Бесплатный автореферат и диссертация по сельскому хозяйству на тему

Эпизоотологический мониторинг и моделирование с разработкой краевой аналитической программы на основе нейросетей

ВАК РФ 06.02.02, Кормление сельскохозяйственных животных и технология кормов

Автореферат диссертации по теме "Эпизоотологический мониторинг и моделирование с разработкой краевой аналитической программы на основе нейросетей"

На правах рукописи

Густокашин Константин Анатольевич

ЭПИЗООТОЛОГИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ И МОДЕЛИРОВАНИЕ С РАЗРАБОТКОЙ КРАЕВОЙ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ПРОГРАММЫ НА ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТЕЙ

06.02.02. - ветеринарная микробиология, вирусология, эпизоотология, микология с микотоксикологией и иммунология

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора ветеринарных наук

21 "ОЯ 2013

Барнаул 2013

005539559

Работа выполнена на кафедре микробиологии. Эпизоотологии, паразитологии и ветсанэкспертизы факультета ветеринарной медицины Алтайского государственного аграрного университета.

Научный консультант: доктор ветеринарных наук, профессор,

заслуженный работник высшей школы РФ И.И.Гуславский

Официальные оппоненты: Луницын В.Г., .доктор ветеринарных наук,

профессор, директор Всероссийского научно-исследовательского института пантового оленеводства СО РАСХН

Плешакова В.И., доктор ветеринарных наук, профессор, заведующая кафедрой ветеринарной микробиологии, вирусологии и иммунологии Института ветеринарной медицины Омского государственного аграрного университета.

Кисленко В.Н., доктор ветеринарных наук, профессор кафедры эпизоотологии и микробиологии факультета ветеринарной медицины НГАУ

Ведущая организация: Государственное научное учреждение

Институт экспериментальной ветеринарии Сибири и Дальнего Востока Россельхозакадемии Защита диссертации состоится «26» декабря 2013 г. в 10-00 на заседании диссертационного совета Д 220.002.02 при ФГБОУ ВПО «Алтайский государственный аграрный университет» факультет ветеринарной медицины (656036, Алтайский край, г.Барнаул, ул.Красноармейский 98).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО АГАУ (Барнаул)

Автореферат разослан «¿¿7> /ч<гу<^^2013 г. И размещен на официальном сайте ФГБОУ ВПО АГАУ www.asau.ru и на официальном сайте ВАК РФ www.vak2.ed.gov.ru. П

<—77 /

Ученый секретарь диссертационного совета /гЛ^щ/ Барышников П.И.

1.ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Сохранение устойчивого благополучия животноводства страны, домашних и диких животных в отношении эпизоотически опасных болезней является важнейшей задачей ветеринарной науки и практики, имеет первостепенное значение в защите здоровья и жизни людей, обеспечения населения продуктами питания, а промышленности качественным сырьем (Бакулов И.А., 2001).

Медицинская и ветеринарная микробиология и эпизоотология с эпидемиологией глубоко изучили взаимоотношения патогенных микробов с организмами человека и животных, но почти не занимались вопросами многофакторного широкоформатного воздействия на систему микро- и макроорганизма со стороны климатических изменений, экологии и биогеоценозов (Джупина С.И., 1993; Черкасский Б.Л., 1994).

Идея Павловского E.H. высказанная еще в 1934 году об отсутствии резкой границы между свободным и паразитическим образом жизни, между патогенными и непатогенными микроорганизмами подтверждается Давыдовским И.В. (1956) и Донченко A.C. (1990).

Эти взгляды отвечают философскому представлению об условности и подвижности всех границ в природе, которые отражают только приблизительность наших умозрительных представлений о реальной действительности (Сохин A.A., 1979).

Прогнозы деятельности нелинейных систем, каковыми являются любые биогеоценотические структуры, начиная с середины прошлого века занимают особое место в биологии и науках сопряженных с ней. Осуществление стратегического долгосрочного научно-обоснованного предсказания может происходить после этапного рассмотрения частных структур и перехода на более высокий, общий, уровень слежения и оценки взаимодействия биологических параметров и систем.

Большинство исследователей и организаторов ветеринарного дела сходятся во мнении о том, что без научно-обоснованного анализа и прогнозирования эпизоотической ситуации невозможно разработать и реализовать адекватную обстановке систему противоэпизоотических мер, направленных против ситуаций социально-биологического, экологического и техногенного характера.

Эффективное решение этих вопросов невозможно без соответствующего информационного обеспечения, организации и реализации на практике системы эпизоотологического мониторинга и моделирования эпизоотического процесса по отдельным нозологическим формам и как следствие, прогнозирования эпизоотического процесса на изучаемых территориях.

Цель исследований.

Конечным результатом наших исследований является объемная модель сложной, многоуровневой, открытой, постоянно меняющейся в своем

проявлении системы, детерминированной экологическими и социально-экономическими факторами, то есть эпизоотического процесса по всему спектру нозологической картины на территории Алтайского края за период с 1964 по 2011 годы, с высокой степенью прогностического эффекта по динамике интенсивных показателей, за счет охвата максимального количества доступной информации о биотических и абиотических факторах с помощью экспертной программы «нейросеть».

Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:

1. Районирование территории Алтайского края с корреляционным анализом влияния на эпизоотический процесс: а) биотических факторов;

б) абиотических факторов.

2. Создание баз данных показателей эпизоотического процесса с вариационными рядами факторных нагрузок, оказывающих влияние на динамику эпизоотического процесса.

3. Реализация системы эпизоотологического мониторинга за период с 1964 по 2011 гг.

4. Создание объемных моделей эпизоотического процесса на территории Алтайского края по всему спектру нозологической картины регистрируемой с 1964 по 2011 год.

5. Разработка методики моделирования эпизоотии на основе стохастических исследований, проведенных с использованием мониторинговых баз данных интенсивных показателей эпизоотического процесса по различным районам Алтайского края и вариационные ряды показателей биотических и абиотических факторов.

6. Разработка механико-математической модели эпизоотического процесса.

7. Математическое описание модели эпизоотического процесса и сопоставление с данными, полученными при мониторинге.

Научная новизна.

-проведен эпизоотологический мониторинг и районирование по 31 району Алтайского края;

-разработаны математические модели динамики эпизоотического процесса по отдельным нозологическим формам инфекционных болезней сельскохозяйственных животных на территории Алтайского края, на основе гибридных экспертных систем и нейросетевых методов;

-разработана методика стохастического моделирования с возможностью адаптации к любому региону края, страны, континента.

-создана механико-математическая модель эпизоотического процесса.

Основные положения выносимые на защиту

-степень влияния факторов среды на интенсивность эпизоотического процесса;

-база данных системы эпизоотологического мониторинга;

-система комплексного эколого-эпизоотологического мониторинга на территории Алтайского края;

-модели эпизоотической ситуации по отдельным нозологическим формам, созданные на основе гибридных экспертных систем;

-методика создания баз данных и проведения стохастического моделирования;

-механико-математическая модель эпизоотического процесса в виде маятника с подвижной точкой подвеса.

Достоверность результатов работы основана на корректности постановок задач и адекватности построенных математических моделей, подтвержденных эпизоотологическим мониторингом.

Практическая значимость результатов диссертационной работы, заключается в том, что разработанные модели и комплексы программ, могут быть применены для эффективного решения задач оценки эпизоотической ситуации, мониторинга эколого-эпизоотологических характеристик территорий Алтайского края и разработки противоэпизоотических мероприятий.

В учебном процессе и научной деятельности специалистов по направлению ветеринария.

Также перечисленные в работе модели и методы могут быть использованы для детального изучения эволюционных предпосылок взаимодействия популяций микро и макроорганизмов.

Апробация результатов работы

Основные результаты и положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на: региональной конференции Региональные аспекты обеспечения социальной безопасности населения Юга Западной Сибири: материалы научно-практической конференции - Барнаул, 2004 и международных научных и научно-практических конференциях: Достижения ветеринарной медицины-XXI века - Барнаул, 2002;. Ветеринарные и медицинские аспекты зооантропонозов - Покров, 2003; Актуальные проблемы ветеринарной медицины и сельскохозяйственной биотехнологии - Павлодар. - Казахстан, 2005; Аграрное образование: История, проблемы, перспективы- Якутск, 2005; Социальная безопасность населения Юга Западной Сибири - региональные риски и пути повышения эффективности защиты населения от природных, техногенных и гуманитарных угроз- Барнаул, 2005; Конференции по проблемам ветеринарии и животноводства, посвященной 100 летию профессора М.А. Ермекова. - Алматы, 2006; Аграрная наука сельскому хозяйству -Барнаул,2003, 2007, 2010, 2012; Проблемы профилактики и борьбы с особо опасными, экзотическими и малоизученными инфекционными болезнями животных - Покров, 2008; Инновации в аграрном секторе Казахстана: мат.Междунар. науч.-практ. конф., посвященной 75 летию академика К.С.Сабденова (Республика Казахстан).- Алматы, 2008; Эколого-географические аспекты инфектологии: мат. Всероссийской научной конференции.- Улан-Уде, 2011.

Научно-техническом совете управления ветеринарии Администрации Алтайского края.

Подсекциии инфекционной патологии при Государственном научном учреждении Институт экспериментальной ветеринарии Сибири и Дальнего Востока Россельхозакадемии.- Краснообск, 2012.

Публикации По материалам диссертации опубликованы монография, научно-методические рекомендации «Моделирование и прогнозирование эпизоотического процесса на основе стохастических моделей и нейросетевых технологий», 47 научных статей, в том числе 10 в журналах по перечню ВАК.

Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, обзора литературы, собственных исследований, обсуждения результатов, выводов, практических предложений и списка литературы.

Материалы работы изложены на 215 стр, диссертация иллюстрирована 35 рисунками, 7 таблицами. Список литературы включает 258 наименований, из них 30 иностранных.

Собственные исследования 2. Материалы и методы

Работа выполнена на кафедре микробиологии, эпизоотологии, паразитологии и ветсанэкспертизы факультета ветеринарной медицины АГАУ с 1998 по 2011 год. Статистические материалы по инфекционной заболеваемости были частично предоставлены эпизоотологическим отделом краевой станции по борьбе с болезнями животных. Остальную информацию о специфической профилактике, численности животных, антропогенных факторах нагрузки на эпизоотический процесс за исследуемый период предоставил Госархив. Картографическая и географическая информация о характере поверхности территории Алтайского края была проработана из аэрокосмических фотоснимков и подготовленных на их основе эпизоотолого-географических карт. Информация о температурно-влажностном режиме бала взята из ежегодных агроклиматических справочников по 31 гидрометеорологической станции равномерно расположенной по основным климатическим зонам Алтайского края.

Требования к отчетным материалам: достоверность и точность; охват значительного числа объектов наблюдений за исследуемый период и получение всех сведений биотического и абиотического характера по каждому району в соответствии с установленной программой; коррелируемость и сопоставимость, достигаемая единством программы и номенклатур; унифицированность методических приемов и показателей; значимый период и широта наблюдений.

Выбор факторов влияющих на динамику эпизоотического процесса в нами проводился в два этапа. Логическое обоснование возможности влияния и математическое подтверждение выбранного направления исследований.

На основе полученных базовых эпизоотологических данных по 31 району Алтайского края, в виде абсолютных показателей, были определены относительные показатели интенсивности эпизоотического процесса,

позволившие в свою очередь создать стохастическую, а за тем и механико-математическую модели распространения инфекционных болезней сельскохозяйственных животных в 2х, а за тем и в Зх плоскостном измерении. Используемые методики Сосов Р.Ф.,. Глушков A.M. (1974), Таршис М.Г., Константинов В.М. (1975), Бакулов И.А.(1994), Джупина С.И.(1991).

В соответствии с достоверностью полученных моделей статистические данные вариационных рядов факторов нагрузки на заболеваемость сельскохозяйственных животных были помещены в гибридную экспертную программу- нейросеть, для достоверного достраивания пробелов возникших при стохастическом моделировании эпизоотического процесса по отдельным нозологическим формам инфекционных болезней сельскохозяйственных животных на территории Алтайского края.

Эпизоотический процесс настолько неоднозначно детерминирован, что по существу, в силу нашего ограниченного видения поля данных по рассматриваемой проблеме, представлялся как сложная вероятностная система. Чрезвычайная сложность системы не позволяет осуществить его полного описания. Однако, точно представляя характер связей и зависимостей, обуславливающих функционирование биолеоэкоценоза можно представить эпизоотический процесс в виде детерминированной системы.

Эту задачу свели к нахождению закона, который позволяет по имеющейся информации об объекте в начальный момент времени в точке пространства Хо определить его будущее в любой момент времени t > to

В зависимости от степени сложности рассматриваемой системы можно описывать изменения, как во времени, так и в пространстве, а может описывать пространственно-временную эволюцию.

Напряженность эпизоотического процесса по различным эпизоотически опасным болезням сельскохозяйственных животных в отдельных районах определялась с использованием гибридной экспертной системы (Рис.1.) созданной в АлтГТУ им. И.И.ГТолзунова г. Барнаул. Автор О.И. Тишков. ,, ., „ _

Рис. 1. Многослойный персептрон для оценки эпизоотической ситуации по различным нозологическим формам болезней сельскохозяйственных животных в Алтайском крае

Программа представляет собой совокупность искусственных нейронных сетей, работающий в среде MS Windows 2000 или Windows NT4.0 и позволяющий проводить следующие базовые операции:

Нейронная сеть обучается решению задачи на основании некоторой обучающей выборки - «задачника», состоящего из набора примеров «вход -требуемый выход», каждый пример представляет собой задачу одного и того же типа с индивидуальным значением и заранее известным ответом.

Нами, для обучения нейронной сети так же была сформирована обучающая выборка, в данном случае в качестве входных параметров использованы данные по показателям эпизоотического процесса и факторам внешней среды, и выходных - заболеваемости по отдельным нозологическим формам в 31 районе Алтайского края. Сформированная таким образом база данных была подвергнута обучению с использованием нейросетевой программы. В процессе обучения получена нейронная сеть, выдающая правильное прогностическое решение в 95% случаев. Обученная нейросеть автоматически записывается на диск компьютера, как обыкновенный файл. В любой момент времени можно считать сеть с диска и продолжить обучение или использовать для тестирования новых входных параметров, поскольку программа не накладывает ограничений на число записей (строк) в файле данных.

