CC BY
116
“■ и информационные
технологии
Геоинформационные системы в медицине
В.М. ДУБЯНСКИЙ,
к.б.н., ведущий научный сотрудник ФГУЗ «Ставропольский научно-исследовательский противочумный институт» Роспотребнадзора, Россия, dvmplague@rambler.ru
КОНЦЕПЦИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ГИС-ТЕХНОЛОГИЙ И ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ В ЭПИДНАДЗОРЕ ЗА ЧУМОЙ
УДК 61:658.011.56
Дубянский В.М. Концепция использования ГИС-технологий и дистанционного зондирования в эпиднадзоре за чумой (ФГУЗ СтавНИПЧИ Роспотребнадзора, Россия)
Аннотация: На основании опыта четырех лет экспериментальных полевых работ создана схема усовершенствования эпиднадзора за чумой в природных очагах. Для планирования и проведения обследования и профилактических мероприятий предлагается использовать материалы дистанционного зондирования и ГИС-модели. Ключевые слова: чума, дистанционное зондирование, ГИС, модель, большая песчанка
UDC 61:658.011.56
Dubyanskiy V.M. Conception of GIS and remote sensing using for plague surveillance (Federal service on customers' rights protection and human well-being surveillance, Stavropol, Russia)
Abstract: On base of four years experimental field work was created modern plague surveillance scheme. Remote sensing and GIS modeling was suggested for surveillance and prophylaxis into natural plague foci.
Keywords: plague, remote sensing, GIS, model, great gerbil
Качественный скачок, произошедший в последнее десятилетие в развитии ГИС и дистанционном зондировании земли, позволяет приступить к использованию этих технологий в эпидемиологическом надзоре за особо опасными инфекциями. Природные очаги чумы (Yersinia pestis) занимают обширные пространства как в Российской Федерации, так и на сопредельных территориях, причем заболевания людей этой инфекцией регулярно фиксируются в пределах СНГ [1]. Совершенствовать эпиднадзор за этой инфекцией на основе современных технологий — актуальная задача. В серии исследований, осуществленных в рамках нескольких научно-исследовательских проектов [2, 3, 5, 6], показано, что с помощью дистанционного зондирования земли возможно прямое и косвенное наблюдение за жизнедеятельностью нескольких видов животных — носителей особо опасных инфекций. Разработка математической имитационной модели чумного
эпизоотического процесса и внедрение ГИС в работу противочумных учреждений позволили подготовить концепцию использования ГИС и технологий дистанционного зондирования в эпиднадзоре за чумой.
Материалы и методы
Работа проводилась в Прибалхашском природном очаге чумы (Республика Казахстан), важнейшим носителем чумы в котором является большая песчанка (Rhombomys opi-mus Liht., 1823, Rodentia, Cricetidae) (Наумов и др., 1972) в 2007-2011 годах (рис. 1).
Космические снимки территории очага использовались как с бесплатного сервиса Google Earth, так и специально заказанные. Специально заказывались снимки QuickBird (разрешение 0,6 м) для ключевых участков обследования. Для проведения геостатистических расчетов использовалась ГИС ArcView 9-10 версий. Модель чумного эпизоотическо-
© В.М. Дубянский, 2012 г.
42
Геоинформационные системы в медицине
www.idmz.ru
гол г, №г
О 125250 500 750 1000
Рис. 1. Место проведения экспериментальных работ
го процесса разработана автором [3]. Координаты исследуемых объектов получены с помощью GPS-навигаторов «Garmin» различных моделей.
Результаты и обсуждение
В настоящее время группы, проводящие эпи-зоотологические обследования в очагах чумы, формируют план работы на основании предшествующего опыта и экспертных оценок специалистов без применения в основном строгих научных методов. Это связано с такими факторами, как необходимость обследования в сжатые сроки обширных территорий (тысячи квадратных километров) и ограниченность применения картографического анализа данных о носителях и переносчиках [2]. Практически группы эпизоотологического обследования владеют информацией о распространении носителей и переносчиков чумного микроба и местах эпизоотий только в пределах небольшой части территории очага и в предшествующий сезон обследования. Поэтому одной из важнейших задач является предварительная картографическая оценка распространения и плотности носителей чумы для целевого направления обследовательских групп.
