Опыт определения естественной границы между Прикаспийским песчаным и Дагестанским равнинно-предгорным природными очагами чумы с использованием элементов искусственного интеллекта

Цель исследования – определение естественной границы очаговой территории, в частности границы между Прикаспийским песчаным и Дагестанским равнинно-предгорным природными очагами чумы. На территории Российской Федерации полностью или частично расположено 11 природных очагов чумы, большая часть которых имеет общие границы. Однако во многих случаях установить естественную границу очага не представляется возможным, поэтому за пределами ее предполагаемого прохождения вычерчивают формализованную границу. Подобная неопределенность может приводить к сложностям при организации обследования очагов, реализации профилактических мероприятий и к неверной трактовке результатов обследования и использования прогностических моделей. Поставлены задачи построить экологические ниши паразитарных систем обоих очагов и определить границу между ними.
Материалы и методы. Использованы архивные данные Ставропольского противочумного института, Дагестанской, Элистинской, Астраханской противочумных станций Роспотребнадзора по эпизоотическим проявлениям чумы в очагах за последние 35 лет. Сведения об абиотических и биотических факторах получены из открытых баз данных в сети Интернет. Модели экологических ниш очагов построены с использованием элемента искусственного интеллекта.
Результаты и обсуждение. Изучаемый участок предлагается отнести к Дагестанскому равнинно-предгорному природному очагу чумы, предложены новые очертания границы между очагами.

1. Онищенко Г.Г., Кутырев В.В., редакторы. Природные очаги чумы Кавказа, Прикаспия, Средней Азии и Сибири. М.: Медицина; 2004. 191 с.

2. Дятлов А.И., Антоненко А.Д., Грижебовский Г.М., Лабунец Н.Ф. Природная очаговость чумы на Кавказе. Ставрополь; 2001. 345 с.

3. Попова А.Ю., Кутырев В.В., редакторы. Кадастр эпидемических и эпизоотических проявлений чумы на территории Российской Федерации и стран ближнего зарубежья (с 1876 по 2016 год). Саратов; 2016. 248 с.

4. Лисовский А.А., Дудов С.В., Оболенская Е.В. Преимущества и ограничения методов экологического моделирования ареалов. 1. Общие подходы. Журнал общей биологии. 2020; 81(2):123–34. DOI: 10.31857/S0044459620020037.

5. Шарый П.А. Факторы среды в предсказательном картографировании почв (обзор). Почвоведение. 2023; (3):285–99. DOI: 10.31857/S0032180X22100380.

6. Романовская А.А., редактор. Оценка потоков парниковых газов в экосистемах регионов Российской Федерации. М.; 2023. 344 с.

7. Кузин А.А., Глушаков Р.И., Парфенов С.А., Сапожников К.В., Лазарев А.А. Разработка системы прогноза развития инфекционных заболеваний на основе искусственного интеллекта. Фундаментальная и клиническая медицина. 2023; 8(3):143–54. DOI: 10.23946/2500-0764-2023-8-3-143-154.

8. Генес В.С. Некоторые простые методы кибернетической обработки данных диагностических и физиологических исследований. М.: Наука; 1967. 208 с.

9. Гублер Е.В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов. Л.: Медицина; 1978. 296 с.

10. Малахов Д.В. ГИС-моделирование экологической ниши: вызовы и решения. Selevinia. 2022; 30:105–16.

11. Дубянский М.А., Кенжебаев А., Степанов В.М., Асенов Г.А., Дубянская Л.Д. Прогнозирование эпизоотической активности чумы в Приаралье и Кызылкумах. Нукус: Каракалпакстан; 1992. 240 с.

12. Одум Ю.П. Экология. Т. 2. М.: Мир; 1986. 376 с.

13. Begon M., Townsend C.R., Harper J.L. Ecology: From Individuals to Ecosystems. Malden: Blackwell, Google Scholar; 2006.

14. Пиянка Э. Эволюционная экология. М.: Мир; 1981. 400 с.

15. Bates J.E., Shepard H.K. Measuring complexity using information fluctuation. Physics Letters A. 1993; 172(6):416–25. DOI: 10.1016/0375-9601(93)90232-o.