Концепция использования ГИС-технологий и данных дистанционного зондирования в эпиднадзоре за чумой

Основные моменты

• На основании опыта четырех лет экспериментальных полевых работ создана схема усовершенствования эпиднадзора за чумой в природных очагах.
• Для планирования и проведения обследования и профилактических мероприятий предлагается использовать материалы дистанционного зондирования и ГИС-модели.
• Описан опыт применения предлагаемой методики.

Качественный скачок, произошедший в последнее десятилетие в развитии технологий геоинформационных систем (ГИС) и дистанционного зондировании Земли (ДЗЗ), позволяет более активно использовать предоставляемые ими возможности в эпидемиологическом надзоре за особо опасными инфекциями. Природные очаги чумы (Yersinia pestis) занимают обширные пространства как в Российской Федерации, так и на сопредельных территориях, причем заболевания людей этой инфекцией регулярно фиксируются в пределах СНГ [1]. Совершенствовать эпиднадзор за этой инфекцией на основе применения современных технологий – актуальная задача. В серии исследований, осуществленных в рамках нескольких научно-исследовательских проектов [2, 3, 5, 6] показано, что с помощью методов дистанционного зондирования возможно прямое и косвенное наблюдение за жизнедеятельностью нескольких видов животных – носителей особо опасных инфекций. Разработка математической имитационной модели чумного эпизоотического процесса и внедрение средств работы с геоданными в работу противочумных учреждений позволили подготовить концепцию использования ГИС и технологий дистанционного зондирования в эпиднадзоре за чумой.

Работа проводилась в 2007–2011 годах в Прибалхашском природном очаге чумы (Республика Казахстан, см. рис. 1), важнейшим носителем чумы в котором является большая песчанка (Rhombomys opimus Liht., 1823, Rodentia, Cricetidae).

В работе использовались как космические снимки территории очага с бесплатного сервиса Google Earth, так и специально заказанные изображения QuickBird (разрешение 0,6м) для ключевых участков обследования. Для проведения геостатистических расчетов использовалось ПО ArcGIS ArcView 9-10-х версий. Модель чумного эпизоотического процесса разработана автором [3]. Координаты исследуемых объектов получены с помощью GPS навигаторов «Garmin» различных моделей.

В настоящее время группы, проводящие эпизоотологического обследования в очагах чумы, формируют план работы на основании предшествующего опыта и экспертных оценок специалистов, в основном, без применения строгих научных методов. Это связано с такими факторами, как необходимость обследования в сжатые сроки обширных территорий (тысячи квадратных километров) и ограниченность применения картографического анализа данных о носителях и переносчиках инфекции [2]. На практике, группы эпизоотологического обследования владеют информацией о распространении носителей и переносчиков чумного микроба и местах эпизоотий только в пределах небольшой части территории очага и в предшествующий сезон обследования. Поэтому одной из важнейших задач является предварительная картографическая оценка пространственного распространения и плотности носителей чумы для целевого направления обследовательских групп.

В последнее время оценка распределения и состояния носителей чумы в очаге дается и на основании предварительного визуального и инструментального анализа космических снимков, на которых идентифицируются норы (колонии) больших песчанок (рис. 2). И на основании распределения плотностей колоний планируется маршрут обследовательских групп.

Как показали предварительные исследования [4], в ряде случаев на космических снимках удается различать длительно обитаемые и необитаемые колонии этого зверька. Это также позволяет принимать решения при планировании полевой работы.

Координаты каждой колонии большой песчанки, из которой добывается материал для лабораторного исследования на наличие чумного микроба, отмечаются с помощью GPS-навигатора. Эти точечные данные выгружаются в ГИС, на карту поселения, созданную на основе спутникового снимка (рис. 3).

Пока эпизоотия не зафиксирована, информационный поток и оперативное управление обследованием идут по так называемому «малому контуру» (рис. 4): полевая группа эпизоотологического обследования, лаборатория, оперативное руководство дальнейшим обследованием на основании данных спутникового снимка.

При обнаружении колонии, вовлеченной в чумной эпизоотический процесс, на модели симулируется возможное развитие эпизоотии с учетом конкретных геобиомедицинских показателей, характерных для данного района. Карта поселения большой песчанки с отмеченными GPS-навигатором обследованными колониями является основным пространственным параметром-индикатором разработанной автором компьютерной модели чумного эпизоотического процесса [3]. Согласно плану обследования, в модель закладывается и временной интервал, на окончание которого симулируется эпизоотическая обстановка. Цель моделирования заключается в направленном поиске колоний большой песчанки, вовлеченных в эпизоотический процесс, для наиболее полного выявления структуры, границ эпизоотии и оперативного прогнозирования пространственного направления ее развития (рис. 5).

С помощью средств спутниковой связи осуществляется постоянный обмен информацией по «большому контуру» (рис. 4): полевая группа эпизоотологического обследования, лаборатория, группа моделистов, руководство с целью оперативной корректировки плана обследования и работы модели. Понятие «группа моделистов» условное, поскольку для моделирования обычно достаточно ноутбука у специалиста-биолога в группе эпизоотического обследования.

Одновременно, на основе картографических материалов и данных дистанционного зондирования определяется степень угрозы эпизоотии чумы для местного постоянного или временного (кочующего) населения. При необходимости планируются и проводятся профилактические мероприятия, определение объема и эффективности которых при привлечении дополнительной информации способствует резкому улучшению конечного результата. При полевой профилактике с помощью инструментов ГИС автоматически рассчитывается площадь обрабатываемого участка и количество колоний большой песчанки на участке. Эти данные позволяют точно планировать количество дезинсектирующих средств, человеко-часов и т.д. Координаты каждой обработанной колонии фиксируются GPS-навигатором, затем результаты выгружаются в ГИС в виде отдельного тематического слоя. Наложение точек – координат отработанных колоний – на карту-снимок участка позволяет определить полноту осуществленных профилактических мероприятий и подобрать места для проведения контроля их эффективности.