Оценка распределения и состояния носителей чумы в очаге дается на основании предварительного визуального и инструментального анализа космических снимков, на которых идентифицируются норы (колонии) больших песчанок (рис. 2).
На основании распределения плотностей колоний большой песчанки планируется маршрут обследовательских групп. Как показали предварительные исследования [4], в ряде случаев на космических снимках удается различать длительно обитаемые и необитаемые колонии этого зверька. Это также позволяет принимать решения при планировании полевой работы.
Координаты каждой колонии большой песчанки, из которой добывается материал для лабораторного исследования на наличие чумного микроба, отмечаются с помощью GPS-навигатора. Точки выгружаются в ГИС, на карту поселения, созданную на основе спутникового снимка (рис. 3).
Пока эпизоотия не зафиксирована, информационный поток и оперативное управление обследованием идут по так называемому «малому контуру» (рис. 4): полевая группа эпизоотологического обследования, лабора-
■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 43 ■
Рис. 2. Светлые диски — колонии больших песчанок (Rhombomys opimus).
Прибалхашский очаг чумы. Изображение получено с помощью сервиса Google Earth.
тория, оперативное руководство дальнейшим обследованием на основании данных спутникового снимка.
При обнаружении колонии, вовлеченной в чумной эпизоотический процесс, на модели симулируется возможное развитие эпизоотии с учетом конкретных геобиомедицинских показателей, характерных для данного района. Карта поселения большой песчанки с отмеченными GPS-навигатором обследованными колониями является основным пространственным параметром разработанной автором компьютерной модели чумного эпизоотического процесса [3]. Согласно плану обследования, в модель закладывается и временной интервал, на окончание которого симулируется эпизоотическая обстановка. Цель моделирования — направленный поиск колоний большой песчанки, вовлеченных в эпизоотический процесс, для наиболее полного выявления структуры, границ эпизоотии и оперативного прогнозирования пространствен-
Рис. 3. Маркированные GPS-навигатором обследованные колонии большой песчанки
ного направления ее развития (рис. 5). С помощью средств спутниковой связи осуществляется постоянный обмен информацией по «большому контуру» (рис. 4): полевая группа эпизоотологического обследования, лаборатория, группа моделистов, руководство с целью оперативной корректировки плана обследования и работы модели. Понятие «группа моделистов» условное, для моделирования достаточно ноутбука у специалиста-биолога в группе эпизоотического обследования. Одновременно на основе картографических материалов и данных дистанционного зондирования определяется степень угрозы эпизоотии чумы для местного постоянного или временного (кочующего) населения. При необходимости планируются и проводятся профилактические мероприятия, определение объема и эффективности которых также резко улучшается. При полевой профилактике с помощью инструментов ГИС автоматически рассчитываются площадь обрабатывае-
44
Геоинформационные системы в медицине
www.idmz.ru
гол г, №г
Рис. 4. Схема совершенствования эпиднадзора с использованием ГИС и ДЗЗ.
Тонкая стрелка — малый контур. Толстая стрелка — большой контур
мого участка и количество колоний большой песчанки на участке. Эти данные позволяют точно планировать количество дезинсектирующих средств, человеко-часов и т.д. Координаты каждой обработанной колонии фиксируются GPS-навигатором, затем результаты выгружаются в ГИС. Наложение точек — координат отработанных колоний на карту-снимок участка позволяет определить полноту проведенных профилактических мероприятий и подобрать места для проведения контроля эффективности.
Биология многих видов грызунов — носителей особо опасных инфекций позволяет отказаться от постоянного спутникового мониторинга очагов, а заказывать снимки эпидемически опасных участков с учетом биологически значимых фаз жизни популяций. Это позволяет значительно удешевить использование ДЗЗ. Для большой песчанки можно, например, заказывать снимки требуемых участков земной поверхности после таяния снега перед размножением, после первого цикла размножения и перед осенним туром обследования.
Рис. 5. Результаты моделирования развития эпизоотии чумы, отображенные на космическом снимке.
