Научная статья на тему 'Регрессионный анализ и ГИС-методы при оценке эпизоотической активности природных очагов чумы Казахстана'

Регрессионный анализ и ГИС-методы при оценке эпизоотической активности природных очагов чумы Казахстана Текст научной статьи по специальности «Науки о Земле и смежные экологические науки»

CC BY
593
140
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ЧУМА / ПРИРОДНЫЙ ОЧАГ / ЭКТОПАРАЗИТЫ / БОЛЬШАЯ ПЕСЧАНКА / ЭПИЗООТИЯ / ГИС / РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ / ЛЭР / PLAGUE / NATURAL FOCUS / VECTORS / GREAT GERBIL / EPIZOOTY / GIS / REGRESSION ANALYSIS / LANDSCAPE AND EPIZOOTOLOGY REGION

Аннотация научной статьи по наукам о Земле и смежным экологическим наукам, автор научной работы — Ниязбеков Н. Ш., Абделиев З. Ж., Сагиев З. А., Матжанова А. М., Абдразакова А.

Природные очаги чумы Казахстана представляют собою сложную систему взаимоотношения возбудителя, переносчика и теплокровного хозяина. Для изучения закономерностей протекания эпизоотии, прогнозирования течения эпизоотии чумы используется комплексный подход. Использование новых методов изучения с классическими методами позволяет обрабатывать данные в пространстве и времени. Для эпидемиологического и эпизоотического анализа были обработаны паспортные данные штаммов Y. pestis, выделенные Жосалинским противочумным отделением Республики Казахстан за период с 1990-2012 гг. Жосалинское противочумное отделение проводит эпизоотологическое обследование территорий ландшафтно-эпизоотологических районов (ЛЭР) Северные Кызылкумы, Восточные Каракумы и западной части Арыскумско-Дариялыктакырского ЛЭР. С 1990-2012 гг. на территории данных очагов изолировано 295 штаммов чумного микроба, из них 57 % от грызунов и 49,3 % от эктопаразитов. Паспортные данные за 1990-2011 гг. по трем вышеуказанным ЛЭР были обработаны с помощью программы STATA 12, и созданы регрессионные модели по двум ЛЭР: Северные Кызылкумы и Восточные Каракумы. Модель показала, что в настоящее время активность эпизоотия чумы в ЛЭР Восточные Каракумы снижается в динамике по годам. Вторая модель показывает, что активность эпизоотии в Северо-Кызылкумском ЛЭР возрастает в динамике по годам. Также в программе ArcGIS 10 обработаны паспортные данные по штаммам чумного микроба, выделенным в двух автономных очагах Среднеазиатского пустынного природного очага чумы Кызылкумском и Арыскумо-Дариялыктакырском. Регрессионный анализ и инструменты моделирования ArcGIS 10 дают возможность проводить анализ пространственной и временной характеристики состояний эпизоотической активности природных очагов чумы, определять наиболее возможные участки заражения людей и верблюдов в данных очагах и тем самым предупреждать вовлечение людей в эпизоотический процесс чумы. Применение данного анализа в комплексе с эпизоотологическим и эпидемиологическим анализом дает возможность прогнозировать возможные эпидемические осложнения по чуме и делать отдаленный прогноз для проведения соответствующих профилактических мероприятий в условиях антропогенного влияния для совершенствования системы эпидемиологического мониторинга и обеспечения благополучия населения, проживающего на энзоотичной территории по чуме. Использование регрессионного анализа в эпизоотологическом мониторинге за чумой позволит прогнозировать динамику эпизоотического процесса в природных очагах, определять корреляцию между носителями, переносчиками и возбудителем чумы.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по наукам о Земле и смежным экологическим наукам , автор научной работы — Ниязбеков Н. Ш., Абделиев З. Ж., Сагиев З. А., Матжанова А. М., Абдразакова А.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

