CC BY
82. Antoshina, O. A. Sortovie osobennosty vozdelivaniya ozimoy myagkoy pshenici na semennie cely [Text] / O. A. Antoshina, D. V. Vinogradov, T. V. Khabarovsk, Yu. V. Odnodushnova, A. A. Sokolov, O. A. Lapshinova //Vestnik Ryazanskogo gosudarstvennogo Universiteta im. P. A. Kostycheva. 2017. № 4 (36). P. 118-121.
3. Vinogradov, D. V. Practycum po rastenievodstvu [Text]/D. V. Vinogradov, N. In. Vavilov, N.. Duchova, E. I. Lupova // Ryazan, 2018. 320c.
4. Ivanenko A. S., Ivanenko N. Ah. Posevnie kachestva semyan ozimoy triticale v Tyumenskoy oblasty // Sovremennie problemi nauki I obrazovaniya, 2015.-№2-1.
5. Informacionniy listok Rosselhozcentra № 1/2018 / / Kachestvo semyan ozimih kultur v Rossiyskoy Federacii po resultatam monitoringa philialamy fgbu "Rosselhozcentr" na 15 Aprelya, 2018
6. Informacionniy listok Rosselhozcentra №10/2018/ /Kachestvo semyan yarovih zernovih I zernobobovih kultur v Rossiyskoy Federacii po resultatam monitoringa philialamy fgbu "Rosselhozcentr" na 15 Aprelya, 2018
7. Kachestvo semyan - zalog buduschego urojaya // Vestnik Rosselhozcentra. - 2016, № 3. - Pp. 13-14.
8. Praktykum po Zemledeliyu A. S. Masters, D. V. Vinogradov, M. V. Potapenko, S. I. Tsapkov, P. N. Balabko, E. I. Lupova [Text] / Ryazan, 2018. 256C.
9. Rybas I. A., Gureeva A.V., Marchenko D. M. Ocenka massi 1000 zeren u sortov ozimoy pshenici po parametram adaptivnosty //Dostijeniya nauki I techniki APK.- 2014. -№ 9. C17-19.
УДК:001.573:631.81.095.337
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПО ПРОГНОЗИРОВАНИЮ БАЛАНСА ГУМУСА
МИТРОФАНОВ Сергей Владимирович, канд. с.-х. наук, зам. директора по научной работе, f-mitrofanoff2015@yandex.ru
НОВИКОВ Николай Николаевич, канд. с.-х. наук, доцент, врио директора, Novikov-NN.vnims@ yandex.ru
НИКИТИН Василий Степанович, специалист первой категории, nikitin.vnims@yandex.ru БЛАГОВ Дмитрий Андреевич, канд. биол. наук, ст. науч. сотрудник, aspirantyra2013@gmail ПАНФЕРОВ Николай Сергеевич, канд. тех. наук, зав. отделом, nikolaj-panfyorov@yandex.ru БЕЛЫХ Сергей Анемподистович, канд. техн. наук, вед. специалист, belyh.vnims@yandex.ru Институт технического обеспечения сельского хозяйства - филиал Федерального государственного бюджетного научного учреждения «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ»
В современном земледелии ведущая роль в повышении урожая сельскохозяйственных культур отводится химикотехногенным факторам. В связи с чем современные агрофитоценозы характеризуются низким видовым разнообразием, строгой последовательностью агротехнологических работ и основных фенологических циклов доминирующих культур, что приводит к снижению устойчивости агробиогеоценозов к абиотическим и биотическим стрессам и, как следствие, к снижению уровня плодородия почв. Для формирования высоких и устойчивых урожаев, сохранения физико-химических свойств и биогенности почв необходимо обеспечивать бездефицитный баланс гумуса. На сегодняшний день в агрохимической и агрономической науках разработано множество методов, применяемых для расчета потребности в элементах питания сельскохозяйственных культур, направленных на сохранение плодородия почв. Однако их анализ выявил ряд недостатков: отсутствие учета предшественников в севообороте, степени окультуренности почвы, расчет доз элементов питания по усредненным агрохимическим показателям почв сельскохозяйственных предприятий и ряду других показателей. Поэтому их нужно рассматривать как ориентировочные, особенно если они берутся из справочных источников. В связи с этим на основе многолетних опытных данных ФГБНУ «Московский НИИСХ «Немчиновка» и полевых опытов Географической сети ФГБНУ «ВНИИ агрохимии» разработаны математические модели расчета доз элементов питания основных сельскохозяйственных культур Центрального региона России. Разработанная методика расчета доз элементов питания базируется на определении прогнозируемого урожая сельскохозяйственных культур. Отличие разработанных математических моделей от традиционных заключается в том, что в них учтены все известные источники поступления макроэлементов в почвенный раствор, а на их основе сформированы агрегированные переменные (алгебраические суммы переменных) для определения параметров азотного, фосфорного и калийного питания сельскохозяйственных растений. Ключевые слова: гумус, элементы питания растений, математические модели.
