ГАЖ-технологияларын пайдалана отырып өткізілетін эпизоотологиялық мониторинг.

ГАЖ (географиялық ақпараттық жүйе) – бұл деректердің жиналуын, сақталуын, өңделуі мен бейнеленіп көрсетілуін және таратылуын, сонымен қатар осылардың негізінде кеңістіктік-координацияланған құбылыстар туралы жаңа ақпараттар алу бойынша ақпараттық жүйе. Сондай-ақ, ГАЖ туралы бұл кеңістіктік-координацияланған деректердің жиналуын, өңделуін, бейнелеп көрсетілуі мен таратылуын, қоршаған орта мен қоғамның аумақтық құрылымдалуы арасындағы инвентаризация, талдау, моделдеу, болжамдау және басқару істерімен байланысты ғылыми және қолданбалы тапсырмаларды шешу үшін тиімді пайдаланылуын қамтамасыз ететін аппараттық-бағдарламалық адам-машина кешені.

ГАЖ-технологияларының ішкі мазмұны жергілікті жердегі нақты орынға қатысты (жер бедері, ландшафт, су көзі т.с.с.) нысанды дәлме-дәл бейнелеп көрсетеді және жер пайдаланылуы, сумен қамтамасыз етілуі, тұрғын үй қорының, жүйелік магистралдық су жолдарының, суағар коллекторларының т.б. қалалар мен аудандарда түрлі сипаттағы кадастрлардың орналасуын көрсетеді. Сондай-ақ, бұл технология тек шаруашылық нысандарын дәлме-дәл бейнелеп көрсетуде ғана емес, түрлі медициналық-экологиялық құбылыстардың, үдерістердің бейнеленуін де қамтамасыз ете алады, яғни қоздырушылардың қоршаған орта нысандарындағы айналымын, адамдардың ауруға шалдығуын т.с.с. Жалпы алғанда геоақпараттық технологиялардың мәнін кеңістіктік деректердің енгізілуі, өңделуі және оларды қорытындылау мәліметтері құрайды.

ГАЖ үшін кеңістіктік деректердің көзі – ақпараттық қамтамасыз ету негізі. Геоақпараттық жобалардың ақпараттық қамтылуына кететін шығындар жалпы құнының 90 пайызын құрайды. ГАЖ, әдетте алуан түрлі тәртіпке келтірілген деректер жинағын қолданады. Олардың ішінде дәстүрлі түрде картографиялық, статистикалық, аэрокосмостық материалдар қолданылады, бұл материалдар түрлендіріліп, ГАЖ ортасына енгізіледі. Сонымен қатар, сирек болса да далалық зерттеулер мен түсірімдердің материалдары пайдаланылады. Ақпарат көзі генетикалық түрде біртекті көптеген бастапқы материалдарды біріктіреді, олардың әрқайсысы сипаттамалар кешеніне қатысты ерекшеленеді.

Бастапқы дерек көзі ретінде деректер базасын құру үшін географиялық карталарды пайдалану, бірқактар себептерге орай өте ыңғайлы. Біріншіден, картографиялық көздерден алынатын атрибуттік сипаттамалар аумақтық қолданысқа ие, екіншіден, оларда бейнеленіп көрсетілетін кеңістіктер (аумақтар, акваториялар) аясында ақ дақтар, белгілер жоқ, үшіншіден, осы материалдарды сандық түрге ауыстыратын көптеген технологиялар бар. Картографиялық көздер алуан түрлілігімен ерекшеленеді – жалпы географиялық пен топографиялық карталармен қатар ондаған, жүздеген тақырыптық карталар бар (табиғат, тұрғындар, экономика карталары).

ГАЖ үшін басты көздердің бірі қашықтықтан зондылау материалдары болып саналады. Олар ғарыштық және авиациялық тасымалдаушылардан алынатын барлық дерек түрлерін біріктіреді. Бұл жер беткейінің түрлі түсірімдері.

Аса қауіпті инфекциялардың эпизоотологиялық талдауын өткізу аса маңызды, өйткені түрлді ауруларды профилактикалау кезінде кешенді шаралар өткізу үшін басты негіз болып табылады. Эпизоотологиялық талдау орасан көп деректерді өңдеуді қарастырады. Заманауи техникалық әдістер мен материалдарды өңдеу үшін ақпараттық технологияларджың пайда болуы бұл үдерісті едәуір жеңілдетеді де өңдеу нәтижелерінің сенімділігін арттырады. Географиялық ақпараттық жүйе (ГАЖ) тұтынушыларға ақпараттарды өңдеу, кеңістіктік тұрғыда бейнелеп көрсету, талдау мүмкіндігін береді, сондықтан эпизоотологиялық талдау үшін қосымша әдіс болып есептеледі.

Жыл сайынғы ауруға шалдығу деңгейін қабат-қабат етіп енгізу өңірлердегі уақытқа шаққанда алынатын өзгерістерді анықтау мүмкіндігін береді. Мысалы, ауру динамикасын, қоздырушының қоршаған ортадағы айналымын, жануарлардың иммундық статусын, жануарлардың аурушаңдығын адам ауруларымен салыстыру, қоршаған орта нысандарындағы айналымдарын бірмезгілде қарап зерттеу мүмкіндігі туындалады.

Ақпараттардың түрлі элементтерін бірмезеттік қарап зерттеу көп факторлық талдау жасау мүмкіндігін береді, ол орналасуы, уақыт аралығындағы тенденциялар, кеңістіктік өзгерістер т.с.с.

ГАЖ пайдалану эпидемиологиялық және эпизоотологиялық талдау жүргізудің жаңа мүмкіндіктерін ашады да түрлі қоздырушылардың табиғаттағы айналымы мен аса қауіпті инфекциялық аурулардың таралу заңдылықтарына қатысты және өңір аумағының эпизоотологиялық қауіпі мен оны аудандарға бөлуіне тиісті мәліметтер алуға жәрдемдеседі.

Ғаламдық спутниктік позицияландыру жүйелерінің ішінде ең танымалдары Global Positioning Systems — GPS (АҚШ)және ГЛОНАСС (Ресей) координаттарды ондаған метрге дейінгі дәлдікпен анықтау мүмкіндігін береді. Қазіргі уақытта республикада халық шаруашылығының әр салалары үшін ГАЖ пайдалану мақсатында өз спутниктерін жөнелту жоспарланып отыр («Қазақстан ғарыш сапары» АҚ).