Биология многих видов грызунов – носителей особо опасных инфекций позволяет отказаться от постоянного спутникового мониторинга очагов в пользу заказа снимков эпидемически опасных участков с учетом биологически значимых фаз жизни популяций. Это позволяет значительно снизить затраты на использование ДЗЗ. Для большой песчанки можно, например, заказывать разновременные снимки требуемых участков земной поверхности: после таяния снега перед размножением, после первого цикла размножения и перед осенним туром обследования.

Таким образом, использование комплексного подхода, включающего ГИС, ДЗЗ и моделирование эпизоотического процесса, позволяет усовершенствовать эпиднадзор в природных очагах чумы и решать следующие задачи:

• оперативное управление эпизоотологическим обследованием;
• компьютерный прогноз развития эпизоотической ситуации в режимах реального времени и реального пространства;
• направленный поиск эпизоотии чумы;
• определение районов и объемов полевой профилактики чумы – то есть возрождение заблаговременной профилактики, но на более высоком уровне научного обоснования;
• выявление пространственных и временных закономерностей состояния и развития ситуационной обстановки.

Наши работы наглядно показали, что современные технологии получения, хранения, обработки, анализа и представления пространственных данных способны в значительной мере усовершенствовать традиционные методики исследований в сфере обнаружения и контроля опасных инфекций.

Автор глубоко признателен своим зарубежным коллегам – профессорам Herwig Leirs (University of Antwerp), Nils Christian Stenseth (University of Oslo), Hans Heesterbeek (University of Utrecht), Mike Begon (University of Liverpool), Леониду Бурделову (Казахский научный центр карантинных и зоонозных инфекций им. М. Айкимбаева), благодаря финансовой поддержке и советам которых выполнена настоящая работа.

1. Атлас распространенности бактериальных и вирусных зоонозных инфекций в Казахстане /Абдураимов Е.О., Атшабар Б.Б., Бурделов Л.А., Агеев В.С., Аубакиров С.А, Дубянский В.М., Гражданов А.К., Жумадилова З.Б., Избанова У.А., Касенов М.М., Кузнецов А.Н., Куница Т.Н., Лухнова Л.Ю., Малахов Д.В., Мамадалиев С.М., Мека-Меченко В.Г., Мека-Меченко Т.В., Некрасова Л.Е., Нурмаханов Т.И., Орынбаев М.О., Пазылов Е.К., Поле С.Б., Приходько Д.Е., Рыбакова М.А., Садовская В.П., Сапожников В.И., Сыздыков М.С. Алматы.: 2010. 122с.
2. Перспективы использования дистанционного зондирования в эпиднадзоре за чумой /Бурделов Л.А., Дубянский В.М., Davis S., Addink E.A., De Jong S.M., Агеев В.С., Leirs H., Stenseth N.C., Begon M., Heier L., Мека-Меченко В.Г., Поле Д.С., Сапожников В.И., Алипбаев А.К. // Карантинные и зоонозные инфекции в Казахстане. 2007. № 1-2 (15-16). С. 11-17
3. Дубянский В.М., Бурделов Л.А. Компьютерная модель чумного эпизоотического процесса в поселениях большой песчанки Rhombomys opimus: описание и проверка адекватности //Зоол. журн. 2010. Т. 89. № 1. С. 79–87
4. Дубянский В.М., Бурделов Л.А. Опыт наблюдения за состоянием колоний большой песчанки (Rhombomys opimus) с использованием ДЗ в очагах чумы Республики Казахстан. // Восьмая всероссийская открытая ежегодная конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» Москва, ИКИ РАН, 15-19 ноября 2010 г. URL: http://d902.iki.rssi.ru/theses-cgi/thesis.pl?id=2061 (дата обращения 15.10. 2010)
5. Using very high resolution remote sensing to monitor and to combat outbreaks of bubonic plague in Kazakhstan /Addink E.A., S.M. de Jong, S.A. Davis, V. Dubyanskiy & H. Leirs //XIV Brazilian Remote Sensing Symposium, Natal RN, Brazil. 2009. April 25-30. Published on-line: www.dsr.inpe.br 8 pp.
6. The use of high-resolution remote sensing for plague surveillance in Kazakhstan /Addink E.A., S.M. de Jong, S.A. Davis, V. Dubyanskiy, L.A. Burdelov & H. Leirs. 2010. Remote Sensing of Environment 114, pp. 674-681

Рис. 1. Место проведения экспериментальных работ.	Рис. 2. На этом изображении Прибалхашского очага чумы, полученном с помощью сервиса Google Earth, светлые диски – колонии больших песчанок (Rhombomys opimus).	Рис. 3. Маркированные GPS-навигатором обследованные колонии большой песчанки.
Рис. 4. Схема совершенствования эпиднадзора с использованием ГИС и ДЗЗ: тонкая стрелка – малый контур, толстая стрелка – большой контур.	Рис. 5. Результаты моделирования развития эпизоотии чумы, отображенные на космическом снимке. Белые диски – колонии большой песчанки. Красные – колонии, в которых ожидается обнаружение чумного микроба. Зеленые – колонии, в которых ожидается обнаружение серопозитивных грызунов.