Эпизоотическая активность природных очагов чумы российской федерации

Обновлено: 05.05.2024

В настоящее время на активность природных очагов чумы непосредственное влияние оказывают климатические факторы.

В равнинных и низкогорных природных очагах чумы Предкавказья, Северо-Западного и Северного Прикаспия, Сибири сохраняется депрессивное состояние численности носителей и переносчиков чумы. При исследовании полевого материала в этих очагах положительных результатов на чуму получено не было.

Крупные волны аридизации климата 50–60-х и 90-х гг. двадцатого столетия предопределили, во многом, современное состояние природных очагов чумы Российской Федерации. Вновь выявленные очаги горных систем Алтая (1961), Тывы (1964) и Кавказа (1970–1971) многие годы характеризовались высокой эпизоотической активностью. Напротив, повышенная активность (1971–1995) равнинных природных очагов чумы, расположенных в степной, полупустынной и пустынной ландшафтно-географических зонах России, сменилась развитием глубокой депрессии, обусловленной очередной волной потепления на рубеже тысячелетий.

Усиление в 90-х гг. двадцатого столетия процессов аридизации климата на территории европейского Юго-Востока России сопровождалось повышением температуры зимних месяцев, формированием дефицита зимних и весенних осадков. Это в целом привело к изменению многолетних сезонных показателей осадков и температур, и отрицательно сказалось на состоянии паразитарных системрасположенных здесь природных очагов чумы. Современные данные по экологии чумного микроба подтверждают определяющую роль климатических факторов в энзоотии чумы.

Среди глобальных позитивных эпидемиологических последствий потепления климата следует отметить, в первую очередь, значительное снижение потенциальной эпидемической опасности равнинных, предгорных и низкогорных природных очагов чумы сусликового типа в Предкавказье, Прикаспии и Сибири. Вследствие многолетней депрессии численности малого суслика на европейском Юго-Востоке России, даурского суслика в Забайкалье здесь исчезли факторы (высокая численность зверьков и их блох, эпизоотии чумы, промысел сусликов), определявшие в прошлом высокую эпидемическую опасность очагов сусликового типа. Напротив, эпизоотический потенциал и площадь природных очагов чумы песчаночьего типа в различных регионах Прикаспийской низменности значительно возросли. В текущем пятилетии, согласно долгосрочному гелио-климатическому прогнозу, ожидается реализация очередной волны усиления континентальности климата Северного полушария, сходной с периодом 20–30-х гг. прошлого столетия. В связи с этим в долгосрочной перспективе (до 2020 года) становится возможным выход из состояния межэпизоотического периода равнинных природных очагов Предкавказья и Прикаспия.В условиях возрастания континентальности климата эпизоотическая активностьгорных и высокогорных природных очагов должна значительно снизиться.

Численность блох на длиннохвостом суслике и во входах его нор заметно увеличилась: индексы обилия соответственно составляли 4,8 (2011 год — 3,8) и 0,4 (2011 год — 0,2). Общее обилие блох сусликов на 1 га составило около 200 экз. Изменение показателей численности блох произошло, в первую очередь, за счет Citellophilustesquorum.Отмечен также рост индексов обилия и других массовых видов, в том числе Oropsyllaalaskensis, Neopsyllamana,Frontopsyllahetera. Сохранилась тенденция снижения численности вшей на длиннохвостом суслике (индекс обилия в 2011 году — 2,0, в 2012 году — 0,9), гамазовых (0,16 и 0,03, соответственно) и иксодовых (9,2 и 5,8) клещей. Индексы обилия эктопаразитов на второстепенных носителях повсеместно низкие. В населенных пунктах блох не обнаружено.

В 2013 году можно ожидать снижения численности длиннохвостого суслика до уровня среднего многолетнего значения. Стабилизируется численность монгольской и даурской пищух. Обилие большинства видов блох длиннохвостого суслика, включая основного переносчика чумы, может увеличиться. На этом фоне сохранится высокая эпизоотическая активность очага чумы.

Численность монгольской пищухи составила весной 7,5 жилых нор на 1 га, осенью — 7,8, что ниже прошлогодней, но превышает среднемноголетние значения (4,1 и 6,4 соответственно). Отмечен рост численности даурской пищухи: весной и осенью она составила 2,1 нор на 1 га (норма 0,7 и 1,5). Плотность нор алтайского сурка достигала весной 1,1 жилых бутанов на 1 га, осенью — 0,4. Средняя численность длиннохвостого суслика составила весной — 3,8 и осенью — 3,3 особи на 1 га (среднемноголетние значения 3,2 и 5,5 соответственно). Показатели численности плоскочерепной полевки составляли весной — 18,7 и осенью — 26,2 % попадания в орудия лова (среднемноголетние значения 8,6 и 22,5 соответственно). Численность мышевидных грызунов на стоянках животноводов достигала в апреле-июне в среднем 5,5 %, в сентябре-октябре — 3,7 % попадания в орудия лова. В отловах доминировала плоскочерепная полевка, реже встречались джунгарский хомячок и домовая мышь. В населенных пунктах преимущественно отлавливали домовую мышь (весной 4,6 % попаданий, осенью — 2,4 %). Индексы обилия блох на монгольской пищухе составляли 6,1 (среднемноголетний уровень — 5,2), на длиннохвостом суслике — 1,6 (среднемноголетний — 1,9), на плоскочерепной полевке — 1,4 (среднемноголетний — 1,9). Общий запас блох в поселениях основного носителя — монгольской пищухи весной равнялся 233 экз./га, осенью — 348 экз./га. На даурской пищухе индексы обилия блох возросли до 6,6 (среднемноголетний уровень — 2,6). В 2013 году ожидается некоторое снижение численности монгольской пищухи, но ее уровень будет превышать многолетнюю норму. Численность второстепенных носителей ожидается средней или высокой. Уровень обилия блох значительно не изменится. Сохранится высокая эпизоотическая активность очага.

