ГАЖ-технологияларын пайдалана отырып өткізілетін эпизоотологиялық мониторинг.

ГАЖ (географиялық ақ параттық жү йе) – бұ л деректердің жиналуын, сақ талуын, ө ң делуі мен бейнеленіп кө рсетілуін жә не таратылуын, сонымен қ атар осылардың негізінде кең істіктік-координацияланғ ан қ ұ былыстар туралы жаң а ақ параттар алу бойынша ақ параттық жү йе. Сондай-ақ, ГАЖ туралы бұ л кең істіктік-координацияланғ ан деректердің жиналуын, ө ң делуін, бейнелеп кө рсетілуі мен таратылуын, қ оршағ ан орта мен қ оғ амның аумақ тық қ ұ рылымдалуы арасындағ ы инвентаризация, талдау, моделдеу, болжамдау жә не басқ ару істерімен байланысты ғ ылыми жә не қ олданбалы тапсырмаларды шешу ү шін тиімді пайдаланылуын қ амтамасыз ететін аппараттық -бағ дарламалық адам-машина кешені.

ГАЖ-технологияларының ішкі мазмұ ны жергілікті жердегі нақ ты орынғ а қ атысты (жер бедері, ландшафт, су кө зі т.с.с.) нысанды дә лме-дә л бейнелеп кө рсетеді жә не жер пайдаланылуы, сумен қ амтамасыз етілуі, тұ рғ ын ү й қ орының, жү йелік магистралдық су жолдарының, суағ ар коллекторларының т.б. қ алалар мен аудандарда тү рлі сипаттағ ы кадастрлардың орналасуын кө рсетеді. Сондай-ақ, бұ л технология тек шаруашылық нысандарын дә лме-дә л бейнелеп кө рсетуде ғ ана емес, тү рлі медициналық -экологиялық қ ұ былыстардың, ү дерістердің бейнеленуін де қ амтамасыз ете алады, яғ ни қ оздырушылардың қ оршағ ан орта нысандарындағ ы айналымын, адамдардың ауруғ а шалдығ уын т.с.с. Жалпы алғ анда геоақ параттық технологиялардың мә нін кең істіктік деректердің енгізілуі, ө ң делуі жә не оларды қ орытындылау мә ліметтері қ ұ райды.

ГАЖ ү шін кең істіктік деректердің кө зі – ақ параттық қ амтамасыз ету негізі. Геоақ параттық жобалардың ақ параттық қ амтылуына кететін шығ ындар жалпы қ ұ нының 90 пайызын қ ұ райды. ГАЖ, ә детте алуан тү рлі тә ртіпке келтірілген деректер жинағ ын қ олданады. Олардың ішінде дә стү рлі тү рде картографиялық, статистикалық, аэрокосмостық материалдар қ олданылады, бұ л материалдар тү рлендіріліп, ГАЖ ортасына енгізіледі. Сонымен қ атар, сирек болса да далалық зерттеулер мен тү сірімдердің материалдары пайдаланылады. Ақ парат кө зі генетикалық тү рде біртекті кө птеген бастапқ ы материалдарды біріктіреді, олардың ә рқ айсысы сипаттамалар кешеніне қ атысты ерекшеленеді.

Бастапқ ы дерек кө зі ретінде деректер базасын қ ұ ру ү шін географиялық карталарды пайдалану, бірқ актар себептерге орай ө те ың ғ айлы. Біріншіден, картографиялық кө здерден алынатын атрибуттік сипаттамалар аумақ тық қ олданысқ а ие, екіншіден, оларда бейнеленіп кө рсетілетін кең істіктер (аумақ тар, акваториялар) аясында ақ дақ тар, белгілер жоқ, ү шіншіден, осы материалдарды сандық тү рге ауыстыратын кө птеген технологиялар бар. Картографиялық кө здер алуан тү рлілігімен ерекшеленеді – жалпы географиялық пен топографиялық карталармен қ атар ондағ ан, жү здеген тақ ырыптық карталар бар (табиғ ат, тұ рғ ындар, экономика карталары).

ГАЖ ү шін басты кө здердің бірі қ ашық тық тан зондылау материалдары болып саналады. Олар ғ арыштық жә не авиациялық тасымалдаушылардан алынатын барлық дерек тү рлерін біріктіреді. Бұ л жер беткейінің тү рлі тү сірімдері.

Аса қ ауіпті инфекциялардың эпизоотологиялық талдауын ө ткізу аса маң ызды, ө йткені тү рлді ауруларды профилактикалау кезінде кешенді шаралар ө ткізу ү шін басты негіз болып табылады. Эпизоотологиялық талдау орасан кө п деректерді ө ң деуді қ арастырады. Заманауи техникалық ә дістер мен материалдарды ө ң деу ү шін ақ параттық технологияларджың пайда болуы бұ л ү дерісті едә уір жең ілдетеді де ө ң деу нә тижелерінің сенімділігін арттырады. Географиялық ақ параттық жү йе (ГАЖ) тұ тынушыларғ а ақ параттарды ө ң деу, кең істіктік тұ рғ ыда бейнелеп кө рсету, талдау мү мкіндігін береді, сондық тан эпизоотологиялық талдау ү шін қ осымша ә діс болып есептеледі.

Жыл сайынғ ы ауруғ а шалдығ у дең гейін қ абат-қ абат етіп енгізу ө ң ірлердегі уақ ытқ а шақ қ анда алынатын ө згерістерді анық тау мү мкіндігін береді. Мысалы, ауру динамикасын, қ оздырушының қ оршағ ан ортадағ ы айналымын, жануарлардың иммундық статусын, жануарлардың аурушаң дығ ын адам ауруларымен салыстыру, қ оршағ ан орта нысандарындағ ы айналымдарын бірмезгілде қ арап зерттеу мү мкіндігі туындалады.

Ақ параттардың тү рлі элементтерін бірмезеттік қ арап зерттеу кө п факторлық талдау жасау мү мкіндігін береді, ол орналасуы, уақ ыт аралығ ындағ ы тенденциялар, кең істіктік ө згерістер т.с.с.

ГАЖ пайдалану эпидемиологиялық жә не эпизоотологиялық талдау жү ргізудің жаң а мү мкіндіктерін ашады да тү рлі қ оздырушылардың табиғ аттағ ы айналымы мен аса қ ауіпті инфекциялық аурулардың таралу заң дылық тарына қ атысты жә не ө ң ір аумағ ының эпизоотологиялық қ ауіпі мен оны аудандарғ а бө луіне тиісті мә ліметтер алуғ а жә рдемдеседі.