З.Результаты исследований 3.1.Краевая эпизоотология инфекционных болезней сельскохозяйственных животных за период с 1964 по 2011 годы.

В противоэпизоотической работе недостаточно руководствоваться только инструкциями и рассчитывать на специфические средства. Необходимы глубокие знания эпизоотической обстановки по всему нозологическому профилю, на конкретной территории.

Добиться полной ликвидации тех или иных инфекционных болезней в настоящее время не представляется возможным, особенно это касается природно-очаговых заболеваний. Контролировать же развитие эпизоотического процесса, снижать его интенсивность, предупреждать потери от инфекционных болезней вполне возможно, используя знание закономерностей развития эпизоотического процесса каждой болезни и фупп заболеваний, близких по этиологической природе, источнику возбудителя болезни и механизму передачи.

Именно эти эпизоотологические категории взяты за основу современной эпизоотологической классификации инфекционных болезней, предложенной И.А. Бакуловым и М.Г. Таршис (1971), И.А. Бакуловым (1995). С учетом положений этой классификации по модифицированной нами схеме (И.И. Гуславский, К.А. Густокашин, 2000) проведена систематизация инфекционных болезней, которые встречаются у крупного и мелкого рогатого скота, свиней и лошадей в Алтайском крае за период с 1964 по 2011 гг. и изучена их эпизоотология.

Всего учтено 50 инфекционных нозологических форм, из них 28 (56,0%) бактериальной, 17 (34,0%) вирусной, 3 (6,0%) микоплазмозной и хламидиозной, 1 (2,0%) риккетсиозной и 1 (2,0%) микозной этиологии. Для 33 (66,0%) болезней источником возбудителя могут быть только домашние животные, для 16 (32,0%) - домашние и дикие, для 1 (2,0%) — внешняя среда.

По механизму передачи возбудителя инфекции наиболее многочисленной оказалась группа болезней, для которых в основном характерен фекально-оральный механизм или алиментарный способ передач. Таких болезней оказалось 29 (58,0%).

К группе заболеваний с передачей возбудителя воздушно-капельным механизмом или респираторным путем отнесены 9 (18,0%) инфекционных болезней.

В группу заболеваний с передачей возбудителя через наружные покровы отнесено 8 (16,0%) болезней и с помощью переносчиков — 2 инфекционных болезни (4,0%). Несистематизированы по способу передачи 2 болезни (4,0%). При изучении динамики всех инфекционных болезней у всех видов сельскохозяйственных животных отмечается постоянное снижение общего количества заболевания животных, которые чередуются в отдельные годы повышением (1976, 1981, 1983 и т.д.) в основном среди овец и свиней. В крупном скотоводстве наметилась тенденция к снижению заболеваемости.

Если учесть этиологический фактор, то вирозы в общей инфекционной патологии не получали важного эпизоотического значения, тем более, что с 1973 г. отмечается резкое снижение заболеваемости болезнями вирусной этиологии, тогда как эпизоотическая ситуация по бактериозам за последние 35 лет не улучшилась. Здесь годы высокой заболеваемости чередуются с временным снижением, так в 1983 г. заболело больше животных, чем в 1964 г. Наибольшее количество заболело в 1966 и 1976 г.

При распределении инфекционных заболеваний по источнику возбудителя болезни установлено, что наибольшее количество заболевших животных болезнями, при которых источником возбудителя могут быть домашние и дикие животные. Здесь отмечается тенденция к снижению заболеваемости, тогда как в группе болезней, где источником возбудителя являются только домашние животные, такой тенденции нет. Здесь снижение заболеваемости чередуется с повышением на одинаковом уровне.

Известно, что для каждой инфекционной болезни характерен свой эволюционно сложившийся механизм передачи — главный, и при некоторых заболеваниях имеются вспомогательные.

При анализе заболеваний, передающихся алиментарным способом, установлена общая тенденция к снижению, начиная с 1972 г., особенно при заболеваниях крупного рогатого скота, чего нельзя сказать об овцах и свиньях. При общем снижении заболеваемости в отдельные годы отмечен значительный рост заболевших среди этих видов животных.

С 1972 г. наметилась тенденция к росту заболеваемости животных инфекционными болезнями, передающихся респираторным способом, особенно в свиноводстве и крупном скотоводстве.

Начиная с 1968 г. и до 80-х годов значительно уменьшилось количество животных, заболевших инфекционными болезнями передающимися контактным способом, но это снижение достигло лишь уровня 1964 г., а среди крупного рогатого скота с 1976 г. было отмечено повышение заболеваемости.

В инфекционной патологии сельскохозяйственных животных Алтайского края в период с 1964 по 2011 гг. стали занимать наиболее важное эпизоотическое и социально-хозяйственное значение болезни преимущественно бактериальной этиологии, передающиеся аэрогенным способом, источником возбудителя являются домашние животные. Изменения в технологии ведения животноводства произвели некоторые перемещения в эпизоотической значимости источника возбудителя болезни. Чаще всего источником возбудителя болезни стали домашние животные.

Из множества нозологических форм инфекционных болезней, регистрируемых в крае за последние 45 лет, эпизоотически опасными следует считать: у крупного рогатого скота - из 31 болезни 15 (бруцеллез, туберкулез, сальмонеллез, актиномикоз, колибактериоз, некробакериоз, пастереллез, лептоспироз, эмфизематозный карбункул, парагрипп-3, сибирская язва, инфекционный ринотрахеит, бешенство, лейкоз, ящур); среди овец — из 27 болезней 6 (энтеротоксемия, брадзот, колибактериоз, листериоз, пастереллез, некробактериоз); у свиней — из 27 болезней 9 (сальмонеллез, пастереллез, лептоспироз, дизентерия, листериоз, колибактериоз, болезнь Ауески, рожа, классическая чума); среди лошадей -из 18 болезней 3 (мыт, грипп, некробактериоз).

Из 10 болезней поражающих все основные виды сельскохозяйственных животных (рис. 2), наибольшие потери животноводство несет от сальмонеллеза, пастереллеза, некробактериоза, бруцеллеза.

В последние годы весьма результативно реализуется новая схема проведения противоэпизоотических мероприятий, разработанная В.А. Апалькиным с соавторами (1994).

Таким образом, эпизоотическая ситуация по инфекционным болезням в Алтайском крае не простая, но контролируемая.

На территории Алтайского края в соответствии с расположением природно-климатических и географических зон, на период начала мониторинга была расположена 31 гидрометеорологическая исследовательская станция. На протяжении многих лет ведется слежение за состоянием погодных условий, а информация об этом фиксируется в гидрометеорологических ежегодниках. Критерием выбора района для проведения эпизоотологического мониторинга было наличие информации о климате за период с 1964 по 2011 гг, регулярно отслеживаемая метеорологами.

Рис. 2. Доля отдельных нозологических форм среди болезней, которые встречались у всех основных видов сельскохозяйственных животных в Алтайском крае с 1964 по 2011 гг. (в%).

Из 64 административных подразделений Алтайского края были выбраны следующие районы: Алейский, Баевский, Первомайский, Бийский, Благовещенка, Волчихинский, Завьяловский, Заринский, Змеиногорский Каменский, Ключевской, Краснощековский, Кулундинский, Кытмановский, Локтевский, Мамонтовский, Поспелихинский, Ребрихинский, Родинский Рубцовский, Славгородский, Солонешенский, Тальменский, Тогульский, Троицкий, Тюменцевский Угловский, Усть-пристанский, Хабарский, Целинный, Чарышский, Шелаболихинский.

В таблице 1 представлены эпизоотически значимые нозологические формами для сельскохозяйственных животных за последние годы.

Таблица Г

Значимые нозологические формы для сельскохозяйственных _животных в Алтайском крае_

КРС Лейкоз, некробактериоз, сальмонеллез, колибактериоз, пастереллез, туберкулез

Свиньи Колибактериоз, сальмонеллез, пастереллез, дизентерия, инфекционный атрофический ринит, чума, болезнь Ауески

МРС Брадзот, энтеротоксемия, злокачественный отек, инфекционный эпидидимит, бруцеллез, листериоз.

Лошади Сальмонеллез, бруцеллез

По каждому району за период 48 лет была собрана информация в абсолютных показателях о численности неблагополучных пунктов, заболевших и павших животных по всей нозологической картине у крупного рогатого скота, мелкого рогатого скота, свиней и лошадей.

Данные интенсивности эпизоотического процесса были переведены в относительные показатели - заболеваемость, смертность, очаговость. На основании этого были построены диаграммы.

Информация о специфической профилактике бралась из отчетов о проведении фактических вакцинаций на территории районов и переводилась в относительные показатели из расчета динамически изменяющейся численности поголовья, что соответственно также отражалось в графической форме в виде диаграмм.

В макроинформационных листах вкладок Excel были созданы однотипные пространства для баз данных, предназначенных для работы с экспертными программами. То есть, динамичные показатели развития эпизоотического процесса, и относительные цифры о проведенных специфических мероприятиях расположены в горизонтальных рядах слева на право. Что позволило при соответствующих условиях значительно проще выявлять уровень первичных корреляций при выборе факторов нагрузки на эпизоотический процесс.

Собранные в таблицах показатели эпизоотического процесса по отдельным нозологическим формам дают возможность создания базы данных для проведения стохастического моделирования эпизоотологического процесса в целом по Алтайскому краю.

3.2.Биологический фактор численности грызунов влияющий на динамику показателей эпизоотического процесса.

Грызуны составляют самый многочисленный отряд млекопитающих. На земном шаре насчитывается более 2500 различных видов грызунов, объединенных в 30 семейств, а это половина всех видов наземных млекопитающих, соответственно самая крупная видовая биомасса, которая может оказывать нагрузку на экосистемы.

Мышевидные грызуны это один из основных резервуаров и источников возбудителей более 60 инфекционных болезней. В ходе интенсификацией животноводства с одной стороны и ухудшения ветеринарно-санитарных

требований в хозяйствах фермерского типа, происходит концентрация значительного поголовья сельскохозяйственных животных и увеличение запасов кормов на ограниченных площадях без должного ветеринарно-санитарного обеспечения. А это в свою очередь, создает благоприятные условия для размножения крыс и мышей.

Практика показывает, что борьба с мышевидными грызунами, не всегда надежно обеспечивают эпизоотическое благополучие животноводческих хозяйств. То есть вынужденные и плановые мероприятия по дератизации не контролируют годовую динамику численности грызунов.

По расчетам профессора Б. Гржимека (1988) плотность популяции мышевидных грызунов повторяется с трехлетней периодичностью, при этом в один год развивается 3-4 поколения.

При перечисленных условиях потенциальная биомасса популяции актуальных для эпизоотического процесса видов грызунов увеличивается за 3 поколения в тысячи раз.

Используя методику подсчета серых крыс и мышей, разработанную в АТУ на биологическом факультете и медицинские статистические данные мы определили биоритмы развития мышевидных грызунов и их связь с динамикой заболеваемости сельскохозяйственных животных в районах Алтайского края за последние 10 лет.

Данные о численности крыс и мышей, полученные из санитарных предприятий были сопоставлены с динамиками экономических и социальных показателей населения, но статистически значимыми оказались цифры по численности и относительной плотности населения, которые и использовались в дальнейших расчетах.

Исследованиями установлено, что количество крыс в населенных пунктах в среднем соответствует численности людей, а мышей в 4-5 раз больше.

Из рисунка 3 видно, что прямая зависимость численности грызунов от численности населения определенно прослеживается.

В условиях городов и крупных поселков края поголовье грызунов в моменты максимальных значений трех летней периодичности поколений имело достоверную значимую прямую корреляцию с коэффициентом 0,75 с численностью населения.

После математической обработки информации о численности мышевидных грызунов и эпизоотологического мониторинга были определены коэффициенты корреляции между показателями динамики заболеваемости по эпизоотически значимым болезням и поголовьем грызунов (таблица 2).

Были определены районы с наибольшей напряженностью влияния биологического фактора численности грызунов на значимые нозологические формы.

Значимыми и достоверными оказались коэффициенты по бактериальным болезням.

Рис.3. Корреляция относительного прироста населения городов

Алтайского края и динамики численности мышевидных грызунов

Сильная прямая зависимость интенсивности эпизоотического процесса прослеживается при природноочаговых болезнях - бешенство, листериоз, сальмонеллез, рожа — 0,6-0,9.

Средняя степень связи наблюдалась при болезнях молодняка и хронических инфекциях - колибактериоз, бруцеллез и туберкулез — 0,3-0,6.

Слабая связь наблюдается при вирусных и бактериальных болезнях с преимущественно воздушно капельным механизмом передачи и клостридиозах — парагрипп - 3, брадзот, инфекционный атрофический ринит. При корреляционном анализе выявленная связь оказалась прямой - при увеличении численности грызунов незамедлительно возрастает заболеваемость.

Связь рассмотренного фактора очевидна и она должна использоваться при оценке эпизоотических рисков при создании и развитии животноводческих хозяйств.

Таблица 2.