Восточно-Кавказский высокогорный очаг (39).В 2012 году в Кулинском районе Республики Дагестан выделено 2 штамма возбудителя чумы от блох Сtenophthalmusintermediusиз гнезд обыкновенной полевки. Условия перезимовки отрицательно повлияли на состояние популяций зверьков и их блох. Средняя численность обыкновенной полевки в горной зоне возросла от весны к осени — с 2,3 до 6,6 особей на 1 га, однако не достигла уровня 2011 года (2,5 и 13,2 соответственно) и средних многолетних значений (3,2 и 12,0). В предгорной зоне численность этого вида еще ниже: осенью здесь на 1 га насчитывалось 1,8 зверьков (среднемноголетний уровень — 7,4). Численность других видов мышевидных грызунов была повсеместно низкая. Осенью показатели попадания зверьков в природных биотопах колебались от 0,5 до 1,3 %, что в три раза ниже показателей 2011 года. В населенных пунктах численность не превышала 1,2 % попадания. Численность блох обыкновенной полевки остается очень низкой, Их средний общий запас оценивается единицами-десятками имаго на 1 га. Индексы обилия блох на других мышевидных грызунах характеризуется также очень низкими значениями. В населенных пунктах блох не отмечено. Обнаружение локальных эпизоотий чумы в 2013 году можно ожидать лишь на участке ее стойкого проявления в Кулинском районе Республики Дагестан.

Терско-Сунженский низкогорный очаг (02).С 2001 года зараженные животные на территории очага отсутствуют. Популяции малого суслика и его эктопаразитов продолжают оставаться в состоянии глубокой депрессии. Средняя плотность населения малого суслика — 0,1 особи на 1 га, при общей площади его поселений 200 га. Средняя численность мышевидных грызунов в открытых биотопах составлял 0,3–1,8 % попадания. Фоновые индексы обилия блох на лесных мышах — 0,2, на домовых мышах — 0,4, на общественных полевках — 1,4. В населенных пунктах блох не обнаружено. В 2013 году в очаге сохранится низкий уровень численности основного и второстепенных носителей, а также их блох. На этом фоне активизация эпизоотической обстановки маловероятна.

Дагестанский равнинно-предгорный очаг (03).С 2004 года проявлений чумы на территории очага не отмечено. В его равнинной части продолжается незначительный подъем численности малого суслика: средняя плотность зверьков на 1 га в 2012 году достигла 4,2, что значительно выше многолетней величины (0,8). В предгорной зоне напротив его численность снизилась до 1,4 особей на 1 га (среднемноголетний уровень — 6,8). Средняя плотность населения гребенщиковой песчанки в Аграханских песках весной составляла 3,1 зверьков на 1 га, осенью — 4,9, что ниже многолетних данных (6,4 и 7,6 соответственно). Численность мышевидных грызунов повсеместно низкая.

В равнинной части очага показатель обилия блох малого суслика снизился до 9,6 имаго на 1 га, что вдвое ниже среднемноголетних значений (18,0). В предгорной зоне запас блох составлял весной 6,5, летом — 4,0 имаго на 1 га, в Терско-Сулакской низменности летом — 7,5. Численность блох гребенщиковой песчанки не превышает среднемноголетнего уровня: весной — 4,3 (среднемноголетнее значение — 23,5), осенью — 6,9 (среднемноголетнее значение — 17,0) блох на 1 га. Индексы обилия блох мышевидных грызунов повсеместно низкие. Блох в населенных пунктах не обнаружено.

В 2013 году показатели численности малого суслика, гребенщиковой песчанки и мышевидных грызунов существенно не изменятся. Численность блох малого суслика и гребенщиковой песчанки останется на низком уровне. Не исключена вероятность обнаружения локальных эпизоотий чумы.

Волго-Уральский степной очаг (15).Последние находки зараженных животных отмечены на территории России в 1975 году, на территории Казахстана — в 2001 году. В 2012 году популяции малого суслика в западной части очага продолжают находиться в состоянии депрессии, а фоновые показатели их численности не превышают 2 особей на 1 га. Численность мышевидных грызунов в степи достигала весной 9,3 %, осенью — 12 % попадания в орудия лова. В Волго-Ахтубинской пойме эти показатели составили весной – 14 %, осенью — 18 % попадания. Численность мышевидных в населенных пунктах низкая — 1,8 % при заселенности объектов около 7 %. Общий запас блох малого суслика оценивается в 75 имаго на 1 га, что почти в 5 раз ниже нормы. Индексы обилия блох на мышевидных грызунах повсеместно низкие. В населенных пунктах блох не обнаружено. В 2013 году в очаге сохранится низкий уровень численности малого суслика и его блох. Численности мышевидных грызунов не превысит уровня средних многолетних значений. Развитие эпизоотий чумы маловероятно.

