Анализ и прогноз мировой эпизоотической ситуации по оспе овец и коз и чумы мелких жвачных животных в 2011-2015 гг.

Размещено на http://allbest.ru

Государственное научное учреждение Всероссийский научно исследовательский институт ветеринарной вирусологии и микробиологии Россельхозакадемии,

УДК: 619:616-036.22:616.98:578.831

Анализ и прогноз мировой эпизоотической ситуации по оспе овец и коз и чумы мелких жвачных животных в 2011-2015 гг. Научный журнал КубГАУ, №69(05), 2011 года, http://ej.kubagro.ru/2011/05/pdf/21.pdf

Парилов Станислав Валерьевич, м.н.с.;

Книзе Андрей Валентинович, к.б.н., в.н.с.;

Балышев Владимир Михайлович, д.в.н., профессор, зав.лаб.

г. Покров, Владимирская обл. Россия

Введение

Актуальность проблемы.К числу актуальных направлений ветеринарной науки относятся исследования по оценке риска возникновения и распространения экзотических и особо опасных инфекционных болезней животных. Эпизоотии таких особо опасных болезней как оспа овец и коз (ООиК) и чума мелких жвачных (ЧМЖ) приводят к громадным экономическим потерям в сельском хозяйстве [3, 6, 7].

В связи с этим, возросла роль направлений эпизоотологии и эпидемиологии, изучающих особенности и закономерности мирового распространения и проявления инфекционных болезней в различных природных и социально-экономических условиях, в целях оценки эпизоотического риска и рационализации систем противоэпизоотических мероприятий [6, 7].

Целью нашей работы являлось: изучение пространственно-динамических особенностей и закономерностей мирового распространения ООиК и ЧМЖ, а так же проведение оценки риска возникновения и распространения этих болезней в Российской Федерации в 2011-2015 гг.

Материалы.Данные МЭБ, отражающие состояние мировой эпизоотической ситуации по ООиК и ЧМЖ за 1985-2009 гг. Ветеринарная отчетность ГУВ МСХ СССР и Департамента ветеринарии Минсельхоза России за 1985 - 2009 гг. Данные, характеризующие социально - экономические факторы и природные условия стран мира и России [5, 8, 9, 10, 11, 12].

Методы. Исследования проводили в соответствии с Методическими рекомендациями по ведению эпизоотологического мониторинга экзотических, особо опасных и малоизвестных болезней с учётом положения Кодекса здоровья животных МЭБ [2, 12].

Результаты

Для проведения эпизоотологического анализ был сформирован информационный фонд, включающий комплекс электронных таблиц, географических карт, описаний эпизоотологии ООиК и ЧМЖ, описаний социально - экономических и природных условий развития овцеводства и козоводства стран мира.

В период 1985-2009 гг. ООиК была зарегистрирована в 28 странах африканского континента (13782 вспышки) и 40 странах Евразии (28422 вспышки). ЧМЖ выявлена в 30 странах Африки (10922 вспышки) и 22 странах Евразии (17463 вспышки).

Напряженность эпизоотической ситуации характеризовали показателями относительной частоты регистрации болезней в неблагополучных странах - индекс стационарности; относительной частоты возникновения новых вспышек в неблагополучной стране среди определенного поголовья (100000 гол. овец и коз) в течение определенного года - коэффициент инцидентности.

Природный и социально-экономический фон зарубежных стран, на котором развивалась мировая эпизоотическая обстановка по ООиК и ЧМЖ характеризовали комплексом интегральных показателей отражающих социально-экономические и природные условия стран и регионов мира [1, 3, 4, 5].

Системный эпизоотологический анализ динамики структуры нозоареала предусматривал выявление особенностей и закономерностей распространения и проявления эпизоотического процесса при ООиК и ЧМЖ на период 2011 - 2015гг.

Закономерности динамики инцидентности вспышек для ООиК и ЧМЖ (число новых вспышек зарегистрированных в неблагополучной стране в течение года относительно всего восприимчивого поголовья животных) были рассчитаны в программе MS Excel и представлены уравнениями:

Для ЧМЖ:

,

где - значение модели динамики эпизоотической ситуации,

х - порядковый номер года.

Коэффициент аппроксимации RІ = 0,403.

Степень совпадения данных модели с реальной ретроспективной ситуацией 1985-2009 гг. оценивали по величине показателя аппроксимации R², значение которого может быть от 0 до 1. Чем ближе он к 1, тем выше степень приближения расчетной функции к реальной ситуации. В нашем случае он равен 0,403, что свидетельствует о высокой степени приближения.

Рис.1. Диаграмма динамики эпизоотической ситуации по ЧМЖ в мире за период 1985-2009 гг. и её модель на 1985-2017гг.

Для ООиК модель динамики имеет вид:

RІ = 0,428.