Аталған жүйелерді еркін пайдалдана беруге болады, дегенмен оны қолдану үшін арнайы қабылдағыш қажет етіледі. Спутниктік радионавигациялық жүйелерді (СРНЖ) орнату навигациялар жүйесі нарығында сапалық тұрғыдан жаңа жағдай қалыптастырады, олар өз себеп-салдары бойынша төңкеріс әкелген ақпараттарды өңдеу саласындағы электрондық есептеу құралдары (ЭЕҚ) тәрізденді деуге келеді. Қымбат тұратын, ерекше навигациялары жүйелерінің орнына спутниктік навигациялық жүйе қабылдағыштары келді, олар бірнеше жүз доллардан бірнеше мың долларға дейінгі құны бар микрокалькулятор көлеміне дейін шағындалған. Олар жер шарының кез-келген нүктесінде жылжымалы нысандардың координаттарын кез-келген метеорологиялық жағдайларда бірнеше сантиметрден бірнеше ондаған метрге дейінгі ауытқулармен үздіксіз анықтау мүмкіндігін береді.

СРНЖ ерекше мүмкіндіктерінің арқасында және навигациялық спутниктердің дабылдарына тегін қол жетімділікке орай олардың қолданыс аясы кеңейе түсуде. Олар ақпараттық технологиялар кешеніне жақсы кірігеді және жақын уақыттары дербес компьютер тәрізді үйреншікті және өте қажетті, орны толтырылмайтын құралға айналады.

Географиялық ақпараттық жүйелердің пайда болуын өткен ғасырдың 60-шы жылдарының басына жатқызады. Нақты сол кезеңде географиялық кеңістіктерді моделдеуге қатысты қызмет аяларын ақпараттандыру мен компьютерлендіру және кеңістіктік тапсырмаларды орындау қарекеттеріне қатысты алғышарттар мен жағдайлар жасала бастады.

ГАЖ – кеңістіктік деректердің жинақталуын, сақталуын, өңделуін, бейнеленіп көрсетілуі мен таратылуын қамтамасыз ететін, сонымен қатар, осының негізінде кеңістіктік-координарлық құбылыстар жайында жаңа ақпараттар мен білім алу мүмкіндігін береді.

Географиялық ақпараттық жүйе (ГАЖ) тұтынушыларға ақпараттарды кеңістіктік тұрғыда өңдеу, бейнелеп көрсету, талдау мүмкіндігін береді және сол себептен қосымша әдіс ретінде эпизоотологиялық талдау үшін пайдаланыла алады.

Сондай-ақ, ГАЖ туралы айтылуы тиісті жайт бұл адам-машина аппараттық-бағдарламалық кешен, ол кеңістік-тік-координацияланған деректерді жинау, өңдеу, бейнелеп көрсету және таратылуын, қоршаған орта мен қоғамның аумақтық ұйымдастырылуын инвентаризациялау, талдау, моделдеу, болжамдау және басқаруға қатысты ғылыми және қолданбалы тапсырмалардың шешілуі кезінде тиімді пайдаланылуын қамтамасыз етеді.

Математикалық тадау әдісі көмегімен салыстырмалы эпизоотиялық шамаларды (сезімтал жануар бастары, вакцинацияланған және ревакцинацияланған жануарлар саны, анықталынған сау емес елді мекендер саны, өлген (сойылған) жануарлар саны, ауруға шалдығу деңгейі, елді мекендер саны, жұқтырылу пайызы, эпизоотиялық индексі, вакцинациямен қамтылу пайызы және сау емес елді мекендер үлесі) ескергендегі инфекциялық аурулардың эпизоотиялық үдерісі көрсеткіштерін анықтау бойынша жұмыстар жүргізіледі. Зерттеулерді өткізу тәртібі мен географиялық ақпараттық жүйенің негізгі компоненттері 31 суретте келтірілген.

31- сурет ГАЖ-технологиясының негізгі құрамдас бөліктері мен зерттеулерді өткізу реті

Сонымен ArcGis бағдарламасын пайдалана отырып, сау емес елді мекендердің GPS нүктелері енгізіледі. Ауылшаруашылығы жануарларының сау емес елді мекендерін визуализациялау үшін ArcMap тіркемесі пайдаланылады. Ауылшаруашылық жануарларының аурулары бойынша сау емес елді-мекендердің географиялық координаттарын анықтау GPS қабылдағышының көмегімен өткізіледі, бағдарламамен жұмыс жасаудың жұмыс кезеңдері 32 суретте көрсетілген.

32 –сурет GPS қабылдағыш көмегімен ауылшаруашылығы жануарлары ауруларының сау емес мекендерінің географиялық координаттарын анықтау

Алынған деректер профилактикалық және эпизоотияға қарсы шаралар құрастырғанда, инфекциялық ауруларды моделдеу мен болжамдау кездерінде пайдаланылады.

4.2 Эпизоотологиялық болжамдау және инфекциялық аурулар енгізілу қауіпін талдау

Эпизоотологиялық болжамдау – өткізілуі кезінде инфекциялық аурулардың пайда болуы мен таралуы, нақтылы амуқтарда және нақты бір жануар топтары арасында олардың байқалуы, аурулардан қорғанудың жалдпы бағыттары туралы ықтималды делінген мәліметтер алынатын зерттеу үдерісі. Эпизоотологиялық болжамдау міндеттері эпизоотиялық үдерістің жолдарын іздестіру, оның дамуын ғылыми тұрғыдан болжау, пайда болуы мен таралуының мүмкін делінген жолдарын, олардың белгілі бір аумақтарда, орталарда бой алуын зерттеу (17 кесте).

Болжамдау уақыт пен аумақ бойынша профилактикалық және емдік шаралардың жоспарларын оптимизациялауды қамтамасыз етуі, биологиялық препараттарды, дезинфектанттарды және өзге күресу және қорғаныс құралдарын өндіріп шығару мен жеткізу бойынша ұсыныстар бере алуы керек.

