Анализ мировой эпизоотической ситуации и оценка рисков по чуме мелких жвачных животных

Работа выполнялась с 2017 по 2020 гг. на базе СГАУ им. Н. И. Вавилова. В исследованиях использовали упорядоченные статистические данные международных организаций МЭБ (Handistatus II и WAHID 2007–2019 гг.), ФАО-ВОЗЖ-МЭБ при ООН, профильных организаций (AFSSA, ASFA, CIRAD, RECOMSA, ECDC), предоставляющих информацию о территориальном распределении болезни в странах мира, о проводимых противоэпизоотических мероприятиях, численности популяции и размещении восприимчивых к болезни животных.
Собственные исследования проводили согласно «Методическим указаниям по эпизоотологическому исследованию», а также «Системе эпизоотологического мониторинга особо опасных, экзотических, малоизученных болезней» и рекомендации МЭБ (2014 г.).
Основными материалами для учета и анализа эпизоотической обстановки в зарубежных странах служили статистические данные ежегодных отчетов МЭБ за 2007–2019 гг., включающие информацию о регистрации новых эпизоотических вспышек, числе заболевших и павших от ЧМЖ животных.
При проведении эпизоотологического анализа учитывались по комплексу показателей социально-экономические факторы, отражающие уровень социально- экономического развития регионов, тип ведения сельского хозяйства, уровень развития животноводства и ветеринарного обслуживания. Социально-экономическое развитие регионов оценивалось по показателям валового национального продукта на душу населения. Ведение сельского хозяйства оценивалось по качественным показателям интенсивности и товарности производства.
Материалы по социальному, хозяйственно-экономическому укладу, системам ведения животноводства, экономико-географическим показателям развития животноводства стран мира получены из статистических ежегодных отчетов ФАО и ООН по состоянию экономики в странах мира.
Математико-статистическое, сравнительно-географическое и сравнительно- историческое исследование проводилось как составная часть системного эпизоотологического метода исследования, направленного на изучение особенностей и закономерностей эпизоотического процесса, оценки эпизоотического риска и научного обоснования проведения противоэпизоотических мероприятий.
Собранная информация по эпизоотической ситуации по ЧМЖ вводилась в базу данных, разработанную на основе системы Microsoft Office Excel. Структура базы
данных содержала разделы о вспышках, распространении, заболевших и павших от ЧМЖ сельскохозяйственных и диких животных. По статистическим данным, внесенным в компьютерную базу, проводился расчёт индекса напряженности эпизоотической ситуации: заболеваемость, смертность, летальность, индекс инцидентности.
Количественная характеристика эпизоотической ситуации по ЧМЖ проводилась по общим эпизоометрическим данным, перечисленным выше, с использованием трендов дескриптивной и аналитической эпизоотологии, проверкой реальности (эпизоотология) эпизоотологических проблем и гипотез относительно факторов риска. Для изучения значений рисков, шансов и отношений использованы методические приемы доказательной эпизоотологии.
Картографический анализ данных проводили с помощью геоинформационной системы ESRI ArcGIS Desktop 10.4.
Изучение эффективности кампаний по вакцинации осуществляли при помощи оценки зависимости показателя инцидентности болезни на территории отдельных государств и доли иммунизированных животных, рассчитывая коэффициента корреляции Пирсона. Статистическую обработку данных проводили в программе Excel из состава пакета Microsoft Office 2016.
При проведении оценки риска заноса и распространения ЧМЖ на территорию России использовали данные о численности поголовья восприимчивых животных в регионах Дальнего Востока, которые имеют общие границы с Китаем и Монголией. Также использовали данные о путях международного сообщения приграничных регионов РФ с Монголией и Китаем.
Для прогнозирования возможного количества новых эпизоотических вспышек ЧМЖ на территории Китая и Монголии мы использовали расчёт по распределению Пуассона в программе Vose softwear ModelRisk.
