Ашибоков Умар Мухадинович,
Umar M. Ashibokov,
13–15, Sovetskaya St., Stavropol, 355035
13–15, Sovetskaya St., Stavropol, 355035
13–15, Sovetskaya St., Stavropol, 355035
13–15, Sovetskaya St., Stavropol, 355035
13–15, Sovetskaya St., Stavropol, 355035
13d, Gagarina St., Makhachkala, 367000
13d, Gagarina St., Makhachkala, 367000
13d, Gagarina St., Makhachkala, 367000
3a, Kubanskaya St., Astrakhan, 414000
PO Box 28, Main Post Office, Elista, 358000
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.
The aim of this work was to rank the territory of the Caspian sandy natural plague focus (43) by the risk of epizooty emergence using the MaxEnt model.
Materials and methods. The archival data on epizootic manifestations of plague over the past 35 years, aggregated by the Stavropol Anti-Plague Institute of the Rospotrebnadzor, the Dagestan, Elista, Astrakhan PCSs of the Rospotrebnadzor, were used for model design. 615 archive plague detection points were converted into the coordinate system (1980–2015). 87 publicly available bioclimatic variables BioClim were deployed to construct the MaxEnt model. Applied weather and climatic factors of the BioClim database are averaged over a multiyear period.
Results and discussion. The MaxEnt model has a very high degree of reliability (AUC=0.975), with a sufficiently high predictive ability (AUC=0.973). According to the generated model, the Caspian sandy natural plague focus has a heterogeneous structure in terms of the probability of epizooty registration and can be divided into five zones. The most significant factors for the model are the following indicators: the average temperature of the wettest quarter, solar radiation in November, the average temperature of the driest quarter, the amount of precipitation in the coldest quarter, wind speed in May, the amount of precipitation in the wettest quarter, and the average air temperature in September. The data obtained allow for targeted search for plague epizootics and can be used to adjust boundaries of a surveyed natural focus in the future.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.