Test

Опыт использования MaxEnt-модели для ранжирования территории Прикаспийского песчаного природного очага чумы (43) по риску регистрации эпизоотий

Цель работы – ранжирование территории Прикаспийского песчаного природного очага чумы (43) по риску возникновения эпизоотий с использованием MaxEnt-модели.Материалы и методы. При создании модели использованы архивные данные Ставропольского противочумного института, Дагестанской, Элистинской, Астраханской противочумных станций по эпизоотическим проявлениям чумы в очаге за последние 35 лет. Преобразованы в систему координат 615 архивных точек выявления чумы (с 1980 по 2015 г.). Для построения MaxEnt-модели использованы 87 общедоступных биоклиматических переменных BioClim. Погодно-климатические факторы базы BioClim являются усредненными за многолетний период.Результаты и обсуждение. Полученная MaxEnt-модель имеет очень высокую степень достоверности (AUC=0,975) с достаточно большой прогностической способностью (AUC=0,973). Согласно полученной модели, Прикаспийский песчаный природный очаг чумы имеет неоднородную структуру по вероятности регистрации эпизоотий и может быть разделен на пять зон. Наиболее значимыми факторами для модели являются следующие показатели: средняя температура самого влажного квартала, солнечное излучение в ноябре, средняя температура самого сухого квартала, количество осадков в самом холодном квартале, скорость ветра в мае, количество осадков самого влажного квартала и средняя температура воздуха в сентябре. Полученные данные дают возможность для целенаправленного поиска эпизоотий чумы и в дальнейшем могут быть использованы для корректировки границ изучаемого природного очага.

Проблемы особо опасных инфекций

Цель работы – ранжирование территории Прикаспийского песчаного природного очага чумы (43) по риску возникновения эпизоотий с использованием MaxEnt-модели.Материалы и методы...