Для проведения оценки риска распространения чумы мелких жвачных использовали регрессионный метод моделирования экологических ниш с оптимизацией по методу максимальной энтропии. Моделирование нозоареала возбудителя ЧМЖ и оценку степени влияния природных и социально-экономических факторов на его распространение осуществляли при помощи ПО MaxEnt v.3.4.4. (Phillips at al., 2011).
В настоящем исследовании моделирование проводили в 10 повторениях по 10 тыс. итераций в каждом, с долей данных, используемых для кросс-валидации, равной 25%. Итоговая модель представляет собой усреднённые результаты с вычисленным стандартным отклонением.
Для оценки влияния природных факторов на эпизоотическую ситуацию по ЧМЖ использовали набор биоклиматических переменных, а также информацию о средней высоте над уровнем моря в растровом формате с пространственным разрешением ≈ 1 км2 из базы погодных и климатических данных WorldClim (https://www.worldclim.org/data/bioclim.html).
В качестве социально-экономических факторов, способных оказывать влияние на распространение вируса ЧМЖ, рассматривали численность поголовья восприимчивых сельскохозяйственных животных (овец и коз), количество железных и автодорог, а также удалённость от аэропортов и морских портов.
Информация о поголовье восприимчивого к ЧМЖ скота взята в виде комплекса данных глобального распределения овец и коз в 2010 г. в мире (Marius at al., 2018).
Количество железных дорог на единицу площади вычислялось на основе информации из Vector Map Level 0 (http://worldmap.harvard.edu/data/geonode: railroads_7q6).
Количество автодорог всех категорий на единицу площади взято в виде комплекса растровых данных с пространственным разрешением ≈ 8 × 8 км (Meijer at al., 2018).
Все объясняющие переменные, представленные в растровом формате, были приведены к пространственному разрешению 1 × 1 км.
При экстраполяции полученной модели на территорию субъектов Российской Федерации, сопредельных с Монголией и КНР, использовали данные о существующих путях сообщения, полученные из проекта OpenStreetMap при помощи сервиса NextGIS (https://data.nextgis.com/en). Информация о численности поголовья восприимчивых животных в рассматриваемых субъектах РФ получена из официального общедоступного источника Федеральной службы статистики (https://rosstat.gov.ru/storage/ mediabank/ykmb3eKg/munst.htm).
Предварительную оценку значимости объясняющих переменных с целью определения степени взаимной корреляции между ними и уменьшению мультиколлинеарности модели экологической ниши возбудителя ЧМЖ проводили при помощи инструмента «Исследовательская регрессия», входящего в состав геоинформационной системы ESRI ArcGIS Desktop.
Среди прошедших проверку предварительных моделей отбирали таковые с наибольшим количеством объясняющих переменных, а затем из их числа – модель с наименьшим максимальным порогом значения фактора инфляции дисперсии.
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ Результаты проведения ретроспективного анализа вспышек
Проведен ретроспективный картографический анализ эпизоотической ситуации по чуме мелких жвачных в мире за 2007-2019 год.
Эпизоотические очаги продвигаются эпизодическими вспышками на заражённой территории, и распространение болезни часто связано с перемещением скота и торговлей мелкими жвачными животными. Заболеваемость ниже в сухой среде с более высокими температурами, более высокая во влажной среде со средними температурами.
В период с 2007 по 2017 гг. было зарегистрировано 649 вспышек ЧМЖ, они были расположены на 3-х континентах. Многолетняя превалентность превышала 28%, средняя летальность 43,7%. Кластеризация имеющихся данных показала, что около 50% случаев падежа инфицированного поголовья восприимчивых животных произошло в Китае, 26% – в Монголии (Рисунок 1).
Рисунок 1 – Кластеризация потерь от ЧМЖ за 2007-2017 гг. в мире
Прогнозирование ситуации
Проведен анализ эпизоотической ситуации на основе данных за 2007- 2017 год с целью прогнозирования дальнейшего распространения чумы мелких жвачных в 2018 году на различных географических территориях.
