307_p344_D1_2301

20

ев [1985] подчеркивает, что нужно определить не только порог по числу нападений, но и по числу укусов зараженных особей. Главный вывод: назрела необходимость обсуждения специалистами и принятия реального единого критерия эпидемической безопасности территорий иоценкикачестваакарицидных работ.

Нередко возникает необходимость сравнить отдельные выборки. Минимальных расчетов потребует применение описательных статистик распределений [Поллард, 1982]. В этом случае необходимо вначале найти так называемую стандартную ошибку средней арифметической каждой из выборок. Стандартная ошибка распределения Пуассона нахо-

дится по формуле: m =	Χ	, так как		≈ σ 2.
			X
	n

Однако при учетах обилия клещей отношение величины средней к дисперсии в результате высокой агрегированности имаго часто бывает больше единицы. В этом случае расчет стандартной ошибки должен быть изменен.

В монографии «Таежный клещ ...» [1985] дана специальная таблица для нахождения величины ошибки среднего без проведения вычислений при использовании способа учета обилия клещей в единицах на флаго-км. Так как, следуя соответствующим рекомендациям, ряд лет энтомологи ЦГСЭН города Иркутска использовали именно этот показатель при учетных работах, ниже приводится табл. 2 [Таежный клещ ..., 1985] для расчета величины его ошибки.

Таблица 2

Величина ошибки оценки среднего обилия таежного клеща в зависимости от уровня обилия имаго и длины пройденного исследователем маршрута (из «Таежный клещ ...» [1985], с изменениями)

Оценкаобилия		Длина маршрута, пройденного при сборе клещей (км):
клещей		1		3		5		10
(числоособей
нафлаго-км)
1	1,00	(100 %)*	0,58	(58 %)	0,45	(45 %)	0,32	(32 %)
5	2,24	(45 %)	1,29	(26 %)	1,00	(20 %)	0,71	(14 %)
10	3,16	(32 %)	1,83	(18 %)	1,41	(14 %)	1,00	(10 %)
50	7,07	(14 %)	4,08	(8 %)	3,16	(6 %)	2,24	(4 %)
100	10,00	(10 %)	5,77	(6 %)	4,47	(4 %)	3,16	(3 %)
500	22,36	(4 %)	12,91	(3 %)	10,00	(2 %)	7,07	(1 %)

*Примечание. Вскобкахданаошибка средней величины, выраженная в %

Следует отметить, что по табл. 2 можно определить не только значение ошибки, но и длину маршрута, необходимую для получения репрезентативной оценки обилия клещей. Так, принято считать, что для практических целей точность учета удовлетворительна при ошибке измерений менее 10-15 %, а при низком обилии имаго (до 5 особей на 1 км) ее величину до-

21

пустимо увеличить до 30-50 % [Таежный клещ ..., 1985]. То есть, если численность клещей за время учета приближается к 100 особям на один км, то сборщикам достаточно пройти этот 1 км для получения оценки обилия имаго с точностью в 10 % (табл. 2). Если же плотность клещей в 10 раз меньше, то исследователям потребуется провести учеты на маршруте не менее, чем в 5 км, так как только в этом случае ошибка снизится до требуемых 15 % (если быть точнее, то составит 14 % см. табл. 2). В случае низкой численности имаго (например, 4 особи на флаго-км) без снижения требований к качеству учетных работ сборщики в сумме должны пройти не менее 10 км. Если же увеличить значение допустимой ошибки учетов до 30 %, то достаточно будет при аналогичной численности клещей пройти с флагом три км (табл. 2). При применении данной шкалы измерений обилия имаго с целью установления уровня достаточной эффективности акарицидных обработок можно использовать в качестве верхнего предела остаточной численности клещей значение в 0,5 особи на флаго-км, но учеты должны быть проведены не менее, чем на пятикилометровом маршруте. По аналогии с вышеприводимыми рассуждениями, обработка территории должна быть проведена без повторного учета, если на пятикилометровом маршруте исходно собрано в среднем более 1,5 особей на флаго-км, либо еслиновыйрепрезентативныйучетдаетзначениебольше0,5.