Болжамдаулар мерзімі болжамдау нысанының қозғалу заңдылықтарына, оның өзіне тән ерекшеліктеріне байланысты болады. Ұзақ мерзімдік болжамдаулар шартты түрде 6-15 жыл құрайды.

Қысқа мерзімдік болжамдаулар 3-5 жылды қамтуы керек. Ағымдық болжамдар жекелеген аудандар, аймақтар үшін, әдетте жылдық, мерзімдік, айлық болады.

Болжамдау белгілемелері ретінде тиісті табиғи-шаруашылықтық жағдайларға тән аурудың эпизоотиялық үдерісі бой алуының заңдылықтарын, тенденцияларын, ерекшеліктерін пайдаланады: ауру байқалулары санының өзгеру динамикасы; аурудың белгілі бір табиғи немесе шаруашылық жағдайларына орайластырылуы; инфекциялардың байқалу құрылымдары мен әртүрлі және әр жас аралығындағы ауылшаруашылық жануарларының пайыздық қатынасына сәйкестілігі, жалпы және телімді профилактикаларды өткізудің оптималды мерзімдерін пайдаланады.

Ғылыми болжамдаулар болашақтағы оқиғалардың болжамдары құрылатын негіздемеден және өзіндік болждамдаудан тұрады. Болжам құрылып отырған негіздеме сипатына байланысты барлық болжамдаулар мына түрлерге бөлінуі ықтимал:

1) құбылыстардың кәдімгі қайталануы негізінде;

2) ұқсастығы мен моделдік болжамдау негізінде;

3) нысанның өзіндік заңы негізінде;

4) теория негізінде.

17 – кесте Эпизоотологиялық болжамдаудың басты міндеттері және оларды шешудің реттілігі

Аурудың ауылшаруашылығы жануарлары арасында таралуын зерттеу кезінде профилактикалық шаралар санының артуы, аурулардың белгілі бір табиғи-шаруашылық аймақтарына орайластырылуын, аурулардың мерзімділігін және қайталану кезеңділігін, қандай да бір жануарлар арасында, белгілі бір жастағы жануарлар ішінде таралуын, ауру байқалуларының құрылымы мен бірқатар өзге факторларды ескере отырып аталған тенденцияларды ұтымды пайдалану мүмкін екенін атауға болады. Аталған заңдылықтарды ескеру мен талдау эпизоотиялық жағдайдың қысқа мерзімдік болжамдауларын құру мүмкіндігін береді, олардың негізінде аумақтық, сондай-ақ уақытқа шағып алғандағы профилактикалық шаралардың оптималды деңгейін жүргізу мүмкіндігі туындалады.

Эпизоотологиялық болжамдау эвристикалық және математикалық әдістерге бөлінеді. Болжамдаудың эвристикалық әдістері келесі кезеңдерде қолданылады: болашақ эпизоотиялық жағдайды нозологиялық нышанға қатысты бағалау; инфекцияның мүмкін делінген енуін болжамдағанда; жылықанды немесе пойкилотермді жануарлар популяцияларында қоздырушылардың тұрақты сақталу орындарын анықтау; қоздырушылардың жинақталу жағдайлары мен таралуын және осы кездегі тасымалдаушыларының және таратушыларының т.б. рөлін анықтау.

Математикалық әдістерді шартты түрде екі үлкен топқа бөледі: моделдеу әдістері және экстраполяция әдістері (статистикалық әдістер) (18 кесте).

Эпизоотологиялық болжамдау белгілі бір аумақта, ауданда, шаруашылықта аталған кезең өтіп кетекен, бұрындары болған өзге шаруашылықтардағы даму үлгісі бойынша өтетін эпизоотиялық үдеріс пен эпизоотияға қарсы тарихи ұқсастықтар әдісі бойынша (компаративтік әдіс) өткізіледі.

18 - кесте Эпизоотологиялық болжамдаудың негізгі әдістері және оларды пайдалану бағыттары

Эпизоотологиялық болжамдау ең алдымен үдерістіреін меңгеру мүмкін болмай отырған немесе нашар өтіп жатқан облыстарда және табиғат пен қоғамдық өмірдегі орындарды қамтуы керек: ауа-райы жағдайлары, жер рельефі, тұрғындар өсімі, қоздырушылар популяцияларының генетикалық құрылымы, тасымалдаушы-жануар түрлерінің қатынасы, қан сорғыш жәндіктер фаунасы т.с.с. Осы кезде бастапқыда эпизоотиялық үдеріске әсерін тигізетін игеруі қиын факторлар болуы, аурулардың таралуы эпизоотиялық болжамдауда қиындықтар тудыратындай болып көрінеді. Болжамдар – бұл болашақта эпизоотиялық үдерістің ықтималды бой алуы және тиісті профилактикалық шаралар өткізілген жағдайлардағы альтернативтік нұсқалары туралы негізделінген түрде пайымдау. Ғылыми болжам болашақ оқиғаға қатысты болмдар құрылатын негіздеме мен өзіндік болжаудан тұрады.

Болжамдар құралатын негіздеме сипатына байланысты оларды келесі түрлерге бөледі: - құбылыстардың жай қайталануы негізінде құрылатын болжамдар; - ұқсастығы бойынша және моделдік болжамдар; - эпизоотиялық үдеріс заңдары негізіндегі болжамдар; - эпизоотиялық үдеріс теориясы негізінде құралатын болжамдар. Эпизоотиялық жағдайларды болжамдау міндетін шеше келе болжамдар құруға болатын негіздемелерді нақтылы анықтап, түрлі негіздемелерге құрылған болжамдауларға баға беру керек.

Құбылыстардың жай қайталануы негізінде құрылатын болжамдар Құбылыстардың жай қайталануы негізінде болжамдау жетілмеген және сенімсіз деп қабылданады. Ол бақыланатын құбылыстар арасындағы байланысты анықтауға сүйенеді де жалпы эмпириялық жолмен анықталып, пайымдалған нақтылы деректерден құралады. Құбылыстардың жай қайталануын көбінесе заңдылық немесе эмпириялық заң ретінде қабылдап жатады, дегенмен оларды үдерістердің немесе нысандардың табиғи-биологиялық заңдарымен шатастырмау керек.