Для этого нами была создана простая модель, на основе имеющихся данных по ЧМЖ за 2007 – 2017 гг. в мире. Процесс прогнозирования проводили методом Монте- Карло, с использованием коммерческого программного обеспечения @Risk Professional Edition, интегрированного в Microsoft Excel.
Для оценки риска нами использовалось вероятное среднегодовое количество общих случаев и погибших животных в хозяйствах (у МРС). Исходя из этого, чем больше аргумента ожидаемых заболевших и/или павших, тем риск оценивается выше.
В основе метода Монте-Карло лежит вероятностный метод отбора проб, что имитирует эффект случайности, а затем используем числовые данные для выборки из общего массива данных, предлагаемого моделью. Расчет прогностических значений ЧМЖ был сделан с использованием треугольного распределения (в 1000 итерациях).
Из данного распределения на рисунке 2 следует, что среднегодовое количество возможных случаев на 2018 г., вычисленное методом Монте-Карло при использовании треугольного распределения, составило 14 622 случая.
Также было определено, что средняя летальность достигает 44,88%, что соответствует 6 563 гол. (Рисунок 3).
Рисунок 2 – Общая среднегодовая оценка риска по ЧМЖ в мире (количество случаев) на 2018 г. (по Монте – Карло)
Для оценки нашего анализа рассчитали чистую приведенную величину модели (NPV) (Рисунок 4), используя учетные ставки количества случаев болезни и павших от ЧМЖ за 2007-2017 гг. в мире.
Рисунок 4 – Оценка чувствительности анализа предусмотренной модели – чистая приведенная величина – NPV (по Монте- Карло)
Из гистограммы видно, что существует малая вероятность 0,1% что NPV приблизится к нулю. Напротив, NPV при точке 10,1 млн. является достоверным индикатором с 91,8%, и это положительный показатель эффективности кампаний по вакцинации и других противоэпизоотических мероприятий.
В 2015 – 2017 гг. ЧМЖ присутствовала в 72 странах, в т. ч. в 51 стране в Азии, ставя под угрозу более 1,7 миллиарда голов овец и коз (при общей численности в мире 2,1 миллиарда голов), а также более 330 миллионов человек, относящимся к малоимущим фермерским сообществам, которые существуют исключительно за счет мелкого рогатого скота.
Учитывая географическое расположение территории РФ на границе эндемической территории, Россия входит в зону риска. Визуальный анализ карты показывает основные ворота заноса ЧМЖ в Россию: Монголия, Китай и Грузия (Рисунки 5 – 7).
Рисунок 3 – Общее прогнозированное среднегодовое значение погибших животных от ЧМЖ в мире на 2018 г. (по Монте- Карло)
Общее количество животных, находящихся в зоне риска вируса ЧМЖ на 2018г. превышает 6 млн. гол., что составляет не более 0,5% превалентности.

Рисунок 5 –Кавказские ворота заноса ЧМЖ на территорию РФ (Грузия)
Рисунок 6 – Дальневосточные ворота заноса ЧМЖ на территорию РФ (Китай)
Рисунок 7 – Южно-сибирские ворота заноса ЧМЖ на 2018 г. (Монголия)
Риск заноса болезни в соседние области потенциально возможен при перемещении животных и продуктов животноводства, поскольку при данной инфекции прямой контакт является главным способом передачи.
Остальные регионы, даже если на их территории содержится большое поголовье скота, подвержены меньшему риску (чем дальше, тем безопаснее). Но при этом, с точки зрения эпизоотологии нельзя исключать возникновения риска на этих географических территориях из-за транспортировки и дальнейшей реализации инфицированных животных и продуктов животноводства.