Забайкальский степной очаг (38).Очаг по-прежнему находится в состоянии межэпизоотического покоя — с 1971 года обнаружить чумной микроб не удается. Численность даурского суслика остается очень низкой. В 2012 году весной его плотность варьировала от 0,3 до 1,2 особи на 1 га, осенью — в пределах 0,3–3,3 особи на 1 га, что несколько больше средней многолетней величины прошлого десятилетия (0,6). Поселения даурского суслика пространственно сильно разобщены. В регионе продолжается депрессия численности даурской пищухи: плотность ее нор на 1 га колебалась от 0,05 до 0,1. Полевка Брандта, поселения которой встречаются в западной части очага, малочисленна. Плотность узкочерепной полевки не превышала 0,03 жилой норы на 1 га и не более 0,6 % попаданий в орудия лова. В 2012 году численность даурского и джунгарского хомячков оставалась на уровне средней и низкой величины: 1,4 и 0,2 % соответственно. Показатели обилия блох даурского суслика и второстепенных носителей повсеместно низкие: общий запас блох на 1 га оценивается лишь десятками экземпляров. В 2013 году показатели численности носителей и переносчиков чумы существенно не изменятся. На таком фоне возникновение эпизоотий чумы маловероятно.

Волго-Уральский песчаный очаг (16). В границах России эпизоотии чумы не регистрируют с 2006 года. В очаге сохраняется низкий уровень численности фоновых видов грызунов и их блох. Весной средняя численность полуденной песчанки равнялась 1,4, гребенщиковой — 4,6 особи на 1 га, а осенью — 2,3 и 5,5 соответственно. Численность мышевидных грызунов повсеместно низкая. При этом наблюдалось снижение ее уровня от весны к осени, что бывает достаточно редко: в песках весной средний показатель составил 5,3%, осенью — 3,2% попадания в орудия лова. В населенных пунктах численность домовой мыши весной составила 2,2%, осенью — 4,8% попадания при заселенности жилых объектов в холодное время года 35%. Численность блох песчанок остается на уровне прошлых лет: весной — 60, осенью — 260 имаго на 1 га. В 2013 году сохранится низкий уровень численности как основных, так и второстепенных носителей и переносчиков чумы. Развитие эпизоотий чумы маловероятно.

Вывод. Результаты анализа материалов эпизоотологического обследования 11 природных очагов чумы Российской Федерации в 2012 году позволяют заключить, что в 2013 году значительного роста их эпизоотической активности не произойдет. Согласно прогнозу на 2013 год развитие локальных эпизоотий ожидается на территории Алтайского, Тувинского горных и Восточно-Кавказского высокогорного природных очагов чумы. На всей остальной энзоотичной территории сохраняется вероятность обнаружения единично зараженных животных в местах стойкого проявления чумы.

Ключевые слова

Об авторах

Национальный научный центр особо опасных инфекций Министерства Здравоохранения Республики Казахстан им. М. Айкимбаева
Казахстан

Список литературы

1. Зенкевич Е.С., Попов Н.В. Влияние потепления климата на динамику эпидемических проявлений чумы в XX–XXI столетиях. Здоровье населения и среда обитания. 2017; 6:38–40.

2. Bertherat E. Plague around the world, 2010–2015. Wkly epidemiol. rec. 2016; 91(8):89–93.

3. Popova A.Yu., Shcherbakova S.A., Sizova Ya.V, Popov N.V., Eroshenko G.A., Bugorkova S.A., Toporkov V.P., Kutyrev V.V. Factors contributing to high frequency of epidemic manifestations of plague on Madagascar. Infect. Dis. Transl. Med. 2018; 4(1):7–13. DOI: 10.11979/idtm.201801004.

5. Онищенко Г.Г., Кутырев В.В., редакторы. Природные очаги чумы Кавказа, Прикаспия, Средней Азии и Сибири. М.: Медицина; 2004. 191 с.

6. Безсонова A.A. О двух разновидностях Y. pestis, обнаруживаемых при росте на глицериновых средах. Вестник микробиологии, эпидемиологии и паразитологии. 1928; 7(3):325–6.

7. Devignat R. Variétés de l'espèce Pasteurella pestis. Nouvelle hypothèse. Bull. World Health Organ. 1951; 4(2):241–63. PMID: 14859080. PMCID: PMC2554099.

8. Мартиневский И.Л. Биология и генетические особенности чумного и близкородственных ему микробов. М.: Медицина; 1969. 295 с.

9. Achtman M., Morelli G., Zhu P., Wirth T., Diehl I., Kusecek B., Vogler A.J., Wagner D.M., Allender C.J., Easterday W.R., ChenalFrancisque V., Worsham P., Thomson N.R., Parkhill J., Lindler L.E., Carniel E., Keim P. Microevolution and history of the plague bacillus, Yersinia pestis. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2004; 101(51):17837–42. DOI: 10.1073/pnas.0408026101.

10. Morelli G., Song Y., Mazzoni C.J., Eppinger M., Roumagnac P., Wagner D.M., Feldkamp M., Kusecek B., Vogler A.J., Li Y., Cui Y., Thomson N.R., Jombart T., Leblois R., Lichtner P., Rahalison L., Petersen J.M., Balloux F., Keim P., Wirth T., Ravel J., Yang R., Carniel E., Achtman M. Yersinia pestis genome sequencing identifies patterns of global phylogenetic diversity. Nat. Genet. 2010; 42(12):1140–3. DOI: 10.1038/ng.705.

11. Cui Y., Yu C., Yan Y., Li D., Li Y., JombartT., Weinert L.A., Wang Z., Guo Z., Xu L., Zhang Y., Zheng H., Qin N., Xiao X., Wu M., Wang X., Zhou D., Qi Z., Du Z., Wu H., Yang X., Cao H., Wang H., Wang J., Yao S., Rakin A., Li Y., Falush D., Balloux F., Achtman M., Song Y., Wang J., Yang R. Historical variations in mutation rate in an epidemic pathogen, Yersinia pestis. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2013; 110(2):577–82. DOI: 10.1073/pnas.1205750110.

