruiz et al., 2007, Brown et al., 2008; Talbot et al., 2019). В наших моделях это определяется плотностью автодорог и застройки. Важным сопутствующим фактором при этом является близость к водным объектам.
Вероятность инфицирования снижается при удалении от источников воды. В границах рассматриваемой территории есть временные водотоки, пруды, поросшие водной растительностью. В окрестностях Волгограда на востоке и юге от города находятся водно-болотные угодья. Наличие водных объектов и водно-болотных угодий особенно важно в случае сельского цикла передачи ВЗН. Связь инфицирования с плотностью застройки можно объяснить тем, что в городском цикле ЛЗН комары тяготеют к жилым домам, зонам
застройки и зонам с умеренной растительностью (Ruiz et al., 2007; Yoo et al., 2016). Комары находят подходящие условия для выплода в подвальных помещениях, особенно если они подтоплены, и могут питаться на людях, легко заражая их ВЗН. В качестве носителей вируса в городском цикле выступают синантропные виды птиц, в первую очередь вороны. Таким образом, может происходить постепенное перемещение возбудителя от прибрежной рекреационной полосы к зонам застройки города.
Отдельная роль в поддержании циркуляции вируса среди комаров может быть отведена их автогенной форме. Автогенная форма комаров антропофильна (питаются на людях) и занимает подземные биотопы (подтопленные подвалы домов, туннели; Виноградова, 2003). В подвальных помещениях складываются оптимальные микроклиматические условия для круглогодичного развития комаров (Поршаков и др., 2014), тем самым может поддерживаться сохранение вируса в межэпидемический период, что подтверждено исследованиями (Rudolf et al., 2017).
Повышенный риск инфицирования ВЗН в местах с более высокой плотностью автодорог также был обнаружен в штате Миссисипи (Cooke et al., 2006) и юго-восточной Пенсильвании (Wiese et al., 2019). Элементы дорожной системы, такие как водопропускные трубы, ливневые стоки и придорожные канавы, легко становятся местами для размножения комаров. Кроме того, в урбанизированных биотопах численность Culex modestus была отмечена выше, чем в природе (Fyodorova et al., 2007). Также городская инфраструктура положительно влияет на численность C. pipiens и C. restuans (Deichmeister, Telang, 2011).
Заключение
На исследуемой территории (особенно в Причерноморье) складываются и продолжают формироваться благоприятные температурные условия для циркуляции вируса. Данная ситуация при сохранении существующих тенденций климатических изменений может привести к дальнейшему обострению ситуации по ЛЗН на рассматриваемой территории.
Повышенным эпидемическим риском могут обладать урбанизированные территории. В данных биотопах создаются подходящие местообитания для новых синантропных хозяев и переносчиков вируса, что усиливает интенсивность циркуляции вируса.
Полученные результаты указывают на важность мониторинга температуры воздуха в оценке риска распространения ЛЗН и в дальнейшем. В связи с этим стоит уделять особое внимание озелененным зонам городов, проводить осмотр и санитарную обработку подвальных помещений в целях предотвращения крупных вспышек болезни.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Адищева О.С., Малхазова С.М., Орлов Д.С. 2016. Распространение лихорадки Западного
Нила в России // Вестник Московского университета. Серия 5. География. № 4. С. 48-54. Алексеев В.В., Смелянский В.П., Путинцева Е.В., Злепко А.В., Чайка А.Н. 2012. Лихорадка Западного Нила в Волгоградской области в 2010 году // Здоровье населения и среда обитания. № 4. С. 22-24. Антонов В.А., Смоленский В.Ю., Путинцева Е.В., Липницкий А.В., Смелянский В.П., Яковлев А.Т., Мананков В.В., Погасий Н.И., Красовская Т.Ю. 2012. Эпидемиологическая ситуация по лихорадке Западного Нила в 2011 году на территории Российской Федерации и прогноз ее развития // Проблемы особо опасных инфекций. С. 17-21. Батурин А.А., Антонов В.А., Смелянский В.П., Жуков К.В., Чернобай В.Ф., Колякина Н.Н. 2012. Роль птиц как потенциальных резервуаров вируса Западного Нила на территории РФ // Проблемы особо опасных инфекций. Вып. 114. С. 18-21.
Булыгина О.Н., РазуваевВ.Н., ТрофименкоЛ.Т., ШвецН.В. 2020. Описание массива данных среднемесячной температуры воздуха на станциях России. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2014621485 [Электронный ресурс http://meteo.m/data/156-temperatш"e#описание-массива-данных (дата обращения 15.12.2020)].
Виноградова Е.Б. 1997. Комары комплекса Culex pipiens в России. М.: Зоологический институт РАН. Т. 271. 306 с.
Виноградова Е.Б. 2003. Городской комар // Природа. № 12. С. 3-11.
Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts). 2021 [Электронный ресурс: https://apps.ecmwf.int/datasets/data/mterim-full-daily/levtype=sfc/ (дата обращения 15.12.2020)].
Забашта М.В., Москвитина Э.А. 2012. Эколого-эпидемиологические особенности лихорадки западного Нила в Ростовской области // Инфекция и иммунитет. Т. 2. № 1-2. С. 144-145.
Злепко А.В., Крючкова Т.П., Монастырский М.В., Кетов Ю.В. 2012. Эпидемиологическая ситуация по заболеваемости лихорадкой Западного Нила населения Волгоградской области // Инфекция и иммунитет. Т. 2. № 1 -2. С. 147.
Ковалевская А.А., Василькова О.Л., Агапов Б.Л., Куклев Е.В., Сафронов В.А., Щербакова С.А., Никешина Н.Н., Носкова Л.Н., Аршба Т.Е., Руденко Г.Г., Шишлонов А.М. 2019. Риск-ориентированная характеристика современной эпидемиологической обстановки в Астраханской области по лихорадке Западного Нила // Проблемы особо опасных инфекций. № 2. С. 74-78.
Львов Д.К., Савченко С.Т., Алексеев В.В., Липницкий А.В., Пашанина Т.П. 2008. Эпидемиологическая ситуация и прогноз заболеваемости лихорадкой Западного Нила на территории Российской Федерации // Проблемы особо опасных инфекций. Вып. 95. С. 10-12.
Медико-географический атлас России «Природноочаговые болезни» 2017 / Ред. С.М. Малхазова. М.: Географический факультет МГУ. 208 с.
Москвитина Э.А., Забашта М.В., Пичурина Н.Л., Орехов И.В., Ломов Ю.М. Адаменко В.И., Феронов Д.А., Забашта А.В., Веркина Л.М., Ковалев Е.В., Айдинов Г.В., Швагер М.М., Дворцова И.В., Гайбарян К.С., Говорухина М.В., Мортикова Ю.Н. 2011. Лихорадка Западного Нила в Ростовской области: эколого-эпидемиологические особенности вспышки 2010 года // Проблемы особо опасных инфекций. С. 31-35.
Мошковский Ш.Д., Рашина М.Г. 1951. Эпидемиология и медицинская паразитология для энтомологов. М.: Медгиз. 455 с.
О санитарно-эпидемиологической обстановке в Российской Федерации в 2010 году: Государственный доклад. 2011. М.: Федеральный центр гигиены и эпидемиологии Роспотребнадзора. 431 с.
Поршаков А.М., Яковлев С.А., Захаров К.С., Матросов А.Н., Князева Т.В., Кузнецов А.А., Чекашов В.Н., Шилов М.М., Толоконникова С.И., Казорина Е.В., Красовская Т.Ю., Найденова Е.В., Шарова И.Н., Щербакова С.А., Попов Н.В. 2014. Роль комаров комплекса Culex pipiens в сохранении вируса лихорадки Западного Нила в урбанизированных биоценозах Саратова // Проблемы особо опасных инфекций. Вып. 2. С. 66-68.
Путинцева Е. В., Липницкий А.В., Алексеев В.В., Смелянский В.П., Антонов В.А., Мананков В.В., Погасий Н.И., Злепко А.В., Чайка А.Н., Крючкова Т.П., Савченко С.Т., Жуков К.В. 2011. Распространение лихорадки Западного Нила в мире и Российской Федерации в 2010 г. // Проблемы особо опасных инфекций. Вып. 107. С. 38-41.
Путинцева Е.В., Смелянский В.П., Пак В.А., Бородай Н.В., Жуков К.В., Мананков В.В., Погасий Н.И., Ткаченко Г.А., Лемасова Л.В., Леденева М.Л., Пакскина Н.Д., ВикторовД.В., Антонов В.А. 2015. Эпидемическая ситуация по лихорадке Западного Нила в 2014 г. в мире и на территории Российской Федерации и прогноз ее развития в 2015 г. // Проблемы особо опасных инфекций. Вып. 1. С. 36-41.
Самойлова Т.И. 2017. Арбовирусные инфекции и биотерроризм // Военная медицина. № 4. С. 106-110.
Allen J.C. 1976. Modified sine wave method for calculating degree days // Environmental Entomology. No. 53. P. 388-396.
Andreadis S.S., Dimotsiou O.C., Savopoulou-Soultani M. 2014. Variation in adult longevity of Culex pipiens f. pipiens, vector of the West Nile Virus // Parasitology Research. Vol. 113 (11). P. 4315-4319.
Bisanzio D., Giacobini M., Bertolotti L., Mosca A., Balbo L., Kitron U., Vazquez-Prokopec G.M. 2011. Spatio-temporal patterns of distribution of West Nile virus in eastern piedmont region, Italy // Parasites Vectors. No. 4. P. 230.