Серые диски — колонии большой песчанки. Черные — колонии, в которых ожидается обнаружение чумного микроба. Белые — колонии, в которых ожидается обнаружение серопозитивных грызунов
■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 45 ■
“■ и информационные
технологии
Геоинформационные системы в медицине
Заключение
Таким образом, использование комплекса ГИС, ДЗЗ, моделирование эпизоотического процесса позволяют усовершенствовать эпиднадзор в природных очагах чумы и решать следующие задачи:
• оперативное управление эпизоотологи-ческим обследованием;
• компьютерный прогноз развития эпизоотической ситуации в режимах реального времени и реального пространства;
• направленный поиск эпизоотии чумы;
• определение районов и объемов полевой профилактики чумы — возрождение заблаговременной профилактики, но на
более высоком уровне научного обоснования;
• выявление пространственных и временных закономерностей.
Благодарности
Автор глубоко признателен своим зарубежным коллегам: профессорам Herwig Leirs (University of Antwerp), Nils Christian Stenseth (University of Oslo), Hans Heesterbeek (University of Utrecht), Mike Begon (University of Liverpool), Леониду Бурделову (Казахский научный центр карантинных и зоонозных инфекций им. М. Айкимбаева), благодаря финансовой поддержке и советам которых выполнена настоящая работа.
ЛИТЕРАТУРА
1. Атлас распространенности бактериальных и вирусных зоонозных инфекций в Казахстане//Ред.: Абдураимов Е.О., Атшабар Б.Б., Бурделов Л.А., Агеев В.С., Аубакиров С.А, Дубянский В.М., Гражданов А.К., Жумадилова З.Б., Избанова У.А., Касенов М.М., Кузнецов А.Н., Куница Т.Н., Лухнова Л.Ю., Малахов Д.В., Мамада-лиев С.М., Мека-Меченко В.Г., Мека-Меченко Т.В., Некрасова Л.Е., Нурмаханов Т.И., Орынбаев М.О., Пазылов Е.К., Поле С.Б., Приходько Д.Е., Рыбакова М.А., Садовская В.П., Сапожников В.И., Сыздыков М.С. — Алматы, 2010. — 122 с.
2. Бурделов Л.А., Дубянский В.М., Davis S., Addink E. A. , De Jong S.M, Агеев В.С., Leirs H ., Stenseth N.C., Begon M., HeierL., Мека-Меченко В.Г., Поле Д.С, Сапожников В.И., Алипбаев А .К. Перспективы использования дистанционного зондирования в эпиднадзоре за чумой//Карантинные и зоонозные инфекции в Казахстане. — 2007. — № 1-2 (15-16). — С. 11-17.
3. Дубянский В.М, Бурделов Л.А. Компьютерная модель чумного эпизоотического процесса в поселениях большой песчанки Rhombomys opimus: описание и проверка адекватности//Зоол. журн. — 2010. — Т. 89. — № 1. — С. 79-87.
4. Дубянский В.М, Бурделов Л.А. Опыт наблюдения за состоянием колоний большой песчанки (Rhombomys opimus) с использованием ДЗ в очагах чумы Республики Казахстан//Восьмая Всероссийская открытая ежегодная конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». — Москва, ИКИ РАН, 15-19 ноября 2010 г. URL: http://d902.iki.rssi.ru/theses-cgi/thesis.pl2icH2061 (дата обращения 15.10. 2010)
5. Addink E.A,, S.M. de Jong, S.A. Davis, V. Dubyanskiy & H. Leirs Using very high resolution remote sensing to monitor and to combat outbreaks of bubonic plague in Kazakhstan//XIV Brazilian Remote Sensing Symposium, Natal RN, Brazil. — 2009. April 25-30. — Published on line: www.dsr.inpe.br 8 pp.
6. Addink E.A., S.M. de Jong, S.A. Davis, V. Dubyanskiy, L.A. Burdelov & H. Leirs The use of high-resolution remote sensing for plague surveillance in Kazakhstan//Remote Sensing of Environment. — 2010. — № 114. — P. 674-681.
46