Важным резервуаром (с низким и умеренным уровнем риска) ЧМЖ является поголовье диких восприимчивых животных (неконтролируемые и бессимптомные
вирусоносители). Карта пограничных регионов РФ, находящихся в зоне риска заноса ЧМЖ (по состоянию на 2017 год) показана на рисунке 8.
Рисунок 8 – Неблагополучные по ЧМЖ страны, пограничные с РФ (по состоянию на 2017 год)
Как видно из рисунка 8, в зоне высокого риска заноса чумы мелких жвачных с территории Китая и Монголии находятся следующие регионы РФ: Хабаровский край, Приморский край, Амурская область, Забайкальский край, Республика Бурятия и Республика Тыва.
Динамика развития эпизоотической ситуации в мире отражена на рисунке 9.
Рисунок 9 – Динамика развития эпизоотической ситуации по ЧМЖ в мире за 2017-2019 гг.
Количество вспышек и случаев ЧМЖ в мире за 2017-2019 гг. показаны на рисунке 10.
8000
6000
4000
2000 030
Количество вспышек и случаев ЧМЖ в мире за 2017-2019 г. 7395
3139
0 6 99 0 7 5 2 3 10 0 0 1 1 0 0 0 8 0
1767
288 0 0649 2 6 0 0 7
1661
4 0 0
0 19345602080 01791 0 0 0 0
0 0
Алжир Болгария Израиль Ливия Бутан Бурунди Китай Сьерра-ЛеонеМонголия Количество вспышек
Количество случаев
Рисунок 10 – Количество вспышек и случаев ЧМЖ в мире за 2017-2019 гг.
В 2017 году инфекция была зарегистрирована в Монголии (4 вспышки, 1661 случай), в Израиле (2 вспышки, 34 случая), в Китае (2 вспышки, 288 случаев).
За 2018 год чума мелких жвачных была зарегистрирована в 7 странах мира: Алжире, Бутане, Болгарии, Бурунди, Китае, Израиле, Сьерра Леоне.
В Алжире было зарегистрировано 6 вспышек и 30 случаев болезни; в Бутане – 1 вспышка и 1 случай; в Болгарии –7 вспышек, 28 случаев; в Бурунди – 8 вспышек, 7395 случаев; в Китае – 6 вспышек, 1757 случаев; в Израиле 3 вспышки, 560 случаев, Сьерра-Леоне – 7 вспышек, 649 случаев.
По состоянию на декабрь 2019 года были зарегистрированы 10 вспышек и 208 случаев возникновения чумы мелких жвачных на территории Израиля, 99 вспышек в Алжире и 3139 случаев, а также 1 вспышка и 179 случаев болезни в Ливии. Согласно данным OIE и FAO в 2009 – 2019 гг. в мире было зарегистрировано 2884 вспышек чумы мелких жвачных животных, расположенных, главным образом, в странах Африки и Азии.
Проведённый геопространственный анализ показал, что наивысшая концентрация вспышек ЧМЖ за указанный период наблюдалась в пяти крупных кластерах (Рисунок 11):
• Западная часть северного побережья Африки, (Алжир и Тунис);
• Западная часть Черноморского побережья (Болгария);
• Восточное побережье Средиземного моря (Израиль);
• Народная Республика Бангладеш;
• Южная, Юго-Восточная и Восточная часть Китайской Народной Республики.
2017
2018
2019
2017
2018
2019
2017
2018
2019
2017
2018
2019
2017
2018
2019
2017
2018
2019
2017
2018
2019
2017
2018
2019
2017
2018
2019
1
2 3
5
Рисунок 11 – Пространственно-временное распределение вспышек ЧМЖ в мире, 2009-2019 гг. Кластеры: 1 – зона Северной Африки (Марокко, Алжир, Тунис); 2
– Болгария; 3 – Палестина; 4 – Бангладеш, 5 – Китай
Расчёт индекса стационарности показал, что наиболее длительным неблагополучие по ЧМЖ было на территории Китая, Алжира, Израиля, Туниса и Бангладеш (Рисунок 12). В этих же странах было зарегистрировано и наибольшее количество вспышек болезни на протяжении указанного периода (Рисунок 13).