© Митрофанов С. В., Новиков Н. Н., Никитин В. С., Благов Д. А., Панферов Н. С.,Белых С. А., 2019 г.
Введение
Поддержание высокого уровня плодородия почвы позволяет обеспечить оптимальное питание растений, что непосредственно влияет на получение высоких урожаев сельскохозяйственных культур с необходимыми потребительскими качествами. Плодородные почвы с высокой степенью окультуренности обладают благоприятными физико-химические свойствами, необходимыми для нормального протекания продукционных процессов растений, обеспечивая их корневую систему достаточным количеством пищи, воздуха, влаги и тепла [2].
Органическое вещество почвы является сложным химическим комплексом, состоящим из веществ органогенного происхождения, который аккумулирует в себе все органические вещества, разделяемых на две группы. Первая - гумусовые или перегнойные вещества специфической природы. Вторая - негумифицированные вещества растительного и животного происхождения, которая составляет 10-15% органического вещества от общего его запаса в почве.
Содержание гумуса в почве является важным показателем ее потенциального плодородия, активности происходящих в ней биологических процессов. Гумус составляет от 85 до 90% от суммарного количества органического вещества почвы. Факторами, влияющими на содержание гумуса в почве, являются: тип почвы, природно-климатические условия, характер и интенсивность земледелия, специализации севооборота.
Однако повышение содержания гумуса или его бездефицитный баланс возможны только при разработке и внедрении рациональных элементов агротехнологий, которые способствуют развитию полезных микробиологических процессов [1, 3].
Материалы и методы исследований
Объектом исследований являются методы расчета доз элементов питания сельскохозяйственных культур.
Цель работы - повысить эффективность продукционных процессов в растениеводстве за счет проектирования рациональных систем удобрения в сельскохозяйственных предприятиях путем разработки использования инновационных цифровых технологий.
Исследования проводились с использованием аналитического и статистического методов.
Результаты исследований и их обсуждение
На сегодняшний день в агрохимической и агрономической науках существует множество применяемых методов по расчету элементов питания сельскохозяйственных культур.
Однако на практике чаще всего применяется метод балансового расчета доз удобрений на планируемую урожайность культуры [1].
Рассматриваемый метод часто используется с различными модификациями и дополнениями, но суть его не меняется - определяется потребность растений в питательных элементах, содержание их в почве в доступной для растений форме, коэффициенты использования из почв и удобрений. Точность данного метода зависит от точности вышеперечисленных данных. Они существенно варьируются в зависимости от свойств почв, по-
годных условий, доз и форм удобрений, срока и способа внесения и прочих факторов.
Ряд исследователей считают предпочтительным балансовый расчет потребности в удобрениях с учетом планируемой прибавки урожайности. При данном расчете необходимо знать урожайность возделываемой культуры, получаемой на данном участке без внесения удобрений, т.е. исходя из естественного плодородия почвы. Данный расчет также является ориентировочным, так как для его применения не требуется знать коэффициент использования питательных веществ из почвы, однако данный коэффициент может также существенно меняться в зависимости от многих условий, описанных выше [1].