Рис. 2. Диаграмма динамики эпизоотической ситуации по ООиК в мире за период 1985-2009 гг. и её модель на 1985-2014 гг.

На основании проведённых исследований установлена выраженная цикличность подъемов и спадов напряженности (инцидентность вспышек) для ООиК и ЧМЖ. оспа овцеводство козоводство эпизоотический

Для ООиК статистически значимые подъемы наблюдались в 1989 - 1993 гг. и 1999 - 2005 гг. (уровень значимости б < 0,05).

Автокорреляционный анализ данных, характеризующих динамику напряженности эпизоотического процесса, позволил выявить 12 - летнюю цикличность болезни.

Для ЧМЖ выраженные подъемы эпизоотической напряженности наблюдались в 1987 - 1989 гг.; 1993-1997 гг. и 2003-2005 гг. Выявлена цикличность проявления болезни с интервалами в 13-15 лет.

Сезонность болезни выражена слабо, подъемы в заболеваемости наблюдаются в наиболее неблагоприятные периоды года, характеризующиеся скудостью естественной кормовой базы.

Для анализа структуры ареалов ООиК и ЧМЖ использовали приемы проверки гипотез (критерий чІ для многозначных совокупностей), позволяющие выявить значимые предпосылки болезней и информационный показатель влияния, с помощью которого была рассчитана степень влияния всего комплекса и отдельных групп факторов, организованных в исследовании, на стационарность и уровень напряженности эпизоотической обстановки (Табл. 1).

Табл. 1.

Значения информационного показателя влияния

Примечание: б - уровень значимости влияния; ИС - индекс стационарности; КИ - коэффициент инцидентности.

Информационный показатель влияния может принимать значения от 0 до 1. Чем ближе он к единице, тем сильнее влияние. Таким образом, установлено статистически значимое влияние систем факторов природного и социально экономического фона на параметры мировой эпизоотической ситуации по индексу инцидентности эпизоотических вспышек и коэффициента стационарности.

Моделирование нозоареалов ООиК и ЧМЖ поводили путем расчета таблиц каналов связи, распознающих систем, отражающих соотношения между определенными интервалами значений факторов и специфических для этих интервалов значений факторов, интервалов напряженности эпизоотической ситуации.

На основе таблиц каналов связи строились карты потенциальных нозоареалов болезней по наиболее важным факторам риска.

Уровень эпизоотологического риска ООиК и ЧМЖ в пределах Евразии и Африки на период 2011 - 2015 гг. оценивали на основе экстраполяции значений моделей динамики и географической экстраполяции и интерполяции значений моделей нозоареалов, включая территорию России (Рис. №№ 3 и 4).

Рис 3. Картограмма значения вероятности возникновения оспы овец и коз в странах мира в 2011-2015 гг.

Визуальный анализ картограммы, позволяет сделать вывод, что наиболее высокий риск регистрации ООиК характерен для регионов тропической и субтропической Африки, Средиземноморья, Ближнего Востока, Центральной Азии, а так же на Аравийском субконтиненте и полуострове Индостан, где вероятность регистрации выше средней по миру.

В центральных регионах Евразии и Экваториальной Африки, вероятность возникновения болезни ниже средней по миру. Для РФ, регионами с наиболее высоким риском возникновения ООиК, являются ЮФО, ПФО, СКФО, ЦФО, а так же южные районы УФО, СФО и ДВФО, где вероятность возникновения до 0,4.

Рис 4. Картограмма значения вероятности возникновения чумы мелких жвачных в странах мира в 2011-2015 гг.

Наиболее высокий риск регистрации ЧМЖ характерен для регионов экваториальной, тропической и субтропической Африки и Евразии, Средиземноморья, где вероятность регистрации чумы мелких жвачных выше средней по миру.

В центральных регионах Евразии, вероятность возникновения болезни средняя и ниже средней по миру. Для РФ регионами наиболее высокого риска возникновения ЧМЖ, являются ЮФО и СКФО, где вероятность возникновения до 0,466

На основе синтеза моделей отдельных показателей вероятной напряженности эпизоотической ситуации, была получена математико-картографическая модель инцидентности на период 2011-2015 гг. (Рис. 5, 6).

Рисунок 5. Математико-картографическая модель напряжённости ООиК в странах мира в 2011-2015гг.

Наиболее высокие значения показателей эпизоотической напряженности ООиК, в случае возникновения эпизоотий, будут регистрироваться в странах Северной, Восточной и Южной Африки, Средней Азии, Индийского субконтинента, Аравийского полуострова и в странах Средиземноморья (рис. 5).

В Российской Федерации прогнозируемое количество вспышек в случае заноса, ожидается в пределах 13 в ЮФО и СКФО и до 2-х вспышек на 10 млн. голов в год в ЦФ О, ПФО, южных регионах УФО, СФО и ДВФО.

