авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 || 3 |

«А.Я. НИКИТИН, А.М. АНТОНОВА УЧЕТЫ, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И РЕГУЛЯЦИЯ ЧИСЛЕННОСТИ ТАЕЖНОГО КЛЕЩА В РЕКРЕАЦИОННОЙ ЗОНЕ ГОРОДА ИРКУТСКА ИРКУТСК ...»

-- [ Страница 2 ] --

Болотин, 2004;

Сунцова, 2004;

Mount, 1997;

Jensen, 2000]. Конечно, при совершенствовании моделей эпидемиологического прогноза желательно учесть и другие факторы, что может увеличить его точность и содержательность интерпретации материалов.

Обобщенный характер сезонного и многолетнего изменения обилия имаго таежного клеща по наблюдениям, проведенным в рекреационной зоне Иркутска, отражен на рис. 3.

Сезонная кривая (рис. 3, а) имеет один выраженный пик встречаемости клещей, многолетние особенности сроков проявления отдельных характерных точек на котором уже обсуждались выше (см. разд. 3.1). Как подчеркивалось Л.В. Бабенко [1958], одновершинный треугольный, а не трапециевидный вид кривой, свидетельствует, что период активности отдельных особей короче продолжительности их жизни в голодном состоянии. Это также подтверждает посте пенность выхода имаго из подстилки после зимней диапаузы. Учет особенностей сезонной динамики обилия взрослых особей с привлечением феноиндикационного подхода [Верши нина, 1981;

1985] может играть определенную роль в оптимизации методов противоклеще вых обработок пестицидами, так как важен для выбора сроков проведения работ, особенно при использовании препаратов, неустойчивых в окружающей среде. Фенологические наблю дения с целью выбора оптимальных сроков для проведения полевой дезинсекции позволяют учитывать пространственную неоднородность климатических условий, характер сочетанного и экстремального действия погодных факторов в проявлении изменений активности клещей.

Анализ динамики встречаемости клещей на маршрутах за 1970-1996 гг. (рис. 3, б) по казывает, что численность имаго переносчика увеличивается в это время по траектории, ко торую можно аппроксимировать экспоненциальным уравнением y=0,34e0,13Х, где у – оби лие клещей на флаго-час, Х – годы наблюдений, е – основание натурального логарифма. Ко эффициент детерминации, характеризующий объясненную долю изменчивости переменной, составляет 57,0 %. Визуальный анализ показывает, что исходный ряд данных отчетливо рас падается на два среднесрочных цикла: первый охватывает период с 1970 по 1983 гг., а второй – с 1983 по 1996 гг. (время окончания непрерывных наблюдений). Ранее продемон стрировано неплохое совпадение (r=0,56) низкочастотных колебаний численности имаго с изменениями солнечной активности [Гречаный и др., 2002в], известное и для других регио нов [Хазова, Ястребов, 2001]. Во втором цикле изменений обилия клещей, который начался с 1983 г., отчетливо проявляется тренд на увеличение их численности. Одной из возмож ных причин этого является постепенное сокращение, а затем и полное прекращение исполь зования в борьбе с иксодовыми клещами дуста ДДТ (официально запрещен с 1989 г.). Кроме того, определенную роль могли играть: рост посещаемости рекреационной зоны и опасений а) Обилие имаго Апрель Май И нь ю И ль ю Август Сентябрь б) Обилие имаго 1970 1975 1980 1985 1990 Рис. 3. Характер изменения сезонного (а) и многолетнего (б) обилия имаго таежного клеща в рекреационной зоне города Иркутска (численность клещей выражена числом особей на флаго час) населения по поводу возможности заболеть «клещевыми» инфекциями, вынуждающие лю дей чаще после «укусов» обращаться в медицинские учреждения;

изменение самого харак тера медицинского обслуживания населения;

смягчение климата и увеличение численности прокормителей преимагинальных фаз развития клещей в «дорожных ландшафтах» [Данчи нова, 1990;

Злобин, Горин, 1996;

Демидович, 2000]. Последние два фактора непосредствен но сказываются на уровне обилия членистоногих. Спектральный анализ всего ряда наблю дений 1970-1996 гг., в зависимости от способа преобразования данных к стационарному ви ду, выявляет в нем циклическую составляющую с периодом от пяти до восьми лет. Внутри среднесрочного цикла (с 1983 по 1996 гг.), кроме низкочастотных колебаний на периодо грамме отчетливо виден пик в районе двухлетнего (высокочастотного) периода, не дости гающий статистически значимого уровня (рис. 4, а).

На рис. 5 (а, б) отражена многолетняя динамика обращаемости населения в медицин ские учреждения по поводу присасывания клещей. Анализ количества «покусов» населения Иркутска таежным клещом свидетельствует об устойчивой тенденции роста этого показате ля за период с 1973 по 2004 гг. В траектории кривой, описывающей процесс, как и в измене нии обилия имаго, просматриваются два периода. На первом из них (с 1973 по 1982 гг.

включительно) наблюдается относительно низкий уровень активности клещей (в среднем за сезон 588,6±48,3 случаев присасывания имаго). Заболеваемость клещевым энцефалитом в это время составила 0,95±0,156 случаев на 100 тысяч населения, а обилие взрослых особей 0,8±0,12 на флаго-час (рис. 3, б). Мы ранее отмечали, что период цикла хронологического ряда активности нападений клещей, имел наиболее выраженные восьми- и пятилетние со ставляющие [Никитин и др., 2002в]. Однако позже было установлено, что в зависимости от способа трансформации ряда к стационарному виду, типа спектрального окна, его ширины, проведения процедуры наращивания длины массива наблюдений («паддинга»), хронологи ческая последовательность кроме низкочастотных может включать и двух- четырехлетние гармоники. Второй этап (1983-2003 гг.) характеризуется возрастающим уровнем числа слу чаев обращений населения по поводу «укусов» в рекреационной зоне города (в среднем 2966,7±238,5 случаев), заболеваемости клещевым энцефалитом (13,7±1,9 на 100 тысяч), оби лия клещей в природных стациях (14,7±3,59 особей на флаго-час по материалам 1983- гг., 1998, 1999, 2001, 2002 гг.). Период цикла стационарного хронологического ряда количе ства присасываний имаго содержит наиболее выраженные двух – пятилетние циклы, то есть при сопоставимых способах обработки рядов, на втором этапе наблюдаются несколько ме нее продолжительные колебания [Никитин и др., 2002в]. Исходя из выявленных различий параметров состояния природного очага клещевого энцефалита, целесообразно рассматри вать динамику числа случаев «покусов» населения клещами отдельно по этапам: до и после 1983 г.

а) Стационарный ряд динамики обилия имаго (ln(x);

x-,3419-,171*t) за 1983-1986 гг.

(число наблюдений с паддингом равно 16) 4,0 4, 3,5 3, 3,0 3, 2,5 2, 2,0 2, 1,5 1, 1,0 1, 0,5 0, 0,0 0, 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Период б) Динамика обилия имаго за 1973-1996 (ln(x);

x-1,10-,152*t) LagCorr. S.E. Q p 1 +,461,1920 5,78, 2 +,230,1878 7,28, 3 -,124,1834 7,74, 4 -,169,1790 8,63, 5 -,038,1745 8,68, 6 -,071,1698 8,86, 7 -,257,1651 11,28, 8 -,482,1601 20,35, 9 -,414,1550 27,50, 10 -,187,1498 29,07, 11 +,049,1443 29,18, 12 +,090,1387 29,60, -1,0 -0,5 0,0 0,5 1, Рис. 4. Периодограмма (а) и коррелограмма (б) стационарных рядов изменения обилия имаго таежного клеща в рекреационной зоне г. Иркутска а) 1973 1978 1983 1988 1993 1998 б) y = 150,35x - 206, R = 0, 1973 1978 1983 1988 1993 1998 - - Рис. 5. Многолетняя динамика обращаемости населения в медицинские учреждения по поводу присасывания имаго таежного клеща, произошедшего в рекреационной зоне горо да Иркутска. По оси абсцисс годы, по оси ординат – количество людей: а) многолетняя динамика изменения активности нападения клещей;

б) разложение временного ряда ак тивности нападения имаго на тренд и циклическую составляющие Кроме двух среднесрочных периодов и линейного тренда, наиболее выраженного на отрезке времени после 1983 г., анализ данных о многолетних изменениях количества лю дей, обратившихся по поводу присасывания клещей в медицинские учреждения, выявляет в хронологическом ряде статистически значимую высокочастотную составляющую (рис.

6, а). Автокорреляционный анализ подтверждает ее наличие. Главным свидетельством этого является отрицательное значение первого коэффициента автокорреляции. Для ста ционарной последовательности наблюдений с 1973 по 1982 гг.: r1=-0,490;

r2=0,217;

r3= 0,521 (Р0,05);

r4=0,517 (Р0,05). Гистограмма распределения автокорреляционного ко эффициента второго этапа (1983-2003 гг.) приведена на рис. 6, б. Она значительно отли чается от графика, описывающего изменение обилия клещей (рис.4, б).

Вряд ли можно объяснить появление двух – четырехлетних периодических колеба ний в ряде активности нападений имаго на население в рекреационной зоне города соци альными факторами. Мы полагаем, что высокочастотные осцилляции связаны с особен ностями биологии клещей. Самое простое, но не единственно возможное, это допустить, что изменяется их обилие. Однако в этом случае не ясно, почему высокочастотные циклы не проявились при учетах обилия имаго на флаг (рис. 4, а, б). Остается предположить, что: 1) либо материалы, характеризующие колебания численности клещей, более «зашум лены» и не позволяют уловить все нюансы изменчивости хронологических рядов в силу обсуждавшихся во второй главе методических сложностей их сбора и статистической об работки;

2) либо изменчивость количества людей с присосавшимися клещами зависит не только от причин, связанных с обилием имаго и социального фактора, а отражает, на пример, изменение уровня вирусофорности особей. У нас нет материалов, позволяющих проверить это предположение. Однако напомним, что заражение вирусом и боррелиями клещей влияет на их активность и «агрессивность» нападения на людей [Алексеев, 1990;

Мельникова, 1994;

Мельникова и др., 1997;

Наумов, 1999;

Сунцова 2004]. Следователь но, нельзя исключить, что хронологические изменения, происходящие во взаимоотноше ниях членистоногого-переносчика и возбудителя, могут влиять на число «покусов» насе ления вне прямой связи с динамикой их обилия и социальной активности людей. Причи ной может быть определенное изменение структуры популяции любого из сочленов пара зитарной триады, влияющее на вирулентность и численность популяции возбудителя.

