Геоинформатика в системе мониторинга и прогнозирования эпизоотий в Российской Федерации

Введение. Эпизоотическая ситуация в экосистеме Российской Федерации представляет определенную угрозу продовольственной безопасности и здоровью граждан в ряде регионов. В 2024 году Россельхознадзор внес 277 изменений в список статусов регионов по заразным болезням животных.

Согласно экспертной оценке ученых и специалистов ФГБУ «ВНИИЗЖ» общая эпизоотическая обстановка по трансграничным и социально значимым болезням в стране остается напряженной. В этой связи по инициативе Министерства сельского хозяйства РФ изменены сроки обязательной регистрации и маркировки мелкого рогатого скота с 1 сентября 2026 года на 1 сентября 2025 года, что также является косвенным показателем неблагоприятной эпизоотической обстановки в ряде регионов РФ. В 2025 году Россия завершает важный этап перехода к цифровой системе учета животных, которая кардинально меняет подходы к обеспечению эпизоотической безопасности страны. Основой этой системы являются правила маркирования (идентификации) и учета (регистрации) животных, регламентированные на государственном уровне. Система автоматизированного учета животных в части обеспечения эпизоотической безопасности создает следующие предпосылки: оперативное отслеживание путей перемещения животного, экстренную локализацию очагов заболеваний и проведение точечных карантинных мероприятий.

Цель исследования – разработка концепции агент-ориентированного подхода к мониторингу и прогнозированию эпизоотической ситуации с использованием технологических возможностей геоинформационных систем (ГИС).

Выявленные закономерности циркуляции патогенов в природных биоценозах создают методологическую основу для разработки прогностических моделей распространения инфекционных агентов с применением вероятностных алгоритмов и ГИС-технологий. Интеграция полученных данных в единую информационно-аналитическую систему обеспечивает возможность количественной оценки эффективности противоэпизоотических мероприятий через сравнительный анализ прогнозируемых и фактических паттернов распространения инфекции. Данная методология позволяет трансформировать эмпирические наблюдения в научно обоснованные стратегии управления эпидемиологическими рисками, оптимизируя распределение профилактических ресурсов и повышая оперативность принятия управленческих решений в системе биологической безопасности. Эпизоотология по мнею ряда ведущих российских ученых в этой предметной области одно из самых динамично развивающихся научных направлений ветеринарной и смежной с ней наук. Это развитие происходит как в фундаментальном плане (установление предметной области, переосмысливание и эволюция существующих теорий и концепций, разработка физиологической модели заболеваний, изучение процессов на модельных организмах, разработка вакцин), так и в прикладном плане (расширение знаний об инфекционных и неинфекционных болезнях животного мира, усовершенствование генетических характеристик и выведение устойчивых к заболеваниям пород, расчет доз лекарственных препаратов, совершенствование системы эпизоотологического мониторинга и комплекса профилактических мер, а также микробиологического контроля) [2,3,9,12]. Инфекционная патология представляет собой эволюционно детерминированную нозологическую категорию, сформировавшуюся в процессе длительного взаимодействия патогенов с биологическими системами макроорганизмов. Терминологический аппарат современной инфектологии обладает сложной генезисной структурой, сочетающей историографические аспекты номенклатуры с элементами рациональной систематики. Принципы номенклатуры инфекционных болезней демонстрируют полифилетический характер формирования и могут быть классифицированы по нескольким основным критериям. Так, эпонимическая номенклатура, основанная на таксономической идентификации возбудителя (пастереллез, лептоспироз, микобактериозы), отражает парадигму этиологического принципа классификации. Альтернативный подход базируется на синдромологическом описании патологического процесса, где нозологическая единица получает наименование по доминирующим клинико-морфологическим признакам (хронический атрофический риносинусит, паратуберкулёзный гранулематозный энтерит). Третья категория номенклатуры включает традиционные географические (сибирская язва, крымская геморрагическая лихорадка) или иные исторически сложившиеся обозначения, сохранившиеся в медицинском лексиконе несмотря на изменение понимания патогенеза и этиологии заболеваний [11,13,18]. Данная полифакторная система номенклатуры инфекционных болезней отражает этапы развития науки, от первых патологоанатомических классификаций до современных молекулярно-генетических подходов к дифференциации инфекционных агентов.

Методология исследования. Развитие программно-аппаратных средств и вызванное этим расширение методологической базы способствовало формированию нового направления – пространственной эпизоотологии (spatial epizootology), достаточно широко представленной в специальной литературе в России. Современные цифровые технологии и методы анализа больших массивов данных (Big Data analytics) создают принципиально новые возможности для эпизоотологического мониторинга. Интеграция алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения в систему сбора и интерпретации эпидемиологической информации [4] позволяет выявлять скрытые корреляции в пространственно-временной динамике инфекционных процессов, недоступные для традиционных методов анализа.

Согласно концептуальной рамке, разработанной Всемирной организацией здравоохранения (ВОЗ), Всемирной организацией по охране здоровья животных (МЭБ) и Продовольственной и сельскохозяйственной организацией ООН (ФАО), зоонозы определяются как инфекционные патологии, характеризующиеся способностью возбудителей к межвидовой передаче от животных к человеку в естественных условиях. Территориально устойчивая заболеваемость животных обозначается термином «энзоотия». В структуре зоонозных инфекций выделяют два принципиально различных типа патогенеза: зооантропонозы (сальмонеллез, иерсиниоз, кампилобактериоз), при которых инфицированный человек становится вторичным источником инфекции для окружающих, и облигатные зоонозы (бруцеллез, ящур, клещевой энцефалит, лептоспироз, туляремия), для которых характерна односторонняя трансмиссия от животных к человеку без последующего распространения среди человеческой популяции.

Глобальное значение зоонозных инфекций обусловлено их многоаспектным воздействием на общественное здоровье, продовольственную безопасность и экономическую стабильность агропромышленного сектора. Оперативные данные Россельхознадзора свидетельствуют о ежегодной регистрации множественных эпизоотий на территории Российской Федерации, сопровождающихся значительными экономическими потерями в животноводстве. Особую эпидемиологическую опасность представляют трансграничные зоонозы, характеризующиеся высокой скоростью распространения и способностью преодолевать географические барьеры [11].

Современная эпизоотология располагает объемным массивом разнородных данных, включающим результаты лабораторных исследований, пространственные карты распространения патогенов, временные ряды эпизоотической активности и прогностические модели. Для систематизации этой информации применяется унифицированная классификация, объединяющая 117 нозологических форм в 13 таксономических групп, охватывающих спектр патологий как сельскохозяйственных и диких животных, так и водных организмов, пчел и других биологических видов.

Дифференциация зоонозных инфекций по этиологическому принципу выявляет следующую структуру:

бактериальные агенты (туляремия, бруцеллез, чума, кампилобактериоз, лептоспироз, сибирская язва, риккетсиозы, боррелиозы);

вирусные патогены (бешенство, клещевой энцефалит, геморрагические лихорадки, оспа обезьян, ящур);

грибковые возбудители (дерматофитозы);

прионы (трансмиссивные спонгиформные энцефалопатии);

протозойные организмы (токсоплазмоз, балантидиоз);

гельминтозы (циркулярные и трематодные инвазии).

Резервуарные виды зоонозных инфекций демонстрируют строгую специфичность: синантропные грызуны служат основными носителями чумы, туляремии и геморрагических лихорадок; домашние плотоядные (кошки, собаки) – переносчики бешенства, токсоплазмоза и дерматофитозов; парнокопытные (крупный рогатый скот) – источники бруцеллеза, ящура, сибирской язвы; свиньи – резервуары трихинеллеза и лептоспироза; птицы – переносчики орнитоза и сальмонеллеза. Такая дифференциация имеет принципиальное значение для разработки целевых профилактических стратегий и оптимизации распределения ресурсов в системе ветеринарно-санитарного контроля.

Источник может быть облигатным хозяином возбудителя - теплокровным животным, в популяциях которого возбудитель закономерно сохраняется. Скрытые носители возбудителя, оставаясь в своём стаде, длительный период не выполняют функции источника, но, будучи переведены в другое благополучное стадо, как правило, становятся активными источниками. Основным способом передачи зоонозной инфекции человеку, как правило, является непосредственный контакт с заражёнными животными. Тем не менее, в эпидемиологии достаточно подробно описаны индивидуальные механизмы и пути передачи зоонозных возбудителей человеку [19].

Эпизоо́тия – это широкое распространение инфекционной болезни среди одного или нескольких видов животных, значительно превышающее уровень заболеваемости, обычно регистрируемый у животных на данной территории. Иначе говоря, это «эпидемия у животных», опасная и для человека [20].

Эпизоотический процесс – это процесс возбудителя-паразита и организма человека на популяционном уровне, проявляющийся при определенных социальных и природных условиях единичными и (или) множественными заболеваниями, а также бессимптомными формами инфекции. Детерминанты эпизоотического процесса в эпизоотологии – это элементы эпизоотической цепи, которые определяют возникновение, распространение и угасание инфекционной болезни. К ним относятся источник возбудителя, механизм передачи и восприимчивое поголовье, а также факторы окружающей среды.

Природно-географические и социально-экономические (хозяйственные) факторы влияют на взаимодействие первичных движущих сил эпизоотического процесса. Такие факторы называют вторичными движущими силами. Природно-климатические условия определяют распространение прежде всего природно-очаговых инфекций и энзоотий. Для трансмиссивных инфекций существование зависит от ареалов распространения и биологических циклов их переносчиков и резервуаров.

Таким образом, к ключевым детерминантам эпизоотического процесса следует отнести: численность и плотность поголовья, уровень биобезопасности, циркуляцию возбудителя, восприимчивость животных. Первые два фактора в расчетных моделях выражаются интервальными показателями и носят агрегированный характер в силу высокой доли скота в хозяйствах населения и отсутствия его прямого учета, за исключением даты возникновения вспышки болезни и даты официального ее лабораторного подтверждения. характеризуется. В хозяйствах пого­ловье, требующее кормления и ухода, фиксируется ежедневно. Органы статистики и управления изучают показатели нали­чия животных обычно на начало каждого месяца (при перепи­си — на начало каждого года) в виде моментных уровней, а также в целом за какой-нибудь период в виде среднего уровня, что не позволяет всесторонне оценить эпизоотический процесс и провести достоверный анализ с использованием математических методов, а также произвести оценку его динамических характеристик.

Результаты и дискуссия. Геоинформационные системы (ГИС) представляют собой интегрированную технологическую платформу для пространственно-ориентированного моделирования, визуализации и анализа географически привязанных данных. Ключевое преимущество ГИС-технологий заключается в возможности интерактивной визуализации пространственно-временных паттернов в режиме реального времени, что обеспечивает интуитивно понятную интерпретацию сложных многомерных массивов информации. Картографическое представление выступает в роли когнитивной модели реальности, где топологические характеристики, структурные элементы и семантические атрибуты визуализируемых объектов отражают объективные свойства природных и антропогенных систем. Эта репрезентативная функция карты создает методологическую основу не только для проведения пространственного анализа, но и для генерации научных гипотез о функционировании изучаемых явлений.

Современные ГИС-платформы характеризуются синтетическим подходом к обработке информации, объединяющим продвинутые инструменты визуализации с комплексом аналитических модулей. Архитектура таких систем включает алгоритмы многомерной классификации, статистические методы оценивания вероятностных распределений, а также специализированные математические модели пространственных корреляций. Такая интеграция обеспечивает переход от пассивного отображения геоданных к активному извлечению знаний, что принципиально расширяет возможности исследователей в области территориального планирования, экологического мониторинга и прогнозирования сложных природно-антропогенных процессов. Синергетический эффект от сочетания визуального и количественного анализа позволяет выявлять скрытые пространственные закономерности, недоступные для традиционных методов обработки информации.

Для выявления пространственно-временных закономерностей используют специализированные инструменты, кластеризация и классификация (рис.1).

Рис. 1. Фрагмент зонирования территории по АЧС в программе ArcGIS.

Источник: [21]: Федеральная служба по ветеринарному и фитосанитарному надзору (Россельхознадзор) https: //fsvps.gov.ru/jepizooticheskaja-situacija/

Инструментами в данном примере для пространственного анализа является кластерный анализ, прогнозирование и визуализации данных в кубе «пространство-время» для отслеживания движущихся объектов.

Кластеризация пространственно-временных данных - разделение данных на группы (кластеры) с похожими характеристиками. Например, для пространственных данных это может быть мера расстояния между координатами точек, а для временных – мера сходства временных рядов.

Классификация пространственно-временных данных – определение типов событий, процессов или явлений на основе их пространственных и временных характеристик. Для классификации применяются алгоритмы машинного обучения, такие как метод опорных векторов или нейронные сети.

Синтетическая генерация производных эпизоотологических индикаторов обеспечивает экстракцию дополнительных семантических характеристик информационного поля посредством применения алгебраических преобразований, логических операторов и предопределенного набора аналитических функций к базовым параметрам исследуемых природно-очаговых комплексов. Данная методологическая парадигма позволяет трансформировать первичные эмпирические данные в комплексные метапоказатели, отражающие скрытые корреляции и нелинейные взаимосвязи в структуре эпизоотических процессов. Математическая формализация данного подхода реализуется через построение многомерных функциональных отображений, интегрирующих дискретные параметры популяционной динамики резервуарных видов, ландшафтно-климатических детерминант и антропогенных факторов. Синтезирование таких производных индикаторов создает теоретическую основу для разработки прогностических моделей с повышенной предикативной способностью, обеспечивая тем самым переход от описательного анализа к предикативной парадигме в системе эпидемиологического мониторинга природно-очаговых инфекций (рис 2).

Рис. 2. Алгоритм формирования нового оценочного показателя – индекса (I-биобезопасности) защищённости хозяйства от возбудителей заразных болезней животных.

Источник: составлено авторами по материалам [15].

1. В настоящее время такой методический подход реализован по отношению к свиноводческим предприятиям [15]. Активно прорабатываются аналогичные критерии оценки предприятий птицеводческой специализации и других направлений в животноводстве и звероводстве.

Синтетический подход к анализу эпизоотологических данных обеспечивает возможность объективного сопоставления исследуемых объектов на основе количественной оценки их морфофункционального сходства и последующей кластеризации по комплексу специализированных параметров. Интеграция методов интерактивной визуализации эпидемиологических данных, математического моделирования производных индикаторов и многокритериального статистического анализа формирует методологический синтез, генерирующий добавленную аналитическую ценность. Такая интегративная парадигма значительно повышает качество научно обоснованных управленческих решений в системе эпизоотологического мониторинга, позволяя трансформировать массивы первичных данных в стратегические прогнозные сценарии с высокой степенью достоверности. Результаты комплексной обработки информации становятся основой для формирования превентивных эпидемиологических стратегий и оптимального распределения профилактических ресурсов в регионах с различным эпидемическим потенциалом. В определении траектории эпизоото­логической диагностики и поиска закономерностей доказательной базы эпизоотологического процесса важное значение имеет из­мерение границ эпизоотического проявле­ния заразной патологии. Для моделирования распространения эпизоотий в мире и России используют различные методы, в том числе геоинформационные технологии и математические методы. Для прогнозирования распространения болезней применяют, также метод экологических ниш (MaxEnt) [1]. Он основан на сопоставлении точечных локаций, в которых известно присутствие изучаемого вида, и набора потенциальных экологических переменных. Широкое распространение получил регрессионный анализ, который позволяет моделировать взаимосвязь между местами повышенной концентрации вспышек заболевания и комплексом географических факторов.

Для моделирования сценариев развития эпизоотического процесса и анализа возникающих рисков применяют также имитационное моделирование динамики. Оно позволяет описать и прогнозировать распространение возбудителя внутри популяции восприимчивых животных. [4,5,6,12]. Математическая модель эпизоотического процесса может быть реализована в формате вероятностного клеточного автомата, где базовой функциональной единицей выступает экологическая ниша, включающая популяционные агрегации резервуарных видов (например, колонии большой песчанки) и комплекс переносчиков патогена. Представленная компьютерная имитационная система функционирует в режиме открытой интерактивной платформы, интегрирующей разнородные массивы данных: результаты полевых эпизоотологических исследований, геоинформационные картографические слои ландшафтных характеристик, а также количественные параметры пространственной организации популяций носителей инфекции. Архитектура системы предусматривает два режима работы: анализ эпизоотической динамики на основе реальных координат норовых систем в исследуемых секторах природного очага и моделирование гипотетических сценариев развития эпидемического процесса с использованием компьютерно-генерируемых конфигураций популяционных сообществ. Такая методологическая гибкость позволяет проводить многовариантную оценку факторов, определяющих циркуляцию возбудителя чумы в природных биоценозах, с возможностью верификации результатов на эмпирических данных.

Характеристика моделей эпизотий:

– пространственно-динамическое моделирование частоты возникновения болезней в странах. В рамках такого подхода учитывают степень влияния факторов природного и социально-экономического фона;

– прогноз потенциального нозоареала болезней на определённый период. Например, в России прогнозировали на 2020-2030 годы зоны с разным уровнем опасности возникновения инфекций: средним, низким и незначительным;

– использование тематических ГИС. Примером могут служить интерактивные нозокарты по заболеваемости животных в России, размещённые на сайтах Россельхознадзора и ФГБУ «Центр ветеринарии» (рис.3).

Рис. 3. Карта сезонных характеристик заболеваний животных

Источник: [21]: Федеральная служба по ветеринарному и фитосанитарному надзору (Россельхознадзор) https: //fsvps.gov.ru/jepizooticheskaja-situacija/

При пространственно-динамическом моделировании распространения эпизоотий учитывают различные факторы (источник возбудителя инфекции, механизм и факторы передачи возбудителя, восприимчивость животных, пространственные факторы, плотность поголовья животных).

В условиях растущей угрозы природно-очаговых инфекций актуализируется необходимость внедрения комплексного эпизоотологического подхода, интегрирующего динамическое пространственное моделирование с применением геоинформационных систем (ГИС). Современные ГИС-платформы, характеризующиеся высоким пространственным разрешением, межсистемной совместимостью и возможностью интеграции разнородных данных, позволяют детализировать анализ эпизоотических процессов, оценивать риски распространения патогенов и разрабатывать научно обоснованные противоэпизоотические стратегии. Такой методологический синтез обеспечивает переход от ситуативных мер к проактивному управлению эпидемиологической безопасностью [4,7,8,16,17].

Современная парадигма эпидемиологического надзора базируется на дифференцированной оценке территорий с различным эпидемическим потенциалом. Универсальные методики оценки рисков, разработанные для чумных очагов, демонстрируют трансферабельность в контексте мониторинга других особо опасных зоонозов (туляремия, ГЛПС) на территории Российской Федерации. Однако динамика исследований последних лет свидетельствует о дисбалансе в структуре эпизоотологических работ: приоритет отдается оперативным эпидемиологическим задачам в ущерб фундаментальным эколого-эпизоотологическим исследованиям, направленным на выявление закономерностей функционирования природных очагов. Новые регламенты мониторинга привели к сокращению регулярных наблюдений за популяциями резервуарных видов и переносчиков патогенов в различных ландшафтно-климатических зонах, что обусловило необходимость усиления работы стационарных научных площадок.

Данная проблема приобретает особую значимость в свете формирования мультидисциплинарной концепции эпиднадзора, синтезирующей данные эколого-эпизоотологического и эпидемиологического прогнозирования [4]. Создание прогностических моделей, определяющих приоритеты профилактических мероприятий и распределение бюджетных ресурсов, невозможно без систематического сбора данных о динамике популяций носителей инфекций и параметрах биоценозов. Это требует организации сети специализированных эколого-эпизоотологических стационаров, охватывающих федеральные округа и ландшафтные зоны РФ. Единая методологическая база таких наблюдений обеспечит сопоставимость данных, необходимую для комплексной оценки эпизоотической ситуации на национальном уровне.

Современная эпидемиологическая обстановка осложнена формированием полиочаговых территорий, где одновременно циркулируют возбудители бактериальных и вирусных инфекций [10,12,14]. Это повышает требования к точности прогнозов эпизоотической активности, которые должны включать краткосрочные (сезонные), среднесрочные (3–5 лет) и долгосрочные (10-15 лет) горизонты. Многолетние исследования противочумной службы выявили корреляцию между гидрометеорологическими аномалиями и эпизоотическими вспышками, однако механизмы этих взаимосвязей реализуются через многоуровневые экосистемные связи. Ключевую роль в них играют трофические взаимодействия и демографические параметры популяций резервуарных видов.

Повышение эффективности прогнозирования требует создания единой геоинформационной платформы, интегрирующей:

1) спутниковые данные дистанционного зондирования Земли;

2) результаты полевых эколого-паразитологических исследований;

3) архивы эпидемиологической заболеваемости за последние 25 лет.

Внедрение ГИС-технологий (на примере платформы ArcGIS 9.0) позволит визуализировать пространственно-временные паттерны распространения инфекций, оптимизировать алгоритмы математического моделирования и проводить многофакторный анализ рисков. Особую ценность представляет реконструкция границ природных очагов после 1990 года – периода последней масштабной паспортизации, за который произошли значительные изменения в биоценотической структуре энзоотичных территорий.

Для реализации данного подхода необходима унификация сбора и хранения данных. Целесообразно создание федерального банка эколого-эпизоотологической информации, функционирующего на основе стандартизированных форм отчетности и обеспечивающего оперативное формирование прогнозных сценариев. Критически важно обновление нормативной базы, регулирующей периодичность и объемы полевых работ, что повысит достоверность прогнозных моделей. Конечным результатом должно стать формирование многоуровневой системы прогнозов, где краткосрочные оценки будут интегрированы в долгосрочные стратегии снижения эпидемических рисков.

Эпидемиологическое районирование территорий рекомендуется осуществлять по критерию потенциальной опасности, учитывающему:

–плотность популяций резервуарных видов и переносчиков;

–исторические данные об эпизоотиях и эпидемиях (за 25-летний период);

–антропогенную нагрузку на территорию;

–ландшафтно-климатические факторы, способствующие сохранению возбудителей.

Такой подход позволит ранжировать территории по приоритетам профилактических мероприятий и оптимизировать распределение ресурсов противочумной службы.

Интеграция ГИС-аналитики в систему эпиднадзора создает основу для перехода к превентивной парадигме борьбы с зоонозами. Результаты многолетних исследований на энзоотичных территориях РФ подтверждают эффективность данного подхода, демонстрируя возможность снижения эпидемиологических рисков через прогнозирование эпизоотической активности. Дальнейшее развитие методологии требует межведомственной координации, внедрения цифровых технологий сбора данных (сенсорные сети, мобильные приложения для полевых исследований) и усиления кадрового потенциала в области медицинской географии и экологической паразитологии. Только системная интеграция фундаментальных и прикладных исследований обеспечит создание устойчивой системы биобезопасности в условиях меняющегося климата и антропогенного давления на природные экосистемы.

Российская Федерация обладает наиболее протяженными сухопутными границами, поэтому существует повышенный риск заноса возбудителя той или иной инфекции с территорий сопредельных государств (Рис. 4)

Рис. 4. Эпизоотическая ситуация в приграничных с Россией странах в 2025 году

Источник: [21] Федеральная служба по ветеринарному и фитосанитарному надзору (Россельхознадзор) https: //fsvps.gov.ru/jepizooticheskaja-situacija/

На основе представленных выше данных можно сделать вывод о том, что распространение целого ряда болезней животных в последние десятилетия имеют в большей мере характер транснациональной угрозы.

Использование современных цифровых технологий в геоинформатике и системе мониторинга и прогнозирования эпизоотий в Российской Федерации

Современный этап развития эпизоотологического мониторинга в Российской Федерации характеризуется активной интеграцией цифровых технологий и геоинформационных систем (ГИС), что трансформирует методологию сбора, обработки и анализа данных о природных очагах зоонозных инфекций. Системный подход к эпизоотологическим исследованиям на основе ГИС-технологий обеспечивает динамическое отображение картографических данных с высоким пространственным разрешением, взаимной совместимостью и возможностью интеграции разнородных наборов информации для комплексной оценки эпидемического риска.

Современные ГИС-платформы (ArcGIS, QGIS) позволяют создавать многослойные картографические модели, объединяющие данные дистанционного зондирования Земли, результаты полевых эколого-паразитологических исследований, исторические архивы заболеваемости за 25-летний период и параметры ландшафтно-климатических характеристик территорий. Такая интеграция обеспечивает выявление пространственно-временных закономерностей циркуляции возбудителей природно-очаговых инфекций и формирование научно обоснованных прогнозов их распространения. Особую ценность представляет реконструкция границ природных очагов после 1990 года – периода последней масштабной паспортизации, за который произошли значительные изменения в биоценотической структуре энзоотичных территорий.

Современные цифровые технологии предоставляют инструменты для разработки многоуровневых прогнозных моделей, включающих:

– краткосрочные (сезонные) прогнозы на основе оперативного мониторинга гидрометеорологических параметров;

– среднесрочные прогнозы (3–5 лет) с использованием алгоритмов машинного обучения для выявления корреляций между климатическими аномалиями и эпизоотической активностью;

– долгосрочные прогнозы (10–15 лет) на основе анализа многолетних трендов и климатических моделей.

Механизмы влияния метеорологических факторов на эпизоотический «пульс» очагов реализуются через многоступенчатые экосистемные связи, где ключевую роль играют трофические взаимодействия и демографические параметры популяций резервуарных видов. Цифровые платформы позволяют визуализировать эти сложные взаимосвязи и количественно оценивать их влияние на динамику распространения инфекций.

Критически важным направлением цифровизации является формирование федерального банка эколого-эпизоотологических данных на основе унифицированных форм отчетности. Такая система должна интегрировать информацию, поступающую от сети специализированных эколого-эпизоотологических стационаров, охватывающих различные федеральные округа и ландшафтные зоны РФ. Стандартизация данных обеспечит их сопоставимость и достоверность для последующего математического моделирования.

Внедрение облачных технологий и мобильных приложений для полевых исследований резко повышает оперативность сбора данных о состоянии популяций носителей и переносчиков зоонозных инфекций, что особенно актуально в условиях формирования полиочаговых территорий с совместной циркуляцией возбудителей бактериальных и вирусных инфекций.

Современные ГИС-технологии позволяют осуществлять дифференцированное эпидемиологическое районирование по уровню потенциальной эпидемической опасности с учетом:

– пространственного распределения и плотности популяций резервуарных видов;

– исторических данных об эпизоотиях и эпидемиях;

– антропогенной нагрузки на территорию;

– ландшафтно-климатических факторов, способствующих сохранению возбудителей.

Цифровые модели риска обеспечивают научно обоснованное ранжирование территорий по приоритетам профилактических мероприятий и оптимальное распределение бюджетных ресурсов противочумной службы.

Будущее развитие системы мониторинга связано с внедрением:

1. сенсорных сетей и IoT-технологий для непрерывного сбора данных в реальном времени;

2. искусственного интеллекта для выявления скрытых паттернов в больших массивах данных;

3. беспилотных комплексов для мониторинга труднодоступных территорий;

4. блокчейн-технологий для обеспечения целостности и безопасности данных.

Решение этих задач требует межведомственной координации между Роспотребнадзором, научными учреждениями, Росгидрометом и другими заинтересованными организациями. Только системная интеграция цифровых технологий в рамках единой методологической парадигмы позволит создать устойчивую систему биобезопасности в условиях климатических изменений и растущего антропогенного воздействия на природные экосистемы. Внедрение современных цифровых решений в геоинформатику и эпизоотологический мониторинг обеспечит переход от реактивной тактики к превентивной стратегии профилактики зоонозных инфекций, что соответствует национальным приоритетам в области биобезопасности и охраны здоровья населения Российской Федерации.

Заключение. В представленном исследовании проведен комплексный анализ методологических аспектов геопространственного моделирования в системе эпизоотологического мониторинга особо опасных зоонозных инфекций. Авторами обоснована концепция интегрированной информационно-аналитической платформы, синтезирующей геоинформационные технологии и агент-ориентированные вычислительные модели для формирования многомерной оценки эпидемического риска. Данная платформа обеспечивает возможность динамического пространственно-временного прогнозирования эпизоотической активности природных очагов с высоким разрешением и межсистемной совместимостью.

Методологическая новизна подхода заключается в переходе от фрагментарного контроля к системному управлению эпидемиологической безопасностью через создание прогностических моделей различной временной перспективы. Интеграция пространственных данных дистанционного зондирования, результатов полевых эколого-паразитологических исследований и многолетних эпидемиологических архивов позволяет формировать научно обоснованные критерии приоритизации противоэпизоотических мероприятий. Вычислительная архитектура системы реализована в среде ГИС ArcGIS 9.0 с применением вероятностных клеточных автоматов, где базовой единицей анализа выступает экологическая ниша, включающая популяционные агрегации резервуарных видов и комплекс переносчиков патогенов.

Научно-практическая значимость разработанной платформы проявляется в возможности дифференцированного эпидемиологического районирования территорий по критерию потенциальной опасности с учетом: плотности популяций носителей инфекций, исторических данных о заболеваемости за 25-летний период, антропогенной нагрузки и ландшафтно-климатических детерминант. Полученные результаты создают основу для оптимизации бюджетного планирования в области биобезопасности через объективное распределение финансовых и кадровых ресурсов между субъектами хозяйственной деятельности и региональными органами эпидемиологического надзора. Предлагаемая методология обеспечивает переход от реактивной тактики к превентивной стратегии управления зоонозными рисками в условиях меняющихся климатических и антропогенных факторов природной среды Использование геоинформационной технологии во взаимодействии с новейшими методиками математического анализа и технологическими инновациями в ветеринарии в настоящее время демонстрирует свою эффективность, в том числе это отражается в сокращении количества заболеваний животных целым рядом инфекционных заболеваний животных особо опасных для человека. Но в тоже время на территории Российской Федерации выявлены новые заболевания животных, которые ранее не наблюдались в ряде регионов страны.

Активное совершенствование программных средств ГИС с набором агентных моделей и имитационного моделирования в целом позволяет использовать его практически для решения любых управленческих задач в как в сфере ветеринарии, так и здравоохранения.