0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00
Рисунок 12 –Индекс стационарности ЧМЖ в мире, 2009 – 2019 гг.
Алжир Ангола Бангладеш Болгария Бутан Бурунди Габон Грузия Дем. Респ. Конго Египет Замбия Израиль Кения Китай Коморы Либерия Ливия Мальдивы Монголия Морокко Непал Пакистан
0,55 0,09
Индекс стационарности
Саудовская… Сенегал
0,09 0,09 0,09 0,09 0,09 0,09 0,09 0,09 0,09 0,09 0,09 0,09
Сьерра-Леоне Таджикистан Танзания Тунис
0,36
0,36 0,18
0,27 0,09
0,09 0,09 0,09
0,27 0,09
0,45 0,18
0,64 0,09
2500
2000
1500
1000
500 1201 0
12 8 7 1 3 6 5 4 18 32836 5 1 1 15 5 1 3 1 1 7 2 3 55
2307
Рисунок 13 – Количество вспышек ЧМЖ в различных государствах, 2009 – 2019 гг.
При этом вспышки с наибольшим количеством павших животных концентрировались, главным образом, на территории Бангладеш и Китая (Рисунок 14).
Рисунок 14 – Пространственно-временное распределение вспышек ЧМЖ с наивысшим количеством павших животных в мире, 2009 – 2019 гг.
Таким образом, ретроспективным анализом установлено, что нозоареал возбудителя ЧМЖ имеет чрезвычайно широкое географическое распространение.
Оценка распределения поголовья восприимчивых к инфекции животных на приграничных территориях РФ с Китаем и Монголией
Ввиду своего географического положения Российская Федерация имеет общие границы с неблагополучными по изучаемой инфекции государствами: Китаем и Монголией. В связи с этим, территория нашей страны находится в зоне
Алжир Ангола Бангладеш Болгария Бурунди Бутан Габон Грузия Дем. Респ. Конго Египет Замбия Израиль Кения Китай Коморы Либерия Ливия Мальдивы Монголия Морокко Непал Пакистан Саудовская Аравия Сенегал Сьерра-Леоне Таджикистан Танзания Тунис
Количество вспышек
потенциального риска заноса инфекции с вышеупомянутых стран, а также распространения болезни внутри территории России.
Важным фактором для оценки риска распространения болезни выступает третье звено эпизоотической цепи – восприимчивые животные. В связи с этим, нами были собраны и проанализированы данные по численности поголовья восприимчивых животных в приграничных регионах России.
Численность поголовья мелкого рогатого скота в приграничных регионах России с Монголией и Китаем: Амурская область (более 2000 голов); Республика Бурятия (более 40000 голов); Приморский край (более 3000 голов); Республика Тува (120000 голов); Забайкальский край (75000-90000 голов); Хабаровский край (более 1800 голов).
Чем больше численность поголовья восприимчивых животных, тем выше риск возникновения эпизоотии.
Таким образом, на основании данных по численности восприимчивых животных в вышеупомянутых регионах, можно оценить степень риска возникновения и распространения ЧМЖ на территории пограничных субъектов РФ.
Оценка риска выглядит следующим образом:
• Республика Тува – зона очень высокого риска;
• Забайкальский край – зона очень высокого риска;
• Республика Бурятия – зона среднего риска;
• Приморский край – зона низкого риска;
• Амурская область – зона очень низкого риска;
• Хабаровский край – зона очень низкого риска;
• Еврейская автономная область – зона очень низкого риска.
Прогнозирование количества эпизоотических вспышек в Китае и Монголии на 2022 – 2024 гг.
График диаграммы прогнозирования количества вспышек чумы мелких жвачных на территории Китайской Народной республики на 1 и 3 года представлен на рисунке 15.