Так, из материалов О.В. Сунцовой [2004] следует, что в последние годы в рекреационной зоне г. Иркутска среди микстинфицированных имаго таежного клеща наблюдается уве личение доли особей, имеющих низкое содержание и вируса, и боррелий, то есть струк тура популяций переносчика по признаку «характер зараженности» меняется. Возможно, трансформируются и популяции возбудителей, подобно тому, как это выявлено в Под московье для боррелий [Наумов и др., 2002] или предполагается в Приморье для вируса клещевого энцефалита [Болотин, 2004].

В табл. 5 обобщены данные о типах циклов, выделенных в исследуемых временных рядах и их вероятных причинах. Все факторы разбиты на три качественно различные группы.

1. Социальные. К этой группе относятся факторы, изменение которых не сказывает ся непосредственно на паразитологических параметрах популяций клещей (обилие, зара женность). Это может быть изменение иммунной прослойки населения, частоты контак тов людей с природными стациями, заселенными клещами, характер организации меди цинской помощи пострадавшим от «покусов».

2. Социально-биологческие. Эта группа факторов, хотя и связана с деятельностью людей, приводит к непосредственным изменениям в параметрах популяций членистоно гих. Их примерами могут служить смягчение климата в результате строительства каскада водохранилищ, рост численности мышевидных грызунов в антропогенно трансформированных ландшафтах, влияющие на численность популяций иксодовых кле щей.

3. Естественно-биологические. Эта группа объединяет факторы, влияющие на попу ляционные параметры клещей, которые не связаны с деятельностью людей. К таким фак торам можно отнести естественные колебания численности членистоногих, автономные изменения структур популяций сочленов паразитарной триады. Подобная классификация факторов и их действия позволяет лучше понять возможные тенденции развития эпизо отических и эпидемических процессов, наметить звенья более доступные для управления в целях снижения уровня заболеваемости населения.

а) Стационарный ряд покусов населения за 1983-2003 гг.

(число наблюдений с паддингом равно 32) 1e6 1e 8e5 8e 6e5 6e 4e5 4e 2e5 2e 0 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 Период б) Стационарный ряд случаев нападения имаго за 1983-2003 гг.

( x-1253,-156,*t) Lag Corr. S.E. Q p 1 -,177,2035,76, 2 -,500,1983 7,10, 3 +,178,1930 7,95, 4 +,144,1876 8,54, 5 -,039,1820 8,58, 6 +,095,1762 8,87, 7 -,285,1703 11,66, 8 +,053,1641 11,76, 9 +,167,1576 12,89, 10 -,112,1509 13,44, 11 -,094,1439 13,86, 12 +,060,1365 14,06, 13 -,050,1287 14,21, 14 -,024,1204 14,25, 15 +,053,1115 14,47, -1,0 -0,5 0,0 0,5 1, Рис. 6. Периодограмма (а) и коррелограмма (б) стационарного ряда ко личества людей, обратившихся после присасывания клещей в медицин ские учреждения г. Иркутска Таблица Хронологические циклы, их причины и развитие в природном очаге «клещевых» инфекций в рекреационной зоне города Иркутска Исследуемый Наблюдаемый характер изменчивости Предполагаемые факторы Ожидаемое развитие в рекреационной зоне города Иркутска показатель с учетом литературных данных Обилие имаго Тренд Социально-биологические В настоящее время насыщенность среды клещами близка к макси муму и трендовый рост их обилия должен прекратиться Среднесрочные циклы (четырех-,Естественно-биологические и Естественно-биологические циклы, например, связанные с измене восьми-, двенадцатилетние) социально-биологические ниями солнечной активности, будут повторяться Высокочастотные циклы (в литерату-Естественно-биологические Для рекреационной зоны Иркутска пока четко не продемонстриро ре отмечены двух-, трех- и четырех- ваны, но при дальнейших исследованиях ожидается их выявление летние [Коротков, 1998;

Коротков, Окулова, 1999;

Ковалевский и др., 2004] Число людей, Тренд Социально-биологические Частота обращаемости населения с «покусами», может продолжать обратившихся расти, так как пока в медицинских учреждениях регистрируется лишь по поводу при- около 30 % реально пострадавших [Черногор, 1999] сасывания кле щей Среднесрочные циклы (четырех-,Естественно-биологические и Естественно-биологические циклы, например, связанные с измене восьми-, двенадцатилетние) социально-биологические ниями обилия имаго будут повторяться Высокочастотные циклы (двух-, трех-,Естественно-биологические Ожидается повторение четырехлетние) Клещевой Тренд Социально-биологические Возможности для проявления тренда исчерпаны. Это следует из то энцефалит го, что, не смотря на не полное выявление людей с присосавшимися клещами, все заболевшие клещевым энцефалитом поступают в больницы. Вместе с тем, обилие имаго и их вирусофорность, кото рые также влияют на заболеваемость, вероятно, возрастать не будут Среднесрочные циклы (четырех-, пя-Естественно-биологические и Будут повторяться, так как даже при отсутствии изменений в компо ти- восьми-, двенадцатилетние посоциально-биологические ненте социальных причин колебаний, естественно-биологическая литературе [Наумов и др. 1990] и бо- составляющая циклов, связанная с изменением структур паразитар лее продолжительные) ной триады, сохраняется Высокочастотные циклы (двух-, трех-Естественно-биологические Ожидается повторение летние) Клещевые Имеющиеся короткие хронологиче-Естественно-биологические Ожидается повторение. Возможно, со временем будут выявлены и боррелиозы ские ряды позволили выявить двух-, среднесрочные циклы трех- и четырехлетние циклы Зараженность По литературе известны четырехлет-Естественно-биологические Ожидается повторение. Возможно, со временем будут выявлены имаго борре- ние циклы [Сунцова, 2004] циклы с иными периодами лиями 3. 2. Способы прогнозирования Прогноз, основанный на связи обилия клещей с действием внешних факторов Большая часть жизни клещей протекает во внешней среде без связи с организмом хо зяина. Особенности проявления множества абиотических и биотических факторов оказывают влияние на распространение клещей, способствуя или препятствуя их нормальному развитию.

Из климатических факторов наибольшее значение имеют температура воздуха и почвы, коли чество осадков, высота снежного покрова, длительность безморозного периода, наличие замо розков, особенно летних и раннеосенних, перепад температур между поверхностью почвы и лесной подстилкой [Вершинина, 1985;

Таежный клещ …, 1985;

Коротков, 1998;

Коротков, Кисленко, 2002;

Никитин и др., 2002б;

Болотин, 2004 и др.].

Важнейшими условиями существования и развития клещей в лесных биотопах яв ляются изреженность древо- и богатство травостоя, умеренная увлажненность почвы и припочвенного горизонта, наличие мощной лесной подстилки. Всем фазам жизни клещей необходима встреча с хозяином не только для обеспечения их питания, но и расселения, создания условий для популяционной панмиксии. В тех случаях, когда наблюдается чет кая (трехгодичная) цикличность изменений численности мышевидных грызунов и насе комоядных, выявляется однотипная периодичность в динамике обилия нимф и имаго, хотя клещи прокармливаются на этих видах в основном на личиночной стадии [Ковалевский и др., 2002;

2004]. Это еще раз указывает на значительную, часто лимитирующую, роль хо зяев в жизни популяций паразита. Вместе с тем, по мнению Ю.С. Короткова и Н.М. Оку ловой [1999], наблюдающаяся периодичность может являться простым следствием син хронизации разных по природе циклов, а мышевидные грызуны далеко не всегда лимити руют численность личинок [Коротков, Кисленко, 2002].

Вне дискуссии о характере и степени действия отдельных внешних факторов боль шинство авторов сходится на точке зрения, что, зная циклику естественных процессов или умея предвидеть характер изменения внешних, влияющих на жизнь клещей предикторов, можно прогнозировать динамику их обилия. Однако следует помнить о ряде фактов. Так, Л.А. Верета и В.И. Волков [1986] указывают, что комплексы действующих абиотических и биотических факторов отличаются своеобразием для различных экологических зон, ве роятно на уровне отдельных вирусных популяций. А Ю.С. Коротков с соавторами [Корот ков, Окулова, 1999;

Коротков, Кисленко, 2002] обращают внимание на то, что определен ный погодный фактор, положительно действующий на обилие клещей в один из сезонов, при многолетнем проявлении может стать причиной угнетающего влияния.

В настоящее время метод индикаторного (факторного) прогнозирования изменения обилия имаго клещей активно используется [Верета, Волков, 1986;

Коротков, 1998;

Хазо ва, 1998;

Коротков, Окулова, 1999;

Болотин и др., 2002;

Гречаный и др., 2002 б;

Болотин, 2004]. Метод основан на сборе информации о вариации не только исследуемого времен ного ряда, но и других факторов, которые либо непосредственно влияют на процесс, либо изменяются коррелятивно (синхронизировано), хотя причинно-следственные отношения между ними могут быть не установлены или отсутствовать. Выявление подобных факто ров (предикторов или индикаторов) полезно во всех случаях. Незнание роли отдельных из них в формировании динамики исследуемого процесса при наличии значимой корреляции не должно быть причиной исключения индикаторов из уравнений прогноза [Коли, 1979;

Коротков, Окулова, 1999].