Құбылыстардың жай қайталануы негізінде болжамдау дамып келе жатқан үдерістің өзіне тән тенденциясын анықтаудан құралады да үдерістің заңдылықтарын анықтаудың қажетті алғышарты болып табылады. Болждамдаудың мұндай типіне олардың заңды тұстары мен тиісті теориялар болмауы кезіндегі жаңа нысандарды зерттеудің бастапқы кезеңдерінде жүгінеді.

Эпизоотиялық үдерістің бой алу заңдылығы (мерзімділік, кезеңді түрде қайталану, аумақтық орайласымы т.с.с.) құбылыстардың жай қайталануы болып табылады. Бұл табиғи-биологиялық заңдар емес, әрі олардың нәтижелері болмайды. Тиісінше, мұндай негізде жасалынған болжамдау салыстырмалы әрі жетілмеген ұғым. Оның ықтималдығы заңдылық пен эпизоотиялық үдеріс байқалуын болжанған аумақтық арсенал көп, кең болған сайын көбірек болады.

Эпизоотиялық үдерістің бой алу заңдылығы салыстыру үшін алынған үш топты көрсеткіштерді эпизоотиялық баяндау арқылы айқындалуы мүмкін: табындағы ауру жануарлардың үлестік санын білдіріп, көрсететін интенсивті (қарқындылық) көрсеткіш, эпизоотиялық ошақтардың таралу деңгейін көрсететін экстенсивті көрсеткіштер және уақыт ішіндегі көрсеткіш өзгерулерін сипаттайтын ұзақтылық көрсеткіштері.

Ауылшаруашылығы жануарлары арасында ауру таралуын зерттей келе профилактикалық шаралар деңгейінің жоғарылауы бейнесіндегі аурудың азаюы сынды тенденциялар мен заңдылықтарды, аурулардың нақтылы бір табиғи-шаруашылық аймақтарға орайластырылуы, эпизоотия үдерісінің мерзімділігі мен кезеңді түрде қайталануы, қандай да бір жануар түрлері арасында, жасаралық топтары ішінде басым түрде таралуы, ауру байқалу құрылымы мен бірқатар басқа факторларды айқындауға болады. Осы заңдылықтарды есепке алу мен талдау эпизоотиялық жағдайдың ізденімдік қысқа және ұзақмерзімдік болжамдарын құру мүмкіндігін береді, олардың негізінде аумақтық тұрғыда, сондай-ақ уақытқа шағып алғанда профилактикалық шаралардың оптималды деңгейін қамтамасыз етуге болады.

Осы орайда моделдік болжамдау аса пайдалы деуге негіз бар. Себебі нақты эпизоотиялық жағдай өзіне тән тенденциялармен, заңдылықтармен сипатталады да оны математикалық әдістер көмегімен моделдеу мүкіндігі туындалады. Мұндай эпизоотиялық үдерістің математикалық моделдерінде бір ауыспалы шамаларды айырбастау арқылы (мысалы, вакцинация деңгейін), өзге шамалар қалай өзгеретінін анықтауға болады (мысалы, аурушаңдықты анықтау).

Зерттеу мақсатында табиғи жағдайға смәйкестіріп эпизоотияларды жасақтау мүмкін емес екенін ескере отырып, оларды математикалық моделдермен имитациялау ғылыми, сондай-ақ практикалық тұрғыдан үлкен қызығушылық тудырып отыр.

Алайда эпизоотиялық үдерістің байқалу моделін оның мәнін суреттеп көрсететін моделдерден айыра білген жөн. Инфекциялық аурулар таралуын моделдей отырып, біз тек эпизоотиялық үдерістің байқалу ықтималдығын ғана жасақтай аламыз. Осындай моделде түрлі ауыспалы шамаларды ауыстыра отырып, профилактикалық шаралардың тек оптималды деңгейін анықтауға болады, яғни эпизоотиялық үдерісті жою үшін қажетті маңызды тұстарына әсер ету мүмкін болмайды. Эпизоотияларды немесе жануарлардың инфекциялық ауруларының таралуын баяндау мен осы құбылыстарды математикалық моделдеу оқиғалардың жай ғана қайталануын білдіреді, сондықтан болжамдау үшін қажет те болса жетілмеген аппарат болып саналады. Эпизоотологияның міндеті болжамдардың жоғары дәрежедегі ықтималдығын болжау белгілерін құру болып табылады. Бұл міндетті эпизоотиялық үдеріс заңдары мен теориялары негізінде орындау керек. Болжау ғылым заңдары мен теориясының функциясы болып табылады, себебі заңдар болашақты болжау үшін ашылады, дегенмен олар жай ғана қайталанулардан бастап, «ерекше оқиғаларға» дейінгі аралықты қамтып қана қалады. Болжанудың тікелей жүзеге асуын заңдардыңғ, теориялардың логикалық қорытындысы ретінде қарау керек. Бұлай қарау эпизоотиялық үдерісті нақты анықтауды, эпизоотиялар мен өзге бой алуларынан дифференцияциялауды талап етеді. Болжанатын үдерістің заңдарын ескеру арқылы ғана олардың жоғары ықтималдығын қамтамасыз етуге болады. Мұндай заңдар теорияның құрамдас бөліктері болуы керек, ал теорияны кейбір құрылым арқылы көп не аз дәрежеде тәртіптік жүйеге ендірілген ғылыми заңдар мен ұғымдардың күрделі жүйесі ретінде қарастырады да түсіндіріп қана қоймай, болжамдай алатын теория ғана ғылыми деп танылады деп атайды.

Теорияның басты құндылығы мен дәлелденетіндігі – оның ақпараттылығында. Егер теория болжамдар үшін пайдаланылып, оның негізінде жасалынған болжамдар практикада дәлелденіп жатса, мұндай теория зерттелетін үдерістің мәнін обьективті түрде білдіреді деуге болады.

Жануарлардың инфекциялық ауруларының таралуын айқындайтын заңдарды анықтау талпынысы мен оларды ортақ эпизоотиялық үдеріс теориясына интеграциялау ең алдымен осы мақсатқа жету үшін жасалынады.