REGRESSION ANALYSIS AND GIS METHODS FOR ASSESSMENT OF THE PLAGUE EPIZOOTIC ACTIVITY OF KAZAKH NATURAL PLAGUE FOCI

The plague natural foci of Kazakhstan are a complicated system of relations between the plague microbe, warm-blood host and vector. The complex approaches used for study of the processes of the plague epizooty and prognosis it. Use of computerized programs with the classic methods of study helps to process the data in time and space. For epidemiological and epizootological analysis the passport data of the strains Y. pestis isolated by Zhosaly Anti-plague Station of the Republic of Kazakhstan in 1990-2012 were processed. The Anti-plague Station carries out the epizootic study of the landscape and epizootology regions as the North Qizilqum, East Karakum, and West part of Aryskum-Dariyalyktakyr. From 1990 to 2012 there were 295 plague strains isolated, 57 % of them were isolated from rodents, and 49,3 % of them were isolated from vectors (ticks and fleas). The passport data for 1990-2011 of three mentioned above landscape and epizootology regions were processed by STATA 12 program; and the regression models of the North Qizilqum and East Karakum were created. The model shows that the plague epizooty activity has been declining by the years. The second model shows that the plague activity in the North Qizilqum has been increasing by the years. Also the passport data of the strains Y. pestis isolated in two natural plague foci of Central Asia desert plague focus as Qizilqum and Aryskum-Dariyalyktakyr natural foci were processed by ArcGIS 10. The regression analysis and modeling in ArcGIS 10 give the opportunities for carrying out of spatial and temporal characteristics of conditions of epizootic activities of the natural plague foci, for detection more possible regions where people livestock as camels can be infected with plague and for prevention of infection of people during their activities. Application of this analysis in the complex of epizootic and epidemiological analysis gives the possibility to prognosis of possible plague epidemic complications and make remote prognosis for carrying out of the prophylaxis measurements under the influences of anthropogenic transformation of the foci, social and climatic factors and can help to survey the foci and protect the population who live there. Use of the regression analysis in the epidemiological and epizootological monitoring of the plague in the natural plague foci can help to prognosis the dynamics of the plague epizooty in the foci and detect a correlation between the microbe, vector, and host of the plague.

Текст научной работы на тему «Регрессионный анализ и ГИС-методы при оценке эпизоотической активности природных очагов чумы Казахстана»

профилактическая медицина

УДК 616.981.452:614.40

Н.Ш. Ниязбеков, З.Ж. Абделиев, З.А. Сагиев, A.M. Матжанова, А. Абдразакова, Б. Айсауытов, M. Балибаев, Н. токсанбаева, Ш. ибраева, А. Ермаханов, M. Бурамбаева, С. Жадырасын, Б.К. Аймаханов, Л.Б. Куптлеуова, К.У. Акмамбетова

РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ И ГИС-МЕТОДЫ ПРИ ОЦЕНКЕ ЭПИЗООТИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ ПРИРОДНЫХ ОЧАГОВ ЧУМЫ КАЗАХСТАНА

Казахский научный центр карантинных и зоонозных инфекций им. М. Айкимбаева (Алматы, Казахстан)

Кызылординская противочумная станция (Кызылорда, Казахстан) Араломорская противочумная станция (Аральск, Казахстан)