Первый полный критический анализ способов прогнозирования изменений численности имаго таежного клеща дан в работах Р.Л. Наумова [Наумов, 1983;

Таежный клещ...,1985]. Автор выделил шесть категорий методов. Если оставить систему выделения категорий Р.Л. Наумова без изменений и рассмотреть их с позиции классификации по методологии математических подходов к прогнозу, то все шесть пе речисленных методов можно отнести к индикаторному (факторному) способу. Это сле дует из факта, что для реализации любого из них необходима дополнительная информация, например, о численности и особенностях развития нимф в предшествующий сезон, обилия мелких млекопитающих за один-два года до прогнозируемого, характере изменения отдельных ключевых или комплекса погодных факторов, ожидаемых региональных сдвигов климата и преобразований ландшафта.

Единственный способ (ретроспективный анализ циклических изменений численности таежного клеща), который Р.Л. Наумов, выделяя из других, все же не классифицирует как седьмую категорию, относится, с точки зрения математической методологии, к отдельной группе – методу исследования внутренних тенденций развития ряда. Автор рассматривает этот способ как перспективный, однако, пока плохо разработанный в связи с недостаточной длительностью имеющихся наблюдений [Наумов, 1983;

Таежный клещ..., 1985;

Наумов и др., 1990]. Примерно такое же отношение к методу сохраняется рядом авторов до сих пор, а в качестве более информативного, но сложного по выполнению, предлагается индикаторный прогноз [Болотин и др., 2002;

Болотин, 2004].

Мы попытались провести краткосрочный индикаторный прогноз на основе анализа данных за 1993-2001 гг. об обращаемости жителей Иркутска в специализированные меди цинские учреждения по поводу присасывания таежного клеща и динамике ряда погодных факторов. Всего исследована изменчивость 15 переменных. Среди абиотических факто ров рассматривались данные о продолжительности времени года с температурой выше 10 0С, количеству дней с осадками в каждый из месяцев теплого сезона, ежемесячной с апреля по сентябрь средней температуре воздуха, высоте снежного покрова и некоторым другим параметрам.

Анализ матрицы парных корреляций на первом же этапе выявил отсутствие достоверных коэффициентов связи между исследованными временными рядами изменения абиотических факторов и активностью нападения имаго на население в рекреационной зоне города. Подобного вывода достаточно, чтобы не проводить на основе имеющихся оценок построения регрессионных уравнений прогноза, т.е. в нашем случае факторный прогноз на основе представленных материалов невозможен. Не исключено, что выбор исходных независимых переменных оказался неудачным и/или имеющихся фактических материалов недостаточно для построения полноценных моделей. В значительно более широкомасштабном исследовании Е.И. Болотина [2004] в Приморском крае, установлена связь хронологического ряда заболеваемости населения клещевым энцефалитом с продолжительностью периода, характеризующегося положительными температурами, численностью таежного клеща, обилием некоторых прокормителей (красно-серой полевки, полевой мыши), температурой января и другими внешними показателями. Вообще процедуру отбора предикторов для построения модели многие исследователи считают наиболее трудоемким и сложным этапом [Жовтый, Жовтый, 1990;

Коротков, 1998;

Коротков, Окулова,1999;

Никитин, Вершинин, 2002]. В частности, Е.И.

Болотину [2004], удалось получить удовлетворительные экстраполяционные оценки, когда он перешел от прогноза конкретных точечных значений к расчету ожидаемых «критических уровней» исследуемых параметров, наподобие того, как это делают игроки на валютном рынке, предсказывая коридор изменения курса [Дуброва, 2003].

В рекреационной зоне Иркутска наблюдается связь между хронологическими ряда ми динамики числа случаев присасывания взрослых клещей и изменения обилия мыше видных грызунов в антропогенно-трансформированных таежных ландшафтах Южного Прибайкалья (табл. 6). Годы пиков численности зверьков приведены в работе А.П. Деми довича [2000]. Остальные сезоны условно отнесены нами к периодам с «фоновой» чис ленностью мышевидных. Показано (табл. 7), что между пиками обилия грызунов и ло кальными экстремумами кривой «покусов» населения по критерию 2 (хи-квадрат) су ществует значимая сопряженность (Р0,05). Связь между хронологическими рядами про является при условии сдвига кривых относительно друг друга на два года. Иными слова ми, обилие мелких млекопитающих, вероятнее всего, сказывается на численности клещей посредством влияния на выживаемость питающихся на них преимагинальных стадий раз вития членистоногих. Причем вспышки численности этих видов прокормителей с боль шой долей вероятности через два года обусловливают пики активности имаго, но никогда (за рассматриваемое время) не вызвали их минимум. В остальные сезоны («фоновые») у клещей могут наблюдаться и спады (более вероятны), и подъемы кривой изменения коли чества случаев «нападений» имаго на население в рекреационной зоне. Приведенные фак ты более согласуются с предположением, что мышевидные грызуны в антропогенно трансформированных ландшафтах пригородов Иркутска являются фактором, лимити рующим численность популяции клещей. Таким образом, если обнаружена вспышка мел ких млекопитающих, то через два года после этого увеличивается вероятность обнару жения роста обилия имаго I. persulcatus.

Таблица Анализ сопряженности фаз динамики стационарного хронологического ряда активности нападения Ixodes persulcatus на население в рекреационной зоне города Иркутска с пиками численности мышевидных грызунов в таежных ландшафтах Южного Прибайкалья Число Число * * людей, Ряд Ряд людей, Фазы обилия Фазы обилия обра «поку- «поку обратив- мышевидных мышевидных тивших сов» с сов» с Год шихся по грызунов Год грызунов ся по удален- удален поводу (по [Демидо- (по [Демидо поводу ным ным укусов вич, 2000]) вич, 2000]) укусов трендом трендом имаго имаго 1977 721 175 Фоновая 1989 -601 Фоновая 1978 552 -144 Пик 1990 437 Фоновая 1979 675 -171 Фоновая 1991 -114 Пик 1980 660 -337 Фоновая 1992 136 Фоновая 1981 810 -337 Пик 1993 -582 Фоновая 1982 724 -573 Фоновая 1994 -640 Пик 1983 1415 -33 Фоновая 1995 677 Фоновая 1984 1604 6 Пик 1996 873 Фоновая 1985 1647 -101 Фоновая 1997 -1367 Фоновая 1986 2309 410 Пик 1998 373734 Фоновая 1987 2439 390 Фоновая 1999 357 Пик 1988 2003 -196 Пик * Примечания. Линейный тренд удален в соответствии с уравнением: у=150,4Х-206,1, где Х – номер наблюдения, начиная с 1973 по 2003 гг. (доля изменчивости, объясненная трендом, составляет 90 %);

жирным шрифтом выделены точки локальных экстремумов Таблица Анализ наличия сопряженности между определенными фазами активности нападений Ixodes persulcatus на население и изменениями численности мышевидных грызунов за два года до этого Фаза динамики Фактическая (факт.) и теоретическая (теор.) частота совпадений хронологического фаз временного ряда активности нападений клещей с измене ряда активности ниями численности мышевидных грызунов:

нападений клещей пик численности «фоновая» численность факт. теор. факт. теор Минимум 0 1,6 7 5, Максимум 3 1,4 3 4, Оценка сопряженности между фазой ряда актив =4,6;

df = 1;

ности нападения имаго на население и обилием P0,05 ( 2 табл.=3,8) мышевидных грызунов по критерию 2 :

Однако количественный прогноз изменений популяционных параметров у членистоногих на основе таких материалов невозможен. Для его проведения необходимо построение уравнения регрессии, основанного на количественном описании изменений независимой переменной (обилия зверьков). К сожалению, мы также не располагаем репрезентативны ми материалами о характере динамики численности других прокормителей клещей, оби тающих в рекреационной зоне города: насекомоядных (несколько видов бурозубок), бу рундука, белки, зайца-беляка, диких и домашних копытных, влияние которых на измене ния численности таежного клеща несомненно [Бабенко, 1958;

Шихарбеев и др., 1970;

Вершинина и др., 1991;

Бахвалова и др., 2002 и др.].

Таким образом, для проведения факторного прогноза в нашем регионе необходима дальнейшая работа, связанная с накоплением и осмыслением новых материалов. Исследо вателям, планирующим заниматься этим вопросом, полезно познакомиться с циклами публикаций Е.И. Болотина, Л.А. Верета, В.И. Волкова, Ю.В. Ковалевского, Ю.С. Корот кова, Р.Л. Наумова, Т.Г. Хазовой и их соавторов. Ниже мы кратко обобщили некоторые основные эмпирические правила, вытекающие из упомянутых исследований, а также ра бот других авторов, занимавшихся проблемой анализа временных рядов.

1. Предикторы должны быть не только достоверно связаны с зависимой переменной, но одновременно не иметь взаимной парной корреляции равной или большей 0,8. Кроме того, количество независимых индикаторов в модели определяется из принципа «обеспе ченности» каждого из них не менее 10-15 наблюдениями в исследуемом временном ряде [Кильдишев, Френкель, 1973;

Коротков, Окулова, 1999;

Елисеева, Юзбашев, 2000].

2. За лучшее уравнение следует признать то, которое будет наиболее простым, иметь меньшее число переменных и более высокий коэффициент детерминации, то есть лучше соответствовать оцениваемой исходной кривой в области значений построения мо дели [Коротков, 1998;

Елисеева, Юзбашев, 2000;

Теория статистики, 2002;

Никитин, Со сунова, 2003].

3. Адекватность модели должна проверяться на значениях, лежащих за пределами области ее построения [Коротков, 1998;

Никитин, Сосунова, 2003;

Болотин, 2004].

4. Для исключения автокорреляций в анализируемых временных рядах в уравнение множественной регрессии необходимо включать параметр времени без преобразований в его естественном масштабе [Кильдишев, Френкель, 1973;

Елисеева, Юзбашев, 2000].