Ғ аламдық спутниктік позицияландыру жү йелерінің ішінде ең танымалдары Global Positioning Systems — GPS (АҚ Ш)жә не ГЛОНАСС (Ресей) координаттарды ондағ ан метрге дейінгі дә лдікпен анық тау мү мкіндігін береді. Қ азіргі уақ ытта республикада халық шаруашылығ ының ә р салалары ү шін ГАЖ пайдалану мақ сатында ө з спутниктерін жө нелту жоспарланып отыр («Қ азақ стан ғ арыш сапары» АҚ).

Аталғ ан жү йелерді еркін пайдалдана беруге болады, дегенмен оны қ олдану ү шін арнайы қ абылдағ ыш қ ажет етіледі. Спутниктік радионавигациялық жү йелерді (СРНЖ) орнату навигациялар жү йесі нарығ ында сапалық тұ рғ ыдан жаң а жағ дай қ алыптастырады, олар ө з себеп-салдары бойынша тө ң керіс ә келген ақ параттарды ө ң деу саласындағ ы электрондық есептеу қ ұ ралдары (ЭЕҚ) тә різденді деуге келеді. Қ ымбат тұ ратын, ерекше навигациялары жү йелерінің орнына спутниктік навигациялық жү йе қ абылдағ ыштары келді, олар бірнеше жү з доллардан бірнеше мың долларғ а дейінгі қ ұ ны бар микрокалькулятор кө леміне дейін шағ ындалғ ан. Олар жер шарының кез-келген нү ктесінде жылжымалы нысандардың координаттарын кез-келген метеорологиялық жағ дайларда бірнеше сантиметрден бірнеше ондағ ан метрге дейінгі ауытқ улармен ү здіксіз анық тау мү мкіндігін береді.

СРНЖ ерекше мү мкіндіктерінің арқ асында жә не навигациялық спутниктердің дабылдарына тегін қ ол жетімділікке орай олардың қ олданыс аясы кең ейе тү суде. Олар ақ параттық технологиялар кешеніне жақ сы кірігеді жә не жақ ын уақ ыттары дербес компьютер тә різді ү йреншікті жә не ө те қ ажетті, орны толтырылмайтын қ ұ ралғ а айналады.

Географиялық ақ параттық жү йелердің пайда болуын ө ткен ғ асырдың 60-шы жылдарының басына жатқ ызады. Нақ ты сол кезең де географиялық кең істіктерді моделдеуге қ атысты қ ызмет аяларын ақ параттандыру мен компьютерлендіру жә не кең істіктік тапсырмаларды орындау қ арекеттеріне қ атысты алғ ышарттар мен жағ дайлар жасала бастады.

ГАЖ – кең істіктік деректердің жинақ талуын, сақ талуын, ө ң делуін, бейнеленіп кө рсетілуі мен таратылуын қ амтамасыз ететін, сонымен қ атар, осының негізінде кең істіктік-координарлық қ ұ былыстар жайында жаң а ақ параттар мен білім алу мү мкіндігін береді.

Географиялық ақ параттық жү йе (ГАЖ) тұ тынушыларғ а ақ параттарды кең істіктік тұ рғ ыда ө ң деу, бейнелеп кө рсету, талдау мү мкіндігін береді жә не сол себептен қ осымша ә діс ретінде эпизоотологиялық талдау ү шін пайдаланыла алады.

Сондай-ақ, ГАЖ туралы айтылуы тиісті жайт бұ л адам-машина аппараттық -бағ дарламалық кешен, ол кең істік-тік-координацияланғ ан деректерді жинау, ө ң деу, бейнелеп кө рсету жә не таратылуын, қ оршағ ан орта мен қ оғ амның аумақ тық ұ йымдастырылуын инвентаризациялау, талдау, моделдеу, болжамдау жә не басқ аруғ а қ атысты ғ ылыми жә не қ олданбалы тапсырмалардың шешілуі кезінде тиімді пайдаланылуын қ амтамасыз етеді.

Математикалық тадау ә дісі кө мегімен салыстырмалы эпизоотиялық шамаларды (сезімтал жануар бастары, вакцинацияланғ ан жә не ревакцинацияланғ ан жануарлар саны, анық талынғ ан сау емес елді мекендер саны, ө лген (сойылғ ан) жануарлар саны, ауруғ а шалдығ у дең гейі, елді мекендер саны, жұ қ тырылу пайызы, эпизоотиялық индексі, вакцинациямен қ амтылу пайызы жә не сау емес елді мекендер ү лесі) ескергендегі инфекциялық аурулардың эпизоотиялық ү дерісі кө рсеткіштерін анық тау бойынша жұ мыстар жү ргізіледі. Зерттеулерді ө ткізу тә ртібі мен географиялық ақ параттық жү йенің негізгі компоненттері 31 суретте келтірілген.

31- сурет ГАЖ-технологиясының негізгі қ ұ рамдас бө ліктері мен зерттеулерді ө ткізу реті

Сонымен ArcGis бағ дарламасын пайдалана отырып, сау емес елді мекендердің GPS нү ктелері енгізіледі. Ауылшаруашылығ ы жануарларының сау емес елді мекендерін визуализациялау ү шін ArcMap тіркемесі пайдаланылады. Ауылшаруашылық жануарларының аурулары бойынша сау емес елді-мекендердің географиялық координаттарын анық тау GPS қ абылдағ ышының кө мегімен ө ткізіледі, бағ дарламамен жұ мыс жасаудың жұ мыс кезең дері 32 суретте кө рсетілген.

32 –сурет GPS қ абылдағ ыш кө мегімен ауылшаруашылығ ы жануарлары ауруларының сау емес мекендерінің географиялық координаттарын анық тау

Алынғ ан деректер профилактикалық жә не эпизоотияғ а қ арсы шаралар қ ұ растырғ анда, инфекциялық ауруларды моделдеу мен болжамдау кездерінде пайдаланылады.

4.2 Эпизоотологиялық болжамдау жә не инфекциялық аурулар енгізілу қ ауіпін талдау

Эпизоотологиялық болжамдау – ө ткізілуі кезінде инфекциялық аурулардың пайда болуы мен таралуы, нақ тылы амуқ тарда жә не нақ ты бір жануар топтары арасында олардың байқ алуы, аурулардан қ орғ анудың жалдпы бағ ыттары туралы ық тималды делінген мә ліметтер алынатын зерттеу ү дерісі. Эпизоотологиялық болжамдау міндеттері эпизоотиялық ү дерістің жолдарын іздестіру, оның дамуын ғ ылыми тұ рғ ыдан болжау, пайда болуы мен таралуының мү мкін делінген жолдарын, олардың белгілі бір аумақ тарда, орталарда бой алуын зерттеу (17 кесте).