Природные очаги чумы Казахстана представляют собою сложную систему взаимоотношения возбудителя, переносчика и теплокровного хозяина. Для изучения закономерностей протекания эпизоотии, прогнозирования течения эпизоотии чумы используется комплексный подход. Использование новых методов изучения с классическими методами позволяет обрабатывать данные в пространстве и времени. Для эпидемиологического и эпизоотического анализа были обработаны паспортные данные штаммов Y. pestis, выделенные Жосалинским противочумным отделением Республики Казахстан за период с 1990-2012 гг. Жосалинское противочумное отделение проводит эпизоотологическое обследование территорий ландшафтно-эпизоотологических районов (ЛЭР) Северные Кызылкумы, Восточные Каракумы и западной части Арыскумско-Дариялыктакырского ЛЭР! С1990-2012 гг. на территории данных очагов изолировано 295 штаммов чумного микроба, из них 57 % - от грызунов и 49,3 % - от эктопаразитов. Паспортные данные за 1990-2011 гг. по трем вышеуказанным ЛЭР были обработаны с помощью программы STATA12, и созданы регрессионные модели по двум ЛЭР: Северные Кызылкумы и Восточные Каракумы. Модель показала, что в настоящее время активность эпизоотия чумы в ЛЭР Восточные Каракумы снижается в динамике по годам. Вторая модель показывает, что активность эпизоотии в Северо-Кызылкумском ЛЭР возрастает в динамике по годам. Также в программе ArcGIS 10 обработаны паспортные данные по штаммам чумного микроба, выделенным в двух автономных очагах Среднеазиатского пустынного природного очага чумы - Кызылкумском и Арыскумо-Дариялыктакырском.

Регрессионный анализ и инструменты моделирования ArcGIS 10 дают возможность проводить анализ пространственной и временной характеристики состояний эпизоотической активности природных очагов чумы, определять наиболее возможныеучастки заражения людей и верблюдов в данных очагах и тем самым предупреждать вовлечение людей в эпизоотический процесс чумы. Применение данного анализа в комплексе с эпизоотологическим и эпидемиологическим анализом дает возможность прогнозировать возможные эпидемические осложнения по чуме и делать отдаленный прогноз для проведения соответствующих профилактических мероприятий в условиях антропогенного влияния для совершенствования системы эпидемиологического мониторинга и обеспечения благополучия населения, проживающего на энзоотичной территории по чуме.

Использование регрессионного анализа в эпизоотологическом мониторинге за чумой позволит прогнозировать динамику эпизоотического процесса в природных очагах, определять корреляцию между носителями, переносчиками и возбудителем чумы.

Ключевые слова: чума, природный очаг, эктопаразиты, большая песчанка, эпизоотия, ГИС, регрессионный анализ, ЛЭР

REGRESSiON ANALYSiS AND GiS METHODS FOR ASSESSMENT OF THE PLAGUE EPiZOOTiC ACTiViTY OF KAZAKH NATURAL PLAGUE FOCi

N. Niyazbekov, Z. Abdeliyev, Z. Sagiyev, A. Matzhanova, A. Abdrazakova, B. Aysauytov, M. Balibayev, N. Toksanbayeva, Sh. Ibrayeva, A. Yermakhanov, M. Burambayeva, S. Zhadyrassyn, B. Aimakhanov, L. Kupteleuova, K. Akmambetova

M. Aikimbayev's Kazakh Scientific Center of Quarantine and Zoonotic Diseases, Almaty, Kazakhstan

Qyzylorda Anti-Plague Station, Qyzylorda, Kazakhstan Aral Anti-Plague Station, Aralsk, Kazakhstan

The plague natural foci of Kazakhstan are a complicated system of relations between the plague microbe, warm-blood host and vector. The complex approaches used for study of the processes of the plague epizooty and prognosis it. Use of computerized programs with the classic methods of study helps to process the data in time and space. For epidemiological and epizootological analysis the passport data of the strains Y. pestis isolated by Zhosaly Anti-plague Station of the Republic of Kazakhstan in 1990-2012 were processed. The Anti-plague Station carries out the epizootic study of the landscape and epizootology regions as the North Qizilqum, East Karakum, and West part of Aryskum-Dariyalyktakyr. From 1990 to 2012 there were 295 plague strains isolated, 57 % of them were isolated from rodents, and 49,3 % of them were isolated from vectors (ticks and fleas).

The passport data for 1990-2011 of three mentioned above landscape and epizootology regions were processed by

STATA12 program; and the regression models of the North Qizilqum and East Karakum were created. The model shows that the plague epizooty activity has been declining by the years. The second model shows that the plague activity in the North Qizilqum has been increasing by the years. Also the passport data of the strains Y. pestis isolated in two natural plague foci of Central Asia desert plague focus as Qizilqum and Aryskum-Dariyalyktakyr natural foci were processed by ArcGIS 10.