Эпизоотически значимые нозологические формы и коэффициенты корреляции показателей заболеваемости и численности грызунов в районах с приоритетным развитием животноводства

Виц животных Район Инфекционная болезнь Коэффициент корреляции

Колибактериоз 0,5

Лейкоз 0,3

Павловский Некробактериоз 0,25

Сальмонеллез 0,7

Пастереллез 0,61

Туберкулез 0,32

Диплококовая инфекция 0,14

Колибактериоз 0,45

Лейкоз 0,1

КРС Первомайский Сальмонеллез 0,4

Парагрипп 3 0,23

Пастереллез 0,5

Туберкулез 0,21

Бешенство 0,59

Бруцеллез 0,41

Красношековский Лептоспироз 0,68

Стафилококкоз 0,15

Колибактериоз 0,3

Сальмонеллез 0,6

Пастереллез 0,51

Дизе»гтерия 0,25

Мамонтове кий Инф.атроф.рикит 0,09

Колибактериоз 0,3

Сальмонеллез 0,54

Пастереллез 0,62

Свиньи Рсбрихинский Дизентерия 0,31

Колибактериоз 0,4

Сальмонеллез 0,65

Пастереллез 0,49

Дизентерия 0,4

Тогульский Чума 0,11

Бруцеллез 0,28

Листериоз 0,6

Злокачественный отек 0,1

Брадзот и энтеротоксемия 0,13

Родинский Бруцеллез 0,4

МРС Листериоз 0,92

Сальмонеллез 0,45

Рубцовский Бруцеллез 0,31

Сальмонеллез 0,7

Соло нешенс кий Бруцеллез 0,53

Сальмонеллез 0,72

Лошади Бешенство 0,9

Павловский Бруцеллез 0,4

Сальмонеллез 0,69

3.3. Влияние географических и климатических условий Алтайского края на динамику эпизоотического процесса

Алтайский край расположен в умеренном поясе Юго-Восточной части Западной Сибири. Его площадь 169,1 тыс. км2, протяженность с Юго-Востока на Северо-Запад около тысячи километров, с Западана Восток 600 км, и с Севера на Юг 500 км. По характеру рельефа и природным особенностям на территории края выделяются Кулундинская равнина, Приобское плато, долина р.Обь, Бийско-Чумышская возвышенность, предгорья и горы Салаирского кряжа и Горного Алтая. Климат определяется сложным взаимодействием циркуляции атмосферы и характера подстилающей поверхности. Различия в рельефе и большая удаленность от морей и океанов определили своеобразие всего комплекса условий и ресурсов края. В силу барьерного воздействия на атмосферную циркуляцию гор Алтая и Салаирского кряжа, природно-климатические зоны получили не широтную, а почти меридианную протяженность.

Жизнь микроорганизмов определяется температурой больше чем каким-либо фактором внешней среды, в связи с тем, что все организмы построены из химических компонентов, реакции которых подчинены законам термодинамики. Температурная амплитуда биохимической активности относительно не велика. Это связано со свойствами биомолекул и температурными режимами химических реакций.

Значимым показателем в изучении влияния климата на эпизоотический процесс определена средне годовая температура.

Для микроорганизмов необходимым условием сохранения вида является переход из макроорганизма в окружающую среду. Больной организм, жизнь которого ограничена во времени, был бы пределом существования для возбудителя.

В абиотических объектах внешней среды условия существования патогенных микроорганизмов существенно меняются как по биологическим, так и по физико-химическим параметрам. Комплекс факторов внешней среды приводит к гибели части популяции, другая же часть модифицируется и сохраняется. При недостаточном знании о степени воздействия этих факторов на микромир, расселение микроорганизмов в окружающей среде представляется как случайный процесс.

Используя данные агрометеорологических ежегодников с 1964 по 2011 годы и ветеринарные отчеты по инфекционным болезням в отдельных районах края нами была получена и методом математического анализа сопоставлена информация о среднегодовой температуре с относительными показателями эпизоотического процесса, определены коэффициенты корреляции и достоверность интенсивности связи.

Особое внимание было уделено эпизоотически значимым болезням, регистрируемым у всех видов сельскохозяйственных животных за период с 1964 по 2011 гг. (таблица 3).

Сопоставив данные по связям среднегодовой температуры и числом неблагополучных пунктов, а также температуры и заболеваемости по отдельным нозологическим формам, получили стабильно более высокий коэффициент и большую достоверность в первом варианте. При этом наиболее типичная корреляция при вирозах прямая, а при бактериальных болезнях обратная, достоверными исключениями стали бешенство (-0,5), болезнь Ауески (-0,3) и колибактериоз (0,4), пастереллез (0,3).

Выбрав из нозологического профиля эпизоотически значимые болезни и определив, что максимальная полученная достоверная связь между числом неблагополучных пунктов и среднегодовой температурой - не более (0,5|, распределили районы края на 4 группы. Первая группа с коэффициентом - от 0 до 0,13, вторая группа от 0,13 до 0,25, третья группа - от 0,25 до 0,37 и четвертая группа от 0,37 до 0,5.

К первой группе относятся Чарышский, Алтайский, Солонешенский, Змеиногорский, Залесовский, Тогульский, Ельцовский, Солтонский, Красногорский, Краснощековский, Усть-Калманский, Петропавловский, Смоленский, Советский.

Ко второй группе - Тальменский, Первомайский, Косихинский, Кытмановский, Троицкий, Целинный, Бийский.

Таблица 3.

Коэффициенты корреляции между среднегодовой температурой и числом неблагополучных пунктов по болезням общим для всех видов сельскохозяйственных животных__

Болезнь Вид животных

КРС МРС Свиньи Лошади

Бешенство -0,5 -0,4 -0,2 -0,4

Болезнь Ауески -0,4 -0,1 -0,3 Нет данных

Бруцеллез -0,3 -0,2 -0,15 -0,2

Колибактериоз 0,4 0,2 0,4 Нет данных

Листериоз -0,1 -0,3 -0,1 -0,1

Лептоспироз -0,2 -0,3 -0,1 -0,3

Некробактериоз -0,1 -0,5 -0,1 -0,3

Пастереллез 0,3 0,1 0,3 0,2

Сапьмонеллез -0,2 -0,1 -0,1 -0,2

Сибирская язва -0,2 -0,2 -0,1 -0,1

Туберкулез -0,4 -0,2 -0,2 -0,3

К третьей группе - Третьяковский, Курьинский, Павловский, Каменский, Ребрихинский, Топчихинский, Алейский, Поспелихинский, Калманский, Усть-Пристанский, Быстроистокский, Локтевский, Новичихинский, Романовский, Завьяловский, Мамонтовский, Панкрушихинский, Баевский, Тюменцевский, Шипуновский, Волчихинский, Хабарский, Благовещенский, Родинский.

К четвертой группе - Ключевской, Бурлинский, Табунский, Кулундинский, Слав ropo дский, Михайловский, Угловский, Рубцовский, Новоегорьевский.

При отображении границ этих районов методом изолиний на карте были получены меридианно - растянутые участки территорий значительно сходные с картой термических ресурсов Алтайского края, что еще раз подтверждает высокую степень зависимости уровня заболеваемости по различным нозологическим формам от показателя средней температуры, что в свою очередь позволило эффективно использовать исследуемый абиотический фактор в построении полноценных моделей эпизоотического процесса и выборе территорий для ведения отдельных видов животноводства с максимальным контролем над эпизоотическим процессом.

3.4.Связь характера почвенного покрова с эпизоотической напряженностью в отдельных районах Алтайского края

Эволюционно выработанное возбудителями инфекционных болезней свойство выделяться из организма зараженного хозяина и переживать определенный период жизнедеятельности во внешней среде обеспечивает не завершение его существования вместе с больным организмом, а дополнительную посредственную или непосредственную возможность передачи другому организму.

Распределение районов края по основным видам почв и определение общих закономерностей влияния этих видов на течение эпизоотии по различным заболеваниям в условиях специфичных биогеоценозов является задачей данного этапа исследований.

Значительное число характеристик почвенного покрова определяется биологическими, химическими, физическими методами. Для большинства бактерий переживающих в почве кислород и влага являются важнейшими значимыми факторами жизни. Механический состав различных видов почв был выбран определяющим для выявления зависимости приоритетного развития эпизоотического процесса на территории края от вида почв, так как-различная интенсивность и глубина проникновения основных жизненных факторов обуславливает интенсивность развития и длительность переживания как аэробов так и анаэробов во внеорганизменный период существования.

Условия формирования почв в пределах Алтайского края исключительно разнообразны, в связи, с чем здесь встречаются различные в генетическом отношении почвы от каштановых до подзолистых и от горных черноземов до горно-луговых.

При картографическом анализе преобладающих почвенных ресурсов в районах края в отношении к основным почвам региона определены следующие группы территорий.

I .Глинистые и суглинистые почвы — Хабарский, Панкрушихинский, Каменский, Славгородский, Благовещенский, Косихинский, Табунский,

Родинский, Быстро-истокский, Бийский, Петропавловский, Смоленский, Советский, Рубцовский, Поспелихинский, Курьинский, Краснощековский, Локтевский, Третьяковский.

2.Суглинистые пылеватые почвы - Ребрихинский, Калманский, Первомайский, Кытмановский, Мамонтовский, Топчихинский, Целинный, Романовский, Алейский, Усть- пристанский, Шипуновский, Усть-Калманский,

3.Супесчаные почвы — Бурлинский, Тальменский, Баевский, Тюменцевский, Кулундинский, Завьяловский

4.Боровые пески - Павловский, Троицкий, Ключевской, Михайловский, Волчихинский, Новичихинский, Угловский, Новоегорьевский,

5.Хрящеватые почвы - Залесовский, Заринский, Тогульский, Ельцовский, Солтонский, Красногорский, Солонешенский, Алтайский, Змеиногорский, Чарышский.

Неотъемлемым элементом биоконверсии солнечной энергии в продукты пригодные для жизнеобеспечения животного мира является почва.

Природные факторы среды, действующие на возбудителей инфекционных болезней обладают определенной изменчивостью в течении суток, сезонов, определенных периодов лет, что в свою очередь меняет динамику эпизоотий, корректируя интенсивность взаимодействия микро и макроорганизмов.

Обеспечение жизненных процессов невозможно без кислорода, питательных веществ, воды в жидком агрегатном состоянии, то есть температурного оптимума. Почва обладает определенным, одновременным динамическим и статическим критерием обеспечения существования микроорганизмов. Интенсивность проникновения жизненных факторов в верхних слоях почвы определяется механическим составом конгломератов ее составляющих.

Размер частиц постепенно увеличивается от глинистых и суглинистых почв, к суглинистым пылеватым почвам, далее к супесчаным почвам и боровым пескам и самые крупные частицы на хрящеватых почвах. Эти структуры имеют различный механизм образования и обуславливают различные газо-водо-физикохимические свойства почвы, вследствие которых различна внеорганизменная концентрация бактериальных популяций и присутствия биогеоценотических пищевых цепочек, предрасполагающих к появлению факторов передачи вирусных болезней.

Контаминации и факторы в свою очередь играют значительную роль в формировании нозологического профиля и эпизоотической напряженности или благополучия.

Данные по пространственно временному мониторингу и сравнительному анализу приуроченности к различным видам почв инфекционных болезней с/х животных представлены в таблице 4.

Таблица 4.

Распределение нозологического профиля с максимальными и минимальными относительными коэффициентами частоты проявления эпизоотических вспышек, математически нивелированных по площади исследования и плотности популяции поголовья крупного и мелкого рогатого скота, свиней и лошадей на пяти видах почв различного механического состава в Алтайском крае за период с 1964 по 2011гг. (после запятой в минимальных столбцах число во сколько раз меньше

крс МРС Свиньи Лошади

Мш | шах Мш i шах тш | шах Мш 1 шах

Глинистые и суглинистое почвы

Вирлиар.,3 Стрепт., 4 Паратуб, 3,5 Бешен, 2,7 ИРТ, 14 Некроб, 2,5 Колибак, 2,5 Лейкоз, 2,9 Сальмон., 3 Инф ваг, 5 Энте роток., 3 Эмкар, 6 Ящур, 4 Стафклок. Б.Ауески Брадз.,4 Бруцеллез, 7 Бешенство, б Листер,, 3,8 Хлам., 1,» Эпиднд., 4 Инф. мает., 6 Пастер., 22 Колибак., 28 Сальмон.,* Дезинтер,* Кампнл,* Зл.отек,* Дизентсрня,9 Дипл.инф ,2 Лептоспироз, 3,5 Листерноз, 15 Сальмонеллез, 2 Столбняк, 3,4 Стрепт., 2,2 Пастереллез, 3.5 Чума, 15 Хламидиоз, 3,5

Суглинистые пылеватые почвы, лессы

Пастор, 9 Парагр-3, 3 Тричоф., 1,3 С/Я, 10 Диан. инф.,5 Туберкул. Инф ваг. Энтеротокс. Ящур Хламидиоз Брал зет Бешенство, 3 Энтеротокс, 3 Бол Ауески Дизентерия Дипл инф. Инфатррин. Сальмонеллез Стрегпокок. Пастерелжз Ящур Бруцеллез Мыт

Супесчаные почвы

Актин., 6,9 Лсптос., 3 Бруцеллез Зл отек Трихофкг _ Бруцеллез Б.Ауески, 5 Инф атр.рин., 11 Ящур, 3 Колибакт. Чума Листерноз Туберкулез Энтеротокс

Боровые пески

Бруцелл, 2,7 Злотек, 9 Тубер 1,2 зкг Кампнл оба кг. Паратубер. Эпндидимит Инф маспгг Паратубер., * Дипл инф , • Бруцелл,* Столбняк тгс* Бешенство

Хрящеватые почвы

ЗКГ.5,2 Кампнл, 1.Х Актнноиикоз Бешенства Лейкоз Парагригш-3 С/Я Хламидиоз* ИРТ Дипл.инф Некробактер. Колибактер. Лептоспир. Пастер. Сальмонеллез Стрептох. Эмкар Вир диарея Колибактериоз Пасгерсллез Бешенство Листерноз Колибактер., 3 От.болезнь, 2 Туберкул., 4 Лептоспироз Хламидиоз Парвовир.* Бруиелл., 4,1 Мыт, 4,8 Бешен., 4,5

Примечания:* - нозологическая форма встречается только на данном виде почв.

Микозы в Алтайском крае регистрируются только у крупного рогатого скота и представлены трихофитией и актиномикозом. Максимальное проявление за исследуемый период зарегистрировано на супесчанных и хрящевых почвах. Значительная разница между минимальной

интенсивностью проявления актиномикоза на супесчанных почвах и максимального проявления на хрящеватых почвах составляет 6,9 раза.

Хламидиозы регистрируются у мелкого рогатого скота, нозологическая форма - энзоотический аборт, и у свиней. На хрящеватых почвах максимальная интенсивность эпизоотической напряженности регистрируется у свиней, при этом интенсивность проявления болезни в 3,5 раза выше, чем на глинистых почвах. Минимальная степень проявления хламидиоза у мелкого рогатого скота и свиней на глинистых почвах, при этом на суглинистых пылеватых почвах у MPC хламидиоз в 1,8 раза регистрировался чаще. У крупного рогатого скота хламидиоз регистрируется только на хрящеватых почвах.