Нақтылы инфекциялық аурудың эпизоотиялық үдерісін қысқа мерзімдік болжамдау оның бой алуларын әдейі профилактикалау үшін өткізіледі. Болжамдауды облыстағы (аудандағы т.с.с.) соңғы 10-15 жыл аралығындағы эпизоотиялық жағдай негізінде құрайды. Болжамдау критерилері ретінде аурудың тиісті табиғи-шаруашылық жағдайларына тән эпизоотиялық үдерісіндегі заңдылықтары, тенденциялары және ерекшеліктері пайдаланылады. Мұндай заңдылықтар, тенденциялар және ерекшеліктер бола алатын факторлар: ауру бой алулары санының өзгеру динамикасы; аурудың белгілі бір табиғи немесе шаруашылық жэағдайларына орайласуы; бой алулардың құрылымдары мен олардың түрлі ауылшаруашылық жануарлары санының пайыздық қатынасымен сәйкесуі; әр жас аралығындағы ауылшаруашылық жануарлары арасындағы ауру бой алуларының қатынасы; түрлі ауылшаруашылық жануарлары арасында аурудың бой алуының мерзімдік ерекшеліктері; түрлі ауылшаруашылық жануарлары арасында аурудың ошақтылығы; қоғамдық және жеке пайдаланымдағы ауылшаруашылық жануарлары арасындағы ауру бой алуларының қатынасы; вакцина алған және алмаған ауылшаруашылық жануарлары арасындағы ауру бой алуларының қатынасы.

Аталған критерилер бойынша эпизоотиялық үдерістің байқалу көрсеткіштері әртүрлі және әр жас аралығындағы ауылшаруашылық жануарлары арасында белгілі бір табиғи және шаруашылық аймақтарында профилактикалық шараларды уақытында өткізу және әдейі күшейту, сонымен қатар жалпы және арнайы профилактикалық жұмыстарды өткізудің оптималды мерзімдерін анықтау мүмкіндігін береді.

Жоғарыда атағанымыздай, соңғы 10-15 жыл сайын ауру бой алуларын анықтап, салыстыру мақсатында динамикалық қатарлар анықталынады, 19 кесте.

Орын алып отырған тенденциялар мен вакцинациялау деңгейін ескере отырып ауру бо алуларының өзгеріске ұшырауы негізінде ықтималды делінген ауру бой алуларының болжамды саны мен вакцинациялау дәрежесінің өзгеруі пайымдалады.

19 – кесте Жылдар бойынша ауру байқалуы сандарының өзгеруі

Абсолюттік өсімді әрбір келесі жылдағы ауру бой алуы сандарын, өткен жылдағы ауру бой алуы санынан алып тастау арқылы анықталады.

Мәселен, 1997 ж. 6 ауру бой алуы болса, келесі 1998 ж. – 7 болған, абсолюттік өсім 1998 ж. =7-6 = 1. Ал, 1999 ж. Абсолюттік өсім = 6-7 = -1, яғни, ауру бой алуы бір санға қысқарған.

20 – кесте Аудандар бойынша ауру байқалуының таралуы

Келтірілген деректер жағдайдың тұрақтылығын немесе өзгеру дәрежесі туралы ой қорыту мүмкіндігін береді, тиісінше, осыған ықпал еткен факторларды бағалау мүмкіндігін береді. Алайда бір облыстың өзінде түрлі табиғи және шаруашылық жағдайларындағы ахуал көбінесе біркелкі бола бермейді. Бұл аурудың белгілі бір табиғи немесе шаруашылық жағдайларға орайласатынымен бағаланады. Бұл үшін талдауға алынған кезең аралығында (10-15 жыл, біздің мысалымызда 10 жыл) ауру бой алуы сандарын әр әкімшілік ауданға қатысты анықтап, кесте түрінде көрсетеді.

Талданатын кезең аралығында бір ауданда тіркелетін ауру бой алллуларының орташа санын жалпы ауру бой алулары санын аудандар санына бөлу арқылы анықтайды:

56:10 = 5,6

Ауру бой алулары орташа аудандық шамадан асатын аудандарды инфекцияға орайластырылған аймаққа жатқызып, ондағы пролфилактикалық шараларды күшейтеді. Біздің мысалымызда А, Б, В, И аудандары осындай болып табылады. Алайда шараларды күшейту барлық ауылшаруашылық жануарлары арасында емес, оқиғалар байқалуы эпизоотиялық ахуалдың қалыптасуына пайыздық тұрғыдан алғанда айтарлықтай әсерін тигізетін ауылшаруашылық жануарлары арасында өткізілуі керек. Бізде ІҚМ арасында 42 ауру бой алуы (75%), қойларда – 8 (14,2%), шошқаларда 4 (7,2%), жылқылар арасында (3,6%) байқалған. Ауылшаруашылық жануарларының жалпы санына шаққанда ІҚМ 32%, қойлар – 34%, шошқалар – 24%, жылқылар – 10% құрайды. Мысалда көрсетілгендей, ауру бой алуларының 90% жуығы ірі қара мал мен қойлардың ауыруы есебінен болған, ал олардың ауылшаруашылық жануарларының жалпы санына шаққандағы саны 66% құрайды. Осы мәліметтер негізінде келесі жылы ауру бой алуларын ірі қара мал орайластырылуы аймақтарында, аз дәрежеде қойлардың орайластырылуы аймақтарынан күту керек деп болжам жасауға болады. Тиісінше, профилактикалық шараларды жоспарлау ісін күшейту керек. Ауылшаруашылық жануарларының жасаралық категориялары ұлғаюының да маңызды болжамдық мәні бар екенін атаған жөн. Келтірілген мысалдағы талдауға алынған кезеңдегі 42 ауру бой алуларында 118 бас ІҚМ ауырған, оның 91-і 2 жасқа дейінгі малдар. Мұнан ауру орайластырылуы аймағындағы профилактикалық шараларды тек ІҚМ арасында ғана емес, 2 жасқа дейінгі жас малдар арасында өткізу керектігін аңғаруға болады. Вакцинациялауды өткізу мерзімін болжамдау аса маңызды. Бұл үшін түрлі ауылшаруашылық жануарлары арасындағы ауру бой алуларының маусымдық ерекшеліктерін анықтайды. Егер алты ай ішінде (мамырдан қазанға дейінгі) ауру бой алуларының саны жалпы ауру бой алулары санының 65% аспаса, профилактикалық шараларды малдарды жайылымға шығарар алдында көктемде, сондай-ақ күзде тұрақтық жүйеге қояр алдында да күшейту керек. Егер ауру бой алуы сандары аталған кезеңде 65% асатын болса, профилактикалық шараларды негізінен жануарларды жайылымға шығарар алдында көктем кезінде күшейту керек. Міне ауылшаруашылық жануарлары ауруларының жалпы және телімді профилактикасын күшейту шараларының мерзімі осылай анықталады.