The regression analysis and modeling in ArcGIS 10 give the opportunities for carrying out of spatial and temporal characteristics of conditions of epizootic activities of the natural plague foci, for detection more possible regions where people livestock as camels can be infected with plague and for prevention of infection of people during their activities. Application of this analysis in the complex of epizootic and epidemiological analysis gives the possibility to prognosis of possible plague epidemic complications and make remote prognosisfor carrying out of the prophylaxis measurements under the influences of anthropogenic transformation of the foci, social and climatic factors and can help to survey the foci and protect the population who live there.

Use of the regression analysis in the epidemiological and epizootological monitoring of the plague in the natural plague foci can help to prognosis the dynamics of the plague epizooty in the foci and detect a correlation between the microbe, vector, and host of the plague.

Key words: plague, natural focus, vectors, great gerbil, epizooty, GIS, regression analysis, landscape and epizootology region

Природные очаги чумы занимают в Казахстане более 1 млн км2 или 41 % территории. Изучение природных очагов чумы и эпидемиологический мониторинг за чумой осуществляется противочумными станциями и Казахским научным центром карантинных и зоонозных инфекций им. М. Айким-баева. В связи с изменением климата, антропогенной трансформацией территории, социальными факторами эпидемиологический надзор за чумой требует постоянного совершенствования. В настоящее время для эпидемиологического и эпизоотического мониторинга и анализа используют инструменты пространственного и регрессионного анализа, которые позволяют анализировать пространственную и временную характеристику определенных явления и проводить их статистическую обработку [1].

Для анализа использовались статистические методы и методы регрессионного и пространственного анализа. Использовались программы STATA 12, ArcGIS 10, в которых учитывались такие параметры, как абсолютное число штаммов Y. pestis и годы выделения. Для анализа эпизоотической активности природных очагов чумы применялись инструменты ГИС Spatial Statistics Tools. Для определения экстенсивности эпизоотии чумы применялись инструменты Mean Center (центр эпизоотии) и Standard Distance (стандартный радиус эпизоотии). Для построения модели эпизоотической активности использовались паспортные данные за 1990-2012 гг. по следующим ландшафтно-эпизоотологическим районам (ЛЭР) Казахстана: Северные Кызылкумы, Восточные Каракумы и западная часть Арыскум-Дариялыктакырского ЛЭР. Паспортные данные предоставлены Жосалинским противочумным отделением (ПЧО). Для сравнительной характеристики эпизоотической активности

обрабатывались паспортные данные по эпизоотической активности Арыскум-Дариялыктакырского и Кызылкумского автономных очагов чумы за 2011 г. Паспортные данные предоставлены Араломорской и Кызылординской противочумными станциями [2].

Собранные паспортные данные по трем ЛЭР (Северные Кызылкумы, Восточные Каракумы и западная часть Арыскум-Дариялыктакырский) представлены информацией о выделении Y. pestis от носителей и переносчиков за 1990-2012 гг. Данные обработаны статистическими методами исследования. Результаты обработки показали, что за данный период в вышеуказанных ЛЭР было изолировано 295 штаммов чумного микроба, из них 57 % - от грызунов и 49,3 % -от эктопаразитов (табл. 1).

Общая площадь Приаральско-Каракумского автономного очага составляет 75000 км2, систематическое обследование начали проводить с середины 40-х гг., непосредственно курируемая ПЧО площадь равна 41900 км2 (56 % очага). По данным многолетних наблюдений большая песчанка заселяет территорию очага неравномерно. Из второстепенных носителей чумы наиболее многочисленны и широко распространены полуденная и краснохвостая песчанка [3]. Основной переносчик - X. skrjabini. Среди второстепенных переносчиков наибольшее значение имеют Nos. laeviceps и Copt. lamellifer. Численность основных и второстепенных переносчиков относительно устойчива. Наиболее высокие показатели эпизоотической активности очага были зарегистрированы в 1990-1994, 1998-2000, 2002-2007 и 2010-2011 гг. В период с 1990 по 2012 гг. по ЛЭР Восточные Каракумы изолировано 211 штаммов чумного микроба. Наибольшее количество выделенных культур приходится на долю 1990-1994, 2003, 2006 и 2011 гг., причем