Значительной группой нозологических форм, среди вирозов, зарегистрированы болезни крупного рогатого скота, большая часть которых регистрируется на хрящеватых почвах, только болезнь Ауески, ящур и злокачественная катаральная горячка наблюдались соответственно на суглинистых, пылеватых почвах и боровых песках. На супесчанных почвах в Алтайском крае у крупного, мелкого рогатого скота и лошадей вирусных болезней не зарегистрировано. Максимальная разница в интенсивности проявления вирозов наблюдалась при инфекционном ринотрахеите крупного рогатого скота и бешенстве мелкого рогатого скота. На хрящеватых в отличии от глинистых и суглинистых почвах интенсивность и частота проявления эпизоотий была больше в 14 и 6 раз соответственно.

Яркими участками эпизоотической напряженности за исследуемый период по вирусным болезням для свиней оказались суглинистые пылеватые почвы, где максимально проявили себя болезнь Ауески, инфекционный атрофический ринит, ящур и супесчаные почвы с классической чумой свиней, которая в 15 раз интенсивнее проявляла себя, чем на глинистых и суглинистых почвах. Парвовирусный энтерит и трансмиссивный гастроэнтерит свиней регистрировались только на хрящеватых почвах и боровых песках соответственно.

Бешенство лошадей регистрировалось на боровых песках в 4,5 раза больше, чем на хрящеватых почвах.

Наиболее обширной группой в нозологической картине болезней сельскохозяйственных животных в Алтайском крае представлены бактериозы: крупный рогатый скот - 19; мелкий рогатый скот - 13; свиньи -12; лошади - 2 нозологические формы.

Для крупного рогатого скота эпизоотически напряженными оказались территории с хрящеватыми почвами, где максимально регистрировались -сибирская язва, диплококковая инфекция, некробактериоз, колибактериоз, лептоспироз, пастереллез, сальмонеллез, стрептококкоз и эмфизематозный карбункул. В меньшей степени, но не менее эпизоотически значимыми оказались суглинистые и супесчанные почвы, где соответственно максимально проявлялись туберкулез, инфекционный вагинит, энтеротоксемия и бруцеллез и злокачественный отек. Максимальная разница

в степени проявления определена для пастереллеза и сибирской язвы в 9 и 10 раз соответственно при минимальных значениях на суглинистых пылеватых и максимальных на хрящеватых почвах. Эпизоотически значимые болезни мелкого рогатого скота регистрировались на всех видах почв, при чем сальмонеллез, дизентерия, кампилобактериоз, злокачественный отек только на глинистых и суглинистых почвах, а паратуберкулез и диплококковая инфекция только на боровых песках. Максимальная разница в интенсивности проявления на глинистых (min) и хрящеватых (тах) почвах наблюдалась при пастереллезе и колибактериозе - 22 и 28 раз соответственно.

Для свиней эпизоотически значимыми оказались суглинистые пылеватые почвы, где максимально регистрировались дизентерия, диплококковая инфекция, сальмонеллез, стрептококкоз, пастереллез и супесчаные почвы с максимальным проявлением колибактериоза, туберкулеза, энтеротоксемии, листериоза - при чем разница в интенсивности проявления последнего составляет 15 раз по отношению к глинистым почвам. Бруцеллез свиней регистрировался только на боровых песках.

Бактериальные болезни лошадей, представленные бруцеллезом и мытом с минимальной интенсивностью регистрировались на хрящеватых почвах, а на суглинистых пылеватых почвах интенсивность эпизоотий была максимальной.

В соответствии с полученным распределением разности интенсивности проявления эпизоотического процесса по всему спектру нозологических форм сельскохозяйственных животных в Алтайском крае можно со статистической уверенностью и математической обоснованностью определить территории, на которых специфический механический состав почв позволит оптимизировать выбор территорий для ведения животноводства, профилактики и борьбы с болезнями животных и прогнозирования эпизоотической ситуации в уже существующих животноводческих комплексах и хозяйствах.

3.5.Эпизоотическая ситуация по всей нозологической картине в районах Алтайского края с 1964 по 2011 год.

Алейский район.

Крупный рогатый скот. Три эпизоотические вспышки бешенства зарегистрированы с 1969 по 1972, 1976 по 1979 и в 1998 году, максимальная заболеваемость определена для 1972 и 1977 года - 2 животных на 10 тыс. поголовья.

Эпизоотия бруцеллеза регистрировалась с 1968 по 1981 год, наивысший уровень заболеваемости - 453-694 животных на 10 тыс. поголовья, определен для середины периода эпизоотической вспышки.

Злокачественный отек регистрировался с периодичностью 5-6 лет с 1979 по 1992 год. Всего заболело и пало 33 животных.

Инфекционный ринотрахеит зарегистрирован в 2001 и 2003 годы, заболеваемость соответственно составила 605 и 13 животных на 10 тыс. поголовья.

Эпизоотические вспышки колибактериоза зарегистрированы в 1977, 1992, и с 2002 по 2005 год, высший уровень заболеваемости определен для 1992 и 2002 года - 26 и 77 животных на 100 тыс. поголовья.

Лейкоз за период исследования проявил себя двумя эпизоотическими вспышками с 1974 по 1979 годы и с 1993 по 2005 год. Максимальная заболеваемость наблюдалась в серединах периодов эпизоотических вспышек и не превышала 86 животных на 10 тыс. поголовья.

Эпизоотия парагриппа-3 была зарегистрирована в 2000 году, в одном неблагополучном пункте заболело 155, пало 28 животных, заболеваемость составила 73 животных на 10 тыс. поголовья.

Эпизоотия пастереллеза зарегистрирована в 1984 году, заболеваемость определена на уровне 167 животных на 10 тыс. поголовья. В спорадических вспышках 2002 и 2005 годов уровень заболеваемости был в 50 раз ниже.

Сальмонеллез регистрировался с 1969 по 1977 года с периодами эпизоотической напряженности 2-3 года. Значимая эпизоотия зарегистрирована в 1984 году, когда в одном неблагополучном пункте заболело 222 и пало 70 животных. Спорадия зарегистрирована в 1997 году.

Сибирская язва зарегистрирована в 1975 году в одном неблагополучном пункте заболело и пало 1 животное.

Начиная с 1972 года эпизоотически значимая заболеваемость туберкулезом определялась с периодичностью 4-7 лет. В 2000 году заболеваемость последний раз регистрировалась на территории района.

Спорадические вспышки злокачественной катаральной горячки регистрировались с 1969 по 1978 год с периодом 1 год. В 1985 году в 4 неблагополучных пунктах заболело 100 и пало 13 животных.

В 1969 году лептоспирозом в одном неблагополучном пункте заболело 2 животных.

Эмфизематозный карбункул зарегистрирован в 1969 и 1981 году с максимальной заболеваемостью 8 животных на 10 тыс. поголовья.

Эпизоотия актиномикоза зарегистрирована в 1969, 1970 году - заболело 63 животных.

Эпизоотическая вспышка энгеротоксемии зарегистрирована в 1984 году, заболеваемость составила 142 животных на 10 тыс. поголовья.

Эпизоотия трихофитии регистрировалась с 1968 по 1974 год, максимальная заболеваемость в середине периода-496 животных на 10 тыс. поголовья.

Ящур регистрировался эпизоотически опасной вспышкой в1969 году.

Мелкий рогатый скот. Брадзот регистрировался с 1970 по 1977 годы, максимальная заболеваемость определена для начала и конца эпизоотии - 38 и 61 животное на 10 тыс. поголовья.

Бруцеллез спорадически проявлял себя в 1970,1976 и 1977 годах.

В 1978 году в одном неблагополучном пункте заболело и пало 5 животных, заболеваемость 1 животное на 10 тыс. поголовья.

Свиньи. Эпизоотическая вспышка колйбактериоза зарегистрирована в 1999 и 2000 году, заболеваемость до 50 животных на 10 тыс. поголовья.

Две значимые вспышки пастереллеза зафиксированы в 1981 и 2004 году. Заболеваемость соответственно 99 и 19 животных на 10 тыс. поголовья.

Сальмонеллез регистрировался в 1977. 1978 году. Заболеваемость соответственно 201 и 170 животных на 10 тыс. поголовья.

Спорадия сибирской язвы зафиксирована в 1992 году.

Эпизоотия лептоспироза проявила себя в 1978 году, в одном неблагополучном пункте заболело 34 свиньи.

Эпизоотическая вспышка инфекционного атрофического ринита регистрировалась с 1965 по 1972 год. Максимальная заболеваемость определена для 1971 года.

Ящур регистрировался до 1972 года, заболеваемость 20 63 животных на 10 тыс. поголовья.

Лошади. Эпизоотии мыта регистрировались в 1970, 1973 и 1985 годах, интенсивность проявления со временем уменьшалась и заболеваемость составила соответственно 183, 165 и 8 животных наЮ тыс. поголовья.

Сальмонеллез зарегистрирован в 1973 году, заболеваемость 35 животных на 10 тыс. поголовья.

Спорадия бруцеллеза зафиксирована в 1977 году, заболеваемость составила 16 животных на 10 тыс. поголовья.

Баевский район.

Крупный рогатый скот. Эпизоотия бешенства зарегистрирована в 1974 году, заболеваемость 6 животных на 10 тыс. поголовья.

Бруцеллез регистрировался с 1967 по 1981 и 1996, 1997 год. Периодичность эпизоотических вспышек составила 5 лет, максимальная заболеваемость 308 - 338 животных на 10 тыс. поголовья.

Первая эпизоотия колибактериоза зарегистрирована в 1980 году, заболеваемость 44 животных на 10 тыс. поголовья. Последующие вспышки с периодичностью 2-3 года регистрировались с уменьшающейся интенсивностью.

Лейкоз регистрировался с 1996 по 2006 год. Периодичность вспышек 5 лет. Наивысший уровень заболеваемости зарегистрирован в 1997 году.

Спорадии некробактериоза и парагриппа-3 зарегистрированы соответственно в 1971 и 1998 году.

Эпизоотии пастереллеза зарегистрированы в 1977, 1996, 1997 годах, максимальная заболеваемость определена при первой вспышке — 18 животных на 10 тыс. поголовья.

Значимая эпизоотия сальмонеллеза зарегистрирована в 1971-1975 году. Далее спорадические вспышки регистрировались с периодичностью 1-2 года.

Спорадия сибирской язвы зарегистрирована в 1975 году.

Туберкулез регистрируется с 1965 по 2000 год, периодичность вспышек заболеваемости составляет 3 года, а ее максимальный уровень определен для 1984 года —215 животных на 10 тыс. поголовья.

Эпизоотия диплококковой инфекции зафиксирована в 1973, 1974 году, заболеваемость 76 животных на 10 тыс. поголовья.

Эпизоотические вспышки эмфизематозного карбункула зарегистрированы в 1973, 1979 году, заболеваемость на уровне 4-5 животных на 10 тыс. поголовья.

Неблагополучие по трихофитии зарегистрировано в 4-х неблагополучных пунктах в 1969 году, заболеваемость 19 животных на 10 тыс. поголовья.

Мелкий рогатый скот. Вспышка брадзота произошла в 1976 году, заболеваемость 293 животных на 10 тыс. поголовья.

Бруцеллез зарегистрирован в 1977 и 1981 годах, заболеваемость не превышала 4 животных на 10 тыс. поголовья.

Свиньи. Эпизоотически значимая вспышка колибактериоза регистрировалась в 1992, 1993 году, заболеваемость 116 животных на 10 тыс. поголовья. С 1997 по 2003 год болезнь регистрировалась спорадически.

Эпизоотические вспышки пастереллеза регистрировались в 1972, 1974, 1979 году, заболеваемость 49-58 животных на 10 тыс. поголовья.

Эпизоотии сальмонеллеза регистрировались с 1972 по 2002 год, максимальная заболеваемость зарегистрирована в 1995 году — 228 животных на 10 тыс. поголовья. В 2000 и 2002 году вспышки болезни спорадические.

Эпизоотические вспышки болезни Ауески регистрировались с 1972 по 1984 год. Максимальная заболеваемость в середине периода — 105 животных на 10 тыс. поголовья.

Эпизоотия энтеротоксемии с заболеваемостью 229 животных на 10 тыс. поголовья зарегистрирована в 1984 году.

Лошади. В 1969 году в 5 неблагополучных пунктах заболело и пало 161 и 32 животных, заболеваемость составила 1238 животных на 10 тыс. поголовья.

Эпизоотия бруцеллеза зарегистрирована с 1976 по 1981 год, максимальная заболеваемость 77 животных на 10 тыс. поголовья определена для середины периода 1979 года.

Подобным образом описаны все исследуемые районы с последующим определением общей эпизоотической напряженности по комплексу регистрируемых нозологических форм.

Эта информация будет включена в базы даны для проведения стохастического моделирования.

Моделирование эпизоотического процесса диплококковой инфекции крупного рогатого. Выбор рационального направления осуществления комплексного подхода и планирования эффективных противоэпизоотических мероприятий невозможен без научного предвидения будущего. Неотъемлемой частью как фундаментальных, так и прикладных аспектов научных исследований в этом направлении эпизоотологии в настоящее время является программный подход.

Большинство информации в области эпизоотологии имеют описательный характер и выражаются с помощью формализмов, оценка которых нередко субъективна. Данные исследований, приведенные в виде чисел не всегда можно упорядочить и классифицировать в силу неоднозначности трактовки.