АБ
Рисунок 15 – Прогнозируемое количество вспышек чумы мелких жвачных животных
на территории Китайской Народной Республики

А – Прогнозируемое количество вспышек чумы мелких жвачных животных на территории Китайской Народной Республики на 1 год.
Б – Прогнозируемое количество вспышек чумы мелких жвачных животных на территории Китайской Народной Республики на 3 года.
Наиболее вероятное количество вспышек в Китае на 1 год = 11. 61 ± 3.42. Наиболее вероятное количество вспышек в Китае на 3 года (2022-2024) = 57, 95 ± 7.66.
График прогнозирования количества вспышек чумы мелких жвачных на территории Монголии на 1 и 3 года представлен на рисунке 16.
АБ
Рисунок 16 – Прогнозируемое количество вспышек чумы мелких жвачных животных
на территории Монголии
А – Прогнозируемое количество вспышек чумы мелких жвачных животных на
территории Монголии на 1 год; Б – Прогнозируемое количество вспышек чумы мелких жвачных животных на территории Монголии на 3 года.
Наиболее вероятное количество вспышек в Монголии на 1 год = 7, 51 ± 2.72, а на 3 года (2022-2024) = 37, 46 ± 6.14.
В связи c тем, что существует потенциальный риск заноса и распространения ЧМЖ трансграничным путем на территорию РФ, необходимо создать ГИС – подразделения в структуре региональных ветеринарных служб.
Оценка эффективности вакцинации против ЧМЖ в странах мира в период с 2009 по 2019 год
Для оценки влияния проводимых кампаний по вакцинации на эпизоотическую ситуацию по ЧМЖ было проведено сравнение численности вакцинированного поголовья восприимчивых сельскохозяйственных животных и инцидентности болезни на территории стран с наибольшим неблагополучием (Рисунок 17).
Согласно данным МЭБ, в рассматриваемый период ни в одной стране мира кампании по вакцинации не охватывали 100% поголовья мелкого рогатого скота.
В странах, наиболее неблагополучных по ЧМЖ, доля вакцинированного поголовья не превышала 5,5%. Наиболее длительными профилактические мероприятия были на территории Израиля (2009 – 2014 гг.), однако, доля вновь вакцинированного поголовья не превышала 1,5% от общей численности

Алжир
Бангладеш
восприимчивых сельскохозяйственных
вакцинированного поголовья в ходе годовой кампании был достигнут в Бангладеш: 5,18% в 2009 г., после чего вакцинация не проводилась. В Алжире соответствующие мероприятия против ЧМЖ осуществлялась в 2013 г., но доля привитого поголовья составила не более 0,38%. Китай и Тунис кампании по вакцинации в рассматриваемый период не проводили.
Изучение корреляции между показателем инцидентности ЧМЖ и количеством иммунизированных животных на территории государств с наибольшим неблагополучием выявил лишь незначительное снижение инцидентности в результате кампаний по вакцинации. Коэффициент корреляции Пирсона составил -0,13 для Алжира, -0,19 для Бангладеш и -0,33 для Израиля, что, по-видимому, связано с незначительными масштабами кампаний по вакцинации.
животных. Наибольший показатель
0,06 0,40
0,35 0,30 0,25
0,05
0,04
0,03 0,20
0,02
0,01
0,00 0,00
0,15 0,10 0,05
50,00 6,00
40,00 30,00 20,00 10,00
5,00 4,00 3,00 2,00 1,00
0,00 0,00
6,00 1,60
5,00
4,00
3,00 0,80
1,40 1,20 1,00
2,00
1,00
0,00 0,00
0,60 0,40 0,20
450,00 1,00
400,00 0,90
350,00 300,00 250,00 200,00 150,00 100,00
0,80 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20
50,00 0,10 0,00 0,00
Израиль
Китай
2,50 1,00 2,00 0,80 1,50 0,60 1,00 0,40 0,50 0,20 0,00 0,00
Тунис
Рисунок 17 – Инцидентность ЧМЖ и поголовье мелкого рогатого скота, вакцинированного от ЧМЖ, в странах с наихудшей эпизоотической обстановкой, 2009-2019 гг.