№ Автономные очаги, ЛЭР Изолировано штаммов чумного микроба

Грызунов Эктопаразитов

1 Приаральско-Каракумский (ЛЭР Восточные Каракумы) 53,4 % 47 %

2 Кызылкумский (ЛЭР Северные Кызылкумы) 32 % 68 %

3 Арыскум-Дариялыктакырский (западная часть Арыскум-Дариялыктакырского ЛЭР) 67 % 33,3 %

Таблица 1

Изолированные штаммы за 1990-2012 гг. по ландшафтно-эпизоотическим районам обследования

Жосалинского ПЧО

пики подъема эпизоотий составляют 1-5 лет. За 1990-2011 гг. по ЛЭР Восточные Каракумы обследовано 935 секторов, где эпизоотии зарегистрированы на 161 секторе (17,2 %), причем как весной, так и осенью. Для определения интенсивности эпизоотии в данном ЛЭР и динамики эпизоотического процесса данные были обработаны с помощью программы STA-ТА 12 [6]. На основе обработанных данных в данной программе была создана регрессионная модель по эпизоотической ситуации в ЛЭР Восточные Каракумы за 1990-2011 гг. Модель показала, что в настоящее время активность эпизоотия чумы в данном ЛЭР снижается в динамике по годам (рис. 1А).

Общая площадь Арыскум-Дариялыктакырского автономного очага чумы составляет 43000 км2. Курируемая ПЧО территория по очагу (западная часть Арыскум-Дариялыктакырского ЛЭР) равна 7800 км2, что составляет 18,1 % от общей территории. Эпизоо-тологическое обследование проводится с 1947 г. По территории очага большая песчанка распространена неравномерно. Поселения песчанок диффузного и островного типов. Из второстепенных носителей наиболее многочисленна краснохвостая песчанка. Основные переносчики чумы - блохи рода Хепор$уПа (X. зкт^аЫт и X. щегЫИ). В 1998 и 2000 гг. изолировано 12 штаммов чумного микроба. Начиная с 2003 г. здесь эпизоотии чумы не регистрируется (табл. 2).

Третьим изучаемым ЛЭР являются Северные Кызылкумы, входящие в состав Кызылкумского автономного очага. Общая площадь автономного очага составляет 40000 км2, обследуемая ПЧО территория равна 21300 км2, что составляет 53,2 % очага. Эпизоотологи-

ческий мониторинг ЛЭР Северные Кызылкумы данного очага начато в 1949 г. Впервые эпизоотия чумы здесь зарегистрирована в 1924 г. Здесь, за исключением большой песчанки, в эпизоотиях участвуют М. meridianus, М. Шусш. Основные переносчики чумы представлены блохами рода ХепорУ1а. Поселения песчанок ленточного и островного типов. Эпизоотии чумы регистрируются в 1992-1993, 1999-2004 и 2011 г. с бактериологическими подтверждениями [4]. В промежутках между данными периодами наблюдаются локальные эпизоотии в разных частях очага с регистрацией серологически позитивных грызунов. В вышеуказанный период изолировано 72 штамма У. pestis (табл. 3).

Паспортные данные по эпизоотологическому мониторингу Северо-Кызылкумского ЛЭР за 19902011 гг. были внесены и обработаны в программе STATA 12. С помощью данной программы была построена регрессионная модель динамики активности эпизоотии чумы в Северо-Кызылкумском ЛЭР. Модель показывает, что в данном ЛЭР активность эпизоотии возрастает в динамике по годам (рис. 1Б).