12. Eroshenko G.A., Nosov N.Y., Krasnov Y.M., Oglodin Y.G., Kukleva L.M., Guseva N.P., Kuznetsov A.A., Abdikarimov S.T., Dzhaparova A.K., Kutyrev V.V. Yersinia pestis strains of ancient phylogenetic branch 0.ANT are widely spread in the high-mountain plague foci of Kyrgyzstan. PLoS One. 2017; 12(10):e0187230. DOI: 10.1371/journal.pone.0187230.

13. Kutyrev V.V., Eroshenko G.A., Motin V.L., Nosov N.Y., Krasnov J.M., Kukleva L.M., Nikiforov K.A., Al’hova J.V., Oglodin E.G., Guseva N.P. Phylogeny and classification of Yersinia pestis through the lens of strains from the plague foci of Commonwealth of Independent States. Front. Microbiol. 2018; 9:1106. DOI: 10.3389/ fmicb.2018.01106.

15. Ерошенко Г.А., Попов Н.В., Альхова Ж.В., Балыкова А.Н., Куклева Л.М., Кутырев В.В. Филогенетический анализ штаммов Y. pestis средневекового биовара, выделенных в Прикаспийском Северо-Западном степном очаге чумы в XX сто- летии. Проблемы особо опасных инфекций. 2019; 2:55–61. DOI: 10.21055/0370-1069-2019-2-55-61.

17. Xu L., Schmid B.V., Liu J., Si X., Stenseth N.C., Zhang Z. The trophic responses of two different rodent–vector–plague systems to climate change. Proc. R. Soc. 2015; 282(1800):20141846. DOI: 10.1098/rspb.2014.1846.

18. Атшабар Б.Б., Бурделов Л.А., Избанова У.А., Лухнова Л.Ю., Мека-Меченко Т.В., Мека-Меченко В.Г., Куница Т.Н., Садовская В.П., Саптаев С.К., Сармантаева А.Б., Сансызбаев Е.Б., Нурмаханов М., Абдел З.Ж., Кожахметова М.К., Аймаханов Б.К., Кузнецов А.Н., Сагиев З.А., Кульбаева М.М., Алыбаев С.Д., Бекшин Ж.М., Есмагаметова А.С., Жумадилова З.Б.; Казаков С.В., Куатбаева А.М. Паспорт регионов Казахстана по особо опасным инфекциям. Карантинные и зоонозные инфекции в Казахстане. 2015; 1(31):5–177.

19. Хамзин Е.Х., Сараев Ф.А., Козулина И.Г., Насиханова К.Н., Башмакова А.А., Меллятова И.Б., Башмаков А.А. Активность эпизоотий в Волго-Уральском песчаном очаге чумы на территории Атырауской области в последнее десятилетие и численность основных носителей. Карантинные и зоонозные инфекции в Казахстане. 2017; (1–2):34–6.

20. Кондратьева Н.В., Федченко Л.М., Разумов В.В., Беккиев М.Ю. Оценка возможных изменений активности селевых процессов на северном склоне Большого Кавказа в результате региональной климатической изменчивости. Ученые записки Российского государственного гидрометеорологического университета. 2017; 49:32–7.

21. Балахонов С.В., Корзун В.М., редакторы. Горно- Алтайский природный очаг чумы: Ретроспективный анализ, эпизоотологический мониторинг, современное состояние. Новосибирск: Наука-Центр; 2014. 272 с.

22. Колчин Е.А., Бармин А.Н., Крыжиновская Г.В., Валов М.В. Особенности климатических изменений аридной территории Российской Федерации. Геология, география и глобальная энергия. 2017; 4:113–22.

23. Золотокрылин А.Н., Титкова Т.Б., Черенкова Е.А., Виноградова В.В. Тренды увлажнения и биофизических параметров засушливых земель европейской части России за период 2000–2014 гг. Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса. 2015; 12(2):155–61.

24. Попов Н.В., Топорков В.П., Безсмертный В.Е., Попов В.П., Кузнецов А.А., Матросов А.Н., Слудский А.А., Удовиков А.И., Караваева Т.Б., Меркулова Т.К., Кутырев В.В. Долгосрочный прогноз эпизоотической активности природных очагов чумы в Российской Федерации как основа повышения эффективности профилактических мероприятий. Жизнь без опасностей. Здоровье. Профилактика. Долголетие. 2012; 7(3):13–7.

* Для горных очагов Сибири

4. Методологические основы краткосрочных и долгосрочных прогнозов эпизоотической активности природных очагов чумы

Методические основы построения краткосрочного прогноза разделяют на два типа: экспертная оценка и количественный прогноз с использованием математической модели. При первом подходе оценивают современное состояние популяций основных и второстепенных носителей и переносчиков чумы, устанавливают тенденции динамики их численности, разрабатывают прогноз эпизоотической ситуации на следующий год (сезон). При этом обычно используется словосочетание "ожидаемая активность выше (ниже или равна) среднемноголетней". В заключение оценивают реальную возможность эпидемических осложнений и дают рекомендации по организации и объему профилактических мероприятий.