Итак, подчеркнем, чтодлялюбыхисследованийоценкаисходнойвыборкиимагодолжна быть, прежде всего, репрезентативной. Для нахождения значения объема репрезентативной выборки можно либо воспользоваться табл. 2 либо руководствоваться упрощенной схемой рекомендуемой рядом авторов, считающих, что для этого необходимо и достаточно всем сборщикамвсумменабратьнеменее двухчасовучетноговремени[Сбор, учет…, 2002].

Рассмотренными методами учетов обилия имаго можно оценивать численность клещей в однородных местообитаниях. Учетные пробы при этом располагаются по возможности равномерно. В случаях, когда неоднородность обследуемой территории достаточно велика, прибегают к методу выделения страт [Мишин, 1960; Коли, 1979; Вершинина и др., 1991; Теория статистики, 2000]. Стратами считаются зоны, внутри которых плотность вида примерно одинакова. Теория стратификации хорошо разработана для оценки численности блох мелких млекопитающих [Беклемишев, 1970]. В этих исследованиях учитывают их обилие в гнездах, входах нор, непосредственно на зверьках. Общая плотность вычисляется на основе оценок по всем стратам. Сравнение плотности по стратам дает важную «биологическую» информацию, так как каждая из зон соответствует определенным местам обитания исследуемого вида.

Усилия, затрачиваемые на изучение страт, зависят от плотности населяющих их организмов. Сильнее заселенные должны исследоваться интенсивнее. Стратификация позволяет значительно увеличить точность оценки истинной плотности организмов. Ошибки

22

при проведении границ между стратами будут увеличивать стандартную ошибку оценок плотности, но не смещают значение среднего [Коли, 1979]. Метод стратификации дает преимущества при условии, что различия в средних значениях численности между стратами достаточно ощутимы, а вариация внутри каждой группы невелика. Иными словами, преимущества метода нивелируются при равномерном распределении особей по территории или совершенно неправильном выделении страт.

При учетах численности клещей подход с использованием стратификации территории применяется недостаточно, в основном лишь при изучении значительных ландшафтных выделов. Вместе с тем, известно, что иксодовые клещи более часто встречаются вдоль троп, дорог и имеют другие преферендумы, обеспечивающие значительную мозаичность их распределения на небольших по площади участках, связанную с группами растительных ассоциаций и растительными формациями [Вершинина, 1981; Данчинова, 1990]. При статистической обработке данных непринятие во внимание этого факта может негативно сказаться на оценках обилия имаго. В случае мозаичного распределения организмов необходимо рассчитывать плотность населения для каждого типа местообитания в отдельности, а при необходимости обобщенной оценки для всей территории рассчитывать средневзвешенное обилие животных по формуле:

Χ = ∑di × X i ,

где di – доля площади, занимаемая i-м местообитанием от всей исследуемой, Хi – обилие клещей в этом же местообитании [Таежный клещ ..., 1985].

Хотя подобная оценка относительной численности имаго позволяет повысить точность результатов при том же объеме исследований, энтомологи Иркутска этот подход практически не используют.

Характеристики обилия клещей по учету, проведенному лишь в пик активности, или по средним показателям за сезон являются не вполне корректными. При реально осуществленных всего нескольких поездках энтомологов на разные стационары в течение сезона просто не возможно точно установить время пика численности имаго. Усреднение данных по немногочисленным наблюдениям, проведенным в течение весенне-летнего времени еще хуже, так как в значительной степени подобная оценка становится зависимой от попадания в анализ точек, относящихся к краям фактически унимодального распределения активности переносчика. Для исключения этого влияния лучше употреблять средневзвешенную оценку. В целом мнение о недостатках подобных характеристик разделяют многие исследователи [Таежный клещ ..., 1985], однако эти показатели продолжают применяться. Кроме того, во всех работах для оценки центральной тенденции рядов использует-

23

ся средняя арифметическая. Вместе с тем, рассматриваемые временные ряды являются моментными и, следовательно, должны характеризоваться средним хронологическим [Теория статистики, 2000].