Баевский район. Значимая эпизоотия зафиксирована в 1973, 1974 годах, заболеваемость 76 животных на 10 тыс. поголовья в начале периода и одно животное в конце. Бийский район. Диплококковая инфекция регистрировалась с периодичностью 9-11 лет- 1968, 1980, 1992 и 2001 году. Высокий уровень заболеваемости определен для 1980 и 2001 года - 6 и 11 животных на 10 тыс. поголовья. Благовещенский район. Эпизоотия диплококкоза зарегистрирована в 2005 году, в одном неблагополучном пункте заболело 30 и пало 19 голов, заболеваемость 16 животных на 10 тыс. поголовья. Змеиногорский район. Вспышка диплококковой инфекции зафиксирована в 1993-1995 годах. Высший уровень заболеваемости определен для начала эпизоотии — 10 животных на 10 тыс. поголовья и к концу снизился до 3. Краснощековский район. Две значимые эпизоотии регистрировалась с 1972 по 1973 и в 1984 году. Заболеваемость составила соответственно 10 и 21 животное на Ютыс. поголовья. Кытмановский район. Эпизоотия регистрировалась с 1968 по 1974 год, в стадии развития эпизоотии заболеваемость составила 14 животных, максимального подъема 46 животных на 10 тыс. поголовья. Локтевский район. Эпизоотии регистрировались в 1973, 1975 и 1978 годах. Заболеваемость составила соответственно 6, 2 и 16 животных на 10 тыс. поголовья. Мамонтовский район. Спорадия диплококкоза зарегистрирована в 2007 году. Первомайский район. Эпизоотии были зарегистрированы в 1972 и 1993 годах. В одном неблагополучном пункте заболело соответственно 9 и 86 голов, заболеваемость - 2 и 18 животных на 10 тыс. поголовья. Родинский район. В 1972 году в 1 неблагополучном пункте заболело 53 и пало 33 головы, заболеваемость и смертность составили соответственно 20 и 13 животных на 10 тыс. поголовья. Рубцовский район. Спорадия зарегистрирована 1972 году, в одном неблагополучном пункте заболело 7 и пало I животное. Заболеваемость 7 на 10 тыс. поголовья. Славгородский район. Эпизоотия диплококкоза зарегистрирована в 1975,1976 годах, заболеваемость соответственно 7 и 5 животных на 10 тыс. поголовья. Солонешенский район. Эпизоотия регистрировалась с 1968 по 1976 год. Периодичность высоких уровней заболеваемости 3 года, максимум в 1973 году - 64 животных на 10 тыс. поголовья. Тальменский район. Болезнь активно проявляла себя в 1974 и 1980 году, заболеваемость соответственно составила 38 и 61 животное на 10 тыс. поголовья. Троицкий район. Заболеваемость определена в 1973 и 1979 году соответственно 6 и 3 животных на 10 тыс. поголовья. Тюменцевский район. Эпизоотически значимо заболевание проявило себя в 1974 году, в одном неблагополучном пункте заболело 47 и пало 17 голов, заболеваемость 15 животных на 10 тыс. поголовья. Угловский район. Спорадии диплококкоза

зарегистрированы в 1978-1979 год. Всего в 3 х неблагополучных пунктах заболело и пало 4 животных. Чарышский район. Диплококковая инфекция наблюдалась с 1992 по 1995 год, всего за период эпизоотии заболело и пало 23 животных. К стадии максимального развития эпизоотии заболеваемость достигла 7 животных на 10 тыс. поголовья.

В соответствии с зарегистрированными спорадиями и эпизоотиями в районах края, схематично отобразили пространственно-временную распространенность диплококковой инфекции крупного рогатого скота, на рисунке 4.

Средний уровень заболеваемости первых трех периодов исследования не превышал 30, в последнем временном промежутке заболеваемость резко снизилась до 2-х животных на 10 тыс. поголовья.

Волновое движение уровня заболеваемости зарегистрировано как во времени, так и в пространстве по территории районов Алтайского края.

Рис. 4. Пространственно временное распространение диплококковой инфекции крупного рогатого скота в Алтайском крае с 1964 по 2011 год. Условные обозначения распространения диплококковой инфекции крупного рогатого скота изолиниями на схематичной карте Алтайского края:

- за период с 1964 по 1975 год - сплошная;

- за периоде 1975 по 1985 год - прерывистая;

-за период с 1985 по 1995 год - прерывистая с точкой;

-за период с 1995 по 2011 год - прерывистой с двумя точками.

4.Базы данных показателей эпизоотического процесса.

Основной перечень эпизоотологических задач, для решения которых используются математические методы, был определен в 1975 году М.Г.Таршис и В.М.Константиновым.

Одной из важнейших проблем эпизоотологии, является решение задачи управления биологическими процессами взаимодействия микро- и макроорганизмов на популяционном уровне и предсказания поведения эпизоотического процесса по отдельной нозологической форме во времени и пространстве на основе определенных знаний о его начальном состоянии, предусматривающие математическое моделирование.

В основе стохастического моделирования лежит значительный объем ретроспективной и пространственной информации, эффективно эксплуатировать которую, можно с применением современных автоматических баз данных, собственная разработка которых максимально ориентирует на реализацию системы эпизоотического благополучия на территории Алтайского края с его уникальными биогеоэкологическими условиями. Кроме того, оперативная реакция на изменения факторного воздействия на динамику эпизоотического процесса, в основу которой заложен нейросетевой анализ накопленной информации, обеспечивает возможность создания достоверных механико-математических моделей биологических процессов и значительно более высокий уровень безопасности и независимости от внешних факторов.

Этапы проектирования эпизоотологических баз данных:

1 .Формирование задания — складывающегося из трех основных этапов

а)подготовительного (отбор информации о природных и хозяйственных факторах, а также о части ареала с совокупностью признаков характерной для всей исследуемой территории, кодирования исходной информации);

б)алалитического (выделение ведущих факторов, построение частных каналов связи и выделения специфичных состояний, выделение ведущих совокупностей факторов; в) моделирования (построение логической модели проверка ее достоверности).

2.Установление параметров описания каждого показателя с рассмотрением типа данных каждой отдельной единицы записей (абсолютные - число неблагополучных пунктов, заболело и пало животных; относительные — очаговость, заболеваемость, смертность, уровень вакцинации). Занесение сведений о типах данных в соответствующую таблицу.

3.Выбор модели базы данных максимально реализующую поставленную задачу и формирование схемы между таблицами и узлами

4.Создание графического интерфейса для ввода информации в базу данных и определение формы ее представления (электронные таблицы и графики).

Формирование баз данных эпизоотологического мониторинга и факторов воздействия на эпизоотии.

[.Статистический материал за 1964 - 2011 гг. по 31 району Алтайского края расположенных в различных природно-климатических условиях:

Абсолютные показатели.

а)Численность поголовья всех видов сельскохозяйственных животных (крупный рогатый скот, мелкий рогатый скот, свиньи, лошади);

б)Метеорологические данные (значимо коррелирующие с динамикой показателей эпизоотического процесса);

в)Число неблагополучных пунктов во всем нозологическим формам;

г)Число заболевших животных по всем нозологическим формам;

д)Число павших животных по всем нозологическим формам.

Относительные показатели.

а)Заболеваемость по всем нозологическим формам;

б)Смертность по всем нозологическим формам;

в)Очаговость по всем нозологическим формам.

При формировании эпизоотологических баз данных в виде программных модулей, органически связанных между собой, но в то же время способных работать и автономно мы использовали двойственный подход.

Проектирование нашей базы данных происходило с использованием принципа «снизу вверх» (использование базы данных в конкретных условия биогеоэкоценоза и приуроченного к нему эпизоотического процесса) и принципа «сверху вниз» (выбор оптимального перечня значимых факторов влияющих на эпизоотический процесс и предложение ветспециалистам для поддержания и развития информационного поля.). Идея распределения эпизоотологической информации на кластеры по уровням экспертизы, позволяет отображать результата анализа с соответствующими описаниями как в распределении по районам, так и по времени, а если необходимо, то и в комбинации различных вариантов.

Результатом этого явилось:

формирование необходимых эпизоотологических и метеорологических данных, агрегированных по временным и пространственным характеристикам и автоматическая их передача в базу данных для анализа в нейросети;

реализация специфических требований ветеринарного специалиста эпизоотолога в отдельном районе Алтайского края и выполнение любых вспомогательных и технологических расчетов по проведению общехозяйственных и специфических противоэпизоотических мероприятий.

Ядро созданной базы данных - аппарат, обеспечивающий автоматизированное ведение аналитического учета эпизоотической ситуации на исследуемой территории.

Использование гибкой системы настроек компонентов и многокомпонентной схемы адаптировало программный аппарат к практически любым условиям и различным требованиям инструктивных материалов и правилам работы, принятым как в целом по России, так и на региональном уровне. Кроме того, при дальнейших модернизациях отдельных частей ядро программы и другие ее компоненты не будут затрагиваться, что значительно увеличило надежность и продолжительность жизни созданной базы, что в сою очередь обеспечивает наиболее полное выполнение требуемых функций.

Разнородность получаемой информации определенно усложняет задачу создания баз данных показателей эпизоотического процесса, но модель работы "от кода проекта" позволяет в значительной мере оптимизировать процесс адаптации баз данных для пользователей.

Используемая система обеспечила соблюдение основополагающего принципа построения автоматизированных информационных систем -

отсутствия дублирования ввода исходных данных. Информация по операциям, проведенным с применением одного из компонентов системы, могла быть использована любым другим ее компонентом. Модульность построения информационных систем и принцип «одноразового ввода» дают возможность гибко варьировать конфигурацией этих систем.

Информация распределена по формирующим таблицам с учетом дальнейших, разнообразных запросов, позволяющих отображать нужную информацию по:

нозологическому профилю отдельного района в интересующий год или за весь период исследования;

отдельной болезни у одного или всех видов сельскохозяйственных животных по всем районам или по отдельной территории за различные периоды исследования;

метеорологическим данным, регистрируемым в исследуемых районах края с 1964 по 2011 годы;

корреляционному и многофакторному анализу воздействия различных факторов на динамику показателей эпизоотического процесса

Распределение тем по таблицам, а данных по полям в них позволили сформировать перечень необходимых фактических данных (Год, число неблагополучных пунктов, заболело, пало, заболеваемость, смертность, очаговость, уровень вакцинации, численность поголовья, метеорологические данные).

При составлении схемы полей:

Использовали максимально доступный перечень необходимых сведений;

Разбивали информацию на минимальные логические компоненты;

Поля данных создавали только для одного компонента;

Не создавали поля, содержащие аналогичные данные;

Исключали возможность дублирования записей содержащих разные сведения.

Для связывания сведений хранящихся в различных таблицах мы создали поля однозначно определяющие каждую запись, то есть определили первичный ключ.

Базы эпизоотологических данных, аналитические результаты обученной нейросети дают возможность в имитационно моделировании проигрывать различные «сценарии» поведения биологической системы. Применили высокую степень подробности при выборе переменных и параметров модели 5.Стохастическое моделирование эпизоотического процесса инфекционных болезней сельскохозяйственных животных на территории Алтайского края с 1964 по 2011 год.

При создании имитационной модели можно позволить высокую степень подробности при выборе переменных и параметров модели. При этом модель может и должна получаться разной у различных специалистов, работающих в отдельных районах Алтайского края, поскольку точные формальные правила

ее построения отсутствуют, а условия факторных воздействий достаточно индивидуальны, кроме того, человеческий фактор врача эпизоотолога создаст в модели специфичную комбинацию взаимодействия эпизоотического процесса и влияющих на него актуальных факторов. То есть, результаты машинных экспериментов зависят не только от заложенных в модели соотношений, но и от организации комплекса реализующихся в модели программ, а также от механизма проведения машинных экспериментов.

При моделировании прошли следующие этапы:

^Формулирование вопросов о поведении сложной системы, ответы на которые хотели получить. В соответствии с задачами вводится вектор состояния системы. Вводится системное время, моделирующее ход реального. Временной шаг нами определен по результатам архивной информации и ветеринарной отчетности - 1 год.

2)Декомпозиция системы на отдельные блоки, связанные друг с другом и обладающие относительной независимостью (показатели эпизоотического процесса, биотические факторы, абиотические факторы). Для каждого блока определили, какие компоненты вектора состояния должны преобразовываться в процессе его функционирования.

3)Каждый блок верифицируется по фактическим данным из базы.

4)Объединение разработанных блоков имитационной модели.

Эпизоотический процесс обладает определенными специфическими

свойствами, которые мы учитывали при построении объемной модели:

- сложный, многокомпонентный, пространственно структурированный процесс, элементы которого обладают специфичностью;

- отдельные части способны к авторепродукции и антропогенному воздействию;

- неустойчивость стационарного состояния в локальных системах, что является необходимым условием возникновения колебательных и квазистохастических режимов;

неустойчивость гомогенного стационарного состояния в пространственно распределенных системах, что становится причиной неоднородных распределений и автоволновых режимов в пространстве;

- подверженность динамики показателей, адаптивным функциям животных организмов, а также, влиянию процессов переноса компонентов, связанного с направлением сил гравитации и электромагнитных полей;

- сложная, многоуровневая система регуляции, выраженная в схемах петель обратной связи, как положительной, так и отрицательной, характер которых, также определяет возможность возникновения колебательных режимов.

Такие нелинейности при учете пространственно-временного распределения обуславливают различные типы волнового движения.

Исходя из этого, мы реализовали в имитационном моделировании эпизоотий в Алтайском крае систему человек - машина, которая

обеспечивает проведение имитационных экспериментов в режиме диалога врачаэпизоотолога и комплекса программ.

Основным вопросом о поведении сложной системы - эпизоотический процесс, является уровень интенсивности проявления в будущем.

При этом мы задали вектор состояния системы, так называемые начальные условия и ввели системное время, моделирующее ход времени в реальной системе, временной шаг при этом определили в один год, в соответствии со статистическими данным получаемыми из ветеринарной отчетности.

Биогеоэкоценозы и их частный случай эпизоотический процесс имеют сложную многоуровневую систему регуляции в биокинетике это выражается в наличии в системах петель обратной связи, как положительной так и отрицательной. В уравнениях локальных взаимодействий обратные связи описываются нелинейными функциями, характер которых, в Декартовой системе координат, определяет возможность возникновения и свойства сложных кинетических режимов, в частности колебательных и квазистохастических.

Первичная стохастическая модель распространения инфекционных болезней в популяциях сельскохозяйственных животных на территории Алтайского края была определена как волновая.

Графическое отображение распространения динамики показателей эпизоотического процесса представлено на рисунках -5-17.

Подобно кругам на воде от брошенного камня вторичные эпизоотические очаги появлялись с течением времени на все большем радиальном расстоянии от первичного. Различные территориальные факторы (реки, горы и т.д.) изменяли форму волны, растягивая или сужая ее, но при 2х плоскостном рассмотрении графика процесса растянутого во времени появляются так называемые непредсказуемые «шумы» - когда при заведомо определенной в стохастической ретроспективной модели и предсказуемой периодичности появления эпизоотических вспышек, появляются «случайные», недетерминированные, на первый взгляд, вспышки динамики показателей эпизоотического процесса.