При расчёте доз элементов питания на планируемую урожайность или ее прибавку необходимо учитывать степень удобренности предшествующей культуры с целью учета пролонгированного действия удобрений. Если предшествующие культуры возделывали на удобренных почвах, то к питательным элементам данных почв необходимо прибавить последействие ранее внесенных удобрений в расчете 10-15% исходного количества в них действующего вещества.
В описанных выше методах расчет доз элементов питания производится с опорой на естественное плодородие почв, удобрения при этом лишь восполняют то количество питательных элементов, которое невозможно получить из почвы. В данных методах не предусматривается не только возможность систематического повышения уровня плодородия почвы, но и восполнения пита-тельных веществ, ранее израсходованных на формирование урожая элементов почвы.
Существуют также ряд других методов, например метод Михайлова Н.Н., метод определения действительно возможного урожая по содержанию питательных элементов в почвах, комплексный метод аналитической листовой диагностики Болдырева Н.К. и др. [1, 5].
На практике в работе станций агрохимических служб используются балансовые методы. Их недостатками являются: отсутствие учета предшественников в севообороте, степени окультуренности почвы, расчет доз удобрений по усредненным агрохимическим показателям почв сельскохозяйственных предприятий, что существенно влияет на коэффициент использования питательных элементов растениями из почвы и удобрений, а также ряд других показателей. В связи с чем их необходимо оценивать как ориентировочные, если они берутся из справочных источников. Метод Н.К. Болдырева сложно применить с практической точки зрения.
Ввиду этого авторами на основе многолетних опытных данных ФГБНУ «Московский НИИСХ «Немчиновка» и полевых опытов Географической сети ФГБНУ «ВНИИ агрохимии» разработаны математические модели расчета доз элементов питания сельскохозяйственных культур Центрального региона России. В отличие от представленных выше методов, в данных моделях учитываются все известные источники поступления элементов питания в почвенный раствор, а на их основе сформированы агрегированные переменные для
расчета доз элементов питания под планируемую урожайность сельскохозяйственных культур.
Разработанная методика расчета доз элементов питания базируется на определении прогнозируемой урожайности сельскохозяйственных культур. Для анализа урожайности в сельскохозяйственных предприятиях используется временная экспоненциальная тенденция, рассчитываемая по статистическим данным фактических урожаев за 15-20 лет.
Однако эти статистические данные не дают объективных данных по прогнозу урожайности, так как являются зависимыми от ряда факторов, в первую очередь климатических.
Собран массив данных агрохимических полевых опытов на разных типах (подтипах) почв, на основе которого сформирована методика прогноза урожайности, основными элементами которой выступили элементы питания, оказывающие наибольшее влияние на урожайность: азот, фосфор, калий, а также кислотность почв [4].
Расчет прогноза по содержанию азота, фосфора, калия осуществляются по уравнению:
_ АгХл( 1+Х2) *Ы,Р,К - 1+А2Х1+АзХ1Х2' (1)
где Умрк - прогноз урожайности, ц/га;
Х1 - гумус почвы (из данных агрохимического обследования), т/га;
Х2 - агрегированная переменная, включающая все основные источники поступления азота, фосфора, калия в почву (из нормативно-справочной
А1,А2,А3 - коэффициенты уравнения. Расчет прогноза урожайности по рН солевой вытяжки:
Г......
YpH =
1 + Ае
-ВрН
(2)
где YрН - прогноз урожайности, ц/га;
Y - максимально возможная урожайность
max J ~
с.-х. культуры, ц/га;
е - основание натурального логарифма; A, B - коэффициенты уравнения, полученные в процессе оценки параметров;
рН - кислотность почвы (из данных агрохимического обследования).
В итоге за прогноз урожайности в соответствии с законом минимума принимается наименьшая из рассчитанных урожайностей.
Используя данную методику, можно рассчитать прогноз урожайности возделываемых сельскохозяйственных культур, учитывая производственные и экономические условия конкретного хозяйства, его специфику.
При этом учитываются коэффициенты влияния на урожайность сельскохозяйственной культуры предшествующих культур в севообороте (табл.). На их основе разработан алгоритм формирования полей севооборота, который позволяет производить расчеты гумусного баланса. Полученные результаты, в свою очередь, позволяют формировать мероприятия по бездефицитному гумусному балансу, а при возможности - положительному.