Ошақтылықтың түрлі көрсеткіштерін вакцинация алған және вакцинация алмаған сынды эпизоотологиялық категорияларға орайласытру керек. Егер ауырған жануарлардың орташа алынған саны бір эпизоотиялық ошаққа шаққанда үштен аз болса, вакцинацияланған жануарлар арасында ауыратындарын былай есептеп болжайды: 118:42 = 2,8. Алайда егер бұл сан 3 көп болса, вакцинациялаудың сапалық көрсеткіштерімен толығырақ танысу керек болады. Мысалы, 8 ауру бой алулары кезінде 56 қой ауырды, яғни бір ауру бой алуына келгені 56:8 = 7. Бұл көрсеткіш вакцинация алмағандарға орайласуы ықтимал екендігіне меңзейді.

Қоғамдық және жеке меншік иеліктеріндегі ауылшаруашылық жануарлары, сондай-ақ, вакцина алған және алмаған жануарлар арасындағы ауру байқалуы қатынасы талданып отырған ауруға қандай жануарлар категорияларының көбірек шалдығатынын көрсетеді. Бұл көрсеткіштер жалпы ауру бой алулары санының тиісті категориялардағы жануарлар арасындағы ауру бой алулары санын пайыздық сәйкестіру арқылы анықталады.

Мысалы, соңғы 10 жылда барлығы 56 ауру бой алуы байқалды, оның қоғамдық меншік фермаларына келетіні – 31:

Х = = 55,3%

Тиісінше, ауру бой алуларының жартысынан астамы қоғамдық меншік иеліктеріндегі фермалар үлесіне келеді. Шамамен алғанда осындай көріністі келесі жылдары да байқауға болады деп болжауға негіз бар.

Осындай тәртіпте вакцина алған және вакцина алмаған жануарлар арасындағы ауру бой алуы қатынастары да анықталатын болады.

Эпизоотиялық үдеріс теориясы негізіндегі болжамдар

Теорияға сүйене отырып болжам жасауды талдау негізіндегі және синтез негізіндегі деп бөлуге болады. Талдау негізіндегі болжау – қолданбалы, ол теорияны практикалық немесе танымдық қызмет барысында пайдалану арқылы жүзеге асырылатын болады. Ол дайын теорияны белгілі бір нақты жағдайға сәйкестіруді білдіреді. Инфекциялық аурудың нақты жағдайларда таралуын талдау барысында эпизоотиялық үдеріс теорриясын пайдалану жағдайды ғылыми тұрғыдан талдау, түсіндіру мүмкіндігін береді, сонымен қатар осы арқылы инфекция қоздырушысының резервуары мен негізгі көзін анықтауға, эпизоотиялық жағдайдың өзгеру ықтималдығын болжап айту, эпизоотиялық үдерістің басты және ең нәзік тізбектерін анықтау, осы кезеңде инфекция қоздырушысы таралуының түрлі жолдарын бағалау маңыздылығын анықтау, тиісінше ғылыми-негізделінген түрде эпизоотияға қарсы және профилактикалық шараларды өткізу мүмкіндігін жасауға болады.

Синтез негізіндегі болжау әлі аяқталмаған теорияны құрып бітіру мүмкіндігін береді, оның жетпей тұрған бөлімдерін толықтырады. Эпизоотиялық үдеріс теориясындағы жаңа тізбектерді анықтаған соң аталған үдерісті толығырақ бақыолау мүмкіндігі туады. Бірқатар жағдайларда бұл паразитті девастациялау мүмкіндігін береді, ал кей жағдайларда оның үй жануарларына өтіп таралуын болдырмау мүмкіндігін береді.

Эпизоотиялық үдерістің жалпы теориясын жоспарлау жұмысын жүргізу тек нақтылы инфекциялық ауруларды болжау мүмкіндігін беріп қана қоймайды, сонымен қатар әзірге белгісіз, дегенмен маңызды байланыстарды анықтау мүмкіндігін береді, оларды есепке алу малшаруашылығының саулығын қамтамасыз етуге, үдерісті бақылауға алу, жоюға қатысты басты шаралардың сипатын, оптималды мерзімін және бағытын анықтауға септігін тигізетін болады. Мұндай жағдайды ашып көрсете алатын мысалдар келтірейік. Эпизоотиялық жағдай талдауы көрсеткеніндей ІҚМ туберкулезі бойынша тұрақты түрдегі келеңсіз жағдайлар байқалып, эпизоотия үдерісі қайталанып отырады, осы жайлы мәліметтер 21 кестеде келтірілген.

Соңғы 5 жылда ІҚМ туберкулезі бойынша сау емес жаңа 114 мекендер анықталып, бесжылдық басына таман 37 болуына қарамастан 130 сауықтырылды, ал бесжылдық соңына таман 21 сау емес елді мекен ғана қалды.

21– кесте 1991-1995 жж N-ші облыста ІҚМ туберкулезі бойынша сау емес елді мекендер динамикасы.

Облыстың 5 жылдағы ғана сау еместігі 151 мекен байқалуымен сипат алды. Одан тереңірек жасалынған талдаулар малшаруашылығы дамуына қатысты біркелкі деуге келетін 34 ауданның 16 туберкулезбен ауру ІҚМ тіркелгенінін көрсетті, ал ауру бой алуы мен жануарлардың көптеп ауыруы тек 8 ауданда тіркелініп отыратыны аталды. Сау емес аудандарға тән көрініс ауру бой алуларының үнемі деуге тұрарлық жағдайда сол орындарда байқалуы. Айта кетері 5 жылдағы 60% астам ауру байқалулары 3-7 жыл бұрын туберкулезден сауықтырылған шаруашылықтарда байқалған. Сау делінген кезеңдері бұл шаруашылықтарда диагностикалық зерттеулер өткізіліп отырғанымен, ауру және оң нәтиже беретін жануарлар анықталынбаған.