Для определения экстенсивности эпизоотического процесса в природных очагах чумы были использованы данные по эпизоотической активности двух автономных очагов Среднеазиатского пустынного природного очага чумы - Кызылкумского и Арыскумо-Дариялыктакырского. Для пространственного анализа были использованы паспортные данные штаммов У. pestis, выделенных от носителей и переносчиков в 2011 г. по двум автономным очагам. Паспортные данные показали, что в Арыскумо-Дариялыктакырском пустынном очаге

1990

А

195 2000 2005

Years

• Y. pestis Fitted values

1990

Б

2000 2005

Years

Y. pestis ^^^^ Fitted values

Рис. 1. Регрессионные модели эпизоотической активности ЛЭР Восточные Каракумы за 1990-2012 гг. (А) и Северные Кызылкумы за 1990-2011 гг. (Б).

Таблица 2

Данные эпизоотического мониторинга по западной части Арыскум-Дариялыктакырского ЛЭР

Зарегистрировано эпизоотий чумы Обследовано секторов Изолировано культур чумы Динамика эпизоотии

Годы Сезон Всего Зарегистрировано эпизоотий Всего в т.ч. от эктопаразитов (%) Соотношение на 1 сектор

абс. %

1998 Весна 23 2 9 4 50 2 17,2

2000 Весна 16 4 25 8 25 2 50

Всего 39 6 15,3 12 33,3 2 30,6

Таблица 3

Данные эпизоотологического мониторинга по Кызылкумскому автономному очагу чумы (Северо-Кызылкумский ЛЭР) за 1999-2011 гг.

Зарегистрировано эпизоотий чумы Обследовано секторов Зарегистрировано штаммов чумы Динамика эпизоотии

Годы Сезон Всего Зарегистрировано эпизоотий Всего из них Соотношение

Абс. % эктопаразитов (%) на 1 сектор

1992 Осень 21 4 19,0 4 50 1,0 19

1993 Весна 30 2 6,6 1 - 0,5 3,3

Осень 32 2 6,2 1 - 0,5 3,1

1999 Весна 28 9 32,1 22 63,3 2,4 77,0

2000 Весна 22 3 13,6 5 - 1,6 21,7

2001 Весна 45 2 4,4 1 - 0,5 2,2

2002 Весна 38 1 2,6 7 57,1 7 18,2

2004 Весна 50 11 22 14 92,8 1,2 27,9

2011 Весна 70 5 7,1 17 64,7 3,4 24,1

Всего 336 30 8,9 72 68,0 2,4 21,36

Legend | Mean Center Qyzylqum

Mean Center Arisqum Dariyaliqtaqir other plague foci Arisqum Dariyaliqtaqir Qyzylqum

I Standard Distance Qyzylqum ] Standard Distance Arisqum Dariyaliqtaqir

160

I Kilometers

Рис. 2. Стандартное расстояние эпизоотии чумы в Арыскумо-Дариялыктакырском и Кызылкумском пустынном очагах Кызылординской области.

штаммы Y. pestis были изолированы от мигрирующих блох Xenopsylla skrjabini. В Кызылкумском пустынном очаге штаммы чумного микроба были выделены от носителей R. opimus, M. libycus и от переносчиков X. gerbilli, Ech. оshanini, Nos. laeviceps. Для обработки данных использовалась программа ArcGIS 10. Данные обрабатывались с использованием инструментов Spatial Statistics Tools в ArcToolbox. Для анализа при-

менили инструменты моделирования ArcGIS 10, определяющие среднюю величину эпизоотии (Mean Center) и стандартную дистанцию (Standard Distance) эпизоотии в пределах природного очага [5]. Данные по двум исследуемым очагам были внесены и обработаны с помощью этих инструментов. Данные обрабатывались для определения двух значений -теоретического центра эпизоотии и стандартного

Рис. 3. Пространственная характеристика штаммов У. pestis, выделенных в природных очагах Казахстана в 2011 г.