информации);
Таблица - Коэффициенты влияния предшественников на урожайность сельскохозяйственных культур
(фрагмент базы)
Наименование культуры П редшественник
Пшеница озимая Рожь озимая Ячмень яровой Овес яровой Горох Картофель Свекла кормовая
Пшеница озимая 0,5 0,6 0,6 0,5 0,7 0,5 0,5
Рожь озимая 0,6 0,8 0,7 0,6 0,8 0,5 0,5
Ячмень яровой 0.7 0,8 0,7 0,7 0,85 0,85 0,85
Овес яровой 0,8 0,8 0,8 0,7 0,9 0,9 0,85
Горох 0,9 0,9 0,85 0,9 0,8 1,0 1,0
Картофель 0,9 0,9 0,9 0,8 0,85 0,7 0,6
Свекла кормовая 0,9 0,9 0,9 0,8 0,85 0,7 0.6
Многолетние травы являются одним из основных источников накопления гумуса, в связи с чем необходимо точно рассчитывать уровень насыщенности севооборотов данными культурами, так как это позволит компенсировать минерализацию гумуса под парами, пропашными культурами, культурами сплошного сева, и обеспечить бездефицитный баланс органического вещества в почвах севооборотной площади.
Для этого разработана математическая модель, представленная в виде уравнения:
(1СIXq — CLq ~Ь (2^ Х3 ~Ь /с2^2
(3)
где dC - прирост или снижение содержания гумуса, т/га;
х8 - продолжительность наблюдений; х12 - площадь под паром, %; (100 - х11 - х11 - х2) - площадь культур сплошного сева, %;
х11 - площадь посева пропашных культур, %; х2- площадь посева многолетних трав, %; х3 - органическое вещество в пересчете на навоз, применяемое хозяйстве в расчете на 1 га пашни, т;
а0, а1 - коэффициенты уравнения; к3, к2 - коэффициенты, учитывающие темпы накопления гумуса в почве, соответственно, от внесения в почву органического вещества (навоза) и от посевных площадей, занятых многолетними травами;
к5, к11, к12 - коэффициенты, учитывающие степень минерализации гумуса почвы посевных
площадей, занятых, соответственно, под культурами сплошного сева, пропашными, а также под чистыми парами.
При этом к3, к2, к11, к12, к5 - коэффициенты, рассчитанные по экспоненциальному уравнению:
k — к И — p-tto+bic)
(4)
где к - искомый коэффициент для уравнения; k - генетическое максимально возможное
max
значение коэффициента;
b0, b1 - коэффициенты уравнения; с - содержание углерода мобильного гумуса, т/га.
Преобразование значений углерода начального (СН) и конечного (СК) исходной базы (%) в начальное (GH) и конечное (GK) значения гумуса в почве (т/га) осуществлено по формулам:
GH = GK =
СНР/ 0,58
100
СкР/0,58 100
(5)
(6)
Вес пахотного горизонта (Р) для почв: дерново-подзолистых супесчаных (18 см) - 3178 т/га: дерново-подзолистых суглинках (22 см) - 3020 т/ га; черноземов (25 см) - 2904 т/га.
Из данных уравнений определяются значения начального и конечного гумуса по фактической структуре севооборотной площади хозяйства и рассчитываются два варианта структуры севооборота с обеспечением бездефицитного или положительного баланса гумуса почв пашни севооборота.
В первом варианте рассчитываются: процент многолетних трав (х2), который необходимо иметь
Хозяйство
в севообороте при известном значении вносимых ежегодно количеств органических удобрений (х3); процент площади посева пропашных культур (х11); процент площади под паром (х12) и процент площади культур сплошного сева для поддержания бездефицитного баланса гумуса пашни севооборота. Во втором варианте определяется, какое ко-личество органических удобрений (х3) нужно ежегодно вносить на 1 га посевных площадей севооборота при известных значениях процентов многолетних трав (х2), площади посева пропашных культур (х11), площади под паром (х12) и площади культур сплошного сева в севообороте для поддержания бездефицитного баланса гумуса пашни севооборота.