Следуя приведенному алгоритму анализа временных рядов, можно избежать ряда ошибок, возникающих при моделировании динамических эколого-популяционных про цессов. Так, например, Е.И. Болотин [2004] старается придать «биологический» смысл не которым неожиданным выводам, полученным им при рассмотрении результатов «работы»

регрессионной модели. В частности, когда рост числа факторов не увеличивает точность прогноза, или включение в уравнение параметра «численность клещей» снижает его надежность [Болотин и др., 2002;

Болотин, 2004]. Однако во всех перечисленных случаях сами выводы не являются бесспорными, так как некоторые из эмпирических правил по строения регрессионного уравнения были нарушены. В другом случае Ю.С. Коротковым и Н.М Окуловой [1999] делается вывод о высокой прогностической надежности получен ной ими статистической модели изменения численности клещей. Вывод основан на ана лизе коэффициента детерминации, рассчитанного для аппроксимирующей кривой, не вы ходящей за границы периода, использованного при построении уравнения. Вместе с тем, в этом случае корректным является анализ соответствия теоретических и фактических на блюдений лишь за пределами кривых, на базе которых рассчитано уравнение регрессии [Елисеева, Юзбашев, 2000;

Болотин, 2004].

Р. Л. Наумов [Таежный клещ...,1985], рассматривая метод регрессионного анализа, лежащего в основе факторного прогноза, выделил три главных его недостатка. Во-первых, формальность выбора предикторов с помощью корреляционного анализа, что, по мнению автора, может приводить к неправильным оценкам. Во-вторых, иллюзию высокой прогно стической ценности метода за счет приведения в уравнениях большого числа знаков после запятой. В-третьих, то, что применение регрессионного метода работоспособно только в диапазоне изменчивости предикторов, наблюдавшегося при построении модели. Хотя мы не получили надежного количественного уравнения прогноза с использованием регресси онного анализа, попытаемся показать необоснованность этих замечаний для индикаторно го метода. Так, во-первых, не все авторы [Коли, 1978;

Коротков, Окулова, 1999] считают, что формальность выбора предикторов для дальнейших расчетов только по критерию ста тистической значимости корреляции между изучаемыми процессами снижает прогности ческую ценность моделей, хотя никто не оспаривает, что это делает их менее «биологиче ски» понятными. Во-вторых, количество цифр после запятой при проведении расчетов на компьютере скорее является величиной субъективного влияния на восприятие материала, чем на фактическую надежность прогноза. И, наконец, последнее замечание Р.Л. Нау мова [1983] равно применимо к любому из методов прогноза. Сама методология пред сказания будущего базируется на представлениях о неизменности характера и степени действия факторов в анализируемый период и на время проводимой экстраполяции дан ных [Андерсон, 1976;

Наумов и др, 1990]. Следовательно, по этому признаку регрессион ные модели не хуже, но и не лучше, чем любые другие способы прогнозирования процес сов и явлений. По некоторым эмпирическим оценкам последних лет модель все же сохра няет свою надежность, если значения предикторов выходят не более чем на 1/3 за уровень вариации величин, наблюдавшейся при построении уравнений [Елисеева, Юзбашев, 2000].

На наш взгляд наиболее существенные ограничения в применении факторного про гноза связаны с двумя причинами. 1. Частым появлением нелинейных моделей, что требу ет либо преобразования наблюдений, либо использования криволинейной множественной регрессии [Болотин 2004]. 2. Сложностью задачи выделения конкретных предикторов [Жовтый, Жовтый, 1990;

Коротков, Окулова, 1999;

Никитин, Вершинин, 2002]. Заманчи вая идея – включить в уравнение прогноза сразу много факторов без их тщательного предварительного отбора, – предполагает наличие достаточно длинных временных рядов, что практически не позволяет биологам воспользоваться этим приемом.

Проведенными в пригородах Иркутска исследованиями установлена корреляция динамики обилия имаго с цикличностью солнечной активности (по числам Вольфа) [Гре чаный и др., 2002б] и изменениями численности мышевидных грызунов. Однако выявлен ная связь с активностью солнца характеризует среднесрочные циклы (порядка 3-4-х гене раций клещей) и ее сложно применить для краткосрочных прогнозов обилия имаго. Со пряженность между численностью прокормителей и клещей, выявленная нами, в связи с отсутствием необходимых материалов не имеет количественного выражения и также не быть использована с целью построения факторных моделей.

Прогноз на основе ретроспективного анализа тенденций развития ряда В обзоре о существующих методах прогнозирования численности клещей способ, основанный на ретроспективном анализе цикличности ее изменений, Р.Л. Наумов [1983;

Таежный клещ …, 1985] относит к перспективному, но мало используемому. Причину этого автор усматривает в недостаточности числа лет наблюдений за развитием ситуации в природных очагах клещевого энцефалита. К настоящему времени положение измени лась. Во-первых, после указанных публикаций были накоплены новые данные. Во-вторых, показано, что для рассматриваемого способа нет необходимости использовать более 3- циклов предыстории [Елисеева, Юзбашев, 2000]. В случае применения специальных ста тистических приемов (например, экспоненциального сглаживания) этот период может быть еще более сжат. Сокращение длины анализируемого ряда уменьшает вероятность проявления отмеченного Е.И. Болотиным с соавторами [2002] нежелательного с точки зрения прогноза явления – хронологических изменений в тенденциях развития самого ис следуемого процесса. Вместе с тем, редукция числа наблюдений приводит к увеличению доверительного интервала изменчивости ряда, что «размывает» полученные результаты, ограничивая возможность их объективной и содержательной интерпретации [Болотин, 2001;

Болотин и др., 2002].

Прогноз методом ретроспективного анализа исходной цикличности ряда не требует получения дополнительной информации об изменении других факторов, влияющих на ис следуемую переменную. Он весь базируется на рассмотрении закономерностей предшест вующего поведения одного лишь исходного временного ряда. Но, так как реальный ряд формировался под действием множества экологических факторов, то метод, в неявном виде, учитывает все возможное многообразие условий существования популяции (вида) в прошлом и спектр ее адаптивных реакций на них.

Рассматриваемый способ прогнозирования имеет несколько статистических методов реализации: гармонический, экспоненциального сглаживания, сезонных индексов и дру гие [Андерсон, 1976;

Кендалл, Стьюарт, 1976;

Кильдишев, Френкель, 1973;

Елисеева, Юз башев, 2000;

Теория статистики, 2002].

Для рассмотрения способа прогноза по тенденциям развития ряда воспользуемся ме тодом гармонического анализа [Кильдишев, Френкель, 1973;

Елисеева, Юзбашев, 2000;

Никитин, Антонова, 2003;

Никитин, Сосунова, 2003].

Как уже указывалось выше, весь период наблюдений в рекреационной зоне города Иркутска за обилием клещей, активностью нападения имаго и заболеваемостью населения клещевым энцефалитом можно разделить на два этапа: до 1983 г. и после него. Рассмот рим последний период, для чего нам понадобится разложить исходный временной ряд на составляющие компоненты [Коротков, 1998;

Коротков, Окулова, 1999;

Никитин, Антоно ва, 2003]. При подготовке исходного материала к анализу использован ниже приводимый алгоритм: 1. Рассчитано аналитическое выражение тренда. 2. После удаления тренда пу тем вычитания ожидаемых значений из уровней исходного ряда остаточная компонента обработана методом гармонического анализа. 3. Проведен прогноз ожидаемых уровней ряда независимо по тренду и уравнению гармонической аппроксимации ряда остатков. В последнем случае использовано четыре гармоники. 4. На заключительном этапе значения, прогнозируемые по тренду и ряду остатков, суммированы.

Установлено, что, начиная с 1983 г., показатель количества людей, пострадавших от «укусов» клещей, описывается положительным прямолинейным трендом (для 1983 2003 гг. коэффициент регрессии = 155,8 (Р0,001)). Процедура прогноза, в соответствии с приведенным алгоритмом, проводилась пошагово на один год вперед (табл. 8).

Таблица Пошаговый прогноз с годовым упреждением ожидаемой активности нападения клещей на население в рекреационной зоне, выполненный по уравнению тренда и тренд-циклической модели (базовый период с 1983 г.)* ** Прогно- Факти- Уравнения регрессии, Прогноз САОО прогноза (%) зируемый ческие использованные при по по тренду и по трен- по тренду и год данные расчетах и оценка его тренду 4 гармони- ду гармоникам соответствия исход- кам ному (базисному) ряду (R2 в %) 1998 3737 3480 2880 6,9 23, у=128,2Х+1427, (49,9) 1999 4210 3670 3710 12,8 12, у=133,9Х+1395, (56,6) 2000 3807 3930 4250 3,3 11, у=144,4Х+1332, (63,5) 2001 4460 4050 3990 9,2 10, у=142,3Х+1346, (66,6) 2002 4727 4280 4130 9,5 12, у=148,7Х+1302, (71,4) 2003 4561 4520 4400 1,0 3, у=155,2Х+1257, (75,5) 2004 - 4680 4530 - у=155,8Х+1253, (78,2) Средние показатели: 7,1 12, * Примечание. Значения прогнозов округлены до десятков. В 2004 г. зарегистрировано человек с присосавшимися клещами, что больше, чем прогнозировалось. Полученное расхожде ние объясняется чрезвычайно сильными лесными пожарами, наблюдавшимися в рекреационной зоне в 2003 г., которые вызвали снижение числа «покусов» в этот сезон и заниженный прогноз на 2004 г. **Средняя абсолютная относительная ошибка (САОО) рассчитывалась по формуле:

Фактические Теоретические САОО = Фактические Кроме того, остатки после удаления тренда анализировались на наличие в них цик лической составляющей. В большинстве случаев в ряде остатков наблюдалась значимая автокорреляция с лагом в два года. Это, с одной стороны, подтверждает, что исходные данные являются линейно-циклической комбинацией. Причем циклическая составляющая представлена высокочастотной компонентой. С другой стороны, вероятно, свидетельству ет о сильном влиянии на численность имаго текущего года обилия иксодид, существовав шего за два сезона до этого, т.е. наиболее сильно проявляется влияние фактора, связанно го с обилием и выживаемостью предшествующих фаз развития клещей – нимф и личи нок.