Болжамдау уақ ыт пен аумақ бойынша профилактикалық жә не емдік шаралардың жоспарларын оптимизациялауды қ амтамасыз етуі, биологиялық препараттарды, дезинфектанттарды жә не ө зге кү ресу жә не қ орғ аныс қ ұ ралдарын ө ндіріп шығ ару мен жеткізу бойынша ұ сыныстар бере алуы керек.

Болжамдаулар мерзімі болжамдау нысанының қ озғ алу заң дылық тарына, оның ө зіне тә н ерекшеліктеріне байланысты болады. Ұ зақ мерзімдік болжамдаулар шартты тү рде 6-15 жыл қ ұ райды.

Қ ысқ а мерзімдік болжамдаулар 3-5 жылды қ амтуы керек. Ағ ымдық болжамдар жекелеген аудандар, аймақ тар ү шін, ә детте жылдық, мерзімдік, айлық болады.

Болжамдау белгілемелері ретінде тиісті табиғ и-шаруашылық тық жағ дайларғ а тә н аурудың эпизоотиялық ү дерісі бой алуының заң дылық тарын, тенденцияларын, ерекшеліктерін пайдаланады: ауру байқ алулары санының ө згеру динамикасы; аурудың белгілі бір табиғ и немесе шаруашылық жағ дайларына орайластырылуы; инфекциялардың байқ алу қ ұ рылымдары мен ә ртү рлі жә не ә р жас аралығ ындағ ы ауылшаруашылық жануарларының пайыздық қ атынасына сә йкестілігі, жалпы жә не телімді профилактикаларды ө ткізудің оптималды мерзімдерін пайдаланады.

Ғ ылыми болжамдаулар болашақ тағ ы оқ иғ алардың болжамдары қ ұ рылатын негіздемеден жә не ө зіндік болждамдаудан тұ рады. Болжам қ ұ рылып отырғ ан негіздеме сипатына байланысты барлық болжамдаулар мына тү рлерге бө лінуі ық тимал:

1) қ ұ былыстардың кә дімгі қ айталануы негізінде;

2) ұ қ састығ ы мен моделдік болжамдау негізінде;

3) нысанның ө зіндік заң ы негізінде;

4) теория негізінде.

17 – кесте Эпизоотологиялық болжамдаудың басты міндеттері жә не оларды шешудің реттілігі

Аурудың ауылшаруашылығ ы жануарлары арасында таралуын зерттеу кезінде профилактикалық шаралар санының артуы, аурулардың белгілі бір табиғ и-шаруашылық аймақ тарына орайластырылуын, аурулардың мерзімділігін жә не қ айталану кезең ділігін, қ андай да бір жануарлар арасында, белгілі бір жастағ ы жануарлар ішінде таралуын, ауру байқ алуларының қ ұ рылымы мен бірқ атар ө зге факторларды ескере отырып аталғ ан тенденцияларды ұ тымды пайдалану мү мкін екенін атауғ а болады. Аталғ ан заң дылық тарды ескеру мен талдау эпизоотиялық жағ дайдың қ ысқ а мерзімдік болжамдауларын қ ұ ру мү мкіндігін береді, олардың негізінде аумақ тық, сондай-ақ уақ ытқ а шағ ып алғ андағ ы профилактикалық шаралардың оптималды дең гейін жү ргізу мү мкіндігі туындалады.

Эпизоотологиялық болжамдау эвристикалық жә не математикалық ә дістерге бө лінеді. Болжамдаудың эвристикалық ә дістері келесі кезең дерде қ олданылады: болашақ эпизоотиялық жағ дайды нозологиялық нышанғ а қ атысты бағ алау; инфекцияның мү мкін делінген енуін болжамдағ анда; жылық анды немесе пойкилотермді жануарлар популяцияларында қ оздырушылардың тұ рақ ты сақ талу орындарын анық тау; қ оздырушылардың жинақ талу жағ дайлары мен таралуын жә не осы кездегі тасымалдаушыларының жә не таратушыларының т.б. рө лін анық тау.

Математикалық ә дістерді шартты тү рде екі ү лкен топқ а бө леді: моделдеу ә дістері жә не экстраполяция ә дістері (статистикалық ә дістер) (18 кесте).

Эпизоотологиялық болжамдау белгілі бір аумақ та, ауданда, шаруашылық та аталғ ан кезең ө тіп кетекен, бұ рындары болғ ан ө зге шаруашылық тардағ ы даму ү лгісі бойынша ө тетін эпизоотиялық ү деріс пен эпизоотияғ а қ арсы тарихи ұ қ састық тар ә дісі бойынша (компаративтік ә діс) ө ткізіледі.

18 - кесте Эпизоотологиялық болжамдаудың негізгі ә дістері жә не оларды пайдалану бағ ыттары

Эпизоотологиялық болжамдау ең алдымен ү дерістіреін мең геру мү мкін болмай отырғ ан немесе нашар ө тіп жатқ ан облыстарда жә не табиғ ат пен қ оғ амдық ө мірдегі орындарды қ амтуы керек: ауа-райы жағ дайлары, жер рельефі, тұ рғ ындар ө сімі, қ оздырушылар популяцияларының генетикалық қ ұ рылымы, тасымалдаушы-жануар тү рлерінің қ атынасы, қ ан сорғ ыш жә ндіктер фаунасы т.с.с. Осы кезде бастапқ ыда эпизоотиялық ү деріске ә серін тигізетін игеруі қ иын факторлар болуы, аурулардың таралуы эпизоотиялық болжамдауда қ иындық тар тудыратындай болып кө рінеді. Болжамдар – бұ л болашақ та эпизоотиялық ү дерістің ық тималды бой алуы жә не тиісті профилактикалық шаралар ө ткізілген жағ дайлардағ ы альтернативтік нұ сқ алары туралы негізделінген тү рде пайымдау. Ғ ылыми болжам болашақ оқ иғ ағ а қ атысты болмдар қ ұ рылатын негіздеме мен ө зіндік болжаудан тұ рады.

Болжамдар қ ұ ралатын негіздеме сипатына байланысты оларды келесі тү рлерге бө леді: - қ ұ былыстардың жай қ айталануы негізінде қ ұ рылатын болжамдар; - ұ қ састығ ы бойынша жә не моделдік болжамдар; - эпизоотиялық ү деріс заң дары негізіндегі болжамдар; - эпизоотиялық ү деріс теориясы негізінде қ ұ ралатын болжамдар. Эпизоотиялық жағ дайларды болжамдау міндетін шеше келе болжамдар қ ұ руғ а болатын негіздемелерді нақ тылы анық тап, тү рлі негіздемелерге қ ұ рылғ ан болжамдауларғ а бағ а беру керек.

