Моделирование и оценка риска распространения ньюкаслской болезни в Российской Федерации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 03.00.06, кандидат биологических наук Журавлева, Валентина Алексеевна

• Журавлева, Валентина Алексеевна
• кандидат биологических наук
• 2008

Оглавление диссертации кандидат биологических наук Журавлева, Валентина Алексеевна

ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ.

1. ВВЕДЕНИЕ.

2. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ.

2.1. Эпизоотологический риск.

2.2.1.Математические модели распространения инфекционных болезней животных.

2.2.2.Методические приемы математического моделирования динамики и структуры нозоареала.

2.2.Система прогнозирования и оценка риска возникновения и распространения инфекционных болезней.

2.3. Краткая характеристика ньюкаслской болезни.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Моделирование и оценка риска распространения ньюкаслской болезни в Российской Федерации»

1.1. Актуальность работы

К числу актуальных направлений ветеринарной науки и практики относятся исследования по оценке риска возникновения и распространения опасных инфекционных болезней животных, с целью обеспечения биологической безопасности животноводства РФ.

Данное направление предусматривает: определение перечня наиболее значимых социально-экономических последствий инфекционных болезней; проведение районирования территории страны по уровню эпизоотологического риска возникновения болезни и возможным масштабам ее распространения; разработку рекомендаций по проведению превентивных противоэпизоотических мероприятий.

К числу наиболее значимых инфекционных патологий птицеводства России относится ньюкаслская болезнь. В 2007 году она занимала четвертое место в общей инфекционной патологии птицы (9,13%) после колибактериоза (47,5%), болезни Гамборо (10,5%) и инфекционного бронхита (9,84%) [123]. В 2007 году в стране было зарегистрировано 35 неблагополучных пунктов, заболело свыше 216 тыс. голов и пало более 70 тыс. Таких значений эпизоотической напряженности не наблюдали в течение 10 лет [40].

В связи с этим, изучение и оценка риска возникновения и распространения Ж по регионам страны в 2009-2010гг., обоснование на этой основе потребностей в вакцинных препаратах является актуальной задачей.

1.2. Цель работы: разработать математические модели оценки риска возникновения и распространения ньюкаслской болезни птиц в Российской Федерации.

Для реализации поставленной цели были определены следующие задачи: сформировать компьютерную базу данных по эпизоотической ситуации и мерам борьбы с ньюкаслской болезнью, дать оценку напряженности эпизоотической ситуации; провести математико-статистический анализ динамики и структуры нозоареала НБ; оценить степень влияния вакцинации на напряженность эпизоотической ситуации НБ; рассчитать математические модели риска возникновения и распространения НБ в РФ в 2009-2010гг.; оценить потребности в вакцине для регионов различной степени риска НБ в 2009-2010гг.

1.3. Научная новизна

Впервые разработана математическая модель риска возникновения и распространения НБ в РФ в 2009-2010гг., наиболее вероятно возникновение болезни в Центральном, Южном и Северо-Западном федеральных округах России. Расчитанная инцидентность составляет 10-100 случаев на 1млн. голов, цикличность эпизоотических подъемов- 7 и 14 лет;

Установлена обратная корреляция между уровнем вакцинации птицепоголовья и инцидентностью неблагополучных пунктов (величина коэффициента корреляции рангов - 0,688, достоверность - 0,99);

Рассчитана информационная модель (канал связи), отражающая связь между уровнем вакцинации и частотой регистрации неблагополучных пунктов в РФ. Модель четко показывает, что с ростом уровня вакцинации снижается чатота регистрации наблагополучных пунктов;

Определена ежегодная потребность в вакцине против НБ на период 2009-2010гг. По РФ она составила 1,659 млд. доз, из них 0,459 млд. доз для птиц яичных пород и 1,2 млд. доз для птиц мясных пород.

1.4. Практическая значимость работы

Разработанные «Методические рекомендации по ведению эпизоотологического мониторинга экзотических особо опасных и малоизвестных болезней животных», утвержденные отделением ветеринарной медицины Россельхозакадемии, предназначены для специалистов научно-исследовательских и учебных учреждений, занимающихся вопросами оценки эпизоотологического риска возникновения и распространения болезней и планирования превентивных противоэпизоотических мер.

1.5. Основные положения, выносимые на защиту: Математические модели риска возникновения и распространения НБ в РФ в 2009-2010гг.

Расчеты потребности в вакцине против ньюкаслской болезни на 20092010гг. по России в целом и конкретным федеральным округам.

1.6. Апробация работы

Основные материалы работы представлены в материалах конференции, приуроченной к 80-летию академика РАСХН Бакулова И.А. «Сибирская язва и другие опасные инфекционные болезни животных» (Покров, 2005); материалах конференции «Актуальные проблемы ветеринарного обеспечения животноводства Сибири» (Новосибирск, 2006); заседаниях ученого совета ГНУ ВНИИВВиМ (2005-2007гг.); материалах VIII научно-практической конференции «Проблемы прогнозирования чрезвычайных ситуаций» (Москва, 2008), материалах конференции, посвященной 50-летию ВНИИВВиМ «Проблемы профилактики и борьбы с особо опасными, экзотическими и малоизученными инфекционными болезнями животных» (Покров, 2008).

1.7. Публикации

По материалам диссертации подготовлено и опубликовано 8 статей, из них 1 статья в издании, по перечню, рекомендованному ВАК.

1.8. Личный вклад

Представленные в диссертационной работе материалы получены, проанализированы и обработаны автором самостоятельно.