расстояния эпизоотии. Теоретический центр про-кажает, где находится центр эпизоотии в созданной модели, а стандартное расстояние определит радиус эпизоотии. Были получены модели эпизоотии чумы исследуемых очагов чумы, которые показали, что эпизоотия чумы Арыскумо-Дариялыктакырского пустынного очага в 2011 г. была намного активнее -радиус стандартного расстояния эпизоотии больше, чем в Кызылкумском пустынном очаге, где радиус стандартного расстояния меньше (рис. 2).

Данная модель эпизоотического состояния очагов показывает, что зона наиболее вероятного распространения эпизоотии чумы занимает больше площади в Арыскумо-Дариялыктакырском пустынном очаге и протекает более активно, по сравнению с Кызылкумским очагом.

При относительно равных условиях, включая среднюю плотность населения и количество домашних животных, вероятность вовлечения человека в природный цикл циркуляции возбудителя чумы в результате определенного поведения человека (выпас домашних животных, охоты, путешествия) в Арыскумо-Дариялыктакырском пустынном очаге выше, по сравнению с Кызылкумским природным очагом чумы, так как радиус эпизоотии чумы охватывает больше территории данного очага, в отличии от Кызылкумского очага. Средняя величина обработанных данных по эпизоотии чумы показывает, где находится наиболее вероятный центр (Mean Center) эпизоотии. Используя среднюю величину в дина-

мике эпизоотии чумы по годам, можно определить степень расширения площади эпизоотии. Средняя величина эпизоотии является местом, где вероятность вовлечения человека в природный цикл чумы очень высока.

В 2011 г. целом по Казахстану наблюдалась относительно высокая эпизоотическая активность природных очагов чумы. С помощью программы ArcGIS 10 были обработаны данные и определены их пространственные характеристики.

Пространственная характеристика показывает, что Y. pestis были выделены в 10 природных очагах чумы. Наиболее активными очагами чумы были Прибалхашский, Приаральско-Каракумский, Ары-скумско-Дариялыктакырский природные очаги чумы (рис. 3).

Таким образом, методы регрессионного анализа и инструменты моделирования ArcGIS 10 дают возможность проводить анализ пространственной и временной характеристики состояний эпизоотической активности природных очагов чумы, определять наиболее возможные участки заражения людей и верблюдов в данных очагах и, тем самым, предупреждать вовлечение людей в эпизоотический процесс чумы. Применение данного анализа в комплексе с эпизоо-тологическим и эпидемиологическим дает возможность прогнозировать возможные эпидемические осложнения по чуме и делать отдаленный прогноз для проведения соответствующих профилактических мероприятий в условиях антропогенного влияния

для совершенствования системы эпидемиологического мониторинга и обеспечения благополучия населения, проживающего на энзоотичной территории по чуме.

Использование регрессионного анализа в эпи-зоотологическом мониторинге чумы позволит прогнозировать динамику эпизоотического процесса в природных очагах, определять корреляцию между носителями, переносчиками и возбудителем чумы.

ЛИТЕРАТУРА REFERENCES

1. Атлас распространения особо опасных инфекций в Республике Казахстан. - Алматы, 2012. -232 с.

Atlas of incidence of highly infectious diseases in Kazakhstan. - Almaty, 2012. - 232 p. (in Russian)

2. Отчеты Кызылординской противочумной станции за 1990-2012 гг.

Reports of Qyzylorda Anti-Plague Station for 19902012. (in Russian)

3. Отчеты Араломорской противочумной станции за 1990-2012 гг.

Reports of Aral Anti-Plague Station for 1990-2012. (in Russian)

4. Руководство по ландшафтно-эпизоотологи-ческому районированию природных очагов чумы Средней Азии и Казахстана. - Алматы, 1990.