Қ ұ былыстардың жай қ айталануы негізінде қ ұ рылатын болжамдар Қ ұ былыстардың жай қ айталануы негізінде болжамдау жетілмеген жә не сенімсіз деп қ абылданады. Ол бақ ыланатын қ ұ былыстар арасындағ ы байланысты анық тауғ а сү йенеді де жалпы эмпириялық жолмен анық талып, пайымдалғ ан нақ тылы деректерден қ ұ ралады. Қ ұ былыстардың жай қ айталануын кө бінесе заң дылық немесе эмпириялық заң ретінде қ абылдап жатады, дегенмен оларды ү дерістердің немесе нысандардың табиғ и-биологиялық заң дарымен шатастырмау керек.

Қ ұ былыстардың жай қ айталануы негізінде болжамдау дамып келе жатқ ан ү дерістің ө зіне тә н тенденциясын анық таудан қ ұ ралады да ү дерістің заң дылық тарын анық таудың қ ажетті алғ ышарты болып табылады. Болждамдаудың мұ ндай типіне олардың заң ды тұ стары мен тиісті теориялар болмауы кезіндегі жаң а нысандарды зерттеудің бастапқ ы кезең дерінде жү гінеді.

Эпизоотиялық ү дерістің бой алу заң дылығ ы (мерзімділік, кезең ді тү рде қ айталану, аумақ тық орайласымы т.с.с.) қ ұ былыстардың жай қ айталануы болып табылады. Бұ л табиғ и-биологиялық заң дар емес, ә рі олардың нә тижелері болмайды. Тиісінше, мұ ндай негізде жасалынғ ан болжамдау салыстырмалы ә рі жетілмеген ұ ғ ым. Оның ық тималдығ ы заң дылық пен эпизоотиялық ү деріс байқ алуын болжанғ ан аумақ тық арсенал кө п, кең болғ ан сайын кө бірек болады.

Эпизоотиялық ү дерістің бой алу заң дылығ ы салыстыру ү шін алынғ ан ү ш топты кө рсеткіштерді эпизоотиялық баяндау арқ ылы айқ ындалуы мү мкін: табындағ ы ауру жануарлардың ү лестік санын білдіріп, кө рсететін интенсивті (қ арқ ындылық) кө рсеткіш, эпизоотиялық ошақ тардың таралу дең гейін кө рсететін экстенсивті кө рсеткіштер жә не уақ ыт ішіндегі кө рсеткіш ө згерулерін сипаттайтын ұ зақ тылық кө рсеткіштері.

Ауылшаруашылығ ы жануарлары арасында ауру таралуын зерттей келе профилактикалық шаралар дең гейінің жоғ арылауы бейнесіндегі аурудың азаюы сынды тенденциялар мен заң дылық тарды, аурулардың нақ тылы бір табиғ и-шаруашылық аймақ тарғ а орайластырылуы, эпизоотия ү дерісінің мерзімділігі мен кезең ді тү рде қ айталануы, қ андай да бір жануар тү рлері арасында, жасаралық топтары ішінде басым тү рде таралуы, ауру байқ алу қ ұ рылымы мен бірқ атар басқ а факторларды айқ ындауғ а болады. Осы заң дылық тарды есепке алу мен талдау эпизоотиялық жағ дайдың ізденімдік қ ысқ а жә не ұ зақ мерзімдік болжамдарын қ ұ ру мү мкіндігін береді, олардың негізінде аумақ тық тұ рғ ыда, сондай-ақ уақ ытқ а шағ ып алғ анда профилактикалық шаралардың оптималды дең гейін қ амтамасыз етуге болады.

Осы орайда моделдік болжамдау аса пайдалы деуге негіз бар. Себебі нақ ты эпизоотиялық жағ дай ө зіне тә н тенденциялармен, заң дылық тармен сипатталады да оны математикалық ә дістер кө мегімен моделдеу мү кіндігі туындалады. Мұ ндай эпизоотиялық ү дерістің математикалық моделдерінде бір ауыспалы шамаларды айырбастау арқ ылы (мысалы, вакцинация дең гейін), ө зге шамалар қ алай ө згеретінін анық тауғ а болады (мысалы, аурушаң дық ты анық тау).

Зерттеу мақ сатында табиғ и жағ дайғ а смә йкестіріп эпизоотияларды жасақ тау мү мкін емес екенін ескере отырып, оларды математикалық моделдермен имитациялау ғ ылыми, сондай-ақ практикалық тұ рғ ыдан ү лкен қ ызығ ушылық тудырып отыр.

Алайда эпизоотиялық ү дерістің байқ алу моделін оның мә нін суреттеп кө рсететін моделдерден айыра білген жө н. Инфекциялық аурулар таралуын моделдей отырып, біз тек эпизоотиялық ү дерістің байқ алу ық тималдығ ын ғ ана жасақ тай аламыз. Осындай моделде тү рлі ауыспалы шамаларды ауыстыра отырып, профилактикалық шаралардың тек оптималды дең гейін анық тауғ а болады, яғ ни эпизоотиялық ү дерісті жою ү шін қ ажетті маң ызды тұ старына ә сер ету мү мкін болмайды. Эпизоотияларды немесе жануарлардың инфекциялық ауруларының таралуын баяндау мен осы қ ұ былыстарды математикалық моделдеу оқ иғ алардың жай ғ ана қ айталануын білдіреді, сондық тан болжамдау ү шін қ ажет те болса жетілмеген аппарат болып саналады. Эпизоотологияның міндеті болжамдардың жоғ ары дә режедегі ық тималдығ ын болжау белгілерін қ ұ ру болып табылады. Бұ л міндетті эпизоотиялық ү деріс заң дары мен теориялары негізінде орындау керек. Болжау ғ ылым заң дары мен теориясының функциясы болып табылады, себебі заң дар болашақ ты болжау ү шін ашылады, дегенмен олар жай ғ ана қ айталанулардан бастап, «ерекше оқ иғ аларғ а» дейінгі аралық ты қ амтып қ ана қ алады. Болжанудың тікелей жү зеге асуын заң дардың ғ, теориялардың логикалық қ орытындысы ретінде қ арау керек. Бұ лай қ арау эпизоотиялық ү дерісті нақ ты анық тауды, эпизоотиялар мен ө зге бой алуларынан дифференцияциялауды талап етеді. Болжанатын ү дерістің заң дарын ескеру арқ ылы ғ ана олардың жоғ ары ық тималдығ ын қ амтамасыз етуге болады. Мұ ндай заң дар теорияның қ ұ рамдас бө ліктері болуы керек, ал теорияны кейбір қ ұ рылым арқ ылы кө п не аз дә режеде тә ртіптік жү йеге ендірілген ғ ылыми заң дар мен ұ ғ ымдардың кү рделі жү йесі ретінде қ арастырады да тү сіндіріп қ ана қ оймай, болжамдай алатын теория ғ ана ғ ылыми деп танылады деп атайды.