2009 2011
2013 2015
2017 2019
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
Вакцинировано, %
Вакцинировано, %
Инцидентность
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
Вакцинировано, %
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
Инцидентность
Инцидентность
Инцидентность
Инцидентность
Вакцинировано, %
Вакцинировано, %
(синим обозначена инцидентность, красным – % вакцинированного поголовья)
Оценка влияния природных и социально-экономических факторов на распространение возбудителя чумы мелких жвачных и риск его заноса на
территорию Российской Федерации
Моделирование экологической ниши по методу максимальной энтропии
Построенная модель продемонстрировала высокую предсказательную способность, значение площади под кривой (AUC) для кривой ошибок (ROC) составило 0,886 ± 0,008. Относительная значимость отдельных объясняющих переменных, использованных при построении модели, представлена в таблице 1.
Таблица 1 – Относительная значимость отдельных объясняющих переменных для распространения возбудителя ЧМЖ
Переменная
Плотность покрытия территории автодорогами 30.6
Козы 1.7 Минимальная температура самого холодного месяца года 62.3 Осадки самого влажного месяца 1.1 Осадки в самом засушливом квартале 0.3 Средний дневной диапазон (среднее значение за месяц
(максимальная температура – минимальная температура))
Средняя температура самого влажного квартала 0.5 Овцы 0.3 Железные дороги 0.5
Полученные данные свидетельствуют, что наибольшее влияние на распределение вспышек ЧМЖ оказывают минимальные значения температуры самого холодного месяца года и плотность покрытия территории автодорогами.
Карты вероятности присутствия возбудителя ЧМЖ на территориях, которые использовались при построении модели его экологической ниши с учётом указанных в таблице 1 переменных, представлены на рисунке 18.
(a) Алжир (б) Бангладеш, Китай, Монголия и Россия Рисунок 18 – Карты вероятности присутствия возбудителя ЧМЖ на территории
Алжира (a), Бангладеш, КНР, Монголии и России (б)
Значимость
2.6

Как видно по результатам картографического анализа, в Алжире территории, наиболее подверженные риску возникновения вспышек ЧМЖ, находятся в северной части страны, где господствует субтропический средиземноморский тип климата, а минимальная температура зимой составляет +10° … +12° C (Metz.,1994. URL: http://countrystudies.us/algeria/46.htm). Вероятность присутствия возбудителя ЧМЖ здесь колеблется от 30 до 70%.
На рисунке 18б также представлена вероятность присутствия возбудителя ЧМЖ на территориях субъектов Российской Федерации, непосредственно граничащих с Монголией и Китайской Народной Республикой. Согласно использованной на данной карте шкале вероятность присутствия ниже 10%. Тем не менее, при более детальном рассмотрении очевидно, что данный показатель в этом регионе не является однородным (Рисунок 19).
Рисунок 19 – Вероятность присутствия возбудителя ЧМЖ на территории субъектов Российской Федерации, граничащих с КНР и Монголией
Непосредственно с Монголией и Китаем граничат семь субъектов Российской Федерации: Амурская область, Республика Бурятия, Еврейская Автономная область, Хабаровский край, Республика Тува, Приморский край и Забайкальский край.
Климат Тувы, Бурятии, Забайкальского края является резко континентальным, Хабаровского, Приморского краёв и Еврейской автономной области – умеренным муссонным, Амурской области – переходным между континентальным и муссонным. При этом минимальная температура самого холодного месяца года в южных приграничных частях этих субъектах находится в диапазоне от -35° до -20° C. Это обуславливает крайне низкую вероятность развития эпизоотии ЧМЖ. Наивысшая вероятность присутствия возбудителя ЧМЖ отмечена в самой тёплой части данной совокупности административных образований – на юге Приморского края, она соответствует 3 – 4%. Таким образом, возникновение случаев заболевания ЧМЖ может быть обусловлено только хозяйственной деятельностью человека.