Условные обозначения на схематичной карте Алтайского края:

- Максимальные уровни заболеваемости по районам за период с 1964 по 1975 год, соединенные сплошной изолинией;

- Максимальные уровни заболеваемости по районам за период с 1975 по 1985 год, соединенные прерывистой изолинией;

- Максимальные уровни заболеваемости по районам за период с 1985 по 1995 год, соединенные прерывистой изолинией сточкой;

- Максимальные уровни заболеваемости по районам за период с 1995 по 2011 год, соединенные прерывистой изолинией с двумя точками.

Крупный рогатый скот.

Рис.5 Распространение злокачественной катаральной горячки крупного рогатого скота в Алтайском крае с 1964 по 2011 год.

Рис. 6 Распространение колибактериоза крупного рогатого скота в Алтайском крае с 1964 по 201 I год.

Рис. 7 Распространение некробактериоза крупного рогатого скота в Алтайском крае с 1964 по 201 1 год.

Мелкий рогатый скот.

Рис. 9 Распространение брадзота и энтеротоксемии мелкого рогатого скота в Алтайском крае с 1964 по 2011 год.

Рис.10 Распространение бруцеллеза мелкого рогатого скота в Алтайском крае с 1964 по 20! 1 год.

Свиньи.

Рис.12 Распространение болезни Ауески свиней в Алтайском крае с 1964 по 2011 год.

Рис. 13 Распространение дизентерии свиней в Алтайском крае с1964 по 2011 год.

Рис. 14 Распространение сальмонеллеза свиней в Алтайском крае с 1964 по 2011 год.

Рис. 15 Распространение туберкулеза свиней в Алтайском крае с 1964 по 20 И год.

Рис. 16 Распространение бешенства лошадей в Алтайском крае с 1964 по 2011 год.

Рис. 17 Распространение мыта лошадей в Алтайском краес1964 по 2011 год.

6. Методология моделирования эпизоотий.

Термин «случайный» имеет вполне определенный смысл. Случайное движение непредсказуемо, либо предсказуемо с определенной вероятностью, что и используется в настоящее время в эпизоотологическом прогнозировании. Другими словами траектории случайного движения нельзя многократно и однозначно воспроизвести ни в численном, ни в физическом эксперименте, а это разрушает потенциально возможный прогноз ситуации (Neopolitan R.E.,1993; Reinbnerger G., 1991).

Непрерывность эпизоотического процесса (по определению И.А.Бакулова) и не гармоничность колебаний позволили предположить существование еще одной плоскости или даже группы плоскостей, в которых также отображается динамика интенсивных показателей.

Рассмотрение вариантов поведения маятника, с подвижной, в результате действия стохастически определенных сил, точкой подвеса, (гармонического, субгармонического, квазипериодического и хаотического) и сопоставление с данными анализа динамики эпизоотического процесса по отдельным нозологическим формам на территории Алтайского края позволили представить кривую динамики относительных показателей в виде растянутого во времени так называемого «странного» аттрактора (от англ. to attract — притягивать, аттракторы — это геометрические структуры, характеризующие поведение в фазовом пространстве по прошествии

длительного времени) (Шустер Г., 1988). Поведение странного аттрактора, как и эпизоотического процесса, является хаотическим, однако при определенных методах исследования его поведение можно аппроксимировать при помощи геометрического объекта — фрактального множества (Рис.18.).

Рис. 18 Странный аттрактор маятника с осциллирующей точкой подвеса.

6.1.Объемная механико-математическая модель эпизоотического процесса в Алтайском крае.

В случае странного аттрактора имеется строгая предсказуемость в смысле детерминированности закона эволюции. Решение уравнений подчиняется теореме единственности и однозначно воспроизводится при фиксированных начальных условиях (Емельянов В.В., Ясиновский С.И., !998).

Что в свою очередь допускает адекватность механико-математической модели эпизоотического процесса в виде физического маятника с подвижной точкой подвеса, на которую, действуют силы наиболее значимых факторов воздействия на систему (рис.19). Мы выбрали максимально коррелирующие с показателями эпизоотического процесса два фактора, статистическая информация о которых была без пробелов зафиксирована в отчетах: -изменение температуры-Р1; -изменение уровня осадков - Р2.

Р1 Р2

Рис. 19. Маятник с подвижной точкой подвеса и силы, векторы которых параллельны горизонтальной плоскости и перпендикулярны друг другу, действующие на него, и вызывающие квазипериодические или хаотические осцилляции.

К точке подвеса модели эпизоотического процесса приложены выше перечисленные силы, вектора которых, параллельны горизонтальной

плоскости и перпендикулярны между собой. Число приложенных сил может быть и большим, соответствующим числу учтенных (многофакторно- и корреляционно проанализированных) факторов влияния на эпизоотический процесс. Это в значительной мере приблизит к истине картину движений маятника и адекватность выбранной модели.

В системе отсчета связанной с точкой подвеса маятника запишем уравнение колебания, с учетом движения этой точки во всех рассматриваемых направлениях.

d*s V р

а 1 , где S - длина дуги.

Обозначим массу точки подвеса ml, масса биологической нагрузки т2, задаем координату точки подвеса (х;у) и угол отклонения нити маятника (р.

Считаем потенциальную и кинетическую энергию отдельно для каждой из масс и вычисляем функцию:

т. + т, т, ,,, ., „,. .

L = ———-х + ~(1'ф + 2£х(3 cos <z>) + m1glcostp

Далее путем линеаризации и использования уравнений Лагранжа составим уравнение движения.

Кинетическая система представлена в виде:

Т = Т2 + Т1+Т0

Г2 = W2q A(t,q)q = 1/21 <р _ квадратичная форма скоростей;

т, = Вт(t,q)q =(lv(t)cos<p + l®(t)sm<p)<f> _ линейная форма скоростей;

Г0 = l/2(i>2(0 + © (/)) -скалярная функция.

На маятник действует потенциальная сила гравитационного

поля земли, с потенциальной энергией П = g/(l - cos р) + 0(0 Г7ри этом уравнения движения маятника примут вид:

q> + a v(/) cos #> + a&(l) sin <p + ag sin <z> = О В уравнениях движения существует ряд параметров характеризующих затухание системы:

-собственная частота маятника; -частота вынуждающей силы; -амплитуда вынуждающей силы.

Решение задачи основано на прямом методе Ляпунова - имеющего законопостоянные производные и метода предельных функций и систем (Анищенко B.C., 1990;).

Теорема 1. Если дифференциальные уравнения возмущенного движения таковы, что возможно найти законоопределенную функцию V, производная которой в силу этих уравнений была бы или законопостоянной функцией противоположного знака с V или тождественно равной 0, то невозмущенное движение устойчиво.

Теорема 2. Об асимптотической устойчивости. Если дифференциальные уравнения возмущенного движения таковы, что, возможно найти законоопределенную функцию V, которая допускает бесконечно малый высший предел, а ее производная представляет законоопределенную функцию противоположного знака, то всякое возмущенное движение, достаточно близкое к невозмущенному, будет приближаться к нему асимптотически (Мун Ф., 1990). То есть движение асимптотически устойчиво, если устойчиво по Ляпунову

x + d(t)x + c(t)x = 0

х- -d(t)i-c(t)x

■ dV dV .. dv . ,

V =-+-x +—x = -x d{t)

dt dx dx

V = -x1 < 0

* + «»»(') + ai>'(i)oos(j;+ft(/)) + ai?(i)sin(jr + p0(/)) + £igsin(JC + i(>0(i)) = = -t/(t)i - c(l)x + Ф, (/) + ф(1)cosO +</>„ {!))) +agsin(x + (00(0)

Сечение Пуанкаре траектории маятника с подвижной точкой подвеса растянутое во времени имеет много общего с динамиками эпизоотического процесса по различным нозологическим формам растянув аттрактор во времени получаем в соответствующем секторе системы координат классическое отображение динамики показателей эпизоотического процесса (рис.20.).

Ф

'¡ЪР'

8 i S S i i ? I 5 S I S I S

Рис. 20 Сечение Пуанкаре и динамика показателей эпизоотического процесса Учитывая бесконечность и непрерывность эпизоотического процесса, следует предположить закономерности существования отличных от клинического проявления болезней (скрытое микробо- и

вирусоносительство, персистенция) и вне организменных форм переживания микроорганизмов.

.Рассчитанные компенсаторные воздействия на точку подвеса в искусственных биогеоценозах, при помощи оптимальных противоэпизоотических мероприятии, позволят зафиксировать маятник в гармоничной точке напряженного иммунитета и минимальной заболеваемости по всему нозологическому профилю

ВЫВОДЫ

1.Выборки показателей эпизоотического процесса по отдельным нозологическим формам собранные в таблицах показатели эпизоотического процесса достаточно репрезентативны и дают возможность создания базы данных для проведения стохастического моделирования эпизоотологического процесса в целом по Алтайскому краю.

2.Связь возрастания уровня заболеваемости по многим инфекционным болезням и увеличения численности грызунов оказалась прямой, интенсивной и достоверной. В силу очевидности этого факта ее степень необходимо использовать при оценке эпизоотических рисков при создании и развитии животноводческих хозяйств и моделировании эпизоотий..

3.Высокая степень зависимости уровня заболеваемости по различным нозологическим формам от показателя средней температуры позволяет эффективно использовать исследуемый абиотический фактор в построении полноценных моделей эпизоотического процесса и выборе территорий для ведения отдельных видов животноводства с максимальным контролем над эпизоотическим процессом.

4.Частота проявления эпизоотий инфекционных болезней сельскохозяйственных животных достоверно зависит от специфического механического состава почв, что позволяет оптимизировать выбор территорий для ведения животноводства, профилактики и борьбы с болезнями животных и прогнозирёования эпизоотической ситуации в уже существующих животноводческих комплексах и хозяйствах.

5.Наибольшая эпизоотическая напряженность по нозологическому профилю и интенсивности эпизоотического процесса по отдельным инфекционным болезням была зарегистрирована в Первомайском, Алейском, Бийском, Каменском и Тогульском районах, что значимо коррелирует с численностью поголовья сельскохозяйственных животных в этих районах.

6. Базы эпизоотологических данных дают возможность в имитационном моделировании проигрывать различные «сценарии» поведения эпизоотического процесса на отдельных территориях.

7. Первичная стохастическая модель распространения инфекционных болезней в популяциях сельскохозяйственных животных на территории Алтайского края была определена как волновая.

8. Непрерывность эпизоотического процесса и не гармоничность колебаний обосновали существование группы плоскостей, в которых также отображается динамика эпизоотического процесса..

9..Модель эпизоотического процесса в виде маятника с осциллирующей точкой подвеса (в одной плоскости и перпендикулярных направлениях) позволяет максимально точно описывать изучаемый биологический процесс, вероятностный с точки зрения стохастической модели, и исключает непредсказуемые шумы в виде «случайных» вспышек очаговости и заболеваемости.

10. Увеличение числа рассматриваемых сил воздействующих на точку подвеса при эпизоотологическом мониторинге, со статистической достоверностью, сделают систему прогнозирования детерминированной структурой.

ПРАКТИЧЕСКИЕ ПРЕДЛОЖЕНИЯ

1. Краевая эпизоотология инфекционных болезней, основы прогнозирования, профилактики и борьбы с ними /К.А.Густокашин, И.И.Гуславский, В.А.Апалькин// Учебное пособие (Рекомендовано МСХ РФ для студентов с/к вузов 310800 «Ветеринария»).- Барнаул, 2004,- Изд-во АГАУ.- 148 с.

2. Моделирование и прогнозирование эпизоотического процесса на основе стохастических моделей и нейросетевых технологий.- Научно-методические рекомендации (Рекомендовано Секцией инфекционных болезней СО РАСХН ИЭВСиДВ).- Барнаул, 2012,- Изд-во АГАУ,- 33 с.

3. Эпизоотологический мониторинг и многофакторный анализ в моделировании эпизоотического процесса в Алтайском крае на основе стохастических исследований - Барнаул, 2013.- Изд-во АГАУ.- 161 с.

4. Методические рекомендации «Определение коэффициента корреляции и его достоверности в эпизоотологии с помощью вычислительной техники». Одобрены и рекомендованы к изданию Научно-техническим советом Управления ветеринарии Администрации Алтайского края (протокол №12 от 01.03.2001г.) и Секцией инфекционных болезней Россельхозакадемии (протокол от 30.05.2001 г.).

5. Базы данных эпизоотологического мониторинга территории Алтайского края с 1964 по 2011 год.

6. Краевая аналитическая программа многофакторной оценки эпизоотической ситуации на основе гибридных экспертных систем.

7. .Механико-математическая модель эпизоотического процесса в виде маятника с подвижной точкой подвеса.

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Густокашин К.А. Краевая эпизоотология инфекционных болезней / К.А.Густокашин, И.И.Гуславский, И.Г. Хожаева, O.A. Костылева, С.И. Снигирев// Продовольственная безопасность - XXI век; эколого-экономические аспекты: сб.научн. тр.: в 2 т. - Екатеринбург, 2000,- Т.2.- С. 115-125.

2. Густокашин К.А. Эпизоотологические аспекты инфекционной патологии в Алтайском крае /К.А.Густокашин, И.И.Гуславский, С.И.Снигирев, И.Г.Хожаева//Диагностика, профилактика и меры борьбы с особо опасными, экзотическими и зооантропонозными болезнями животных: мат. Международ.научно-практ. конф.(г.Покров, 15-16 августа 2000 г.) - Покров, 2000,- С.22-24.

3. Густокашин К.А. Систематизация инфекционных болезней по классификации И.А.Бакулова с использованием новой схемы /К.А.Густокашин, И.И.Гуславский// Вестник АГАУ- Барнаул, 2001.-№3.-С.88-90.

4. Густокашин К.А. Некоторые особенности краевой инфекционной патологии /К.А.Густокашин, И.И.Гуславский// Вестник АГАУ.- Барнаул, 2001 - С.91-93.

5. Густокашин К.А. О значении вакцинопрофилактики в инфекционной патологии сельскохозяйственных животных /К.А.Густокашин, И.И.Гуславский //Вестник АГАУ. - 2001.- №3.- С.96-97.