Баяндалынған жағдайды эпизоотиялық үдеріс теориясы тұрғысынан жеңіл түсіндіруге болады, бұл да өз алдына бақылаудың тиімділігін арттыру мақсатында өткізіліп жатқан зерттеулердің маңызды екендігін аша түседі. ІҚМ туберкулез қоздырушысының облигатты иесі. Осы баяндалған теориялық ережелерге сәйкес ІҚМ туберкулезінің клиникалық белгіленуі мен аллерген енгізілуіне оң реакциялар байқалуы биогенетикалық заң мен эпизоотиялық үдерістегі стресс заңы нәтижелері болып табылады. Егер сауықтырылған табында стресс-факторды жойып, туберкулинге реакция танытатын жануарларды оқшаулайтын болса, сау тәрізді көрініс қана жасалады.

Себебі табында микробтасымалдаушы – жануарлар қалуы мүмкін, оларда инфекция қоздырушысымен тепе-теңдік жағдайы орнап, қалыптасады. Ауру мен аллергиялық реакция тек кезекті бір стресстік жағдайдан соң ғана барып білінеді.

Мұндай ерекшелік аталған аурудан аздаған уақыт ғана бұрын сауықтырылған шаруашылықтарда ІҚМ туберкулезі бойынша жаңа сау емес елді мекендер айқындалуын түсіндіре алады. Микробтасымалдаушы жануарларды немесе паразитпен биологиялық тепе-теңдік күйінде жүретін жануарларды қолданыстағы диагностикалық реакциялармен анықтау қиын болған. Мұнан кейінгі стрестік әсерлер олардағы инфекциялық үдерісті асқындырып, табынның қайтадан сау емес деп танылуына ықпал етеді. Егер бұл солай болса, жасанды түрдегі препараттар көмегімен стрестік әсер ету жайын ойластыру керек, осылай әрекет ету инфекциялық үдерістің әр кезеңдеріндегі жануарларды айқындау мүкіндігін беретін болады. Мұндай жұмыс шаруашылықтардың туберкулезден сауықтырылуын жылдамдатады да рецидивтердің болмауын қамтамасыз етеді, мұның бәрі аталған аурудың жойылуына өз ықпалын тигізетін болады. Ауылшаруашылық жануарларын облигатты иелері деп анықтайтын ауру қоздырушыларының эпизоотиялық үдерісі теориясын болжамдаудың маңызыдылығы осыған келіп саяды. Мұндай ауруларға жоғарыда аталғандай туберкузлезбен қатар бруцеллез және ІҚМ жас малдарының вирустық респираторлық инфекциялары, инфекциялық анемия, жылқы маңқасы т.б. жатады. Ауылшаруашылық жануарлары өз қоздырушылары үшін потенциалды қожайыны болып табылатын аурулардың эпизоотиялық үдерістері теориясын болжаудың негізгі тұсы облигатты қожайынын табу болып табылады.

Мұндай аурулардың белгілері ретінде ауылшаруашылық жануарлары арасында инфекциялық және эпизоотиялық үдерістің жедел және қысқа уақыттық ағымда өтуін, ауру бой алулары арасындағы көрінетін байланыстар байқалмауын, байқалудың мерзімділігін т.б. атауға болады. Аталған аурулардың көбін табиғи-ошақтық ауруларға жатқызады. Олардың қоздырушыларының облигатты қожайындары түрлі кеміргіштер, өзге жабайы жануарлар, сонымен қатар үй жануарлары, мысалы маңқа қоздырушысы үшін жылқы болуы мүмкін. Облигатты қожайындары арасында өтетін эпизоотиялық үдерісті бақылау арқылы ауылшаруашылық жануарлары арасында инфекциялық ауруларды тиімді түрде болжауға және профилактикалауға болады.

Листериоз, лептоспироз, Ауески ауруы, сібір жарасы, құтырық, шошқа тілмесі т.б. бірқатар аурулар туралы қазіргі заманғы жинақталған білім деңгейі аталған аурулардың эпизоотиялық үдерістерін бақылау, профилактикалау мен болжамдау жұмыстарын эпизоотиялық үдеріс теориясына жүгіне отырып қамтамасыз етуге болады.

Бұл жерде ең алдымен қарсы вакцинация шарасы өткізіліп отырған аурудың қоздырушысының облигатты қожайынының ықтимал делінген мекендеу орындарында профилактикалық вакцинациялау өткізу көзделеді, осы қожайынның кейіннен анықталуын зерттеу, инфекция қоздырушысы резервуарына әсер ету арқылы әрекет етуді білдіреді. Мұндай әрекетттерге арнайы ветеринариялық-санитарлық шараларды, сонымен қатар мелиоративтік, агротехникалық т.б. жұмыс түрлерін жатқызуға болады.

Сонымен, эпизоотиялық үдерісті болжау талпыныстарын инфекциялық аурулар таралуы туралы нақтылы деректер жинау ісінен бастау керек. Аталған деректерді пайымдау қарапйым қайталанулар мен аурулар таралуындағы заңдылықтарды анықтау мүмкіндігін береді. Олардың негізінде үдеріс дамуындағы тенденцияларды, ерекшеліктер мен заңдылықтарды анықтау мүмкін болады, әрі нақтылы материал жинақталынған аумақ неғұрлым кеңірек болса, соғұрлым ықтималдығы жоғары қысқа мерзімдік болжамдар құрылады.

Десек те жоғарыда аталғандай мұндай болжам жасау нақтылы емес, әрі жетілмеген деп саналады. Жоғары ықтималдық дәрежесінде болжамдау үшін «эпизоотия үдерісі» ұғымын анық пайымдап, оның дамуын айқындайтын заңдарды ашу керек, сонымен қоса диалектикалық түрде оларды эпизоотиялық үдерістің ортақ теориясына біріктіру керек. Бұл сұрақтарды теориялық деңгейде шешу керек, ал логикалық түрде алынған қорытындыларды практика жүзінде тексерген жөн.

Ұқсастығы бойынша және моделдік түрде болжамдау

Эпизоотиялық жағдайды болжау практикасында ұқсастығы бойынша болжамдар пайдалы боып шыққан. Оларды құбылыстардың қарапайым қайталанулары кезінде де эпизоотиялық үдерістің теориясы негізінде де пайдалануға болады.

