Журнал «Актуальная инфектология» Том 6, №5, 2018

Актуальність. Геоінформаційні системи (ГІС) є «надбудовою» над існуючими базами даних і дозволяють створювати, візуалізувати, редагувати, коректувати відповідні карти чи космозображення земної поверхні, які мають пов’язані з ними просторові атрибути. Існують методи, що дозволяють за допомогою ГІС-технологій, використовуючи отримані неповні дані, проводити прогнозування тих чи інших явищ на великі території.

Мета: створити просторовий прогноз із кореляційної моделі поширення полівки рудої та можливості застосування результатів для прогнозування ризиків виникнення випадків геморагічної гарячки з нирковим синдромом (ГГНС) для закладів громадського здоров’я.

Матеріали та методи. Використовувались інтелектуальні моделі розподілу з використанням QGIS 2.18 і пакета R статистики 3.5.1. Дані щодо розповсюдження полівки рудої (Myodes glareolus (Schreber, 1780)) в Київській області отримані автором з використанням стандартних методів. З 1977 по 2018 рік будо розставлено більше 66 тисяч пасток Геро і відловлено більше 3,5 тисячі полівок в 57 точках, причому у 5 точках ссавці не потрапляли в пастки. Розподіл середовища існування оцінювали за допомогою багатомірної логістичної регресії. Для побудови регресійної моделі використовувались річні кліматичні растри: швидкість вітру, атмосферний тиск, мінімальна та максимальна температура, вологість, сонячна радіація, опади.

Результати. У просторовій епідеміології створення карт ризику виникнення випадків у людей ґрунтуються на розподілі на території або компетентних векторах членистоногих або хребетних резервуарів, і зазвичай враховуються фактичні випадки захворювання в людей. Ми мали використовувати карту поширення полівки рудої, тому що ГГНС є контагіозною гарячкою (відсутність векторів), згідно з М.П. Чумаковим. В результаті проведеної роботи була складена карта просторового прогнозування вірогідності появи Myodes glareolus в Україні за межами поточної, тобто зроблено прогноз. На ній представлено гіпотетичне поширення полівки з градієнтом високої та низької ймовірності мешкання цієї тварини — основного резервуара вірусу ГГНС штаму Пуумала (Puumala virus). Отриману карту було порівняно з реальним поширенням цього виду в Україні за С.В. Межжеріним і О.І. Лашковою (2013). Виявилось, що модель досить точно відображає реальну картину в межах ландшафтно-географічного розподілу України або на територіях, подібних до Київської області та розташованих близько до неї. Для територій степу та Криму прогнозні результати виявились не зовсім коректними. З огляду на те, що ландшафтна композиція та конфігурація (просторові позиції елементів) впливають на ризик захворювання або захворюваність, була запропонована карта ризиків виникнення випадків ГГНС у людей.

Висновки. Інтелектуальні моделі розподілу можна рекомендувати для впровадження в органи громадського здоров’я України, тому що вони дозволяють прогнозувати тенденції в епізоотичній активності захворювань, пов’язані з об’єктом досліджень, але обов’язково треба враховувати особливості екології переносників і носіїв інфекції.