6. Густокашин К.А. Усовершенствование методики корреляционного анализа в эпизоотологии / К.А.Густокашин, И.И.Гуславский// Вестник АГАУ — Барнаул, 2001.- №3,- С.98.

7. Густокашин К.А. Корреляционный и регрессионный анализ в эпизоотологии с использованием вычислительной техники: рекомендации / К.А.Густокашин, И.И.Гуславский // Научно-технические разработки рекомендуемые к внедрению в производство: Барнаул, 2002.-С.58-59.

8. Густокашин К.А. Некоторые аспекты планирования специфической профилактики в Алтайском крае,- Мат. науч.-практ. конф.ФВМ НГАУ.-Новосибирск, 2001.- С.29-31.

9. Густокашин К.А. О значении вакцинопрофилактики в инфекционной патологии сельскохозяйственных животных / К.А.Густокашин, И.И.Гуславский// Вестник Алтайской науки,- Барнаул, 2001.- Вып.2,- в 2х томах,- Т.2.- С.71-72.

10.Густокашин К.А. К методике компьютеризации исследований в эпизоотологии / К.А.Густокашин, И.И.Гуславский// Достижения ветеринарной медицины - XXI века: мат.Междунар. науч. конф., посвященной 40 летию ИВМ АГАУ,- Барнаул, 2002,- Изд-во АГАУ.- в 2х частях,- ч,1.- С.58-59.

11.Густокашин К.А. Компьютеризация исследований в эпизоотологии / К.А.Густокашин, И.И.Гуславский // Достижения ветеринарной медицины -XXI века: мат.Междунар. науч. конф., посвященной 40 летию ИВМ АГАУ.-Барнаул, 2002.- Изд-во АГАУ.- в 2х частях,- ч,2,- С.253-254.

12.Густокашин К.А. Развитие эпизоотического процесса листериоза в Алтайском крае / К.А.Густокашин, И.И.Гуславский, В.А.Апалькин// Ветеринарные и медицинские аспекты зооантропонозов: труды Международной научно-практической конференции: в 2 ч.-Покров, 2003,- Ч. I. - С. 141-143.

13.Густокашин К.А. Особенности эпизоотической безопасности в животноводстве Алтайского края / К.А.Густокашин, И.И.Гуславский, В.А.Апалькин, А.И.Саенко// Региональные аспекты обеспечения социальной безопасности населения Юга Западной Сибири: материалы научно-практической конференции.- Барнаул 2004. - С.196-198.

14.Густокашин К.А. Использование языка HTML для создания обучающиых программ по эпизоотологии / К.А.Густокашин, И.И.Гуславский, А.И.Саенко// Актуальные проблемы ветеринарной медицины и сельскохозяйственной биотехнологии: материалы Международной научно- практической конференции. - Павлодар. - Казахстан, 2005. — С.31-33.

15.Густокашин К.А. Система эпизоотологического мониторинга на основе WEB - технологий / К.А.Густокашин, И.И.Гуславский// Актуальные проблемы ветеринарной медицины и сельскохозяйственной биотехнологии: материалы Международной научно- практической конференции,- Павлодар. - Казахстан, 2005. - С.33-34.

16.Густокашин К.А. Научное обеспечение образовательного процесса по инфекционной патологии животных / К.А.Густокашин, И.И.Гуславский, О.А.Костылева, А.И.Саенко, Д.И.Реутская// Аграрное образование: История, проблемы, перспективы: материалы Международной научно- практической конференции. - Якутск, 2005. - С. 186-189.

17.Густокашин К.А. Принципы кластеризации используемые в системе мониторинга инфекционных болезней сельскохозяйственных животных в Алтайском крае / К.А.Густокашин, И.И.Гуславский, А.И.Саенко // Социальная безопасность населения Юга Западной Сибири - региональные риски и пути повышения эффективности защиты населения от природных, техногенных и гуманитарных угроз: мат. Международной научно-практической конференции: в 2 кн.- Барнаул, 2005. - АзБука.- Кн. 2.-С.197-199.

18.Густокашин К.А. Многофакторный анализ в эпизоотологии инфекционных болезней/ К.А.Густокашин, И.И.Гуславский, А.И.Саенко// Материалы международной научно - практической конференции по проблемам ветеринарии и животноводства, посвященной 100 летию профессора М.А. Ермекова. - Алма- Аты, 2006. - С. 365-368.

19.Густокашин К.А. Методические основы противоэпизоотической работы/ К.А.Густокашин, И.И.Гуславский// Аграрная наука сельскому хозяйству: материалы Международная научно - практической конференция: сб. статей: в 3 кн.- Барнаул, 2007. - Кн.2.- С. 285-287.

20.Густокашин К.А. Особенности эпизоотического процесса инфекционных болезней в Алтайском крае / К.А.Густокашин, И.И.Гуславский// Проблемы профилактики и борьбы с особо опасными, экзотическими и малоизученными инфекционными болезнями животных: труды Международной научно-практической конференции, посвященной 50 летию ВНИИВВиМ.- Покров, 2008,- С.26-30.

21 .Густокашин К.А. Научные основы практического осуществления противоэпизоотических мероприятий / К.А.Густокашин, И.И.Гуславский // Аграрная наука - сельскому хозяйству: мат. IV Междунар. науч.-практ. конф.: сб.ст.- Барнаул: Изд-во АГАУ, 2003.- С.355-357.

22.Густокашин К.А.Создание системы эпизоотологического мониторинга в Алтайском крае с использованием самообучающихся моделирующих программ /К.А.Густокашин, С.В.Мезенцев// Инновации в аграрном секторе Казахстана: мат.Междунар. науч.-практ. конф., посвященной 75 летию академика К.С.Сабденова (Республика Казахстан).- Алматы, 2008.- в 2х томах.-T.l. — С.708-710.

23.Густокашин К.А. Использование ветсанэкспертизы продуктов убоя свиней при анализе эпизоотической ситуации /К.А.Густокашин, С.В.Мезенцев// Практик,- 2009,- №3,- С.22-27.

24.Густокашин К.А. Использование ветсанэкспертизы продуктов убоя крупного рогатого скота для анализа эпизоотической ситуации /К.А.Густокашин, С.В.Мезенцев// Ветеринария и кормление.- 2009.- №6.- С.10-11.

25.Густокашин К.А. Использование ветсанэкспертизы продуктов убоя скота для анализа эпизоотической ситуации /К.А.Густокашин, С.В.Мезенцев// Молочное и мясное скотоводство.- 2010.- №1.- С.28-30.

26.Густокашин К.А. Усовершенствование системы ветеринарно-санитарного контроля безопасности продуктов животноводства и эпизоотической ситуации в Алтайском крае /К.А.Густокашин, С.В.Мезенцев// Аграрная наука - сельскому хозяйству: мат. V Междунар. науч.-практ. конф. (17-18 марта 2010 г.).- Барнаул: Изд АГАУ, 2010,- С.276-281.

27.Густокашин К.А. Влияние биологического фактора численности грызунов на динамику показателей эпизоотического процесса / Эколого-географические аспекты инфектологии: мат. Всероссийской научной конференции.- Улан-Уде, Изд-во НГАУ.- 2011.- С.60 67.

28.Густокашин К.А. Систематизация инфекционных болезней сельскохозяйственных животных в Алтайском крае /К.А.Густокашин, И.И.Гуславский// Аграрная наука - сельскому хозяйству: мат. Международной научно-практической конференции,- сб.статей,- в Зх кн,-Барнаул, Изд-во АГАУ Кн.З,- 2012,- С.316-318.

29.Густокашин К.А. Создание баз данных эпизоотологического мониторинга в Алтайском крае /К.А.Густокашин, И.И.Гуславский // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. — Барнаул, 2012, №4. С.63-66.

30.Густокашин К.А. Применение гибридных экспертных систем для создания стохастической модели эпизоотического процесса в популяциях сельскохозяйственных животных Алтайского края /К.А.Густокашин, И.И.Гуславский, Л.В.Медведева // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. - 2012, №6. С.75-77.

31.Густокашин К.А.Влияние характера почвенного покрова на эпизоотическую напряженность болезней крупного рогатого скота в Алтайском крае/ Вестник Алтайского государственного аграрного университета. -2013, №3. С.56-58.

32.Густокашин К.А. Фактор численности грызунов и динамика эпизоотического процесса в Алтайском крае/ Вестник Алтайского государственного аграрного университета. -2013, №4. С.50-53.

33.Густокашин К.А.Зависимость интенсивности эпизоотического процесса по отдельным нозологическим формам мелкого рогатого скота от вида преобладающих почв в Алтайском крае/ Вестник Алтайского государственного аграрного университета. -2013, №8. С.79-81.

34.Густокашин К.А. Эпизоотология бешенства животных в Алтайском крае в последнее десятилетие/ К.А.Густокашин, К.М.Андрейцев, Г.А.Федорова/ Вестник Алтайского государственного аграрного университета. -2013, №9. С.73-76..

35.Густокашин К.А. Моделирование эпизоотического процесса диплококковой инфекции крупного рогатого скота в Алтайском крае на основе эпизоотологического мониторинга/ Вестник Алтайского государственного аграрного университета. -2013, №9. С.71-74.

36.Густокашин К.А. Моделирование эпизоотического процесса бруцеллеза лошадей в Алтайском крае на основе эпизоотологического мониторинга// К.А.Густокашин, Л.В.Медведева/ Вестник Алтайского государственного аграрного университета. -2013, №10. С.68-71.

37.Густокашин К.А. Прибор для взятия крови из яремной вены крупных животных Патент № 2314776 Российская Федерация МПК А 61 D1/00, Ф 61 В5/15/ К.А.Густокашин; заявитель и патентообладатель Густокашин К.А..-№2006111423/13; заявл. 07.04.2006; опубл. 20 января 2008. Бюл. №23.

38.Густокашин К.А. Определение коэффициента корреляции и его достоверности в эпизоотологии с помощью вычислительной техники / К.А.Густокашин, И.И.Гуславский// Рекомендации - Барнаул, 2001.- 14 с.

39.Густокашин К.А. Эпизоотология инфекционных болезней и новая система борьбы с ними в Алтайском крае / К.А.Густокашин, И.И.Гуславский, В.А.Апалькин// Учебно-практическое пособие.- Барнаул, 2001,- КГУП «Алтайская правда».- 237 с.

40.Густокашин К.А. Краевая эпизоотология инфекционных болезней, основы прогнозирования, профилактики и борьбы с ними /К.А.Густокашин, И.И.Гуславский, В.А.Апалькин// Учебное пособие (Рекомендовано МСХ РФ для студентов с/х вузов 310800 «Ветеринария»).- Барнаул, 2004.- Изд-во АГАУ,- 148 с.

41.Густокашин К.А. Рекомендации по решению актуальных проблем ветеринарии в Алтайском крае /К.А.Густокашин, И.И.Гуславский, А.А.Эленшлегер, В.И. Попов и др.// Барнаул, 2006.- Изд-во АГАУ. - 16 с.

42.Густокашин К.А. Методические указания по изучению дисциплины «Эпизоотология и инфекционные болезни» / К.А.Густокашин, И.И.Гуславский, О.А.Костылева// Барнаул, 2008,- Изд-во АГАУ.- 60 с.

43.Густокашин К.А. Методические указания к выполнению курсовой работы по учебной дисциплине «Эпизоотология инфекционные болезни»/

К.А.Густокашин, И.И.Гуславский, Н.А.НеумывакинаУ/ Барнаул: Изд-во АГАУ, 2008.-17 с.

44.Густокашин К.А. Краевая эпизоотология инфекционных болезней основы прогнозирования профилактики и борьбы с ними / К.А.Густокашин, И.И.Гуславский, В.А.Апалькин// Учебное пособие,- Барнаул, 2009,- Изд-во АГАУ, 2-е издание дополненное. - 2009.-202 с.

45.Густокашин К.А. Система ветеринарно-санитарного контроля безопасности продукции животноводства, включающая мониторинг заразных болезней и противоэпизоотические мероприятия / К.А.Густокашин, С.В.Мезенцев// Методические рекомендации.- Барнаул, 2010.- Изд-во АГАУ.- 2010.- 35 с.

46.Густокашин К.А. Моделирование и прогнозирование эпизоотического процесса на основе стохастических моделей и нейросетевых технологий/ Научно-методические рекомендации.- Барнаул, 2012.- Изд-во АГАУ.- 2012.33 с.

47.Густокашин К.А. Эпизоотологический мониторинг и многофакторный анализ в моделировании эпизоотического процесса в Алтайском крае на основе стохастических исследований/ Монография.- Барнаул, 2013.- Изд-во АГАУ.-2012,- 161с.

