Чума остаётся одним из самых опасных зоонозных заболеваний в мире, периодически напоминая о себе новыми вспышками в различных регионах. Провинция Цинхай в Китае представляет собой значительный природный очаг чумы плато-типа, где регулярно регистрируются случаи заболевания. Несмотря на актуальность проблемы, большинство существующих исследований было сосредоточено на пространственном прогнозировании мест обитания сурков как основных носителей инфекции, в то время как комплексное прогнозирование зон риска чумы животных оставалось недостаточно изученным.
Моделирование максимальной энтропии выявило масштабные зоны риска
Для решения этой задачи группа исследователей проанализировала данные о случаях чумы животных в провинции Цинхай за период с 1956 по 2022 год. Авторы работы извлекли и включили в анализ различные факторы, влияющие на пространственное распределение чумы: особенности рельефа, биоклиматические переменные, типы землепользования и переменные антропогенного воздействия.
Основным инструментом исследования стала модель максимальной энтропии (MaxEnt), с помощью которой учёные создали пространственную прогностическую модель для зон риска чумы животных. Для оценки эффективности модели исследователи использовали средние значения площади под кривой (AUC) и статистики истинного мастерства (TSS) на тестовых наборах данных.
Результаты моделирования оказались весьма точными - модель MaxEnt достигла средних значений AUC и TSS 0,827 и 0,5 соответственно на тестовых наборах данных, что говорит о высокой достоверности полученных прогнозов.
На основе результатов модели авторы исследования очертили зоны риска чумы животных и рассчитали площадь и население, проживающее в пределах прогнозируемых зон риска. Выводы оказались впечатляющими: прогнозируемые зоны риска чумы животных в провинции Цинхай охватывают 234 000 км² (примерно 32,4% от общей площади Цинхай), а в пределах этих зон риска проживает 3,902 миллиона человек (65,8% от общего населения провинции).
Это исследование наглядно демонстрирует эффективность применения модели MaxEnt в сочетании с технологиями пространственного анализа ГИС для прогнозирования пространственного распределения зон риска чумы животных. Полученные данные могут служить научной основой и поддержкой принятия решений для целенаправленной профилактики и борьбы с чумой в провинции Цинхай.
Результаты работы подчеркивают необходимость повышенного внимания к мониторингу и превентивным мерам в выявленных зонах риска, особенно учитывая плотность населения в этих районах. Исследование также закладывает методологическую основу для аналогичного моделирования в других регионах, где чума животных представляет угрозу общественному здравоохранению.