Теорияның басты қ ұ ндылығ ы мен дә лелденетіндігі – оның ақ параттылығ ында. Егер теория болжамдар ү шін пайдаланылып, оның негізінде жасалынғ ан болжамдар практикада дә лелденіп жатса, мұ ндай теория зерттелетін ү дерістің мә нін обьективті тү рде білдіреді деуге болады.

Жануарлардың инфекциялық ауруларының таралуын айқ ындайтын заң дарды анық тау талпынысы мен оларды ортақ эпизоотиялық ү деріс теориясына интеграциялау ең алдымен осы мақ сатқ а жету ү шін жасалынады.

Нақ тылы инфекциялық аурудың эпизоотиялық ү дерісін қ ысқ а мерзімдік болжамдау оның бой алуларын ә дейі профилактикалау ү шін ө ткізіледі. Болжамдауды облыстағ ы (аудандағ ы т.с.с.) соң ғ ы 10-15 жыл аралығ ындағ ы эпизоотиялық жағ дай негізінде қ ұ райды. Болжамдау критерилері ретінде аурудың тиісті табиғ и-шаруашылық жағ дайларына тә н эпизоотиялық ү дерісіндегі заң дылық тары, тенденциялары жә не ерекшеліктері пайдаланылады. Мұ ндай заң дылық тар, тенденциялар жә не ерекшеліктер бола алатын факторлар: ауру бой алулары санының ө згеру динамикасы; аурудың белгілі бір табиғ и немесе шаруашылық жэағ дайларына орайласуы; бой алулардың қ ұ рылымдары мен олардың тү рлі ауылшаруашылық жануарлары санының пайыздық қ атынасымен сә йкесуі; ә р жас аралығ ындағ ы ауылшаруашылық жануарлары арасындағ ы ауру бой алуларының қ атынасы; тү рлі ауылшаруашылық жануарлары арасында аурудың бой алуының мерзімдік ерекшеліктері; тү рлі ауылшаруашылық жануарлары арасында аурудың ошақ тылығ ы; қ оғ амдық жә не жеке пайдаланымдағ ы ауылшаруашылық жануарлары арасындағ ы ауру бой алуларының қ атынасы; вакцина алғ ан жә не алмағ ан ауылшаруашылық жануарлары арасындағ ы ауру бой алуларының қ атынасы.

Аталғ ан критерилер бойынша эпизоотиялық ү дерістің байқ алу кө рсеткіштері ә ртү рлі жә не ә р жас аралығ ындағ ы ауылшаруашылық жануарлары арасында белгілі бір табиғ и жә не шаруашылық аймақ тарында профилактикалық шараларды уақ ытында ө ткізу жә не ә дейі кү шейту, сонымен қ атар жалпы жә не арнайы профилактикалық жұ мыстарды ө ткізудің оптималды мерзімдерін анық тау мү мкіндігін береді.

Жоғ арыда атағ анымыздай, соң ғ ы 10-15 жыл сайын ауру бой алуларын анық тап, салыстыру мақ сатында динамикалық қ атарлар анық талынады, 19 кесте.

Орын алып отырғ ан тенденциялар мен вакцинациялау дең гейін ескере отырып ауру бо алуларының ө згеріске ұ шырауы негізінде ық тималды делінген ауру бой алуларының болжамды саны мен вакцинациялау дә режесінің ө згеруі пайымдалады.

19 – кесте Жылдар бойынша ауру байқ алуы сандарының ө згеруі

Абсолюттік ө сімді ә рбір келесі жылдағ ы ауру бой алуы сандарын, ө ткен жылдағ ы ауру бой алуы санынан алып тастау арқ ылы анық талады.

Мә селен, 1997 ж. 6 ауру бой алуы болса, келесі 1998 ж. – 7 болғ ан, абсолюттік ө сім 1998 ж. =7-6 = 1. Ал, 1999 ж. Абсолюттік ө сім = 6-7 = -1, яғ ни, ауру бой алуы бір санғ а қ ысқ арғ ан.

20 – кесте Аудандар бойынша ауру байқ алуының таралуы

Келтірілген деректер жағ дайдың тұ рақ тылығ ын немесе ө згеру дә режесі туралы ой қ орыту мү мкіндігін береді, тиісінше, осығ ан ық пал еткен факторларды бағ алау мү мкіндігін береді. Алайда бір облыстың ө зінде тү рлі табиғ и жә не шаруашылық жағ дайларындағ ы ахуал кө бінесе біркелкі бола бермейді. Бұ л аурудың белгілі бір табиғ и немесе шаруашылық жағ дайларғ а орайласатынымен бағ аланады. Бұ л ү шін талдауғ а алынғ ан кезең аралығ ында (10-15 жыл, біздің мысалымызда 10 жыл) ауру бой алуы сандарын ә р ә кімшілік ауданғ а қ атысты анық тап, кесте тү рінде кө рсетеді.

Талданатын кезең аралығ ында бір ауданда тіркелетін ауру бой алллуларының орташа санын жалпы ауру бой алулары санын аудандар санына бө лу арқ ылы анық тайды:

56: 10 = 5, 6

Ауру бой алулары орташа аудандық шамадан асатын аудандарды инфекцияғ а орайластырылғ ан аймақ қ а жатқ ызып, ондағ ы пролфилактикалық шараларды кү шейтеді. Біздің мысалымызда А, Б, В, И аудандары осындай болып табылады. Алайда шараларды кү шейту барлық ауылшаруашылық жануарлары арасында емес, оқ иғ алар байқ алуы эпизоотиялық ахуалдың қ алыптасуына пайыздық тұ рғ ыдан алғ анда айтарлық тай ә серін тигізетін ауылшаруашылық жануарлары арасында ө ткізілуі керек. Бізде ІҚ М арасында 42 ауру бой алуы (75%), қ ойларда – 8 (14, 2%), шошқ аларда 4 (7, 2%), жылқ ылар арасында (3, 6%) байқ алғ ан. Ауылшаруашылық жануарларының жалпы санына шақ қ анда ІҚ М 32%, қ ойлар – 34%, шошқ алар – 24%, жылқ ылар – 10% қ ұ райды. Мысалда кө рсетілгендей, ауру бой алуларының 90% жуығ ы ірі қ ара мал мен қ ойлардың ауыруы есебінен болғ ан, ал олардың ауылшаруашылық жануарларының жалпы санына шақ қ андағ ы саны 66% қ ұ райды. Осы мә ліметтер негізінде келесі жылы ауру бой алуларын ірі қ ара мал орайластырылуы аймақ тарында, аз дә режеде қ ойлардың орайластырылуы аймақ тарынан кү ту керек деп болжам жасауғ а болады. Тиісінше, профилактикалық шараларды жоспарлау ісін кү шейту керек. Ауылшаруашылық жануарларының жасаралық категориялары ұ лғ аюының да маң ызды болжамдық мә ні бар екенін атағ ан жө н. Келтірілген мысалдағ ы талдауғ а алынғ ан кезең дегі 42 ауру бой алуларында 118 бас ІҚ М ауырғ ан, оның 91-і 2 жасқ а дейінгі малдар. Мұ нан ауру орайластырылуы аймағ ындағ ы профилактикалық шараларды тек ІҚ М арасында ғ ана емес, 2 жасқ а дейінгі жас малдар арасында ө ткізу керектігін аң ғ аруғ а болады. Вакцинациялауды ө ткізу мерзімін болжамдау аса маң ызды. Бұ л ү шін тү рлі ауылшаруашылық жануарлары арасындағ ы ауру бой алуларының маусымдық ерекшеліктерін анық тайды. Егер алты ай ішінде (мамырдан қ азанғ а дейінгі) ауру бой алуларының саны жалпы ауру бой алулары санының 65% аспаса, профилактикалық шараларды малдарды жайылымғ а шығ арар алдында кө ктемде, сондай-ақ кү зде тұ рақ тық жү йеге қ ояр алдында да кү шейту керек. Егер ауру бой алуы сандары аталғ ан кезең де 65% асатын болса, профилактикалық шараларды негізінен жануарларды жайылымғ а шығ арар алдында кө ктем кезінде кү шейту керек. Міне ауылшаруашылық жануарлары ауруларының жалпы жә не телімді профилактикасын кү шейту шараларының мерзімі осылай анық талады.

Ошақ тылық тың тү рлі кө рсеткіштерін вакцинация алғ ан жә не вакцинация алмағ ан сынды эпизоотологиялық категорияларғ а орайласытру керек. Егер ауырғ ан жануарлардың орташа алынғ ан саны бір эпизоотиялық ошақ қ а шақ қ анда ү штен аз болса, вакцинацияланғ ан жануарлар арасында ауыратындарын былай есептеп болжайды: 118: 42 = 2, 8. Алайда егер бұ л сан 3 кө п болса, вакцинациялаудың сапалық кө рсеткіштерімен толығ ырақ танысу керек болады. Мысалы, 8 ауру бой алулары кезінде 56 қ ой ауырды, яғ ни бір ауру бой алуына келгені 56: 8 = 7. Бұ л кө рсеткіш вакцинация алмағ андарғ а орайласуы ық тимал екендігіне мең зейді.

Қ оғ амдық жә не жеке меншік иеліктеріндегі ауылшаруашылық жануарлары, сондай-ақ, вакцина алғ ан жә не алмағ ан жануарлар арасындағ ы ауру байқ алуы қ атынасы талданып отырғ ан ауруғ а қ андай жануарлар категорияларының кө бірек шалдығ атынын кө рсетеді. Бұ л кө рсеткіштер жалпы ауру бой алулары санының тиісті категориялардағ ы жануарлар арасындағ ы ауру бой алулары санын пайыздық сә йкестіру арқ ылы анық талады.

Мысалы, соң ғ ы 10 жылда барлығ ы 56 ауру бой алуы байқ алды, оның қ оғ амдық меншік фермаларына келетіні – 31:

Х = = 55, 3%

Тиісінше, ауру бой алуларының жартысынан астамы қ оғ амдық меншік иеліктеріндегі фермалар ү лесіне келеді. Шамамен алғ анда осындай кө ріністі келесі жылдары да байқ ауғ а болады деп болжауғ а негіз бар.

Осындай тә ртіпте вакцина алғ ан жә не вакцина алмағ ан жануарлар арасындағ ы ауру бой алуы қ атынастары да анық талатын болады.

Эпизоотиялық ү деріс теориясы негізіндегі болжамдар

Теорияғ а сү йене отырып болжам жасауды талдау негізіндегі жә не синтез негізіндегі деп бө луге болады. Талдау негізіндегі болжау – қ олданбалы, ол теорияны практикалық немесе танымдық қ ызмет барысында пайдалану арқ ылы жү зеге асырылатын болады. Ол дайын теорияны белгілі бір нақ ты жағ дайғ а сә йкестіруді білдіреді. Инфекциялық аурудың нақ ты жағ дайларда таралуын талдау барысында эпизоотиялық ү деріс теорриясын пайдалану жағ дайды ғ ылыми тұ рғ ыдан талдау, тү сіндіру мү мкіндігін береді, сонымен қ атар осы арқ ылы инфекция қ оздырушысының резервуары мен негізгі кө зін анық тауғ а, эпизоотиялық жағ дайдың ө згеру ық тималдығ ын болжап айту, эпизоотиялық ү дерістің басты жә не ең нә зік тізбектерін анық тау, осы кезең де инфекция қ оздырушысы таралуының тү рлі жолдарын бағ алау маң ыздылығ ын анық тау, тиісінше ғ ылыми-негізделінген тү рде эпизоотияғ а қ арсы жә не профилактикалық шараларды ө ткізу мү мкіндігін жасауғ а болады.

Синтез негізіндегі болжау ә лі аяқ талмағ ан теорияны қ ұ рып бітіру мү мкіндігін береді, оның жетпей тұ рғ ан бө лімдерін толық тырады. Эпизоотиялық ү деріс теориясындағ ы жаң а тізбектерді анық тағ ан соң аталғ ан ү дерісті толығ ырақ бақ ыолау мү мкіндігі туады. Бірқ атар жағ дайларда бұ л паразитті девастациялау мү мкіндігін береді, ал кей жағ дайларда оның ү й жануарларына ө тіп таралуын болдырмау мү мкіндігін береді.

Эпизоотиялық ү дерістің жалпы теориясын жоспарлау жұ мысын жү ргізу тек нақ тылы инфекциялық ауруларды болжау мү мкіндігін беріп қ ана қ оймайды, сонымен қ атар ә зірге белгісіз, дегенмен маң ызды байланыстарды анық тау мү мкіндігін береді, оларды есепке алу малшаруашылығ ының саулығ ын қ амтамасыз етуге, ү дерісті бақ ылауғ а алу, жоюғ а қ атысты басты шаралардың сипатын, оптималды мерзімін жә не бағ ытын анық тауғ а септігін тигізетін болады. Мұ ндай жағ дайды ашып кө рсете алатын мысалдар келтірейік. Эпизоотиялық жағ дай талдауы кө рсеткеніндей ІҚ М туберкулезі бойынша тұ рақ ты тү рдегі келең сіз жағ дайлар байқ алып, эпизоотия ү дерісі қ айталанып отырады, осы жайлы мә ліметтер 21 кестеде келтірілген.