Мысалы. Құрылғанынан бері үлкен кезең ішіндегі ІҚМ сібір жарасы бойынша мерзімділік коэффициенті тұрақты түрде 77±2% шамасында тұр. Ауру қоздырушысы үнемі бір екенін ескере отыра, ұқсастығы бойынша қой мен ешкі арасындағы сібір жарасы мерзімділігі коэффициенті ұқсастығы бойынша болжамдау негізді деп танылды. Алайда осы жануар түрлері арасында ол 94±2% болып шықты. Мұндай сәйкеспеушілік ізденушілік болжам құруға түрткі болумен қатар, аталған құбылыс себептерін зерттеуге итермеледі.

Болжамдық, сондай-ақ зерттеу тұрғысындағы қызықты сұрақтар ІҚМ сібір жарасы мерзімділігін қарасан ауруы эпизоотологиялық үдерісінің мерзімділігіне ұқсастығы бойынша болжамдау талпынысы түрінде шешілуде. Аталған инфекциялар топырақ инфекциясы ретінде қабылданады. Аумақтық тұрғыдан алғанда олар барлық жерлерде дерлік таралған. Тиісінше қарасанды ІҚМ сібір жарасы мерзімділігіне ұқсас тұрғыдан алып болжамдау дұрыс деуге негіз бар. Алайда сібір жарасының мерзімдік таралуы шілде-қыркүйек аралығына келсе, қарасанның максималды мерзімдік таралу кезеңі – қыркүйек-қазан аралығына келеді.

Мерзімділігіне қатысты ұқсастық байқалады, дегенмен оның шарықтау кезеңі айтарлықтай алға жылжыған, бұл мұндай айырмашылық себептерін тереңірек үңіліп зерттеуді талап етеді.

Эпизоотиялық үдеріс теориясы негізіндегі ұқсастыққа қатысты мысалдар мұнан да көрнекі. Облигатты қожайынға стрестік әсер ету паразиттің өміршеңділігін ушықтыратыны (провакациялайтыны) дәлелденген, ол тиісті инфекцияның клиникалық ушығуы түрінде білінеді. Бұл феномен бруцеллездің латентті формаларын диагностикалауда айтарлықтай тиімді пайдаланылған. Енді бұл осылай болатын болса, ұқсастығы бойынша сәйкесетін жағдайларда өзге инфекциялық ауру (туберкулез) қоздырушылдарының өміршеңдігінің де күшейетіндігін болжауға болатын тәрізді.

Осындай ұқсастығы бойынша болжамдауға қатысты үлкен маңыздылығын көрсететін басқа да мысалдар келтіруге болады.

Моделдік болжамдау да біршама маңызды. Нақтылы эпизоотиялық жағдай белгілі бір тенденциялармен және заңдылықтармен сипатталатынын ескере келе, математика ілімімен бірлесе жұмыс жасай отырып, олардың өзгерулерін алгебралық белгілермен, анықтамалармен имитациялауға болады.

Мұндай математикалық моделдерде эпизоотиялық үдерістер білінуін ауыстыру арқылы бір ауыспалы шамалар (мысалы, вакцинациялау деңгейінің көрсеткіштері) арқылы екіншілерінің (мысалы, ауруға шалдығу) қалай өзгеретінін анықтауға болады.

22 – кесте Эпизоотиялық үдерісте инфекция қоздырушыларының көздері ретінде жануарлардың маңыздылығына қатысты аурулардың жіктелуі

Мұндай математикалық моделдерде эпизоотиялық үдерістер білінуін ауыстыру арқылы бір ауыспалы шамалар (мысалы, вакцинациялау деңгейінің көрсеткіштері) арқылы екіншілерінің (мысалы, ауруға шалдығу) қалай өзгеретінін анықтауға болады.

Табиғи жағдайларда зерттеу мақсатымен эпизоотияларды эксперимент түрінде жасауға болмайтынын ескере отырып оларды математикалық моделдер көмегімен имитациялау ғылыми, сондай-ақ практикалық тұрғыдан қызығушылық тудырады.

Алайда, эпизоотиялық үдерістің байқалу моделдерін оның мәнін көрсетіп білдіретін моделдерден айыра білген жөн. Инфекциялық аурулар таралуын моделдей отырып, тек эпизоотиялық үдеріс байқалуын ғана имитациялауға болады. Мұндай моделде әртүрлі ауыспалы шамаларды өзгерту арқылы профилактикалық шаралардың оптималды деңгейін ғана анықтауға болады, осы кезде эпизоотиялық үдерісті жою мүмкіндігін бере алатын маңызды тұстарына әсер етілмейді. Эпизоотияларды немесе жануарлардың инфекциялық аурулары таралуын моделдеу мен осы құбылыстарды математикалық моделдеу жай ғана қайталануларын бейнелеп көрсету ғана болып қала береді.

Эпизоотиялық үдеріс негізінде болжамдау

Эпизоотологияның міндеті болжамдардың жоғары ықтималдығы дәрежесіндегі ғылыми болжамдау критерилерін құрастыру. Бұл міндетті эпизоотиялық үдеріс заңдары мен теориясы негізінде шешу керек.

«Алдын-ала болжап білу ғылымның заңдары мен теорияларының функциясы, заңдар ғылымда болашақты болжап білу үшін ашылып, пайымдалады, десе де мұндай көріпкелушілік жасау деңгейі қарапайым қайталанулар мен «ерекше оқиғалар» арасын қамтитыны да рас».

Инфекциялық аурулармен күресу стратегиясын құруға қатысты жұмыстардың тиімділігін арттыру үшін қандай да бір аумақтардағы инфекция қоздырушыларының байқалуы мен таратылуы түріндегі эпизоотологиялық болжамдар жасау мүмкіндігіне көп мән беріледі.

Эпизоотологиялық болжам – алуан түрлі факторларды, қандай да аумақтағы эпизоотиялық ахуалға сүйене отырып жасалынатын ғылыми көріпкелушілік.

Тиісінше, эпизоотологиялық болжам міндеті инфекциялық аурулар пайда болу мүмкіндігін, олардың таралу ареалын, эпизоотиялық үдеріс даму қар