Подписано в печать 14.10.2013 г. Формат 60x84/16. Бумага для множительных аппаратов. Печать ризографная. Гарнитура «Times New Roman». Усл.-печ. л. 2. Тираж 100 экз. Захаз Jfeífi,

РИО АГАУ 656049, г. Барнаул, пр. Красноармейский, 98 тел. 62-84-26

Текст научной работыДиссертация по сельскому хозяйству, доктора ветеринарных наук, Густокашин, Константин Анатольевич, Барнаул

ФГБОУ ВПО АЛТАИСКИИ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

ФАКУЛЬТЕТ ВЕТЕРИНАРНОЙ МЕДИЦИНЫ

На правах рукописи

0-5201450409 Густокашин Константин Анатольевич

ЭПИЗООТОЛОГИЧЕСКИИ МОНИТОРИНГ И МОДЕЛИРОВАНИЕ С РАЗРАБОТКОЙ КРАЕВОЙ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ПРОГРАММЫ НА

ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТЕЙ

06.02.02. - ветеринарная микробиология, вирусология, эпизоотология, микология'с микотоксикологией и иммунология

Диссертация на соискание ученой степени доктора ветеринарных наук

Научный консультант - доктор ветеринарных наук, профессор, заслуженный работник высшей школы РФИ.И.Гуславский

Барнаул 2013

Содержание

Введение 3

1 .Обзор литературы 11

1.1 .Система эпизоотологического мониторинга 11

1.2.Краевая эпизоотология инфекционных болезней сельскохозяйственных животных 15

1.3.Выбор факторов нагрузки на динамику

эпизоотического процесса 17

1.4. Климатические факторы 20

1.5. Географические факторы 21

1.6. Характер почв и особенности эпизоотического процесса 24

1.7. Антропогенные факторы 30

1.8. Биологические факторы 34

1.9. Прогнозирование и математическое

моделирование в эпизоотологии 37

Собственные исследования 42

2.Материалы и методы исследований 42

2.1. Материалы и методы сбора анализа информации 42

2.2. Материалы и методы использования экспертных программ 44

3. Результаты исследований 49

3.1.Краевая эпизоотология инфекционных болезней сельскохозяйственных животных за период с 1964 по 2011 годы 49

3.2.Биологический фактор численности грызунов влияющий

на динамику показателей эпизоотического процесса 57

3.3. Влияние географических и климатических условий

Алтайского края на динамику эпизоотического процесса 64

3.4.Связь характера почвенного покрова с эпизоотической напряженностью в отдельных районах Алтайского края 69 3.5.Эпизоотическая ситуация по всей нозологической

картине в районах Алтайского края с 1964 по 2011 год 77

4.Базы данных показателей эпизоотического процесса 149

5.Стохастическое моделирование эпизоотического процесса инфекционных болезней сельскохозяйственных животных

на территории Алтайского края с 1964 по 2011 год 160

6. Методология моделирования эпизоотий 175 6.1.Объемная механико-математическая модель

эпизоотического процесса в Алтайском крае 176

Обсуждение результатов исследования 180

Заключение 190

Выводы 190

Практические предложения 191

Библиографический список 193 Приложения

Введение

Взаимоотношение патогенных микроорганизмов с животными, на отдельных территориях и при определенных условиях, является объектом изучения эпизоотологии.. Неотъемлемой частью и посредственным движущим элементом'этих отношений являются биотические и абиотические факторы, которые с' увеличивающейся прогрессией переплетаются и создают новые, слабопредсказуемые условия для возникновения, развития, неодинакового течения и угасания широкого спектра инфекционных болезней в популяциях животных (Бакулов И.А., 2002; Джупина С.И., 2004; Макаров В.В., Святковский A.B., Кузьмин В.А. и др. 2009).

Основа выяснения теоретических и практических вопросов эпизоотологии состоит в эпизоотологическом исследовании, когда же это касается отдельных территорий и приуроченным к ним нозологических форм, то проявляется независимость и фундаментальность науки -эпизоотологии, являющейся философией ветеринарного мышления. Для анализа используются сравнительно-исторические и сравнительно-географические описания эпизоотий, позволяющие установить связь болезней с природно-географическими и социально-экономическими условиями, а также определить эффективность противоэпизоотических мероприятий применительно к отдельным нозологическим формам (Ганнушкин М.С., 1961; Гуславский ИМ', Апалькин В.А., 2003).

Решающим элементом, в поступательном движении познания вперед, является периодичная смена поиска информации в направлении от общего к частному и от частного к общему. Только при гармоничном взаимодействии этих подходов может реализоваться естественно научное развитие общества на любом историческом этапе (Мезенцев С.В., 2009).

С каждым годом растет уровень информационного обеспечения человеческой деятельности, в частности накапливается база данных характеризующих деятельность отдельных экоценозов (Макаров В.В., 1998).

Оперативный анализ и интерпретация информации дает возможность адекватно реагировать на-' постоянно возникающие изменения в биологических системах (Черкасский Б.Л., Литвинов К.А., Лобанов А.Б., 1993).

Выбор рационального направления осуществления комплексного подхода и планирования эффективных противоэпизоотических мероприятий невозможен без научного предвидения будущего. Неотъемлемой частью как фундаментальных, так и прикладных аспектов Научных исследований в этом направлении эпизоотологии в настоящее время является программный подход (Бакулов И.А., Ведерников В.А., Вольф В.Т. и др., 2008).

Большинство данных в области эпизоотологии имеют описательный характер и выражаются с помощью формализмов, оценка которых, нередко субъективна. Данные исследований, приведенные в виде чисел не всегда можно упорядочить и классифицировать в силу'неоднозначности трактовки (Богданов А.И., 2002).

Влияние факторов внешней среды на взаимоотношение микромира с популяциями животных в большинстве случаев, до последнего времени рассматривались как корреляции между парой вариационных рядов, полученные выводы были линейны, тенденциозны и весьма специфичны, это в свою очередь не даёт достаточно широкий и достоверный прогноз по периодичности и интенсивности эпизоотий. Эпизоотологическое обследование с применением бактериологического, вирусологического, серологического и аллергического методов кроме констатации фактов искажения гармонии между микро и макромиром и отображения моноплоскостной модели динамики эпизоотий, в силу огромного объема стохастической информации, не может обосновать основную долю значимых эпизоотических вспышек на исследуемых территориях. Бесконечность познания и ортодоксальные положения говорят ю неполноте существующих

т

теорий и необходимости расширения детерминированного подхода в изучении, развитии и совершенствовании фундаментальных подходов

исследования эпизоотического процесса (Таршис М.Г., Константинов В.М., 1975; Батомункуев A.C., 2002).

При статистических исследованиях особое значение имеет закон больших чисел, отражающий взаимопогашение случайных колебаний в отдельных явлениях, но категория случайности. тораздо ближе к отсутствию знаний о предмете, 'нежели к математическим выводам. Рассматривать плоскость динамического развития эпизоотического процесса необходимо только в совокупности с перпендикулярной плоскостью бесконечного количества биогеоценотических факторов воздействия на предмет изучения. Именно они являются недостающим звеном, в определении закономерностей лежащих в основе эпизоотического процесса и природы явлений его сопровождающих. Качественный анализ будет подтверждать истинность выбранной методологии познания. Многофакторное воздействие на биологическую систему ведет к тому, что при формализации информации мы будем иметь дело с поверхностью отклика, у которой может быть весьма сложный профиль, значимо отличающийся от линейной зависимости (Магерова Т.М., 2006).

Идея Павловского E.H. (1934) высказанная еще в 1934 году об

«

отсутствии резкой границы между свободным; и паразитическим образом жизни, между патогенными и непатогенными микроорганизмами подтверждается Давыдовским И.В. (1956) и Донченко A.C. (1986). Эти авторы также высказывают мнение об относительности паразитизма и условности разделения сапрофитизма и паразитизма, допуская наличие переходных форм между ними и традиционные статистические методы обработки полученной информации не всегда дают желаемый эффект.

Эти взгляды отвечают философскому представлению об условности и подвижности всех границ в природе, которые отражают только приблизительность наших умозрительных 'представлений о реальной действительности (Сохин A.A., 1979; Макаров В.В., 1998; Черкасский Б.Д., 1996).

Прогнозы деятельности нелинейных систем, каковыми являются любые биогеоценотические структуры, начиная с середины прошлого века занимают особое место в биологии и науках сопряженных с ней. Осуществление стратегического долгосрочного научно-обоснованного предсказания может происходить после этапного рассмотрения частных структур и перехода на более высокий, общий," уровень слежения и оценки взаимодействия биологических параметров и систем (Апатенко В.М., 1991).

Поток данных об интенсивных и экстенсивных показателях эпизоотического процесса на значимой территории с трудом поддается обработке статистическими методами, что не дает специалисту времени для наработки опыта и принятия нередко единственно верного решения. Непосредственные и посредственные движущие силы эпизоотического процесса являются трудноформализуемыми проблемными ситуациями с противоречиями в процессе создания и деятельности агробиоэкоценозов. Возможности специалистов эпизоотологов ограничены, при выполнении множества вычислений в процессе анализа ситуаций, состоящих из цепочек взаимосвязей. Использование интеллектуальных систем на базе экспертных гибридных систем позволит выявить, как значимые взаимозависимые факторы, но и избежать когнитивных деформаций, свойственных памяти человека (Тишков О.И., 2010).

Актуальность темы. Сохранение устойчивого благополучия животноводства страны, домашних и диких животных в отношении эпизоотически опасных болезней является важнейшей задачей ветеринарной науки и практики, имеет первостепенное значение в защите здоровья и жизни людей, обеспечения населения продуктами питания, а промышленности качественным сырьем (Бакулов И.А., Книзе A.B. и др. 2001).

Медицинская и ветеринарная микробиология и эпизоотология с эпидемиологией глубоко изучили взаимоотношения патогенных микробов с организмами человека и животных, но почти не занимались вопросами многофакторного широкоформатного воздействия на систему микро- и

макроорганизма со стороны климатических изменений, экологии и биогеоценозов (Таршис М.Г., Константинов В.М., 1975; Батомункуев A.C., 2002; Мезенцев C.B., Густокашин К.А., 2010).

Большинство исследователей и организаторов ветеринарного дела сходятся во мнении о том, что без научно-обоснованного анализа и прогнозирования эпизоотической ситуации невозможно разработать и реализовать адекватную обстановке систему противоэпизоотических мер, направленных против ситуаций социально-биологического, экологического и техногенного характера (Ба'кулов И.А., 2002; Джупина С.И., 2004; Макаров В.В., Святковский A.B., 2009).

Эффективное решение этих вопросов невозможно без соответствующего информационного обеспечения, организации и реализации на практике системы эпизоотологического мониторинга и моделирования эпизоотического процесса по отдельным нозологическим формам и как следствие, прогнозирования эпизоотического процесса на изучаемых территориях.

Цель исследований; Конечным результатом наших исследований

является объемная модель сложной, многоуровневой, открытой, постоянно

(

меняющейся в своем проявлении системы, детерминированной экологическими и социально-экономическими факторами, то есть эпизоотического процесса, по всему спектру нозологической картины на территории Алтайского края за период с 1964 по 2011 годы, с высокой степенью прогностического эффекта по динамике интенсивных показателей, за счет охвата максимального количества доступной информации о биотических и абиотических факторах с помощью экспертной программы «нейросеть».

Задачи исследований

1. Районирование территории Алтайского края с корреляционным анализом влияния на эпизоотический процесс:

а.биотических факторов; б.абиотических факторам;

2. Создание баз данных показателей эпизоотического процесса с

вариационными рядами факторных нагрузок, оказывающих влияние на

*

динамику эпизоотического процесса.

0

3. Реализация системы эпизоотологического мониторинга за период с 1964 по 2011 гг.

4. Создание объемных моделей эпизоотического процесса на территории Алтайского края, по всему спектру нозологической картины регистрируемой с 1964 по 2011 год.

5. Разработка методики моделирования эпизоотий на основе стохастических исследований, проведенных с использованием мониторинговых баз данных интенсивных показателей эпизоотического процесса по различным' районам Алтайского' края и вариационные ряды показателей биотических и абиотических факторов.

6. Разработка механико-математической модели эпизоотического процесса.

7. Математическое описание модели эпизоотического процесса и сопоставление с данными, полученными при мониторинге.

Научная новизна

*

-проведен эпизоотологический мониторинг и районирование по 31 району Алтайского края;

-разработаны математические модели динамики эпизоотического процесса по отдельным нозологическим формам инфекционных болезней сельскохозяйственных животных на территории Алтайского края, на основе гибридных экспертных систем и нейросетевых методов;

-разработана методика стохастического моделирования с возможностью адаптации к любому региону края, страны, континента.

-создана механико-математическая модель эпизоотического процесса.

Основные положения выносимые на защиту -степень влияния факторов среды на интенсивность эпизоотического процесса; -база данных системы эпизоотологического мониторинга;

-система комплексного эколого-эпизоотологического мониторинга на территории Алтайского края; '

-модели эпизоотической ситуации по отдельным нозологическим формам, созданные на основе Гибридных экспертных .систем;

-методика создания баз данных и проведения стохастического моделирования; -механико-математическая модель эпизоотического процесса в виде маятника с подвижной точкой подвеса.

Достоверность результатов основана на корректности постановок задач и адекватности построенных математических моделей, подтвержденных эпизоотологическим мониторингом, математическим анализом с использованием стохастического и статистического методов.

Практическая значимость результатов диссертационной работы, заключается в том, что разработанные модели и комплексы программ, могут быть применены для эффективного решения задач оценки эпизоотической ситуации, мониторинга эколого-эпизоотологических характеристик территорий Алтайского края и разработки противоэпизоотических мероприятий, в учебном процессе и научной деятельности специалистов по направлению ветеринария.

Также перечисленные в работе, модели и методы могут быть использованы для детального изучения эволюционных предпосылок взаимодействия популяций микро и макроорганизмов.

Апробация результатов работы. Основные результаты и положения диссертационной работы докладывались' и обсуждались на региональной конференции - Региональные аспекты обеспечения социальной безопасности населения Юга Западной Сибири: материалы научно-практической конференции - Барнаул, 2004 и международных научных и научно-практических конференциях: Достижения ветеринарной медицины XXI века - Барнаул, 2002;. Ветеринарные и медицинские аспекты зооантропонозов -Покров, 2003; Актуальные проблемы ветеринарной медицины и сельскохозяйственной биотехнологии - Павлодар. - Казахстан, 2005;

Аграрное образование: История, проблемы, перспективы- Якутск, 2005;

%

Социальная безопасность населения Юга Западной Сибири - региональные риски и пути повышения эффективности ■ защиты населения от природных, техногенных и гуманитарных угроз- Барнаул, 2005; Конференции по проблемам ветеринарии и животноводства, посвященной 100-летию профессора М.А. Ермекова. - Алматы, 21306; Аграрная наука сельскому хозяйству - Барнаул,2003, 2007, 2010, 2012; Проблемы профилактики и борьбы с особо опасными, экзотическими и малоизученными инфекционными болезнями животных - Покров, 2008; Инновации в аграрном

ф

секторе Казахстана: мат.Мркдунар. науч.-практ. конф., посвященной 75-летию академика К.С.Сабденова (Республика Казахстан).- Алматы, 2008; Эколого-географические аспекты инфектологии: мат. Всероссийской научной конференции,- Улан-Уде, 2011. Научно-техническом совете управления ветеринарии Администрации Алтайского края. Подсекциии инфекционной патологии, при Государственном научном учреждении Институт экспериментальной ветеринарии Сибири и Дальнего Востока Россельхозакадемии.- Красн'ообск, 2012.

Публикации. По материалам диссертации опубликованы монография, научно-методические рекомендации «Моделирование и прогнозирование эпизоотического процесса на основе стохастических моделей и нейросетевых технологий», 47 научных статей, в том числе 10 в журналах по перечню ВАК.

Структура и объем диссертации. Работа состоит