Экспертный краткосрочный прогноз состояния природных очагов чумы строится на анализе текущей эпизоотической обстановки на территории конкретного очага с учетом тенденций развития ведущих его биоценотических компонентов. Основой эпизоотологического прогноза являются данные, характеризующие сезонную и многолетнюю динамику эпизоотического состояния очага (сведения о находках переболевших и инфицированных животных, площадь и ландшафтная приуроченность эпизоотических участков, зараженность зверьков по видам в процентах к исследованным, зараженность блох, доля положительных посевов от числа сделанных в процентах, показатели численности носителей и переносчиков и т.д.).

Экспертный краткосрочный прогноз проводится в виде качественной оценки эпизоотического состояния очага, выраженной в четырех уровнях (градациях), соответствующих четырем фазам эпизоотического цикла: рост активности, пик, спад и депрессия. Такой прогноз дает важную информацию о тенденции изменения эпизоотической активности конкретного природного очага чумы. При этом прогностическая активность природного очага оценивается по следующим качественным показателям: единичные находки зараженных чумой животных или их отсутствие, локальные эпизоотии на участках их стойкого проявления, обширные эпизоотии. Поскольку каждый эпизоотический цикл конкретного природного очага чумы характеризуется определенными средними значениями основных показателей состояния его паразитарной системы (показатели численности и зараженности носителей и переносчиков), то с помощью качественного и количественного анализа состояния ведущих его биоценотических компонентов определяется текущий прогностический уровень эпизоотической активности рассматриваемой территории. Для фазы депрессивного состояния природного очага характерна низкая, для фаз роста и спада - средняя, для фазы пика - высокая эпизоотическая активность.

В природных очагах чумы с постоянной эпизоотической активностью качественная оценка текущей фазы эпизоотического цикла осуществляется, как правило, на основании проявляющейся связи между уровнями численности носителей и переносчиков и показателями их эпизоотической активности. При этом рост эпизоотической активности обычно совпадает с периодом роста численности основных носителей и переносчика. Соответственно, пик эпизоотической активности природных очагов наблюдается в годы пика или начала спада численности основных носителей и переносчиков возбудителя чумы. Минимальная эпизоотическая активность природных очагов, вплоть до установления длительных межэпизоотических периодов, отмечается в периоды, характеризующиеся депрессивным состоянием численности фоновых видов грызунов и их эктопаразитов.

В связи с этим основой качественного прогноза изменения эпизоотической активности природных очагов чумы является соответствующий по длительности прогноз сезонной (многолетней) динамики численности основных носителей и переносчиков возбудителя чумы.

Соответственно, прогнозы численности грызунов - основных носителей возбудителя чумы, строятся на основании результатов оценки плотности их населения, распределения и общего состояния их популяций, а также разностороннего анализа ретроспективной и текущей обстановки на рассматриваемой территории (погодные условия, антропогенные воздействия и др.). Особое внимание следует уделять прогнозированию массовых размножений фоновых видов (обычно основных носителей возбудителя), способствующих активизации очагов и осложнению эпидемиологической обстановки.

Для построения краткосрочного прогноза численности фоновых видов грызунов и их эктопаразитов, а также эпизоотической активности природного очага используют также данные, полученные на пунктах долговременного наблюдения, а именно:

метеоданные за теплый и холодный периоды года, аномальные погодные явления, состояние кормовых условий существования основных и второстепенных носителей чумы;

характер переживания основными и второстепенными носителями чумной инфекции холодного периода года;

показатели фоновой численности перезимовавшего поголовья зверьков;

для популяций малого, длиннохвостого и даурского сусликов - даты пробуждения, расселения, залегания в спячку и т.д.;

ход размножения основного носителя, а также видов грызунов и зайцеобразных, играющих заметную эпизоотологическую роль (начало, конец размножения, для полиэстральных видов - сроки и интенсивность вступления в размножение молодняка текущего года рождения, наличие повторного размножения перезимовавших самок);

показатели численности основного носителя, равно как и других видов мелких млекопитающих, в первую очередь, домовой мыши, в открытых и закрытых стациях;

прогностические параметры численности основных и дополнительных переносчиков чумы в открытых стациях;

данные по видовому составу и численности эктопаразитов в населенных пунктах;

сведения о ходе размножения переносчиков чумы (особенности размножения в текущем году, сроки и интенсивность откладки яиц и выплода молодых, изменения возрастного состава популяций и т.д.);

показатели численности и активность основных переносчиков чумы (характер изменения численности, периоды смены генераций, обилие мигрирующих блох, обилие блох на основных и второстепенных носителях чумы и т.д.).

На основании этих данных оценивают возможные причины происшедших изменений и вероятность дальнейших перестроек в биоценотических комплексах и эпизоотическом состоянии природных очагов чумы. В связи с этим только комплексный анализ факторов, оказывающих влияние на паразитарную систему природных очагов чумы, а также выделение среди них ведущих, является непременным условием при прогнозировании ожидаемых изменений их эпизоотической активности. В то же время следует учитывать, что все прогнозы природных явлений, находящихся под влиянием большого числа разнородных факторов, часто недостаточно точны, по своей сути сугубо относительны и характеризуются определенными пространственно-временными параметрами. В практике эпизоотологического мониторинга используют, как правило, краткосрочные прогнозы, составленные для конкретных территорий на ближайшие полгода или год.