Ниже приведен пример расчета баланса гумуса для АО «Павловское». Территория сельскохозяйственного предприятия расположена в южной части Рязанского района. В сельскохозяйственном предприятии 0,6% (50,0 га) площади пашни имеет очень низкую оценку по содержанию гумуса, 63,0% (5041 га) - низкую, 25,4% (2037 га) - среднюю, 11,0% (880 га) - повышенную оценку.
Проведенные расчеты по данным АО «Павловское» показали, что динамика гумуса почв севооборота имела отрицательное значение (рис.). На начало сезона баланс гумуса составлял 121,96800 т/га, а на конец сезона уровень данного показателя снизился до 121, 96524 т/га. То есть баланс гумуса носит отрицательный характер (- 0,00276 т/га).
Поэтому для положительной динамики баланса гумуса необходимо вносить на 1 га органических удобрений в количестве 8,606 т в виде подстилочного навоза твердой фракции с содержанием сухого вещества 25,0%
Пр-да
| АО "Павловское" Рязанского района Рязанской обла площадь (га) севооборота Иг I 7~
Гумус, %
Черноземы
6745.00
4.2000
в начале се:она
Динамика гунуса севооборотной площади, т га
в конце се:она
121.96800
1 21.36524
-0.00276
Пар, га pqp, %
Сил., г л I Спл. %
рЬь трТ
га VEk. тр., % Орг.уд.,т/га
ООО 0.00 0.00 000 6745.00 100О0 0.00 000 0.000
Вариангы способов для обеспечения беэдефищнного баланса гумуса почв севооборота
Вариант 1 I Предлагается наьая (расчетная) стрч^тура сетооЙорота с многолетними тратами
0.00 0,00 0.00 0.00 3861.20 57.25 2883.60 42.75 0.00
Вт жтнт "> I НСХ0ДИ0" структуре севооборота необходимо внестн ра счетный о >ъем орг. уд.
0.00 0.00 0.00 0.00 6745,0 100 00 0 00 0.00 8.606
Расчет общего объема органических удобрений
Коя Наименование Коэфф. пересчета на полет. jl.i:i . КРС Всего орг. уд., т
5001 Твердая фракция подстилочный Haeos КРС (25% сух.»-ее) 1.00 58045
Выход
J
Рис. - Определение баланса гумуса и расчет доз органических удобрений
Потребность в органических удобрениях на занимаемую площадь 6745 га сельскохозяйственными культурами составила 58045 т.
Заключение Формирование рационального питания растений является одним из главенствующих факторов повышения урожайности сельскохозяйственных культур. Ввиду чего современное сельское хозяйство должно переходить от разрозненных способов удобрения культурных растений к применению научно обоснованных систем удобрений, отвечающих требованиям возделываемых культур к природным и экономическим условиям сельскохозяйственного производства.
Сегодня в связи с резким повышением спроса на экологически чистую сельскохозяйственную продукцию большой интерес вызывает органическое земледелие. Ввиду этого принят Федеральный закон №280-ФЗ «Об органической продукции и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации».
Россия с точки зрения потенциала развития данного вида земледелия является безусловным лидером, так как на сегодняшний день наша страна имеет 28 млн. залежных земель, которые длительное время не использовались, а значит - в них не вносились химические удобрения и средства защиты растений.
Однако переход на систему органического сельского хозяйства наиболее остро ставит проблему обеспечения растениеводства элементами
питания, особенно это относится к Нечерноземной зоне с ее низким естественным плодородием почв.
Использование на практике описанных в статье математических моделей позволит производителям органической продукции формировать агро-технологии и специальные севообороты, направленные на сохранение и повышение плодородия почв, их биологической активности, поддержание биоразнообразия экосистем.
Список литературы
1. Агрохимия: Классический университетский учебник для стран СНГ. Под. Ред. В.Г. Мине-ева. - М.: Изд-во ВНИИА имени Д.Н. Прянишникова, 2017. - 854 с.
2. Вильдфлуш И.Р. Рациональное применение удобрений: Пособие // Горки: Белорусская государственная сельскохозяйственная академия, 2002, - 324 с.