Chabot-Couture G., Nigmatulina K., Eckhoff P. 2014.An Environmental Data Set for Vector-Borne Disease Modeling and Epidemiology // Plos One. No. 9. P. 1-17.
Chuang T.W., Soble A., Ntshalintshali N., Mkhonta N., Seyama E., Mthethwa S., Pindolia D., Kunene S. 2017. Assessment of climate-driven variations in malaria incidence in Swaziland: toward malaria elimination // Malaria Journal. No. 16. P. 1-10.
Chuang T.W., Wimberly M.C. 2012. Remote Sensing of Climatic Anomalies and West Nile Virus Incidence in the Northern Great Plains of the United States // Plos One. No. 7. P. 1-10.
Cooke W.H., Grala K., Wallis R.C. 2006. Avian GIS models signal human risk for West Nile virus in Mississippi // International Journal of Health Geographics. Vol. 5. No. 36. P. 1-19.
Dee D.P., Uppala S.M., Simmons A.J., Berrisford P., Poli P., Kobayashi S., Andrae U. 2011. The ERA-Interim reanalysis: Configuration and performance of the data assimilation system // Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. No. 137 (656). P. 553-597.
Deichmeister J.M., Telang A. 2011. Abundance of West Nile virus mosquito vectors in relation to climate and landscape variables // Journal of Vector Ecology. No. 36 (1). P. 75-85.
Diuk-Wasser M., Brown H., Andreadis T., Fish D. 2006. Modeling the spatial distribution of mosquito vectors for West Nile virus in Connecticut, USA // Vector-Borne Zoonotic. Dis. 6. P. 283-295.
Eisen L., Bolling B.G., Blair C.D., Beaty B.J., Moore C.G. 2008. Mosquito species richness, composition, and abundance along habitat-climate-elevation gradients in the northern Colorado Front Range // Journal of Medical Entomology. No. 45 (4). P. 800-811.
Fyodorova M.V., Savage H.M., Lopatina J.V., Bulgakova T.A., Ivanitsky A.V., Platonova O.V., Platonov A.E. 2006. Evaluation of potential West Nile virus vectors in Volgograd region, Russia, 2003 (Diptera: Culicidae): species composition, bloodmeal host utilization, and virus infection rates of mosquitoes // Journal of Medical Entomology. No. 43 (3). P. 552-563.
Hay S.I. 2000. An overview of remote sensing and geodesy for epidemiology and public health application // Advances in Parasitology. Vol. 47: Remote Sensing and Geographical Information Systems in Epidemiology. Pp. 1-35.
Huhn G.D., Sejvar J.J., Montgomery S.P., Dworkin M.S. 2003. West Nile virus in the United States: an update on an emerging infectious disease // American Family Physician. Vol. 15. No. 68 (4). P. 653-660.
Jourdain E., Gauthier-Clerc M., Bicout D.J., Sabatier P. 2007. Bird migration routes and risk for pathogen dispersion into western Mediterranean wetlands // Emerging Infectious Diseases. No. 13. P. 365-372.
Kala A.K., Atkinson S.F., Tiwari C. 2020. Exploring the socio-economic and environmental components of infectious diseases using multivariate geovisualization: West Nile Virus // Peerj. No. 8. P. 1-25.
Liu H., Weng Q.H. 2012. Enhancing temporal resolution of satellite imagery for public health studies: A case study of West Nile Virus outbreak in Los Angeles in 2007 // Remote Sensing of Environment. No. 117. P. 57-71.
Marcantonio M., Rizzoli A., Metz M., Rosa R., Marini G., Chadwick E., Neteler M. 2015. Identifying the Environmental Conditions Favouring West Nile Virus Outbreaks in Europe // Plos One. No. 10. P. 1-18.
Paz S. 2006. The West Nile Virus outbreak in Israel (2000) from a new perspective: the regional impact of climate change // International Journal of Environmental Health Research. No. 16 (1). P. 1-13.
Paz S., Albersheim I. 2008. Influence of warming tendency on Culex pipiens population abundance and on the probability of West Nile fever outbreaks (Israeli Case Study: 20012005) // Ecohealth. No. 5 (1). P. 40-48.
Paz S., Malkinson D., Green M.S., Tsioni G., Papa A., Danis K., Sirbu A., Ceianu C., Katalin K., Ferenczi E., Zeller H., Semenza J.C. 2013. Permissive summer temperatures of the 2010 European West Nile fever upsurge // PLoS One. No. 8 (2). P. e56398.
Paz S., Semenza J.C. 2013. Environmental drivers of West Nile fever epidemiology in Europe and Western Asia - a review // International Journal of Environmental Research and Public Health. No. 9; 10 (8). P. 3543-3562.