Анализ табл. 8 показывает, что прогноз по линейному уравнению дает меньшую среднюю абсолютную относительную ошибку (САОО), чем в случае применения коррек ции ряда на гармоническую составляющую. Доля объясненной изменчивости (R2) в ис ходном ряду при применении уравнения линейного тренда равна 78 %, а при тренд циклическом анализе – 73 %. Столь незначительное расхождение позволяет считать, что в рассматриваемый период времени оба метода прогноза имеют сходную надежность и точ ность. В подобных ситуациях всегда предпочтительнее использовать наиболее простую модель [Поллард, 1982;

Елисеева, Юзбашев, 2000], которой является линейная.

Характер изменения ошибок прогноза (САОО) при трендовом анализе указывает, что с удлинением исходной базы наблюдений надежность оценки меняется незакономер но. Связано это с наличием циклической компоненты в исходном ряду. Именно поэтому данные с 1983 до 1998 гг. включительно лучше аппроксимируются с применением тренд циклического гармонического анализа (R2 = 76 %) по сравнению с линейной моделью ( %). Однако в последующие годы роль изменчивости, обусловленная прямолинейным трендом, возросла. В частности, значение коэффициента регрессии увеличилось со 121, (за период 1983-1993 гг.) до 206,4 (1993-2003 гг.), хотя различия и не достигли статисти чески незначимого уровня.

При тренд-циклическом прогнозе характер изменения САОО более постоянен (табл.

8). Как и ожидалось, показатель уменьшается по мере увеличения длины ряда, использо ванного в качестве базы для расчета уравнений прогноза.

Из всего сказанного хотелось бы обратить внимание на следующее. Модели для про гноза численности одного и того же объекта на одной и той же территории со временем претерпевают изменения. Этот процесс необходимо отслеживать и своевременно коррек тировать используемые уравнения. Например, если бы мы прогнозировали изменение ак тивности клещей в 1992 на 1993 г., то лучше было бы использовать тренд-циклическую модель. В настоящее же время (2004 г.) оптимальным является применение уравнения линейной регрессии. Таким образом, не недостаток числа наблюдений, как это иногда по лагают [Болотин 2004], является частой причиной низкой точности экстраполяционного прогноза. В основе явления может лежать возникновение неадекватности у ранее приме нявшейся модели в связи с изменениями в самом процессе, что обсуждалось Е.И. Болоти ным в другой его работе [Болотин и др., 2002]. Из этого следует два важных вывода: 1) не всегда удлинение ряда полезно;

2) адекватность модели необходимо периодически прове рять, например, с помощью расчета коэффициента детерминации и анализа остатков, а ее содержание корректировать.

Основываясь на предложенном подходе, проведем прогноз изменения активности клещей в рекреационной зоне города Иркутска с годовым упреждением на период време ни с 1998 по 2005 г. включительно (табл. 9). Доверительный интервал прогноза рассчиты вался по формуле [Елисеева, Юзбашев, 2000]:

(y t ) 2 3(n + 2l 1) t p ± t 1 + 1/ n +, где ta – табличное значение n m 1 n(n 2 1) критерия Стьюдента для принятого уровня надежности и соответствующего числа степе ней свободы, yt – фактические значения наблюдений;

t– ожидаемые значения уровней ряда;

n – длина ряда;

m – число параметров в уравнении тренда, без свободного члена;

– время упреждения прогнозируемых значений (в нашем случае равен одному году).

Таблица Пошаговый прогноз в соответствии с линейной моделью и доверительные интервалы изменчивости экстраполированных данных об активности нападения имаго таежного клеща на людей в рекреационной зоне г. Иркутска (базовый период расчетов с 1983 г.)* Год Фактическое Прогноз с го число приса- довым упреж- Ошибка прогноза при Р=0,05:

сываний дением нижняя верхняя имаго 1998 3737 3480 2120 1999 4210 3670 2360 2000 3807 3930 2650 2001 4460 4050 2820 2002 4727 4280 3070 2003 4561 4520 3330 2004 - 4680 3540 2005 - 4840 3680 * Примечание. Значения прогнозов округлены до десятков. В примечаниях к табл.8 приведе ны данные о количестве «покусов» населения зарегистрированных в 2004 г. и дано объясне ние их отклонению от прогнозируемой величины. С учетом этих данных в 2005 г. ожидается регистрация 5080 случаев нападения клещей с возможной вариацией от 3820 до 6340, а в 2006 г. – 5250 (39806530) Как следует из данных табл. 9 во всех случаях прогнозируемые значения укладыва ются в стандартный доверительный интервал допустимых погрешностей, что указывает на достаточно высокую точность используемых моделей. Об этом же свидетельствует анализ величины САОО, характеризующей отклонения теоретических расчетных значе ний от фактических. Среднее значение САОО около 10 % (табл. 8). Однако ширина до верительного интервала (разница между значениями нижней и верхней границ) остается достаточно большой, как в нашем анализе, так и в работах других авторов [Алексеев и др., http://www.zin.ru/labs/parantr/index.html]. Подобный вывод отрицательно сказывается на отношении «пользователя» к полученным оценкам [Болотин и др., 2002]. Обусловлена большая ширина окна доверительного интервала прогноза малым объемом имеющихся наблюдений. Численный эксперимент показывает, что существенное сужение окна начи нается, только тогда, когда число уровней в ряде превысит сто. Для увеличения надежно сти прогноза ожидаемой активности нападения клещей на население в можно воспользо ваться не расчетом доверительного интервала, а средней величиной САОО, которая равна 7,1 % (табл. 8). Замена доверительного интервала на расчет САОО допустима, так как мы исходим из предположения об отсутствии за рассматриваемый период времени сущест венных изменений в характере и интенсивности действия на популяцию иксодид всех факторов. С учетом этого допущения и установленных границ вариации признака можно ожидать, что активность клещей в 2004-2005 гг. останется примерно на уровне предшест вующих трех лет, с большей вероятностью ее роста (4560;

4680;

4830, см. примеч. к табл.

8 и 9). Однако вряд ли можно надежно экстраполировать линейное уравнение, рассчитан ное для оценки активности имаго в 2004 г., на все последующие (в том числе и на г.). Мы полагаем, что по итогам 2004 г., а затем 2005, модель должна быть скорректирова на. Возможно, появится необходимость вновь вернуться к прогнозу с поправкой на цик лическую компоненту, которая в период с 1998 по 2004 гг. была исключена как несуще ственная. Следует обратить внимание (и учесть при составлении прогнозов), что период после 2000 г. приходится на время завершения среднесрочного цикла колебаний активно сти имаго и, возможно, в природе близки к «исчерпанию резервы» естественно биологических причин (например, роста обилия клещей), являвшихся в предшествующие годы одним из факторов обеспечивающих трендовую составляющую этого процесса. Вме сте с тем, так как пока не более 30 % людей с присосавшимися имаго обращается в медицинские учреждения [Черногор, 1999], то «социальная компонента» линейного уве личения числа регистрируемых случаев «укусов» клещами населения может сохраняться (табл. 5), обеспечивая дальнейший рост анализируемого показателя. Во многом ожидае мая в ближайшую перспективу динамика, рассматриваемого временного ряда может зави сеть от особенностей деятельности Иркутского Центра профилактики природноочаговых инфекций. Очевидно, что хронологический ряд заболеваемости людей клещевым энцефа литом не только не будет возрастать при увеличении обращаемости населения в медицин ские учреждения, но может даже приобрести обратную тенденцию развития, благодаря проведению масштабных мероприятий по иммунопрофилактике и превентивному лече нию. Следовательно, не только сами показатели, но и характер связи между заболеваемо стью населения клещевым энцефалитом или боррелиозом и обращаемостью людей с «укусами», определяется как естественно-биологическими, так и социальными фактора ми, соотношение и сила действия которых во времени постоянно меняются. Все это, не сомненно, осложняет прогноз исследуемых показателей.

Факторы, осложняющие оценку ожидаемого обилия переносчика и уровня заболеваемости населения Прогноз изменений численности членистоногих-переносчиков возбудителей транс миссивных заболеваний проводится с целью оценки эпидемической обстановки и свое временной подготовки к проведению мероприятий по ее улучшению, в том числе путем борьбы с опасными беспозвоночными. Эпидемиологический прогноз как интегрированная надстройка над энтомологическим (эпизоотологическим) дополнительно включает прове дение оценки зараженности переносчика патогенами, величины иммунной прослойки на селения, вирулентности штаммов, вероятности осуществления различных путей контактов людей с возбудителем [Верета, 1975;

Коренберг, Юркова, 1983;

Алексеев, 1990;

Верши нина и др., 1991;

Валицкая и др., 2001;

2002]. Практика показывает меньшую надежность сложных многофакторных расчетов ожидаемого уровня заболеваемости населения, по сравнению с экстраполяционной оценкой численности эктопаразитов, тем более, что мно гие из перечисленных параметров эпидемиологического прогноза часто остаются неиз вестными.

Вместе с тем, как было показано выше, эпидемиологический прогноз, как и всякий другой, может быть не факторным, а основываться на ретроспективном анализе предше ствующих материалов, в данном случае заболеваемости населения [Наумов, 1983;

Корен берг, Юркова, 1983;

Наумов и др., 1990;

Болотин, 2001;

2004]. Возможные достоинства и недостатки этих способов экстраполяции в общем случае уже разобраны. Конкретно в си туации моделирования динамики заболеваемости населения клещевым энцефалитом про должить во времени полученную кривую, в соответствии с выявленными закономерно стями, можно только в том случае, если известно, что уровень проведенных и планируе мых на начало следующего сезона профилактических мероприятий, обилие имаго, осо бенности циркулирующих штаммов, не выходят за рамки многолетних среднестатистиче ских. В противном случае, ни факторный, ни, тем более, ретроспективный прогноз не да дут верной количественной оценки ожидаемого уровня заболеваемости. В лучшем случае мы будем довольствоваться качественными предсказаниями ожидаемых тенденций разви тия процесса по отношению к среднемноголетним показателям. Причем в работе Р.Л.