3. Минеев В.Г. Агрохимия: учеб. пособ. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: МГУ, 2004. - 720 с.
4. Митрофанов С.В. Программный комплекс по прогнозированию урожайности основных сельскохозяйственных культур центрального региона России / С.В. Митрофанов, В.С. Никитин, С.А. Белых, Д.А. Благов, В.Б. Любченко // Техника и оборудование для села. - 2018. - № 8. - С. 41-43.
5. Романенко Г.А. Удобрения. Значение, эффективность применения: справоч. пособие. - М.: ЦИНАО, 1998. - 376 с.
MATHEMATICAL MODELS FOR HUMUS BALANCE FORECASTING
Mitrofanov Sergey V., Candidate of agricultural sciences, vice-director for science, leading researcher, f-mitrofanoff2015@yandex.ru
Novikov Nikolay N., Candidate of agricultural sciences, stand-in director, Novikov-NN.vnims@ yandex.ru Nikitin Vasiliy S., 1-st category specialist, nikitin.vnims@yandex.ru
Blagov Dmitry A., Candidate of biological sciences, senior researcher, aspirantyra2013@gmail Panfyorov Nikolay S., Candidate of technical sciences, head of department, nikolaj-panfyorov@yandex.ru Belykh Sergey A., Candidate of technical sciences, leading specialist, belyh.vnims@yandex.ru Institute of engineering support agriculture - branch of the Federal State Budgetary Scientific Institution «Federal Scientific Agroengineering Center VIM»
In modern agriculture the improvement of crops productivity is highly dependent on anthropogenic chemical factors. Due to this fact, the present-day agrophytocenoses are characterised by low species richness, strict consistency of agrotechnological operations and the main phenological cycles of the dominating crops, that results in the decreased resistance of agrobiocenoses to biotic and abiotic stresses, and consequently - the decline of soil fertility. Sustained positive balance of humus is necessary for providing sustainable high yields and the conservation of physical and chemical properties and biotic activity of soil. Modern agrochemistry and agronomy involve the application of various methods for crop nutrients calculation, aimed at soil fertility conservation. However, the conducted analysis has shown a number of disadvantages of these methods: forecrops and degree of soil development are not taken into account, calculation of nutrients dosages is carried out by averaged agrochemical properties of soils of agricultural enterprises, that has a considerable effect on the coefficient of uptake of nutrients contained in soil and fertilizers by plants and a number of other indicators. In this connection, this data should be considered as approximate, especially being taken from reference sources. For this reason, the research workers of the Institute of engineering support agriculture - branch of FSAC VIM have developed mathematical models of calculation of nutrients dosages for the major crops of Central Russia on the basis of multiannual experimental data of the Federal Research Center «Nemchinovka» and data obtained from field experiments conducted by the Geographic Network of the All-Russian Scientific Research Institute of Agrochemistry. The developed method for calculating nutrients dosages is based on crop yield forecasting. The developed method for calculating nutrients dosages is based on crop yield forecasting. The novelty of the developed mathematical models lies in consideration of all the known sources of macronutrients supply in soil solution, put in the basis of aggregate variables (algebraic sum of variables) for determining parameters of nitrogen, phosphorous and potassium nutrition for crops. Key words: humus, plant nutrients, mathematical models.
Literatur
1.Agrokhimiya: Klassicheskiy universitetskiy uchebnik dlya stran SNG. Pod. Red. V.G. Mineeva. - M.: Izd-vo VNIIA imeni D.N. Pryanishnikova, 2017. - 854 s.
2.Vil'dflush I.R. Ratsional'noe primenenie udobreniy: Posobie // Gorki: Belorusskaya gosudarstvennaya sel'skokhozyaystvennaya akademiya, 2002, - 324 s.
3.Mineev V.G. Agrokhimiya: ucheb. posob. - 2-e izd., pererab. i dop. - M.: MGU, 2004. - 720 s.