Guidance on the landscape-epizootic zonation of natural foci of plague of Central Asia and Kazakhstan. -Almaty, 1990. (in Russian)

5. Getting to know ArcGIS // ESRI Press. - 584 p.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

6. STATA manual [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.stata.com.

Сведения об авторах

Ниязбеков Н.Ш. - младший научный сотрудник лаборатории эпидемиологии, микробиологии и эпизоотологии чумы Казахского научного центра карантинных и зоонозных инфекций им. М. Айкимбаева (050054, Республика Казахстан, г. Алматы, ул. Капал, 14; тел.: +7 (727) 251-02-93; e-mail: niyazbekov-n@kscqzd.kz)

АбделиевЗ.Ж. - заведующий лабораторией эпидемиологии, микробиологии и эпизоотологии чумы Казахского научного центра карантинных и зоонозных инфекций им. М. Айкимбаева (e-mail: abdeliyevz@kscqzd.kz)

Сагиев З.А. - заведующий лабораторией холеры Казахского научного центра карантинных и зоонозных инфекций им. М. Айкимбаева (e-mail: zsagiyev@kscqzd.kz)

МатжановаА.М. - начальник Кызылординской противочумной станции (e-mail: a.matganova@mail.ru)

Абдразакова А. - сотрудник Кызылординской противочумной станции (e-mail: kyzylordapchs@mail.ru)

Айсауытов Б. - сотрудник Кызылординской противочумной станции

Балибаев М. - сотрудник Кызылординской противочумной станции

Токсанбаева Н. - сотрудник Кызылординской противочумной станции

Ибраева Ш. - сотрудник Кызылординской противочумной станции

Ермаханов А. - сотрудник Кызылординской противочумной станции

Бурамбаева М. - сотрудник Араломорской противочумной станции (e-mail: maira_burambaeva@mail.ru) Жадырасын С. - сотрудник Араломорской противочумной станции

АймахановБ.К. - сотрудник Казахского научного центра карантинных и зоонозных инфекций им. М. Айкимбаева (e-mail: baimakhanov@kscqzd.kz)

Куптлеуова Л.Б. - сотрудник Кызылординской противочумной станции Акмамбетова К.У. - сотрудник Кызылординской противочумной станции

information about the authors

NiyazbekovN. - junior research officer of the laboratory of epidemiology, microbiology and plague epizootology of M. Aikimbayev's Kazakh Scientific Center of Quarantine and Zoonotic Diseases (Kapal str., 14, Almaty, Kazakhstan, 050054; tel.: +7 (727) 251-0293; e-mail: niyazbekov-n@kscqzd.kz)

AbdeliyevZ.Zh. - head of the the laboratory of epidemiology, microbiology and plague epizootology of M. Aikimbayev's Kazakh Scientific Center of Quarantine and Zoonotic Diseases (e-mail: abdeliyevz@kscqzd.kz)

Sagiyev Z.A. - head of the the laboratory of cholera of M. Aikimbayev's Kazakh Scientific Center of Quarantine and Zoonotic Diseases (e-mail: zsagiyev@kscqzd.kz)

MatzhanovaA.M. - chief of Qyzylorda Anti-Plague Station (e-mail: a.matganova@mail.ru)

AbdrazakovaA. - officer of Qyzylorda Anti-Plague Station (e-mail: kyzylordapchs@mail.ru)

AysauytovB. - officer of Qyzylorda Anti-Plague Station

BalibayevM. - officer of Qyzylorda Anti-Plague Station

Toksanbayeva N. - officer of Qyzylorda Anti-Plague Station

Ibrayeva Sh. - officer of Qyzylorda Anti-Plague Station

YermakhanovA. - officer of Qyzylorda Anti-Plague Station

Burambayeva M. - officer of Aral Anti-Plague Station (e-mail: maira_burambaeva@mail.ru) Zhadyrassyn S. - officer of Aral Anti-Plague Station

AimakhanovB.K. - сотрудник Казахского научного центра карантинных и зоонозных инфекций им. М. Айкимбаева (e-mail: baimakhanov@kscqzd.kz)

Kupteleuova L.B. - officer of Qyzylorda Anti-Plague Station Akmambetova K.U. - officer of Qyzylorda Anti-Plague Station

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.