Соң ғ ы 5 жылда ІҚ М туберкулезі бойынша сау емес жаң а 114 мекендер анық талып, бесжылдық басына таман 37 болуына қ арамастан 130 сауық тырылды, ал бесжылдық соң ына таман 21 сау емес елді мекен ғ ана қ алды.

21– кесте 1991-1995 жж N-ші облыста ІҚ М туберкулезі бойынша сау емес елді мекендер динамикасы.

Облыстың 5 жылдағ ы ғ ана сау еместігі 151 мекен байқ алуымен сипат алды. Одан терең ірек жасалынғ ан талдаулар малшаруашылығ ы дамуына қ атысты біркелкі деуге келетін 34 ауданның 16 туберкулезбен ауру ІҚ М тіркелгенінін кө рсетті, ал ауру бой алуы мен жануарлардың кө птеп ауыруы тек 8 ауданда тіркелініп отыратыны аталды. Сау емес аудандарғ а тә н кө рініс ауру бой алуларының ү немі деуге тұ рарлық жағ дайда сол орындарда байқ алуы. Айта кетері 5 жылдағ ы 60% астам ауру байқ алулары 3-7 жыл бұ рын туберкулезден сауық тырылғ ан шаруашылық тарда байқ алғ ан. Сау делінген кезең дері бұ л шаруашылық тарда диагностикалық зерттеулер ө ткізіліп отырғ анымен, ауру жә не оң нә тиже беретін жануарлар анық талынбағ ан.

Баяндалынғ ан жағ дайды эпизоотиялық ү деріс теориясы тұ рғ ысынан жең іл тү сіндіруге болады, бұ л да ө з алдына бақ ылаудың тиімділігін арттыру мақ сатында ө ткізіліп жатқ ан зерттеулердің маң ызды екендігін аша тү седі. ІҚ М туберкулез қ оздырушысының облигатты иесі. Осы баяндалғ ан теориялық ережелерге сә йкес ІҚ М туберкулезінің клиникалық белгіленуі мен аллерген енгізілуіне оң реакциялар байқ алуы биогенетикалық заң мен эпизоотиялық ү дерістегі стресс заң ы нә тижелері болып табылады. Егер сауық тырылғ ан табында стресс-факторды жойып, туберкулинге реакция танытатын жануарларды оқ шаулайтын болса, сау тә різді кө рініс қ ана жасалады.

Себебі табында микробтасымалдаушы – жануарлар қ алуы мү мкін, оларда инфекция қ оздырушысымен тепе-тең дік жағ дайы орнап, қ алыптасады. Ауру мен аллергиялық реакция тек кезекті бір стресстік жағ дайдан соң ғ ана барып білінеді.

Мұ ндай ерекшелік аталғ ан аурудан аздағ ан уақ ыт ғ ана бұ рын сауық тырылғ ан шаруашылық тарда ІҚ М туберкулезі бойынша жаң а сау емес елді мекендер айқ ындалуын тү сіндіре алады. Микробтасымалдаушы жануарларды немесе паразитпен биологиялық тепе-тең дік кү йінде жү ретін жануарларды қ олданыстағ ы диагностикалық реакциялармен анық тау қ иын болғ ан. Мұ нан кейінгі стрестік ә серлер олардағ ы инфекциялық ү дерісті асқ ындырып, табынның қ айтадан сау емес деп танылуына ық пал етеді. Егер бұ л солай болса, жасанды тү рдегі препараттар кө мегімен стрестік ә сер ету жайын ойластыру керек, осылай ә рекет ету инфекциялық ү дерістің ә р кезең деріндегі жануарларды айқ ындау мү кіндігін беретін болады. Мұ ндай жұ мыс шаруашылық тардың туберкулезден сауық тырылуын жылдамдатады да рецидивтердің болмауын қ амтамасыз етеді, мұ ның бә рі аталғ ан аурудың жойылуына ө з ық палын тигізетін болады. Ауылшаруашылық жануарларын облигатты иелері деп анық тайтын ауру қ оздырушыларының эпизоотиялық ү дерісі теориясын болжамдаудың маң ызыдылығ ы осығ ан келіп саяды. Мұ ндай ауруларғ а жоғ арыда аталғ андай туберкузлезбен қ атар бруцеллез жә не ІҚ М жас малдарының вирустық респираторлық инфекциялары, инфекциялық анемия, жылқ ы маң қ асы т.б. жатады. Ауылшаруашылық жануарлары ө з қ оздырушылары ү шін потенциалды қ ожайыны болып табылатын аурулардың эпизоотиялық ү дерістері теориясын болжаудың негізгі тұ сы облигатты қ ожайынын табу болып табылады.

Мұ ндай аурулардың белгілері ретінде ауылшаруашылық жануарлары арасында инфекциялық жә не эпизоотиялық ү дерістің жедел жә не қ ысқ а уақ ыттық ағ ымда ө туін, ауру бой алулары арасындағ ы кө рінетін байланыстар байқ алмауын, байқ алудың мерзімділігін т.б. атауғ а болады. Аталғ ан аурулардың кө бін табиғ и-ошақ тық ауруларғ а жатқ ызады. Олардың қ оздырушыларының облигатты қ ожайындары тү рлі кеміргіштер, ө зге жабайы жануарлар, сонымен қ атар ү й жануарлары, мысалы маң қ а қ оздырушысы ү шін жылқ ы болуы мү мкін. Облигатты қ ожайындары арасында ө тетін эпизоотиялық ү дерісті бақ ылау арқ ылы ауылшаруашылық жануарлары арасында инфекциялық ауруларды тиімді тү рде болжауғ а жә не профилактикалауғ а болады.

Листериоз, лептоспироз, Ауески ауруы, сібір жарасы, қ ұ тырық, шошқ а тілмесі т.б. бірқ атар аурулар туралы қ азіргі заманғ ы жинақ талғ ан білім дең гейі аталғ ан аурулардың эпизоотиялық ү дерістерін бақ ылау, профилактикалау мен болжамдау жұ мыстарын эпизоотиялық ү деріс теориясына жү гіне отырып қ амтамасыз етуге болады.

Бұ л жерде ең алдымен қ арсы вакцинация шарасы ө ткізіліп отырғ ан аурудың қ оздырушысының облигатты қ ожайынының ық тимал делінген мекендеу орындарында профилактикалық вакцинациялау ө ткізу кө зделеді, осы қ ожайынның кейіннен анық талуын зерттеу, инфекция қ оздырушысы резервуарына ә сер ету арқ ылы ә рекет етуді білдіреді. Мұ ндай ә рекетттерге арнайы ветеринариялық -санитарлық шараларды, сонымен қ атар мелиоративтік, агротехникалық т.б. жұ мыс тү рлерін жатқ ызуғ а болады.

Сонымен, эпизоотиялық ү дерісті болжау талпыныстарын инфекциялық аурулар таралуы туралы нақ тылы деректер жинау ісінен бастау керек. Аталғ ан деректерді пайымдау қ арапйым қ айталанулар мен аурулар таралуындағ ы заң дылық тарды анық тау мү мкіндігін береді. Олардың негізінде ү деріс дамуындағ ы тенденцияларды, ерекшеліктер мен заң дылық тарды анық тау мү мкін болады, ә рі нақ тылы материал жинақ талынғ ан аумақ неғ ұ рлым кең ірек болса, соғ ұ рлым ық тималдығ ы жоғ ары қ ысқ а мерзімдік болжамдар қ ұ рылады.

Десек те жоғ арыда аталғ андай мұ ндай болжам жасау нақ тылы емес, ә рі жетілмеген деп саналады. Жоғ ары ық тималдық дә режесінде болжамдау ү шін «эпизоотия ү дерісі» ұ ғ ымын анық пайымдап, оның дамуын айқ ындайтын заң дарды ашу керек, сонымен қ оса диалектикалық тү рде оларды эпизоотиялық ү дерістің ортақ теориясына біріктіру керек. Бұ л сұ рақ тарды теориялық дең гейде шешу керек, ал логикалық тү рде алынғ ан қ орытындыларды практика жү зінде тексерген жө н.

Ұ қ састығ ы бойынша жә не моделдік тү рде болжамдау

Эпизоотиялық жағ дайды болжау практикасында ұ қ састығ ы бойынша болжамдар пайдалы боып шық қ ан. Оларды қ ұ былыстардың қ арапайым қ айталанулары кезінде де эпизоотиялық ү дерістің теориясы негізінде де пайдалануғ а болады.

Мысалы. Қ ұ рылғ анынан бері ү лкен кезең ішіндегі ІҚ М сібір жарасы бойынша мерзімділік коэффициенті тұ рақ ты тү рде 77±2% шамасында тұ р. Ауру қ оздырушысы ү немі бір екенін ескере отыра, ұ қ састығ ы бойынша қ ой мен ешкі арасындағ ы сібір жарасы мерзімділігі коэффициенті ұ қ састығ ы бойынша болжамдау негізді деп танылды. Алайда осы жануар тү рлері арасында ол 94±2% болып шық ты. Мұ ндай сә йкеспеушілік ізденушілік болжам қ ұ руғ а тү рткі болумен қ атар, аталғ ан қ ұ былыс себептерін зерттеуге итермеледі.

Болжамдық, сондай-ақ зерттеу тұ рғ ысындағ ы қ ызық ты сұ рақ тар ІҚ М сібір жарасы мерзімділігін қ арасан ауруы эпизоотологиялық ү дерісінің мерзімділігіне ұ қ састығ ы бойынша болжамдау талпынысы тү рінде шешілуде. Аталғ ан инфекциялар топырақ инфекциясы ретінде қ абылданады. Аумақ тық тұ рғ ыдан алғ анда олар барлық жерлерде дерлік таралғ ан. Тиісінше қ арасанды ІҚ М сібір жарасы мерзімділігіне ұ қ сас тұ рғ ыдан алып болжамдау дұ рыс деуге негіз бар. Алайда сібір жарасының мерзімдік таралуы шілде-қ ыркү йек аралығ ына келсе, қ арасанның максималды мерзімдік таралу кезең і – қ ыркү йек-қ азан аралығ ына келеді.

Мерзімділігіне қ атысты ұ қ састық байқ алады, дегенмен оның шарық тау кезең і айтарлық тай алғ а жылжығ ан, бұ л мұ ндай айырмашылық себептерін терең ірек ү ң іліп зерттеуді талап етеді.

Эпизоотиялық ү деріс теориясы негізіндегі ұ қ састық қ а қ атысты мысалдар мұ нан да кө рнекі. Облигатты қ ожайынғ а стрестік ә сер ету паразиттің ө міршең ділігін ушық тыратыны (провакациялайтыны) дә лелденген, ол тиісті инфекцияның клиникалық ушығ уы тү рінде білінеді. Бұ л феномен бруцеллездің латентті формаларын диагностикалауда айтарлық тай тиімді пайдаланылғ ан. Енді бұ л осылай болатын болса, ұ қ састығ ы бойынша сә йкесетін жағ дайларда ө зге инфекциялық ауру (туберкулез) қ оздырушылдарының ө міршең дігінің де кү шейетіндігін болжауғ а болатын тә різді.

Осындай ұ қ састығ ы бойынша болжамдауғ а қ атысты ү лкен маң ыздылығ ын кө рсететін басқ а да мысалдар келтіруге болады.

Моделдік болжамдау да біршама маң ызды. Нақ тылы эпизоотиялық жағ дай белгілі бір тенденциялармен жә не заң дылық тармен сипатталатынын ескере келе, математика ілімімен бірлесе жұ мыс жасай отырып, олардың ө згерулерін алгебралық белгілермен, анық тамалармен имитациялауғ а болады.

Мұ ндай математикалық моделдерде эпизоотиялық ү дерістер білінуін ауыстыру арқ ылы бір ауыспалы шамалар (мысалы, вакцинациялау дең гейінің кө рсеткіштері) арқ ылы екіншілерінің (мысалы, ауруғ а шалдығ у) қ алай ө згеретінін анық тауғ а болады.

22 – кесте Эпизоотиялық ү дерісте инфекция қ оздырушыларының кө здері ретінде жануарлардың маң ыздылығ ына қ атысты аурулардың жіктелуі

Мұ ндай математикалық моделдерде эпизоотиялық ү дерістер білінуін ауыстыру арқ ылы бір ауыспалы шамалар (мысалы, вакцинациялау дең гейінің кө рсеткіштері) арқ ылы екіншілерінің (мысалы, ауруғ а шалдығ у) қ алай ө згеретінін анық тауғ а болады.

Табиғ и жағ дайларда зерттеу мақ сатымен эпизоотияларды эксперимент тү рінде жасауғ а болмайтынын ескере отырып оларды математикалық моделдер кө мегімен имитациялау ғ ылыми, сондай-ақ практикалық тұ рғ ыдан қ ызығ ушылық тудырады.

Алайда, эпизоотиялық ү дерістің байқ алу моделдерін он