Наумова с соавторами [1990] отмечена невозможность, с помощью профилактических ме роприятий, влиять на естественные тенденции в изменении уровня заболеваемости кле щевым энцефалитом, даже в случае оказания существенных воздействий на эпизоотиче ское состояние очага и общее снижение количества больных. То есть, управляя группой социальных и социально-биологических факторов, мы пока не в состоянии влиять на ес тественно-биологические причины осцилляций параметров, характеризующих природные очаги трансмиссивных инфекций (табл. 5).

Последние годы в Иркутске и его пригородах значительных изменений в объемах мероприятий по специфической и неспецифической профилактике клещевого энцефалита не наблюдалось (см. гл. 4). Это позволяло надеяться, на возможность обеспечить доста точную точность экстраполяционного прогноза заболеваемости населения методом ретро спективного анализа данных [Никитин и др., 2002в;

Никитин, Антонова, 2003]. Однако жизнь показала, что не все так просто. Наряду с удачными предсказаниями, оказались и явно провальные сезоны. Так, например, в 2003 г. по сравнению с 2002 г., мы ожидали рост заболеваемости населения клещевым энцефалитом, а фактически наблюдалось рез кое снижение числа больных (со 105 до 48 случаев). В этот год рекреационную зону Ир кутска охватили очень сильные лесные пожары. Тем не менее, частота контактов жителей города с переносчиком практически не уменьшилась (табл. 9). Кроме того, отсутствовало снижение заболеваемости населения клещевыми боррелиозами (в 2002 г. 25 случаев, а в 2003 г. – 29). Значит не уменьшение контактов населения с клещами, прогноз которых на этот сезон был достаточно верным, и не рост иммунной прослойки населения повлекли снижение заболеваемости. Остается допустить, что изменилась некоторая составляющая, связанная непосредственно с популяцией возбудителя. Это может быть интенсивность или экстенсивность заражения имаго вирусом, а может быть и морфогенетическая струк тура популяции возбудителя (подобный эффект наблюдается в Подмосковье [Наумов и др., 2002]), гипотеза в отношении возможности циклических изменений характеристик которой для рекреационной зоны г. Иркутска уже высказывалась [Ботвинкин и др., 1998].

Любое из этих не исключающих друг друга предположений будет реализовываться через хронологическую динамику параметров особенностей взаимоотношений возбудителя с организмом клещей.

Позволяют ли имеющиеся в нашем распоряжении данные начать анализ динамики характера взаимоотношений возбудителя и переносчика? Ответ на поставленный вопрос положителен, благодаря некоторым особенностям жизненного цикла таежного клеща.

Многие авторы отмечают сложность структуры каждой генерации клещей [Волков, Ершов, 1979;

Арумова, 1983;

Таежный клещ …, 1985;

Леонова и др., 2001;

Коротков, Кис ленко, 2002;

Валицкая и др., 2002 и др.]. Так, например, некоторые личинки, напитавшись в одно время с нимфами, но, попав в более благоприятные условия, способны завершить цикл развития одновременно или даже раньше этих нимф. Тем не менее, несомненно, существует некая мода, которая при данных условиях в большей степени определяет каж дый из эмерджентных признаков популяции, в том числе ее демографическую структуру.

У I. persulcatus, как и у других, длительно развивающихся видов с неперекрывающимися поколениями, может происходить хронологическое нарушение популяционной панмик сии, что в свою очередь порождает несходство последовательных генераций по отдель ным комплексам признаков [Кирпичников, Иванова, 1977;

Голубцов, 1988;

Новоженов, 1989]. Если у большинства организмов «поток генов» в популяции выглядит непрерыв ным, то у клещей он обладает некоторой дискретностью, которая позволяет проанализи ровать наличие сопряженности у исследуемых нами эпизоотических и эпидемических па раметров с определенными генерациями имаго I. persulcatus, которые могут обладать ка чественными различиями.

Для проведения подобного анализа на первом этапе отдельные поколения I. persul catus обозначим буквами: А, Б и В (рис. 7). Как уже упоминалось, полная схема жизнен ного цикла развития таежного клеща включает 14 вариантов, однако мы исходили из представлений о трехлетнем типе развития членистоногих в качестве доминирующего [Балашов, 1967;

Таежный клещ …, 1985]. Тем не менее, все описываемые расчеты прове дены также при допущении двух- и четырехлетнего вариантов жизненного цикла у этого вида, которые мы не будем приводить в книге, а лишь отметим по тексту полученные при этом результаты.

На втором этапе анализа каждый год, начиная с 1973, обозначим повторяющимся набором букв А, Б и В (табл. 10) и рассмотрим, какие есть основания считать, что искус ственно созданный ряд чередующихся символов «биологически» информативен. Для это го статистически оценим наличие сопряженности в динамике исследованных хронологи ческих рядов и последовательности символов-букв. Начнем с временного ряда, характери зующего число горожан, обратившихся в медицинские учреждения по поводу присасы вания клещей. Причем временной ряд динамики их активности, как это принято [Корот ков, 1998;

Коротков, Окулова, 1999;

Елисеева, Юзбашев, 2000;

Дуброва, 2003], Обозначение Год Фаза развития клещей генерации (А, Б или В) 1 год И А (скрещивание и И* Л Н ЯА А яйцекладка) Л*А 2 год И (скрещивание и И* ЛА НА ЯБ Б яйцекладка) Л*Б 3 год И (скрещивание и И* А ЛБ НБ ЯВ В яйцекладка) Л*В 4 год И А (скрещивание и И* Б ЛВ НВ ЯА А яйцекладка) Л* А ………………. повторение циклов Рис. 7. Схема трехлетнего цикла развития клещей без учета изменчивости сроков развития у от дельных групп особей внутри каждой из генераций, обеспечивающая относительную генотипи ческую обособленность («родственность») отдельных поколений, обозначенных нами как А, Б и В.

Благодаря возможности питания и линьки некоторой части личинок и нимф уже в сезон их появления, либо, наоборот, при наличии дополнительных диапауз, длительность жизненного цикла клещей варьирует от двух до шести лет. Полная схема циклов развития таежного клеща, включает 14 вариантов [Балашова,1967;

Таежный клещ..., 1985]. Однако, трехгодичный цикл, по мнению многих авторов [Балашов, 1967;

Таежный клещ..., 1985], является основным.

Л – личиночная фаза развития клещей;

Н – нимфальная фаза;

И – имагинальная фаза;

Я – яйца, откладываемые взрослыми самками после питания и спаривания. Звездочкой * обозначены голодные фазы.

Каждый сезон имаго представлены особями, относящимися не менее чем к двум раз ным генерациям. Клещи более ранней из них питаются, скрещиваются и откладывают яйца, из которых еще до зимы появляются личинки. Имаго поздней генерации, не размножаясь, облигатно диапазируют голодными [Бабенко, 1958] разложим на линейный тренд и циклическую составляющую методом вычитания из ис ходных данных значений, найденных по уравнению аппроксимирующих их прямой (табл.

10). Проведенное преобразование облегчает нахождение локальных экстремумов в анали зируемой последовательности (табл.10). Полученный стационарный (относительно цен тральной тенденции) ряд остатков (рис. 5, б) проверен на неслучайность с помощью авто корреляционного анализа, и в нем подтверждено наличие высокочастотной циклической компоненты (рис.6, б). Для оценки наличия связи между хронологическим рядом активно сти клещей и условно выделенными типами их генераций (А, Б, В) подсчитаем, как часто минимумы, максимумы и промежуточные значения ряда остатков совпадают с опреде ленной структурой генерации имаго. Из данных табл. 10 следует, что в семи точках ло кальных минимумов стационарного ряда изменений активности нападения имаго на насе ление вид представлен генерацией, обозначенной А (87,5 %), в одном случае – Б (12,5 %) и ни разу не был зарегистрирован вариант В. Напротив, максимумы активности нападения эктопаразита в 62,5 % случаев совпадают с генерацией В, в 37,5 % – с Б и в 0,0 % – с А.

Выявленная сопряженность определенных «родственных» генераций переносчика с точ ками фаз изменения динамики числа присасываний клещей к людям является на стати стически значимом уровне (Р0,01) не случайной (табл. 11). Таким образом, как и при ис пользовании спектрального и автокорреляционного методов анализа данных, удается ус тановить, что у таежного клеща, обитающего в антропогенно-трансформированных ланд шафтах рекреационной зоны г. Иркутска, наблюдаются высокочастотные (конкретнее – трехлетние) циклы изменения уровня активности нападений имаго на население. Очевид но, что в отличие от длительных трендов, объяснить существование в многолетних хроно логических рядах высокочастотных циклов динамики активности клещей изменением ин тенсивности посещения горожанами рекреационной зоны или иными причинами социаль ного характера невозможно. Учитывая, что трех- четырехлетний временной интервал рассматривается как наиболее характерный для продолжительности жизненного цикла переносчика [Балашов, 1967;

Таежный клещ …, 1985;

Валицкая и др., 2001;

Коротков, Кисленко, 2002], мы полагаем, что наблюдающийся в анализируемых рядах период ко лебаний связан или непосредственно с осцилляциями обилия членистоногих, или с пере стройкой структуры их популяций, влияющей на уровень активности нападений имаго.

Проведенная для контроля оценка связи между исследуемыми параметрами в пред положении двух- (А, Б) и четырехлетних (А, Б, В, Г) циклов развития у клещей досто верной сопряженности не выявила. Таким образом, либо в наших условиях действительно доминирует трехлетний тип смены родственных генераций у клещей, а каждое поколение характеризуется присущим только ему уровнем активности и/или зараженности, виру лентности векторной части штаммов вируса, либо этот тип осцилляций задается измене нием обилия эктопаразита, например, в результате предшествующих вспышек численно сти мышевидных грызунов. Сопряженности в изменениях обилия имаго с определенными генерациями клещей, обозначенных символами А, Б и В, не выявлено.