При составлении эпизоотологического прогноза для конкретного природного очага чумы также оценивают реальную возможность эпидемических осложнений и дают рекомендации по организации комплекса профилактических мероприятий (содержание, сроки, дислокация и объемы дератизационных и дезинсекционных обработок, необходимость санпросветработы среди местного и приезжего населения, их вакцинации, специальной подготовки организаций общей медицинской сети к возможным обострениям эпидемиологической обстановки. С этой целью составляют прогнозы буферных зон (площади) эпизоотий, на которых необходимо проводить профилактические (противоэпидемические) мероприятия,

Теоретической предпосылкой долгосрочного прогнозирования служат представления о том, что крупные колебания эпизоотической активности очагов представляют собой результат совместного влияния составляющих их периодических флюктуации меньшей длительности. При наложении пиков нескольких мелких периодов проявляется максимальное значение более крупного цикла. При этом ряд лет, вошедших в краткосрочные прогнозы, может стать основой для долгосрочного прогнозирования, так как он дает возможность выделить значимые факторы и оценить их статистически. При этом выбор критериев (предикторов) прогнозирования эпизоотической активности природных очагов чумы ведется с помощью статистических методов при программном обеспечении ПК пакетом Statistica или его аналогов.

Прогноз эпизоотической активности природных очагов чумы на территории Российской Федерации на первое полугодие представляется к 15 декабря; на второе полугодие - к 15 июля. Долгосрочный прогноз эпизоотической активности природных очагов чумы разрабатывается на 5 лет.

4.1. Методы выявления факторов, связанных с изменением эпизоотической активности природных очагов чумы

В настоящее время в биологических исследованиях широко применяют компьютерные программы Statistica и Excel и другие пакеты для статистической обработки данных.

Анализ данных следует начинать с ввода исходных количественных значений в электронную таблицу этих программ. Обычно по горизонтали (верхняя строка) вводятся наименования анализируемых показателей, по вертикали (столбцы или графы) - их количественные значения. В программе Statistica для этого используют модуль "Описательная статистика". Для сжатого описания временных рядов использованы статистические параметры: средняя арифметическая (характеризует центральную тенденцию) и период (интервал времени между двумя уровнями временного ряда с одинаковой фазой). Амплитуду колебаний значений временного ряда не анализировали, но при необходимости она может быть охарактеризована величиной показателя дисперсии, среднего квадратического отклонения или коэффициентом вариации. В программе Excel для такого анализа данных используют модуль "Анализ данных" => "Описательная статистика".

Существует два основных подхода к экстраполяции (прогнозу) значений временных рядов: путем выявления экологических предикторов (факторное прогнозирование) или моделирование тенденций развития исходной последовательности. Каждая статистическая компьютерная программа содержит определенный набор методов для решения этих задач. Выделить один метод в качестве наиболее "правильного" невозможно. Обусловлено это тем, что каждый из них лучше аппроксимирует временные ряды определенного типа, в разной степени отвечает решаемым на данный момент исследователем задачам, техническим возможностям, уровню подготовки исполнителя и т.д. Для целей выявления факторов, связанных с исходным временным рядом, используют корреляционный, регрессионный и дискриминантный анализы.

Методические указания МУ 3.1.3.3394-16
"Методические указания по прогнозированию эпизоотической активности природных очагов чумы Российской Федерации"
(утв. Главным государственным санитарным врачом РФ 19 августа 2016 г.)

1. Область применения

1. Настоящие методические указания определяют методологические основы и порядок проведения эпизоотологического мониторинга в природных очагах чумы на территории Российской Федерации для подготовки прогнозов их эпизоотической активности.

2. Методические указания предназначены для специалистов противочумных учреждений Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека, осуществляющих эпидемиологический надзор и прогнозирование эпизоотической активности природных очагов чумы на территории Российской Федерации.

2. Общие положения

Прогноз эпизоотической активности природных очагов чумы является основой планирования профилактических мероприятий. Внедрение в практику эпидемиологического надзора эколого-эпизоотологических и эпидемиологических прогнозов различной длительности позволяет значительно усовершенствовать стратегию и тактику мониторинга энзоотичных по чуме территорий Российской Федерации, минимизировать негативные эпидемиологические последствия роста эпизоотической активности природных очагов, обосновать приоритетность финансирования конкретных противоэпидемических мероприятий. Современная экономическая, социальная и экологическая обстановка диктует необходимость создания нового методического документа, направленного на разработку долгосрочных и краткосрочных эпизоотологических и эпидемиологических прогнозов.

Внедрение в практику эпидемиологического надзора за чумой эпизоотологических прогнозов различной длительности (на сезон, год и более) даст возможность более точно определять время, место и масштабность обострения эпизоотической обстановки, планировать и оперативно проводить упреждающие профилактические мероприятия, направленные на снижение риска заражения.

Настоящий документ основан на многолетнем опыте работы противочумных учреждений в области прогнозирования эпизоотической активности природных очагов чумы различной биоценотической структуры и разработан взамен "Методических рекомендаций по долгосрочному прогнозированию эпизоотической активности природных очагов чумы" (1991). Приведены конкретные примеры применения различных математических методов при составлении прогнозов эпизоотической активности равнинных и высокогорных природных очагов чумы на территории Российской Федерации.