Phillips S.J., Dudik M. 2008. Modeling of species distributions with Maxent: new extensions and a comprehensive evaluation // Ecography. Vol. 31. No. 2. P. 231-259.
PlatonovA.E., FedorovaM.V., KaranL.S., Shopenskaya T.A., Platonova O.V., Zhuravlev V.I. 2008. Epidemiology of West Nile infection in Volgograd, Russia, in relation to climate change and mosquito (Diptera: Culicidae) bionomics // Parasitology Research. Vol. 103. P. 45-53.
Platonov A.E., Tolpin V.A., Gridneva K.A., Titkov A.V., Platonova O.V., Kolyasnikova N.M., Busani L., Rezza G. 2014. The Incidence of West Nile Disease in Russia in Relation to Climatic and Environmental Factors // International Journal of Environmental Research and Public Health. No. 11 (2). P. 1211-1232.
Rudolf I., Betasova L., Blazejova H., Venclikova K., Strakova P., Sebesta O., Mendel J., Bakonyi T., Schaffner F., Nowotny N., Hubalek Z. 2017. West Nile virus in overwintering mosquitoes, central Europe // Parasit Vectors. Vol. 10. P. 1-4.
Ruiz M.O., Walker E.D., Foster E.S., Haramis L.D., Kitron U.D. 2007. Association of West Nile virus illness and urban landscapes in Chicago and Detroit // International Journal of Health Geographics. Vol. 12. No. 6. P. 10.
Semenza J.C., Tran A., Espinosa L., Sudre B., Domanovic D., Paz S. 2016. Climate change projections of West Nile virus infections in Europe: implications for blood safety practices // Environmental Health. Vol. 15. P. 125-136.
Tran An., Sude B., Paz S. Rossi M., Desbrosse An., Chevalier V., Semenza J.C. 2014. Environmental predictors of West Nile fever risk in Europe // International Journal of Health Geographics. Vol. 13. No. 26. P. 1-11.
Vancutsem C., Ceccato P., Dinku T., Connor S.J. 2010. Evaluation of MODIS land surface temperature data to estimate air temperature in different ecosystems over Africa // Remote Sensing of Environment. No. 114. P. 449-465.
Wiese D., Escalante A.A., Murphy H., Henry K.A., Gutierrez-Velez V.H. 2019. Integrating environmental and neighborhood factors in MaxEnt modeling to predict species distributions: A case study of Aedes albopictus in southeastern Pennsylvania // PLoS One. Vol. 17. No. 14 (10). P. 1-23.
World Climate. 2021 [Available at http://www.worldclimate.com (date of access 15.12.2020)].
Yoo E.-H., Chen D., Diao Ch., Russell C. 2016. The Effects of Weather and Environmental Factors on West Nile Virus Mosquito Abundance in Greater Toronto Area // Earth Interactions. Vol. 20. No. 3. P. 1-22.
Zou Li, Miller S.N., Schmidtmann E. 2007. A GIS tool to estimate West Nile Virus risk based on a degree-day model // Environmental Monitoring and Assessment. No. 129 (1-3). P. 413-420.
UDC 57.045 5 74.24
ECOLOGICAL AND GEOGRAPHICAL PREREQUISITES FOR THE SPREAD OF WEST NILE FEVER IN RUSSIA
© 2021. S.V. Zelikhina, N.V. Shartova, V.A. Mironova, M.I. Varentsov
M.V. LomonosovMoscow State University, Faculty of Geography, Department of Biogeography Russia, 119991, Moscow, Leninskie Gory, 1 E-mail: svetlana_2304@list.ru, mironova.va@gmail.com
In this paper we consider the ecological and geographical prerequisites for the spread of West Nile fever (WNF) in Russia. We have analyzed WNF situation in the country, identified the regions with frequent registration of the disease, and estimated the contribution of geographical factors to its spread in the urban environment. We used the degree-day method to assess the climatic conditions suitability for the West Nile virus (WNV) transmission. The role of certain geographical factors was revealed by the method of maximum entropy for the territory of Volgograd city.
In the territory of active WNV circulation and frequent WNF cases, the sums of effective temperatures increase without the growth of season duration of effective infectivity of mosquitoes. This situation creates favorable conditions for the virus development. As the sum of temperatures increases, the virus circulates more efficiently. In the considered territory, there is also a further improvement in the conditions of WNV circulation due to the sums of effective temperatures growth.
Modeling the contribution that the natural and urban environment makes to the spread of WNF on example of Volgograd, allows us to determine the outskirts of the city, built up with private houses and located along the rivers, as the most possible places for infection caused by WNV. These areas contain a variety of habitats for the virus vectors, such as mosquitoes, and for the virus reservoirs, such as birds, which causes an active circulation of the pathogen.
Keywords: West Nile virus, favorable climate, natural and urban factors, MaxEnt, modeling. DOI: 10.24411/2542-2006-2021-10081