Однако в динамике численности клещей (рис. 3, б;

4, а, б) мы не обнаружили и от четливых высокочастотных ритмов изменчивости, характерных для хронологических ря дов количества «покусов» населения и заболеваемости клещевым энцефалитом (рис.5, б;

6, а, б). Вместе с тем, для ряда регионов показано наличие в динамике численности имаго двух- и трехлетних циклов [Коротков, 1998;

Ковалевский и др., 2002;

2004]. Таким обра зом, отсутствие высокочастотной составляющей может быть следствием либо меньшей надежности имеющихся материалов по учетам обилия имаго в рекреационной зоне, свя занной с методическими сложностями сбора подобной информации (причины этого обсу ждались в гл. 2), либо это подтверждает обусловленность высокочастотных колебаний ак тивности трехлетним чередованием «родственных» и «неродственных» генераций кле щей.

В динамике заболеваемости населения Иркутска клещевым энцефалитом высокочас тотные циклы проявляются отчетливо. Однако, если за период с 1970 по 1982 гг. включи тельно эти колебания не коррелируют с изменениями искусственного ряда символов (А, Б, В), присвоенных определенным генерациям клещей, то во втором среднесрочном цикле такая связь возникает (Р0,05). Мы полагаем, это обусловлено тем, что до 1982 г. уровень заболеваемости был очень низким. При спорадической изменчивости параметра уловить его связь с другой переменой даже при ее наличии достаточно сложно. Во всяком случае, для этого нужны длинные ряды наблюдений.

Таблица Многолетняя динамика активности нападения клещей на население в рекреационной зоне города Иркутска и структура их генераций, обозначенная условными символами:

А, Б, В ** Количество Символы, обо- Характеристика точки на * Ряд «поку людей, обра- значающие гене- блюдений по положению во сов» с уда Год тившихся по рации имаго временном ряду динамики ак ленным трен поводу «поку- клещей в год на- тивности нападения имаго на дом кусов» имаго блюдений население 1973 539 595 А 1974 366 271 Б Промежуточная 1975 450 205 В Промежуточная 1976 389 -6 А Минимум 1977 721 175 Б Максимум 1978 552 -144 В Промежуточная 1979 675 -171 А Промежуточная 1980 660 -337 Б Промежуточная 1981 810 -337 В Промежуточная 1982 724 -573 А Минимум 1983 1415 -33 Б Промежуточная 1984 1604 6 В Максимум 1985 1647 -101 А Минимум 1986 2309 410 Б Максимум 1987 2439 390 В Промежуточная 1988 2003 -196 А Промежуточная 1989 1749 -601 Б Минимум 1990 2937 437 В Максимум 1991 2537 -114 А Минимум 1992 2937 136 Б Максимум 1993 2369 -582 В Промежуточная 1994 2462 -640 А Минимум 1995 3929 677 Б Промежуточная 1996 4275 873 В Максимум 1997 2186 -1367 А Минимум 1998 3737 34 Б Промежуточная 1999 4210 357 В Максимум 2000 3807 -197 А Минимум 2001 4460 306 Б Промежуточная 2002 4727 423 В Максимум 2003 4561 106 А * Примечания: Удален линейный тренд (у=150,4Х-206,1, где Х – номер наблюдения;

доля изменчивости, объясняемая трендом, составляет 90 %);

жирным шрифтом выделены точки локальных экстремумов. ** Первая (1973 г.) и последняя (2003 г.) точки во временном ряду не могут быть охарактеризованы по их положению относительно других наблюдений. Однако с учетом данных о количестве людей с присосавшимися клещами зарегистрированными в 2004 г. (см. примеч. к табл. 8), 2003 г. относится к сезону с минимальной активностью имаго Таблица Анализ наличия сопряженности между определенными фазами активности нападения Ixodes persulcatus на население в рекреационной зоне Иркутска и генерациями имаго Фаза динамики Фактическая (факт.) и теоретическая (теор.) частота совпадений хронологического отдельных генераций имаго с фазами временного ряда актив ряда активности ности нападений клещей нападений клещей А Б В факт. теор. факт. теор. факт. теор Минимум 7 2,5 1 2,8 0 2, Максимум 0 2,5 3 2,8 5 2, Промежуточная 2 4,0 6 4,5 5 4, Оценка сопряженности между генерациями имаго и фазой ряда 2 =18,0;

df = 4;

активности их нападения на население по критерию 2 : P0, ( табл.=13,3) Научившись выделять отдельные генерации имаго (А, Б, В) и доказав, что они не идентичны по некоторым своим эпизоотическим свойствам (количеству присасываний), попытаемся охарактеризовать их по характеризующему их уровню заболеваемости насе ления. Для этого сравним средний уровень заболеваемости иркутян в годы, соответст вующие максимумам агрессивности имаго, представленных генерацией В, и в сезоны ми нимума активности клещей А-генерации. В периоды доминирования на фазах пика актив ности нападения клещей генерации В средняя частота случаев клещевого энцефалита со ставила 19,3±5,11, а в периоды преобладания на спадах активности генерации А – 10,4±3,71 случаев на 100 тысяч населения. Эти различия незначимы, однако и число лет сопоставляемых наблюдений пока невелико (общее n=12). Кроме того, следует учитывать фактор изменчивости доли клещей, развивающихся с диапаузой или без нее [Волков, Ер шов, 1979;

Арумова, 1983;

Таежный клещ…, 1985;

Леонова и др., 2001;

Коротков, Кис ленко, 2002 и др.], который сглаживает межгодовые различия в генотипических парамет рах отдельных поколений.

Проведенный анализ, показал, что в годы доминирования генерации А увеличивает ся и заболеваемость населения клещевым энцефалитом и пораженность людей клещами.

Однонаправленность изменений исследуемых показателей, в отличие от их нахождения в противофазе, не может являться доказательством наличия перестроек в фено- и/или гено типической структуре популяции клещей, так как они оба в определенной мере зависят от численности переносчика [Ботвинкин и др., 1998;

Злобин, Горин, 1996;

Валицкая и др., 2002;

Никитин и др., 2002а-в]. Вместе с тем, эти данные и не исключают возможности высокочастотных циклических преобразований структуры популяции членистоногих. Та ким образом, необходимо провести сравнительный анализ фено- и/или генотипических параметров у имаго разных поколений в рекреационной зоне города, особенно у клещей, относящихся к генерациям, обозначенных символами В и А.

К настоящему времени факт наличия генетической гетерогенности в популяциях ик содовых клещей, в том числе по характеру их взаимодействия с возбудителями «клеще вых» инфекций, не вызывает сомнения [Jensen et. al, 2000;

Семенов и др., 2001;

Наумов и др., 2002]. Причем, с одной стороны, известно, что явление плотностнозависимых цикли ческих изменений наследственной структуры популяций членистоногих достаточно рас пространено [Franz, 1950;

Chitty, 1965;

Wellington,1957;

1960;

Гречаный и др., 1996;

2001;

2002а]. С другой стороны, показана возможность влияния морфофизиологических особенностей беспозвоночных на возбудителей трансмиссивных инфекций. В частности, на блохах – переносчиках бактерий чумы, выявлена связь уровня флуктуирующей асим метрии билатеральных морфологических признаков особей с их векторной способностью как на уровне отдельных организмов внутри популяций [Корзун, Никитин, 1997], так и на межпопуляционном уровне [Базанова и др., 2004]. На иксодовых клещах показана воз можность селекции в их популяциях штаммов вируса клещевого энцефалита по признаку вирулентности и боррелий – по их размерам [Чунихин и др, 1986;

Наумов и др., 2002].

Таким образом, нельзя исключать, что плотностнозависимые изменения в популяциях клещей могут быть фактором циклических изменений обилия и/или структуры популяций патогенов, для которых эти членистоногие играют роль вектора. Учитывая сроки развития таежного клеща, для доказательства возможности плотностнозависимых преобразований наследственной структуры их популяций с помощью ежегодного сезонного исследования фенов потребуется достаточно много времени. В подобных ситуациях может быть полезен предлагаемый подход выделения эпизоотологической и эпидемиологической роли от дельных генераций клещей, который придает дальнейшей работе конкретную направлен ность, упрощает планирование необходимых исследований.

Интересно отметить, что 2003 год, характеризовавшийся особо низким уровнем за болеваемости населения клещевым энцефалитом (8,1 на 100 тысяч) приходится на фазу завершения, как среднесрочного [Гречаный и др., 2002б], так и высокочастотного циклов (табл.10). Этот показатель в 2-4 раза ниже, чем заболеваемость за четыре предшествую щих года. Вместе с тем число зарегистрированных случаев «покусов» населения умень шилось в этот сезон очень незначительно (на 3,5 %) и только по отношению к 2002 г.

(табл. 9). Учитывая, кроме того, что в 2003 г. у населения г. Иркутска несколько возросла заболеваемость клещевыми боррелиозами, не представляется возможным объяснить сни жение числа больных клещевым энцефалитом только изменением обилия и активности присасывания клещей. Об этом же косвенно свидетельствуют данные О.В. Сунцовой [2004] об изменении в последние годы показателя микстинфицирования клещей за счет исчезновения из популяции особей с высоким уровнем содержания вируса и боррелий.

По-видимому, это свидетельствует о снижении вирусофорности имаго в рекреационной зоне. Явление, несомненно, интересное, требующее как подтверждения, так и дальнейше го изучения.