3. Основные принципы прогнозирования эпизоотической активности природных очагов чумы

Основой прогнозов эпизоотологического профиля служат представления о наличии зависимости эпизоотической активности природных очагов чумы от уровня численности носителей и переносчиков этой инфекции и/или факторов внешней среды. Изменения эпизоотической активности природных очагов чумы во многом связаны с ритмикой атмосферных циркуляционных процессов, формирующих тот или иной гидрометеорологический фон. Важную роль в динамике эпизоотологического процесса играют сезонные и многолетние колебания численности фоновых видов носителей и их эктопаразитов, а также трофический фактор. Для построения эпизоотологических прогнозов различной длительности используют результаты многолетнего эпизоотологического обследования очаговых территорий, эколого-эпизоотологические данные, собранные на пунктах долговременных наблюдений. На основании анализа этих материалов определяют сезонные и многолетние особенности динамики паразитарных систем природных очагов различной биоценотической структуры, равно как и их эпизоотическую активность. В связи с тем, что количественные характеристики паразитарных систем природных очагов чумы получают, как правило, на основании ограниченных выборок, необходимо проводить тщательный подбор анализируемых показателей и статистическую оценку достоверности влияния исследуемых факторов.

Результаты анализа данных эпизоотологического обследования служат основанием для определения не только текущего состояние природного очага чумы, но и выявления основных тенденций дальнейшей динамики его эпизоотической активности. В качестве общего показателя интенсивности эпизоотии также используют долю проб полевого материала с положительным на чуму результатом от числа всех исследованных, а также проводят балльную оценку экстенсивных и интенсивных характеристик выявленной эпизоотии (табл. 1).

Оценку параметров эпизоотического состояния природного очага чумы проводят по формуле:

Х = (A + B + С + D + E) / 5, где

Х - показатель эпизоотического состояния природного очага;

А - показатель результатов бактериологических, иммунологических и генодиагностических исследований;

В - численность основных носителей;

С - численность переносчиков;

D - показатель состояния климатических факторов;

Е - численные показатели состояния астрофизических факторов (показатели приливообразующих сил, в отличие от чисел Вольфа, вычисляют заранее, что имеет большое прогностическое значение).

В зависимости от текущей ситуации по каждой из градаций (А-Е) выставляют соответствующие баллы, а затем вычисляют их среднюю арифметическую.

Соответственно, при среднем балле 1 следует ожидать (табл. 1) единичные проявления чумы или их отсутствие; 2 - отдельные проявления на незначительной территории; 3 - локальные эпизоотии и 4 - обширные разлитые эпизоотии чумы.

Основные предикторы изменения эпизоотической активности природных очагов чумы

Характеристика эпизоотического состояния природных очагов чумы

Уровень значений основных предикторов изменения эпизоотической активности очагов

Количественная оценка используемых предикторов, баллы

положительные результаты бактериологических, иммунологических, геннодиагностических исследований

численность доминирующих носителей

общая численность переносчиков

климатические характеристики (увлажненность, температурный режим и др.)

астрофизические характеристики (числа Вольфа, приливообразующая сила)

Низкий или его резкое падение

Повышение или понижение* аридности климата

Единичные находки зараженных животных

Ниже среднемноголетних показателей

Соответствуют среднемноголетним показателям

Соответствует среднемноголетним показателям

Снижение или повышение* аридности климата

Значительно выше нормы

Выше среднемноголетних показателей и (или) его быстрый рост

Аномальные отклонения от среднемноголетних показателей

Аномальные отклонения от нормы

* Для горных очагов Сибири

4. Методологические основы краткосрочных и долгосрочных прогнозов эпизоотической активности природных очагов чумы

В природных очагах чумы с постоянной эпизоотической активностью качественная оценка текущей фазы эпизоотического цикла осуществляется, как правило, на основании проявляющейся связи между уровнями численности, носителей и переносчиков и показателями их эпизоотической активности. При этом рост эпизоотической активности обычно совпадает с периодом роста численности основных носителей и переносчика. Соответственно, пик эпизоотической активности природных очагов наблюдается в годы пика или начала спада численности основных носителей и переносчиков возбудителя чумы. Минимальная эпизоотическая активность природных очагов, вплоть до установления длительных межэпизоотических периодов, отмечается в периоды, характеризующиеся депрессивным состоянием численности фоновых видов грызунов и их эктопаразитов.

- метеоданные за теплый и холодный периоды года, аномальные погодные явления, состояние кормовых условий существования основных и второстепенных носителей чумы;

- характер переживания основными и второстепенными носителями чумной инфекции холодного периода года;

- показатели фоновой численности перезимовавшего поголовья зверьков;

- для популяций малого, длиннохвостого и даурского сусликов - даты пробуждения, расселения, залегания в спячку и т.д.;

- ход размножения основного носителя, а также видов грызунов и зайцеобразных, играющих заметную эпизоотологическую роль (начало, конец размножения, для полиэстральных видов - сроки и интенсивность вступления в размножение молодняка текущего года рождения, наличие повторного размножения перезимовавших самок);

- показатели численности основного носителя, равно как и других видов мелких млекопитающих, в первую очередь домовой мыши, в открытых и закрытых стациях;

- прогностические параметры численности основных и дополнительных переносчиков чумы в открытых стациях;

- данные по видовому составу и численности эктопаразитов в населенных пунктах;

- сведения о ходе размножения переносчиков чумы (особенности размножения в текущем году, сроки и интенсивность откладки яиц и выплода молодых, изменения возрастного состава популяций и т.д.);

- показатели численности и активность основных переносчиков чумы (характер изменения численности, периоды смены генераций, обилие мигрирующих блох, обилие блох на основных и второстепенных носителях чумы и т.д.).