Наиболее высокие значения показателей эпизоотической напряженности ЧМЖ, в случае её возникновения, будут регистрироваться в странах Северной и Экваториальной Африки, Юго-Восточной Азии, а так же в странах Средиземноморья (Рис. 6).

Рисунок 6. Математико-картографическая модель напряжённости ЧМЖ в странах мира в 2011-2015 гг.

В Российской Федерации прогнозируемое количество вспышек в случае заноса, ожидается в пределах 5 на 10 млн. голов в год.

Эти данные могут быть использованы при составлении планов противоэпизоотических мероприятий (мониторинг, вакцинация и т.д.), направленных на предотвращение или купирование эпизоотического процесса и обеспечение санитарно - эпизоотического благополучия животноводства РФ.

Литература

1. Алисов Н.В. Экономическая и социальная география мира (общий обзор) / Алисов Н.В., Хореев Б.С. - М.; Гардарики, 2003 - 704 с.

2. Бакулов И.А., Книзе А.В., Стрижаков А.А., Дмитренко Н.В., Филоматова В.А. Методические рекомендации по ведению эпизоотологического мониторинга экзотических особо опасных и малоизвестных болезней животных // РАСХН ГНУ ВНИИВВиМ - Покров: 2007. - 79с.

3. Исаченко А.Г., Шляпников А.А. Природа мира: Ландшафты - М.: Мысль, 1989 - 504с.: ил., схем.

4. Исаченко А.Г. Ландшафтная структура Земли и расселение // Известия АН Серия географическая - 2002 - №3 - с. 5-12.

5. Кузина И.М. Агрогеография мира : учеб.-метод. пособие / И.М. Кузина, А.С. Наумов ; Моск. гос. ун-т им. М.В. Ломоносова, Геогр. фак. - М. : изд-во Моск. ун-та, 2004 (Полигр. отд. ун-та). - 126 с.

6. Макаров В.В., Святковский А.В., Кузьмин А.В., Сухарев О.И. Эпизоотологический метод исследования: Учебное пособие. - СПб.: Издательство «Лань», 2009. - 224 с.

7. Черкасский Б.Л. Глобальная эпидемиология. - М.: Практическая медицина, 2008, - 447с: ил.

8. OIE. Sante Animale Mondiale 1985 - 2009 - OIE Paris France -1986-2010.

9. FAO - OIE - WHO Animal Health Yearbook 1985 - 1995 - FAO Rome 1986 - 1996.

10. FAO Production Yearbook 1985 - 2005 - FAO Rome 1986 - 2006.

11. UN Statistical Yearbook 1985 - 2005 - New - York 1986 - 2006.

12. Электронный ресурс МЭБ http://www.oie.int (дата обращения 20.11.2010)

Аннотация

Анализ и прогноз мировой эпизоотической ситуации по оспе овец и коз и чумы мелких жвачных животных в 2011-2015 гг. Парилов Станислав Валерьевич, м.н.с.; Книзе Андрей Валентинович, к.б.н., в.н.с.; Балышев Владимир Михайлович, д.в.н., профессор, зав.лаб.

Государственное научное учреждение Всероссийский научно исследовательский институт ветеринарной вирусологии и микробиологии Россельхозакадемии, (г. Покров, Владимирская обл. Россия). УДК: 619:616-036.22:616.98:578.831

В данной статье представлены результаты изучения пространственно-динамических особенностей возникновения, и распространения оспы овец и коз, и чумы мелких жвачных животных в мире. Проведено районирование мира по уровням риска возникновения и вероятной интенсивности этих болезней на период 2011-2015 гг.

Ключевые слова: оспа овец и коз, чума мелких жвачных, эпизоотология, анализ, моделирование, прогнозирование

Annotation

Worldwide distribution analysis & prognosis for sheep & goat pox and peste des petits ruminants in 2011-2015. Parilov Stanislav Valeryevich, scientific associate; Knize Andrey Valentinovich, Cand.Biol.Sci., leading scientist; Balyshev Vladimir Mikhailovich, Dr.Sci.Vet., professor.

State Research Institution National Research Institute for Veterinary Virology and Microbiology of Russia (SRI NRIVVaMR, Pokrov, Vladimir region, Russia) UDC: 619:616-036.22:616.98:578.831

The article presents the results of the analysis of sheep & goat pox and peste des petits ruminants worldwide emergence and spread spatial & temporal characteristics and patterns; the authors carried out zoning of the world areas for the infections emergence risk levels and their probable intensity rates in the period of 2011 to 2015

Keywords: sheep & goat pox, peste des petits ruminants, epizootology, analysis, simulation, prognosis

Размещено на Allbest.ru