Заключение
Выполненные исследования по анализу мировой эпизоотической ситуации по ЧМЖ, оценке рисков заноса и распространения инфекционной болезни на

территорию РФ, прогнозирования возможного числа эпизоотических вспышек в Китае и Монголии на трехлетний период (2022-2024гг) и проведённый анализ полученных данных, обосновывают необходимость внесения изменений в структуру и функциональность региональных ветеринарных служб.
Выводы
1. Ретроспективным анализом установлено, что нозоареал возбудителя ЧМЖ имеет чрезвычайно широкое географическое распространение: зона Северной Африки (Марокко, Алжир, Тунис); Болгария; Палестина; Бангладеш, Монголия и Китай.
2. Картографированием зон риска ЧМЖ выявлено, что степень риска возникновения инфекции зависит от удалённости очага вспышки от угрожаемой территории. Вспышки болезни с наибольшим количеством павших животных регистрировались, главным образом, на территории Бангладеш и Китая, где в последние 6 лет вакцинация не проводилась.
3. Корреляция между показателем инцидентности ЧМЖ и количеством иммунизированных животных на территории государств с наибольшим неблагополучием выявила лишь незначительное снижение инцидентности в результате кампаний по вакцинации. Коэффициент корреляции Пирсона составил – 0,13 для Алжира, -0,19 для Бангладеш и -0,33 для Израиля, что, связано с незначительными масштабами кампаний по вакцинации.
4. Причинами первичного появления и распространения ЧМЖ является неконтролируемый ввоз инфицированного поголовья мелкого рогатого скота. Причинами повторного возникновения болезни является неполное проведение оздоровительных мероприятий на неблагополучных по ЧМЖ территориях.
5. Риск заноса вируса и распространения болезни на территории РФ, напрямую связан с численностью поголовья восприимчивых животных и транспортными коммуникациями регионов (зон), граничащих с Монголией и Китаем: зоной очень высокого риска являются Республика Тува, Забайкальский край; зоной среднего риска – Республика Бурятия, зоной низкого риска – Амурская область, Хабаровский край.
6. Оценка влияния природных факторов на распространение возбудителя ЧМЖ показала, что наиболее подвержен риску возникновения вспышек ЧМЖ Бангладеш. Вероятность присутствия возбудителя благодаря тропическому муссонному климату практически на всей территории этой страны составляет 50% – 70%. В Китайской Народной Республике – территории с наибольшей вероятностью присутствия возбудителя ЧМЖ, составляющей 40 – 50%, располагаются в Юго- Восточной части страны в областях субтропического муссонного климата.
7. Прогнозирование развития эпизоотической ситуации на ближайшие 3 года (2022-2024 гг.) показало, что ожидаемое количество вспышек ЧМЖ на территории Китая составит 57, 95 ± 7.66 вспышек; на территории Монголии 37, 46 ± 6.14 вспышек.
Практические предложения
Предлагается создать подразделения по работе с геоинформационными системами на базе региональных ветеринарных служб: Управлений Россельхознадзора и Управлений ветеринарии. Функционирование данных подразделений, позволит проводить постоянный мониторинг эпизоотической ситуации по эмерджентным болезням, а в случае возникновения очага инфекции на приграничной территории
своевременно принять необходимый комплекс мер по недопущению заноса и / или распространения инфекционной болезни.
Перспективы дальнейшей разработки темы
В перспективе исследования будут направлены на совершенствование профилактических и оздоровительных мероприятий при чуме мелких жвачных животных, с учётом эпизоотической обстановки и оценки риска заноса и распространения болезни на новые территории.