4.Mitrofanov S.V. Programmnyy kompleks po prognozirovaniyu urozhaynosti osnovnykh sel'skokhozyaystvennykh kul'turtsentral'nogo regiona Rossii/S.V. Mitrofanov, V.S. Nikitin, S.A. Belykh, D.A. Blagov, V.B. Lyubchenko // Tekhnika i oborudovanie dlya sela. - 2018. - № 8. - S. 41-43.
5.Romanenko G.A. Udobreniya. Znachenie, effektivnost'primeneniya: spravoch. posobie. - M.: TslNAO, 1998. - 376 s.
52
УДК 576.89:639.3
ИММУНОХРОМАТОГРАФИЧЕСКИЙ МЕТОД ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ ТОКСОПЛАЗМОЗА
НАЗАРОВА Светлана Анатольевна, аспирант кафедры эпизоотологии, микробиологии и паразитологии, svetlanak9191@mail.ru
НОВАК Михаил Дмитриевич, д-р биол. наук, профессор кафедры эпизоотологии, микробиологии и паразитологии, peace100@mail.ru
Рязанский государственный агротехнологический университет имени П.А. Костычева
Цель исследований заключалась в разработке иммунохроматографического метода (ИХМ) диагностики токсоплазмоза и изучении его распространенности в товарных свиноводческих хозяйствах, на молочных фермах и среди мышевидных грызунов в Рязанской области. Экспериментально изучена чувствительность и информативность ИХМ с разработанными токсоплазменными имму-нореагентами. Сероэпизоотологический мониторинг позволил установить высокие показатели экстенсивности инвазии при токсоплазмозе свиней, крупного рогатого скота и мышевидных грызунов: 34, 26 и 40% соответственно, что подтверждает потенциальную угрозу заражения человека. При сравнительном изучении чувствительности и информативности ИХМ и РНГА с мембрано-ци-топлазменным антигеном Toxoplasma gondii, а также при сопоставлении с результатами микроскопического исследования мазков-отпечатков из головного мозга и внутренних органов свиней (на бойнях Рязанской области), мышевидных грызунов (на территории Окского государственного биосферного заповедника) установлена высокая диагностическая эффективность иммунохрома-тографического метода. ИХМ экспресс-тест является специфичным, высокочувствительным, доступным для практикующих ветеринарных врачей, компактным, не требующим специального оборудования при постановке и специальных навыков лаборанта-исследователя. На основании полученных данных обосновано практическое применение иммунохроматографического метода в комплексе профилактических, оздоровительных мероприятий при токсоплазмозе, в том числе на мясоперерабатывающих предприятиях при проведении ветеринарно-санитарной экспертизы туш и органов животных.
Ключевые слова: свиньи, крупный рогатый скот, мышевидные грызуны, иммунохроматографи-ческий метод (ИХМ), экспресс-тест, нитроцеллюлозная мембрана, Toxoplasma gondii.
Введение
Большое внимание медицинские и ветеринарные специалисты уделяют болезням, возбудители которых передаются от животных человеку через продукты животного происхождения. Токсоплаз-моз распространен чрезвычайно широко [14]. Установленный коэффициент заболеваемости в континентальном масштабе составляет 1,2 на 100 тыс. населения [4]. Показатели зараженности токсоплазмами населения в различных регионах Российской Федерации варьируют от 15 до 30% [6, 8, 11]. Заболевание протекает в латентной, субклинической форме или сопровождается симптомами пневмонии, нарушения функций пищеварительной, репродуктивной, нервной систем,
органов зрения. У беременных женщин, серопози-тивных на токсоплазмоз, возможны аборты, мерт-ворождения, а у новорожденных - гидроцефалия, менингоэнцефалиты, гермафродитизм и соматические патологии [11].
Основным источником возбудителя токсоплаз-моза для животных и человека являются кошки, дефинитивные хозяева Toxoplasma gondii; крупный и мелкий рогатый скот, свиньи, кролики и человек - промежуточные хозяева [1, 3, 5, 12]. Заражение человека происходит при употреблении в пищу недостаточно термически обработанного мяса и мясных продуктов. Среди сельскохозяйственных животных токсоплазмоз установлен у 79% овец, 25% крупного рогатого скота, 42% сви-
© Назарова С. А., Новак М. Д., 2019 г.
