Мультимодельная парадигма в приложении к анализу факторов, определяющих эпизоотическую ситуацию в сообществах несинантропных мелких млекопитающих г. Екатеринбурга
https://doi.org/10.21055/0370-1069-2021-2-131-137
Аннотация
Цель – ранжирование статистических моделей для оценки вклада ряда факторов, определяющих эпизоотическую ситуацию по природно-очаговым инфекционным болезням в сообществах несинантропных мелких млекопитающих (ММ) лесных массивов г. Екатеринбурга.
Материалы и методы. Обследование ММ проводили в течение трех лет в летне-осенний период. Животных отлавливали давилками на стандартную хлебную приманку, отработано 9705 ловушко-суток. Для выявления инфекций (геморрагической лихорадки с почечным синдромом, туляремии, лептоспироза, иерсиниоза, псевдотуберкулеза) использовано 333 экземпляра ММ (грызунов и землероек шести видов), случайным образом взятых из общей выборки. Для определения возбудителей использовали методы иммуноферментного анализа и полимеразной цепной реакции. Оценивали совокупную зараженность ММ всеми исследуемыми природно-очаговыми инфекциями. Статистическая обработка данных проведена с позиций мультимодельного подхода. Отбор моделей проводили с помощью информационного критерия Акаике с расчетом суммы весов моделей по их полному спектру (SW).
Результаты и обсуждение. В лесопарках г. Екатеринбурга выявлены носители всех вышеперечисленных инфекций, кроме псевдотуберкулеза. Согласно проведенному ранжированию, самый высокий вес получила модель с тремя предикторами: вид, год, обилие ММ предыдущего года в конкретном местообитании. Наиболее значимые предикторы по полному спектру моделей: год (SW=1), вид (SW=0,6), обилие животных в текущем и предыдущем году (SW=0,48). Распределение положительных проб по видам ММ соответствовало их ранжированию по обилию в сообществе. Влияние факторов «сезон» (лето или осень) и «район» (место отлова животных) оказалось незначительным в масштабе проведенных исследований (SW=0,3 и 0,16 соответственно). Процент инфицированных проб суммарно по всем инфекциям значительно варьировал по локалитетам и годам (0–60 %). Обсуждается возможное значение неучтенных факторов: ландшафтных особенностей и режима использования лесопарков, миграционной активности ММ. Сделан вывод о полезности мультимодельного подхода при анализе данных эпизоотологических исследований.
Ключевые слова
Об авторах
О. В. ТолкачёвРоссия
Е. А. Малкова
Россия
А. Н. Гурвич
Россия
А. В. Тришевская
Россия
В. А. Зубков
Россия
Список литературы
1. Нафеев А.А., Вовкотеч П.Г., Хайсарова А.Н. Связь эпизоотической активности природных очагов геморрагической лихорадки с почечным синдромом и эпидемиологической ситуации в Ульяновской области. Проблемы особо опасных инфекций. 2015; 2:25–7. DOI: 10.21055/0370-1069-2015-2-25-27.
2. Толкачёв О.В. Исследование миграций мышевидных грызунов в городской среде. Экология. 2016; 4:307–12. DOI: 10.7868/S0367059716040144.
3. Нафеев А.А. Природно-очаговые инфекции: актуальная проблема Ульяновска. Эпидемиология и инфекционные болезни. 2013; 1:54–6.
4. Николаева К.П. Использование факторного и регрессионного анализа для моделирования эпизоотического процесса при ящуре. Труды Федерального центра охраны здоровья животных. 2005; 1:62–72.
5. Прокудин А.В., Спесивцев А.В., Димов С.К., Лайшев К.А. Использование прогностического моделирования для изучения эпизоотического процесса зоонозных инфекций на примере полуострова Таймыр. Генетика и разведение животных. 2016; 2:41–6.
6. Дубянский В.М., Герасименко Е.В., Давыдова Н.А., Шкарлет Г.П., Мозлоев Г.А., Белогрудов В.А., Власов А.А., Цапко Н.В., Белявцева Л.И., Бамматов Д.М. Прогнозирование эпизоотической активности Центрально-Кавказского высоко горного природного очага чумы. Проблемы особо опасных инфекций. 2018; 3:50–3. DOI: 10.21055/0370-1069-2018-3-50-53.
7. Symonds M.R.E., Moussalli A. A brief guide to model selection, multimodel inference and model averaging in behavioural ecology using Akaike’s information criterion. Behav. Ecol. Sociobiol. 2011; 65(1):13–21. DOI: 10.1007/s00265-010-1037-6.
8. Толкачёв О.В. Этимология некоторых названий ловушек, применяемых в исследованиях мелких млекопитающих. Вестник Томского государственного университета. Биология. 2019; 48:73–96. DOI: 10.17223/19988591/48/4.
9. Екимов Е.В., Борисов А.Н., Шишикин А.С. Взаимосвязь зараженности инфекционными, инвазионными заболеваниями и динамики численности мелких млекопитающих в природных популяциях Енисейского кряжа. Сибирский лесной журнал. 2017; 3:40–6. DOI: 10.15372/SJFS20170304.
10. Жигальский О.А., Бернштейн А.Д., Кшнясев И.А., Апекина Н.С. Экологические механизмы функционирования активных европейских очагов ГЛПС. Прогноз заболеваемости. Экология. 2013; 3:237–40. DOI: 10.7868/S0367059713020121.
11. Филоненко И.В. Особенности проявления очагов туляремии на территории Вологодской области. Принципы экологии. 2015; 2:74–82. DOI: 10.15393/j1.art.2015.4081.
12. Третьякова А.С., Веселкин Д.В., Сенатор С.А., Голованов Я.М. Факторы богатства флор городов УралоПоволжского региона. Экология. 2018; 3:165–73. DOI: 10.7868/S0367059718030010.
13. Webb W.M. Preliminary Report: Applications of vector calculus in modeling source-sink dynamics among metapopulations. Bios. 2012; 83(3):97–103.
14. Соболева Г.Л., Ананьина Ю.В., Непоклонова И.В. Актуальные вопросы лептоспироза людей и животных. Российский ветеринарный журнал. 2017; 8:14–8.
15. Наконечный И.В. Эколого-эпидемические характеристики ситуации по лептоспирозу на юге Украины. Пестменеджмент. 2012; 3:12–9. 16. Малхазова С.М., Миронова В.А. Природноочаговые болезни в России. Природа. 2017; 4:37–47.
Рецензия
Для цитирования:
Толкачёв О.В., Малкова Е.А., Гурвич А.Н., Тришевская А.В., Зубков В.А. Мультимодельная парадигма в приложении к анализу факторов, определяющих эпизоотическую ситуацию в сообществах несинантропных мелких млекопитающих г. Екатеринбурга. Проблемы особо опасных инфекций. 2021;(2):131-137. https://doi.org/10.21055/0370-1069-2021-2-131-137
For citation:
Tolkachev O.V., Malkova E.A., Gurvich A.N., Trishevskaya A.V., Zubkov V.A. A Multi-Model Paradigm in Application to the Analysis of the Factors Defining the Epizootic Situation in the Communities of Non-Synanthropic Small Mammals in Ekaterinburg. Problems of Particularly Dangerous Infections. 2021;(2):131-137. (In Russ.) https://doi.org/10.21055/0370-1069-2021-2-131-137