Если использовать не количественный анализ, а качественный подход к прогнозу, то складывается следующая картина. В 2003 г. прогнозировался рост заболеваемости населе ния клещевым энцефалитом [Никитин и др., 2002в;

Никитин, Антонова, 2003]. Фактиче ски в 2003 г., наблюдалось некоторое снижение числа «покусов» по сравнению с 2002 г., и сильное непредвиденное падение уровня заболеваемости населения. Изменение актив ности клещей, несомненно, связано с влиянием чрезвычайно сильных лесных пожаров, наблюдавшихся в 2003 г., в том числе по Байкальскому тракту.

Падение уровня заболе ваемости мы не можем объяснить. Однако ретроспективный анализ показывает, что если подобное явление наблюдается, то чаще всего связано с годами, когда имаго представле ны генерацией А. Возможно, в дальнейшем эти особенности нужно учитывать при эпи демиологическом прогнозе. При таком подходе, мы ожидаем, что в последующие годы число больных клещевым энцефалитом в г. Иркутске должно увеличиться снова. Особен но явно это должно проявиться в 2005 г., так как он будет представлен генерацией кле щей, обозначенной В, которая по предшествующим наблюдениям часто связана с пиками заболеваемости. Сбудется ли этот прогноз, подтвердится ли факт сопряженности опреде ленных типов генераций клещей с фазами динамики численности их популяций и измене ниями в уровне заболеваемости населения, покажет ближайшее время.

Предлагаемый подход ретроспективного анализа имеющихся материалов на предмет сопряженности некоторых свойств и признаков таежного клеща между определенными «родственными» генерациями, дает информацию для обоснования дальнейшего пути экс периментальных исследований, придает научной работе дополнительную направленность.

Возможно, со временем это позволит внести коррективы в эпидемиологический прогноз и планы проведения профилактических мероприятий.

Однако сложности существуют и при составлении энтомологического прогноза, яв ляющегося лишь частью эпидемиологического. Одним из источников возникновения ошибок при прогнозах изменения численности клещей может служить своеобразие рит мов динамики их активности на отдельных участках в пределах рекреационной зоны го рода Иркутска (рис. 8) [Сосунова и др., 2003]. Сравнение графиков (рис. 8, а и рис.8, б) показывает, что более близкие в физико-географическом отношении, а также по антропо генной нагрузке и характеру хозяйственного использования территории более сходны и по динамике обращаемости населения по поводу «укусов» клещами.

Для повышения надежности и точности прогнозов методом экстраполяции тенден ций (как, впрочем, и индикаторного способа) необходимо перейти к прогнозу на участках территории природного очага зооноза, для которых удается установить собственный ритм изменений численности (или у клещей – активности нападения). Этот вопрос заслуживает внимания и еще в одном аспекте. Э.И. Коренбергом [1976] показано, что границы популя ции основного переносчика вируса совпадают с границами отдельного природного очага клещевого энцефалита. Каждая популяция таежного клеща представляет автономную ге нетическую систему с собственным ритмом ее функционирования. Таким образом, дока зательство неоднородности по признакам у клещей, заселяющих ту или иную территорию, может служить основанием для выделения группировок в границах участков в самостоя тельные популяции, а, следовательно, их принадлежности разным природным очагами болезни. Здесь важно не забывать, что обратное утверждение неверно, т.е. отсутствие раз личий между особями по определенным признакам не является доказательством заселен ности всей территории одной популяцией.

а) 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 Б ай кальски й тракт М ельн и чн ая п ад ь П и вов а ри ха З а л и в ы И р к.в о д о хр.

б) 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 Зоны Байкальского тракта (км) 1998 1999 2000 Рис.8. Количество людей, обратившихся в медицинские учреждения по поводу присасыва ния имаго таежного клеща в различных районах рекреационной зоны города Иркутска: а) десятилетняя активность нападения имаго (по оси абсцисс – годы;

по оси ординат – коли чество людей);

б) участки наиболее часто регистрируемых случаев нападения клещей за 1998-2001 гг., расположенные по Байкальскому тракту (по оси абсцисс – км тракта (мас штаб произвольный), по оси ординат – количество людей) Проведем сопоставление активности нападения имаго таежного клеща на население в отдельных участках рекреационной зоны (рис. 8). Вначале сравним между собой данные по динамике активности нападения имаго в отдельных крупных районах пригородов Ир кутска. В настоящее время большую опасность в рекреационной зоне города представля ют районы Байкальского тракта, окрестностей посёлков Пивовариха и Мельничная падь, территории, прилегающие к железной дороге между Иркутском и Слюдянкой, заливы Ир кутского водохранилища. Ежегодно не менее 60 % от всех зарегистрированных случаев нападения иксодовых клещей на человека приходится на долю перечисленных участков.

Если сравнить количество людей, обратившихся за последние одиннадцать лет с жалоба ми о нападениях клещей на этих территориях, то различия в динамике параметра вполне очевидны (табл. 12). В то время как доля людей, подвергшихся нападению клещей, при их пребывании на Байкальском тракте увеличивается, в районе поселка Пивовариха этот показатель достаточно стабилен, а на заливах Иркутского водохранилища даже сокраща ется (табл. 12, рис. 8, а). Дисперсионный анализ данных табл. 12 подтверждает факт суще ственности влияния (F = 59,4;

Р0,001) на активность нападения клещей района проводи мых исследований (табл. 13).

Очевидно, что обобщенный прогноз параметра для территорий, где он изменяется не синхронно (иногда и в противоположенных направлениях см. табл. 12), содержит избы точную величину ошибки. Уменьшить ее и тем самым увеличить точность прогноза, мож но, если проводить экстраполяцию данных для каждой подобной территории в отдельно сти. Прогноз для рассмотренных участков на 2004-2005 гг., показывает, что на одних территориях ожидается рост числа присасывания клещей, а на других – снижение. Подоб ные различия важно учитывать при планировании мероприятий по профилактике заболе ваемости населения «клещевыми» инфекциями для рационального использования выде ляемых финансовых средств.

Как уже отмечалось, достоверные различия в характере функционирования отдель ных группировок таежного клеща могут указывать на заселенность районов их обитания самостоятельными популяциями, из чего следует важный вывод о принадлежности этих участков территорий к независимым природным очагам клещевого энцефалита [Корен берг, 1976]. Однако в нашем случае делать подобный вывод преждевременно в связи с особенностями исследуемого признака – активностью нападения имаго на население.

Этот параметр в значительной мере обусловлен и обилием переносчика и уровнем контак тов населения с природными ландшафтами. Таким образом, для объективного выделения хотя бы грубых границ отдельных природных очагов «клещевых» инфекций нужны до полнительные работы по выяснению динамики изменения численности переносчика, про странственной структуры популяций его прокормителей и характера деятельности мест ного населения. Или (что вероятно проще) необходимо провести фено- или генотипирова ние клещей из «потенциально» разных популяций.

Таблица Изменение количества людей, обратившихся в медицинские учреждения по поводу присасывания клещей на отдельных территориях рекреационной зоны г. Иркутска и прогноз этого параметра с помощью линейных уравнений регрессии на 2004-2005 гг.

(± ошибка прогноза при Р=0,05)* Байкальский Мельничная Заливы Год тракт падь Пивовариха водохранилища 1993 591 167 218 1994 597 277 212 1995 1144 396 361 1996 1421 407 448 1997 571 356 303 1998 818 574 362 1999 1015 427 304 2000 1115 352 250 2001 1175 541 402 2002 1199 729 262 2003 1215 672 227 2004 1290 ± 630 700 ± 230 300 ± 200 70 ± 2005 1330 ± 660 750 ± 240 300 ± 210 70 ± * Значения прогнозов округлены до десятков. Фактически число «покусов» в 2004 г. состави ло: 1665, 806, 154, 172 в соответствии с графами табл.12. Все эти значения укладываются в до верительный интервал, несмотря на то, что использованные линейные модели были адекват ны не для всех территорий Таблица Двухфакторный дисперсионный анализ влияния района исследования и года наблюдений на активность имаго (модель без повторений для табл. 12) Источник Сумма Число степеней Средний F критерий вариации квадратов свободы квадрат (Р) Годы 501998,2 10 50199,82 1, Районы 4758370 3 1586123 59,4 (0,001) Остаточная 800625,8 30 26687,53 Теперь рассмотрим данные по изменению активности нападения клещей на населе ние по отдельным зонам, выделенным внутри одной из выше рассмотренных территорий, а именно по Байкальскому тракту. Байкальский тракт, как профильный срез пересекает всю наиболее посещаемую рекреационную зону города Иркутска [Вершинина и др., 1991;

Сосунова и др., 2003]. Можно принять, что в экологическом отношении участки Байкаль ского тракта в силу пространственной близости более сходны, чем рассмотренные выше территории рекреационной зоны. Для выделения участков с различным характером актив ности нападений имаго проанализируем, имеющиеся у нас материалы за 1998 – 2001 гг., в отношении количества присасываний имаго к детям до 14 лет. Показано, что больше все го случаев нападения клещей наблюдается в местах сосредоточения населения, связанно го с зонами постоянного проживания и/или отдыха: отделение по долечиванию Ивано Матренинской детской клинической больницы, дача музыкальных воспитанников, лагеря детского отдыха: «Елочка», «Космос», «Иркут», «Восход», «Приморский», «Ласточка», «Солнечный». Причиной повышенной опасности именно этих зон Байкальского тракта может служить не только концентрация здесь людей, но и увеличение численности кле щей, связанное с антропогенной трансформацией ландшафтов вблизи населенных пунк тов, мест отдыха и сбора дикоросов. Подобные изменения влияют на встречаемость и обилие мелких млекопитающих, птиц, домашнего скота и собак, являющихся основными хозяевами клещей на различных фазах их развития. Значительная протяженность Бай кальского тракта (около 80 км) позволяет допустить отсутствие обмена особями между краевыми группировками всех перечисленных прокормителей клещей (за исключением, может быть, птиц) на этой территории. В совокупности это может обусловливать наличие отдельных независимых популяций эктопаразита на подобных участках. Вместе с тем, равно вероятно, что полигостальность клещей служит причиной формирования их едино го ленточного поселения популяционного ранга.



Pages:     | 1 || 3 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.