Вкачестве более надежных методов учета относительного обилия имаго клещей можно привести способы суммирования ежедекадных показателей, полученных при обследовании одного километра маршрута за весь сезон или за один месяц максимальной активности имаго. Использование этих показателей не только позволяет увеличить точность оценок обилия, но и перейти от анализа моментного временного ряда к рассмотрению интервального, что при сопоставлении с уровнем заболеваемости населения может иметь свои преимущества (см. разд. 2.4). Из-за недостаточности финансирования в настоящее время невозможно организовать ежедекадные оценки обилия имаго, предполагавшееся по ряду инструктивных документов [Методические указания …, 1987], которые бы дали действительно объективную информацию по этому вопросу.

Вцелом анализ литературы свидетельствует, что как относительные, так и абсолютные учеты численности клещей, а также способы их пересчетов друг в друга имеют ряд недостатков, преодолеть которые удается не во всех случаях при больших трудозатратах. Вероятно поэтому время от времени меняются и рекомендации по применению тех или иных способов в качестве более надежных. Так, в середине 1980-х годов утверждалось, что более надежен показатель флаго-км [Таежный клещ ..., 1985], а перевод таких оценок

вабсолютное обилие «дело весьма бесперспективное» (с. 321). Позже одни авторы отдали предпочтение оценке обилия в виде показателя флаго-часов, и пришли к выводу, что этот параметр удобно (и надежно) пересчитывается в численность особей на один га [Ковалевский, Коренберг, 2002]. Другие стали рекомендовать использовать при учетах обилия имаго либо флаго-час, либо флаго-км в качестве равноценных по надежности параметров [Сбор, учет ..., 2002].

Всвязи с отсутствием у энтомологов возможности соблюдать ранее рекомендованный ежедекадный график обследований территории очага [Методические указания…, 1987] и перечисленными недостатками методов учета обилия имаго на флаг, считаем, что более объективную информацию об изменении численности клещей в рекреационной зоне города можно получить, анализируя данные о количестве людей обратившихся по поводу присасывания клещей в медицинские учреждения. Подробнее этот вопрос рассмотрен в разд. 2.4.

Взаключение отметим, что «абсолютно» надежного метода учетов обилия имаго клещей пока нет, и он вряд ли появится. В этой связи, следует с большой осторожностью относиться к предложениям смены используемых показателей, особенно, если они, по

24

своей сути, принципиально не различаются (например, флаго-час и флаго-км). Более перспективны для повышения надежности получаемых выводов подходы, связанные с поиском параметров, представляющих интервальные моментные ряды, и введением оценок погрешности проведенных работ. Совершенно необходимо «инструктивно» закрепить методики сбора материалов, обеспечивающих репрезентативность выборочных обследований, например, как это сделано в работе «Сбор, учет …» [2002], а также выработать критерии оценки достаточной эпидемической безопасности территорий и качества противоакарицидных обработок.

2.2.Заполнение пропусков во временных рядах

Нередко по тем или иным причинам в рядах хронологических наблюдений за исследуемыми параметрами какие-то значения могут отсутствовать. Так произошло с данными учетов численности клещей за отдельные годы середины 1990-х годов в паразитологическом отделении Иркутского ЦГСЭН. Вместе с тем, статистические методы обработки временных рядов в большинстве случаев не допускают наличия пропусков. Исключить из анализа временные ряды с утраченными наблюдениями крайне нежелательно, можно сказать, недопустимо. Следовательно, необходима процедура по заполнению пропусков. Программа Statistica, наиболее широко используемая в последние годы для анализа и прогноза временных рядов [Боровиков, Ивченко, 2000; Дуброва, 2003], предлагает несколько способов заполнения пропусков. Простой и интуитивно понятный метод заполнения пропусков, применимый и в других статистических компьютерных программах

– это нахождение среднего арифметического двух соседних наблюдений. Можно также воспользоваться медианой или величиной, полученной по уравнению тренда, удовлетворительно аппроксимирующего исходный временной ряд. На конечном этапе анализа необходимо указывать, какие значения восстановлены и каким методом.

2.3. Смыкание рядов

Краеугольным принципом сбора информации является сохранение неизменным во времени метода регистрации наблюдений, района исследования, его площади, терминологии и т.п. Мы уже писали, что при энтомологических сборах иксодовых клещей длительное время параллельно применяются два метода учета обилия: флаго-час и флаго-километр. Если в процессе многолетних наблюдений методика сбора иксодид претерпела изменения (и это, к сожалению, случается) необходимо обеспечить сходимость отрезков, воссоздание единого вре-

25

менного ряда данных. Некоторые другие ситуации, требующие для правильного сравнительного анализа исходных наблюдений проведения их математических преобразований (например, зависимость численности имаго от времени суток), рассмотрены в работе А.В. Мишина [1960]. В большинстве случаев, при наличии соответствующей информации, возникшие сложности удается устранить [Мишин, 1960; Лебедева, Коренберг, 1974]. Для этого необходимо иметь минимум две одновременные оценки одного и того же процесса разными методами. Исследователями показано, что для таежного клеща отношение двух показателей (флаго-км/флаго-час) равно 0,5±0,12 при «свободном» движении сборщиков и мало зависит от уровня численности имаго [Лебедева, Коренберг, 1974]. Однако, если сборщикам необходимо придерживаться определенного направления в незнакомой местности без предварительной разметки маршрута, то соотношение становится равным 1,3 [Лебедева, Коренберг, 1974]. В целом колебания коэффициента связаны с рельефом местности, степенью захламленности леса, индивидуальными особенностями работы сборщиков. Именно в силу последнего крайне желательно, чтобы каждый из них рассчитал собственный коэффициент перевода значений из одной шкалы измерений в другую. Процедура подобного пересчета называется обеспечением сходимости ряда [Теория статистики, 2000; Никитин, Сосунова, 2003]. Сходимость может быть достигнута двумяспособами, однакоприисследованиях изменений численности клещей обычно используют лишь один [Лебедева, Коренберг, 1974], который мы и рассмотрим. Для этоговновьвоспользуемся гипотетическимпримером.

Втабл. 3 приведены материалы пятилетних учетов численности имаго. Причем до 1996 г. и после него учеты проводились разными методами. В 1996 г. клещей подсчитали обоими методами одновременно. Будем называть этот год базисным. Именно наличие базисной точки позволяет нам построить единый временной ряд (обеспечить схождение), несмотря на произошедшееизменение способаучетачисленности.

Втабл. 3 схождение ряда обеспечено методом индексации. Для этого вначале найдено отношение между оценками численности клещей, полученных разными методами в одном и том же базисном году (1996 г.). Рассчитанный индекс (= 0,65) позволяет узнать во сколько раз один из способов учета численности имаго более «уловист», чем другой. Затем уровни отрезков исследований до или после базисного года корректируются на полученный индекс (столбцы 3 и 5). Так, в нашем примере сведенный воедино ряд получен путем умножения всех значений наблюдений, полученных после 1996 г., на величину индекса, (см. столбец 8 табл. 3).

26

Таблица 3

Пример обеспечения сходимости гипотетических рядов с помощью метода индексации, на основе сопоставления двух учетов на материале базисного 1996 г.

(Индекс = 13,5/20,8 = 0,65)

(до 1996 г. учет численности клещей проводился на основе оценки обилия имаго во флаго-часах, а после этого года – флаго-км)

	Исходный	Вариант		Исходный	Вариант ин-		Ряд, све-
	ряд первый	индексации		ряд второй	дексации ря-		денный пу-
Год	метод	ряда	Год	метод	да после	Год	тем индек-
	(флаго-час)	до 1996 г.		(флаго-км)	1996 г		сации
		(гр.2 / 0,65)			(гр.5 × 0,65)		(флаго-час)
					6
1	2	3	4	5		7	8
						1994	9,2
1994	9,2	14,2	1996	20,8	13,5	1995	3,6
1995	3,6	5,5	1997	32,5	21,1	1996	13,5
1996	13,5	20,8	1998	33,4	21,7	1997	21,1
						1998	21,7

2.4.Роль показателя «оценка активности нападения таежного клеща на население» при мониторинге численности клещей

Известно, что риск заражения людей в природных очагах «клещевых» инфекций зависит от численности и зараженности переносчика, частоты контактов с ним и иммунитета населения, вирулентности циркулирующих штаммов возбудителя [Верета, 1975; Вершинина и др., 1991; Валицкая и др., 2001; 2002]. Однако, если не сопоставлять различные природные очаги, наиболее четкая связь в большинстве работ проявляется между хронологическими рядами активности нападения взрослых иксодид на людей и заболеваемостью населения клещевым энцефалитом [Ботвинкин и др., 1998; Валицкая и др., 2002]. Так, в рекреационной зоне Иркутска величина корреляции между заболеваемостью населения клещевым энцефалитом и частотой «покусов» для периода с 1973 по 1996 гг. при удаленном во временных рядах линейном тренде составляет 0,66 (Р<0,01), для заболеваемости и обилия переносчика – 0,32, а для численности имаго и его активности – 0,28. Расчет частных значений корреляционных коэффициентов не меняет общего вывода о статистической неподтвержденности связи между уровнем заболеваемости населения и обилием имаго в окрестностях Иркутска. И это заключение не кажется неожиданным, если рассмотреть рис. 2. Очевидно, что чем ближе к изучаемому процессу находится «фильтр», включающий соответствующие методы исследований, тем он будет (при относительной неизменности характера действия всех предикторов) более информативен, со-

27

держать менее искаженную дополнительными воздействиями информацию. В этой связи мы полагаем, что при эпидемиологическом прогнозе на будущий сезон лучше использовать наблюдения по активности нападения на население имаго, а не оценку их обилия. Кроме близости этого показателя непосредственно к «эпидемическому проявлению природного очага» (рис. 2), он имеет для поставленной цели и ряд других преимуществ, по сравнению с учетами обилия имаго. Например, 1) временные ряды учетов активности нападения клещей и заболеваемости населения принадлежат к одному и тому же типу – интервальному, а оценка численности на стационарных участках представляет моментный ряд. Последнее не только влияет на сопоставимость масштабов анализируемых явлений (например, учеты численности проводятся на трех площадках, а заболеваемость рассчитывается для всего населения города), но и затрудняет статистическую обработку наблюдений, что может сказаться на точности и надежности прогноза; 2) информации о «покусах» населения клещами в пригородах Иркутска к настоящему времени в ЦГСЭН накоплено больше, а уровень ее надежности по обсуждавшимся уже причинам, на наш взгляд выше, чем у данных об изменении численности имаго; 3) собрать материалы об активности нападения клещей организационно проще и, в финансовом отношении, значительно дешевле; 4) Т.А. Вершинина и соавторы [1991] для эпидемической типизации территории рекреационной зоны Иркутска по отношению к клещевому энцефалиту прибегли к разработке оригинального показателя, одновременно учитывающего обилие имаго, их вирусофорность, уровень контактов с природной средой и характер деятельности населения на определенном участке. Причем они пришли к выводу, что уровень заболеваемости не всегда выше там, где больше членистоногих, именно в силу различной степени контакта населения с переносчиком и зараженности последнего. Очевидно, что при наличии у авторов данных об активности нападения имаго в отдельных зонах, которые включают обобщенную информацию и по обилию клещей и по уровню контактов населения с ними, расчет интегрированного показателя эпидемической опасности территорий можно было бы упростить; 5) известно, что вирусофорность клещей снятых с людей выше, а зараженность боррелиями – ниже, чем аналогичные показатели у голодных имаго на растительности [Алексеев, 1990; Мельникова, 1994; Мельникова и др., 1997; Сунцова, 2004]. Следовательно, не обилие переносчика и даже не зараженность патогенами клещей вообще имеют наибольшее эпидемиологическое значение, а именно инфицированность присосавшихся особей, которые являются вектором возбудителей.

28

Внешняя среда

	Экологическое
	состояние	Антропо-
	компонентов па-
		генное
	разитарной
		влияние
	триады

Фильтр 1

Лоймопотенциал природных очагов

Социально- демографическое состояние населения

Фильтр 2

Интенсивность контак- тов населения с при- родными очагами

Фильтр 3

Эпидемическое проявление природных очагов

Фильтр 4

Рис. 2. Блок-модель прогнозирования эпидемического проявления природных очагов болезней человека (по [Коренберг, Юркова, 1985]), адаптированная для изучения «кле- щевых» инфекций. Стрелки показывают, куда направлено воздействие и к какому блоку осуществляется переход. Фильтры – методы исследований: 1 объединяет зоолого- паразитологические, микробиологические и другие способы оценки состояния всех компонентов паразитарной триады; 2 – социологические и опросные методы исследо- вания состояния населения; 3 – включает оценку числа присосавшихся клещей и их за- раженности; 4 – непосредственное изучение заболеваемости населения (количества за- болевших, тяжести поражений и т.п.).

29

Вместе с тем, нельзя не отметить, что часть иногда очень важной информации при отсутствии прямых оценок обилия имаго может утратиться. Так, например, ретроспективное рассмотрение материалов о «покусах» населения клещами не позволяет вскрыть (без дополнительных исследований) механизмы динамики параметра: происходит ли изменение численности имаго или степени освоенности рекреационной зоны, особенностей организации медицинской помощи населению. Однако, повторяем, дает однозначную оценку влияния на эпидемическую обстановку по регистрируемым заболеваниям. Кроме того, показатель численности имаго незаменим при обследовании новых территорий, анализе эффективности проведения акарицидных мероприятий и в ряде других ситуаций.

Таким образом, на сегодняшний день в условиях недостаточного финансирования санитарных и профилактических работ, мониторинг клещей в зонах, прилегающих к крупным населенным пунктам, лучше базировать на данных о числе обращений населения в лечебные учреждения по поводу присасывания имаго членистоногих. Правильная организация регистрации таких людей позволяет вести контроль за значительно большей территорией пригородов, чем эпизодические выезды энтомологов на ключевые участки для учетов численности. В случае необходимости из информации об активности нападений клещей при определенных усилиях можно вычленить пространственный и временной аспекты изменчивости их обилия. По определению, данному в начале главы, число «покусов», так же, как и оценка обилия, являются индексами, характеризующими численность клещей. Особенность индекса «число покусов» – его интегрированный характер со значительной зависимостью от влияния второй составляющей – собственной активности населения в рекреационной зоне, особенностей организации медицинской помощи (рис. 2). Однако для эпидемиологического прогноза подобный параметр даже важнее, чем данные по изменению численности имаго, ввиду его значительно лучшей приближенности к исследуемому процессу. Именно в силу сказанного, мы полагаем, многими авторами отмечена более сильная статистическая связь уровня заболеваемости населения клещевым энцефалитом с числом «покусов», по сравнению с оценкой обилия имаго. В будущем, в случае сведения заболеваемости к спорадическим событиям, преимущества учета показателя число покусов населения для эпидемиологического прогноза могут частично утратиться.

Предлагаемый подход использования данных по активности нападений имаго на население позволяет без потери качества упростить и удешевить работы специалистов в Центрах Госсанэпиднадзора, что особенно важно при отсутствии возможности проводить ежедекадные выезды для учетов обилия. Следует указать, что показатель «покусанности» и карты-схемы мест заражения людей клещевым энцефалитом были рекомендованы для использования, однако лишь в качестве дополнительных критериев, направленных на по-