Федеральная служба по ветеринарному и фитосанитарному надзору

(РОССЕЛЬХОЗНАДЗОР)

Федеральное государственное учреждение

«Федеральный центр охраны здоровья животных»

(ФГУ «ВНИИЗЖ»)

Методические рекомендации

по картографическому анализу

распространения африканской чумы свиней

на территории Российской Федерации

Владимир 2010 2 1. Введение Прикладное использование ГИС в эпизоотологии африканской чумы свиней (АЧС), которая получила широкомасштабное распространение на территории некоторых регионов ЮФО и СКФО, связано с отображением информации о развитии эпизоотической ситуации в виде набора тематических слоев (плотности популяции свиней, дорог, населенных пунктов, популяции диких кабанов, характеристик ветеринарной и санитарно-эпидемиологической служб). Эпизоотическая или иная необходимая информация в ГИС содержит сведения о пространственно-временном положении источников инфекции (регистрируемых вспышек АЧС), расположение их кластеров по территории, общем направлении в продвижении эпизоотического распространении инфекции. Согласно требованиям «Инструкции о мероприятиях по предупреждению и ликвидации африканской чумы свиней» [1] с использованием картографического анализа возможно показать на карте первую угрожаемую зону глубиной 5 – 20 км и вторую угрожаемую зону до 100 – 150 км от эпизоотического очага с тем, чтобы наглядно отобразить и оценить полноту реализуемых мероприятий.

2. Сущность метода Целью методических рекомендаций является оценка эпизоотической ситуации по АЧС на территории Российской Федерации с использованием современных географических информационных систем (ГИС-технологии) для последующего логического осмысления и картографического анализа в рамках ретроспективного эпиданализа.

3. Область применения Методические рекомендации предназначены для эпизоотологов, научных сотрудников, персонала управлений Россельхознадзора и Департаментов ветеринарии субъектов Российской Федерации.

4. Материалы и методы Для проведения эпидемиологического анализа используется географическая информационная система ArcGIS фирмы ESRI (США), электронная карта России (39 слоев) «Цифровая модель местности территории Российской Федерации»[2] и электронная карта мира DCW (Россия). Основные приемы работы с ArcGIS изложены в «Методических рекомендациях по использованию географической информационной системы ArcGIS в эпизоотологическом анализе» [3].

5. Этапы реализации эпизоотологического анализа 5.1. Создание базы данных для ArcGIS 5.1.1. Отображение плотности популяции свиней на территории РФ 5.1.2. Отображение плотности дорог на территории ЮФО и СКФО 5.1.3. Отображение плотности населенных пунктов на территории ЮФО и СКФО 5.1.4. Пространственная визуализация риска распространения АЧС 5.2. Отображение эпизоотической информации на картах 5.2.1. Отображение на картах вспышек АЧС (ферм, населенных пунктов) 5.2.2. Отображение на картах 5 – 20 км первой угрожаемой зоны вокруг очага инфекции (зона возможного заражения) 5.2.3. Оценка поголовья свиней, подлежащего депопуляции в первой угрожаемой зоне 5.2.4. Отображение на картах 100 – 150 км второй угрожаемой зоны (зоны возможного заноса вируса АЧС из очага инфекции) 5.2.5. Выявление кластеров вспышек и вектора направления распространения инфекции 5.2.6. Выявление пространственно-временного среднего центра (центроида) совокупности вспышек АЧС 5.1. Создание базы данных для ArcGIS Для создания электронного документа карты необходимо наличие данных, имеющих географическую привязку. Основные типы геоданных – векторный и растровый. Растровые данные – это, чаще всего, спутниковые снимки, либо сканированные бумажные карты. Основной тип данных, использующийся при составлении электронных карт – векторный. В зависимости от характера отображаемых объектов векторные данные бывают полигонального, линейного и точечного типов. В виде полигонов отображаются государства, области, районы, зоны риска и т.п. В виде линий – реки, дороги. В виде точек – населенные пункты, места вспышек заболеваний и т.п. Векторные данные хранятся в виде так называемых шейп-файлов (формат.shp). Для просмотра и манипуляций с шейп-файлами используется только среда ArcGIS (в том числе программа ArcCatalog) (рис. 1).

Рис. 1. Рабочее окно программы ArcView. Добавление шейп-файлов в рабочее пространство В этих файлах хранится информация о типе геометрии объектов, о географической системе координат и, так называемая, таблица атрибутов, представляющая различные свойства объектов из шейп-файла. Некоторые базовые шейп-файлы, представляющие границы государств, регионов, основные города, реки и т.п. поставляются вместе с ArcGIS. Дополнительные данные для решения конкретных задач можно приобретать у коммерческих организаций, создавать самостоятельно либо загружать из доступных источников в интернете (например [4]).

Для целей эпидемиологического анализа, как правило, используются атрибутивные таблицы геоданных, которые являются неотъемлемым компонентом шейпфайлов (т.е. уже присутствуют в рабочем пространстве ArcGIS при добавлении в него какого-либо шейп-файла). Такие таблицы вызываются путем обращения к свойствам слоя (“Open Attribute Table”) и содержат для каждого элемента такие характеристики, как уникальный идентификационный номер (ID или FID) и тип геометрии элемента (полигон, линия, точка). К таблице атрибутов пользователь может добавить собственные поля (для этого используется процедура «Add Field») и вносить в них соответствующие значения. Например, для полигонального слоя, отображающего административное деление ЮФО и СКФО, можно внести поля, содержащие название каждого региона, его площадь, население, поголовье с/х животных и т.п. (рис. 2).

Применительно к АЧС нужно иметь такие данные, как плотность поголовья домашних и диких свиней на территории регионов, локализация вспышек, расположение свинокомплексов, автомобильные дороги, плотность населения и т.п.

Рис. 2. Таблица атрибутов слоя «Южный Федеральный округ»

В случае необходимости картографирования массива точечных данных (например, данных о локализации вспышек заболевания или о расположении животноводческих ферм), можно использовать разные технологии для создания соответствующего класса данных. Если известны географические координаты каждой точки и данные сведены в таблицу Excel, то используется процедура “Add XY Data”, в результате чего на карте появляется новый слой точечных объектов, созданный по имеющимся координатам. Если данные получены с помощью GPS-приемника и хранятся в его памяти, то можно использовать интерфейс ArcGIS для связи с GPS-приемником и выгрузки данных в среду ArcGIS. Возможен также импорт в ArcGIS файлов формата.kml и.kmz, созданных при нанесении объектов в популярной программе Google Earth.

Рассмотрим процедуры создания тематических карт, отображающих ту или иную эпизоотическую информацию.

5.1.1. Отображение плотности популяции свиней на территории РФ Рассмотрим пример реализации отображения плотности свинопоголовья по регионам Российской Федерации.

Для этого используется методика картирования с использованием цветовой линейки [5], [8]. Таблица атрибутов слоя «Российская Федерация» содержит для каждого региона данные о поголовье животных, в том числе свиней, и о географической площади региона. Каждый полигон, изображающий районы на карте, окрашивается в зависимости от атрибутивной величины, характеризующей плотность поголовья (рис.

3). При этом большая интенсивность окрашивания соотносится с большей величиной отображаемого показателя. В нашем случае – это плотность свинопоголовья на территории административного региона.

Рис. 3. Создание карты плотности свинопоголовья по регионам РФ При создании подобных карт используется окно «Свойство слоя» (Properties), которое показывается после нажатия правой кнопки мышки на выбранный слой в списке слоёв, затем открывается вкладка «Символы» (Symbology), где выбирается симвология по величинам «Количество» (Quantities) и указывается тот столбец в таблице атрибутов, который содержит соответствующую величину. В данном случае, если плотность поголовья не вычислена заранее и не присутствует в виде отдельного столбца, то можно использовать нормализацию («Normalization») столбца «Поголовье свиней»

по столбцу «Площадь района» (рис. 4).

Рис. 4. Разные способы создания символогии при отображении плотности свинопоголовья на карте Также доступна процедура для выбора цветовой гаммы полигона, метод и свойства классификации отображаемых значений и способ отображения их в легенде карты. Имеется другой часто используемый способ отображения полигональной информации на карте – заполнение полигонов произвольными расположенными точками, количество которых пропорционально значению атрибутивной величины «Точечный способ» (Dot density). Пример использования этого метода показан на рис. 5.

Рис. 5. Отображение свинопоголовья с помощью точечной плотности (на примере Южного и Северо-Кавказского Федеральных округов) При необходимости возможно отображение на карте нескольких атрибутивных величин с помощью диаграмм (столбчатых либо круговых). Для этого используется пункт «Диаграмма» (Charts) во вкладке «Символы», где выбирается необходимый тип диаграммы и ее параметры (рис. 6).

Рис. 6 Пример отображения информации на карте с помощью круговых диаграмм 5.1.2. Отображение плотности дорог на территории ЮФО и СКФО Анализ распространения АЧС по территории РФ и стран Закавказья позволяет отметить связь продвижения инфекции с направлением основных автомобильных дорог. Следовательно, можно предположить, что наличие и плотность автодорог (измеряющаяся в километрах протяженности на квадратный километр площади территории) является одним из основных факторов риска заноса АЧС.

Для отображения плотности дорожной сети в рабочем пространстве ArcGIS должен присутствовать слой, содержащий информацию об автомобильных дорогах на территории данного региона (рис. 7).

Рис. 7. Рабочее пространство ArcGIS, содержащее слои регионов и автодорог Далее, с помощью инструмента «Плотность» (Density) из модуля Spatial Analyst создается растровый слой, отображающий плотность дорог на единицу площади территории (рис. 8). Доступны для выбора и редактирования цветовая гамма и способ классификации растрового слоя.

Рис. 8. Отображение плотности автодорог на территории региона РФ 5.1.3. Отображение плотности населенных пунктов на территории ЮФО и СКФО Аналогичным способом при помощи инструмента «Плотность» может быть создана карта плотности населенных пунктов на территории региона (рис.9). Это позволит судить о районах сосредоточения населения и в дальнейшем может быть использовано при создании карты риска заноса и распространения АЧС, поскольку регионы сосредоточения населения коррелируют с интенсивностью перемещений, хозяйственной деятельности и переработки свинопродуктов.

Рис.9 Карта плотности населенных пунктов на территории южного региона РФ 5.1.4. Пространственная визуализация риска распространения АЧС Если плотность автодорожной сети и населенность территории подразумеваются наиболее значимыми факторами риска распространения АЧС, то путем наложения соответствующих растров можно получить приблизительное пространственное представление о риске заноса АЧС на ту или иную территорию (рис. 10). Для более точного и математически обоснованного установления корреляции а также выявления дополнительных факторов риска заноса и распространения АЧС используются методы, выходящие за рамки данной методики и требующие применения дополнительного программного обеспечения (например статистически-ориентированной среды программирования “R”).

Рис. 10 Карта риска заноса АЧС на территории ЮФО и СКФО Как видно из данных, представленных на рис. 10, наибольший риск заноса АЧС присущ таким регионам как Р.Северная Осетия, Краснодарский край и Ростовская обл., а наименьший – Р.Калмыкия и Р.Дагестан.

5.2. Отображение эпизоотической информации на картах 5.2.1. Отображение на картах вспышек АЧС (ферм, населенных пунктов) Одним из важнейших показателей в ретроспективном эпиданализе является информация о неблагополучии, т.е. о количестве и локализации неблагополучных пунктов.

Эпизоотическая ситуация отображается на карте путем нанесения точечного слоя, содержащего информацию о зарегистрированных вспышках заболевания. Такой слой представляет собой шейп-файл, который может быть получен готовым либо сформирован по имеющимся данным о координатах неблагополучных пунктов. В последнем случае используется режим редактирования «Editor» и инструменты «Add XY data» из меню «Tools» панели инструментов ArcGIS. В процессе формирования шейп-файла в таблицу атрибутов могут быть занесены такие характеристики для каждого пункта, как название (деревни, города, лесного массива и т.п.), административный регион, дата возникновения заболевания, тип заболевших животных и другие (рис.11).

Рис. 11. Фрагмент таблицы атрибутов точечного слоя, отображающего вспышки АЧС При добавлении такого шейп-файла в рабочее пространство ArcGIS получаем картину распределения случаев АЧС по территории России. С помощью свойства «Симвология» (Symbology) можно выбрать вид и цвет символов. Обычно используется разбиение по цвету на категории «дикие-домашние» (рис.12). В случае АЧС это связано с тем, что заболеванию присуще наличие двух циклов: антропогенного связанного с сельскохозяйственными животными и природно-очагового, связанного с дикой фауной.

Рис.12. Отображение вспышек АЧС на территории России 5.2.2. Отображение на картах 5 – 20 км первой угрожаемой зоны вокруг очага инфекции (зона возможного заражения) Для установления мер контроля за распространением африканской чумы свиней требуется обозначить зону риска вокруг очагов заболевания, которая может иметь радиус от 5 до 20 км [1]. Для этого на карту наносятся: полигональный слой, отображающий административные регионы, на территории которых произошли вспышки заболевания; точечный слой, отображающий места вспышек.

Далее, с помощью инструмента «Buffer» (который находится в сборнике инструментов «ArcToolbox», вкладка «Analysis tools», «Proximity») создается кольцевая зона заданного радиуса, окружающая все заданные вспышки заболевания (рис. 13).

Полученная зона риска представляет собой вновь созданный шейп-файл полигонального типа, который сохраняется в указанном месте в базе данных и может быть в дальнейшем использован при создании других карт. Возможно также создание подобных буферных зон вокруг полигональных и линейных объектов.

Рис. 13. Отображение 20-км первой угрожаемой зоны (зоны риска заражения) вокруг Наличие подобной информации позволяет в дальнейшем дать опосредованную оценку интенсивности проводимых мероприятий на территориях большого масштаба путем сравнения реально уничтоженного/убитого поголовья в данном регионе с расчетно-теоретическим. Если эти показатели расходятся в разы, следует неутешительный вывод о низкой интенсивности проводимых в регионе мероприятий. Более подробно эта процедура рассмотрена в разделе 5.2.3.

5.2.3. Оценка поголовья свиней, подлежащего депопуляции в первой угрожаемой Для определения поголовья свиней, подлежащего депопуляции в зоне непосредственного риска необходимы данные о свинопоголовье в населенных пунктах, находящихся в зоне риска. В случае, если такие данные недоступны либо неполны [6], можно использовать упрощенный метод, основанный на усредненной оценке свинопоголовья в населенных пунктах, попадающих в угрожаемую зону. Для этого нужно иметь в рабочем пространстве ArcGIS слой административного деления региона с атрибутом свинопоголовья (рис.14,а) и точечный слой населенных пунктов региона (рис.14,б). С использованием процедуры пространственного соединения “Spatial Join” свинопоголовье в каждом отдельном регионе равномерно распределяется между населенными пунктами в данном регионе. При этом в таблицу атрибутов шейп-файла, представляющего населенные пункты, добавляется атрибут, характеризующий свинопоголовье в данном пункте (рис.14,в). Это позволяет судить о примерном распределении свинопоголовья по территории региона (рис.14,г). Далее, с помощью процедуры пространственного выбора “Select by location” создается выборка населенных пунктов, попадающих внутрь созданной 20-км зоны риска (рис.15,а), после чего с помощью команды «Статистика» (“Statistics”) для соответствующего столбца в таблице атрибутов можно увидеть суммарное поголовье свиней в выделенных пунктах (рис.14,б).

Рис.14 Создание карты плотности домашнего свинопоголовья на территории ЮФО и СКФО на основании усредненного распределения поголовья по населенным пунктам Рис.15 Определение свинопоголовья в населенных пунктах зоны риска 5.2.4. Отображение на картах 100 – 150 км второй угрожаемой зоны (зоны возможного заноса вируса АЧС из очага инфекции) Для идентификации районов и населенных пунктов, подверженных угрозе заноса АЧС из очага инфекции, определяется угрожаемая зона радиусом 100-150 км [1].

По аналогии с п.5.2.2. для точечного шейп-файла, содержащего вспышки заболевания, строится буферная зона радиусом 100-150 км (рис.16).

Рис.16 Отображение на карте второй угрожаемой зоны для вспышек АЧС в Ростовской обл.

При необходимости, с помощью процедуры пространственного выбора “Select by location” можно выбрать населенные пункты либо районы, попадающие в угрожаемую зону.

Как видно из данных, представленных на рис.16, по состоянию на август – сентябрь 2010 г. в зону угрозы заноса АЧС уже попадают территории Украины (Луганская обл.), что заставляет подозревать наличие заболевания и предпринимать дополнительные меры профилактики по маршруту Луганск-Харьков-Белгород.

5.2.5. Выявление кластеров вспышек и вектора направления распространения инфекции Инструмент «Directional distribution (standard deviational ellipse)» из вкладки «Spatial statistics tools» панели инструментов «ArcToolBox» позволяет визуально оценить тенденцию к группировке объектов (кластеризации) и распространению их в пространстве и времени.

При работе этот инструмент сначала определяет условную центральную точку для исследуемого массива объектов. Затем для каждого из объектов оценивается расстояние до этого центра и вычисляется среднее. Далее создается эллипс, охватывающий все объекты, чьи расстояния до центральной точки находятся в пределах (а также 2 либо 3) стандартных отклонений от среднего. Направление длинной оси полученного эллипса указывает тенденцию распространения событий в пространстве.

Возможно указать для каждого из исследуемых объектов «вес», в качестве которого может выступать, например, дата события (предварительно конвертированная в формат натурального числа и занесенная в таблицу атрибутов). В результате события, случившиеся позднее, будут иметь больший «вес», т.е. оказывать более сильное влияние на формирование эллипса, позволяя судить не только о пространственной, но и о временной составляющей тренда распространения.

На рисунке 17 показано применение данного инструмента для анализа пространственно-временного распространения АЧС среди диких и домашних животных.

Хорошо видна тенденция распространения АЧС среди диких животных в направлении с востока на запад, с тяготением к расположенным вдоль Кавказского хребта лесным массивам, а для домашних животных – с юго-востока на северо-запад, в соответствии с распределением населенных пунктов, свиноводческих комплексов и направлением автомобильных дорог.

Рис. 17. Применение инструмента “Directional distribution” для анализа пространственно-временных тенденций распространения АЧС по видам животных Таким образом, исходя из информации, представленной на рис.17, возникает гипотеза о том, что в зоне широколиственных лесов предгорий Кавказа значимым фактором распространения и поддержания неблагополучия по АЧС являются дикие свиньи, а в полустепных-степных регионах распространение обусловлено в первую очередь антропогенными факторами [7].

Для выявления пространственно-временных кластеров вспышек заболевания можно использовать инструмент «Плотность» (“Density”) из модуля “Spatial Analyst”.

Создаётся растр плотности («kernel density») случаев заболевания. Подбираются такие параметры отображения растра, при которых наиболее наглядно выявляются кластеры (группы неблагополучных пунктов на территории) (рис. 18). Полученная карта наглядно представляет основные кластеры заболевания – в Республиках Северная Осетия и Чечня, в Ростовской и Астраханской областях и в Краснодарском крае. При необходимости можно отобразить кластеры в виде контуров, используя функцию «Создать контур» [“Create contour”] из панели инструментов “Spatial Analyst” (рис. 19).

Рис. 18. Визуализация кластеров с помощью свойств отображения растра плотности вспышек Рис. 19. Отображение кластеров с помощью контуров На представленном рисунке красным цветом отображены случаи, наиболее близкие как по времени возникновения, так и в пространстве, т.е. образующие пространственно-временные кластеры.

5.2.6. Выявление пространственно- временного среднего центра (центроида) совокупности вспышек АЧС Имеющийся в наборе функций ArcGIS инструмент “Mean Center” (Средний центр или центроид) позволяет судить о временной динамике распространения заболевания путем наблюдения за смещением условного центра совокупности вспышек за определённый период. Данный инструмент определяет условный географический центр (или центроид) для заданной совокупности точечных объектов (рис.20). На данном рисунке обозначена также условная граница кластера, созданная с помощью инструмента “Convex Hull”. Этот инструмент позволяет создавать полигоны, ограничивающие заданную совокупность точечных объектов. Однако, этот инструмент доступен только при приобретении дополнительного модуля X-Tools.

Рис.20 Кластер и центроид АЧС в Ростовской области На рисунке 21 показан пример применения функции «Средний центр» для визуализации изменения эпизоотической ситуации по АЧС в ЮФО за 2007 – 2010 гг.

Рис.21 Перемещение центроида вспышек АЧС по годам за 2007-2010 гг.

Как видно из результатов, представленных на рис.21, в 2007 году условный центр неблагополучия локализовался на территории Р.Чечня, а далее начал смещаться вглубь территории РФ: на территорию Р.Северная Осетия – 2008 г.; на север Ставропольского края – 2009 г., достигнув к настоящему моменту средней части Ростовской области, что однозначно свидетельствует об усугублении неблагополучия по АЧС на просторах РФ.

1. Инструкция о мероприятиях по предупреждению и ликвидации африканской чумы свиней / Ветзаконодательство, т.4 // М.:Колос. – 1988. – С.394- 2. База данных «Цифровая модель местности территории Российской Федерации» масштаба 1:1000000. – URL: http://www.dataplus.ru/Soft/DigMAP/MapRussiaMill.html (дата обращения 18.05.2010) 3. Методические рекомендации по использованию географической информационной системы ArcGIS в эпизоотологическом анализе / Ф.И.Коренной, М.В.Дудорова, В.М.Гуленкин, С.А.Дудников; ФГУ «ВНИИЗЖ». – Владимир, 2010. – 22 с.

4. Free Spatial Data. – URL: http://www.diva-gis.org/Data (дата обращения 18.08.2010) 5. Митчелл Э. Руководство ESRI по ГИС анализу. Т.1: географические закономерности и взаимодействия. – USA: Environmental Systems Research Institute,Inc. – перевод ООО «Дата+». – 1999. – 190 с. – ISBN 1-879102-06- 6. Регионы России. Социально-экономические показатели – 2008 г. - М.: Федеральная служба государственной статистики, 2009. – 1 CD-ROM 7. Колычев Н.М., Кисленко В.Н. Основы ветеринарной географии.- Новосибирск: ЭКОРкнига, 2009.- 380 с.

8. Таршис М.Г., Константинов В.М. Математические методы в эпизоотологии. – М.: Колос, 1975. – 176 с.

Список сокращений:

ГИС – географическая информационная система;

GPS (Global Positioning System) – глобальная система позиционирования;

ESRI (Environmental Systems Research Institute) – институт систем исследования окружающей среды, США;

DCW (Digital Chart of the World) – цифровая карта мира;

АЧС – африканская чума свиней;

Список компьютерных программ:

ArcGIS – общее название семейства лицензионных ГИС, разработанных институтом ESRI (США). В данной методике рассматривается применение наиболее доступной версии – ArcView. Официальный сайт:

http://www.esri.com/software/arcgis/arcview/index.html. Официальный дистрибьютор для стран СНГ – компания «ESRI CIS» http://www.esri-cis.ru/;

ArcCatalog – программа, предназначенная для упорядочивания, хранения и редактирования шейп-файлов. Является неотъемлемой частью ArcGIS и входит в комплект поставки;

Google Earth (Планета Земля) – программа для работы с трехмерной моделью Земли, созданной на основе спутниковых фотографий высокого разрешения. Доступны бесплатная (собственно Google Earth) и платные (Google Earth Plus и Google Earth Pro) версии программы. Официальный сайт: http://earth.google.com/intl/ru/;

Excel (Microsoft Office Excel) – программа для работы с электронными таблицами, входит в состав лицензионного приложения Microsoft Office.

METODICAL RECOMMENDATIONS ON CARTOGRAPHICAL ANALYSIS OF

AFRICAN SWINE FEVER SPREAD IN THE TERRITORY OF RUSSIAN

FEDERATION

F.I.Korennoy, N.S.Bardina, V.M.Gulenkin, S.A.Dudnikov FGI Federal Center for Animal Health (FGI “ARRIAH”), Vladimir, Russia This technique contains recommendations on using the geographical information system (GIS) ArcGIS for cartographical analysis of epizootic situation of African swine fever.

Instructions on visualization of outbreaks, risk zones, detection of clusters and spatiotemporal patterns of disease distribution on the example of epizootic situation in southern region of Russian Federation are presented here. The technique of evaluating the swine population size to be depopulated in the risk zones is given here.

This guidance can be used by epidemiologists, researchers, administration officials from Rosselkhoznadzor (Federal Service for Veterinary and Phytosanitary Surveillance) and veterinary departments of constituents of the Russian Federation for geospatial analysis of African swine fever as well as some other dangerous animal diseases.