1.9. Объем и структура диссертации

Диссертация изложена на 127 страницах, иллюстрирована 22 таблицами и 19 рисунками, дополнена приложением «Методические рекомендации по ведению эпизоотологического мониторинга экзотических особо опасных и малоизвестных болезней животных». Список используемой литературы включает 192 источника, из которых 55 иностранных.

2. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ 2.1. Эпизоотологическнй риск

В мировой практике в течение последних десятилетий активно используется методология оценки и управления рисками влияния факторов окружающей среды на здоровье населения (и животных). Целью использования такой методологии является повышение объективной обоснованности принятия управленческих решений в области обеспечения санитарно - эпидемического благополучия населения, а это непосредственно связано с благополучием животных по инфекционным болезням.

В эпизоотологическом контексте риск — это реальная угроза возникновения заболеваемости и иных неблагоприятных эффектов на благосостояние животных - здоровье, продуктивность, воспроизводство под воздействием каких — либо вредных, предрасполагающих или отягощающих факторов» [72].

В середине 90-х годов требования по анализу риска были включены в генеральное соглашение по тарифам и торговле (GATT) и требования Всемирной торговой организации (ВТО).

Данные требования подразумевают, что регулирование перемещения биологических объектов и субъектов, попадающих в сферу деятельности ветеринарии, осуществляется исключительно на основе научной оценки сопряженного с этим риска. МЭБ разработаны стандарты для проведения оценки риска при перемещении животных и разнообразной продукции животноводства. В последние годы анализ риска стали использовать для решения задач оценки безопасности вакцин, риска заноса болезней в отдельные страны и регионы, влияния ветеринарных препаратов на окружающую среду.

С 1999 года ряд авторов выделяют анализ риска в ветеринарии в самостоятельную дисциплину, не связанную с эпизоотологией, но использующую результаты эпизоотологических исследований и наблюдений («Risk analysis for veterinary biologies» - издание правительства

США, wvyw.aphis.usda.gov), или включают данные понятия в такую дефиницию как «аналитическая эпизоотология» [70,72].

Под анализом риска понимается научное исследование, направленное на идентификацию источника риска, оценку риска, выработку рекомендаций по управлению им и информирование о риске.

Оценка эпизоотического риска может быть проведена с помощью качественных приемов и количественными методами исследования. В последнем случае требуется количественный учет и анализ факторов природного, социально-экономического фона, включая состояние ветеринарной службы в связи с состоянием здоровья населения, районирование территории по уровню эпизоотологического риска и вероятным последствиям эпизоотии [39, 53, 110, 162, 186]. При этом используются разнообразные приемы и способы математико-статистической обработки и анализа данных, расчета математических моделей.

Заключение диссертации по теме «Вирусология», Журавлева, Валентина Алексеевна

5. ВЫВОДЫ

1. Проведенная оценка уровня риска возникновения и распространения ньюкаслской болезни птиц в 2006-2010гг. на основе рассчитанной нами мировой пространственно-динамической модели позволила установить, что наиболее вероятные значения инцидентности по потенциальному нозоареалу составят: 1-10 новых эпизоотических вспышек на 10 млн. голов птицы. Прогнозируется высокая вероятность регистрации болезни: от 0,8 до 1,0, со значениями инцидентности случаев 100 — 1000 на 1 млн. голов птицы для стран Африки, Южной Азии, Юго-Западной Азии, Восточной и Юго-Восточной Азии, Южной Европы

2. При проведении математико-картографической экстраполяции показателей глобальной пространственно - динамической модели на территорию Российской Федерации установлено, что вероятность регистрации ньюкаслской болезни птиц наиболее высока в Центральном, Южном и Северо-Западном федеральных округах - от 0,4 до 0,6, с инцидентностью случаев 10 - 100 на 1 млн. голов птицы .

3. Рао-чет информационного показателя влияния массовой вакцинации на снижение эпизоотической напряженности составил 0,488. Выявлена обратная корреляция между уровнем вакцинации и инцидентностью неблагополучных пунктов. Величина коэффициента корреляции рангов равна 0,688, что, свидетельствует о решающей роли вакцинации в контроле эпизоотической ситуации по НБ в РФ.

4. Проведенный нами математико-картографический анализ и моделирование влияния природных и социально экономических факторов на вероятность возникновения и характер распространения болезни позволяет прогнозировать динамику эпизоотической ситуации и районировать РФ по уровню эпизоотологического риска. При этом установлена существенная степень влияния факторов природного и социально-экономического фона на частоту возникновения болезни: величина информационного показателя влияния - 0,83, из этой величины роль факторов природного фона - 0,66, социально-экономических (уровень развития птицеводства и уровень вакцинации) - 0,7. Пространственные различия величины инцидентности случаев связаны с влиянием природно-хозяйственных факторов и уровнем вакцинации поголовья, информационного показатель влияния - 0,59, при этом влияние природно-хозяйственных условий составило - 0,498, уровня вакцинации - 0,41.

5. Использование синтеза математико-картографических моделей связи ситуации с установленными факторами эпизоотологического риска, для районирования территории по уровню риска возникновения и распространения ньюкаслской болезни, позволило определить 4 зоны различного риска возникновения ныокаслской болезни в РФ. Зона наиболее высокого риска охватывает Южный ФО. Вероятность возникновения НБ в ней от 0,2 до 0,3, а инцидентность случаев от 300 до 1000 случаев на 1 млн. гол. птицы.

6. На основании проведенного нами районирования территории РФ по риску возникновения НБ установлено, что для обеспечения устойчивого благополучия РФ по НБ необходимо в период 2009-2010гг. использовать не менее 1659 млн. доз вакцины против НБ, в том числе из них 459 млн. доз для птиц яичных пород и 1,2 млд. доз для птиц мясных пород.

6. ПРАКТИЧЕСКИЕ ПРЕДЛОЖЕНИЯ

1. Разработаны и предложены для оценки эпизоотологического риска «Методические рекомендации по ведению эпизоотологического мониторинга экзотических особо опасных и малоизвестных животных», утвержденные отделением ветеринарной медицины Россельхозакадемии 12.12.2007.

2. Материалы диссертации могут быть использованы в расчетах потребности в вакцинных препаратах для проведения мероприятий профилактики и ликвидации ньюкаслской болезни в РФ.

107

Список литературы диссертационного исследования кандидат биологических наук Журавлева, Валентина Алексеевна, 2008 год

1. Абишев, М.Н. Информационно-картографический подход к анализу связей природных явлений / М.Н. Абишев // Вопросы географии. Количественные методы изучения природы. М., 1975. - С.131-146.

2. Адлер, Ю.П. Введение в планирование эксперимента / Ю.П.Адлер.-М.: Металлургия, 1969. С.5-53.

3. Адлер, Ю.П. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий/ Ю.П.Адлер, Е.В.Маркова, Ю.В. Грановский М.: Наука, 1976. -279 с.

4. Актуальные проблемы инфекционной патологии животных: материалы Междунар. науч.-практ. конф., посвящ. 45-летию ФГУ ВНИИЗЖ.- Владимир: ИПП ВЕЛЕС, 2003. 524 с.

5. Аскеров, Т.М. Система управления базой пространственно-распределенных данных / Т.М.Аскеров, A.A. Агаев // Прикладная информатика: сб. статей. -М., 1991. Вып. 17. -С.81-97.

6. Бакулов, И.А. Карантинные и малоизученные болезни животных мировая эпизоотическая ситуация и система мер по предупреждению их заноса / И.А. Бакулов// Эпизоотология, диагностика и меры борьбы с инфекционными болезнями. Новосибирск, 1986. - С. 18 - 22.

7. Бакулов, И.А. Некоторые результаты исследований по проблеме эпизоотологического прогнозирования (в ветеринарной практике) / И.А. Бакулов // Труды ВИЭВ. М., 1982. - Т.55. - С.11-15.

8. Бакулов, И.А. Основы эпизоотологического прогнозирования и планирования противоэпизоотических мероприятий. Основные положения/ И.А. Бакулов // Руководство по общей эпизоотологии,- М.: Колос, 1979. С. 279-295.

9. Бакулов, И.А. Особенности распространения вирусных болезней животных в современных условиях и их прогнозирование / И.А. Бакулов, Г.Г.Юрков // Актуальные проблемы ветеринарной вирусологии.: тез. докл. -Казань, 1980.-С.4-5.

10. Бароян, О.В. Эпидемиологическая статистика и анализ статистических

11. Р.» изданных / О.В. Бароян, Д.Ф. Портер // Междунар^и национальные аспектысовременной эпидемиологии. -М.: Медицина, 1975. С.283-285.

12. Бароян, О.В. Математика и эпидемиология / О.В. Бароян, JI.A. Рвачев-М.: Знание, 1977.-64 с.

13. Бароян, О.В. Модель эпидемий гриппа для территории СССР / О.В. Бароян, JI.A. Рвачев М.: Знание, 1971. - 15 с.

14. Батомункув, A.C. Эпизоотология и моделирование эпизоотического процесса пастереллеза в республике Бурятия: автореф. дис. канд. вет. наук: 16.00.03 / Батомункув Алдар Содномишиевич. Барнаул, 2002. - 28 с.

15. Беляков, В.Д. Саморегуляция паразитарных систем: молекулярно-генетические механизмы / В.Д. Беляков, Д.Б. Голубев, Г.Д. Каминский, В.В.Тец. Л.: Медицина, 1987.-240 с.

16. Бургин, М.С. Системная организация баз данных и баз знаний / М.С.Бургин, В.И. Кузнецов // Базы данных и знаний в автоматических и региональных системах: сб. науч. тр. -Киев, 1999.-С.149-157.

17. Бушу ев, М.В. Диалоговая система хранения и анализа временных рядов / М.В. Бушу ев // Анализ и прогноз многолетних временных рядов.-Новосибирск, 1988. С.25-29.

18. Бюллютень о движении заболеваний с/х животных за 1961-1970 годы. -М.:МСХ, 1972.-255с.

19. Бюллютень о движении заболеваний с/х животных за 1975-1980 годы.-М.:МСХ, 1983.-240с.

20. Бюллютень о движении заболеваемости о падеже с/х животных за 1981 год.- М.: МСХ, 1982. 208с.

21. Вирусные болезни животных / В.Н. Сюрин и др.. -М.: ВНИТИБП, 1998.-928 с.

22. Вишняков, И.Ф. Система эпизоотологического мониторинга и государственная безопасность животноводства в чрезвычайных ситуациях / И.Ф. Вишняков // Вестник РАСХН.-2000.-№1.-С.8-11.

23. Воронов, А.Г. Биогеография мира / А.Г.Воронов, Н.Н.Дроздов, Е.Г.Мяло. М. : Высш. шк., 1985. - 272 е., ил . -(Учеб. для студ. географ, спец. ун - тов.)

24. Ганнушкин, М.С. Общая эпизоотология / М.С.Ганнушкин-М.:Сельхозгиз, 1961.-264 с.

25. Гудим, В.Е. Вопросы методологии эпизоотологического прогноза и некоторые пространственные задачи/ В.Е.Гудим и др. // Труды ГНКИ. М., 1985.-Т.22.- С. 281-285.

26. Гудим, В.Е. Исследование структуры нозоареала методом информационного анализа в связи с задачей прогнозирования болезни (на примере клостридиоза, вызываемого С1. СЬаиуое1) : автореф. дис. канд. биол. наук: 03.00.07 / Гудим Валентина -М.,1974. 24 с.

27. Гуленкин, В.М. Применение компьютерных технологий для прогнозирования течения ящура при чрезвычайных ситуациях / В.М. Гуленкин //Актуальные проблемы инфекционной патологии животных: материалы

28. Междунар. науч.-практ. конф., посвящ. 45-летию ФГУ ВНИИЗЖ.- Владимир, 2003. С.18-23.

29. Гуленкин, В.М. Эпизоотологическое прогнозирование особо опасных болезней / В.М. Гуленкини др. //Ветеринария.-2001.-№12.-С.З-5.

30. Джексон, Г. Проектирование реляционных баз данных для использования с микро-ЭВМ / Г.Джексон; пер. с англ. М.: Мир, 1991.-252 с.

31. Дженкинс, Г. Спектральный анализ и его приложения / Г.Дженкинс, Д. Ватте; пер. с англ.- М., 1982. Вып. 1.-280 с.

32. Джупина, С.И. Методы эпизоотологического исследования и теория эпизоотического процесса/ С.И. Джупина Новосибирск: Наука, 1991.-142 с.

33. Джупина, С.И. Прогнозирование эпизоотической ситуации (на модели эпизоотического процесса сибирской язвы) / С.И. Джупина Новосибирск, 1996.-240 с.

34. Джупина, С.И. Пути предупреждения инфекционной заболеваемости животных на фермах / С.И. Джупина // Вестник Рос. ун-та дружбы народов. Сер. с.-х. науки. Животноводство.—2001.-№6.-С.106-112.

35. Диго, С.М. Проектирование использование баз данных / Диго С.М. -М.: Финансы и статистика, 1995.-170 с.

36. Дудников, С.А. Анализ риска в ветеринарии. Принципы и методология. (Анализ риска заноса ящура на территорию России) / С.А. Дудников, Е.В. Гусева // ФГУ ВНИИЗЖ МСХ РФ.- Владимир, 2001, 32 с.

37. Дудников, С.А. Количественная эпизоотология: основы прикладной биотехнологии и биостатистики /С.А.Дудников.- Владимир: Демиург, 2004. -460 с.

38. Замулин, A.B. Системы проектирования баз данных и знаний/ A.B. Замулин.- Новосибирск: Наука, 1990. 351с.

39. Исаченко, А.Г. Ландшафты / А.Г. Исаченко, А.А.Шляпников.- М.: Мысль, 1989. 504 с.

40. Использование географических информационных технологий в эпидемиологической диагностике особо опасных инфекций / Л.С.Кирьякова и др. // Проблемы особо опасных инфекций. -2004. Вып. 87. - С.24-27.

41. Кириллов, В.В. Основы проектирования реляционных баз данных / В.В. Кириллов,- СПб.: ИТМО, 1994. 88 с.

42. Конопаткин, A.A. Эпизоотология и инфекционные болезни сельскохозяйственных животных /A.A. Конопаткин и др.. М.: Колос, 1984.-С.544

43. Константинов, В.М. Имитационное математическое моделирование эпизоотического процесса: биологические аспекты /В.М.Константинов //Вестник сельскохозяйственной науки. 1990. - №2. - С. 100-109.

44. Константинов, В.М. Проблема кластеризации основное звено районирования в медико-географических исследованиях / В.М.Константинов, М.Г.Таршис // Медицинская география. - Л., 1989. - С.25-26.

45. Коромыслов, Г.Ф.Эпизоотологическое прогнозирование мероприятий по профилактике и борьбе с заразными болезнями / Г.Ф.Коромыслов, Б.Ф. Званцов // Международный с.-х. журнал. 1981. - №6. - С. 104-105.

46. Куклев, Е.В. Геоинформационное обеспечение эпидемиологического надзора за чумой в природных очагах России / Е.В.Куклев, Н.В.Попов,

47. Кулешов, А.А.Математическое моделирование лесных пожаров / А.А.Кулешов, Е.Е.Мышецкая, В.Ф.Тишикин // Пробл. прогнозирования чрезвычайных ситуаций: сб. материалов науч. практ. конф. - М., 2002. —1. C.52-53.

48. Курченко, Ф.П. Некоторые особенности борьбы с особо опасными болезнями животных / Ф.П. Курченко // Вопросы ветеринарной вирусологии, микробиологии и эпизоотологии: тез. науч. конф./ ВНИИВВиМ. Покров, 1985,- Т. 2.-С. 485-490.

49. Кушнир, А.Т. Оценка эффективности применения пылевидных вакцин против ньюкаслской болезни птиц //Вопросы ветеринарной вирусологии, микробиологии и эпизоотологии.: материалы науч. конф. / ВНИИВВиМ. — 4.1. Покров, 1993. - С. 149-150.

50. Лакин, Г.Ф. Биометрия / Г.Ф.Лакин,- М.: Высш. шк, 1990. С.208-306.- (Учеб. пособие для биол. спец. вузов)

51. Лоули, Д. Факторный анализ как статистический метод / Д.Лоули, А.Максвелл М.: Мир, 1967. - 144 с.

52. Мазанов, В.Л. Использование математических моделей для прогнозирования медико санитарных последствий на различных этапах развития радиационной аварии на АЭС / В.Л.Мазанов, А.Ф. Хоруженко //

53. Проблемы прогнозирования чрезвычайных ситуаций: сб. материалов науч.-практ. конф. -М., 2002. С.58.

54. Макаров, В.В. Аналитическая эпизоотология / В.В.Макаров, О.И. Сухарев // Аграрная Россия. 2001. - №3. - С.9-14.

55. Макаров, В.В. Очерки истории борьбы с инфекционными болезнями/ В.В.Макаров.- М., 2008. 220с.

56. Макаров, В.В. Эпизоотологическая методология. Лекционный курс / В.В.Макаров. М., 2001. - 224 с.

57. Макаров, В.В. Эпизоотологическая терминология основные определения и категории / В.В.Макаров, Д.А.Васильев. - Ульяновск: Изд-во УГСХА,1998. - 51с.

58. Мартин, Дж. Организация баз данных в вычислительных системах / Дж.Мартин; пер. с англ. М.: Мир, 1980. - 662 с.

59. Методические рекомендации по ведению эпизоотологического мониторинга экзотических особо опасных и малоизвестных болезнейживотных / И.А. Бакулов, A.B. Книзе, А.А.Стрижаков, Н.В.Дмитриенко, В.А. Филоматова / ГНУ ВНИИВВиМ.- Покров, 2007.-79с.

60. Методическое руководство по определению экономического ущерба и эффективности противоэпизоотических мероприятий при особо опасных болезнях животных (группа А) /В.М Гуленкин, Т.З. Байбиков, Ю.В. Зимковский, В.М.Захаров / ВНИИЗЖ- Владимир, 1996.- 85с.

61. Методические указания по эпизоотологическому исследованию / И.А.Бакулов и др.. М.: Изд -во ГАК СССР, ВНИИВВиМ, ВИЭВ. - 20 с.

62. Моделирование атропонозов и зоонозов // Эпидемиологическая кибернетика: Модели, информация, эксперименты: сб. науч. тр. НИИЭМ им. Гамалеи АМН СССР. М., 1991.-С. 109-161.

63. Муллахметов, P.P. Система статистического и экономического анализа противоэпизоотических мероприятий на основе компьютерных технологий: автореф. дис. .канд. вет. наук: 16.00.03 / Муллахметов Рустем Ренатович. -Казань, 2005. -19 с.

64. Николаева, К.П. Моделирование риска заноса и распространения ящура на территории России и прогнозирование эпизоотической ситуации: автореф. дис. канд. биол. наук: 03.00.06; 16.00.03 / Николаева Клеопатра Павловна. Владимир, 2005. - 23 с.

65. Основы географической эпизоотологии. Учебное пособие // В.Н. Кисленко и др. / МСХП РФ РАСХН; Сиб. отд. ИЭВС и ДВ; НГАУ. -Новосибирск, 1997. 84 с.

66. Особо опасные болезни животных. Справочник / H.A. Бакулов, Т.А.Власова, С.Ф.Терновая, A.B. Книзе, И.Ю. Хухоров, Н.В.Дмитриенко / ВНИИВВиМ.- Покров, 2002.-159 с.

67. Особо опасные болезни животных. Справочник / И.А.Бакулов, В.М.Котляров, А.С.Донченко, И.Ю.Хухоров, С.Ф.Терновая, А.В.Книзе/ ВНИИВВиМ; ГНУ ИЭВС и ДВ. Покров, Новосибирск, 2002.-184 с.

68. Оценка экономической эффективности профилактической вакцинации животных против ящура/ В.М. Гуленкин и др. // Проблемы инфекционной патологии с.-х. животных.- Владимир, 1997.-С.30-31.

69. Песковацков, А.П. Математическое моделирование и прогнозирование эпизоотий / А.П. Песковацков, Е.С.Голубева // Труды ГНЕСИ. М., 1975. -Т.22. - С.275-280.

70. Песковацков, А.П. Метод эпизоотологического исследования и прогнозирование / А.П. Песковацков // Вопросы ветеринарной вирусологии, микробиологии и эпизоотологии: тез. докл. науч. конф., 14 -16 ноября 1983г./ ВНИИВВиМ.- Покров, 1983.- С. 120-122.

71. Песковацков, А.П. О принципах системы эпизоотологического прогнозирования / А.П. Песковацков //Вопросы ветеринарной вирусологии, микробиологии и эпизоотологии: тез. докл. науч. конф., посвящ. 30- летию ВНИИВВиМ,- Покров, 1988.- С.13-15.

72. Плешакова, В.И. Экспериментальное моделирование инфекции мочевыводящих путей животных, вызванных Actiobaculus suis / В.И.Плешакова, Н.М. Колычев // Доклады РАСХН. 2002. - №1. - С.35-38.

73. Плохинский, H.A. Алгоритмы биометрии/ Н.А.Плохинский. -М.:МГУ, 1980.-80с.

74. Построение обобщенного показателя оценки эпизоотической ситуации / Р.Н.Коровин и др. // Доклады РАСХН. 2002. - №2. - С.54-55.

75. Поллард, Дж. Справочник по вычислительным методам статистики / Дж. Поллард; пер. с анг. М.: Финансы и статистика, 1982. - С. 260-319.

76. Потиевский, Э.Г. Разработка методов прогнозирования заболеваемости людей на модели геморрагической лихорадки с почечным синдромом / Э.Г.Потиевский, JI.A. Красильникова // Моделирование биологических сообществ. Владивосток, 1990. - С.86-92.

77. Проблемы защиты от актов биотерроризма в современных условиях / Б.В.Боев, В.М.Бондаренко, А.А.Воробьев, В.В.Макаров // Аграрная Россия. -2002. №2. - С. 66-74.

78. Прогностическая модель распространения наркомании и ВИЧ-инфекции среди молодежи / Б.В.Боев, В.М. Бондаренко // ЖМЭИ. 2001. -№5. - С.76-81.

79. Прометный, В.И. Санитарная охрана территории: базы данных о распространении некоторых особо опасных болезней/ В.И.Прометный, Б.П.Голубев, Э.А.Москвитина // ЖМЭИ. №5. - 2002. - С.25-29.

80. Пустыльник, Е.И. Зависимость между случайными величинами / Е.И. Пустыльник //Статистические методы анализа и обработки наблюдений. — М.: Наука, 1968. С. 213-239.

81. Рабочая книга по прогнозированию / под ред. И.В.Бестужева Лада.-М.: Мысль, 1982.-429 с.

82. Разработка краткосрочных прогнозов эпизоотологической обстановки (при инфекционных болезнях животных) / В.А.Ведерников и др. // Труды ВИЭВ. М.,1983.-Т.55-С.21-26.

83. Разработка научно обоснованных прогнозов по ящуру и внедрение их в ветеринарную практику / Т.З.Байбиков и др. // Проблемы инфекционной патологии с.-х. животных: тез. докл. конф.- Владимир, 1997. С.28.

84. Рвачев, Л.А. Эксперимент по машинному прогнозированию эпидемии гриппа / Л.А. Рвачев // Доклады АН СССР. 1971. - Т.198. - №1. -С.68-70.

85. Региональный анализ риска возникновения ящура на территории России/ С.А.Дудников и др. // Проблемы прогнозирования чрезвычайных ситуаций: сб. материалов науч.- практ. конф.- М., 2002.-С. 29-30.

86. Рекомендации по методике эпизоотологического исследования / под ред. И.А. Бакулова Покров, 1975. 75 с.

87. Руководство по общей эпизоотологии / под ред. И.А. Бакулова, А.Д. Третьякова. М.: Колос, 1979. - 424 с.

88. Рунион, Р. Справочник по непараметрической статистике. Современный подход / Р. Рунион. М.: Финансы и статистика, 1982.-198 с.

89. Система эпизоотологического мониторинга особо опасных, экзотических, малоизученных, в том числе зооантропонозных болезней животных / И.А. Бакулов и др.. М., 2001. - 72 с.

90. Сидоров, С.М. К вопросу о прогнозировании эпизоотического процесса при бешенстве на территории России / С.М.Сидоров и др. // Ветеринарная патология. -2007. -№ 3. С. 17 - 22.

91. Сюрин, В.Н. Частная ветеринарная вирусология: справочная книга /

92. B.Н. Сюрин, Н.В.Фомина. -М.: Колос, 1979.- 472 с.

93. Таранова, JI.A. Выяснение корреляций между заболеваемостью сельскохозяйственных животных ящуром и плотностью их размещения на территории РСФСР /JI.A. Таранова // Сборник трудов МВА. 1973. - Т.65.1. C.170-171.

94. Таршис, М.Г. Краевая эпизоотология нечерноземной зоны РСФСР/ М.Г. Таршис. М.: Колос, 1980. -208 с.

95. Таршис, М.Г. Математические методы в эпизоотологии / М.Г. Таршис, В.М. Константинов.- М.: Колос, 1975. С.103-119.

96. Таршис, М.Г. Математические модели эпизоотического процесса / М.Г. Таршис, В.М. Константинов. М.: ВНИИТЭИСХ, 1979. - 203 с.

97. Таршис, М.Г. Моделирование эпизоотического процесса / М.Г.Таршис // Эпизоотологический прогноз и противоэпизоотический план. М., 1979. -С.35-46.

98. Таршис, М.Г. Некоторые модели эпизоотологического прогноза / М.Г. Таршис, В.Е.Гудим, Р.Ф. Иопа // Ветеринария. 1973. - №7. - С.42-44.

99. Таршис, М.Г. Эпизоотологический прогноз и противоэпизоотический план / М.Г. Таршис М.: Россельхозиздат, 1979. - 110 с.

100. Терентьев, П.В. Практикум по биометрии/П.В. Терентьев, Н.С.Ростова. -Д.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1977.- 152с.

101. Федоров, В.Д. Экология / В.Д.Федоров, Т.Г.Гильманов. М.: МГУ, 1980.- 464 с.

102. Фисинин, В.И. Общие проблемы птицеводства. Стратегические тенденции развития яичного и мясного птицеводства России /В.И.Фисинин // Сборник трудов. IV Международный конгресс по птицеводству М.,2008. -С.4-22

103. Харман, Г. Современный факторный анализ / Г.Харман. М.: Колос, 1972.- 160 с.

104. Ходжаев, Ш.Х. Математическое моделирование эпидемического процесса / Ш.Х Ходжаев, Х.К.Кадыров, Х.З.Икрамова // Автоматизация. Организация. Диагностика. -М., 1981. С. 163-166.

105. Хохлачев, О.Ф. Вакцинация основа эпизоотического благополучия птицехозяйства / О.Ф.Хохлачев и др. // IV Международный ветеринарный конгресс по птицеводству, 8-11 апреля 2008г. - М., 2008.- С.29-37.

106. Цонев, Ц. О методах эпизоотологии / Ц. Цонев, П. Елицина, Б.Ликов// Методические материалы по проблемам общей эпизоотологии в условиях промышленного животноводства. София, 1984. - С.31 - 43.

107. Черкасский, Б.Л. Глобальная эпидемиология / Б.Л.Черкасский.-М.: Практическая медицина, 2008. 447 с.

108. Черкасский, Б.JI. Риск в эпидемиологии / Б.Л.Черкасский.- М.: Практическая медицина, 2007. 480 с.

109. Шоопала Джоханнес. Особенности проявления эпизоотического процесса катаральной лихорадки овец в Намибии: автореф. дис. канд. вет. наук: 16.00.03 / Шоопала Джоханнес. М., 2006. - 24с.

110. Эпизоотологический словарь справочник / И.А. Бакулов, Г.Г. Юрков, В.А.Ведерников, Ф.М. Орлов. -М.: Россельхозиздат, 1986. - 190 с.

111. Эпизоотологический словарь-справочник / сост. Д.И.Козлова.- М.: Россельхозиздат, 1986.-189 с.

112. Юдников, С.А. Научно техническое прогнозирование / С.А. Юдников // Проблемы прогнозирования чрезвычайных ситуаций: сб. материалов науч. - практ. конф. - М., 2002. - С.90-92.

113. Ягодинский, В.Н. Динамика эпидемического процесса/ В.Н. Ягодинский. М.: Медицина, 1977.- 240 с.

114. Ярковой, П.Н. Совершенствование планирования профилактических противоинфекционных мероприятий на основе современных компьютерных технологий: автореф. дис. . канд. вет. наук. Воронеж, 2004. - 22 с.

115. Animal health yearbook 1960 -1995 / FAO-WHO -OIE.-Rome, 1961 -1996.

116. Armitage, P. Modelling the transmission of rabies/ P.Armitage // Disease and Urbanization. London, 1980. - P.45-54.

117. Barnes, S. Mapping the future of health care: CIS applications in Health care analysis / Barnes S., Peck A. //Geographic Information Systems. -1994. -№ 4. -P.31-33.

118. Beal, V.S. Perspectives on animal diseases surveillanse / V.S. Beal // Proc. 87 annual meet, of U.S. animal health association. Las Vegas, 1983. - P. 359 -385.

119. Beal, V.S. The use mathematical models in animal diseases program evaluation / V.S. Beal // Proc. 87 annual meet, of U.S. animal association. Las Vegas, 1983.-P. 386-302.

120. Buish, W.W. The Threat and response to a foreign animal disease outbreak / W.W. Buish // The bovine practioner. 1980, № 15. - P. 415 - 425.

121. Canning, R. Trends in data management. Part 1 / R. Canning // EDP Analyzer. 1971. - Vol. 9, № 5. - P.412-435.

122. Clarke, K.C. Analytical and computer cartography / K.C. Clarke. 2nd ed. -Englewood Cliffs, N.J. - Prentice - Hall., 1995.

123. Clarke, K.C. Geographic information systems: definitions and prospects / K.C.Clarke// Bull. Geogr. and Map Div. Spec.Libr.Assoc.-1985. -№ 142. P. 1217.

124. Clarke, K.C The use of remote sensing and geographic information system in UNICEF's dracunculiasis (Guinea worm) eradication effort / K.C.Clarke et al. // Prew Vet.Met.-l 991. № 11. - P. 229-235.

125. Codd, E. Seven steps to rendezvous with the casual user/ E.Codd // Proc. IFIP TC-2 Work. Conf. on Data Base Manag. Syst. North-Holland, 1974.-P.315-338.

126. Codd, E.F. A relational model of data for large shared data banks / E.F.Codd // Communications of the ACM. 1970. - Vol.13, №6.-P.26-28.

127. Codd, E.F. Extending the relational database model to capture more meaning / E.F. Codd // ACM Transactions on Database Systems. 1979. - Vol.4.-№4. - P.278-290.

128. Copeland, G.The architecture of CASSM: A cellular system for nonnumeric processing/ G.Copeland, G.Lipovski, S.Su // Proc. 1st Annual. Simp. On Comp. Architec. Gainesville, Florida, 1973. - P.232-240.

129. Deutrich,V. Die amoendung von methoden der geographen epizootiologie fun tierseuchen becamp fung biespiel der myxomatoze / V.Deutrich // Mh.fus. vet. med. 1982. - Vol. 37, № 10.- P.581 -586.

130. Deutrich, V. Jupfs boffiensot zus myxomatoze behaupfung auf der Grundlage der epizootiologishen rayonierund / V.Deutrich, G.Hausburg // Mh.fus. vet. med. 1986. - Vol. 41, №18. - P. 615 -621.

131. Dictionary of Veterinary epidemiology / Ed. В. Torna et al.- Ames: Jowc SUP, 1999.-288 p.

132. Economic impact of transboundary plant pests and animal diseases // The state of food and agriculture / FAO. Rome, 2001.- 62 p.

133. Engles, R. A. Tutorial on Data Base Organization. Part.l / R. A.Engles // Annual Rev. in Autom. Progr. 1972. -№7.-P.27-46.

134. FAO Production yearbook 1985-2004. Rome, 1986-2005.

135. Farley, J. Query execution and index selection for relational data bases / J.Farley, S.Schuster // University of Toronto Comp. Sys. Res. Group Techn. Rep. CSRG.-1980.-Vol.53. P.35-46.

136. Gibbs, E.P.J. Virus diseases of food animals / E.P.J. Gibbs .- London, New York, Sidney, San Francisco: Acad. Press, 1981.- Vol.1. 330 p.

137. Glass, G.F. Environmental risk factors for Lyme disease identified with geographic information systems / G.F.Glass, B.S.Scbwarts, J.M.Morgan, et al. // Am J Public Health. -1995. №85. - P.944-948.

138. Goodcbild, M.F. Geographic information science/ M.F .Goodcbild // International Journal of Geographic Information Systems. -1992.

139. Hall, P. Optimisation of a single relational expression in a relational data base system / P. Hall // IBM UK Sei. Centre Rep. 1975. - P.26-32.

140. Hanson, R.P. Animal disease control. Regional programs / R.P. Hanson, M. R. Hanson. Ames: The Jowa State Univ. press, 1983.- 33 lp.

141. Hethcote, H.W.Gonorrhea transmission dynamics and control / H.W.Hethcote, J.A.Yorke // Lecture Notes in Biomathematics.-1994.-Vol.56,-P.105.

142. Hillis A.A mathematical model for the epidemiologic study of infectious diseases // Int. J. Epidemiol.-1989.-№8.-P. 167-176.

143. Hugh-Jones, M. E. A simple vaccination model / M.E.Hugh-Jones // Vulletin office ent epizoot. 1981. -Vol.93, № 1-2.-P. 1-8.

144. King, L.J. National animal surveillance. A sense of future / L.J. King // Proc. 87 annual meet, of U.S. animal health association. Las Vegas, 1983.- P. 356 -357.

145. King, M.E. Use of modeling in infectious disease epidemiology / M.E.King, C.L Soskolne // Amer. J. Epidemiol.-1999,-Vol. 128, №5.-P.949-951.

146. Klaring, W.J. Mathematical models for the spread and control of foot-and-mouth fisease during the 1973 epidemic in Austria/ W.J.Klaring, W.Timischl // Biometr. J.- 1979. Vol. 21, №7. - P.675-680.

147. Levein, R. A computer system for inference execution and data retrieval / R.Levein, M.Maron // CACM 1967. - Vol. 10, № 11. - 318p.

148. Lin, C. The design of a rotating associative memory for a relational database management application / C .Lin, D.Smith, J.Smith // ACM Trans, on Database Sys.- 1976.-Vol. 1, № l.-P. 376-412.

149. McDonald,C.L. Applied computer graphics in a geographic information system: problems and successes/ C.L.McDonald, I.K.Crain // Computer graphics and application. 1985.-Vol. 5, №10. - P.34-39.

150. McGee, W. The IMS/VS system / W. McGee // IBM Sys. J. 1986. - №1. -P. 350-361.

151. Meltzer, H. Data base concepts and an architecture for a data base system / H. Meltzer // SHARE XXXIII. Boston, 1969. - 612 p.

152. Minker, J. Performing inferences over relational data base / J. Minker // Proc. ACM SIG-MOD Int. Conf. on the Manag. of Data, 1985. 125 p.

153. Moutou, F. Modelling the spread of FMD virus / F.Moutou, B.Durand // Vet. Res. 1994. - Vol. 25, №2. - P. 279 - 285.

154. Odend, Hal S. The geographical distrbution of animal viral diseases / Hal S Odend .-New York: Acad. Press, 1983. 493 p.

155. OIE World animal health 1985-2003. Paris, 1986-2004.

156. Ozlcarahan, E. RAP: An associative processor for data base management / E.Ozkarahan, S.Schuster, K.Smith // Proc. NCC .- 1975. Vol.44. - P. 412-420.

157. Pecherer, R. Efficient of expressions in a relational algebra / R.Pecherer //Proc. aCM Pacif. Conf. San Francisco, 1975. - P. 266-270.

158. Rothnie, J. An Approach to Implementing a Relational Data Management System / J. Rothnie //Proc. ACM SIGMOD Works. On Data Descrip.,Access and Contr.- 1974.-447 p.

159. Rothnie, J. Evaluating inter-entry retrival expressions in a relational data base management system / J. Rothnie // Proc. NCC .- 1975. 44. - 436 p.

160. Ryall, D.B.Validation of the UK Met offices NAME model against the ETEX dataset / D.B.Ryall, R.H. Maryon // J. Atmospheric Environment. 1998. -№ 32. - P. 4265-4276.

161. Sellers, R.F. Weather, host and vector their interplay in spread of insect -borne animal virus diseases / R.F. Sellers // J. Hyg, 1980.- № 85.- P. 65 -102.

162. Seyffert, H.J/ Global status of animal diseases exotic to the United States /

163. H.J.Seyffert // Proc. 87 annual meet, of U.S. animal health association. Las Vegas, 1983. - P. 289-292.

164. Stellmann, C. Epizootologie de la rage en France de 1968 a 1972 selon im modele biomathematique / C.Stellmann, G.Beranger // Rew. De Med. Vet. 1974. -Vol.125, № l.-P. 45-62.

165. Terrestrial animal Health Code/ OIE.- 2005.- Part 1, Sect. 1.3, Charter13.1.

166. Teunis, P. The beta Poisson dose-response model is not a single-hit model / P.Teunis, A.Havelaar // Risk Analysis. 2000. - Vol. - P. 513-520.

167. Tinline, R. A note on a simulation model of spread of foot-and-mouth disease / R. Tinline.- Canada: Department of Geography Queens University, 1970. -12 p.

168. Trevino, L.S. Foreign animal disease control programs in the United States/ L.S. Trevino // J. Am. Vet. Med. Assoc. -1975,- Vol. 167. P. 459 - 462.

169. Tsichritzis, D. Hierarchical ctata base managements: A Survey / D.Tsichritzis, F.Lochovsky // ACM Comp. Sur. 8. 1976. - №1. - P.216-220.

170. U.N. Statistical yearbook 2004. Geneva, 2005.

171. William, M. A state-transition model of Epidemic Foot and Mouth Disease / M.William, M.Miller// New Techniques in Veterinary Epidemiology and Economics / Proceeding of Symposium University of Reading.- England, 1976.