Теоретической предпосылкой долгосрочного прогнозирования служат представления о том, что крупные колебания эпизоотической активности очагов представляют собой результат совместного влияния составляющих их периодических флюктуаций меньшей длительности. При наложении пиков нескольких мелких периодов проявляется максимальное значение более крупного цикла. При этом ряд лет, вошедших в краткосрочные прогнозы, может стать основой для долгосрочного прогнозирования, так как он дает возможность выделить значимые факторы и оценить их статистически. При этом выбор критериев (предикторов) прогнозирования эпизоотической активности природных очагов чумы ведется с помощью статистических методов при программном обеспечении ПК пакетом Statistica или его аналогов.

4.1. Методы выявления факторов, связанных с изменением эпизоотической активности природных очагов чумы

В настоящее время в биологических исследованиях широко применяют компьютерные программы Statistica и Excel и другие пакеты для статистической обработки данных.

Анализ данных следует начинать с ввода исходных количественных значений в электронную таблицу этих программ. Обычно по горизонтали (верхняя строка) вводятся наименования анализируемых показателей, по вертикали (столбцы или графы) - их количественные значения. В программе Statistica для этого используют модуль "Описательная статистика". Для сжатого описания временных рядов использованы статистические параметры: средняя арифметическая (характеризует центральную тенденцию) и период (интервал времени между двумя уровнями временного ряда с одинаковой фазой). Амплитуду колебаний значений временного ряда не анализировали, но при необходимости она может быть охарактеризована величиной показателя дисперсии, среднего квадратического отклонения или коэффициентом вариации. В программе Excel для такого анализа данных используют модуль "Анализ данных" => "Описательная статистика".

Корреляция - мера связи между переменными. Различают линейную и нелинейную зависимости. Линейная связь описывается коэффициентом корреляции Пирсона (r) и характеризует степень пропорциональности изменения переменных (тесноту связи). Коэффициент корреляции является безразмерной величиной. Значение коэффициента корреляции не зависит от масштаба измерения и изменяется в пределах от -1,0 до +1,0. Значение, равное 1,0, (по абсолютной величине) показывает, что переменные связаны функционально. Если - связь считается слабой; при - умеренной; - указывает на тесную зависимость между исследуемыми переменными.

Если связь между переменными нельзя описать прямой (или близкой к ней) линией, то либо связи нет, либо корреляция между переменными носит нелинейный характер. Для выявления связи нелинейного характера используется непараметрический коэффициент корреляции Спирмена. Его значения также изменяются в пределах от -1,0 до +1,0. Используя модуль "Анализ данных" => "Гистограмма", нужно проверить форму распределения данных. Если распределение значительно отличается от нормального, необходимо использовать непараметрические методы статистики (Спирмена или Кендала).

Главным источником информации о надежности корреляции служит уровень значимости (р), который зависит от объема проведенных наблюдений. Уровень значимости более 0,05 свидетельствует, что связь между значениями переменных не доказана.

Применение корреляционного анализа следует, по возможности, сопровождать биологической интерпретацией полученных результатов, так как само наличие связи не является доказательством причинно-следственной обусловленности явлений.

Перед проведением корреляционного анализа определяют тип связи: линейный или нелинейный.

Например, в программе Statistica для этого применяется вложение "Графики", которое выводит результаты на экран. Если зависимость носит нелинейный характер (точки не укладываются на изображенную линию регрессии), дальнейшую обработку материалов проводят с применением коэффициент корреляции Спирмена, который выводится на экран в виде таблицы (табл. 2).

Согласно данным обзора эпидемиологической ситуации по чуме в мире и прогнозу эпизоотической активности природных очагов чумы на территории Российской Федерации на 2019 год Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека на территории Российской Федерации расположены 11 природных очагов чумы.

Горно-Алтайский высокогорный природный очаг.

Тувинский горный природный очаг.

Восточно-Кавказский высокогорный природный очаг.

Центрально-Кавказский высокогорный природный очаг.

Терско-Сунженский низкогорный природный очаг.

Дагестанский равнинно-предгорный природный очаг.

Прикаспийский Северо-Западный степной очаг.

Эпизоотии чумы не регистрируются с 1991 г.

Волго-Уральский степной очаг.

В границах Российской Федерации на территории очага эпизоотии не регистрируют с 1976 г.; в пограничных районах Республики Казахстан - с 2002 г.

Забайкальский степной очаг.

Эпизоотии чумы на территории Забайкальского края не регистрируют с 1971 г.

Волго-Уральский песчаный очаг.

Прикаспийский песчаный очаг.

Чума - острое природно-очаговое инфекционное заболевание группы карантинных инфекций, протекающее с исключительно тяжёлым общим состоянием, лихорадкой, поражением лимфоузлов, лёгких и других внутренних органов, часто с развитием сепсиса. Заболевание характеризуется высокой летальностью и крайне высокой заразностью.

Возбудителем является чумная палочка (лат. Yersinia pestis), открытая в июне 1894 года французом Александром Йерсеном и японцем Китасато Сибасабуро.

В природных очагах источниками и резервуарами возбудителя инфекции являются грызуны - сурки, суслики и песчанки, мышевидные грызуны, крысы (серая и чёрная), реже домашние, а также зайцеобразные, кошки и верблюды. Переносчики возбудителя инфекции - блохи 55 различных видов.

В природном очаге заражение обычно происходит через укус блохи, ранее питавшейся на больном грызуне. Вероятность заражения значительно возрастает при включении в эпизоотию синантропных грызунов. Заражение происходит также при охоте на грызунов и их дальнейшей обработке. Инфицированный человек в свою очередь является потенциальным источником чумы, передача возбудителя от которого другому человеку или животному в зависимости от формы заболевания может осуществляться воздушно-капельным, контактным или трансмиссивным путём.

Читайте также: